(57)【要約】【課題】  効率的で高性能なネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを実現する。【解決手段】  マスタコンピュータとスレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定し、使用率および当該測定結果の双方をパラメータとしてタスク割り当てを計算する。あるいは、マスタコンピュータとスレーブコンピュータとの間の所定時間過去から現時点までに測定されたデータ処理時間およびデータ転送時間の双方をパラメータとしてタスク割り当てを計算する。【選択図】  図１
2005122616.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおいて、
前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する手段が設けられ、
前記タスクを割り当てる手段は、前記使用率および当該測定結果の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えた
ことを特徴とするネットワーク型グリッドコンピューティングシステム。
【請求項２】
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータにおいて、
前記タスクを割り当てる手段は、前記使用率および自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えた
ことを特徴とするマスタコンピュータ。
【請求項３】
自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する手段を備えた請求項２記載のマスタコンピュータ。
【請求項４】
情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に、
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる機能を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータに相応する機能を実現させるプログラムにおいて、
前記タスクを割り当てる機能として、前記使用率および自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する機能を実現させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項５】
前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する機能を実現させる請求項４記載のプログラム。
【請求項６】
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおいて、
所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルが設けられ、
前記タスクを割り当てる手段は、前記データ処理時間および前記データ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えた
ことを特徴とするネットワーク型グリッドコンピューティングシステム。
【請求項７】
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータにおいて、
前記タスクを割り当てる手段は、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えた
ことを特徴とするマスタコンピュータ。
【請求項８】
所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルを備えた請求項７記載のマスタコンピュータ。
【請求項９】
前記データ処理時間および前記データ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す手段を備え、
前記タスク割り当てを計算する手段は、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う手段を備えた
請求項７または８記載のマスタコンピュータ。
【請求項１０】
情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に、
マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、
このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、
前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる機能を備えた
ネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータに相応する機能を実現させるプログラムにおいて、
前記タスクを割り当てる機能として、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する機能を実現させる
ことを特徴とするプログラム。
【請求項１１】
所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルに相応する機能を実現させる請求項１０記載のプログラム。
【請求項１２】
前記データ処理時間および前記データ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す機能を実現させ、
前記タスク割り当てを計算する機能として、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う機能を実現させる
請求項１０または１１記載のプログラム。
【請求項１３】
請求項４または５もしくは１０ないし１２に記載のプログラムが記録された前記情報処理装置読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、マスタコンピュータとスレーブコンピュータとがネットワークを介して接続され、マスタコンピュータがスレーブコンピュータにタスク分配を行い、１つの計算を分散して行うネットワーク型グリッドコンピューティングに利用する。特に、タスク割り当ての制御技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
