(57)【要約】【課題】種類の異なる観測データを利用することができ、十分な量の観測データが得られていなくても地物の状態を推定することができる推論型地理情報システムを提供する。【解決手段】設定されたエリアに存在する様々な地物の時空間データを、各地物の属性や性質を示す知識データや、観測された地物の時空間位置や状態を示した観測データに基づいて演算可能な時空間モデルを格納したデータベース２と、前記観測データと前記知識データとを演算手段に入力する入力手段３と、前記データベースの時空間モデルに基づいて、前記観測データや知識データに適合するように、前２記様々な地物の時空間データを演算する前記演算手段４と、前記演算された時空間データから対象となる地物の時空間データを抽出して出力可能な出力手段５とを備えている推論型地理情報システム１である。【選択図】　　図１
2004038044.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
設定されたエリアに存在する様々な地物の時空間データを、各地物の属性や性質を示す知識データや、観測された地物の時空間位置や状態を示した観測データに基づいて演算可能な時空間モデルを格納したデータベースと、
前記観測データと前記知識データとを演算手段に入力する入力手段と、
前記データベースの時空間モデルに基づいて、前記観測データや知識データに適合するように、前記様々な地物の時空間データを演算する前記演算手段と、
前記演算された時空間データから対象となる地物の時空間データを抽出して出力可能な出力手段とを備え、
前記演算手段は、
前記設定されたエリアを複数の地域や地点に分割して、それぞれに空間アドレスを付与する処理と、
対象とする地物の複数の疑似時空間データを解候補として発生させて、各解候補の所定時刻ごとの空間アドレスを鎖状ブロックに配列する処理と、
前記観測データから得られる地物の時空間情報を前記鎖状ブロックに対応させて比較し、各解候補に尤度を設定する処理と、
前記知識データに基づいて各解候補に生起確率を設定する処理と、
前記生起確率と、前記尤度に基づいて各解候補の適応度を算出する処理と、
対象とする地物の適応度の最も高い解候補を時空間データとして選択する処理と、
を行うものであることを特徴とする推論型地理情報システム。
【請求項２】
前記演算手段は、
基準となる基準適応度を設定して基準適応度以下の解候補を淘汰して基準適応度より上の解候補を選択する処理と、
選択された解候補のうち、交差点を基点として解候補の一部の入れ替えを行う処理と、
解候補の一部を所定の確率で変異を起こさせる処理と、
これらの処理を所定回繰り返す処理と、
所定回繰り返した後に適応度の最も高い解候補を最終的な解として取り出す処理と、
を行うものであることを特徴とする請求項１に記載の推論型地理情報システム。
【請求項３】
前記解候補は、対象とする複数の地物の鎖状ブロックを連結したものであることを特徴とする請求項２に記載の推論型地理情報システム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、設定されたエリアに存在する様々な地物（地上に存在する人や物）の時空間データ（空間情報と時系列情報を組み合わせたデータ）を求めるための推論型地理情報システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
近年、様々な地理的情報を総合的に管理、利用して判断するための地理情報システム（ＧＩＳ：Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｙｓｔｅｍｓ）の構築が図られている。地理情報システムとは、地理的位置を手がかりに、位置に関する情報を持ったデータ（空間データ）を総合的に管理・加工し、視覚的に表示し、高度な分析や迅速な判断を可能にする技術である。地理情報システムは、ライフラインの施設の維持管理や、固定資産課税における課税客体（土地、家屋など）の分野のみならず、高度道路交通システム（ＩＴＳ：Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ　Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ　Ｓｙｓｔｅｍ）における交通状況の把握やガイダンス情報の提供、マーケティング活動の支援、地震発生後の緊急対応支援などへの分野への応用も期待されている。
【０００３】
