放射温度を検知する範囲である各検知グリッドが空調対象領域をマトリクス状に分割して設定されている赤外線センサと、前記前記赤外線センサから出力される放射温度が所定の閾値温度よりも高いかどうかに基づいて、人間が存在する検知グリッド、又は、低温床が存在する検知グリッドを抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部の人間、又は、低温床の抽出結果に基づいて、人の温冷感に影響を与える空調パラメータを制御する空調制御部と、を備えたことを特徴とする空気調和装置。前記特徴量抽出部が、人間の存在する検知グリッドを抽出できなかった場合には、前記空調制御部は、空調の能力を低下させるように構成された請求項1記載の空気調和装置。前記赤外線センサから出力される放射温度に基づいて、前記空調対象領域の平均放射温度を算出する平均放射温度算出部を更に備え、前記空調制御部が、前記平均放射温度に基づいて前記空調パラメータを制御する請求項1乃至2いずれかに記載の空気調和装置。前記平均放射温度算出部が、前記特徴量抽出部が人間の存在を検知した検知グリッドの周囲にある検知グリッドの放射温度に基づいて前記空調対象領域の平均放射温度を算出する請求項3記載の空気調和装置。前記空調パラメータが、少なくとも設定温度、風向、風速を含むものである請求項1乃至4いずれかに記載の空気調和装置。前記赤外線センサが所定周期ごとに各検知グリッドの放射温度を同時に出力するように構成されており、前記特徴量抽出部で抽出される人間の存在する検知グリッドの時間的変化に基づいて、人間の仕事量を算出する仕事量算出部を更に備え、前記空調制御部が、前記仕事量に基づいて前記空調パラメータを制御する請求項1乃至5記載の空気調和装置。前記特徴量抽出部で抽出される人間の存在する検知グリッドの時間的変化に基づいて、当該人間の移動方向を推定する移動方向推定部を更に備え、前記空調制御部が、前記人間の移動先の空調制御を事前に行うように構成された請求項1乃至6いずれか記載の空気調和装置。前記空調対象領域の湿度を測定する湿度センサを更に備え、前記空調制御部が、前記湿度センサで測定される湿度に基づいて空調制御を行うように構成された請求項1乃至7いずれかに記載の空気調和装置。季節、外気温、室内温度に基づいて人間の着衣量を推定する着衣量推定部を更に備え、前記空調制御部が、推定された着衣量に基づいて空調制御を行う請求項1乃至8いずれかに記載の空気調和装置。前記空調制御部が、PMV又はSETに基づいて空調制御を行うように構成された請求項1乃至9いずれかに記載の空気調和装置。前記PMVが、前記赤外線センサ、前記湿度センサによる測定値に基づいて算出される請求項10記載の空気調和装置。前記赤外線センサの検知グリッドの大きさが少なくとも人体の大きさ以上に設定されており、前記赤外線センサから出力される各検知グリッドの放射温度について、自身の検知グリッドと隣接する検知グリッドの放射温度に基づいて強調補間を行い、強調後放射温度を出力する強調補間部を更に備え、前記特徴量抽出部が強調後放射温度に基づいて人間、又は、低温床の抽出を行うように構成された請求項1乃至11いずれかに記載の空気調和装置。前記赤外線センサから出力される各検知グリッドにおける放射温度について、線形補間を行い、各検知グリッドの間に設定される補間グリッドごとの放射温度を算出する線形補間部を更に備え、前記強調補間部が、検知グリッドと隣接する補間グリッドの放射温度に基づいて強調補間を行うように構成された請求項12記載の空気調和装置。そこで、本発明は上述したような問題を鑑みてなされたものであり、赤外線センサからの放射温度の出力に基づいて、従来よりもさらに快適な空調を可能とする空気調和装置を提供することを目的とする。すなわち、本発明の空気調和装置は放射温度を検知する範囲である各検知グリッドが空調対象領域をマトリクス状に分割して設定されている赤外線センサと、前記赤外線センサから出力される放射温度が所定の閾値温度よりも高いかどうかに基づいて、人間が存在する検知グリッドである人間が存在検知グリッド、又は、低温床が存在する検知グリッドを抽出する特徴量抽出部と、前記特徴量抽出部の人間、又は、低温床の抽出結果に基づいて、人の温冷感に影響を与える空調パラメータを制御する空調制御部と、を備えたことを特徴とする。