(57)【要約】【課題】ポーリングすべき最適な属性を検出し、ポーリング不要な属性をポーリング対象外とし、ポーリング量を抑制可能とする。【解決手段】情報収集装置は、収集対象である属性を特定する情報に基づいて属性値取得要求メッセージを対象となる監視対象機器に送信し、この監視対象機器から返された属性値を受信する情報収集部と、記憶された属性値に基づいて、属性間の依存関係を記述したデータである依存関係木のデータを生成する依存関係木生成部と、依存関係木のデータに基づいて、依存関係木の葉ノード及び独立ノードに相当する属性を収集対象とするように、収集対象である属性を特定する情報を更新する基本情報更新部とを有する。【選択図】図２
2011095830.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
収集対象である属性を特定する情報とその属性が取りうる属性値を記憶する第１の記憶手段と、
前記属性を特定する情報を取得し、この属性を特定する情報に基づいて属性値取得要求メッセージを対象となる監視対象機器に送信し、この監視対象機器から返された属性値を受信する属性値収集手段と、
情報収集手段が受信した属性値を記憶する第２の記憶手段と、
前記収集情報記憶手段に記憶された属性値に基づいて、属性間の依存関係を判定し、判定した依存関係を記述したデータである依存関係木のデータを生成する依存関係木生成手段と、
前記依存関係木のデータを記憶する第３の記憶部と、
前記依存関係木のデータに基づいて、前記依存関係木の葉ノード及び独立ノードに相当する属性を収集対象とするように、前記第１の記憶手段が記憶する収集対象である属性を特定する情報を更新する更新手段と
を有することを特徴とする情報収集装置。
【請求項２】
前記属性値収集手段は、ある属性値の受信に失敗した場合、前記第３の記憶手段の依存関係木を参照してその属性値の属性の親属性を取得し、その親属性である属性について属性値取得要求メッセージを対象となる監視対象機器に送信する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報収集装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は情報収集装置に関し、より詳しくは計測の精度を保持しつつデータの収集保存により生ずる負荷を軽減する情報収集装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、いわゆるネットワーク家電が普及してきている。このネットワーク家電は、ユーザが外出先から通信回線を通じて電源操作などの制御を行なったり、自らの故障を自動的に検知して販売店やメーカーに知らせたり、冷蔵庫などめったに移動させない家電の位置情報を利用して様々なサービスを提供する。また、家庭内でＡＶ（Audio Visual）機器やテレビ・ラジオなどのメディア機器とコンピュータを相互に接続して、お互いの機能を利用しあうシステムなども研究されている。これらのネットワーク家電は、家庭内の通信ネットワーク（家庭内ＬＡＮ、あるいはホームネットワークなど）を介してホームサーバと呼ばれる管理装置に接続され、ホームサーバは家庭内ＬＡＮの中核を担い、ネットワークに接続された機器に様々なデータやサービスを提供する。
【０００３】
この管理装置は、居住者の生活行動を把握したり、ネットワーク家電を制御したりするために、家電機器等の情報を収集する必要があり、そのため各機器の環境を計測するべくネットワーク経由でそれら機器に搭載されている複数種類のセンサの複数の属性の値（属性値と呼ぶ）をポーリングしている。
【０００４】
属性値収集のためのポーリングを行う場合、環境をより正しく計測するためには、ポーリング間隔を短くする必要があり、また、環境をより正しく把握するために、より多くの属性値をポーリングする必要があるが、対象となる機器、センサの数が増大するとデータ保存量、システム負荷、ネットワーク負荷、センサへの負荷などが増大する。そのため効率よくポーリングを行うための技術が提案されている。
【０００５】
そのような技術の一つとして、複数の装置を監視するシステムにおいて、ポーリング対象(監視対象装置)の状態、例えば、操作者によって操作されているか否か、処理量が大きい処理が行われているか否か、予約監視制御が行われているか否か、強制監視制御が行われているか否かという情報などからポーリング続行か否かを判断し、ポーリング効率を高める技術が提案されている（例えば、特許文献１）。また、別の技術として、ポーリング対象(従属局)の状態によってポーリングの優先順位を変更し、ポーリング対象へのポーリングを効率よく行う(優先度の高いものからポーリングする)ことのできる技術も提案されている(例えば、特許文献２）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平９−２００２９３号公開公報（段落[００４６]〜[００４７]）
【特許文献２】特開２００２−２２３２２１号公開公報（段落[００２２]〜[００２５]）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
複数の装置又はセンサから複数の属性値をポーリングする場合、依存関係のある属性値をポーリングする場合がある。「依存関係」とは属性Ｐｉの属性値が決まると属性Ｐｉとは別の属性値である属性Ｐｊの属性値が決まる関係をいう。依存関係がある属性値については、データ保存量、システム負荷、ネットワーク負荷、センサへの負荷を考慮した場合、ポーリング対象外とし、ポーリング量を小さくしたい。
【０００８】
しかし、ポーリング対象のセンサの種類が多く、ポーリング対象の属性が多い場合、属性間の依存関係を1つ1つ確認することが難しく、属性間の依存関係(詳細仕様)を把握することは難しいという問題点があった。
【０００９】
