複数のアーチファクトタイプを含む画像データにアクセスするステップと、調整された歪みレベルを並べ替え、並べ替えられた歪みレベルを取得するステップであって、前記調整された歪みレベルの各々は前記複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、前記調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応する、ステップと、前記並べ替えられた歪みレベルに応じて全体的な歪みレベルを決定するステップであって、より大きな並べ替えられた歪みレベルは前記全体的な歪みレベルに対してより大きな影響をもたらす、ステップとを有する方法。前記全体的な歪みレベルが、前記並べ替えられた歪みレベルのうちの一部分に応じて決定される、請求項1に記載の方法。前記全体的な歪みレベルが、前記並べ替えられた歪みレベルの重み付け加算により決定される、請求項1に記載の方法。第1の並べ替えられた歪みレベルが第2の並べ替えられた歪みレベルより大きい場合、前記第1の並べ替えられた歪みレベルについての第1の重みは、前記第2の並べ替えられた歪みレベルについての第2の重みより大きい、請求項3に記載の方法。前記全体的な歪みレベルに応じて品質メトリックを決定するステップを有する請求項1に記載の方法。前記複数のアーチファクトタイプについてそれぞれ客観的歪みレベルを決定するステップと、前記調整された歪みレベルを得るために、前記客観的歪みレベルを調整するステップとを有する請求項1に記載の方法。前記複数のアーチファクトタイプ各々についての前記客観的歪みレベルがビットストリームについて決定される、請求項6に記載の方法。前記客観的歪みレベルを調整する処理が、多項式関数を用いて実行される、請求項6に記載の方法。前記複数のアーチファクトタイプが、圧縮アーチファクト、チャネルアーチファクト、フリージングアーチファクト、ブロッキネス、リンギング及びぼやけのうちの少なくとも1つを含む、請求項1に記載の方法。歪みレベル生成部を有する装置であって、前記歪みレベル生成部は、調整された歪みレベルを並べ替え、並べ替えられた歪みレベルを取得し、前記調整された歪みレベルの各々は複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、前記調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応し、該歪みレベル生成部は、前記並べ替えられた歪みレベルに応じて全体的な歪みレベルを決定し、より大きな並べ替えられた歪みレベルは前記全体的な歪みレベルに対してより大きな影響をもたらす、装置。前記歪みレベル生成部は、前記並べ替えられた歪みレベルのうちの一部分に応じて前記全体的な歪みレベルを決定する、請求項10に記載の装置。前記歪みレベル生成部は、前記並べ替えられた歪みレベルの重み付け加算により前記全体的な歪みレベルを決定する、請求項10に記載の装置。第1の並べ替えられた歪みレベルが第2の並べ替えられた歪みレベルより大きい場合、前記第1の並べ替えられた歪みレベルについての第1の重みは、前記第2の並べ替えられた歪みレベルについての第2の重みより大きい、請求項12に記載の装置。前記全体的な歪みレベルに応じて品質メトリックを決定する品質予測部を有する請求項10に記載の装置。当該装置が、前記複数のアーチファクトタイプについてそれぞれ客観的歪みレベルを決定するアーチファクト検出部を有し、前記歪みレベル生成部は、前記調整された歪みレベルを得るために、前記客観的歪みレベルを調整する、請求項10に記載の装置。前記アーチファクト検出部が、前記複数のアーチファクトタイプ各々についての前記客観的歪みレベルを決定する、請求項15に記載の装置。前記複数のアーチファクトタイプが、圧縮アーチファクト、チャネルアーチファクト、フリージングアーチファクト、ブロッキネス、リンギング及びぼやけのうちの少なくとも1つを含む、請求項10に記載の装置。