ダイワ2202ピンボール

1. 概要

気象学的現象を情報学的アプローチで捉える「メテオインフォマティクス」を、大規模な実世界問題で検証するための例題として、「デジタル台風」プロジェクトを進めている。このプロジェクトでは、(1)メテオインフォマティクスの基盤となる巨大科学データベースを台風画像コレクションを対象に構築すること、(2)膨大なデータの中から台風解析や予測に有用となる情報や知識を発見するためのアルゴリズムやデータベースモデルを確立すること、の2点が主な挑戦課題となる(研究紹介)。

2. 目的

ポスター
  1. 気象衛星画像などの台風関連データを、網羅的かつ一貫性のある基準のもとに大量収集し、台風に関する巨大科学データベースを構築する。
  2. パターン認識やコンピュータビジョン、データマイニング等の情報学的アプローチ(メテオインフォマティクス)を台風という大規模実世界問題に適用することで、時空間データマイニングの新たな枠組みとその展開を探る。
  3. このように、気象学的アプローチとは異なる観点から、台風解析・予測に関する新しい手法や知識を発見することを目指し、こうして得られた手法や知識を、早期警報や台風予測など、社会的にニーズの高い課題に応用する。

3. 挑戦課題

● 台風画像コレクションの構築

 高品質で一貫性のある衛星(xing)台風(feng)画(hua)像のコレクションを構築する必要がある。研究(jiu)基盤としての信頼性の高いコレクションを用意するためには、前処(chu)理に関する詳細な事(shi)項(xiang)や気象(xiang)情報処(chu)理との整合性など、地(di)味ではあるが重要な課題についても深く検討することが課題となる。

● データマイニング・稀少事象発見

台風(feng)画(hua)像(xiang)コレクションという巨大科学(xue)データベースの中(zhong)から、そこに埋(mai)もれている新しい知識を発(fa)(fa)見することを目標とする。本研(yan)究は、近年注目を集める「データマイニング」や「データベースからの知識発(fa)(fa)見」の典型(xing)的実(shi)問題であると考(kao)えることができ、特(te)に時系列画(hua)像(xiang)という大規模な情報空(kong)間を対象とする点がユニークかつ挑戦(zhan)的である。さらには、稀少だけれども重要な事象(例えば台風(feng)の急(ji)発(fa)(fa)達など)の発(fa)(fa)生に結び付く台風(feng)雲パターンの予兆(zhao)を発(fa)(fa)見するという課題は、より困難ではあるものの実(shi)用的にも重要な挑戦(zhan)課題である。

● 台風雲パターンの数理的表現

 台(tai)風の雲パターンを数(shu)(shu)理的に表(biao)(biao)現(xian)するためのモデル、特に台(tai)風雲パターンの複雑さにも対応でき、時系(xi)列変化も表(biao)(biao)現(xian)できるような強力(li)な数(shu)(shu)理的モデルが必要である。そのためには、画像解(jie)析(xi)の知(zhi)見のみならず、空間統計学や時系(xi)列解(jie)析(xi)の知(zhi)見も取り入(ru)れたモデルを構築することが課題となる。

● 台風マルチメディアデータベース検索システム

台風画像コレクションという数(shu)万件規模の大規模画像データベースを有効に活用するために必要な要素技(ji)術は以下(xia)のように多岐にわたる。

4. デモンストレーション

  1. デジタル台風(台風画像データベース)

5. 参考文献(全リスト

  1. 北本 朝展(zhan), "自然災害等の緊急時における情報集約のためのコンテンツ管理システム", 第19回人工知能学会全国大会, No. 3C3-02, , 2005年6月 [ 概要 ]
  2. Asanobu KITAMOTO, "Digital Typhoon: Near Real-Time Aggregation, Recombination and Delivery of Typhoon-Related Information", Proceedings of the 4th International Symposium on Digital Earth (ISDE), pp. 16 pages, 2005年3月 (in English) [ 概要 ] [ Paper ]
  3. 北本 朝展, "自然現象での予兆発見〜台風予測に欠けているもの〜", チャンス発見の情報技術--ポストデータマイニング時代の意思決定支援, 大澤 幸生 (編), pp. 43-56, 東京電機大学出版局, ISBN 4-501-53640-3, 2003年9月 [ 概要 ]
  4. 北本(ben) 朝展, "台風時系列画像のマルチプルアラインメントに基づくデータマイニング", 電子情報通信学会技術報告, Vol. PRMU2002-159, pp. 79-84, 2002年12月 [ 概要 ] [ Paper ]
  5. Asanobu KITAMOTO, "Evolution Map: Modeling State Transition of Typhoon Image Sequences by Spatio-temporal Clustering", Discovery Science (DS2002), Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 2534, Lange, S., Satoh, K., and Smith, C.H. (編), pp. 283-290, Springer, , 2002年11月 (in English) [ 概要 ]
  6. Asanobu KITAMOTO, "IMET: Image Mining Environment for Typhoon Analysis and Prediction", Multimedia Mining, Djeraba, C. (編), pp. 7-24, Kluwer Academic Publishers, ISBN 1-4020-7247-3, , 2002年11月 (in English) [ 概要 ]
  7. Asanobu KITAMOTO, "Spatio-temporal Data Mining for Typhoon Image Collection", Journal of Intelligent Information Systems, Vol. 19, No. 1, pp. 25-41, , 2002年7月 (in English) [ 概要 ]
  8. Asanobu KITAMOTO, "Typhoon Analysis and Data Mining with Kernel Methods", Pattern Recognition with Support Vector Machines (SVM2002), Lecture Notes in Computer Science (LNCS) 2388, Lee, S.W., and Verri, A. (編), pp. 237-248, Springer, , 2002年8月 (in English) [ 概要 ]
  9. 北本 朝(chao)展, 小野 欽司, "日本とタイの国際共同研究に基づく台風データの収集および台風画像データベースの構築", NII Journal, No. 2, pp. 15-26, 2001年3月 (in English) [ 概要 ] [ ]
  10. 北本(ben) 朝(chao)展(zhan), 小野 欽司, "台風画像コレクションの構築および台風解析への応用", NII Journal, No. 1, pp. 7-22, 2000年12月 [ 概要 ] [ ]
  11. 北本(ben) 朝展, "Holistic Analysisを用いた台風雲パターンの解析", 電子情報通信学会技術報告, Vol. PRMU2000-240, pp. 129-136, 2001年3月 [ 概要 ] [ Paper ]