(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態におけるネットワークの情報に含まれる遅延データ列をベクトル化した振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段と、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク手段を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定手段と、
を含む通信装置。
【請求項２】
ネットワークの情報を取得する情報取得手段と、
前記ネットワーク情報に基づいて前記振る舞いパターンを抽出する抽出手段と、
前記状態定義手段は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を特定するための統計情報と対応付けて管理しており、
前記情報取得手段で取得したネットワーク情報から得られる統計情報に対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態と対応付けて前記抽出手段で抽出した振る舞いパターンを登録することを特徴とする請求項１記載の通信装置。
【請求項３】
前記統計情報は、
前記ネットワーク情報に含まれる平均遅延と、パケットロスと、の少なくとも１つの情報、または、
前記ネットワーク情報に含まれる遅延データ列から算出した平均遅延と、パケットロスと、の少なくとも１つの情報であることを特徴とする請求項２記載の通信装置。
【請求項４】
前記抽出手段は、
前記ネットワーク情報に含まれる遅延データ列から行例を作成し、該作成した行例に対し、特異値分解、または、固有値分解を行い、前記振る舞いパターンを抽出することを特徴とする請求項２または３記載の通信装置。
【請求項５】
前記状態定義手段は、
前記抽出手段で抽出した振る舞いパターンと、前記特定したネットワーク状態と対応付けて既に登録されている登録済み振る舞いパターンと、の類似度が所定の閾値より低い場合に、前記抽出手段で抽出した振る舞いパターンを新たな振る舞いパターンとして登録することを特徴とする請求項２から４の何れか１項に記載の通信装置。
【請求項６】
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンと、前記状態定義手段で管理している登録済み振る舞いパターンと、の類似度を算出する類似度判定手段を有し、
前記状態推定手段は、
前記類似度判定手段で算出した類似度を基に、ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンと類似する登録済み振る舞いパターンを選定し、該選定した登録済み振る舞いパターンに対応付けられたネットワーク状態を、前記ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態として特定することを特徴とする請求項１から５の何れか１項に記載の通信装置。
【請求項７】
前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態間の遷移確率を算出する状態遷移モデルを有し、
前記状態推定手段は、
前記特定したネットワーク状態の遷移確率を前記状態遷移モデル手段から取得し、該取得した遷移確率と、前記特定したネットワーク状態と、を基に将来のネットワーク状態に関する情報を提示することを特徴とする請求項１から６の何れか１項に記載の通信装置。
【請求項８】
複数の通信装置を有して構成する通信システムであって、
前記通信装置は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態におけるネットワークの情報に含まれる遅延データ列をベクトル化した振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段と、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定手段と、
を含む通信システム。
【請求項９】
前記通信装置は、
ネットワークの情報を取得する情報取得手段と、
前記ネットワーク情報に基づいて前記振る舞いパターンを抽出する抽出手段と、を有し、
前記状態定義手段は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を特定するための統計情報と対応付けて管理しており、
前記情報取得手段で取得したネットワーク情報から得られる統計情報に対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態と対応付けて前記抽出手段で抽出した振る舞いパターンを登録することを特徴とする請求項８記載の通信システム。
【請求項１０】
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態におけるネットワークの情報に含まれる遅延データ列をベクトル化した振る舞いパターンと、状態定義手段で対応付けて管理し、ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定することを特徴とする通信方法。
【請求項１１】
前記状態定義手段は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を特定するための統計情報と対応付けて管理しており、
ネットワークの情報を取得する情報取得工程と、
前記ネットワーク情報の振る舞いパターンを抽出する抽出工程と、
前記情報取得工程で取得したネットワーク情報から得られる統計情報に対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態と対応付けて前記抽出工程で抽出した振る舞いパターンを登録する工程と、を有することを特徴とする請求項１０記載の通信方法。
【請求項１２】
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態におけるネットワークの情報に含まれる遅延データ列をベクトル化した振る舞いパターンと、状態定義手段で対応付けて管理し、ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する処理を、前記通信装置に実行させることを特徴とする通信プログラム。
【請求項１３】
前記状態定義手段は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を特定するための統計情報と対応付けて管理しており、
ネットワークの情報を取得する情報取得処理と、
前記ネットワーク情報に基づいて前記振る舞いパターンを抽出する抽出処理と、
