インターナビ・フローティングカーシステムと 渋滞予測について

３９
インターナビ・フローティングカーシステムと渋滞予測について
● 交通における予知・予測／報告
特集 インターナビ・フローティングカーシステムと
渋滞予測について
今井 武＊
柘植正邦 菅原愛子＊＊＊
＊＊
現在、ＶＩＣＳ情報は主要幹線など限られた路線しか提供されていない。そこで、従来の
ＶＩＣＳ情報に加えて会員の車がＶＩＣＳ情報の提供されていない道路を走行した際の走行状況
を収集し、よりきめ細かい交通渋滞情報を提供するフローティングカーシステムを自動車
メーカーとして世界で初めて２００３年９月に実用化した。
＊
＊＊
＊＊＊
特に力を入れているのが、渋滞情報の提供である。
１．はじめに
たとえば他のカーナビでは得られない脇道などの渋
インターナビ・プレミアムクラブは、Ｈｏｎｄａが提
滞情報も、Ｈｏｎｄａ車どうしで走行情報を共有するシ
供しているテレマティクスを中心としたドライブサ
ステム（世界初「インターナビ・フローティングカ
ポートサービスである。カーナビと携帯電話を利用
ーシステム」）で取得し、より短時間のルートを案
して車とインターナビ情報センターをつなぎ、先進
内するなど、渋滞回避のための情報精度をどこまで
のさまざまな情報サービスを行っている。なかでも
もつきつめている。人のストレスを解放すると同時
＊ 本田技研工業㈱インターナビ推進室室長
Ｇｅｎｅ
ｒ
ａ
ｌＭａｎａｇｅ
ｒ，
Ｉ
ｎ
ｔ
ｅ
ｒｎａｖ
ｉＳｙｓ
ｔ
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ｌ
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Ｐ
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ｎｇＯｆ
ｆ
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ｃ
ｅ，
Ｈｏｎｄａ Ｍｏ
ｔ
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ｒＣｏ．，Ｌｔ
ｄ．
＊ ＊ 本田技研工業㈱インターナビ推進室技術主任
Ａｓ
ｓ
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ｒ，
Ｉ
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ｄ．
＊ ＊ ＊ 本田技研工業㈱インターナビ推進室
Ｉ
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Ｈｏｎｄａ Ｍｏ
ｔ
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ｄ．
原稿受理 ２
０
０６年１月１
０日
ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
ｉ
ｅｗ Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
に、渋滞の解消で燃費を向上し、経済的なロスをな
くすことにより、社会のストレスも解放することが
目的である。
２．インターナビ道路交通情報システム
インターナビ道路交通情報システムとは、ユーザ
ーからのリクエスト型であるオンデマンド交通情報
提供サービスのことである。このサービスは２００
２年
３９
（ ）
Ｊｕｎｅ，
２００６
４
０
今井 武、柘植正邦、菅原愛子
１
０月から「インターナビＶＩＣＳ」というサービス名で
運用開始をしている。
現在のＶＩＣＳ（Ｖｅｈ
ｉ
ｃ
ｌ
ｅＩ
ｎｆ
ｏ
ｒｍａ
ｔ
ｉ
ｏｎａｎｄｃ
ｏｍｍｕｎ
ｉ-
た最適ルートをユーザーに提供するものである。
３．インターナビ・フローティングカーシステム
ｃ
ａ
ｔ
ｉ
ｏｎＳｙｓ
ｔ
ｅｍ）情報は、ＦＭ多重放送による都道府
Ｈｏｎｄａは従来のＶＩＣＳ情報に加えて、ユーザーが
県単位の主要道路の情報提供や、光・電波ビーコン
ＶＩＣＳ情報の提供されていない道路を走行した際の
