(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
様々な情報に対し、その類似度から情報の分類を行う情報クラスタリング装置であって、
情報を大まかに分類する大分類部と、情報を詳細に分類する詳細分類部と、情報のクラスタを認識するクラスタ認識部と、出力部とを有し、
前記大分類部は、情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力手段と、入力された情報ベクトルを自己組織化マップアルゴリズムにより、近傍範囲の減少率を詳細分類を行うときよりも小さく設定し、近傍範囲に属する自己組織化マップ上の各ユニットに対してそのユニットが持つ参照ベクトルを更新することにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングする大分類マッピング手段と、大まかにマッピングされた結果を前記詳細分類部に渡す情報出力手段を有し、
前記詳細分類部は、前記大分類部から情報を受け取る情報再入力手段と、前記大分類部から受け取った情報に対し自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成する詳細分類マッピング手段と、前記クラスタ認識部に前記自己組織化マップを渡す自己組織化マップ受け渡し手段を有し、
前記クラスタ認識部は、
前記詳細分類部で生成された自己組織化マップ上の各ユニットが持つ参照ベクトルを利用し、２次元の自己組織化マップにおけるユニット間の距離を２次元の２つの軸の観点から算出し、自己組織化マップの各ユニット上に前記算出した距離を持つ距離マップを生成する距離マップ生成手段と、
前記距離マップ生成手段により作られた距離マップから、距離が閾値以上であるクラスタ境界となる位置を認識し、クラスタ境界を閉包させたクラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成手段と、
前記クラスタリングマップ上に作成されたクラスタ境界を認識し、クラスタ情報を取り出すクラスタ認識手段と、
を有し、
前記出力部は、前記クラスタ認識手段により取り出されたクラスタ情報を出力する手段を有する
情報クラスタリング装置。
【請求項２】
様々な情報に対し、その類似度から情報の分類を行う情報クラスタリング装置であって、
情報を大まかに分類する大分類部と、情報を詳細に分類する詳細分類部と、情報のクラスタを認識するクラスタ認識部と、出力部とを有し、
前記大分類部は、情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力手段と、入力された情報ベクトルを自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングする大分類マッピング手段と、大まかにマッピングされた結果を前記詳細分類部に渡す情報出力手段を有し、
前記詳細分類部は、前記大分類部から情報を受け取る情報再入力手段と、前記大分類部から受け取った情報に対し自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成する詳細分類マッピング手段と、前記クラスタ認識部に前記自己認識化マップを渡す自己組織化マップを受け渡し手段を有し、
前記クラスタ認識部は、
前記詳細分類部で生成された自己組織化マップ上の各ユニットが持つ参照ベクトルを利用し、２次元の自己組織化マップにおけるユニット間の距離を２次元の２つの軸の観点から算出し、自己組織化マップの各ユニット上に前記算出した距離を持つ距離マップを生成する距離マップ生成手段と、
前記距離マップ生成手段により作られた距離マップから、距離が閾値以上であるクラスタ境界となる位置を認識し、クラスタ境界が少し欠けている場合は、その前後の距離マップの状態からクラスタ境界を作り出して、クラスタ境界を閉包させたクラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成手段と、
前記クラスタリングマップ上に生成されたクラスタ境界を認識し、クラスタ情報を取り出すクラスタ認識手段と、
を有し、
前記出力部は、前記クラスタ認識手段により取り出されたクラスタ情報を出力する出力手段を有する
情報クラスタリング装置。
【請求項３】
