(57)【要約】      （修正有）【課題】密度観測値を要求しなく、且つ計算の複雑性を減らした降雪粒子サイズの分布を用いた経験的積雪量換算方法及びそのシステムを提供する。【解決手段】本発明による積雪量換算システムは、降雪粒子の直径及び粒子数濃度情報を獲得する光学雨量計110と、レーザービーム方式のセンサーを用いて積もった雪の高さを測定することによって観測積雪量を提供するレーザー積雪計120と、前記光学雨量計から提供される降雪粒子の直径による最適の指数を決定し、前記最適の指数を積雪量算出式に代入して計算積雪量を算出し、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の相関度を求め、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の回帰式を積雪量経験関係式として算出する積雪量経験関係式算出装置と、前記積雪量経験関係式に基づいて積雪量を予測する積雪量推定部150と、を含む。【選択図】図１
2018081067.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
積雪量換算システムにおいて、
降雪粒子の直径及び粒子数濃度を獲得する光学雨量計と、
レーザービーム方式のセンサーを用いて積もった雪の高さを測定することによって観測積雪量を提供するレーザー積雪計と、
前記光学雨量計から提供される降雪粒子の直径による最適の指数を決定し、前記最適の指数を下記
【数１】
2018081067.tif 000010
（前記数１において、Ｍｎは計算積雪量、Ｄｍａｘは最大降雪粒子の直径サイズを、Ｄｍｉｎは最小降雪粒子の直径サイズを、Ｄは堆積あたりの直径を、ｎは直径に対するモーメントを、Ｎ（Ｄ）は直径サイズ別粒子数濃度を表す）の積雪量算出式に代入して計算積雪量を算出し、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の相関度を求め、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の回帰式を積雪量経験関係式として算出する積雪量経験関係式算出装置と、
前記積雪量経験関係式に基づいて積雪量を予測する積雪量推定部と、を含むことを特徴とする積雪量換算システム。
【請求項２】
気象観測情報を周期的に生成する自動気象観測装備をさらに含むことを特徴とする、請求項１に記載の積雪量換算システム。
【請求項３】
前記積雪量経験関係式算出装置は、前記レーザー積雪計から前記観測積雪量を受信し、前記自動気象観測装備から気象情報を獲得する情報獲得部と、前記数１から計算された結果値と前記観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定する最適の指数決定部と、前記決定された指数を前記数１の積雪量算出式に適用することによって計算積雪量を算出する計算積雪量算出部と、前記計算積雪量と前記観測積雪量を累積時間別に分類し、前記累積時間別前記計算積雪量と前記観測積雪量との間の相関度を算出する相関度算出部と、前記分類した累積時間別前記計算積雪量と前記観測積雪量との間の回帰式である
【数２】
2018081067.tif 000011
（前記数２において、Ｍ２．３６は、数１を通じて求められた最適の指数で、Ａは累積時間別回帰式の勾配を表し、累積時間が３時間以下である場合、Ａは０．３３であり、累積時間が５時間以上である場合、Ａは０．３５である）を積雪量経験関係式ＥＳＤ（Estimated Snow Depth）として決定する積雪量経験関係式生成部と、を含むことを特徴とする、請求項２に記載の積雪量換算システム。
【請求項４】
積雪量換算方法において、降雪粒子の直径及び粒子数濃度情報及び観測積雪量を獲得するステップと、
前記降雪粒子の直径による最適の指数を決定するステップと、
前記最適の指数を下記
【数３】
2018081067.tif 000012
（前記数３において、Ｍｎは計算積雪量、Ｄｍａｘは最大降雪粒子の直径サイズを、Ｄｍｉｎは最小降雪粒子の直径サイズを、Ｄは堆積あたりの直径を、ｎは直径に対するモーメントを、Ｎ（Ｄ）は直径サイズ別粒子数濃度を表す）の積雪量算出式に代入して計算積雪量を算出し、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の相関度を算出するステップと、
前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の回帰式を積雪量経験関係式として算出するステップと、
前記積雪量経験関係式に基づいて積雪量を予測するステップと、を含むことを特徴とする積雪量換算方法。