本発明の目的は、ポーリング対象の複数の属性間の依存関係(詳細仕様)が不明で、過剰にポーリング対象の属性を登録した場合であっても、ポーリングすべき最適な属性を検出し、ポーリング不要な属性をポーリング対象外とすることによって、ポーリング量を抑制可能とする技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の一つの態様は、情報収集装置として提案される。  
この情報収集装置は、収集対象である属性を特定する情報とその属性が取りうる属性値を記憶する第１の記憶手段と、属性を特定する情報を取得し、この属性を特定する情報に基づいて属性値取得要求メッセージを対象となる監視対象機器に送信し、この監視対象機器から返された属性値を受信する属性値収集手段と、情報収集手段が受信した属性値を記憶する第２の記憶手段と、収集情報記憶手段に記憶された属性値に基づいて、属性間の依存関係を判定し、判定した依存関係を記述したデータである依存関係木のデータを生成する依存関係木生成手段と、依存関係木のデータを記憶する第３の記憶部と、依存関係木のデータに基づいて、依存関係木の葉ノード及び独立ノードに相当する属性を収集対象とするように、第１の記憶手段が記憶する収集対象である属性に関する情報を更新する更新手段とを有することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、ポーリング対象の属性値を削減してポーリング量を抑制することが可能となり、その結果としてデータ保存料を減少させ、システム負荷を減少させ、ネットワーク負荷を減少させ、情報被収集装置（センサ）への負荷を減少させることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】情報収集装置および、情報収集装置が接続されたネットワークシステムの構成例を示したブロック図
【図２】情報収集装置の構成例を示した機能ブロック図
【図３】ポーリング基本情報記憶部の記憶内容の例を示す図
【図４】情報収集装置の基本動作の例を示したシーケンス図
【図５】情報収集部の動作例を示したフローチャート
【図６】依存関係木生成部が実行するポーリング対象属性決定処理の例を示すフローチャート
【図７】図６のステップ３０１の処理のより具体的な例を示すフローチャート
【図８】収集結果情報記憶部の記憶内容の一部を示した図
【図９】属性値の組み合わせの変化の回数ｘ１１〜ｘｒｓを示したテーブル
【図１０】（Ａ）は属性Ｐｉの取りうる全属性値Ａ１、Ａ２と属性Ｐｊの取りうる全ての属性値Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３についての収集された変化の回数のテーブルの例、（Ｂ）は（Ａ）のテーブルに基づいて推定値を計算し、格納したテーブルの例
【図１１】依存関係判定処理の例を示したフローチャート
【図１２】収集結果情報記憶部の記憶内容の一部の例を示した図
【図１３】図１２の記憶内容に基づいてステップＳ５０１の処理を行った結果を示す図
【図１４】図１２の記憶内容に基づいてステップＳ５０１の処理を行った別の結果を示す図
【図１５】ステップＳ３０４の具体的な処理例を示したフローチャート
【図１６】（Ａ）は基礎となる依存関係データの例を示す図、（Ｂ）は（Ａ）の依存関係データから、葉属性として確定した属性を下位属性とする依存関係を削除した後の、依存関係データを示す図、（Ｃ）は、（Ｂ）の依存関係データから、葉属性の親属性を下位属性とする依存関係を削除した後の、依存関係データを示す図
【図１７】（Ａ）は葉属性が確定した時点の依存関係木を示す図、（Ｂ）は葉属性の親属性の候補が確定した時点の依存関係木を示す図、（Ｃ）は（Ｂ）の依存関係朴で親子関係を確定した時点の依存関係木を示す図
【図１８】（Ａ）は、図１７（Ｃ）の親属性に対する親属性の候補が確定した時点の依存関係木を示す図、（Ｂ）は（Ａ）の親子関係が確定した時点の依存関係木を示す図、（Ｃ）は（Ｂ）の時点において依存関係データを満たしていない属性の親子関係を、（Ｂ）の依存関係木に反映させた状態を示す図
【図１９】ポーリング削減効果の例を説明するための依存関係木を示した図
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
以下、図面を参照しながら本発明の実施の形態を説明する。  
[０．用語の定義]  
まず、本明細書で使用する用語の定義を述べる。  
１．センサ  
「センサ」とは、何らかの情報（外部環境、動作状態を含む）を検知、検出又は認識して出力する装置であって、例えば人体検知センサ・温湿度センサ・洗濯乾燥機・エアコン・照明等の部屋の状態を推測するための機器、あるいはそれらの機器を制御する制御装置(例えば、マイコンなど）をいう。後述する監視対象機器は、「センサ」を一又は複数有する装置である。
２．属性  
「属性」とは、監視対象機器の設定値や状態のことをいう。例えば監視対象機器が「エアコン」で、収集される情報が「動作状態」や「設定温度」である場合には、動作状態や設定温度が一つの属性となる。
３．属性値  
「属性値」とは、ある属性の状態を示す状態であって、一の属性は複数の属性値を有している。例えば、前述のエアコンの属性「動作状態」は、２つの属性値「ＯＮ」と「ＯＦＦ」を有している。監視対象機器であるエアコンが属性「動作状態」についてポーリングされた場合には、監視対象機器であるエアコンは情報収集装置に属性値として「ＯＮ」又は「ＯＦＦ」を返す。
４．依存関係  
「依存関係」とは、一の属性の属性値が確定すると、他の属性の属性値が確定する状態にあることを言い、属性Ｐｉの属性値ｖｉが確定すると属性Ｐｊの属性値ｖｊが確定するとき『属性Ｐｉと属性Ｐｊは依存関係にある』というものとする。
５．上位属性／下位属性  
属性Ｐｉと属性Ｐｊは依存関係があり、属性Ｐｉの属性値ｖｉが確定すると、属性Ｐｊの属性値ｖｊが確定するとき、属性Ｐｉは属性Ｐｊの下位属性であり、属性Ｐｊは属性Ｐｉの上位属性であるとする。
６．親属性／子属性  
属性Ｐｉは属性Ｐｊの下位属性であり、属性Ｐｊは属性Ｐｉの上位属性である場合に、属性属性Ｐｉ、属性Ｐｊの間に他属性が存在しない場合において、属性Ｐｉは属性Ｐｊの子属性であるというものとし、また属性Ｐｊは属性Ｐｉの親属性であるというものとする。