前記情報取得処理で取得したネットワーク情報から得られる統計情報に対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態と対応付けて前記抽出処理で抽出した振る舞いパターンを登録する処理と、を、前記通信装置に実行させることを特徴とする請求項１２記載の通信プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークの状態を推定する通信装置、通信システム、通信方法及び通信プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
近年、インターネット網や無線網を利用して、映像や音声のリアルタイム通信を行うサービスが増加している。具体的なサービスとしては、例えば、IP（Internet Protocol）電話、TV（Tele Vision）会議、映画やライブ等の映像配信等が挙げられる。
【０００３】
なお、映像や音声の品質劣化を発生させる要因として、ネットワークが与える影響（具体的には、遅延の増加やパケット消失等）がある。インターネット網や無線網においては、クロストラフィックや物理的干渉等の発生を回避することが困難なため、上述したサービス（以下、映像・音声配信アプリケーションと表記する）では、品質劣化要因の影響を抑制することが求められる。
【０００４】
映像・音声配信アプリケーションの多くは、品質劣化要因の影響を抑制するため、受信者側からRTCP（RTP Control Protocol）等の手段を通じて報告されるネットワーク品質に関する統計情報（平均遅延、パケットロス率等）を基に、送信ビットレートの変更や冗長符号化を実行している。
【０００５】
例えば、本発明より先に出願された技術文献として、デジタル映像をQoS（Quality of Service）非保証のIPネットワーク上で輻輳制御しながら効率的かつ映像品質劣化を抑えながらリアルタイム伝送する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献１参照）。
【０００６】
また、ネットワークの状況によらず常に最適な環境で動画や音声等のデータ通信を行う技術について開示された文献がある（例えば、特許文献２参照）。
【０００７】
また、伝送帯域幅に合わせて受信側の表示品質に最適な映像伝送を行う技術について開示された文献がある（例えば、特許文献３参照）。
【０００８】
また、本発明より先に出願された関連技術文献として、無線回線品質の変動を的確に把握し、データ通信の正否の可能性をより確実に且つきめ細かく予測して表示することを可能とする技術について開示された文献がある（例えば、特許文献４参照）。
【０００９】
また、ニューラルネットワークの内部状態を利用して、大規模問題における時系列データの確率分布を高速に推定する技術について開示された文献がある（例えば、特許文献５参照）。
【特許文献１】特開２００３−２４４６９５号公報
【特許文献２】特開２００６−３３３９６号公報
【特許文献３】特開２００６−１２８９９７号公報
【特許文献４】特開平９−２１９６９７号公報
【特許文献５】特開平１０−１１１８６２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
しかし、上記特許文献１〜３では、フィードバック情報を基に、配信制御を実行し、品質劣化要因の影響を抑制している。このため、上記特許文献１〜３では、配信制御の実行タイミングが、品質劣化発生以降となり、再生映像や音声に品質劣化が発生する可能性が残存することになる。
【００１１】
即ち、上記特許文献１〜３では、受信者側から送信される情報を基に、品質劣化要因の影響を抑制し、データ送信を行うことになるため、データを送信する事前に適切な送信制御パラメータを設定することができないことになる。
【００１２】
なお、上記特許文献４には、データ通信の相手との状況を予測する点について記載されている。しかし、上記特許文献４では、相手先との接続処理の成功／失敗時、データ転送の失敗時等に、それまでに蓄積された回線品質値から特徴値を抽出して学習値に反映させ、データ通信の実行前の時点で蓄積されている回線品質値の特徴値と、上記の学習値とを比較し、データ通信の成否の可能性等を予測している。このため、上記特許文献４には、複数のネットワーク状態を予め管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する点については何ら記載もその必用性についても示唆されていない。
【００１３】
また、上記特許文献５には、時系列データの確率分布を高速に推定する技術について記載されている。しかし、上記特許文献５には、複数のネットワーク状態を予め管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する点については何ら記載もその必用性についても示唆されていない。
【００１４】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、上述した課題である、複数のネットワーク状態を管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定することを可能とする通信装置、通信システム、通信方法及び通信プログラ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】
【００１５】
かかる目的を達成するために、本発明は、以下の特徴を有することとする。
【００１６】
＜通信装置＞
本発明にかかる通信装置は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段と、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定手段と、
を有することを特徴とする。
【００１７】
＜通信システム＞
また、本発明にかかる通信システムは、
複数の通信装置を有して構成する通信システムであって、
前記通信装置は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段と、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定手段と、
を有することを特徴とする。
【００１８】
＜通信方法＞
また、本発明にかかる通信方法は、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段を有する通信装置で行う通信方法であって、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定工程を行うことを特徴とする。
【００１９】
＜通信プログラム＞
また、本発明にかかる通信プログラムは、
複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する状態定義手段を有する通信装置に実行させる通信プログラムであって、
ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、前記状態定義手段で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する状態推定処理を、前記通信装置に実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２０】
