(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも一つのデータムを含むデータを受信して、該データに含まれるデータ情報をフェッチするフェッチユニットと、
前記データ情報に従ってツリー構造態様で前記データを分類して、分類ツリーを構築する分類ツリーモジュールと、
前記分類ツリーと前記データとを格納するデータリポジトリと、
を備え、
前記データの前記データ情報は、該データの座標情報、構築時間、種類、記述、重要度ランク、及び格納位置参照情報を含み、
前記座標情報は、経度と緯度を含み、
前記分類ツリーは、複数のノードを含み、各ノードは、中心位置と、該ノードにおける前記データからの該中心位置への最大距離と、該ノードにおけるデータ量と、該ノードの重要度ランクと、該ノードのデータリストと、該ノードについての記述と、該ノードのサブノードとを含み、
前記フェッチユニットは、それぞれが座標情報に対応する少なくとも一つの前記データムを含むデータを取得し、
前記分類ツリーモジュールは、
前記データを前記ノードに加え、
前記データに対応する前記座標情報に従って前記ノードの前記中心位置を算出し、
前記データのそれぞれについての前記座標情報からの前記中心位置への距離を算出し、最大距離を取得し、
前記最大距離が所定の距離より大きいかを判定し、
前記最大距離が所定の距離より大きい場合に前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割し、前記データのそれぞれに対応する前記座標情報に従って、該データを該第一のサブノードと該第二のサブノードの一方に加え、
前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する処理において、前記分類ツリーモジュールは、
前記データのそれぞれについての前記経度と前記緯度に従って、該データの最大経度差と最大緯度差を算出し、
前記最大経度差が前記最大緯度差より大きい場合、全データをそれらの前記経度に従って並べ、該データのうちの経度中央値を、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する中心とし、
前記最大経度差が前記最大緯度差より小さい場合、全データをそれらの前記緯度に従って並べ、該データのうちの緯度中央値を、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する中心とする
データ分類システム。
【請求項２】
前記データの前記データ量は、前記ノードの大きさにより表され、該ノードの重要度ランクは、異なる色により表される、
請求項１に記載のデータ分類システム。
【請求項３】
データ分類システムにより実行される分類ツリーの構築方法であって、
前記データ分類システムは、
少なくとも一つのデータムを含むデータを受信して、該データに含まれるデータ情報をフェッチするフェッチユニットと、
前記データ情報に従ってツリー構造態様で前記データを分類して、分類ツリーを構築する分類ツリーモジュールと、
前記分類ツリーと前記データとを格納するデータリポジトリと、
を備え、
前記データの前記データ情報は、該データの座標情報、構築時間、種類、記述、重要度ランク、及び格納位置参照情報を含み、
前記座標情報は、経度と緯度を含み、
前記分類ツリーは、複数のノードを含み、各ノードは、中心位置と、該ノードにおける前記データからの該中心位置への最大距離と、該ノードにおけるデータ量と、該ノードの重要度ランクと、該ノードのデータリストと、該ノードについての記述と、該ノードのサブノードとを含み、
当該分類ツリーの構築方法は、
前記フェッチユニットが、それぞれが座標情報に対応する少なくとも一つの前記データムを含むデータを取得する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データを前記ノードに加える段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データに対応する前記座標情報に従って前記ノードの前記中心位置を算出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データのそれぞれについての前記座標情報からの前記中心位置への距離を算出し、最大距離を取得する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大距離が所定の距離より大きいかを判定する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大距離が所定の距離より大きい場合に前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割し、前記データのそれぞれに対応する前記座標情報に従って、該データを該第一のサブノードと該第二のサブノードの一方に加える段階と、
を備え、
前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する前記段階は、
前記分類ツリーモジュールが、前記データのそれぞれについての前記経度と前記緯度に従って、該データの最大経度差と最大緯度差を算出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大経度差が前記最大緯度差より大きい場合、全データをそれらの前記経度に従って並べ、該データのうちの経度中央値を、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する中心とする段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大経度差が前記最大緯度差より小さい場合、全データをそれらの前記緯度に従って並べ、該データのうちの緯度中央値を、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する中心とする段階と、
を含む、
分類ツリーの構築方法。
【請求項４】
前記最大距離が所定の距離より大きいかを判定する前記段階は、前記分類ツリーモジュールが、該最大距離が所定の距離より大きくない場合、分類結果を直接に出力する段階を有する、
請求項３に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項５】
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードを演算スタックに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算スタックにノードが存在するかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算スタックにノードが存在することが検出された場合、該ノードを該演算スタックから取り出して、前記データに対応する前記座標情報に従って、該ノードの中心位置を算出する前記段階を実行する段階と
を更に備える請求項３に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項６】
