特開 2024-78142 モデル作成システムおよびモデル作成方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024078142

(43)【公開日】2024-06-10

(54)【発明の名称】モデル作成システムおよびモデル作成方法

(51)【国際特許分類】

   G06F 11/36 20060101AFI20240603BHJP

   G06F 8/35 20180101ALI20240603BHJP

【ＦＩ】

G06F11/36 108

G06F8/35

【審査請求】未請求

【請求項の数】7

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022190529

(22)【出願日】2022-11-29

(71)【出願人】

【識別番号】520423334

【氏名又は名称】ミラクシアエッジテクノロジー株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100109210

【弁理士】

【氏名又は名称】新居 広守

(74)【代理人】

【識別番号】100137235

【弁理士】

【氏名又は名称】寺谷 英作

(74)【代理人】

【識別番号】100131417

【弁理士】

【氏名又は名称】道坂 伸一

(72)【発明者】

【氏名】今井 紅

【テーマコード（参考）】

5B042

5B376

【Ｆターム（参考）】

5B042GA05

5B042HH10

5B042MA08

5B042MA11

5B042MC08

5B376BC06

5B376BC38

(57)【要約】

【課題】モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができるモデル作成システムを提供する。
【解決手段】モデル作成システム１００は、入力モデルファイル２００に含まれる１以上のブロックのうちから、関数化ブロックを決定する決定部１０１と、関数化ブロックの入出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入出力パラメータをそれぞれ複数の要素に分解する分解部１０２と、複数の要素をグループ化するグループ化ブロックを作成し、複数の要素を分解する逆グループ化ブロックを作成し、入力パラメータがグループ化ブロックから関数化ブロックに入力され、出力パラメータが関数化ブロックから逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、結線が行われた上記各ブロックを示す情報を、作成対象モデルファイル３００として出力する作成部１０３と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムであって、
前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定する決定部と、
前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解する分解部と、
前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、
前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、
前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、
前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する、
作成部と、を備える、
モデル作成システム。

【請求項2】

前記グループ化されている入力パラメータおよび前記グループ化されている出力パラメータのそれぞれは、ベクトル信号であり、
前記要素は、１つの変数である、
請求項１に記載のモデル作成システム。

【請求項3】

前記グループ化されている入力パラメータおよび前記グループ化されている出力パラメータのそれぞれは、バス信号であり、
前記要素は、１つの変数である、
請求項１に記載のモデル作成システム。

【請求項4】

前記作成部は、第１信号線と、第２信号線とを作成することで、前記結線を行い、
前記第１信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力されるように、前記グループ化ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、
前記第２信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、前記関数化ブロックと前記逆グループ化ブロックとを接続する、
請求項１～３のいずれか１項に記載のモデル作成システム。

【請求項5】

前記作成部は、第１タグと、第３信号線と、第２タグと、第４信号線と、第３タグと、第５信号線と、第４タグと、第６信号線とを作成することで、前記結線を行い、
前記第３信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記第１タグに入力されるように、前記第１タグと前記グループ化ブロックとを接続し、
前記第４信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記第２タグから前記関数化ブロックに入力されるように、前記第２タグと前記関数化ブロックとを接続し、
前記第５信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記第３タグに入力されるように、前記第３タグと前記関数化ブロックとを接続し、
前記第６信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記第４タグから前記逆グループ化ブロックに入力されるように前記第４タグと前記逆グループ化ブロックとを接続し、
前記第１タグと前記第２タグとは、仮想的な信号線で接続されており、
前記第３タグと前記第４タグとは、仮想的な信号線で接続されている、
請求項１～３のいずれか１項に記載のモデル作成システム。

【請求項6】

前記作成部は、第１格納ブロックと、第７信号線と、第１参照ブロックと、第８信号線と、第２格納ブロックと、第９信号線と、第２参照ブロックと、第１０信号線とを作成することで、前記結線を行い、
前記第７信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記第１格納ブロックに入力されるように、前記第１格納ブロックと前記グループ化ブロックとを接続し、
前記第８信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記第１参照ブロックから前記関数化ブロックに入力されるように、前記第１参照ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、
前記第９信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記第２格納ブロックに入力されるように、前記第２格納ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、
前記第１０信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記第２参照ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、前記第２参照ブロックと前記逆グループ化ブロックと接続し、
前記第１格納ブロックおよび前記第２格納ブロックは、それぞれ、メモリ領域にデータを一時的に格納するブロックであり、
前記第１参照ブロックは、前記第１格納ブロックによってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックであり、
前記第２参照ブロックは、前記第２格納ブロックによってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックである、
請求項１～３のいずれか１項に記載のモデル作成システム。