本発明によれば、複数のネットワーク状態を管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
まず、図１、図２を参照しながら、本実施形態の通信システムの概要について説明する。
【００２２】
本実施形態の通信システムは、図１に示すように、複数の通信装置（111、121に相当）を有して構成する通信システムである。そして、通信装置（111、121）は、図２に示すように、ネットワーク状態定義部（203）と、ネットワーク状態推定部（205）と、を少なくとも有して構成する。
【００２３】
ネットワーク状態定義部（203）は、複数のネットワーク状態を、各々のネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する。ネットワーク状態推定部（205）は、ネットワークを観測して得られる情報の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、ネットワーク状態定義部（203）で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する。
【００２４】
本実施形態の通信装置（111、121）は、上記構成を有することで、複数のネットワーク状態を管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定することが可能となる。これにより、本実施形態の通信装置（111、121）は、ネットワーク状態の変化を事前に把握し、ネットワーク状態の変化に応じた配信制御を行うことが可能となる。例えば、ネットワーク状態が輻輳状態に移行する兆候を事前に把握し、品質劣化要因の発生前に、その品質劣化要因の影響を抑制するための配信制御を行うことが可能となる。また、本実施形態の通信装置（111、121）は、複数のネットワーク状態を管理し、その管理したネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定するため、複雑な処理を行わずに、効率的にネットワーク状態を推定することが可能となる。以下、添付図面を参照しながら、本実施形態の通信システムについて詳細に説明する。
【００２５】
（第１の実施形態）
＜通信システムのシステム構成＞
まず、図１を参照しながら、本実施形態における通信システムのシステム構成について説明する。なお、図１は、本実施形態の通信システムのシステム構成例を示す図である。
【００２６】
本実施形態における通信システムは、送信側端末（110）と、受信側端末（120）と、がネットワーク（130）を介して接続して構成している。なお、本実施形態におけるネットワーク（130）は、端末（110、120）間で情報通信が可能であれば、通信形態は、特に限定するものではなく、有線、無線を問わずあらゆる通信形態が適用可能である。
【００２７】
＜送信側端末；110＞
送信側端末（110）は、通信装置（111）と、映像・音声配信アプリケーション（112）と、を有して構成する。
【００２８】
通信装置（111）は、ネットワーク（130）にパケットデータを送信するものである。
映像・音声アプリケーション（112）は、通信装置（111）を通じてネットワーク（130）に映像データや音声データを送信するものである。
【００２９】
＜受信側端末；120＞
受信側端末（120）は、通信装置（121）と、映像・音声配信アプリケーション（122）と、を有して構成する。
【００３０】
通信装置（121）は、ネットワーク（130）からパケットデータを受信するものである。
映像・音声配信アプリケーション（122）は、通信装置（121）から映像データや音声データを受信するものである。
【００３１】
なお、本実施形態の通信システムを構成する通信装置（111）、通信装置（121）は、同様の機能を有して構成するが、送信側端末（110）、受信側端末（120）が異なる役割を演じてデータ通信を行うため、両者の機能を区別して説明した。なお、送信側端末（110）、受信側端末（120）の役割は、説明のため便宜的に固定したものであり、実際は随意役割を入れ替え、相互にデータ通信を行うことは言うまでもない。
【００３２】
＜通信装置；111、121の内部構成例＞
次に、図２を参照しながら、本実施形態の通信装置（111、121）の内部構成について説明する。なお、通信装置（111、121）の内部構成は、同様に構成するため、以下の説明では、通信装置（200）として説明する。
【００３３】
本実施形態における通信装置（200）は、ネットワーク情報取得部（201）と、パターン抽出部（202）と、ネットワーク状態定義部（203）と、類似度判定部（204）と、ネットワーク状態推定部（205）と、を有して構成している。
【００３４】
ネットワーク情報取得部（201）は、一定間隔で送受信される映像パケットあるいは音声パケットの一定区間の遅延データ列、平均遅延、パケットロス率等の統計情報を取得する。
【００３５】
なお、ネットワーク情報取得部（201）は、遅延データ列を基に、平均遅延やパケットロス率等の統計情報を算出するように構築することも可能である。
【００３６】
パターン抽出部（202）は、ネットワーク情報取得部（201）が取得した遅延データ列から行列を作成し、該作成した行列に対し、特異値分解、あるいは、固有値分解を行い、遅延データ列を代表する振る舞いパターンを抽出する。
【００３７】
ネットワーク状態定義部（203）は、複数のネットワーク状態を定義して管理し、ネットワーク情報取得部（201）が取得した統計情報に対応するネットワーク状態を特定し、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンを、ネットワーク状態を代表する新たな振る舞いパターンとして登録する。
【００３８】
類似度判定部（204）は、通信装置（200）で観測して得られる遅延データ列の振る舞いパターンを取得し、該取得した振る舞いパターンと、ネットワーク状態定義部（203）で管理している各ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンと、の類似度を算出する。
【００３９】
ネットワーク状態推定部（205）は、類似度判定部（204）で算出した各ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンとの類似度を基に、現在のネットワーク状態が、ネットワーク状態定義部（203）で管理しているどのネットワーク状態にあるのかを推定する。
【００４０】
＜本実施形態の処理動作＞
次に、図２〜図４を参照しながら、本実施形態の通信システムにおける一連の処理動作について説明する。なお、本実施形態における通信システムは、図３に示すネットワーク状態を定義する動作と、図４に示すネットワーク状態を推定する動作と、の２つの動作を行う。
【００４１】
＜ネットワーク状態を定義する動作＞