図５に、従来のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムの全体構成を示す。複数のコンピュータがネットワークを介して接続されており、マスタコンピュータ１では、計算したいタスクを複数のスレーブコンピュータに分配する。コンピュータ間は、専用のプロトコルを作り、計算機の計算能力を使用率として、相互に伝えている。図６に、計算機のリソースの状況の例を示す。図６の例では、コンピュータ２−１と２−３が比較的低使用率であり、マスタコンピュータは、スレーブコンピュータ２−１と２−３にタスクを渡し、計算を行っている。また、スレーブコンピュータ２−２は、コンピュータのリソースがほとんど残りがないために、タスクの割り当ては行わない（例えば、非特許文献１または２参照）。
【非特許文献１】三浦謙一、“ブロードバンド本命の光（ＦＴＴＨ）が企業を変える”［ｏｎｌｉｎｅ］、２００３年７月１日、［平成１５年８月２９日検索］、インターネット<URL:http://www.zdnet.co.jp/news/0307/01/nj00_niigrid.html>
【非特許文献２】国立情報学研究所グリッド研究開発推進拠点、［ｏｎｌｉｎｅ］、２００３年６月、［平成１５年８月２９日検索］、インターネット<URL:http://www.naregi.org/concept.html>
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
図７に、従来のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムでの問題点を示す。マスタコンピュータ１から、スレーブコンピュータ２−３のネットワーク上の帯域がきわめて少なく、コンピュータのパワーはスレーブコンピュータ２−３に十分にあるが、データの転送に時間がかかり、ネットワーク全体としてのスループットが向上しない。この理由は、マスタコンピュータ１はコンピュータ間の接続のリソースは管理しておらず、コンピュータのリソースのみを管理しているからである。
【０００４】
これを解決する手法は、十分に太い帯域のコンピュータ間でメッシュに接続することも考えられるが、ネットワークのリソースを無駄にする。
【０００５】
本発明は、このような背景に行われたものであって、ネットワークの通信路のリソース（帯域）と、グリッドコンピュータのリソースとをベースに、分散コンピューティングのリソースをダイナミックに割り当てることができ、効率的で高性能なネットワーク型グリッドコンピューティングシステム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】
本発明の第一の観点は、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムである。
【０００７】
ここで、本発明の特徴とするところは、前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する手段が設けられ、前記タスクを割り当てる手段は、前記使用率および当該測定結果の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項１）。
【０００８】
これにより、単に使用率のみによるタスク割り当てではなく、データ転送に要する時間にも配慮してタスク割り当てを行うことができるので、ネットワークの状況を反映したタスク割り当てを行うことができる。これにより効率的で高性能なグリッドコンピューティングシステムを実現することができる。
【０００９】
本発明の第二の観点は、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータである。
【００１０】
ここで、本発明の特徴とするところは、前記タスクを割り当てる手段は、前記使用率および自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項２）。さらに、自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する手段を備えることもできる（請求項３）。
【００１１】
本発明の第三の観点は、情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータの使用率に基づき前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる機能を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータに相応する機能を実現させるプログラムである。
【００１２】
ここで、本発明の特徴とするところは、前記タスクを割り当てる機能として、前記使用率および自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する機能を実現させるところにある（請求項４）。さらに、前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ転送に要する時間を測定する機能を実現させることもできる（請求項５）。
【００１３】
あるいは、本発明の第一の観点は、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムである。
【００１４】
ここで、本発明の特徴とするところは、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された前記マスタコンピュータと前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルが設けられ、前記タスクを割り当てる手段は、前記データ処理時間および前記データ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項６）。
【００１５】
これにより、スレーブコンピュータのデータ処理能力のみならずデータ転送能力までも反映したタスク割り当てを行うことができる。これによりネットワークの状況を反映したタスク割り当てを行うことができる。これにより効率的で高性能なグリッドコンピューティングシステムを実現することができる。
【００１６】
なお、所定時間過去という時系列的な制限を設ける理由は、タスク割り当ての参考にならない古いデータを保持しておくことが無意味だからであり、所定時間よりもさらに古い過去のデータは削除することにより、テーブルの記憶領域を有効利用できると共に、タスク割り当て計算の精度を高めることができる。