による限られたエリアでの情報提供である。このた
走行状況を収集し、よりきめ細かい交通渋滞情報を
めルート探索に必要な、主に交差点間やインターチ
提供するインターナビ・フローティングカーシステ
ェンジ間の所要時間である区間所要時間（リンク旅
ムを、自動車メーカーとして世界で初めて工場純正
行時間）の情報が、高速道路はＦＭ多重放送や電波
ＨＤＤナビで２０
０３年９月に実用化した。
ビーコンから提供されるものの、一般道では光ビー
このフローティングカーシステムとは、まず交通
コンから狭い範囲（１
０∼３０ｋｍ）でしか提供されない
情報が必要と思われるにもかかわらずＶＩＣＳ情報が
ため、県をまたいだ目的地までドライブするような
提供されていない路線・区間（リンク）をあらかじめ
時は、出発時に最短時間ルートがわからず途中で情
設定し、計測対象とする。次にその計測対象リンク
報を取りながらルート変更をしていた。そこでイン
をユーザーが走行した際の所要時間情報をナビで自
ターナビ道路交通情報システムでは、ＶＩＣＳセンタ
動メモリし、次回ユーザーが交通情報を入手するた
ーとインターナビ情報センターをオンラインで結び、
めに、インターナビ情報センターにアクセスした際、
リンク旅行時間を含めた全国の道路交通情報が携帯
これまで蓄積された情報が同時にセンターに送信さ
電話を通じて得られることでユーザーの目的地が全
れるＧ
ｉ
ｖｅ ＆ Ｔａｋｅの仕組みとなっている
（Fig.1参照）
。
国どこでもベストなルートを案内することを可能と
情報センターでは、その情報をもとに統計値化し、
した。しかしながら、ＶＩＣＳ情報は主要幹線など限
リンク旅行時間および渋滞度（渋滞・混雑・順調）
られた路線しか提供されておらず、また現時点の情
情報としてユーザーに提供する。
報しかないため交通状況の変化に対応しきれていな
渋滞度を表す表示色はＶＩＣＳ情報に準拠している
い。そこで、情報提供がされていない路線に関して
が、リアルタイム情報との区別をつけるため点線表
は「フローティングカーシステム」にて対応して、
示とした。フローティングカーシステムの対象リン
また、時間的変化については「渋滞予測情報」を提
クは、独自に設定した区間以外にも、現在、ＶＩＣＳ
供することにより，面的にも時間的変化にも対応し
情報の中でリンク設定はされているものの情報がな
インターナビ
情報センター
情報をアップ
センターから情報を入手
VICS情報未提供道路
(所要時間計測区間)
メンバーB
計画開始地点
計測終了地点 メンバーA
Fig. 1 フローティングカーシステムの概念
Fig. 3 フローティングカー情報＋Ｖ
Ｉ
ＣＳ情報の対象道路
10分
24分
3分
3分
9分
30分
20分
6分
実際の所要時間
Fig. 2 従来Ｖ
Ｉ
ＣＳ対象道路
国際交通安全学会誌 Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
6分
6分
14分を
移動配分
所要時間提供イメージ
Fig. 4 車線別情報の仕組み
（ ４０
）
平成１８年６月
４１
インターナビ・フローティングカーシステムと渋滞予測について
いリンクや、渋滞度は提供されているがリンク旅行
始から、２０
０６年３月現在、２年７ヶ月経過し、ユー
時間が提供されていないリンク（全国で約５／６）
ザーから累積約１億ｋｍのＦＣＤを収集した（Fig.5参
も計測対象としている（Fig.2、3参照）。
照）。
このように、インターナビ・フローティングカー
平日約２
０万ｋｍ、土日約４
０万ｋｍのデータが日々ア
システムは、メンバーが交通情報収集に参加し、そ
ップされている。
の情報をメンバー間で共有する画期的なシステムで
実際の蓄積状況を東京都霞ヶ関周辺の地図上に表
ある。情報は、メンバーが走行すればするほど収集
したのがFig.6、7である
（対象道路脇に点線表示）
。
され、日々情報精度が上がる仕組みとなっている。
Fig.6は収集前、Fig.7は現在ＦＣＤがアップされてい
る状況を表している．これにより、多くの情報が集
４．車線別情報
まっていることがわかる。
さらにインターナビの新たなサービスとして、