まず、図２、図３を参照しながら、ネットワーク状態を定義する動作について説明する。
【００４２】
送信側端末（110）と受信側端末（120）とは、ネットワーク（130）を通じて、映像データや音声データの送受信を行っているとする。
【００４３】
ネットワーク情報取得部（201）は、受信側端末（120）からネットワーク情報として、一定区間に受信した映像パケットあるいは音声パケットの遅延データ列、平均遅延、パケットロス率等の統計情報を取得する（ステップS1）。なお、ネットワーク情報取得部（201）は、遅延データ列を基に、平均遅延やパケットロス率等の統計情報を算出するように構築することも可能である。
【００４４】
パターン抽出部（202）は、ステップS1でネットワーク情報取得部（201）が取得した遅延データ列から行列を作成し、該作成した行列に対し、特異値分解、あるいは、固有値分解を行い、遅延データ列を代表する振る舞いパターンを抽出する（ステップS2）。
【００４５】
ネットワーク状態定義部（203）は、ステップS1でネットワーク情報取得部（201）が取得した統計情報に対応するネットワーク状態を特定し、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、ステップS2でパターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンを登録する（ステップS3）。
【００４６】
具体的には、ネットワーク状態定義部（203）は、図５に示すように、複数のネットワーク状態（安定、改善、悪化、輻輳等）を定義し、各ネットワーク状態に、各々のネットワーク状態を特定するための統計情報（統計情報；A〜D）を対応付けて管理している。そして、ネットワーク状態定義部（203）は、ネットワーク情報取得部（201）が取得した統計情報に対応するネットワーク状態を特定し、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンを登録することになる。例えば、ネットワーク情報取得部（201）が取得した統計情報が『統計情報；A』に対応する場合には、その『統計情報；A』に対応するネットワーク状態として『安定状態』を特定することになる。そして、その特定した『安定状態』の登録パターンに、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターン（例えば、パターン１）を登録することになる。
【００４７】
なお、ネットワーク状態定義部（203）は、振る舞いパターンを登録パターンに登録する場合には、その振る舞いパターンと、登録パターンに既に登録されている登録済み振る舞いパターンと、の類似度を算出し、その算出した類似度が所定の閾値より低い場合には、ネットワーク状態を代表する新たな振る舞いパターンとして登録パターンに登録する。また、類似度が所定の閾値より高い場合には、登録パターンに登録しないことにする。これにより、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンが、登録パターンに既に登録されている登録済み振る舞いパターンと類似しない場合には、新たな振る舞いパターンとして登録することが可能となる。
【００４８】
なお、上記処理では、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンが、登録済み振る舞いパターンと類似する場合には、登録パターンに登録しないことにしたが、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンと、その振る舞いパターンと類似する登録済み振る舞いパターンと、を平滑化し、その平滑化した振る舞いパターンを新たな振る舞いパターンとして登録して更新するように構築することも可能である。
【００４９】
このように、本実施形態の通信装置（200）では、ネットワーク状態定義部（203）は、複数のネットワーク状態を、各ネットワーク状態を特定するための統計情報と対応付けて管理し、ネットワーク情報取得部（201）が取得したネットワーク情報から得られる統計情報に対応するネットワーク状態を、そのネットワーク状態定義部（203）で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態と対応付けて、パターン抽出部（202）が抽出した振る舞いパターンを登録することになる。
【００５０】
なお、各ネットワーク状態と対応付けて管理する統計情報は、各ネットワーク状態を特定することが可能であれば、ユーザが任意に設定したり、過去に測定した統計情報を基に設定したりすることが可能である。
【００５１】
＜ネットワーク状態を推定する動作＞
次に、図２、図４を参照しながら、ネットワーク状態を推定する動作について説明する。
【００５２】
ネットワーク情報取得部（201）は、受信側端末（120）からネットワーク情報として、一定区間に受信した映像パケットあるいは音声パケットの遅延データ列を取得する（ステップA1）。
【００５３】
類似度判定部（204）は、ステップA1でネットワーク情報取得部（201）が取得した遅延データ列を振る舞いパターンとし、その振る舞いパターンと、ネットワーク状態定義部（203）で管理している各ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンと、の類似度を算出する（ステップA2）。
【００５４】
ネットワーク状態推定部（205）は、ステップA2で類似度判定部（204）が算出した各ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンとの類似度を基に、ネットワーク情報取得部（201）が取得した遅延データ列の振る舞いパターンと類似する登録済み振る舞いパターンを特定し、該特定した登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態を基に、現在のネットワーク状態が、どのネットワーク状態にあるのかを推定する（ステップA3）。
【００５５】
なお、ネットワーク情報取得部（201）が取得した遅延データ列の振る舞いパターンと類似する登録済み振る舞いパターンを特定する方法としては、以下の方法が挙げられる。
第１の方法：類似度が最も高い登録済み振る舞いパターンを特定する。