【００１７】
本発明の第二の観点は、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータである。
【００１８】
ここで、本発明の特徴とするところは、前記タスクを割り当てる手段は、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項７）。さらに、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルを備えることもできる（請求項８）。
【００１９】
さらに、前記データ処理時間および前記データ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す手段を備え、前記タスク割り当てを計算する手段は、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う手段を備えることもできる（請求項９）。
【００２０】
これによれば、最新データに近いデータほど重要視してタスク割り当て計算を行うことができるので、現時点のネットワーク状況を精度良く反映したタスク割り当てを行うことができる。
【００２１】
本発明の第三の観点は、情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に、マスタコンピュータと複数のスレーブコンピュータとを備え、このマスタコンピュータとスレーブコンピュータとはネットワークを介して接続され、前記マスタコンピュータは、複数の前記スレーブコンピュータにタスクを割り当てる機能を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムにおける前記マスタコンピュータに相応する機能を実現させるプログラムである。
【００２２】
ここで、本発明の特徴とするところは、前記タスクを割り当てる機能として、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間の双方をパラメータとして前記スレーブコンピュータに対するタスク割り当てを計算する機能を実現させるとこにある（請求項１０）。さらに、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定された自己と前記スレーブコンピュータとの間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録されたテーブルに相応する機能を実現させることもできる（請求項１１）。
【００２３】
さらに、前記データ処理時間および前記データ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す機能を実現させ、前記タスク割り当てを計算する機能として、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う機能を実現させることもできる（請求項１２）。
【００２４】
本発明の第四の観点は、本発明のプログラムが記録された前記情報処理装置読取可能な記録媒体である（請求項１３）。本発明のプログラムは本発明の記録媒体に記録されることにより、前記情報処理装置は、この記録媒体を用いて本発明のプログラムをインストールすることができる。あるいは、本発明のプログラムを保持するサーバからネットワークを介して直接前記情報処理装置に本発明のプログラムをインストールすることもできる。
【００２５】
これにより、汎用の情報処理装置を用いて、効率的で高性能なネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを実現することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、ネットワークの通信路のリソース（帯域）と、グリッドコンピュータのリソースとをベースに、分散コンピューティングのリソースをダイナミックに割り当てることができ、効率的で高性能なネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを実現することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
（第一実施例）
第一実施例のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを図１および図２を参照して説明する。図１は第一実施例の全体構成図である。図２は第一実施例のタスク分配例を示す図である。
【００２８】
第一実施例は、図１に示すように、マスタコンピュータ１と複数のスレーブコンピュータ２−１〜２−３とを備え、このマスタコンピュータ１とスレーブコンピュータ２−１〜２−３とはネットワークを介して接続され、マスタコンピュータ１は、複数のスレーブコンピュータ２−１〜２−３の使用率に基づきスレーブコンピュータ２−１〜２−３にタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムである。
【００２９】
ここで、第一実施例の特徴とするところは、マスタコンピュータ１とスレーブコンピュータ２−１〜２−３との間のデータ転送に要する時間を測定する遅延時間測定器１０が設けられ、前記タスクを割り当てる手段は、前記使用率および当該測定結果の双方をパラメータとしてスレーブコンピュータ２−１〜２−３に対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項１、２）。
【００３０】
なお、図１では、マスタコンピュータ１の外部に遅延時間測定器１０を設けたが、遅延時間測定器１０は、マスタコンピュータ１に実装してもよい（請求項３）。
【００３１】
以下では、第一実施例を詳細に説明する。
【００３２】
図１に示すように、マスタコンピュータ１から各スレーブコンピュータ２−１〜２−３までデータを転送するのに、ネットワークを通過させる遅延時間を測定する遅延時間測定器１０を備える。
【００３３】
ここでマスタコンピュータ１とスレーブコンピュータ２−１〜２−３との間の遅延時間は、常時モニタされており、ネットワーク内に帯域が減少している点、つまりボトルネックが生じた場合は、遅延時間の増加として検出することができる。
【００３４】
