(57)【要約】【課題】気象擾乱（低気圧、前線等）により発生する鉄道障害の事例を高速かつ高精度で表示することができ、適切な障害対策の実施を支援することができる鉄道障害事例の検索装置および検索方法を提供する。【解決手段】サーバ１は、過去に発生した気象擾乱の経路を示すデータを蓄積し、各気象擾乱の経路に対応する各地点の気象データと、鉄道障害の事例データを蓄積してデータベースを構築しておく。閲覧用端末３から気象擾乱経路のデータ、または降水量、降雪量および風向風速を検索キーとして入力すると、サーバ１は、過去の鉄道障害発生事例を抽出する。この鉄道障害発生事例が一覧表として閲覧用端末３で表示される。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
過去の気象擾乱の経路データ、この経路データに対応する各地点の降水量、降雪量、風向、および風速を含む気象データ、ならびに鉄道障害の事例データを蓄積したデータベースと、
気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速を入力する入力部と、
前記入力部で入力された気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速に基づいて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する検索部と、
前記検索部が抽出した鉄道障害発生事例を表示する表示部と、
を備えた検索装置。
【請求項２】
前記表示部は、鉄道障害発生事例を、列車の遅延、運休本数を含む障害一覧表、ならびに降水量、降雪量、風向、および風速の分布図、として表示する請求項１に記載の検索装置。
【請求項３】
気象擾乱の予測経路を算出する予測部を備え、
前記入力部は、前記予測部が予測した予測気象擾乱経路を入力し、
前記検索部は、前記入力部で入力された予測気象擾乱経路に基づいて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する請求項１、または請求項２に記載の検索装置。
【請求項４】
気象擾乱により引き起こされる鉄道障害の事例を検索する検索方法であって、
過去の気象擾乱の経路データと、この経路データに対応する各地点の降水量、降雪量、風向、および風速の気象データと、鉄道障害の事例データと、を蓄積したデータベースを作成しておき、
気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速を用いて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する抽出処理、
抽出した鉄道障害発生事例を表示する表示処理、
を行うことを特徴とする検索方法。
【請求項５】
前記鉄道障害発生事例は、列車の遅延、運休本数を含む障害一覧表、ならびに降水量、降雪量、風向、および風速の分布図、からなる請求項４に記載の検索方法。
【請求項６】
気象擾乱の予測経路を算出する予測処理を行い、
前記抽出処理に替えて、前記予測処理で予測した予測気象擾乱経路を用いて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する予測抽出処理を行う請求項４、または請求項５に記載の検索方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、気象擾乱により引き起こされる鉄道線路の輸送障害の事例を検索する検索装置、および検索方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
積雪の多い寒冷地では、局所的に短時間で集中した積雪や雪の吹きだまりが発生し、鉄道線路に大きな障害を与える。例えば積雪や吹きだまりにより、分岐器（ポイント）の操作不能、線路の埋没などが発生し、その結果列車の運休、遅延などを引き起こす。障害を防止するためには、除雪などの障害対策の体制を確保しておく必要がある。
【０００３】
しかし、鉄道網が拡大する中で全線にわたって十分な障害対策を施すことは困難である。障害を防止するためには、気象状況を事前に予測して運転者や鉄道線路運用者への適切な情報提供が不可欠である。気象状況を事前に予測する装置としては、例えば特許文献１に示すような発雷事例検索装置が提案されている。
