厳格な形状制約や連結性を仮定しない空間集積検出手法の開発
完了
貞広 幸雄
空間データから空間的な集積領域を検出するために開発されてきた既存手法（e.g.空間スキャン統計）では，通常，検出される集積領域について円形などの形状制約を置いたり，集積領域内の地理的単位間の連結性を仮定する．これに対し，本研究では，厳格な形状制約や連結性を仮定しない空間集積検出手法を開発する． 町丁目単位や小メッシュ単位で集計された詳細な空間データから空間集積を検出する場合，集積領域が満たすべき幾何形状に厳しい制約条件を置くと，分析結果が制約条件に強く引きずられる危険性がある．他方，幾何形状に関する仮定を全く置かないと，そもそも空間的にまとまった集積を検出できない．これに対し，本研究では空間データの生成過程を確率モデルとして表現し，集積領域の幾何形状を確率モデルの要素として取り入れる．その上で，画像処理分野で広く用いられているモデルベースクラスタリングの枠組みに基づき，確率モデルから空間的な集積領域を検出する手法を開発する． 既に提案する集積検出手法の定式化作業は終えている．現在，アルゴリズムの実装を図っており，アルゴリズムの実装作業は間もなく終了する予定であり，実装作業が終わり次第，1/2地域メッシュ単位で集計された経済センサスの産業別事業所数データを用いた実証分析を行い，提案手法の有効性を検証したい．
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氏家 晃仁 / 東北大学大学院情報科学研究科人間社会情報科学専攻
福本 潤也 / 東北大学大学院情報科学研究科
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平成21年経済センサス・基礎調査地域メッシュ統計 世界測地系 都道府県別 (CSV形式) データセット
座標付き電話帳DBテレポイント 法人版（P1B52_2015年2月）
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