(57)【要約】【課題】在室者の快適性を向上させることができる空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを提供することである。【解決手段】実施形態の空調制御装置は、ユーザ動作認識部と、算出部と、決定部とを持つ。ユーザ動作認識部は、ユーザの動作を認識する。算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する。決定部は、前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
ユーザの動作を認識するユーザ動作認識部と、
前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する算出部と、
前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する決定部と、
を備える空調制御装置。
【請求項２】
管理対象の設備の動作を示す情報である設備動作情報を取得する設備動作情報取得部をさらに備え、
前記ユーザ動作認識部は、前記設備動作情報取得部により取得された設備動作情報を用いて、前記管理対象の設備の動作と前記ユーザの動作とが対応付けられた対応情報を参照してユーザの動作を認識する、
請求項１に記載の空調制御装置。
【請求項３】
前記算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報を用いて、前記ユーザの動作と発熱量を決定付ける係数とが対応付けられた対応情報を参照して、前記発熱量を算出する、
請求項１または２に記載の空調制御装置。
【請求項４】
前記算出部は、前記ユーザから入力される体重に基づいて、前記発熱量を補正する、
請求項１から３のうちいずれか１項に記載の空調制御装置。
【請求項５】
請求項１から４のうちいずれか１項に記載の空調制御装置により決定される制御量に基づいて動作する、前記空調機器の動作パターンを複数取得するパターン取得部と、
前記パターン取得部により取得される複数の動作パターンを統計処理する統計処理部と、
を備えるサーバ装置。
【請求項６】
請求項５記載のサーバ装置と、
前記項１から４のうちいずれか１項に記載の空調制御装置と、を備え、
前記決定部は、前記統計処理部により統計処理された動作パターンに基づいて、前記空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御システム。
【請求項７】
コンピュータが、
ユーザの動作を認識し、
認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出し、
算出した発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する、
空調制御方法。
【請求項８】
コンピュータに、
ユーザの動作を認識させ、
認識させたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出させ、
算出させた発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定させるための、
空調制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
在室者の有無に応じて空調機器を制御する技術が知られている。しかしながら、従来の技術では、人間の発熱量の個人差や、睡眠や運動等の人間の動作に応じた発熱量の変化によって、適切な空調機器の制御ができない場合があった。この結果、在室者の快適性を向上させることができない場合があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−５２７６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明が解決しようとする課題は、在室者の快適性を向上させることができる空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
実施形態の空調制御装置は、ユーザ動作認識部と、算出部と、決定部とを持つ。ユーザ動作認識部は、ユーザの動作を認識する。算出部は、前記ユーザ動作認識部により認識されたユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、前記ユーザによって発熱される発熱量を算出する。決定部は、前記算出部により算出された発熱量に基づいて、空調機器の動作を制御するための制御量を決定する。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】第１の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図。
【図２】第１の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図。
