JP7687087B2 - Information processing device, information processing method, and computer program - Google Patents
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Description
本発明は、複数のマイクロコンテンツを配置して出力する情報処理装置等に関する。 The present invention relates to an information processing device that arranges and outputs multiple microcontents.
従来、紙媒体により配布している新聞や雑誌の記事を、コンピュータへ配信し、コンピュータ画面に表示させることが行われている。コンピュータに配信する記事等はデジタルコンテンツと呼ばれている。また、デジタルコンテンツを構成する複数のテキストデータや画像それぞれをマイクロコンテンツという。コンピュータ画面のサイズは種々のものがあるため、デジタルコンテンツを見やすくコンピュータ画面に表示するためには、デジタルコンテンツを構成するマイクロコンテンツをどのように配置すべきかを規定するレイアウト情報が必要である。レイアウト情報はマイクロコンテンツの内容に合わせて、画面上に表示するサイズ、表示位置を定めたものである。 Conventionally, newspaper and magazine articles distributed in paper form are distributed to computers and displayed on computer screens. Articles and the like distributed to computers are called digital content. Furthermore, each of the multiple pieces of text data and images that make up digital content is called microcontent. Because computer screens come in a variety of sizes, in order to display digital content on a computer screen in an easy-to-view manner, layout information is required that specifies how the microcontent that makes up the digital content should be arranged. The layout information determines the size and display position on the screen that matches the content of the microcontent.
デジタルコンテンツの一つとして、学習教材がある。学習教材は文字と図表等のマイクロコンテンツが、複数組み合わさったものもあり、その内容は様々である。そのため、学習教材をデジタルコンテンツとして提供する際に作成するレイアウト情報は、デジタルコンテンツ毎に作成する必要があり、煩雑である。そのような状況に対して、自動的に表示レイアウトを選定、あるいは生成して、コンテンツ作成者が個々のページに対して一つずつ画面構成を設計することなく、ページ情報の性質やユーザの要求に応じたレイアウトでデジタルコンテンツを表示することが可能なデジタルコンテンツ表示方法が提案されている(特許文献1)。 One type of digital content is learning materials. Learning materials can be a combination of multiple microcontents such as text and charts, and their content varies widely. For this reason, when providing learning materials as digital content, layout information needs to be created for each piece of digital content, which is cumbersome. In response to this situation, a digital content display method has been proposed that automatically selects or generates a display layout, making it possible to display digital content in a layout that corresponds to the nature of the page information and the user's requirements, without the content creator having to design the screen configuration for each individual page (Patent Document 1).
しかしながら、特許文献1に開示された技術では、図表を含む設問を一つの要素としており、レイアウトの柔軟性が十分ではない。本発明はこのような状況に鑑みてなされたものである。その目的は、教材に含まれる複数の設問及び解答領域を再配置する情報処理装置等を提供することである。
However, the technology disclosed in
本願の一態様に係る情報処理装置は、問題及び解答欄を関連付けた問題データを複数取得する取得部と、頁サイズと問題データの配置サイズとに応じて、問題データ各々を配置した教材画像を生成する生成部と、生成した教材画像を出力する出力部とを備えることを特徴とする。 The information processing device according to one aspect of the present application is characterized by having an acquisition unit that acquires multiple pieces of question data that associate questions with answer columns, a generation unit that generates a teaching material image in which each piece of question data is arranged according to the page size and the layout size of the question data, and an output unit that outputs the generated teaching material image.
本願の一観点によれば、教材に含まれる複数の設問及び解答領域を再配置することが可能である。 According to one aspect of the present application, it is possible to rearrange multiple question and answer areas contained in the learning material.
(実施の形態1)
以下実施の形態を、図面を参照して説明する。図1は教材生成システムの構成例を示す説明図である。教材生成システム100は、生成サーバ1及びユーザ端末2を含む。生成サーバ(情報処理装置)1及びユーザ端末2はネットワークNにより、互いに通信可能に接続されている。図1において、ユーザ端末2は2台のみ記載しているが、1台のみであってもよいし、3台以上であってもよい。
