(57)【要約】【課題】  予め用意された文書形式でなくても、文書内容の属性及びそれに対応する属性内容の抽出を容易に行うことができる文書属性取得装置、文書属性取得方法および文書属性取得プログラムを提供する。【解決手段】  表領域推定部２０１が、所定の形式で配列された属性、およびその属性内容を含む文書データから属性および属性内容を含む領域を表領域と推定すると、文字認識部２０３は、表領域中の文字を認識し、属性検索部２０５は、文字認識部２０３による認識結果に基づいて属性候補名辞書２０４を参照して属性を認識し、属性抽出部２０６は、認識された属性に対応する位置の文字列を属性内容として属性に対応付けて抽出する。【選択図】      図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定する表領域推定部と、
前記表領域中の文字を認識する文字認識部と、
前記文字認識部による認識結果に基づいて前記属性を認識する属性認識部と、
前記属性認識部によって認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出する抽出部とを備えたことを特徴とする文書属性取得装置。
【請求項２】
前記文字認識部は、前記表領域を構成する個別セル毎に文字列を認識し、
前記属性認識部は、前記個別セル毎に認識された前記文字列が属性候補名辞書に登録されているか否かを判定し、
前記抽出部は、前記属性認識部によって前記文字列が登録されていると判定された場合に、前記文字列が存在する前記個別セルに隣接する前記個別セルの文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出することを特徴とする請求項１に記載の文書属性取得装置。
【請求項３】
前記表領域は、所定の行および列数を有することを特徴とする請求項２に記載の文書属性取得装置。
【請求項４】
前記隣接する個別セルは、所定の方向に位置する個別セルであることを特徴とする請求項２に記載の文書属性取得装置。
【請求項５】
前記所定の方向は、文字列の方向であることを特徴とする請求項４に記載の文書属性取得装置。
【請求項６】
前記表領域推定部は、前記表領域の一部の座標の入力に基づいて前記表領域を推定することを特徴とする請求項１に記載の文書属性取得装置。
【請求項７】
前記表領域推定部は、前記文書データが縦書きか横書きかを判定するとともに、前記縦書きと判定したときは、２行ｎ列の前記表領域を推定し、前記横書きと判定したときは、ｎ行２列の前記表領域を推定することを特徴とする請求項１に記載の文書属性取得装置。
【請求項８】
前記表領域推定部は、前記表領域を推定できなかったとき、前記文字認識部によって前記文書データ全体の文字認識を行わせ、その認識結果に基づいて自然言語解析処理を行って自然言語的な項目らしさを解析し、その解析結果を前記属性認識部に出力することを特徴とする請求項１に記載の文書属性取得装置。
【請求項９】
前記属性認識部は、前記属性候補名辞書を参照して所定の方向に配列された複数の文字列のうち一部の文字列が前記属性であると認識したときは、その属性を含む行あるいは列の他の文字列も前記属性であると決定することを特徴とする請求項１に記載の文書属性取得装置。
【請求項１０】
前記属性認識部は、前記他の文字列も前記属性であると決定したとき、前記他の文字列を前記属性候補名辞書に登録することを特徴とする請求項９に記載の文書属性取得装置。
【請求項１１】
文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定し、
前記表領域中の文字を認識し、
前記文字の認識結果に基づいて前記属性を認識し、
認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出することを特徴とする文書属性取得方法。
【請求項１２】
文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定する表領域推定手段と、
前記表領域中の文字を認識する文字認識手段と、
前記文字認識手段による認識結果に基づいて前記属性を認識する属性認識手段と、