２
００
４年１
０月から、車線別情報を世界で初めて提供し
６．ＦＣＤ統計データの評価
ている。
ＶＩＣＳ情報が提供されていない道路は、カーナビ
これは、フローティングカーシステムを活用した
で静的リンク旅行時間という固定値を用いて計算さ
ものである。都市高速でのジャンクションで向う方
向により車線ごとに所要時間（リンク旅行時間）が大
きく異なる場合がよくあるが、現在のＶＩＣＳ情報で
は１区間
（リンク）のリンク旅行時間は一つしか提供
されないため、車両感知器などから得られた情報を
基に、全車線の平均または片側のみのリンク旅行時
間で提供されている。
万km
11,000
10,000
9,000
8,000
7,000
6,000
5,000
4,000
このため、車線によっては提供されているジャン
クションまでの所要時間が、実際の所要時間より速
3,000
2,000
1,000
内ができていなかった。
/3
06 2
/
06
2
/1
05
0
/1
05
/8
05
/6
05
/4
05
/2
05
2
/1
04
0
/1
04
/8
04
/6
04
/4
04
/2
04
2
/1
03
0
/1
03
0
い車線と遅い車線が生じてしまい、的確なルート案
Fig. 5 ＦＣＤ累積距離グラフ
そこでインターナビの車線別情報は、フローティ
ングカーシステムを応用することでこの問題を解決
することとした。
Fig.4に示すように、分岐点までは短い所要時間
の車線データを用い、長い所要時間の車線データと
の時間差分を、分岐先の所要時間が長い方のリンク
に時間配分することにより、ジャンクションにおけ
る車線各々のリンク旅行時間を考慮したルート探索
ができる。これにより、到着予想時間も従来のカー
ナビに比較してより精度の高い情報提供が可能であ
Fig. 6 霞ヶ関周辺のＦＣＤ収集前
る。
またこの車線別情報は、統計処理したフローティ
ングカーデータ
（以下、ＦＣＤと略す）を用いルート探
索をしているもので、カーナビ画面上にはどちらの
車線が速いと表示されるわけではなく、あくまでも
目的地に速く到着できるルート表示をするためのも
のである。
５．ＦＣＤ収集状況
インターナビ・フローティングカーシステムの開
ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
ｉ
ｅｗ Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
４１
（ ）
Fig. 7 霞ヶ関周辺のＦＣＤ収集状況（２００６／０
１）
Ｊｕｎｅ，
２００６
４
２
今井 武、柘植正邦、菅原愛子
1200
できていなかった。これに対して、こ
1000
のＦＣＤを活用することで、時間帯に
800
よる実際の交通状況の変化に応じたよ
り現実的なリンク旅行時間の生成がで
600
400
きるようになった。
六本木交差点から飯倉片町交差点間
ナビの静的旅行時間
のリンク旅行時間について、サービス
200
0
開始１年後と２年後各々の、ＦＣＤの
0:00-0:15
0:45-1:00
1:30-1:45
2:15-2:30
3:00-3:15
3:45-4:00
4:30-4:45
5:15-5:30
6:00-6:15
6:45-7:00
7:30-7:45
8:15-8:30
9:00-9:15
9:45-10:00
10:30-10:45
11:15-11:30
12:00-12:15
12:45-13:00
13:30-13:45
14:15-14:30
15:00-15:15
15:45-16:00
16:30-16:45
17:15-17:30
18:00-18:15
18:45-19:00
19:30-19:45
20:15-20:30
21:00-21:15
21:45-22:00
22:30-22:45
23:15-23:30
リ
ン
ク
旅
行
時
間
︵
秒
︶
れているため交通状況の変化には対応
平均旅行時間（秒）
UP旅行時間
Fig. 8 サービス開始１年後
時間経過とともにＦＣＤが増え、平均
値が収斂してきたことがわかる。
ナビに提供している主なリンク旅行
