"複数のセンサからなるアレイを有するセンサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための方法であって、:センサアレイのセンサによって、被験者に関連付けられたセンサ信号を取得する取得ステップと;該取得ステップにおいて取得されたセンサ信号から信号パターンが導出される、パターン抽出ステップと;識別ステップであって、前記パターン抽出ステップにおいて導出された前記信号パターンが既定の信号パターンと比較され、既定の信号パターンの各々が被験者プロファイルに関連付けられており、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルを識別する、前記識別ステップと;を含む、被験者識別方法。前記識別ステップに続く構成ステップをさらに含み、前記アレイは、前記被験者が監視される後続の監視ステップのために構成されており、前記アレイが、識別された被験者プロファイルに従って構成される、請求項1に記載の被験者識別方法。前記構成ステップにおける前記アレイの構成が、前記監視ステップにおいて使用すべきアレイに含まれるセンサのサブセットの決定を含む、請求項2に記載の被験者識別方法。レーダベースのセンサが、前記監視ステップにおいて使用されており、前記構成ステップにおける前記アレイの構成が、前記監視ステップにおいて前記レーダベースのセンサによって放射すべき放射パワーの決定を含む、請求項2又は請求項3に記載の被験者識別方法。前記監視ステップが、前記被験者に関連付けられたパラメータを使用する信号解析を含み、前記構成ステップが、前記識別された被験者プロファイルに従って前記パラメータの構成を含む、請求項2乃至4のいずれか一項に記載の被験者識別方法。アプローチ検出ステップをさらに含み、該アプローチ検出ステップは、前記被験者がセンサに近づくか否かを検出するとともに、前記被験者が前記センサに近づくことを検出した場合に、前記センサが前記取得ステップを開始するようなステップを含む、請求項1乃至5のいずれか一項に記載の被験者識別方法。前記被験者がセンサから離れる方向に移動したことを同センサが検出したときに、前記監視ステップが終了する、請求項1乃至6のいずれか一項に記載の被験者識別方法。加速度センサが、前記取得ステップ及び前記監視ステップの一方又は両方において使用される、請求項1乃至7のいずれか一項に記載の被験者識別方法。学習ステップをさらに含み、該学習ステップは、前記センサアレイのセンサが、前記被験者に関連付けられたセンサ信号を取得し、この取得されたセンサ信号から信号パターンが導出され、この導出された信号パターンは、既定の信号パターンが被験者プロファイルに関連付けられるようにデータベースに格納されるようなステップを含む、請求項1乃至8のいずれか一項に記載の被験者識別方法。既定の信号パターンが、前記識別ステップにおいて導出された信号パターンと全く一致しない場合に、前記学習ステップが開始される、請求項9に記載の被験者識別方法。検証ステップをさらに含み、該検証ステップは、前記被験者が、識別された被験者プロファイルを検証するように要求され、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルが識別された場合に、前記検証ステップが、前記識別ステップに後続するようなステップを含む、請求項1乃至10のいずれか一項に記載の被験者識別方法。センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための被験者識別システムであって:複数のセンサからなるアレイと;前記アレイ内に含まれるセンサと通信するとともに、センサから信号データを受信するように設けられたセンサ制御部と;前記信号データから信号パターンを導出するとともにこの導出された信号パターンと既定の信号パターンとを比較するために、前記センサ制御部から信号データを受信するように設けられた信号処理部と;既定の信号パターンと該既定の信号パターンに関連付けされた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部であって、該格納部は、前記信号処理部と通信する、前記格納部と;を備える、被験者識別システム。前記アレイが、レーダセンサ及び加速度センサの一方又は両方を備える、請求項12に記載の被験者識別システム。前記アレイが、家具の一部に一体化されている、請求項12又は13に記載の被験者識別システム。車両であって、該車両の運転者及び乗客の一方又は両方を識別するための請求項12乃至14のいずれか一項に記載の被験者識別システムを備える、車両。したがって、発明の目的は、ユーザの明確且つ識別された認識を可能にするセンサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための方法を提供することであって、本方法により、以下の監視プロセスについての適合及びシステムの構成が可能になる。