前記属性認識手段によって認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出する抽出手段とをコンピュータに実行させるための文書属性取得プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文書画像中の文字列から属性名とそれに対応する属性内容を自動的に抽出、取得する文書属性取得装置、文書属性取得方法および文書属性取得プログラムに関し、特に、予め用意された文書形式でなくても、文書内容の属性及びそれに対応する属性内容の抽出を容易に行うことができる文書属性取得装置、文書属性取得方法および文書属性取得プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、ワープロ、スキャナ等の発達により、文書の電子化が主流となっている。それに伴い、文書の保管も書棚等からサーバやＨＤＤ等への電子的な手段に移行している。
【０００３】
また、文書の電子化により、多数の電子文書から必要な文書を抽出する際には、各文書の電子データ中の文字列が、特定の文字列、所謂キーワードを包含しているか否かを検索することによって、該当文書を簡便に抽出することが可能となっている。電子文書の量が膨大になるとキーワードを有する文書の数も増加するために、抽出される該当文書が増加し、必要な文書のみの抽出が難しくなるが、様々な検索方法が開発されることによって、抽出される該当文書を絞り込むことが可能となっている。
【０００４】
スキャナにより読み込まれたスキャン原稿画像において、その原稿内容を反映した属性の設定方法として、予めキーワード辞書を準備しておき、これに登録されている言葉が原稿中で使用されていれば、この言葉を当該原稿のキーワードとして登録するようなシステムが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００５】
また、原稿のレイアウト解析と論理要素の抽出を行い、抽出された要素に対応するレイアウト特徴とモデル文書のそれとの類似度を調べることで、属性（書誌事項）を抽出する方法が開示されている（例えば、特許文献２参照）。
【特許文献１】特開平１−１０６２６３号公報
【特許文献２】特開平１１−１８４８９４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１の方法では、“キーワード”という一属性の内容を抽出しているのに過ぎず、また特許文献２の方法では、“タイトル”や“大見出し”“小見出し”といった予め定められた属性の内容を抽出するに留まるものである。これらの柔軟性にかける属性設定は、「原稿において何を属性にすれば良いか」という基準が明確でないことに起因する。
【０００７】
そのため、例えば、「場所」が「○○会議室」という文書を検索しようとした場合、「場所」と「○○会議室」の双方の文字列を含む文書の全てが検出されてしまい、それらの文書の中には、「場所」以外の属性に対応する内容に「○○会議室」の文字列が含まれている場合もあるので、必要な文書のみを確実に検出することができない。
【０００８】
従って、本発明の目的は、予め用意された文書形式でなくても、文書内容の属性及びそれに対応する属性内容の抽出を容易に行うことができる文書属性取得装置、文書属性取得方法および文書属性取得プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、上記目的を達成するため、文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定する表領域推定部と、前記表領域中の文字を認識する文字認識部と、前記文字認識部による認識結果に基づいて前記属性を認識する属性認識部と、前記属性認識部によって認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出する抽出部とを備えたことを特徴とする文書属性取得装置を提供する。
【００１０】
ビジネス文書等の文書は、一般に、文書の属性および属性内容が所定の形式で配列されている。従って、表領域推定部が、文書データから属性および属性内容を含む領域を表領域と推定することにより、予め用意された文書形式でなくても文書内容の属性およびそれに対応する属性内容の抽出が可能となる。なお、本発明が対象とする文書は、属性および属性内容が所定の形式で配列されているものに限らない。
【００１１】
ここで、「属性」とは、文書を特定するための属性を意味し、例えば、文書中に含まれる日時、場所等の項目等が該当し、「属性内容」とは、項目等に対応して記入された内容をいう。
【００１２】
上記文字認識部は、表領域を構成する個別セル毎に文字列を認識し、上記属性認識部は、個別セル毎に認識された文字列が属性候補名辞書に登録されているか否かを判定し、上記抽出部は、属性認識部によって文字列が登録されていると判定された場合に、前記文字列が存在する個別セルに隣接する個別セルの文字列を属性内容として属性に対応付けて抽出する構成としてもよい。
