"基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第2の周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第2の周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体。従来の特許文献1記載の、基板の材料の屈折率と同等以上の屈折率を有する光透過性の材料からなり光を散乱させ得る凹凸構造体からなる光取り出し構造体では、光の取り出し効率が必ずしも高くない、という問題があった。本発明は以上のような課題を解決するためのもので、請求項1に係る発明は、基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体である。また、請求項2に係る発明は、基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第2の周期構造部と、を有することを特徴とする光取り出し構造体である。また、請求項3に係る発明は、発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率より高い屈折率を有する周期構造部と、を有することを特徴とする。また、請求項4に係る発明は、発光基材部と接し、前記発光基材部における発光を取り出す光取り出し構造体であって、前記発光基材部と隣接すると共に、前記発光基材部の屈折率より高い屈折率を有する基台部と、前記基台部と隣接すると共に、前記基台部の屈折率と同じ屈折率を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率を有する第2の周期構造部と、を有することを特徴とする。本発明の実施の形態に係る光取り出し構造体によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。以下、本発明の実施の形態を図面を参照しつつ説明する。本実施形態においては、光取り出し効率が高い光取り出し構造体を求めるために、パラメータフィッティング方法による最適化を採用している。そこで、まず、パラメータフィッティング方法を実行するためのシステムについて説明する。図1はパラメータフィッティング方法で用いられるシステム構成の一例を示す図である。図1において、10はシステムバス、11はCPUCentralProcessingUnit、12はRAMRandomAccessMemory、13はROMReadOnlyMemory、14は外部情報機器との通信を司る通信制御部、15はキーボードコントローラなどの入力制御部、16はディスプレイコントローラなどの出力制御部、17は外部記憶装置制御部、18はキーボード、ポインティングデバイス、マウスなどの入力機器からなる入力部、19はLCDディスプレイなどの表示装置や印刷装置からなる出力部、20はHDDHardDiskDrive等の外部記憶装置である。図1において、CPU11は、ROM13内のプログラム用ROM、或いは、大容量の外部記憶装置20に記憶されたプログラム等に応じて、外部機器と通信することでデータを検索取得したり、また、図形、イメージ、文字、表等が混在した出力データの処理を実行したり、更に、外部記憶装置20に格納されているデータベースの管理を実行したり、などといった演算処理を行うものである。また、CPU11は、システムバス10に接続される各デバイスを統括的に制御する。ROM13内のプログラム用ROMあるいは外部記憶装置20には、CPU11の制御用の基本プログラムであるオペレーティングシステムプログラム以下OS等が記憶されている。また、ROM13あるいは外部記憶装置20には出力データ処理等を行う際に使用される各種データが記憶されている。RAM12は、CPU11の主メモリ、ワークエリア等として機能する。入力制御部15は、キーボードや不図示のポインティングデバイスからの入力部18を制御する。また、出力制御部16は、LCDディスプレイ等の表示装置やプリンタなどの印刷装置の出力部19の出力制御を行う。外部記憶装置制御部17は、ブートプログラム、各種のアプリケーション、フォントデータ、ユーザーファイル、編集ファイル、プリンタドライバ等を記憶するHDDHardDiskDriveや、或いはフロッピーディスクFD等の外部記憶装置20へのアクセスを制御する。また、通信制御部14は、ネットワークを介して、外部機器と通信を制御するものであり、これによりシステムが必要とするデータを、インターネットやイントラネット上の外部機器が保有するデータベースから取得したり、外部機器に情報を送信したりすることができるように構成される。外部記憶装置20には、CPU11の制御プログラムであるオペレーティングシステムプログラム以下OS以外に、本発明のパラメータフィッティング方法をCPU11上で動作させるシステムプログラム、及びこのシステムプログラムで用いるデータなどがインストールされ保存記憶されている。本発明のパラメータフィッティング方法を実現するシステムプログラムで利用されるデータとしては、基本的には外部記憶装置20に保存されていることが想定されているが、場合によっては、これらのデータを通信制御部14を介してインターネットやイントラネット上の外部機器から取得するように構成することも可能である。次に、以上のように構成されるシステムを用いて、本発明の実施形態に係るパラメータフィッティング方法を実現させるための具体的な方法について説明する。