(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
工場等の現場において、検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視システムであって、
現場内の音響を検出する音響検出部と、
この音響検出部から入力された音響を一定の時間間隔ごとに処理し、Ｎ１（Ｎ１は１より大きい自然数）回分の時系列音響データを得る音響処理部と、
この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成し、このアトラクタを構成するデータベクトルの中から抽出したｋ個（ｋは１より大きい自然数）のデータベクトルの各々について軌道平行測度を求め、この軌道平行測度の分布を求めるカオス情報処理計算処理部と、
このカオス情報処理計算処理部で得られた前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比からカオス情報規範値を求めるカオス情報規範処理部と、
このカオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成する判定基準値作成処理部と、
この判定基準値作成処理部で作成された判定基準値と、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断する漏洩音検出判定部と、
前記漏洩音検出判定部が異常と判断したときに警報を出力する警報出力部と、
前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記判定基準値作成処理部に出力して前記判定基準値を作成させる基準値作成モードと、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記漏洩音検出判定部に出力して前記漏洩音の有無を判断させる監視モードとの切り替えを行うモード切替部と、
を有することを特徴とする工場等における監視システム
【請求項２】
前記判定基準値作成処理部では、カオス情報規範処理部による処理をＮ２（Ｎ２は１より大きい自然数）回繰り返して求めたＮ２個の前記カオス情報規範値から最大値，最小値及び標準偏差を求め、前記最大値，最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限を求めることを特徴とする請求項１に記載の工場等における監視システム。
【請求項３】
漏洩音検出判定部では、カオス情報規範処理部による処理をＮ３（Ｎ３は１より大きい自然数）回繰り返して求めたＮ３個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断することを特徴とする請求項１又は２に記載の工場等における監視システム。
【請求項４】
前記警報出力部は、前記漏洩音検出判定部による異常判定が予め設定された回数連続して繰り返されたときに、警報を出力することを特徴とする請求項１〜３のいずれかに記載の工場等における監視システム。
【請求項５】
コンピュータが、工場等の現場において検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視方法であって、
現場内で検出した音響を一定の時間間隔ごとに処理し、Ｎ１（Ｎ１は１より大きい自然数）回分の時系列音響データを得るステップ１と、
この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成するステップ２と、
このアトラクタを構成するデータベクトルの中からｋ個のデータベクトルを抽出し、これらｋ個のデータベクトルについて軌道平行測度及びその分布を求めるステップ３と、
前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比であるカオス情報規範値を求めるステップ４と、
前記カオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成するステップ５と、を順次行い、前記判定基準値を予め作成した後に、
