(57)【要約】【課題】画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換できる端末、画像変換プログラム及び画像変換方法を提供することを課題とする。【解決手段】入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデル６５を利用して計算する言語遷移確率計算手段６１と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段６２と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベース６６を利用して画像に変換する変換手段６３と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段６４とを有する端末により上記課題を解決する。【選択図】  図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、
計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、
画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、
画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段と
を有することを特徴とする端末。
【請求項２】
前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した言語遷移確率が閾値よりも低ければ入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する
ことを特徴とする請求項１記載の端末。
【請求項３】
前記変換手段は、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列が前記画像データベースに含まれていなければ、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列に近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を特定する画像特定手段と、
近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、候補からユーザに一つの画像を選択させる候補選択手段と、
画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、ユーザに選択された画像に変換する画像変換手段と
を有することを特徴とする請求項１又は２記載の端末。
【請求項４】
前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第１の平均値を計算する平均値計算手段と、
文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、前記画像データベースに含まれている文字又は文字列を除いて、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第２の平均値を再計算する平均値再計算手段と、
第１の平均値と第２の平均値とを比較し、第２の平均値の方が高ければ、除いた文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する画像判別手段と
を有することを特徴とする請求項１乃至３何れか一項記載の端末。
【請求項５】
コンピュータを、
入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、
計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、
画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、
画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段と
して機能させるための画像変換プログラム。
【請求項６】
前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した言語遷移確率が閾値よりも低ければ入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する
ことを特徴とする請求項５記載の画像変換プログラム。
【請求項７】
前記変換手段は、文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列が前記画像データベースに含まれていなければ、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列に近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を特定する画像特定手段と、
近似する文字又は文字列に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、候補からユーザに一つの画像を選択させる候補選択手段と、
画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、ユーザに選択された画像に変換する画像変換手段と
を有することを特徴とする請求項５又は６記載の画像変換プログラム。
【請求項８】
