JP7186436B2 - Search system and search method - Google Patents

Search system and search method Download PDF

Info

Publication number
JP7186436B2
JP7186436B2 JP2019026191A JP2019026191A JP7186436B2 JP 7186436 B2 JP7186436 B2 JP 7186436B2 JP 2019026191 A JP2019026191 A JP 2019026191A JP 2019026191 A JP2019026191 A JP 2019026191A JP 7186436 B2 JP7186436 B2 JP 7186436B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
physical property
measurement method
graph
measurement
database
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2019026191A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020135256A (en
Inventor
道子 吉武
進二郎 柳生
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
National Institute for Materials Science
Original Assignee
National Institute for Materials Science
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by National Institute for Materials Science filed Critical National Institute for Materials Science
Priority to JP2019026191A priority Critical patent/JP7186436B2/en
Publication of JP2020135256A publication Critical patent/JP2020135256A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7186436B2 publication Critical patent/JP7186436B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Description

本発明は、データベースを使った探索システムおよび探索方法に関し、特に複数の物性パラメータの間の関係性の探索に好適に利用できるものである。 TECHNICAL FIELD The present invention relates to a search system and search method using a database, and is particularly suitable for searching relationships between multiple physical property parameters.

材料研究における予測や設計の目標は、目的の特性を持つ材料を特定することである。このために旧来から多用されてきた手法は、条件-特性チャートから目的の特性を持つ材料の特定を目指す手法である。これは、複数の条件のうち特定の1つの条件のみを変化させたときの特性の変化を観測してチャートを作成し、そのチャートを補間または外挿することによって目的の特性を持つ条件を求め、その条件に合致する材料を特定する方法である。ここでいう「チャート」とは、折れ線グラフ等を表す「グラフ」と同義であるが、後述する、ノードとエッジから成る「グラフ」と区別する目的で別の語を用いる。 The goal of prediction and design in materials research is to identify materials with desired properties. A method that has been widely used for this purpose from the past is a method that aims to identify materials that have the desired properties from a condition-property chart. This involves observing changes in characteristics when changing only one specific condition out of multiple conditions, creating a chart, and finding the conditions with the desired characteristics by interpolating or extrapolating the chart. , is a method of identifying materials that meet the conditions. The term "chart" used here has the same meaning as the term "graph" representing a line graph or the like, but a different term is used for the purpose of distinguishing it from the later-described "graph" consisting of nodes and edges.

このとき、複数の条件のうち特定の1つの条件のみを変化させたときの特性の変化は、自ら実験を行って入手することが多い。多数の文献を調査しても上記特定の条件以外の条件がすべて同じであるデータを大量に入手することは困難だからである。 At this time, the change in characteristics when changing only one specific condition out of a plurality of conditions is often obtained by conducting an experiment on one's own. This is because it is difficult to obtain a large amount of data with all the same conditions other than the above-mentioned specific conditions, even after searching a large number of documents.

特許文献1には、所望の特性を有する新規材料の構成物質情報を、客観的に探索することが可能な探索システムが開示されている。同文献に開示される探索システムは、複数(多数)の物質についてそれぞれ複数の物性パラメータ情報を有するデータベースを備える。このとき、データベースには、物質によっては実データが与えられていない物性パラメータ情報が含まれていてもよい。検索対象の物性パラメータを1つの軸とし、他の物性パラメータの一部をその他の軸として、2次元または3次元以上の空間を作成して、上記データベース内の各物質をマッピングする。このとき、実データのない物性パラメータについては、多変量解析、所定の論理式に基づく計算、または、第1原理計算などを使って予測した仮想データによって補う。実データと仮想データをマッピングして得られた探索マップにおいて、予め規定したルールに基づいて、所望の特性を有する物質を特定するとされる。 Patent Literature 1 discloses a search system capable of objectively searching for information on constituent substances of new materials having desired properties. The search system disclosed in the document includes a database having a plurality of pieces of physical property parameter information for each of a plurality (a large number) of substances. At this time, the database may include physical property parameter information for which actual data is not given depending on the substance. Using a physical property parameter to be searched as one axis and a part of other physical property parameters as another axis, a two-dimensional or three-dimensional space or more is created, and each substance in the database is mapped. At this time, physical parameters for which there is no actual data are supplemented with virtual data predicted using multivariate analysis, calculation based on a predetermined logical formula, or first-principles calculation. In a search map obtained by mapping real data and virtual data, substances having desired properties are identified based on predetermined rules.

特許文献2には、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち、既に知られている関係性に基づいて、有意な関係性を有する、物性パラメータの未知の組合せを探索することができる、探索システム及び探索方法が開示されている。この探索システムは、データベースとグラフ生成部とグラフ探索部とを備え、以下のように構成される。データベースは、互いに関係性を有する物性パラメータの複数の対を記憶し、グラフ生成部は、データベースに記憶された複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとする、グラフを生成する。グラフ探索部は、与えられる探索条件に基づいてグラフ生成部で生成されたグラフを探索し、探索結果を出力する。 Patent Document 2 discloses a search system capable of searching for an unknown combination of physical property parameters having a significant relationship based on already known relationships among arbitrary combinations of multiple physical property parameters. and search methods are disclosed. This search system includes a database, a graph generation unit, and a graph search unit, and is configured as follows. The database stores a plurality of pairs of physical property parameters that have a relationship with each other, and the graph generator uses the plurality of physical property parameters stored in the database as nodes, and the nodes corresponding to the physical property parameter pairs that have a relationship are edges. to generate a graph. The graph search unit searches the graph generated by the graph generation unit based on given search conditions, and outputs search results.

特許文献3には、上記特許文献2と同様の、複数の物性パラメータの任意の組合せのうち有意な関係性を有する未知の物性パラメータの組合せの探索において、優先度を考慮した探索を行うことができる探索システム及び探索方法が開示されている。複数の物性パラメータの関係性は、特許文献2と同様に、複数の物性パラメータをノードとし、関係性を有する物性パラメータ対に対応するノード間をエッジとするグラフにおいて、物性情報やその関係性についての付随的な情報を、ノード及び/またはエッジにその属性として付与する。その属性を用いて、探索の結果抽出される経路の優先度を求め、優先度の高い順に結果を出力する。 In Patent Document 3, similar to Patent Document 2, in searching for a combination of unknown physical property parameters having a significant relationship among arbitrary combinations of a plurality of physical property parameters, it is possible to perform a search in consideration of priority. A capable search system and search method are disclosed. Similar to Patent Document 2, the relationship between a plurality of physical property parameters is a graph having a plurality of physical property parameters as nodes and edges between nodes corresponding to physical property parameter pairs having a relationship. attached to nodes and/or edges as their attributes. The attributes are used to obtain the priority of the routes extracted as a result of the search, and the results are output in descending order of priority.

特開2007-18444号公報JP 2007-18444 A 国際公開WO2017/221444International publication WO2017/221444 国際公開WO2018/159237International publication WO2018/159237

特許文献1、2及び3について本発明者が検討した結果、以下のような新たな課題があることがわかった。 As a result of examining patent documents 1, 2 and 3, the present inventor found that there are new problems as follows.

特許文献1に記載される技術では、仮想データを予測するために、複数の物性パラメータ相互の関係性を利用するが、その関係性は既に知られている関係性に限られることとなる。 The technique described in Patent Literature 1 uses relationships among a plurality of physical property parameters to predict virtual data, but the relationships are limited to already known relationships.

これに対し本願の発明者は、多くの技術分野を横断的に見た場合には、物性パラメータの数が膨大になるために未知であったが、実は有意な関係性を抽出することが可能であることを見出し、その解決方法として特許文献2に開示される探索システムを提案した。 On the other hand, the inventor of the present application is able to extract significant relationships that were unknown due to the huge number of physical property parameters when viewed across many technical fields. , and proposed the search system disclosed in Patent Document 2 as a solution.

特許文献2及び3に示される探索システム及び探索方法によれば、相互に関係性の低い分野を含むあらゆる分野を横断的に探索することができ、もって有意な関係性を有する物性パラメータの未知の組合せを抽出することができる。抽出結果は、関係性を有する原因側物性パラメータと結果側物性パラメータの組み合わせによる種々の形態で抽出される。例えば、原因側物性パラメータから結果側物性パラメータに至る複数の経路、原因側物性パラメータから所定の範囲内にある結果側物性パラメータの集合、逆に、結果側物性パラメータに至る所定の範囲内にある原因側物性パラメータの集合などである。探索を行うユーザーは、例えば目的の特性を持つ材料の特定を目指すときには、原因側物性パラメータから結果側物性パラメータに至る経路にあるすべての物性パラメータが、所定の仕様を満足するような物質・材料の特定を目指すこととなる。このようにユーザーは、探索システムを使用することによって、ある程度の範囲まで探索範囲を絞り込むことができるが、目標とする物質・材料の特定には、さらに詳細な検討が必要である。 According to the search system and search method shown in Patent Documents 2 and 3, it is possible to cross-search all fields including fields with low mutual relationships, thereby finding unknown physical property parameters with significant relationships. Combinations can be extracted. The extraction results are extracted in various forms based on combinations of related physical property parameters on the cause side and physical property parameters on the effect side. For example, multiple paths from the cause-side physical property parameter to the result-side physical property parameter, a set of result-side physical property parameters within a predetermined range from the cause-side physical property parameter, conversely, within a predetermined range to the result-side physical property parameter It is, for example, a set of physical property parameters on the cause side. For example, when a search user aims to identify a material with a desired property, all physical property parameters along the route from the physical property parameter on the cause side to the physical property parameter on the result side satisfy the predetermined specifications. The aim is to identify In this way, the user can narrow down the search range to a certain extent by using the search system, but more detailed examination is required to specify the target substance/material.

本発明者は、この検討の過程においてユーザーには、探索された範囲の物性パラメータの具体的な値を知るための測定法に関する知識が求められることに気付いた。 The inventors of the present invention realized that in the process of this study, the user is required to have knowledge of the measurement method for knowing the specific values of the physical property parameters in the searched range.

目標とする物質・材料を特定するためには、絞り込まれた探索範囲に含まれる複数の経路の中から、ある物性パラメータが所定の仕様を満足するように、他の物性パラメータの値を制御することとなる。例えば、透明電極に適する物質を特定するためには、ベースとなる材料物質へ添加する物質の含有率を制御することによって、可視光の透過率が所定値以上で、電気抵抗が所定値以下の物質を特定する。実際の物性の制御の過程では、ある原因側物性パラメータを変化させたときに、結果側物性パラメータが具体的にどのような値になるかを、実際に試作して測定する工程が含まれる場合が少なくない。さらに、物性制御の経路の途中にある物性パラメータの値を測定する必要が生じる場合もある。しかしながら、物性探索を行うユーザーは、そのような測定法について、十分な知識を持っているとは限らない。 In order to specify the target substance/material, the values of other physical property parameters are controlled so that a certain physical property parameter satisfies a predetermined specification from among the multiple paths included in the narrowed search range. It will happen. For example, in order to specify a substance suitable for a transparent electrode, by controlling the content of the substance added to the base material, the transmittance of visible light is a predetermined value or more and the electrical resistance is a predetermined value or less. Identify substances. In the actual process of controlling physical properties, the process of actually making a prototype and measuring what specific value the resulting physical property parameter will be when a certain causative physical property parameter is changed is included. are not few. Furthermore, it may be necessary to measure the value of a physical property parameter in the middle of the physical property control path. However, users who search physical properties do not always have sufficient knowledge about such measurement methods.

本発明の目的は、物性探索システムにおいて、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い、測定法に関する知見を提供し、探索システムの利便性を向上することである。 It is an object of the present invention to provide a physical property search system with highly practical knowledge of the measurement method even for users who do not have sufficient knowledge of the measurement method, and to improve the convenience of the search system. That is.

このような課題を解決するための手段を以下に説明するが、その他の課題と新規な特徴は、本明細書の記述及び添付図面から明らかになるであろう。 Means for solving such problems will be described below, but other problems and novel features will become apparent from the description of this specification and the accompanying drawings.

本発明の一実施の形態によれば、下記の通りである。 According to one embodiment of the present invention, it is as follows.

すなわち、物性パラメータ関係性データベースとグラフ生成部とグラフ探索部とユーザーインターフェースと物性測定法データベースとを備える探索システムであって、以下のように構成される。 That is, the search system includes a physical property parameter relationship database, a graph generator, a graph searcher, a user interface, and a physical property measurement method database, and is configured as follows.

物性パラメータ関係性データベースは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶する。 The physical property parameter relationship database stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having relationships.

グラフ生成部は、物性パラメータ関係性データベースに記憶された複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフを生成することができるように構成される。 The graph generating unit generates a graph in which each of the plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs stored in the physical property parameter relationship database is set as a node, and the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs are set as edges. configured to be able to

グラフ探索部は、ユーザーインターフェースを介して与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を出力することができるように構成される。探索結果は、探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフであり、ユーザーインターフェースを介して出力される。 The graph search unit is configured to search the graph based on search conditions given via a user interface and output search results. A search result is one or more paths or subgraphs composed of multiple nodes and multiple edges that satisfy the search conditions, and is output via a user interface.

物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。 The physical property measurement method database stores one or more measurement methods in association with physical property parameters to be measured.

ユーザーインターフェースは、物性測定法データベースを参照することにより、探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力することができるように構成される。 The user interface is configured to be able to output information about the measurement method associated with the search result together with the search result by referring to the physical property measurement method database.

前記一実施の形態によって得られる効果を簡単に説明すれば下記のとおりである。 A brief description of the effects obtained by the above embodiment is as follows.

すなわち、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、探索システムの利便性を向上することができる。特に、目標の物性を有する物質を特定する際に、探索結果として得られた経路に含まれまたはその近傍に存在する物性パラメータの値を確認するための測定法について、その利便性を含めた検討を可能にすることにより、最適な経路等を特定するための支援機能をユーザーに提供することができる。 That is, even users who do not have sufficient knowledge of measurement methods can be provided with highly practical knowledge in searching for physical properties, and the convenience of the search system can be improved. In particular, when identifying substances with target physical properties, consider the convenience of measurement methods for confirming the values of physical property parameters that are included in or near the paths obtained as search results. , it is possible to provide the user with a support function for identifying the optimum route or the like.

図1は、実施形態1に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to Embodiment 1. FIG. 図2は、物性測定法データベースの構成例としてその入力フォームを例示する説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an input form as a configuration example of the physical property measurement method database. 図3は、実施形態1のグラフ拡張による測定法に関する情報の表示例を示す説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram showing a display example of information on a measurement method by graph expansion according to the first embodiment. 図4は、測定法に関する情報のより具体的な表示例を示す説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram showing a more specific display example of information on the measurement method. 図5は、物性測定法データベースに測定原理が利用する物性パラメータが追加された場合の表示例を示す説明図である。FIG. 5 is an explanatory diagram showing a display example when a physical property parameter used by the measurement principle is added to the physical property measurement method database. 図6は、物性測定法データベースに測定原理が利用する物性パラメータが追加された場合の、別の表示例を示す説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram showing another display example when a physical property parameter used by the measurement principle is added to the physical property measurement method database. 図7は、物質のエネルギーバンド構造図である。FIG. 7 is an energy band structure diagram of a substance. 図8は、本発明の探索システム10が実装されるハードウェアシステムの一例を示すブロック図である。FIG. 8 is a block diagram showing an example of a hardware system in which the search system 10 of the present invention is implemented. 図9は、実施形態2に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to the second embodiment. 図10は、実施形態2のグラフ拡張による測定法に関する情報の表示例を示す説明図である。FIG. 10 is an explanatory diagram showing a display example of information on the measurement method by graph extension according to the second embodiment. 図11は、実施形態2のグラフ拡張による測定法に関する情報の別の表示例を示す説明図である。FIG. 11 is an explanatory diagram showing another display example of information on the measurement method by graph extension according to the second embodiment. 図12は、実施形態3に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to the third embodiment. 図13は、実施形態4に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to the fourth embodiment. 図14は、本発明に係る探索方法の一構成例を示すフローチャートである。FIG. 14 is a flow chart showing one configuration example of a search method according to the present invention. 図15は、探索方法の変形例を示すフローチャートである。FIG. 15 is a flow chart showing a modification of the search method. 図16は、本発明に係る探索方法の別の構成例を示すフローチャートである。FIG. 16 is a flow chart showing another configuration example of the search method according to the present invention.

