(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識手段と、
外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、前記テーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする演算資源割当装置。
【請求項２】
前記記憶手段は、外部環境から他の外部環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１記載の演算資源割当装置。
【請求項３】
前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項２記載の演算資源割当装置。
【請求項４】
前記遷移頻度演算手段は、外部環境が他の外部環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の演算資源割当装置。
【請求項５】
複数のセンサと、前記センサからの入力値を解析する演算資源割当装置と、を備える演算資源割当システムであって、
前記センサは、検出した入力値を前記演算資源割当装置へと送出する送信手段を備え、
前記演算資源割当装置は、
前記センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識手段と、
外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、前記テーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする演算資源割当システム。
【請求項６】
前記記憶手段は、外部環境から他の外部環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項５記載の演算資源割当システム。
【請求項７】
前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算手段は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項６記載の演算資源割当システム。
【請求項８】
前記遷移頻度演算手段は、外部環境が他の外部環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項５から７のいずれか１項に記載の演算資源割当システム。
【請求項９】
前記遷移頻度が０で有る場合に、前記センサの動作を無効とすることを特徴とする請求項５から８のいずれか１項に記載の演算資源割当システム。
【請求項１０】
センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てることを特徴とする演算資源割当装置の演算資源割当方法。
【請求項１１】
前記遷移頻度演算は、外部環境から他の外部環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１０記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。
【請求項１２】
前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１１記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。
【請求項１３】
前記遷移頻度演算は、外部環境が他の外部環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１０から１２のいずれか１項に記載の演算資源割当装置の演算資源割当方法。
【請求項１４】
複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信し、
演算資源割当装置による前記センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てることを特徴とする演算資源割当システムの演算資源割当方法。
【請求項１５】
前記遷移頻度演算は、外部環境から他の外部環境へと遷移したときの履歴である遷移履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１４記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
【請求項１６】
前記遷移履歴は、複数の状況に分けてそれぞれの履歴を格納し、
前記遷移頻度演算は、前記遷移履歴における同一の状況の履歴を参照して遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１５記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
【請求項１７】
前記遷移頻度演算は、外部環境が他の外部環境へと遷移したときに前記遷移頻度を演算することを特徴とする請求項１４から１６のいずれか１項に記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
【請求項１８】
前記遷移頻度が０で有る場合に、前記センサの動作を無効とすることを特徴とする請求項１４から１７のいずれか１項に記載の演算資源割当システムの演算資源割当方法。
【請求項１９】
センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識処理と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項２０】
複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信処理と、
演算資源割当装置による前記センサからの入力値を解析して、現在の外部環境を特定する外部環境認識処理と、
外部環境が他の外部環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、