(Embodiment 1)
An embodiment will be described below with reference to the drawings. Fig. 1 is an explanatory diagram showing a configuration example of a teaching material generation system. The teaching
生成サーバ1はサーバコンピュータ、PC(Personal Computer)等で構成する。また、生成サーバ1を複数のコンピュータからなるマルチコンピュータ、ソフトウェアによって仮想的に構築された仮想マシン又は量子コンピュータで構成しても良い。さらに、生成サーバ1の機能をクラウドサービスで実現してもよい。ユーザ端末2はノートパソコン、タブレットコンピュータ、スマートフォン等で構成する。
The
図2は生成サーバのハードウェア構成例を示すブロック図である。生成サーバ1は制御部11、主記憶部12、補助記憶部13、通信部14及び読み取り部15を含む。制御部11、主記憶部12、補助記憶部13、通信部14及び読み取り部15はバスBにより接続されている。
Figure 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the generation server. The
制御部11は、一又は複数のCPU(Central Processing Unit)、MPU(Micro-Processing Unit)、GPU(Graphics Processing Unit)等の演算処理装置を有する。制御部11は、補助記憶部13に記憶された制御プログラム1P(プログラム、プログラム製品)を読み出して実行することにより、生成サーバ1に係る種々の情報処理、制御処理等を行う。
The
主記憶部12は、SRAM(Static Random Access Memory)、DRAM(Dynamic Random Access Memory)、フラッシュメモリ等である。主記憶部12は主として制御部11が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
The
補助記憶部13はハードディスク又はSSD(Solid State Drive)等であり、制御部11が処理を実行するために必要な制御プログラム1Pや各種DB(Database)を記憶する。補助記憶部13は、大問DB131、小問DB132、テンプレートDB133及びユーザ設定DB134を記憶する。補助記憶部13は生成サーバ1と別体で外部接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部13に記憶する各種DB等を、生成サーバ1とは異なるデータベースサーバやクラウドストレージに記憶してもよい。
The
通信部14はネットワークNを介して、ユーザ端末2と通信を行う。また、制御部11が通信部14を用い、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御プログラム1Pをダウンロードし、補助記憶部13に記憶してもよい。
The
読み取り部15はCD(Compact Disc)-ROM及びDVD(Digital Versatile Disc)-ROMを含む可搬型記憶媒体1aを読み取る。制御部11が読み取り部15を介して、制御プログラム1Pを可搬型記憶媒体1aより読み取り、補助記憶部13に記憶してもよい。また、半導体メモリ1bから、制御部11が制御プログラム1Pを読み込んでもよい。
The
図3はユーザ端末のハードウェア構成例を示すブロック図である。ユーザ端末2は制御部21、主記憶部22、補助記憶部23、通信部24、入力部25及び表示部26を含む。各構成はバスBで接続されている。
Figure 3 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a user terminal. The
制御部21は、一又は複数のCPU、MPU、GPU等の演算処理装置を有する。制御部21は、補助記憶部23に記憶された制御プログラム2Pを読み出して実行することにより、種々の機能を提供する。
The
主記憶部22は、SRAM、DRAM、フラッシュメモリ等である。主記憶部22は主として制御部21が演算処理を実行するために必要なデータを一時的に記憶する。
The
補助記憶部23はハードディスク又はSSD等であり、制御部21が処理を実行するために必要な各種データを記憶する。補助記憶部23はユーザ端末2に接続された外部記憶装置であってもよい。補助記憶部23に記憶する各種DB等を、データベースサーバやクラウドストレージに記憶してもよい。
The
通信部24はネットワークNを介して、生成サーバ1と通信を行う。また、制御部21が通信部24を用い、ネットワークN等を介して他のコンピュータから制御プログラム2Pをダウンロードし、補助記憶部23に記憶してもよい。
The
入力部25はキーボードやマウスである。表示部26は液晶表示パネル等を含む。表示部26は生成サーバ1が出力した教材などを表示する。また、表示部26と入力部25とを一体化して、タッチパネルディスプレイを構成してもよい。なお、ユーザ端末2は外部の表示装置に表示を行ってもよい。
The
次に教材生成システム100が用いるデータベースについて説明する。以下の説明において、教材は大問(グループ)から構成され、大問は小問を含んでいると想定する。また、教材は小中学校で使用されているテストやドリルのように、教材の中に解答を記入する領域が存在すると想定する。また、データ構造や処理の内容を例示するために、算数の教材を用いるが、他の教科にも適用可能である。
Next, the database used by the teaching
図4は大問DBの例を示す説明図である。大問DB131は大問の情報を記憶する。大問DB131は大問ID列、データ種別列、文字数/画像数列、問題文列、小問数列、図表数列、図表列、順番号列及び小問ID列を含む。大問ID列は大問を一意に特定する大問IDを記憶する。大問IDは大問DB131にレコード追加される際に発番される。データ種別列は記憶されている大問のデータ種別を記憶する。データ種別は例えば、テキスト、画像である。種別がテキストとは、問題文をテキストとして記憶していることを示す。種別が画像とは、問題文を画像として記憶していることを示す。文字数/画像数列は問題文の分量を記憶する。データ種別がテキストの場合、文字数/画像数列は問題文の文字数(テキストの文字数)を記憶する。データ種別が画像の場合、文字数/画像数列は問題文画像のサイズ(画像サイズ)を記憶する。問題文列は問題文を記憶する。データ種別がテキストの場合、問題文列は問題文のテキストデータを記憶する。データ種別が画像の場合、問題文列は問題文画像を記憶する。問題文列は問題文画像の画像ファイル名を記憶してもよい。小問数列は大問に含まれる小問の数(問題・解答数)を記憶する。図表数列は大問に図表が含まれるか否かを記憶する。大問に図表が含まれる場合、図表数列は図表の数(画像数)を記憶する。大問に図表が含まれない場合、図表数列は0を記憶する。図表列は図表の実体データ又は識別情報(IDやファイ名)を記憶する。順番号列及び小問ID列は、大問に含まれる小問についての順番号(順番情報)及び小問IDをそれぞれ記憶する。なお、本明細書において、問題文は文章に限らず、計算問題の数式も含むとする。
Figure 4 is an explanatory diagram showing an example of a large question DB.
