(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援システムであって、
前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと、前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと、前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルと、を有し、
前記語彙−類語対応テーブルと前記語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する属性判断処理手段と、
判別された前記語彙の属性と前記属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出し、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する関連性判断処理手段と、
を備えることを特徴とする可視化手段選択支援システム。
【請求項２】
請求項１に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記対象データのうち分析対象として重視するカラムの選択をユーザから受け付ける入力データ選定処理手段をさらに備え、
前記関連性判断処理手段は、選択された前記カラムの語彙に対応する属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
【請求項３】
請求項１に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記関連性判断処理手段が提示した前記可視化手段の候補のうち、重視する可視化手段の選択をユーザから受け付ける提示結果評価処理手段をさらに備え、
前記関連性判断処理手段は、選択された可視化手段に対応する前記関連性を有した語彙の属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を再度選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
【請求項４】
請求項１に記載の可視化手段選択支援システムであって、
前記属性判断処理手段は、前記性質および前記種別により、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援システム。
【請求項５】
複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援方法であって、
属性判断処理手段が、前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する判別処理ステップと、
関連性判断処理手段が、判別された前記語彙の属性と前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出する抽出処理ステップと、
前記関連性判断処理手段が、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する提示処理ステップと、
を含むことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
【請求項６】
請求項５に記載の可視化手段選択支援方法であって、
入力データ選定処理手段が、前記対象データのうち分析対象として重視するカラムの選択をユーザから受け付ける選定処理ステップをさらに含み、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、選択された前記カラムの語彙に対応する属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
【請求項７】
請求項５に記載の可視化手段選択支援方法であって、
前記関連性判断処理手段が、前記提示処理ステップにおいて提示した前記可視化手段の候補のうち、重視する可視化手段の選択をユーザから受け付ける評価処理ステップをさらに含み、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、選択された可視化手段に対応する前記関連性を有した語彙の属性を含む可視化手段の候補の有効度をより高く評価して可視化手段の候補を再度選択する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
【請求項８】
請求項５に記載の可視化手段選択支援方法であって、
前記抽出処理ステップでは、前記関連性判断処理手段が、前記性質および前記種別により、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する、
ことを特徴とする可視化手段選択支援方法。
【請求項９】
コンピュータに、
複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援プログラムであって、
前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと前記語彙と前記語彙の性質および当該性質により示される属性の種別を含む前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する判別処理ステップと、