前記遷移頻度と現在の外部環境とに基づいて遷移するであろう外部環境を判断し、外部環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと現在の外部環境と遷移するであろう外部環境とに基づいて必要とされるセンサの重要度を決定し、前記重要度を基に前記解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、前記解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、割り当てられた演算資源量に応じてセンシングデータ解析処理を行う演算資源割当装置、演算資源割当システム、それらの演算資源割当方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カーナビや携帯電話などの組込み機器において、近年では多機能化や処理性能向上などの性能向上が進んでいる。またユーザの嗜好や行動が複雑になり、これらの組込み機器に対するユーザ要求が多様化してきている。
このため、組込み機器をユーザの利用状況等（外部環境）に応じて制御することで、使用場面によるユーザの要求に答えることができ、利便性を向上させることができる。なお、外部環境は、カメラやマイクなどの複数の外部センサからの入力情報を解析することで把握することができる。
しかし、組込み機器は演算資源に制限があるために、各センシングデータ解析処理に十分な演算資源を割り当てることができない。そこで、センシングデータ解析処理に割り当てる演算資源を適切に割り当てる必要がある。
このような技術として、例えば特許文献１では、複数のセンサから現在の状況を判断し、判断した状況に優先度を対応付けたテーブルを参照して資源割り当てを行う技術について開示されている。
【特許文献１】特開２００７−２３７９１３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、あらゆる環境下（例えば天候の違い）において、常に一定の確率で行動が行われるとは限らず、またユーザによっても行動パターンは異なるため、状況と行動の優先度とは完全に一対一で対応付けることができない。そのため、状況と予め優先度が対応付けられたテーブルを参照して、資源割り当てを行うだけでは不十分である。
さらに、外部環境が多い場合、環境ごとの最適演算資源割り当てを決めることが煩雑になるため、手動で各センシングデータ解析処理に演算資源を適切に割り当てることは困難である。
さらに、ユーザ毎に最適な演算資源割当が違う可能性があり、事前に最適値がわからないという問題もある。また、認識すべき外部環境がユーザにより追加されるシステムでは、前述と同様に最適値が事前にわからない。
そこで本発明は、上記問題点に鑑みてなされたもので、変化する行動パターンに対応可能な演算資源割当を行う演算資源割当装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するため、本発明における演算資源割当装置は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムは、複数のセンサと、センサからの入力値を解析する演算資源割当装置と、を備える演算資源割当システムであって、センサは、検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信手段を備え、演算資源割当装置は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識手段と、環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルを格納する記憶手段と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算手段と、現在の環境からテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当手段と、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当装置の演算資源割当方法は、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明における演算資源割当システムの演算資源割当方法は、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信ステップと、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識ステップと、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算ステップと、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当ステップと、を備えることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、センサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
また、本発明におけるプログラムは、複数のセンサによる検出した入力値を演算資源割当装置へと送出する送信処理と、演算資源割当装置によるセンサからの入力値を解析して、現在の環境を特定する外部環境認識処理と、環境が他の環境へと遷移する遷移頻度を演算する遷移頻度演算処理と、現在の環境から環境を特定するのに必要なセンサを対応付けたテーブルと遷移頻度とを参照して、解析に用いる演算資源の割当量の演算を行い、解析に対する演算資源を割り当てる演算資源割当処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００５】
本発明により、環境や操作するユーザの違いによる行動パターンの変化に対応して演算資源割当を行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】本発明の実施形態に係る演算資源割当システムの機能ブロック図である。
【図２】本発明の実施形態に係る演算資源割当装置の構成図である。
【図３】本発明の実施形態に係る演算資源割当装置のフローチャート図である。
【図４】状態遷移の説明図（その１）である。
【図５】状態遷移の説明図（その２）である。
【符号の説明】
【０００７】
１００  演算資源割当装置