1.実施の形態の概要
先ず、本願において開示される代表的な実施の形態について概要を説明する。代表的な実施の形態についての概要説明で括弧を付して参照する図面中の参照符号はそれが付された構成要素の概念に含まれるものを例示するに過ぎない。
1. Outline of Embodiment First, an outline of a representative embodiment disclosed in the present application will be described. Reference numerals in the drawings, which are referenced in parentheses in the general description of representative embodiments, are merely illustrative of the concept of the component to which they are attached.

〔1〕<測定法データベースを備える物性探索システム>
本発明の代表的な実施の形態は、物性パラメータ関係性データベース(1)とグラフ生成部(2)とグラフ探索部(4)とユーザーインターフェース(5)とを備える探索システム(10)であって、以下のように構成される(図1)。
[1] <Physical Property Search System Equipped with Measurement Method Database>
A representative embodiment of the present invention is a search system (10) comprising a physical property parameter relationship database (1), a graph generation unit (2), a graph search unit (4), and a user interface (5), , is constructed as follows (Fig. 1):

前記物性パラメータ関係性データベースは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶する。前記グラフ生成部は、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフ(3)を生成することができるように構成される。前記グラフ探索部は、前記ユーザーインターフェースを介して与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を前記ユーザーインターフェースを介して出力することができるように構成される。前記探索結果は、前記探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフである。 The physical property parameter relationship database stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship. The graph generation unit may generate a graph (3) in which each of the plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs is set as a node and between the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs is set as an edge. configured to allow The graph search unit is configured to search the graph based on search conditions given via the user interface and output search results via the user interface. The search result is one or more paths or subgraphs composed of a plurality of nodes and a plurality of edges that satisfy the search condition.

前記探索システムは、物性測定法データベース(6)をさらに備える。 The search system further comprises a physical property measurement database (6).

前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法(図2の31)とその測定対象である物性パラメータ(図2の32)とを対応付けて記憶する。 The physical property measurement method database stores one or more measurement methods (31 in FIG. 2) and physical property parameters (32 in FIG. 2) to be measured in association with each other.

前記ユーザーインターフェースは、前記物性測定法データベースを参照することにより、前記探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力することができるように構成される。 The user interface is configured to refer to the physical property measurement method database to output information on measurement methods related to the search results together with the search results.

これにより、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、探索システムの利便性を向上することができる。特に、目標の物性を有する物質・材料を特定する際に、探索結果として得られた経路に含まれまたはその近傍に存在する物性パラメータについて、その値を確認するための測定法の検討を可能にする。このように、ユーザーに対して、物性制御のための最適な経路等を特定するための支援機能を提供することができる。 As a result, it is possible to provide users who do not have sufficient knowledge of measurement methods with highly practical knowledge in searching for physical properties, and to improve the convenience of the search system. In particular, when identifying substances and materials with target physical properties, it is possible to examine measurement methods for confirming the values of physical property parameters that are included in or near paths obtained as search results. do. In this way, it is possible to provide the user with a support function for identifying the optimum route for physical property control.

〔2〕<測定法データベースに基づくグラフの拡張>
〔1〕項において、前記物性パラメータ関係性データベースに前記複数のパラメータ対として記憶される複数の物性パラメータを第1物性パラメータとする。また、前記第1物性パラメータに含まれ、前記物性測定法データベースに、前記1または複数の測定法のそれぞれの測定対象として記憶される物性パラメータを第2物性パラメータ(図2における32)とする。
[2] <Expansion of graph based on measurement method database>
In item [1], the plurality of physical property parameters stored as the plurality of parameter pairs in the physical property parameter relationship database are defined as first physical property parameters. A physical property parameter included in the first physical property parameter and stored in the physical property measurement method database as a measurement target for each of the one or more measurement methods is referred to as a second physical property parameter (32 in FIG. 2).

前記探索システムはグラフ拡張部(7)をさらに備える(図1)。 Said search system further comprises a graph extension (7) (Fig. 1).

前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加できるように構成される(図3、図4)。 The graph extension unit adds a new node to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and adds a new node to the graph corresponding to each of the measurement methods stored in the physical property measurement method database. It is configured such that a new edge can be added between the node in the graph corresponding to two physical parameters and the new node (FIGS. 3 and 4).

前記ユーザーインターフェースは、測定法に対応して追加された前記新たなノード及び前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジ及びそれに接続されるノードを、当該探索結果とともに表示することができるように構成される。 The user interface includes edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results, among the new nodes and the new edges added corresponding to the measurement method, and The connected nodes are configured to be displayed together with the search results.

これにより、測定法に関する情報の視認性が向上し、探索システムの利便性をさらに向上することができる。 This improves the visibility of the information on the measurement method and further improves the convenience of the search system.

〔3〕<測定原理の利用する物性パラメータによるグラフへのエッジの追加;図1>
〔2〕項において、前記物性測定法データベースは、前記1または複数の測定法のそれぞれが基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを、第3物性パラメータ(図2における33)として当該測定法に対応づけてさらに記憶する。
[3] <Addition of edges to graph by physical property parameters used in measurement principle; Fig. 1>
In item [2], the physical property measurement method database includes one or more physical property parameters used by the measurement principles based on each of the one or more measurement methods as third physical property parameters (33 in FIG. 2). It is further stored in association with the measurement method.

前記グラフ拡張部は、前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して前記グラフに追加された前記新たなノードと、当該測定法に対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記第3の物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードとの間に、新たなエッジをさらに追加することができるように構成される(図5)。 The graph extension unit includes the new node added to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods, and the third node stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method. New edges can be further added between the nodes in the graph corresponding to the physical property parameters of (FIG. 5).

前記ユーザーインターフェースは、さらに追加された前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジを、さらに追加して表示することができるように構成される。 The user interface can further add and display edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results, among the new edges that have been added. configured to

これにより、ある物性パラメータが、ユーザーが既に知っている測定法によって直接測定する代わりに、他の測定法による測定結果を解析することによって得られる場合に、そのユーザーに気付きの機会を提供することができる。 This provides the user with an opportunity to notice when a physical property parameter is obtained by analyzing the measurement results of another measurement method instead of directly measuring it by a measurement method already known to the user. can be done.

〔4〕<影響因子データベース>
〔3〕項において、前記探索システムは影響因子データベース(8)をさらに備える(図9)。本明細書において「影響因子」とは、物性パラメータでないが物性に影響を与え、その結果、測定法とその基礎となっている測定原理に寄与する因子を指す。例えば、温度、圧力、電界、磁界などの環境的な因子、例えば、球状、柱状、線状、クラスタ、表面積/体積比、配向方向、分散度などの物質の形態に関する因子、及び、例えば長さ、径、ナノ、マイクロ、バルクなどの物質の大きさを表す因子が含まれる。
[4] <Influence factor database>
In item [3], the search system further comprises an influence factor database (8) (FIG. 9). As used herein, "influence factor" refers to a factor that is not a physical property parameter but that affects the physical property and thus contributes to the measurement method and its underlying measurement principle. environmental factors such as temperature, pressure, electric field, magnetic field; factors relating to the morphology of matter such as spherical, columnar, linear, cluster, surface area/volume ratio, orientation direction, degree of dispersion; , diameter, nano, micro, bulk, etc. are included.

前記物性測定法データベースは、前記第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子(図2における34)とを対応付けて記憶する。前記物性測定法データベースまたは前記影響因子データベースは、その依存関係を示す依存性情報を、当該物性パラメータにさらに対応づけて記憶してもよい。 The physical property measurement method database associates at least one physical property parameter among the second and third physical property parameters with one or more influencing factors (34 in FIG. 2) on which the physical property parameter depends. Remember. The physical property measurement method database or the influencing factor database may further store dependency information indicating the dependency relationship in association with the physical property parameter.

前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記グラフに追加することができるように構成される(図10、図11)。 In addition to the nodes and edges added corresponding to the respective measurement methods stored in the physical property measurement method database, the graph extension unit further adds new nodes for influencing factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based. , and a new edge between nodes corresponding to the second and/or third physical property parameters defined by the relationship can be added to the graph (Fig. 10 , Fig. 11).

前記ユーザーインターフェースは、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示することができるように構成される。 The user interface is configured to be able to add and display the new node and the new edge.

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、探索システムの利便性をより向上することができる。 This makes it possible to visualize the environmental factors that are premised in the measurement principle on which each measurement method is based, further improve the visibility of information related to the measurement method, and further improve the convenience of the search system. .

影響因子データベース(8)は、環境記述データベース(11)、形態記述データベース(12)およびサイズ記述データベース(13)のうちの少なくとも1つを含むとより好適である(図11)。 More preferably, the influence factor database (8) comprises at least one of an environment description database (11), a morphology description database (12) and a size description database (13) (Fig. 11).

前記環境記述データベースは、温度、圧力、電界および磁界のうちの少なくとも1つを影響因子として含み、前記第2または第3の物性パラメータのうち当該影響因子に依存する物性パラメータについて、その依存関係を示す依存性情報を対応付けて記憶する。 The environment description database includes at least one of temperature, pressure, an electric field, and a magnetic field as influencing factors, and describes a dependency relationship for a physical property parameter dependent on the influencing factor among the second or third physical property parameters. The dependency information shown is associated with and stored.

前記形態記述データベースは、球状、柱状、線状、クラスタ、表面積/体積比、配向方向および分散度のうちの少なくとも1つを影響因子として含み、前記第2または第3の物性パラメータのうち当該影響因子に依存する物性パラメータについて、その依存関係を示す依存性情報を対応付けて記憶する。 The morphology description database includes at least one of spherical, columnar, linear, cluster, surface area/volume ratio, orientation direction, and degree of dispersion as influencing factors, and Dependency information indicating the dependency relationship is stored in association with physical property parameters that depend on factors.

前記サイズ記述データベースは、長さ、径、ナノ、マイクロおよびバルクのうちの少なくとも1つを影響因子として含み、前記第2または第3の物性パラメータのうち当該影響因子に依存する物性パラメータについて、その依存関係を示す依存性情報と対応付けて記憶する。 The size description database includes at least one of length, diameter, nano, micro, and bulk as influencing factors, and for the physical property parameter dependent on the influencing factor among the second or third physical property parameters, It is stored in association with dependency information indicating the dependency.

これにより、影響因子データベース(8)が異なる概念の下位のデータベースに区分され、測定法に関連する物性パラメータの影響因子の寄与を、表示または探索結果の絞り込みに利用する際に、ユーザーの利便性を向上することができる。 As a result, the influencing factor database (8) is divided into lower-level databases with different concepts, and the contribution of the influencing factors of the physical property parameters related to the measurement method is displayed or used for narrowing down the search results. can be improved.

〔5〕<ユーザー測定法データベース>
〔1〕項から〔4〕項のうちのいずれか1項において、前記探索システムはユーザーごとにユーザー測定法データベース(9)をさらに備える(図12)。前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。
[5] <User measurement method database>
In any one of items [1] to [4], the search system further comprises a user measurement method database (9) for each user (Fig. 12). The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. and/or information on the measurement results obtained by the measurement method is further associated and stored.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース(9)を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database (9) and preferentially display the measurement method that is easy for the user to use.

〔6〕<測定法・測定データから解析等によって値が得られる物性パラメータの提示>
本発明の代表的な実施の形態は、物性パラメータ関係性グラフ(15)とグラフ探索部(4)とユーザーインターフェースと(5)を備える探索システム(10)であって、以下のように構成される(図13)。
[6] <Presentation of physical property parameters whose values can be obtained by analysis, etc. from measurement methods and measurement data>
A representative embodiment of the present invention is a search system (10) comprising a physical property parameter relationship graph (15), a graph search unit (4), and a user interface (5), and is configured as follows: (Fig. 13).

前記物性パラメータ関係性グラフは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとするグラフである。ここで、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータとする。 The physical property parameter relationship graph is a graph in which nodes are each of a plurality of physical property parameters included in a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship, and edges are between nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs. be. Here, a plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs are defined as first physical property parameters.

前記探索システムは、物性測定法データベース(6)とグラフ拡張部(7)とをさらに備える。 The search system further comprises a physical property measurement database (6) and a graph extension (7).

前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。前記測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータとする。前記測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとして前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶し、前記第2物性パラメータと前記第3物性パラメータとの関係性を、前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶する。 The physical property measurement method database stores one or more measurement methods in association with physical property parameters to be measured. Let the physical parameter to be measured be a second physical parameter. One or more physical property parameters used by the measurement principle on which the measurement method is based are associated with the measurement method as third physical property parameters and further stored in the physical property measurement method database, and the second physical property parameter and the second physical property parameter are associated with the measurement method. The relationship with the three physical property parameters is further stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method.

前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記物性パラメータ関係性グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2及び第3物性パラメータに対応する前記物性パラメータ関係性グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加できるように構成される。 The graph extension unit adds a new node to the physical property parameter relationship graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and associates it with each measurement method. A new edge can be added between a node in the physical parameter relationship graph corresponding to the stored second and third physical parameter and the new node.

前記グラフ探索部は、前記ユーザーインターフェースを介して指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、前記ユーザーインターフェースを介して探索結果として出力することができるように構成される。 The graph search unit outputs a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods designated via the user interface as a search result via the user interface. is configured to allow

これにより、物性パラメータ関係性グラフ(15)を対象とした物性探索を行う前であっても、測定法を起点とした物性探索を行うことができ、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、探索システムの利便性を向上することができる。ユーザーが測定法を指定すると、その測定法によってどのような物性パラメータの値を測定することができるかが出力される。さらに、その測定法によって直接には値を測定することができないものの、測定原理において関係性を利用している他の物性パラメータの存在を知ることができる。このため、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対して、新たな気付きの機会を提供することができる。 As a result, it is possible to search for physical properties starting from the measurement method even before the physical property search for the physical property parameter relationship graph (15) is performed. In contrast, highly practical knowledge can be provided in searching for physical properties, and the convenience of the search system can be improved. When the user designates a measurement method, the values of physical property parameters that can be measured by that measurement method are output. Furthermore, the existence of other physical property parameters whose values cannot be measured directly by the measurement method but whose relationship is used in the measurement principle can be known. For this reason, it is possible to provide a user who does not have sufficient knowledge about the measurement method with a new opportunity to notice.

〔7〕<影響因子データベース>
〔6〕項において、前記探索システムは影響因子データベース(8)をさらに備える(図13)。
[7] <Influence factor database>
In item [6], the search system further comprises an influence factor database (8) (FIG. 13).

前記影響因子データベースは、前記物性測定法データベースに記憶される第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶する。 The influencing factor database associates at least one physical property parameter among the second and third physical property parameters stored in the physical property measurement method database with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends. memorize.