【００１３】
個別セル毎に文字列を認識することにより、属性および属性内容の抽出が容易となる。
【００１４】
個別セルからなる表領域は、例えば、所定の行および列数を有するものであり、属性候補名辞書に登録されている文字列を含む個別セルに隣接する個別セルは、例えば、所定の方向に位置する個別セルであり、その所定の方向は、文字列の方向である。
【００１５】
上記表領域推定部は、表領域の一部の座標の入力に基づいて表領域を推定する構成としてもよい。これにより、表領域の推定がより正確になる。
【００１６】
また、上記表領域推定部は、文書データが縦書きか横書きかを判定するとともに、縦書きと判定したときは、２行ｎ列の表領域を推定し、横書きと判定したときは、ｎ行２列の表領域を推定する構成としてもよい。
【００１７】
また、上記表領域推定部は、表領域を推定できなかったとき、文字認識部によって文書データ全体の文字認識を行わせ、その認識結果に基づいて自然言語解析処理を行って自然言語的な項目らしさを解析し、その解析結果を属性認識部に出力する構成としてもよい。これにより、処理対象の文書データの範囲が広くなる。
【００１８】
上記属性認識部は、属性候補名辞書を参照して所定の方向に配列された複数の文字列のうち一部の文字列が属性であると認識したときは、その属性を含む行あるいは列の他の文字列も属性であると決定する構成としてもよい。これにより、属性が配列された行あるいは列に位置する全ての文字列を属性候補名辞書を参照して認識する必要がないため、効率的に処理することができる。
【００１９】
また、上記属性認識部は、他の文字列も属性であると決定したとき、他の文字列を属性候補名辞書に登録してもよい。これにより、属性の検索率が向上する。
【００２０】
本発明は、上記目的を達成するため、文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定し、前記表領域中の文字を認識し、前記文字の認識結果に基づいて前記属性を認識し、認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出することを特徴とする文書属性取得方法を提供する。
【００２１】
本発明は、上記目的を達成するため、文書データからその属性および属性内容を含む領域を表領域と推定する表領域推定手段と、前記表領域中の文字を認識する文字認識手段と、前記文字認識手段による認識結果に基づいて前記属性を認識する属性認識手段と、前記属性認識手段によって認識された前記属性に対応する位置の文字列を前記属性内容として前記属性に対応付けて抽出する抽出手段とをコンピュータに実行させるための文書属性取得プログラム。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、予め用意された文書形式でなくても、一般的なビジネス文書において、文書内容における属性及びそれに対応する属性内容の抽出を容易に行うことができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
以下に、本発明に係る好適な実施の形態について、図面を基に説明する。
【００２４】
［第１の実施の形態］
図１は、本発明の第１の実施の形態に係る文書属性取得装置の構成例を示すブロック図である。本装置は、本装置全体を制御するＣＰＵ（中央処理装置）１０１と、後述する図５に示すような制御用プログラムあるいは制御用データなどを記憶するＲＯＭ（リード・オンリー・メモリ）１０２と、各種データを一時的に記憶するＲＡＭ（ランダム・アクセス・メモリ）１０３と、ＣＰＵ１０１と各種周辺装置との間のデータの送受信を中継するバスブリッジ１０４と、外部に各種表示を行う表示部１０５と、各種データを入力するマウスやデジタイザなどのポインティングデバイスやキーボード等を含む操作部１０７と、紙文書を読取って文書原稿画像データを生成するスキャナ１０９と、電子文書の出力を行う電子写真方式やインクジェット方式のプリンタ１１１と、表示部１０５、操作部１０７、スキャナ１０９、プリンタ１１１及びネットワーク１１３と後述するバス１１６とをそれぞれ接続するインターフェイス１０６、１０８、１１０、１１２及び１１４と、ＣＰＵ１０１とバスブリッジ１０４とを直結する高速バス１１５と、バスブリッジ１０４と各種外部周辺機器を接続するバス１１６と、文書原稿画像データやそれに基づいて生成した電子文書データを蓄積する文書蓄積部１１７と、文書蓄積部１１７に蓄積されている電子文書データに対して各種処理を行う文書処理部１１８が備えられている。
