"出力装置の入出力特性関数の感度行列の逆行列を用いて逐次解を繰り返して算出することにより与えられた第1の色信号から第2の色信号を逐次近似により算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された逐次解が発散しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で発散すると判定された場合に前記第1の算出手段とは異なる方法により逐次解を算出する第2の算出手段を有することを特徴とする色処理装置。前記第2の算出手段は、前記感度行列を用いた線形方程式の未知数のうち少なくとも1つを固定値に設定した線形方程式を、固定する未知数を変更して複数生成する線形方程式生成手段と、それぞれの線形方程式を最小化する解を求める最小化演算手段と、最小化した解をもとに前記入出力特性関数を用いてそれぞれの解に対応する色信号を予測する予測手段と、予測された色信号が前記第1の色信号との差が最小となる線形方程式を選択して該線形方程式により得られた解を逐次解とする選択手段を有することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。前記線形方程式生成手段は、前記出力装置により再現される色域の外郭の色信号となるように未知数を固定することを特徴とする請求項2に記載の色処理装置。前記第2の算出手段は、前記感度行列を用いた線形方程式を最小化する逐次解を算出することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。前記第2の算出手段は、前記感度行列と正則化係数を用いた行列の逆行列を用いて逐次解を算出することを特徴とする請求項1に記載の色処理装置。前記判定手段は、前記感度行列の行列式、または、算出された逐次解と前記出力装置により再現される色域の外郭を表す色信号との差によって判定を行うことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の色処理装置。コンピュータに、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の色処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする色処理プログラム。本発明は、出力装置の入出力特性を示す関数の逆関数の解を、演算の過程で発散が生じても得ることができる色処理装置および色処理プログラムを提供することを目的とするものである。本願請求項1に記載の発明は、出力装置の入出力特性関数の感度行列の逆行列を用いて逐次解を繰り返して算出することにより与えられた第1の色信号から第2の色信号を逐次近似により算出する第1の算出手段と、前記第1の算出手段で算出された逐次解が発散しているか否かを判定する判定手段と、前記判定手段で発散すると判定された場合に前記第1の算出手段とは異なる方法により逐次解を算出する第2の算出手段を有することを特徴とする色処理装置である。本願請求項2に記載の発明は、本願請求項1に記載の発明における第2の算出手段が、前記感度行列を用いた線形方程式の未知数のうち少なくとも1つを固定値に設定した線形方程式を、固定する未知数を変更して複数生成する線形方程式生成手段と、それぞれの線形方程式を最小化する解を求める最小化演算手段と、最小化した解をもとに前記入出力特性関数を用いてそれぞれの解に対応する色信号を予測する予測手段と、予測された色信号が前記第1の色信号との差が最小となる線形方程式を選択して該線形方程式により得られた解を逐次解とする選択手段を有することを特徴とする色処理装置である。本願請求項3に記載の発明は、本願請求項2に記載の発明における線形方程式生成手段が、前記出力装置により再現される色域の外郭の色信号となるように未知数を固定することを特徴とする色処理装置である。本願請求項4に記載の発明は、本願請求項1に記載の発明における第2の算出手段が、前記感度行列を用いた線形方程式を最小化する逐次解を算出することを特徴とする色処理装置である。本願請求項5に記載の発明は、本願請求項1に記載の発明における第2の算出手段が、前記感度行列と正則化係数を用いた行列の逆行列を用いて逐次解を算出することを特徴とする色処理装置である。本願請求項6に記載の発明は、本願請求項1から請求項5のいずれか1項に記載の発明における判定手段が、前記感度行列の行列式、または、算出された逐次解と前記出力装置により再現される色域の外郭を表す色信号との差によって判定を行うことを特徴とする色処理装置である。