【図３】ＭＥＴＳ推定テーブルの一例を示す図。
【図４】体重Ｗと係数βとがユーザごとに対応付けられた補正テーブルの一例を示す図。
【図５】第１の実施形態における空調制御装置１００の一連の処理の流れを示すフローチャート。
【図６】第２の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図。
【図７】第２の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図。
【図８】設備動作情報とユーザ動作とが対応付けられたユーザ動作推定テーブルの一例を示す図。
【図９】第３の実施形態における空調制御システム１の構成の概略の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下、実施形態の空調制御装置、サーバ装置、空調制御システム、空調制御方法、および空調制御プログラムを、図面を参照して説明する。
【０００８】
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図である。本実施形態における空調制御装置１００は、管理対象である住宅Ｈ内のユーザＵの動作状態に応じて空調機器１０を制御する装置である。なお、空調制御装置１００は、商業施設や、産業施設などに備えられた空調機器を制御するものであってもよい。住宅Ｈには、空調機器１０、センサ２０、空調制御装置１００等が設けられている。以下、住宅Ｈ内の各設備機器を説明する。
【０００９】
空調機器１０は、冷暖房や加除湿等の機能を備える。空調機器１０は、ユーザＵに指定された目標温度に基づいて、住宅Ｈ内の空気の温度や湿度、清浄度、気流などを調整する。
【００１０】
センサ２０は、住宅Ｈ内のユーザＵを検出する。センサ２０は、例えば、赤外光、可視光、超音波等を用いたモーションセンサや、対象物を撮像して画像を生成するカメラを含む。また、センサ２０は、住宅Ｈ内の空気の温度や湿度、照度等を検出するセンサを含んでいてもよいし、脈拍や体温、歩数等を測定するウェアラブルな生体センサ等を含んでいてもよい。
【００１１】
空調制御装置１００は、例えば、ＨＥＭＳ（Home Energy Management System）である。空調制御装置１００は、上述した住宅Ｈ内の他の設備機器と双方向に、或いは一方向に通信可能なように接続されている。以下、空調制御装置１００の機能構成について説明する。
【００１２】
図２は、第１の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。空調制御装置１００は、入力部１０２と、制御部１１０と、記憶部１３０とを備える。制御部１１０は、ユーザ動作認識部１１２と、算出部１１４と、決定部１１６と、空調機器制御部１１８とを備える。上述した制御部１１０の機能部のうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサが、記憶部１３０に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩ（Large Scale Integration）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）等のハードウェア機能部であってもよい。
【００１３】
入力部１０２は、マウスやキーボード、タッチパネル等のユーザＵからの操作を受け付けるためのユーザインターフェースである。ユーザＵは、入力部１０２に空調機器１０の目標温度や自身の体重Ｗ等を入力する。
【００１４】
ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０によってユーザＵが検出されたことを示す情報に基づいて、ユーザＵの動作を認識又は推定する。以下、ユーザＵが検出されたことを示す情報を、「ユーザ検出情報」と記載する。ユーザ動作認識部１１２は、例えば、センサ２０からユーザ検出情報として画像を取得した場合、画像からユーザＵの輪郭などを示す特徴量を抽出する。ユーザ動作認識部１１２は、抽出した特徴量を、予め人間の種々の動作と対応付けられた特徴量のデータに対してパターンマッチングを行う。これによってユーザ動作認識部１１２は、ユーザＵの動作を認識する。更に、ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０により撮像された画像から、住宅Ｈ内のユーザＵの位置を認識してもよい。
【００１５】
算出部１１４は、ユーザＵの発熱量を算出する。ユーザＵの発熱量は、以下の数式（１）によって算出される。数式（１）中に示すＥは、発熱量（消費エネルギー）を表し、Ｃａｌは、消費カロリーを表し、αは、定数（例えば１．１６３）を表し、βは、ユーザＵの個人差を補正する係数を表す。発熱量Ｅの単位は、例えば［Ｗ］であり、消費カロリーＣａｌの単位は、例えば［ｋｃａｌ］である。
【００１６】
Ｅ＝α×β×Ｃａｌ                    …（１）
【００１７】