前記ステップ１〜前記ステップ４を新たに行うとともに、予め作成した前記判定基準値と新たに行う前記ステップ４で求めた前記カオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断するステップ６と、前記漏洩音が有ると判断したときに警報を出力するステップ７と、を順次行うことで、異常を監視することを特徴とする工場等における監視方法。
【請求項６】
前記判定基準値を作成するステップでは、カオス情報規範値を求める処理をＮ２（Ｎ２は１より大きい自然数）回繰り返し、これにより得られたＮ２個の前記カオス情報規範値から最大値，最小値及び標準偏差を求め、前記最大値，最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限とを求めることを特徴とする請求項５に記載の工場等における監視方法。
【請求項７】
前記漏洩音の有無を判断するステップでは、カオス情報規範処理値を求める処理をＮ３（Ｎ３は１より大きい自然数）回繰り返し、これにより得られたＮ３個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断することを特徴とする請求項５又は６に記載の工場等における監視方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工場等の現場において、現場内の音響の変化から各種装置の異常の有無を判断する監視システム及び監視方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
製油所や化学工場，発電所，ゴミ焼却場その他の施設（以下、工場等という）における装置や設備（以下装置等と記載する）においては、装置等の異常を早期に発見し、早期に対処することが重要である。
そのため、これら装置等の異常を早期に発見するためのシステムや方法が種々提案されている（例えば、特許文献１，２参照）。
しかしながら、上記文献に記載のシステムや方法では、多種多様な装置等が複雑に混在する現場内において装置等の数や種類に応じて検出装置を設けなければならず、コスト高となるばかりでなく、検出装置の故障や予期しない異常の発生時には検出できないこともあり、必ずしも完全とは言えないのが現状である。
【０００３】
【特許文献１】特開２００３−５１８９４号公報
【特許文献２】特開２００３−１３４２６１号公報
【０００４】
ところで、熟練したオペレータは、自分が担当する現場内の装置等の異常を、装置等の運転音の微妙な変化から察知することができる。そのため、熟練オペレータの勘や経験により、異常を早期に発見することが可能である。
しかしながら、このような熟練オペレータは、合理化に伴う自動化にともなって減少する傾向にあり、熟練オペレータの勘や経験を生かしたシステムの開発が望まれている。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
この発明は、このような要求に応えるべくなされたもので、現場内の音響の変化から、装置等の異常の発生を早期に検出することのできる監視システム及び監視方法の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の発明者が鋭意研究を行った結果、現場内で得た音響データの時系列グラフからアトラクタを求め、このアトラクタに特開平１０−１３４０３４号公報等で公知の「軌道平行測度」の概念を適用し、さらに、この軌道平行測度の分布状態を、本発明の発明者が創案した「カオス情報規範値」で表すことにより、暗騒音と漏洩音の区別を明確にできることに想到した。
【０００７】
具体的に、本発明の監視システムは、請求項１に記載するように、工場等の現場において、検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視システムであって、現場内の音響を検出する音響検出部と、この音響検出部から入力された音響を一定の時間間隔ごとに処理し、Ｎ１（Ｎ１は１より大きい自然数）回分の時系列音響データを得る音響処理部と、この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成し、このアトラクタを構成するデータベクトルの中から抽出したｋ個（ｋは１より大きい自然数）のデータベクトルの各々について軌道平行測度を求め、この軌道平行測度の分布を求めるカオス情報処