"ユーザ位置データを受信し、時間に基づいてそのデータを調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するように構成された位置データ受信手段と、前記時系列的なユーザ位置データを前処理するように構成されたデータ前処理手段と、前処理された前記ユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するように構成された特徴ベクトル抽出手段と、前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出された前記特徴ベクトルに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識し、ユーザの行動特徴を把握するように構成されたユーザ行動認識手段とを備えることを特徴とするユーザ行動認識装置。前記時系列的なユーザ位置データが、ユーザ識別情報、地理的位置情報、および時間情報で構成されることを特徴とする請求項1に記載のユーザ行動認識装置。前記データ前処理手段は、前記時系列的なユーザ位置データからユーザトリップチェーンとユーザ活動領域とを取得し、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得するように構成されることを特徴とする請求項1に記載のユーザ行動認識装置。前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出される前記特徴ベクトルは、ユーザトリップチェーンに関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルと、ユーザ活動に関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルとで構成されることを特徴とする請求項1に記載のユーザ行動認識装置。前記ユーザトリップチェーンに関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率、1日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率、1日全体に対する主要活動の開始時間の比率、1日全体に対する主要活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差、およびトリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率で構成されることを特徴とする請求項4に記載のユーザ行動認識装置。前記ユーザトリップチェーンに関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率、トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率、トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する活動間の平均距離の比率、および活動間の距離の標準偏差で構成されることを特徴とする請求項4に記載のユーザ行動認識装置。前記ユーザ活動に関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対する1つの活動の開始時間の比率、1日全体に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率、主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率、およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率で構成されることを特徴とする請求項4に記載のユーザ行動認識装置。前記ユーザ活動に関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率、トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率、トリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率で構成されることを特徴とする請求項4に記載のユーザ行動認識装置。ユーザ識別に基づいてユーザの行動特徴をユーザの情報と関連付け、特定領域における複数ユーザの特徴データを収集して当該領域の特徴情報を取得するように構成されたユーザ行動収集手段をさらに備えることを特徴とする請求項1に記載のユーザ行動認識装置。ユーザ位置データを受信し、そのデータを時間に基づいて調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するステップと、前記時系列的なユーザ位置データを前処理するステップと、前処理された前記ユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するステップと、ユーザ行動の特徴を把握するために、前記特徴ベクトルに基づいてユーザ活動のタイプを認識するステップとを有することを特徴とするユーザ行動認識方法。しかしながら、上述した方法は、分布に基づいた離散的ユーザ位置データに対して分類統計処理を単純に適用しているに過ぎない。地理的分布に基づくユーザ統計結果はユ―ザの真の行動を表していないので、領域内に存在するユーザにPOIを推奨するための十分な情報は得られない。この分類統計処理方法はユーザの真の意図と行動を正確に表すことはできないため、非常に不確実である。さらに、表面的レベルの意味合いにおいて行われるこうした分析では、他のユーザに関しての情報は十分に得られないため、都市計画への優れた提案を作成することは不可能である。上記の問題を解決するため、本発明は、時系列的な位置情報に基づいてユーザ行動を認識するための装置および方法を提供する。まず、ユーザのトリップ外出に関する時系列的な位置情報がデータ前処理に付され、トリップチェーンと活動領域、およびオプション活動タイプが抽出される。