(57)【要約】  従来の技術は、においをリアルタイムで分析して視覚的に表示できず、多くの香りに対して体系化したコードを提示することができない。データベースは、香りの構成化学成分の定量的な分析値を、前記構成化学成分の量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分した香りデータを保存する。香り分析部は、所定物質の香りを分析して得た化学成分の量を、データベースで類似度の高い香りデータに基づいて定量化する。符号化部は、香り分析部で定量化された化学成分の量に基づいて、物質の香りを構成する化学成分を中心香の成分と周辺香の成分とに区分し、グレースケール値に変換する。これにより、嗅覚情報を視覚的に表示でき、通信網を介して伝送することが可能である。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
香りの構成化学成分の定量的な分析値を前記構成化学成分の量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分した香りデータを保存するデータベースと、
所定物質の香りを分析して得た化学成分の量を前記データベースで類似度の高い香りデータに基づいて定量化する香り分析部と、
前記香り分析部で定量化された化学成分の量に基づいて、前記物質の香りを構成する化学成分を中心香の成分と周辺香の成分とに区分し、前記中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分をグレースケール値に変換する符号化部と、を備えることを特徴とする嗅覚情報符号化装置。
【請求項２】
前記データベースは、
化学成分に対する第１コード値を保存する化学成分コードデータベースと、
香りに対する第２コード値を保存する香りコードデータベースと、
前記第１コード値及び前記第２コード値を利用して、前記香りの構成化学成分の定量的な分析値を中心香の成分と周辺香の成分とに区分して保存する香り−化学成分データベースと、を含むことを特徴とする請求項１に記載の嗅覚情報符号化装置。
【請求項３】
前記香り分析部は、
所定物質の香りを構成する化学成分の量を分析する成分分析部と、
前記データベースで前記分析された化学成分の成分比率と最も類似した香りデータを検索し、前記検索された香りデータに基づいて、前記成分分析部で分析された化学成分の量を定量的な値でもって補正する補正部と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の嗅覚情報符号化装置。
【請求項４】
前記香り分析部は、
フィルタリングアルゴリズムを利用して前記類似度を測定することを特徴とする請求項１に記載の嗅覚情報符号化装置。
【請求項５】
前記符号化部は、
前記香り分析部で定量化された化学成分のうち、最大量の化学成分を中心香の成分として選択し、その他の化学成分を周辺香の成分として選択する中心香分析部と、
前記中心香の成分及び周辺香の成分の量をグレースケールに変換して表示する視覚化部と、を備えることを特徴とする請求項１に記載の嗅覚情報符号化装置。
【請求項６】
前記グレースケール値をネットワーク伝送のためのパケットに生成するパケット生成部と、をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の嗅覚情報符号化装置。
【請求項７】
所定物質の香りを構成する化学成分の量を分析する段階と、
前記分析した化学成分の量を所定香りに対する定量的な分析値を含むデータベースを利用して定量化する段階と、
前記定量化された化学成分を量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分する段階と、
前記中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分の量をグレースケール値に変換する段階と、を含むことを特徴とする嗅覚情報符号化方法。
【請求項８】
前記定量化段階は、
前記分析した化学成分と最も類似度の高い香りデータを前記データベースからフィルタリングアルゴリズムを利用して抽出する段階と、
前記抽出した香りデータの値で前記化学成分の量を調整する段階と、を含むことを特徴とする請求項７に記載の嗅覚情報符号化方法。
【請求項９】
前記グレースケール値を視覚的に表示する段階をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の嗅覚情報符号化方法。
【請求項１０】
前記グレースケール値をネットワーク伝送のためのパケットに生成する段階をさらに含むことを特徴とする請求項７に記載の嗅覚情報符号化方法。
【請求項１１】