【００２５】
（文書処理部の構成）
図２は、文書処理部１１８における文書処理の構成例を示す図である。文書処理部１１８は、入力された原稿画像の画像情報から表として構成できる領域を推定する表領域推定部２０１と、表領域推定部２０１において推定された表から各セルを特定するセル領域特定部２０２と、各セルに相当する領域において文字認識を実施する文字認識部２０３と、予め属性名候補が格納された属性候補名辞書２０４と、文字認識部２０３による文字認識結果と属性候補名辞書２０４とを照らし合わせ文字認識結果が属性名候補として登録されている文字列を含むか否かを判定する属性名検索部２０５と、その文字認識後の文字列が属性候補名であった場合に当該文字列を属性と判定して当該文字列が存在するセルと所定方向に隣接するセルの文字認識結果を当該属性の内容として取得する属性抽出部２０６とを備える。
【００２６】
表領域推定部２０１は、スキャナ１０９や文書蓄積部１１７より送信された原稿画像に関するデータを受信すると、原稿画像中の表として構成されていると思われる領域を「表領域」として推定する。この推定方法については後述する。
【００２７】
セル領域特定部２０２は、表領域推定部２０１において推定された表領域のデータを受信し、その表領域を複数の行、複数の列に分割して、当該表領域中の各セルを特定する。更に、各セルを、属性名を包含するセルと、その属性名に対応する属性内容を包含するセルとに分けて特定する。この特定方法については後述する。
【００２８】
文字認識部２０３は、原稿画像データ中の、セル領域特定部２０２によって特定された各セル毎に包含された文字パターンと図示しないＯＣＲ辞書に登録されている文字パターンとをパターンマッチング法により比較し、類似度の最も高いものを認識結果（文字データ）として出力するものである。
【００２９】
属性候補名辞書２０４には、属性名として認識されやすい文字列が、属性候補名として予め格納されている。尚、予め格納されている文字列以外にも属性名として認識され得る文字列がある場合には、新たな属性候補名として追加して格納されるような構成であってもよい。
【００３０】
属性名検索部２０５は、文字認識部２０３において文字認識された、属性名を包含するセル中の文字列と、属性候補名辞書２０４中の属性名候補との照合を行う。当該セル中の文字列に、属性候補名辞書２０４中の属性名候補の文字列が含まれる場合には、当該属性名候補の文字列を属性であると判定する。
【００３１】
属性抽出部２０６は、属性名検索部２０５において判定された属性に基づき、当該属性を当該セルの示す属性名として、当該セルの指定方向に隣接するセルを当該属性の内容を示す文字列として、取得する。
【００３２】
以上のように、文書処理部１１８中の各部の働きにより、入力された原稿画像から属性及び属性情報が抽出される。
【００３３】
（第１の実施の形態の動作）
本文書属性取得装置における文書属性取得方法の一例を、図３、図４を参照しつつ、図５のフローチャートを用いて説明する。
【００３４】
図３は、入力された原稿画像の一例を、図４は、図３における原稿画像から表領域を推定した状態を表す一例を、それぞれ示している。
【００３５】
図３の原稿画像３００は、企業内における報告書の一例である。当該報告書は横書きで記載されており、最上列から順に、日付、報告先、報告者、題名、頭書き、報告内容の順に記載されている。このとき、情報として取得する報告内容の部分については、一般的に見出しあるいは項目３０４とそれに対応する内容３０５が、左右に分けられて併記されている。また、各項目３０４及び各内容３０５は、項目毎に行を成し、縦方向に併記されている。
【００３６】
従って、これらの報告内容は、項目３０４とその内容３０５とがそれぞれ列を構成し、各項目３０４毎にそれぞれ行を構成する表として捉えることができる。表として捉えた場合の状態を示したものが図４である。
【００３７】
図４においては枠３０１が描かれているが、現実にこのように画像を修正しているのではなく、表領域として認識されている領域を示しているに過ぎない。また、枠３０１に囲まれた表領域には、複数の個別セル３０２が含まれており、図４においては、１から４の４行、Ａ、Ｂの２列からなる計８個の個別セル３０２が含まれている。更に、各個別セル３０２には文字列３０３が含まれている。
【００３８】