その後、トリップチェーンと活動領域の時間的および空間的要因から、活動タイプを認識するための特徴が抽出され、その結果得られた特徴ベクトルが分類子に入力される。最後に、サポートベクターマシンSVM:SupportVectorMachineに基づいてペア構成の分類子が確立され、分類子投票手法によってオプション活動セットから活動タイプが選択される。このようにして、ユーザの行動特徴、すなわちトリップ特徴および活動特徴が取得される。本発明の1つの態様によれば、ユーザ位置データを受信し、時間に基づいてそのデータを調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するように構成された位置データ受信手段と、時系列的なユーザ位置データを前処理するように構成されたデータ前処理手段と、前処理されたユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するように構成された特徴ベクトル抽出手段と、特徴ベクトル抽出手段によって抽出された特徴ベクトルに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識し、ユーザの行動特徴を把握するように構成されたユーザ行動認識手段とを備える、ユーザ行動認識装置が提供される。時系列的なユーザ位置データは、ユーザ識別情報、地理的位置情報、および時間情報で構成されるのが望ましい。データ前処理手段は、時系列的なユーザ位置データからユーザトリップチェーンとユーザ活動領域とを取得し、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得するように構成されるのが望ましい。特徴ベクトル抽出手段によって抽出される特徴ベクトルは、ユーザトリップチェーンに関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルと、ユーザ活動に関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルとで構成されるのが望ましい。ユーザトリップチェーンに関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率、1日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率、1日全体に対する主要活動の開始時間の比率、1日全体に対する主要活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差、およびトリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率で構成されるのが望ましい。ユーザトリップチェーンに関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率、トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率、トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する活動間の平均距離の比率、および活動間の距離の標準偏差で構成されるのが望ましい。ユーザ活動に関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対する1つの活動の開始時間の比率、1日全体に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率、主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率、およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率で構成されるのが望ましい。ユーザ活動に関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率、トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率、トリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率で構成されるのが望ましい。ユーザ行動認識手段は、サポートベクターマシンをベースとする分類子を備えるのが望ましい。ユーザ行動認識装置は、ユーザ識別に基づいてユーザの行動特徴をユーザの情報と関連付け、特定領域における複数ユーザの特徴データを収集して当該領域の特徴情報を取得するように構成された、ユーザ行動収集手段をさらに備えるのが望ましい。本発明の1つの態様によれば、ユーザ位置データを受信し、そのデータを時間に基づいて調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するステップと、時系列的なユーザ位置データを前処理するステップと、前処理されたユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するステップと、ユーザ行動の特徴を把握するために、特徴ベクトルに基づいてユーザ活動のタイプを認識するステップとを備える、ユーザ行動認識方法が提供される。時系列的なユーザ位置データは、ユーザ識別情報、地理的位置情報、および時間情報で構成されるのが望ましい。データ前処理ステップは、時系列的なユーザ位置データからユーザトリップチェーンおよびユーザ活動領域を取得し、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得するように構成されるのが望ましい。特徴ベクトルは、ユーザトリップチェーンに関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルと、ユーザ活動に関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルで構成されるのが望ましい。