【特許文献１】特開平１１−１６０４５３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら特許文献１に記載の発雷事例検索装置では、発雷の事例が表示されるだけで、発生しうる障害が表示されるわけではなかった。したがって、表示された気象状況により、各運転者や鉄道線路運用者が、発生しうる障害を予測しなければならず、適切な障害対策をとることができなかった。
また、表示される事例が発雷に限られているため、各運転者や鉄道線路運用者は、発生しうる障害の内容を予測することが困難であった。
【０００５】
本発明では、気象擾乱（低気圧、前線等）により発生する鉄道障害の事例を高速かつ高精度で表示することができ、適切な障害対策の実施を支援することができる鉄道障害事例の検索装置および検索方法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】
【０００６】
請求項１に記載の発明は、過去の気象擾乱の経路データ、この経路データに対応する各地点の降水量、降雪量、風向、および風速を含む気象データ、ならびに鉄道障害の事例データを蓄積したデータベースと、気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速を入力する入力部と、前記入力部で入力された気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速に基づいて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する検索部と、前記検索部が抽出した鉄道障害発生事例を表示する表示部と、を備えたことを特徴とする。
【０００７】
この発明では、過去に発生した気象擾乱の経路を示すデータを蓄積し、各気象擾乱の経路に対応する各地点の気象データと、鉄道障害の事例データを蓄積してデータベースを構築しておく。気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速を検索キーとして入力すると、過去の鉄道障害発生事例を抽出し、表示する。検索キーとなる降水量、降雪量、風向、風速は、ユーザが直接数値入力する。検索キーとなる気象擾乱経路のデータは、例えば複数の気象擾乱経路のパターンを用意しておき、ユーザがこれらのうちから選択すればよい。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、前記表示部は、鉄道障害発生事例を、列車の遅延、運休本数を含む障害一覧表、ならびに降水量、降雪量、風向、および風速の分布図、として表示することを特徴とする。
【０００９】
この発明では、鉄道障害事例を一覧表として表示するとともに、各地の気象状況の分布図を表示するため、着目した輸送障害毎の発生箇所及び降雪、風速といった各項目について、地域（例えば北海道）全体でどのような状況であったのかを視認することができる。
【００１０】
請求項３に記載の発明は、気象擾乱の予測経路を算出する予測部を備え、前記入力部は、前記予測部が予測した予測気象擾乱経路を入力し、前記検索部は、前記入力部で入力された予測気象擾乱経路に基づいて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出することを特徴とする。
【００１１】
この発明では、気象擾乱の予測経路を算出する。予測経路を算出するには、例えば、気象擾乱経路を複数のパターンに分類しておき、気象庁発表の２４時間予測気圧配置から、最も近似したパターンを予測経路として決定する。この決定した気象擾乱経路のパターンを予測気象擾乱経路とする。予測した気象擾乱経路をキーとして過去の鉄道障害発生事例を抽出し、表示する。
【００１２】
請求項４に記載の発明は、気象擾乱により引き起こされる鉄道障害の事例を検索する検索方法であって、過去の気象擾乱の経路データと、この経路データに対応する各地点の降水量、降雪量、風向、および風速の気象データと、鉄道障害の事例データと、を蓄積したデータベースを作成しておき、気象擾乱経路のデータ、降水量、降雪量、風向、または風速を用いて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する抽出処理、抽出した鉄道障害発生事例を表示する表示処理、を行うことを特徴とする。
