(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
各々異なる種類のデータを抽出するステップと、
抽出されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、ニューラルネットワークモデルを学習させるステップと、
各々異なる種類のデータを入力されるステップと、
入力されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、結果値を予測するステップと
を含み、
前記各々異なる種類のデータは、半導体製造中に発生するデータであり、
前記結果値は、半導体製造の収率であり、
前記データは、
生産関連データ、装備関連データ、欠陥データ及び計測データのうち、少なくとも二つの種類に区分されることを特徴とする結果予測方法。
【請求項２】
欠陥データ及び計測データのうちの一方は、
イメージ化されたデータであることを特徴とする請求項１に記載の結果予測方法。
【請求項３】
入力データの種類の数は、
抽出されたデータの種類の数より少ないことを特徴とする請求項１に記載の結果予測方法。
【請求項４】
入力ステップは、
結果値の予測を要請するシステムから、各々異なる種類のデータを入力されることを特徴とする請求項１に記載の結果予測方法。
【請求項５】
抽出ステップは、
周期的にデータを抽出し、
入力ステップは、
リアルタイムでデータを入力されることを特徴とする請求項４に記載の結果予測方法。
【請求項６】
抽出されたデータをストレージ基盤のＤＢに読み込むステップと、
入力されたデータをメモリ基盤のＤＢに読み込むステップと
を更に含み、
学習ステップは、
ストレージ基盤のＤＢに読み込まれたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力し、
予測ステップは、
メモリ基盤のＤＢに読み込まれたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することを特徴とする請求項５に記載の結果予測方法。
【請求項７】
予測ステップは、
各々異なるニューラルネットワークモデルの結果値を平均または加重平均し、予測値を算出することを特徴とする請求項１に記載の結果予測方法。
【請求項８】
学習されたニューラルネットワークモデルの原因値のうちの一部を選定するステップと、選定された原因値を入力とする統合ニューラルネットワークモデルを生成するステップとを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の結果予測方法。
【請求項９】
選定ステップは、
学習されたニューラルネットワークモデルの結果値との相関関係に基づいて、原因値のうちの一部を選定することを特徴とする請求項８に記載の結果予測方法。
【請求項１０】
学習されたニューラルネットワークモデル及び統合ニューラルネットワークモデルのうち少なくとも一つを用いて、入力されたデータによる結果値を予測するステップを更に含むことを特徴とする請求項８に記載の結果予測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、半導体製造の収率予測技術に関し、より詳細には、半導体製造工程中に発生したデータから最終収率を予測するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体製造の収率予測のために、主な工程後の計測データが用いられている。即ち、主な工程に対する計測データを収集し、それを過去のデータと比較して収率を予測するのである。
【０００３】
しかし、半導体製造の収率に影響を及ぼす要因は、極めて多様かつ複雑であるため、主な工程に対する計測データにのみ頼る収率予測は正確性が低いという問題がある。
【０００４】
そこで、半導体製造中に発生する様々なデータを複合的に用いて、半導体製造の収率を正確に予測するための方策への模索が求められている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、データの種類に応じて、各々異なるニューラルネットワークモデルを適用するマシンラーニング技法に基づいた結果値の予測方法及びシステムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するための本発明の一実施例に係る結果予測方法は、各々異なる種類のデータを抽出するステップと、抽出されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、ニューラルネットワークモデルを学習させるステップと、各々異なる種類のデータを入力されるステップと、入力されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、結果値を予測するステップとを含む。