前記判別手段は、前記言語遷移確率計算手段が計算した、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第１の平均値を計算する平均値計算手段と、
文字又は文字列と画像とを対応付けた前記画像データベースを参照し、前記画像データベースに含まれている文字又は文字列を除いて、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率の第２の平均値を再計算する平均値再計算手段と、
第１の平均値と第２の平均値とを比較し、第２の平均値の方が高ければ、除いた文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する画像判別手段と
を有することを特徴とする請求項５乃至７何れか一項記載の画像変換プログラム。
【請求項９】
端末によって実行される画像変換方法であって、
入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算ステップと、
計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別ステップと、
画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換ステップと、
画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力ステップと
を有することを特徴とする画像変換方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は端末、画像変換プログラム及び画像変換方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
例えば少ない入力キーで多数の文字を入力する文字入力装置がある。このような文字入力装置における候補記号の表示では、各々に複数の候補記号のうち少なくとも一部を含む複数の候補画像を用い、各候補画像の表示形態を選択予測確率、巡回回数、反応時間により変更する。また、１文字の入力後は入力予測確率に基づいて複数の予測候補記号を自動的に選定する。予測候補記号の表示では、各々に複数の予測候補記号のうち少なくとも一部を含む予測候補画像を用い、各予測候補画像の表示形態を入力予測確率、巡回回数、反応時間により変更させていた（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００４−３４８２７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
一般的に、文字入力装置は入力された文字又は文字列を、いわゆる絵文字や顔文字（以下、画像と総称する）に変換できる。また、画像にメタ情報と呼ばれる関連する文字又は文字列の情報を付加しておき、入力された文字又は文字列に応じて画像を変換候補として表示する技術は存在する。
【０００５】
しかしながら、上記のような文字入力装置では入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものか否かを容易に判別できない。したがって、上記のような文字入力装置では画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換することが難しいという問題があった。
【０００６】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換できる端末、画像変換プログラム及び画像変換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】
【０００７】
上記した課題を解決するため、本発明の端末は、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段とを有することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の画像変換プログラムは、コンピュータを、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算手段と、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別手段と、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換手段と、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力手段として機能させることを特徴とする。
【０００９】
また、本発明は、端末によって実行される画像変換方法であって、入力された各文字又は文字列の言語遷移確率を、言語モデルを利用して計算する言語遷移確率計算ステップと、計算した言語遷移確率を基に入力された文字又は文字列が画像入力を意図したものと判別する判別ステップと、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列を、画像データベースを利用して画像に変換する変換ステップと、画像入力を意図したものと判別しなかった文字又は文字列、及び、画像入力を意図したものと判別した文字又は文字列から変換された画像を出力する出力ステップとを有することを特徴とする。
【００１０】
なお、本発明の構成要素、表現または構成要素の任意の組合せを、方法、装置、システム、コンピュータプログラム、記録媒体、データ構造などに適用したものも本発明の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、画像入力を意図したものと推測される文字又は文字列を高精度に判別して、画像に変換できる端末、画像変換プログラム及び画像変換方法を提供可能である。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】端末の一例のハードウェア構成図である。