Ａ列の各個別セル３０２には、それぞれ「日時」「場所」などの項目名、すなわち属性名３０４が記載されており、Ｂ列の各個別セル３０２には、それぞれ同一行のＡ列の個別セル３０２に含まれる項目に対応する内容が記載されている。この場合、Ａ列の各個別セル３０２に記載された項目名が「属性」に、Ｂ列の各個別セル３０２に記載された内容が「属性内容」に相当する。
【００３９】
図４に記載の原稿画像３００は横書きの報告書であるが、この場合、それに含まれる表は「属性」と「属性内容」とがそれぞれ列を成すｎ行２列の表を構成しているが、原稿画像３００が縦書きの場合には、それに含まれる表は「属性」と「属性内容」とがそれぞれ行を成す２行ｎ列の表を構成する。尚、文書によっては「属性」と「属性内容」以外の要素を含むことがないとは言いきれないが、経験的にビジネス文書においてはそれら以外の要素を含むことは考えにくく、横書きの場合はｎ行２列、縦書きの場合は２行ｎ列と、一方の数値を固定してしまって構わない。
【００４０】
図５は、図２に示す処理構成において文書から属性を抽出する方法を示すフローチャートである。以下の動作においては、特に記述がない限り、ＣＰＵ１０１が行うものとする。
【００４１】
まず、文書処理部１１８に送られた原稿画像３００について、その文書が横書きの文書であるか縦書きの文書であるかのレイアウト解析を行う（Ｓ１）。この処理によって文書が縦書きであると解析された場合には２行ｎ列からなる表と、文書が横書きであると解析された場合にはｎ行２列からなる表として認識することとなる。この処理は、原稿画像３００中の文字列の配置から自動的に判別するような構成であっても、操作部１０７を介して縦書きと横書きのどちらであるかの指定を、操作部１０７を介して操作者に行わせるような構成であってもよい。
【００４２】
次に、表領域推定部２０１において、原稿画像３００の中から表を構成すると認められる領域を推定させる（Ｓ２）。更に、セル領域特定部２０２において、表領域と推定された部分から各セル領域を特定させる（Ｓ３）。図３、図４に示すように、表領域を構成する部分にはその文字列の配置に特徴があり、各セル領域を構成する文字列毎に固まって配置されている。このような原則に従い、表領域の推定及びセル領域の特定を行うことができる。
【００４３】
次に、文字認識部２０３において、上記Ｓ３の処理において特定された各セル領域に含まれる文字列について、文字認識を行わせる（Ｓ４）。尚、文字認識を行うに際しては、原稿画像３００について二値化処理が必要となるが、この二値化処理は、本処理において文字認識部２０３に行わせるものであっても、上記Ｓ２の処理の際に予め表領域推定部２０１において行わせるものであってもよい。
【００４４】
次に、属性名検索部２０５において、所定のセル中の文字列に属性を表すキーワードが含まれるか否かの検索を行わせる（Ｓ５）。属性候補名辞書２０４に登録された属性名の各候補の中に、所定のセル中の文字列の一部と同一の文字列があるか否か対比させることにより、キーワードの検索を行う。その際、検索は属性名についてであるので、検索の対象となるセルは属性名の記載されたセルのみであり、図４においてはＡ列のセルのみである。そして、そのセルに記載された文字列が属性候補名辞書２０４に登録がされていなかった場合には（Ｓ６：Ｎ）、まだ全てのセル領域について検索が終了していない場合には（Ｓ７：Ｎ）次のセル領域について注目して同様にキーワード検索を行う（Ｓ５）。一方、全てのセル領域について検索が終了していた場合には（Ｓ７：Ｙ）、当該原稿画像３００からは属性を示すキーワードが抽出されなかったものとして、属性抽出処理を終了する。
【００４５】
また、Ｓ５の処理におけるキーワード検索により、注目する個別セル中の文字列中に属性名候補となるキーワードを含んでいた場合には（Ｓ６：Ｙ）、Ａ列に属する各個別セル全てに属性名が記載されているものと認識し、Ａ列の個別セルの文字列を属性として、それに対応するＢ列の個別セルの文字列を属性内容として、それぞれペアとして抽出する（Ｓ８）。そして、属性抽出処理を終了する。
【００４６】
尚、Ａ列の個別セル中に、属性候補名辞書２０４に登録されていない文字列を含むものがあった場合、新たに属性名候補として属性候補名辞書２０４に登録する構成であってもよい。
【００４７】
（第１の実施の形態の効果）
この第１の実施の形態によれば、以上のような処理を行うことにより、属性名として認識され得るキーワードを含む文書について、その属性とそれに対応する属性内容とを識別し且つ対応付けて認識させることができるので、属性とその内容についてキーワードを指定して文書の検索を行った場合に、確実に該当する文書のみを検出することができる。