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する前記段階の後に、該第一のサブノードと該第二のサブノードを演算スタックに入れる段階を更に備える請求項５に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項７】
前記分類ツリーモジュールが、新たな座標情報に対応する新たなデータムをノードに加える段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードの中身をリフレッシュする段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードがサブノードを含むかを判定する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードがサブノードを含まない場合、前記新たなデータムを前記ノードに加える段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記新たなデータムを前記ノードに加えた後の該ノードの新たな中心位置を、前記データのそれぞれについての前記座標情報と該新たなデータムに対応する前記新たな座標情報とに従って算出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データのそれぞれについての前記座標情報と前記新たなデータムに対応する前記新たな座標情報からの前記新たな中心位置への距離を算出して、新たな最大距離を取得する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記新たな最大距離が所定の距離より大きいかを判定する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記新たな最大距離が所定の距離より大きい場合、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割し、該第一のサブノードと該第二のサブノードを演算スタックに入れ、前記データのそれぞれと前記新たなデータムを、該データのそれぞれについての前記座標情報と該新たなデータムに対応する前記新たな座標情報とに従って該第一のサブノードと該第二のサブノードの一方に加える段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算スタックにノードが存在するかを判定する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算スタックにノードが存在しない場合、前記新たなデータムを加えることを終了する段階と、
を更に備える請求項５に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項８】
前記ノードがサブノードを含むかを判定する前記段階は、
前記ノードがサブノードを含むと判定された場合に、前記分類ツリーモジュールが、前記新たな座標情報に従って前記新たなデータムに最も近いサブノードを探す段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記新たなデータムに最も近い前記サブノードの中身をリフレッシュする段階と
を有する、
請求項７に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項９】
前記新たな最大距離が所定の距離より大きいかを判定する前記段階は、該新たな最大距離が該所定の距離より大きくないと判定された場合に、前記分類ツリーモジュールが、前記新たなデータムを加えることを終了する段階を有する、
請求項７に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１０】
前記演算スタックにノードが存在するかを判定する前記段階は、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算スタックにノードが存在する場合、該演算スタックから該ノードを取り出す段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記取り出されたノードにおける前記データのそれぞれに対応する前記座標情報に従って該取り出されたノードの中心位置を算出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データのそれぞれについての前記座標情報からの前記取り出されたノードの前記中心位置への距離を算出し、前記最大距離を取得する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大距離が前記所定の距離より大きいかを判定する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大距離が前記所定の距離より大きいと判定された場合に、前記ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する前記段階に入って、該第一のサブノードと該第二のサブノードを前記演算スタックに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記最大距離が前記所定の距離より大きくないと判定された場合に、前記演算スタックにノードが存在するかを判定する前記段階に入る段階と、
を有する、
請求項７に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１１】
前記分類ツリーモジュールが、限定条件を与える段階と、
前記分類ツリーモジュールが、ノードを演算キューに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにノードが存在するかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューに前記ノードが存在する場合に該ノードを取り出す段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードが前記限定条件を満たすかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードが前記限定条件を満たすと検出された場合に、該ノードがサブノードを含むかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードがサブノードを含むと検出された場合に、該サブノードが前記限定条件を満たすかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記ノードの前記サブノードを前記演算キューに入れる段階と
を更に備える請求項５に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１２】
前記ノードがサブノードを含むかを検出する前記段階は、該ノードがサブノードを含まないと検出された場合に、前記分類ツリーモジュールが、該ノードをノードリストに入れる段階を有する、
