(57)【要約】【課題】ユーザが希望する環境目標を達成し、環境負荷を考慮した機器制御を行う。【解決手段】機器制御装置では、制御対象となっている複数の機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標を実現可能な機器の候補が選出される（ステップＳ１）。次いで、ステップＳ１で選出された機器候補毎に、現在環境から環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷が算出されるとともに（ステップＳ２）、環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度が算出される（ステップＳ３）。そして、機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、ステップＳ１で選出された機器候補の中から実際に制御対象とする機器が選択され（ステップＳ４）、その選択された機器に対し、環境目標に到達するような制御が行われる（ステップＳ５）。【選択図】図３
2008131229.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
制御対象となっている複数の機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標を実現可能な機器の候補を選出する選出手段と、
前記選出手段により選出された機器候補毎に、現在の環境から前記環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷を算出する環境負荷算出手段と、
前記選出手段により選出された機器候補毎に、前記環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度を算出する未達成度算出手段と、
前記機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、前記機器候補の中から実際に制御対象とする機器を選択する機器選択手段と、
前記機器選択手段により選択された機器に対し、前記環境目標に到達するように制御する制御手段と、
を備えることを特徴とする機器制御装置。
【請求項２】
前記選出手段は、ユーザの周囲の環境と、当該環境を制御し得る機器が対応付けて設定されたデータを参照することにより、前記環境目標を実現可能な機器の候補を選出することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項３】
前記環境負荷算出手段は、機器別に環境負荷の算出方法が設定されたデータを参照することにより、前記機器候補毎に環境負荷を算出することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項４】
前記未達成度算出手段は、機器別に未達成度の算出方法が設定されたデータを参照することにより、前記機器候補毎に未達成度を算出することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項５】
前記制御手段は、機器別に環境目標に到達するための制御方法が設定されたデータから、前記選択された機器に対する制御方法を抽出し、当該抽出された制御方法によって前記選択された機器を制御することを特徴とする請求項１に記載の機器制御装置。
【請求項６】
前記機器選択手段は、前記算出された未達成度が予め指定された許容値以下の機器候補について、機器選択のための評価値として、前記算出された環境負荷及び未達成度を所定の結合荷重を用いて結合した値を算出し、前記機器候補のうち、前記算出された評価値が最小となる機器候補を実際に制御対象とする機器として選択することを特徴とする請求項１乃至５の何れか一項に記載の機器制御装置。
【請求項７】
前記所定の結合荷重の値は、過去に算出された環境負荷及び未達成度並びに過去の機器選択結果を学習することにより得られることを特徴とする請求項６に記載の機器制御装置。
【請求項８】
制御対象となっている複数の機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標を実現可能な機器の候補を選出し、
前記選出された機器候補毎に、現在の環境から前記環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷を算出し、
前記選出された機器候補毎に、前記環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度を算出し、