前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記物性パラメータ関係性グラフに追加することができるように構成される。 In addition to the nodes and edges added corresponding to the respective measurement methods stored in the physical property measurement method database, the graph extension unit further adds new nodes for influencing factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based. and a node corresponding to the second and/or third physical property parameter whose relationship is defined by the relationship can be added to the physical property parameter relationship graph as a new edge. be.

前記ユーザーインターフェースは、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示することができるように構成される。 The user interface is configured to be able to add and display the new node and the new edge.

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、探索システムの利便性をより向上することができる。 This makes it possible to visualize the environmental factors that are premised in the measurement principle on which each measurement method is based, further improve the visibility of information related to the measurement method, and further improve the convenience of the search system. .

〔4〕項と同様に、影響因子データベース(8)は、環境記述データベース(11)、形態記述データベース(12)およびサイズ記述データベース(13)のうちの少なくとも1つを含むとより好適である。 Similar to item [4], the influence factor database (8) preferably includes at least one of the environment description database (11), the morphology description database (12) and the size description database (13).

〔8〕<ユーザー測定法データベース>
〔6〕項または〔7〕項において、前記探索システムはユーザーごとにユーザー測定法データベース(9)をさらに備える(図13)。前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。
[8] <User measurement method database>
In item [6] or [7], the search system further comprises a user measurement method database (9) for each user (FIG. 13). The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. and/or information on the measurement results obtained by the measurement method is further associated and stored.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース(9)を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database (9) and preferentially display the measurement method that is easy for the user to use.

〔9〕<測定法データベースを備える物性探索方法>
本発明の代表的な実施の形態は、記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、前記記憶装置に記憶される物性パラメータ関係性データベース(1)を参照するグラフ生成ステップ(S1)と、測定法情報要求ステップ(S6)と、グラフ探索ステップ(S3)とを含む探索方法であって、以下のように構成される(図14)。
[9] <Physical property search method with measurement method database>
A representative embodiment of the present invention is implemented by software running on a computer having a storage device, and includes a graph generation step (S1) that refers to a physical property parameter relationship database (1) stored in the storage device, and , a measurement method information requesting step (S6) and a graph searching step (S3), which is configured as follows (FIG. 14).

前記物性パラメータ関係性データベースは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶する。 The physical property parameter relationship database stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship.

前記グラフ生成ステップは、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフ(3、図14には図示されない)を生成する。 In the graph generation step, a graph (3, illustrated in FIG. 14 generated).

前記グラフ探索ステップは、前記測定法情報要求ステップから与えられる情報要求された測定法に基づいて前記グラフを探索し、前記探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフを探索結果として出力する(S4)。 The graph searching step searches the graph based on the information-requested metric given from the metric information requesting step, and one or more paths constructed by a plurality of nodes and a plurality of edges satisfying the search condition. Alternatively, the subgraph is output as the search result (S4).

前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される物性測定法データベース(6)をさらに備え、前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法(図2における31)とその測定対象である物性パラメータ(図2における32)とを対応付けて記憶する。 Said search method further comprises a property measurement method database (6) stored in said storage device or other storage device, said property measurement method database comprising one or more measurement methods (31 in FIG. 2) and their measurements. It is stored in association with the target physical property parameter (32 in FIG. 2).

前記探索方法は、前記物性測定法データベースを参照することにより、前記探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力する(S4)。 The search method refers to the physical property measurement method database to output information on the measurement method related to the search result together with the search result (S4).

これにより、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、利便性の高い探索方法を提供することができる。特に、目標の物性を有する物質を特定する際に、探索結果として得られた経路に含まれまたはその近傍に存在する物性パラメータの値を確認するための測定法の利便性を含めた検討を可能にする。このように、物性制御の最適な経路等を特定するための支援機能をユーザーに提供することができる。 As a result, it is possible to provide users who do not have sufficient knowledge of measurement methods with highly practical knowledge in searching for physical properties, and to provide a highly convenient search method. In particular, when identifying substances with target physical properties, it is possible to consider the convenience of measurement methods for confirming the values of physical property parameters that are included in or near the paths obtained as search results. to In this way, it is possible to provide the user with a support function for identifying the optimum path for physical property control.

〔10〕<測定法データベースに基づくグラフの拡張>
〔9〕項において、前記物性パラメータ関係性データベースに前記複数のパラメータ対として記憶される複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、前記第1物性パラメータに含まれ、前記物性測定法データベースに前記1または複数の測定法のそれぞれに測定対象として対応する1または複数の物性パラメータを第2物性パラメータ(図2における32)とする。
[10] <Expansion of graph based on measurement method database>
In item [9], the plurality of physical property parameters stored as the plurality of parameter pairs in the physical property parameter relationship database are defined as first physical property parameters, and the one physical property parameter included in the first physical property parameter and stored in the physical property measurement database is Alternatively, one or a plurality of physical property parameters corresponding to each of a plurality of measurement methods as a measurement target is set as a second physical property parameter (32 in FIG. 2).

前記探索方法はグラフ拡張ステップ(S5)をさらに備える(図15)。 The search method further comprises a graph expansion step (S5) (Fig. 15).

前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加する。 The graph expansion step adds a new node to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and adds a new node to the graph corresponding to each of the measurement methods stored in the physical property measurement method database. Add a new edge between the node in the graph corresponding to the two physical parameters and the new node.

前記探索方法は、測定法に対応して追加された前記新たなノード及び前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジ及びそれに接続されるノードを、当該探索結果とともに表示する(S4)(図3、図4)。 The search method includes, among the new nodes and the new edges added corresponding to the measurement method, edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results and The connected nodes are displayed together with the search results (S4) (FIGS. 3 and 4).

これにより、測定法に関する情報の視認性が向上し、利便性がさらに向上された探索方法を提供することができる。 As a result, the visibility of information related to the measurement method is improved, and a search method with further improved convenience can be provided.

〔11〕<測定原理の利用する物性パラメータによるグラフへのエッジの追加>
〔10〕項において、前記物性測定法データベースは、前記1または複数の測定法のそれぞれが基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータ(図2における33)として当該測定法に対応づけてさらに記憶する。
[11] <Addition of edges to graph by physical property parameters used by measurement principle>
In item [10], the physical property measurement method database includes one or more physical property parameters used by the measurement principles based on each of the one or more measurement methods as third physical property parameters (33 in FIG. 2). It is further stored in association with the measurement method.

前記グラフ拡張ステップは、前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して前記グラフに追加された前記新たなノードと、当該測定法に対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記第3の物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードとの間に、新たなエッジをさらに追加する(図5)。 In the graph expansion step, the new node added to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods and the third node stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method New edges are further added between the nodes in the graph corresponding to the physical property parameters of (Fig. 5).

前記探索方法は、さらに追加された前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジを、さらに追加して表示する。 The search method further adds and displays edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search result, among the new edges that are further added.

これにより、ある物性パラメータが、ユーザーが既に知っている測定法によって直接測定する代わりに、他の測定法による測定結果を解析することによって得られる場合に、そのユーザーに気付きの機会を提供することができる。 This provides the user with an opportunity to notice when a physical property parameter is obtained by analyzing the measurement results of another measurement method instead of directly measuring it by a measurement method already known to the user. can be done.

〔12〕<影響因子データベース>
〔11〕項において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、影響因子データベース(8)をさらに備える(図15)。
[12] <Influence factor database>
In item [11], the search method further comprises an influence factor database (8) stored in the storage device or another storage device (Fig. 15).

前記影響因子データベースは、前記物性測定法データベースに記憶される第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子(図2における34)とを対応付けて記憶する。 The influencing factor database includes at least one physical property parameter among the second and third physical property parameters stored in the physical property measurement method database, and one or more influencing factors on which the physical property parameter depends ( 34) are associated with each other and stored.

前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記グラフに追加する(S5)(図10,図11)。 In the graph expansion step, in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further added to new nodes. , and a new edge between it and the node corresponding to the second and/or third physical property parameter defined by the relationship is added to the graph (S5) (FIGS. 10 and 11).

前記探索方法は、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示する(S4)。 The search method adds and displays the new node and the new edge (S4).

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、より利便性が向上した探索方法を提供することができる。 As a result, the environmental factors assumed in the measurement principles based on each measurement method are visualized, the visibility of information related to the measurement method is further improved, and a more convenient search method is provided. can be done.

〔4〕項と同様に、影響因子データベース(8)は、環境記述データベース(11)、形態記述データベース(12)およびサイズ記述データベース(13)のうちの少なくとも1つを含むとより好適である(図10,図11)。 Similar to [4], the influence factor database (8) preferably includes at least one of the environment description database (11), the morphology description database (12) and the size description database (13) ( 10 and 11).

〔13〕<ユーザー測定法データベース>
〔9〕項から〔12〕項のうちのいずれか1項において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、ユーザーごとのユーザー測定法データベース(9)をさらに備える(図15)。
前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。
[13] <User measurement method database>
In any one of [9] to [12], the search method further comprises a user measurement method database (9) for each user, stored in the storage device or another storage device ( Figure 15).
The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. and/or information on the measurement results obtained by the measurement method is further associated and stored.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース(9)を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database (9) and preferentially display the measurement method that is easy for the user to use.

〔14〕<測定法・測定データから解析等によって値が得られる物性パラメータの提示>
本発明の代表的な実施の形態は、記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、探索条件入力ステップ(S2、図16には不図示)から入力される探索条件にしたがって、前記記憶装置に記憶される物性パラメータ関係性グラフ(15)を探索するグラフ探索ステップ(S3)を備える探索方法であって、以下のように構成される(図16)。
[14] <Presentation of physical property parameters whose values can be obtained by analysis, etc. from measurement methods and measurement data>
A representative embodiment of the present invention is implemented by software operating on a computer having a storage device, and according to search conditions input from a search condition input step (S2, not shown in FIG. 16), A search method comprising a graph search step (S3) for searching a physical property parameter relationship graph (15) stored in the device, which is configured as follows (FIG. 16).

前記物性パラメータ関係性グラフは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフである。ここで、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータとする。 The physical property parameter relationship graph is a graph in which each of a plurality of physical property parameters included in a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship is set as a node, and the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs are set as edges. is. Here, a plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs are defined as first physical property parameters.

前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される物性測定法データベース(6)と、前記物性測定法データベースを参照するグラフ拡張ステップ(S5)とをさらに備える。 The search method further comprises a physical property measurement method database (6) stored in the storage device or another storage device, and a graph expansion step (S5) referring to the physical property measurement method database.

前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。前記測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータ(図2における32)とする。前記測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータ(図2における33)として前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶する。前記第2物性パラメータと前記第3物性パラメータとの関係性を、前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶する。 The physical property measurement method database stores one or more measurement methods in association with physical property parameters to be measured. Let the physical property parameter to be measured be the second physical property parameter (32 in FIG. 2). One or more physical property parameters used by the measurement principle on which the measurement method is based are associated with the measurement method as a third physical property parameter (33 in FIG. 2) and further stored in the physical property measurement method database. The relationship between the second physical property parameter and the third physical property parameter is further stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method.

前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記物性パラメータ関係性グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2及び第3物性パラメータに対応する前記物性パラメータ関係性グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加する。 The graph expansion step adds new nodes to the physical property parameter relationship graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and associates the nodes with the respective measurement methods. A new edge is added between the node in the physical property parameter relationship graph corresponding to the stored second and third physical property parameters and the new node.

前記グラフ探索ステップは、指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step, a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more designated measurement methods is output as a search result (S4).

これにより、物性パラメータを起点とする探索に代えて、測定法を起点とする探索を可能とすることができ、探索方法の利便性を向上することができる。例えば、既に知られている測定法からは直接には求めることができない物性値であっても、複数の測定法を組み合わせることによって、解析的に求めることができるような間接的測定法を、ユーザーが知得するための支援機能となっている。 As a result, instead of the search starting from the physical property parameter, the search starting from the measurement method can be made possible, and the convenience of the search method can be improved. For example, even if a physical property value cannot be determined directly from known measurement methods, the user can use an indirect measurement method that can be analytically determined by combining multiple measurement methods. It is a support function for learning

〔15〕<影響因子データベース>
〔14〕項において、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される前記探索システムは影響因子データベース(8)をさらに備える(図16)。
[15] <Influence factor database>
In item [14], said search system stored in said storage device or other storage device further comprises an influence factor database (8) (Fig. 16).

前記影響因子データベースは、前記物性測定法データベースに記憶される第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶する。 The influencing factor database associates at least one physical property parameter among the second and third physical property parameters stored in the physical property measurement method database with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends. memorize.

前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記物性パラメータ関係性グラフに追加する。 In the graph expansion step, in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further added to new nodes. , and a new edge between nodes corresponding to the second and/or third physical property parameters whose association is defined by the relationship is added to the physical property parameter relationship graph.

前記グラフ探索ステップは、指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step, a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more designated measurement methods is output as a search result (S4).

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、利便性のより高い探索方法を提供することができる。 This makes it possible to visualize the environmental factors that are premised in the measurement principle on which each measurement method is based, to further improve the visibility of information related to measurement methods, and to provide a more convenient search method. can.

〔4〕項と同様に、影響因子データベース(8)は、環境記述データベース(11)、形態記述データベース(12)およびサイズ記述データベース(13)のうちの少なくとも1つを含むとより好適である。 Similar to item [4], the influence factor database (8) preferably includes at least one of the environment description database (11), the morphology description database (12) and the size description database (13).

〔16〕<ユーザー測定法データベース>
〔14〕項または〔15〕項において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、ユーザーごとのユーザー測定法データベース(9)をさらに備える(図16)。
[16] <User measurement method database>
In item [14] or [15], the search method further comprises a user metrics database (9) for each user stored in the storage device or another storage device (Fig. 16).

前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、当該測定法に対応付けて記憶する。 The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. and/or stores information about the measurement result obtained by the measurement method in association with the measurement method.

前記グラフ探索ステップは、指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step, a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more designated measurement methods is output as a search result (S4).

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース(9)を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database (9) and preferentially display the measurement method that is easy for the user to use.

2.実施の形態の詳細
実施の形態について更に詳述する。
2. Details of the Embodiments The embodiments are further described in detail.

〔実施形態1〕
図1は、実施形態1に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。
[Embodiment 1]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to Embodiment 1. FIG.

本実施形態1に係る探索システム10は、物性パラメータ関係性データベース1とグラフ生成部2とグラフ探索部4とユーザーインターフェース5と物性測定法データベース6とグラフ拡張部7とを備える。 A search system 10 according to the first embodiment includes a physical property parameter relationship database 1 , a graph generator 2 , a graph searcher 4 , a user interface 5 , a physical property measurement method database 6 , and a graph extension unit 7 .

物性パラメータ関係性データベース1は、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶する。このとき、物性パラメータ対が有する関係性は、科学的根拠に基づいた関係性、即ち、理論的に説明された関係性だけではなく、理論的な説明が未だなされておらず、また、定式化されていない段階であっても、実験データから明確な相関が認められることによって存在が知られている関係性が含まれてもよい。なお、「理論的に説明された関係性」には、定理や公式のように定式化された関係性の他、相関の有無や相関係数の正負(一方が増加するときに他方も増加するか減少するかなど)が説明されている半定量的、あるいは、定性的な関係性までもが広く含まれてよい。このとき、如何なる分野で知られている関係性であっても特に排除される必要はなく、あらゆる分野で関係性が知られている物性パラメータ対を含めることができる。 A physical property parameter relationship database 1 stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship. At this time, the relationship between the physical property parameter pairs is not only a relationship based on scientific grounds, that is, a relationship that has been theoretically explained, but also a relationship that has not been theoretically explained yet, and a formalized Even at the stage where it has not been performed, a relationship whose existence is known due to a clear correlation being recognized from experimental data may be included. In addition to relationships formulated like theorems and formulas, “relationships explained theoretically” include the presence or absence of correlation and the sign of the correlation coefficient (when one increases, the other also increases). or decrease) may be broadly included, even semi-quantitative or even qualitative relationships. At this time, any relationship known in any field need not be particularly excluded, and physical property parameter pairs whose relationship is known in any field can be included.