【０００７】
そして、各々異なる種類のデータは、半導体製造中に発生するデータであり、結果値は、半導体製造の収率であってよい。
【０００８】
なお、データは、生産関連データ、装備関連データ、欠陥データ及び計測データのうち、少なくとも二つの種類に区分されてよい。
【０００９】
そして、欠陥データ及び計測データのうちの一方は、イメージ化されたデータであってよい。
【００１０】
なお、入力データの種類の数は、抽出されたデータの種類の数より少なくてよい。
【００１１】
そして、入力ステップは、結果値の予測を要請するシステムから、各々異なる種類のデータを入力されてよい。
【００１２】
なお、抽出ステップは、周期的にデータを抽出し、入力ステップは、リアルタイムでデータを入力されてよい。
【００１３】
そして、本発明の一実施例に係る結果予測方法は、抽出されたデータをストレージ基盤のＤＢに読み込むステップと、入力されたデータをメモリ基盤のＤＢに読み込むステップとを更に含み、学習ステップは、ストレージ基盤のＤＢに読み込まれたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力し、予測ステップは、メモリ基盤のＤＢに読み込まれたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力してよい。
【００１４】
なお、予測ステップは、各々異なるニューラルネットワークモデルの結果値を平均または加重平均し、予測値を算出してよい。
【００１５】
そして、本発明の一実施例に係る結果予測方法は、学習されたニューラルネットワークモデルの原因値のうちの一部を選定するステップと、選定された原因値を入力とする統合ニューラルネットワークモデルを生成するステップとを更に含んでよい。
【００１６】
なお、選定ステップは、学習されたニューラルネットワークモデルの結果値との相関関係に基づいて、原因値のうちの一部を選定してよい。
【００１７】
そして、本発明の一実施例に係る結果予測方法は、学習されたニューラルネットワークモデル及び統合ニューラルネットワークモデルのうち少なくとも一つを用いて、入力されたデータによる結果値を予測するステップを更に含んでよい。
【００１８】
一方、本発明の別の実施例に係る結果予測システムは、各々異なる種類のデータを抽出する抽出部と、抽出されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、ニューラルネットワークモデルを学習させる学習部と、各々異なる種類のデータを入力され、入力されたデータを種類に応じて区分して各々異なるニューラルネットワークモデルに入力することで、結果値を予測する予測部とを含む。
【発明の効果】
【００１９】
以上説明したように、本発明によれば、データの種類に応じて、各々異なるニューラルネットワークモデルを適用し、データの特質に合った構造のニューラルネットワークモデルの確保による正確な結果値の予測が可能となる。
【００２０】
そして、本発明の実施例を半導体製造の収率予測に適用する場合、工程の流れを生産性／収率がよくなるように調節し、欠陥を早期に検知し、適時な措置を講ずることができるようになる。
【００２１】
なお、本発明の実施例を半導体製造の収率予測に適用する場合、収率が良くないと予測される製品に対する特別な観察／管理が可能であり、収率予測機能を統合プラットホーム化して多様な製造業務で共通で使用することができるようにし、多様なフィードバック結果を融合分析して様々な活用を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の一実施例に係る半導体製造の収率予測システムを示すブロック図である。
【図２】生産データニューラルネットワークモデルの構造を例示する図である。
【図３】装備データニューラルネットワークモデルの構造を例示する図である。
【図４】欠陥データニューラルネットワークモデルの構造を例示する図である。
【図５】本発明の別の実施例に係る半導体製造の収率予測システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施例について詳細に説明する。
【００２４】
「１．半導体製造の収率予測システム」