前記機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、前記機器候補の中から実際に制御対象とする機器を選択し、
前記選択された機器に対し、前記環境目標に到達するように制御することを特徴とする機器制御方法。
【請求項９】
前記機器候補を選出することは、ユーザの周囲の環境と、当該環境を制御し得る機器が対応付けて設定されたデータを参照することにより、前記環境目標を実現可能な機器の候補を選出することであることを特徴とする請求項８に記載の機器制御方法。
【請求項１０】
前記環境負荷を算出することは、機器別に環境負荷の算出方法が設定されたデータを参照することにより、前記機器候補毎に環境負荷を算出することであることを特徴とする請求項８に記載の機器制御方法。
【請求項１１】
前記未達成度を算出することは、機器別に未達成度の算出方法が設定されたデータを参照することにより、前記機器候補毎に未達成度を算出することであることを特徴とする請求項８に記載の機器制御方法。
【請求項１２】
前記選択された機器を制御することは、機器別に環境目標に到達するための制御方法が設定されたデータから、前記選択された機器に対する制御方法を抽出し、当該抽出された制御方法によって前記選択された機器を制御することであることを特徴とする請求項８に記載の機器制御方法。
【請求項１３】
実際に制御対象とする機器を選択することは、前記算出された未達成度が予め指定された許容値以下の機器候補について、機器選択のための評価値として、前記算出された環境負荷及び未達成度を所定の結合荷重を用いて結合した値を算出し、前記機器候補のうち、前記算出された評価値が最小となる機器候補を実際に制御対象とする機器として選択することであることを特徴とする請求項８乃至１２の何れか一項に記載の機器制御方法。
【請求項１４】
前記所定の結合荷重の値は、過去に算出された環境負荷及び未達成度並びに過去の機器選択結果を学習することにより得られることを特徴とする請求項１３に記載の機器制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、機器を制御する機器制御装置及び機器制御方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、地球温暖化の原因となる温室効果ガスを削減させるため、家庭、企業等における省エネルギー対策が不可欠となっている。家庭用電気機器単体の低消費電力化は、電気機器メーカーの企業努力によって進んでいるが、より省エネルギー効果を高めるためには、個々のユーザレベルでの対策が必要とされている。このとき、ユーザにとって無理な対策は、持続が困難であるため、ユーザにとって快適さを損なわない程度での対策が必要となる。
【０００３】
従来、ユーザが自ら身近な電気機器を操作することによって、ユーザの居る環境が調整されていた。例えば、暑い室内の空気調節を行う場合、ユーザが自ら室内に設置されたＡＣ（Air Conditioner）のスイッチを入れるなどの操作を行っていた。
【０００４】
もし、外が涼しく窓を開けた方が消費電力等の観点から適切であれば、ＡＣを使用するというユーザの意思に逆らって窓を自動的に開けるような機器制御システムを構築することも可能である。しかし、この場合、室内を涼しくするという環境目標に到達することができないか、或いは環境目標に到達したとしても、ユーザの意思に反する制御が行われるため、ユーザがストレスを感じてしまうという問題がある。
【０００５】
ユーザの希望に即した機器制御を行うため、特許文献１では、ユーザが自ら希望する制御モードを入力し、その入力された制御モードに応じて機器への制御方法を切り替える技術が開示されている。例えば、ユーザがリラックスしたい又は眠りたいという希望に対応する制御モードを入力すると、照明器具の照度を下げ、ＡＣの風量を弱くするなどの機器制御が行われる。
【特許文献１】特開２００５−１２８９７６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に開示された技術は、環境負荷（環境に与えるマイナスの影響）を考慮した機器制御を行っていないため、省エネルギー効果を期待することができないという問題があった。
【０００７】