ユーザトリップチェーンに関する時間ベースベクトルは、1日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率、1日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率、1日全体に対する主要活動の開始時間の比率、1日全体に対する主要活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差、およびトリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率で構成されるのが望ましい。ユーザトリップチェーンに関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率、トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率、トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する活動間の平均距離の比率、および活動間の距離の標準偏差で構成されるのが望ましい。ユーザ活動に関する時間ベースベクトルは、1日全体に対する1つの活動の開始時間の比率、1日全体に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率、主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率、およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率で構成されるのが望ましい。ユーザ活動に関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率、トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率、およびトリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率で構成されるのが望ましい。特徴ベクトルに基づいてユーザ活動のタイプを認識して、ユーザ行動の特徴を把握するために、サポートベクターマシンをベースとする分類子が採用されている。ユーザ行動識別方法は、ユーザ識別に基づいてユーザの行動特徴をユーザの情報と関連付けるステップと、特定領域における複数ユーザの特徴データを収集して当該領域の特徴情報を取得するステップとをさらに備えるのが望ましい。本発明によれば、ユーザの軌跡の解釈に基づいて、単一ユーザの行動およびトリップチェーンにおける特徴を把握することが可能になる。適正な特徴ベクトルを確立して分析することにより、深いレベルのユーザ行動の特徴を把握できるため、各ユーザの認識結果の精度と充実度が高まる。さらに、本発明によれば、都市部の領域であっても、その領域に存在するユーザの特徴に分類統計処理を適用することにより、ユーザ行動の特徴を把握することが可能になるので、都市部領域においても特徴認識の精度が向上する。以下では、図面を参照しながら本発明の特定の実施例について説明する。これを読むことにより、本発明の原理と実施がより明らかになるであろう。本発明は以下で説明する特定の実施例に限定されないことに留意されたい。なお、説明の煩雑化を避けるため、本発明には直接関係のないよく知られた技法の詳細は省略する。図2は、本発明の一実施例によるユーザ行動認識装置20のブロック図である。図2に示すように、ユーザ行動認識装置20は、位置データ受信手段210と、データ前処理手段220と、特徴ベクトル抽出手段230と、ユーザ行動認識手段240とを備える。次に、ユーザ行動認識装置20の各構成要素の動作について詳細に説明する。位置データ受信手段210は、大量なユーザ位置データを受信するように構成されている。これらのデータとは、ユーザのGPS装置を介して受信されるデータ、携帯電話の位置決め装置を介して受信されるデータ、無線位置決め装置を介して受信されるデータを含むが、これに限定されるものではない。位置データ受信手段210は、ユーザ位置データを受信すると、時間に基づいてユーザ位置データを調整して、時系列的なユーザ位置データを取得する。これらの位置データは、いくつかの連続的なユーザトリップチェーンから成り、ユーザ識別情報例:ユーザの携帯電話番号と地理的位置座標例:緯度と経度および時間を含む。その後、位置データ受信手段は、調整済みのユーザ位置データをデータ前処理手段220へ供給する。データ前処理手段220は、位置データ受信手段210からのユーザ位置データを前処理し、当該期間中のユーザトリップチェーンおよびユーザ活動領域を判断して取得し、かつデジタル電子地図のPOI関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得するように構成されている。図3a~dは、本発明の一実施例によるユーザトリップおよび活動処理の概略図である。図3aおよび図3bにおいて、円は位置データ受信手段210が受信したユーザのGPS位置GPS点を表し、四角はデジタル電子地図上のPOI位置点を表す。さらに、図3bの左下隅にある遠隔POIは、ユーザから遠く離れたPOIを表す。ユーザは概してこのような遠隔POI位置点まで行くことはないので、通常、これらのPOIはユーザ行動の認識には使用されない。ユーザトリップおよび活動位置の識別処理中には、特定の判断規則に基づいて、ユーザ軌跡内および位置決めエラー範囲内の2点間の時間間隔がしきい値を上回る点が滞留点と判断され、ユーザ軌跡内および位置決めエラー範囲内の2点間の時間間隔がしきい値を下回る点が通過点と判断される。例えば、ユーザ軌跡における2点間の滞留時間が30分より長い場合には、ユーザは何らかの活動を行っている活動状態にあると判断される。30分より短い場合には、ユーザは通過中移動状態を表わすと考えられる。上記のように判断することにより、例えば図3cに示すように、ユーザのオプション活動POIを決定し、オプションPOIの一部を除外する例えば、ユーザはこれらのPOIを通過するだけで、活動を行わないことが可能になる。