数式（１）中の係数βは、図４に示す補正テーブルに基づいて決定される。図４は、体重Ｗと係数βとがユーザごとに対応付けられた補正テーブルの一例を示す図である。このテーブルには、ユーザＵが入力した値が格納される。体重Ｗの初期値は、例えば６０ｋｇであり、係数βの初期値は、例えば１．０である。例えば、暑がりのユーザは、係数βを初期値よりも高い値を入力し、寒がりのユーザは、係数βを初期値よりも低い値を入力する。なお、発熱量Ｅには、上限値Ｅｍａｘまたは下限値Ｅｍｉｎが設けられていてもよい。この場合、上述した発熱量Ｅは、Ｅｍｉｎ≦Ｅ≦Ｅｍｉｎの範囲に収まるように設定される。
【００１８】
また、数式（１）中の消費カロリーＣａｌは、数式（２）によって算出される。数式（２）中に示すγは、定数（例えば１．０５）を表し、ｔは、動作の継続時間を表し、Ｗは、ユーザＵの体重を表す。また、ＭＥＴＳは、動作時に代謝されるカロリーが、安静時に代謝されるカロリーに対して、何倍かを示す割合の指標である。時間ｔの単位は、例えば［ｈ］であり、体重Ｗの単位は、例えば［ｋｇ］である。
【００１９】
Ｃａｌ＝γ×ＭＥＴＳ×ｔ×Ｗ          …（２）
【００２０】
すなわち、算出部１１４は、ユーザＵの体重Ｗと、ＭＥＴＳとを取得して、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する。以下、ユーザＵの体重Ｗと、ＭＥＴＳとの取得について説明する。
【００２１】
算出部１１４は、入力部１０２からユーザＵの体重を示す情報を取得する。また、算出部１１４は、ユーザ動作認識部１１２により認識されたユーザＵの動作を示す情報（以下、「ユーザ動作情報」と称する）を用いて、ユーザの動作とＭＥＴＳとが対応付けられたＭＥＴＳ推定テーブルを参照して、ＭＥＴＳを算出する。以下、図３を参照して、ＭＥＴＳ推定テーブルについて説明する。
【００２２】
図３は、ＭＥＴＳ推定テーブルの一例を示す図である。図示の一例では、ユーザＵが食事をした場合、安静時に代謝されるカロリーに対して１．５倍のカロリーが代謝されることを表している。このため、算出部１１４は、図中に示す動作項目から、ユーザ動作認識部１１２により認識されたユーザＵの動作と一致または類似するものを抽出し、抽出した動作に対応付けられたＭＥＴＳを取得する。これによって、算出部１１４は、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する。なお、算出部１１４は、住宅Ｈ内にユーザＵが複数人いる場合、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗを、複数のユーザの平均の体重値としてもよい。また、算出部１１４は、住宅Ｈ内にユーザＵが複数人いる場合、複数のユーザの体重値のうち最も大きい体重値を、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗとして選択してもよいし、最も小さい体重値を、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する際の体重Ｗとして選択してもよい。また、図中に示すＭＥＴＳの値は、医療機関や政府等が公開するデータに基づいて予め決定されていてもよいし、ユーザＵが任意に決定および変更してもよい。
【００２３】
ここで図２の説明に戻る。
決定部１１６は、算出部１１４により算出された発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定する。決定部１１６は、例えば、発熱量Ｅが所定値よりも大きい場合、目標温度を低くするような制御量を決定する。また、決定部１１６は、例えば、発熱量Ｅが所定値よりも小さい場合、目標温度を高くするような制御量を決定する。上述した所定値は、例えば、体重Ｗ＝６０ｋｇ、時間ｔ＝１ｈ、ＭＥＴＳ＝１．０として算出された発熱量Ｅである。なお、所定値は、ある程度の幅（プラスマイナス１０）を持たせてもよい。また、発熱量Ｅには、上限および下限を決定する閾値が設定されてもよい。
【００２４】
空調機器制御部１１８は、決定部１１６により決定された制御量に基づいて、空調機器１０を制御する。
【００２５】
記憶部１３０は、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの不揮発性の記憶媒体（非一時的な記憶媒体）や、ＲＡＭ（Random Access Memory）やレジスタなどの揮発性の記憶媒体を有する。記憶部１３０は、例えば、ユーザ検出情報、ユーザ動作情報、消費カロリーＣａｌ算出式、ユーザＵの発熱量Ｅ算出式、ＭＥＴＳ推定テーブル、補正テーブル等の情報を記憶する。
【００２６】
図５は、第１の実施形態における空調制御装置１００の一連の処理の流れを示すフローチャートである。
まず、入力部１０２は、ユーザＵから目標温度が入力されたか否か判定する（ステップＳ１００）。空調制御装置１００は、ユーザＵから目標温度が入力されていない場合（ステップＳ１００；Ｎｏ）、本フローチャートの処理を終了する。