1つ以上のプロセッサに方法を実行させる命令を保存する、プロセッサにより読み取ることが可能な記憶媒体であって、前記方法は、複数のアーチファクトタイプを含む画像データにアクセスするステップと、調整された歪みレベルを並べ替え、並べ替えられた歪みレベルを取得するステップであって、前記調整された歪みレベルの各々は前記複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、前記調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応する、ステップと、前記並べ替えられた歪みレベルに応じて全体的な歪みレベルを決定するステップであって、より大きな並べ替えられた歪みレベルは前記全体的な歪みレベルに対してより大きな影響をもたらす、ステップとを有する、記憶媒体。一観点による実施の形態の課題は、複数のアーチファクトタイプに対処することが可能な処理方法、処理装置及び記憶媒体等を提供することである。一観点による方法は、複数のアーチファクトタイプを含む画像データにアクセスするステップと、調整された歪みレベルを並べ替え、並べ替えられた歪みレベルを取得するステップであって、前記調整された歪みレベルの各々は前記複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、前記調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応する、ステップと、前記並べ替えられた歪みレベルに応じて全体的な歪みレベルを決定するステップであって、より大きな並べ替えられた歪みレベルは前記全体的な歪みレベルに対してより大きな影響をもたらす、ステップとを有する方法である。<実施の形態の概要>概略的な一観点によれば、複数のアーチファクトタイプを含む画像データがアクセスされる。調整された歪みレベルは、並べ替えられた歪みレベルを得るために並べ替えられ、調整された歪みレベルの各々は複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応する。並べ替えられた歪みレベルに応じて全体的な歪みレベルが決定され、より大きな値の並べ替えられた歪みレベルは、全体的な歪みレベルに対して、より大きな影響をもたらす。なお、並べ替えの処理は、順序を実際に変えるか否かによらず、所定の基準で順序を確定する処理として定義される。概略的な別の観点によれば、複数のアーチファクトタイプを含む画像データがアクセスされる。複数のアーチファクトタイプについて各自の客観的歪みレベルが決定される。客観的歪みレベルは、調整された歪みレベルを得るために調整され、調整された歪みレベルの各々は複数のアーチファクトタイプの各々に対応し、調整された歪みレベルの特定の値は個々の知覚される歪みレベルに対応する。調整された歪みレベルは、並べ替えられた歪みレベルを得るために並べ替えられる。全体的な歪みレベルは、並べ替えられた歪みレベルの重み付け加算により決定され、第1の並べ替えられた歪みレベルが第2の並べ替えられた歪みレベルより大きい場合、第1の並べ替えられた歪みレベルについての第1の重みは、第2の並べ替えられた歪みレベルについての第2の重みより大きい。1つ以上の詳細な実施の形態については本明細書及び添付図面により説明されている。説明が特定の一観点からなされている場合であっても、実施の形態は様々な方法で実施されて良いことは明らかである。例えば、実施の形態は方法として実現されてもよいし、装置として実現されてもよく、例えば、一群の処理を実行するように形成された装置や、一群の処理を実行するための命令を保存する装置により実現されてもよく、信号として実現されてもよい。明細書、特許請求の範囲及び図面により、上記及びその他の実施の形態及び特徴は更に明らかになるであろう。<実施の形態の詳細な説明>複数のタイプの視覚的アーチファクトがビデオに存在する場合、個々のタイプのアーチファクトに関するアーチファクトの大きさ又は強度は、様々な方法で測定されてよい。アーチファクト強度は、主観的な目視検査によりランク付けされてもよいが、そのような処理は、通常、時間がかかる。ランク付けはランキング、格付け、等級付け等と言及されてもよい。本願において、マニュアルでランク付けされたアーチファクト強度又は歪みレベルは、知覚された歪みレベル又は主観的歪みレベルと言及される。アーチファクト強度は、知覚される歪みレベルを予想するための様々なアルゴリズムにより推定されてもよい。例えば、ブロッキネス、リンギング、ぼやけ、及びフリージングアーチファクト等を測定する既存のアーチファクト検出法は、歪みレベルを提供するために使用されてもよい。本願において、アルゴリズムにより推定された歪みレベルは、歪みレベル、推定された歪みレベル又は客観的歪みレベル等として言及される。