図１は、本発明の一実施例に係る半導体製造の収率予測システムを示すブロック図である。本発明の実施例に係る半導体製造の収率予測システムは、半導体製造過程で生成されるデータをマシンラーニングして生成したニューラルネットワークモデルを用いて半導体製造の収率を予測する。
【００２５】
ニューラルネットワークモデルは、データの種類に応じて区分される。即ち、本発明の実施例に係る半導体製造の収率予測システムは、データの種類毎にニューラルネットワークモデルを生成し、生成されたニューラルネットワークモデルを複合的に用いて半導体製造の収率を予測する。
【００２６】
このような機能を行う、本発明の実施例に係る半導体製造の収率予測システムは、データ抽出部１１０と、学習部１２０と、保存部１３０及び予測部１４０を含む。
【００２７】
データ抽出部１１０は、半導体製造過程で発生する多様な種類のデータのうち、後述する学習部１２０が学習しなければならないデータを抽出して読み込み、学習が容易な形態で加工する。
【００２８】
データ抽出部１１０によって抽出されるデータは、１）生産関係データ、２）装備関係データ、及び３）品質関連データに区分され、３）品質関連データは、再び３１）欠陥データと、３２）計測データに区分されるが、それについては詳細に後述することとする。
【００２９】
データ抽出部１１０による抽出、読み込み及び加工方式は、データの種類に応じて区別され、それについても詳細に後述することとする。
【００３０】
学習部１２０は、データ抽出部１１０によって抽出／加工されたデータに対し、マシンラーニングを行ってニューラルネットワークモデルを生成し、追加のデータ入力によって更新する手続きを繰り返す。
【００３１】
学習部１２０によって生成／更新されるニューラルネットワークモデルは、保存部１３０に保存される。上述のように、ニューラルネットワークモデルは、データの種類に応じて区分されて生成／更新されるため、保存部１３０には生産データニューラルネットワークモデル１３１、装備データニューラルネットワークモデル１３２、欠陥データニューラルネットワークモデル１３３及び計測データニューラルネットワークモデル１３４が含まれる。
【００３２】
予測部１４０は、保存部１３０に保存されたニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４を用いて、半導体製造の収率を予測する。半導体製造の収率予測は、外部のシステム１１、１２、１３からデータとともに収率予測の要請がある際に行われ、実行の結果は当該外部システムに返される。
【００３３】
「２．学習データ」
データ抽出部１１０によって抽出、読み込み及び加工された後に、学習部１２０によって学習されるデータは次の通りである。
【００３４】
生産関連データは、半導体製造の開始時点から現在の時点まで行われた工程ＩＤ、装備ＩＤ、装備内作業空間、装備作業仕様書ＩＤなどが時系列化された生産全般に対する履歴データである。
【００３５】
装備関連データは、半導体製造の開始時点から現在の時点までの工程が行われる間、装備の内部／外部のセンサを介して測定した装備稼働時間、温度、圧力、振動数、特定材料の割合などのデータである。即ち、装備関連データは、装備に対する多様な物理的／電気的な状態値が時系列化された装備稼働／状態に対する入力データとすることができる。
【００３６】
品質データは、半導体製造の開始時点から現在の時点までの中間結果物に対する品質を測定して獲得したデータとして、欠陥データと計測データとに区分することができる。
欠陥データは、欠陥の数、欠陥の大きさ、欠陥の位置、欠陥の形などを示すデータである。欠陥データは、イメージデータであってよいが、テキストデータを使用することも可能である。
【００３７】
計測データは、回路の線幅、厚さ、ねじれなどを示すデータである。欠陥データと同様に、イメージデータは勿論のこと、テキストデータを使用することが可能である。
【００３８】
「３．データの抽出」
データの抽出は、学習データの抽出と入力データの抽出とに区分することができる。前者は、学習部１２０が学習するデータを抽出するものとして、周期的抽出方式による。後者は、予測部１４０が半導体収率を予測しようとする現在の時点に発生したデータを抽出するものとして、リアルタイム抽出方式による。
【００３９】