別の目的は、センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための対応する識別装置を提供することである。これらの目的は、請求項1による方法のみならず請求項12による識別装置によっても実現される。本発明の方法によれば、センサアレイのセンサは、被験者がセンサアレイに近づいたときに開始される取得ステップにおいて被験者に関連付けられたセンサ信号を取得する。この取得されたセンサ信号から、信号パターンが導出される。つまり、時間領域、周波数領域及び/又は時間周波数領域における信号の特徴は、標準的な信号処理技術によって抽出される。以下の説明では、用語信号パターンは、一個体の被験者から取得された信号を特徴付けるのに十分であるような信号特徴のセットを説明するものである。次の識別ステップでは、先行するパターン抽出ステップにおいて導出された信号パターンは、それぞれの格納手段に格納された既定の信号パターンと比較される。格納された既定の信号パターンの各々は、1人の被験者のアイデンティティに関して、被験者プロファイルに関連付けされている。各被験者プロファイルは、例えば、被験者を監視する際に使用すべきアレイ内のセンサの数や配列、センサによって放射すべき放射パワー、信号処理アルゴリズムのための被験者の特定のパラメータ等の被験者の特徴に一致する監視システムの構成に関連付けられることがある。本発明によれば、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、現在、本被験者から導出される信号パターンに一致する場合に、被験者プロファイルが識別される。本発明は、各被験者がセンサによって取得された信号の特定の特徴、すなわち、特徴的な信号パターンによって識別することができるという知見に基づくものである。現在、導出された信号パターンが、現在の信号パターンと認識された被験者に対応する予め格納された信号パターンとを比較することによって被験者を識別するように使用でき、それによって、システムが、識別された被験者プロファイルに基づいて自動的に構成される。本発明の好ましい実施形態によれば、本方法はさらに、識別ステップに続く構成ステップを含み、アレイは、被験者が監視される後続の監視ステップのために構成されており、このアレイが、識別された被験者プロファイルに従って構成される。監視中に、アレイの1つのみのセンサが、胸郭の動きを感知するために使用できる。好ましくは、構成ステップのアレイの構成は、監視ステップにおいて使用すべきアレイに含まれるセンサのサブセットの決定を含む。別の好ましい態様によれば、レーダベースのセンサが、監視ステップにおいて使用され、構成ステップにおけるアレイの構成は、監視ステップにおいてレーダベースのセンサによって省くべき放射パワーの決定を含む。別の好ましい実施形態によれば、監視ステップは、被験者に関連付けられたパラメータを使用する信号解析を含み、構成ステップが、識別された被験者プロファイルに従うこれらのパラメータの構成を含む。別の好ましい実施形態によれば、本発明による方法はさらに、被験者がセンサに近づくか否かをセンサが検出するとともに被験者がセンサに近づくことを検出した場合に、取得ステップが開始される、アプローチ検出ステップを含む。このアプローチ検出ステップは、被験者が複数のセンサからなるアレイに存在しているときに、取得プロセスを自動的に開始するように提供されており、それによって、識別プロセスは、ユーザによるさらなる入力動作なしに実行できる。好ましくは、被験者がセンサから離れる方向に移動したことをセンサが検出したときに、監視ステップは終了する。したがって、開始手順と同様に、被験者を監視する監視ステップは、被験者が離れる方向に移動した場合に自動的に停止される。別の好ましい実施形態によれば、加速度センサが、取得ステップ及び/又は監視ステップにおいて使用される。別の好ましい実施形態によれば、本発明による方法はさらに、学習ステップを含み、センサアレイのセンサが、被験者に関連付けられたセンサ信号を取得し、信号パターンが、取得されたセンサ信号から導出され、この導出された信号パターンは、既定の信号パターンが被験者プロファイルに関連付けられるようにデータベースに格納される。この学習のステップは、対応する信号パターンに関連付けられた別の被験者プロファイルを、システムに既に格納されている被験者プロファイルのセットに追加するような働きをする。例えば、本被験者がシステムに未だ認識されていないとシステムが結論付けたときに、すなわち、一致する被験者プロファイルが全く存在しないときに、学習ステップが自動的に開始される。信号がセンサから取得される場合、信号パターンが導出されるとともにデータベースに格納される。