理計算処理部と、このカオス情報処理計算処理部で得られた前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比からカオス情報規範値を求めるカオス情報規範処理部と、このカオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成する判定基準値作成処理部と、この判定基準値作成処理部で作成された判定基準値と、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断する漏洩音検出判定部と、前記漏洩音検出判定部が異常と判断したときに警報を出力する警報出力部と、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記判定基準値作成処理部に出力して前記判定基準値を作成させる基準値作成モードと、前記カオス情報規範処理部によって得られたカオス情報規範値を前記漏洩音検出判定部に出力して前記漏洩音の有無を判断させる監視モードとの切り替えを行うモード切替部と、を有する構成としてある。
【０００８】
この構成によれば、Ｎ１回分の時系列音響データからアトラクタを求め、このアトラクタを構成するデータベクトルから抽出したｋ個のデータベクトルについて軌道平行測度を求める。そして、得られた軌道平行測度の分布から、その平均値と尖度を求め、その比からカオス情報規範値を求める。
ここで、軌道平行測度の平均値は、値が小さいほど規則性があることを意味し、尖度は、値が大きいほど局部空間の構造が類似していることを意味する。
そこで、両者の比を求めることで、時系列音響データの構造の解析が容易になり、暗騒音と漏洩音の区別をしやすくなる。
【０００９】
この場合、請求項２に記載するように、前記判定基準値作成処理部では、カオス情報規範処理部による処理をＮ２（Ｎ２は１より大きい自然数）回繰り返して求めたＮ２個の前記カオス情報規範値から最大値，最小値及び標準偏差を求め、前記最大値，最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限を求めるようにしてもよい。
また、請求項３に記載するように、漏洩音検出判定部では、カオス情報規範処理部による処理をＮ３（Ｎ３は１より大きい自然数）回繰り返して求めたＮ３個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断するようにしてもよい。
なお、誤報を抑制するために、請求項４に記載するように、前記警報出力部は、前記漏洩音検出判定部による異常判定が予め設定された回数連続して繰り返されたときに、警報を出力するようにするとよい。
【００１０】
本発明の監視方法は、請求項５に記載するように、コンピュータが、工場等の現場において検出された音響から異常の発生の有無を判断する監視方法であって、現場内で検出した音響を一定の時間間隔ごとに処理し、Ｎ１（Ｎ１は１より大きい自然数）回分の時系列音響データを得るステップ１と、この時系列音響データに基づいてアトラクタを作成するステップ２と、このアトラクタを構成するデータベクトルの中からｋ個のデータベクトルを抽出し、これらｋ個のデータベクトルについて軌道平行測度及びその分布を求めるステップ３と、前記軌道平行測度の分布から、前記軌道平行測度の平均値及び尖度を求め、前記平均値と前記尖度との比であるカオス情報規範値を求めるステップ４と、前記カオス情報規範値に基づき、漏洩音検出のための基準となる判定基準値を作成するステップ５と、を順次行い、前記判定基準値を予め作成した後に、前記ステップ１〜前記ステップ４を新たに行うとともに、予め作成した前記判定基準値と新たに行う前記ステップ４で求めた前記カオス情報規範値とを比較し、漏洩音の有無を判断するステップ６と、前記漏洩音が有ると判断したときに警報を出力するステップ７と、を順次行うことで、異常を監視する方法である。
【００１１】
前記判定基準値は、請求項６に記載するように、前記判定基準値を作成するステップでは、カオス情報規範値を求める処理をＮ２（Ｎ２は１より大きい自然数）回繰り返し、これにより得られたＮ２個の前記カオス情報規範値から最大値，最小値及び標準偏差を求め、前記最大値，最小値及び標準偏差に基づいて判定基準値の上限と下限とを求めるようにするとよい。