本願請求項7に記載の発明は、コンピュータに、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の色処理装置の機能を実行させるものであることを特徴とする色処理プログラムである。本願請求項1に記載の発明によれば、感度行列の逆行列を用いて逐次解を繰り返して算出する算出方法を用いながら、出力装置の入出力特性を示す関数の逆関数の解を、演算の過程で発散が生じても得ることができる。本願請求項2に記載の発明によれば、逆行列では発散する場合に、固定値を用いたいくつかの線形方程式から得た解の中から与えられた第1の色信号に最も近い解を逐次解として再近似させてゆくことができる。本願請求項3に記載の発明によれば、逆行列では発散する場合に、色域外郭となる解の中から与えられた第1の色信号に最も近い解を逐次解として再近似させてゆくことができる。本願請求項4に記載の発明によれば、逆行列では発散する場合に、発散しない逐次解を得ることができる。本願請求項5に記載の発明によれば、感度行列の逆行列では発散する場合でも発散することなく逐次解を算出することができる。本願請求項6に記載の発明によれば、逆行列が実質的に発散するのか否かを把握することができる。本願請求項7に記載の発明によれば、請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の発明の効果を得ることができる。図1は、本発明の実施の一形態を示す構成図である。図中、1は第1算出部、2は判定部、3は第2算出部である。ここでは、対象の出力装置に与える色信号を第2の色信号とし、その第2の色信号を対象の出力装置に与えて出力された色を測色した色信号を第1の色信号としている。そして、複数の第2の色信号と第1の色信号の対から、出力装置の入出力特性を示す関数である入出力特性関数が得られているものとする。第1算出部1は、出力装置の入出力特性関数の感度行列の逆行列を用いて逐次解を繰り返して算出することにより、与えられた第1の色信号から第2の色信号を逐次近似して算出する。算出方法としては、ニュートン法など、入出力特性関数の感度行列の逆行列を用いて逐次演算を行う方法であればどのような方法であってもよい。判定部2は、第1算出部1で算出された逐次解が発散しているか否かを判定する。判定は、感度行列の行列式の値が予め設定されている範囲内であるか否かにより行うほか、第1算出部1で算出された逐次解と出力装置により再現される色域の外郭を表す色信号との差が予め設定されている範囲内であるか否かにより行ってもよく、このほかの周知の方法で判定してもよい。第2算出部3は、判定部2で逐次解が発散すると判定された場合に、第1算出部1とは異なる方法により逐次解を算出する。算出方法としては、感度行列の逆行列を用いない方法、あるいは逆行列を用いる場合でも発散しないように変更した方法などを使用する。具体的な算出方法の一例については、いくつかを後述する。この第2算出部3で逐次解を算出した場合には、その逐次解を第1算出部1の当該繰り返しにおける逐次解に置き換え、第1算出部1の処理を続行する。図2は、本発明の実施の一形態における動作の一例を示す流れ図である。第1算出部1は、S11において、与えられた色信号、あるいは繰り返しの演算の場合には逐次解における入出力特性関数の感度行列を算出し、さらにS12において、その感度行列の逆行列から逐次解を算出する。判定部2は、S13において、S12で算出された逐次解が発散しているか否かを判定する。発散していないと判定した場合には、第1算出部1に対して処理の続行を指示する。第1算出部1は、S14において、繰り返し演算が収束したか否かを判定し、収束していなければS11に戻って処理を続ける。収束した場合には、その時点での逐次解を演算結果として出力する。S13で発散していると判定された場合には、第2算出部3は、S15において、第1算出部1とは異なる方法により逐次解を算出する。算出した逐次解を第1演算部1の当該繰り返しにおける逐次解とし、S14における収束判定を行い、収束していなければS11へ戻り、収束していれば演算結果とする。上述の構成について、さらに詳細に説明する。一例として、第1算出部1でニュートン法を用いる場合について説明する。図3は、ニュートン法による逐次解の更新の一例の説明図である。一般にニュートン法においてFx=0の解を求める場合には、初期値x=x0を与え、反復演算によりxを更新してゆき、収束条件を満たしたxを演算結果とする。x=x0でテーラー展開を行い、Fx0Δx=Fx0∂Fx0Δxとして、Fx0Δx=0の計算を行う。