好ましくは、既定の信号パターンが識別ステップにおいて導出された信号パターンと全く一致しない場合に、学習ステップが開始される。別の好ましい態様によれば、本方法はさらに、検証ステップを含み、被験者は、識別された被験者プロファイルを検証するように要求され、被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンに一致する被験者プロファイルが特定される場合には、検証ステップが識別ステップに後続する。この実施形態では、被験者プロファイルのマッチングが、自動的に識別されるだけでなく、被験者はさらに、識別ステップにおいて実行される識別を検証することも求められる。これは、本方法及び本システムのより高い信頼性をもたらす。本発明はさらに、センサベースの監視システムにおいて被験者を識別するための識別装置に関し、この装置が、複数のセンサからなるアレイと、このアレイ内に含まれるセンサと通信するとともにセンサから信号データを受信するように設けられたセンサ制御部と、信号データから信号パターンを導出するとともにこの導出された信号パターンと既定の信号パターンとを比較するために、センサ制御部から信号データを受信するために設けられた信号処理部と、既定の信号パターンと被験者に関連付けられた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部であって、この格納部が信号処理部と通信する、前記格納部とを含む。好ましくは、アレイが、レーダセンサ及び/又は加速度センサを含む。別の好ましい実施態様によれば、アレイは家具の一部に一体化される。このような家具の一部分は、例えば、ベッドのマットレス、椅子や座席等の背もたれである。本発明はさらに、車両に関し、車両の運転者及び/又は乗客を識別するための上述のような識別システムを備える。本発明の態様及び他の態様が、後述する実施形態を参照して説明され、明らかとなる。図1に示されるセンサベースの監視システム10は、様々な座席、特に背もたれ14を有する運転席12を備えた車両の一部を表す。様々なセンサ18からなるアレイ16が、背もたれ14の背面側に一体化されている。これらのセンサ18は、座席12に位置する被験者の動きを検出するためのドップラーレーダセンサを備える。ドップラーレーダの原理によれば、運転者の呼吸によるこの運転者の胸郭の動きは、センサ18によって測定されるとともに監視される。この動きは異なる位置、すなわち、胸郭の高さによって異なるので、様々なセンサ18が、可能な限り良好に動きを監視するように配置される。アレイ16はさらに、座席12の変形を認識するために、静的加速度及び/又は動的加速度を検出するための加速度センサを備えることがある。図1には示されていないが、3つのセンサ18のみが示されている。しかし、センサの数が異なる場合がある。しかし図1には、様々なセンサ18ドップラーレーダセンサのみならず加速度センサも含むが、背もたれ14の幅に亘って広がっており、それによって、複数のセンサ18からなるアレイ16が、被験者が監視される運転者の背面における広い面積をカバーできる。監視システム10はさらに、有線又は無線を介してセンサと通信するセンサ制御部20を備える。センサ制御部20は、センサ18によって取得されたセンサデータを受信する。さらに、センサ制御部20は、センサ18の動作を制御する。特に、センサ制御部20は、アレイ16のどのセンサ18が、被験者の監視中にアクティブとするかを決定する。以下に説明されるように、アレイ16の全てではないいくつかのセンサ18が、監視プロセスにおいてアクティブにされるが、アクティブなセンサ18の数は、アレイ16内に含まれるセンサ18のサブセットに制限されることがある。さらに、レーダベースのセンサ18によって放射すべき放射パワーが、センサ制御部20によって制御される。アクティブなセンサ18の数と、被験者の特徴に可能な限り良好に適合させるようなセンサの放射パワーとを構成することが所望される。監視システム10はさらに、センサ制御部20から信号データを受信するように設けられた信号処理部30を備える。この目的のために、信号処理部30は、センサ18から受信したセンサデータを信号処理部30に送信するセンサ制御部20と有線又は無線を介して通信する。信号処理部30は、信号データから信号パターンを導出することができ、すなわち、時間領域、周波数領域及び/又は時間周波数領域においてこれらの信号データの特定の信号特徴を解析する。この解析では、信号処理部30が、対応する演算ユニットを装備している。システム10はさらに、既定の信号パターンと信号パターンに関連付けられた被験者プロファイルとを格納するために設けられた格納部40を備える。