【請求項５】
前記降雪粒子の直径による最適の指数を決定するステップは、前記数１から計算された結果値と前記観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定するステップを含むことを特徴とする、請求項４に記載の積雪量換算方法。
【請求項６】
前記積雪量経験関係式は、下記
【数４】
2018081067.tif 000013
（前記数４において、Ｍ２．３６は、数３を通じて求められた最適の指数で、Ａは累積時間別回帰式の勾配を表し、累積時間が３時間以下である場合、Ａは０．３３であり、累積時間が５時間以上である場合、Ａは０．３５である）で表現されることを特徴とする、請求項４に記載の積雪量換算方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、積雪量換算方法及びそのシステムに係り、さらに詳しくは、降雪粒子サイズ分布を用いた経験的積雪量換算方法及びそのシステムを提供することに関する。
【背景技術】
【０００２】
韓国は、人工増雪実験の検証のため、大関嶺雲物理先導センターに観測網を構築して様々な測器を運営している。一般的な人工増雪の目的は、地上に雪の量を増加させることで、韓国は実験を通して増加された雪の量を様々な観測機器で確認している。特に、微細粒子が集まって生成された雪が地上に積もっている場合、普通積雪計で観測している。積雪計は積雪板に降った雪の深さを測定する。積雪板に降った雪の深さを測定する従来の技術が提案されている。このような従来の技術としては、例えば、登録番号第１０−１５３０２６１号の「積雪量測定装置及びその駆動方法」、登録番号第１０−１５０９１０８号の「積雪量測定装置及びその運用方法」、登録番号第１０−１５３８８５８号の「積雪量測定装置」などがある。
【０００３】
このように、積雪板に降った雪の深さを測定する場合、色んな環境的影響を受けて観測誤差を誘発することがある。特に、雪は熱に弱いため、積雪板に伝わった地面温度の影響を受け、雪が積もる前に解ける可能性があり、さらに、風邪による落雪などによって誤差が発生する恐れがある。このような気象要素による原因のみならず、積雪板周りの動・植物などによって誤差が発生することもある。以上のように、積雪計は色んな要因によって、積雪量を観測することに対する困難さがある。
【０００４】
さらなる方法としては、積雪量を測定するために、物差しの中に発光素子と水光素子を収納し、発光素子が発光した光線を水光素子が吸収して高さを測定するシステムも用いられている。このような従来の技術としては、例えば、登録番号第１０−２４８７７４５号の「光源とカメラを用いた積雪量測定装置」などがある。
【０００５】
これによって、より正確な積雪の観測のために、様々な方法及び研究が提示された。その中、既に国内外では、積雪量を推定するための理論式及び経験式を算出した。ところが、このような式は密度観測値などが必要であるため、計算の複雑性を有する。このような複雑性を排除するため、より簡単な経験式を算出する必要がある。
したがって、上述した問題点を克服し、密度観測値を要求しなく、且つ計算の複雑性を減らした積雪量換算方法及びそのシステムの開発が要求されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】ＫＲ１０−１５３０２６１  Ｂ１（２００６．０１．０２．）
【特許文献２】ＫＲ１０−１５０９１０８  Ｂ１（２００７．０９．１１．）
【特許文献３】ＫＲ１０−１５３８８５８  Ｂ１（２０１４．０７．２９．）
【特許文献４】ＫＲ１０−２４８７７４５  Ｂ１（２０１５．０１．２３．）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は、前述しているような点に着目して創出されたもので、密度観測値を要求しなく、且つ計算の複雑性を減らした降雪粒子サイズの分布を用いた経験的積雪量換算方法及びそのシステム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】
【０００８】
一実施例によって、積雪量換算システムは、降雪粒子の直径及び粒子数濃度情報を獲得する光学雨量計と、レーザービーム方式のセンサーを用いて積もった雪の高さを測定することによって観測積雪量を提供するレーザー積雪計と、前記光学雨量計から提供される降雪粒子の直径による最適の指数を決定し、前記最適の指数を下記
【０００９】
【数１】
2018081067.tif 000003
【００１０】