すると、Δx=-∂Fx01Fx0となるので、初期値より新しい解x1はx1=x0Δx=x0-∂Fx01Fx0となる。k回目に更新された逐次解をxkとして一般化すると、xk1=xkΔx=xk-∂Fxk1Fxkにより逐次解が更新されてゆくことになる。この式を変形しFxk=-∂Fxkxk1-xkとし、Fx=Y-fxとおくと、∂Fxk=-∂fxkよりY-fxk=∂fxkxk1-xkとなる。この式は関数fのxkにおける接線を示しており、∂fxkは傾きを表すことになる。図3においてはy=fxの関数においてYが与えられた場合のXを求めるものとしており、Δxkはxk1-xk、Δykはfxk1-fxkである。接線の傾きを示す∂fxkはn×nの行列であり、これを感度行列と呼ぶ。∂fxkは、xk=xk1,xk2,...,xkn、yk=yk1,yk2,...,yknとするとである。この感度行列∂fxkを図2のS11で算出することになる。そして、逐次解であるxk1を算出する際に使用した∂Fxk1が感度行列の逆行列である。この感度行列の逆行列を用い、Δxk=∂fxk1Δykを算出してxk1=xkΔxkにより逐次解xk1を求めればよい。この処理を図2のS12で行う。判定部2では、得られた逐次解が発散しているか否かを判定する。感度行列は接線の傾きを示していることから、傾きが小さくなるとΔxが大きくなる関係にある。そのため、感度行列によってはΔxが発散することになる。判定部2では、Δxが発散しているか否かを、例えば感度行列の行列式の値が予め設定されている範囲内であるか否かを判定する。例えば行列式の値の下限値を設定しておき、行列式の値が下限値を下回ったら発散したと判定すればよい。あるいは、逐次解が予め設定されている範囲内であるか否かを判定してもよい。設定する範囲は、逐次解の上限値および下限値を設定して、その上限値を超えた場合や下限値を下回った場合に発散したと判定すればよい。このような判定を図2のS13において判定部2で行う。逐次解xkが発散していないと判定された場合には、図2のS14において第1算出部1は収束判定を行う。収束判定は、Y-fxkが予め設定されている値以下となったか否かを判定すればよい。収束していると判定された場合には、逐次解xkを得られた解とすればよい。また、収束していないと判定された場合には、xkから次のxk1を求めるべく、演算を繰り返すことになる。判定部2で発散したと判定された場合には、第2算出部3で逐次解を算出する。第2算出部3における算出方法の第1の例としては、感度行列を用いた線形方程式を最小化する逐次解を算出する。上述の第1算出部1における算出方法では、Δxk=∂fxk1ΔykとしてΔxkを求めたが、この例ではΔyk=∂fxkΔxkとし、これを以下のように展開する。この線形方程式を最小化するコスト関数Eはであり、このコスト関数に対して∂E/∂Δxkjのjの数n個だけの最小化方程式を解くことで、数値解析的にΔxkjを算出すればよい。この方法では感度行列の逆行列を用いないため逐次解が発散することはない。しかし、この第2算出部3の処理は、第1算出部1の処理に比べて演算に時間を要する。第2算出部3における算出方法の第2の例は、Levenberg-Marquardt法を用いた例である。例えば上述のΔyk=∂fxkΔxkを解析的に解くために∂fxkTΔyk=∂fxkT∂fxkΔxkとするガウスニュートン法と、Δxkを算出するためには、∂fxkT∂fxkの逆行列が必要になる。ここではさらに、∂fxkT∂fxkの安定性を確保するために、単位行列I、正則化パラメータμμ>0を用い、∂fxkTΔyk=∂fxkT∂fxkμIΔxkとする。∂fxkT∂fxkμIは正定値行列になるので、安全な逆行列を持ち、かつ、収束方向へ向かう解が算出される。この第2算出部3における算出方法の第2の例については、具体例を用いながらさらに後述することとする。第2算出部3で求めた逐次解は第1算出部1に渡され、第1算出部1で求めた逐次解と置き換えて上述の収束判定を行う。収束していると判定された場合には、逐次解を得られた解とすればよい。また、収束していないと判定された場合には、その逐次解から第1算出部1の繰り返し処理を行う。もちろん、繰り返しの処理で発散解と判定されれば、第2算出部3で逐次解を求めることになる。ここで、上述の処理について、具体例を用いて説明する。例えば出力装置がCMYKからなる第2の色信号を受け取り、出力装置から出力された色を測色して得た第1の色信号がLabであるものとする。ここでは、第2の色信号x=C,M,Y,KT、第1の色信号y=L,a,bTとすると、出力装置の入出力特性関数fは、y=fxである。