{"product_id":"ieej-btc205os020002","title":"クラスター分析によって抽出された高人身事故リスク箇所の特徴分析","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ：\u003c\/strong\u003e部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No：\u003c\/strong\u003eOS2-2\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名：\u003c\/strong\u003e【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日：\u003c\/strong\u003e2025\/8\/20\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語)：\u003c\/strong\u003eAnalysis of the Characteristics of High Personal Injury Risk Locations Extracted through Cluster Analysis\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名：\u003c\/strong\u003e今井 咲成（富山県立大学）,本吉 達郎（富山県立大学）,布施 陽太郎（富山県立大学）,ミャグマルドラム ビルグウンマ（富山県立大学）,榊原 一紀（富山県立大学）,中村 正樹（富山県立大学）,高野 博史（富山県立大学）,高木 昇（富山県立大学）\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語)： \u003c\/strong\u003eSasuke Imai (Department of Intelligent Robotics Engineering, Graduate School of Engineering, Toyama Prefectural University),Tatsuo Motoyoshi (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Yotaro Fuse (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Bilguunmaa Myagmardulam (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Kazutoshi Sakakibara (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Masaki Nakamura (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Hironobu Takano (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University),Noboru Takagi (Faculty of Information Engineering, Department of Data Science, Toyama Prefectural University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード：\u003c\/strong\u003e形式概念分析,人身事故,事故属性,クラスター分析,Formal Concept Analysis,personal injury accident,attribute of accident,cluster analysis\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語)：\u003c\/strong\u003e本研究では，人身事故リスクが高い箇所を抽出するために，形式概念分析から得た含意論理を用いる手法の構築を目指している．人身事故の特徴を表す人身事故属性を持つ物損事故発生箇所数に対する周辺で人身事故が発生した物損事故発生箇所数の割合を人身事故度と定義し，人身事故リスクの指標として提案した．正規化した含意論理の対象数と前提部の属性数との積TP’に特定の区間を設け，区間内の人身事故属性の有無と人身事故度との間に統計的関連性が認められた含意論理の割合を一致率と定義し分布を調査した．その結果，TP’値の50%以上の区間に一致率が最も高い区間が存在することがわかった．本稿では，TP’値の50%以上区間を分析対象とし，TP’値に対する人身事故度の分布にクラスター分析を行った結果，および抽出された人身事故度の平均値が最も高いクラスターの持つ特徴を分析した結果について報告する．\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e本誌掲載ページ：\u003c\/strong\u003e829-833p\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別：\u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ：\u003c\/strong\u003e911Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 4","offer_id":47942101106927,"sku":"IEEJ-BTC205OS020002-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_bumontaikai_13b89318-4184-4ec8-a167-8bdc519bb512.png?v=1773062776","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-btc205os020002","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}