判別された前記語彙の属性と前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出する抽出処理ステップと、
抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する提示処理ステップと、
を実行させることを特徴とする可視化手段選択支援プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の入力データを組み合わせて分析をする上で、ユーザが理解しやすい形で情報を可視化する手段を得ることを支援するシステム、方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
データ分析をするユーザが、様々な観点から多くの情報を収集し、それら情報を組合せて分析することで、新たな知見・気付きを得たり、そちらの分析結果情報を元に新たな情報提供サービス等を立ち上げたりする、などの動きがある。特に、公共分野においては、今まではクローズな範囲でしか活用されていなかった情報を民間等でも活用できるように機械可読性のある形態で公表し、新たな情報サービス創生や産業の活性化に活かしていこうという「オープンデータ」の考え方が急速に進みつつある。従来のようにデータ分析を行う上での評価観点が明確であった場合は、分析対象となる情報も限定されており、ユーザにより予め決められた評価項目に応じて、どのような可視化手段（表やグラフなど）で表現するかを予め決定しておくか、もしくはデータ分析のスキルを持ったユーザが任意の可視化手段を試行錯誤して可視化手段を決定していく、といった特許文献１のような技術を用いた解決アプローチが多くとられていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第５０８７５８９号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、前記特許文献１では、オープンデータのような評価観点を事前に決定できない幅の広すぎる情報を入力とした場合、どのような可視化手段が有効であるのかを予め決定することが困難であり、また、特にデータ分析のスキルが低いユーザにとっては、そもそもどのような可視化手段の選択肢があるのか、そしてどの可視化手段が有効であるのかを検討し、判断することも難しいという問題がある。
【０００５】
本発明は、データ分析対象の元となる情報の属性や、属性間の組み合わせパターンにより、有効な可視化手段を機械的に判断してユーザに提示することで、情報の可視化を支援するシステム、方法、およびプログラムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
前記課題を解決するために、上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、複数の対象データを元に、前記複数の対象データを組み合わせた情報をユーザの理解しやすい形式で可視化することを支援する可視化手段選択支援システムであって、前記対象データに含まれる一または複数のカラムの類語と前記類語を包含する語彙とを対応付けた語彙−類語対応テーブルと、前記語彙と前記語彙の属性とを対応付けた語彙−属性対応テーブルと、前記属性間の関連性とその関連性を有した語彙に対応する前記カラムを含む前記対象データの可視化手段の候補とその候補の有効度とを対応付けた属性関連性−可視化手段候補対応テーブルと、を有し、前記語彙−類語対応テーブルと前記語彙−属性対応テーブルと前記対象データとに基づいて、前記対象データに含まれるカラムに対応する語彙の属性を判別する属性判断処理手段と、判別された前記語彙の属性と前記属性関連性−可視化手段候補対応テーブルとに基づいて、前記属性間の関連性に一致する関連性を抽出し、抽出した前記関連性のうち前記有効度が高い順に可視化手段の候補を特定し、ユーザに提示する関連性判断処理手段と、を備えることを特徴とする可視化手段選択支援システムとして構成される。
【０００７】
また、本発明は、上記可視化手段選択支援システムで行われる可視化手段選択支援方法、可視化手段選択支援プログラムとして把握される。
【発明の効果】
【０００８】
本発明によれば、有効な可視化手段を機械的に判断してユーザに提示することにより、情報の可視化を支援することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第一実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。
【図２】電子計算機の概略構成を例示する図である。
【図３】第一の実施形態における、語彙記憶部１１１が保持する情報を例示する図である。
【図４】第一の実施形態における、語彙-属性対応記憶部１１２が保持する情報を例示する図である。
【図５】第一の実施形態における、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３が保持する情報を例示する図である。
【図６】第一の実施形態における、入力となる複数の対象データを例示する図である。
【図７】第一の実施形態における、属性判断処理部１０４および関連性判断処理部１０５の処理フローを例示する図である。
【図８】第二の実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。