実際に複数のCMYKの第2の色信号を出力装置に与えて測色した対応するLabの第1の色信号との対から、ノイゲバウア法や回帰モデルを用いた統計的な手法、ニューラルネットワークを用いた学習などにより、出力装置の入出力特性関数fが得られる。そして、第1の色信号を与えて第2の色信号を算出する。この例では未知数となる第2の色信号xの次元が4、既知数となる第1の色信号yの次元が3であることから、未知数の次元と既知数の次元がともに4となるように、未知数に既知数を与える。例えば未知数x=x1,x2,...,xmTであり、既知数y=y1,y2,...,ynTであって、m>nである場合には、未知数の成分のうちm-n個の成分については別に既知数を与える。既知数をXn1,...,Xm1,Xmとしてx=x1,x2,...,xn,Xn1,...,Xm1,XmTとすればよい。この具体例では、例えばx=C,M,Y,KTの成分のうち、一例としてKを固定すれば、CMYの3次元について求めればよい。これにより、LabとKからCMYを求めることになる。実質的に、K固定のもとでLabからCMYを求める3次元の演算を行えばよい。第1算出部1では、感度行列∂fxkを算出し、この感度行列の逆行列を用い、Δxk=∂fxk1Δykを算出してxk1=xkΔxkにより逐次解xk1を求める。感度行列∂fxkは、既知数として与えた成分を微分すると0になることからn×n次元の正方行列となり、この具体例では3×3行列となる。従って、ΔCk,Mk,YkT=∂fCk,Mk,Yk1ΔL,a,bTを算出し、Ck1,Mk1,Yk1T=Ck,Mk,YkTΔCk,Mk,YkTにより逐次解を求めればよい。この場合のKは予め求めて固定しておく。判定部2では、得られた逐次解が発散しているか否かを判定する。例えば感度行列∂fxkの行列式の値から判定する場合には、予め設定されている範囲内であるか否かを判定する。あるいは、逐次解により判定するのであれば、CMYKを網点面積率で示す場合にはそれぞれの成分の値の範囲が0以上100以下であるので、この範囲を設定したり、この範囲の上限α、下限-αを設定してもよい。αは精度に応じて設定すればよい。判定部2で逐次解が発散していないと判定された場合には、第1算出部1は収束判定を行う。例えば今回算出したΔCk,Mk,Ykと前回算出したΔCk1,Mk1,Yk1との差分が予め設定されている範囲に収まったか否かにより判定すればよい。あるいは、逐次解のCk1,Mk1,Yk1と固定しているKから入出力特性関数を用いてLk1,ak1,bk1を算出し、与えられたL,a,bとの差分例えば色差が予め設定されている範囲に収まったか否かにより判定してもよい。収束していれば、Ck1,Mk1,Yk1,Kを解とすればよい。収束していなければ、逐次解Ck1,Mk1,Yk1をもとに感度行列∂fxk1の算出から繰り返せばよい。判定部2で逐次解が発散していると判定された場合には、第2算出部3で逐次解を算出する。算出方法としては、第1の例として上述した感度行列を用いた線形方程式を最小化する逐次解を算出する方法、あるいは、第2の例として上述した単位行列Iおよび正則化パラメータを導入したLevenberg-Marquardt法を用いた方法などを使用すればよい。ここではさらに、第2算出部3における算出方法の第3の例について説明する。例えば第1算出部1でk回目の演算では発散と判定されなかったが、k1回目の演算の際に解が発散したと判定された場合、従来技術として各成分のうち予め設定されている範囲を超えている成分について強制的に最大値または最小値に設定して繰り返す方法がある。この方法によって繰り返しの演算を行っても、振動が収まらずに解が求まらない場合がある。これは、感度行列が非正則な場合は、発散の方向にはもはや意味がないことを示している。すなわち、上述の方法では、予め設定されている範囲を超えている成分について、その成分の方向に発散しているものと見なして、その成分を最大値または最小値に設定し、発散を抑えようとすることに相当する。しかし、そのような操作では発散は収まらないことから、予め設定されている範囲を超えている成分の方向に発散していると考えるのは妥当性を欠くと考えられる。この第3の例では、解が発散した場合は、いずれの方向の色域外郭を超えた可能性があると考える。この具体例ではCMYKのうちKを固定していることから、Kを固定した場合のCMYの色域外郭を考えればよい。CMYの色域外郭は、例えばそれぞれの成分の値を網点面積率で示す場合にはそれぞれの成分の値の範囲は0以上100以下であるとする。