【図２】端末の一実施形態の処理ブロック図である。
【図３】変換部の一例の処理ブロック図である。
【図４】端末の一実施形態の処理イメージ図である。
【図５】判別部の一例の処理ブロック図である。
【図６】端末の変形例の処理イメージ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に、本発明を実施するための実施形態を、図面を参照しつつ説明していく。
【００１４】
（端末のハードウェア構成）
図１は端末の一例のハードウェア構成図である。端末とは入力された文字又は文字列の少なくとも一部を画像に変換する装置、機器等であって、移動端末、固定端末等であってもよい。移動端末は、移動通信端末、携帯情報端末（Personal Digital Assistant :ＰＤＡ）等であってもよい。また、固定端末は固定通信端末、ＰＣ（Personal Computer）等であってもよい。図１の端末１は一例として移動通信端末のハードウェア構成を示している。
【００１５】
入力された文字又は文字列から変換される画像は、文字コードが割り当てられている文字や記号の組合せで表現される画像、文字コードが割り当てられている絵や記号であってもよい。文字コードが割り当てられている文字や記号の組合せで表現される画像は、いわゆる顔文字であってもよい。文字コードが割り当てられている絵や記号は、いわゆる絵文字であってもよい。
【００１６】
図１の端末１は、制御部１０と、通信部２０と、表示部３０と、操作部４０と、音声入出力部５０とを有する。制御部１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１３と、ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable ROM）１４とを有する。
【００１７】
ＣＰＵ１１はＲＡＭ１２をワークエリアとして用いてＲＯＭ１３やＥＥＰＲＯＭ１４に記憶されているプログラムを実行し、端末１の各部の動作を制御する。ＲＡＭ１２はＣＰＵ１１が実行するプログラムに割り当てられるメモリである。ＲＯＭ１３及びＥＥＰＲＯＭ１４はＣＰＵ１１が実行するプログラム等を記憶する。
【００１８】
通信部２０は外部の基地局等との間で通信を行う。通信部２０は音声通信やデータ通信等を行う。表示部３０は制御部１０の制御下で文字や画像等を表示する。表示部３０は例えば制御部１０の制御下で液晶駆動回路が液晶駆動を行うことにより液晶ディスプレイに文字や画像等を表示する。
【００１９】
操作部４０はユーザからの操作を受け付ける。操作部４０はボタン、タッチパネル等である。ユーザは操作部４０を操作することにより文字又は文字列を入力できる。操作部４０はユーザから受け付けた操作内容を制御部１０に通知する。音声入出力部５０は受話音声を収音するマイク、送話音声を放音するスピーカ等を有する。
【００２０】
ＲＯＭ１３又はＥＥＰＲＯＭ１４に記憶されている画像変換プログラムは端末１を制御するプログラムの少なくとも一部である。画像変換プログラムは記録媒体の配布やネットワーク等からのダウンロードなどによって提供される。
【００２１】
記録媒体はＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク、光磁気ディスク等の様に情報を光学的，電気的或いは磁気的に記録する記録媒体、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の様に情報を電気的に記録する半導体メモリ等、様々なタイプの記録媒体を用いることができる。ＣＰＵ１１はＲＯＭ１３又はＥＥＰＲＯＭ１４に記憶されている画像変換プログラムをＲＡＭ１３に割り当て、画像変換プログラムを実行することにより、後述する各種処理を実現している。
【００２２】
（端末の機能構成）
端末１は例えば図２に示す処理ブロックを実現する。図２は端末の一実施形態の処理ブロック図である。端末１は画像変換プログラムが搭載されている。端末１は画像変換プログラムを実行することで、言語遷移確率計算部６１、判別部６２、変換部６３、出力部６４を例えばモジュールとして実現する。また、端末１は例えばＥＥＰＲＯＭ１４に言語モデル６５及び画像ＤＢ６６を記憶している。なお、言語モデル６５及び画像ＤＢ６６はＲＯＭ１３に記憶しておいてもよいし、端末１の外部のサーバ等に記憶されているものを利用してもよい。
【００２３】
端末１は、ユーザから何らかの形で文字又は文字列を含むテキストを入力される。例えばユーザは操作部４０を操作してテキストを入力する。言語遷移確率計算部６１は、入力されたテキストを形態素、文節、単語など、所定の単位に区切る。入力されたテキストを区切る所定の単位は、例えば言語モデル６５の形態に合わせればよい。ここでは一例としてテキストを区切る所定の単位を単語として説明をしていく。
【００２４】
言語モデル６５は、ある単語又は単語列が与えられたときに、その後に、ある単語がくる確率を言語遷移確率として付与する確率モデルである。言い換えれば、言語モデル６５の役割は与えられた単語が出現する確率（言語遷移確率）を割り当てることである。言語遷移確率計算部６１は区切った単語毎の言語遷移確率を、言語モデル６５を利用して計算する。なお、テキストを単語に区切る処理は言語遷移確率計算部６１以外で処理するようにしてもよい。
【００２５】