一方、近年のデータ取得技術の高度化により、様々な時空間情報（空間情報と時系列情報を組み合わせた情報）を観測データとして取得可能になってきている。観測データには、集団を構成する個体の動きをとらえた非集計データと、集団の動きをとらえた集計データとがある。非集計データは、ＧＰＳ、ＰＨＳ、ジャイロや加速度計、ＰＥＡＭＯＮ（ＰＥｒｓｏｎａｌ　Ａｃｔｉｖｉｔｙ　Ｍｏｎｉｔｏｒ）あるいはそのような計測機器により得ることができ、また、チケット予約データ、クレジットカード情報さらに携帯電話・ＰＨＳのログ情報によっても個体の位置特定が可能である。また、集計データとして、パーソントリップ調査、国勢調査、あるいは鉄道における自動改札データや路上で通過人数（台数）をカウントするトラフィックカウンタ、あるいはコンビニエンスストア等のＰＯＳデータやイベントデータでは年齢・性別等とセットで時空間的な位置情報が特定可能である。あるいは、監視カメラのようなものではより詳細な位置や行動モードも判別可能である。このような、様々な集計データや非集計データからなる観測データを地理情報システムに適用することが期待される。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来の地理情報システムにおいては、さまざまな種類の観測データを取得しても、それらを十分利用できないという問題があった。
すなわち、地理情報システムは、対象物の位置や状態の変化に関する情報を必要な時間的、空間的範囲の全部にわたり表現・格納することで、はじめてさまざまな利用に供することができるのであるが、観測データがそれ単独で対象物の位置や状態の変化を完全に捉えているケースはきわめて希だからである。たとえば、ＧＰＳデータを利用する場合には、ＧＰＳが受信できない地域に関しては、対象物の位置変化を追跡することができず、そこで大きな欠損が生じてしまう。そのため、特定の観測データだけを取得しても、対象物に関する十分な情報とはならない。観測データは基本的に断片的であり、断片的な情報から対象物の位置や状態変化に関する推定を行うことで、はじめて対象物の位置変化や状態変化に関して抜けのない完全な情報を得ることができる。こうした推定機能なしには、さまざまな観測データを全て取得しても、対象物に関する有用な情報を得ることはできない。
【０００５】
また、従来の地理情報システムにおいては、得られた観測データに、上記した意味において小さな欠損が有る場合には、内挿手法を用いて欠損を埋めることが可能である。しかし、従来の内挿手法は特定の種類の観測データが、十分な量がなければ、欠損を精度よく埋めることはできない。
【０００６】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、種類の異なる観測データを利用することができ、十分な量の観測データが得られていなくても地物の状態を推定することができる推論型地理情報システムを提供することを目的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、請求項１に記載した発明は、設定されたエリアに存在する様々な地物の時空間データを、各地物の属性や性質を示す知識データや、観測された地物の時空間位置や状態を示した観測データに基づいて演算可能な時空間モデルを格納したデータベースと、前記観測データと前記知識データとを演算手段に入力する入力手段と、前記データベースの時空間モデルに基づいて、前記観測データや知識データに適合するように、前記様々な地物の時空間データを演算する前記演算手段と、前記演算された時空間データから対象となる地物の時空間データを抽出して出力可能な出力手段とを備え、前記演算手段は、前記設定されたエリアを複数の地域や地点に分割して、それぞれに空間アドレスを付与する処理と、対象とする地物の複数の疑似時空間データを解候補として発生させて、各解候補の所定時刻ごとの空間アドレスを鎖状ブロックに配列する処理と、前記観測データから得られる地物の時空間情報を前記鎖状ブロックに対応させて比較し、各解候補に尤度を設定する処理と、前記知識データに基づいて各解候補に生起確率を設定する処理と、前記生起確率と、前記尤度に基づいて各解候補の適応度を算出する処理と、対象とする地物の適応度の最も高い解候補を時空間データとして選択する処理と、を行うものであることを特徴とする推論型地理情報システムである。
【０００８】
この発明によれば、前記設定されたエリアを複数の地域や地点に分割して空間アドレスを付与し、地物の所定時刻ごとのアドレスを鎖状ブロックとして表現することにより、観測データが非集計データであっても集計データであっても、前記空間アドレスに対応づけることで利用することができる。このため、地物の時空間データを演算するのに様々な観測データを利用することができ、ある種類の観測データが十分に得られない場合でも、他の種類の観測データにより補うことができ、システムの汎用性を高めることができる。
【０００９】
また、発生させた複数の解候補（疑似時空間データ）のそれぞれに、地物の知識データに基づいて生起確率を設定するとともに、前記観測データに基づいて尤度を設定し、両者から適応度を算出するため、観測データが十分に得られていない場合であっても、知識データに基づいて適応度の高い（真の解（現実の時空間データ）に近い）解候補を得ることができ、システムの精度や適用範囲を広げることができる。