最後に、データ前処理手段220は、図3dに示すような、ユーザの移動ルートトリップチェーンと活動領域を取得する。その後、特徴ベクトル抽出手段230が、ユーザトリップチェーンの特徴ベクトルと活動自体の特徴ベクトルとを抽出する。ユーザトリップチェーンの特徴ベクトルは、時間ベースベクトルCTと空間ベースベクトルCSとで構成される。活動自体の特徴ベクトルは、時間ベースベクトルATと空間ベースベクトルASとで構成される。次に、各ベクトルについて詳細に説明する。ユーザトリップチェーンの時間ベースベクトルCT図4は、本発明の一実施例による、ユーザトリップチェーンに関する特徴ベクトルの抽出を示す概略図である。特徴を抽出する前に、トリップチェーンに関する完全な時間および空間の情報を計算し、記述する必要がある。この情報は、居住者が自宅からトリップを開始した時刻を表すトリップチェーン開始時間t01、居住者がすべての活動を完了して自宅に戻った時刻を表すトリップチェーン終了時間t02、i番目の活動の開始時間ti1と終了時間ti2、およびi番目の活動とj番目の活動の間の距離lijで構成される図4参照。トリップチェーンにおいては、自宅は自宅休養という活動とみなされ、活動番号は0となる。具体的には、トリップチェーンの時間情報は、トリップ時間、活動時間、トリップチェーンの開始時間、トリップチェーンの終了時間、トリップチェーンの持続時間、主要活動の開始時間、主要活動の持続時間、主要活動の終了時間、および平均活動時間で構成される。これらの各変数は分単位で測定される。トリップチェーンに関する上記の時間情報から抽出される特徴ベクトルCTは、11日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率CT1、21日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率CT2、31日全体に対する主要活動の開始時間の比率すなわち、自宅休養活動を除く、トリップチェーン内のすべての活動中最も持続時間の長い活動CT3、41日全体に対する主要活動の持続時間の比率CT4、5トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率CT5、6トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率CT6、7トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差CT7、および8トリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率CT8、で構成される。ベクトルCTの構成要素CT1~CT8の計算式は、以下のとおりである。ここで、t01はトリップチェーンの開始時間、t02はトリップチェーンの終了時間、tmain1は主要活動の開始時間、tmain2は主要活動の終了時間、ti1はi番目の活動の開始時間、ti2はi番目の活動終了時間、Nは自宅休養活動を除く活動数、をそれぞれ表す。ユーザトリップチェーンの空間ベースベクトルCSトリップチェーンに関する空間情報は、トリップチェーンの空間的な構成要因を記述し、ユーザトリップチェーンの空間的特徴を反映している。これらの空間的特徴は、トリップチェーンの距離の長さ、トリップチェーン内の活動間の距離、トリップチェーンの半径、自宅から1つの活動までの直接距離、および1つの活動から自宅までの距離を含む。トリップチェーンの半径とは、トリップチェーンの空間的広さ、すなわち、自宅からトリップチェーン内の活動までの最大距離を意味する。自宅から1つの活動までの直接距離とは、ユーザが自宅から活動のために目的地まで移動する距離を意味する。1つの活動から自宅までの距離とは、居住者がその活動の終了後に活動位置から自宅まで移動する距離を意味する。自宅から1つの活動までの直接距離と1つの活動から自宅までの距離は、同じであることも、互いに異なることもある。居住者トリップチェーンの距離の長さが活動の内容に与える影響を記述するため、トリップチェーンの最大長さが導入されている。居住者トリップチェーンの長さの程度は、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率に基づき、トリップチェーンの他の特徴ベクトルと同じに維持することができる。トリップチェーンの空間的情報から抽出される特徴ベクトルCSは、1トリップチェーンの最大長さトリップチェーンのすべての長さのうち最大の値に対するトリップチェーンの長さの比率CS1、2トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率CS2、3トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率CS3、4トリップチェーンの長さに対する活動間自宅を含むの平均距離の比率CS4、5および活動間の距離の標準偏差CS5、で構成されるのが望ましい。これらの要素の計算式は以下のとおりである。ここで、Lはトリップチェーンの長さを表し、,lN,N1=LN,0である。Lmaxは全トリップチェーン長さのうち最大値を表す。Nは自宅以外の活動数を表す。Rはトリップチェーンの半径を表し、である。また、li1dは自宅からi番目の活動までの直接距離を表し、li2はi番目の活動から自宅までの距離を表し、lmain1は自宅から主要活動までの直接距離を表す。活動自体の時間ベースベクトルAT活動自体に関する時間情報は、活動自体の時間的構成要素を記述し、主に、絶対的時間特徴、相対的時間特徴、直前の活動から/直後の活動までの時間の特徴、および主要活動から/主要活動までの時間の特徴で構成される。絶対的時間特徴とは、1日24時間における活動自体の開始時間時刻、持続時間何時から何時まで、および終了時間時刻を意味する。相対的時間特徴とは、自宅から開始し自宅で終了する1つの閉じたトリップチェーンにおける1つの活動の開始時間、持続時間、および終了時間を意味する。