本発明原理は、様々なアーチファクトによる歪みレベルに応じて全体的な歪みレベル又は全体的な品質メトリックを推定する。数学的には、推定は次のように記述できる:Dfここで、mは考察対象のアーチファクトタイプの総数又は個数であり、diは、アーチファクトiについて推定された歪みレベルであり、Dは推定された全体的な歪みレベルである。一実施形態において、全体的な歪みレベルDは全体的な品質メトリックQに変換されてもよい。図1は、個々のアーチファクトタイプの歪みレベルに基づいて全体的な歪みレベルを決定する方法例100を示す。ステップ110において、個々のアーチファクトタイプについて歪みレベルが決定される。例えば、m個のタイプのアーチファクトが考察される場合、i番目のタイプのアーチファクトについて、diにより示される歪みレベルが決定され、i1mである。ステップ120において、歪みレベルが調整される。歪みレベルを調整するこのステップは、異なるタイプのアーチファクトであっても同じ歪みレベルは同じ知覚される歪みレベルに対応するように、歪みレベルが調整されることを保証する。記述の簡明化のため、diについての調整された歪みレベルをdi’とし、diからdi’への写像処理は関数hiにより示される。写像処理は、マッピング、対応付け、関連付け等と言及されてもよい。すなわち、歪みレベルを調整する処理は、数学的には、di’hiとして示されてよい。調整された歪みレベルdi’は、ステップ130において、例えば降順又は昇順に並べ替えられる。並べ替えられた又は分類された歪みレベルは、diとして示されてもよい。降順に並べられる場合、d1≧...≧dmであり、昇順に並べられる場合、d1≦...≦dmである。ステップ140において、並べ替えられた歪みレベルを利用して、全体的な歪みレベル又は品質メトリックがプーリング法により推定されてもよい。以下、歪みレベルを調整するステップ及び全体的な歪みレベルを決定するステップを詳細に説明する。<<歪みレベル調整>>図2は、客観的歪みレベル及び主観的歪みレベルの間の相互関係の一例を示す。この例の場合、歪みレベルはの範囲内にあり、0は歪みが無い場合に対応し、1は最高の歪みレベルに対応する。別の例において、歪みレベルは、例えばや、等のような他の範囲に拡大、縮小、スケーリング、移動又はシフトされてもよい。図2において、横軸は客観的歪みレベルを表し、縦軸は主観的歪みレベルを表す。ライン210、220、230はそれぞれ3つのタイプのアーチファクトに対応する。ライン240により表現される或る客観的歪みレベルに関し、3つのアーチファクトタイプは全て同じ客観的歪みレベルを示すが、それらは異なる主観的歪みレベルに対応している。すなわち、推定される歪みレベルの値は、主観的には同等ではなく、異なるアーチファクトタイプについての主観的歪みレベルを比較するために使用されるべきでない。例えば、d1>d2であった場合でも、第1のアーチファクトタイプについて知覚される不快さが、第2のアーチファクトタイプについて知覚される不快さよりひどいとは限らない。また、d1d2であった場合でも、第1及び第2のアーチファクトタイプについて知覚される不快さが一致するとは限らない。歪みレベルを調整する目的は、歪みレベルを対等にすることである。すなわち、異なるアーチファクトタイプでも同じ歪みレベルなら同じ主観的歪みレベルに対応するように、歪みレベルを調整する。上述したように、i番目のタイプのアーチファクトについての調整処理は、数学的には、di’hiとして示されてよい。関数hiを導出するため、曲線適合法が使用されてよい。一実施形態において、関数hiは3次多項式として定義されてもよい:hiβ1i×di3β2i×di2β3i×diβ4iここで、β1i、β2i、β3i、β4iはモデルパラメータであり、主観的データセットにより設定されてもよい。他の実施形態では、関数hiは他の次数の多項式として定義されてもよいし、或いは指数関数や対数関数等であってもよい。<<全体的な歪みレベルの決定>>調整及び並べ替えの処理の後、知覚されるアーチファクトの強度が、対応するアーチファクトタイプによらないように、diの値により調整される。例えば、ビデオV1及びV2が2つのタイプのアーチファクトの影響を受けているとし、次の2つの状況を考える。1ビデオV1において、調整ステップの後に圧縮アーチファクトがd1’として測定され、チャネルアーチファクトがd2’として測定される;及び2ビデオV2において、チャネルアーチファクトがd1’として測定され、圧縮アーチファクトがd2’として測定される。