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本講義では都市内で活動する人々の交通行動やアクティビティ，人や車両の移動軌跡を観測した多様なデータを解析するためのモデル・手法を学ぶ．軌跡データから交通行動の解釈，選択の意思決定モデル，交通状態予測や相互作用を考慮した交通システムのモデリングを通して，様々なデータから情報抽出し，予測や政策評価を行う解析技術を身につける．
本講義のために様々な都市・交通データを提供し，計算機を用いて実際に解析することで，データハンドリング技術と都市・交通計画に活かすためのデータサイエンスの方法論を習得する．最終分析結果は講義中にプレゼンテーションしてもらうことを予定している．
授業にはGoogle Classroomを利用．クラスコードは2gfzgiw．
授業は全部対面を予定しているが，感染症等の影響により，オンライン講義となる可能性もあります．
Google Classroomのクラスコードは工学研究科Webページ
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
（大学院シラバス・時間割・履修登録）にて確認すること。
本講義では都市内で活動する人々の交通行動やアクティビティ，人や車両の移動軌跡を観測した多様なデータを解析するためのモデル・手法を学ぶ．軌跡データから交通行動の解釈，選択の意思決定モデル，交通状態予測や相互作用を考慮した交通システムのモデリングを通して，様々なデータから情報抽出し，予測や政策評価を行う解析技術を身につける．
本講義のために様々な都市・交通データを提供し，計算機を用いて実際に解析することで，データハンドリング技術と都市・交通計画に活かすためのデータサイエンスの方法論を習得する．最終分析結果は講義中にプレゼンテーションしてもらうことを予定している．
授業にはGoogle Classroomを利用．クラスコードはdp7qczo
授業は全部対面を予定しているが，感染症等の影響により，オンライン講義となる可能性もあります．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
In this class, models and methods for analyzing various data in urban transportation system, especially, GPS trajectory data, human activity data, and mesh statistics are taught. We will learn how to interpret traffic behavior from trajectory data, how to model decision making, how to predict traffic conditions, and how to model transportation systems considering interactions.
This class provides various urban and transportation data. Students will learn data handling techniques and data science methodologies to be applied to urban and transportation planning by using computers. Students are expected to present their final analysis results in class.
Google Classroom is used. The class code is dp7qczo.
This class will be held at lecture room, but it can be held online due to infectious diseases.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
国土や地域，都市の現状を把握し，将来計画を立案する際の道具となる計量解析に関して，データやモデルを用いた分析に関する基礎知識の修得を目的とする．
前半は，地理空間情報の定義や解析手法について説明する．地理空間情報とは，空間的な位置に関連づけられたあらゆる情報を指す．地図上に描かれる地物だけではなく，市町村で集計された統計データなども地理空間情報の一種である．地理空間情報を活用した解析を行う上で必要となる前提知識に関して解説を行う．
後半は，地域や都市の基本的指標である人口や産業立地・土地利用，移動に関するモデルを用いた解析について紹介する．
対面での開催を基本とする．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
This course introduces data analysis tools that are useful for the better understandings of the present status of cities, regions and nations. The first half covers the basics of modeling of demographics, transportation, and location choice. The latter half covers the basics of geographic information analysis.
The class will be held in face-to-face classes.
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
本講義では，交通システムの計画と運用のために必須な方法論である
・交通行動分析
・交通ネットワーク分析
・交通流理論
と，道路および公共交通機関の運用に関する基礎的知識を学習し，あわせて，これらに関する実践的応用力を養う．
授業の到達目標：
(1) 技術者としての基礎学力の修得
(2) 交通計画および交通工学に関する専門的基礎知識の修得
(3) 交通現象と交通問題に幅広く関心を持ち，自主的，継続的に学習・説明できる能力の修得
キーワード：交通調査，交通行動，交通ネットワーク，交通流，交通計画 ，道路交通，公共交通，交通工学
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
In this lecture, students will learn basic contents of methodologies such as
- Travel behaviour analysis,
- Transport network analysis,
- Traffic flow theory,
which are mandatory for planning and operating of transport systems, and basic knowledge of road and public transport operations. In addition, this lecture develops students' practical application skills related to these topics.
Goals of this class:
(1) Acquisition of basic knowledge as an engineer
(2) Acquisition of basic knowledge on traffic planning and traffic engineering
(3) Acquire a wide range of interests in transport phenomena and problems, and acquire the ability to learn and explain them independently and continuously.