第２の方法：類似度が所定の値（例えば、類似度が８０％）より高い登録済み振る舞いパターンを特定する。この場合、その特定した登録済み振る舞いパターンが複数存在し、各登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態が各々異なる場合には、複数のネットワーク状態が存在し、１つのネットワーク状態に絞ることができない。この場合には、類似度が最も高い登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態を基に、現在のネットワーク状態を推定する方法がある。また、上記特定した登録済み振る舞いパターンが多く登録されているネットワーク状態を基に、ネットワーク状態を推定する方法がある。また、各ネットワーク状態に対して重み付けを施し、上記特定した登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態の中から、重み付けが高いネットワーク状態を特定し、現在のネットワーク状態を推定する方法がある（例えば、リアルタイム通信等の場合には、ネットワーク状態が輻輳状態になるかを推定することが重要視されるため、安定状態よりも輻輳状態の重み付けを高く設定し、上記特定した登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態が複数存在する場合には、安定状態よりも輻輳状態の振る舞いパターンとの類似度を重視してネットワーク状態を推定するように構築する）。
【００５６】
＜本実施形態の通信システムにおける作用・効果＞
このように、本実施形態の通信装置（200）では、ネットワーク状態定義部（203）は、複数のネットワーク状態（安定、改善、悪化、輻輳等）を、各ネットワーク状態を示す振る舞いパターンと対応付けて管理する。そして、ネットワークを観測して得られる遅延データ列の振る舞いパターンに対応するネットワーク状態を、ネットワーク状態定義部（203）で管理しているネットワーク状態の中から特定し、該特定したネットワーク状態を基に、現在のネットワーク状態を推定する。これにより、本実施形態の通信装置（200）は、ネットワーク状態の変化を事前に把握し、ネットワーク状態の変化に応じた配信制御を行うことが可能となる。
【００５７】
また、本実施形態の通信装置（200）は、複数のネットワーク状態を管理し、その管理したネットワーク状態を基に、現在のネットワーク状態を推定するため、複雑な処理を行わずに、効率的に現在のネットワーク状態を推定することが可能となる。
【００５８】
（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。
【００５９】
第２の実施形態における通信装置は、図６に示すように、ネットワーク状態定義部（303）で管理しているネットワーク状態間の遷移確率を算出するネットワーク状態遷移モデル部（304）を有し、ネットワーク状態推定部（306）は、ネットワーク状態推定部（306）で推定したネットワーク状態の遷移確率を、ネットワーク状態遷移モデル部（304）から取得し、該取得した遷移確率と、ネットワーク状態推定部（306）で推定したネットワーク状態と、を基にネットワーク状態を推定することを特徴とする。これにより、本実施形態の通信装置は、一定時間経過後の将来のネットワーク状態を推定することが可能となるため、第１の実施形態よりも長期的なネットワーク状態の推定を行うことが可能となる。以下、図６〜図８を参照しながら、第２の実施形態について説明する。
【００６０】
＜通信システムのシステム構成＞
本実施形態の通信システムは、第１の実施形態と同様に構成し、通信装置（111、121）の内部構成が第１の実施形態とは異なることになる。なお、本実施形態の通信装置（111、121）の内部構成は、同様に構成するため、以下の説明では、通信装置（300）として説明する。
【００６１】
＜通信装置；300の内部構成＞
本実施形態における通信装置（300）は、図６に示すように、ネットワーク情報取得部（301）と、パターン抽出部（302）と、ネットワーク状態定義部（303）と、ネットワーク状態遷移モデル部（304）と、類似度判定部（305）と、ネットワーク状態推定部（306）と、を有して構成している。
【００６２】
ネットワーク情報取得部（301）は、一定間隔で送受信される映像パケットあるいは音声パケットの一定区間の遅延データ列、平均遅延、パケットロス率等の統計情報を取得する。
【００６３】
なお、ネットワーク情報取得部（301）は、遅延データ列を基に、平均遅延やパケットロス率等の統計情報を算出するように構築することも可能である。
【００６４】
パターン抽出部（302）は、ネットワーク情報取得部（301）が取得した遅延データ列から行列を作成し、該作成した行列に対し、特異値分解、あるいは、固有値分解を行い、遅延データ列を代表する振る舞いパターンを抽出する。
【００６５】
ネットワーク状態定義部（303）は、複数のネットワーク状態を定義して管理し、ネットワーク情報取得部（301）が取得した統計情報に対応するネットワーク状態を特定し、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、パターン抽出部（302）が抽出した振る舞いパターンを、ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンとして登録する。
【００６６】
ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、ネットワーク情報取得部（301）が取得した遅延データを基に、マルコフモデル、あるいは、隠れマルコフモデルを用いて、ネットワークの振る舞いをモデル化し、ネットワーク状態定義部（303）で管理している各ネットワーク状態間の遷移確率を算出する。
【００６７】
類似度判定部（305）は、通信装置（300）で観測して得られる遅延データ列の振る舞いパターンを取得し、該取得した振る舞いパターンと、ネットワーク状態定義部（303）で管理している各ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンと、の類似度を算出する。
【００６８】
ネットワーク状態推定部（306）は、類似度判定部（305）で算出した各ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンとの類似度を基に、現在のネットワーク状態が、ネットワーク状態定義部（303）で管理しているどのネットワーク状態にあるのかを推定する。また、ネットワーク状態推定部（306）は、上記推定した現在のネットワーク状態の推定結果と、ネットワーク状態遷移モデル部（304）が算出した各ネットワーク状態間の遷移確率と、を基に、将来のネットワーク状態の動向を推定する。
【００６９】
＜本実施形態の処理動作＞
次に、図６〜図８を参照しながら、本実施形態の通信システムにおける一連の処理動作について説明する。なお、本実施形態における通信システムは、図３に示すネットワーク状態を定義する動作と、図７に示すネットワーク状態遷移モデルを構築する動作と、図８に示すネットワーク状態を推定する動作と、の３つの動作を行う。
【００７０】
＜ネットワーク状態を定義する動作＞
本実施形態におけるネットワーク状態を定義する動作は、図３に示す第１の実施形態と同様な動作を行うことになる。
【００７１】
まず、ネットワーク情報取得部（301）は、受信側端末（120）からネットワーク情報として、一定区間に受信した映像パケットあるいは音声パケットの遅延データ列、平均遅延、パケットロス率等の統計情報を取得する（ステップS1）。なお、ネットワーク情報取得部（301）は、遅延データ列を基に、平均遅延やパケットロス率等の統計情報を算出するように構築することも可能である。