コンピュータを、様々な情報に対し、その類似度から情報の分類を行う情報クラスタリング装置として動作させる情報クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力処理と、入力された情報ベクトルを自己組織化マップアルゴリズムにより、近傍範囲の減少率を詳細分類を行うときよりも小さく設定し、近傍範囲に属する自己組織化マップ上の各ユニットに対してそのユニットが持つ参照ベクトルを更新することにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングする大分類マッピング処理と、大まかにマッピングされた結果を詳細分類処理に渡す情報出力処理を含み、情報を大まかに分類する大分類処理と、
前記大分類処理から情報を受け取る情報再入力処理と、前記大分類処理から受け取った情報に対し自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成する詳細分類マッピング処理と、クラスタ認識処理に前記自己組織化マップを渡す自己組織化マップ受け渡し処理を含み、詳細な分離を行う前記詳細分類処理と、
前記詳細分類処理で生成された自己組織化マップ上の各ユニットが持つ参照ベクトルを利用し、２次元の自己組織化マップにおけるユニット間の距離を２次元の２つの軸の観点から算出し、自己組織化マップの各ユニット上に前記算出した距離を持つ距離マップを生成する距離マップ生成処理と、前記距離マップ生成処理により作られた距離マップから、距離が閾値以上であるクラスタ境界となる位置を認識し、クラスタ境界を閉包させたクラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成処理と、前記クラスタリングマップ上に作成されたクラスタ境界を認識し、クラスタ情報を取り出すクラスタ境界認識処理を含み、情報のクラスタを認識する前記クラスタ認識処理と、
前記クラスタ認識処理により取り出されたクラスタ情報を出力する処理と、
を、コンピュータに実行させるための情報クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【請求項４】
コンピュータを、様々な情報に対し、その類似度から情報の分類を行う情報クラスタリング装置として動作させる情報クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、
情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力処理と、入力された情報ベクトルを自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングする大分類マッピング処理と、大まかにマッピングされた結果を詳細分類処理に渡す情報出力処理を含み、情報を大まかに分類する大部類処理と、
前記大分類処理から情報を受け取る情報再入力処理と、前記大分類処理から受け取った情報に対し自己組織化マップアルゴリズムにより、２次元の自己組織化マップ上にその類似度の高い情報毎に詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成する詳細分類マッピング処理と、クラスタ認識処理に前記自己組織化マップを渡す自己組織化マップ受け渡し処理を含み、情報を詳細に分類する前記詳細分離処理と、
前記詳細分類処理で生成された自己組織化マップ上の各ユニットが持つ参照ベクトルを利用し、２次元の自己組織化マップにおけるユニット間の距離を２次元の２つの軸の観点から算出し、自己組織化マップの各ユニット上に前記算出した距離を持つ距離マップを生成する距離マップ生成処理と、前記距離マップ生成処理により作られた距離マップから、距離が閾値以上であるクラスタ境界となる位置を認識し、クラスタ境界が少し欠けている場合はその前後の距離マップの状況からクラスタ境界を作り出して、クラスタ境界を閉包させたクラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成処理と、前記クラスタリングマップ上に作成されたクラスタ境界を認識し、クラスタ情報を取り出すクラスタ境界認識処理を含み、情報のクラスタを認識する前記クラスタ認識処理と、
前記クラスタ認識処理により取り出されたクラスタ情報を出力する処理と
を、コンピュータに実行させるための情報クラスタリングプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、情報がベクトルとして与えられているものに対して、その類似度から情報の分類を行う情報クラスタリング装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