Keywords: travel survey, travel behaviour, transport network, traffic flow, transport planning, road transport, public transport, traffic engineering
都市・地域における経済活動の空間的分布を分析する学問分野として地域科学(Regional Science)がある。経済学・都市計画・地理学等を基盤とする学際領域であるが，そこでの空間の捉え方は，「国」「地域」等の離散的な点としての扱いと，連続的な平面としての扱いに大別される。本科目では，後者のアプローチに重点を置きながら、地域科学における重要な話題について網羅的に解説する。はじめに中心地理論とvonThünen の農業国モデル等の古典モデルに触れた後，Alonso 型単一中心モデルを紹介する。また、当該分野における様々なテーマについて、古典的から現代的なものまで、理論・実証の双方の視点から幅広く紹介する。
本年度において、本講義は対面で実施する。ただし、一部の講義はビデオなどのオンデマンド資料配布によって代替する可能性がある
Google Classroom クラスコード： s7iedvb
大学院シラバス・時間割・履修登録： https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-g.html
社会基盤計画や交通・都市・地域計画の立案・分析・評価の際には，空間経済システムのモデリングとそれに基づく計量的分析が欠かせない．本講義は，そのための基本的な枠組みとシステマテックな分析の方法論を提供する．より具体的には，まず，交通・通信ネットワーク・フロー（授業計画の第Ⅱ部），および立地・土地利用現象（授業計画の第Ⅲ部）に対する標準的な均衡モデルを紹介し，それらが，ポテンシャル・ゲームや変分不等式問題として統一的に表現できることを示す．そして，その枠組みを用いたモデル特性の解析や計算アルゴリズム開発の系統的な方法が示される．さらに，これらのモデルを一般化した集団ゲーム（Population Game）の枠組みと変分不等式問題の関係や，進化ゲーム・ダイナミクスに基づく均衡解の安定性について（授業計画の第Ⅳ部）議論する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/english/academics/master.html (under "Timetable & Course Description")
Modeling and quantitative analysis of spatial economic systems are indispensable for planning, analysis, and evaluation of infrastructure systems. This lecture provides the basic framework and systematic methodology for this purpose. We will first introduce standard equilibrium models for transportation/communication networks and urban land use, which can be expressed in a unified manner as potential games and variational inequality problems (VIPs). Systematic methods for analyzing model properties and developing computational algorithms will then be presented. Furthermore, the relationship between the VIPs and the theory of population game and evolutionary game dynamics will be discussed.
See also the following web page for this course:
http://www.plan.civil.tohoku.ac.jp/~akamatsu/MathUrban/syllabus.html
データ駆動型社会におけるデータ利活用の状況を理解すると共に、データ活用にあたって必要となる法令や倫理、数学や統計学の基本事項を振り返りつつ、標準的なソフトウェアやツール（表計算ソフトやR、 一部Python等を想定）を用いた実習を交えながら、具体的なデータ処理を体験的に学ぶ。また、様々な分析手法の紹介、ならびにデータ分析の注意事項や発展事項にも触れ、応用場面でさらにデータを活用できるよう準備を行う。
In addition to understanding the status of data utilization in a data-driven society, we will review the laws and regulations, ethics, and basic mathematics and statistics required for data utilization. Students learn concrete data processing through hands-on practice using standard software and tools (assuming spreadsheet software, R, and Python, etc.). They also learn various statistical analysis methods as well as notes on the analysis so that they can prepare for further use of the data in application situations.
都市や地域の社会経済システムの挙動を明らかにする上で、そのシステムの内部に存在する個々のプレーヤーの行動原理をモデル化することが多い。その際、モデルに含まれるパラメータは、個人またはシステムの観察データを用いて統計的に推計する必要性がある。
この科目では、個人の行動モデルとして代表的に使用されている一般化線形モデルをとりあげ、モデルの理論的背景、統計学的基礎、計算方法、推定結果の解釈の方法について講述する。特に、災害などのリスクに対する人々の行動分析を例に説明する。
連絡や資料の提示はGoogle Classroom で行う．
本講義では，『空間情報』の統計解析手法を学ぶ．空間情報とは，空間的な位置に関連した情報のことをいい，都市や地域の実態を分析・把握する上で有用な情報を含んでいる．空間情報の種類として，施設立地点など点事象の空間分布に関する情報，気温など一部の地点において観測された情報，あるいは，市区町村人口などの空間単位に基づき集計された情報，のように複数の種類の情報があり，それぞれ異なるアプローチによる分析が必要である．本講義では，それぞれの空間情報に関する統計解析手法を習得し，その類似点・相違点を把握することを目的とする．
授業にはGoogle Classroomを利用（クラスコード *******）
すべて対面で開催予定．
Google Classroomのクラスコードは工学部Webページにて確認すること。
学部シラバス・時間割(https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html)
都市とは人々の生活，文化，経済活動といった，人々の営みそのものと，それを支える，交通やライフライン等からなる複雑で巨大なシステムである．そうした都市を形成し，運用し，維持していく方法を調査・研究・計画していく学問を都市システム計画と呼んでいる．本講義では都市について，都市計画，都市交通，そして都市政策の3つの観点から，それぞれについての課題や解決策について解説する．
The class code for Google Classroom can be found on the Web site of
the School of Engineering:
https://www.eng.tohoku.ac.jp/edu/syllabus-ug.html (JP Only)
A city consists of various infrastructures such as transportation systems life lines that support our life styles, culture, economic activities. Urban System Planning is the wisdom by which a city is constructed, operated and maintained. This lecture discusses problems and the countermeasures related to the wisdom from three aspects: urban planning, urban transportation and urban policy.