本発明は、ユーザが希望する環境目標を達成し、環境負荷を考慮した機器制御を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明の機器制御装置は、制御対象となっている複数の機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標を実現可能な機器の候補を選出する選出手段と、前記選出手段により選出された機器候補毎に、現在の環境から前記環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷を算出する環境負荷算出手段と、前記選出手段により選出された機器候補毎に、前記環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度を算出する未達成度算出手段と、前記機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、前記機器候補の中から実際に制御対象とする機器を選択する機器選択手段と、前記機器選択手段により選択された機器に対し、前記環境目標に到達するように制御する制御手段と、を備えることを特徴とする。
【０００９】
本発明の機器制御方法は、制御対象となっている複数の機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標を実現可能な機器の候補を選出し、前記選出された機器候補毎に、現在の環境から前記環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷を算出し、前記選出された機器候補毎に、前記環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度を算出し、前記機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、前記機器候補の中から実際に制御対象とする機器を選択し、前記選択された機器に対し、前記環境目標に到達するように制御することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、ユーザが希望する環境目標を達成するとともに、環境負荷の軽減化を図ることが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。
なお、本実施形態では、本発明の機器制御装置が、家庭又はオフィスに設置された電気機器の制御に適用される場合について説明するが、これに限定されるものではなく、車載機器等の他の機器の制御についても適用可能である。
【００１２】
まず、本実施形態における構成について説明する。
図１に、本発明の実施形態に係る機器制御装置１００の構成を示す。機器制御装置１００は、図１に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１、入力部２、表示部３、通信部４、主記憶部５、外部記憶部６により構成され、各部はバス７により相互に接続される。
【００１３】
ＣＰＵ１は、外部記憶部６に記憶された機器制御プログラムを読み出して主記憶部５に展開して実行し、機器制御装置１００の各部の動作を制御する。ＣＰＵ１の制御の下で実行される処理については、後に図３を参照して詳細に説明する。
【００１４】
入力部２は、キーボード、マウス等の入力デバイスを備え、入力デバイスの操作による操作信号をＣＰＵ１に出力する。
【００１５】
表示部３は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）等の表示ディスプレイを備え、ＣＰＵ１から入力される表示制御信号に従って、機器制御プログラムの実行により生じた結果等を含む画面の表示処理を行う。
【００１６】
通信部４は、Ethernet（登録商標）、無線ＬＡＮ（Local Area Network）、Bluetooth（登録商標）等の通信手段により、外部機器との間の通信を制御する。本実施形態において通信部４は、外部機器としてセンサ部１０及び制御対象機器２０に接続されている。
【００１７】
センサ部１０は、屋内の温度（室温）及び屋外の温度（気温）を検知する温度センサ１１、屋内の照度及び屋外の照度を検知する照度センサ１２により構成され、温度センサ１１及び照度センサ１２で検知された現在の環境（現在環境）のデータを機器制御装置１００の通信部４に出力する。
【００１８】
制御対象機器２０は、機器制御装置１００による制御対象の機器として、窓２１、ＡＣ（Air Conditioner）２２、ブラインド２３、照明部２４を備え、機器制御装置１００の通信部４を介して入力された制御信号に従って制御される。本実施形態において、窓２１及びブラインド２３は、モータ（図示略）を駆動させることにより開閉する機構となっている。
【００１９】
なお、センサ部１０及び制御対象機器２０の構成要素は、図１に示したものに限定されるものではない。例えば、センサ部１０に、温度、照度以外に、湿度等の他の環境要素を検知するセンサを付加したり、制御対象機器２０に、扇風機、加湿器、除湿器等を付加したりしてもよい。