【請求項7】

データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムによって実行されるモデル作成方法であって、
前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定し、
前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、
グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解し、
前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、
前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、
前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、
前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する、
モデル作成方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、モデルベース開発におけるモデルの動作挙動と、モデルから自動生成されたコードとの等価性の検証を行うためのモデル作成システムおよびモデル作成方法に関する。

【背景技術】

【0002】

組込ソフトウェア開発において、動く仕様書モデルを使って要求仕様を検証し、そのままソースコードを自動生成する開発手法が用いられることが多い。このような開発手法は、モデルベース開発と呼ばれる。モデルベース開発では、モデルの実行環境と、自動コード生成器によってモデルから自動生成されたコード（自動生成コードとも呼ぶ）を更にバイナリ化して検証する環境とに乖離が出ることがあるため、モデルとバイナリコードとの等価性の検証を行う必要がある。

【0003】

特許文献１には、コード検査ツールおよびコード検査方法が開示されている。

【0004】

特許文献２には、プログラム検証装置、プログラム検証方法および検証機能実行用プログラムが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【特許文献1】特開２０２１－１１７６６６号公報

【特許文献2】特開２０２０－４０３６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

特許文献１および特許文献２には、モデルと自動生成されたコードとの等価性の検証を行う装置が開示されている。特許文献１および特許文献２に開示された装置では、モデルで記述された任意のブロックとソースコードとの対応関係を完全に把握しなければならないことが前提条件となっている。

【0007】

しかしながら、モデルとソースコードとの対応関係を機械的に把握させることは極めて難しく、適用できる範囲が限定されて汎用性に欠けてしまう。自動コード生成器およびモデルを司るモデリングツールは高級言語で実装された更なる高級言語であり、モデルの組み方次第では自動コード生成器が生成するソースコードの生成パターンが無数になり、完璧な想定が難しく、制限事項が多数存在してしまうためである。

【0008】

また、モデルについてはモデリングツールのシミュレータで動作挙動を検証し、自動生成コードについては更にバイナリ化してシミュレータ（例えばカバレッジマスターｗｉｎＡＭＳ（登録商標））で動作挙動を検証して、等価性の検証を行うための一連の流れを連携させる市販ツールＭＢＴオプションがある。しかしながら、上述した理由により制限事項が多数存在し、制限事項に該当する場合、モデルの入出力信号とコードの入出力変数および入出力引数との対応付けを手動で行う必要があり、多大な労力や時間を費やしてしまうという問題がある。

【0009】

そこで、本開示は、モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができるモデル作成システムなどを提供する。

【課題を解決するための手段】

【0010】

本開示に係るモデル作成システムは、データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムであって、前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定する決定部と、前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解する分解部と、前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する、作成部と、を備える。

【0011】

本開示に係るモデル作成方法は、データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムによって実行されるモデル作成方法であって、前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定し、前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解し、前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する処理を含む。

【0012】

なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムまたはコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭなどの記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。

【発明の効果】

【0013】

本開示の一態様に係るモデル作成システムなどによれば、モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができる。

【図面の簡単な説明】

【0014】

【図1】実施の形態に係るモデル作成システムの一例を示すブロック図である。

【図2】実施の形態に係る入力モデルファイルの一例を示す図である。

【図3】入力モデルファイルから自動生成されるソースコードの生成パターンが無数になり得ることを説明するための図である。

【図4】実施の形態に係る決定部の動作の一例を示すフローチャートである。

【図5】実施の形態に係る分解部の動作の一例を示すフローチャートである。

【図6A】複数の要素に分解された入力パラメータの一例を示す図である。

【図6B】複数の要素に分解された出力パラメータの一例を示す図である。

【図7】実施の形態に係る作成対象モデルファイルの一例を示す図である。

【図8】作成対象モデルファイルにおける結線の他の一例を示す図である。

【図9】作成対象モデルファイルにおける結線の他の一例を示す図である。

【図10】作成対象モデルファイルから自動生成されるソースコードの一例を示す図である。

【図11】その他の実施の形態に係るモデル作成方法の一例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0015】

以下、実施の形態について、図面を参照しながら具体的に説明する。

【0016】

なお、以下で説明する実施の形態は、いずれも包括的または具体的な例を示すものである。以下の実施の形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定する主旨ではない。

【0017】

（実施の形態）
以下、実施の形態に係るモデル作成システムについて説明する。

【0018】

図１は、実施の形態に係るモデル作成システム１００の一例を示すブロック図である。なお、図１には、モデル作成システム１００の他に、モデル作成システム１００に入力される入力モデルファイル２００およびモデル作成システム１００から出力される作成対象モデルファイル３００、ならびに、自動コード生成器４００が示されている。自動コード生成器４００は、モデル（モデルファイル）からソースコードなどを生成する。