【００７２】
パターン抽出部（302）は、ステップS1でネットワーク情報取得部（301）が取得した遅延データ列から行列を作成し、該作成した行列に対し、特異値分解、あるいは、固有値分解を行い、遅延データ列を代表する振る舞いパターンを抽出する（ステップS2）。
【００７３】
ネットワーク状態定義部（303）は、ステップS1でネットワーク情報取得部（301）が取得した統計情報に対応するネットワーク状態を特定し、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、ステップS2でパターン抽出部（302）が抽出した振る舞いパターンを登録する（ステップS3）。
【００７４】
＜ネットワーク状態遷移モデルを構築する動作＞
次に、図６、図７を参照しながら、ネットワーク状態遷移モデルを構築する動作について説明する。
【００７５】
まず、ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、ネットワーク情報取得部（301）から遅延データ列を取得する（ステップB1）。
【００７６】
次に、ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、ネットワーク情報取得部（301）から取得した遅延データ列を基に、マルコフモデル、あるいは、隠れマルコフモデルを用いて、ネットワークの振る舞いをモデル化し、ネットワーク状態定義部（303）で管理しているネットワーク状態間の遷移確率を算出する（ステップB2）。
【００７７】
なお、ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、上記算出したネットワーク状態間の遷移確率を管理する。また、ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、ネットワーク情報取得部（301）から遅延データを取得する度、または、一定区間毎の遅延データを基に、ネットワーク状態間の遷移確率を算出し、ネットワーク状態遷移モデル部（304）で管理しているネットワーク状態間の遷移確率を更新する。
【００７８】
＜ネットワーク状態を推定する動作＞
次に、図６、図８を参照しながら、ネットワーク状態を推定する動作について説明する。
【００７９】
ネットワーク情報取得部（301）は、受信側端末（120）からネットワーク情報として、一定区間に受信した映像パケットあるいは音声パケットの遅延データ列を取得する（ステップC1）。
【００８０】
類似度判定部（305）は、ステップC1でネットワーク情報取得部（301）が取得した遅延データ列を振る舞いパターンとし、その振る舞いパターンと、ネットワーク状態定義部（303）で管理している各ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンと、の類似度を算出する（ステップC2）。
【００８１】
ネットワーク状態推定部（306）は、ステップC2で類似度判定部（305）が算出した各ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンとの類似度を基に、ネットワーク情報取得部（301）が取得した遅延データ列の振る舞いパターンと類似する登録済み振る舞いパターンを特定し、該特定した登録済み振る舞いパターンが登録されているネットワーク状態を基に、現在のネットワーク状態が、どのネットワーク状態にあるのかを推定する（ステップC3）。
【００８２】
ネットワーク状態推定部（306）は、ネットワーク状態遷移モデル部（304）で管理している各ネットワーク状態間の遷移確率の中から、ステップC3で推定したネットワーク状態に対応するネットワーク状態間の遷移確率を取得し、該取得したネットワーク状態間の遷移確率と、ステップC3で推定したネットワーク状態結果と、を基に将来のネットワーク状態を推定し、現在のネットワーク状態と共に、その将来のネットワーク状態の情報を提示する（ステップC4）。
【００８３】
例えば、ネットワーク状態間の遷移確率として、輻輳状態から輻輳状態への遷移確率が非常に小さな数値だった場合、輻輳状態が継続する期間は、非常に短いことが推定できる。そこで、ステップC3で推定した推定結果が、現在のネットワーク状態が輻輳状態に向かいつつあるという推定結果が出た場合でも、輻輳状態に滞在する可能性が低いという推定結果を通知することが可能となる。逆に、輻輳状態から輻輳状態への遷移確率が非常に大きい場合、輻輳状態が長期に渡って継続する可能性が高いという推定結果を通知することが可能となる。これにより、将来のネットワーク状態の動向も推定することが可能となるため、ネットワーク配信を行う事前に、長期的な輻輳に耐えられるような配信制御を行うことが可能となる。
【００８４】
＜本実施形態の通信システムにおける作用・効果＞
このように、本実施形態における通信装置（300）では、ネットワーク状態遷移モデル部（304）は、ネットワーク状態定義部（303）で管理しているネットワーク状態間の遷移確率を算出し、ネットワーク状態推定部（306）は、現在のネットワーク状態の推定結果と、その現在のネットワーク状態間の遷移確率と、を基に、将来のネットワーク状態の動向を推定する。これにより、一定時間経過後の将来のネットワーク状態を推定することが可能となるため、第１の実施形態よりも長期的なネットワーク状態の推定を行うことが可能となる。
【００８５】
（実施例１）
次に、上述した通信システムにおける具体的な実施例について説明する。なお、図９は、映像・音声配信端末（1100）と、映像・音声配信端末（1200）と、がネットワーク（1000）を介して接続して構成するシステム構成例を示している。なお、本実施例では、映像・音声配信端末（1100）が映像・音声配信端末（1200）に音声パケットを送信する状況を想定する。
【００８６】
映像・音声配信端末（1100）は、音声パケットを20ミリ秒間隔で映像・音声配信端末（1200）に送信し、映像・音声配信端末（1200）は、受信した音声パケットを再生する。なお、この処理は、映像パケットについても同様に行うことになる。また、送受信の関係が逆転した場合も同様に行うことになる。
【００８７】
映像・音声配信端末（1200）は、受信した音声パケットからネットワーク情報を収集し、該収集したネットワーク情報を基に、振る舞いパターンを抽出する。
【００８８】
図１０は、連続する遅延データ列の個数を３個とした場合の振る舞いパターンの抽出を示す図であり、ある時点tにおける遅延データをD(t)，３次元軸上の点P(t)=(D(t)，D(t-1)，D(t-2))とした場合の点P(t)を一定区間の遅延データ列に対してプロットしたものである。
【００８９】