請求項１１に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１３】
前記サブノードが前記限定条件を満たすかを検出する前記段階は、前記分類ツリーモジュールが、該サブノードが該限定条件を満たさないと検出された場合に前記ノードをノードリストに加える段階を有する、
請求項１２に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１４】
前記演算キューにノードが存在するかを検出する前記段階は、前記分類ツリーモジュールが、該演算キューにノードが存在しないと検出された場合に、ノードリストのノードを出力する段階を有する、
請求項１１に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１５】
前記分類ツリーモジュールが、現在のノードを演算キューに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューからノードを取り出す段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記取り出されたノードのサブノードを前記演算キューに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにＭ個のノードが存在するかを検出する段階であって、Ｍは０より大きい整数である段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにＭ個のノードが存在する場合に、該演算キューの全ノードをノードリストに出力する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにＭ個未満のノードが存在する場合に、該演算キューからノードを取り出す段階に戻る段階と
を更に備える請求項５に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１６】
前記分類ツリーモジュールが、所定の限定条件を受け取る段階と、
前記分類ツリーモジュールが、現在のノードのデータリストをフェッチする段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データリストを演算キューに入れる段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにデータムが存在するかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにデータムが存在すると検出された場合に、該演算キューから該データムを取り出す段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データムが前記所定の限定条件を満たすかを検出する段階と、
前記分類ツリーモジュールが、前記データムが前記所定の限定条件を満たす場合、該データムを前記データリストに入れる段階と
を更に備える請求項５に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１７】
前記演算キューにデータムが存在するかを検出する前記段階は、該演算キューにデータムが存在しないと検出された場合に、前記分類ツリーモジュールが、データリスティングを終了する段階を有する、
請求項１６に記載の分類ツリーの構築方法。
【請求項１８】
前記データムが前記所定の限定条件を満たすかを検出する前記段階は、該データムが該所定の限定条件を満たさないと検出された場合に、前記分類ツリーモジュールが、前記演算キューにデータムが存在するかを検出する段階を有する、
請求項１５に記載の分類ツリーの構築方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、全般的にデータ分類システム及びデータ分類システム用の分類ツリーの構築方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近時において、ブロードバンドネットワークサービスとデジタルカメラ（ＤＣ）製品は既に普及しており、個人のデジタル写真（データ）をインターネットにアップロードして保存したり他者と共有したりできるようになった。事実、関連の環境と技術が更に成長して一段と便利になるにつれ、より多くの人々が個人のデジタル写真（データ）をインターネット上で保存して他者と共有するべくアップロードすることを快適と感じるようになるであろう。したがって、いかにより効果的に写真を管理、閲覧、検索するかが、デジタル写真が大量になるに従い、重要な関心事となる。
【０００３】
他方、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）との関連においては、デジタル写真は、撮影対象のイメージデータに加え、撮影対象の位置の経度と緯度等の座標データ等の地理的情報を取得するべく用いる場合もある。現在、写真をその地理的情報と対応させて地図上の好都合な位置において提供し、ユーザが所定位置の地図を見たときに所定位置において撮影された写真を見ることができるようにする、たとえばＧｏｏｇｌｅ  Ｅａｒｔｈ、Ｙａｈｏｏ  Ｍａｐ等のウェブサイトがいくつか存在する。この方法においては、写真をその地理的情報に従って効果的に分類し、地理的情報の関連用途において写真の書き込み／読み出し効率を向上させることは重要な役割である。
【０００４】
写真をその地理的情報に従って閲覧する目的を達成するべく、米国特許第７，０４６，２８５号においては、図１に示すような記述的テーブルの作成が提案されている。図１を参照すると、各行において、写真の経度、緯度、種類、及びファイルネームを含む関連の記述的情報が示される。上記の記述的テーブルを用いる場合、アプリケーションプログラムにより写真は地図上の適した位置に表示される。
【０００５】
しかし、このようなテーブルを用いて写真の情報を保存することは便利かつ容易ではあっても、写真の保存は隣り合う写真同士の互いからの距離とは関連性がない。したがって、米国特許第７，０４６，２８５号の教示に従うと、隣接位置の写真を効果的にフェッチすることはできず、多くの写真を検索するには、相応に長い時間がかかる。
【発明の開示】
【０００６】
したがって、本発明は、データ分類システム、及びデータ分類システム用の分類ツリーの構築方法に関し、これにより、データ検索速度を高速化し、データ統合を可能にする階層構造を提供する。
【０００７】
本発明は、データ分類システムを提供する。データ分類システムは、フェッチユニット、分類ツリーモジュール、及びデータリポジトリを含む。フェッチユニットは、少なくとも一つのデータムを含むデータを受け取って、データに含まれるデータ情報をフェッチするよう構成されている。分類ツリーモジュールは、データ情報に従ってツリー構造態様でデータを分類し、それにより分類ツリーを構築するよう構成されている。データリポジトリは、分類ツリーとデータを格納するよう構成されている。
【０００８】