【００１４】
[１．構成例]  
次に、本実施の形態にかかる情報収集装置及び情報収集対象となるネットワークシステムの構成例について説明する。  
【００１５】
図１は、本発明の一実施の形態である情報収集装置および、情報収集装置が接続されたネットワークシステムの構成例を示したブロック図である。  
情報収集装置１０は、ネットワーク２０に接続されている。ネットワーク２０にはさらに、監視対象機器３０が1つまたは複数接続されており、情報収集装置１０は、ポーリング方式により、ネットワーク２０を介して監視対象機器３０から属性値を収集する。
【００１６】
（１）情報収集装置  
情報収集装置１０は、例えばコンピュータ、ワークステーションなどの情報処理装置によって実現される装置である。この情報処理装置は、演算処理装置（ＣＰＵ）、主メモリ（ＲＡＭ）、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、入出力装置（Ｉ／Ｏ）、及び必要な場合にはハードディスク装置等の外部記憶装置を具備している装置である。情報収集装置１０は、例えばホームサーバと呼ばれる製品であって、監視対象機器３０の管理、制御をおこなう機能を有し、後述する監視対象機器３０から属性値を収集し、蓄積し、必要に応じて蓄積した属性値を利用して、自動的に監視対象機器３０の管理、制御をおこなうこともできる装置である。
【００１７】
図２に、情報収集装置１０の構成例を示した機能ブロック図を掲げる。なお、以下に述べる情報収集装置１０の構成要素は、機能を示すものであって、情報収集装置１０がこれら構成要素に相当する物理的要素(モジュール、装置など）を有している必要があるものではない。また、各構成要素が「接続されている」とは、情報の受け渡しができる状態にあることをいい、各構成要素が配線やケーブルで物理的に接続されていることに限られる趣旨ではない。
【００１８】
情報収集装置１０は、情報収集部２０１と、依存関係木生成部２０２と、ポーリング基本情報更新部２０３と、収集結果情報記憶部２０４と、依存関係木記憶部２０５と、ポーリング基本情報記憶部２０６とを有している。
【００１９】
本発明の属性値収集手段に相当する情報収集部２０１は依存関係木生成部２０２、収集結果情報記憶部２０４、依存関係木記憶部２０５及びポーリング基本情報記憶部２０６に接続されている。また、情報収集部２０１はネットワーク２０を介して各監視対象機器３０に接続されている。
【００２０】
本発明の依存関係木生成手段に相当する依存関係木生成部２０２は、情報収集部２０１及びポーリング基本情報更新部２０３に接続されているとともに、収集結果情報記憶部２０４、依存関係木記憶部２０５、及びポーリング基本情報記憶部２０６に接続されている。
【００２１】
本発明の更新手段に相当するポーリング基本情報更新部２０３は、依存関係木生成部２０２に接続されているとともに、依存関係木記憶部２０５、及びポーリング基本情報記憶部２０６に接続されている。  
【００２２】
以下、情報収集装置１０の各構成要素について説明する。  
[１．１．情報収集部２０１]  
情報収集部２０１は、監視対象機器３０の状態／計測値、すなわち属性値を収集するために、監視対象機器３０をポーリングする。より具体的には、情報収集部２０１は、属性値取得要求メッセージの送信を行う。ポーリングすべき属性の情報は、ポーリング基本情報記憶部２０６から取得する。
【００２３】
図３に、ポーリング基本情報記憶部２０６の記憶内容の例を示す。ポーリング基本情報記憶部２０６は、情報収集部２０１が属性値収集を行うための情報(ポーリング基本情報と呼ぶ)である、ポーリング属性リスト３００を記憶している。ポーリング属性リスト３００は、ポーリングの対象となる一つの属性ごとに一つのレコード３０１を有している。それぞれのレコード３０１は、４つのフィールド、機器識別ＩＤフィールド３０２、機器種別フィールド３０３、属性フィールド３０４、属性値フィールド３０５とを有している。機器識別ＩＤフィールド３０２にはポーリングの対象となる監視対象機器３０を特定する情報(例えば、機器ＩＤ、ＩＰアドレス、MACアドレス、MACアドレスと監視対象機器種別の2つの情報の組み合わせなど）が格納される。機器種別フィールド３０３には、この監視対象機器の種類、種別を表す情報（例えば、「洗濯機」「エアコン」などの種別名、あるいは機種番号など）が格納される。属性フィールド３０４には、ポーリングとなる属性を特定する情報（例えば、属性名、属性コードなど）が格納される。属性値フィールド３０５には、前記属性フィールド３０４に格納された属性が取りうる全ての値が格納される。
【００２４】
情報収集部２０１は、ポーリング属性リスト３００を読み取り、各レコード３０１から監視対象機器３０及び収集される情報を決定し、そのレコード３０１に基づいて生成した属性値取得要求メッセージをその監視対象機器３０に宛ててネットワーク２０を経由して送信する。監視対象機器３０からポーリング結果として属性値が送信され、情報収集部２０１はその属性値を受信する。情報収集部２０１はポーリング結果である属性値を収集結果情報記憶部２０４に記憶させる。
【００２５】
また、ポーリングに失敗した(但し、依存関係木が生成されていることを条件とする)場合、情報収集部２０１は依存関係木記憶部２０５からポーリングに失敗した属性の親属性を取得し、その親属性をポーリングするようにしてもよい。
【００２６】
[１．２．依存関係木生成部２０２]  
依存関係木生成部２０２は、収集結果情報記憶部２０４の記憶内容と、ポーリング基本情報記憶部２０６の記憶内容に基づいて、ポーリング属性の依存関係木を作成する。生成された依存関係木は、依存関係木情報記憶部２０５に保存される。依存関係木並びにその生成方法については後述する。
【００２７】
[１．３．ポーリング基本情報更新部２０３]  
