@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00229024,
 author = {上垣, 雅史 and 天野, 辰哉 and 山口, 弘純},
 issue = {23},
 month = {Nov},
 note = {近年，地域活性化において人流データの活用が注目されており，特に地域の魅力を最大限に引き出し，観光客や住民を地域の魅力あるスポットに効果的に誘導するために，現在の人流を把握することが求められている．近年スマートフォンから収集された大規模 GPS ロケーションデータが利用可能となってきており，それらを用いることで一定の移動パターンは把握できる．しかし，それらは広域を把握できる一方で，ある領域内の詳細な移動パターンを把握するには時間粒度が限られている場合が多く，シミュレーション等で人流を再現するための詳細な移動先データが含まれていないといった課題がある．本研究では，時間粒度が低いが広域で得られる GPS ロケーションデータを用いて，1km 四方程度の領域の歩行者の出発地と目的地（OD）を推定することで，同領域内の歩行者人流をシミュレーションで再現する手法について検討する．さらに，特定のスポットを通過する全歩行者をトラッキングできるカメラや LiDAR を用いた人流データをもとに全体の人流密度を調整する方法についても検討する．和歌山城公園をカバーする実ロケーションデータと仮想的な通行データを組み合わせた実験により，人流再現を行った結果を報告する．},
 title = {広域ロケーションデータとスポット通行データの融合による人流再現手法の検討},
 year = {2023}
}