【0019】

入力モデルファイル２００は、データフローを示す第１モデルファイルの一例である。入力モデルファイル２００は、モデルベース開発で用いられる処理内容を表すモデルである。モデルベース開発では、一般的に、処理単位となるブロックを用いてモデルが記述される。

【0020】

図２は、実施の形態に係る入力モデルファイル２００の一例を示す図である。ここでは説明を簡単にするために、入力モデルファイル２００を１つブロックからなるモデルとしている。

【0021】

入力モデルファイル２００に含まれる１つのブロックは後述するように関数化されるブロックであり、このブロックを関数化ブロック２０１と呼ぶ。関数化ブロック２０１には、例えば、３つの入力パラメータＩｎ１～Ｉｎ３および４つの出力パラメータＯｕｔ１～Ｏｕｔ４が対応付けられている。入力モデルファイル２００での検証（ＭＩＬＳ（Ｍｏｄｅｌ Ｉｎ ｔｈｅ Ｌｏｏｐ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）検証）が行われ、自動コード生成器４００によって入力モデルファイル２００から自動生成コードが生成され、ＰＩＬＳ（Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ Ｉｎ ｔｈｅ Ｌｏｏｐ Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ）検証が行われる場合には、自動生成コードの生成パターンが無数になり得、ＰＩＬＳ検証が難しくなっている。

【0022】

図３は、入力モデルファイル２００から自動生成されるソースコードの生成パターンが無数になり得ることを説明するための図である。

【0023】

図３に示されるように、入力モデルファイル２００から自動生成されるソースコードには、想定が必要なパターンが無数にあり、入出力信号と自動生成コードの入出力変数とを一対一に対応させることが難しくなっている。このため、モデルの実装時に厳しい制約が必要となる。

【0024】

そこで、本開示では、入力モデルファイル２００とは別の作成対象モデルファイル３００を作成するモデル作成システム１００を提供する。

【0025】

モデル作成システム１００は、入力モデルファイル２００から作成対象モデルファイル３００を作成するシステムである。作成対象モデルファイル３００は、データフローを示す第２モデルファイルの一例である。

【0026】

モデル作成システム１００は、決定部１０１、分解部１０２および作成部１０３を備える。モデル作成システム１００は、プロセッサおよびメモリなどを含むコンピュータである。メモリは、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）およびＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）などであり、プロセッサにより実行されるプログラムを記憶することができる。決定部１０１、分解部１０２および作成部１０３は、メモリに格納されたプログラムを実行するプロセッサなどによって実現される。

【0027】

例えば、モデル作成システム１００は、１つの筐体からなるコンピュータであってもよい。例えば、モデル作成システム１００は、サーバであってもよい。なお、モデル作成システム１００が備える構成要素は、１つのサーバに配置されていてもよいし、複数のサーバに分散して配置されていてもよい。

【0028】

決定部１０１は、入力モデルファイル２００に含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロック２０１を決定する。決定部１０１の動作の詳細については、後述する図４で説明する。

【0029】

分解部１０２は、関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータをそれぞれ複数の要素に分解する。分解部１０２の動作の詳細については、後述する図５で説明する。

【0030】

作成部１０３は、作成対象モデルファイル３００を作成し、出力する。作成部１０３の動作の詳細については、後述する図７で説明する。

【0031】

まず、決定部１０１の動作の詳細について、図４を用いて説明する。

【0032】

図４は、実施の形態に係る決定部１０１の動作の一例を示すフローチャートである。

【0033】

決定部１０１は、入力モデルファイル２００に含まれる１以上のブロックのそれぞれについて、モデルの最上位階層のブロックであるか否かを判定する（ステップＳ１０１）。なお、図２に示されるように、入力モデルファイル２００にブロックが１つのみ含まれている場合には、このブロックはモデルの最上位階層のブロックとなる。

【0034】

決定部１０１は、モデルの最上位階層のブロックでないと判定したブロック（ステップＳ１０１でＮｏと判定したブロック）について、関数化される設定がされているか否かを判定する（ステップＳ１０２）。つまり、決定部１０１は、２階層目以降のブロックについて、関数化される設定がされているか否かを判定する。例えば、各ブロックに対して関数化するか否かの設定は、モデルの開発ツールを介して行われてもよい。

【0035】

決定部１０１は、モデルの最上位階層のブロックであると判定したブロック（ステップＳ１０１でＹｅｓと判定したブロック）、または、関数化される設定がされていると判定したブロック（ステップＳ１０２でＹｅｓと判定したブロック）を関数化されるブロックに決定する（ステップＳ１０３）。ここでは、決定部１０１は、入力モデルファイル２００に含まれる１以上のブロックのうちから、関数化ブロック２０１を決定する。