所定の香りドメインのコーパスから形態素分析過程により名詞を抽出する名詞抽出部と、
前記抽出された名詞のうち、所定におい物質名詞データベースに登録された名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成するリスト生成部と、
前記臨時におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞に前記香りドメインの香りコードを付与する香りコード生成部と、を備えることを特徴とする香りコード生成装置。
【請求項１２】
前記香りドメインで、香りコードが付与された香りを構成する化学成分の定量的な分析値を、前記化学成分のコード値と関連付けて保存する香り−化学成分データベースをさらに含むことを特徴とする請求項１１に記載の香りコード生成装置。
【請求項１３】
所定の香りドメインのコーパスから形態素分析過程により名詞を抽出する段階と、
前記抽出された名詞のうち、所定におい物質名詞データベースに登録された名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成する段階と、
前記臨時におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞に前記香りドメインの香りコードを付与する段階と、を含むことを特徴とする香りコード生成方法。
【請求項１４】
前記香りドメインで、香りコードが付与された香りを構成する化学成分の定量的な分析値を、前記化学成分のコード値と関連付けて保存する段階をさらに含むことを特徴とする請求項１３に記載の香りコード生成方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、嗅覚情報符号化装置及びその方法と香りコード生成装置及びその方法に係り、さらに詳細には、リアルタイムで香り分析結果を視覚的に符号化し、通信網を介して伝送できるようにする嗅覚情報符号化装置及びその方法と、嗅覚情報符号化のために体系的な香りコードを生成する装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
嗅覚情報符号化に関する従来技術として、日本特許第３３３１３７１号公報がある。これは、におい伝送システムに関し、対象のにおいを感知するために単数または複数のセンサー群を設置し、そのセンサー群が測定した結果をデジタル信号に変化させて遠隔地ににおいを伝送する構成を含む。
【０００３】
嗅覚情報符号化に関する他の従来技術として、日本特許第３１０９７８３号公報がある。これは、においの記録再生装置に関し、記録において嗅覚の特性を利用した符号化方法によってにおいを記録し、においの強度を自由に調節して不快なにおい成分を出力しないようにする構成を含む。
【０００４】
前記の先行技術は、送受信装置間でデジタル信号を利用してにおいを伝える、又はにおいを記録再生する方法に関し、においをリアルタイムで分析して視覚的に表示できず、多くの香りに対して体系化したコードを提示することができない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする技術的課題は、嗅覚情報をカラー情報に符号化して視覚的に表示し、通信網を介して遠距離に伝送できるようにする嗅覚情報符号化装置及びその方法を提供するところにある。
【０００６】
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、嗅覚情報符号化のために所定のドメインのコーパスを通じて体系的な香りコードを生成する装置及びその方法を提供するところにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
香りの構成化学成分の定量的な分析値を前記構成化学成分の量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分した香りデータを保存するデータベースを備える。香り分析部は、所定物質の香りを分析して得た化学成分の量をデータベースで類似度の高い香りデータに基づいて定量化する。符号化部は、香り分析部で定量化された化学成分の量に基づいて、物質の香りを構成する化学成分を中心香の成分と周辺香の成分とに区分し、グレースケール値に変換する。これにより、嗅覚情報を視覚的に表示でき、通信網を介して伝送することが可能である。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、人間が感じる嗅覚情報を視覚的に表示可能であり、嗅覚情報を情報通信を介して遠距離地域のユーザに伝送可能である。特に、インターネットを介して果物や食料品のような香りを有する物品を購入するとき、味を評価する香り情報を視覚的に表示するので、さらに多くの情報で物品を購入することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