また、請求項７に記載するように、前記漏洩音の有無を判断するステップでは、カオス情報規範処理値を求める処理をＮ３（Ｎ３は１より大きい自然数）回繰り返し、これにより得られたＮ３個の前記カオス情報規範値から平均値を求め、この平均値と前記判定基準値とを比較して漏洩音の有無を判断するようにしてもよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、カオス情報規範値は、音響の大小にかかわらず漏洩音を検出することができるという特徴があるので、工場等の現場内の音響の変化から、機器や装置、設備の異常の発生を早期に発見することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
本発明の好適な実施形態を、図面を参照しながら詳細に説明する。
図１は、本発明の監視システムの一実施形態にかかり、その構成を説明するブロック図である。
本発明の監視システム１は、現場内の音響を集める集音マイク１１と、この集音マイク１１により集音された音響を一定時間間隔で処理する音響処理部１２と、この音響処理部１２によって得られた時系列の音響データ（時系列音響データ）を、カオスアトラクタ理論により処理し、時系列音響データについてのアトラクタを作成するカオス情報計算処理部１３と、このカオスアトラクタ情報計算処理部１３で得られたアトラクタの軌道平行測度を求め、得られた軌道平行速度の分布からカオス情報規範（Chaos Information Criteria、以下ＣＩＣと略称する）値を求めるＣＩＣ処理部１４と、基準値作成指示があったときに、漏洩音の検出モードを判定基準値の作成モードに切り替えるモード切替部１５と、基準値作成指示があったときに、ＣＩＣ処理部１４によって得られたＣＩＣ値に基づいて判定基準値を作成する判定基準値作成処理部１６と、この判定基準値作成処理部１６で作成された判定基準値とＣＩＣ値とを比較し、漏洩音の有無を判断する漏洩音検出判定部１７と、この漏洩音検出判定部１７によって漏洩音が発生していると判断されたときに、アラーム報知を出力する警報出力部１８とを有している。
【００１４】
図２は、上記構成の監視システムの作用を説明するフローチャートである。
音響マイクから集音された音響（ステップＳ１）は、音響処理部１２において一定の時間間隔でＮ１回繰り返し処理され、Ｎ１回分の時系列音響データが作成される（ステップＳ２，Ｓ３）。なお、この際、必要に応じてフィルタリング処理を行ってもよい。
一定時間間隔で集音された音響データの一例を図３及び図４示す。図３及び図４において、（ａ），（ｂ），（ｃ）は一定時間ごとに繰り返して集音したＮｎ-1回目，Ｎｎ回目，Ｎｎ+1回目（ｎは１より大きい自然数）の音響データを示すグラフで、縦軸がゲイン、横軸が時間である。また、図３は暗騒音の音響データを、図４は、漏洩音の音響データを示している。
【００１５】
図３及び図４に示す暗騒音の音響データと漏洩音の音響データとの間には規則性がなく、このままでは暗騒音と漏洩音とを区別するのはきわめて困難である。
なお、ランダム信号状のデータを分析する手法としてよく知られているパワースペクトルを用いる方法もあるが、暗騒音と漏洩音のパワースペクトルはその形状が似ているため、やはり区別は困難である。
そこで、本発明では、Ｎ１回の音響処理で得られた時系列音響データを、カオス情報計算処理部１３にてカオスアトラクタ理論により処理し、得られたアトラクタからｋ個（ｋは１より大きい自然数）の軌道平行測度を求めて（ステップＳ４）、このｋ個の軌道平行測度を、ＣＩＣ処理部１４にてカオス情報規範（ＣＩＣ）なる概念を用いて処理するようにしている（ステップＳ５）。
以下、処理の手順を説明する。
【００１６】
［アトラクタの構築］  
カオス情報処理計算処理部１３は、例えば、特開２００２−７３５８７号公報（「カオス解析装置」）や特開２０００−２９２３９２号公報（「ガス測定装置及びガス測定方法」）等の文献に記載されている周知の手法により、アトラクタを構築する。
アトラクタの構築に当たっては、時系列信号ｘ（ｔ）（ｔは時刻）から、時間遅れτずつ異なるｄ個の信号の組｛ｘ（ｔ），ｘ（ｔ＋τ），ｘ（ｔ＋２τ），…，ｘ（ｔ＋（ｄ−１）τ）｝を作り、これをｄ次元状態空間にプロットすることによりアトラクタを構築する。
