(57)【要約】【課題】  電源タップにおいて、接続されている電気機器の識別精度を向上させる。【解決手段】  電気機器のプラグが差し込まれる差込口と、前記差込口に電気機器のプラグが差し込まれた状態で該電気機器に供給される電流の電流波形から、周期ごとのピーク値を抽出し、該抽出したピーク値の所定時間におけるばらつきを算出する第２特徴抽出部３０５と、前記電気機器の回路構成により特定される電気的特性により、前記電気機器が分類される機器群から、第２特徴抽出部３０５により算出されたばらつきの大きさに応じた機器を識別する第２識別部３０６とを有する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
電気機器のプラグが差し込まれる差込口と、
前記差込口に電気機器のプラグが差し込まれた状態で該電気機器に供給される電流の電流波形から、周期ごとのピーク値を抽出し、該抽出したピーク値の所定時間におけるばらつきを算出する算出手段と、
前記電気機器の回路構成により特定される電気的特性により、前記電気機器が分類される機器群から、前記算出手段により算出されたばらつきの大きさに応じた機器を識別する識別手段と
を有することを特徴とする電源タップ。
【請求項２】
前記電気的特性には、少なくとも、前記電気機器に供給される電流の平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、周期内の通電時間、時定数、電圧と電流の周期内におけるピークの時間差、力率、のいずれか１つを含むことを特徴とする請求項１に記載の電源タップ。
【請求項３】
前記識別手段は、前記算出手段により算出されたばらつきの大きさに基づいて、前記電気機器と、前記電気機器が組み込まれた組込機器のいずれに分類されるかを識別することを特徴とする請求項１または２に記載の電源タップ。
【請求項４】
前記識別手段は、前記算出手段により算出されたばらつきの大きさに基づいて、前記電気機器と、前記電気機器に組み込まれる組込部品のいずれに分類されるかを識別することを特徴とする請求項１または２に記載の電源タップ。
【請求項５】
前記算出手段は、前記電気機器のプラグが前記差込口に差し込まれたことが検出された場合に、周期ごとのピーク値を抽出し、該抽出したピーク値の所定時間におけるばらつきを算出する処理を開始することを特徴とする請求項１に記載の電源タップ。
【請求項６】
前記識別手段は、前記電気機器が分類される機器群が所定の条件を満たす場合に、前記算出手段により算出されたばらつきの大きさに応じた機器を識別することを特徴とする請求項１に記載の電源タップ。
【請求項７】
前記識別手段による識別結果を、サーバ装置に送信するための通信手段を更に有することを特徴とする請求項１乃至６のいずれか１項に記載の電源タップ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、電源タップに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、コンセントから離れた位置に設置された電気機器に電源を供給するための電気器具として、電源タップが広く普及している。また、接続した電気機器の消費電力を測定可能な電源タップとして、スマートタップが知られている。
【０００３】
スマートタップを用いることで、管理者は消費電力を管理することができるとともに、電流波形を解析することで、接続されている電気機器の識別を行うことも可能である（例えば、下記特許文献１参照）。
【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、電流波形に基づいて電気機器の識別を行う場合、電流波形が似ている電気機器同士については、識別が困難であるという問題がある。例えば、液晶表示装置と液晶表示部を有する端末のように、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とでは、電気的特性が類似しており、電流波形が似てくるため、識別が容易ではない。
【０００５】
本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、電源タップにおいて、接続されている電気機器の識別精度を向上させることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の実施形態に係る電源タップは、以下のような構成を有する。すなわち、
電気機器のプラグが差し込まれる差込口と、
前記差込口に電気機器のプラグが差し込まれた状態で該電気機器に供給される電流の電流波形から、周期ごとのピーク値を抽出し、該抽出したピーク値の所定時間におけるばらつきを算出する算出手段と、
前記電気機器の回路構成により特定される電気的特性により、前記電気機器が分類される機器群から、前記算出手段により算出されたばらつきの大きさに応じた機器を識別する識別手段とを有する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明の実施形態によれば、電源タップにおいて、接続されている電気機器の識別精度を向上させることが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】消費電力管理システムのシステム構成の一例を示す図である。
【図２】スマートタップのハードウェア構成を示す図である。
【図３】機器解析部の機能構成を示す図である。
【図４】接続された電気機器を識別する識別処理の概要を説明するための図である。
【図５】第１の特徴量及び第１の識別基準テーブルを説明するための図である。
【図６】第２の特徴量の算出手順を説明するための図である。
【図７】第２の特徴量の算出例及び第２の識別基準テーブルの一例を示す図である。
【図８】サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図９】サーバ装置の機能構成を示す図である。
【図１０】消費電力量の一例を示す図である。
【図１１】スマートタップによる測定処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】機器解析部による識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】サーバ装置による消費電力管理処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】第２の特徴量の算出に用いる電流データの取得タイミングを示す図である。
【図１５】第２の特徴量の算出に用いる電流データの取得タイミングと第２の特徴量との関係を示す図である。
【図１６】機器解析部の機能構成を示す図である。
【図１７】接続された電気機器を識別する識別処理の概要を説明するための図である。