【００１３】
請求項５に記載の発明は、前記鉄道障害発生事例は、列車の遅延、運休本数を含む障害一覧表、ならびに降水量、降雪量、風向、および風速の分布図、からなることを特徴とする。
【００１４】
請求項６に記載の発明は、気象擾乱の予測経路を算出する予測処理を行い、前記抽出処理に替えて、前記予測処理で予測した予測気象擾乱経路を用いて前記データベースを検索し、過去の鉄道障害発生事例を抽出する予測抽出処理を行うことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１５】
この発明によれば、気象擾乱（低気圧、前線等）により発生する鉄道障害の事例を高速かつ高精度で表示することができ、適切な障害対策の実施を支援することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
図１はこの発明の実施形態である鉄道線路の障害対策（除排雪体制）支援システム（以下、支援システムと言う。）のブロック図である。この支援システムは、インターネット等のネットワーク２を介して接続されるサーバ１と複数の閲覧用端末３とを備えている。サーバ１は、データベースサーバ、およびＷＥＢサーバとして機能する。サーバ１は、後述する気象擾乱経路データ、気象データ、および鉄道障害事例データを蓄積し、各閲覧用端末３に鉄道障害事例の一覧表や気象状況分布図を表示するためのデータ（ＨＴＭＬデータ等）を配信する。閲覧用端末３は、例えば汎用のパーソナルコンピュータからなる。各閲覧用端末３のユーザ（鉄道線路運用者）は、閲覧用端末３を用いて、サーバ１に対し鉄道障害の事例表示要求を行う。ユーザは、鉄道障害事例の一覧表や気象状況分布図を見て、除排雪体制を確保する。
【００１７】
図２はサーバ１の詳細な構成を示すブロック図である。サーバ１は、ネットワークＩ／Ｆ１１、ユーザＩ／Ｆ１２、ＲＡＭ１３、ＣＰＵ１４、表示部１５、およびデータベース１６を備えている。
【００１８】
ネットワークＩ／Ｆ１１は、ネットワーク２に接続されており、ネットワーク２を介して他の装置とデータを送受信する。ネットワークＩ／Ｆ１１は、他の装置から受信したデータをＣＰＵ１４に入力し、ＣＰＵ１４から出力されたデータを他の装置に送信する。
【００１９】
ユーザＩ／Ｆ１２は、サーバ１の管理者（支援システム運用者）等がサーバ１を操作するためのインタフェースであり、例えばキーボード、マウス等からなる。ユーザＩ／Ｆ１２で入力された操作情報はＣＰＵ１４に入力され、ＣＰＵ１４は、この操作情報に基づいて種々の処理を行う。
【００２０】
ＣＰＵ１４は、サーバ１を統括的に制御するための制御部であり、データベース１６に格納されているサーバ１の動作用プログラムをワークメモリであるＲＡＭ１３に展開することで種々の動作を行う。本実施形態では、ＣＰＵ１４は、各閲覧用端末３から受信した事例表示要求に応じて、気象擾乱経路のパターン一覧（図３参照）を表示するためのＨＴＭＬデータを作成し、これを閲覧用端末３に送信する。これにより、閲覧用端末３において気象擾乱経路パターンの一覧が表示され、ユーザはこの一覧から気象擾乱経路パターンの指定を行うことができる。ユーザが指定した気象擾乱経路パターンは、サーバ１に送信される。
【００２１】
ＣＰＵ１４は、閲覧用端末３から指定された気象擾乱経路パターンに基づいて、データベース１６に記憶されている気象擾乱経路データを検索する。気象擾乱経路データは、実際に発生した気象擾乱の移動経路を示したものであり、各データには何れかの気象擾乱経路パターンが割り当てられている。ＣＰＵ１４は、指定された気象擾乱経路パターンに該当する気象擾乱経路データを読み出す。ＣＰＵ１４は、この気象擾乱経路パターンに該当する気象擾乱の一覧表（図４参照）を表示するためのＨＴＭＬデータを作成し、これを閲覧用端末３に送信する。これにより、閲覧用端末３において気象擾乱経路の一覧が表示され、ユーザはこの一覧から各気象擾乱の指定を行うことができる。ユーザが指定した気象擾乱は、サーバ１に送信される。
【００２２】