このようなものであれば、前記赤外線センサの放射温度の出力に基づいて前記特徴量抽出部が人間の存在する検知グリッドだけでなく、低温床の存在する検知グリッドも抽出するように構成されているので、例えば、低温床が存在する場合、その検知グリッドを優先して暖房することにより、直接人間に温風を当てる場合よりも快適性を更に高めることができる。つまり、前記赤外線センサで測定される各検知グリッドでの放射温度や、前記特徴量抽出部で抽出される人間、又は、低温床の存在する検知グリッドの情報に基づいて、前記空調制御部により快適な空調制御を実現することができる。前記空調制御部により快適性を向上させるだけでなく、無駄な電力消費を低減する事を可能とするには、前記特徴量抽出部が人間の存在する検知グリッドを抽出できなかった場合には、前記空調制御部は、空調の能力を低下させるように構成されたものであればよい。空調対象領域内にある熱放射の影響を考慮して、より快適な空調を可能とするには、前記赤外線センサから出力される各検知グリッドの放射温度に基づいて、前記空調対象領域の平均放射温度を算出する平均放射温度算出部を更に備え、前記空調制御部が、前記平均放射温度に基づいて前記空調パラメータを制御するものであればよい。人間が存在する場合においても平均放射温度を正確に推定できるようにするには、前記平均放射温度算出部が、前記特徴量抽出部が人間の存在を検知した検知グリッドの周囲にある検知グリッドの放射温度に基づいて前記空調対象領域の平均放射温度を算出するものであればよい。空調対象領域内にいる人間の快適性を向上させるために特に効果がある空調パラメータの具体例としては、前記空調パラメータが、少なくとも設定温度、風向、風速を含むものが挙げられる。空調対象領域内に存在する人間のしている仕事量、すなわち、熱の発生量に合わせて、空調を強めたり、弱めたりすることができ、より快適性を向上させられるようにするには、前記赤外線センサが所定周期ごとに各検知グリッドの放射温度を同時に出力するように構成されており、前記特徴量抽出部で抽出される人間の存在する検知グリッドの時間的変化に基づいて、人間の仕事量を算出する仕事量算出部を更に備え、前記空調制御部が、前記仕事量に基づいて前記空調パラメータを制御するものであればよい。例えば、空調対象領域内にいる人間の次の行動を予測し、それに合わせた空調を行うことで快適性を向上させるには、前記特徴量抽出部で抽出される人間の存在する検知グリッドの時間的変化に基づいて、当該人間の移動方向及び移動量を推定する移動方向推定部を更に備え、前記空調制御部が、前記人間の移動先の空調制御を事前に行うように構成されたものであればよい。温度だけでなく、湿度についても制御対象とし、より快適性を向上させるには、前記空調対象領域の湿度を測定する湿度センサを更に備え、前記空調制御部が、前記湿度センサで測定される湿度に基づいて空調制御を行うように構成されたものであればよい。空調対象領域に存在する人間の着衣量に応じて空調制御を行い、快適性と経済性を向上させるには、季節、外気温、室内温度に基づいて人間の着衣量を推定する着衣量推定部を更に備え、前記空調制御部が、推定された着衣量に基づいて空調制御を行うものであればよい。複数の空調パラメータに基づいた総合的な空調制御を容易に行えるようにするには、前記空調制御部が、PMV又はSETに基づいて空調制御を行うように構成されたものであればよい。PMVについて、予め定められたパラメータで固定的に空調制御を行うのではなく、実際の状態を略反映して空調制御にフィードバックできるようにするには、前記PMVが、前記赤外線センサ、前記湿度センサによる測定値に基づいて算出されるものであればよい。前記検知グリッドの大きさが少なくとも人の大きさ以上に設定されている低画素の赤外線センサを用いている場合でも、人間、又は、低温床が存在することにより生じるわずかな放射温度変化を捉え、前記特徴量抽出部が人間として抽出できるようにするには、前記赤外線センサの検知グリッドの大きさが少なくとも人体の大きさ以上に設定されており、前記赤外線センサから出力される各検知グリッドの放射温度について、自身の検知グリッドと隣接する検知グリッドの放射温度に基づいて強調補間を行い、強調後放射温度を出力する強調補間部を更に備え、前記特徴量抽出部が強調後放射温度に基づいて人間、又は、低温床の抽出を行うように構成されたものであればよい。また、このようなものであれば、低画素であっても人間抽出を行うことができるので、前記赤外線センサを走査することなく、前記空調対象領域の全域に亘って常時放射温度のモニタリングを行うことができる。