本発明は、以下の段階を含む分類ツリーの構築方法を提供する。まず、それぞれが座標情報に対応する少なくとも一つのデータムを含むデータを取得する。次に、データをノードに加える。次に、ノードの中心位置をデータに対応する座標情報に従って算出する。次に、データのそれぞれについての座標情報からの中心位置への距離を算出して、最大距離を取得する。次に、最大距離が所定の距離より大きいかを判定して、最大距離が所定の距離より大きいと判定されればノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割し、データを、データのそれぞれに対応する座標情報に従って第一のサブノードと第二のサブノードの一方に加える。
【０００９】
本発明は、データに記録されている座標情報に従って、たとえば２分木等のツリー構造態様で分類することにより分類ツリーを構築する。つまり、ノードに加えたデータは、データの座標情報に従って二つのグループに分割することができる。二つのグループを、二つのサブノードにそれぞれ加える。同様に、各サブノードのデータは、各サブノードがデータムを一つだけ含むようになるまで、あるいはサブノードの各データムからの中心位置への距離が所定の距離より小さくなるまで、さらに二つのグループへと分割し続けることができる。このように、本発明に従って構築された分類ツリーにより、情報閲覧・検索の用途において、座標情報にしたがって最適な書き込み／読み出し速度を達成し、検索速度を速めるのに適した階層構造が得られる。さらに、本発明は、データのデータ情報に従って所定の検索条件に対応したデータを検索するのにも適している。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
添付の図面は、本発明の一層の理解を促進するべく含められており、本明細書に取り込まれその一部を構成する。図面は本発明の実施形態を示し、記載とともに本発明の原理を説明する。
【００１１】
【図１】図１は、従来技術の記述的テーブルを示す概略図である。
【００１２】
【図２】図２は、本発明の実施形態に係るデータ分類システムを示す概略図である。
【００１３】
【図３Ａ】図３Ａは、データのデータ情報の内容を示す概略図である。
【００１４】
【図３Ｂ】図３Ｂは、データにおける多様な種類の内容を示す概略図である。
【００１５】
【図３Ｃ】図３Ｃは、ノードにおけるデータの情報の内容を示す概略図である。
【００１６】
【図４】図４は、ノードにおけるデータの分布とデータ間の位置的関係を示す概略図である。
【００１７】
【図５】図５は、本発明のある実施形態に係る分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。
【００１８】
【図６】図６は、データの中心位置への最大距離が所定の距離より大きいと判定された場合の、ノードの第一のサブノード、第二のサブノードへの分割を示す概略図である。
【００１９】
【図７】図７は、本発明の別の実施形態に係る分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。
【００２０】
【図８】図８は、本発明のある実施形態に係る分類ツリーを示す概略図である。
【００２１】
【図９Ａ−９Ｃ】図９Ａ乃至９Ｃは、ノードを演算スタックに入れる処理を示す概略図である。
【００２２】
【図１０】図１０は、本発明のさらに別の実施形態に係る分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。
【００２３】
【図１１】図１１は、本発明の実施形態に従ってデータを分類ツリーに入れることを示す概略図である。
【００２４】
【図１２】図１２は、本発明の実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。
【００２５】
【図１３】図１３は、図１２の実施形態と関連する分類ツリーの概略図である。
【００２６】
【図１４】図１４は、本発明の別の実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。
【００２７】
【図１５】図１５は、図１４の実施形態と関連する分類ツリーの概略図である。
【００２８】
【図１６】図１６は、本発明のさらに別の実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。
【００２９】
【図１７】図１７は、本発明の実施形態に係る、ノードに含まれるデータのデータ量と種類を示す概略図である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３０】
これから、本発明の本好適実施形態について詳細に言及し、その例を添付の図面に示す。可能な場合はいつでも、図面と記載において同一あるいは類似の部材を言及するべく同一の参照番号を用いる。
【００３１】
図２は、本発明の実施形態に係るデータ分類システムを示す概略図である。図２を参照すると、データ分類システム２００は、フェッチユニット２１０、分類ツリーモジュール２２０、及びデータリポジトリ２３０を含む。フェッチユニット２１０は、少なくとも一つのデータムを含むデータを受け取って、当該データに含まれるデータ情報をフェッチするよう構成される。データはデジタル写真等であってよい。分類ツリーモジュール２２０は、データ情報と、たとえば２分木等のツリー構造態様とに従って、データを分類するよう構成される。次に、分類ツリーモジュール２２０は上記の分類結果に従って分類ツリーを構築する。データリポジトリ２３０は、分類ツリーとデータを格納するよう構成される。
【００３２】
本実施形態のある側面に従うと、データは、データリポジトリ２３０、あるいはインターネット、ブログのいずれからフェッチすることも可能である。本実施形態の別の側面に従い、かつ図３Ａに示すように、データ情報は、データの座標情報、構築時間、種類、記述、重要度ランク、格納位置参照情報（ｓｔｏｒａｇｅ  ｐｏｓｉｔｉｏｎ  ｒｅｆｅｒｅｎｃｅ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を含む。データの座標情報は、経度と緯度を含んでよく、それらは、分類ツリーモジュール２２０が写真を分類するにあたり付与することができる。経度と緯度は、グローバル・ポジショニング・システム（ＧＰＳ）により取得することができる。
【００３３】
データの重要度ランクは、管理者が入力することにより、あるいは、そのデータに対するクリック率により決定することができる。データの種類には、図３Ｂに示すように、社員食堂、観光施設、店、バス発着所、空港、病院、学校、行楽地、公園、夜市を含めてよいが、図３Ｂに限定されない。
【００３４】
本発明のある実施形態によると、分類ツリーは複数のノードを含み、各ノードは、図３Ｃに示すように、当該ノードにおけるデータの当該ノードの中心位置への最大距離、当該中心位置、当該ノードにおけるデータ量、当該ノードの重要度ランク、当該ノードにおけるデータリスト、当該ノードについての記述、当該ノードのサブノード、たとえば、サブノード１とサブノード２を含む。
【００３５】