判別部６２は単語毎の言語遷移確率に基づき、言語遷移確率が閾値より低ければ画像入力を意図した単語と判別し、言語遷移確率が閾値より高ければ文字入力を意図した単語と判別する。つまり、判別部６２は言語遷移確率によって単語の出現する確率の高低を判別する。そして、判別部６２は出現する確率の低い単語について、ユーザが文字入力を意図した単語でなく、画像入力を意図した単語と判別する。
【００２６】
変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語を、画像データベース（ＤＢ）を利用して画像に変換する。画像ＤＢ６６は単語（読み情報）と画像とを対応付けて記憶している。変換部６３は画像ＤＢ６６を参照し、画像入力を意図したと判別された単語が含まれていれば、画像入力を意図したと判別された単語に対応する画像を特定する。変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語を、特定した画像に変換する。出力部６４は文字入力を意図したと判別された単語、及び、画像入力を意図したと判別された単語から変換された画像を出力する。
【００２７】
図３は変換部の一例の処理ブロック図である。変換部６３は画像特定部７１、候補選択部７２、画像変換部７３を有する。画像特定部７１は画像ＤＢ６６を参照し、画像入力を意図したと判別された単語が含まれていれば、画像入力を意図したと判別された単語に対応する画像を特定する。また、画像特定部７１は画像入力を意図したと判別された単語が画像ＤＢ６６に含まれていなければ、画像入力を意図したと判別された単語に近似する単語を特定する。そして、画像特定部７１は近似する単語に対応する一つ以上の画像を特定する。なお、ある単語に近似する単語の特定は既存の技術を利用できる。
【００２８】
候補選択部７２は近似する単語に対応する一つ以上の画像を候補として出力し、ユーザに候補から一つの画像を選択させる。画像変換部７３は画像入力を意図したと判別された単語を、画像特定部７１で特定された画像又は候補選択部７２でユーザにより選択された画像に変換する。
【００２９】
（端末の処理イメージ）
図４は端末の一実施形態の処理イメージ図である。なお、図４は「今日飲みビールに行きましょう」という内容のテキストを入力された例を示している。例えばユーザは操作部４０を操作して「今日飲みビールに行きましょう」という内容のテキストを入力する。
【００３０】
言語遷移確率計算部６１は、入力されたテキスト「今日飲みビールに行きましょう」を例えば「今日／飲み／ビール／に／行き／ましょう」という「／」で区切られた単語に区切る。そして、言語遷移確率計算部６１は言語モデル６５を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率「０．９／０．８／０．２／０．８／０．９／０．９」を計算する。
【００３１】
例えば上記の例では「今日」「行き」「ましょう」の言語遷移確率が「０．９」となっている。また「飲み」「に」の言語遷移確率が「０．８」となっている。また「ビール」の言語遷移確率が「０．２」となっている。単語「ビール」の言語遷移確率は他の単語の言語遷移確率と比較して低いことが分かる。
【００３２】
判別部６２は単語毎の言語遷移確率に基づき、言語遷移確率が閾値（例えば０．５）より低い単語「ビール」を、画像入力を意図した単語と判別する。また、判別部６２は言語遷移確率が閾値より高い単語「今日」「飲み」「に」「行き」「ましょう」を、文字入力を意図した単語と判別する。
【００３３】
変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」を、画像ＤＢ６６を利用して画像に変換する。画像ＤＢ６６は例えば画像と画像の読み（読み情報）とを対応付けて記憶している。変換部６３は画像ＤＢ６６を参照し、画像入力を意図したと判別された単語「ビール」と画像の読みとを照合する。
【００３４】
変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」が画像の読みとして含まれていれば照合データ有りとして、画像の読み「ビール」に対応する画像（照合された画像）を特定する。変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」を、特定した画像１００に変換する。画像１００は単語「ビール」をイメージした、いわゆる絵文字であってもよい。
【００３５】
一方、変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」が画像の読みとして含まれていなければ照合データなしとして、画像の読み「ビール」に近似する画像の読みとして例えば「ヒール」「キール」「シール」を特定する。そして、変換部６３は画像の読み「ヒール」「キール」「シール」に対応する画像を特定する。
【００３６】
変換部６３は特定した画像の読み「ヒール」「キール」「シール」に対応する画像を候補１０１として出力する。変換部６３は画像候補優先の候補１０１を出力する。変換部６３は候補１０１から一つの画像を選択させる。そして、変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」を、ユーザにより選択された画像に変換する。出力部６４は文字入力を意図したと判別された単語「今日」「飲み」「に」「行き」「ましょう」と、画像入力を意図したと判別された単語「ビール」から変換された画像１００を出力する。
【００３７】
（端末の機能構成の変形例）
端末１の判別部６２は例えば図５に示す処理ブロックにより実現してもよい。図５は判別部の一例の処理ブロック図である。判別部６２は、平均値計算部８１、平均値再計算部８２、画像判別部８３を有する。