加えて、演算された時空間データから対象となる地物の時空間データを抽出するため、得られた時空間データを用途や目的に応じて様々な利用が可能である。対象とする地物としては、建家などの固定物であってもよいし、人や乗用車などの移動物であってもよい。
【００１０】
請求項２に記載した発明は、請求項１に記載したものであって、前記演算手段は、基準となる基準適応度を設定して基準適応度以下の解候補を淘汰して基準適応度より上の解候補を選択する処理と、選択された解候補のうち、交差点を基点として解候補の一部の入れ替えを行う処理と、解候補の一部を所定の確率で変異を起こさせる処理と、これらの処理を所定回繰り返す処理と、所定回繰り返した後に適応度の最も高い解候補を最終的な解として取り出す処理と、を行うものであることを特徴とする推論型地理情報システムである。
【００１１】
この発明によれば、発生させた複数の解候補が必ずしも真の解と一致しない場合であっても、基準適応度より上の適応度を備えた解候補から、新たな解候補を生成することができ、これらの処理を所定回繰り返すことで、真の解により近い解候補を得ることができ、システムの精度を高めることができる。また、解の表現方法をシンプルにできるため汎用性が広くなるとともに、未知数が多く解が得られる空間（解空間）が広大な場合は準最適解であっても用いることができる、という利点が得られる。
【００１２】
請求項３に記載の発明は、請求項２に記載のものであって、前記解候補は、対象とする複数の地物の鎖状ブロックを連結したものであることを特徴とする推論型地理情報システムである。
この発明によれば、対象とする複数の地物それぞれに対して、前記知識データと前記観測データとに適合する解を得ることができるため、さらにシステムの精度を上げることができる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態における推論型地理情報システムを図面と共に説明する。
図１は本発明の実施の形態における推論型地理情報システム１の概略構成図である。同図に示したように、推論型地理情報システム１は、時空間モデルを格納したデータベース２と、観測データと知識データとを演算手段４に入力する入力手段３と、前記データベース２からの出力結果を表示する出力手段５とを備えている。
【００１４】
前記データベース２に格納した時空間モデルには、設定されたエリアに存在する様々な地物の時空間データを、各地物の属性や性質を示す知識データや、観測された地物の時空間位置を示した観測データに基づいて演算可能となっている。詳細は後述するが、この時空間モデルに基づいて、前記観測データや知識データに適合するように、演算手段４により演算を行うのである。
【００１５】
図２に実際の空間に存在する地物をシステムのエリアに再構成する概念的なフローチャートを示す。同図に示したように、まず対象となる地物（例えば人間ｐ）に関連する様々な情報収集を行う（ステップＳ１）。ここで、収集されるデータとしては、対象となる地物の時空間位置を計測した観測データや、地物の行動モデルとなる知識データがある。そして、得られた観測データや知識データに適合するように最適化の基準を決定する（ステップＳ２）。
【００１６】
例えば、観測データがＧＰＳデータであれば、得られたＧＰＳデータと、人間はふつうは滑らかに歩く、等の知識データから得られる行動モデルとに基づいて、両者を満足するように基準を決定する。この基準に基づいて、地物の解（この場合は人間ｐの軌跡）の探索法を決定する（ステップＳ３）。そして、本実施の形態においては、求めた解が妥当かどうかの検証を行っている（ステップＳ４）。
【００１７】
本実施の形態においては、最適化の基準として、事後確率の最大化基準を用いている。すなわち、観測データに関してはそれを尤もらしくするように、また予めわかっている知識や地物モデルに関するデータ等の知識データがある場合は事前分布として表現し、それに対応する解の生起確率も高くなるように推定する。
【００１８】
また、前記観測データを時空間モデルに適用するにあたり、時空間モデルで設定されたエリアを所定間隔の地域や地点に分割し、各地域や地点に空間アドレスを付与している。図５は対象となる地物（人間ｐ、建物ｂｌ）の時空間データの説明図である。同図に示したように、ｘｙ平面上に表示されたエリアを所定間隔の地域や地点Ａ、Ｂ……Ｌ……のように区画してある。また、縦方向のｔ軸は時間軸を示している。このようにしたため、得られる観測データがＧＰＳデータなどの非集計データであっても、またトラフィックカウンタのような集計データであっても、前記空間アドレスに対応づけることで利用することができる。したがって、地物の時空間データを演算するのに様々な観測データを利用することができ、ある種類の観測データ（例えばＧＰＳによるデータ）が十分に得られない場合でも、他の種類の観測データ（例えばトラフィックカウンタによるデータ）により補うことができる。これについては、後述する図８〜図１１を用いてより詳細に説明する。