【図９】第二の実施形態における、入力データ選定処理部８０１、属性判断処理部１０４および関連性判断処理部１０５の処理フローを例示する図である。
【図１０】第三の実施形態における、可視化手段選択支援システムの概略を例示する図である。
【図１１】第三の実施形態における、属性判断処理部１０４、関連性判断処理部１０５、および提示結果評価処理部１００１の処理フローを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の一実施形態について、図１〜図７の図面を用いて説明する。
【００１１】
（実施の形態１）
図１は、本発明の第一の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。図１の可視化手段選択支援システムを構成する機能概略について説明する。
【００１２】
可視化手段選択支援システム１００は、制御部１０１と、通信部１０２と、入出力部１０３と、属性判断処理部１０４と、関連性判断処理部１０５と、語彙-属性対応記憶部１１１と、語彙記憶部１１２と、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３を備える。
【００１３】
語彙-属性対応記憶部１１１には、複数の対象データに含まれる各カラムが、どの語彙に対応するかについての情報等が記憶される。
【００１４】
語彙記憶部１１２には、特定された語彙がどのような属性に対応するかについての情報等が記憶される。
【００１５】
属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３には、複数の属性の関連性に対して、どのような可視化手段が候補となるかについての対応付け情報、およびその可視化手段候補がどのくらい有効であるかを示す有効度スコアと、どのような評価テーマで可視化を行いたいのかを示す情報等が記憶される。
【００１６】
属性判断処理部１０４は、通信部１０２または入出力部１０３から入力となる複数の対象データを受け付け、語彙記憶部１１１に保持された情報を用いて、当該複数の対象データの各カラムの名称を類義の中から検索し、対応する語彙を特定した上で、前記特定された各々の語彙から、当該各々の語彙に対応する属性を特定する等の処理全般に関する機能を有する。
【００１７】
関連性判断処理部１０５は、各々の属性の任意の一つ以上を組合せ、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部に保持された情報を用いて、属性の組合せが一致するものを選択した上で、前記選択されたものに対応する可視化手段を特定し、入出力部１０３を用いて、当該可視化手段により前記組合せに対応する対象データの情報をユーザに提示する等の処理全般に関する機能を有する。
【００１８】
通信部１０２は、可視化手段選択支援システム１００において、ネットワーク１６０を介して情報を送受信する処理に関する機能を有する。
【００１９】
入出力部１０３は、ユーザからの入力を受け付けたり、ユーザに対し情報を表示したりする機能を有する。
【００２０】
制御部１０１は、可視化手段選択支援システム１００に備わる各部の全体処理を制御する機能を有する。
【００２１】
なお、図１に例示する、可視化手段選択支援システム１００の装置は、例えば、図２に示すような、ＣＰＵ２０１と、メモリ２０２と、ハードディスク等の外部記憶装置２０４と、インターネットやネットワーク１６０を介して他装置と通信を行なうための通信装置２０３と、キーボードやマウス等の入力装置２０５と、表示装置やプリンタ等の出力装置２０６と、可搬性を有する記憶媒体２０８から情報を読み取る読取装置２０７と、これらの各装置間を接続する内部通信線２０９を備えた、一般的な電子計算機２００で実現できる。
【００２２】
例えば、可視化手段選択支援システム１００の装置は、語彙-属性対応記憶部１１１と語彙記憶部１１２と属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３は、ＣＰＵ２０１がメモリ２０２または外部記録装置２０４を利用することにより実現可能であり、制御部１０１と属性判断処理部１０４と関連性判断処理部１０５は、外部記録装置２０４に記録されている所定のプログラムをメモリ２０２にロードしてＣＰＵ２０１で実行することで実現可能であり、通信部１０２は、ＣＰＵ２０１が通信装置２０３を利用することで実現可能であり、入出力部１０３は、ＣＰＵ２０１が入力装置２０５と出力装置２０６を利用することで実現可能である。
【００２３】
この所定のプログラムは、読み取り装置２０７を介して記録媒体２０８から、あるいは、通信装置２０３を介してネットワーク１６０から、外部記録装置２０４に記録(ダウンロード)され、それから、メモリ２０２上にロードされて、ＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。また、読み取り装置２０７を介して、記録媒体２０８から、あるいは通信装置２０３を介してネットワーク１６０から、メモリ２０２上に直接ロードされ、ＣＰＵ２０１により実行されるようにしてもよい。
【００２４】
図３は、語彙記憶部１１１に記録されるデータの構成の一例を示す図である。語彙記憶部１１１は、複数の対象データの各カラムが、どの語彙に対応するかについての情報を保持している。
【００２５】