【図１８】機器解析部による識別処理の流れを示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態に係る明細書及び図面の記載に際して、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省く。
【００１０】
［第１の実施形態］
＜１．消費電力管理システムの全体構成＞
はじめに、本実施形態に係るスマートタップを含む、消費電力管理システムのシステム構成について説明する。図１は、消費電力管理システムのシステム構成の一例を示す図である。
【００１１】
図１に示すように、消費電力管理システム１００は、サーバ装置１１０とスマートタップ１２０〜１２２とを含む。サーバ装置１１０とスマートタップ１２０〜１２２とは、ネットワーク１３０を介して接続される。
【００１２】
サーバ装置１１０は、消費電力管理プログラム１１１と消費電力情報データベース（以下、単にＤＢと略す）１１２とを有する。消費電力管理プログラム１１１は、スマートタップ１２０〜１２２において算出された消費電力を取得する。また、スマートタップ１２０〜１２２において識別された識別結果（接続されている電気機器が分類される機器または機器群を示す情報）を取得する。更に、消費電力を識別結果に応じて分けて積分することで、識別結果ごとの消費電力量を算出し、消費電力情報ＤＢ１１２に格納する。
【００１３】
消費電力情報ＤＢ１１２は、消費電力管理プログラム１１１により算出された、識別結果ごとの消費電力量を格納する。
【００１４】
スマートタップ１２０〜１２２は、コンセント１５０から離れた位置に設置された電気機器（液晶表示装置１４１、ノート型パソコン１４２、ＭＦＰ（Multi-Function Peripheral）１４３）に商用電源を供給するための電源タップである。スマートタップ１２０〜１２２は、接続された電気機器の消費電力を算出し、算出された消費電力をネットワーク１３０を介して所定周期でサーバ装置１１０に送信する。また、接続されている電気機器が分類される機器または機器群を識別し、識別結果としてサーバ装置１１０に送信する。
【００１５】
なお、図１の消費電力管理システム１００では、３つのスマートタップを接続する場合について示したが、接続するスマートタップの数はこれに限定されない。ただし、いずれのスマートタップも同様のハードウェア構成及び機能構成を有するため、以下では、スマートタップ１２０について詳説する。
【００１６】
＜２．スマートタップのハードウェア構成＞
スマートタップ１２０のハードウェア構成について説明する。図２は、スマートタップ１２０のハードウェア構成を示す図である。
【００１７】
スマートタップ１２０は、プラグ部２００と、本体部２１０とを有する。プラグ部２００は、コンセント１５０に差し込まれる。本体部２１０は、検出回路部２２０と、差込口２３０と、Ａ／Ｄコンバータ２４０と、消費電力算出部２５０と、機器解析部２６０と、通信部２７０とを有する。
【００１８】
検出回路部２２０は、コンセント１５０よりプラグ部２００を介して提供され、差込口２３０を介して電気機器に供給される商用電源の、電流と電圧とを検出するための回路である。検出回路部２２０を配することで、スマートタップ１２０では、電気機器への電力の供給を停止させることなく、電流及び電圧を測定することができる。このため、電気機器への電力の供給／停止を切り替えるリレーを配する必要がなく、低コストでスマートタップ１２０を提供することができる。
【００１９】
差込口２３０は、プラグ部２００を介して提供された商用電源を、接続されている電気機器に供給する。Ａ／Ｄコンバータ２４０は、検出回路部２２０を介して検出される電流（接続されている電気機器に流れる消費電流）と、電圧（接続されている電気機器に印加される消費電圧）をＡ／Ｄ変換し、電流データ及び電圧データを生成する。
【００２０】
消費電力算出部２５０は、Ａ／Ｄコンバータ２４０にて生成された電流データ及び電圧データを用いて、差込口２３０を介して接続されている電気機器の消費電力を所定周期で算出する。また、機器解析部２６０は、Ａ／Ｄコンバータ２４０にて生成された電流データ及び電圧データを用いて、差込口２３０を介して接続されている電気機器が分類される機器または機器群を識別する識別処理を実行する。なお、消費電力算出部２５０と機器解析部２６０とは、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、入出力インタフェースなどを備えたワンチップマイコンとして構成されていてもよい。
【００２１】
通信部２７０は、消費電力算出部２５０において算出された消費電力を、サーバ装置１１０に所定周期で送信する。また、通信部２７０は、機器解析部２６０より出力された識別結果をサーバ装置１１０に送信する。
【００２２】
＜３．スマートタップの機能構成＞
次に、スマートタップ１２０の各部の機能構成について説明する。なお、スマートタップ１２０が有する各部のうち、以下では、特に、機器解析部２６０の機能について詳説する。
【００２３】
図３は、機器解析部２６０の機能構成を示す図である。図３に示すように、機器解析部２６０は、前処理部３０１、第１特徴抽出部３０２、第１識別部３０３と、第２特徴抽出部３０５と、第２識別部３０６と、出力部３０４とを有する。
【００２４】
前処理部３０１は、Ａ／Ｄコンバータ２４０より出力された電流データ及び電圧データについて、ノイズを除去し整形する処理を行う。第１特徴抽出部３０２は、前処理部３０１より出力された電流データ及び電圧データより、第１の特徴量を算出する。第１の特徴量には、電流の平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、周期内の通電時間、時定数、電圧と電流の周期内におけるピークの時間差、力率が含まれる。なお、第１の特徴量の詳細は後述する。
【００２５】
第１識別部３０３は、予め設定された識別基準と、第１特徴抽出部３０２において算出された第１の特徴量とを対比することで、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別する。また、第１識別部３０３では、識別結果を出力部３０４に出力する。更に、第１識別部３０３では、識別結果が所定の条件を満たす場合に、第２識別部３０６に通知する。
【００２６】
なお、識別結果が所定の条件を満たす場合とは、識別対象の電気機器が、予め定められた機器群に分類されると判定された場合をいう。具体的には、液晶表示装置と液晶表示部を有する端末とが含まれる機器群などのように、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器（あるいは、所定の電気機器と該電気機器に組み込まれる組込部品）とを含む機器群に分類されると判定された場合をいう。
【００２７】