ポーリング基本情報更新部２０３は、依存関係木記憶部２０５の記憶内容に基づいて、本発明の、収集対象である属性を特定する情報に相当するポーリング基本情報(本実施の形態では、ポーリング属性リスト３００に相当する)を更新する。より具体的には、ポーリング基本情報更新部２０３は、依存関係木に基づいてポーリング必要な属性又はポーリング不要な属性を決定し、その決定結果に基づいてポーリング不要を意味する情報をポーリング属性リスト３００に相当する)に付加する。もちろん、ポーリング不要な属性と決定された属性のレコード３０１をポーリング基本情報から削除するようにしてもかまわない。  
なお、依存関係木に基づいてポーリング不要な属性を決定する方法については、後述する。
【００２８】
[１．４．収集結果情報記憶部２０４]  
本発明の第２の記憶手段に相当する収集結果情報記憶部２０４は、情報収集部２０１がポーリングによって監視対象機器３０から収集した属性値等を記憶する機能を有する。具体例としては、一回のポーリングによって収集される情報ごとに、一つのレコードが生成され、各レコードは機器識別ＩＤ、機器種別、属性、属性値、時刻を格納する。
【００２９】
[１．５．ポーリング基本情報記憶部２０５]  
本発明の第１の記憶手段に相当するポーリング基本情報記憶部２０５は、監視対象機器３０をポーリングするための情報であるポーリング基本情報を記憶する機能を有する。ポーリング基本情報は、前述のポーリング属性リスト３００のような内容であってもよいし、レコード３０１には、機器識別ＩＤ、機器種別、属性、とりうる属性値の組をそれぞれに格納するフィールドを有するデータ構成であってもよい。上記「機器識別ＩＤ」は、ＭＡＣアドレスやIPアドレス等の機器を一意に特定できる識別子、識別情報である。「機器種別」としては、その監視対象機器３０がなんであるかを示す情報であって、機器の一般名称「洗濯乾燥機」であってもよいし、製品番号、製品コード、機器オブジェクト番号などでもかまわない。「属性」は、監視対象機器３０が認識可能な情報あるいは検出可能な情報であって、例えば監視対象機器３０が洗濯機であるならば、「洗濯乾燥遷移状態」が一つの属性となりうる。すべての「属性」は、とりうる属性値の組を有する。例えば、前述の属性「洗濯乾燥遷移状態」であれば、洗い、すすぎ、脱水、一時停止、洗濯完了、洗濯完了／乾燥完了、乾燥完了、運転前待機中、属性値取得不可のそれぞれが属性値となる。ただし、属性値は有限の組み合わせである必要はなく、温度や湿度、電力値が属性であれば、属性値は有限個の組み合わせでなくともよい。
【００３０】
[１．６．依存関係木記憶部２０６]  
本発明の第３の記憶部に相当する依存関係木記憶部２０６は、属性間の依存関係、親子関係を記述した情報である依存関係木を記憶する機能を有する。依存関係木の生成方法等については後述する。
【００３１】
（２）ネットワーク２０  
ネットワーク２０は、情報収集装置１０と監視対象機器３０の間の通信を中継する通信網であればどのようなものであってもよい。家庭内ＬＡＮのような単独の通信網であってもよいし、複数のネットワークをゲートウエイ等で互いに接続したＷＡＮのような通信網であってもよい。
【００３２】
（３）監視対象機器３０  
監視対象機器３０は、情報収集装置１０からの属性値取得要求メッセージに応答できる装置であればどのようなものであってもよい。例えば、いわゆるネットワーク家電などである。また、その機器自身は属性値取得要求メッセージに応答できる機能は有していなくとも、他の装置に属性値を渡し、その他の装置が当該機器に代わって情報収集装置１０に属性値を送信できるのであれば、そのような機器も本発明の監視対象機器３０に該当する。例えば、ネットワーク家電に搭載される各種センサ（温度センサ、水温センサ）などである。
【００３３】
[２．動作]  
次に、上記情報収集装置１０の動作について説明する。  
図４は、情報収集装置１０の基本動作の例を示したシーケンス図である。  
まず、情報収集装置１０は情報収集対象の属性をポーリング基本情報記憶部２０６を読み、取得する（Ｓ１０１）。次に情報収集装置１０はその属性に対応した監視対象機器３０に宛てて属性値取得要求メッセージを送信する（Ｓ１０２）。この属性値取得要求メッセージを受信した監視対象機器３０は、属性値取得要求メッセージに対応する属性値を取得し、その属性値を情報収集装置１０に送信する（Ｓ１０３）。この属性値を受信した情報収集装置１０は、その属性値を収集結果情報記憶部２０４に記憶させる（Ｓ１０４）。
【００３４】
情報収集装置１０は、各属性について上記の処理Ｓ１０１からＳ１０４を実行する。
[２．１．情報収集部２０１の動作]  
つぎに、情報収集装置１０の各部の動作について説明する。図５は、情報収集部１０の動作の例を示したフローチャートである。以下、このフローチャートに従って情報収集部１０の動作を説明する。
【００３５】
まず、情報収集部２０１は、ポーリング基本情報記憶部２０６を読み取ることにより情報収集対象の属性を取得する（Ｓ２０１）。次に情報収集部１０はその属性に対応した監視対象機器３０に宛てた属性値取得要求メッセージを生成し、ネットワーク２０に送信する（Ｓ２０２）。
【００３６】
次に、情報収集部２０１は、前記属性値取得要求メッセージの宛先である監視対象機器３０からの前記メッセージに応答する属性値の送信を待ちうける。情報収集部２０１は属性値を受信したか否かを判定する（Ｓ２０３）。属性値を受信したと判定した場合（Ｓ２０３、Ｙｅｓ）、情報収集部２０１は、その属性値を収集結果情報記憶部２０４に記憶させる（Ｓ２０４）。
【００３７】
一方、受信していないと判定した場合（Ｓ２０３、Ｎｏ）、情報収集部２０１は、依存関係木記憶部２０５を参照してその属性の親属性を取得する（Ｓ２０５）。ここで親属性が存在する(取得できる)場合（Ｓ２０６、Ｙｅｓ）、情報収集部２０１は親属性である属性についてステップＳ２０２を実行する。一方、親属性が存在しない(取得できない)場合（Ｓ２０６、Ｎｏ）、情報収集部２０１は属性値の取得が失敗したことを収集結果情報記憶部２０４に記憶させる。