グラフ生成部2はグラフ3を生成する。グラフ3は、物性パラメータ関係性データベース1に記憶される複数のパラメータ対を構成する複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、それぞれのパラメータ対に対応する2つのノード間をエッジとする、グラフである。 A graph generator 2 generates a graph 3 . Graph 3 is a graph in which each of a plurality of physical property parameters constituting a plurality of parameter pairs stored in the physical property parameter relationship database 1 is set as a node, and two nodes corresponding to each parameter pair are set as edges. .

グラフ探索部4は、ユーザーインターフェース5を介して与えられる探索条件に基づいてグラフ3を探索し、探索結果を出力することができるように構成されている。グラフ探索部4は、探索条件として原因側と結果側の物性パラメータが指定されたとき、グラフ3を対象として、対応するノード間の経路を探索して、1または複数の経路を抽出し、探索結果として出力する。また、グラフ探索部4は、探索条件として原因側または結果側の物性パラメータ及び範囲が指定されたとき、グラフ3を対象として、対応するノードを始点または終点とし、所定の範囲内にある部分グラフを探索結果として出力する。このように、探索結果は、探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフである。ここで、物性パラメータ関係性データベース1とグラフ生成部2とグラフ探索部4とは、例えば、特許文献2または3に開示されるように構成することができる。 The graph search unit 4 is configured to search the graph 3 based on search conditions given via the user interface 5 and output search results. When the physical property parameters on the cause side and the result side are specified as search conditions, the graph search unit 4 searches the graph 3 for routes between corresponding nodes, extracts one or more routes, and searches output as a result. Further, when a physical property parameter and a range on the cause side or on the result side are specified as search conditions, the graph search unit 4 searches the graph 3 for a subgraph within a predetermined range with the corresponding node as the start point or end point. is output as the search result. In this way, the search result is one or more paths or subgraphs composed of multiple nodes and multiple edges that satisfy the search conditions. Here, the physical property parameter relationship database 1, the graph generation unit 2, and the graph search unit 4 can be configured as disclosed in Patent Documents 2 and 3, for example.

物性測定法データベース6は、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶するデータベースである。 The physical property measurement method database 6 is a database that associates and stores one or more measurement methods and physical property parameters to be measured.

ユーザーインターフェース5は、物性測定法データベース6を参照することにより、グラフ探索部4から出力される探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力することができるように構成される。ここで、測定法に関する情報には物性値の測定法の原理に利用されている他の物性との関係が含まれてもよい。この他、その測定法が前提としている条件、例えば、温度範囲、試料としての物質の状態(固体、液体、気体)などが含まれてもよい。さらには測定装置や測定受託機関等に関する情報が含まれてもよい。 The user interface 5 is configured to refer to the physical property measurement method database 6 to output information on measurement methods related to the search results output from the graph search unit 4 together with the search results. Here, the information on the measurement method may include the relationship with other physical properties used in the principle of the measurement method of physical property values. In addition, the conditions premised by the measurement method, such as temperature range and the state of the substance as the sample (solid, liquid, gas), etc., may also be included. Furthermore, information on the measurement device, the measurement entrusted organization, etc. may be included.

探索結果は上述のように、探索条件を満たすノードを含む部分グラフであるから、ユーザーインターフェース5は、探索結果に含まれるノードに対応する物性パラメータの測定法に関する情報を、物性測定法データベース6を参照することによって取得し、当該探索結果とともに出力することができる。例えば、ユーザーインターフェース5は探索結果である部分グラフを表示し、ユーザーがそれに含まれるノードを指定して測定法情報を要求した時に、そのノードに対応する物性パラメータの測定法に関する情報を、当該探索結果に合わせて表示することができる。なお、測定法に関する情報を出力する対象として指定することができるノードは、必ずしも探索結果に含まれるノードに限定される必要はなく、当該探索結果である部分グラフの近傍にあるノードに拡張されてもよい。ここで「出力」にはその一態様に「表示」が含まれるが「表示」に限られるものではない。このことは本明細書全体を通じて同様である。 Since the search result is a subgraph containing nodes that satisfy the search conditions, as described above, the user interface 5 sends information on the physical property parameter measurement method corresponding to the node included in the search result to the physical property measurement method database 6. It can be obtained by referencing and output together with the search result. For example, the user interface 5 displays a subgraph that is a search result, and when the user specifies a node included in it and requests measurement method information, the information on the measurement method of the physical parameter corresponding to that node is displayed in the search result. The results can be displayed accordingly. Note that the nodes that can be specified as targets for outputting information about the measurement method are not necessarily limited to the nodes included in the search results, and can be extended to nodes near the subgraph that is the search result. good too. Here, "output" includes "display" as one aspect thereof, but is not limited to "display". This is the same throughout the specification.

これにより、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、探索システムの利便性を向上することができる。特に、目標の物性を有する物質を特定する際に、探索結果として得られた経路に含まれまたはその近傍に存在する物性パラメータの値を確認するための測定法の利便性を含めた検討を可能にすることにより、最適な経路等を特定するための支援機能をユーザーに提供することができる。 As a result, it is possible to provide users who do not have sufficient knowledge of measurement methods with highly practical knowledge in searching for physical properties, and to improve the convenience of the search system. In particular, when identifying substances with target physical properties, it is possible to consider the convenience of measurement methods for confirming the values of physical property parameters that are included in or near the paths obtained as search results. By doing so, it is possible to provide the user with a support function for identifying the optimum route or the like.

物性測定法データベース6の構成例について説明する。図2は、物性測定法データベース6の構成例としてその入力フォームを例示する説明図である。物性測定法データベース6の入力フォーム30は、例示されるように表形式で構成することができる。第1列に測定法31が記載され、第2列にその測定法の測定対象である物性パラメータ32が記載される。さらに、測定原理が利用する物性パラメータ33と測定原理に関与する影響因子34のうちの一方または両方を含んで構成してもよい。影響因子34は通常、測定原理において作成されるチャートの横軸と縦軸を形成するので、図2には横軸と縦軸に分けて記載した例が示されているが、必ずしも分ける必要はない。詳しくは実施形態2で説明する。また、図2には例示されないが、測定原理についての解説、測定装置や測定受託機関等の参考情報がさらに含まれてもよい。 A configuration example of the physical property measurement method database 6 will be described. FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating an input form as a configuration example of the physical property measurement method database 6. As shown in FIG. The input form 30 of the physical property measurement method database 6 can be configured in tabular form as illustrated. A measurement method 31 is described in the first column, and a physical parameter 32 to be measured by the measurement method is described in the second column. Furthermore, one or both of a physical property parameter 33 used by the measurement principle and an influencing factor 34 involved in the measurement principle may be included. Since the influencing factor 34 usually forms the horizontal and vertical axes of the chart produced in the measurement principle, FIG. do not have. Details will be described in a second embodiment. In addition, although not illustrated in FIG. 2, reference information such as an explanation of the measurement principle, a measurement apparatus, and a measurement entrusted institution may be further included.

図2に例示されるように、電流-電圧特性測定では、電気抵抗率、ショットキーバリア高さ及びバンドギャップが測定対象の物性パラメータ32に該当する。電流-電圧特性測定では、横軸に電圧、縦軸に電流をとったときの特性曲線を解析することによって、上述したような物性パラメータの値を求めることができる。電流と電圧の傾きを試料の長さと断面積で規格化することによって電気抵抗率を求めることができ電流-電圧特性が急峻に立ち上がるとき、その閾値からショットキーバリア高さやバンドギャップを求めることができる。このときの電流と電圧は、物性パラメータではないが、物性に影響を与える因子であるので、本明細書では影響因子と呼ぶ。 As exemplified in FIG. 2, in the current-voltage characteristic measurement, electrical resistivity, Schottky barrier height and bandgap correspond to physical property parameters 32 to be measured. In the current-voltage characteristic measurement, by analyzing the characteristic curve when the horizontal axis is the voltage and the vertical axis is the current, the values of the physical property parameters as described above can be obtained. By normalizing the slope of the current and voltage with the length and cross-sectional area of the sample, the electrical resistivity can be obtained. When the current-voltage characteristic rises sharply, the Schottky barrier height and bandgap can be obtained from the threshold. can. The current and voltage at this time are not physical property parameters, but are factors that affect physical properties, and are therefore called influencing factors in this specification.

内部光電効果測定(内部光電子スペクトル測定:internal photoemission (IPE) spectroscopy)では、光エネルギーを横軸、光電流を縦軸とする特性を測定することにより、ショットキーバリア高さを求めることができる。 In internal photoemission (IPE) spectroscopy, the Schottky barrier height can be obtained by measuring the characteristics with light energy on the horizontal axis and photocurrent on the vertical axis.

応力-ひずみ曲線測定(stress-strain curve (diagram) measurement,引張試験・圧縮試験)では、横軸に歪を縦軸に応力をとることにより、その傾きからヤング率を求めることができ、または、降伏点(yield strength)、引張強さ(ultimate tensile strength)を求めることもできる。 Stress - strain curve measurement (stress-strain curve (diagram) measurement, tensile test / compression test), by taking the strain on the horizontal axis and the stress on the vertical axis, the Young's modulus can be obtained from the slope, or Yield strength and ultimate tensile strength can also be determined.

光電子収量法(photoelectron yield spectroscopy)では、試料に照射した光の光エネルギーを横軸にとり縦軸にはその照射によって試料から放出される光電子の収量をとることにより、イオン化エネルギーを求めることができる。ここで試料が金属の場合のイオン化エネルギーは仕事関数と等しい。なお、光電子収量は、物性パラメータと位置づけることもできるので、図2では測定原理が利用する物性パラメータ33の欄に記載されているが、放出される光電子の収量という影響因子と位置づけ、測定原理に関与する影響因子34の欄に記載してもよい。 In the photoelectron yield spectroscopy, the ionization energy can be obtained by taking the light energy of the light irradiated to the sample on the horizontal axis and the yield of photoelectrons emitted from the sample by the irradiation on the vertical axis. Here, the ionization energy when the sample is metal is equal to the work function. Note that the photoelectron yield can also be positioned as a physical property parameter, so in FIG. It may be listed in the Influence Factors 34 Involved column.

なお、以下の他の測定法についても同様に、物性パラメータか単なる影響因子かの位置づけが必ずしも明確でない場合があるが、本発明においてその区別の明確さはあまり重要ではない。測定法についての知識が十分でないユーザーに対して、測定に関与する物性パラメータまたは影響因子を提示することができることが重要であって、どちらに区別するかを厳密に確定させる意義は低いからである。 Similarly, in other measurement methods described below, it may not always be clear whether a physical parameter is a mere influencing factor or not, but the clarity of the distinction is not so important in the present invention. This is because it is important to be able to present physical property parameters or influential factors involved in measurement to users who do not have sufficient knowledge of measurement methods, and it is of little significance to strictly determine which one to distinguish. .

光学透過スペクトル法では、横軸に試料に照射した光の光エネルギーをとり、その試料を透過した光の強度から光透過率(光透過係数)を縦軸にとることにより、試料のバンドギャップを求めることができる。また、光学吸収スペクトル法では、横軸に試料に照射した光の光エネルギーをとり、その試料を透過した光の強度から光吸収率(光吸収係数)を縦軸にとることにより、試料のバンドギャップを求めることができる。 In the optical transmission spectrum method, the horizontal axis is the light energy of the light irradiated to the sample, and the vertical axis is the light transmittance (light transmission coefficient) from the intensity of the light transmitted through the sample. can ask. In the optical absorption spectroscopy, the horizontal axis represents the light energy of the light irradiated to the sample, and the vertical axis represents the light absorption rate (light absorption coefficient) from the intensity of the light transmitted through the sample. Gap can be found.

光電子分光法(photoemission electron spectroscopy)では、紫外線などの電磁波の照射にともなって光電効果により放出された電子の運動エネルギーを横軸とし、電子放出率を縦軸にとって、試料のバレンスバンドの最も高いエネルギー準位(バレンスバンドオフセットと呼ぶ)を求めることができる。 In photoemission electron spectroscopy, the horizontal axis is the kinetic energy of electrons emitted by the photoelectric effect when irradiated with electromagnetic waves such as ultraviolet rays, and the vertical axis is the electron emission rate. A level (called a valence band offset) can be determined.

電界電子放出法(field electron emission measurement)では、試料に高電界を印加したときにトンネル効果によって放出される電子放出率の、印加電圧に対する特性を測定することにより、仕事関数を求めることができる。 In the field electron emission measurement, the work function can be obtained by measuring the characteristics of the electron emission rate emitted by the tunneling effect with respect to the applied voltage when a high electric field is applied to the sample.

X線回折法(XRD: X‐Ray Diffraction)では、試料にX線を入射したときに試料によって散乱、干渉、回折したX線を反射側で検出することにより、X線と検出器とのなす角度に対する反射X線強度の関係性から、格子定数などを求めることができる。 In X-ray diffraction (XRD), X-rays are scattered, interfered, and diffracted by the sample when they are incident on the sample. Lattice constants can be obtained from the relationship between the reflected X-ray intensity and the angle.

蛍光X線分析法(XRF:X‐Ray Fluorescence)では、試料にX線を入射したときに試料から放出される固有X線(蛍光X線)を観測する。蛍光X線のエネルギーと強度の関係から、試料の組成を求めることができる。 X-Ray Fluorescence (XRF) observes the characteristic X-rays (fluorescent X-rays) emitted from a sample when the sample is irradiated with X-rays. The composition of the sample can be determined from the relationship between the energy and intensity of the fluorescent X-rays.

熱電子放出法(thermal electron emission measurement)では、陰極の金属(試料)を加熱することによって放出される熱電子の放出量を測定し、温度と電子放出率との関係から仕事関数を求めることができる。 In the thermal electron emission measurement, the amount of thermal electrons emitted by heating the cathode metal (sample) is measured, and the work function can be obtained from the relationship between the temperature and the electron emission rate. can.

ケルビン法(Kelvin probe)では、標準材料と試料材料を対向配置して、その間の距離を変化させたときに生ずる誘導電流を測定する。標準試料に印加するバイアス電圧を変化させ、誘導電流がゼロになるバイアス電圧を測定して接触電位差を求め、その値から試料の仕事関数を求めることができる。 In the Kelvin method (Kelvin probe), a standard material and a sample material are placed facing each other, and the induced current generated when the distance between them is changed is measured. By changing the bias voltage applied to the standard sample and measuring the bias voltage at which the induced current becomes zero, the contact potential difference can be obtained, and the work function of the sample can be obtained from this value.

X線吸収分光法(XAS: X‐ray Absorption Spectroscopy)では、試料に入射するX線のエネルギーを横軸とし、観測されたX線吸収率を縦軸にとって描かれる曲線の閾値として、X線吸収端エネルギーを求めることができる。 In X-ray absorption spectroscopy (XAS), the energy of X-rays incident on a sample is plotted on the horizontal axis, and the observed X-ray absorptance is plotted on the vertical axis. Edge energies can be obtained.