前記の技術的課題を達成するための、本発明による嗅覚情報符号化装置の一実施例は、香りの構成化学成分の定量的な分析値を前記構成化学成分の量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分した香りデータを保存するデータベースと、所定物質の香りを分析して得た化学成分の量を前記データベースで類似度の高い香りデータに基づいて定量化する香り分析部と、前記香り分析部で定量化された化学成分の量に基づいて、前記物質の香りを構成する化学成分を中心香の成分と周辺香の成分とに区分し、前記中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分をグレースケール値に変換する符号化部とを備える。
【００１０】
前記の技術的課題を達成するための、本発明による嗅覚情報符号化方法の一実施例は、所定物質の香りを構成する化学成分の量を分析する段階と、前記分析した化学成分の量を所定香りに対する定量的な分析値を含むデータベースを利用して定量化する段階と、前記定量化された化学成分を量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分する段階と、前記中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分の量をグレースケール値に変換する段階とを含む。
【００１１】
前記の技術的課題を達成するための、本発明による香りコード生成装置の一実施例は、所定の香りドメインのコーパスから形態素分析過程により名詞を抽出する名詞抽出部と、前記抽出された名詞のうち、所定におい物質名詞データベースに登録された名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成するリスト生成部と、前記臨時におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞に前記香りドメインの香りコードを付与する香りコード生成部とを備える。
【００１２】
前記の技術的課題を達成するための、本発明による香りコード生成方法の一実施例は、所定の香りドメインのコーパスから形態素分析過程により名詞を抽出する段階と、前記抽出された名詞のうち、所定におい物質名詞データベースに登録された名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成する段階と、前記臨時におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞に前記香りドメインの香りコードを付与する段階とを含む。
【実施例】
【００１３】
図１は、本発明による嗅覚情報符号化装置の一実施例の構成を示す図である。
【００１４】
図１を参照するに、嗅覚情報符号化装置は、データベース部１００、香り分析部１１０、及び符号化部１２０から構成される。データベース部１００は、香り−化学成分データベース１０２、化学成分コードデータベース１０４、及び香りコードデータベース１０６を備え、香り分析部１１０は、成分分析部１１２及び補正部１１４を備え、符号化部１２０は、中心香分析部１２２、視覚化部１２４、及びパケット生成部１２６を備える。
【００１５】
香り物質内で香り成分含有量は極微量であり、緑茶の場合には０．０５％、紅茶の場合には０．０２５％、生葉の場合には０．０２％程度である。したがって、本発明のようにリアルタイムで香りを分析するとき、全体香り物質内の全体構成成分を正確に分析することは非常に困難である。
【００１６】
したがって、本発明では、このような難点を克服するために、オフラインで香り物質を大量に収集し、収集した香り物質を従来の香り−化学成分分析器で分析して得た化学成分の定量的な値に基づいて、香り−化学成分データベースを生成する。表１は、香り−化学成分データベース１０２に保存される香りデータの要素である。
【表１】
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【００１７】
香り−化学成分データベース１０２は、所定香りを分析して得た化学成分の定量的な値からなる香りデータを化学成分の量に基づいて、中心香の成分と周辺香の成分とに区分して保存する。香り−化学成分データベース１０２は、香りを構成する化学成分のうち、最大量を含む化学成分を中心香の成分として選択し、その他の化学成分を周辺香として選択して、量によって順次に並べて保存する。
【００１８】