１１１、１１２  センサ
１２１、１２２  解析部
１３１  外部環境認識部
１４１  演算資源割当部
１４２  遷移頻度演算ユニット
１５１  記憶部
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
次に、発明を実施するための最良の形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明の実施形態における演算資源割当システムの構成図である。本演算資源割当システムは、演算資源割当装置１００と、複数のセンサ１１１、１１２、…と、を有して構成される。
各センサ１１１、１１２、…は、例えばカメラやマイクなどで構成され、周囲の視界や音を検知してセンシングデータとして解析部１２１、１２２、…へと出力する。
演算資源割当装置１００は、解析部１２１、１２２、…と、外部環境認識部１３１と、演算資源割当部１４１と、記憶部１５１と、を有して構成される。
各解析部１２１、１２２、…は、各センサ１１１、１１２、…からのセンシングデータを解析し、解析結果を外部環境認識部１３１に伝える。例えば、解析部１２１における解析処理は、カメラを用いた顔認識や行動認識であり、解析部１２２における解析処理は、マイクを用いた音声認識などである。
外部環境認識部１３１は、各解析部１２１、１２２、…から得られた解析情報を基に外部環境の認識を行う。例えば、外部環境認識部１３１は、顔認識や行動認識による利期ユーザの特定やユーザ利用状況の把握、音声認識による利用場所等の特定を基に、どのユーザがどこで何をしているか等を認識する。
演算資源割当部１４１は、外部環境認識部１３１により認識された外部環境に応じて各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、ある外部環境においては使わないと判断されるセンサの演算資源割当量を減らすなどの処理を行う。この演算資源割当量は、初期状態などでは該当外部環境に対して事前に決めてあっても良い。
また、演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２を有し、外部環境認識部１３１から得られた結果を基にして外部環境の遷移頻度を求める。遷移頻度演算ユニット１４２における遷移頻度の算出としては、例えば認識した外部環境が変化した場合に、特定の外部環境から変化する外部環境がどの外部環境であるかを、ヒストグラムなど作成した統計データを基に、特定の外部環境から他の外部環境への遷移する頻度を算出すればよい。
演算資源割当部１４１は、遷移頻度演算ユニット１４２で算出した遷移頻度と記憶部１５１に格納されている外部環境に対して使用するセンサのテーブルを参照して、各センサの重要度を決定し、各解析部１２１、１２２、…に対して演算資源割当を行う。すなわち、演算資源割当部１４１は、現在いる環境と遷移するであろう環境とを考慮して必要なセンサの重要度を決定して、それに応じた演算資源割当を行う。
例えば、ある外部環境に対して頻繁に遷移する外部環境を認識するためのセンサは重要であり、演算資源割当部１４１は、そのセンサからのセンシングデータを解析する解析部により多くの演算資源を割り当てる。
なお、重要度の初期状態は、予め演算資源割当部１４１に与えておき、その状態から遷移頻度を基に重要度を調整することで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。遷移頻度と重要度の関係、重要度からの演算資源割当の調整量の関係は予め演算資源割当部１４１に与えておく。
記憶部１５１には、各外部環境を認識するために必要なセンサが外部環境と対応付けて格納される。例えば、室内からの遷移を考えた場合、外部環境認識部１３１は、温度センサ、カメラ、マイクを使用して室外との違いが判断するが、車内であれば、音楽をかける、かけないは人により異なるため、マイクは環境判断材料から必要なくなる。そこで、車内にいる場合の遷移を考えた場合は、必要なセンサは、温度センサ、カメラとなる。なお、ここでは簡単のためにセンサを使うか使わないかを例に説明したが、この限りではなく、例えば、車内でもマイクからのデータを１０％は判断材料にするなど、記憶部１５１は、外部環境を認識するためのセンサの比重を格納しても良い。
また、記憶部１５１には、遷移頻度演算ユニット１４２にて遷移頻度の演算に用いるためのデータが格納される。この格納されるデータは、例えば、ある外部環境からある外部環境への遷移履歴などである。
なお、遷移履歴は、ユーザや天候などの使用状況別に分けて格納されても良い。このとき遷移頻度演算ユニット１４２は、認識した外部環境及び使用状況を判断して各使用状況における遷移履歴を参照して演算を行うことにより、それぞれの使用状況に応じた演算資源割当のための遷移頻度の算出を行うことが可能となる。
なお、図１に示される各機能部は、本実施の形態に係る演算資源割当装置１００を実現する場合において、ソフトウェア・プログラム及びハードウェアの何れかによって実現される所定の機能単位である。したがって、これら各処理部の一部または全部をソフトウェア又はハードウェアとして実現しても良い。
ソフトウェア・プログラムとして実現される場合、図２に示されるように、プロセッサ１０１１、メインメモリ１０２１、インターフェース１０３１を備えるコンピュータ装置１０００上でソフトウェア・プログラムは実行される。
ソフトウェア・プログラムは、読み書き可能なメインメモリ（記憶媒体）１０２１に格納されている。プロセッサ１０１１は、ソフトウェア・プログラムをメインメモリ１０２１から読み出して実行する。
このような場合、図１に示される各処理部の一部または全部は、係るソフトウェア・プログラムのコード或いは記憶媒体によって構成される。
次に、図３に示すフローチャート図を参照して、本発明の実施形態における演算資源割当装置１００の処理について詳細に説明する。
図３に示すフローチャートは、図２に示すコンピュータ１０００におけるプロセッサ１０１１が実行するソフトウェア・プログラムの処理手順を表す。したがって、図１に示される各機能部は、プロセッサ１０１１によって実行されるソフトウェア・プログラムとして説明される。