情報のクラスタリングを行う装置として、自己認識化アルゴリズムを用いたものがある。この装置は、入力情報をｎ次元のベクトルとして扱い、情報を自己認識化アルゴリズムを用いて、自己組織化マップ上に類似度の高い毎に配置し、自己組織化マップと画像処理の手法を用いて、そのマップ上に配置された情報のクラスタ境界を生成し、境界内の情報を一つのクラスタに属するものとして、クラスタリングを行う。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
従来の、自己組織化アルゴリズムを用いた装置では、分類する情報が増加すると、分類処理に用いる自己組織化マップのサイズを大きくする必要があり、分類の処理時間が非常に多くなり、高速な処理が困難になるという問題があり、また、情報の増加に伴い、分類にかかる処理回数が増え、やはり高速な処理が困難になるという問題がある。
【０００４】
本発明の目的は、大量の情報を高速に分類することのできる、情報クラスタリング装置および情報クラスタリングプログラムを記録した記録媒体を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の情報クラスタリング装置は、情報の大まかな分類を行う大分類部と、大まかに分類された情報に対して詳細な分類を行う詳細分類部と、最終的に情報分類を認識するクラスタ認識部から構成される。
【０００６】
大分類部は、情報を多次元ベクトルとして入力する情報入力手段と、入力された情報ベクトルを自己組織化マップ（ＳＯＭ）上にその類似度の高い情報毎に大まかにマッピングするマッピング手段と、その結果を詳細分類部に渡す情報出力手段を有する。詳細分類部は大類部から情報を受け取る情報再入力手段と、詳細なマッピングを行い、自己組織化マップを生成するマッピング手段と、クラスタ認識部に自己組織化マップを渡す自己組織化マップ受け渡し手段を有する。クラスタ認識部は、詳細分類部で生成された自己組織化マップから距離マップを生成する距離マップ生成手段と、距離マップからクラスタの境界をみつけ、クラスタリングマップを生成するクラスタリングマップ生成手段と、クラスタリングマップ上に作成されたクラスタの境界からクラスタ情報を取り出すクラスタ認識手段を有する。
【０００７】
大分類部により、情報のいくつかのかたまりに大まかに分類する。ここでは、詳細な分類を行わないので、分類の処理量を小さくできる。次に、大まかに分類した各情報のかたまりに対して、詳細分類部により、それぞれ詳細な分類を行う。各情報のかたまりは、最初の情報の量から考えると小さくなっているので、分類の処理量を小さくできる。最後に、クラスタ認識部で情報の分類情報を取り出す。
【０００８】
大分類部では、情報入力手段により、分類する情報を多次元の情報ベクトルとして装置に入力する。入力の情報ベクトルと同じ次元のベクトル（参照ベクトル）を内部状態としてもつユニットから構成されたマップを用意する。これが自己組織化マップ（ＳＯＭ）となる。マッピング手段により、自己組織化アルゴリズムを用いて、このＳＯＭ上のユニットのもつ参照ベクトルを、入力情報がＳＯＭの何ヶ所かにかたまって配置されるように、入力の情報の分布を大まかに近似するように変化させていく。すべての情報ベクトルに対して、最も近い参照ベクトルをもつユニットを探索し、その位置に情報をマッピングする。類似度の高い情報同士が、マップ上の何ヶ所かの位置に配置される。このとき、入力情報の分布の大まかな近似なので、その処理量を少なくできる。ＳＯＭ上の何ヶ所かにかたまって配置された情報を情報出力手段により、詳細分類部に渡す。
【０００９】
詳細分類部では、情報再入力手段により、大分類部から情報を受け取り、マッピング手段により、入力した情報の分布を詳細に近似するように自己組織化マップを生成する。このとき、分類する情報が少ないので、自己組織化マップ自体を小さくでき、分類の処理量を低減できる。生成されたＳＯＭを自己組織化マップ受け渡し手段により、クラスタ認識部に渡す。
【００１０】
クラスタ認識部では、情報の分類情報を取得する。クラスタの違いを情報の分布が異なっているものとする。分布の違いはＳＯＭを構成するユニットのもつ参照ベクトル間の差で表現できる。距離マップ生成手段により、ユニットのもつ参照ベクトルからユニットの隣同士の類似度の差を算出し、ＳＯＭのユニットとその値からなるマップを生成し、これを距離マップとする。クラスタリング生成手段により、距離マップからクラスタの境界をみつけ、クラスタ境界を記述したクラスタリングマップを生成する。距離マップ上では、類似度の差となる値をもつユニットが、クラスタの境界となるユニットである。クラスタ認識手段により、クラスタリングマップからクラスタ情報を取り出す。