【００３８】
平均値計算部８１は言語遷移確率計算部６１が計算した単語毎の言語遷移確率の平均値を計算する。なお、平均値計算部８１により計算された平均値について以下では第１の平均値と呼ぶ。
【００３９】
平均値再計算部８２は画像入力を意図した可能性の高い単語がある場合、画像入力を意図した可能性の高い単語を除いて、言語遷移確率計算部６１が再計算した単語毎の言語遷移確率の平均値を計算する。なお、平均値再計算部８２により計算された平均値について以下では第２の平均値と呼ぶ。なお、画像入力を意図した可能性の高い単語は、例えば画像ＤＢ６６に画像と対応付けられて記憶されている単語であってもよい。
【００４０】
そして、画像判別部８３は第１の平均値と第２の平均値とを比較し、第２の平均値の方が高ければ、平均値再計算部８２が平均値の計算から除いた画像入力を意図した可能性の高い単語を、画像入力を意図したものと判別する。
【００４１】
（端末の処理イメージの変形例）
図６は端末の変形例の処理イメージ図である。なお、図６は「今日ビール飲みに行きましょう」という内容のテキストを入力された例を示している。例えばユーザは操作部４０を操作して「今日ビール飲みに行きましょう」という内容のテキストを入力する。
【００４２】
言語遷移確率計算部６１は、入力されたテキスト「今日ビール飲みに行きましょう」を例えば「今日／ビール／飲み／に／行き／ましょう」という「／」で区切られた単語に区切る。そして、言語遷移確率計算部６１は言語モデル６５を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率「０．９／０．８／０．７／０．８／０．９／０．９」を計算する。
【００４３】
例えば上記の例では「今日」「行き」「ましょう」の言語遷移確率が「０．９」となっている。また「ビール」「に」の言語遷移確率が「０．８」となっている。また「飲み」の言語遷移確率が「０．７」となっている。単語「ビール」の言語遷移確率は図４の例と比較して高いことが分かる。
【００４４】
判別部６２は単語毎の言語遷移確率の第１の平均値「０．８３」を計算する。判別部６２は画像ＤＢ６６を参照し、言語遷移確率を計算した単語のうち、画像ＤＢ６６に画像と対応付けられて記憶されている単語の有無を判別する。ここでは、言語遷移確率を計算した単語「ビール」が画像と対応付けられて画像ＤＢ６６に記憶されていたとする。
【００４５】
単語「ビール」は画像入力を意図した可能性の高い単語の一例である。判別部６２は単語「ビール」を除いた「今日／飲み／に／行き／ましょう」という「／」で区切られた単語毎の言語推移確率の計算を言語遷移確率計算部６１に要求する。
【００４６】
言語遷移確率計算部６１は言語モデル６５を利用して、区切られた単語毎の言語遷移確率「０．９／０．９／０．８／０．９／０．９」を計算する。そして、判別部６２は単語毎の言語遷移確率の第２の平均値「０．８８」を計算する。
【００４７】
そして、判別部６２は第１の平均値「０．８３」と第２の平均値「０．８８」とを比較する。第１の平均値より第２の平均値の方が高いので、判別部６２は第２の平均値の計算から除いた単語「ビール」を、画像入力を意図したものと判別する。
【００４８】
変換部６３は画像入力を意図したと判別された単語「ビール」を、画像ＤＢ６６を利用して画像に変換する。そして、出力部６４は図４と同様、文字入力を意図したと判別された単語「今日」「飲み」「に」「行き」「ましょう」と、画像入力を意図したと判別された単語「ビール」から変換された画像１００を出力する。
【００４９】
（端末の処理イメージの変形例）
例えば端末１は図４に示した処理において、閾値より低い言語遷移確率の単語が無い場合に、図６に示した処理を続けて行うようにしてもよい。また、端末１は図４に示した処理において、閾値より高い言語遷移確率の単語を対象として、図６に示した処理を続けて行うようにしてもよい。
【００５０】
（まとめ）
本実施形態によれば、入力された文字又は文字列を含むテキストを所定の単位（例えば単語）に区切り、各単語が文字入力を意図したものか画像入力を意図したものかを言語遷移確率から判別し、画像入力を意図したものと判別した単語を画像に変換するか、又は画像候補を優先して出力できるので、ユーザの利便性を向上できる。
【００５１】
本発明は、具体的に開示された実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１    端末
１０    制御部
１１    ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１２    ＲＡＭ（Random Access Memory）
１３    ＲＯＭ（Read Only Memory）
１４    ＥＥＰＲＯＭ（Electronically Erasable and Programmable ROM）
２０    通信部
３０    表示部
４０    操作部
５０    音声入出力部
６１    言語遷移確率計算部
６２    判別部
６３    変換部
６４    出力部
６５    言語モデル
６６    画像ＤＢ
７１    画像特定部
７２    候補選択部
７３    画像変換部
１００    画像
１０１    候補
【図１】
2012256156.tif 000003
【図２】
2012256156.tif 000004
【図３】
2012256156.tif 000005
【図４】
2012256156.tif 000006
【図５】
2012256156.tif 000007
【図６】
2012256156.tif 000008