図5は小問DBの例を示す説明図である。小問DB132は小問の情報を記憶する。小問DB132は小問ID列、データ種別列、種別列、文字数/画像数列及び内容列を含む。小問ID列は小問を一意に特定する小問IDを記憶する。小問IDは小問DB132にレコード追加される際に発番される。データ種別列は記憶されている小問のデータ種別を記憶する。データ種別は大問と同様である。種別列は問題又は解答を記憶する。種別が問題とは、文字数/画像数列以降のデータが、問題に関するものであることを示す。種別が解答とは、文字数/画像数列以降のデータが、解答欄に関するものであることを示す。文字数/画像数列は大問DB131の文字数/画像数列と同様であるから説明を省略する。内容列は、データ種別がテキストであって、種別列が問題の場合、内容列は小問の問題部分を構成するテキストデータを記憶する。データ種別がテキストであって、種別列が解答の場合、内容列は小問の解答欄部分を構成するテキストデータを記憶する。当該テキストデータは装飾として枠が付された空白文字が主となる。また、データ種別が画像であって、種別列が問題の場合、内容列は小問の問題部分を構成する画像又は画像ファイル名を記憶する。データ種別が画像であって、種別列が解答の場合、内容列は小問の解答欄部分を構成する画像又は画像ファイルを記憶する。当該画像は主に枠形状が主となる。
Figure 5 is an explanatory diagram showing an example of a sub-question DB. The
なお、大問DB131及び小問DB132は属性を記憶する記憶部の一例である。大問DB131は、大問IDと図表との対応情報を記憶している。当該対応情報は、問題と図との関連付け情報の一例である。小問DB132は各小問について問題と解答欄との対応情報を記憶している。当該対応情報は、問題と解答欄との関連付け情報の一例である。小問DB132の内容列には、(1)、(2)等の情報を含む。括弧を除いた数字は、問題・解答の番号情報の一例である。 Note that main question DB131 and sub-question DB132 are examples of storage units that store attributes. Main question DB131 stores correspondence information between main question IDs and diagrams. The correspondence information is an example of association information between questions and diagrams. Sub-question DB132 stores correspondence information between questions and answer columns for each sub-question. The correspondence information is an example of association information between questions and answer columns. The content column of sub-question DB132 includes information such as (1), (2), etc. Numbers without parentheses are an example of question/answer number information.
図6は配置テンプレートの例を示す説明図である。配置テンプレートは、大問の問題文、小問の問題部分、小問の解答欄及び図表等を、コンピュータ画面上のどのように配置すべきかを定めたものである。図6は配置テンプレートを視覚的に把握できるように図示したものである。図6には、6つのパターンを示しているが、これらに限らない。以降、「配置テンプレート」を単に「テンプレート」ともいう。 Figure 6 is an explanatory diagram showing an example of a layout template. A layout template specifies how the question text of a main question, the question parts of sub-questions, the answer columns of the sub-questions, and diagrams and charts, etc., should be laid out on a computer screen. Figure 6 illustrates the layout template so that it can be visually understood. Figure 6 shows six patterns, but is not limited to these. Hereinafter, a "layout template" will also be referred to simply as a "template."
図7はテンプレートDBの例を示す説明図である、テンプレートDB133は図6を用いて説明した配置テンプレートをリレーショナルデータベースとして構成したものである。テンプレートDB133はテンプレートID列、構成列、要素列、位置列及びサイズ列を含む。テンプレートID列は配置テンプレートを一意に特定するテンプレートIDを記憶する。テンプレートIDはテンプレートDB133にレコード追加される際に発番される。構成列は配置テンプレートに配置する要素の数を記憶する。要素とは、大問、小問、解答欄、図表である。図7に示すテンプレートID=1の配置テンプレートは、大問を2問、小問を7問、解答欄を7問分、図表を1つ配置するものであることを示している。要素列は位置列以降のデータが、どの要素についてのデータであるかを記憶する。位置列は各要素の配置位置を示す座標値を記憶する。サイズ列は各要素が占めることが可能な領域のサイズを示す。ここでは各要素は矩形領域に配置する想定している。位置列は矩形領域の左上隅の座標値を記憶する。サイズ列は矩形領域の幅と高さ(配置サイズ)を記憶する。それに限らず、矩形領域の四隅の座標値を記憶することより、領域の位置と大きさとを表現してもよい。なお、図7に示すテンプレートDB133には、テンプレート全体のサイズを記憶する列が含まれていない。テンプレート全体のサイズ(頁サイズ)は別途、定められているとする。テンプレートDB133に全体サイズを記憶する列を設けることにより、全体サイズが異なる様々な配置テンプレートのレコードを、テンプレートDB133が記憶できるようにしてもよい。
Figure 7 is an explanatory diagram showing an example of a template DB.
図8はユーザ設定DBの例を示す説明図である。ユーザ設定DB134は問題を表示する際の設定をユーザ毎に記憶する。ユーザ設定DB134はユーザID列、大問列、小問列、解答列、図表列、字間列及び行間列を含む。ユーザID列はユーザIDを記憶する。ユーザIDはユーザを一意に特定可能なIDであり、教材生成システムにユーザ登録する際に決定される。大問列、小問列及び解答列は大問、小問及び解答欄それぞれの設定を記憶する。大問列、小問列及び解答列はそれぞれ文字サイズ列及びフォント列を含む。文字サイズ列は使用する文字のサイズを記憶する。図8では文字サイズの最大値と最小値をポイント数で記憶している。フォント列は使用する文字フォントを記憶する。図表列はアスペクト比の差列を含む。アスペクト比の差列は、図表を配置テンプレートの図表の領域に当てはめる際、アスペクト比の変更をどの程度を許容するかを記憶する。アスペクト比の差列が±1とは、例えばアスペクト比=3:4の図表を、2:3~4:5の範囲で変形することを許容することを示す。字間列は表示の際の文字間隔を記憶する。文字間隔は例えば、文字サイズとの比率で示す。8%とは、文字サイズが16ポイントであれば1.28ポイントの文字間隔を設けることを示す。行間列は行と行との間隔を記憶する。0.6文字とは、文字サイズの60%に相当する間隔を行間に設けることを意味する。
Figure 8 is an explanatory diagram showing an example of a user setting DB. The
続いて、教材生成システム100が行う情報処理について、説明する。以下の説明では、図表データを除く大問、小問、解答はテキストデータが既に得られているとする。