【００２７】
ユーザ動作認識部１１２は、ユーザＵから目標温度が入力された場合（ステップＳ１００；Ｙｅｓ）、センサ２０からユーザ検出情報を取得する（ステップＳ１０２）。次に、ユーザ動作認識部１１２は、ユーザ検出情報に基づいて、ユーザＵの動作を認識する（ステップＳ１０４）。
【００２８】
次に、算出部１１４は、ユーザ動作情報を用いて、ＭＥＴＳ推定テーブルを参照して、ＭＥＴＳを算出する（ステップＳ１０６）。次に、入力部１０２は、ユーザＵから体重Ｗが入力されたか否か判定する（ステップＳ１０８）。空調制御装置１００は、ユーザＵから体重Ｗが入力されていない場合（ステップＳ１０８；Ｎｏ）、体重Ｗの初期値を用いて、後述するステップＳ１１２の処理を行う。空調制御装置１００は、ユーザＵから体重Ｗが入力された場合（ステップＳ１０８；Ｙｅｓ）、体重Ｗの初期値を、ユーザＵの入力値に変更する（ステップＳ１１０）。
【００２９】
次に、算出部１１４は、算出したＭＥＴＳと、ユーザＵの体重Ｗとを用いて、消費カロリーＣａｌを算出する（ステップＳ１１２）。次に、算出部１１４は、算出した消費カロリーＣａｌを用いて、ユーザＵの発熱量Ｅを算出する（ステップＳ１１４）。
【００３０】
次に、決定部１１６は、算出部１１４により算出された発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定する（ステップＳ１１６）。次に、空調機器制御部１１８は、決定部１１６により決定された制御量に基づいて、空調機器１０を制御する（ステップＳ１１８）。これによって、空調制御装置１００は、本フローチャートの処理を終了する。
以上説明した第１の実施形態の空調制御装置１００によれば、ユーザＵの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいてＭＥＴＳを算出し、算出したＭＥＴＳとユーザＵの体重Ｗとに基づいて消費カロリーＣａｌを算出し、算出した消費カロリーＣａｌに基づいて、ユーザＵによって発熱される発熱量Ｅを算出し、算出した発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。
【００３１】
（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第２の実施形態の空調制御装置１００では、新たに設備動作情報取得部１２０が設けられている点が第１の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
【００３２】
図６は、第２の実施形態における空調制御装置１００が適用される構成の概略例を示す図である。住宅Ｈには、第１実施形態において説明した、空調機器１０、センサ２０、および空調制御装置１００の他に、家電機器３０と、太陽光発電装置ＰＶとが設けられている。以下、家電機器３０と太陽光発電装置ＰＶとについて説明する。
【００３３】
家電機器３０は、ユーザＵが住宅Ｈ内で使用する機器である。家電機器３０は、例えば、照明、洗濯機、テレビ、給湯器、電子レンジ、および掃除機を含む。また、家電機器３０は、水道や、電力、ガス等の使用を検出する検出器を含んでいてもよい。
【００３４】
太陽光発電装置ＰＶは、太陽光を電力に変換する装置である。なお本実施形態では、太陽光発電装置ＰＶの他に、風力発電装置や蓄電池装置、燃料電池装置等が設けられていてもよい。
【００３５】
図７は、第２の実施形態における空調制御装置１００の機能構成の一例を示す図である。第２の実施形態における空調制御装置１００は、上述した機能部と、設備動作情報取得部１２０とを備える。
【００３６】
設備動作情報取得部１２０は、住宅Ｈ内の各設備機器から、機器の動作状況を示す情報を取得する。動作状況を示す情報とは、例えば、設備機器の消費電力量である。以下、機器の動作状況を示す情報を、「設備動作情報」と記載する。この消費電力量には、閾値が設定される。設備機器は、例えば、消費電力量がゼロ、或いは閾値以下の場合に停止している判定され、消費電力量が閾値以上の場合に稼働していると判定される。
【００３７】
ユーザ動作認識部１１２は、設備動作情報取得部１２０によって取得された設備動作情報を用いて、ユーザ動作推定テーブルを参照して、ユーザＵの動作を特定する。なお、ユーザ動作認識部１１２は、住宅Ｈ内の各部屋にセンサ２０が設けられている場合、ユーザ検出情報に基づいてユーザＵの在室している部屋を特定する。以下、図８を参照して、ユーザＵの在室している部屋を特定する処理について具体的に説明する。
【００３８】
図８は、設備動作情報とユーザ動作とが対応付けられたユーザ動作推定テーブルの一例を示す図である。ユーザ動作認識部１１２は、図中に示す設備動作情報の項目から、設備動作情報取得部１２０によって取得された設備動作情報と一致または類似するものを抽出し、抽出した設備動作情報に対応付けられたユーザ動作情報を取得する。例えば、家電機器３０であるテレビがオン（起動）という設備動作情報が設備動作情報取得部１２０によって取得された場合、「テレビ視聴」というユーザ動作情報を取得する。