以上で情報収集部２０１は一つの属性についての属性値の取得処理を終了する。情報収集装置１０は、各属性について上記の処理を実行する。
【００３８】
[２．２．依存関係木生成部２０２の動作]  
次に、依存関係木生成部２０２の動作について説明する。図６は、依存関係木生成部２０２が実行するポーリング対象属性決定処理の例を示すフローチャートである。依存関係木は、監視対象機器の種別毎に生成する。以下、図６を参照しながらポーリング対象属性決定処理を説明する。
【００３９】
まず、依存関係木生成部２０２は属性間の依存関係の判断を実行するか否かを判定する（Ｓ３０１）。より詳しくは、依存関係木生成部２０２は収集結果情報記憶部２０６に依存関係の有無を判断するのに十分なデータが保持されているかどうかを判定する。この判定は、依存関係がないのに依存関係があると誤判断する可能性の許容度を設定して行う。具体的には、以下の判定条件を用いる。  
【００４０】
判定条件１：収集結果情報記憶部２０４に属性Ｐｉ、Ｐｊがとりうる全ての属性値が保存されていること。  
判定条件２：属性Ｐｉの属性値ｖｉ、属性Ｐｊの属性値ｖｉの属性値組合せの推定値が(１／ｅ（「ｅ」は許容度))より大きいこと。
【００４１】
図７に、図６のステップ３０１の処理のより具体的な例を示す。依存関係木生成部２０２は、収集結果情報記憶部２０４の記憶内容に、依存関係の有無の判定対象である２つの属性、属性Ｐｉ及び属性Ｐｊが取りうるすべての属性値が保存されているか否かを判定する（Ｓ４０１）。属性Ｐｉ及び属性Ｐｊが取りうるすべての属性値が保存されていないと判定した場合（Ｓ４０１、Ｎｏ）には、依存関係木生成部２０２は、依存関係の判定を行わないと決定し（Ｓ４０５）、ステップＳ２０１の処理を終了する。
【００４２】
一方、属性Ｐｉ及び属性Ｐｊが取りうるすべての属性値が保存されていると判定した場合（Ｓ４０１、Ｙｅｓ）には、属性Ｐｉの属性値ｖｉと属性Ｐｊの属性値Ｖｉの組み合わせである属性値組み合わせのそれぞれについて、変化の回数の推定値Ｍｉｊを計算する（Ｓ４０２）。なお、属性値ｖｉの取りうる値はｒ個（１≦ｉ≦ｒ；ｉ、ｒは整数）、属性値Ｖｊの取りうる値はｓ個（１≦ｊ≦ｓ；ｊ、ｓは整数）であり、属性Ｐｉの属性値ｖｉと属性Ｐｊの属性値Ｖｉの組み合わせである属性値組み合わせはｒ×ｓ個存在し、それぞれの変化の回数の推定値もＭ１１からＭｒｓまでのｒ×ｓ個存在することになる。
【００４３】
ここで「組み合わせ変化の回数」の計数方法について説明する。図８は、収集結果情報記憶部２０４の記憶内容の一部を示した図である。図８に示す属性値リスト８００は、ある属性Ｐ１の属性値と、別の属性Ｐ２の属性値の収集結果を示したリストである。リスト上部にある記録は古いものであり、下に行くにしたがって新しく収集された記録が並べられている。記録８０１は先の記録「３０−４０」から変化し、「３０−４１」となっている。このとき属性値組み合わせ「３０−４１」について１回の変化が加算される。記録８０１の次の記録は属性値組み合わせ「３０−４１」のままなので変化がカウントされない。
【００４４】
記録８０２は、属性値組み合わせ「３１−４２」となり、直前の記録「３０−４１」から変化しているので、属性値組み合わせ「３１−４２」について１回の変化が加算される。同様に、記録８０３は、属性値組み合わせ「３０−４０」となり、直前の記録「３１−４２」から変化しているので、属性値組み合わせ「３０−４０」について１回の変化が加算される。それ以外の記録については直前の属性値組み合わせと変化がないので、変化の回数のカウント対象としない。
【００４５】
上記変化の回数の推定値の具体的な計算方法の例を以下に述べる。図９は、属性Ｐｉの取りうる属性値Ａ１からＡｒと、属性Ｐｊの取りうる属性値Ｂ１からＢｓの属性値組み合わせの変化の回数ｘ１１〜ｘｒｓを示したテーブルである。このテーブルは各行、列ごとの合計値を含む。例えば、「ｘ・１」は属性値組み合わせのうち属性Ｐｊの属性値がＢ１であるｘ１１からｘｒ１の合計値であり、「ｘ１・」は属性値組み合わせのうち属性Ｐｉの属性値がＡ１であるｘ１１からｘ１ｓの合計値である。また、属性値組み合わせの変化の全回数は以下の通りであるとする
【００４６】
【数１】
2011095830.tif 000003
ここで属性値Ａｉと属性値Ｂｊの属性値組み合わせ変化回数の推定値Ｍｉｊは以下の計算式で求められる。
【００４７】
【数２】
2011095830.tif 000004
図１０に、上記推定値の計算例を示す。図１０（Ａ）は、属性Ｐｉの取りうる全属性値Ａ１、Ａ２と属性Ｐｊの取りうる全ての属性値Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３についての収集された変化の回数のテーブルの例である。図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）のテーブルに基づいて推定値を計算し、格納したテーブルの例の図である。計算の一例を示すと、属性値Ａ１と属性値Ｂ２の推定値Ｍ１２は以下の計算により得られる。
【００４８】
【数３】
2011095830.tif 000005
同様のやり方で全ての属性値の組み合わせについて推定値を得る。
【００４９】
図７に戻り、ステップＳ２０１の処理の説明を続ける。ステップＳ４０２において推定値Ｍｉｊを算出した後、依存関係木生成部２０２は全ての推定値ＭｉｊについてＭｉｊ＞（１／許容度ｅ）が成り立つか否かを判定する。上記条件Ｍｉｊ＞（１／許容度ｅ）が成り立つと判定した場合（Ｓ４０３、Ｙｅｓ）は、依存関係木生成部２０２は依存関係判定開始を決定して（Ｓ４０４）、ステップＳ２０１の処理を終了する。一方、上記条件Ｍｉｊ＞（１／許容度ｅ）が成り立たないと判定した場合（Ｓ４０３、Ｎｏ）は、依存関係木生成部２０２は依存関係判定を行わないと決定して（Ｓ４０５）、ステップＳ２０１の処理を終了する。
【００５０】