X線発光分光法(XES: X‐ray Emission Spectroscopy)では、試料に励起源として電子線やX線を照射したときに、試料から放出されるX線発光のエネルギーを横軸とし、観測されたX線の強度を縦軸にとって描かれる曲線の高エネルギー側の閾値エネルギーであるX線発光端エネルギーを求めることができる。 In X-ray emission spectroscopy (XES), when the sample is irradiated with an electron beam or X-ray as an excitation source, the horizontal axis is the energy of the X-ray emission emitted from the sample, and the observed The X-ray emission edge energy, which is the threshold energy on the high-energy side of the curve drawn with the X-ray intensity as the vertical axis, can be obtained.

X線光電子分光法(XPS: X‐ray Photoelectron Spectroscopy)では、試料に励起源としてX線を照射したときに、試料から放出される光電子のエネルギーを横軸とし、観測された光電子の強度を縦軸にとって描かれる曲線から、結合エネルギーとバレンスバンドマキシマムを求めることができる。 In X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), when the sample is irradiated with X-rays as an excitation source, the horizontal axis represents the energy of the photoelectrons emitted from the sample, and the vertical axis represents the intensity of the observed photoelectrons. From the curves drawn for the axes, the binding energies and valence band maxima can be determined.

<測定法データベースに基づくグラフの拡張>
測定法に関する情報の出力方法は任意であるが、探索結果が1以上の経路または部分グラフとして出力される場合には、そのグラフを拡張して出力することができる。すなわち、図1に示すように探索システム10にグラフ拡張部7を追加する。
<Expansion of the graph based on the measurement method database>
Any method can be used to output the information about the measurement method, but if the search result is output as one or more paths or subgraphs, the graph can be expanded and output. That is, a graph extension unit 7 is added to the search system 10 as shown in FIG.

物性測定法データベース6は、前述のように、測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。グラフ拡張部7は、物性測定法データベース6に記憶される測定法に対応する新たなノードをグラフ3に追加し、その測定法の測定対象である物性パラメータに対応するグラフ3内のノードと、追加された新たなノード(測定法に対応)との間に、新たなエッジを追加する。 As described above, the physical property measurement method database 6 associates and stores measurement methods with physical property parameters to be measured. The graph extension unit 7 adds a new node corresponding to the measurement method stored in the physical property measurement method database 6 to the graph 3, a node in the graph 3 corresponding to the physical property parameter that is the measurement target of the measurement method, and Add a new edge between the added new node (corresponding to the measurement method).

ユーザーインターフェース5は、測定法に対応してグラフ3に追加された新たなノード及び新たなエッジのうち、探索結果である1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジ及びそれに接続されるノードを、その探索結果とともに表示することができるように構成される。 The user interface 5 displays the new nodes and new edges added to the graph 3 corresponding to the measurement method, edges connected to nodes included in one or more paths or subgraphs that are search results, and edges connected thereto. It is configured so that the nodes searched for can be displayed along with their search results.

これにより、測定法に関する情報の視認性が向上し、探索システムの利便性をさらに向上することができる。 This improves the visibility of the information on the measurement method and further improves the convenience of the search system.

図3は、本実施形態1のグラフ拡張による測定法に関する情報の表示例を示す説明図である。グラフ探索部4から出力された探索結果を示す部分グラフ21と、それに含まれるノードに対応する物性パラメータの測定法が新たなノードとして追加されており、追加された新たなノードと部分グラフ21との間に新たなエッジ22が追加されている。追加された新たなノードは、物性測定法データベース6に記憶されている測定法のうち、その測定対象の物性パラメータが、探索結果を示す部分グラフ21に含まれるものである。図3では、物性パラメータL,G,M,D,Kのそれぞれを測定対象とする測定法、即ち、X線吸収分光法、赤外吸収法、電圧-電流特性測定、X線光電子分光法、光電子収量法に対応して、新たなノードが追加され、測定対象の物性パラメータL,G,M,D,Kに対応するノードとの間に新たなエッジ22が追加されている。 FIG. 3 is an explanatory diagram showing a display example of information on the measurement method by graph expansion according to the first embodiment. A subgraph 21 indicating the search result output from the graph search unit 4 and a physical parameter measurement method corresponding to the node included therein are added as new nodes, and the added new node and the subgraph 21 are added as new nodes. A new edge 22 is added between. The added new node is one in which the physical property parameter of the measurement target among the measurement methods stored in the physical property measurement method database 6 is included in the partial graph 21 indicating the search result. In FIG. 3, measurement methods for measuring physical property parameters L, G, M, D, and K, that is, X-ray absorption spectroscopy, infrared absorption spectroscopy, voltage-current characteristic measurement, X-ray photoelectron spectroscopy, A new node is added corresponding to the photoelectron yield method, and a new edge 22 is added between nodes corresponding to the physical property parameters L, G, M, D, and K to be measured.

表示のしかたは適宜変更することができる。例えば、探索結果の部分グラフ21に含まれるノードのうち、測定法が物性測定法データベース6に含まれているものすべてについて表示する。また例えば、はじめは探索結果の部分グラフ21のみを表示し、その中でユーザーが指定した物性パラメータに対応する測定法のノードを追加して表示する。 The display method can be changed as appropriate. For example, among the nodes included in the subgraph 21 of the search result, all nodes whose measurement method is included in the physical property measurement method database 6 are displayed. Also, for example, only the partial graph 21 of the search result is displayed at first, and the node of the measurement method corresponding to the physical property parameter specified by the user is added and displayed.

図4は、測定法に関連する情報のより具体的な表示例を示す説明図である。探索結果を示す部分グラフ21に、物性パラメータとして、電気抵抗率、バンドギャップ、ショットキーバリア高さ、仕事関数が含まれている例である。相互の関係性はここではあまり重要ではないので、部分グラフ21ではエッジは省略されている。それぞれの物性パラメータの値を測定するための測定法が新たなノードとして追加され、関係性を示す新たなエッジ22が合わせて表示される。この表示例に示すように、1つの物性パラメータの値を測定することができる複数の測定法が示される場合があり、ユーザーは自身が知らなかった測定法に気付くことができる。図4に例示されるように、バンドギャップを測定するには、光学吸収スペクトル法が一般的であるが、電圧-電流特性測定の結果からも求めることができることがわかる。また、ショットキーバリア高さの測定には、内部光電効果測定、電圧-電流特性測定の測定法を適用することができる。仕事関数の測定法には、光電子収量法、電界電子放出スペクトル熱電子放出法、及び、ケルビン法の各測定法を適用することができる。なお、物性測定法データベース6に記憶される測定法の数が多くなるにしたがって、1つの物性パラメータを測定対象とする測定法をより網羅的に表示することができることとなるが、表示が煩雑となってかえって視認性を阻害することにもなりかねない。表示される測定法の数や種類を、何らかの条件によって制限するように構成してもよい。 FIG. 4 is an explanatory diagram showing a more specific display example of information related to the measurement method. In this example, the partial graph 21 showing the search result includes electrical resistivity, bandgap, Schottky barrier height, and work function as physical property parameters. Edges have been omitted in the subgraph 21, since their interrelationships are of little importance here. A measurement method for measuring the value of each physical property parameter is added as a new node, and a new edge 22 indicating the relationship is displayed together. As shown in this display example, a plurality of measurement methods that can measure the value of one physical property parameter may be displayed, and the user can notice a measurement method that the user was unaware of. As exemplified in FIG. 4, the optical absorption spectroscopy method is generally used to measure the bandgap, but it can also be obtained from the results of voltage-current characteristic measurement. In addition, internal photoelectric effect measurement and voltage-current characteristic measurement can be applied to the measurement of the Schottky barrier height. A photoelectron yield method, a field electron emission spectrum thermionic emission method, and a Kelvin method can be applied to the work function measurement method. As the number of measurement methods stored in the physical property measurement method database 6 increases, the measurement methods for measuring one physical property parameter can be displayed more exhaustively. As a result, visibility may be hindered. The number and type of displayed measurement methods may be configured to be restricted by some condition.

図4には、図2に示した入力フォーム30を使って構築された物性測定法データベース6に記憶されている情報がすべて表示されているわけではない。部分グラフ21は、上述のように、指定された探索条件を満たすノードを含む部分グラフであり、それに含まれるノードに対応する物性パラメータの測定法に関する情報が、物性測定法データベース6を参照することによって取得され、当該探索結果である部分グラフ21とともに表示されている。さらに、部分グラフ21に含まれるノードのうち、ユーザーインターフェース5を介して指定されるノードに限って、そのノードに対応する物性パラメータの測定法に関する情報を表示するように構成してもよい。 FIG. 4 does not show all the information stored in the physical property measurement method database 6 constructed using the input form 30 shown in FIG. The subgraph 21 is, as described above, a subgraph containing nodes that satisfy the specified search conditions, and the physical property measurement method database 6 is referred to for information on the physical property parameter measurement methods corresponding to the nodes included therein. and displayed together with the partial graph 21 that is the search result. Furthermore, only the nodes specified via the user interface 5 among the nodes included in the subgraph 21 may be configured to display information on the method of measuring the physical property parameter corresponding to the node.

物性測定法データベース6は、前述のように、測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、その測定法が基礎とする測定原理が利用する物性パラメータを当該測定法に対応づけてさらに記憶してもよい。例えば図2に示されるように、入力フォーム30に測定原理が利用する物性パラメータ33の列を追加して探索システム10に入力し、物性測定法データベース6を構成する。この例では、光電子収量法において測定対象とされる物性パラメータがイオン化エネルギー(金属の場合は仕事関数)であり、測定原理が利用する物性パラメータ33が光電子収量であることが、光電子収量法という測定法に対応付けて、物性測定法データベース6に記憶されている。同様に、光学透過スペクトル法には光透過率(光透過係数)が、光学吸収スペクトル法には光吸収率(光吸収係数)が、それぞれ対応づけられている。また、光電子分光法、電界電子放出法、及び熱電子放出法には、放出電子量また電子放出率がそれぞれ対応づけられている。 As described above, the physical property measurement method database 6 further stores, in addition to the measurement method and the physical property parameter to be measured, the physical property parameter used by the measurement principle on which the measurement method is based, in association with the measurement method. You may For example, as shown in FIG. 2, a column of physical property parameters 33 used in the measurement principle is added to the input form 30 and input to the search system 10 to configure the physical property measurement method database 6 . In this example, the physical property parameter to be measured in the photoelectron yield method is the ionization energy (work function in the case of metals), and the physical property parameter 33 used in the measurement principle is the photoelectron yield. are stored in the physical property measurement method database 6 in association with the method. Similarly, the optical transmission spectrum method is associated with the light transmittance (light transmission coefficient), and the optical absorption spectrum method is associated with the light absorption rate (light absorption coefficient). Photoelectron spectroscopy, field electron emission method, and thermoelectron emission method are associated with the amount of emitted electrons and the electron emission rate, respectively.

このときグラフ拡張部7は、物性測定法データベース6に記憶される測定法に対応するノードをグラフ3に新たに追加した上で、その測定法の測定対象の物性パラメータだけでなく、その測定法が基礎とする測定原理が利用する物性パラメータ33に対応するノードについても、当該測定法に対応するノードとの間に、新たなエッジを追加することができる。ユーザーインターフェース5は、測定法に対応して追加されたノードに、測定対象の物性パラメータに対応するノードとの間のエッジに加えて、測定原理に関与する物性パラメータに対応するノードとの間のエッジを追加して表示することができる。 At this time, the graph extension unit 7 newly adds a node corresponding to the measurement method stored in the physical property measurement method database 6 to the graph 3, and not only the physical property parameter of the measurement target of the measurement method, but also the measurement method A new edge can be added between the node corresponding to the physical property parameter 33 used by the measurement principle on which is based and the node corresponding to the measurement method. In the user interface 5, in addition to the edge between the node added corresponding to the measurement method and the node corresponding to the physical property parameter to be measured, the edge between the node corresponding to the physical property parameter involved in the measurement principle Edges can be added and displayed.

図5は、物性測定法データベース6に測定原理が利用する物性パラメータ33が追加された場合の表示例を示す説明図である。物性測定法データベース6に測定原理が利用する物性パラメータ33が、図2に例示するように追加された場合に、図4に示した表示例に加えて、電子放出率に対応する新たなノードと、その新たなノードと光電子収量法、電界電子放出法、及び熱電子放出法とをそれぞれつなぐエッジが追加される。図5では破線で示されている。 FIG. 5 is an explanatory diagram showing a display example when the physical property parameter 33 used by the measurement principle is added to the physical property measurement method database 6. As shown in FIG. When the physical property parameter 33 used by the measurement principle is added to the physical property measurement method database 6 as illustrated in FIG. 2, in addition to the display example shown in FIG. , edges connecting the new node with the photoelectron yield method, the field emission method, and the thermionic emission method, respectively, are added. It is indicated by a dashed line in FIG.

これにより、物性パラメータの値を得るために、知られている測定法によって直接測定する代わりに、他の測定法による測定結果を解析することによって得られる場合に、ユーザーに気付きの機会を提供することができる。上述の例ではユーザーは、光電子収量法によれば仕事関数を求めることができるだけでなく、別の物性パラメータである電子放出率も光電子収量法によって求めることができることに気付く。 This provides the user with an opportunity to notice when the value of a physical parameter can be obtained by analyzing the results of measurements by other measurement methods instead of directly by a known measurement method. be able to. In the above example, the user notices that not only the work function can be determined by the photoelectron yield method, but also another physical parameter, the electron emission rate, can be determined by the photoelectron yield method.

別の変形例について説明する。複数の測定法のいずれの測定対象でもない物性パラメータが、その中のいくつかを組み合わせることによって、間接的に測定対象となる場合がある。ユーザーにそのような気づきの機会を提供することは、極めて有効である。 Another modification will be described. A physical property parameter that is not measured by any of a plurality of measurement methods may indirectly become a measurement target by combining some of them. Providing the user with such an opportunity for awareness is extremely effective.