ノードにおけるデータの当該ノードの中心位置への最大距離と中心位置は、図４に示すように、当該ノードにおけるデータの座標情報に従って取得することができる。図４を参照すると、中心位置４０１は、当該ノードにおけるデータの座標情報（つまり、経度と緯度）を算出することにより得られる幾何学的中心である。次に、各データムの座標情報を中心位置に対して計算して、当該データにおける中心位置への最大距離ｄ（つまり、ここではデータム４２０からの中心位置４０１への距離）を取得する。さらに、ノードの重要度ランクはデータ群からデータを収集することにより取得、あるいは管理者により決定することができる。
【００３６】
ここでは、ノードの重要度ランクを識別するべく異なる色を用いることが好適であることに注意されたい。たとえば、赤色により非常に重要なノードを示し、緑色により中程度に重要なノードを示し、青色により重要性の低いノードを示す。ノードにおけるデータ量はノードの大きさから判別することができる。たとえば、大きいノードは、当該ノードが多くのデータを含むことを示し、小さいノードは、当該ノードが少量のデータを含むことを示す。
【００３７】
たとえば、大きくて赤いノードは、当該ノードが大量の非常に重要なデータを含むことを示し、小さくて青いノードは、当該ノードが、少量の重要でないデータを含むことを示す。ノードの記述は、管理者により、あるいはデータ群内において表現される単語の使用頻度の自動統計分析により導出されるキーワードにより、設定することができ、ユーザは所望のデータをノードについての記述に助けられて迅速に見つけ出すことができる。
【００３８】
図５は、本発明のある実施形態に係る分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。図５を参照すると、まずステップＳ５０２において、それぞれが座標情報に対応する少なくとも一つのデータムを含むデータを取得する。座標情報は、たとえばデータムの経度と緯度を含む。ステップＳ５０４において、データのそれぞれをノードに加える。ノードはたとえばルートノードであるが、それに限定されない。
【００３９】
ステップＳ５０６において、ノードの中心位置をデータのそれぞれについての座標情報に従って算出する。中心位置は、データのそれぞれについての座標情報に従って算出される幾何学的中心であり、図４に示すように参照符号４０１により示される。
【００４０】
ステップ５０８において、各データムの座標情報からの中心位置への距離を算出して最大距離を求めるが、ここではデータの全てについて、中心位置への距離を算出し、それらのうちの最大値を選択し、ノードのデータを分割する必要性の判定に用いる。
【００４１】
ステップ５１０において、最大距離が所定の距離、たとえば１ｋｍよりも大きいかを判定し、算出した最大距離が０．８ｋｍである場合、最大距離は所定の距離よりも大きくないと判定される。あるいは、最大距離が１．３ｋｍと算出された場合、最大距離は所定の距離より大きいと判定される。
【００４２】
最大距離が所定の距離より大きいと判定された場合、ステップ５１２において、ノードを第一のサブノードと第二のサブノードとに分割し、当該ノードのデータを、データのそれぞれに対応する座標情報に従って第一のサブノードと第二のサブノードの一方に加える。次に、ステップ５１４において、上記の分類結果を出力する。最大距離が所定の距離よりも大きくないと判定された場合、ステップ５１２をスキップして処理は直接ステップ５１４に進む。
【００４３】
最大距離が所定の距離より大きいかを判定してノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する処理を説明する例を以下に示す。図６は、データからの中心位置への最大距離が所定の距離より大きいと判定された場合のノードの第一のサブノードと第二のサブノードへの分割を示す概略図である。図６を参照すると、ノードＮ１において、ｄをノードＮ１における全データからの中心位置６０１への距離を算出して求められた全データのうちの中心位置６０１への最大距離とし、鎖線ブロック６１０を最大距離ｄで囲んだ範囲とすると、ｄ１が所定の距離を示す値であり、鎖線ブロック６２０は所定の距離ｄ１で囲んだ範囲である。図６に示すように、最大距離ｄは、所定の距離ｄ１よりも大きいことが分かる。したがって、ノードＮ１におけるデータを分割するが、分割においてはノードＮ１の全データについての経度と緯度を座標情報に従って比較し、経度と緯度それぞれについての最大値を取得する。
【００４４】
たとえば、ノードＮ１において経度的に最も離れた二つのデータを計算用に選択し、ここではデータ６３０とデータ６４０を経度の計算用に選択する。最大経度差、つまり、２０度が得られる。他方、ノードＮ１において緯度的に最も離れた二つのデータを計算用に選択し、ここではデータ６３０とデータ６５０を緯度の計算用に選択する。最大緯度差、つまり１７度が得られる。
【００４５】
したがって、ノードＮ１においては、最大経度差（２０度）は最大緯度差（１７度）より大きいことがわかる。したがって、全データをデータの経度順に並べ、二つのグループに分割する。好適には、ノードＮ１における全データの経度のうちの中央値、つまり、ここではデータム６６０の経度を選択する。中央値より大きい経度を有するデータをあるグループに所属させ、中央値より小さい経度を有するデータを別のグループに所属させる。この方法により、ノードＮ１をサブノードＮ２とサブノードＮ３に分割する。したがって、最大距離が効果的に狭められるので、明確な階層構造を構築して検索速度を速めるのに有益である。
【００４６】
好適には、上記の中央値は、図６に示すように、ノードＮ１における全データをデータの経度値に従って並べること；最も中央の位置に並べられたデータの経度、つまりデータム６６０の経度を経度の中央値として選択すること；ノードＮ１の全データをデータム６６０の経度に従って二つのグループに分類するにあたり、経度がデータム６６０の経度より大きいデータをあるグループ、たとえばノードＮ２に分類し、経度がデータム６６０の経度より小さいデータを別のグループ、たとえばノードＮ３に分類することを含む処理において選択することができる。
【００４７】
本実施形態のある側面によると、最大経度差が最大緯度差よりも小さく算出された場合、全データをデータの緯度順に並べて二つのグループに分割する。好適には、ノードにおける全データの緯度の中央値を選択する。緯度の中央値を選択する処理は、経度の中央値を選択する処理に関して上記したものと類似する。したがって、最大距離が効果的に狭められるので、明確な階層構造を構築して検索速度を速めるのに有益である。
【００４８】
図７は、本発明の別の実施形態に係る、分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。図８は、本発明のある実施形態に係る、分類ツリーを示す概略図である。図７と図８を参照して、まずステップＳ７０２において、それぞれが座標情報に対応する少なくとも一つのデータムを含むデータを取得する。座標情報は、たとえばデータムの経度と緯度である。
【００４９】