【００１１】
大分類部による大まかな分類で計算量を低減し、詳細分類部で、少ない情報を処理することにより、計算量を低減し、全体的に通常の方法より高速に分類処理することができる。さらに、大分類部により大まかに分類されたそれぞれの情報のかたまりは、すべて独立であるので、詳細分類部の処理を並列化することができ、並列処理によりさらに高速にクラスタリングできる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
次に、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
【００１３】
図１を参照すると、本発明の一実施形態の情報クラスタリング装置は、情報を大まかに分類する大分類部１１と、詳細な分類を行う詳細分類部１２と、情報のクラスタを認識するクラスタ認識部１３で構成されている。
【００１４】
図２（１）に示すように、大分類部１１は情報入力部１１１とマッピング部１１２と情報出力部１１３で構成されている。
【００１５】
情報入力部１１１は情報を、ｎ個の数値要素からなるベクトル
【００１６】
【外１】
0003712582.tif 000002
として入力する。ここで、ｉは情報の番号を示す。
【００１７】
マッピング部１１２は、入力された情報（入力ベクトル）を自己組織化マップ上にその類似度の高い順にマッピング（配置）する。すなわち、図３に示すように、ステップ２１に情報入力部１１１から入力ベクトルを受け取り、ステップ２２に、ニューラルネットワークの一種である自己組織化マップ（Kohonen,T.:Self-Organizing Maps, Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 1995) を利用して、自己組織化アルゴリズムにより、情報の分布を近似するように自己組織化マップを生成する。自己組織化マップは、図４に示すように、入力層３１と出力層３２から構成される。入力層３１は、入力ベクトルの次元の数であるｎ個のユニット３３から構成される。入力層３１は入力されたベクトルを出力層３２に渡す働きをする。出力層３２は、例えば、ｅ×ｆ＝ｋ個のユニット３４から構成される２次元のマップとする。出力層３２を構成するユニット３４は、それぞれ参照ベクトル
【００１８】
【外２】
0003712582.tif 000003
を持つ。参照ベクトルは入力ベクトルと同じ次元をもつ。
【００１９】
次に、自己組織化アルゴリズムを図５により説明する。
【００２０】
自己組織化アルゴリズムは、自己組織化マップの出力層３２の各ユニット３４の参照ベクトルを入力ベクトルに近づけていくことによって進められる。最終的には、入力情報のもつ分布を２次元の出力層３２に近似することになる。
【００２１】
まず、ステップ４０に、情報ベクトルを自己組織化マップの入力層３１に入力する。ステップ４１に、繰り返し回数ｔを０に初期化し、ステップ４２に入力ベクトルの数ｉを０に初期化する。ステップ４３に入力ベクトル
【００２２】
【外３】
0003712582.tif 000004
に最も近い参照ベクトルをもつユニットｃを探索する。探索は
【００２３】
【数１】
0003712582.tif 000005
にしたがって行う。
【００２４】
すなわち、ｉ番目の入力ベクトル
【００２５】
【外４】
0003712582.tif 000006
と出力層３２のｊ番目のユニットの参照ベクトル
【００２６】
【外５】
0003712582.tif 000007
の距離が最小となる出力層３２のユニットｊをみつけ、それをユニットｃとする。ここで、入力ベクトルと参照ベクトルの距離は、例えば
【００２７】
【数２】
0003712582.tif 000008
のようなユークリッド距離で表現する。
【００２８】
次に、ステップ４４に、出力層３２のユニットｃの近傍集合を形成する。この近傍集合は例えば、
【００２９】
【数３】
0003712582.tif 000009
で定義する。式（３）で、ｄｉｓ（ｊ，ｃ）はユニットｊとユニットｃの距離を表し、ユニットｃからの距離がｒ（ｔ）より近いユニットｊを集めたものを近傍集合とする。例えば、５１，５２（図６）のようにとる。５１はユニットｃを表し、５２は近傍集合を表す。ここでは近傍集合５２はユニットｃを含み、２５個のユニットが含まれることになる。