図５において、ｘｙ平面上に対象となる地物の軌跡を点線ｐ’、ｂｌ’で表示して、対象となる地物の時空間データを実線ｐ、ｂｌで表示している。
【００１９】
また、図５に示したように、各地域や地点に空間アドレスを付与するとともに、時間軸を設定することで、対象となる地物の時空間位置を鎖状に配列することができる。図４は、対象となる地物（人間ｐ、車ｃｒ、建物ｂｌ）の所定間隔ごとの時空間位置を鎖状に配列した鎖状ブロックの説明図である。鎖状ブロックを構成する各ブロックは所定時間にその地物の存在した地域や地点の空間アドレスを示している。このように、対象となる地物の時空間データを鎖状ブロックで表現することにより、後述する遺伝的アルゴリズムの適用が可能となる。なお、図５においては、図４の車ｃｒの表示を省略している。
【００２０】
例えば、解として人ｐの軌跡（実際の解ｆ）を求める場合について、図３を用いて説明する。図３は、前記演算手段４による解の探索工程を示すフローチャートである。まず、複数（例えば３つ）の軌跡（疑似時空間データ）を解候補ａ〜ｃとして発生させる（ステップＳ５）。これらの解候補ａ〜ｃも、図４に示した鎖状ブロックで表示されるが、図示を省略する。
【００２１】
そして、各解候補ａ〜ｃの適応度の評価を行う（ステップＳ６）。この適応度の評価は、各観測データに対する解候補ａ〜ｃの尤度を計算して、この尤度に生起確率を乗じることにより行う。前記解候補ａ〜ｃの尤度は、各観測データの尤度（例えば、観測データの位置誤差が分散２ｍの正規分布）から計算することができる。また、前記解候補ａ〜ｃの生起確率は、地物に関する知識データ（例えば「人は急に曲がれない」）に基づいて設定することができる。例えば、角度１５０度以上で曲がる生起確率を０．０１に設定すると、曲がらない確率は０．９９となり、各解候補ａ〜ｃにいずれかの生起確率を設定する。なお、角度１５０度というのは一例であり、生起確率は設定された角度（例えば９０度、１２０度）に応じて変化することはもちろんである。
【００２２】
上述したように算出した各解候補ａ〜ｃの適応度を比較して、最も高い適応度をもつ解候補が真の解に近いと考えられる。しかしながら、得られた解候補（例えば解候補ａ）が必ずしも真の解（解ｆ’）と一致しない場合も考えられ、また、真の解に十分に近い解候補を得るためには予め非常に多くの解候補が必要となる場合も考えられる。そこで、本実施の形態においては、解候補をより真の解に近づけることができるように、遺伝的アルゴリズム（ＧＡ：Ｇｅｎｅｔｉｃ　Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）に沿って解の探索を行っている。
【００２３】
遺伝的アルゴリズムは解を表現した個体をいくつかランダムに発生させ、ある定めた基準の評価値で優劣をつけ淘汰を行う。そして、個体同士を交叉させる事によって解の正しい部分（ビルディングブロック）を母集団に広めていき、いくつか世代を経ると最適解の収束するという生物進化の原理に着想を得た物である。遺伝的アルゴリズムを用いることによって、解の表現方法がシンプルで汎用性が広く、未知数が多く解空間が広大な場合は準最適解であっても用いることができる、という利点が得られる。さらに、表現方法が配列に基づくものでありシンプルであるために地物そのものの特性を入れやすいという利点がある。
【００２４】
以下、遺伝的アルゴリズムについて具体的に説明する。まず、評価値に対してべき乗スケーリングを行い基準となる基準適応度を算出し、この基準適応度と各解候補の適応度とを比較して、基準適応度以下の解候補（例えば解候補ｃ）を淘汰する（ステップＳ７）。次に、淘汰により与えられた選択確率に応じて遺伝子（軌跡の一部）を交換して、新たな解候補（例えば解候補ｄ、ｅ）を得る。本実施の形態においては、交叉点（例えば交差点ｇ）を遺伝子交換の基点としている（ステップＳ８）。加えて、個体中の各遺伝子をある確率（例えば０．０５）で変位させる突然変異という工程を行い（ステップＳ９）、新たな解候補（例えば解候補ｆ）を得る。上述したステップＳ６〜ステップＳ９の工程を所定回数繰り返すことにより（ステップＳ１０）、真の解（解ｆ’）に十分に近い解候補（解ｆ）を求めることができる。
【００２５】
なお、時空間データを得る対象となる地物が複数（Ｘさん、Ｙさん……）の場合には、図６に示したように、対象とする複数の地物の鎖状ブロックを連結したものを解候補（個体１、個体２）とすると、対象とする複数の地物それぞれに対して、前記知識データと前記観測データとに適合する解を得ることができるため、さらにシステムの精度を上げることができる。