次に、ステップＳ７０４において、各データムをノードＮ５に加える。ノードＮ５は、たとえば分類ツリーのルートノードである。次に、ステップＳ７０６において、ノードＮ５を図９Ａに示すような演算スタック（ｏｐｅｒａｔｉｏｎ  ｓｔａｃｋ）に入れる。ステップＳ７０８において、演算スタックにノードが存在するかを検出する。存在すれば、ステップＳ７１０において、ノードを演算スタックから取り出す。つまり、ノードＮ５を演算スタックから取り出し、したがってステップＳ７１２においてノードＮ５の中心位置を、ノードＮ５における各データムの座標情報に従って算出する。
【００５０】
ノードＮ５の中心位置を取得した後、ステップＳ７１４において、全データの座標情報からの中心位置への距離を算出して最大距離、ここではたとえば５００ｋｍを取得する。次に、ステップＳ７１６において、最大距離を所定の距離に比較する。所定の距離の値が３００ｋｍであるとすると、最大距離は所定の距離より大きいと判定され、したがってステップＳ７１６の比較結果は、「ＹＥＳ」となる。したがって、ステップＳ７１８において、ノードＮ５をサブノードＮ６とサブノードＮ７に分割し、ノードＮ５のデータを、各データムの座標情報に従ってサブノードＮ６とサブノードＮ７の一方に加える。ノードＮ５をサブノードＮ６とサブノードＮ７に分割する方法は、図６についての記載を参照することにより理解できるので、ここでは繰り返さない。ステップＳ７０６において、サブノードＮ６とサブノードＮ７を新たなノードとみなし、図９Ｂに示すように、演算スタックに入れる。
【００５１】
ステップＳ７０６において、ノードＮ６とノードＮ７を演算スタックに入れた。したがって、ステップＳ７０８の実行時、再度、演算スタックにノードが存在すると検出される。ステップＳ７１０を再び実行し、ここでは、検出されたノードを取り出す。この場合、ステップＳ７１２において、たとえばノードＮ６をまず取り出し、ノードＮ６の中心位置を、ノードＮ６におけるデータの座標情報に従って算出する。次に、ステップＳ７１４において、ノードＮ６における全データの座標情報からの中心位置への距離を算出し、ノードＮ６における最大距離、ここではたとえば３５０ｋｍを取得する。次に、ステップＳ７１６において、ノードＮ６における最大距離を所定の距離に比較する。所定の距離は３００ｋｍであり、ノードＮ６における最大距離は３５０ｋｍである。したがって、ノードＮ６を別の二つのサブノードＮ８とサブノードＮ９に分割し、ステップＳ７０６に戻り、ノードＮ８とノードＮ９を図９Ｃに示すよに演算スタックに入れることによる、ノードＮ６におけるデータの更なる分類を行うかを判定する。
【００５２】
次に、上記のステップをＳ７０８、Ｓ７１０、Ｓ７１２、Ｓ７１４、Ｓ７１６、Ｓ７１８、Ｓ７０６の順序で含む処理の新たなラウンドを実行してノードＮ７、ノードＮ８、及びノードＮ９を分析し、これらを更に分類、分割する必要があるかを判定する。ラウンドは、ステップＳ７０８において演算スタックにノードが存在しないと検出されるまで続き、ノードが存在しないと検出されるとステップＳ７２０が開始され、分類結果を出力し、分類ツリーの構築を終了する。
【００５３】
以下のステップＳ７０８において演算スタックにノードが存在しないと検出されると、ステップＳ７２０において分類結果を出力し、分類ツリーの構築を終了する。
【００５４】
図８を再び参照すると、ノードＮ７、ノードＮ８、及びノードＮ９の下にはサブノードが存在しないので、ノードＮ７、ノードＮ８、及びノードＮ９は分類ツリーのリーフノード、もしくは外部ノードと称される。反対に、ノードＮ５とノードＮ６はサブノードへと分割されているので、分類ツリーの非リーフノード、もしくは内部ノードと称される。
【００５５】
分類ツリーの構築方法を上記のとおり例示した。引き続き、新たなデータを分類ツリーに導入するべく、新たなデータムを分類ツリーに導入する処理を説明する本発明の別の実施形態を以下に記載する。図１０は、本発明のさらに別の実施形態に係る分類ツリーの構築方法を示すフローチャートである。図１１は、本発明の実施形態に従って、データを分類ツリーへ入れることを示す概略図である。図１０と図１１を参照すると、まずステップＳ１００２において、たとえば中心位置（経度６０；緯度６０）を含むノードＮ１０に新たなデータムを加えるが、新たなデータムの座標情報は（経度６８；緯度４５）である。ステップＳ１００４において、ノードＮ１０の中身をリフレッシュする。ステップＳ１００６において、ノード、つまりここではノードＮ１０にサブノードが存在するかを検出する。
【００５６】
ノードＮ１０にサブノードが存在すると検出された場合、処理はステップＳ１００８に入り、新たなデータムに最も近いサブノードを探す。たとえば、図１１に示すように、ノードＮ１０はサブノードＮ１１とサブノードＮ１２を有するルートノードである。ノードＮ１１の中心位置は（経度８０；緯度２０）であり、ノードＮ１２の中心位置は（経度４５；緯度７８）である。したがって、ノードＮ１１が、新たなデータムの座標情報（経度６８；緯度４５）に最も近い。次に、ステップＳ１００４において、ノード、つまりここではノードＮ１１の中身をリフレッシュする。その後、上記のステップをＳ１００６、Ｓ１００８、Ｓ１００４の順序で含む処理の新たなラウンドを実行する。このような処理を、新たなデータムに最近接したノードＮ１６（経度６７；緯度４７）に行き当たるまで繰り返し実行するが、ノードＮ１６は、ステップＳ１００６においてサブノードを持たないものであると検出され、したがってステップＳ１０１０において新たなデータムをノードＮ１６に加える。
【００５７】
ステップＳ１００６において、ノードＮ１０にサブノードが存在しないと検出されると、処理は直接ステップＳ１０１０に進み、新たなデータムをノードに加える。たとえば、ノードＮ１０からのデータを加えることにより、ステップＳ１００４とステップＳ１００６を含む処理を実行した後にノードＮ１０がサブノードを持たないようになっていれば、新たなデータムをノードＮ１０に直接加える。
【００５８】
新たなデータムをノードＮ１０とノードＮ１６のいずれに加えたかに拘わらず、新たなデータムの導入により新たなデータムを加えた元のノードの中心位置が変化する。したがって、本方法は、ノードの新たな中心位置を、元のデータのそれぞれについての座標情報と新たなデータムについての新たな座標情報とに従って算出するステップＳ１０１２を更に含む。
【００５９】
新たな中心位置を取得した後、ステップＳ１０１４において、元のデータのそれぞれについての座標情報と、新たなデータムに対応する新たな座標情報と、からの新たな中心位置への距離を算出して、新たな最大距離を取得する。
【００６０】
ステップＳ１０１６において、新たな最大距離を所定の距離に比較して比較結果を得るが、当該比較結果は、ノードにおけるデータの分類が更に必要であるかを判定するのに用いることができる。
【００６１】
比較結果が新たな最大距離が所定の距離より大きいものである場合、ノードを第一のサブノードと第二のサブノードに再び分割する。次に、第一のサブノードと第二のサブノードを演算スタックに入れる。次に、ステップＳ１０２０において、演算スタックにノードが存在するかを検出する。存在すれば、ステップＳ１０２２において、演算スタックからノードを取り出す。その後、ステップＳ１０２４において、演算スタックから取り出したノードの中心位置を、当該ノードにおける各データについての座標情報に従って算出する。