第２特徴抽出部３０５は、前処理部３０１より出力された電流データより、第２の特徴量を算出する。第２の特徴量には、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定期間におけるばらつきを示す値（分散値、標準偏差値等）が含まれる。なお、第２の特徴量の詳細は後述する。
【００２８】
第２識別部３０６は、予め設定された識別基準と、第２特徴抽出部３０５において算出された第２の特徴量とを対比することで、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別する。なお、第２識別部３０６では、第１識別部３０３より、通知があった場合に識別対象の電気機器についての識別を行う。すなわち、第２識別部３０６では、第１識別部３０３において、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とを含む機器群に分類されると判定された場合に動作する。そして、識別対象の電気機器が、当該所定の電気機器と当該電気機器が組み込まれた組込機器のいずれの機器に分類されるかを識別する。第２識別部３０６では、識別結果を出力部３０４に出力する。
【００２９】
出力部３０４は、第１識別部３０３より出力された識別結果を、通信部２７０に出力する。また、出力部３０４は、第２識別部３０６より識別結果の出力があった場合には、第２識別部３０６より出力された識別結果を、通信部２７０に出力する。
【００３０】
図４は、機器解析部２６０による上記識別処理の概要を模式的に示した図である。図４の例では、液晶表示装置１４１、ノート型パソコン１４２、ＭＦＰ１４３を識別対象の電気機器として、識別処理を行う場合を示している。
【００３１】
差込口２３０に液晶表示装置１４１、ノート型パソコン１４２、ＭＦＰ１４３のいずれかが接続されている状態で、第１特徴抽出部３０２では、検出回路部２２０を介して検出された電流データ及び電圧データより、第１の特徴量４０１を算出する。また、第１識別部３０３では、算出した第１の特徴量４０１と、第１の識別基準テーブル４３１とを対比することで、識別対象の電気機器を２つの機器群４１１、４１２のいずれかに分類する。
【００３２】
機器群４１１は、液晶表示装置１４１とノート型パソコン１４２とを含む機器群である。つまり、機器群４１１は、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とを含む機器群である。また、機器４１２は、ＭＦＰ１４３を含む機器である。
【００３３】
識別対象を機器群４１１に分類した場合、第１識別部３０３では、第２識別部３０６に対して、識別対象が所定の条件を満たす旨の通知を行う。このため、第２識別部３０６では、第２特徴抽出部３０５により算出された第２の特徴量４０２と、第２の識別基準テーブル４４２とを対比することで、識別対象の電気機器が２つの機器４２１、４２２のいずれの機器に分類されるかを識別する。
【００３４】
機器４２１は、液晶表示装置１４１を含む機器である。すなわち、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とを含む機器群のうち、所定の電気機器からなる機器である。
【００３５】
一方、機器４２２は、ノート型パソコン１４２を含む機器である。すなわち、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とを含む機器群のうち、所定の電気機器が組み込まれた組込機器からなる機器である。
【００３６】
このように、第１識別部３０３からは、識別対象の電気機器が機器群４１１または機器４１２のいずれに分類されるかが識別結果として出力される。また、第２識別部３０６からは、識別対象の電気機器が機器４２１または機器４２２のいずれに分類されるかが識別結果として出力される。このため、出力部３０４では、第１識別部３０３より機器４１２に分類される旨の識別結果が出力された場合には、当該識別結果を通信部２７０に出力する。一方、第１識別部３０３より機器群４１１に分類される旨の識別結果が出力された場合には、第２識別部３０６の識別結果を参照する。そして、第２識別部３０６より機器４２１または機器４２２のいずれに分類されるかが識別結果として出力された場合には、当該識別結果を通信部２７０に出力する。
【００３７】
＜４．第１の特徴量及び第１の識別基準テーブルの説明＞
次に、第１特徴抽出部３０２により算出される第１の特徴量４０１及び第１識別部３０３により用いられる第１の識別基準テーブル４３１について説明する。上述したとおり、第１の特徴量４０１には、電流の平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、周期内の通電時間、時定数、電圧と電流の周期内におけるピークの時間差、力率が含まれ、それぞれ以下のように定義することができる。
・電流の平均値：瞬時値の正の範囲を半周期にわたって積分し、周期で割った値
・電流のピーク値：瞬時値の最大値
・電流の実効値：電流の自乗和平均の平方根
・電流の波高率：ピーク値／実効値
・電流の波形率：実効値／平均値
・電流の周期内の通電時間：１周期の電流波形において振幅が所定値以上となっている時間
・電流の時定数：電流が変化したときの変化の収束時間
・電圧と電流の周期内におけるピークの時間差：電圧の周期内のピークの時間と電流の周期内のピークの時間との差
・力率：電圧と電流の位相差をφとした場合のｃｏｓφ
第１識別部３０３により用いられる第１の識別基準テーブル４３１には、機器ごとに識別基準として第１の特徴量４０１の値が定義されている。図５は、第１の識別基準テーブル４３１の一例を示す図である。
【００３８】
第１の識別基準テーブル４３１の場合、例えば、機器Ａに分類されるための識別基準として、第１の特徴量の値（平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、周期内の通電時間、時定数、電圧と電流の周期内におけるピークの時間差、力率）が定義されている。同様に、機器Ｂ〜機器Ｘそれぞれに分類されるための識別基準として、第１の特徴量の値（平均値、ピーク値、実効値、波高率、波形率、周期内の通電時間、時定数、電圧と電流の周期内におけるピークの時間差、力率）がそれぞれ定義されている。
【００３９】
＜５．第２の特徴量及び第２の識別基準テーブルの説明＞
次に、第２特徴抽出部３０５により算出される第２の特徴量４０２及び第２識別部３０６により用いられる第２の識別基準テーブル４４２について、図６及び図７を用いて説明する。上述したとおり、第２の特徴量４０２には、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定期間におけるばらつきを示す値（分散値、標準偏差値等）が含まれる。
【００４０】