香り−化学成分データベース１０２は、客観的で、一般的なコード体系を適用する。このために、データベース部１００は、香り−化学成分データベース１０２の他に香りに対するコードを含む香りコードデータベース１０６と、化学成分に対するコードを含む化学成分コードデータベース１０４とを含む。
【００１９】
化学成分コードデータベース１０４は、各種の化学成分に付与された体系的なコードを保存する。香りコードデータベース１０６は、所定のドメインに含まれる香りに対してコードを体系的に付与して保存する。そして、香り−化学成分データベース１０２は、所定のドメインの香りに対する構成化学成分を香りコードデータベース１０６で定義された香りコードと、化学成分コードデータベース１０４で定義された化学成分コードとを利用して保存する。これにより、所定香りの構成化学成分を体系的で、一貫したコードで表現することが可能である。香りコードデータベース１０６生成については、図４ないし図６を参照して詳細に説明する。
【００２０】
香り分析部１１０は、所定物質の香りを分析して得た結果をデータベース部１００を利用して定量化する。一般物質は、非常に微量の香り成分を含んでいるので、予め香り別に定量化された値を保存しているデータベース部１００を利用して、実際測定した香りの分析結果を補正する。
【００２１】
具体的に、成分分析部１１２は、所定物質の香りを構成する化学成分を分析してそれぞれの化学成分の含有量を把握する。そして、補正部１１４は、成分分析部１１２によって分析された化学成分とデータベース部１００の香りデータとの類似度を測定して、分析された化学成分と最も類似度の高い香りデータを検索する。そして、補正部１１４は、検索された香りデータの定量化された値でもって、分析された化学成分の値を補正する。
【００２２】
分析された化学成分とデータベースの香りデータとの類似度の比較は、多様な類似度測定アルゴリズムを利用でき、ここでは、一例としてフィルタリングアルゴリズムについて説明する。
【００２３】
まず、分析された化学成分の種類と一定パーセント以上一致する香りデータを、香り−化学成分データベース１０２から抽出する１次フィルタリングを行う。そして、抽出された香りデータのうち、中心香の成分量を比較して一定誤差範囲内にある香りデータを抽出する２次フィルタリングを行う。最後に、２次フィルタリングされた香りデータのうち、周辺香の成分の類似度を比較して最も類似度の香りデータを選択する。
【００２４】
すなわち、補正部１１４は、分析された化学成分の含有量と類似度とが一定臨界値以上の香りデータを香り−化学成分データベースから抽出し、抽出した香りデータ値で分析された化学成分の量を変更する。
【００２５】
しかし、分析された化学成分との類似度が一定臨界値以上である香りデータが、香り−化学成分データベース１０２に存在しなければ、補正部１１４は、分析された化学成分を新たな香りと認識し、香り−化学成分データベース１０２に別途に表示して保存するか、または別途のデータベース（図示せず）に保存する。すなわち、香り分析部１１０によってリアルタイムで分析された化学成分は、少し不正確な情報であるので、香り−化学成分データベース１０２に定量化されて保存された香りデータのようには使われず、単に香り−化学成分データベース１０２を補助する役割として使われる。
【００２６】
符号化部１２０は、香り分析部１１０によって測定されて定量化された香りの構成化学成分を中心香の成分と周辺香の成分とに分離し、中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分の量をグレースケールに変換する。グレースケールとは、白と黒及びその中間の灰色で表現される色の濃さ程度を視覚的に輝度の段階に対応させたものである。
【００２７】
具体的に、中心香分析部１２２は、分析された化学成分のうち、最大量の化学成分を中心香の成分として選択し、その他の化学成分を周辺香の成分として選択する。ここで、中心香の成分とは、香りを有する物質の現在状態を示す化学成分であり、若葉の緑の香りの中心成分である青葉アルコール、エステル類やバラの香りのゲラニオール、苦く渋いにおいのインドール、その他にエノール系、スズランの軽くて爽やかな香りのリナトールのような化合物をいい、周辺香の成分とは、中心香の成分以外の化学成分をいう。
【００２８】
視覚化部１２４は、中心香分析部１２２で選択された中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分の個別量をグレースケールのようなカラー情報に変換して表示する。このような視覚化された嗅覚情報に基づいて、食品の腐敗、果物の成熟などの情報を把握できる。特に、インターネットのような空間で香り発生器がなくても、現在インターネット上で照会した食料品の香り状態をカラー情報を通じて把握できる。