（前記数１において、Ｍｎは計算積雪量、Ｄｍａｘは最大降雪粒子の直径サイズを、Ｄｍｉｎは最小降雪粒子の直径サイズを、Ｄは堆積あたりの直径を、ｎは直径に対するモーメントを、Ｎ（Ｄ）は直径サイズ別粒子数濃度を表す）の積雪量算出式に代入して計算積雪量を算出し、前記観測積雪量と前記計算積雪量との相関度を求め、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の回帰式を積雪量経験関係式として算出する積雪量経験関係式算出装置と、前記積雪量経験関係式に基づいて積雪量を予測する積雪量推定部と、を含む。
前記積雪量換算システムは、気象観測情報を周期的に生成する自動気象観測装備をさらに含むことができる。
【００１１】
前記積雪量経験関係式算出装置は、前記レーザー積雪計から前記観測積雪量を受信し、前記自動気象観測装置から気象情報を獲得する情報獲得部と、前記数１から計算された結果値と前記観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定する最適の指数決定部と、前記決定された指数を前記数１の積雪量算出式に適用することによって計算量積雪量を算出する計算積雪量算出部と、前記計算積雪量と前記観測積雪量を累積時間別に分類し、前記累積時間別前記計算積雪量と前記観測積雪量との間の相関度を算出する相関度算出部と、前記分類した累積時間別前記計算積雪量と前記観測積雪量との間の回帰式である
【００１２】
【数２】
2018081067.tif 000004
【００１３】
（前記数２において、Ｍ２．３６は数１を通じて求められた最適の指数で、Ａは累積時間別回帰式の勾配を表し、累積時間が３時間以下である場合、Ａは０．３３であり、累積時間が５時間以上である場合、Ａは０．３５である）を積雪量経験関係式ＥＳＤ（Estimated Snow Depth）式に決定する積雪量経験関係式生成部と、を含むことができる。
【００１４】
他の実施例によって、積雪量換算方法は、降雪粒子の直径及び粒子数濃度情報及び観測積雪量を獲得するステップと、前記降雪粒子の直径による最適の指数を決定するステップと、前記最適の指数を下記
【００１５】
【数３】
2018081067.tif 000005
【００１６】
（前記数３において、Ｍｎは計算積雪量、Ｄｍａｘは最大降雪粒子の直径サイズを、Ｄｍｉｎは最小降雪粒子の直径サイズを、Ｄは体積あたりの直径を、ｎは直径に対するモーメントを、Ｎ（Ｄ）は直径サイズ別粒子数濃度を表す）の積雪量算出式に代入して計算積雪量を算出し、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の相関度を算出するステップと、前記観測積雪量と前記計算積雪量との間の回帰式を積雪量経験関係式として算出するステップと、前記積雪量経験関係式に基づいて積雪量を予測するステップと、を含む。
【００１７】
前記降雪粒子の直径による最適の指数を決定するステップは、前記数１から計算された結果値と、前記観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定するステップを含むことができる。
前記積雪量経験関係式は、下記
【００１８】
【数４】
2018081067.tif 000006
【００１９】
（前記数４において、Ｍ２．３６は数３を通じて求められた最適の指数で、Ａは累積時間別回帰式の勾配を表し、累積時間が３時間以下である場合、Ａは０．３３であり、累積時間が５時間以上である場合、Ａは０．３５である）で表すことができる。
【発明の効果】
【００２０】
本発明の実施例によって、密度観測値を要求しなく、且つ計算の複雑性を減らした積雪量換算方法及びそのシステムを提供することができる。これによって、より精密な光学雨量計の観測資料を活用して積雪量を算出し、積雪事例に最適化された経験関係式を決定することにより、これに基づいて積雪量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】本発明の一実施例による積雪量換算システムのブロック構成図である。
【図２】本発明の一実施例による積雪量経験式算出装置のブロック構成図である。
【図３】降雪粒子の直径の変化によるＭｎと積雪量との間のＲ２を表す。
【図４】算出された計算積雪量と観測積雪量を累積時間別に表したグラフを示す。
【図５】本発明の一実施例による積雪量換算方法の流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
本発明は、様々な変換を加えることができ、色んな実施例を有することができるところ、特定実施例を図面に例示し、詳細な説明に詳しく説明したいところである。本発明の効果及び特徴、それからそれらを達成する方法は、図面とともに詳しく後述されている実施例を参照すれば明確になるはずである。ところが、本発明は、以下において開示される実施例に限定されるものではなく、色んな形態で具現できるものである。