すなわち、ビデオV2におけるチャネルアーチファクトがビデオV1における圧縮アーチファクトと同じ歪みレベルであり、ビデオV2における圧縮アーチファクトがビデオV1におけるチャネルアーチファクトと同じ歪みレベルである。並べ替えの後、例えば、ビデオV1及びV2の双方について、降順でd1d1’及びd2d2’である。全体的な歪みレベルは、並べ替えられた歪みレベルに基づいて推定されるので、個々のアーチファクトタイプの歪みレベルが異なっていたとしても、V1及びV2双方について同じである。調整及び並べ替えの処理の後、対応するアーチファクトタイプを考慮することなく、全体的な歪みレベルが、並べ替えられた歪みレベルから予想されてもよい。従って、複数のアーチファクトタイプの歪みレベルを合成する処理を簡易化することができる。数学的には、複数の並べ替えられた歪みレベルを1つの全体的な歪みレベルにまとめる処理は、次のように表現できる。Dg関数gを表現するために、線形関数又は非線型関数が使用されてよく、様々なトレーニング方法又は適合方法を利用して関数gのモデルパラメータを取得することが可能である。一実施形態では、重み付け加算が使用される:Dgα1×d1α2×d2αm×dmαm1ここで、αiは、関数gのモデルパラメータであり、トレーニング処理により決定されてよい。別の実施形態では、他の方法、例えば、学習マシン、サポートベクトルマシン、アーティフィシャルニューラルネットワーク等が使用されてもよい。発明者等の実験結果によれば、人間の眼は、強いアーチファクトに対して多くの注意を払い、それらの強いアーチファクトに主に基づいてビデオの品質又は歪みレベルを評価している。更に、アーチファクトが弱いほど、人間の知覚に及ぼす影響は少ないことが分かっている。従って、di>djである場合、モデルパラーメータはαi>αjである。一実施形態において、d1が最強のアーチファクトであり、従ってα1がαiより大きかったとする。計算を高速化するため、数式を次のように近似してもよい。Dgα1×d1α2別の実施形態において、強い順に数個のアーチファクトのみを考慮してもよい。調整及び並べ替えの処理に関して言及したように、モデルパラメータを取得するためにトレーニング処理が必要とされるかもしれない。以下、圧縮アーチファクト、チャネルアーチファクト及びフリージングアーチファクトを3つのアーチファクトタイプの具体例とした場合のトレーニング処理を説明する。第1の処理において、異なるアーチファクトを伴うビデオが生成され、以下の14を含めることによりトレーニングデータセットが生成されてもよい:1.符号化アーチファクトのみの影響を受けるビデオ;2.チャネルアーチファクトのみの影響を受けるビデオ;3.フリージングアーチファクトのみの影響を受けるビデオ;及び4.3つのアーチファクトタイプ全ての影響を受けるビデオ。このトレーニングデータセットは、調整及びプーリングの双方の処理により使用され、先頭から3つのタイプのビデオは調整ステップにより使用され、第4のタイプのビデオはプーリング処理により使用される。トレーニングデータセットは考察対象のアーチファクトタイプの全てのタイプを含むべきである点に留意を要する。第2の処理において、個々のビデオについて主観的歪みレベルを得るために、主観的な目視検査がトレーニングデータセットについて実行される。主観的歪みレベルはdsjとして示され、ここでNはトレーニングデータセットにおけるビデオの数である。調整ステップのためのパラメータを取得するため、例えば、符号化アーチファクト、チャネルアーチファクト及びフリージングアーチファクトを3つに関する検出法を利用して、客観的歪みレベルが個々のビデオについて取得される。主観的歪みレベル及び客観的歪みレベルを取得した後に、例えば最小平均二乗誤差フィッティング法等のような曲線適合法を利用して、モデルパラメータβ1i、β2i、β3i、β4iを決定してもよい。プーリング処理のためのパラメータを取得するため、並べ替えられた歪みレベルが、例えば数式を利用して第4のタイプのビデオについて取得されてもよい。主観的歪みレベル及び対応する並べ替えられた歪みレベルを利用して、モデルパラメータαiが計算されてもよい。