【００２０】
主記憶部５は、メモリ等により構成され、外部記憶部６に記憶された機器制御プログラムを展開したり、当該プログラムの実行時に必要なデータ、当該プログラムの実行により生じたデータ等を記憶している。
【００２１】
図２に、主記憶部５に記憶される機器対応表のデータ構成の一例を示す。機器対応表は、図２に示すように、周囲環境、制御対象機器、環境負荷、未達成度、制御方法の各項目のデータを対応付けて記憶している。機器対応表の周囲環境の項目には、室温、照度が設定され、室温に対応する制御対象機器として窓、ＡＣが設定され、照度に対応する制御対象機器としてブラインド、照明部が設定されている。環境負荷の項目には、制御対象機器毎に、ユーザによって指定された環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷のデータが設定されている。未達成度の項目には、制御対象機器毎に、環境目標に対する未達成の度合いを表すデータが設定されている。制御方法の項目には、制御対象機器毎に、環境目標に到達するための制御方法のデータが設定されている。
【００２２】
なお、機器対応表のデータ量が規定値より大きいときは、機器対応表のデータの一部又は全てを外部記憶部６に記憶するようにしてもよい。また、機器対応表の周囲環境、制御対象機器の項目に設定される内容は、図２に示したものに限定されず、センサ部１０又は制御対象機器２０の構成要素に応じて、設定内容を追加又は削除するようにしてもよい。
【００２３】
外部記憶部６は、ハードディスク等により構成され、ＣＰＵ１により実行される機器制御プログラムや、当該プログラムの実行時に使用するデータ等を記憶している。なお、外部記憶部６に、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）等の記録媒体からデータを読み出す読出機能を備えるようにしてもよい。また、外部記憶部６に記憶されるデータの一部を、通信部４を介して外部機器から取得するようにしてもよい。
【００２４】
なお、上述の構成要素の他に、機器制御プログラムの実行により生じた結果等を印刷するためのプリンタを備えるようにしてもよい。また、制御対象の機器に応じて、図１に示す機器制御装置１００の構成を変更してもよい。例えば、車載機器を制御する機器制御装置の場合、通信部４を介さずに環境要素の検知結果を取得し、窓、ＡＣ等の機器を制御するように構成すればよい。
【００２５】
次に、本実施形態における動作について説明する。
図３のフローチャートを参照して、本実施形態の機器制御装置１００のＣＰＵ１の制御の下で実行される全体の処理の流れについて説明する。
【００２６】
入力部２の操作により、機器制御プログラムの実行開始指示が入力されると、機器対応表に設定された制御対象機器の中から、予めユーザによって指定された環境目標に対応する機器が、当該環境目標を実現可能な機器の候補として選出される（ステップＳ１）。
【００２７】
例えば、図４に示すような環境目標のデータがユーザによって指定され、主記憶部５に記憶されているとする。図４の場合、環境目標として室温の目標値が設定されているため、ステップＳ１では、周囲環境が室温に対応する機器である窓とＡＣが選出される。ステップＳ１における選出動作は、例えば、下記のようなＳＱＬ（Structured Query Language）によって記述される。
select 制御対象機器 from 機器対応表  where 周囲環境＝“室温”
この例では、周囲環境が室温である場合の動作を示している。
【００２８】
機器候補が選出されると、機器対応表を参照することによって、その選出された機器候補毎に、現在環境から環境目標に到達するように制御する場合の環境負荷が算出される（ステップＳ２）。
【００２９】
例えば、ステップＳ１で選出された機器候補が窓、ＡＣである場合、図２の機器対応表より、窓、ＡＣに対応する環境負荷は、それぞれ、０、｜室温−目標値｜である。窓は、モータを駆動して開閉するのみであるため、本実施形態では環境負荷を略０としている。図５に、センサ部１０から取得され、主記憶部５に記憶された現在環境のデータの一例を示す。図４に示す環境目標及び図５に示す現在環境の場合、ＡＣの環境負荷は｜室温−目標値｜＝｜28(℃)−25(℃)｜＝3である。
【００３０】
ステップＳ２の動作と並行して、機器対応表を参照することによって、ステップＳ１で選出された機器候補毎に、環境目標に対する未達成の度合いを表す未達成度が算出される（ステップＳ３）。
【００３１】