周期的抽出方式は、データ抽出部１１０が半導体製造システムの多様なリポジトリ、例えば、ＲＤＢＭＳ（Ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ  ＤａｔａＢａｓｅ  Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ  Ｓｙｓｔｅｍ）、データウェアハウス（Ｄａｔａ  Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ）、ＨＤＦＳ（Ｈａｄｏｏｐ  Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ  Ｆｉｌｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）、ファイル（Ｆｉｌｅ）などに保存されたデータをＳＱＬなどで問合せして周期的に（月、週、日、時間、分、秒単位で）抽出する方式である。
【００４０】
リアルタイム抽出は、半導体製造システムで発生したデータを当該システム、例えば、外部システム１１、１２、１３の物理リポジトリに保存する前に事前連動されたメッセージングシステムを通じてリアルタイムで予測部１４０が受信する方式である。
【００４１】
「４．学習データの読み込み」
データ抽出部１１０によって抽出された学習データは、データ抽出部１１０に備えられたストレージ基盤のリポジトリ、例えば、ＲＤＢＭＳ、データウェアハウス、ＨＤＦＳ、ファイルなどに読み込まれる。
【００４２】
一方、半導体の収率予測のために、リアルタイムで受信される入力データは、予測部１４０に備えられたインメモリＤＢ（Ｉｎ−Ｍｅｍｏｒｙ  ＤａｔａＢａｓｅ）に読み込まれる。インメモリＤＢは、インデックス方式で素早くメモリブロックを問合せしてデータを獲得することができる。
【００４３】
「５．データの加工」
データ抽出部１１０と予測部１４０とによって行われるデータ加工は、ニューラルネットワークモデルに入力するのに適するようにデータを変換することで、データ特性に応じて異なるように行われる。
具体的に、時系列データの場合、長時間の時系列データに対しては分析単位時間に縮小するために、分析単位時間の平均値で加工する。例えば、一日の間に発生した数百万件の装備数値を平均値一つに代替する。
【００４４】
なお、範疇型データに対しては、全体の範疇に対する固有セットを求め、範疇の数分の列とデータの数分の行を有する０行列を作った後、当該データ行の当該列の値のみを１に置き換える。
【００４５】
そして、数値型データに対しては、０〜１または−１〜１の間のフロート（ｆｌｏａｔ）値にスケールを調整する。スケール再調整は、データセットで最小値と最大値とを求めてそれぞれを０と１、または−１と１に変換し、残りの値は比率に応じて変換する。
【００４６】
「６．データ学習によるニューラルネットワークモデルの生成／更新／保存」
学習部１２０によるマシンラーニングは、データの種類に応じて分離的に行われ、その結果、データの種類毎にニューラルネットワークモデルが別々に生成／更新される。以下において、ニューラルネットワークモデルの生成／更新方法について、種類別に詳細に説明する。
【００４７】
「６．１  生産データニューラルネットワークモデル」
学習部１２０は、時系列化された工程ＩＤ、装備ＩＤ、装備内作業空間、装備作業仕様書ＩＤなどの生産全般に対する履歴データを生産データニューラルネットワークモデル１３１の入力ノードに原因値（Ｘ）で入力し、実際の半導体製造の収率値を結果値（Ｙ）で生産データニューラルネットワークモデル１３１の出力ノードに位置させ、生産データニューラルネットワークモデル１３１を学習させる。
【００４８】
生産データニューラルネットワークモデル１３１を学習させるためのニューラルネットワーク処理技法として、時系列データを処理できるＬＳＴＭ（Ｌｏｎｇ  Ｓｈｏｒｔ  Ｔｅｒｍ  Ｍｅｍｏｒｙ）などのようなＲＮＮ（Ｒｅｃｕｒｒｅｎｔ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の拡張形態のニューラルネットワーク処理技法を利用することができる。
【００４９】
図２には、生産データニューラルネットワークモデル１３１の構造を例示している。
【００５０】
「６．２  装備データニューラルネットワークモデル」
学習部１２０は、時系列化された装備内部／外部のセンサを介して測定した装備稼働時間、温度、圧力、振動数、特定材料の割合などの装備稼働／状態データを装備データニューラルネットワークモデル１３２の入力ノードに原因値（Ｘ）で入力し、実施の半導体製造の収率値を結果値（Ｙ）で装備データニューラルネットワークモデル１３２の出力ノードに位置させ、装備データニューラルネットワークモデル１３２を学習させる。
【００５１】