具体的には、特定の語彙とそれに対応する類語の対応付けを保持しており、これにより、複数の対象データの各カラムの名称から、そのカラムがどの語彙に対応したものであるかを判別可能とする。図３では、例えば、対象データに含まれ、類義として定義されているカラム「都市」「市町村」「都道府県」は、語彙として定義されている「都市」に対応すると判別される。このように、語彙は、一または複数の類語を包含するものであり、類語を概念的にまとめたものである。
【００２６】
図４は、語彙-属性対応記憶部１１２に記録されるデータの構成の一例を示す図である。語彙-属性対応記憶部１１２は、特定された語彙がどのような属性に対応するかについての情報を保持している。なおここで、対応付けられる属性は、[場所]、[時間]、[数値]などの語彙の性質や、[人]、[お金]などのその語彙の性質により示される属性自体の種別などを複数持つことも出来るものとする。図４では、例えば、上記図３により判別された語彙「都市」の性質を示す属性は「場所」であり、また、語彙「人口」の性質を示す属性は「数値」であって、その「数値」の種別を示す属性は「人」であると判別される。
【００２７】
図５は、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３に記録されるデータの構成の一例を示す図である。属性関連性-可視化手段候補対応記憶部１１３は、複数の属性の関連性に対して、どのような可視化手段が候補となるかについての対応付け情報を保持している。また、前記対応付け情報に加え、その可視化手段候補がどのくらい有効であるかを示す有効度スコアと、どのような評価テーマで可視化を行いたいのかを示す情報と、を紐付けて管理している。図５では、例えば、属性「場所」と属性「数値」「人」との関連性は有効度スコア「１００」で表され、可視化手段には地図を色分けして表示されることを示している。また、場所ごとの人口比較を評価テーマとする場合に、上記表示方法で可視化手段に表示されることを示している。なお、図５に示す例では、有効度スコアは数字が少ないほど有効であることを示す整数値としているが、特にこの形式に限るものではなく、有効さの度合いが比較可能な形式であればどのような形式を持ってもよい。
【００２８】
次に、図６〜図７を用いて、第一の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。
【００２９】
図６は、入力となる複数の対象データの構成の一例を示す図である。ここで、例とする対象データの各カラムは、市町村、時期、人口、出生率、予算等を持つオープンデータのような一般のデータ群であると想定している。ここで、例とする対象データはオープンデータ等の一般のデータ群としているが、これに限るものではなく、対象が限られた特定のデータ群であっても構わない。
【００３０】
図７は、本実施形態において、属性判断処理部１０４および関連性判断処理部１０５の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部１０２や入出力部１０３を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部１０１が行うものとする。
【００３１】
まず、属性判断処理部１０４は、通信部１０２または入出力部１０３から入力となる複数の対象データを受け付け、語彙記憶部１１１に保持された情報を用いて、当該複数の対象データの各カラムの名称を類義の中から検索し、対応する語彙を特定する（ステップ７０１）。
【００３２】
次に、属性判断処理部１０４は、前記特定された各々の語彙から、語彙-属性対応記憶部１１２に保持された情報を用いて、当該各々の語彙に対応する属性を特定する（ステップ７０２）。
【００３３】
次に、関連性判断処理部１０５は、前記特定された各々の属性の任意の一つ以上を組合せ、属性関連性-可視化手段候補対応記憶部に保持された情報を用いて、属性の組合せが一致するものを抽出する（ステップ７０３）。
【００３４】
次に、関連性判断処理部１０５は、前記一致したもののうち、有効度スコアが高い（今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする）ものから順に選択する（ステップ７０４）。なお、[場所]、[時間]、[数値]などの性質を示す属性に加え、[人]、[お金]などの情報の種別を示す属性も一致している方が、一致度が高く、より高い有効度スコアを示すようにすることで、より有効な可視化手段を選択可能とすることが出来る。
【００３５】
最後に、関連性判断処理部１０５は、前記選択されたものに対応する可視化手段を特定し、入出力部１０３を用いて、当該可視化手段により前記組合せに対応する対象データの情報をユーザに提示する（ステップ７０５）。なお、ユーザに提示する可視化手段は、例に示したグラフ以外にも、表や地図、カレンダーなど、ユーザが理解しやすい形態であれば、どのような可視化手段であっても構わないものとする。また、グラフ等のキャプションを各カラムの名称および関係性から自動生成し、同時に提示しても良い。
【００３６】
以上により、ユーザは複数の対象データを入力として与えるだけで、適切な可視化手段による情報の提示を得ることができる。
【００３７】
（実施の形態２）
次に、第二の実施形態について説明する。本実施例の特徴は、第一の実施形態で記述した図１の可視化手段選択支援システムに入力データ選定処理を加えたことである。
【００３８】