従って、赤外線センサで検知される放射温度の測定時間分解能を十分に高いものとすることができ、例えば、人間の移動方向や仕事量を精度よく推定する事が可能となる。より精度よく前記特徴量抽出部による人間抽出を可能とするには、前記赤外線センサから出力される各検知グリッドにおける放射温度について、線形補間を行い、各検知グリッドの間に設定される補間グリッドごとの放射温度を算出する線形補間部を更に備え、前記強調補間部が、検知グリッドと隣接する補間グリッドの放射温度に基づいて強調補間を行うように構成されたものであればよい。このように本発明の空気調和装置によれば、赤外線センサから出力される放射温度に基づいて、人間だけでなく低温床の抽出も行うので、従来よりも快適な空調を実現する事が可能となる。また、低画素の赤外線センサを用いながらも強調補間により空調対象領域内において人間の存在する人間存在グリッドを精度よく抽出することができ、その情報に基づいてより快適で経済性に優れた空調制御を行うことができる。また、低画素の状態でも人間の抽出を行うことができるので、時間分解能についても高い状態を維持することができ、空調対象領域の全域に亘って常時放射温度をモニタリングして、人間の移動方向や仕事量を推定することができる。図1は、本実施形態に係る冷凍サイクル機器である空気調和装置100と、この空気調和装置に用いられる制御装置200とを示している。前記空気調和装置100は、図1に示すように、基本的には、圧縮機11、熱交換器凝縮器12、膨張弁13、熱交換器蒸発器14をこの順で環状に接続し、内部に冷媒を流通させることで、冷凍サイクルを営むように構成したものである。なお、図1において符号15は、冷媒の流れを変化させて室内機101及び室外機102にそれぞれ配置された熱交換器12、14を、凝縮器または蒸発器のいずれかに選択的に切り換え、室内における冷暖房を切り換える四方弁である。なお、本実施形態の空気調和装置100は、ビルマルチタイプと呼ばれる1つの室外機102に対して複数の室内機101が接続されたものであるが、図1では簡単のため1つの室内機101を代表させて記載している。また、この空気調和装置100の室内機101には、図示しないサーモパイルアレイ等の赤外線センサ31、室温を測定するための温度センサ32、室内の湿度を測定するための湿度センサ33等が設けられており、各センサからのデータが後述する制御装置200に送信されて空調制御に用いられるように構成してある。制御装置200は、CPU、メモリ、I/Oチャネル、ディスプレイ等の出力機器、キーボードなどの入力機器、ADコンバータ等を有したいわゆるコンピュータであり、前記メモリに格納した故障診断用プログラムにしたがってCPUやその周辺機器が動作することによって、図2に示すように、少なくとも、線形補間部21、強調補間部22、特徴量抽出部23、仕事量算出部25、平均放射温度算出部24、着衣量推定部26、PMV算出部27、空調制御部28としての機能を発揮する。前記制御装置200は、これら各部が協業することにより空調対象領域内のどこに人間が存在するかに関する情報、及び、着衣量以外は実測値により算出されるPMVに基づいて空調制御を行い、快適性をより向上させることを目的としている。各部について説明する。前記赤外線センサ31は、サーモパイルを8×8の格子状に配列したサーモパイルアレイであり、空調対象領域内の8×8に区分けし、その区分けごとの放射温度を出力可能に構成してある。詳述すると、前記赤外線センサ31の放射温度を検知する範囲である各検知グリッドが空調対象領域をマトリクス状に分割して設定してあるとともに、前記検知グリッドの大きさが少なくとも人体の大きさ以上に設定してある。つまり、赤外線センサ31の空間分解能としては低分解能のものを使用しており、当該赤外線センサ31からの出力そのものでは人間のような高温移動体を特定できない場合がある。このため、前記線形補間部21、前記強調補間部22の作用により、人間位置を際立たせることにより、その位置を特定できるようにしている。以下では、前記赤外線センサ31から出力される放射温度を前記線形補間部21、前記強調補間部22によって強調後放射温度を算出するための構成及び動作について説明する。図3のフローチャートに示すように、前記赤外線センサ31により8×8画素の熱画像が取得され、特徴点の抽出が開始されるとステップS11、前記線形補間部21が前記熱画像を線形補間により22×22画素の熱画像に変換するステップS12。