【００１７】
このようにして構築されたアトラクタは、ｄ次元状態空間における対象信号の時系列的な軌道（トラジェクトリ）である。アトラクタを構成する各点（ベクトル）は、時刻ｔにより特定され、ｄ次元状態空間中にｄ個の成分（すなわち｛ｘ（ｔ），ｘ（ｔ＋τ），ｘ（ｔ＋２τ），・・・，ｘ（ｔ＋（ｄ−１）τ）｝で表される位置座標を占める。
上記手順で構築した現場内での暗騒音及び漏洩音のアトラクタの一例を図５及び図６に示す。なお、図５及び図６において、（ａ），（ｂ），（ｃ）はそれぞれ異なる時間帯における三つのアトラクタを示している。
【００１８】
［軌道平行測度を求める］
次に、アトラクタを構成するデータベクトルを乱数によりｋ個選択し、ｋ個のデータベクトルの軌道平行測度を求める。
ここで、軌道平行測度は、アトラクタ上の部分空間における隣接した軌道の平行の度合いを示す指標である。
選択されたｋ個のデータベクトルのうちの一つについて軌道平行測度を求める手順を、図７を参照しながら説明する。
【００１９】
まず、アトラクタを構成する軌道上の任意のベクトルＸiを選び、ユークリッド距離においてＸiに近いｍ個の近傍ベクトルＸj (j=1,2,3,....,m)を選択し，データベクトルＸiと近傍ベクトルＸjの軌道に対するそれぞれの正接単位ベクトルＴiとＴjを導出する。単位接ベクトルＴi，Ｔjの導出は選択した点Ｘiとその前後の点の３点を通る超円Ｓｉを想定し、以下の手順で近似的に導出する。
（１）ＸiとＸi-1における法線ベクトル，ＸiとＸi+1における法線ベクトルを求める。
（２）これら二つの法線ベクトルの交点Ｏiを求める（図７参照）。
（３）ＸiとＯiとの相関ベクトルＬiを求める（図７参照）。
（４）相関ベクトルＬiに直交する単位接ベクトルＴiを求める（図７参照）。
（５）同様にして、Ｘｊ-1，Ｘj，Ｘｊ+1から交点Ｏjを求め、ＸjとＯjとから相関ベクトルＬj及びこれに直交する単位接ベクトルＴjを求める（図７参照）。なお、||Ｔi||＝||Ｔj||＝１である。
こうして求められた単位接ベクトルＴiを基準としたときに、近傍ベクトルの単位接ベクトル等の方向のばらつきを以下の式により求める。
【００２０】
【数１】
0004713272.tif 000002
【００２１】
ここで、
γi：局所空間における平行度
ｍ：近傍ベクトル数
Ｔi：抽出したデータベクトルＸiの単位接ベクトル
Ｔj：近傍ベクトルＸjの単位接ベクトル
この処理をアトラクタ全体からランダムにｋ個サンプリングした局所空間について行い、近接ベクトルの平行度の平均を求める。近接ベクトルが全く平行であれば軌道平行測度（ＴＰＭ）は０で、直行すれば０．５となる。
また、軌道平行測度（ＴＰＭ）をΓで表すとすると、サンプル数をｋとして、Γとｋとの間には
【００２２】
【数２】
0004713272.tif 000003
【００２３】
の関係が成立する。
このようにして得られた軌道平行測度Γについて、次に、平均値（ＴＰＭｓｖｇ）、中央値（ＴＰＭｍｅｄ）、尖度（ＴＰＭｋｕｒ）を求める。そして、これをＮ２回繰り返す。
ＴＰＭｓｖｇ及びＴＰＭｍｅｄは値が小さいほど規則性があり、ＴＰＭｋｕｒは値が大きいほど値が集中していることを示す。すなわち、ＴＰＭｋｕｒの値が大きいほど局部空間の構造が類似していることを意味する。
そこで、漏洩音検出には、以下の式で示すカオス情報規範（ＣＩＣ）を用いる。
【００２４】
【数３】
0004713272.tif 000004
【００２５】
ＣＩＣは、値が大きいほど規則性が高く、フラクタル性（自己相似性）が強いことを示す。
標本数ｋ＝１０００個、Ｎ２＝４回繰り返したときの平均値（ＴＰＭｓｖｇ）、尖度（ＴＰＭｋｕｒ）及びカオス情報規範（ＣＩＣ）値の一例を以下の表に示す。
【表１】
0004713272.tif 000005
【表２】
0004713272.tif 000006
この表からわかるように、暗騒音のＣＩＣ値は漏洩音のＣＩＣ値よりも大きく、規則的かつ類似的であるのがわかる。
そこで、この実施形態では、暗騒音と漏洩音のＣＩＣ値の違いに着目し、この値の違いから漏洩音の有無を判断するようにしている。すなわち、現場内の時系列音響データから得られたＣＩＣ値を基に判定基準値を作成し、この判定基準値と実測から得られたＣＩＣ値とを比較することで、漏洩音の有無を判断するようにしているわけである。