図2は本発明の実施形態に係る光取り出し構造体を説明する図である。また、図3は光取り出し構造体の最適化の演算に用いられるパラメータを説明する図である。図2に示すように、発光基材部100は、LEDなどの半導体発光素子における発光部であり、光取り出し構造体200はこの発光基材部100に接するようにして配されている。本発明の実施形態に係る光取り出し構造体200は、発光基材部100と接する基台部210と、この基台部210に接するようにして配されてなる周期構造部220とから構成されている。周期構造部220は、基台部210が発光基材部100と接しない側の面に形成される、同一パターンが繰り返されることによって構成された構造部である。上記のような光取り出し構造体200から光が取り出される効率ηは、下式1のように定義することができる。1ただし、θは発光基材部100からの光が光取り出し構造体200に入射する角度を、また、Tsumθは、入射角がθであるときの透過回折効率の全次数の総和を表している。図3は周期構造部220の1周期分の光取り出し構造体200を模式的に図示したものである。このような光取り出し構造体200において、パラメータフィッティング方法においては、図3に示すような以下のパラメータをそれぞれ所定範囲内で探索を行い、最適解を得るようにするものである。Λ:周期構造部220の1周期分のピッチn1:第1の領域における第1屈折率n2:第2の領域における第2屈折率n3:第3の領域における第3屈折率D1:同一媒質の第1層の厚さD2:同一媒質の第2層の厚さd:周期構造部220における一層あたりの厚さth1:層間の第1の閾値th2:層間の第2の閾値th3:層間の第3の閾値なお、各閾値th1~th3は屈折率が異なる材料の界面の位置を表すパラメータである。上記の各パラメータによって、光取り出し構造体200から光が取り出される効率を理論的に演算することが可能である。すなわち、光取り出し構造体200から光が取り出される効率はΛ,n1,n2,n3,D1,D2,d,th1,th2,th3の関数として表現することができる。パラメータフィッティング方法においては、複数組のΛ,n1,n2,n3,D1,D2,d,th1,th2,th3に対する評価関数値eを求めるようにする。以下、遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングについて説明する。図4~図6に、遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングのフローチャートを示す。最初に図4に示すように、step11~12で、初期設定を行う。すなわち、step11で、初期状態のt個の各変数v0k1≦k≦tの値の読み込みを行う。次いで、step12で、遺伝的アルゴリズム各世代gの個体数Ng及び第1世代の各変数の範囲v1kmin,v1kmaxを設定する。変数vgkはΛ,n1,n2,n3,D1,D2,d,th1,th2,th3例えば、vg1=Λ、vg2=n1、vg3=n2、vg4=n3、vg5=D1、vg6=D2、vg7=d、vg8=th1、vg9=th2、vg10=th3を表し、範囲はパーセント例えば、±何としても実寸などの実の値としてもよい。次いで、遺伝的アルゴリズムの第1世代として、まず、以下のstep13~16を個体数N1Ngのg=1:第1世代の個体数個について繰返す。step13で、各変数v0kから各変数v1kの値をstep12で設定した範囲内でランダムに決定する。設定した範囲を±Δ1kとし、v1k=v0k2Δ1kr―Δ1kである。ここで、rは0≦r≦1の範囲でランダムに発生される。ただし、step13でv1k若しくはvgkの値を決定する際に値がv1kminより小さいときにはv1kminに、v1kmaxより大きいときにはv1kmaxとする。次いで、step14で、評価関数値e1egのg=1:第1世代の評価関数値を算出する。ここで、評価関数値e1は、1―ηを用いて算出する。評価関数値e1は、1―ηとした。次いで、step15で、step14で算出した評価関数値e1が設定した閾値より小さいか否かを問う。ここで、閾値は十分に小さい値を選ぶ。step15で、e1が設定した閾値より小さいと判定されると、それ以上の演算は必要ないと判断し、処理を終了させる。step15で、e1が設定した閾値以上と判定されると、次のstep16へ進み、第1世代の個体数N1だけ全部が終了したか否かを問う。この判定で、評価関数値e1の算定と閾値との比較が個体数N1だけ全部終了しない限り、step13~15に戻って各変数v0kから各変数v1kの値を設定した範囲内でランダムに選んだ個体について評価関数値e1の算定と閾値との比較を行い、同様に繰返す。step16で、第1世代の個体数N1全部について、評価関数値e1の算定と閾値との比較を行ったと判定されると、step17へ進み、N1個の個体それぞれの確率p1pgのg=1:第1世代の確率を算出する。確率pは、qを各個体の評価関数値eが大きければ大きい程小さな値として、2と、N個のqの総和でそれぞれのqを規格化したもので定義し、ここでは、q=e4とした。他にe3を用いてもよい。e1、e2を用いると収束が遅くなり望ましくない。次いで、step18で、第1世代の個体数N1の評価関数値e1、確率p1、各変数v1kのリストを作成し、遺伝的アルゴリズムの第1世代の演算を終えて、図5のAへ進む。