さらに、強調補間部22が強調補間により22×22画素から42×42画素の画像へと変換するステップS13。最後に前記特徴量抽出部23が、赤外線センサ31で撮像された熱画像の元画素に対応する1画素エリアの補間画素から最高温度、最低温度、実測温度を取得しステップS14、高温/低温となっている検知グリッドの抽出を行うステップS15。以下の前記線形補間部21、前記強調補間部22、前記特徴量抽出部23の詳細な構成については、図4、図5、図6を参照しながら説明する。なお、本実施形態で実際に測定される放射温度マトリクスは8×8であるが、図4、図5、図6では説明の便宜上、8×8の放射温度マトリクスから3×3の放射温度マトリクスを取りだしたものを例として使用している。すなわち、検知グリッドの行番号をn、列番号をmとした場合、Gnm1≦n≦3、1≦m≦3の範囲のグリッドを取り出して説明している。図4は、前記赤外線センサ31により測定された空調対象領域内を3×3のマトリクス状に分割したそれぞれの検知グリッドにおける放射温度を測定したものである。なお、この例では検知グリッドの中央に人間が存在し、床や壁面等の周囲放射温度が25°Cであるところ、26.4にわずかながら温度上昇が生じている状態を示している。このように中央部に人間がいたとしても、低画素の赤外線センサ31であるため人間の体温である36°C等に比べるとその上昇量は非常に小さい。このため、人間以外の熱源やその他の測定誤差等との区別がつきにくい状態となっている。前記線形補間部21は、前記赤外線センサ31から出力される各検知グリッドにおける放射温度のマトリクスを取得すると、図5に示すように各検知グリッドに線形補間を行い、補間グリッドを2つずつ挿入するように構成してある。なお、図5において右下方向への斜線のハッチングが施してあるグリッドがもともとの検知グリッドであり、白抜きのグリッドが挿入された補間グリッドである。つまり、実施形態では8×8の放射温度マトリクスから22×22の線形補間後放射温度マトリクスに拡大されることになる。次に、前記強調補間部22が、前記赤外線センサ31から出力される各検知グリッドの放射温度について、自身の検知グリッドと隣接する検知グリッドの放射温度に基づいて強調補間を行い、強調後放射温度を出力するようにしてある。より具体的には、前記強調補間部22は、図5に示される前記線形補間後放射温度マトリクスについて強調補間を行い、強調後放射温度を算出し、図6のような強調後放射温度を含むマトリクスを生成するようにしてある。なお、図6において左下方向への斜線によるハッチングにより示されているグリッドが強調補間により追加された新たなグリッドである。このグリッドにおける放射温度の算出方法について詳述すると、隣接するグリッドの放射温度を所定倍するとともに、その隣接するグリッドと1つ離れたグリッドの放射温度を差し引く等といった演算を行っている。この算出方法はあくまで一例であり、要するに近隣のグリッドにおける放射温度の変化率傾きに基づいて、その延長上にあるグリッドの放射温度を推定してもよい。前記特徴量抽出部23は、前記強調補間部22により作成された強調後放射温度マトリクスに基づいて、人間位置を抽出するものである。より具体的には、前記特徴量抽出部23は、前記強調補間部22から出力される強調後放射温度が所定の閾値温度よりも高いかどうかに基づいて、人間が存在する検知グリッドである人間存在グリッドを抽出するようにしてある。本実施形態では、前記閾値温度を前記赤外線センサ31により測定される床面平均温度よりも2°C高い温度に設定してある。つまり、図6で言えば平均床面温度は25°C程度であるので、丸で囲んでいる領域、すなわち中央のグリッドに人間が存在することを前記特徴量抽出部23は検出できる。ここで、床面平均温度よりも2°C高い温度を閾値温度とした理由としては、室温が25°Cで体温が36°Cの人間が検知グリッドの1/8を占める大きさの場合、1.4°C程度の温度上昇が見込まれることと、熱の揺らぎで0.5°C程度の変動があることを考慮して設定したものである。この2°Cの値は使用環境に応じて変更してもよい。なお、前記特徴量抽出部23は、最高温度のグリッドを探すだけでなく、最低温度のグリッドも探索するように構成してあり、抽出された人間位置とともに、最低温度のグリッドの情報も前記空調制御部28において使用される。