【００３０】
次に、ステップ４５に近傍集合５２に属するユニットの参照ベクトルを
【００３１】
【数４】
0003712582.tif 000010
にしたがって更新する。すなわち、近傍集合Ｎc （ｔ）に属するユニットの参照ベクトルはその値を式（４）にしたがって更新し、それ以外のユニットの参照ベクトルは何もしない。ここで、距離ｒ（ｔ）と学習係数α（ｔ）は、学習回数ｔに対して、一様に減少させる、以上のステップ４３から４５までの処理を繰り返し回数Ｔ、入力ベクトル数ｄだけ繰り返す（ステップ４７〜４９）。
【００３２】
最後に、ステップ５０に、ステップ４３と同様に各入力ベクトルに最も近い参照ベクトルをもつユニットを探索し、出力層３２にマッピングする。このとき、通常の近傍集合は、
【００３３】
【数５】
0003712582.tif 000011
のようにとるが、ここでは、出力層３２の情報がかたまって配置されればよいので、式（３）のような近傍集合を用いる。近傍集合（式（３））のｒ0 の値によって、出力層３２上のマッピングされる位置が決定する。そして、この近傍集合を用いる場合、Ｔを小さくでき、処理の回数を低減できる。
【００３４】
情報出力部１１３は、マッピング部１１２によってかたまってマッピングされている情報をかたまり毎に取り出し、それぞれを詳細分類部１２に渡す。近傍集合（式（３））により、情報がかたまって配置されている出力層３２上の位置が特定できるので、その位置にある情報を一つのかたまりとし、その情報を取り出して、それぞれ詳細分類部１２に渡す。
【００３５】
図２（２）に示すように、詳細分類部１２は情報再入力部１２１とマッピング部１２２と自己組織化マップ受け渡し部１２３で構成されている。
【００３６】
情報再入力部１２１は、前述の情報入力部１１１と同様の方法で、情報出力部１１３から渡された情報を入力する。
【００３７】
マッピング部１２２は、前述のマッピング部１１２と同様の処理を行う。ここで、近傍集合として式（６）を用いる。自己組織化マップの出力層３２のサイズは、大分類部１１によって大まかに分類された情報のかたまりの数によって決められ、通常よりも小さくでき、計算量を低減できる。大きさの目安は、情報のかたまりの数で通常の出力層３２のサイズを分割した程度である。
【００３８】
自己組織化マップ受け渡し部１２３は、マッピング部１２２によって生成された自己組織化マップをクラスタ認識部１３に渡す。
【００３９】
図２（３）に示すようにクラスタ認識部１３は距離マップ生成部１３１とクラスタリングマップ生成部１３２とクラスタ認識部１３３で構成されている。
【００４０】
距離マップ生成部１３１は、自己組織化マップの出力層３２のユニットの参照ベクトルの値から距離マップを生成する。自己組織化マップの出力層３２のそれぞれの軸ｉ，ｊについて、各ユニットに対する距離
【００４１】
【数６】
0003712582.tif 000012
を計算する。この値をマップｉ×ｊのマップ上に配置させ、３次元の距離マップ６１（図７）を生成する。出力層３２の各ユニットの参照ベクトルは、各ユニットの類似度が高ければ、距離ｄｍij（式（７））が小さくなり、類似度が低い場合は大きくなる。距離マップ６１を作成すると、クラスタ間の境界に当たる部分が大きな値をもち、クラスタ内は小さな値をもつこととなる。
【００４２】
クラスタリングマップ生成部１３２は、距離マップ６１からクラスタリングマップを生成する。図８は、クラスタリングマップを説明する図である。距離マップ６１の山の尾根だけを取り出して、それをクラスタリングの境界７２とし、クラスタリングマップ７１とする。クラスタの境界は、閉包となるように作成する。例えば、少し境界がかけている場合は、その前後の距離マップ６１の状態から境界を作り出す処理を行う。実際、距離マップ６１は、大きな山脈や小さな山脈があるので、閾値を設定して、その値以上であればクラスタ境界とする。
【００４３】
クラスタ認識部１３３は、クラスタリングマップ７１からクラスタ境界を認識し、分類された入力情報の情報を取り出す。図９はクラスタ認識部１３３を説明する図である。クラスタリングマップ７１の上に入力ベクトルを配置させた状態を表している。ユニット８１はクラスタの境界を示しており、８２は入力ベクトルを表している。８３はクラスタを表しており、図９では、入力ベクトル８２が４つのクラスタ８３に分類されていることを示している。
【００４４】