ここで、許容度ｅについて説明する。許容度ｅは、依存関係がないのに依存関係があると誤判断する可能性の許容度であり、滅多に発生しない属性組合せの見落としの許容度でもある。許容度eは、０＜ｅ＜１を満たす値であり、工場出荷時に設定されるデフォルト値であってもよいし、システムユーザなどにより設定されるようにしてよい。許容度ｅは、被情報集装置３０の種類毎に異なる値を設定するようにしてもよいし、全ての監視対象機器３０に共通の値でもよい。
【００５１】
ここで、Ｍｉｊ＞１／ｅを書き換えると、xi・＊x・j／ｎ＞１／ｅであり、この式を変形すると、 ｅ＞ｎ／xi・x・jとなる。これは、属性値の変化の回数の総合計数ｎがａ倍のとき変化の回数の集計値xi・、x・jもそれぞれａ倍となることを意味し、総合計数ｎを小さくしたいとき、許容値ｅを大きくすればよいことがわかる。
【００５２】
例をあげると、e=0.05のときＭｉｊ＞２０(=1/0.05)となり、依存関係の判定が行えるためには、全ての推定値が２０を超えれば足りるが、一方ｅ＝0.001とすると、Ｍｉｊ＞1000 (=1/0.001)となり、全ての推定値が１０００を超えることが必要となる。
【００５３】
図６に戻り、依存関係木生成処理の説明を続ける。ステップ３０１に続いて依存関係木生成部２０２は、ポーリング対象となっている属性Ｐ１からＰｎにおいて、全ての属性組み合わせＰｉ、Ｐｊについて依存関係の有無を調べる（Ｓ３０２）。
【００５４】
ここで、ステップＳ３０２の処理の具体例について説明する。図１１は、ステップＳ３０２の具体的な内容である依存関係判定処理の例を示したフローチャートである。図１１を参照しながらこの依存関係判定処理について説明する。依存関係判定処理が開始されると、まず依存関係木生成部２０２は、収集結果情報記録部２０４から依存関係を判定する対象となる２つの属性ＰｉとＰｊのポーリング結果を読み出し、属性Ｐｉの属性値ｖ１〜ｖｘのそれぞれについて、属性Ｐｉの各属性値に対応する属性Ｐｊの属性値の集合を求める（Ｓ５０１）。ここでは、属性Ｐｉの属性値ｖ１に対応する属性Ｐｊの属性値の集合を集合Ｖ１、属性値ｖｘに対応する属性Ｐｊの属性値の集合を集合Ｖｘと呼ぶ。集合Ｖ１からＶｘには少なくとも一つの属性値が含まれる。
【００５５】
次に、依存関係木生成部２０２は前記集合Ｖ１からＶｘについて、任意の２つの集合の組み合わせすべてについて空集合となるか否かを判定する（Ｓ５０２）。任意の２つの集合の組み合わせすべてについて空集合となると判定した場合（Ｓ５０２、Ｙｅｓ）、依存関係木生成部２０２は属性Ｐｉと属性Ｐｊは依存関係にあり、属性Ｐｉは属性Ｐｊの上位属性であり、属性Ｐｊは属性Ｐｉの下位属性である（Ｐｉ＞Ｐｊと表記する）と判定し（Ｓ５０３）、依存関係判定処理を終了する。一方、任意の２つの集合の組み合わせすべてについては空集合とならないと判定した場合（Ｓ５０２、Ｎｏ）、依存関係木生成部２０２は属性Ｐｉと属性Ｐｊは依存関係にないと判定（Ｓ５０４）し、そこで依存関係判定処理を終了する。
【００５６】
図１２から図１４を参照しながら上記依存関係判定処理（Ｓ５０１〜Ｓ５０４）の具体例について説明する。図１２は収集結果情報記憶部２０４の記憶内容の一部を示した図であり、図１３は図１２の記憶内容に基づいてステップＳ５０1の処理を行った結果を示す図、図１４は図１２の記憶内容に基づいてステップＳ５０1の処理を行った別の結果を示す図である。
【００５７】
図１２に示すテーブル１２００は、４つの属性Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４について１回から１２回まで１２回のポーリングを行って得た属性値を格納したものである。ここで、属性Ｐ２、Ｐ３について先のステップＳ５０１を行った結果を図１３に示す。属性Ｐ２については、３つの属性値「４１」、「４２」、「４３」が存在し、それぞれを属性値ｖ１、ｖ２、ｖ３と呼び、属性値ｖ１、ｖ２、ｖ３に対応する属性Ｐ３の属性値の集合をＶ１、Ｖ２、Ｖ３とする。各集合の要素は、集合Ｖ１＝｛２１、２２、２３｝、集合Ｖ２＝｛２４｝、集合Ｖ３＝｛２５｝となる。このときＶ１∩Ｖ２＝φ、Ｖ２∩Ｖ３＝φ、Ｖ３∩Ｖ１＝φとなって全ての集合の組み合わせで空集合が成立するため、属性Ｐ２とＰ３は依存関係にあり、Ｐ２＞Ｐ３という依存関係が成り立つことが判明する。
【００５８】
また、属性Ｐ２、Ｐ４について先のステップＳ５０１を行った結果を図１４に示す。属性Ｐ２については３つの属性値「４１」、「４２」、「４３」が存在し、それぞれを属性値ｖ１、ｖ２、ｖ３と呼び、属性値ｖ１、ｖ２、ｖ３に対応する属性Ｐ４の属性値の集合をＶ１、Ｖ２、Ｖ３とする。各集合の要素は、集合Ｖ１＝｛１、２｝、集合Ｖ２＝｛２、３｝、集合Ｖ３＝｛３、４｝となる。このときＶ１∩Ｖ２≠φ、Ｖ２∩Ｖ３≠φ、Ｖ３∩Ｖ１＝φとなって全ての集合の組み合わせで空集合は成立せず、属性Ｐ２とＰ４は依存関係にないことが判明する。
【００５９】
再び図６に戻り、ポーリング対象属性決定処理の説明を続ける。依存関係木生成部２０２は、ステップＳ３０２の後、属性間に依存関係の有無を判定する（Ｓ３０３）。いずれの属性間にも依存関係がないと判定した場合（Ｓ３０３、Ｎｏ）には、依存関係木生成部２０２はそのまま依存関係木生成処理を終了する。一方、いずれかの属性間に依存関係があると判定した場合（Ｓ３０３、Ｙｅｓ）には、依存関係木生成部２０２は、Ｓ３０２において決定した依存関係に基づいて、依存関係木を生成する（Ｓ３０４）。
【００６０】
図１５は、ステップＳ３０４の具体的な処理例を示したフローチャートである。以下、図１５を参照しながらステップ３０４の具体的処理内容の例について説明する。