本実施形態のように8×8画素の熱画像により線形補間部21、強調補間部22の動作を行った場合は図7に示す各グリッドにおける演算を行うことで、強調補間を行っている。以下では前記特徴量抽出部23のより具体的な人間抽出の動作についてフローチャート等を参照しながら説明する。図8のフローチャートに示すように、前記特徴量抽出部23が空調対象領域内に人が在室しているかどうか、又は、在室している場合にはどの位置にいるかの判定については高温点、低温点の追跡に基づいて行われる。前記特徴量抽出部23により高温点の軌跡の抽出が開始されるとステップS21、まず室温より2°C高い高温物体の検出が前述した方法で行われ、検出された全ての高温点の追跡が開始されるステップS22。そして、2つの高温軌跡が合流した場合には、1つの高温点の軌跡として取り扱い追跡を継続するステップS23。また、1つの高温軌跡が2つ以上に分離した場合にはそれぞれの軌跡を追跡するステップS24。最後に高温軌跡の抽出が行われるステップS25。低温点の追跡については、高温点の軌跡の追跡と略同様であり、室温より2°C低い低温物体についての軌跡の追跡が図8のステップS31~ステップS35のように行われる。このような高温物体と低温物体の軌跡の追跡結果に基づいて、前記特徴量抽出部23により、人間と、パソコン等のような静止熱源体との区別が行われる。具体的には、図9のフローチャートに示すように前記特徴量抽出部23は、人間か静止物かの判断が開始されるとステップS41、例えば高温物体が検知された時点から3時間経過した場合においてステップS42、高温軌跡が検出された場合にはステップS43その高温物体を人間であると判断するステップS44。逆に高温軌跡が検出されなかった場合にはステップS43、パソコン等の発熱物体であると判断するステップS45。全ての高温点に関して判断終了すると人間か静止物かの判定は終了されるステップS46。次に制御装置200の残りの各部について説明する。前記仕事量算出部25は、前記特徴量抽出部23で抽出される前記人間存在グリッドの時間的変化に基づいて、人間の仕事量を算出するものである。より具体的には、前記特徴量抽出部23において高温物体のうち人間の判定されたもの高温軌跡に基づいて仕事量を算出するものである。前記平均放射温度算出部24は、前記赤外線センサ31から出力される各検知グリッドの放射温度に基づいて、前記空調対象領域の平均放射温度を算出するものである。すなわち、検知グリッド全ての放射温度を単純に平均している。前記着衣量推定部26は外部から取得される季節、外気温、室内温度に基づいて人間の着衣量を推定するものである。例えば、日付や気温等と着衣量との関係を予めデータベース化してあり、外部から取得された測定データに基づいて着衣量を検索するようにしてある。前記PMV算出部27は、前記平均放射温度算出部24で算出された平均放射温度、前記温度センサ32で測定された室温、前記湿度センサ33で測定された相対湿度、後述する空調制御部28において設定されている室内機101からの風速、前記仕事量算出部25で算出された空調対象領域内に存在する人間の仕事量、前記着衣量推定部26で推定される着衣量に基づいて現在のPMVを算出するものである。前記空調制御部28は、前記PMV算出で算出された現在のPMVと予め定められた目標PMVの偏差が小さくなるように、空調パラメータを制御するものである。ここで空調パラメータとは例えば風向、風速、室温、湿度等である。例えば、前記空調制御部28は、目標PMVとして冷房時は0.5、暖房時は-0.5が設定されており、測定されるPMV値がこの値となるように空調制御を行う。このように構成された本実施形態の空気調和装置100について、室内機101からの4つの吹き出し方向が90度ずつずれて配置された4ウェイカセットの場合における空調制御の動作について説明する。なお、図10の最近傍エリア内に室内機101は設けられており、図示するように空調対象領域の全域に亘って前記赤外線センサ31の検知グリッドが設定してある。なお、最近傍エリアから最遠傍エリアに進むに従って、検知グリッドの大きさが大きくなっているのは、検知グリッドの床面に対する投影面積を反映しているためである。まず暖房時の制御について図11のフローチャートを参照しながら説明する。