【００２３】
以下、添付された図面を参照して本発明の実施例を詳しく説明することにし、図面を参照して説明する際に、同一であるか、対応される構成要素は、同じ図面符号を付与し、これについての重複説明は省略することにする。
【００２４】
本発明は、光学式雨量計（disdrometer）と同じ機器を用いて積雪量を誘導可能な経験式を算出しようとする。光学式雨量計は、降水または降雪時の雨粒や、雪のような物体が落下する際、粒子サイズ、落下速度などを測定し、これを用いてＬＷＣ（Liquid Water Content）、降水率（rain rate）、反射率（reflectivity）などを計算することができる。水玉（雨）とは違って、氷粒子（雪）は色んな形と密度を有するため、積雪量を推定するためには積雪に適合な関係式を誘導する必要がある。
【００２５】
本発明は、降水または降雪時の雨粒や、雪のような物体が落下する際に光学的方法で情報を獲得する装備である光学雨量計（Particle Size Velocity Disdrometer: PARSIVEL）を用いる。詳しく、本発明は、光学雨量計の降水粒子の直径及び数濃度資料を用いて、直径に対して最適のモーメント数式の結果値である計算積雪量を計算し、計算積雪量と積雪計で観測された観測積雪量（snow depth）との間の相関度を求めて経験式を算出することにより、後程積雪計の代わりに光学雨量計の情報で積雪量を推定することができる。
本発明を達成するためのシステムは、図１に示されている。
図１は、本発明の一実施例による積雪量換算システム１００のブロック構成図である。
【００２６】
本実施例による積雪量換算システム１００は、光学雨量計１１０、レーザー積雪計１２０、自動気象観測装備１３０、積雪量経験式算出部１４０、及び積雪量推定部１５０とを含む。
【００２７】
光学雨量計１１０は、レーザービームを用いて、落下する物体に関する情報（例えば、形態）を獲得することができる。例えば、光学雨量計１１０は、レーザー光（６５０ｎｍ）を発射して粒子による光遮断強度の強さを電気信号に変換して粒子サイズと落下速度を測定し、これから誘導される反射度から降雪強度、降雪粒子のサイズ（直径）、粒子数濃度、落下速度、視程、降雪形態、水液量などを算出する。
光学雨量計は、PARSIVEL(Particle Size Velocity Disdrometer)で具現されることが好ましい。
【００２８】
レーザー積雪計１２０は、レーザービーム方式のセンサーを用いて積もった雪の高さを自動測定する装置で、雪の積もっていない底面を基準に、センサーによって雪の積もった表面を感知して積雪量を測定する。
【００２９】
自動気象観測装備（Automatic Weather System：AWS）１３０は、コンピューターを通じて自動で気象観測が出来るようにする装置である。具体的には、自動気象観測装備１３０は、気象観測情報を周期的に自動生成する装置で、人が接近しにくい場所や、気象観測所のない地域に設けられて気象情報を獲得する。気象情報は、風向、風速、気圧、湿度、温度、降雨量などを含むことができる。
【００３０】
積雪量経験式算出装置１４０は、光学雨量計１１０から提供される降雪粒子の直径を用いて直径による最適の指数を決定し、前記最適の指数から算出された計算積雪量と、レーザー積雪計１２０から提供された観測積雪量（snow depth）との間の相関度を求めて積雪量経験関係式を算出することにより、正確な積雪量を予測することができる。
積雪量推定部１５０は、積雪量経験式算出装置１４０によって生成された積雪量経験関係式から積雪量を推定することができる。
図２は、本発明の一実施例による積雪量経験式算出装置１４０のブロック構成図である。
【００３１】
具体的に、積雪量経験式算出装置１４０は、情報獲得部１４１、最適の指数決定部１４２、計算積雪量算出部１４３、相関度算出部１４４、及び積雪量経験関係式生成部１４５とを含む。
【００３２】
また、情報獲得部１４１は、自動気象観測装備１３０から気象情報を受信する。気象情報は、風速情報及び気温情報を含む。それから、情報獲得部１４１は、積雪量算出条件が満たされるかを判断する。具体的には、情報獲得部１４１は、レーザー積雪計１２０で１日積雪量が１ｃｍ以上である日の中、実際に積雪が観測された時間別資料を選定する。さらに、情報獲得部１４１は、観測誤差を減らし、積雪事例のみを選定するために、気象要素の中、風速と気温がそれぞれ５ｍ/ｓ以下、０以下の事例を再選定する。
【００３３】