図６（ａ）は電流データの一例であり、横軸は時間を、縦軸は電流データの値をそれぞれ示している。なお、図６（ａ）の紙面左側は、液晶表示装置１４１が接続されている場合の電流データであり、紙面左側は、ノート型パソコン１４２が接続されている場合の電流データである。図６（ａ）に示すように、液晶表示装置１４１が接続されている場合の電流データの電流波形と、ノート型パソコン１４２が接続されている場合の電流データの電流波形とは似ており、電流波形だけでは識別が容易ではないことがわかる。
【００４１】
そこで、第２特徴抽出部３０５では第２の特徴量４０２を算出する。図６（ａ）において領域６０１〜６０３、６１１、６１２は、それぞれ電流データの各周期におけるピーク点（正）を示している。
【００４２】
図６（ｂ）は、図６（ａ）に示す電流データより、領域６０１〜６０３または領域６１１、６１２を含む、電流データの各周期におけるピーク点を抽出してプロットしたものである。図６（ｂ）において横軸は時間を示しており、縦軸は電流データの値を示している。
【００４３】
第２特徴抽出部３０５では、図６（ｂ）にプロットされたピーク点の、所定時間におけるばらつきを示す量（分散や標準偏差等）を算出することで、第２の特徴量を算出する。
【００４４】
図７は、第２特徴抽出部３０５により算出される第２の特徴量４０２の算出例及び第２の識別基準テーブルの一例を示した図である。
【００４５】
このうち、図７（ａ）の紙面左側は、液晶表示装置１４１が接続されている場合の電流データに基づくプロット結果に、第２特徴抽出部３０５にて算出された第２の特徴量４０２を重ねて示したものである。図７（ａ）の例では、標準偏差は０．０２〜０．０３程度となる。
【００４６】
一方、図７（ａ）の紙面右側は、ノート型パソコン１４２が接続されている場合の電流データに基づくプロット結果に、第２特徴抽出部３０５にて算出された第２の特徴量４０２を重ねて示したものである。図７（ａ）の例では、標準偏差は０．０５〜０．０６程度となる。
【００４７】
このように、液晶表示装置１４１が接続されている場合と、ノート型パソコン１４２が接続されている場合とでは、第２の特徴量４０２が大きく異なる。したがって、電流波形が似ている場合であっても、第２の特徴量４０２と第２の識別基準テーブル４４２とを対比することで、液晶表示装置１４１かノート型パソコン１４２かを識別することができる。
【００４８】
図７（ｂ）は、第２の識別基準テーブル４４２の一例を示す図である。図７（ｂ）に示す第２の識別基準テーブル４４２の場合、例えば、機器Ａ（液晶表示装置１４１）と識別するための識別基準として、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定期間における標準偏差を０．０４未満と定義している。また、機器Ａ（ノート型パソコン１４２）と識別するための識別基準として、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定期間における標準偏差を０．０４以上と定義している。
【００４９】
ここで、第２の特徴量４０２を用いることの意義について簡単に説明する。液晶表示装置１４１とノート型パソコン１４２とは、電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器という関係にあるため、両者は同様の回路構成を有している。このため、回路構成により特定される電気的特性も類似している。一方で、液晶表示装置１４１は、差込口２３０を介して接続された状態で、消費電力の時間変化が少ないのに対して、ノート型パソコン１４２は、消費電力が瞬間的に大きく変動するなど、時間変化が大きい。これは、液晶表示装置１４１とノート型パソコン１４２とでは、電気機器の使われ方の特性に違いがあるためである。具体的には、液晶表示装置１４１の場合、電源のオン／オフが主たる操作であるのに対して、ノート型パソコン１４２の場合、マウス操作やアプリケーションの起動、動画再生等、ＣＰＵの負荷が非定常に変化する使われ方をするためである。
【００５０】
換言すると、第２の特徴量４０２は、電気機器の使われ方の特性の違いを表すパラメータであるということができる。そこで、スマートタップ１２０では、機器の電気的特性の違いを表すパラメータである第１の特徴量４０１により識別が困難であった電気機器については、電気機器の使われ方の特性の違いを表すパラメータである第２の特徴量４０２を用いて識別を行う。このように、異なる特性を示す特徴量を組み合わせて用いることで、本実施形態に係るスマートタップ１２０によれば、電気機器の識別精度を向上させることが可能となる。
【００５１】
＜６．サーバ装置のハードウェア構成＞
次に、消費電力管理システム１００を構成するサーバ装置１１０のハードウェア構成について説明する。図８は、サーバ装置１１０のハードウェア構成を示す図である。
【００５２】
図８に示すように、サーバ装置１１０は、ＣＰＵ８０１、ＲＯＭ８０２、ＲＡＭ８０３、記憶部８０４を備える。更に、サーバ装置１１０は、ネットワークインタフェース部８０５、表示部８０６、操作部８０７を備える。なお、サーバ装置１１０の各部は、バス８０８を介して相互に接続されている。
【００５３】
ＣＰＵ８０１は、記憶部８０４に格納された各種プログラム（例えば、消費電力管理プログラム１１１）を実行するコンピュータである。
【００５４】
ＲＯＭ８０２は不揮発性メモリである。ＲＯＭ８０２は、記憶部８０４に格納された各種プログラムを、ＣＰＵ８０１が実行するために必要な各種プログラム、データ等を格納する。具体的には、ＢＩＯＳ（Basic Input/Output System）やＥＦＩ（Extensible Firmware Interface）等のブートプログラムなどを格納する。
【００５５】
ＲＡＭ８０３は、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）やＳＲＡＭ（Static Random Access Memory）等の主記憶装置である。ＲＡＭ８０３は、記憶部８０４に格納された各種プログラムがＣＰＵ８０１によって実行される際に展開される、作業領域として機能する。
【００５６】
記憶部８０４は、ＣＰＵ８０１により実行される各種プログラム及び各種プログラムがＣＰＵ８０１により実行される際に利用される各種情報（例えば、消費電力情報ＤＢ１１２）を格納する。
【００５７】
ネットワークインタフェース部８０５は、ネットワーク１３０と接続するためのインタフェースである。表示部８０６は、サーバ装置１１０が有する各種情報を表示する。操作部８０７は、サーバ装置１１０に各種指示を入力する際に用いられる。
【００５８】
＜７．サーバ装置の機能構成＞
次に、消費電力管理プログラム１１１がＣＰＵ８０１により実行されることで、サーバ装置１１０にて実現される機能について説明する。図９は、サーバ装置１１０の機能構成を示す図である。
【００５９】