例えば、ステップＳ１で選出された機器候補が窓、ＡＣである場合、図２の機器対応表より、窓、ＡＣに対応する未達成度は、それぞれ、｜気温−目標値｜、０である。本実施形態では、ＡＣの場合、環境目標が必ず達成されるため、未達成度は０としている。一方、窓の場合、現在の気温と目標値との差の絶対値を未達成度としている。図４に示す環境目標及び図５に示す現在環境の場合、窓の未達成度は｜気温−目標値｜＝｜26(℃)−25(℃)｜＝1である。
【００３２】
なお、上述では、ステップＳ２及びＳ３の動作を並行して行うものとしたが、何れか一方の動作が終了してから他方の動作を開始するようにしてもよい。
【００３３】
ステップＳ２及びＳ３が終了すると、機器候補毎に算出された環境負荷及び未達成度に基づいて、ステップＳ１で選出された機器候補の中から実際に制御対象とする機器が選択される（ステップＳ４）。ステップＳ４では、具体的に、未達成度が予め指定された許容値以下の機器候補について、機器選択のための評価値として、環境負荷及び未達成度を所定の結合荷重を重み係数として線形結合した値が算出され、評価値が最小となる機器候補が、実際に制御対象とする機器として選択される。許容値は、ユーザが許容することができる未達成度の限界値であり、許容値のデータは主記憶部５に記憶されている。
【００３４】
環境負荷をｘi、未達成度をｙiとしたときの評価値の算出式を式（１）に示す。
評価値＝ａiｘi＋ｂiｙi＋ｃi    …（１）
ここで、ａi、ｂi、ｃiは結合荷重である。また、ｉは機器候補を識別するための添え字である。本実施形態では、ｉ＝１を窓、ｉ＝２をＡＣとする。
【００３５】
図６に、機器候補毎の結合荷重を表した結合荷重群の例を示す。図６の結合荷重群では、窓とＡＣの両機器において、環境負荷と未達成度の重みを１対１（ａi＝ｂi＝１）、バイアス０（ｃi＝０）で混合することを示している。この結合荷重は、予めユーザによって指定された値でもよいし、学習によって得られた値であってもよく、結合荷重群のデータは主記憶部５に記憶されている。学習による結合荷重の算出方法は、後に図７〜図１０を参照して詳細に説明する。
【００３６】
例えば、許容値を１とすると、図４及び図５で示した例の場合、窓、ＡＣについて算出された未達成度は、それぞれ、１、０であるため、何れも許容値以下（ｙi≦１）となる。また、図６に示す結合荷重群の場合、式（１）より、窓についての評価値は１、ＡＣについての評価値は３となるため、ステップＳ４では、実際の制御対象とする機器として、評価値が最小の窓が選択される。
【００３７】
なお、式（１）では、結合荷重を重み係数とした環境負荷と未達成度の線形結合によって評価値を算出する場合を示したが、非線形演算（対数演算等）によって算出するようにしてもよい。
【００３８】
ステップＳ４において実際に制御対象とする機器が選択されると、その選択された機器に対応する制御方法が機器対応表から抽出され、その抽出された制御方法に従ってステップＳ４で選択された機器が制御され（ステップＳ５）、機器制御装置１００における全体の処理が終了する。ステップＳ５では、ステップＳ４で選択された機器を制御するための制御信号が通信部４を介して制御対象機器２０の該当する機器に出力される。
【００３９】
図２の機器対応表に示すように、制御対象機器が窓に対応する制御方法の項目には、目標値≦室温かつ気温≦室温である場合の室温と気温の差、室温と目標値との差に基づいて、窓の開け具合を表す設定開度が設定されている。図４及び図５で示した例の場合、窓の設定開度＝{(28−25)/(28−26)｝×100＝150％となる。しかし、実際の設定開度は0〜100％の範囲であるため、100％を超えた値については飽和処理が施され、100%となる。従って、図４及び図５で示した例では、窓の設定開度は100%（即ち、全開）となる。
【００４０】
次に、図７〜図１０を参照して、評価値の算出に使用する結合荷重を学習によって算出する方法について説明する。本実施形態では、線形判別分析によって結合荷重を算出する例を示す。
【００４１】
主記憶部５（又は外部記憶部６）には、過去に機器候補毎に算出された環境負荷のデータを蓄積した環境負荷データ、過去に機器候補毎に算出された未達成度のデータを蓄積した未達成度データ、過去の機器選択結果を蓄積した選択結果データの各データが記憶されている。図７〜図９に、機器候補が窓及びＡＣである場合の環境負荷データ、未達成度データ、選択結果データの一例をそれぞれ示す。図７〜図９では、過去Ｎ回分の蓄積データを示している。
【００４２】