情報獲得部１４１は、レーザー積雪計１２０を通じて、１日積雪量が１ｃｍ以上である日を選択し、選択された日の中、風速と気温がそれぞれ５ｍ/ｓ以下、０以下であると、積雪量算出条件を満たすことと判断する。このような積雪量算出条件は、光学雨量計１１０の粒子観測誤差が少ない条件である。
最適の指数決定部１４２は、降雪粒子の直径に対する最適の指数を抽出する。これのために、最適の指数決定部１４２は、以下
【００３４】
【数５】
2018081067.tif 000007
【００３５】
のモーメント式で直径に対する指数（ｎ）の値を０から１０まで０．０１の間隔で適用し、こうして計算された推定値と観測された積雪量との間のＲ２を計算する。
【００３６】
前記数５において、Ｍｎは計算積雪量を、Ｄｍａｘは最大直径サイズを、Ｄｍｉｎは最小直径サイズを表す。Ｄは体積あたりの直径を、ｎは直径に対する指数を表す。Ｎ（Ｄ）は直径サイズ別粒子数濃度を表す。
【００３７】
最適の指数決定部１４２は、前記数１から計算された結果値と観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定する。
図３は、降雪粒子の直径の変化によるＭｎと積雪量との間のＲ２を表す。
図３を参照すると、指数ｎが２．３４である時、Ｒ２が最適の値を表す。この場合、最適の指数は２．３４に決定することができる。
【００３８】
計算積雪量算出部１４３は、決定された最適の指数を用いて積雪量算出式を求める。例えば、最適の指数がＭ２．３６である場合、最適の指数を数５のモーメント式に代入することにより、下記
【数６】
2018081067.tif 000008
のような積雪量算出式を求める。
【００３９】
計算積雪量算出部１４３は、数６に示されているような積雪量算出式から計算積雪量を算出する。
【００４０】
相関度算出部１４４は、数６の積雪量算出式から算出された計算積雪量と観測積雪量を累積時間別に分類し、累積時間別に計算積雪量と観測積雪量との間の相関度を算出し、前記相関度を確認する。
図４は、算出された積雪量の結果値と観測積雪量を累積時間別に表したグラフを図示する。
【００４１】
図４を参照すると、（ａ）は積雪量が１時間累積された場合、（ｂ）は積雪量が３時間累積された場合、（ｃ）は積雪量が１日累積された場合、及び（ｄ）は積雪が連続的に持続された場合、計算積雪量と観測積雪量との間の散布図を表す。
【００４２】
積雪量経験関係式生成部１４５は、分類した累積時間別計算積雪量と観測積雪量との間の回帰式を経験関係式ＥＳＤ（Estimated Snow Depth）式に決定する。
【００４３】
【数７】
2018081067.tif 000009
【００４４】
前記数７において、Ｍ２．３６は数６を通じて求められた最適の指数で、Ａは累積時間別回帰式の勾配を表す。累積時間が３時間以下である場合、Ａは０．３３で、累積時間が５時間以上である場合、Ａは０．３５である。
このような積雪量経験関係式を用いれば、積雪量を正確に予測することができる。
【００４５】
例えば、積雪量推定部１５０は、積雪量経験式算出装置１４０によって生成された積雪量経験関係式に最適の指数を適用した数５のモーメント式から計算された計算積雪量を、数７のＥＳＤ式に適用して積雪量を推定することができる。
【００４６】
このような積雪量経験関係式は、後程、例えば、レーザー積雪計の代わりに光学雨量計の情報に基づいて積雪量を推定できるようにする。即ち、レーザー積雪計からの観測積雪量の代わりに、光学雨量計からの情報に基づいて積雪量経験関係式から積雪量を推定することができる。
図５は、本発明の一実施例による積雪量換算方法の流れ図である。
【００４７】
図５を参照すると、積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２１０において、積雪量算出条件が満たされるかを判断する。これのために、積雪量経験式算出装置１４０は、レーザー積雪計１２０を通じて、１日積雪量が１ｃｍ以上である日を選択する。また、積雪量経験式算出装置１４０は、自動気象観測装備１３０から気象情報を受信する。気象情報は、風速情報及び気温情報を含む。積雪量経験式算出装置１４０は、風速が５ｍ/ｓ以下で、気温が０℃以下であるかを判断する。積雪量経験式算出装置１４０は、レーザー積雪計１２０を通じて、１日積雪量が１ｃｍ以上である日の中、風速が５ｍ/ｓ以下で、且つ気温が０℃未満であると、積雪量算出条件を満たすことと判断する。このような積雪量算出条件は、光学雨量計１１０の粒子観測誤差が少ない条件である。
【００４８】
積雪量経験式算出装置１４０は、積雪量算出条件が満たされると、ステップ２２０において降雪粒子の直径による最適の指数を決定する。具体的には、積雪量経験式算出装置１４０は、降雪粒子の直径に対する最適の指数を抽出するために、以下数５のモーメント式で、直径に対する指数（ｎ）の値を０から１０まで０．０１の間隔で適用し、こうして計算された推定値と観測された積雪量との間のＲ２を計算する。
