大学キャンパス内カーシェアリングサービス利用者の運転特性の調査

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-11-08
• タイトル: 大学キャンパス内カーシェアリングサービス利用者の運転特性の調査
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Investigation of Driving Behavior of Car-sharing Services in a Campus
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: サービス
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 現在，九州大学大学院システム情報科学府
• 著者所属: 現在，九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属: 現在，九州大学大学院システム情報科学研究院
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Graduate School of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Presently with Faculty of Information Science and Electrical Engineering, Kyushu University
• 著者名: 斉藤, 虎太郎; 荒川, 豊; 峯, 恒憲
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，カーシェアリングサービスが自動車の所有に代わる移動手段として注目されている．カーシェアリングサービスは車を所有せずにアプリを用いて借りることができるため，手軽に車を利用することができる．九州大学伊都キャンパスの敷地内には，九大生や九大職員が利用可能なトヨタシェアカーが 6 台設置されており，日本で最も稼働率の高いステーションとなっている．本研究では，このシェアカーに，OBD II センサやクラウド接続のドラレコを設置し，複数のセンサで運転挙動データを取得できるようにした．その上で，事業者からは匿名化されたシェアカー貸借履歴も提供してもらい，これらのデータを用い，カーシェアリングサービス利用者の運転特性について調査した．従来研究では，利用者の特性に着目しない運転特性の分類を行う研究はなされている一方で，若年ドライバに着目した運転特性に関する研究は十分に行われていない．そこで，九大生のみが利用するデータを用いて，28 種類の特徴量を抽出し，若年ドライバの運転特性を分類する実験を行った．その結果，カーシェアサービス利用者の運転特性は 5 つのクラスタに分類できることが示された．また，未知のデータに対しても予測可能な分類モデルの構築と性能評価を行い，その精度と有効性について評価をした．構築された分類モデルは全体で約 94.0% の予測精度を示したものの，特定のクラスタの分類においては課題が残る結果となった．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11851388
• 書誌情報: 研究報告モバイルコンピューティングと新社会システム（MBL）; 巻 2023-MBL-109, 号 32, p. 1-7, 発行日 2023-11-08
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8817
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会