大規模事故データからの事故要因知識発見 : 不確定データ空間の多次元探索による仮説生成(ITS画像処理, データベース, 一般)
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概要
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これまで行われてきた事故要因解析は、交通工学識者の知見に基づき仮説を提示し、検証によってその妥当性を評価するという手法が一般的であった。しかしこの方法では前提知識と独立な新規の傾向を発見することが難しい。これに対し、データマイニングによる手法は従来手法と比べ前提知識を要さず、先入観に影響されないという利点がある。解析には過去約3万件の事故調書データを用いた。詳細な解析を行うに当たっては事故調書内の事故発生地点データに見込まれる誤差が問題となった。これに対処するため、探索問題に帰着することで地点情報を予測し、その結果に基づき事故要因の候補を複数発見するという方法を採用した。これらの候補は仮説として提示され、今後の検証によって妥当性を評価することができる。
- 2005-11-11
著者
-
上條 俊介
東京大学生産技術研究所
-
割田 博
首都高速道路株式会社
-
上條 俊介
東京大学 生産技術研究所
-
割田 博
首都高速道路公団
-
藤平 健二
東京大学生産技術研究所
-
田中 淳
(株)オリエンタルコンサルタンツ
-
福壽 康弘
東京大学生産技術研究所
-
割田 博
首都高速道路(株）
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