【００４９】
積雪量経験式算出装置１４０は、前記数５から計算された結果値と観測積雪量との間のＲ２を計算し、Ｒ２が最も高い値を表す場合の指数を最適の指数に決定する。
【００５０】
続いて、積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２３０において決定された指数を数６に示されているような積雪量算出式に適用することにより、計算積雪量を算出する。
また、積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２４０において、例えば、レーザー積雪計１２０で観測積雪量を獲得する。
【００５１】
積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２５０において、数６の積雪量算出式から算出された計算積雪量と観測積雪量を累積時間別に分類する。続いて、積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２６０において、累積時間別に積雪量結果値と観測積雪量との間の相関度を算出し、前記相関度を確認する。
【００５２】
積雪量経験式算出装置１４０は、ステップ２７０において、分類した累積時間別計算積雪量と観測積雪量との間の回帰式を、経験関係式ＥＳＤ（Estimated Snow Depth）式に決定する。
【００５３】
このような積雪量経験関係式を用いれば、積雪量を正確に予測することができる。即ち、レーザー積雪計からの観測積雪量の代わりに、光学雨量計からの情報に基づいて積雪量経験関係式から積雪量を推定することができる。
【００５４】
前述した実施例では、降雪の場合について具現されているが、本発明はこれに限定されない。例えば、本発明を降水の場合にも適用することができるということは当業者にとって明確である。
【００５５】
したがって、本発明は、前もって説明した積雪計の特性によって誤差を誘発する恐れがあるという点を考えて、より精密な光学雨量計の観測資料を活用して積雪量を算出するためのものであり、積雪事例に最適化された関係式を決定して積雪計の積雪量との経験関係式を算出し、これに基づいて積雪量を推定することに寄与する。
【００５６】
本発明の実施例による方法は、様々なコンピューター手段を通じて行われることができるプログラム命令形態で具現され、コンピューター判読可能媒体に記録することができる。前記コンピューター判読可能媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造などを単独で、或いは組合せで含むことができる。前記媒体に記録されるプログラム命令は、実施例のために特別設計され、構成されたものであるか、コンピューターソフトウェアの当業者に公知されて使用できるものであり得る。コンピューター判読可能媒体の例としては、ハードディスク、フロッピーディスク及び磁気テープのような磁気媒体（magnetic media）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤのような光記録媒体（optical media）、フロプティカルディスク（floptical disk）のような磁気−光媒体(magneto-optical media)、及びロム（ＲＯＭ）、ラム（ＲＡＭ）、フラッシュメモリーなどのようなプログラム命令をセーブして遂行するように特別構成されたハードウェア装置が含まれる。プログラム命令の例としては、コンパイラーによって生成されるのと同じ機械語コードのみならず、インタプリタなどを用いてコンピューターによって実行できる高級言語コードを含む。前記ハードウェア装置は、実施例の動作を遂行するために一つ以上のソフトウェアモジュールとして作動するように構成されることができ、その逆も同じである。
【００５７】
一方、本発明の詳細な説明では、添付された図面によって参照される好ましい実施例を中心に具体的に記述されているが、本発明の範囲を脱しない限度内で色んな変形が可能であることはもちろんである。したがって、本発明の範囲は、説明された実施例に局限されて決められてはいけなく、後述する特許請求の範囲のみならず、この特許請求の範囲と均等なものによって決められるべきである。
【図１】
2018081067.tif 000014
【図２】
2018081067.tif 000015
【図３】
2018081067.tif 000016
【図４】
2018081067.tif 000017
【図５】
2018081067.tif 000018