図２に、マスタコンピュータ１で把握したスレーブコンピュータ２−１〜２−３の残余性能（ＣＰＵの余力）と遅延時間のテーブルを示す。図２に示したように、スレーブコンピュータ２−３は、コンピュータ使用率が０．１であり、計算リソースが他のスレーブコンピュータ２−１、２−２と比較して多く残っているが、ネットワークの遅延時間が４００ｍｓであり、通信経路にボトルネックがあることがわかるので、タスクの分配量を減らしている。
【００３５】
（第二実施例）
第二実施例のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを図３および図４を参照して説明する。図３は第二実施例のマスタコンピュータ周辺の構成図である。図４は第二実施例の転送時間および処理時間テーブルを示す図である。なお、第二実施例の全体構成は、図１に示す全体構成において遅延時間測定器１０を転送時間および処理時間テーブル２０に置き換えたものと同じである。
【００３６】
第二実施例は、図１に示すように、マスタコンピュータ１と複数のスレーブコンピュータ２−１〜２−３とを備え、このマスタコンピュータ１とスレーブコンピュータ２−１〜２−３とはネットワークを介して接続され、マスタコンピュータ１は、複数のスレーブコンピュータ２−１〜２−３にタスクを割り当てる手段を備えたネットワーク型グリッドコンピューティングシステムである。
【００３７】
ここで、第二実施例の特徴とするところは、所定時間過去から現時点までに一定のデータ量を単位として測定されたマスタコンピュータ１とスレーブコンピュータ２−１〜２−３との間のデータ処理時間およびデータ転送時間が記録された転送時間および処理時間テーブル２０が設けられ、前記タスクを割り当てる手段は、前記データ処理時間および前記データ転送時間の双方をパラメータとしてスレーブコンピュータ２−１〜２−３に対するタスク割り当てを計算する手段を備えたところにある（請求項６、７）。
【００３８】
なお、図３では、マスタコンピュータ１の外部に転送時間および処理時間テーブル２０を設けたが、転送時間および処理時間テーブル２０は、マスタコンピュータ１に実装してもよい（請求項８）。
【００３９】
さらに、前記データ処理時間および前記データ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す手段としてローパスフィルタを備え、前記タスク割り当てを計算する手段は、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う手段を備えることもできる（請求項９）。
【００４０】
以下では、第二実施例を詳細に説明する。
【００４１】
図３に示すように、マスタコンピュータ１から各スレーブコンピュータ２−１〜２−３までのデータ転送時間および各スレーブコンピュータ２−１〜２−３におけるデータ処理時間の実績を示す転送時間および処理時間テーブル２０を備える。なお、これらの時間は、例えば１Ｍｂｙｔｅのデータ当たりのように正規化されている（テーブルには、単位処理時間および単位転送時間と記す）。また、転送時間および処理時間テーブル２０は有限で、シフトレジスタのように最近ｋ回とする。また、データ処理時間およびデータ転送時間に対して過去から現時点に向かうほど大きく重み付けを施す手段としてのローパスフィルタを備え、タスク割り当てを計算する手段は、この重み付けに基づき現時点に近いデータほど重要視して計算を行う手段を備えることもできる。これにより、比較的新しいデータを比較的古いデータよりも重要なデータとして扱うタスク割り当て計算を行い、現時点のネットワーク状況を精度良くタスク割り当てに反映させることができる。
【００４２】
図４に、その転送時間および処理時間テーブル２０の例を示した。当該テーブルで着目すべきは、スレーブコンピュータ２−２の単位処理時間が長いことである。つまり、コンピュータのロードが大きく、処理ネックとなっている。一方、スレーブコンピュータ２−３は、単位処理時間は短いが、単位転送時間が長い。このことは、通信路ネックとなっている。その結果、例えば、スレーブコンピュータ２−１に多くのタスクを割り当てている。
【００４３】
（第三実施例）
本発明は、汎用の情報処理装置にインストールすることにより、その情報処理装置に本発明のマスタコンピュータ１あるいは遅延時間測定器１０あるいは転送時間および処理時間テーブル２０に相応する機能を実現させるプログラムとして実現することができる（請求項４、５、１０〜１２）。このプログラムは、記録媒体に記録されて情報処理装置にインストールされ（請求項１３）、あるいは通信回線を介して情報処理装置にインストールされることにより当該情報処理装置に、マスタコンピュータ１あるいは遅延時間測定器１０あるいは転送時間および処理時間テーブル２０にそれぞれ相応する機能を実現させることができる。
【産業上の利用可能性】
【００４４】
本発明によれば、ネットワークに付加的な装置を加えることなく、ネットワークの通信路のリソース（帯域）と、グリッドコンピュータのリソースとをベースに、分散コンピューティングのリソースをダイナミックに割り当てることができ、効率的で高性能なネットワーク型グリッドコンピューティングシステムを実現できるので、システムユーザの利便性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１】第一実施例のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムの全体構成図。
【図２】第一実施例のタスク分配例を示す図。
【図３】第二実施例のマスタコンピュータ周辺の構成図。
【図４】第二実施例の転送時間および処理時間テーブルの構成図。
【図５】従来のネットワーク型グリッドコンピューティングシステムの全体構成図。
【図６】従来のコンピュータ間のタスク分配例を示す図。
【図７】従来の問題点を説明するための図。
【符号の説明】
【００４６】
１  マスタコンピュータ
２−１〜２−３  スレーブコンピュータ
１０  遅延時間測定器
２０  転送時間および処理時間テーブル
【図１】
2005122616.tif 000003
【図２】
2005122616.tif 000004
【図３】
2005122616.tif 000005
【図４】
2005122616.tif 000006
【図５】
2005122616.tif 000007
【図６】
2005122616.tif 000008
【図７】
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