【００２６】
さらに、得られた解候補を最適解に近づけるために、解空間を探索し見つけた最良値で置換するＨＣ法や、評価値の改善値に応じて確率的に置換するＳＡ法を用いることができる。すなわち、図７（ａ）に示したように、ＨＣ法においては、探索範囲１０を設定して、探索範囲１０の近傍を全探索し、最良解と置換する。また、図７（ｂ）に示したように、ＳＡ法においては、ランダムに選択した一点と置換した値とを比較してある程度よければ置換する。これらの方法を用いることにより、より精度の高い解を得ることが可能となる。なお、上述したように解を探索するには遺伝的アルゴリズムが有効であるが、これに限らず、例えばランダム探索法を用いてもよい。
【００２７】
前記推論型地理情報システム１を用いて、以下のような実験を行った。この実験の内容について、図８〜図１１を用いて説明する。この実験において、６０ｍ四方の展示会場をエリアとし、一分間隔で１０分間の再構成時間とし、１ｍ地域・地点で空間表現を行い、１分間隔で時間表現を行った。観測データとしては、空間誤差が標準偏差２ｍの正規分布となるＧＰＳを用い、また図１１の場合にはさらに６箇所に固定したトラフィックカウンタで１分ごとに計測を行った。非集計精度評価法としては一分ごとの位置ずれの平均をとることで行い、遺伝的アルゴリズムの遺伝子個体数は２００、世代数は２００とし、実験回数は各１０回とした。
【００２８】
図８は、エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と一分ごとに得られたＧＰＳデータを示した図である。図８〜図１１において、真の軌跡を点線で示し、黒丸はＧＰＳデータを示している。ＧＰＳデータの誤差のため、真の軌跡から若干離れた位置に表示されている。図９は、図８に示したデータに加えて、ＧＰＳデータから再構成した軌跡を示した図である。この再構成した軌跡は実線で表示したものであり、この軌跡は得られたＧＰＳデータを略直線で結んだものであり、知識データを使用していない、いわば従来型の地理情報システムである。同図に示したように、観測データが十分に得られている場合には、比較的真の軌跡に近い軌跡を得ることができる。
【００２９】
図１０は、エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と、三分ごとに得られたＧＰＳデータから従来型の地理情報システムにより再構成した軌跡を示した図である。再構成した軌跡は実線で表示したものである。同図に示したように、得られるＧＰＳデータが荒くなると、ＧＰＳデータがない時間の位置はまったくわからなくなり、再構成した軌跡は真の軌跡と大きく異なるものとなってしまうことがわかる。
【００３０】
図１１は、エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と、本実施の形態における推論型地理情報システムにより再構成した軌跡を示した図である。再構成した軌跡は実線で表示したものである。再構成に用いた観測データとしては、図１０と同様の三分ごとに得られたＧＰＳデータと、エリアの６箇所に配置されたトラフィックカウンタ（図の斜線部）により１分ごとに計測されたデータを用いている。また、知識データとしては、「展示場内では分速２５ｍ以上で移動しない」、「壁は通過しない」、「全ての人のＯＤ（出発地点および到着地点）は既知である」の３つを使用した。図１１に示したように、真の軌跡にほぼ近い軌跡を得ることができた。このように、本実施の形態の推論型システム１においては、ある観測データ（例えばＧＰＳデータ）の精度が十分に得られなくても、他の観測データ（例えばトラフィックカウンタのデータ）を利用することができるため、多岐に亘る観測データを利用することで精度を高めることができる。加えて、地物の知識データに基づいて軌跡を推定することで、観測データが得られていない箇所においても高い精度の軌跡の推定を行うことが可能である。
【００３１】
また、展示会場を想定した人の流動再現のシミュレーション実験をある程度大規模な人数で行い、収束世代や計算時間あるいは収束時の精度などの比較を行った。図１２は実際の地物（１００人）の時空間位置を示しており、図１３は前記推論型地理情報システム１により得られた地物の時空間位置を示している。この実験のエリアは６０ｍ四方の展示会場で行い、１分間隔で合計１０分間の時間を再構成し、３ｍ地域・地点で空間表現を行い、一分間隔で時間表現を行った。また、観測データとしては、トラフィックカウンターを１２箇所固定して一分ごとに計測を行うとともに、対象人数に対して全員または一部が保持したＧＰＳにより、３分ごとに計測を行った。
【００３２】
また、知識データとしては、上述した実験と同様に「展示場内では分速２５ｍ以上で移動しない」、「壁は通過しない」、「全ての人のＯＤ（出発地点および到着地点）は既知である」の３つを使用した。また、遺伝子個体数は５０とした。