図6は、物性測定法データベース6に測定原理が利用する物性パラメータ33が追加された場合の、別の表示例を示す説明図である。図2に例示した入力フォーム30の最下段から4行に対応するノードが表示されている。即ち図6には、物性測定法データベース6に記憶される測定法のうち、X線吸収分光法、X線発光分光法、及びX線光電子分光法のそれぞれに対応するノードが表示され、それぞれの測定法の直接の測定対象である物性パラメータである、X線吸収端エネルギー、X線発光端エネルギー、結合エネルギー及びバレンスバンドオフセットのそれぞれに対応するノードを含む部分グラフ21が表示されている。X線吸収端エネルギー、X線発光端エネルギー、結合エネルギー及びバレンスバンドマキシマムは、コンダクションバンドミニマム、バンドギャップ及びフェルミレベルにも密接に関連する物性パラメータである。
図7は、物質のエネルギーバンド構造図であり、X線吸収分光法、X線発光分光法、及びX線光電子分光法の測定対象である物性パラメータと、それらと密接に関連する物性パラメータとの間の関係性が示されている。物質のバレンスバンドとコンダクションバンドの間にはフェルミレベルEFがある。X線光電子分光法の測定対象である結合エネルギーは、結合エネルギー準位EBとフェルミレベルEFの差である。X線吸収分光法の測定対象であるX線吸収端エネルギーは、コンダクションバンドの下端であるコンダクションバンドミニマムECと結合エネルギー準位EBとの差である。X線発光分光法の測定対象であるX線発光端エネルギーはバレンスバンドの上端であるバレンスバンドマキシマムEVと結合エネルギー順位EBとの差である。バレンスバンドオフセットは、バレンスバンドマキシマムEVとフェルミレベルEFの差として、X線光電子分光法の測定対象である。
これらの測定法の直接の測定対象ではない物性パラメータである、バンドギャップ及びコンダクションバンドエッジは、同じエネルギーバンド構造図で説明される。即ち、バンドギャップは、コンダクションバンドミニマムECとバレンスバンドマキシマムEVとの差、コンダクションバンドエッジはコンダクションバンドミニマムECとフェルミレベルEFとの差である。このような物性パラメータの関係性は教科書などに記載されており、本発明の探索システム10では物性パラメータ関係性データベース1に記憶され、グラフ生成部2によって、対応するノード、エッジとしてグラフ3に反映されている。図6に例示される部分グラフ21は、グラフ3の一部である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing another display example when the physical property parameter 33 used by the measurement principle is added to the physical property measurement method database 6. As shown in FIG. Nodes corresponding to the fourth row from the bottom of the input form 30 illustrated in FIG. 2 are displayed. That is, FIG. 6 displays nodes corresponding to each of X-ray absorption spectroscopy, X-ray emission spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy among the measurement methods stored in the physical property measurement method database 6. A subgraph 21 is displayed that includes nodes corresponding to the X-ray absorption edge energy, the X-ray emission edge energy, the binding energy, and the valence band offset, which are the physical property parameters to be directly measured by the measurement method. X-ray absorption edge energy, X-ray emission edge energy, binding energy and valence band maximum are physical parameters closely related to conduction band minimum, bandgap and Fermi level.
FIG. 7 is an energy band structure diagram of a substance, showing physical property parameters to be measured by X-ray absorption spectroscopy, X-ray emission spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy, and physical property parameters closely related thereto. It shows the relationship between There is a Fermi level EF between the valence band and the conduction band of matter. The binding energy measured by X-ray photoelectron spectroscopy is the difference between the binding energy level EB and the Fermi level EF. The X-ray absorption edge energy to be measured by X-ray absorption spectroscopy is the difference between the conduction band minimum EC, which is the lower end of the conduction band, and the binding energy level EB. The X-ray emission edge energy to be measured by X-ray emission spectroscopy is the difference between the valence band maximum EV, which is the upper end of the valence band, and the bond energy level EB. The valence band offset is measured by X-ray photoelectron spectroscopy as the difference between the valence band maximum EV and the Fermi level EF.
The bandgap and conduction bandedge, which are physical parameters not directly measured by these measurements, are described in the same energy band structure diagram. That is, the bandgap is the difference between the conduction band minimum EC and the valence band maximum EV, and the conduction band edge is the difference between the conduction band minimum EC and the Fermi level EF. Such physical property parameter relationships are described in textbooks and the like, are stored in the physical property parameter relationship database 1 in the search system 10 of the present invention, and are reflected in the graph 3 as corresponding nodes and edges by the graph generation unit 2. It is A subgraph 21 illustrated in FIG. 6 is a part of graph 3 .

ユーザー自らが利用可能な測定法として、X線吸収分光法、X線発光分光法、及びX線光電子分光法を指定したときに、本発明の探索システム10は、図6に示すような表示をユーザーに提示することができる。これによりユーザーは、上記3つの測定法の直接の測定対象ではない、フェルミレベルとコンダクションバンドミニマムの他、バンドギャップもこれらの測定法の組み合わせによって測定することができる可能性に気づくことができる。 When the user designates X-ray absorption spectroscopy, X-ray emission spectroscopy, and X-ray photoelectron spectroscopy as available measurement methods, the search system 10 of the present invention displays a display as shown in FIG. can be presented to the user. As a result, users can realize the possibility of measuring not only the Fermi level and the conduction band minimum but also the bandgap by combining these measurement methods, which are not directly measured by the above three measurement methods. .

以上の例では、グラフ拡張部7は、グラフ生成部2が生成するグラフ3全体を対象として、物性測定法データベース6に基づく新たなノード及び新たなエッジの追加を行うものとして説明した。この場合は、グラフ3の拡張処理までをオフラインで、即ち、グラフ探索処理とは別の時間、別のコンピュータで行う処理として、実行することができる。例えば、グラフ拡張部7とグラフ生成部2とを備え、拡張されたグラフ3を生成するコンピュータと、生成されたグラフ3を記憶装置に保持して、グラフ探索部4とユーザーインターフェース5を備えるコンピュータとを別々に構成することができる。例えば、拡張されたグラフ3を生成するコンピュータをサーバー側とし、グラフ探索部4とユーザーインターフェース5を備えるコンピュータをユーザー側とすることができる。サーバー側では、物性パラメータ関係性データベース1と物性測定法データベース6のいずれか少なくとも一方が変更されたときに、グラフ生成処理とグラフ拡張処理を行い、ユーザー側に更新されたグラフを提供する。ユーザー側では、提供されたグラフが更新されない限り同じグラフに対して種々のグラフ探索処理等を行うことができる。処理が分散され、全体でも必要最低限の演算処理量に抑えられる。 In the above example, the graph extension unit 7 adds new nodes and new edges based on the physical property measurement method database 6 to the entire graph 3 generated by the graph generation unit 2 . In this case, the processing up to the expansion of the graph 3 can be executed off-line, that is, at a different time and on a different computer than the graph search processing. For example, a computer that includes a graph extension unit 7 and a graph generation unit 2 to generate an extended graph 3, and a computer that stores the generated graph 3 in a storage device and includes a graph search unit 4 and a user interface 5. and can be configured separately. For example, the computer that generates the extended graph 3 can be the server side, and the computer that includes the graph search unit 4 and the user interface 5 can be the user side. On the server side, when at least one of the physical property parameter relationship database 1 and the physical property measurement method database 6 is changed, graph generation processing and graph extension processing are performed, and the updated graph is provided to the user side. On the user side, various graph search processes and the like can be performed on the same graph as long as the provided graph is not updated. The processing is distributed, and the amount of computational processing is reduced to the minimum necessary even in the whole.

一方、グラフ拡張部7を、図1に示したようにグラフ生成部2に接続するのではなく、ユーザーインターフェース5に接続し、グラフ探索部4から出力される部分グラフを対象として同様のグラフ拡張処理を行って表示するように構成することもできる。即ち、グラフ拡張部7は、探索結果として出力される1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに対応する物性パラメータが物性測定法データベース6に記憶されていれば、対応する測定法に対応する新たなノードを探索結果に追加し、探索結果に含まれている前記ノードとの間に新たなエッジを追加する。グラフ拡張部7は、グラフ探索が行われる毎にグラフ拡張処理を行うこととなるが、探索結果に含まれるノードに関連する物性パラメータのみに着目して、その測定法に対応するグラフ拡張処理を行うので、その処理負担は最小限に抑えられる。 On the other hand, the graph expansion unit 7 is connected to the user interface 5 instead of being connected to the graph generation unit 2 as shown in FIG. It can also be configured to process and display. That is, if physical property parameters corresponding to nodes included in one or more paths or subgraphs output as a search result are stored in the physical property measurement method database 6, the graph expansion unit 7 corresponds to the corresponding measurement method. Add a new node to the search result and add a new edge between said node contained in the search result. The graph extension unit 7 performs graph extension processing each time a graph search is performed. Focusing only on physical property parameters related to nodes included in the search results, the graph extension processing corresponding to the measurement method is performed. Therefore, the processing burden is minimized.

<ハードウェア/ソフトウェア実装形態>
本発明の探索システム10は、記憶装置と計算機を備えたハードウェアシステム上に、ソフトウェアとして機能構築される。
<Hardware/software implementation form>
The search system 10 of the present invention is functionally constructed as software on a hardware system comprising a storage device and a computer.

図8は、本発明の探索システム10が実装されるハードウェアシステムの一例を示すブロック図である。 FIG. 8 is a block diagram showing an example of a hardware system in which the search system 10 of the present invention is implemented.

サーバー100とユーザー側のワークステーション110,120が、インターネットなどのネットワーク200に接続されている。サーバー100は、計算機101、記憶装置102、ネットワークインターフェース103、入力部104及び表示部105を有する。ユーザー側のワークステーション110,120もそれぞれ、計算機111,121、記憶装置112,122、ネットワークインターフェース113,123、入力部114,124及び表示部115,125を有する。 A server 100 and user workstations 110 and 120 are connected to a network 200 such as the Internet. The server 100 has a computer 101 , a storage device 102 , a network interface 103 , an input section 104 and a display section 105 . User workstations 110 and 120 also have computers 111 and 121, storage devices 112 and 122, network interfaces 113 and 123, input units 114 and 124, and display units 115 and 125, respectively.

探索システム10は、例えば、物性パラメータ関係性データベース1がサーバー100側の記憶装置102に保持され、グラフ生成部2とグラフ探索部4が計算機101上で動作するソフトウェアとして実現される。グラフ3は計算機101の主メモリ上に展開されてもよいし、記憶装置102に保持されてもよい。物性測定法データベース6もサーバー100側の記憶装置102に保持され、グラフ拡張部7もサーバー側の計算機101上で動作するソフトウェアとして実現される。ユーザーインターフェース5は、ユーザー側のワークステーション110,120に実装され、ネットワーク200経由でサーバー側ワークステーション100と入出力することによって、探索システム10が実現される。ユーザーインターフェース5は、ユーザー側のワークステーション110において、入力部114及び表示部115と、計算機111上で動作してそれらを制御するソフトウェアとして実現され、さらに別のユーザー側のワークステーション120において、入力部124及び表示部125と、計算機121上で動作してそれらを制御するソフトウェアとして実現されるなど、個別ユーザーごとに実装され得る。例えば、後述の影響因子データベースはサーバー側の記憶装置102に保持され、ユーザー測定法データベースは、ユーザーごとにユーザー側のワークステーション110,120の記憶装置112,122に記憶されるとよい。 The search system 10 is implemented as software in which, for example, the physical property parameter relationship database 1 is held in the storage device 102 on the server 100 side, and the graph generation unit 2 and the graph search unit 4 operate on the computer 101 . Graph 3 may be developed on the main memory of computer 101 or may be held in storage device 102 . The physical property measurement method database 6 is also held in the storage device 102 on the server 100 side, and the graph extension unit 7 is also realized as software that operates on the computer 101 on the server side. The user interface 5 is implemented in the workstations 110 and 120 on the user side, and the search system 10 is realized by inputting and outputting data from the workstation 100 on the server side via the network 200 . The user interface 5 is realized as an input unit 114, a display unit 115, and software that operates on and controls the computer 111 in the workstation 110 on the user side. It can be implemented for each individual user, such as being realized as software that operates on the unit 124 and the display unit 125 and the computer 121 and controls them. For example, the influence factor database described below may be held in the server-side storage device 102, and the user metrics database may be stored in the storage devices 112, 122 of the user-side workstations 110, 120 for each user.

別の態様として、本発明の探索システム10はサーバー100のみに閉じて実装されても良い。物性パラメータ関係性データベース1と物性測定法データベース6は、サーバー100側の記憶装置102に保持され、グラフ生成部2は計算機101上で動作するソフトウェアとして実現され、生成されたグラフ3は、計算機101内のメモリに展開されまたは記憶装置102に保持される。グラフ探索部4、グラフ拡張部7も計算機101上で動作するソフトウェアとして実現され、ユーザーインターフェース5は、入力部104及び表示部105と、計算機101上で動作してそれらを制御するソフトウェアとして実現される。 Alternatively, the search system 10 of the present invention may be implemented closed to the server 100 only. The physical property parameter relationship database 1 and the physical property measurement method database 6 are held in the storage device 102 on the server 100 side, the graph generator 2 is realized as software that operates on the computer 101, and the generated graph 3 is The data is expanded in the internal memory or held in the storage device 102 . The graph search unit 4 and the graph extension unit 7 are also implemented as software operating on the computer 101, and the user interface 5 is implemented as an input unit 104, a display unit 105, and software operating on the computer 101 and controlling them. be.

このようなハードウェア/ソフトウェア実装形態は、以下の各実施形態にも同様に適用され得る。また、サーバーとユーザー側ワークステーションの役割分担については、上述した2通りの態様は典型的な例に過ぎず、任意に変更することができる。 Such hardware/software implementations can be applied to each of the following embodiments as well. In addition, regarding the division of roles between the server and the workstations on the user side, the above-described two modes are merely typical examples, and can be arbitrarily changed.

〔実施形態2〕
図9は、実施形態2に係る探索システムの構成例を示すブロック図である。
[Embodiment 2]
FIG. 9 is a block diagram showing a configuration example of a search system according to the second embodiment.

本実施形態2に係る探索システム10は、実施形態1に係る探索システム10と同様に、物性パラメータ関係性データベース1とグラフ生成部2とグラフ探索部4とユーザーインターフェース5と物性測定法データベース6とグラフ拡張部7とを備え、さらに、影響因子データベース8を備える。 As with the search system 10 according to the first embodiment, the search system 10 according to the second embodiment includes a physical property parameter relationship database 1, a graph generation unit 2, a graph search unit 4, a user interface 5, and a physical property measurement method database 6. a graph extension unit 7; and an influence factor database 8. FIG.

物性測定法データベース6は、実施形態1で説明したのと同様に、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータ32とを対応付けて記憶する。物性測定法データベース6は、さらに、測定法が基礎とする測定原理が利用する物性パラメータ33と測定原理に関与する影響因子34のうちのいずれか一方または両方を、当該測定法に対応付けて記憶してもよい。 As described in the first embodiment, the physical property measurement method database 6 associates one or a plurality of measurement methods with the physical property parameters 32 to be measured and stores them. The physical property measurement method database 6 further stores one or both of physical property parameters 33 used by the measurement principle on which the measurement method is based and influence factors 34 involved in the measurement principle in association with the measurement method. You may

影響因子データベース8は、物性測定法データベース6に記憶される複数の物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子と、その依存関係を示す依存性情報とを対応付けて記憶する。他の構成については、実施形態1及び2と同様であるので、詳しい説明を省略する。 The influence factor database 8 shows at least one physical property parameter among the plurality of physical property parameters stored in the physical property measurement method database 6, one or more influential factors on which the physical property parameter depends, and their dependency relationships. Dependency information is associated with and stored. Other configurations are the same as those of Embodiments 1 and 2, and detailed description thereof will be omitted.

グラフ拡張部7は、物性測定法データベース6が記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子に対応づけて、さらに新たなノードをグラフ3に追加し、当該測定原理によって関連が規定される物性パラメータに対応するノードと追加したさらに新たなノード(関与する影響因子に対応)との間にさらに新たなエッジを追加することができるように構成される。ユーザーインターフェース5は、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示することができるように構成される。 In addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database 6, the graph extension unit 7 associates the influence factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based, A new node is added to the graph 3, and a new edge is added between the node corresponding to the physical parameter whose relationship is defined by the measurement principle and the added new node (corresponding to the influencing factor involved). It is configured so that it can be added. The user interface 5 is configured to be able to add and display said further new nodes and said further new edges.

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、探索システムの利便性をより向上することができる。なお、測定法およびその測定法が基礎とする原理には、一定の前提条件があることが一般的である。例えばある物性と他の物性との関係が近似式で表される場合に、その近似式が成立する温度範囲が限られることがある。また、ある測定法のための試料には、一般的に、その形態やサイズについての要求仕様が存在する。例えば光学透過スペクトル法の試料には、光がある程度透過する厚さが求められる。このように、測定法に関連する情報として、上記のような形で関与する影響因子も存在する。本実施形態の探索システム10では、測定法だけでなくそれに関連する情報として、このような形での影響因子の寄与をも、ユーザーに示すことによって、探索システムの利便性をより向上することができる。 As a result, the environmental factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based can be visualized, the visibility of information on the measurement method can be further improved, and the convenience of the search system can be further improved. It should be noted that the measurement method and the principle on which the measurement method is based generally have certain preconditions. For example, when the relationship between a certain physical property and another physical property is represented by an approximate expression, the temperature range in which the approximate expression holds may be limited. In addition, there are generally requirements for the shape and size of a sample for a certain measurement method. For example, a sample for optical transmission spectroscopy is required to have a thickness through which light can be transmitted to some extent. Thus, there are also influencing factors involved in the manner described above as information related to the measurement method. In the search system 10 of this embodiment, not only the measurement method but also the contribution of the influencing factor in such a form as related information is shown to the user, thereby further improving the convenience of the search system. can.