時間は、ある一定時間幅の平均値を提
1200
平均旅行時間（秒）
UP旅行時間
供しているが、次に示す北海道の滝川
1000
リ
ン
ク
旅
行
時
間
︵
秒
︶
１
５分刻みの平均値をFig.8、9に示す。
から富良野間のように、ＦＣＤのアッ
800
プ数が少ないリンクに対しては、おお
むねデータのばらつきが少ないため、
600
通常の時間幅よりも広げた範囲の平均
400
値をナビに提供している。Fig.10より、
ナビの静的旅行時間
ナビの静的速度３５ｋｍ／ｈに対し、ＦＣＤ
200
0:00-0:15
0:45-1:00
1:30-1:45
2:15-2:30
3:00-3:15
3:45-4:00
4:30-4:45
5:15-5:30
6:00-6:15
6:45-7:00
7:30-7:45
8:15-8:30
9:00-9:15
9:45-10:00
10:30-10:45
11:15-11:30
12:00-12:15
12:45-13:00
13:30-13:45
14:15-14:30
15:00-15:15
15:45-16:00
16:30-16:45
17:15-17:30
18:00-18:15
18:45-19:00
19:30-19:45
20:15-20:30
21:00-21:15
21:45-22:00
22:30-22:45
23:15-23:30
により５９ｋｍ／ｈに補正した速度の方が、
0
Fig. 9 サービス開始２年後
道での結果を示す（Fig.11、Table 1）。
この結果からもわかるように、この
FCDにより補正した速度（59km/h）
フローティングカーデータ（FCD）
40
区間の実走行所要時間に対しＦＣＤの
30
20
誤差は２．
４％程度であった。
ナビの静的速度（35km/h）
10
７．渋滞予測情報
0:00-0:15
0:45-1:00
1:30-1:45
2:15-2:30
3:00-3:15
3:45-4:00
4:30-4:45
5:15-5:30
6:00-6:15
6:45-7:00
7:30-7:45
8:15-8:30
9:00-9:15
9:45-10:00
10:30-10:45
11:15-11:30
12:00-12:15
12:45-13:00
13:30-13:45
14:15-14:30
15:00-15:15
15:45-16:00
16:30-16:45
17:15-17:30
18:00-18:15
18:45-19:00
19:30-19:45
20:15-20:30
21:00-21:15
21:45-22:00
22:30-22:45
23:15-23:30
0
次に、実際にＦＣＤ対象道路を実走
た。ＦＣＤ対象道路である川越街道旧
60
50
かる。
行したときの旅行時間の精度を評価し
70
速
度
︵
km
／
h
︶
より実用的な値になっていることがわ
７−１ 渋滞予測の仕組み
ＶＩＣＳ情報の不足に対応するＦＣＤと
は別に、時間的な変化に対応する渋滞
Fig. 10 北海道の滝川−富良野間
予測情報について説明する。
これは目的地までの最短時間ルート
1
を計算する時に、時間的変化を考慮し
2
スタート地点
3
4
Table 1 統計処理したＦＣＤに対する実走行結果
所要時間
スタート地点から①まで
スタート地点から②まで
スタート地点から③まで
スタート地点から④まで
ゴール地点
Fig. 11 川越街道旧道（ＦＣＤ対象道路）
国際交通安全学会誌 Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
（ ４２
）
ＦＣＤ（秒）
５５２
７１６
９７１
１３４９
実走（秒）
４５８
６９２
９１６
１３８２
平成１８年６月
４３
インターナビ・フローティングカーシステムと渋滞予測について
て算出し、到着予想時間を高精度に予測するもので
（予測時間）のデータを予想値とする（Fig.14参照）。
あり、情報センターのサーバーで計算し、ユーザー
次に、数時間先よりも遠い目的地のリンク旅行時
の携帯電話を通じて交通情報をナビに送る時に提供
間の予測に関しては、過去のＶＩＣＳ情報およびＦＣＤ
