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土や都市といった大規模なフィールドで展開されるヒト・モノのモビリティを測ることは容易ではない.報通信技術の発展によって,プローブデータや交通系ICカードデータなどのほか,Wi-Fi,Bluetoothなどを生かしたモビリティのセンシング方法が提案・実装されつつあります.らに,様々なセンシング技術に支えられている自動運転車両の普及などにより,モビリティにかかわるデータは爆発的に増える傾向にあります. 新のセンシング技術を活かした国土や都市スケールでのヒトやクルマ,モノの移動に関するダイナミックな空間情報と,機械学習などの最新の手法を前提とし,「より高度な行動データ収集」, 「ヒトやクルマの行動・活動の解析」,「都市機能の分析」 を行うための方法を構築することで,安全で快適で効率的な都市機能のデザインに資することを目指した研究を行っています.

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     東京大学空間情報科学研究センター
     


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