この場合の色域外郭はC=0または100、M=0または100、Y=0または100である。この場合も予め設定されているβを用い、C=-βまたは100β、M=-βまたは100β、Y=-βまたは100βとしてもよい。これらの場合について、最小化問題を解く。以下の説明では、理解のために具体的な数値を用いることとし、β=5としてC=-5または105、M=-5または105、Y=-5または105として説明する。数2で示した感度行列を用いた線形方程式を、ここで扱っている具体例CMYKおよびLabの場合に当てはめると、となる。例えば、ある逐次解がCMY=90,80,20であったとすると、それぞれの色域外郭ここではC=-5または105、M=-5または105、Y=-5または105までの更新量色域外郭までの差分は、ΔC=15または-95、ΔM=25または-85、ΔY=85または-25である。これらを限界更新量とし、これらの限界更新量を基に、未知数よりも数が多い複数の線形方程式を構成する。ΔC=15または-95、ΔM=25または-85、ΔY=85または-25を1つずつ固定値にした線形方程式は以下のようになる。上記の線形方程式では、未知数がΔC、ΔM、ΔYのうち2つであり、方程式の数が未知数より多く、安定した解が算出される。また、発散は、実データの存在境界である色域外郭付近で起こるので、最適解は上記線形方程式のいずれかで算出された解に近い。色域外郭で閉じていることから、いずれの方向に発散しているかに関係なく、いずれかの線形方程式で算出された解により発散は抑えられる。なお、上述の線形方程式を解く際には、数3で示したコスト関数を用いてΔC、ΔM、ΔYを数値解析に最小化する解を求めればよい。それぞれの線形方程式の組の数だけΔC、ΔM、ΔYの解が算出され、それぞれ、k回目の逐次解Ck,Mk,Ykからk1回目の逐次解Ck1,Mk1,Yk1が得られる。これらの逐次解と固定しているKとから、出力装置の入出力特性関数を用いてLabを算出する。そのうち、与えられたLabに最も近かった線形方程式の組を決定し、決定した線形方程式によって得られた解により逐次解を求めて第1算出部1の逐次解を更新する。図4は、第2算出部3の一例を示す構成図である。図中、21は線形方程式生成部、22は最小化演算部、23は予測部、24は選択部である。上述の第2算出部3の第3の例の構成例を図4に示している。線形方程式生成部21は、感度行列を用いた線形方程式の未知数のうち少なくとも1つを固定値に設定した線形方程式を、固定する未知数を変更して複数生成する。未知数を固定する際の値は、出力装置により再現される色域の外郭の色信号となるようにするとよい。上述の具体例例では、数4に示して線形方程式について、C,M,Yの値をそれぞれ上限値または下限値に固定した6つの線形方程式を生成した。なお、上述の例では固定値として色域外郭から±αの値となるように設定した。もちろん、それぞれの成分について固定する値は上述の具体例に限られるものではない。最小化演算部22は、それぞれの線形方程式を最小化する解を求める。それぞれの線形方程式について解を求めるので、上述の具体例では数5に示す6つの線形方程式からそれぞれ解を求めることになる。予測部23は、最小化演算部22で求めた解をもとに、入出力特性関数を用いてそれぞれの解に対応する色信号を予測する。上述の具体例では、それぞれのCMYの解と固定値として与えたKとから入出力特性関数によりLabを予測することになる。選択部24は、予測部23で予測された色信号が、与えられている第1の色信号Labとの差が最小となる線形方程式を選択して、その線形方程式により得られた解から逐次解を求める。このような構成によって、感度行列の逆行列を用いて得た逐次解が発散する場合でも、この方法により発散することなく逐次解が得られる。得られた逐次解を第1算出部1の逐次解と置換し、収束判定および収束していない場合には繰り返しの処理を行うことになる。上述の具体例では出力装置に対してCMYKの色信号を与え、出力装置から出力された色を測色してLabの色信号を得る場合について説明した。もちろん、このような各色信号に限らず、例えば出力装置に与える色信号がCMY、あるいはCMYKにOオレンジ、Vバイオレットを加えたCMYKOV、あるいはCMYKにRレッド、Gグリーン、Bブルーを加えたCMYKRGBなどや、RGBなど、種々の色信号であってよい。また、出力装置が出力した色から得る色信号もLabに限られるものではなく、LUV、LCH、YCrCb、XYZなど、種々の色信号であってよい。