活動自体に関する時間情報から抽出される特徴ベクトルATは、11日全体に対する1つの活動の開始時間の比率AT1、21日全体に対する1つの活動の持続時間の比率AT2、3トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率AT3、4トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率AT4、5トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率AT5、6トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率AT6、7主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率AT7、8トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率AT8、9およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率AT9、で構成される。i番目の活動のベクトルATは、以下の式に従って計算することができる。活動自体の空間ベースのベクトルAS活動自体に関する空間情報は、活動自体の空間的構成要素を記述し、主に、自宅から活動までの直接距離の特徴、活動から自宅までの距離の特徴、直前の活動から/直後の活動までの距離、主要活動から/主要活動までの距離等で構成される。活動自体に関する空間情報から抽出される特徴ベクトルASは、1トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率AS1、2トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率AS2、3トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率AS3、4トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率AS4、および5トリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率AS5、で構成される。i番目の活動のベクトルASは、以下の式に従って計算することができる。ここで、li1は自宅からi番目の活動までの直接距離、li2はi番目の活動から自宅までの距離、Lはトリップチェーンの長さ、li,i1はi番目の活動からその直後の活動までの距離、lmain1は自宅から主要活動までの直接距離、およびlmain2は主要活動から自宅までの距離、をそれぞれ表す。最後に、特徴ベクトル抽出手段230は、トリップチェーン内の1つの活動のタイプを認識するための特徴ベクトルV=CT,CS,AT,ASを取得する。ユーザ行動認識手段240は、特徴ベクトル抽出手段230によって抽出された特徴ベクトルVに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識する。本発明の一実施例においては、サポートベクターマシンSVMをベースに設計された活動タイプ用分類子を使用して、いくつかのオプション活動タイプから適正なタイプを選択することが可能である。例えば、1対1の分類子を使用し、取得された特徴ベクトルVに基づいて活動を判断および認識することができる。活動タイプのオプションセットに2つのオプションがある場合には、それに対応するペア構成の分類子を選択して活動タイプを判断する。オプションセットに3つ以上のオプションがある場合には、オプション2つの各組み合わせについて、それに対応するペア構成の分類子を選択して、各活動に投票する。そして、最も得票数の多いタイプが最終的なタイプとして選択される。あるいは、各オプションタイプに得票率のパーセンテージを付与してもよい。最後に、ユーザ行動認識手段240は、下表4に示すような、単一ユーザの行動特徴トリップ特徴および活動特徴を取得する。図5は、本発明の他の実施例によるユーザ行動認識装置50のブロック図である。図5に示すように、ユーザ行動認識装置50は、位置データ受信手段510と、データ前処理手段520と、特徴ベクトル抽出手段530と、ユーザ行動認識手段540と、ユーザ行動収集手段550ととを備える。ユーザ行動認識装置50の手段510~540はそれぞれ、図2に示すユーザ行動認識装置20の手段210~240と同じである。そのため、煩雑化を避けるため、以下ではユーザ行動収集手段550についてのみ詳述する。ユーザ行動収集手段550は、ユーザ識別に基づいて単一ユーザの行動特徴をそのユーザの情報例:上記表2と関連付け、特定領域における複数ユーザの特徴データを分類および収集して当該領域の特徴情報を取得する。表5に、ユーザ行動収集手段550の収集動作によって取得された領域特徴情報の例を示す。本発明による領域特徴情報は、従来技術と比較して具体的なので、都市領域の特徴認識の精度を向上させることができる。図6は、本発明の一実施例によるユーザ行動認識方法60のフローチャートである。方法60はステップS610から始まる。ステップS620において、ユーザ位置データが受信される。これらのデータとしては、例えば、ユーザのGPS装置を介して受信されるデータ、携帯電話の位置決め装置を介して受信されるデータ、無線位置決め装置を介して受信されるデータなどが考えられる。受信されたユーザ位置データは、時系列的なユーザ位置データを取得するために、時間に基づいて調整される。ステップS630において、時系列的なユーザ位置データが前処理され、特定期間内のユーザトリップチェーンおよびユーザ活動領域が判断および取得され、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動オプション位値が取得される。ステップS640において、ユーザに関するトリップ特徴ベクトルと活動特徴ベクトルとが抽出される。