図5は遺伝的アルゴリズムの第2世代以降の各世代の優性遺伝と突然変異を示すフローチャートであり、各世代で繰返し行う処理である。まず、step21で、今世代の個体数Ngの各変数vgkの値を決定する際の範囲を設定する。この処理は、step12での設定と同様に範囲はパーセントとしても実寸としてもよい。その範囲の値は第1世代と同じでも、何世代か毎に少しずつ小さくしていってもよい。step21における前記範囲は±Δgkとする。次いで、step22で、優性遺伝の個体数NAg個、突然変異の個体数NBg個を設定する。今世代の個体数はNgであるから、通常の遺伝の個体数は残りのNg-NAgNBgとなる。次いで、優性遺伝のstep23へ進み、前世代のリストの中、評価関数値eg1が最も良い小さい方からNAg個までの、すなわち、優性な個体の評価関数値eg1、確率pg1、各変数vg1kのリストを今世代にそのまま継承NAg個について繰返しする。次いで、突然変異として、step24で、前世代の中から1つの個体をリストの確率で重み付けてランダムに選定する。この際、step23で選択されたものも重複して選定される可能性がある。次いで、step25で、所定の範囲内でランダムに選んだ一定値一般的に各変数により異なる値を選定されたその個体の各変数vg1kに付加し、今世代の各変数vgkの値に設定する。この一定値の範囲は、step21で設定した範囲を越えた範囲内でランダムに選ぶ。ただし、step25でvgkの値を決定する際に値がvgkminより小さいときにはvgkminに、vgkmaxより大きいときにはvgkmaxとする。次いで、step26で、step25で設定した変数vgkの個体について評価関数値egを算出する。その評価関数値egは、1-ηを用いて算出する。次いで、step27で、今世代の突然変異の個体数NBg個の処理が終わったか否か優性遺伝の個体数NAg個を加えると、NAgNBg個の処理が終わったか否かを判定する。個体数NBgだけ全部終了しない限り、step24~26に戻って新たに設定した変数vgkの個体について評価関数値egの算出を行い、同様に繰返す。なお、以上のstep25~26の処理は、ランダムな乱数以外に、通常の最適化方法を用いることも考えられる。さらに、以上の優性遺伝、突然変異の他に、遺伝的アルゴリズムの交叉異なる2つの個体のt個の変数vgkを途中で相互に入れ換える。等を入れることも考えられる。以上の第2世代以降の各世代の優性遺伝と突然変異の処理の後に、図6に示す通常の遺伝を示すフローチャートの処理が行われる。すなわち、step31で、前世代の中から1つの個体をリストの確率で重み付けてランダムに選定する。この際、step23、24で選択されたものも重複して選定される可能性がある。次いで、step32で、前世代から選定した個体の各変数vg1kから今世代の各変数vgkの値をstep21で設定した範囲内でランダムに決定する。ただし、step32でvgkの値を決定する際に値がvgkminより小さいときにはvgkminに、vgkmaxより大きいときにはvgkmaxとする。次いで、step33で、step32で決定した変数vgkの個体について評価関数値egを算出する。その評価関数値egは、1―ηを用いて算出する。次いで、step34で、step33で算出した評価関数値egが設定した閾値より小さいか否かを問う。ここで、閾値は十分に小さい値を選ぶ。step34で、egが設定した閾値より小さいと判定されると、それ以上の演算は必要ないと判断し、処理を終了させる。step34で、egが設定した閾値以上と判定されると、次のstep35へ進み、今世代の通常の遺伝の個体数Ng-NA,gNBg個の処理が終わったか否か優性遺伝の個体数NAg個、突然変異の個体数NBg個を加えると、Ng個の処理が終わったか否かを判定する。個体数Ng-NAgNBgだけ全部終了しない限り、step31~34に戻って新たに設定した変数vgkの個体について評価関数値egの算出を行い、同様に繰返す。step35で、今世代の通常の遺伝の個体数Ng-NAgNBg個の処理が終わったと判定されると、次のstep36へ進み、今世代の個体数Ng個それぞれの確率pgを算出する。これは、step17と同様に、式2を用いて算出する。次いで、step37で、今世代の個体数Ngの評価関数値eg、確率pg、各変数vgkのリストを作成する。次いで、step38で、終了条件を満たすか否かを判定する。終了条件としては、世代数が所定の値までや、評価関数値の世代中の最小値が所定の値になるまでや、評価関数値の世代中の最小値がほとんど変わらなくなるまで等がある。step38の終了条件を満たさない場合は、図5のAへ戻り、次の世代の処理を同様に行う。図7は、以上の図4~図6の遺伝的アルゴリズムを用いた処理を模式的に表現した図であり、図4が対応する第1世代で第0世代のパラメータv0kを設定した範囲でN1個の個体に変形し、次に、図5~図6が対応する第2世代でその第1世代のN1個の個体から所定数の個体のパラメータを優性遺伝、突然変異、通常の遺伝として引継ぐ。以下、第3世代以降も同様に引継ぐ。ここで、優性遺伝は、前世代の中から適合度が最も良い方から特定個体数までをそのまま継承する。突然変異は、前世代からランダムに個体を選び、指定した範囲内でランダムに決定step21で設定した範囲を越えた範囲内で個体毎に実行した一定値一般的に各変数により異なる値を全パラメータに加える。通常の遺伝は、前世代からランダムに個体を選び、その個体が持つ各パラメータを指定した範囲内でランダムに決定する。