影響因子データベース8は、環境記述データベース11、形態記述データベース12およびサイズ記述データベース13のように、下位概念の影響因子ごとに区分して構成すると、より好適である。 It is more preferable that the influence factor database 8 is divided into each subordinate concept influence factor like the environment description database 11, the morphology description database 12, and the size description database 13. FIG.

環境記述データベース11は、温度、圧力、電界および磁界のうちの少なくとも1つを影響因子として含む。境記述データベース11に保持される影響因子は、物質が置かれている環境を表す因子であって、当該物質の物性もしくは物性パラメータに影響を与える場合がある。 The environmental description database 11 includes at least one of temperature, pressure, electric field and magnetic field as influencing factors. The influencing factors held in the environmental description database 11 are factors representing the environment in which a substance is placed, and may influence physical properties or physical property parameters of the substance.

形態記述データベース12は、球状、柱状、線状、クラスタ、表面積/体積比、配向方向および分散度のうちの少なくとも1つを影響因子として含む。形態記述データベース12に保持される影響因子は、物質の形状や状態を表す影響因子である。その物質の形状や状態が、当該物質の物性もしくは物性パラメータに影響を与える場合があるので、これを影響因子の一種として位置づけることができる。 The morphological description database 12 includes at least one of spherical, columnar, linear, cluster, surface area/volume ratio, orientation direction, and dispersity as influencing factors. The influencing factors held in the morphological description database 12 are influencing factors representing the shapes and states of substances. Since the shape or state of the substance may affect the physical properties or physical parameters of the substance, it can be regarded as a kind of influencing factor.

サイズ記述データベース13は、長さ、径、ナノ、マイクロおよびバルクのうちの少なくとも1つを影響因子として含む。形態記述データベース12に保持される影響因子が物質の形状や状態を表すのに対して、サイズ記述データベース13には、その形状や状態の大きさを表す影響因子が保持される。なお、例示した「長さ」「径」は絶対値を与えることができる影響因子であるのに対し、「ナノ」「マイクロ」「バルク」はピンポイントの絶対値ではなく、ある程度の値の範囲を表す影響因子である。前者は、例えば物性パラメータを規定する数式中に変数として含まれて、定量的な関係性を呈する場合があるので、そのような影響因子である。一方、後者は、例えば、バルク状態では発現していなかった性質がナノサイズの微細構造になったときに初めて発現する場合があるので、そのような場合の物質の大きさを表す影響因子である。このようにいずれも物質の形状や状態の大きさを表す影響因子であるので、同じサイズ記述データベース13に保持する実施形態を例示したが、概念的には多少異なるので、2つのデータベースに区分して保持するように構成してもよい。 The size description database 13 includes at least one of length, diameter, nano, micro and bulk as influencing factors. While the influence factors held in the form description database 12 represent the shape and state of the substance, the size description database 13 holds influence factors representing the size of the shape and state. Note that while the exemplified "length" and "diameter" are influence factors that can give absolute values, "nano", "micro" and "bulk" are not pinpoint absolute values, but a certain range of values. is an influencing factor that represents The former is such an influencing factor because it may be included as a variable in, for example, a mathematical formula defining physical property parameters and exhibit a quantitative relationship. On the other hand, the latter is, for example, a factor that expresses the size of the substance in such a case, because properties that were not expressed in the bulk state may first appear when it becomes a nano-sized fine structure. . In this way, both are influencing factors that represent the shape and size of the state of a substance, so an embodiment in which the same size description database 13 is used was exemplified. It may be configured to hold

これにより、影響因子データベース8が異なる概念の下位のデータベースに区分され、測定法に関連する物性パラメータの影響因子の寄与を、表示または探索結果の絞り込みに利用する際に、ユーザーの利便性を向上することができる。 As a result, the influencing factor database 8 is divided into lower-level databases with different concepts, improving user convenience when using the contribution of influencing factors of physical property parameters related to measurement methods to display or narrow down search results. can do.

図10は、本実施形態2のグラフ拡張による測定法に関する情報の表示例を示す説明図である。図3に示した表示例に加えて、影響因子の寄与についての表示例が追加されている。図3と同様に、グラフ探索部4から出力された探索結果を示す部分グラフ21と、それに含まれるノードに対応する物性パラメータの測定法に対応する新たなノードと、その新たなノードと部分グラフ21との間の新たなエッジ22とが追加されている。図10では、さらに、影響因子データベース8に含まれる影響因子に対応するノードが表示され、さらに関連する物性パラメータに対応するノードとの間にさらに新たなエッジ23が追加されている。 FIG. 10 is an explanatory diagram showing a display example of information on the measurement method by graph expansion according to the second embodiment. In addition to the display example shown in FIG. 3, a display example regarding the contribution of the influencing factors is added. Similar to FIG. 3, a subgraph 21 indicating the search result output from the graph search unit 4, a new node corresponding to the method of measuring the physical property parameter corresponding to the node included in the subgraph 21, the new node and the subgraph A new edge 22 between 21 and 21 has been added. In FIG. 10, nodes corresponding to the influencing factors contained in the influencing factor database 8 are also displayed, and new edges 23 are added between nodes corresponding to related physical property parameters.

図11は、本実施形態2のグラフ拡張による測定法に関する情報の別の表示例を示す説明図である。物性測定法データベース6に、測定原理が利用する物性パラメータ33に加えてその測定原理に関与する影響因子34が含まれた場合の表示例である。図5に示した表示例に加えて、影響因子のうち環境記述データベースに含まれる温度に対応する新たなノードが追加され、図5に示した表示例における物性パラメータ、仕事関数と電子放出率が温度依存性をもつことを示すために、それらのノードと温度に対応するノードとの間に、新たなエッジ23が追加されている。 FIG. 11 is an explanatory diagram showing another display example of information on the measurement method by graph expansion according to the second embodiment. This is a display example when the physical property measurement method database 6 includes influencing factors 34 related to the measurement principle in addition to the physical property parameters 33 used by the measurement principle. In addition to the display example shown in FIG. 5, a new node corresponding to the temperature included in the environment description database among the influencing factors is added, and the physical property parameters, work function and electron emission rate in the display example shown in FIG. New edges 23 have been added between those nodes and the node corresponding to temperature to show the temperature dependence.

〔実施形態3〕
図12は、本実施形態3に係る探索システム10の構成例を示すブロック図である。
[Embodiment 3]
FIG. 12 is a block diagram showing a configuration example of the search system 10 according to the third embodiment.

本実施形態3に係る探索システム10は、図1に示した実施形態1に係る探索システム10と同様に、物性パラメータ関係性データベース1と、グラフ生成部2と、グラフ探索部4と、ユーザーインターフェース5と、物性測定法データベース6と、グラフ拡張部7とを備え、さらに、ユーザー測定法データベース9を備える。図9に示した実施形態2に係る探索システム10と同様に、さらに、影響因子データベース8を備えてもよい。 Similar to the search system 10 according to the first embodiment shown in FIG. 5 , a physical property measurement method database 6 , a graph extension unit 7 , and a user measurement method database 9 . The search system 10 according to the second embodiment shown in FIG. 9 may further include an influence factor database 8 .

ユーザー測定法データベース9は、ユーザーごとに保持されており、互いに対応付けて記憶する測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。例えば、ユーザーが所有する測定器や測定設備、過去に得た測定データの有無などについての情報である。他の構成については、実施形態1及び2と同様であるので、詳しい説明を省略する。 The user measurement method database 9 is held for each user, and in addition to the measurement methods stored in association with each other and the physical property parameters to be measured, information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. and/or information on the measurement results obtained by the measurement method is further associated and stored. For example, it is information about measuring instruments and equipment owned by the user, presence or absence of measurement data obtained in the past, and the like. Other configurations are the same as those of Embodiments 1 and 2, and detailed description thereof will be omitted.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供される支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース9を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with regard to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database 9 and preferentially display a measurement method that is easy for the user to use.

〔実施形態4〕
図13は、本実施形態4に係る探索システム10の構成例を示すブロック図である。
[Embodiment 4]
FIG. 13 is a block diagram showing a configuration example of the search system 10 according to the fourth embodiment.

本実施形態4に係る探索システム10は、物性パラメータ関係性グラフ15とグラフ探索部4とユーザーインターフェース5と物性測定法データベース6とグラフ拡張部7とを備える。図13には、環境因子データベース8とユーザー測定法データベース9とをさらに備える構成例が示されているが、この2つは必須の構成ではなく、適宜追加可能な構成に過ぎない。詳しくは後述する。 A search system 10 according to the fourth embodiment includes a physical property parameter relationship graph 15 , a graph search section 4 , a user interface 5 , a physical property measurement method database 6 , and a graph extension section 7 . FIG. 13 shows a configuration example further including an environmental factor database 8 and a user measurement method database 9, but these two are not essential configurations, but merely configurations that can be added as appropriate. Details will be described later.

物性パラメータ関係性グラフ15は、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、それら複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとするグラフである。本実施形態4の探索システム10は、これまでに説明した実施形態1~3の探索システムとは異なり、物性パラメータ関係性データベース1及びグラフ生成部2を備えること、また、グラフ3の経路探索が事前に行われていることを前提とはしていない。 The physical property parameter relationship graph 15 is a graph in which each of a plurality of physical property parameters included in a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship is defined as a node, and the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs are defined as edges. be. Unlike the search systems of the first to third embodiments described so far, the search system 10 of the fourth embodiment includes a physical property parameter relationship database 1 and a graph generation unit 2, and the route search of the graph 3 is performed. It does not assume that it has been done in advance.

ここで、上記の「関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対」に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータと呼ぶこととする。この「複数のパラメータ対」及び「第1物性パラメータ」は、実施形態1~3で説明した物性パラメータ関係性データベース1に記憶される「複数のパラメータ対」及びそれを構成する複数の物性パラメータと同義である。 Here, a plurality of physical property parameters included in the above "a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship" are referred to as first physical property parameters. The "plurality of parameter pairs" and the "first physical property parameters" are the "plurality of parameter pairs" stored in the physical property parameter relationship database 1 described in Embodiments 1 to 3 and the physical property parameters that constitute them. Synonymous.

物性測定法データベース6は、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。この測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータと呼ぶこととする。さらにその測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータと呼ぶこととし、その第3物性パラメータも当該測定法に対応づけて、物性測定法データベース10に記憶する。物性測定法データベース10はさらに、第2物性パラメータと第3物性パラメータとの関係性を、それぞれの測定法に対応づけて記憶してもよい。測定法が第2物性パラメータの値を求めるために第3物性パラメータを利用するためには、測定原理によってその間に関係性が規定されている必要がある。そこで、その関係性も合わせて物性測定法データベース10に記憶するのである。ここで関係性とは数式等で厳密に規定される関係性であってもよいが、依存関係の有無のみを規定するものであってもよい。測定原理が利用する関係性が数式等で規定されるような厳密なものであっても、物性測定法データベース10に記憶される関係性は、単なる依存関係の有無だけとされてもよい。 The physical property measurement method database 6 associates and stores one or more measurement methods and physical property parameters to be measured. This physical property parameter to be measured is called a second physical property parameter. Furthermore, one or more physical property parameters used by the measurement principle on which the measurement method is based are referred to as third physical property parameters, and the third physical property parameters are also associated with the measurement method and stored in the physical property measurement method database 10. do. The physical property measurement method database 10 may further store the relationship between the second physical property parameter and the third physical property parameter in association with each measurement method. In order for a measurement method to utilize a third physical parameter to determine the value of a second physical parameter, the measurement principle must define a relationship between them. Therefore, the relationship is also stored in the physical property measurement method database 10 . Here, the relationship may be a relationship that is strictly defined by a formula or the like, but it may also be a relationship that defines only the presence or absence of a dependency relationship. Even if the relationship used in the measurement principle is strictly defined by a mathematical formula or the like, the relationship stored in the physical property measurement method database 10 may simply be the presence or absence of a dependency relationship.

グラフ拡張部7は、物性測定法データベース6が記憶する各測定法をそれぞれ新たなノードとして、物性パラメータ関係性グラフ15に追加することができるように構成される。グラフ拡張部7はさらに、それぞれの測定法に対応付けて記憶された第2及び第3の物性パラメータに対応するノードと、測定法に対応して新たに追加されたノードとの間に新たなエッジを追加する。なお、本実施形態における説明は、第1物性パラメータは網羅的であって、第2及び第3物性パラメータを包含していることを前提としている。知られている測定法において測定対象である第2物性パラメータとその測定原理に利用されている第3物性パラメータとは、相互の関係性が知られていることは自明であり、その関係性を有するパラメータ対を構成する第1物性パラメータであることもまた自明であるからである。仮に、物性測定法データベース10に記憶されている第2及び第3物性パラメータの一方または両方が第1物性パラメータに含まれていない場合であっても、物性測定法データベース10に記憶されている第2及び第3物性パラメータを、関係性を有するパラメータ対として第1物性パラメータに追加すればよい。 The graph extension unit 7 is configured to be able to add each measurement method stored in the physical property measurement method database 6 to the physical property parameter relationship graph 15 as a new node. The graph extension unit 7 further adds a new node between the node corresponding to the second and third physical property parameters stored in association with each measurement method and the newly added node corresponding to the measurement method. Add edges. Note that the description in this embodiment is based on the premise that the first physical property parameter is exhaustive and includes the second and third physical property parameters. It is self-evident that the mutual relationship between the second physical parameter to be measured in a known measurement method and the third physical parameter used in the measurement principle is known, and that relationship is known. This is because it is also self-evident that it is the first physical property parameter that constitutes the parameter pair. Even if one or both of the second and third physical property parameters stored in the physical property measurement method database 10 are not included in the first physical property parameters, the first physical property parameters stored in the physical property measurement method database 10 The second and third physical parameters may be added to the first physical parameter as a related parameter pair.

グラフ探索部4は、ユーザーインターフェース5を介して指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを探索して、探索結果としてユーザーインターフェース5を介して出力することができるように構成される。 The graph search unit 4 searches for a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods specified via the user interface 5, and outputs the search result via the user interface 5 configured to be able to output

これにより、グラフ3を対象とした物性探索を行う前であっても、測定法を起点とした物性探索を行うことができ、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、探索システムの利便性を向上することができる。ユーザーが測定法を指定すると、その測定法によってどのような物性パラメータの値を測定することができるかが出力される。さらに、その測定法によって直接には値を測定することができないものの、測定原理において関係性を利用している他の物性パラメータの存在を知ることができる。このため、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対して、新たな気付きの機会を提供することができる。 As a result, it is possible to search for physical properties starting from the measurement method even before the physical property search for Graph 3 is performed. Therefore, it is possible to provide highly practical knowledge and improve the convenience of the search system. When the user designates a measurement method, the values of physical property parameters that can be measured by that measurement method are output. Furthermore, the existence of other physical property parameters whose values cannot be measured directly by the measurement method but whose relationship is used in the measurement principle can be known. For this reason, it is possible to provide a user who does not have sufficient knowledge about the measurement method with a new opportunity to notice.