【0036】

決定部１０１は、モデルの最上位階層のブロックでないと判定したブロック（ステップＳ１０１でＮｏと判定したブロック）であり、かつ、関数化される設定がされていないと判定したブロック（ステップＳ１０２でＮｏと判定したブロック）を関数化されないブロックに決定する（ステップＳ１０４）。

【0037】

例えば、四則演算または論理演算などの細かい演算を行うブロックは、関数化されないブロックとなる。

【0038】

次に、分解部１０２の動作の詳細について、図５を用いて説明する。

【0039】

図５は、実施の形態に係る分解部の動作の一例を示すフローチャートである。

【0040】

まず、分解部１０２は、関数化ブロック２０１の入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定する（ステップＳ１１１）。図２に示されるように、関数化ブロック２０１には、３つの入力パラメータＩｎ１～Ｉｎ３および４つの出力パラメータＯｕｔ１～Ｏｕｔ４が対応付けられている。例えば、分解部１０２は、各入出力パラメータのデータ型を確認することで、各入出力パラメータがパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定する。データ型の確認方法は特に限定されないが、分解部１０２は、各入出力パラメータについて予めデータ型が定められている場合には、予め定められているデータ型を確認する。また、分解部１０２は、各入出力パラメータについて、実際に流れているデータを確認することで、データ型を確認してもよい。

【0041】

例えば、分解部１０２は、入出力パラメータのデータ型が配列型である、言い換えると、入出力パラメータがベクトル信号であると判定した場合、入出力パラメータがパラメータの要素でグループ化されていると判定する。また、例えば、分解部１０２は、入出力パラメータのデータ型が構造体である、言い換えると、入出力パラメータがバス信号であると判定した場合、入出力パラメータがパラメータの要素でグループ化されていると判定する。例えば、入力パラメータＩｎ２およびＩｎ３ならびに出力パラメータＯｕｔ２がベクトル信号であり、出力パラメータＯｕｔ３およびＯｕｔ４がバス信号であり、分解部１０２は、これらの入出力パラメータがパラメータの要素でグループ化されていると判定する。

【0042】

分解部１０２は、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータ（ステップＳ１１１でＹｅｓと判定した入力パラメータおよび出力パラメータ）をそれぞれ複数の要素に分解する（ステップＳ１１２）。例えば、要素は、１つの変数である。ここで、複数の要素に分解された入力パラメータおよび出力パラメータの例について、図６Ａおよび図６Ｂを用いて説明する。

【0043】

図６Ａは、複数の要素に分解された入力パラメータの一例を示す図である。

【0044】

図６Ｂは、複数の要素に分解された出力パラメータの一例を示す図である。

【0045】

図６Ａに示されるように、例えば、ベクトル信号である入力パラメータＩｎ２は、入力ブロック２～４に示される３つの要素（変数）に分解され、ベクトル信号である入力パラメータＩｎ３は、入力ブロック５～８に示される４つの要素（変数）に分解される。図６Ｂに示されるように、ベクトル信号である出力パラメータＯｕｔ２は、出力ブロック２～９に示される８つの要素（変数）に分解され、バス信号である出力パラメータＯｕｔ３は、出力ブロック１０～１３に示される４つの要素（変数）に分解され、バス信号である出力パラメータＯｕｔ４は、出力ブロック１４～２１に示される８つの要素（変数）に分解される。

【0046】

例えば、入力パラメータＩｎ１および出力パラメータＯｕｔ１は、ベクトル信号またはバス信号などではないため、分解部１０２は、これらの入出力パラメータがパラメータの要素でグループ化されていないと判定する。分解部１０２は、グループ化されていない入力パラメータおよびグループ化されていない出力パラメータ（ステップＳ１１１でＮｏと判定した入力パラメータおよび出力パラメータ）を複数の要素に分解しない。

【0047】

次に、作成部１０３の動作の詳細について、図７を用いて説明する。

【0048】

図７は、実施の形態に係る作成対象モデルファイル３００の一例を示す図である。

【0049】

作成部１０３は、グループ化されている入力パラメータから分解された複数の要素が入力され、グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成する。図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、分解された複数の要素として入力ブロック２～４が入力され、グループ化されている入力パラメータＩｎ２を出力するグループ化ブロック３０１を作成する。また、例えば、作成部１０３は、分解された複数の要素として入力ブロック５～８が入力され、グループ化されている入力パラメータＩｎ３を出力するグループ化ブロック３０２を作成する。このように、作成部１０３は、複数の入力を束ねて１つの入力信号を出力する処理を行うブロックを作成する。

【0050】

作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータが入力され、グループ化されている出力パラメータから分解された複数の要素を出力する逆グループ化ブロックを作成する。図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が入力され、分解された複数の要素として出力ブロック２～９を出力する逆グループ化ブロック３０３を作成する。また、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ３が入力され、分解された複数の要素として出力ブロック１０～１３を出力する逆グループ化ブロック３０４を作成する。また、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ４が入力され、分解された複数の要素として出力ブロック１４～２１を出力する逆グループ化ブロック３０５を作成する。このように、作成部１０３は、グループ化されている１つの信号を分解して出力する処理を行うブロックを作成する。