まず、プロセッサ１０１１は、各センサがセンシングデータを取得すると（ステップＳ１１）、センシングデータを決められた演算資源割当に基づいて解析する（ステップＳ１２）。前記演算資源割当は、ステップＳ１５で決定されるが、プログラム起動時などは予め決められた初期値を用いる。各センシングデータの解析処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は興なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、各センシングデータの解析結果を基に外部環境を特定する（ステップＳ１３）。前記外部環境の特定処理は、一定の周期、または、あるセンシングデータ解析処理終了時に行う。センシングデータの解析処理は同時には終了しないため、前記外部環境認識処理は、現時点で利用可能なセンシングデータの解析結果を用いて特定を行う。なお、ステップＳ１２と同様、外部環境認識処理は、プロセッサ１０１１の演算コアが１つの場合は時分割に実行され、複数の場合は異なる演算コアで並列実行される。
プロセッサ１０１１は、特定した外部環境を基に、各外部環境の遷移頻度を算出する（ステップＳ１４）。なお、遷移頻度の演算は、外部環境が変化したと判断された場合に行うようにしても良い。また、プロセッサ１０１１は、一定時間経過後に他の外部環境へ遷移したときの遷移頻度を演算するよう構成しても良い。
プロセッサ１０１１は、前記遷移頻度を基に各センシングデータの解析処理の演算資源割当量を決定する（ステップＳ１５）。例えば、プロセッサ１０１１は、遷移頻度と各センサの重要度の関係、さらに重要度と演算資源割当の調整量の関係を予め保持しておき、初期値の演算資源割当を演算資源割当の調整量に基づいて調整する。
このように、プロセッサ１０１１が外部環境の遷移頻度から求めた各センサの重要度に応じて各センシングデータの解析に割り当てる演算資源割当を調整することにより、ユーザに合わせた演算資源割当が自動的に最適化される。なお、演算資源割当量が０のセンシングデータの解析に結びつけられているセンサの電源を落とすなどして無効化することで省エネに寄与させることが可能である。
【実施例】
【０００９】
次に、本発明における実施例について図面を参照に詳細に説明する。
本実施例は、前記センサとしてカメラ、マイクの二つのセンサを備える。認識すべき外部環境は、ユーザの歩行、走行、バス乗車、電車乗車の４状態である。
外部環境認識部１３１は、歩行、走行、車両（バスか電車）乗車の区別をカメラからの画像データを認識することにより判断し、バスか電車かの区別はマイクによる音声データの違いを認識することにより判断する。（表１参照）
【表１】
0005644758.tif 000002
つまり、本実施例は、カメラ及びマイクの二つのセンサを用いて歩行時、走行時、バス乗車時、電車乗車時の４状態を認識するシステムにおいて、演算資源割当部１４１によるカメラ及びマイクのそれぞれの解析部１２１、１２２への演算資源割当を行う演算資源割当装置１００に関する。
前記４状態の起こりうる全ての状態遷移を図４に示す。ここで、演算資源割当部１４１は、あるユーザの行動履歴から演算された遷移頻度から、このユーザは走行状態からバスには乗らない、バスから走り出さない、バスから電車、電車からバスに瞬間的に乗り換えない、ことを判断できるもととする。つまり、走行状態からバス乗車状態、バス乗車状態から走行状態、バス乗車状態から電車乗車状態、電車乗車状態からバス乗車状態の遷移頻度は０となる（図５参照）。簡単のため、その他は同じ頻度（頻度Ｘ）であると仮定するが、実際には、走行から歩行への遷移頻度は７０％、走行から電車乗車への遷移頻度は３０％といったように、各遷移頻度は異なることが多い。
この例の場合では、歩行状態からのみ、バス乗車及び電車乗車の状態に遷移する可能性がある。このため、外部環境認識部１３１は、歩行状態のみバス乗車及び電車乗車を判別するためのマイクのセンシングデータの解析が必要であり、他の状態はカメラのセンシングデータの解析だけで、どの状態に遷移したか認識できる。なお、走行状態からの移行では、電車乗車へは移行するが、バス乗車への移行がないために、外部環境認識部１３１においてこれらを判別するためのマイクのセンシングデータは必要なくなる。演算資源割当部１４１は、このような遷移頻度を基に解析部１２１、１２２に演算資源を割当てることで、ユーザに合わせ演算資源割当を最適化できる。
例えば、歩行状態では、演算資源割当部１４１は、カメラ及びマイクのセンシングデータの解析に５０％ずつの演算資源を割当てる。その他の状態では、演算資源割当部１４１は、カメラのセンシングデータの解析に１００％の演算資源を割当てるなどである（表２参照）。
【表２】
0005644758.tif 000003
なお、ここでどの状態へ移行するにも同じ遷移頻度Ｘにて説明を行ったが、例えば歩行から走行への遷移頻度は９０％、歩行からバス及び電車乗車への遷移頻度は１０％といったように、遷移頻度に違いが有れば遷移頻度に基づいて演算資源割当の量はさらに調整されることになる。このときの現状態が歩行状態であれば、演算資源割当部１４１は、例えばカメラの解析部１２１への演算資源割当量を８０％、マイクの解析部１２２への演算資源割当量を２０％とすることにより、不必要な演算を極力抑えることができる。
以上、実施の形態を説明したが、特許請求の範囲に定義された本発明の広範囲な趣旨および範囲から逸脱することなく、これら実施の形態や具体例に様々な修正および変更が可能である。
また、実施形態及び実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態及び実施例に限定されものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
この出願は、２００９年２月２４日に出願された日本出願特願２００９−０４０４０５を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【図１】
0005644758.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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