【００２６】
［判定基準値の作成］
判定基準値は、定期的に、又はオペレータの指示により適宜に作成する（ステップＳ６）。判定基準値を作成する際には、モード切替部１４が「基準値作成モード」に切り替えられる。判定基準値作成処理部１６における判定基準値の作成（ステップＳ７）は、以下の手順で行われる。
判定基準値を求めるにあたり、カオス情報規範計算処理部１３により作成された暗騒音のＣＩＣ値の最大値（ＣＩＣｍａｘ）、最小値（ＣＩＣｍｉｎ）及び標準偏差（ＣＩＣｓｄ）を求める。そして、以下の式を用いて、判定基準値の最大値（ＣＩＣrefｍａｘ）、と最小値（ＣＩＣrefｍｉｎ）を求める。
ＣＩＣrefｍａｘ＝ＣＩＣｍａｘ＋α・ＣＩＣｓｄ
ＣＩＣrefｍｉｎ＝ＣＩＣｍｉｎ＋β・ＣＩＣｓｄ
ここで、αは判定基準最大値感度係数、βは判定基準最小値感度係数で、実験や経験から最適なものを選択する。
【００２７】
上記の式を用いて、先の表１の場合におけるＣＩＣｍａｘ、ＣＩＣｍｉｎ、
ＣＩＣｓｄ、ＣＩＣrefｍａｘ及びＣＩＣrefｍｉｎの計算結果を以下の表に示す。
なお、α＝２．０、β＝２．０である。
【表３】
0004713272.tif 000007
【００２８】
［漏洩音の有無の検出］
上記の手順で判定基準値を作成した後、モード切替部１４を通常の「監視モード」に戻して、工場等の現場内の監視を行う。
この監視モードでは、上記と同様の手順でＣＩＣ値を求め、Ｎ３回繰り返したときのＣＩＣ値の平均値ＣＩＣａｖｇを計算する。
そして、漏洩音検出判定部１７において、ＣＩＣａｖｇと判定基準値の最大値（ＣＩＣrefｍａｘ）及び最小値（ＣＩＣrefｍｉｎ）とを比較し（ステップＳ８）、ＣＩＣａｖｇがこの最大値と最小値の範囲内に含まれているか否かが判断される（ステップＳ９）。そして、範囲外である場合には、異常が発生したと判断して警報出力部１８から警報が報知される（ステップＳ１０）。
この場合、誤報を防ぐために、警報出力部１８において範囲外との判定が連続して予め設定した回数（例えば３回）繰り返されたか否かを判断し、この回数を超えたときに警報を出力するようにするとよい。
【００２９】
本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態により何ら限定されるものではない。
例えば、上記の説明ではＣＩＣ＝ＴＰＭｋｕｒ／ＴＰＭｓｖｇとして定義したが、この逆数、すなわち、ＴＰＭｓｖｇ／ＴＰＭｋｕｒをＣＩＣとして定義することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【００３０】
本発明は、製油所等の常圧蒸留塔や精密蒸留塔、流動接触分留装置、石油化学工場のエチレン装置分解炉などのプラントの他、発電所やゴミ焼却場のような施設などのあらゆる現場の監視に適用が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の監視システムの一実施形態にかかり、その構成を説明するブロック図である。
【図２】図１の監視システムの作用を説明するフローチャートである。
【図３】暗騒音の音響データの一例を示すグラフである。
【図４】漏洩音の音響データの一例を示すグラフである。
【図５】現場内での暗騒音のアトラクタの一例を示すグラフである。
【図６】現場内での漏洩音のアトラクタの一例を示すグラフである。
【図７】軌道平行測度を求める手順を説明する図である。
【符号の説明】
【００３２】
１        監視システム
１１      集音マイク
１２      音響処理部
１３      カオス情報処理部
１４      ＣＩＣ処理部
１５      モード切替部
１６      判定基準値作成処理部
１７      漏洩音検出判定部
１８      警報出力部
【図１】
0004713272.tif 000008
【図２】
0004713272.tif 000009
【図３】
0004713272.tif 000010
【図４】
0004713272.tif 000011
【図５】
0004713272.tif 000012
【図６】
0004713272.tif 000013
【図７】
0004713272.tif 000014