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）。

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2. 目的

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台風画像のコレクションを構築する必要がある。研究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、前処理に関する詳細な事項や気象情報処理との整合性など、地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

台風画像コレクションという巨大科学データベースの中から、そこに埋もれている新しい知識を発見することを目標とする。本研究は、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見」の典型的実問題であると考えることができ、特に時系列画像という大規模な情報空間を対象とする点がユニークかつ挑戦的である。さらには、稀少だけれども重要な事象（例えば台風の急発達など）の発生に結び付く台風雲パターンの予兆を発見するという課題は、より困難ではあるものの実用的にも重要な挑戦課題である。

● 台風雲パターンの数理的表現

台風の雲パターンを数理的に表現するためのモデル、特に台風雲パターンの複雑さにも対応でき、時系列変化も表現できるような強力な数理的モデルが必要である。そのためには、画像解析の知見のみならず、空間統計学や時系列解析の知見も取り入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術は以下のように多岐にわたる。

• 過去の類似雲パターンを検索するための画像の内容に基づく検索技術
• 気象学的に意味のある時空間的パターン情報を画像から抽出する データマイニング技術
• 気象に関する情報を記述するためのXMLに基づくデータ定義・操作言語
• 必要なデータを対話的に探し出す画像散策技術
• 気象データをわかりやすく表示するビジュアライゼーション技術

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, "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, doi:10.11517/pjsai.JSAI05.0.231.0, 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 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, doi:10.1007/3-540-36182-0_26, 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, doi:10.1007/978-1-4615-1141-0_2, 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, doi:10.1023/A:1015560319636, 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, doi:10.1007/3-540-45665-1_18, 2002年8月 (in English) [ 概要 ]
9. 北本 朝展, 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 ] [ Paper ]
10. 北本 朝展, 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 ] [ Paper ]
11. 北本 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 ]