以上説明した一例では、第1算出部1で用いる算出方法としてニュートン法を用いる場合を例に取り上げた。この第1算出部1で用いる算出方法についても、ニュートン法に限られるものではなく、感度行列の逆行列を用いる種々の方法に対して適用してよい。例えば特開平10-262157号公報や特開2002-84434号公報に記載されている回帰モデルを用いた方法では、実データに対して与えられたLabとKからの距離に応じた重み付けを行って加重回帰分析を行い、感度行列回帰係数を算出する。そして、加重を更新することで解を更新してゆく反復演算を行う。この場合の出力装置の入出力特性関数は、上述の具体例で用いたCMYKを出力装置に与え、出力された色を測色してLabを得る場合、で表される。Kを固定してLabとKからCMYを求めるには、となる。ここで、が非正則であれば解が発散する場合が生じる。従って、解が発散するか否かを判定部2で判定し、発散すると判定されれば第2算出部3で発散しない方法により逐次解を求めればよい。第2算出部3で用いる算出方法は、上述の第1,第2,第3の例、あるいはそのほかの方法を使用すればよい。例えば第3の例を用いる場合には、それぞれの成分の予め設定された上限値および下限値をそのまま使用して未知数の1つを固定した複数組の線形方程式を生成し、最小化問題を解けばよい。具体例としてそれぞれの成分の上限値を105、下限値を-5とした場合の線形方程式群は以下の通りである。これらの各線形方程式に対してC、M、Yの正規方程式を数値解析により解く。線形方程式は数2のΔyをyyはLabになる、ΔxをxxはCMYKとなると考え、数3の最小化問題に当てはめて解けばよい。こうすることで、線形方程式の数だけ、CMYの解が算出される。算出されたそれぞれのCMYと既知のKから、出力装置の入出力特性関数を用いてLabを算出する。算出されたLabのうち、与えられたLabに最も近いものを算出した線形方程式の解を選択し、近似解を求める。そして、発散すると判定された近似解と置換し、収束判定と収束していなければ、近似解から実データへの加重を行い、さらなる繰り返しの処理を行えばよい。図5は、本発明の実施の一形態で説明した機能をコンピュータプログラムで実現した場合におけるコンピュータプログラム及びそのコンピュータプログラムを格納した記憶媒体とコンピュータの一例の説明図である。図中、31はプログラム、32はコンピュータ、41は光磁気ディスク、42は光ディスク、43は磁気ディスク、44はメモリ、51はCPU、52は内部メモリ、53は読取部、54はハードディスク、55はインタフェース、56は通信部である。上述の本発明の実施の一形態で説明した各部の機能を全部あるいは部分的に、コンピュータに実行させるプログラム31によって実現してもよい。その場合、そのプログラム31およびそのプログラムが用いるデータなどは、コンピュータが読み取る記憶媒体に記憶させておけばよい。記憶媒体とは、コンピュータのハードウェア資源に備えられている読取部53に対して、プログラムの記述内容に応じて、磁気、光、電気等のエネルギーの変化状態を引き起こして、それに対応する信号の形式で、読取部53にプログラムの記述内容を伝達するものである。例えば、光磁気ディスク41,光ディスク42CD、DVDなどを含む、磁気ディスク43,メモリ44ICカード、メモリカード、フラッシュメモリなどを含む等である。もちろんこれらの記憶媒体は、可搬型に限られるものではない。これらの記憶媒体にプログラム31を格納しておき、例えばコンピュータ32の読取部53あるいはインタフェース55にこれらの記憶媒体を装着することによって、コンピュータからプログラム31を読み出し、内部メモリ52またはハードディスク54磁気ディスクやシリコンディスクなどを含むに記憶し、CPU51によってプログラム31を実行することによって、上述の本発明の実施の一形態で説明した機能が全部あるいは部分的に実現される。あるいは、通信路を介してプログラム31をコンピュータ32に転送し、コンピュータ32では通信部56でプログラム31を受信して内部メモリ52またはハードディスク54に記憶し、CPU51によってプログラム31を実行することによって実現してもよい。コンピュータ32には、このほかインタフェース55を介して様々な装置と接続してもよい。もちろん、部分的にハードウェアによって構成することもできるし、全部をハードウェアで構成してもよい。あるいは、他の構成とともに本発明の実施の一形態で説明した機能の全部あるいは部分的に含めたプログラムとして構成してもよい。他の用途に適用する場合には、その用途におけるプログラムと一体化してもよい。"