なお、第1世代は第0世代の1つの個体を元に通常の遺伝を行うものである。なお、図7では、世代間にわたって個体をそのまま引継ぐように見えるが、優性遺伝以外は、上記のような変形を加えて継承する。以上のような遺伝的アルゴリズムによるパラメータフィッティングを用いて最適化された本発明の実施形態に係る光取り出し構造体200について説明する。図8は本発明の第1実施形態に係る光取り出し構造体200を説明する図である。発光基材部100における屈折率nsubは1.9であり、光が光取り出し構造体200から取り出される空間は空気を媒質としており、その屈折率nairは1であり、これらの屈折率はいずれも既定の定数である。なお、発光基材部100として想定される材料はITOである。また、第1実施形態に係る光取り出し構造体200では周期構造部220における層数を36として得た結果である。図3に示すような前提条件によって、光取り出し構造体200からの光取り出し効率が0.632と高い値を示す構造が図8に示すものである。図8に示す光取り出し構造体200は、発光基材部100と隣接すると共に、発光基材部100の屈折率より高い屈折率nlay=2.1を有する基台部210と、基台部210と隣接すると共に、基台部210の屈折率より高い屈折率ngrt=2.6を有する周期構造部220と、を有する構成となっている。基台部210に用いる材料としてはZnOやZrO2を、また、周期構造部220に用いる材料としてはTiO2を想定することができる。第1実施形態に係る周期構造部220は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部220によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。次に、本発明の他の実施形態について説明する。図9は本発明の第2実施形態に係る光取り出し構造体200を説明する図である。発光基材部100における屈折率nsubは1.9であり、光が光取り出し構造体200から取り出される空間は空気を媒質としており、その屈折率nairは1であり、これらの屈折率はいずれも既定の定数である。なお、発光基材部100として想定される材料はITOである。また、第2実施形態に係る光取り出し構造体200では周期構造部220における層数を12として得た結果である。図3に示すような前提条件によって、光取り出し構造体200からの光取り出し効率が0.693と高い値を示す構造が図9に示すものである。図9に示す光取り出し構造体200は、発光基材部100と隣接すると共に、発光基材部100の屈折率より高い屈折率nlay=2.1を有する基台部210と、基台部210と隣接すると共に、基台部210の屈折率と同じ屈折率ngrt1=2.1を有する第1の周期構造部と、前記第1の周期構造部と隣接すると共に、前記第1の周期構造部の屈折率より高い屈折率ngrt2=2.6を有する第2の周期構造部と、を有するものである。なお、図9において、周期構造部220のうち、x-x’より上側の周期構造部を第1の周期構造部とし、x-x’より下側の周期構造部を第2の周期構造部としている。基台部210に用いる材料としてはZnOやZrO2を、また、周期構造部220のうち第1の周期構造部に用いる材料としてはZnOやZrO2を、また、周期構造部220のうち第2の周期構造部に用いる材料としてはTiO2を想定することができる。第2実施形態に係る周期構造部220は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部220によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。次に、本発明の他の実施形態について説明する。図10は本発明の第3実施形態に係る光取り出し構造体200を説明する図である。発光基材部100における屈折率nsubは1.9であり、光が光取り出し構造体200から取り出される空間は空気を媒質としており、その屈折率nairは1であり、これらの屈折率はいずれも既定の定数である。なお、発光基材部100として想定される材料はITOである。また、第3実施形態に係る光取り出し構造体200では周期構造部220における層数を12として得た結果である。図3に示すような前提条件によって、光取り出し構造体200からの光取り出し効率が0.692と高い値を示す構造が図10に示すものである。図10に示す光取り出し構造体200は、発光基材部100と隣接すると共に、発光基材部100の屈折率より高い屈折率nlay=2.1を有する基台部210と、基台部210と隣接すると共に、基台部210の屈折率より高い屈折率ngrt=2.6を有する周期構造部220と、を有する構成となっている。基台部210に用いる材料としてはZnOやZrO2を、また、周期構造部220に用いる材料としてはTiO2を想定することができる。第1実施形態においては、周期構造部220における層数は36としたが、第3実施形態においては、周期構造部220における層数は12とした。このような周期構造部220における層数の影響により、第3実施形態の光取り出し効率が、第1実施形態のものより高くなるものと考えられる。上記のように、第3実施形態に係る周期構造部220は、パラメータフィッティング方法によって光取り出し効率が最適となるように構成されたものであり、このような本発明の実施の形態に係る周期構造部220によれば、高い効率で光を取り出すことが可能となる。"