図９に示すように、サーバ装置１１０は、消費電力取得部９０１、識別結果取得部９０２、機器別消費電力集計部９０３を有する。消費電力取得部９０１は、スマートタップ１２０より所定周期で送信される消費電力を取得する。識別結果取得部９０２は、スマートタップ１２０より送信される識別結果を取得する。機器別消費電力集計部９０３は、消費電力取得部９０１において取得された消費電力を、識別結果取得部９０２において取得された識別結果に応じてわけて積分し、それぞれの機器ごとの消費電力量を集計する。機器別消費電力集計部９０３は、集計した機器ごとの消費電力量を消費電力情報ＤＢ１１２に格納する。
【００６０】
図１０は、消費電力情報ＤＢ１１２に格納される、機器ごとの消費電力量を示している。図１０において、横軸は機器を示しており、縦軸は消費電力量である。サーバ装置１１０によれば、図１０に示すように、識別結果に応じて、機器ごとに消費電力量を管理することが可能となる。
【００６１】
＜８．スマートタップにおける測定処理の流れ＞
次に、スマートタップ１２０における測定処理の流れについて説明する。図１１は、スマートタップ１２０における測定処理の流れを示すフローチャートである。スマートタップ１２０のプラグ部２００がコンセント１５０に差し込まれることで、図１１に示すフローチャートが実行される。
【００６２】
ステップＳ１１０１では、差込口２３０に、電気機器のプラグが差し込まれたか否かを判定する。なお、電気機器のプラグが差し込まれたか否かは、例えば、差込口２３０にマイクロスイッチ等の差込検知部を設け、差込検知部の検知結果に基づいてＡ／Ｄコンバータ２４０が判定するものとする。
【００６３】
ステップＳ１１０１において、差込口２３０に電気機器のプラグが差しこまれていないと判定した場合に、差し込まれるまで待機する。一方、差し込まれたと判定した場合には、ステップＳ１１０２に進む。
【００６４】
ステップＳ１１０２において、Ａ／Ｄコンバータ２４０は、検出回路部２２０を介して検出された電流及び電圧をＡ／Ｄ変換し、電流データ及び電圧データを生成する処理を開始する。ステップＳ１１０３において、消費電力算出部２５０は、Ａ／Ｄコンバータ２４０より出力された電流データ及び電圧データに基づいて、所定周期で消費電力を算出する。また、通信部２７０は、消費電力算出部２５０において算出された消費電力を、所定周期でサーバ装置１１０に送信する。
【００６５】
ステップＳ１１０４では、差込口２３０に、電気機器のプラグが依然として差し込まれているか否かは判定し、差し込まれていると判定した場合には、消費電力算出部２５０による消費電力の算出及び通信部２７０による消費電力の送信を継続する。
【００６６】
一方、ステップＳ１１０４において、電気機器のプラグが差込口２３０から取り外されたと判定した場合には、ステップＳ１１０５に進む。ステップＳ１１０５において、Ａ／Ｄコンバータ２４０は、電流データ及び電圧データを生成する処理を終了する。
【００６７】
なお、ステップＳ１１０２において電流データ及び電圧データを生成する処理を開始してから、ステップＳ１１０５において終了するまでの間、機器解析部２６０では、消費電力の算出及び送信と並行して識別処理（ステップＳ１１０６）を実行する（詳細は後述）。
【００６８】
そして、ステップＳ１１０５において、電流データ及び電圧データの生成が終了すると、機器解析部２６０では、識別結果を通信部２７０に出力する。ステップＳ１１０７では、通信部２７０が、機器解析部２６０より出力された識別結果をサーバ装置１１０に送信する。
【００６９】
＜９．識別処理の詳細＞
次に、機器解析部２６０により実行される識別処理（ステップＳ１１０６）の詳細について説明する。図１２は、機器解析部２６０により実行される識別処理の詳細な流れを示すフローチャートである。
【００７０】
ステップＳ１２０１において、前処理部３０１は、Ａ／Ｄコンバータ２４０より出力された電流データ及び電圧データについて、ノイズを除去し整形する処理を行う。ステップＳ１２０２において、第１特徴抽出部３０２は、電流データ及び電圧データより第１の特徴量４０１を算出する。また、並行して、ステップＳ１２０３では、第２特徴抽出部３０５が、電流データより第２の特徴量４０２を算出する。
【００７１】
ステップＳ１２０４において、第１特徴抽出部３０２は、第１の特徴量４０１の算出を開始してから所定時間が経過したか否かを判定する。ステップＳ１２０４において、所定時間が経過していないと判定した場合には、ステップＳ１２０１に戻り、所定時間が経過するまで、ステップＳ１２０１〜Ｓ１２０３の処理を繰り返す。
【００７２】
一方、ステップＳ１２０４において、所定時間が経過したと判定した場合には、ステップＳ１２０５に進む。ステップＳ１２０５において、第１識別部３０３は、所定時間の間に生成された電流データ及び電圧データに基づいて算出した第１の特徴量４０１と、第１の識別基準テーブル４３１とを対比する。これにより、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別し、いずれかの機器または機器群に分類することができる。また、第１識別部３０３は、識別結果を出力部３０４に出力する。
【００７３】
ステップＳ１２０６において、第１識別部３０３は、ステップＳ１２０５において識別された識別対象が、所定の条件を満たすか否かを判定する。具体的には、識別対象が所定の電気機器と該電気機器とが組み込まれた組込機器（あるいは、所定の電気機器と該電気機器に組み込まれる組込部品）とを含む機器群に分類されたか否かを判定する。ステップＳ１２０６において、所定の条件を満たすと判定した場合には、第１識別部３０３が第２識別部３０６に対して、所定の条件を満たす旨の通知を行う。
【００７４】
第１識別部３０３からの通知を受けて、ステップＳ１２０７では、第２識別部３０６が、ステップＳ１２０３において算出された第２の特徴量４０２と、第２の識別基準テーブル４４２とを対比する。これにより、第２識別部３０６では、識別対象が分類された機器群において、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器のいずれに分類されるかを識別し、識別結果を出力部３０４に出力する。その後、ステップＳ１２０８に進む。
【００７５】
一方、ステップＳ１２０６において、識別対象が所定の条件を満たさないと判定した場合には、直接、ステップＳ１２０８に進む。
【００７６】
ステップＳ１２０８において、出力部３０４は、第１識別部３０３より出力された識別結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する。また、第２識別部３０６より識別結果が出力されていた場合にあっては、第２識別部３０６より出力された識別結果の信頼度が閾値以上であるか否かを判定する。
【００７７】
ステップＳ１２０８において、識別結果の信頼度が閾値以上であると判定された場合には、ステップＳ１２０９に進む。ステップＳ１２０９において、出力部３０４は、識別対象が分類される機器を識別結果として保持する。
【００７８】
一方、ステップＳ１２０８において、識別結果の信頼度が閾値以上でないと判定された場合には、ステップＳ１２１０に進む。ステップＳ１２１０において、出力部３０４は、識別不可であった旨を識別結果として保持する。