装備データニューラルネットワークモデル１３２を学習させるためのニューラルネットワーク処理技法として、ＬＳＴＭなどのようなＲＮＮの拡張形態のニューラルネットワーク処理技法を利用することができる。
図３には、装備データニューラルネットワークモデル１３２の構造を例示している。
【００５２】
「６．３  欠陥データニューラルネットワークモデル」
学習部１２０は、欠陥の数、欠陥の大きさ、欠陥の位置、欠陥の形などを示すイメージ化された欠陥のデータを欠陥データニューラルネットワークモデル１３３の入力ノードに原因値（Ｘ）で入力し、実施の半導体製造の収率値を結果値（Ｙ）で欠陥データニューラルネットワークモデル１３３の出力ノードに位置させ、欠陥データニューラルネットワークモデル１３３を学習させる。
【００５３】
欠陥データニューラルネットワークモデル１３３を学習させるためのニューラルネットワーク処理技法として、イメージデータを処理できるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の拡張形態のニューラルネットワーク処理技法を利用することができる。
【００５４】
図４には、欠陥データニューラルネットワークモデル１３３の構造を例示している。
【００５５】
「６．４  計測データニューラルネットワークモデル」
学習部１２０は、回路の線幅、厚さ、ねじれなどを示すイメージ化されたまたは時系列化された欠陥のデータを計測データニューラルネットワークモデル１３４の入力ノードに原因値（Ｘ）で入力し、実施の半導体製造の収率値を結果値（Ｙ）で計測データニューラルネットワークモデル１３４の出力ノードに位置させ、計測データニューラルネットワークモデル１３４を学習させる。
【００５６】
計測データニューラルネットワークモデル１３４を学習させるためのニューラルネットワーク処理技法として、イメージデータを処理できるＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）の拡張形態、ＬＳＴＭなどのようなＲＮＮの拡張形態のニューラルネットワーク処理技法を利用することができる。
【００５７】
「７．半導体製造の収率予測」
外部システム１１、１２、１３は、半導体製造の収率予測システムに上述の入力データを提示しつつ半導体製造の収率予測を要請することができる。ここで、入力データは、ニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４の入力ノードに入力される原因値（Ｘ）に該当するものとして、生産関連データ、装備関連データ、品質データ及び欠陥データの全部／一部を含む。
【００５８】
更に、外部システム１１、１２、１３が提示する入力データは、各種類のデータのうちの一部のみを含むことができる。例えば、外部システム１１、１２、１３が提示するデータには生産関連データ（工程ＩＤ、装備ＩＤ、装備内作業空間、装備作業仕様書ＩＤなど）のうち、工程ＩＤと装備ＩＤのみを含んでよい。
【００５９】
外部システム１１、１２、１３が提示した入力データは、予測部１４０に備えられたインメモリＤＢに読み込まれる。
予測部１４０は、インメモリＤＢに読み込まれた入力データをニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４の原因値（Ｘ）で入力し、ニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４の出力ノードの結果値（Ｙ）を獲得する。
【００６０】
予測部１４０は、結果値（Ｙ）を用いて半導体製造の収率値を予測する。外部システム１１、１２、１３が提示するデータの種類が二つ以上であるため、二つ以上のニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４が用いられ、二つ以上の結果値（Ｙ）が獲得された場合、予測部１４０はこれらを平均（Ｂａｇｇｉｎｇ）または加重平均（Ｂｏｏｓｔｉｎｇ）し、半導体製造の収率値を予測する。
【００６１】
予測された半導体製造の収率値は、予測部１４０から外部システム１１、１２、１３に返される。外部システム１１、１２、１３は、半導体製造の自動化のためのシステムで、予測された半導体製造の収率値に基づいて効率的なリアルタイムの工程管理が可能である。
【００６２】
特に、サンプルデータだけでも全製造の収率予測が可能であるため、半導体製造過程で多くのコスト／時間を必要とする計測を最小化することができるようになる。
【００６３】
「８．統合ニューラルネットワークモデル」