これらの被験者プロファイルは、格納された各信号パターンに関連付けられた被験者識別データと、信号処理アルゴリズムのための被験者の特定のパラメータ等の他のデータとを含み、且つこの被験者プロファイルの識別情報が関連付けられた特定の被験者を監視するときに使用されるアレイ16の最適なセンサの組合せを含む。この被験者プロファイルが、センサ制御部20を介してセンサアレイ16を構成するための信号処理部30に送信される。特定の被験者の監視プロセスを最適化するために、問題になっている被験者は、システムによって自動的に識別される。被験者、すなわち車の運転者が、座席12に座ったときに、センサ18が近づく被験者を検出するとともにセンサデータの取得が開始される。これらのセンサデータが、これらの信号データから信号パターンを導出する信号処理部30にセンサ制御部20を介して送信される。現在、導出された信号パターンが、格納部40に格納された既定の信号パターンと比較され、予め格納された信号パターンのうちの一つが、導出された信号パターンと一致するか否かが決定される。この文脈において、用語マッチングは、導出された信号パターンが既定の信号パターンのうちの1つと十分な精度で一致すること、つまり、導出された信号パターンと既定の信号パターンのうちの1つとが、マッチングの条件を充足するために正確に同一である必要がないことを意味する。信号パターンが、レーダベースのセンサ18から導出されるだけではなく、同様にアレイ16内に含まれる加速度センサからも導出されることもあることに留意されたい。座席12の様々な位置に配置された加速度センサの信号が、座席12の物理的な変形プロファイルを計算するために使用され、座席を使用する被験者が識別される。既定の信号パターンのうちの1つが、導出された信号パターンに一致することが確認された場合には、この既定の信号パターンに関連付けられた被験者プロファイルが、座席12に座っている被験者に適合すると決定される。つまり、この被験者は、システム10によって識別されている。この識別は、対応する被験者プロファイルに含まれている情報を、格納部40から信号処理部30を介してセンサ制御部20に送信することにより、以下の監視プロセスに使用され、それによって、複数のセンサ18からなるアレイ16が、被験者に対応するように構成される。アレイ16内のセンサ18の構成の根本的な問題の一つが、図2に示されている。2人の異なる被験者が、図2に示されている、すなわち、より小さな胸郭を有する被験者50とより大きな胸郭を有するより大きな被験者52とが示されている。呼吸面積、すなわち、被験者50,52の呼吸の間に呼吸運動を行う領域は、両方のケースで異なる。3つのセンサ18,18’,18’’が、さらに図2に示されている。より小さな被験者50について、左下センサ18と中央センサ18’のみが、呼吸動作を行う領域54内に設置され、より大きな被験者52の呼吸動作のための領域56が、中央センサ18’と右上センサ18’’とを有する。これは、より小さい被験者50に対する最適なセンサ構成が、センサ18と18’のみを備える一方、より大きい被験者52に対する最適な構成が、異なっており、センサ18’と18’’とを備えることを意味する。本発明によるシステム10によって、各被験者50又は52が、アレイ16内の最適なセンサ構成を有する対応する被験者プロファイルに自動的に識別されるとともに関連付けられる。被験者50,52の識別はさらに、現在車を使用する被験者50,52に適応される監視システム10を含む車のその他の設定を制御するように使用できることに留意されたい。このため、信号処理部30が、車のCANバス60に接続され、被験者のアイデンティティ情報を他のシステム及び車のデバイスに提供できる。被験者のアイデンティティ情報によって、車が、特定の被験者50,52によって使用中にパーソナライズpersonalizeできる、例えば、座席、ステアリングホイール、ヒーター、エアコン、オーディオシステムの設定をパーソナライズすることができる。センサベースの監視システム10において被験者50,52を識別する本方法は、図3に示されるフロー図に関してより詳細に説明される。第1の検出ステップ100において、図1の監視システム10のセンサ18は、被験者50,52がセンサ18に近づくか否かを検出する。このアプローチ処理は、レーダ信号が、運動の方向を提供するとともに、被験者50,52のアプローチ処理の間に、呼吸動作に比べて相対的に高い速度が測定されるので、レーダセンサによって容易に検出することができる。近づく被験者50,52が検出された場合には、次の信号取得ステップ110が自動的に開始される。この取得ステップ内では、センサアレイ16のセンサ18は、被験者50,52からのセンサ信号を取得する。図1に関して、センサデータが、センサ制御部20を介して信号処理部30に送信される。