まず、依存関係木生成部２０２は、どの属性とも依存関係がない属性Ｐｉｎｄを抜き出し、Ｐｉｎｄは以降の計算対象外とする（Ｓ６０１）。次に、依存関係木生成部２０２はカウンタ用変数iをクリアし、下位属性をもたない属性（葉属性）Ｐｌｅａｆ（０）を抜き出す（Ｓ６０２）。次に、依存関係木生成部２０２は、葉属性Ｐｌｅａｆ(i)を下位属性とする依存関係を削除する（Ｓ６０３）。次に、依存関係木生成部２０２は、カウンタ変数ｉをインクリメントするとともに、下位属性をもたない属性（葉属性）Ｐｌｅａｆ（i）を抜き出す（Ｓ６０４）。次に依存関係木生成部２０２は、i＞1のとき、前ステップＳ３０２で得た依存関係をもとにＰｌｅａｆ（ｉ−１）とＰｌｅａｆ（ｉ）の親子関係を確定する（Ｓ６０５）。次に依存関係木生成部２０２は、Ｐｌｅａｆ（ｉ）において前ステップで得た依存関係をすべて満たしているか否かを判定する（Ｓ６０６）。この判定において前ステップで得た依存関係をすべて満たしていると判定した場合（Ｓ６０６、Ｙｅｓ）、依存関係木生成部２０２は、後述するステップＳ６０７に進む。一方、前ステップで得た依存関係をすべて満たしていないと判定した場合（Ｓ６０６、Ｎｏ）、依存関係木生成部２０２は満たしていない依存関係を親子関係として記録し（Ｓ６０８）、後述するステップＳ６０７に進む。
【００６１】
ステップＳ６０７に進んだ依存関係木生成部２０２は全ての属性について親子関係が確定したか否かを判定する（Ｓ６０７）。全ての属性について親子関係が確定したと判定した場合（Ｓ６０７、Ｙｅｓ）、依存関係木生成部２０２は処理を終了する。このとき生成された依存関係木のデータは依存関係木記憶部２０５に記憶される。一方、全ての属性について親子関係が確定していないと判定した場合（Ｓ６０７、Ｎｏ）、依存関係木生成部２０２は、ステップＳ６０３に戻り、処理を継続する。
【００６２】
上記ステップＳ６０１からＳ６０８までの処理の具体例を以下に説明する。まず、ステップＳ３０２(図６参照)において生成された依存関係に対して、ステップＳ６０１が実行された後、依存関係が図１６（Ａ）のごとく得られたものとする。ここで処理対象となる属性はＰ１からＰ７までの７つである。
【００６３】
依存関係木生成部２０２は、図１６（Ａ）に示す属性Ｐ１からＰ７のうち、下位属性を持たない属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７を葉属性として確定する（Ｓ６０２）。属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７が葉属性として確定した依存関係木を図１７(Ａ)に示す。
【００６４】
次に、依存関係木生成部２０２は、図１６（Ａ）に示す依存関係から葉属性として確定した属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７を下位属性とする依存関係を削除する（Ｓ６０３）。
削除対象となった依存関係は以下のとおりである。  
【００６５】
Ｐ３＞Ｐ６    Ｐ４＞Ｐ７ 
Ｐ２＞Ｐ５ 
Ｐ１＞Ｐ６   Ｐ２＞Ｐ７ 
Ｐ１＞Ｐ７ 
上記依存関係の削除が行われた後の依存関係データを図１６（Ｂ）に示す。図１６（Ｂ）では、削除された依存関係には取り消し線が付されている。
【００６６】
次に、依存関係木生成部２０２は、上述のステップＳ６０３で下位属性を持たなくなった属性Ｐ３、Ｐ４を抜き出す（Ｓ６０４）。この属性Ｐ３、Ｐ４はステップＳ６０２で確定した葉属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７の親属性の候補となる。属性Ｐ３、Ｐ４が属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７の親属性の候補となった状態の依存関係木を図１７（Ｂ）に示す。
【００６７】
次に、依存関係木生成部２０２はステップＳ６０２で葉属性として確定した属性Ｐ５、Ｐ６、Ｐ７とステップＳ６０４で抜き出した属性Ｐ３、Ｐ４の親子関係を前述の依存関係（図１６（Ａ）参照）をもとに確定する。この例では、属性Ｐ３、Ｐ４はそれぞれ葉属性Ｐ６、Ｐ７の親属性と確定する。図１７（Ｃ）は、図１７（Ｂ）の依存関係木に属性Ｐ３、Ｐ４の親子関係を反映させた状態を示す。
【００６８】
次に、依存関係木生成部２０２は親属性Ｐ３、Ｐ４がＰ３、Ｐ４自身の依存関係（図１６（Ａ）参照）を全て満たしているかチェックする（Ｓ６０６）。この例では、Ｐ３、Ｐ４がＰ３、Ｐ４自身の依存関係を満たしているものとして説明を続ける。
【００６９】
次に、依存関係木生成部２０２は全ての属性の親子関係が確定したか否かを判定する（Ｓ６０８）。この例の場合では属性Ｐ１、Ｐ２について確定していないのでステップＳ６０３に戻り処理が続行される。
【００７０】
ステップＳ６０３に戻ると、依存関係木生成部２０２は属性Ｐ３、Ｐ４を下位属性とする依存関係を削除する(ステップＳ６０３）。図１６（Ｃ）は、属性Ｐ３、Ｐ４を下位属性とする依存関係が削除された後の状態を示す図である。
【００７１】
次に、依存関係木生成部２０２は直前のＳ６０３で下位属性を持たなくなった属性Ｐ１、Ｐ２を前回のステップＳ６０４で抜き出された属性Ｐ３、Ｐ４の親属性の候補として確定する（Ｓ６０４）。属性Ｐ１、Ｐ２が属性Ｐ３、Ｐ４の親属性の候補として確定した状態の依存関係木を図１８（Ａ）に示す。
【００７２】
次に、依存関係木生成部２０２は前回ステップＳ６０４で抜き出した属性Ｐ３、Ｐ４と今回のステップＳ６０４で抜き出した属性Ｐ１、Ｐ２の親子関係を、依存関係有無(図１６（Ｃ）のうち実線枠で囲われた部分１６０１)をもとに確定する（Ｓ６０５）。前回ステップＳ６０４で抜き出した属性Ｐ３、Ｐ４と今回のステップＳ６０４で抜き出した属性Ｐ１、Ｐ２の親子関係が確定した状態を図１８（Ｂ）に示す。
【００７３】
次に依存関係木生成部２０２は、ステップＳ６０５により親子関係が確定した状態において、属性Ｐ１、Ｐ２が依存関係(図１６（Ａ）参照)を全て満たしているかチェックする（Ｓ６０６）。たとえば、依存関係Ｐ２＞Ｐ７は直接の親子関係にはないが、間接的に親子関係(孫関係)にあり、依存関係Ｐ２>Ｐ７を満たしている。
【００７４】
この例では、属性Ｐ２はＰ２＞Ｐ５という依存関係が依存関係リスト（図１６（Ａ））に記述されているが、図１８（Ｂ）に示す依存関係木には反映されていないので、依存関係木生成部２０２は、ステップＳ６０８に進み、依存関係データ(図１６（Ａ）参照)を満たしていない属性Ｐ２、Ｐ５の親子関係を依存関係木に反映させる（Ｓ６０８）。図１８（Ｃ）は、図１８（Ｂ）の依存関係木に属性Ｐ２、Ｐ５の親子関係を反映させた状態の依存関係木を示す。