される。
の曜日・時間帯を考慮した統計値を用いている。
予測方法は、まず現在時刻から数時間先までは、
さらに、年末年始・ゴールデンウィークやお盆な
直前までのリンク旅行時間の変化パターンに対して、
どの、大型連休および３連休に関しては、毎年、過
過去の膨大なＶＩＣＳ情報の中から、曜日・時間帯を考
去のパターンと、その年の曜日との兼ね合いを考慮
慮した最も似たパターンを検索し、それを現在時刻
して渋滞予測をしている。
以降のリンク旅行時間として用いる。検索方法は，
これにより、従来のナビでは出発時に表示される
予測対象の時刻（ｔｂ）を設定して、直前の特定時間幅
到着予想時間の精度があまりよくなかったのに対し
を比較のための検索元データ（マッチング時間幅；
て、インターナビの渋滞予測情報は高精度の到着予
ｔｍ）とし
（Fig.12参照）、履歴データの中から最も差
想時間を提供するとともに時間的変化に対応した最
分が少ない近似値を検索する計算を行う。全ての履
短時間ルートを提供している。
歴データを対象に計算すると処理が多くなることも
この機能は、２０
０３年１
０月よりＨＤＤナビで、世界
予想されるため、検索対象時間（サーチ時間幅：ｔ
ｓ）
で初めて運用開始した。
として計算範囲を設定、その範囲内で計算すること
７−２ 渋滞予測の評価
とした。そして、最も差分の少ない近似データ列を
いくつかのタスクコースを、予測無しの従来ナビ
検索後（Fig.13参照）、抽出されたデータ列のその後
と予測有りのナビと走行比較した結果をFig.15に示
す。この結果からわかるように、予測無しの従来ナ
ビに対し予測ありのナビは、到着予測時間について、
リ
ン
ク
旅
行
時
間
どのコースにおいても約１５ポイントの改善が見られ
ベース時刻 : tb
た。
予測したい時間帯
0:00
比較対象時間 : tm
８．ＦＣＤ、渋滞予測情報の応用
24:00 時間帯
２０
０６年６月よりＦＣＤ、渋滞予測情報を応用し、ユ
ーザーに配信しているインターナビオーナー向けホ
Fig. 12 渋滞予測の仕組み１
ームページに、出発時刻を推奨する「出発時刻アド
バイザー」のサービスを開始した。これは、目的地
への希望到着日時を入力することで、リアルタイム
ベース時刻 : tb
渋滞予測情報とＦＣＤを加味した出発推奨時刻とル
リ
ン
ク
旅
行
時
間
ートを提供するものである（Fig.16参照）。１ヵ月前
から利用できるが、当日事故や規制による渋滞発生
履歴データ
など、突発事象による交通状況の変化があった場合、
その内容を出発時刻前に、メールで携帯電話など任
0:00 比較対象時間帯
（サーチ時間 : ts）
24:00
時間帯
意のアドレスに通知するお知らせメール機能も付帯
した（Fig.17参照）。これにより、ユーザーは出発に
Fig. 13 渋滞予測の仕組み２
予測先旅行時間
リ
ン
ク
旅
行
時
間
ベース時刻 : tb
予測
0:00
24:00
時間帯
: 実際のリンク旅行時間のデータ
: 予測のために履歴から抽出されたリンク旅行時間のデータ
Fig. 14 渋滞予測の仕組み３
ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
ｉ
ｅｗ Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
平
均
所
要
時
間
誤
差
︵
%
︶
40
35
30
25
20
15
10
5
0
東北道
首都高
阪神高速
環八
R1
Fig. 15 渋滞予測の効果
４３
（ ）
Ｊｕｎｅ，
２００６
４
４
今井 武、柘植正邦、菅原愛子
C
O
2
排
出
量
︵
%
︶
100
90
80
70
60
50
40
30
20
10
0
10km/h
20km/h
30km/h
平均車速
出典）日本自動車研究所資料より。
Fig. 18 平均車速に対するＣＯ２排出量
Fig. 16 出発時刻アドバイザーサービスイメージ
渋滞が予測以上に増減する傾向がある場合でも、改
めてセンターから交通情報を送りナビでルートを再
探索する仕様とした。これは交通状況に変化がなけ