Next, we will explain the information processing performed by the teaching
図9は生成処理の手順例を示すフローチャートである。生成サーバ1の制御部11はグループ化された問題データ、配置する問題の番号、表示する画像数nを取得する(ステップS1)。これらのデータの組み合わせは予め定めておき、補助記憶部13に記憶しておいてもよい。または、教材を利用して学習を行う学習者の進捗度等に基づき、これらのデータの組み合わせを、制御部11が所定のアルゴリズムで生成してもよいし、教材の作成を行う教師等が指定してもよい。制御部11は、配置する問題の数、テキストの文字数、図表のアスペクト比を基に、配置テンプレートを選定する(ステップS2)。制御部11は大問DB131、小問DB132を参照し、配置する大問及び小問のテキスト文字数を取得する。大問DB131の図表列の内容に基づき配置する図表の画像データを取得し、図表のアスペクト比を取得する。
9 is a flowchart showing an example of the procedure of the generation process. The
図10はテンプレート選定処理の手順例を示すフローチャートである。制御部11はテンプレートDBを参照し、テンプレート上の問題(大問、小問)、解答、図表の数が、配置対象となる問題、解答、図表の数と一致するものを選定する(ステップS21)。図表の数は、配置する問題の番号(大問ID)をキーに大問DB131を検索し、取得する。制御部11はステップS21で選定したテンプレートの中から、文字数及び文字サイズと配置領域サイズとが合うものを選定する(ステップS22)。文字サイズはユーザ設定DB134に記憶されているユーザ設定に従う。制御部11はステップS22で選定したテンプレートの中から、図表の表示領域のアスペクト比(幅:高さ)が、配置する図表と合うものを選定する(ステップS23)。ステップS23の実行により、一つもテンプレートが選定されなかった場合は、エラーとなる。この場合、テンプレート選定処理はエラーを返却する。エラーが返却された場合、制御部11は生成処理を中止し、エラー処理を行う。例えば、生成処理を起動した教師等の端末へエラー表示を行う。また、エラー発生をエラーログに記録し、管理者へメールを送信しエラーの発生を通知する。制御部11はステップS23で選定されたテンプレートを選定結果として、処理を呼び出し元へ戻す。
Figure 10 is a flowchart showing an example of the procedure of the template selection process. The
制御部11はテンプレート選定処理の結果、選定されたテンプレートが複数であるか否かを判定する(ステップS3)。制御部11は選定されたテンプレートが複数であると判定した場合(ステップS3でYES)、制御部11は、選定されたテンプレートそれぞれにつき、問題、解答及び図表を配置し、画像を生成する(ステップS4)。制御部11は生成した画像の余白割合を算出し、算出した余白割合によって画像をソートする(ステップS5)。例えば、ソート順は余白割合が低い順である。制御部11はソートした結果の上位n数の画像を出力し(ステップS6)、処理を終了する。制御部11は選定されたテンプレートが複数でないと判定した場合(ステップS3でNO)、制御部11は、選定されたテンプレートに問題、解答及び図表を配置し、画像を生成する(ステップS7)。制御部11はソートした画像を出力し(ステップS6)、処理を終了する。例えば、ステップS7では、学習者であるユーザのユーザ端末2へ画像を送信する。
The
続いて、生成処理及びテンプレート選定処理について、具体例を用いて説明する。図11は配置する問題の例を示す説明図である。ここでは、大問2題を配置する。大問11は問題文111と4つの小問112とを含む。小問112はそれぞれ問題文113及び解答欄114を含む。大問12は問題文121と3つの小問122、及び、図表125を含む。小問122はそれぞれ問題文123及び解答欄124を含む。図11に示す例では、大問2題、小問7題、解答欄7つ及び図表1つを配置する。
Next, the generation process and template selection process will be explained using a concrete example. FIG. 11 is an explanatory diagram showing an example of questions to be placed. Here, two main questions are placed.
制御部11がステップS21を実行する際、配置する要素の数と、図6に示した各テンプレートの要素の数が比較され、図6A、図6B、図6C、図6D、及び、図6Eのテンプレートが選定される。制御部11がステップS22を実行する際、ユーザ設定DB134が記憶している設定が参照され、指定した文字サイズで問題文等が各領域に収まるか否かが判定される。図12は大問の問題文が収まるか否かを判定する際の処理を図示した説明図である。図6Eで示したテンプレートに大問の問題文を当てはめている。図12Aは大問11の問題文111の場合を、図12Bは大問12の問題文121の場合を示している。大問の問題文の文字サイズは16ptから24ptとなっているので、まずは24ptから始める。図12Aに示すように、24pt、20ptでは領域に収まらないが、18ptとすると領域に収まる。制御部11は、文字サイズ、文字数、字間及び行間から問題文111が必要とする領域の大きさを求め、求めた大きさとテンプレートの大問領域の大きさとを比較して、収まるか否かを判定する。処理の結果、問題文111は18ptと決定する。次に、大問12の問題文121の処理に移る。問題文111と同様に文字サイズ24ptから開始し、徐々にサイズを落としていく。しかし、図12Bに示したように、最小の16ptでも問題文121は領域に収まらないため、当該テンプレートは選定されない。図6A、図6B、図6C及び図6Dで示したテンプレートに対して、同様な処理が行われ、全ての大問、小問及び解答欄が対応する領域に収まると判定されたテンプレートのみが、ステップS22の選定結果として残る。
When the
制御部11はステップS23を実行する際、配置する図表のアスペクト比と、各テンプレートの図表領域アスペクト比とを比較して、配置するためにアスペクト比をどの程度、変更する必要があるかを算出する。図13は図表が配置可能であるか否かを判定する際の処理を図示した説明図である。図13ではグラフGを領域A1又は領域A2に配置可能であるか否かを判定している。領域A1は図6Aに示したテンプレートの図表領域である。領域A2は図6Dに示したテンプレートの図表領域である。ユーザ設定DB134に設定されている許容されるアスペクト比の差は±1とする。グラフGのアスペクト比は3:4であるとすると、許容されるアスペクト比の範囲は、2:3から4:5の範囲となる。領域A1のアスペクト比は3:4.5であるから、許容範囲内である。一方、領域A2のアスペクト比は4:3であるから、許容範囲外である。ここでは、図6Aに示したテンプレートは選定され、図6Dに示したテンプレートは選定されない。同様な処理を、ステップS22までで選定されたテンプレートについて行う。ステップS23においても選定されたテンプレートが、テンプレート選定処理の結果、選定されたテンプレートとなる。
When executing step S23, the
テンプレート選定処理の結果、選定されたテンプレートが複数であった場合、制御部11は生成処理のステップS4において、選定された各テンプレートを用いて、大問、小問、解答欄、図表を配置し、配置した結果の画像を生成する。制御部11はステップS5において、生成した各画像の余白割合を算出する。例えば余白割合は以下の式で算出する。
If multiple templates are selected as a result of the template selection process, the
余白割合=余白領域の面積/生成した画像全体の面積 … (式) Margin ratio = area of margin area / total area of generated image … (formula)