この取得ステップ110の後で、パターン抽出ステップ120が実行され、信号パターンが、先行する取得ステップ110において取得されたセンサ信号から導出される。これは、取得されたセンサデータが解析され、時間領域、周波数領域及び/又は時間周波数領域に関する特徴が、これらの信号から抽出されることを意味する。それは被験者に関連付けられたセンサ信号から導出された信号パターンが、異なる被験者50,52について異なることが確認され、それは、各被験者50,52に関連付けられた個々の信号パターンに含まれる情報の助けを借りて、異なる被験者50,52を区別する可能性があることを意味する。例えて言えば、各信号パターンは、被験者50,52自身の一種の指紋を表し、この被験者50,52を識別するために以下の説明で使用される。パターン抽出ステップ120において導出された信号パターンは、後続する識別ステップ130において既定の複数の信号パターンと比較される。図1を参照して上述されたように、これら既定の信号パターンは、格納部40に格納されている。既定の信号パターンの各々は、被験者50,52のアイデンティティを特徴付ける被験者プロファイルに関連付けられ、そして、この信号パターンは、それぞれの被験者50,52を監視するプロセスのために、監視システム10を構成するのに使用される他の情報に関連付けられ且つこの情報が含められる。これは、各被験者プロファイルが、それぞれの被験者50,52を監視するために監視システム10の最適な構成に対応することを意味する。図2の異なる呼吸運動領域54,56を考慮すると、異なるサイズの被験者50,52について、例えば、この構成は、監視プロセスにおいて使用すべきアレイ16に含まれるセンサ18のサブセットの決定を含むことがある。他の構成の特徴は、レーダベースのセンサ18よって放射すべき放射パワーの決定、又は識別された被験者プロファイルに従った後続の信号解析のパラメータの構成を含むことができる。被験者プロファイルに関連付けられた既定の信号パターンが、導出された信号パターンと一致する被験者プロファイルが識別された場合には、被験者50,52の識別が完了され、それは、被験者プロファイルが、複数のセンサ18からなるアレイ16の前の座席12に存在する被験者50,52と一致することが確認されたことを意味する。この場合に、フィードバックが、ディスプレイ上の視覚信号、音声信号等の形態でユーザに与えられ、識別結果についてユーザに通知する。次に、構成ステップ140が、開始され、複数のセンサ18からなるアレイ16が、被験者50,52を監視するために、後続の監視ステップ150のために構成される。構成ステップ140において、アレイ16は、上述されたように、識別された被験者プロファイルに従って構成される。この構成は、監視ステップ150において使用すべきアレイ16に含まれるセンサのサブセットと、これらのセンサ18の放射パワーの決定と、信号解析において使用されるパラメータとを含むことができる。もちろん、監視ステップ150において実行される監視プロセスの他のパラメータを構成することも可能である。監視ステップ150中に、座席12に存在する被験者50,52が、この被験者の呼吸活動に関して監視される。被験者50,52がセンサ18から離れる方向に移動することをセンサ18が検出したときに、監視ステップ150は、自動的に終了する。呼吸運動の比較的低い速度に比べて、被験者50,52の座席12から立ち去る速度は高いため、これは容易に検出できる。プロセスの終了160では、監視システム10は、電源がオフにされる、又は図3に関して上述したプロセスを再び開始するために、アプローチ検出ステップ100によって開始されるスタンバイモードに設定される。既定の信号パターンが、導出された信号パターンと一致する識別ステップ130において全く確認することができないとき、これは、被験者50,52が、監視システム10に対して未知な存在であることを意味する。学習ステップ170が開始される場合に、本被験者50,52から取得されセンサ信号から導出された信号パターンが、本被験者プロファイルに関連付けされるとともに、追加の既定の信号パターンとしてデータベースに格納される。このプロセスは、図4に関してより詳細に説明される。さらに、識別が成功しなかったこと、及び学習ステップが開始されることを被験者に通知するフィードバックが、ユーザに与えられる。学習ステップ170内で、被験者に関連付けられたセンサ信号が、被験者50,52から取得される第1の取得ステップ172が実行される。このステップ172において、アレイ16のすべてのセンサ18がアクティブになっている。次のパターン抽出ステップ174において、取得ステップ172において取得された信号の特徴は、これらのセンサ信号から抽出され、本被験者50,52に関連付けられた信号パターンをもたらす。パターン抽出ステップ174に続く入力ステップ176において、ユーザは、そのユーザの被験者パターンに関連付けされた識別データを入力するように要求される。