【００２９】
パケット生成部１２６は、香りの中心香の成分及び周辺香の成分の値をネットワークを介して伝送可能なパケットに生成する。
【００３０】
図２は、本発明による嗅覚情報伝送のためのパケットの構造を示す図である。
【００３１】
図２を参照するに、パケット２００は、ＳｍＣｏｄｅ ２１０、ＣｅｎｔＳｍＣｏｄｅ ２１０、ＣｅｎｔＧｒａｙ ２３０、ＯｔｈｅｒＳｍＮｕｍ ２４０、ＭｉｎＯｔｈｅｒＳｍＮｕｍ ２５０、ＯｔｈｅｒＳｍＣｏｄｅ ２６０、及びＯｔｈｅｒＧｒａｙ ２７０フィールドを含む。各フィールドの意味は、表２を参照して説明する。
【表２】
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【００３２】
ここで、ＳｍＣｏｄｅフィールド２１０は、香りコード値を記録するフィールドであって、香りコードは、コードの符号化及び伝送のために客観的で一般的なコード体系で付与されなければならない。ドメインによる香りコードリストを構成する方法については、図４ないし図６を参照して詳細に説明する。
【００３３】
ＣｅｎｔＳｍＣｏｄｅ ２２０およびＯｔｈｅｒＳｍＣｏｄｅ ２６０フィールドは、化学成分に対するコード値を記録するフィールドであって、ＣｅｎｔＳｍＣｏｄｅ ２２０とＯｔｈｅｒＳｍＣｏｄｅ ２６０とは、化学成分データベース１０４を利用してコード化される。ＯｔｈｅｒＳｍＮｕｍフィールド２４０は、香りを分析して得た化学成分のうち、一定臨界値以上の量を有する周辺香の数を記録するフィールドであって、パケットで周辺香の情報を伝送するために必要なスロットの数２６０を割り当てるときに使われる。ＭｉｎＯｔｈｅｒＳｍＮｕｍフィールド２５０は、化学成分の分析時に使用した最少化学成分量を記録するフィールドである。そして、ＣｅｎｔＧｒａｙ ２３０およびＯｔｈｅｒＧｒａｙフィールド２７０は、中心香りおよび周辺香の化学成分の定量的な量をグレースケールに変化させた値を保存するフィールドである。
【００３４】
図３は、本発明による嗅覚情報符号化方法の一実施例の流れを示すフローチャートである。
【００３５】
図１及び図３を参照するに、香り分析部１１０は、所定香り物質を分析して香りを構成する化学成分の含有量を測定する（Ｓ３００）。香り−化学成分データベース１０２には、分析装置を通じて予め香りを分析して定量化された香りデータが保存されている。ここで、香りデータは、中心香の成分と周辺香の成分とに分離されて保存されている。
【００３６】
香り分析部１１０は、香りの化学成分をリアルタイムで分析した後、分析した化学成分との類似度が一定臨界値以上である香りデータを香り−化学成分データベース１０２で検索し（Ｓ３０５、Ｓ３１０）、検索された香りデータ値でもって分析された化学成分の量を補正する（Ｓ３１５）。これにより、物質内の香り成分の含有量が少なくて少し不正確な分析結果を補正することができる。
【００３７】
もし、分析された化学成分と比較して、類似度が一定臨界値以上である香りデータが香り−化学成分データベース１０２に存在しなければ（Ｓ３１０）、分析された化学成分を新たな香りとし、香り−化学成分データベース１０２または別途のデータベース（図示せず）に保存する（Ｓ３２０）。このとき、リアルタイムで分析された化学成分の分析結果は、正確に定量化された結果ではないので、香り−化学成分データベース１０２を補助する役割として使用することが望ましい。
【００３８】
符号化部１２０は、香り−化学成分データベース１０２に基づいて定量化された値で補正された化学成分値を、中心香の成分と周辺香の成分とに区分する（Ｓ３２５）。中心香の成分及び周辺香の成分は、化学成分の量に基づいて区分される。
【００３９】
符号化部１２０は、中心香の成分及び周辺香の成分の化学成分の量をグレースケールに変換してカラー情報として表現する（Ｓ３３０）。そして、符号化部１２０は、グレースケールに変換された値をパケットに生成して、ネットワークを介して伝送する（Ｓ３３５）
図４は、本発明による嗅覚情報符号化のための香りコード生成装置の一実施例の構成を示す図である。
【００４０】
図４を参照するに、香りコード生成装置は、名詞抽出部４００、リスト生成部４１０、香りコード生成部４２０、コーパス４０５、におい物質データベース４１５、香りコードデータベース４２５、及び香り−化学成分データベース４３５で構成される。
【００４１】
名詞抽出部４００は、所定の香りドメインのコーパス４０５から形態素分析及びタギング過程により名詞を抽出する。コーパス４０５としては、自然語処理分野で使われる大単位のタグ付きコーパスを使用する。
【００４２】