ＣＰＵ１４は、閲覧用端末３から指定された気象擾乱に基づいてデータベース１６に記憶されている鉄道障害事例データ、気象データを検索する。気象データは、各地点の風向、風速、降水量、降雪量を表したデータである。鉄道障害事例データは、実際に発生した鉄道障害（旅客、貨物列車の運休、遅延）の詳細な内容（発生時刻、発生場所等）を表したデータ（図５参照）である。ＣＰＵ１４は、鉄道障害事例データ、気象データを検索し、指定された気象擾乱に対応する鉄道障害事例、および気象状況を読み出し、鉄道障害事例の一覧表（図７参照）を表示するためのＨＴＭＬデータを作成する。また、各鉄道障害事例の期間積算降雪量等を算出し、気象状況分布図（図６参照）を表示するためのＨＴＭＬデータを作成する。ＣＰＵ１４は、これらのＨＴＭＬデータを各閲覧用端末３に送信する。これにより、閲覧用端末３において指定した気象擾乱経路に対する鉄道障害事例一覧表、および気象状況分布図を表示することができる。
【００２３】
表示部１５は、画像処理部、およびディスプレイからなり、サーバ１の管理者が操作を行うための補助画面を表示する。サーバ１の管理者は表示部１５の表示内容に応じてユーザＩ／Ｆ１２を用い、サーバ１の操作を行う。
【００２４】
データベース１６は、ハードディスクドライブ等の記憶装置からなり、気象擾乱経路データ、気象データ、鉄道障害事例データを記憶している。また、サーバ１（ＣＰＵ１４）の動作用プログラムを格納している。データベース１６は、気象擾乱経路データ、気象データ、鉄道障害事例データを、気象状況データベース、および障害事例データベースとして記憶している。気象状況データベースは、気象擾乱毎に気象状況（擾乱の発生日、主な地点の気象データ等）をまとめたものである。障害事例データベースは、気象擾乱毎に実際に発生した鉄道障害事例（運休、遅延本数等）をまとめたものである。
【００２５】
気象状況データベースは、図４の気象擾乱一覧表に示すように、各気象擾乱について、擾乱経路番号、起日、終日、擾乱パターン、被害規模、最多降雪量、最多降雪量地点名、最大風速、および最大風速地点名の項目を記録している。擾乱経路番号は、各気象擾乱の識別番号である。起日は、気象擾乱の発生した日であり、終日は気象擾乱が消滅、通過した日である。擾乱パターンは、後述の１２種類の気象擾乱経路パターンを示したものである。被害規模は、気象擾乱により発生した鉄道障害の規模を表すものであり、大、中、小の３段階で表される。
【００２６】
障害事例データベースは、図５に示すように、ＩＤ番号、発生日時、天候、事故種別、発生線区、発生場所、列車種別、列車番号、旅客列車運休数、貨物列車運休数、旅客列車遅延数、貨物列車遅延数、旅客列車遅延時間、貨物列車遅延時間、および概況の項目からなる。ＩＤ番号は鉄道障害事例の識別子であり、年毎に20000001等の通番からなる。発生日時は、各鉄道障害の発生日時を表す。天候は、鉄道障害発生時の天気を表す。事故種別は、線路災害等、発生した鉄道障害の内容を表す。発生線区は、路線名を表す。発生場所は、障害発生区間を表す。列車種別は、電気、ディーゼル等の列車の機関種別と、特急などの種別を表す。列車番号は、各列車固有の番号を表す。旅客列車運休数は、鉄道障害により運休した旅客列車の本数を表す。貨物列車運休数は、鉄道障害により運休した貨物列車の本数を表す。旅客列車遅延数は、遅延した旅客列車の本数を表す。貨物列車遅延数は、遅延した貨物列車の本数を表す。旅客列車遅延時間は、旅客列車の遅延時間の合計を表す。貨物列車遅延時間は、貨物列車の遅延時間の合計を表す。概況は、各鉄道障害の内容をまとめたテキストである。
【００２７】
以上のデータベースを構成するための気象擾乱経路データ、気象データ、および鉄道障害事例データは、サーバ１の管理者（運用者）が予め入力しておく。また、サーバ１の管理者は、任意のタイミングで気象擾乱経路データ、気象データ、および鉄道障害事例データを更新することもできる。また、気象擾乱経路データ、気象データ、および鉄道障害事例データは、ネットワークＩ／Ｆ１２、およびネットワーク２を介して他の装置から更新することも可能である。例えば上記の閲覧用端末３とは別の更新用端末（図示せず）から更新する。また、定期的に他の装置（例えば財団法人気象業務支援センタのサーバ等）からダウンロードし、更新するようにしてもよい。また、現時点で発生している気象擾乱の経路データ（予測も含む）、気象データをリアルタイムで収集し、更新することも可能である。
【００２８】