【００７９】
ステップＳ１２０９またはステップＳ１２１０において保持された識別結果は、図１１のステップＳ１１０７において、通信部２７０によりサーバ装置１１０に送信される。
【００８０】
＜１０．サーバ装置による消費電力管理処理の流れ＞
次に、サーバ装置１１０による消費電力管理処理の流れについて説明する。図１３は、サーバ装置１１０による消費電力管理処理の流れを示すフローチャートである。図１３に示すフローチャートは、消費電力管理プログラム１１１が起動されることで、開始される。
【００８１】
ステップＳ１３０１において、消費電力取得部９０１は、スマートタップ１２０より消費電力の送信が開始されたか否かを判定する。ステップＳ１３０１において、消費電力の送信が開始されていないと判定した場合には、消費電力の送信が開始されるまで待機する。
【００８２】
一方、ステップＳ１３０１において、スマートタップ１２０により消費電力の送信が開始されたと判定した場合には、ステップＳ１３０２に進む。ステップＳ１３０２において、消費電力取得部９０１は、スマートタップ１２０より所定周期で送信された消費電力を積分していく。
【００８３】
ステップＳ１３０３において、消費電力取得部９０１は、スマートタップ１２０からの消費電力の送信が継続しているか否かを判定する。消費電力の送信が継続していると判定した場合には、ステップＳ１３０２に戻り、受信した消費電力を積分する処理を継続する。
【００８４】
一方、ステップＳ１３０３において、消費電力の送信が終了したと判定した場合には、ステップＳ１３０４に進む。ステップＳ１３０４において、識別結果取得部９０２は、スマートタップ１２０より送信される、識別結果を取得する。
【００８５】
ステップＳ１３０５において、機器別消費電力集計部９０３は、ステップＳ１３０２において算出された消費電力量を、ステップＳ１３０４において取得された識別結果に応じて、消費電力情報ＤＢ１１２に格納する。
【００８６】
＜１１．まとめ＞
以上の説明から明らかなように、本実施形態に係るスマートタップ１２０では、
・消費電力の算出と並行して、差込口を介して接続されている電気機器を識別するように構成した。
・電気機器の識別は、電気機器の電気的特性を表す第１の特徴量に基づいて行うように構成した。
・電気機器の電気的特性だけでは識別できない機器群については、電気機器の使われ方の特性を表す第２の特徴量に基づいて識別を行うように構成した。
・電気機器の使われ方の特性を表す第２の特徴量として、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定時間におけるばらつきを示す値を用いるように構成した。
【００８７】
このように、異なる特性を示す特徴量を組み合わせて用いることで、本実施形態によれば、電気機器の識別精度を向上させることが可能になる。
【００８８】
［第２の実施形態］
上記第１の実施形態では、スマートタップ１２０の差込口２３０を介して電気機器が接続されてから所定時間の間にＡ／Ｄコンバータ２４０により生成された電流データに基づいて、第２の特徴量４０２を算出する構成とした。しかしながら、第２の特徴量４０２の算出に用いる電流データの取得タイミングは、差込口２３０を介して電気機器が接続されてからの所定時間に限定されるものではない。
【００８９】
図１４は、第２特徴量の算出に用いる電流データの取得タイミングを示した図である。図１４において、時間軸１４０１に含まれる斜線部分１４０２は、差込口２３０に電気機器のプラグが差しこまれてから、取り外されるまでの時間を示している。
【００９０】
機器解析部２６０では、斜線部分１４０２に示す時間帯のいずれかにおいて、第２の特徴量４０２の算出に用いる電流データを取得すればよい。図１４において、取得タイミング１４１１は、差込口２３０に電気機器のプラグが差し込まれてから、所定時間の間に、電流データを取得することを示している（すなわち、第１の実施形態において示した取得タイミングである）。
【００９１】
一方、取得タイミング１４１２は、差込口２３０に電気機器のプラグが差し込まれてから、取り外されるまでの間、電流データを取得することを示している。また、取得タイミング１４１３は、差込口２３０に電気機器のプラグが差しこまれてから、所定時間が経過した後の所定時間の間に、電流データを取得することを示している。
【００９２】
更に、取得タイミング１４１４は、差込口２３０に電気機器のプラグが差し込まれて以降、プラグが取り外されるまでの間、所定時間ごとに電流データを取得する処理を、繰り返し行うことを示している。取得タイミング１４１４によれば、差込口２３０に電気機器のプラグが差しこまれてから、プラグが取り外されるまでの間に、第２の特徴量４０２を複数回算出することができる。
【００９３】
図１５は、第２の特徴量４０２の算出に用いる電流データの取得タイミングと、第２の特徴量４０２との関係を示した図である。
【００９４】
図１５（ａ）において、グラフ１５００は、液晶表示装置１４１が差込口２３０を介して接続された場合の、電流データの１周期ごとのピーク値をプロットしたものである。また、時間軸１５１０は、それぞれの時間における液晶表示装置１４１の動作状態を示している。図１５（ａ）によれば、液晶表示装置１４１の場合、動作状態が"表示中"では、第２の特徴量４０２である標準偏差は、０．０２〜０．０３となる。
【００９５】
図１５（ｂ）において、グラフ１５００〜１５０２は、ノート型パソコン１４２が差込口２３０を介して接続された場合の、電流データの１周期ごとのピーク値をプロットしたものである。また、時間軸１５３０は、それぞれの時間におけるノート型パソコン１４２の動作状態を示している。
【００９６】
図１５（ｂ）によれば、ノート型パソコン１４２の場合、動作状態が"ログイン画面表示中"では、第２の特徴量４０２である標準偏差は、０．０２〜０．０３となる。また、動作状態が"デスクトップ画面表示中"では、第２の特徴量４０２である標準偏差は、０．０２〜０．０３となる。更に、動作状態が"文字入力中"では、第２の特徴量４０２である標準偏差は、０．０４〜０．０５となる。
【００９７】
ここで、図１５（ａ）と図１５（ｂ）との比較から、下記の２つの第２の特徴量は概ね等しいことがわかる。
・液晶表示装置の動作状態が"表示中"の時に取得した電流データに基づいて算出した第２の特徴量
・ノート型パソコンの動作状態が"ログイン画面表示中"や"デスクトップ画面表示中"のときに取得した電流データに基づいて算出した第２の特徴量
このため、ノート型パソコン１４２の動作状態が"ログイン画面表示中"や"デスクトップ画面表示中"である場合、第２の特徴量に基づいて、液晶表示装置１４１とノート型パソコン１４２とを識別することは困難である。
【００９８】
これに対して、図１５（ａ）と図１５（ｂ）との比較から、下記の２つの第２の特徴量は大きく異なることがわかる。