【００３９】
また、ユーザ動作認識部１１２は、特定したユーザＵの在室場所や、センサ２０の検出時間帯によって、ユーザ動作情報を取得してもよい。ユーザ動作認識部１１２は、例えば、ユーザＵがカーポートに所定時間（例えば３０分）以上いると判定した場合、ユーザ動作推定テーブルを参照して、「洗車」というユーザ動作情報を取得する。
【００４０】
また、ユーザ動作認識部１１２は、センサ２０が無線通信を行うウェアラブルな生体センサの場合、住宅Ｈの外（例えば庭）であっても、ユーザＵの場所を特定することができる。また、ユーザ動作認識部１１２は、上述したウェアラブルな生体センサの代わりに、スマートフォンやタブレット等の端末装置の位置情報を用いて、ユーザＵの場所を特定してもよい。例えば、位置情報は、ＧＰＳ（Global Positioning System）から受信した電波に基づいて端末装置内で演算される情報である。
【００４１】
以上説明した第２の実施形態の空調制御装置１００によれば、上述した第１の実施形態同様に、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。
【００４２】
（第３の実施形態）
以下、第３の実施形態について説明する。第３の実施形態の空調制御システム１では、複数の空調制御装置１００−１〜１００−ｎとサーバ装置２００とを備える点が第１および第２の実施形態と相違する。従って、係る相違点を中心に説明し、共通する部分についての説明は省略する。
【００４３】
図９は、第３の実施形態における空調制御システム１の構成の概略の一例を示す図である。第３の実施形態の空調制御システム１は、複数の住宅Ｈ−１〜Ｈ−ｎにそれぞれ備えられた空調制御装置１００−１〜１００−ｎ（ｎ；１、２、…）と、サーバ装置２００とを備える。空調制御装置１００−１〜１００−ｎは、ＬＡＮやＷＡＮ等のネットワークＮＷを介してサーバ装置２００と接続される。以下、空調制御装置１００−１〜１００−ｎを特段に区別しない場合、単に「空調制御装置１００」と記載する。
【００４４】
サーバ装置２００は、パターン取得部２１０と、統計処理部２２０とを備える。パターン取得部２１０と統計処理部２２０とのうち一部または全部は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサが、図示しない記憶装置に記憶されたプログラムを実行することにより機能するソフトウェア機能部である。また、これらの機能部のうち一部または全部は、ＬＳＩやＡＳＩＣ等のハードウェア機能部であってもよい。
【００４５】
パターン取得部２１０は、空調機器制御部１１８が空調機器１０を制御した際の動作パターンを、各空調制御装置１００から取得する。この際、動作パターンを取得しない空調制御装置１００があってもよい。
【００４６】
統計処理部２２０は、パターン取得部２１０により取得される複数の動作パターンを統計処理する。統計処理部２２０は、例えば、回帰分析や移動平均分析、相関分析、ヒストグラム分析等の統計処理を行う。これによって、統計処理部２２０は、利用頻度の多い動作パターンを取得することができる。統計処理部２２０は、取得した利用頻度の多い動作パターンを空調制御装置１００に送信する。
【００４７】
空調制御装置１００は、サーバ装置２００から受信した利用頻度の多い動作パターンに基づいた制御量で空調機器１０を制御する。これによって、空調制御装置１００は、効率良く空調機器１０を制御することができる。
【００４８】
また、空調制御装置１００は、サーバ装置２００から複数の動作パターンを受信した場合、ユーザＵに複数の動作パターンから任意の動作パターンを選択させるようにしてもよい。
【００４９】
以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、ユーザＵの動作を認識し、認識したユーザの動作を示す情報であるユーザ動作情報に基づいて、ユーザＵによって発熱される発熱量Ｅを算出し、算出した発熱量Ｅに基づいて、空調機器１０の動作を制御するための制御量を決定することにより、在室者（ユーザＵ）の快適性を向上させることができる。
【００５０】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【００５１】
Ｈ…住宅、ＰＶ…太陽光発電装置、１０…空調機器、２０…センサ、３０…家電機器、１００…空調制御装置、１０２…入力部、１１０…制御部、１１２…ユーザ動作認識部、１１４…算出部、１１６…決定部、１１８…空調機器制御部、１２０…設備動作情報取得部、１３０…記憶部
【図１】
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【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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