余白とは文字・画像以外の領域である。図14は生成した画像の例を示す説明図である。図14において、問題文は線分で示しているが、実際には問題式や問題文が表示される。図14Aは図6Aに示したテンプレート、図14Bは図6Cに示したテンプレート、図14Cは図6Bに示したテンプレートを用いて生成した画像の例である。3枚の画像の余白割合を算出すると、図14Aの画像が低く、図14Bの画像は真ん中、図14Cの画像が高くなる。ここで、最終的に出力する画像の枚数n=2であるとすると、図14A及び図14Bの画像が出力され、図14Cの画像は破棄される。 White space is an area other than text and images. Figure 14 is an explanatory diagram showing an example of a generated image. In Figure 14, the question text is shown as a line segment, but in reality the question formula or question text is displayed. Figure 14A is an example of an image generated using the template shown in Figure 6A, Figure 14B is the template shown in Figure 6C, and Figure 14C is the template shown in Figure 6B. When the white space ratios of the three images are calculated, the image in Figure 14A is low, the image in Figure 14B is in the middle, and the image in Figure 14C is high. Here, if the number of images to be finally outputted, n = 2, the images in Figures 14A and 14B are output, and the image in Figure 14C is discarded.
ここまでの説明において、テンプレートは図6に示したものを例とした。図6に示したテンプレートは大問及び小問の問題文と解答欄とが近接する構造であるが、それに限らない。問題文と解答欄とが分離された構造のテンプレートを用いてもよい。図15は配置テンプレートの例を示す説明図である。図15Aは図6Aを再掲載したものである。図15Aに示すテンプレートを、問題文と解答欄とが分離された構造に変更すると、図15Bのようなテンプレートとなる。 In the explanation so far, the template shown in Figure 6 has been used as an example. The template shown in Figure 6 has a structure in which the question text and answer column of the main question and sub-question are close to each other, but this is not limited to this. A template with a structure in which the question text and answer column are separated may also be used. Figure 15 is an explanatory diagram showing an example of a layout template. Figure 15A is a reprint of Figure 6A. If the template shown in Figure 15A is changed to a structure in which the question text and answer column are separated, the template will look like Figure 15B.
また、上述の説明では、算数のように問題文が横書きである教科を想定しているが、それに限らない。国語のように問題文が縦書きである教科についても、同様な処理で教材画像の生成が可能である。図16は配置テンプレートの例を示す説明図である。図16に示すテンプレートは問題文及び解答欄が縦書きである場合の例である。図16Aは大問及び小問の問題文と解答欄とが近接する構造のテンプレート例であり、図16Bは問題文と解答欄とが分離された構造のテンプレート例である。図16A及び図16Bに示すテンプレートには図表の配置領域がないが、図表の配置領域を設けてもよい。 The above explanation assumes that the subject is one in which questions are written horizontally, such as arithmetic, but this is not limited to this. Teaching material images can also be generated using a similar process for subjects in which questions are written vertically, such as Japanese. Figure 16 is an explanatory diagram showing an example of a placement template. The template shown in Figure 16 is an example in which the questions and answer columns are written vertically. Figure 16A is an example of a template with a structure in which the question text and answer columns for main and sub questions are close to each other, and Figure 16B is an example of a template with a structure in which the question text and answer columns are separated. The templates shown in Figures 16A and 16B do not have a placement area for figures and tables, but a placement area for figures and tables may be provided.
本実施の形態は、次の効果を奏する。問題文と解答欄との領域をデジタル端末に適したレイアウトで配置するので、不必要な余白領域が減少するとともに、視認性が向上する。問題文と解答欄との配置を手動で行わなくて済むため、教材画像の生成に伴う作業の負荷を軽減することが可能となる。また、小問の一部を差し替える、表示しないなどの変更や、問題文と解答欄とを別領域に配置した教材画像の生成が可能であるので、多様な教材画像の生成が可能となる。 This embodiment has the following advantages. The areas for the questions and answer columns are arranged in a layout suitable for digital devices, reducing unnecessary blank space and improving visibility. Since the questions and answer columns do not need to be arranged manually, it is possible to reduce the workload associated with generating teaching material images. In addition, it is possible to make modifications such as replacing or not displaying parts of a question, and to generate teaching material images in which the questions and answer columns are arranged in separate areas, making it possible to generate a variety of teaching material images.
