| 1. リスクとデータ解析 |
| 1.1 リスク解析 1 |
| 1.2 ソフトデータ解析 2 |
| 1.2.1 古典的データ解析手法の限界 6 |
| 1.2.2 データの無視できない性質の認識 6 |
| 1.2.3 コンピュータ技術の進歩 7 |
| 1.2.4 現実のデータに対する精密性仮定の限界 7 |
| 1.2.5 ソフトデータ解析のパラダイムと探索的データ解析 8 |
| 1.2.6 ソフトデータ解析に基づくハイブリッド手法の展開 8 |
| 1.3 ファジィ理論と多変量解析の融合 11 |
| 1.3.1 クラスタリング 12 |
| 1.3.2 ファジィクラスタリング 15 |
| 1.3.3 ファジィ理論に基づく多変量解析 17 |
| 1.3.4 ファジィクラスタリングに基づく回帰分析 18 |
| 2. 生体認証とリスク |
| 2.1 認証 21 |
| 2.1.1 認証とは 21 |
| 2.1.2 生体認証 23 |
| 2.2 パターン認識 23 |
| 2.2.1 認識系の構築と運用 24 |
| 2.2.2 観測とノイズ 25 |
| 2.2.3 特徴抽出 25 |
| 2.2.4 ベイズの定理 27 |
| 2.2.5 分類則の構築 28 |
| 2.2.6 分類と棄却クラス 31 |
| 2.3 パターン認識問題としての生体認証 33 |
| 2.3.1 モーダリティ 33 |
| 2.3.2 観測 34 |
| 2.3.3 特徴抽出 34 |
| 2.3.4 登録 35 |
| 2.3.5 照合 35 |
| 2.3.6 識別 36 |
| 2.4 生体認証系の例 37 |
| 2.4.1 音声 37 |
| 2.4.2 指紋 38 |
| 2.4.3 虹彩 39 |
| 2.5 生体認証は安全か 40 |
| 2.5.1 生体認証システムのリスク 40 |
| 2.5.2 生体特徴の不変性と利用者のリスク 41 |
| 3. 交通とリスク |
| 3.1 自動車の光と陰 43 |
| 3.2 都市レベルの自動車交通問題 44 |
| 3.2.1 交通とは 44 |
| 3.2.2 都市の自動車交通に起因する諸問題 45 |
| 3.2.3 自動車交通事故 45 |
| 3.3 交通事故リスクの低減策 : 構造的方略と心理的方略 50 |
| 3.3.1 交通安全を支える諸分野 51 |
| 3.3.2 構造的方略 : 道路・交通分野における交通事故対策 53 |
| 3.3.3 心理的方略 : 交通事故のリスク認知矯正のためのコミュニケーション施策 57 |
| 3.4 交通事故対策の事例 61 |
| 3.4.1 構造的方略の事例 : 道路・交通分野の交通安全対策 61 |
| 3.4.2 心理的方略の事例 : コミュニケーション施策の事例 65 |
| 3.5 総合的対策の重要性 69 |
| 4. 災害と市民の備え |
| 4.1 日本の災害リスク 71 |
| 4.1.1 日本列島の地理的特性 71 |
| 4.1.2 地震 72 |
| 4.1.3 津波 73 |
| 4.1.4 火山 74 |
| 4.1.5 風水害 75 |
| 4.1.6 災害リスクと自然の恩恵 78 |
| 4.2 災害対策のアプローチ 79 |
| 4.2.1 災害抑止と被害軽減 79 |
| 4.2.2 ハード対策の役割と限界 80 |
| 4.2.3 ハード対策の予期せぬ影響 80 |
| 4.2.4 ソフト対策による減災 81 |
| 4.2.5 減災が進まない理由 83 |
| 4.3 災害リスク認知の把握・検討 84 |
| 4.3.1 研究の目的と対象地域 84 |
| 4.3.2 調査方法と実施概要 85 |
| 4.3.3 被災に対する当事者意識 85 |
| 4.3.4 各種災害の特徴・性質に関する認識 88 |
| 4.3.5 災害リスクに向き合うということ 94 |
| 5. 環境とリスク |
| 5.1 環境アセスメントとは 95 |
| 5.2 環境動態解析の手法 97 |
| 5.3 拡散理論 99 |
| 5.3.1 古典的拡散 99 |
| 5.3.2 異常拡散 101 |
| 5.3.3 ランダムウォーク 102 |
| 5.4 環境汚染への適用例 105 |
| 5.4.1 大気汚染 105 |
| 5.4.2 土壌地下水汚染への適用 110 |
| 5.5 フラクタルや異常拡散で限界を克服 112 |
| 6. ユーザの認知行動とリスク |
| 6.1 システム設計における認知工学的問題 114 |
| 6.1.1 認知情報処理能力の特性・限界にかかわる工学的問題 114 |
| 6.1.2 ユーザによる誤った知識獲得や判断を誘発する問題 115 |
| 6.2 ヒューマンモデルを用いたアプローチ 118 |
| 6.2.1 認知的情報処理の所要時間を推定するためのモデル 118 |
| 6.2.2 認知情報処理の過程を記述するためのモデル 119 |
| 6.2.3 ユーザの知識を記述するためのモデル 122 |
| 6.3 【応用例1】ETCレーンの進入速度に対する認知工学的評価 124 |
| 6.3.1 対象ドメインの把握と問題発見 124 |
| 6.3.2 ETCレーンの構造と料金処理の過程 125 |
| 6.3.3 推奨進入速度の妥当性評価 126 |
| 6.3.4 結果と考察 128 |
| 6.3.5 結論 129 |
| 6.4 【応用例2】メンタルモデルに適合した自動系の意図の表示 130 |
| 6.4.1 背景 130 |
| 6.4.2 提案手法 131 |
| 6.4.3 評価実験 134 |
| 6.4.4 結論 136 |
| 6.5 正しく理解・判断・行動できる環境づくりを 136 |
| 引用・参考文献 138 |
| 索引 145 |
図書
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