・液晶表示装置の動作状態が"表示中"の時に取得した電流データに基づいて算出した第２の特徴量
・ノート型パソコンの動作状態が"文字入力中"のときに取得した電流データに基づいて算出した第２の特徴量
このため、ノート型パソコン１４２の動作状態が"文字入力中"である場合、第２の特徴量に基づいて、液晶表示装置１４１とノート型パソコン１４２とを識別することは容易である。
【００９９】
このように、第２の特徴量４０２の算出に用いる電流データの取得タイミングを、機器の使われ方の特性に応じて決定することで、電気機器の識別精度をより向上させることが可能となる。
【０１００】
［第３の実施形態］
上記第１の実施形態では、機器解析部２６０の第１識別部３０３が、第１の特徴量４０１と第１の識別基準テーブル４３１とを対比することで、識別対象の電気機器を２つの機器群４１１、４１２のいずれかに分類した。また、上記第１の実施形態では、機器解析部２６０の第２識別部３０６が、第２の特徴量４０２と第２の識別基準テーブル４４２とを対比することで、識別対象の電気機器を２つの機器４２１、４２２のいずれかの機器に分類した。しかしながら、本発明はこれに限定されず、機械学習・パターン認識技術を用いて識別対象の電気機器を分類するように構成してもよい。
【０１０１】
また、上記第１の実施形態において、機器解析部２６０では、第１の特徴量４０１及び第２の特徴量４０２を算出するにあたり、共通の前処理部３０１により前処理を行う構成とした。しかしながら、本発明はこれに限定されず、第１の特徴量４０１を算出する場合と第２の特徴量４０２を算出する場合とで、異なる前処理を行うように構成してもよい。以下、本実施形態の詳細について説明する。なお、上記第１の実施形態において説明した内容と重複する内容については説明を省略する。
【０１０２】
＜１．スマートタップの機能構成＞
図１６は、第３の実施形態に係るスマートタップ１２０の機器解析部１６００の機能構成を示す図である。図１６に示すように、機器解析部１６００は、第１処理部１６１０と、第２処理部１６２０と、出力部３０４とを有する。
【０１０３】
第１処理部１６１０は、第１前処理部（前処理部３０１と同じ。以下、第１前処理部３０１と称す）と、第１特徴抽出部３０２と、第１重みパラメータ格納部１６１１と、第１識別部１６１２とを有する。
【０１０４】
第１重みパラメータ格納部１６１１は、事前に機械学習・パターン認識により学習した第１重みパラメータを格納する。
【０１０５】
第１識別部１６１２には、第１特徴抽出部３０２において算出された第１の特徴量４０１と、第１重みパラメータ格納部１６１１に格納された第１重みパラメータとが入力される。第１識別部１６１２では、第１特徴量４０１と第１重みパラメータの入力に対して、ある識別関数（例えば、ロジスティックシグモイド関数等）を用いることで、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別する。また、第１識別部１６１２では、識別結果を出力部３０４に出力する。更に、第１識別部１６１２では、識別結果が所定の条件を満たす場合（上記第１の実施形態と同じ）に、第２識別部１６２４に通知する。
【０１０６】
第２処理部１６２０は、第２前処理部１６２１と、第２特徴抽出部１６２２と、第２重みパラメータ格納部１６２３と、第２識別部１６２４とを有する。
【０１０７】
第２前処理部１６２１は、Ａ／Ｄコンバータ２４０より出力された電流データについて、ノイズを除去し整形する処理を行う。また、第２前処理部１６２１は、整形した電流データより、１周期ごとのピーク値を算出する。
【０１０８】
第２特徴抽出部１６２２は、第２前処理部１６２１より出力された電流データの１周期ごとのピーク値より、第２の特徴量を算出する。具体的には、電流データの１周期ごとのピーク値の、所定期間におけるばらつきを示す値（分散値、標準偏差値等）を算出する。
【０１０９】
第２重みパラメータ格納部１６２３は、事前に機械学習・パターン認識により学習した第２重みパラメータを格納する。
【０１１０】
第２識別部１６２４には、第２特徴抽出部１６２２において算出された第２の特徴量４０２と、第２重みパラメータ格納部１６２３に格納された第２重みパラメータとが入力される。第２識別部１６２４では、第２特徴量４０２と第２重みパラメータの入力に対して、ある識別関数（例えば、ロジスティックシグモイド関数等）を用いることで、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別する。なお、第２識別部１６２４では、第１識別部１６１２より、通知があった場合に識別対象の電気機器についての識別を行う。すなわち、第２識別部１６２４では、第１識別部１６１２において、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器とを含む機器群に分類されると判定された場合に動作する。そして、第２識別部１６２４では、識別対象の電気機器が、当該所定の電気機器と当該電気機器が組み込まれた組込機器のいずれの機器に分類されるかを識別する。更に、第２識別部１６２４では、識別結果を出力部３０４に出力する。
【０１１１】
このように、事前に機械学習・パターン認識により学習した重みパラメータを用いることで、特徴量と識別基準テーブルとを対比する場合と比べて、高精度な識別を行うことが可能である。
【０１１２】
第１識別部１６１２では、第１特徴量４０１と第１特徴量４０１に対応する第１重みパラメータを、ある識別関数に入力することで識別対象の電気機器についての識別を行う。このとき、機械学習技術によって、高精度で識別を行う第１重みパラメータを自動で計算する。
【０１１３】
同様に、第２識別部１６２４では、第２特徴量４０２と第２特徴量４０２に対応する第２重みパラメータを、ある識別関数に入力することで、識別対象の電気機器についての識別を行う。このとき、機械学習技術によって、高精度で識別を行う第２重みパラメータを自動で計算する。
【０１１４】
例えば、第１特徴量４０１または第２特徴量４０２が１０種類あるとき、第１特徴量４０１または第２特徴量４０２は１０次元の特徴空間に分布することとなり、人間が当該特徴空間の中で適切な識別境界を定義することは大変困難である。これに対して、機械学習技術によって、人間には認知が難しい４次元以上の特徴空間に、適切な識別境界を定義すること（重みパラメータを決定することと同義）で高精度な識別が可能となる。
【０１１５】
図１７は、機器解析部１６００による上記識別処理の概要を模式的に示した図であり、識別対象の電気機器は、上記第１の実施形態において示した図４と同じである。
【０１１６】
差込口２３０に液晶表示装置１４１、ノート型パソコン１４２、ＭＦＰ１４３のいずれかが接続されている状態で、第１特徴抽出部３０２では、検出回路部２２０を介して検出された電流データ及び電圧データより、第１の特徴量４０１を算出する。また、第１識別部１６１２では、算出した第１の特徴量４０１と事前に学習した第１重みパラメータ１７０１を識別関数１７１１に入力することによって、識別対象の電気機器を２つの機器群４１１、４１２のいずれかに分類する。