(実施の形態2)
実施の形態1は、大問DB131、小問DB132に予め記憶してある問題データを用いたが、本実施の形態では、紙の教材をスキャンして得た画像データを用いる。本実施の形態において、生成サーバ1のハードウェア構成は実施の形態1と略同様であるので、詳しい説明を省略する。ユーザ端末2のハードウェア構成は実施の形態1と同様であるので、説明を省略する。
(Embodiment 2)
In the first embodiment, question data stored in advance in the
本実施の形態における処理の概要は次のとおりである。1.制御部11は各領域(大問、小問、解答欄、図表)の位置と、領域に含まれるテキストとを認識する。2.制御部11は各領域の対応付けを行う。例えば、小問と解答欄とは1対1の関係であるが、大問と小問及び解答欄とは1対多の関係であるのが通常である。3.制御部11は、各領域の順番を推定し、対応関係にある領域を抽出する。4.制御部11は配置対象の問題及び解答欄を基に教材画像を生成する。
The process in this embodiment is outlined below. 1. The
図17は入力画像の例を示す説明図である。入力画像には大問17と大問18との2つの大問が含まれている。大問17は問題文171並びに4つの小問173及びそれに対応した4つの解答欄174が含まれている。大問18は問題文181、4つの小問182及びそれに対応した4つの解答欄183、並びにグラフ図184が含まれている。以下の説明では、入力画像の例として、図17に示す教材画像を用いて、生成サーバ1が行う処理を説明する。
Figure 17 is an explanatory diagram showing an example of an input image. The input image includes two main questions,
教材画像が入力されると、制御部11は大問、小問、解答欄、図表の領域の位置と大きさとを認識する。領域の認識は、例えばR-CNN(Regions with Convolutional Neural Networks)を用いて行う。それに限らず、画像に含まれる物体を検知するアルゴリズムであれば採用可能である。図18は領域の認識結果を示す説明図である。大問、小問、解答欄、図表の領域が認識されている。
When a teaching material image is input, the
制御部11は領域が認識できたら、大問、小問、解答欄の領域について、OCR(Optical Character Recognition)技術を用いて、文字認識を行い、テキストデータを作成する。制御部11はCNNを用いて文字認識を行ってもよい、図19はOCRの結果例を示す説明図である。制御部11は、大問、小問、解答欄に含まれている文字を認識している。
Once the
次に制御部11は領域の対応付けを行う。例えば、小問に問題番号が付されており、解答欄にも問題番号が含まれている場合、問題番号により、小問と解答欄との対応関係を把握可能となる。問題番号がない場合、制御部11は距離が近いものを対応付ける。例えば、制御部11は小問と解答欄のそれぞれの中心点間の座標間距離を計算する。制御部11はy方向の距離の差が小さいものを対応付ける。対応付ける候補が複数の場合、制御部11は、候補の中で、x方向の距離の差が小さいものを対応付ける。なお、入力画像が横長の場合、制御部11は、まずx方向の距離で候補を抽出し、その次にy方向の距離で候補を絞り込む。続いて、制御部11は大問及び当該大問の次の大問間の領域、又は、大問及び画像下部までの領域を検出し、検出した領域に含まれる全ての小問及び図表を大問と対応付ける。図20は領域の対応関係を示す説明図である。
Next, the
最後に制御部11は小問の順番を推定する。問題番号が存在する場合、制御部11はOCRにより抽出した問題番号に基づき、順番を決定する。問題番号が存在しない場合、制御部11はy方向(画像が横長の場合はx方向)の距離順に番号を付与する。制御部11は小問又は解答欄のy方向(x方向)の中心座標で昇順ソートを行い、ソート結果の並び順を順番とする。中心座標が近いものが複数存在する場合、制御部11はx方向(y方向)の中心座標で昇順ソートし、その並び順を順番とする。
Finally, the
制御部11は以上の結果に基づき、大問、小問、解答欄及び図表のデータと対応関係が、図11で表現できるものとして得られる。制御部11は大問、小問、解答欄及び図表のデータを大問DB131及び小問DB132に記憶する。以降、制御部11は、実施の形態1で述べた処理を行うことにより、教材画像を生成する。
Based on the above results, the
以上の一連の処理をフローチャートにて表現すると次のようになる。図21は問題データ作成処理の手順例を示すフローチャートである。制御部11は紙の教材をスキャンした画像データを取得する(ステップS31)。制御部11は大問、小問、解答欄及び図表の領域を認識し、各領域に含まれるテキストに認識・抽出を行う(ステップS32)。制御部11は領域間の対応関係を推定する(ステップS33)。その際、制御部11は必要に応じて認識したテキスト、例えば問題番号を用いる。制御部11は領域と順番とを紐付けする(ステップS34)。その際、制御部11は必要に応じて認識したテキスト、例えば問題番号を用いて順番を判定する。制御部11は結果を大問DB131及び小問DB132に記憶する(ステップS35)。
The above series of processes can be expressed as a flow chart as follows. FIG. 21 is a flow chart showing an example of the procedure for the question data creation process. The
本実施の形態は実施の形態1が奏する効果に加えて、以下の効果を奏する。紙の教材をスキャンして得た画像データを処理して構造化データを作成するので、紙の教材からコンピュータ画面の表示に適した教材画像を作成することが可能となる。
In addition to the effects of
上述の説明において、配置テンプレートは予め人が用意しておくことを前提としていたが、配置テンプレートの生成を学習モデルに行わせてもよい。図22は学習モデルの例を示す説明図である。学習モデルMはネットワークN1とネットワークN2とを含む。ネットワークN1はMulti-modal Embedding Networkである。ネットワークN2はLayout Generative Networkである。ネットワークN1は問題データ(問題文、解答欄)、図表画像、テキスト比率及び画像比率を受け付け、特徴ベクトルを出力する。テキスト比率は、全体に占めるテキストの面積比率であり、画像比率は、全体に占める画像の面積比率である。ネットワークN2は、ランダムノイズ及びネットワークN1が出力した特徴ベクトルから配置テンプレート画像又は配置情報を出力する。配置情報は、問題や図表の配置を示す位置座標(配置箇所)や配置サイズ等を含む数値情報である。 In the above explanation, it is assumed that the layout template is prepared in advance by a person, but the layout template may be generated by a learning model. FIG. 22 is an explanatory diagram showing an example of a learning model. The learning model M includes a network N1 and a network N2. The network N1 is a multi-modal embedding network. The network N2 is a layout generative network. The network N1 accepts problem data (problem text, answer column), figure image, text ratio, and image ratio, and outputs a feature vector. The text ratio is the area ratio of the text to the whole, and the image ratio is the area ratio of the image to the whole. The network N2 outputs a layout template image or layout information from random noise and the feature vector output by the network N1. The layout information is numerical information including position coordinates (placement location) and layout size indicating the layout of the problem and figure.