映像・音声配信端末（1200）は、空間上にプロットした複数の点で形成される集合に対し、その集合の状態を表現しているベクトルを選定し、該選定したベクトルを、ネットワーク状態を示す振る舞いパターンとして抽出する。図１０では、２つの集合に対し、それぞれの集合を代表するベクトルとして、『第１主成分』、『第２主成分』で表現される２本のベクトルを選定している。なお、ベクトルの選定方法としては、集合を形成する遅延データ列から行列を作成し、その作成した行列に対し、特異値分解、あるいは、固有値分解を行い、特異値が大きい特異ベクトル、あるいは、固有値が大きい固有ベクトルを選定する方法がある。
【００９０】
なお、本実施例では、ベクトル空間の次元を３次元として説明したが、次元数は、３次元に限定するものではなく、Ｎ（Ｎは、任意の整数）次元とすることも可能である。
【００９１】
次に、映像・音声配信端末（1200）は、上記処理で抽出した振る舞いパターンを、ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンとして登録する。
【００９２】
映像・音声配信端末（1200）は、図１１に示すテーブルを管理しており、ネットワーク状態を特定するための識別条件と関連付けて各ネットワーク状態を定義して管理している。図１１では、ネットワーク状態として、『安定』、『改善』、『悪化』、『輻輳』の4つのネットワーク状態を定義して管理している。なお、識別条件としては、例えば、音声品質を示す指標の１つであるR値が、所定の目標値以上を維持するために必要な平均遅延やパケットロス率の数値を採用する。
【００９３】
映像・音声配信端末（1200）は、ネットワーク情報から取得した統計情報と、図１１に示すテーブルで管理している識別条件と、を比較し、ネットワーク情報から取得した統計情報の識別条件に対応するネットワーク状態を特定する。そして、その特定したネットワーク状態の登録パターンに、上記処理で抽出した振る舞いパターンを登録する。
【００９４】
なお、ネットワーク状態の登録パターンに振る舞いパターンを登録する際に、その振る舞いパターンと、登録パターンに既に登録されている登録済み振る舞いパターンと、の類似性が低い場合（例えば、ベクトルの内積を求め、内積が０に近い場合等）には、ネットワーク状態を代表する新たな振る舞いパターンとして登録し、図１１に示すように、各ネットワーク状態を代表する振る舞いパターンを複数管理することも可能である。
【００９５】
なお、上述した第２の実施形態の場合、映像・音声配信端末（1200）は、ネットワーク状態の定義に加え、図１２に示すネットワーク状態遷移モデルを構築して管理することになる。本実施例では、隠れマルコフモデルを用いたネットワーク状態遷移モデルの構築について説明する。
【００９６】
隠れマルコフモデルは、マルコフ過程に基づいて遷移する内部状態と各内部状態におけるシンボルの出現確率とから構成する確率モデルであり、ネットワーク状態遷移モデルにおいては、内部状態としてネットワーク状態、シンボルとして遅延データ列を用いる。遅延データ列の時系列変化を学習することで、図１２に示すようにネットワーク状態間の状態遷移確率、及び、各ネットワーク状態におけるシンボルの出現確率を算出することが可能となる。
【００９７】
図１３は、ネットワーク状態として、隠れマルコフモデルが持つ内部状態を『安定』、『改善』、『悪化』、『輻輳』の4つのネットワーク状態として学習を行ったある時点における状態遷移確率を示す。
【００９８】
隠れマルコフモデルは、遅延データ列を受信する度、あるいは、一定間隔毎に更新し、各パラメータの値もそれに合わせて更新する。
【００９９】
続いて、映像・音声配信端末（1200）は、一定区間毎の遅延データ列の振る舞いパターンを抽出するため、遅延データ列を時系列順に並べ、ベクトル化する。そして、ベクトル化した振る舞いパターンと、図１１に示す各ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンと、の類似度を算出する。類似度としては、各ベクトルの内積を用い、内積値が大きい程、ベクトル化した振る舞いパターンが、ネットワーク状態を代表する登録済み振る舞いパターンと類似していると判断する。
【０１００】
ネットワーク状態がどのネットワーク状態にあるのかを判断する方法としては、例えば、一定区間の遅延データから抽出される複数のベクトルの類似度を求め、最も類似度が高いネットワーク状態に決定するといった方法を用いる。
【０１０１】
映像・音声配信端末（1200）は、例えば、ネットワーク状態が悪化状態にあると推定した場合、音声送信時の冗長度を増やすといった対策を行うことで、ネットワーク状態が輻輳状態に移行し、パケットロスが頻発する状況になったとしても、パケットロス耐性を高める処置を事前に行うことが可能となる。
【０１０２】
また、第２の実施形態の場合には、ネットワーク状態に関する情報として、マルコフモデルあるいは隠れマルコフモデルを用いて算出した状態遷移確率が追加される。
【０１０３】
映像・音声配信端末（1200）は、ネットワーク状態が悪化状態にあると推定した場合、図１３に示す状態遷移確率を用いることで、悪化状態から輻輳状態に遷移する確率が20%あり、輻輳状態に遷移した場合、50%の確率で輻輳状態に滞在することが推定できるため、長期間にわたって影響が続く可能性を考慮し、音声データの冗長化を図る場合のインターリーブ長を大きくするといった処置を事前に行うことが可能となる。
【０１０４】
（実施例２）
次に、実施例２について説明する。
【０１０５】
図１４は、第１の実施形態、あるいは、第２の実施形態の通信装置を用いて構成する映像・音声配信システムのシステム構成例である。
【０１０６】
図１４に示す映像・音声配信システムでは、第１の実施形態あるいは第２の実施形態の通信装置である中継装置（2001、2101）と、中継装置（2001、2101）を介して映像・音声配信を行う映像・音声配信端末（2002、2003、2102、2103）と、各端末（2002、2003、2102、2103）を繋ぐネットワーク（2000、2100、2200）と、を有して構成する。
【０１０７】
なお、ネットワーク（2000、2100、2200）は、中継装置（2001）、映像・音声配信端末（2002、2003）が属する企業ネットワーク（2000）と、中継装置（2101）、映像・音声配信端末（2102、2103）が属する企業ネットワーク（2100）と、企業ネットワーク（2000）、企業ネットワーク（2100）を結ぶインターネット（2200）と、を有して構成している。
【０１０８】
なお、企業ネットワーク（2000）、企業ネットワーク（2100）は、ネットワーク品質が保証された網であるとし、インターネット（2200）は、ネットワーク品質が保証されない網であるとする。
【０１０９】
ある時点で、映像・音声配信端末（2002）と映像・音声配信端末（2102）との間で映像・音声配信が行われていたとする。この場合、中継装置（2001）は、映像・音声配信端末（2002）から映像・音声配信端末（2102）に向けて送信する映像・音声パケットを受信し、その映像・音声パケットを中継装置（2101）に転送する。中継装置（2101）は、転送されてきた映像・音声パケットを映像・音声配信端末（2102）に転送する。なお、映像・音声配信端末（2102）から映像・音声配信端末（2002）に向けて送信する映像・音声パケットは、逆の処理を行うことになる。また、映像・音声配信端末（2003）と映像・音声配信端末（2103）との間の映像・音声パケットの通信も同様の処理を行うことになる。