【０１１７】
識別対象を機器群４１１に分類した場合、第１識別部１６１２では、第２識別部１６２４に対して、識別対象が所定の条件を満たす旨の通知を行う。これにより、第２識別部１６２４では、第２特徴抽出部１６２２により算出された第２の特徴量４０２と、事前に学習した第２重みパラメータ１７０２とを識別関数１７１２に入力する。そして、識別対象の電気機器が２つの４２１、４２２のいずれの機器に分類されるかを識別する。
【０１１８】
＜２．識別処理の詳細＞
次に、機器解析部１６００により実行される識別処理（ステップＳ１１０６）の詳細について説明する。図１８は、機器解析部１６００により実行される識別処理の詳細な流れを示すフローチャートである。なお、上記第１の実施形態において図１２を用いて説明した識別処理に含まれる各工程と同じ工程については同じ参照番号を付すこととし、ここでは説明を省略する。図１２との相違点は、ステップＳ１８０１〜１８０３である。
【０１１９】
ステップＳ１８０１において、第２前処理部１６２１は、Ａ／Ｄコンバータ２４０より出力された電流データについて、ノイズを除去し整形する処理を行う。また、整形した電流データより、１周期ごとのピーク値を算出する。更に、第２前処理部１６２１は、ピーク値の欠損の有無を判定し、欠損があると判定した場合には補間処理（例えば、スプライン補間処理）を行うか、その周期のピーク値を除外する。また、算出したピーク値が明らかな異常値の場合も、当該ピーク値を除外する。なお、除外されたピーク値は、ステップＳ１２０３における第２の特徴量の算出には用いられない。
【０１２０】
ステップＳ１８０２において、第１識別部１６１２は、所定時間の間に生成された電流データ及び電圧データに基づいて算出した第１の特徴量４０１と、事前に学習した第１重みパラメータ１７０２を識別関数１７１１に入力する。これにより、差込口２３０を介して接続されている電気機器を識別し、いずれかの機器または機器群に分類することができる。また、第１識別部１６１２は、識別結果を出力部３０４に出力する。
【０１２１】
ステップＳ１８０３において、第２識別部１６２４は、ステップＳ１２０３において算出された第２の特徴量４０２と、事前に学習した第２重みパラメータ１７０２を識別関数１７１２に入力する。これにより、第２識別部１６２４では、識別対象が分類された機器群において、所定の電気機器と該電気機器が組み込まれた組込機器のいずれに分類されるかを識別し、識別結果を出力部３０４に出力する。
【０１２２】
このように、第３の実施形態によれば、機械学習・パターン認識技術を用いて識別対象の電気機器を分類することで、特徴量と識別基準テーブルとを対比する場合と比べて、高精度な識別を行うことが可能となる。
【０１２３】
なお、上記実施形態に挙げた構成等に、その他の要素との組み合わせなど、ここで示した構成に本発明が限定されるものではない。これらの点に関しては、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更することが可能であり、その応用形態に応じて適切に定めることができる。
【符号の説明】
【０１２４】
１００            ：消費電力管理システム
１１０            ：サーバ装置
１１１            ：消費電力管理プログラム
１１２            ：消費電力情報ＤＢ
１２０〜１２２    ：スマートタップ
１３０            ：ネットワーク
１４１            ：液晶表示装置
１４２            ：ノート型パソコン
１４３            ：ＭＦＰ
１５０            ：コンセント
２００            ：プラグ部
２１０            ：本体部
２２０            ：検出回路部
２３０            ：差込口
２４０            ：Ａ／Ｄコンバータ
２５０            ：消費電力算出部
２６０            ：機器解析部
２７０            ：通信部
３０１            ：前処理部
３０２            ：第１特徴抽出部
３０３            ：第１識別部
３０４            ：出力部
３０５            ：第２特徴抽出部
３０６            ：第２識別部
４０１            ：第１の特徴量
４０２            ：第２の特徴量
４３１            ：第１の識別基準テーブル
４４２            ：第２の識別基準テーブル
１６００          ：機器解析部
１６１０          ：第１処理部
１６１１          ：第１重みパラメータ格納部
１６１２          ：第１識別部
１６２０          ：第２処理部
１６２１          ：第２前処理部
１６２２          ：第２特徴抽出部
１６２３          ：第２重みパラメータ格納部
１６２４          ：第２識別部
１７０１          ：第１重みパラメータ
１７０２          ：第２重みパラメータ
１７１１          ：識別関数
１７１２          ：識別関数
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１２５】
【特許文献１】特開２００３−２５９５６９号公報
【図１】
2016046965.tif 000003
【図２】
2016046965.tif 000004
【図３】
2016046965.tif 000005
【図４】
2016046965.tif 000006
【図５】
2016046965.tif 000007
【図６】
2016046965.tif 000008
【図７】
2016046965.tif 000009
【図８】
2016046965.tif 000010
【図９】
2016046965.tif 000011
【図１０】
2016046965.tif 000012
【図１１】
2016046965.tif 000013
【図１２】
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【図１３】
2016046965.tif 000015
【図１４】
2016046965.tif 000016
【図１５】
2016046965.tif 000017
【図１６】
2016046965.tif 000018
【図１７】
2016046965.tif 000019
【図１８】
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