学習モデルMの学習は、問題データ、図表画像、テキスト比率及び画像比率、並びに、これらに適した配置テンプレート画像又は配置情報からなる訓練データを用意して行う。学習モデルMに、問題データ、図表画像、テキスト比率及び画像比率、並びにランダムノイズを入力し、学習モデルMが出力した配置テンプレート画像又は配置情報と、正解である配置テンプレート画像又は配置情報とが、近似するように学習モデルMのパラメータを調整する。なお、学習モデルMを運用時に、採用された配置テンプレート画像又は配置情報を用いて、学習モデルMの再学習を行ってもよい。学習モデルMは上記に示したモデルに限らず、LayoutGANなど他のモデルでもよい。 The learning model M is trained by preparing training data consisting of problem data, diagram images, text ratio and image ratio, and a layout template image or layout information suitable for these. The problem data, diagram images, text ratio and image ratio, and random noise are input to the learning model M, and the parameters of the learning model M are adjusted so that the layout template image or layout information output by the learning model M is close to the correct layout template image or layout information. Note that when the learning model M is in operation, the learning model M may be retrained using the adopted layout template image or layout information. The learning model M is not limited to the models shown above, and may be other models such as LayoutGAN.
また、配置テンプレートを用いずに、所定のルールやアルゴリズムにて、大問、小問、解答欄及び図表の画像データを配置してもよい。例えば、各要素を占める領域をタイルとみなすと、フロアプランニング問題又はタイリング問題と呼ばれる問題の解法アルゴリズムを用いる。フロアプランニング問題又はタイリング問題とは、2次元の配置領域と様々なサイズをもつ長方形のタイルが多数与えられたとき、配置領域を可能な限り埋め尽くすようなタイルの配置を考えるという問題である。当該解法アルゴリズムにより、大問、小問、解答欄及び図表の画像データの配置が可能である。 It is also possible to arrange the image data of main questions, sub-questions, answer columns, and diagrams according to a predetermined rule or algorithm without using a placement template. For example, if the area occupying each element is considered as a tile, a solution algorithm for a problem called a floorplanning problem or tiling problem is used. A floorplanning problem or tiling problem is a problem in which, when a two-dimensional placement area and a large number of rectangular tiles of various sizes are given, the problem is to consider a placement of tiles that will fill the placement area as much as possible. This solution algorithm makes it possible to arrange the image data of main questions, sub-questions, answer columns, and diagrams.
図23は生成サーバの機能構成例を示すブロック図である。生成サーバ1は、取得部11a、生成部11b、出力部11c、特定部11d、記憶部11eを含む。制御部11が制御プログラム1Pを実行することにより、生成サーバ1は以下のように動作する。
Figure 23 is a block diagram showing an example of the functional configuration of the generation server. The
取得部11aは、問題及び解答欄を関連付けた問題データを複数取得する。生成部11bは、頁サイズと問題データの配置サイズとに応じて、各問題データを配置した教材画像を生成する。出力部11cは、生成した教材画像を出力する。特定部11dは、問題の番号情報を昇順に並べた結果から、問題の順番情報を特定する。問題データは複数のグループ毎に関連付けられており、記憶部11eはグループ毎に有する属性を記憶する。前記生成部11bは選定部11fを有し、当該選定部11fは、配置テンプレートと、属性を基に適切な配置テンプレートを選定する。
The
各実施の形態で記載されている技術的特徴(構成要件)はお互いに組み合わせ可能であり、組み合わせすることにより、新しい技術的特徴を形成することができる。
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって、制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は、上記した意味ではなく、特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
The technical features (constituent elements) described in each embodiment can be combined with each other, and by combining them, new technical features can be formed.
The embodiments disclosed herein are illustrative in all respects and should not be considered as limiting. The scope of the present invention is defined by the claims, not by the above meaning, and is intended to include all modifications within the scope and meaning equivalent to the claims.