次に、気象擾乱経路、気象状況、鉄道障害事例について詳細に説明する。図３は、気象擾乱経路を示す図である。同図（Ａ）は、気象擾乱経路パターンの一覧表であり、同図（Ｂ）は、各気象擾乱経路パターンを地図上に表示したものである。気象擾乱は、低気圧、前線等を表し、本実施形態では、この気象擾乱の経路を以下の１２パターンに分類する。なお、分類の数、および態様はこの例に限るものではない。
１．低気圧が大陸から東進してきて、サハリン中部以北を通過したもの
２．低気圧が大陸から東進してきて、サハリン南部〜北海道北部を通過したもの
３．低気圧が大陸から東進してきて、北海道南部〜東北地方北部を通過したもの
４．低気圧が大陸から東進してきて、東北地方南部を通過したもの
５．低気圧または台風が日本海南西部から日本海を北上し、北海道西方海上を北上し、さらに北上したもの
６．低気圧または台風が日本海南西部から日本海を北上し、宗谷海峡付近を通過したもの
７．低気圧または台風が日本海南西部から日本海を北上し、津軽海峡付近を通過したもの
８．低気圧または台風が日本海南西部から日本海を北上し、東北地方南部を通過したもの
９．低気圧または台風が関東沖から三陸沖を北上し、北海道にかなり接近、または沖合を通過したもの
１０．太平洋側、および日本海側から２つの低気圧が本州を挟みながら北上したもの
Ｗ．季節風の吹き出しによるもの
Ｆ．顕著な前線、または気圧の谷が通り、気圧の傾きが急になった場合
ユーザが事例表示要求をした場合、閲覧用端末３には図３（Ａ）のパターン一覧表と同図（Ｂ）の地図が表示される。ユーザはいずれかの気象擾乱経路パターンを指定することができる。
【００２９】
実際に発生した過去の気象擾乱は、これらの１２パターンの気象擾乱経路のいずれかに割り当てられている。ＣＰＵ１４は、閲覧用端末３から気象擾乱経路パターンの指定がされた場合、気象状況データベースを検索し、指定された気象擾乱経路パターンに該当する気象擾乱の一覧表を表示するためのＨＴＭＬデータを作成する。図４は、気象擾乱一覧表を示した図である。気象擾乱一覧表は、擾乱経路番号、起日、終日、擾乱パターン、被害規模、最多降雪量、最多降雪量地点名、最大風速、および最大風速地点名の項目からなる。
【００３０】
ユーザが気象擾乱経路パターンの指定をした場合、このような気象擾乱一覧表が閲覧用端末３に表示される。また、気象擾乱経路パターンの指定以外にも、ユーザが最大風速、または最大降雪量の指定を行うと、気象擾乱一覧表が閲覧用端末３に表示されるようにしてもよい。ユーザが最大風速、または最大降雪量の指定を行うと、この最大風速、または最大降雪量のデータがサーバ１に送信され、サーバ１のＣＰＵ１４は、気象状況データベースを検索し、指定された最大風速、または最大降雪量に該当する（例えば指定された最大風速、最大降雪量以上の風速、降雪量を有する）気象擾乱を抽出する。
【００３１】
ユーザは、表示されている気象擾乱一覧表のうち、任意の気象擾乱を選択することができる。ユーザが気象擾乱を選択すると、該当する気象擾乱のデータがサーバ１に送信される。サーバ１のＣＰＵ１４は、受信した気象擾乱のデータに基づいて、障害事例データベースを検索し、鉄道障害事例の一覧表（図７参照）を表示するためのＨＴＭＬデータを作成する。また、ＣＰＵ１４は、この気象擾乱の発生期間（起日〜終日）に基づいて、気象状況分布図を表示するためのＨＴＭＬデータを作成する。
【００３２】
図６は、気象状況分布図を示した図であり、図７は、鉄道障害事例の一覧表を示した図である。気象状況分布図は、降雪量（期間積算降雪量）、風速、風向を地図上に表示したものである。同図（Ａ）は、期間積算降雪量を範囲分布で表記した図であり、同図（Ｂ）は、期間積算降雪量を数値で地図上に表した図である。また、同図（Ｃ）は、風速、風向を範囲分布で表記した図であり、同図（Ｄ）は、風速を数値で地図上に表した図である。図７に示す鉄道障害事例の一覧表は、障害発生箇所等の障害の詳細な内容を表示したものである。なお、図６の気象状況分布図と図７の鉄道障害事例の一覧表は、閲覧用端末３において同時にポップアップ表示される。
【００３３】
このように、降雪量、風速、風向を地図上に表示し、鉄道障害事例の一覧表を表示することで、ユーザが着目した輸送障害毎の発生箇所及び降雪、風速といった各項目について、北海道全体でどのような状況であったのかを視認することができる。
【００３４】