【００６２】
次に、ステップＳ１０２６において、ノードにおける各データについての座標情報からの距離を算出して最大距離を取得する。次に、ステップＳ１０２８において、ステップＳ１０２６で取得した最大距離を所定の距離に比較する。比較結果が最大距離が所定の距離より大きいものである場合、処理はステップＳ１０１８に入り、演算スタックから取り出したノードを第一のサブノードと第二のサブノードに分割する。比較結果が、最大距離が所定の距離より小さいことを示す場合、処理はステップＳ１０２０に入り、演算スタックにノードが存在するかを再び検出する。演算スタックからデータが検出されなければ、処理はステップＳ１０３０に入り、分類ツリーへの新たなデータムの導入処理を終了する。ステップＳ１０１６乃至ステップＳ１０２８を含む処理において、ノードの分析及び更に分類するかの判定は、上記の実施形態を参照することにより理解することができるので、ここでは繰り返さない。
【００６３】
ステップＳ１０１６の比較結果が最大距離が所定の距離より小さいものである場合、処理はステップＳ１０３０に入り、分類ツリーへの新たなデータムの導入処理を終了する。
【００６４】
分類ツリーを構築した後、ユーザは所望のデータを検索してプレビューするための限定条件を設定することができる。好適には、ユーザは、データに記録されているデータ情報を限定条件として選択してよい。たとえば、ノードにおけるデータ量、ノードにおける最大距離、及びノードの重要度ランクを検索限定条件として選択してよい。構築した分類ツリーの用法を例示する実施形態を以下に示す。
【００６５】
図１２は、本発明のある実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。図１３は、図１２の実施形態と関連する分類ツリーの概略図である。図１２と図１３をともに参照して、まずユーザが「最大距離ｄ＞２０００であるノードを全部リストする」等の限定条件を与えると、ステップＳ１２０２において、データ分類システム２００はノードを演算キューに入れるが、たとえばノードＮ１７を演算キューに入れ、ノードＮ１７は最大距離ｄ＝１００００である。
【００６６】
次に、ステップＳ１２０４において、演算キューにノードが存在するかを検出する。既にノードＮ１７を演算キューに入れているので、ノード、つまりＮ１７が演算キューに存在すると検出されるはずであり、検出結果が「ＹＥＳ」 となる。したがって、ステップＳ１２０６においては、ノード、つまりここではＮ１７を演算キューから取り出す。
【００６７】
次に、ステップＳ１２０８において、ノードＮ１７が限定条件を満たすかを検出する。ノードＮ１７は最大距離ｄ＝１００００であるので、ノードＮ１７は限定条件（ｄ＞２０００）を満たし、したがって処理はステップＳ１２１０に入り、ノード、つまりＮ１７にサブノードが存在するかを検出する。ここで例示するように、ノードＮ１７はノードＮ１８とノードＮ１９を含むので、ノードは下にサブノードを含んでいることになる。この場合、処理はステップＳ１２１２に入り、サブノードが限定条件を満たすかを検出する、つまりノードＮ１８とノードＮ１９が限定条件を満たすかを検出する。図１３に示すように、Ｎ１８とＮ１９の最大距離は、それぞれｄ＝５０００、ｄ＝６０００であるので、ノードＮ１８とノードＮ１９はともに限定条件を満たす。したがって、処理はステップＳ１２１４に入り、ノードＮ１８とノードＮ１９を演算キューに入れる。その後、処理は再びステップＳ１２０４に入り、演算キューにノードが存在するかを検出する。
【００６８】
例示したように、ノードＮ１８は下にノードＮ２０とノードＮ２１を含み、ノードＮ２０とノードＮ２１の最大距離は、それぞれｄ＝３０００とｄ＝２５００であり、ともに限定条件を満たす。したがって、ステップＳ１２０６においてノードＮ１８を演算キューから取り出した後、ステップＳ１２０８、Ｓ１２１０、Ｓ１２１２、及びＳ１２１４を含む新たなラウンドを実行してノードＮ２０とノードＮ２１を演算キューに入れる。
【００６９】
この場合、演算キューには三つのノード、Ｎ１９、Ｎ２０、及びＮ２１が存在する。ノードＮ１９は、ノードＮ２２とノードＮ２３を下に含み、ノードＮ２２とノードＮ２３の最大距離は、それぞれｄ＝１５００、ｄ＝２６００である。ノードＮ２２は限定条件を満たさず、ノードＮ２３は満たす。したがって、ステップＳ１２０６においてノードＮ１９を演算キューから取り出し、ステップのシーケンスＳ１２０８、Ｓ１２１０、Ｓ１２１２を実行し、ノードＮ２２は限定条件を満たさないものであると検出することができる。したがって、処理はステップＳ１２１６に入り、ノードＮ１９をノードリストに入れる。その後、処理はステップＳ１２０４に戻り、演算キューにノードが存在するかを再び検出する。
【００７０】
このとき、演算キューには、二つのノードＮ２０とＮ２１が含まれている、と検出することができる。ノードＮ２０は、ノードＮ２４とノードＮ２５を下に含み、ノードＮ２４とノードＮ２５の最大距離は、それぞれｄ＝１２００、Ｄ＝１６００である。ノードＮ２４とノードＮ２５のいずれも限定条件を満たさない。したがって、ステップＳ１２０６においてノードＮ２０を取り出した後、処理はステップのシーケンスＳ１２０８、Ｓ１２１０、Ｓ１２１２を実行し、ノードＮ２４とノードＮ２５を限定条件を満たさないものと検出することができる。したがって、処理はステップＳ１２１６に入り、ノードＮ２０をノードリストに入れる。その後、処理はステップＳ１２０４に戻り、演算キューにノードが存在するかを再び検出する。
【００７１】
この場合、ノードが一つ、つまりＮ２１がいまだに存在する。しかし、ノードＮ２１はサブノードを持たない。したがって、ステップＳ１２０６においてノードＮ２１を取り出した後、処理はステップのシーケンスＳ１２０８、Ｓ１２１０を実行し、ノードＮ２１はサブノードを持たないと検出することができる。したがって、処理はステップＳ１２１６に入り、ノードＮ２１をノードリストに入れる。その後、処理はステップＳ１２０４に戻り、演算キューにノードが存在するかを再び検出する。
【００７２】
いまでは、演算キューにはノードが存在しない。したがって、ステップＳ１２０４において、演算キューにはノードが存在しないと検出され、ステップＳ１２０４が「ＮＯ」となる。したがって、ステップＳ１２１８を実行してノードリストにおけるノード、つまりここではノードＮ１９、ノードＮ２０、及びノードＮ２１を出力する。
【００７３】
ステップＳ１２０４の検出結果が「ＮＯ」であれば、ステップＳ１２１８を直接実行してノードリストのノードを出力する。
【００７４】
上記の実施形態においては、ノードにおける最大距離を限定条件の例として説明した。しかし、本発明は、最大距離を限定条件として用いることに限定されない。その他の特性、たとえば、ノードにおけるデータ量、ノードの重要度ランクを代わりに限定条件として選択することもできる。これらを検索限定条件として用いる処理は、図１２の処理と類似しているので、ここでは繰り返し説明しない。
【００７５】
