深層学習を用いた建物の用途判別-合成人口データにおける住所情報の精度向上に向けて
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論文情報
- 著者：辻優樹，原田拓弥
- 会議名：計測自動制御学会 システム・情報部門 社会システム部会 第37回社会システム部会研究会
- 発表日：2025-03-13
- 記述言語：日本語
- 発表形態：口頭発表
概要
近年，社会制度の分析などに用いられる手法として社会シミュレーションが注目を集めている．社会シミュレーションを行う際には，実社会を模倣したモデル作成が必要とされる．このモデル作成に使用される情報源の1 つとして合成人口データがある．合成人口データとは，複数の統計データを基に最適化を用いて作成された，仮想的な個票データである．しかし，町丁目より詳細な世帯の位置情報に関しては，世帯が無作為に割り当てられており，現実に即したものとは言い難い．そこで，深層学習を用いて建物の利用用途を判別する研究が行われている．本稿では，それらの先行研究の手法に対して，画像の処理方法等で改良を加え，より精度，汎用性の高い学習モデルの作成を目指す．