【００４８】
また、属性名の記載された個別セル中に予め登録された属性名以外の文字列が記載されていた場合であっても、複数の個別セルのいずれかに予め登録された属性名が記載されていれば、登録されていない属性名も属性名として扱われるので、検出漏れを防ぐことができる。
【００４９】
[第２の実施の形態]
図６は、本発明の第２の実施の形態に係る文書属性取得装置における表領域の推定方法を示す。この第２の実施の形態では、表領域の推定に関して、その全てを本文書属性取得装置に任せるのではなく、表領域の始点（表領域の左上の角部）Ｐ1あるいは終点（表領域の右下の角部）Ｐ２のみを別途指定してもよく、表領域の始点Ｐ1及び終点Ｐ２を別途指定してもよい。この場合、操作者が各点を指定する際には、表示部１０５に表示された原稿画像３００を参考にし、操作部１０７を介して指定する。
【００５０】
この第２の実施の形態によれば、図２に示す表領域推定部２０１は、指定された始点Ｐ1あるいは終点Ｐ２に基づいて表領域を推定するので、正確に枠３０１を決定することができる。なお、指定する箇所あるいは指定方法は、上記方法には限定されない。
【００５１】
[第３の実施の形態]
図７は、本発明の第３の実施の形態に係る文書属性取得装置の文書処理部の構成を示すブロック図である。この実施の形態の文書処理部１１８は、第１の実施の形態において、自然言語解析部２０７を設けたものであり、他は第１の実施の形態と同様に構成されている。
【００５２】
この第３の実施の形態によれば、表領域推定部２０１によるレイアウト解析では表領域を推定できない原稿に対しては、自然言語解析部２０７により文章領域中から自然言語的な項目らしさを解析する処理を行うので、属性名検索部２０５が自然言語解析部２０７によって抽出された項目らしさに基づいて属性候補名辞書２０４を参照して属性名と属性内容の抽出を行うことができる。
【００５３】
［他の実施の形態］
なお、本発明は、上記各実施の形態に限定されず、その要旨を変更しない範囲内で種々の変形が可能であり、各実施の形態間で構成要素の組み合わせを任意に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００５４】
【図１】本発明の第１の実施の形態に係る文書属性取得装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施の形態に係る文書属性取得装置の文書処理部の構成を示すブロック図である。
【図３】原稿画像の一例である。
【図４】本発明の第１の実施の形態に係る文書属性取得装置において原稿画像の表領域及び各セル領域を推定した状態を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態に係る文書属性取得装置の文書処理部において実行される文書処理のフローチャートである。
【図６】本発明の第２の実施の形態に係る文書属性取得装置における表領域の推定方法を示す図である。
【図７】本発明の第３の実施の形態に係る文書属性取得装置の文書処理部の構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００５５】
１０１、ＣＰＵ
１０２、ＲＯＭ
１０３、ＲＡＭ
１０４、バスブリッジ
１０５、表示部
１０６、１０８、１１０、１１２、１１４、インターフェイス
１０７、操作部
１０９、スキャナ
１１１、プリンタ
１１３、ネットワーク
１１５、高速バス
１１６、バス
１１７、文書蓄積部
１１８、文書処理部
２０１、表領域推定部
２０２、セル領域特定部
２０３、文字認識部
２０４、属性候補名辞書
２０５、属性名検索部
２０６、属性抽出部
２０７、自然言語解析部
３００、原稿画像
３０１、枠
３０２、個別セル
３０３、文字列
３０４、項目
３０５、内容
【図１】
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【図２】
2006092207.tif 000004
【図３】
2006092207.tif 000005
【図４】
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【図５】
2006092207.tif 000007
【図６】
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【図７】
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