起動時において前記温度センサ32により測定される室内温度が15°C未満である、又は、設定されている設定温度よりも3°C以上低い場合にはステップSS1、前記特徴量抽出部23が人間の抽出を行いステップSS2、人間が抽出された場合には前記特徴量抽出部23で抽出された人間へ直接中速温風が当たるように前記空調制御部28が風向を制御するステップSS3。このようにすることで、抽出された人間に直接中速温風を当てることにより体感温度を上げる。ここで、前記特徴量抽出部23により人間が検知されなかった場合には前記空調制御部28は、空調対象領域の全体に向かってスイング温風を送風するステップSS4。また、起動時において前記温度センサ32により測定される室温が15°C以上である、又は、設定されている設定温度以下であり、その差が3°C未満の場合は、前記特徴量抽出部23により抽出された低温物体、すなわち、低温床最低推定温度が15°C以下、又は、室温よりも3°C以上低温であると推定される床のある検知グリッドが存在するかの判定が行われるステップSS5。さらに、その低温床が存在する検知グリッドに人間が存在するかどうかの判定が前記特徴量抽出部23により行われるステップSS6。低温床のある検知グリッドに人間がいない場合には、その低温床がある検知グリッドに向けて中速温風を送付するように前記空調制御部28は風向の制御を行うステップSS7。低温床のある検知グリッドと同じ場所に人間がいる場合には、その場所に近い検知グリッドに人間がいるかどうかの判定が行われステップSS8、最も低温床に近く、人間が存在しない場所に中速温風を送風するように前記空調制御部28は風向を制御するステップSS9。なお、全ての検知グリッドにおいて人間が検知されている場合には、弱速温風でスイング動作させるステップSS10。このように前記空調制御部28が特徴量抽出部23により人間の検知結果に基づいて制御を行うことにより、風が直接当たることによるドラフト感を感じさせずに快適な暖房を行うことができる。次に冷房時の前記空調制御部28の動作について図12のフローチャートを参照しながら説明する。まず、起動時において前記温度センサ32で測定される室温が29°C以上であるか、又は設定温度よりも1°C以上高い値であるかの判定が行われるステップST1。室温が29°C以上であり、かつ、前記特徴量抽出部23により人間が検知されている場合にはステップST2、直接その人間に中速冷風が当たるように風向や温度を前記空調制御部28が制御を行うステップST3。誰も検知されていない場合には、全体に向かってスイング冷風を送風するステップST4。室内温度が29°C未満の場合であり、人が検知されている場合にはステップST5、弱速冷風の横風を送風し、人間に冷気を感じさせないようにしてあるステップST6。なお、室内温度が29°C未満であり、誰も検知されていない場合には、ルーバーを閉じて送風を停止して省エネ運転モードに移行するステップST7。このように本実施形態の空気調和装置100によれば、低画素の赤外線センサ31を用いながらも強調補間によって、どの検知グリッドに人間が存在するのかを精度よく検知することができる。従って、空調対象領域内にいる人間の場所に応じて、前述したように不快感を与えることなく空調制御を行うことができるようになる。また、前記空調制御部28はPMVに基づいて空調制御を行うものであるが、本実施形態であれば着衣量以外のパラメータはすべて実測値であるため非常に正確な現在のPMVを算出することができ、多くの人にとって快適な空調にすることがしやすい。その他の実施形態について説明する。前記実施形態では平均放射温度算出部は、全ての検知グリッドのデータを用いて平均放射温度を算出していたが、さらに正確な放射温度を算出するための方法について以下に詳述する。例えば、空調対象領域内に人間のような高温物体のある状態を考慮して平均放射温度を算出した方がより精度を高めることができる。より具体的には、人間が検知されたグリッド以外の放射温度に基づいて平均放射温度を算出する、あるいは、計算において人体が検知されたグリッドの放射温度の影響を削除するようにすればよい。このような算出方法について図13乃至図16のいずれかに記載したフローチャートのそれぞれの方法に従って算出すればよい。前記空調制御部はPMVだけでなくSETに基づいて空調制御を行うものであっても構わない。また、場合によっては線形補間部を設けることなく強調補間のみで人間位置の抽出を行っても構わない。その他、本発明の趣旨に反しない限りにおいて様々な変形や実施形態の組み合わせを行っても構わない。