ここで、トリップ特徴ベクトルは時間ベースベクトルCTと空間ベースベクトルCSとで構成され、活動特徴ベクトルは時間ベースベクトルATと空間ベースベクトルASとで構成される。抽出処理の詳細は、上記ですでに、図2の特徴ベクトル抽出手段230に関連して説明した。その後、ユーザのタイプを認識するための特徴ベクトルが、V=CT,CS,AT,ASの形式で取得される。ステップS650において、ユーザ活動のタイプが認識される。サポートベクターマシンSVMをベースに設計された活動タイプ用分類子を使用して、いくつかのオプション活動タイプから適正タイプを選択できるのが望ましい。例えば、1対1の分類子を使用し、取得された特徴ベクトルVに基づいて活動を判断および認識することができる。活動タイプのオプションセットに2つのオプションがある場合には、それに対応するペア構成の分類子を選択して活動タイプを判断する。オプションセットに3つ以上のオプションがある場合には、オプション2つの各組み合わせについて、それに対応するペア構成の分類子を選択して、各活動に投票する。そして、最も得票数の多いタイプが最終的なタイプとして選択される。あるいは、各オプションタイプに得票率のパーセンテージを付与してもよい。最後に、単一ユーザの行動特徴トリップ特徴および活動特徴が取得される。あるいは、方法60はステップS660点線の枠で示すを備えることもできる。ステップS660において、ユーザ識別に基づいて単一ユーザの行動特徴がユーザの情報と関連付けられ、特定領域における複数ユーザの特徴データが分類および収集されて、当該領域の特徴情報表5に示すような情報が取得される。最後に、方法60はステップS670で終了する。オプションのステップS660が実行されない場合は、方法60はステップS650から直接ステップS670に進んで終了する。本発明によれば、大量な履歴ユーザデータを集中的に処理することができる。適正な特徴ベクトルを確立して分析することにより、深いレベルのユーザ行動の特徴を把握できるため、各ユーザの軌跡データの認識結果がより高精度で充実度の高いものとなる。さらに、本発明によれば、単一ユーザの軌跡の解釈に基づいて、当該ユーザの行動を把握することが可能になる。本発明を使用すれば、都市部の領域であっても、その領域に存在するユーザの特徴に分類統計処理を適用することにより、ユーザ行動の特徴を把握することが可能になるので、都市部領域においても特徴把握の精度が向上する。以上、好ましい実施の形態をあげて本発明を説明したが、本発明は必ずしも、上記実施の形態に限定されるものでなく、その技術的思想の範囲内において様々に変形して実施することができる。さらに、上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、これに限定されない。付記1ユーザ位置データを受信し、時間に基づいてそのデータを調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するように構成された位置データ受信手段と、前記時系列的なユーザ位置データを前処理するように構成されたデータ前処理手段と、前処理された前記ユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するように構成された特徴ベクトル抽出手段と、前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出された前記特徴ベクトルに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識し、ユーザの行動特徴を把握するように構成されたユーザ行動認識手段とを備えることを特徴とするユーザ行動認識装置。付記2前記時系列的なユーザ位置データが、ユーザ識別情報、地理的位置情報、および時間情報で構成されることを特徴とする付記1に記載のユーザ行動認識装置。付記3前記データ前処理手段は、前記時系列的なユーザ位置データからユーザトリップチェーンとユーザ活動領域とを取得し、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得するように構成されることを特徴とする付記1に記載のユーザ行動認識装置。付記4前記特徴ベクトル抽出手段によって抽出される前記特徴ベクトルは、ユーザトリップチェーンに関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルと、ユーザ活動に関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルとで構成されることを特徴とする付記1に記載のユーザ行動認識装置。付記5前記ユーザトリップチェーンに関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率、1日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率、1日全体に対する主要活動の開始時間の比率、1日全体に対する主要活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差、およびトリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率で構成されることを特徴とする付記4に記載のユーザ行動認識装置。付記6前記ユーザトリップチェーンに関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率、トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率、トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する活動間の平均距離の比率、および活動間の距離の標準偏差で構成されることを特徴とする付記4に記載のユーザ行動認識装置。