@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00231758, author = {深津, 隼 and 川上, 朋也 and 川本, 義海}, issue = {47}, month = {Jan}, note = {近年,スマートフォンなどの持ち運びが可能な端末の普及により,経路推薦サービスが多く利用されている.従来の経路推薦サービスでは,経路長などを考慮した最短の経路が推薦されることが多いが,運転者によっては事故が起きやすい道路区間を経由する経路が推薦される.筆者らの先行研究では,運転者の特性に応じて各道路区間の事故発生率の推定を行い,事故発生率が最小となる経路推薦手法を提案した.しかし,先行研究では実際のテレマティクスデータではなく,ダミーデータを学習データとして評価に用いている.そこで本研究では,損害保険会社から提供された福井県の一部地域のテレマティクスデータを分析し,学習データに用いて事故発生率を推定し,遺伝的アルゴリズムを用いて経路選択を行う.シミュレーションによる評価では,経路の所要時間に対する制約条件を満たしつつ事故発生率を低減する経路が推薦できていることを確認した.}, title = {テレマティクスデータを用いた運転者特性に基づく安全な経路推薦手法の評価}, year = {2024} }