図１２、図１３からわかるように、個々の地物の時空間位置の精度は十分に高いとは言えないものの、各ブースにおける滞在人数等を評価した場合には比較的十分な精度のデータを得ることができた。
【００３３】
以上説明したように、本実施の形態における推論型地理情報システム１を、地物の軌跡を得る場合について説明したが、これに限らず、建家の年代推定や、顧客の市場調査といったマーケティングの分野などの、様々な分野に本システムを適用することが可能である。
【００３４】
また、本システムにおいては、得られた時空間データを用途や目的に応じて様々な利用が可能である。たとえば、通路における人の断面交通量を計測したデータ、あるいはある建物の収用人数は最大＊＊人である。という断片的な観測データ、あるいは「人は分速１００ｍ以上では徒歩で移動しない」といった人に関する知識データから、ある場所における人数の時間分布などを一定以上の精度で再現することが可能となる。また、再現された時空間データから様々な情報を引き出すことができ、例えばデパートにおけるテナントの配置や、大型駅周辺の施設配置などにも利用することができる。
【００３５】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項１に記載した発明によれば、地物の時空間データを演算するのに様々な観測データを利用することができる。これにより、ある種類の観測データが十分に得られない場合でも、他の種類の観測データにより補うことができ、システムの汎用性を高めることができる。また、観測データが十分に得られていない場合であっても、知識データに基づいて適応度の高い解候補を得ることができ、システムの精度や適用範囲を広げることができる。加えて、得られた時空間データを用途や目的に応じて様々な利用が可能である。
【００３６】
請求項２に記載した発明によれば、発生させた複数の解候補が必ずしも真の解と一致しない場合であっても、真の解により近い解候補を得ることができ、システムの精度を高めることができる。また、解の表現方法をシンプルにできるため汎用性が広くなるとともに、未知数が多く解が得られる空間が広大な場合は準最適解であっても用いることができる、という利点が得られる。
【００３７】
請求項３に記載した発明によれば、対象とする複数の地物それぞれに対して、前記知識データと前記観測データとに適合する解を得ることができるため、さらにシステムの精度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は本発明の実施の形態における推論型地理情報システム１の概略構成図である。
【図２】再構成の概念的なフローチャートである。
【図３】解の探索工程を示すフローチャートである。
【図４】対象となる地物の時空間位置を鎖状に配列した鎖状ブロックの説明図である。
【図５】対象となる地物の時空間データの説明図である。
【図６】対象となる複数の地物の鎖状ブロックを連結した解候補の説明図である。
【図７】ＨＣ法やＳＡ法を示す説明図である。
【図８】エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と一分ごとに得られたＧＰＳデータを示した図である。
【図９】図８に示したデータに加えて、ＧＰＳデータから再構成した軌跡を示した図である。
【図１０】エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と、三分ごとに得られたＧＰＳデータから従来型の地理情報システムにより再構成した軌跡を示した図である。
【図１１】エリア内における対象となる地物（人間ｐ）の真の軌跡と、本実施の形態における推論型地理情報システムにより再構成した軌跡を示した図である。
【図１２】実際の地物（１００人）の時空間位置を示している。
【図１３】推論型地理情報システム１により得られた地物の時空間位置を示している。
【符号の説明】
１　推論型地理情報システム
２　データベース
３　入力手段
４　演算手段
１０　適用範囲
【図１】
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【図２】
2004038044.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
2004038044.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
2004038044.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
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