図９の選択結果データでは、図３のステップＳ４で選択された機器への操作が正しかったか否か、即ち、ユーザの選択を表すデータ（ＯＫ、ＮＧ）が設定されている。ユーザの選択は、入力部２の操作によってユーザが入力するようにしてもよいが、自動的に決定するようにしてもよい。例えば、ステップＳ４で選択された機器への操作が実行された後、所定時間内にユーザによってその実行された操作に反するような操作が行われた場合、その機器に対する操作は間違っている（ＮＧ）とし、そうでない場合は正しかった（ＯＫ）とする。実際に実行される操作は一つだけであり、それ以外の操作は全て間違っていることになる。
【００４３】
結合荷重の算出に際し、まず、式（２）に示すように、機器候補の集合を表す機器候補群と、選択結果データに設定されたＯＫ又はＮＧとの直積からなる群を定義する。
群＝{機器候補群}×{ＯＫ、ＮＧ}    …（２）
機器候補群が窓、ＡＣの場合、式（２）で表される群は{窓×ＯＫ、窓×ＮＧ、ＡＣ×ＯＫ、ＡＣ×ＮＧ}となり、４つの要素から構成される。
【００４４】
群の要素を第ｉ群（ｉ＝１、２、…）とすると、第ｉ群の結合荷重は式（３）のように算出される。
【数１】
2008131229.tif 000003
但し、ｊは第ｉ群に対応する選択結果データがＯＫの場合の群である。ここで、ｍi、Ｓは、それぞれ以下のように定義される。
【数２】
2008131229.tif 000004
【００４５】
式（３）に示すように、線形判別分析によって得られる結合荷重のうち、選択結果データがＮＧに対応する結合荷重は使用せず、ＯＫに対応する結合荷重が評価値の算出に使用される。機器候補群が窓、ＡＣの場合、式（３）では、部分群{窓×ＯＫ、ＡＣ×ＯＫ}に対応する結合荷重が算出される。式（３）のように算出された結合荷重の集合（結合荷重群）の例を図１０に示す。図１０では、群{窓×ＯＫ、窓×ＮＧ、ＡＣ×ＯＫ、ＡＣ×ＮＧ}のうち、窓×ＯＫを第１群、ＡＣ×ＯＫを第２群として算出した例を示している。
【００４６】
なお、線形判別分析による結合荷重の算出には、式（３）に示すように逆行列が含まれるため、算出時間が長くなってしまう。このため、結合荷重群を毎回更新せずに、ある程度、環境負荷データ、未達成度データ、選択結果データが蓄積された時点で更新したり、ユーザが更新したいタイミングで更新させたりすることも可能である。
【００４７】
このように、過去の操作傾向から、ユーザが希望する操作結果が得られるように調整された結合荷重を算出することができる。
【００４８】
以上のように、本実施形態の機器制御装置１００によれば、現在の環境を考慮して、ユーザが許容できる範囲内で環境負荷が低くなるような機器制御を自動的に行うことにより、環境負荷の軽減化を図りつつ、ユーザが希望する環境目標を達成することが可能となる。これにより、個々のユーザレベルで省エネルギー効果を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４９】
【図１】本発明の実施形態に係る機器制御装置の構成を示すブロック図。
【図２】図１の主記憶部に記憶された機器対応表のデータ構成の一例を示す図。
【図３】本実施形態に係る機器制御装置のＣＰＵの制御の下で実行される全体の処理の流れを示すフローチャート。
【図４】ユーザによって指定された環境目標の一例を示す図。
【図５】センサ部から取得される現在環境の一例を示す図。
【図６】機器選択のための評価値の算出時に使用される結合荷重群の一例を示す図。
【図７】過去に算出された環境負荷のデータを蓄積した環境負荷データの一例を示す図。
【図８】過去に算出された未達成度のデータを蓄積した未達成度データの一例を示す図。
【図９】過去の機器選択結果のデータを蓄積した選択結果データの一例を示す図。
【図１０】学習によって得られる結合荷重群の一例を示す図。
【符号の説明】
【００５０】
１  ＣＰＵ
２  入力部
３  表示部
４  通信部
５  主記憶部
６  外部記憶部
１０  センサ部
１１  温度センサ
１２  照度センサ
２０  制御対象機器
２１  窓
２２  ＡＣ
２３  ブラインド
２４  照明部
１００  機器制御装置
【図１】
2008131229.tif 000005
【図２】
2008131229.tif 000006
【図３】
2008131229.tif 000007
【図４】
2008131229.tif 000008
【図５】
2008131229.tif 000009
【図６】
2008131229.tif 000010
【図７】
2008131229.tif 000011
【図８】
2008131229.tif 000012
【図９】
2008131229.tif 000013
【図１０】
2008131229.tif 000014