入力ステップ176において取得された入力データが、データ信号の被験者の固有の特徴と一緒にデータベースに格納される。さらに、取得された信号データと信号パターンとに基づいて、被験者の固有のデータ解析のためのパラメータが、入力ステップ176に後続する計算するステップ180において計算される。計算結果のパラメータが、さらなる格納ステップ190においてデータベースに格納される。取得された信号データと信号パターンとから、どのセンサ配列が、特定の被験者50,52の呼吸パターンを確実に検出するために選択すべきかが導かれる。この構成は、さらなるセンサ構成ステップ200において実行できる。このセンサ構成ステップ200から導出された最適なセンサの組合せが、別の格納ステップ210においてデータベースに格納される。結果として、別の既定の信号パターンが、それぞれの被験者を最適に監視するための情報を含む関連付けられた被験者プロファイルと一緒にデータベースに格納され、この情報は、測定のための理想的なセンサの組合せと、この測定及びその後のデータ解析に使用される被験者の固有の特徴とを含む。図5は、図3に関して説明された実施形態と非常に類似しているセンサベースの監視システム10において被験者を識別するための方法の別の実施形態を示す。また、この実施形態は、アプローチ検出ステップ100、取得ステップ110、パターン抽出ステップ120、識別ステップ130、構成ステップ140、監視ステップ150、終了ステップ160のみならず学習ステップ170も備える。しかしながら、本方法は、識別ステップ130において実行される自動識別を確認するように被験者による検証を要求する。この目的のために、検証ステップ220が、識別ステップ130と構成ステップ140との間に導入される。被験者が、識別ステップ130においてシステム10によって自動的に識別される場合、すなわち、データ取得ステップ110において取得された信号データからパターン抽出ステップ120において実際に導出された信号パターンと一致する、既定の信号パターンのマッチングが確認された場合には、被験者は、それぞれの信号によって同様に通知され、且つ検証ステップ220において、識別された被験者プロファイルを検証するように要求される。その後、被験者が正しく自身のアイデンティティを検証したという意味で、ユーザ入力が、識別された被験者プロファイルに対応するか否かが判定される。この判定結果が肯定的である場合にのみ、検証が成功したと判定され、構成ステップ140が、図3に関して説明されるように実行される。検証結果が否定的である場合には、それぞれの情報が被験者に出力され、学習ステップ170が、図4に関して詳細に説明されるように、新たな信号パターンと、データベースに格納すべき対応する被験者プロファイルとを決定するように自動的に開始される。図5を参照して上述した方法は、ユーザが、識別ステップ130において自動的に決定されたアイデンティティを検証しなければならないため、より確実に本被験者50,52を判定する。判定されたアイデンティティが、ユーザによって確認されない場合は、新しい学習プロセスが、学習ステップ170において開始される。上述の方法は、被験者の呼吸活動を監視したり、車両の被験者の特定の嗜好をインストールするために車両システムに適用されるだけでなく、ガイド付き呼吸運動に基づいてバイオフィードバックシステムなどの他のシステムで使用されたり、被験者の呼吸活動の監視が実行される別のシステムで使用されたりする。さらに、上述したような方法と識別システムとが、リビングルームの椅子に使用できる。それによって、人々の識別化を図ることができる。従って、センサアレイが識別に基づいて構成されるので、様々な人々の胸郭の動きの信頼性の高い監視が可能となる。この識別はさらに、テレビセット、ハイファイHifiシステム、ホームシネマ又は照明システム等の、パーソナライズ化されたデバイス構成に使用できる。本発明は、図面及び前述の説明において詳細に例示され説明してきたが、そのような例示及び説明は、例示的又は例であり、限定的ではないとみなされるべきであり、本発明は、開示された実施形態に制限されるものではない。開示された実施形態に対する他の変形形態は、図面、明細書の開示、及び添付の特許請求の範囲の検討から、請求項に係る発明を実施する際に当業者によって理解され達成することができる。特許請求の範囲において、備えるという言葉は、他の構成要素や他のステップを排除するものではなく、不定冠詞a又はanは複数を除外するものではない。特定の手段が相互に異なる従属請求項に記載されているという単なる事実は、これらの手段の組み合わせが有利に使用できないことを示すものではない。特許請求の範囲における任意の参照符号は、特許請求の範囲を制限するものとして解釈すべきでない。"