リスト生成部４１０は、名詞抽出部４００で抽出された名詞のうち、他のドメインのにおい物質名詞データベース４１５に登録された名詞及び手動で抽出した名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成する。
【００４３】
そして、香りコード生成部４２０は、臨時におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞を検索し、検索された名詞に対して香りドメインの香りコードを付与して香りコードデータベース１０６を生成する。
【００４４】
香り−化学成分データベース４３５は、香りの構成化学成分の分析結果を香りコード生成部４２０により生成された香りコードデータベース４２５を利用して記録する。香りに対する体系的なコードが付与されることによって、香りの情報をネットワークを介して遠距離に容易に伝送することが可能である。
【００４５】
図５は、本発明による嗅覚情報符号化のための香りコード生成方法の一実施例のフローチャートである。
【００４６】
図４及び図５を参照するに、名詞抽出部４００は、所定の香りドメインのコーパス４０５を収集した後、収集したコーパス４０５から形態素分析過程により名詞を抽出する（Ｓ５００）。リスト生成部４１０は、抽出された名詞のうち、他のドメインのにおい物質名詞データベース４１５に登録された名詞からなる臨時におい物質名詞リストを生成する（Ｓ５０５）。
【００４７】
香りコード生成部４２０は、におい物質名詞リストで所定の臨界値以上の頻度を有する名詞を検索して（Ｓ５１０、Ｓ５１５）、所定の臨界値以上の頻度を有する名詞を別途のにおい物質名詞データベース（図示せず）に保存する（Ｓ５２０）。臨時におい物質名詞リストの最後まで検索が完了したら（Ｓ５２５）、別途のにおい物質名詞データベース（図示せず）を変換する作業を経て香りコードを生成する（Ｓ５３０）。
【００４８】
図６は、本発明によって生成した香りコードの一例を示す図である。
【００４９】
図４及び図６を参照するに、名詞抽出部４００は、香りドメイン６１０として香水を選択し、香水ドメインのコーパス４０５を収集した後、コーパス４０５から名詞を抽出する。そして、リスト生成部４１０は、他のドメインのにおい物質名詞データベースを利用して、臨時におい物質名詞リストを生成し、生成した臨時におい物質名詞リストから所定の頻度を有する名詞を抽出する。
【００５０】
そして、香りコード生成部４２０は、抽出した名詞６２０、例えばバラ、スズラン、ラベンダーなどに体系的にコード番号６３０  ００００１、００００２、００００３を付与して香りコードデータベース４３５、６００を生成する。
【００５１】
本発明は、コンピュータで読み取り可能な記録媒体にコンピュータが読み取り可能なコードとして具現化可能である。コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、コンピュータシステムによって読み取れるデータが保存されるあらゆる種類の記録装置を含む。コンピュータで読み取り可能な記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置などがあり、また、キャリアウェーブ(例えば、インターネットを介した伝送)の形態に具現化されるものも含む。また、コンピュータで読み取り可能な記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータで読み取り可能なコードが保存され、実行されうる。
【００５２】
以上、本発明についてその望ましい実施形態を中心に説明した。当業者ならば、本発明が本発明の本質的な特性から逸脱しない範囲で変形された形態で具現化できるということを理解できるであろう。したがって、開示された実施形態は、限定的な観点ではなく、説明的な観点で考慮されねばならない。本発明の範囲は、前述した説明ではなく、特許請求の範囲に現れており、それと均等な範囲内にあるあらゆる修正形態は、本発明に含まれていると解釈されねばならない。
【図面の簡単な説明】
【００５３】
【図１】本発明による嗅覚成分符号化装置の一実施例の構成を示す図である。
【図２】本発明による嗅覚情報伝送のためのパケットの構造を示す図である。
【図３】本発明による嗅覚情報符号化方法の一実施例のフローチャートである。
【図４】本発明による嗅覚情報符号化のための香りコード生成装置の一実施例の構成を示す図である。
【図５】本発明による嗅覚情報符号化のための香りコード生成方法の一実施例のフローチャートである。
【図６】本発明によって生成した香りコードの一例を示す図である。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【国際調査報告】
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