【0051】

作成部１０３は、グループ化されている入力パラメータがグループ化ブロックから関数化ブロック２０１に入力されるように、結線を行う。図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２がグループ化ブロック３０１から関数化ブロック２０１に入力されるように、結線を行う。また、例えば、作成部１０３は、グループ化されている入力パラメータＩｎ３がグループ化ブロック３０２から関数化ブロック２０１に入力されるように、結線を行う。

【0052】

図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、信号線３１１および３１２を作成することで、結線を行う。信号線３１１および３１２は、それぞれ第１信号線の一例である。例えば、信号線３１１は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２がグループ化ブロック３０１から関数化ブロック２０１に入力されるように、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１とを直接接続する。例えば、信号線３１２は、グループ化されている入力パラメータＩｎ３がグループ化ブロック３０２から関数化ブロック２０１に入力されるように、グループ化ブロック３０２と関数化ブロック２０１とを直接接続する。

【0053】

作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータが関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行う。図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０３に入力されるように、結線を行う。また、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ３が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０４に入力されるように、結線を行う。また、例えば、作成部１０３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ４が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０５に入力されるように、結線を行う。

【0054】

図７に示されるように、例えば、作成部１０３は、信号線３１３～３１５を作成することで、結線を行う。信号線３１３～３１５は、それぞれ第２信号線の一例である。例えば、信号線３１３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０３に入力されるように、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とを直接接続する。また、例えば、信号線３１４は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ３が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０４に入力されるように、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０４とを直接接続する。また、例えば、信号線３１５は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ４が関数化ブロック２０１から逆グループ化ブロック３０５に入力されるように、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０５とを直接接続する。

【0055】

このように、ブロック間を信号線で直接接続することで、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0056】

そして、作成部１０３は、結線が行われた、グループ化ブロック３０１および３０２、関数化ブロック２０１、ならびに、逆グループ化ブロック３０３、３０４および３０５を示す情報を、作成対象モデルファイル３００として出力する。

【0057】

なお、結線の行い方は、図７に示されるブロック間を信号線で直接接続する方法に限らない。ここで、結線の他の例について、図８および図９を用いて説明する。

【0058】

図８および図９は、作成対象モデルファイル３００における結線の他の一例を示す図である。なお、図８および図９では、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１との結線、および、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３との結線に着目して説明する。グループ化ブロック３０２と関数化ブロック２０１との結線、ならびに、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０４および３０５との結線にも図８および図９で説明する結線の方法を適用することができる。

【0059】

図８に示されるように、例えば、作成部１０３は、タグ３２１～３２４および信号線３３１～３３４を作成することで、結線を行ってもよい。タグ３２１は第１タグの一例であり、タグ３２２は第２タグの一例であり、タグ３２３は第３タグの一例であり、タグ３２４は第４タグの一例である。信号線３３１は第３信号線の一例であり、信号線３３２は第４信号線の一例であり、信号線３３３は第５信号線の一例であり、信号線３３４は第６信号線の一例である。

【0060】

例えば、信号線３３１は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２がグループ化ブロック３０１からタグ３２１に入力されるように、タグ３２１とグループ化ブロック３０１とを接続する。例えば、信号線３３２は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２がタグ３２２から関数化ブロック２０１に入力されるように、タグ３２２と関数化ブロック２０１とを接続する。タグ３２１とタグ３２２とは、仮想的な信号線で接続されているため、上記のように信号線３３１および３３２ならびにタグ３２１および３２２を接続することで、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１とを信号線３１１で直接接続する場合（図７参照）と同じように、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１とでデータの受け渡しをすることが可能となる。

【0061】

例えば、信号線３３３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が関数化ブロック２０１からタグ３２３に入力されるように、タグ３２３と関数化ブロック２０１とを接続する。例えば、信号線３３４は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２がタグ３２４から逆グループ化ブロック３０３に入力されるようにタグ３２４と逆グループ化ブロック３０３とを接続する。例えば、タグ３２３とタグ３２４とは、仮想的な信号線で接続されている。これにより、上記のように信号線３３３および３３４ならびにタグ３２３および３２４を接続することで、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とを信号線３１３で直接接続する場合（図７参照）と同じように、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とでデータの受け渡しをすることが可能となる。

【0062】

このように、仮想的な信号線で接続されたタグを介して、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0063】