100 教材生成システム
1 生成サーバ
11 制御部
11a 取得部
11b 生成部
11c 出力部
11d 特定部
11e 記憶部
11f 選定部
12 主記憶部
13 補助記憶部
131 大問DB
132 小問DB
133 テンプレートDB
134 ユーザ設定DB
14 通信部
15 読み取り部
1P 制御プログラム
1a 可搬型記憶媒体
1b 半導体メモリ
2 ユーザ端末
B バス
N ネットワーク
100 Teaching
132 Small Questions DB
133 Template DB
134 User setting DB
14
Claims (14)
頁サイズと前記問題データの配置サイズとに応じて、前記問題データ各々を配置した教材画像を生成する生成部と、
生成した前記教材画像を出力する出力部と、
前記問題データは複数のグループ毎に関連付けられており、グループ毎に有する属性を記憶する記憶部と
を備え、
前記属性は、前記問題データに含まれる問題及び解答の数、テキストの文字数、画像サイズ、画像数、問題と解答又は図との関連付け情報、問題及び解答の番号情報、並びに、問題及び解答の順番情報を含む
ことを特徴とする情報処理装置。 An acquisition unit that acquires a plurality of pieces of question data each of which associates a question with an answer column;
a generating unit that generates a teaching material image in which each of the question data is arranged according to a page size and an arrangement size of the question data;
an output unit that outputs the generated teaching material image ;
The question data is associated with each of a plurality of groups, and a storage unit stores attributes of each group.
Equipped with
The attributes include the number of questions and answers included in the question data, the number of text characters, the image size, the number of images, association information between the questions and the answers or figures, number information of the questions and answers, and order information of the questions and answers.
23. An information processing apparatus comprising:
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the question data includes image and text data.
備えることを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 1, further comprising an identification unit that identifies the number information of the questions and answers from a number indicating a number contained in the text data of the questions or images, and that identifies the order information of the questions from a result of sorting the number information of the questions in ascending order.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the generating unit has a selection unit that selects a placement template based on the attribute, and determines a placement location based on the placement template to generate the teaching material image.
ことを特徴とする請求項4に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 4 , wherein the placement template includes information for specifying placement areas of questions, answers, and figures for each attribute.
ことを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5 , wherein the selection unit selects the placement template in which the number of questions and answers in the question data to be placed matches the number of placement areas for the questions and answers on the placement template.
ことを特徴とする請求項5又は請求項6に記載の情報処理装置。 7. The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the selection unit selects the placement template having an area in which all text included in the question data to be placed can be placed under a predetermined character size and font.
ことを特徴とする請求項5から請求項7のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5 , wherein the selection unit selects the placement template having an area in which all images included in the problem data to be placed can be placed under a condition of a predetermined aspect ratio.
前記生成部は、前記頁サイズに則したサイズの前記教材画像を生成する
ことを特徴とする請求項5から請求項8のいずれか一項に記載の情報処理装置。 the selection unit selects the placement template corresponding to the page size;
The information processing apparatus according to claim 5 , wherein the generating unit generates the teaching material image having a size conforming to the page size.
ことを特徴とする請求項5から請求項9のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The information processing device according to claim 5 , wherein the placement template has a structure in which placement areas for questions and answers are the same, or a structure in which placement areas for questions and answers are divided.
ことを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the generating unit determines a placement location based on a rule that sets a placement position and a placement size, and generates the teaching material image.
前記出力部は複数生成した前記教材画像を比較表示する
ことを特徴とする請求項1から請求項11のいずれか一項に記載の情報処理装置。 The generating unit generates a plurality of the teaching material images,
The information processing apparatus according to claim 1 , wherein the output unit displays a comparison of the generated teaching material images.
問題及び解答欄を関連付けた問題データを複数取得し、
頁サイズと前記問題データの配置サイズとに応じて、各問題データを配置した教材画像を生成し、
生成した前記教材画像を出力し、
前記問題データは複数のグループ毎に関連付けられており、グループ毎に有する属性を記憶し、
前記属性は、前記問題データに含まれる問題及び解答の数、テキストの文字数、画像サイズ、画像数、問題と解答又は図との関連付け情報、問題及び解答の番号情報、並びに、問題及び解答の順番情報を含む
ことを特徴とする情報処理方法。 The computer
Obtaining multiple pieces of question data that associate questions with answer columns;
generating a teaching material image in which each question data is arranged according to a page size and an arrangement size of the question data;
Outputting the generated teaching material image;
The question data is associated with each of a plurality of groups, and attributes of each group are stored;
The attributes include the number of questions and answers included in the question data, the number of text characters, the image size, the number of images, association information between the questions and the answers or figures, number information of the questions and answers, and order information of the questions and answers.
23. An information processing method comprising:
問題及び解答欄を関連付けた問題データを複数取得し、
頁サイズと前記問題データの配置サイズとに応じて、各問題データを配置した教材画像を生成し、
生成した前記教材画像を出力し、
前記問題データは複数のグループ毎に関連付けられており、グループ毎に有する属性を記憶する、
処理を実行させ、
前記属性は、前記問題データに含まれる問題及び解答の数、テキストの文字数、画像サイズ、画像数、問題と解答又は図との関連付け情報、問題及び解答の番号情報、並びに、問題及び解答の順番情報を含む
ことを特徴とするコンピュータプログラム。 On the computer,
Obtaining multiple pieces of question data that associate questions with answer columns;
generating a teaching material image in which each question data is arranged according to a page size and an arrangement size of the question data;
Outputting the generated teaching material image;
The problem data is associated with each of a plurality of groups, and attributes of each group are stored.
Execute the process ,
The attributes include the number of questions and answers included in the question data, the number of text characters, the image size, the number of images, association information between the questions and the answers or figures, number information of the questions and answers, and order information of the questions and answers.
A computer program comprising:
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| JP2013011705A (en) | 2011-06-29 | 2013-01-17 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | Information terminal, information processing method and education support system |
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