例えば、ITUTPNBAMSデータセットのうちの1つを利用する場合において、サンプルビデオが圧縮アーチファクト及びフリージングアーチファクトを含む場合、関数gは次のように決定されてもよい:g139×d1025×d2200全体的な歪みレベルは全体的な品質メトリックに変換されてもよい。一般に、歪みレベルが高いほど、品質メトリックは低くなる。本願による歪みレベル推定法の利点の1つは、歪みの組み合わせに依存しないことである。すなわち、異なるタイプのアーチファクトが考察される場合でも、同じ推定処理が使用されてよい。例えば、モデルパラメータが圧縮アーチファクト、チャネルアーチファクト及びフリージングアーチファクトに基づいて決定される場合でも、別のアーチファクトの組み合わせが考察される場合と同じモデルパラメータがプーリング処理に使用されてよい。図3は例示的なビデオ品質モニタ300のブロック図を示す。装置300の入力は、ビットストリームを含むトランスポートストリームを含んでもよい。入力はビットストリームを含む他のフォーマットであってもよい。入力は、誤り隠蔽処理が施された又は施されていないデコードされたビデオであってもよい。アーチファクト検出部310は、個々のアーチファクトタイプについての客観的歪みレベルをビットストリームレベル又はピクセルレベルで推定する。歪みレベル生成部320は例えば方法100を利用して全体的な歪みレベルを推定する。品質予測部330は全体的な歪みレベルを品質スコアにマッピングする。マッピングするは、対応付ける、関連付ける等と言及されてもよい。図4を参照すると、上記の特徴及び原理が適用されてよいビデオ通信システム又は装置400が示されている。プロセッサ405はビデオを事前に処理し、エンコーダ410はビデオをエンコードする。エンコーダから生成されたビットストリームは、配信ネットワーク420を通じてデコーダ430に送信される。ビデオ品質モニタは様々な段階で使用されてよい。一実施形態において、ビデオ品質モニタ440はコンテンツ生成部又はコンテンツ作成者により使用されてよい。例えば、推定されたビデオ品質は、モード判定又はビットレート指定等のようなエンコードパラメータを決定する際にエンコーダにより使用されてよい。別の例において、ビデオがエンコードされた後に、コンテンツ作成者がビデオ品質モニタを利用してエンコードされたビデオの品質を監視してもよい。品質メトリックが所定の品質レベルに合致しない場合、コンテンツ作成者はビデオ品質を改善するためにビデオをエンコードし直すことを選択してもよい。コンテンツ作成者は、エンコードされたビデオを品質に基づいてランク付けし、ランクに応じてコンテンツに課金してもよい。別の実施形態において、ビデオ品質モニタ450はコンテンツ配信部により使用されてもよい。ビデオ品質モニタは配信ネットワークに設けられてもよい。ビデオ品質モニタは、品質メトリックを計算し、品質メトリックをコンテンツ配信部に報告する。ビデオ品質モニタからのフィードバックに基づいて、コンテンツ配信部は、帯域幅の割り当て及びアクセス制御の仕方を調整することで、サービスを改善してもよい。コンテンツ配信部はエンコードの仕方を調整するためにコンテンツ作成者にフィードバックを送信してもよい。エンコーダにおける符号化品質を改善することは、デコーダ側での品質を必ずしも改善することにはならない点に留意を要する。高品質に符号化されたビデオは、通常、多くの帯域幅を必要とし、通信を保護するための帯域幅を少ししか残さないからである。従って、デコーダで最適な品質を達成するには、符号化ビットレートとチャネルの誤り耐性のための帯域幅との間のバランスを考慮すべきである。なお、符号化は、コーディング又はエンコーディング等と言及されてよい。復号化は、デコーディング等と言及されてよい。別の実施形態において、ビデオ品質モニタ460はユーザ装置により使用されてもよい。例えば、ユーザ装置がインターネットでビデオを探す場合、サーチ結果は、要求されたビデオコンテンツに対応するビデオに至る多くのリンク又は多くのビデオを返すかもしれない。サーチ結果の中のビデオは様々な品質レベルを有するかもしれない。ビデオ品質モニタは、これらのビデオについて品質メトリックを計算し、何れのビデオを保存するかを決定することができる。別の例において、ユーザは、複数の誤り隠蔽方式にアクセスしてもよい。ビデオ品質モニタは、様々な誤り隠蔽方式について品質メトリックを計算し、計算された品質メトリックに基づいて、何れの隠蔽方式を使用するかを自動的に選択することが可能である。