図９に示されるように、例えば、作成部１０３は、格納ブロック３４１および３４３、参照ブロック３４２および３４４ならびに信号線３５１～３５４を作成することで、結線を行ってもよい。格納ブロック３４１は第１格納ブロックの一例であり、格納ブロック３４３は第２格納ブロックの一例である。参照ブロック３４２は第１参照ブロックの一例であり、参照ブロック３４４は第２参照ブロックの一例である。信号線３５１は第７信号線の一例であり、信号線３５２は第８信号線の一例であり、信号線３５３は第９信号線の一例であり、信号線３５４は第１０信号線の一例である。

【0064】

例えば、信号線３５１は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２がグループ化ブロック３０１から格納ブロック３４１に入力されるように、格納ブロック３４１とグループ化ブロック３０１とを接続する。例えば、信号線３５２は、グループ化されている入力パラメータＩｎ２が参照ブロック３４２から関数化ブロック２０１に入力されるように、参照ブロック３４２と関数化ブロック２０１とを接続する。例えば、格納ブロック３４１は、メモリ領域にデータを一時的に格納するブロックであり、参照ブロック３４２は、格納ブロック３４１によってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックである。これにより、上記のように信号線３５１および３５２、格納ブロック３４１ならびに参照ブロック３４２を接続することで、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１とを信号線３１１で直接接続する場合（図７参照）と同じように、グループ化ブロック３０１と関数化ブロック２０１とでデータの受け渡しをすることが可能となる。

【0065】

例えば、信号線３５３は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が関数化ブロック２０１から格納ブロック３４３に入力されるように、格納ブロック３４３と関数化ブロック２０１とを接続する。例えば、信号線３５４は、グループ化されている出力パラメータＯｕｔ２が参照ブロック３４４から逆グループ化ブロック３０３に入力されるように、参照ブロック３４４と逆グループ化ブロック３０３と接続する。例えば、格納ブロック３４３は、メモリ領域にデータを一時的に格納するブロックであり、参照ブロック３４４は、格納ブロック３４３によってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックである。これにより、上記のように信号線３５３および３５４、格納ブロック３４３ならびに参照ブロック３４４を接続することで、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とを信号線３１３で直接接続する場合（図７参照）と同じように、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とでデータの受け渡しをすることが可能となる。

【0066】

このように、メモリへのデータの格納およびメモリに格納されたデータの参照を利用することで、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0067】

なお、作成対象モデルファイル３００において、図７から図９で説明した結線の方法が組み合わせられていてもよい。例えば、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０３とが信号線で直接接続されることで結線され、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０４とがタグを介して結線され、関数化ブロック２０１と逆グループ化ブロック３０５とがメモリを利用して結線されていてもよい。

【0068】

次に、作成対象モデルファイル３００から自動生成される自動生成コードの例について、図１０を用いて説明する。

【0069】

図１０は、作成対象モデルファイル３００から自動生成されるソースコードの一例を示す図である。

【0070】

図１０に示されるように、作成対象モデルファイル３００から自動生成されるソースコードの生成パターンは固定され、１パターンとなる。

【0071】

以上説明した通り、入力モデルファイル２００における関数化ブロック２０１に対して、入力パラメータＩｎ２およびＩｎ３における複数の要素をグループ化するグループ化ブロック３０１および３０２と、出力パラメータＯｕｔ２～Ｏｕｔ４における複数の要素を分解する逆グループ化ブロック３０３～３０５とが作成され、これらのブロックと関数化ブロック２０１とが結線されたものが作成対象モデルファイル３００として作成される。グループ化ブロック３０１および３０２ならびに逆グループ化ブロック３０３～３０５が作成されることで、作成対象モデルファイル３００における各入出力信号は、自動生成コードでは一意の変数になり、入力モデルファイル２００の入出力信号と自動生成コードの入出力変数とを一対一に対応させることができる。このように、入力モデルファイル２００とは別の作成対象モデルファイル３００を作成するモデル作成システム１００を提供することで、複雑な検証手段で発生していた問題を解決することができ、モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができる。

【0072】

（その他の実施の形態）
以上、本開示の一つまたは複数の態様に係るモデル作成システム１００について、実施の形態に基づいて説明したが、本開示は、これらの実施の形態に限定されるものではない。本開示の趣旨を逸脱しない限り、当業者が思いつく各種変形を各実施の形態に施したものや、異なる実施の形態における構成要素を組み合わせて構築される形態も、本開示の一つまたは複数の態様の範囲内に含まれてもよい。

【0073】

例えば、本開示は、モデル作成システム１００として実現できるだけでなく、モデル作成システム１００を構成する構成要素が行うステップ（処理）を含むモデル作成方法として実現できる。

