Large-Scale Location Mining for Multi-dimensional Risk Factors Discovery: A study for Road Accident Prevention
【研究分野】ウェブ情報学・サービス情報学
【研究キーワード】
Road traffic accident / Traffic volume / Risk factors / Spatial correlation / Modelling / Interpolation / Road traffic acciden / Data Mining / Traffic accidents / land use / GLM / zero-inflated models / risk factors
【研究成果の概要】
衝突事故は様々な要素の組み合わせによって引き起こされる。例えばある要因は衝突事故を誘発しそれが追突の原因となることもある。ある要因が衝突事故の衝撃を増長し、事故による後遺症を悪化させることもある。幾つかの要因は事故を誘発する直接的な要因になることもあり、またそれが中長期的に事故を起こす構造的な要因となる事もある。交通事故を引き起こすリスク要因を特定することは、交通事故リスクを低減するために重要である。本研究の主な成果は、交通事故の発生に影響をおよぼす要因を特定したことである。それらの要因を明らかにしたことで道路交通や衝突防止システムの安全性向上に貢献することが期待される。
【研究代表者】
【研究分担者】 |
関本 義秀 | 東京大学 | 生産技術研究所 | 准教授 | (Kakenデータベース) |
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【研究種目】挑戦的萌芽研究
【研究期間】2014-04-01 - 2016-03-31
【配分額】3,770千円 (直接経費: 2,900千円、間接経費: 870千円)