ればセンターからの交通情報データ送信がないため、
通信費用を抑えることができる。
１
０．おわりに
我々はナビゲーションシステムの本来の目的であ
る、より早く的確なルートを提供できるシステムを
目指して努力をしている。日本自動車研究所の調
Fig. 17 お知らせメールサービスイメージ
査によると、自動車から排出されるＣＯ２は，平均車
最適な時刻とルートをあらかじめ確認することがで
速が１０ｋｍ／ｈから２０ｋｍ／ｈに上がれば約３５％削減
き、効率のよいドライブプランを立てることができ
でき、２０ｋｍ／ｈから３
０ｋｍ／ｈに上がれば約１
３％削
減可能だとされている（Fig.18参照）。よりスムーズ
る。
な交通流になることで、排気ガス低減に繋がり環境
９．ルート状況タイムリー配信
にも貢献できることになる。
インターナビ道路交通情報システムは、携帯電話
実際にインターナビユーザーが主に利用している
の通信料金をなるべく抑えるために、あらかじめ設
時間帯および地域
（東名阪の都市周辺）
で１００サンプ
定した地点や必要な時にしか通信をして情報を取ら
ル摘出し、インターナビ道路交通情報システム（フ
ない工夫をしている。しかしながら、事故などの突
ローティングカーデータや渋滞予測など）を利用し
発事象や急に渋滞が激しくなるなどの場合は、情報
た場合に対し、インターナビ道路交通情報システム
を取るタイミングによってはどうしても遅れが発生
を利用しなかった場合と、ＶＩＣＳなどの交通情報を
することもあった。それを避けるためには、短い周
何も考慮しない場合とで、ルート計算をし、目的地
期で情報センターへ接続し交通情報を入手する必要
までの所要時間とＣＯ２排出量をシミュレーションか
があったが、これでは通信費がかかってしまう。そ
ら求め、その効果を比較した。
こで、新型ステップワゴンの純正ナビからは、ナビ
ＣＯ２の算出には、環境庁「自動車排ガス原単位及
で選んだルートを情報センターで監視し、定期的に
び総量に関す調査」より以下の式を用いた。また、
ナビから情報センターへ交通状況に変化がないか確
今回は旅行速度の代用として、スタート地点からゴ
認し、もし状況変化があればセンターから交通情報
ール地点までの平均旅行速度を用いた。
を送り、ナビにてルート再計算をすることにより、
突発事象や渋滞が激しくなった時にも、ルート変更
ＣＯ２排出量（ｋｇ／ｋｍ）＝
がタイムリーに行えるようにした。また、ルートの
２
３．
１×
（０．
６１
９＋０．
０
０３５
８×旅行速度−０．
１８
４×
監視は渋滞予測も考慮しているため、目的地までの
ｌ
ｎ
（旅行速度））
国際交通安全学会誌 Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
（ ４４
）
平成１８年６月
インターナビ・フローティングカーシステムと渋滞予測について
４５
インターナビ道路交通情報システムを利用しなか
り、大きく育つものになって行くと信じている。テ
ったナビに対して、インターナビは所要時間で平均
レマティックスは携帯電話などの通信手段があって
６．
８％短縮、ＣＯ２は平均５．
６％削減（最大３４．
０％削減）
はじめて成立するものである。より使い勝手が良く
しているという結果となった。また、ＶＩＣＳなどの
安心して使えるＢ
ｌ
ｕｅ
ｔ
ｏｏ
ｔｈ携帯電話などは、日本で
交通情報を何も考慮しないナビに対しては、インタ
は普及が遅れているので、是非通信業者の協力も強
ーナビは所要時間で平均１
７．
２％短縮、ＣＯ２は平均
く望みたい。
１
２．
８％削減
（最大４３．
９％削減）しているという結果と
なった。この結果は、あくまでもシミュレーション
参考文献
結果であるため、今後、実走行試験を行い、さらに
１）社団法人日本自動車工業会「京都議定書目標達
精度の高い削減率を算出する予定である。
成に向けて」『ＪＡＭＡＧＡＺＩＮＥ』Ｖｏ
ｌ．
３９、ｐｐ．
始動したばかりのテレマティックスであるが、こ
２‐
５、２
００５年
のように本質的なところを目指し推進することによ
ＩＡＴＳＳ Ｒｅｖ
ｉ
ｅｗ Ｖｏ
ｌ．
３
１，Ｎｏ．
１
４５
（ ）
Ｊｕｎｅ，
２００６