【0074】

図１１は、その他の実施の形態に係るモデル作成方法の一例を示すフローチャートである。

【0075】

モデル作成方法は、データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムによって実行される方法であって、図１１に示されるように、第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定し（ステップＳ１１）、関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し（ステップＳ１２）、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の要素に分解し（ステップＳ１３）、グループ化されている入力パラメータから分解された複数の要素が入力され、グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し（ステップＳ１４）、グループ化されている出力パラメータが入力され、グループ化されている出力パラメータから分解された複数の要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し（ステップＳ１５）、グループ化されている入力パラメータがグループ化ブロックから関数化ブロックに入力され、グループ化されている出力パラメータが関数化ブロックから逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い（ステップＳ１６）、結線が行われた、グループ化ブロック、関数化ブロックおよび逆グループ化ブロックを示す情報を、第２モデルファイルとして出力する（ステップＳ１７）処理を含む。

【0076】

例えば、本開示は、モデル作成方法に含まれるステップを、コンピュータ（プロセッサ）に実行させるためのプログラムとして実現できる。さらに、本開示は、そのプログラムを記録したＣＤ－ＲＯＭ等である非一時的なコンピュータ読み取り可能な記録媒体として実現できる。

【0077】

例えば、本開示が、プログラム（ソフトウェア）で実現される場合には、コンピュータのＣＰＵ、メモリおよび入出力回路などのハードウェア資源を利用してプログラムが実行されることによって、各ステップが実行される。つまり、ＣＰＵがデータをメモリまたは入出力回路などから取得して演算したり、演算結果をメモリまたは入出力回路などに出力したりすることによって、各ステップが実行される。

【0078】

なお、上記実施の形態において、モデル作成システム１００に含まれる各構成要素は、専用のハードウェアで構成されるか、各構成要素に適したソフトウェアプログラムを実行することによって実現されてもよい。各構成要素は、ＣＰＵまたはプロセッサなどのプログラム実行部が、ハードディスクまたは半導体メモリなどの記録媒体に記録されたソフトウェアプログラムを読み出して実行することによって実現されてもよい。

【0079】

上記実施の形態に係るモデル作成システム１００の機能の一部または全ては典型的には集積回路であるＬＳＩとして実現される。これらは個別に１チップ化されてもよいし、一部または全てを含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化はＬＳＩに限るものではなく、専用回路または汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後にプログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、またはＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。

【0080】

（付記）
以上の実施の形態の記載により、下記の技術が開示される。

【0081】

（技術１）データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムであって、前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定する決定部と、前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解する分解部と、前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する、作成部と、を備える、モデル作成システム。

【0082】

これによれば、第１モデルファイルにおける関数化ブロックに対して、入力パラメータにおける複数の要素をグループ化するグループ化ブロックと、出力パラメータにおける複数の要素を分解する逆グループ化ブロックとが作成され、これらのブロックと関数化ブロックとが結線されたものが第２モデルファイルとして作成される。グループ化ブロックおよび逆グループ化ブロックが作成されることで、第２モデルファイルにおける各入出力信号は、自動生成コードでは一意の変数になり、第１モデルファイルの入出力信号と自動生成コードの入出力変数とを一対一に対応させることができる。このように、第１モデルファイルとは別の第２モデルファイルを作成するモデル作成システムを提供することで、複雑な検証手段で発生していた問題を解決することができ、モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができる。

【0083】

なお、第１モデルファイルにおける関数化ブロックに入力パラメータおよび出力パラメータの両方が存在する場合に、第１モデルファイルから自動生成コードが生成される場合、入力パラメータおよび出力パラメータの一方のみ（例えば入力パラメータのみ）存在するモデルファイルから自動生成コードが生成される場合よりも自動生成コードの生成パターンがさらに多くなり、入出力信号と自動生成コードの入出力変数とを一対一に対応させることがより難しくなる。これに対して、本開示では、入力パラメータおよび出力パラメータの両方が存在する場合であっても、入力パラメータについてはグループ化ブロックが作成され、出力パラメータについては逆グループ化ブロックが作成されるため、第２モデルファイルにおける各入出力信号は、自動生成コードでは一意の変数になり、第１モデルファイルの入出力信号と自動生成コードの入出力変数とを一対一に対応させることができる。

【0084】

（技術２）前記グループ化されている入力パラメータおよび前記グループ化されている出力パラメータのそれぞれは、ベクトル信号であり、前記要素は、１つの変数である、技術１に記載のモデル作成システム。

【0085】

これによれば、分解部においてベクトル信号（配列）におけるベクトルの要素のそれぞれを変数に分解することができる。

【0086】

（技術３）前記グループ化されている入力パラメータおよび前記グループ化されている出力パラメータのそれぞれは、バス信号であり、前記要素は、１つの変数である、技術１に記載のモデル作成システム。

【0087】

これによれば、分解部においてバス信号（構造体）における任意の階層のメンバのそれぞれを変数に分解することができる。

【0088】

（技術４）前記作成部は、第１信号線と、第２信号線とを作成することで、前記結線を行い、前記第１信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力されるように、前記グループ化ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、前記第２信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、前記関数化ブロックと前記逆グループ化ブロックとを接続する、技術１～３のいずれかに記載のモデル作成システム。