さらに、本発明の本実施形態によると、データ量を限定条件として選択すると、ノードリストにおいては、データ量の限定条件を満たす全ノードだけがリストされる。ノードにおける最大距離を限定条件として選択すると、ノードにおける最大距離の限定条件を満たす全ノードだけがノードリストにリストされる。このような方法により、ノードリストに挙げられたノードを地図上に均等に分布させることができる。しかし、ノードの重要度ランクを限定条件として選択した場合、ノードリストには、クリック率が高いノードあるいは、管理者が重要と考えるノードだけをリストしてよい。
【００７６】
さらに、あるノードにおけるデータを選択して、データが最も多い順にＭ個（Ｍは０より大きい整数）のサブノードの閲覧をユーザが希望することはよくある。以下に、この用法を例示する実施形態を示す。Ｍの値は、たとえば３であるが、これに限定されない。図１４は
本発明の別の実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。図１５は、図１４の実施形態と関連する分類ツリーの概略図である。図１４と図１５を参照して、ユーザがあるノードを選択して、データが最も多い順に３個のサブノード（Ｍ＝３）に閲覧を限定した場合、データ分類システム２００はステップＳ１４０２において、ユーザが選択した現在のノード、たとえばノードＮ２６を演算キューに入れる。次に、ステップＳ１４０４において、ノード、つまりノードＮ２６を演算キューから取り出す。次に、ステップＳ１４０６において、ノードＮ２６の２個のサブノード、つまりノードＮ２７とノードＮ２８を演算キューに入れる。
【００７７】
次に、ステップＳ１４０８において、演算キューにノードが３個存在するかを判定する。この場合、演算キューには２個のノード、つまりＮ２７とＮ２８が存在するので、ステップＳ１４０８においては演算キューにはノードが３個未満存在すると検出される。この場合、処理はステップＳ１４０４に戻り、演算キューからノードを取り出す。このとき、ステップＳ１４０６において、ノードＮ２７を演算キューから取り出し、ノードＮ２７のサブノード、つまりここではＮ２９とＮ３０を演算キューに入れる。したがって、この度、演算キューには、ノードＮ２８、ノードＮ２９、及びノードＮ３０が含まれることとなった。ステップＳ１４０８において、演算キューにはノードが３個存在すると判定される。したがって、処理はステップＳ１４１０に入り、演算キューのノード、つまりノードＮ２８、ノードＮ２９、及びノードＮ３０をノードリストに出力する。この方法により、ユーザはノードＮ２８、ノードＮ２９、及びノードＮ３０が、ノードＮ２６における、データが最も多い３個のサブノードであると知ることができる。
【００７８】
より精度の高いデータ検索を行うべく、あるノードからデータを検索するときに、ユーザはしばしばデータの種類、あるいはデータが構築された時間を限定する。これに関連する実施形態を例示目的として記載する。
【００７９】
図１６は、本発明のさらに別の実施形態に係る分類ツリーの用法を例示する。図１６を参照して、まずステップＳ１６０２において、データ分類システム２００は、所定の限定条件、たとえば、データを種類Ａに限定する条件を受け取る。次に、ステップＳ１６０４において、データ分類システム２００は現在のノードのデータリストをフェッチする。図１７は、本発明のある実施形態に係る、ノードに含まれるデータの量と種類を示す概略図である。本実施形態においては、図１７に示すように、データリストにはデータ量とデータ種類が含まれる。次に、ステップＳ１６０６において、データリスト、つまり、ここではＤ１乃至Ｄ４を演算キューに入れる。ステップＳ１６０８において、演算キューにデータムが存在するかを判定する。
【００８０】
演算キューにデータムが存在すると判定された場合、ステップＳ１６１０において、演算キューからデータムをフェッチする、つまり、データムＤ１を演算キューからフェッチする。次に、ステップＳ１６１２において、データムＤ１が所定の限定条件を満たすかを判定する。データムＤ１は種類Ａのデータムであるので、所定の限定条件を満たす。したがって、ステップＳ１６１４において、データムＤ１をデータリストに加える。次に、処理はステップＳ１６０８に戻り、演算キューにデータムが存在するかを再び検出する。
【００８１】
この場合、演算キューにはまだ３個のデータＤ２、Ｄ３、及びＤ４が存在する。したがって、処理はステップＳ１６１０に再び入り、データムＤ２をフェッチしてステップＳ１６１２を実行する。データムＤ２は種類Ｂのデータムであり、所定の限定条件を満たさない。したがって、処理はステップＳ１６０８に戻り、引き続き演算キューにデータムが存在するかを検出して、演算キューにデータムが存在しないと判定されるまで継続する。したがって、処理はステップＳ１６１６に入り、データリスティングを終了する。
【００８２】
データムＤ３は種類Ａのデータムであり、データムＤ４は種類Ｃのデータムである。したがって、データリスティングが終了すると、Ｄ１とＤ３がデータリストに存在し、ユーザはデータＤ１とＤ３が所定の限定条件を満たすと知ることができる。
【００８３】
要約すると、本発明は、データに記録される座標情報に従って、たとえば２分木等のツリー構造態様により分類を行うことにより分類ツリーを構築する。つまり、ノードに加えられたデータは、データの座標情報に従って二つのグループに分割することができる。二つのグループは二つのサブノードにそれぞれ加えられる。同様に、各サブノードのデータは、さらに二つのグループに分割することができ、各サブノードがデータムを１つだけ含むようになるまで、もしくはサブノードにおける各データムからの中心位置までの距離が所定の距離より小さくなるまで分割することができる。このように、本発明に従って構築された分類ツリーにより、情報閲覧・検索の用途において、座標情報にしたがって最適な書き込み／読み出し速度を達成し、検索速度を速めるのに適した階層構造が得られる。さらに、本発明は、データのデータ情報に従って所定の検索条件に対応したデータを検索するのにも適している。
【００８４】
本発明の範囲あるいは趣旨から逸脱することなく本発明の構造に多様な変更と多様化を行うことができることは当業者には明らかであろう。上記を考慮すると、本発明は、発明の変更と多様化が以下の請求項とその均等物の範囲に存在するならば、それらを範囲に含むことが意図される。
【図１】
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【図２】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図３Ｃ】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９Ａ】
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【図９Ｂ】
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【図９Ｃ】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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