【０１１０】
中継装置（2001、2101）は、パケットの転送処理を行うと同時に、その受信パケットのネットワーク情報を収集し、実施例１で述べた場合と同様に、受信パケットのネットワーク情報から、インターネット（2200）のネットワーク状態の変化を推定し、その推定結果を基に、中継装置（2001、2101）間で遣り取りされる映像・音声パケットに対し、適切な配信制御を行うことになる。あるいは、ネットワーク状態の推定結果を同一ネットワークに属する映像・音声配信端末（中継装置2001であれば、企業ネットワーク2000に属する映像・音声配信端末2002、2003）に通知し、その映像・音声配信端末は、適切な配信制御を行うことになる。これにより、各映像・音声配信端末は、安定した映像・音声の配信が可能となる。
【０１１１】
なお、上述する実施形態は、本発明の好適な実施形態であり、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。
【０１１２】
例えば、上述した実施形態では、ネットワーク情報は、一定区間に受信した映像パケットあるいは音声パケットから取得することにしたが、遅延データ列が取得できれば、あらゆる情報をネットワーク情報として取得することが可能である。
【０１１３】
例えば、上述した本実施形態における通信システムを構成する各装置における制御動作は、ハードウェア、または、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成を用いて実行することも可能である。
【０１１４】
なお、ソフトウェアを用いて処理を実行する場合には、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させることが可能である。あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。
【０１１５】
例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやROM（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、リムーバブル記録媒体に、一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。なお、リムーバブル記録媒体としては、フロッピー（登録商標）ディスク、CD-ROM（Compact Disc Read Only Memory）、MO（Magneto optical）ディスク、DVD（Digital Versatile Disc）、磁気ディスク、半導体メモリなどが挙げられる。
【０１１６】
なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールすることになる。また、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送することになる。また、ネットワークを介して、コンピュータに有線で転送することになる。
【０１１７】
また、本実施形態における通信システムは、上記実施形態で説明した処理動作に従って時系列的に処理が実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に処理を実行するように構築することも可能である。
【産業上の利用可能性】
【０１１８】
本発明は、映像や音声の配信を行うシステムに適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１９】
【図１】本実施形態の通信システムのシステム構成例を示す図である。
【図２】第１の実施形態の通信装置（200）の内部構成例を示す図である。
【図３】第１の実施形態の通信装置（200）の処理動作例を説明するための第１の図であり、ネットワーク状態を定義する動作例を示す図である。
【図４】第１の実施形態の通信装置（200）の処理動作例を説明するための第２の図であり、ネットワーク状態を推定する動作例を示す図である。
【図５】各ネットワーク状態を管理するテーブル構成例を示す図である。
【図６】第２の実施形態の通信装置（300）の内部構成例を示す図である。
【図７】第２の実施形態の通信装置（300）の処理動作例を説明するための第１の図であり、ネットワーク状態遷移モデルを構築する動作例を示す図である。
【図８】第２の実施形態の通信装置（300）の処理動作例を説明するための第２の図であり、ネットワーク状態を推定する動作例を示す図である。
【図９】第１の実施例における通信システムのシステム構成例を示す図である。
【図１０】振る舞いパターンの抽出を説明するための図である。
【図１１】各ネットワーク状態を管理するテーブル構成例を示す図である。
【図１２】隠れマルコフモデルを説明するための図である。
【図１３】ネットワーク状態の遷移確率を示す図である。
【図１４】第２の実施例における通信システムのシステム構成例を示す図である。
【符号の説明】
【０１２０】
１１０    送信側端末
１２０    受信側端末
１３０    ネットワーク
２００    通信装置
２０１    ネットワーク情報取得部
２０２    パターン抽出部
２０３    ネットワーク状態定義部
２０４    類似度判定部
２０５    ネットワーク状態推定部
３００    通信装置
３０１    ネットワーク情報取得部
３０２    パターン抽出部
３０３    ネットワーク状態定義部
３０４    ネットワーク状態遷移モデル部
３０５    類似度判定部
３０６    ネットワーク状態推定部
１１００、１２００    映像・音声端末
１０００    ネットワーク
２００１、２１０１    中継装置
２００２、２００３、２１０２、２１０３    映像・音声端末
２０００、２１００    企業ネットワーク
２２００    インターネット
【図１】
0005034998.tif 000002
【図２】
0005034998.tif 000003
【図３】
0005034998.tif 000004
【図４】
0005034998.tif 000005
【図５】
0005034998.tif 000006
【図６】
0005034998.tif 000007
【図７】
0005034998.tif 000008
【図８】
0005034998.tif 000009
【図９】
0005034998.tif 000010
【図１０】
0005034998.tif 000011
【図１１】
0005034998.tif 000012
【図１２】
0005034998.tif 000013
【図１３】
0005034998.tif 000014
【図１４】
0005034998.tif 000015