【0089】

これによれば、ブロック間を信号線で直接接続することで、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0090】

（技術５）前記作成部は、第１タグと、第３信号線と、第２タグと、第４信号線と、第３タグと、第５信号線と、第４タグと、第６信号線とを作成することで、前記結線を行い、前記第３信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記第１タグに入力されるように、前記第１タグと前記グループ化ブロックとを接続し、前記第４信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記第２タグから前記関数化ブロックに入力されるように、前記第２タグと前記関数化ブロックとを接続し、前記第５信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記第３タグに入力されるように、前記第３タグと前記関数化ブロックとを接続し、前記第６信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記第４タグから前記逆グループ化ブロックに入力されるように前記第４タグと前記逆グループ化ブロックとを接続し、前記第１タグと前記第２タグとは、仮想的な信号線で接続されており、前記第３タグと前記第４タグとは、仮想的な信号線で接続されている、技術１～３のいずれかに記載のモデル作成システム。

【0091】

これによれば、仮想的な信号線で接続されたタグを介して、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0092】

（技術６）前記作成部は、第１格納ブロックと、第７信号線と、第１参照ブロックと、第８信号線と、第２格納ブロックと、第９信号線と、第２参照ブロックと、第１０信号線とを作成することで、前記結線を行い、前記第７信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記第１格納ブロックに入力されるように、前記第１格納ブロックと前記グループ化ブロックとを接続し、前記第８信号線は、前記グループ化されている入力パラメータが前記第１参照ブロックから前記関数化ブロックに入力されるように、前記第１参照ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、前記第９信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記第２格納ブロックに入力されるように、前記第２格納ブロックと前記関数化ブロックとを接続し、前記第１０信号線は、前記グループ化されている出力パラメータが前記第２参照ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、前記第２参照ブロックと前記逆グループ化ブロックと接続し、前記第１格納ブロックおよび前記第２格納ブロックは、それぞれ、メモリ領域にデータを一時的に格納するブロックであり、前記第１参照ブロックは、前記第１格納ブロックによってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックであり、前記第２参照ブロックは、前記第２格納ブロックによってメモリ領域に一時的に格納されたデータを参照するブロックである、技術１～３のいずれかに記載のモデル作成システム。

【0093】

これによれば、メモリへのデータの格納およびメモリに格納されたデータの参照を利用することで、ブロック間のデータの受け渡しをすることができる。

【0094】

（技術７）データフローを示す第１モデルファイルから第２モデルファイルを作成するモデル作成システムによって実行されるモデル作成方法であって、前記第１モデルファイルに含まれる１以上のブロックのうちから、関数化されるブロックである関数化ブロックを決定し、前記関数化ブロックの入力パラメータおよび出力パラメータがそれぞれパラメータの要素でグループ化されているか否かを判定し、グループ化されている入力パラメータおよびグループ化されている出力パラメータをそれぞれ複数の前記要素に分解し、前記グループ化されている入力パラメータから分解された複数の前記要素が入力され、前記グループ化されている入力パラメータを出力するグループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている出力パラメータが入力され、前記グループ化されている出力パラメータから分解された複数の前記要素を出力する逆グループ化ブロックを作成し、前記グループ化されている入力パラメータが前記グループ化ブロックから前記関数化ブロックに入力され、前記グループ化されている出力パラメータが前記関数化ブロックから前記逆グループ化ブロックに入力されるように、結線を行い、前記結線が行われた、前記グループ化ブロック、前記関数化ブロックおよび前記逆グループ化ブロックを示す情報を、前記第２モデルファイルとして出力する、モデル作成方法。

【0095】

これによれば、モデルと自動生成コードとの等価性の検証における生産性をあげることができるモデル作成方法を提供することができる。

【産業上の利用可能性】

【0096】

本開示は、モデルベース開発におけるモデルの動作挙動と、モデルから自動生成されたコードとの等価性の検証を行うためのシステムなどに適用できる。

【符号の説明】

【0097】

１００ モデル作成システム
１０１ 決定部
１０２ 分解部
１０３ 作成部
２００ 入力モデルファイル
２０１ 関数化ブロック
３００ 作成対象モデルファイル
３０１、３０２ グループ化ブロック
３０３、３０４、３０５ 逆グループ化ブロック
３１１、３１２、３１３、３１４、３１５、３３１、３３２、３３３、３３４、３５１、３５２、３５３、３５４ 信号線
３２１、３２２、３２３、３２４ タグ
３４１、３４３ 格納ブロック
３４２、３４４ 参照ブロック
４００ 自動コード生成器

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6A】

【図6B】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】