図５は、本発明の別の実施例に係る半導体製造の収率予測システムを示すブロック図である。本発明の実施形態に係る半導体製造の収率予測システムは、保存部１３０に保存されたニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４を加工／統合し、一つの統合ニューラルネットワークモデル１３５を生成するためのニューラルネットワークモデル統合部１５０を備える。
【００６４】
ニューラルネットワークモデル統合部１５０は、ニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４の各々に対し、結果値（Ｙ）と相関関係が高い原因値（Ｘ）を選別し、選別された原因値（Ｘ）を入力ノードとして入力され、結果値（Ｙ）を出力する統合ニューラルネットワークモデル１３５を生成する。
【００６５】
例えば、次のような状況を仮定する。
１）生産データニューラルネットワークモデル１３１の原因値（Ｘ）のうち、装備ＩＤと装備内作業空間が結果値（Ｙ）である実際の半導体製造の収率値と相関関係が高い
２）装備データニューラルネットワークモデル１３２の原因値（Ｘ）のうち、温度と圧力が結果値（Ｙ）である実際の半導体製造の収率値と相関関係が高い
３）欠陥データニューラルネットワークモデル１３３の原因値（Ｘ）のうち、欠陥の大きさと欠陥の位置が結果値（Ｙ）である実際の半導体製造の収率値と相関関係が高い
４）計測データニューラルネットワークモデル１３４の原因値（Ｘ）のうち、線幅とねじれが結果値（Ｙ）である実際の半導体製造の収率値と相関関係が高い
【００６６】
この場合、ニューラルネットワークモデル統合部１５０は、装備ＩＤ、装備内作業空間、温度、圧力、欠陥の大きさ、欠陥の位置、線幅及びねじれを入力ノードを通じて原因値（Ｘ）で入力され、出力ノードには半導体製造の収率値である結果値（Ｙ）が位置する統合ニューラルネットワークモデル１３５を生成し、学習を通じて更新する。
【００６７】
予測部１４０は、統合ニューラルネットワークモデル１３５を用いて半導体製造の収率を予測することができるのは勿論のこと、別のニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４と統合ニューラルネットワークモデル１３５を複合的に考慮し、ニューラルネットワークモデル１３１、１３２、１３３、１３４、１３５の全部／一部における結果値（Ｙ）を平均または加重平均し、半導体製造の収率値を予測することもできる。
【００６８】
「９．変更例」
これまで、マシンラーニング基盤の半導体製造の収率予測システム及び方法について、好適な実施例を挙げて詳細に説明した。
【００６９】
上記の実施例で言及したデータとマシンラーニング技法は、全て例示的なもので、別のものに置き換えることもできる。
【００７０】
更に、半導体製造の収率予測は、本発明の技術的な思想の一実施例に過ぎない、半導体製造の収率予測ではない別のデータの予測に対しても、本発明の技術的な思想を適用することができる。
【００７１】
一方、本実施形態に係る装置及び方法の機能を行うためのコンピュータプログラムを収録するコンピュータで読み取れる記録媒体にも本発明の技術的思想が適用できることは言うまでもない。なお、本発明の多様な実施形態に係る技術的思想は、コンピュータで読み取れる記録媒体に記録されたコンピュータで読み取れるコード形態で実現されてよい。コンピュータで読み取れる記録媒体は、コンピュータによって読み取ることができ、データを保存することができる如何なるデータ保存装置でも可能である。例えば、コンピュータで読み取れる記録媒体は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光ディスク、ハードディスクドライブなどであってよい。なお、コンピュータで読み取れる記録媒体に保存されたコンピュータで読み取れるコード又はプログラムは、コンピュータ間で接続されたネットワークを介して伝送されてよい。
【００７２】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施例について詳細に説明したが、本発明は以上の実施例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的趣旨の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【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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