図１０は、クラスタリングマップ７１上に配置された入力ベクトル８２を、クラスタ毎に認識する実際の例を説明する図である。まず、入力ベクトルを一つ指定し、それが位置するユニット９１を求める。次に、そのユニット９１の上下左右９３を見て、それらのユニットに当たる入力ベクトルを探し、取り出す。次に、またユニットの上下左右９４を見て、それらのユニットに当たる入力ベクトルを取り出す。同様に、９５，９６，９７と探していき、クラスタ内すべてのユニットの探索が終了すると、そのとき取り出された入力ベクトルが同じクラスタに属するものとなる。次に、また入力ベクトルを一つ指定して、同様の操作を行い、すべての入力ベクトルがどれかのクラスタに分類されたら処理を終了する。なお、９２（灰色の丸）はクラスタ境界を示している。
【００４５】
図１１を参照すると、本発明の他の実施形態の情報クラスタリング装置は、入力装置１０１と記憶装置１０２と出力装置１０３と記録媒体１０４とデータ処理装置１０５で構成されている。
【００４６】
入力装置１０１は情報を多次元ベクトルとして入力する。出力装置１０３はクラスタ情報を出力する。記録媒体１０４は以上説明した大分類部１１、詳細分類部１２、クラスタ認識部１３からなる情報クラスタリングプログラムを記録した、フロッピィ・ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、光磁気ディスク等の記録媒体である。データ処理装置１０５はＣＰＵを含み、記録媒体１０４から情報クラスタリングプログラムを読み込んで、これを実行する。
【００４７】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明は、情報の大まかな分類を行い、その分類された情報をそれぞれ詳細に分類することにより、分類の計算量を低減でき、階層的に処理することで、並列処理が可能になり、分類処理の高速化が図れる効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の情報クラスタリング装置の構成図である。
【図２】大分類部１１、詳細分類部１２、クラスタ認識部１３の構成図である。
【図３】マッピング部１２２の処理を示すフローチャートである。
【図４】自己組織化マップを示す図である。
【図５】自己組織化アルゴリズムの処理を示すフローチャートである。
【図６】ユニットｃと近傍集合を示す図である。
【図７】距離マップを説明する図である。
【図８】クラスタリングマップを説明する図である。
【図９】クラスタを認識する方法を説明する図である。
【図１０】クラスタを認識する方法を説明する図である。
【図１１】本発明の他の実施形態の情報クラスタリング装置の構成図である。
【符号の説明】
１１    大分類部
１２    詳細分類部
１３    クラスタ認識部
１１１    情報入力部
１１２    マッピング部
１１３    情報出力部
１２１    情報再入力部
１２２    マッピング部
１２３    自己組織化マップ受け渡し部
１３１    距離マップ生成部
１３２    クラスタリングマップ生成部
１３３    クラスタ認識部
２１，２２    ステップ
３１    自己組織化マップの入力層
３２    自己組織化マップの出力層
３３    自己組織化マップの入力層３１を構成するユニット
３４    自己組織化マップの出力層３２を構成するユニット
４０〜５０    ステップ
５１    ユニットｃ
５２    近傍集合
６１    距離マップ
７１    クラスタリングマップ
７２    クラスタ境界
８１    クラスタ境界
８２    入力ベクトルを表すもの
８３    クラスタ
９１    入力ベクトルの位置
９２    クラスタ境界
９３〜９７    クラスタ認識区間
１０１    入力装置
１０２    記憶装置
１０３    出力装置
１０４    記録媒体
１０５    データ処理装置
【図１】
0003712582.tif 000013
【図２】
0003712582.tif 000014
【図３】
0003712582.tif 000015
【図４】
0003712582.tif 000016
【図５】
0003712582.tif 000017
【図６】
0003712582.tif 000018
【図７】
0003712582.tif 000019
【図８】
0003712582.tif 000020
【図９】
0003712582.tif 000021
【図１０】
0003712582.tif 000022
【図１１】
0003712582.tif 000023