なお、本実施形態では、気象擾乱の予測経路を算出することも可能である。予測経路を算出するには、例えば、気象庁発表の２４時間予測気圧配置を取得し、この予測気圧配置に基づいて、上記１２の気象擾乱経路パターンのうち最も近似したパターンを予測経路として決定すればよい。気圧配置と気象擾乱経路パターンの近似は、画像解析（ファジィ推論、ニューラルネットワーク等）により行えばよい。この決定した気象擾乱経路のパターンを予測気象擾乱経路とする。予測気象擾乱経路は、サーバ１とは別の装置（例えば財団法人気象業務支援センタのサーバ等）が決定する。サーバ１は、この予測気象擾乱経路を受信し、これをキーとして障害事例データベースを検索し、最も適した（例えば最近発生したもの等）障害事例を抽出し、図６の気象状況分布図や図７の鉄道障害事例の一覧表を表示する。なお、予測気象擾乱経路のデータは、定期的（例えば午前６時と午後６時）に受信すればよい。
【００３５】
次に、図８を参照してサーバ１の動作を説明する。図８は、サーバ１の動作を示すフローチャートである。まず、サーバ１は、予測気象擾乱経路データを受信したか否かを判断する（ｓ１０１）。予測気象擾乱経路データを受信していなければ、閲覧用端末３から気象擾乱のパターンが指定されたか、または最大風速、最大降雪量の指定がされたか否かを判断する（ｓ１０２）。気象擾乱のパターンの指定、および最大風速、最大降雪量の指定が無ければｓ１０１から動作を繰り返す。
【００３６】
予測気象擾乱経路データを受信した場合、閲覧用端末３から気象擾乱のパターンが指定されたか、または最大風速、最大降雪量の指定がされた場合、気象状況データベースを検索し（ｓ１０３）、該当する気象擾乱の一覧表（ＨＴＭＬデータ）を作成する（ｓ１０４）。その後、閲覧用端末３から気象擾乱の選択がされるまで待機する（ｓ１０５）。閲覧用端末３から気象擾乱の選択がされた場合（ｓ１０５→Ｙ）、気象状況分布図、および鉄道障害事例の一覧表を作成する（ｓ１０６）。作成した気象状況分布図、および鉄道障害事例の一覧表は、閲覧用端末３に送信される。
【００３７】
なお、上記動作では、ｓ１０４で気象擾乱の一覧表を作成し、その後閲覧用端末３から気象擾乱の選択がされるまで待機する例について説明したが、気象擾乱の一覧から、最も適した（例えば最近発生したもの等）気象擾乱を自動選択するようにしてもよい。また、予測気象擾乱経路データを受信している場合は、最も近似した気象擾乱を選択すればよい。
【００３８】
以上のように本実施形態の支援システムによれば、気象擾乱により引き起こされる鉄道障害の事例を高速かつ高精度で表示することができ、注意が必要な地域、地点について容易に判断することができるため、適切な障害対策の実施を支援することができる。
【００３９】
なお、サーバ１が閲覧用端末３に送信するデータは、ＨＴＭＬデータに限るものではない。例えばテキストデータやｐｄｆデータ等であってもよい。
なお、本実施形態においては鉄道線路における障害事例について説明したが、この支援システムは鉄道線路に限定されず一般道路に適用することも可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】支援システムの構成を示すブロック図である。
【図２】サーバ１の詳細な構成を示すブロック図である。
【図３】気象擾乱経路を示す図である。
【図４】気象擾乱一覧表を示した図である。
【図５】鉄道障害事例データを示した図である。
【図６】気象状況分布図を示した図である。
【図７】鉄道障害事例の一覧表を示した図である。
【図８】サーバ１の動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４１】
１−サーバ
２−ネットワーク
３−閲覧用端末
【図１】
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【図２】
2008059167.tif 000004
【図３】
2008059167.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図７】
2008059167.tif 000008
【図８】
2008059167.tif 000009
【図６】
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