本願で説明される実施の形態は、例えば、方法又はプロセス、装置、ソフトウェアプログラム、データストリーム又は信号により実現されてもよい。単独の形態の実施例しかせつめいされていなかったとしても、説明された特徴の実現手段は他の形式でなされてもよい。装置は、例えば、適切なハードウェア、ソフトウェア、及びファームウェアにより実現されてもよい。方法は、例えばプロセッサのような装置において実現されてもよく、プロセッサは、一般的には処理装置として言及され、例えば、コンピュータ、マイクロプロセッサ、集積回路、プログラム可能な論理装置等を含んでもよい。プロセッサは、例えば、コンピュータ、セルラ電話、携帯用パーソナルディジタルアシスタント等のような通信装置を含んでもよいし、或いは、エンドユーザ間の情報通信を促すその他の装置のような通信装置を含んでもよい。本願で説明される様々な処理及び特徴に関する実施形態は、様々な装置又はアプリケーションで実現されてもよく、特に、データ符号化機能、データ復号化機能、歪み測定機能、品質測定機能、及び品質監視機能等に関連する装置又はアプリケーションにより実現されてよい。そのような装置の具体例は、エンコーダ、デコーダ、デコーダからの出力を処理する後処理プロセッサ、エンコーダへの入力を提供する前処理プロセッサ、ビデオコーダ、ビデオデコーダ、ビデオコーデック、ウェブサーバ、セットトップボックス、ラップトップ、パーソナルコンピュータ、セルラ電話機、PDA、ゲームコンソール、及びその他の通信装置等である。明らかに、装置はモバイル装置であってもよく、移動車両においてさえ使用されてよい。更に、本方法はプロセッサにより実行される命令により実現されてもよく、そのような命令は、例えば、集積回路、ソフトウェアキャリア又はその他の記憶装置等のようなプロセッサにより読み取ることが可能な媒体に保存されてもよく、例えば、ハードディスク、コンパクトディスケット、光ディスク、ランダムアクセスメモリ、又はリードオンリメモリ等に保存されてもよい。命令は、プロセッサにより読み取ることが可能な有形の媒体により具現化されるアプリケーションプログラムをなしてもよい。命令は、例えば、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア又はそれらの組み合わせであってもよい。命令は例えばオペレーティングシステム、個々のアプリケーション又はそれらの組み合わせにおいて使用されてもよい。従って、プロセッサは、例えば、処理を実行する装置、及び処理を実行する命令を有するプロセッサ可読媒体を含む装置の双方として特徴付けられてよい。更に、プロセッサ可読媒体は、命令と共に又は命令の代わりに、実施の際に生成されるデータ値を保存してもよい。当業者に明らかであるように、実施の形態は、例えば保存又は送信される情報を担う又は搬送するようにフォーマットされた様々な信号を生成してもよい。情報は、例えば、方法を実行するための命令、又は説明された何れかの実施形態により生成されるデータを含んでもよい。例えば、信号は、説明された実施形態のシンタックスを読み書きするためのルールをデータとして搬送するようにフォーマットされていてもよいし、或いは説明された実施形態により書き込まれる実際のシンタックス値をデータとして搬送するようにフォーマットされていてもよい。そのような信号は電磁波として又はベースバンド信号としてフォーマットされていてもよい。フォーマット化の処理は、例えば、データストリームをエンコードし、エンコードされたデータストリームでキャリアを変調する処理を含んでもよい。信号が搬送する情報は、例えば、アナログ情報又はディジタル情報であってもよい。信号は既知の様々な有線又は無線リンクにより送信されてよい。信号はプロセッサにより読み取ることが可能な媒体に保存されてもよい。多くの実施形態が説明されてきた。しかしながら、様々な変形がなされてよいことが理解されるであろう。例えば、様々な実施形態の複数の要素は、他の実施形態をもたらすように、組み合わせられてもよいし、補足されてもよいし、修正されてもよいし、除去されてもよい。更に、他の構造及びプロセスが上記の内容に対して置き換えられてよいこと、及びその結果の実施形態は少なくとも実質的に同じ形式で少なくとも実質的に同じ機能を発揮し、上述した実施形態と少なくとも実質的に同じ結果をもたらすことを、当業者は理解するであろう。本願はこれら及びその他の実施形態をも考慮に入れている。