付記7前記ユーザ活動に関する時間ベースのベクトルは、1日全体に対する1つの活動の開始時間の比率、1日全体に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率、主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率、およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率で構成されることを特徴とする付記4に記載のユーザ行動認識装置。付記8前記ユーザ活動に関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率、トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率、トリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率で構成されることを特徴とする付記4に記載のユーザ行動認識装置。付記9前記ユーザ行動認識手段が、サポートベクターマシンをベースとする分類子を備えることを特徴とする付記1に記載のユーザ行動認識装置。付記10ユーザ識別に基づいてユーザの行動特徴をユーザの情報と関連付け、特定領域における複数ユーザの特徴データを収集して当該領域の特徴情報を取得するように構成されたユーザ行動収集手段をさらに備えることを特徴とする付記1に記載のユーザ行動認識装置。付記11ユーザ位置データを受信し、そのデータを時間に基づいて調整して、時系列的なユーザ位置データを取得するステップと、前記時系列的なユーザ位置データを前処理するステップと、前処理された前記ユーザ位置データに基づいて、ユーザ活動のタイプを認識するための特徴ベクトルを抽出するステップと、ユーザ行動の特徴を把握するために、前記特徴ベクトルに基づいてユーザ活動のタイプを認識するステップとを有することを特徴とするユーザ行動認識方法。付記12前記時系列的なユーザ位置データが、ユーザ識別情報、地理的位置情報、および時間情報で構成されることを特徴とする付記11に記載のユーザ行動認識方法。付記13前記データ前処理ステップで、前記時系列的なユーザ位置データからユーザトリップチェーンおよびユーザ活動領域を取得し、かつデジタル電子地図の関心点情報に関連するユーザ活動のオプション位置を取得することを特徴とする付記11に記載のユーザ行動認識方法。付記14前記特徴ベクトルは、ユーザトリップチェーンに関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルと、ユーザ活動に関する時間ベースおよび空間ベースのベクトルで構成されることを特徴とする付記11に記載のユーザ行動認識方法。付記15前記ユーザトリップチェーンに関する時間ベースベクトルは、1日全体に対するトリップチェーンの開始時間の比率、1日全体に対するトリップチェーンの持続時間の比率、1日全体に対する主要活動の開始時間の比率、1日全体に対する主要活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する全活動の平均持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する分散された活動の持続時間の比率における標準偏差、およびトリップチェーンにおける全活動の持続時間に対する主要活動の持続時間の比率で構成されることを特徴とする付記14に記載のユーザ行動認識方法。付記16前記ユーザトリップチェーンに関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの最大長さに対するトリップチェーンの長さの比率、トリップチェーンの長さに対するトリップチェーンの半径の比率、トリップチェーンの長さに対する自宅から主要活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する活動間の平均距離の比率、および活動間の距離の標準偏差で構成されることを特徴とする付記14に記載のユーザ行動認識方法。付記17前記ユーザ活動に関する時間ベースベクトルは、1日全体に対する1つの活動の開始時間の比率、1日全体に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間とトリップチェーンの開始時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と直前の活動の終了時間との差の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の終了時間と次の活動の開始時間との差の比率、主要活動の持続時間に対する1つの活動の持続時間の比率、トリップチェーンの持続時間に対する、1つの活動の開始時間と主要活動の終了時間との差の比率、およびトリップチェーンの持続時間に対する、主要活動の開始時間と1つの活動の終了時間との差の比率で構成されることを特徴とする付記14に記載のユーザ行動認識方法。付記18前記ユーザ活動に関する空間ベースのベクトルは、トリップチェーンの長さに対する自宅から1つの活動までの直接距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から直前の活動まで距離の比率、トリップチェーンの長さに対する1つの活動から次の活動までの距離の比率、トリップチェーンの長さに対する、1つの活動から自宅までの距離と主要活動から自宅までの距離の差の比率、およびトリップチェーンの長さに対する、自宅から1つの活動までの直接距離と自宅から主要活動までの直接距離の差の比率で構成されることを特徴とする付記14に記載のユーザ行動認識方法。付記19前記特徴ベクトルに基づいてユーザ活動のタイプを認識して、ユーザ行動の特徴を把握するために、サポートベクターマシンをベースとする分類子が採用されることを特徴とする付記11に記載のユーザ行動認識方法。付記20ユーザ識別に基づいてユーザの行動特徴をユーザの情報と関連付けるステップと、特定領域における複数ユーザの特徴データを収集して当該領域の特徴情報を取得するステップとをさらに有することを特徴とする付記11に記載のユーザ行動認識方法。"