【００７５】
次に依存関係木生成部２０２は、全ての属性について親子関係が確定したか否かを判定する（Ｓ６０７）。この例では属性Ｐ１からＰ７の全てについて親子関係が確定したので、依存関係木生成部２０２は依存関係木生成処理を終了する。最終的に生成された依存関係木(図１８（Ｃ）参照)は、依存関係木記憶部２０５に最新の依存関係木として記憶(上書き)される。
【００７６】
[２．３．ポーリング基本情報更新部２０３の動作例]  
再度図６に戻り、ポーリング対象属性決定処理の説明を続ける。ステップＳ３０４で依存関係木が生成され、依存関係木記憶部２０５に記憶された後、ポーリング基本情報更新部２０３は依存関係木記憶部２０５に記憶されている依存関係木を参照し、この依存関係木中の葉属性と他の属性と依存関係をもたない独立した属性（以下、独立属性という）とをポーリング対象とするように、ポーリング基本情報記憶部２０６の記憶内容を更新する。具体的には、例えばポーリング対象とする属性をリスト化したデータであるポーリング属性リストにおいて、ポーリング対象外となった属性(葉属性以外の属性であって独立属性でないもの)にポーリング不要を意味する情報を付加する、あるいはポーリング属性リストからポーリング対象外となった属性のレコードを削除するなどする。
【００７７】
その結果、この更新以降は情報収集部２０１はポーリング対象として残っている属性(葉属性及び独立属性)に対してのみポーリングを行い情報収集を行う。
【００７８】
[３．動作のまとめ]  
最後に、情報収集装置１０の各構成要素の間で行われる情報、データの受け渡しについてまとめて述べる。  
【００７９】
（１）情報収集部２０１は、ポーリング基本情報記憶部２０６からポーリング対象となる属性の情報（例えば、ポーリング属性リスト）を取得する。  
（２）情報収集部２０１は、この情報に基づいてポーリング対象である属性について属性値取得要求メッセージを対象となる監視対象機器３０に送信し、この監視対象機器３０から返された属性値を受信する。  
（３）情報収集部２０１は受信した属性値(より詳しくは属性と属性値の組み合わせ）を収集結果情報記憶部２０４に記憶させる。  
（４）依存関係木生成部２０２は、収集結果情報記憶部２０４から属性値を、ポーリング基本情報記憶部２０６から属性の取りうる属性値を取得する。  
（５）依存関係木生成部２０２は、取得した属性値並びに属性の取りうる属性値に基づいて、依存関係木のデータを生成する。  
（６）依存関係木生成部２０２は、生成した依存関係木のデータを依存関係木記憶部２０５に記憶させる。  
（７）ポーリング基本情報更新部２０３は、依存関係木のデータに基づいて、ポーリング対象とする属性を決定し、これに基づいてポーリング対象の属性を記述した情報(例えば、ポーリング属性リスト）を更新し、更新したポーリング対象の属性を記述した情報をポーリン基本情報記憶部２０６に記憶させる。
【００８０】
[４．ポーリング対象削減の効果]  
本発明によれば、以下の削減効果が期待できる。
【００８１】
【数４】
2011095830.tif 000006
なお、上記式においてＰＮｎは全属性の数、ＰＮｌｅａｆ０は葉属性の数を示す。図１９はポーリング削減効果の例を説明するための依存関係木を示した図である。この依存関係木において全属性はＰ１からＰ７までの７つであり、このうち葉属性はＰ５、Ｐ６、Ｐ７の３つである。よってこの例の場合のポーリング削減効果は、上記式に従って計算すると(１−３)／７×１００＝５７（％）となり、ポーリング実行回数を５７％削減できることが分かる。この実行回収削減に応じたデータ保存量の削減、システム負荷の軽減、ネットワーク負荷の軽減、及び監視対象機器への負担の軽減が期待できる。
【００８２】
[５．利点]  
本発明の利点は以下の通りである。  
１．ポーリング対象の複数の属性間の依存関係(詳細仕様)が不明で、過剰にポーリング対象の属性を登録した場合であっても、自動的に依存関係木を生成し、ポーリングすべき最適な属性を検出(ポーリング不要な属性をポーリング対象外とする)し、ポーリング量を抑制できる。
２．依存関係木を生成する過程で依存関係のある属性間の属性値の対応関係を検出することで、ポーリング対象外となった属性の属性値を推測できる。
３．ポーリング対象の属性(葉属性)のポーリングに失敗したとき、ポーリング対象の属性の親属性をポーリングする。ポーリングに失敗しても、その親属性をポーリングすることで、情報の欠損を(完全ではないが)補うことができる。
【符号の説明】
【００８３】
１０…情報収集装置；  ２０…ネットワーク；  ３０…監視対象機器；  ２０１…情報収集部；  ２０２…依存関係木生成部；  ２０３…ポーリング基本情報更新部；  ２０４…収集結果情報記憶部；  ２０５…依存関係木記憶部；  ２０６…ポーリング基本情報記憶部
【図１】
2011095830.tif 000007
【図２】
2011095830.tif 000008
【図３】
2011095830.tif 000009
【図４】
2011095830.tif 000010
【図５】
2011095830.tif 000011
【図６】
2011095830.tif 000012
【図７】
2011095830.tif 000013
【図８】
2011095830.tif 000014
【図９】
2011095830.tif 000015
【図１０】
2011095830.tif 000016
【図１１】
2011095830.tif 000017
【図１２】
2011095830.tif 000018
【図１３】
2011095830.tif 000019
【図１４】
2011095830.tif 000020
【図１５】
2011095830.tif 000021
【図１６】
2011095830.tif 000022
【図１７】
2011095830.tif 000023
【図１８】
2011095830.tif 000024
【図１９】
2011095830.tif 000025