図８は、本発明の第二の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。第一の実施形態に加え、入力データ選定処理部８０１が追加となっており、他の機能は第一の実施形態と同じものを備える。
【００３９】
入力データ選定処理部８０１は、分析対象として重視する対象データのカラムを、入手力部１０３により、ユーザが選択可能とする等の処理全般に関する機能を有する。
【００４０】
次に、図９を用いて、第二の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。
【００４１】
図９は、本実施形態において、入力データ選定処理部８０１、属性判断処理部１０４、および関連性判断処理部１０５の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部１０２や入出力部１０３を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部１０１が行うものとする。
【００４２】
まず、入力データ選定処理部８０１は、通信部１０２または入出力部１０３から入力となる複数の対象データを受け付け、対象データの各カラムの一覧を入出力部１０３によりユーザに提示し、ユーザから分析対象として重視する対象データのカラムを選択させる（ステップ９０１）。
【００４３】
次に、ステップ７０１〜７０３は、第一の実施形態と同様の処理を行う。
【００４４】
次に、関連性判断処理部１０５は、前記一致したもののうち、ステップ９０１で分析対象として重視するものとして選択したカラムが含まれるものの有効度スコアをより高く評価した上で、有効度スコアが高いものから順に選択有効度スコアが高い（今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする）ものから順に選択する（ステップ７０４）。
【００４５】
最後に、ステップ７０５は、第一の実施形態と同様の処理を行う。
【００４６】
以上により、ユーザは分析対象として重視すると選択したものを加味して、適切な可視化手段による情報の提示を得ることができる。
（実施の形態３）
次に、第三の実施形態について説明する。本実施例の特徴は、第一の実施形態で記述した図１の可視化手段選択支援システムに提示結果評価処理を加えたことである。
【００４７】
図１０は、本発明の第三の実施の形態である可視化手段選択支援システムの概略図である。第一の実施形態に加え、提示結果評価処理部１００１が追加となっており、他の機能は第一の実施形態と同じものを備える。
【００４８】
提示結果評価処理部１００１は、入手力部１０３により提示された可視化手段の候補のうち、重視するものをユーザが選択可能とする等の処理全般に関する機能を有する。
【００４９】
次に、図１１を用いて、第三の実施形態に係る、複数の対象データを入力として、可視化手段候補を提示する処理の一例について説明する。
【００５０】
図１１は、本実施形態において、属性判断処理部１０４、関連性判断処理部１０５、および提示結果評価処理部１００１の処理フローを表した図である。なお、処理フロー中のデータの入出力や情報の表示は通信部１０２や入出力部１０３を用いて処理するものとし、各部間の処理制御は制御部１０１が行うものとする。
【００５１】
まず、ステップ７０１〜７０３、７０４’、７０５は、第一の実施形態と同様の処理を行う。ここで、ステップ７０４’は初回処理時においては第一の実施形態のステップ７０４と同様の処理を行う。
【００５２】
次に、提示結果評価処理部１００１は、入出力部１０３によりユーザに提示された当該可視化手段の候補のうち、ユーザが重視するものを選択させる。（ステップ１１０１）。
【００５３】
次に、ユーザが重視するものを選択しなかった場合は、そのまま終了し、選択した場合はステップ７０４’に戻る。（ステップ１１０２）。
【００５４】
ステップ１１０２から、ステップ７０４’に戻った場合は、関連性判断処理部１０５は、前記一致したもののうち、ステップ１１０１でユーザが重視すると選択した可視化手段に対応している属性が含まれる可視化手段候補の有効度をより高く評価した上で、有効度スコアが高いものから順に選択有効度スコアが高い（今回の例では数値が小さいものが有効度スコアが高いものとする）ものから順に選択する（ステップ７０４’）。
【００５５】
以上により、ユーザは可視化手段として重視すると選択したものを加味して、より適切な可視化手段による情報の提示を、繰り返し得ることができる。
【符号の説明】
【００５６】
１００・・・可視化手段選択支援システム、１０１・・・制御部、１０２・・・通信部、１０３・・・入出力部、１０４・・・属性判断処理部、１０５・・・関連性判断処理部、１１１・・・語彙-属性対応記憶部、１１２・・・語彙記憶部、１１３・・・属性関連性-可視化手段候補対応記憶部、２００・・・電子計算機、２０１・・・ＣＰＵ(Central Processing Unit)、２０２・・・メモリ、２０３・・・通信装置、２０４・・・外部記録装置、２０５・・・入力装置、２０６・・・出力装置、２０７・・・読書装置、２０８・・・可搬性を有する記憶媒体、２０９・・・内部通信線、２１０・・・ネットワーク。
【図１】
0006419525.tif 000002
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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