図4を流用して、本実施形態の適用例について説明する。符号21は互いに関係性を有する物性パラメータ対である第1物性パラメータによって構成されたグラフの一部である。2つの物性パラメータの間に関係性が存在すれば、対応するノードの間がエッジによって接続されるが、図4では第1物性パラメータ間のエッジは、そのようなエッジは図示が省略されている。符号6で囲まれた領域には、物性測定法データベース6が記憶する各測定法に対応するノードが追加されている。測定法に対応するノードと、その測定法の測定対象である第2物性パラメータとの間、及び、その測定法の測定原理が利用している第3物性パラメータとの間には、それぞれ新たなエッジ22が追加されている。図4では省略されているが、測定法のノードに接続される第2及び第3物性パラメータだけでなく、そのノードから所定の範囲内にあるノードも表示対象に含めてよい。測定法として確立されていないために直接の測定対象ではないが、第1物性パラメータについて規定される関係性を利用すれば、知られている測定法による測定結果から解析的に求めることができる物性パラメータが存在する場合があり、本実施形態の出力は、ユーザーにそのような気付きの機会を提供することができる。さらに、単一の測定法だけからでは求めることができない物性パラメータの値であっても、複数の測定法を組み合わせることにより、解析的に求めることができる場合がある。本実施形態の出力は、そのような場合にも、ユーザーに気付きの機会を提供することができる。 An application example of the present embodiment will be described with reference to FIG. Reference numeral 21 denotes a part of a graph formed by first physical property parameters, which are physical property parameter pairs having a relationship with each other. If there is a relationship between two physical property parameters, the corresponding nodes are connected by an edge, but in FIG. 4 the edge between the first physical property parameters is omitted from the illustration . A node corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database 6 is added to the area surrounded by reference numeral 6 . Between the node corresponding to the measurement method and the second physical property parameter to be measured by the measurement method, and between the third physical property parameter used by the measurement principle of the measurement method, new An edge 22 has been added. Although omitted in FIG. 4, not only the second and third physical property parameters connected to the node of the measurement method, but also nodes within a predetermined range from the node may be included in the display object. Physical properties that are not directly subject to measurement because they have not been established as a measurement method, but can be analytically determined from the measurement results of known measurement methods by using the relationship defined for the first physical property parameter. There may be parameters, and the output of the present embodiment may provide the user with such awareness opportunities. Furthermore, even physical parameter values that cannot be determined by a single measurement method may be analytically determined by combining a plurality of measurement methods. The output of the present embodiment can provide the user with an opportunity to notice even in such cases.

本実施形態の探索システム10は、環境因子データベース8とユーザー測定法データベース9のいずれか一方または両方をさらに備えてもよい。 The search system 10 of this embodiment may further include either one or both of the environmental factor database 8 and the user measurement method database 9 .

上述の探索システム10に、環境因子データベース8が追加された構成例について説明する。環境因子データベース8は、実施形態2で説明したものと同様である。詳しい説明は重複となるので省略する。 A configuration example in which an environmental factor database 8 is added to the search system 10 described above will be described. The environmental factor database 8 is similar to that described in the second embodiment. A detailed description will be omitted since it will be redundant.

物性測定法データベース6は、上述のように測定法と第2及び第3物性パラメータとその関係性を互いに対応付けて記憶するが、それに加えて、当該関係性に関連する影響因子をさらに対応付けて記憶する。 The physical property measurement method database 6 associates and stores the measurement methods, the second and third physical property parameters, and their relationships as described above. memorize.

なお、実施形態2でも説明したように、測定法はその測定原理において、何らかの前提条件がある場合が少なくない。例えば、測定対象の第2物性パラメータと測定原理に寄与する第3物性パラメータとの関係が近似式で表現されている場合に、その近似式が成立する範囲(例えば温度範囲、電圧範囲など)が存在する場合がある。また、測定に際して試料には一般的に、その形態やサイズに求められる仕様が規定されている。本実施形態では、そのような前提条件を物性測定法データベース6に記憶することもできる。さらに、物性測定法データベース6には、このような前提条件を厳密に記憶する必要はなく、因果関係の有無だけが記憶されてもよい。例えば近似式が成立する温度範囲がある場合に、その温度範囲の具体的数値を記憶する必要はなく、測定法が影響因子の一つである温度との間に因果関係を持つという情報だけが記憶されてもよい。ただし、このような因果関係が測定法に特有のものではない場合には、因果関係は環境因子データベース8に記憶されてもよい。 As explained in the second embodiment, the measurement method often has some preconditions in its measurement principle. For example, when the relationship between the second physical parameter of the object to be measured and the third physical parameter contributing to the measurement principle is represented by an approximate expression, the range (for example, temperature range, voltage range, etc.) in which the approximate expression holds is May exist. In addition, the specifications required for the shape and size of the sample are generally stipulated for the measurement. In this embodiment, such preconditions can also be stored in the physical property measurement method database 6 . Furthermore, the physical property measurement method database 6 does not need to strictly store such preconditions, and may store only the presence or absence of causal relationships. For example, if there is a temperature range in which an approximation formula holds, there is no need to memorize specific numerical values for that temperature range. may be stored. However, if such causal relationships are not measurement-specific, they may be stored in the environmental factor database 8 .

グラフ拡張部7は、物性測定法データベース6が記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理が利用する関係性に関連する影響因子を新たなノードとして、物性パラメータ関係性グラフ15に追加することができるように構成される。グラフ拡張部7は、追加した新たなノードと、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間に新たなエッジを追加する。 In addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database 6, the graph extension unit 7 adds influence factors related to the relationships used by the measurement principles on which each measurement method is based. can be added to the physical property parameter relationship graph 15 as a new node. The graph extension unit 7 adds new edges between the added new nodes and the nodes corresponding to the second and/or third physical property parameters whose relationships are defined by the relationships.

グラフ探索部4は、ユーザーインターフェース5を介して指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを探索して、探索結果としてユーザーインターフェース5を介して出力することができるように構成される。このときユーザーインターフェース5は、追加した新たなノード及びエッジも追加して表示することができるように構成される。 The graph search unit 4 searches for a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods specified via the user interface 5, and outputs the search result via the user interface 5 configured to be able to output At this time, the user interface 5 is configured so that the added new nodes and edges can also be added and displayed.

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、探索システムの利便性をより向上することができる。 This makes it possible to visualize the environmental factors that are premised in the measurement principle on which each measurement method is based, further improve the visibility of information related to the measurement method, and further improve the convenience of the search system. .

物性測定法データベース6は、上述するように、関連する影響因子を測定法に対応付けて記憶する構成が好ましいが、関連する影響因子の記憶を省略することもできる。環境因子データベース8に記憶されている、物性パラメータと影響因子との関係性をそのまま利用して、測定法と対応する第2及び第3物性パラメータと関係性を持つ影響因子を特定することができるからである。ただしこの場合には、物性と影響因子との間に一般的な関係性があるか否かを示すこととなり、その測定法に特有の条件を示すことはできない。 As described above, the physical property measurement method database 6 preferably stores related influencing factors in association with measurement methods, but the storage of related influencing factors may be omitted. Using the relationships between physical property parameters and influencing factors stored in the environmental factor database 8 as they are, influencing factors having relationships with the second and third physical property parameters corresponding to the measurement method can be identified. It is from. However, in this case, it indicates whether or not there is a general relationship between physical properties and influencing factors, and cannot indicate conditions specific to the measurement method.

探索システム10に、ユーザー測定法データベース9が追加された構成例について説明する。上述の環境因子データベース8とともに追加してもよい。両方を追加した例が図13に示されている。 A configuration example in which a user measurement method database 9 is added to the search system 10 will be described. It may be added together with the environmental factor database 8 described above. An example of adding both is shown in FIG.

ユーザー測定法データベース9は、互いに対応付けて記憶する前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。 The user measurement method database 9 stores the measurement method and the physical property parameter to be measured in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to perform the measurement method and/or the measurement Information on the measurement results obtained by the method is further associated and stored.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results.

ユーザー測定法データベース9の具体的な構成や、これを探索システム10に備えることによる作用効果は、実施形態3で説明したものと同様であるので、詳しい説明は省略する。 The specific configuration of the user measurement method database 9 and the operational effects of providing this in the search system 10 are the same as those described in the third embodiment, so detailed description will be omitted.

〔実施形態5〕<探索方法>
以上のように実施形態1~4で説明した本発明の探索システム10は、実施形態1の「ハードウェア/ソフトウェア実装形態」において図8を引用して説明したとおり、記憶装置と計算機を備えたハードウェアシステム上に、ソフトウェアとして機能構築することができる。したがって、本発明は、記憶装置と計算機を備えたハードウェアシステムを利用する探索方法と位置付けることができる。
[Embodiment 5] <Search method>
The search system 10 of the present invention described in Embodiments 1 to 4 as described above includes a storage device and a computer, as described in the "hardware/software implementation" of Embodiment 1 with reference to FIG. Functions can be constructed as software on a hardware system. Therefore, the present invention can be positioned as a search method using a hardware system having a storage device and a computer.

図14は、本発明に係る探索方法の一構成例を示すフローチャートである。 FIG. 14 is a flow chart showing one configuration example of a search method according to the present invention.

本発明の探索方法は、記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、物性パラメータ関係性データベース1を参照するグラフ生成ステップ(S1)と、探索条件入力ステップ(S2)と、グラフ探索ステップ(S3)と、探索結果出力ステップ(S4)とを含む。 The search method of the present invention is implemented by software that operates on a computer having a storage device, and includes a graph generation step (S1) that refers to a physical property parameter relationship database 1, a search condition input step (S2), and a graph search step. (S3) and a search result output step (S4).

物性パラメータ関係性データベース1は、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を、例えば図8の記憶装置102に保持する。グラフ生成ステップ(S1)は、物性パラメータ関係性データベース1に記憶されるパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータをノードとしそのパラメータ対に対応するノード間をエッジとするグラフ(図1等のグラフ3、図14には図示を省略)を生成する。グラフ探索ステップ(S3)は、探索条件入力ステップ(S2)から与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフを探索結果として出力する(S4)。 The physical property parameter relationship database 1 holds a plurality of parameter pairs of related physical property parameters in the storage device 102 of FIG. 8, for example. In the graph generation step (S1), a graph (graph 3 in FIG. , not shown in FIG. 14). The graph search step (S3) searches the graph based on the search condition given from the search condition input step (S2), and obtains one or more paths or portions composed of a plurality of nodes and a plurality of edges satisfying the search condition. A graph is output as a search result (S4).

本発明の探索方法は、測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する物性測定法データベース6をさらに備え、探索結果出力ステップ(S4)は、物性測定法データベース6を参照することにより、探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力することができる。 The search method of the present invention further comprises a physical property measurement method database 6 that associates and stores the measurement method and the physical property parameter to be measured, and the search result output step (S4) refers to the physical property measurement method database 6. Accordingly, information regarding the measurement method associated with the search result can be output together with the search result.

これにより、測定法について十分な知識を持たないユーザーに対しても、物性探索にあたって実用性の高い知見を提供することができ、利便性の高い探索方法を提供することができる。特に、目標の物性を有する物質を特定する際に、探索結果として得られた経路に含まれまたはその近傍に存在する物性パラメータの値を確認するための測定法の検討を可能にすることにより、最適な経路等を特定するための支援機能をユーザーに提供することができる。 As a result, it is possible to provide users who do not have sufficient knowledge of measurement methods with highly practical knowledge in searching for physical properties, and to provide a highly convenient search method. In particular, when identifying a substance having a target physical property, by enabling examination of measurement methods for confirming the values of physical property parameters that are included in or in the vicinity of paths obtained as search results, A user can be provided with a support function for identifying an optimal route or the like.

なお、物性パラメータ関係性データベース1と物性測定法データベース6とは、同じ記憶装置に保持されても、異なる記憶装置に保持されてもよい。 The physical property parameter relationship database 1 and the physical property measurement method database 6 may be held in the same storage device or in different storage devices.

図15は、探索方法の変形例を示すフローチャートである。本発明の探索方法は、グラフ拡張ステップ(S5)をさらに備えてもよい。 FIG. 15 is a flow chart showing a modification of the search method. The search method of the present invention may further comprise a graph expansion step (S5).

物性パラメータ関係性データベース1に複数のパラメータ対として記憶される複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、その第1物性パラメータに含まれ、物性測定法データベース6において測定法の測定対象として記憶される物性パラメータを第2物性パラメータと呼ぶこととする。グラフ拡張ステップ(S5)は、物性測定法データベース6が記憶する測定法に対応する新たなノードを上述のグラフに追加し、それぞれの測定法に対応する第2物性パラメータに対応するノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加する。 A plurality of physical property parameters stored as a plurality of parameter pairs in the physical property parameter relationship database 1 are defined as first physical property parameters, included in the first physical property parameters, and stored in the physical property measurement method database 6 as measurement targets of the measurement method. The physical parameter is called a second physical parameter. The graph expansion step (S5) adds new nodes corresponding to the measurement methods stored in the physical property measurement method database 6 to the above graph, and expands the nodes corresponding to the second physical property parameters corresponding to the respective measurement methods and the new nodes. add a new edge between nodes.

探索結果出力ステップ(S4)は、新たなノード及びエッジのうち、グラフ探索ステップ(S3)の探索結果に関連するものを、当該探索結果である1以上の経路または部分グラフとともに表示する。より具体的には、新たなノード及びエッジのうち、探索結果である1以上の経路または部分グラフと接続されるものを表示する。 The search result output step (S4) displays those of the new nodes and edges that are related to the search results of the graph search step (S3) together with one or more paths or subgraphs that are the search results. More specifically, among the new nodes and edges, those that are connected to one or more paths or subgraphs that are search results are displayed.

これにより、実施形態1で図3及び図4を引用して説明したのと同様に、測定法に関する情報の視認性が向上し、利便性がさらに向上された探索方法を提供することができる。 As a result, in the same manner as described with reference to FIGS. 3 and 4 in the first embodiment, it is possible to provide a search method with improved visibility of information on the measurement method and further improved convenience.

物性測定法データベース6は、記憶する測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとしてさらに記憶してもよい。また、測定対象である第2物性パラメータと測定原理が利用する第3物性パラメータとの関係性を、それぞれの測定法に対応づけて、物性測定法データベース6にさらに記憶してもよい。グラフ拡張ステップ(S5)は、測定法に対応付けて追加されたノードと、当該測定法に対応するとして物性測定法データベース6に記憶される第3物性パラメータに対応するノードとの間に、新たなエッジを追加する。探索結果出力ステップ(S4)は、グラフ拡張ステップ(S5)で追加された前記新たなエッジのうち、グラフ探索ステップ(S3)の探索結果に含まれるノードに接続されるエッジを、当該探索結果とともに表示する。 The physical property measurement method database 6 may further store one or more physical property parameters used by the measurement principle on which the stored measurement methods are based as third physical property parameters. Further, the relationship between the second physical property parameter to be measured and the third physical property parameter used by the measurement principle may be stored in the physical property measurement method database 6 in association with each measurement method. In the graph expansion step (S5), between the node added in association with the measurement method and the node corresponding to the third physical property parameter stored in the physical property measurement method database 6 as corresponding to the measurement method, a new add sharp edges. In the search result output step (S4), among the new edges added in the graph extension step (S5), edges connected to nodes included in the search result of the graph search step (S3) are added together with the search result. indicate.

これにより、実施形態1で図3及び図4を引用して説明したのと同様に、物性パラメータの値を得るために、ユーザー自身が知っている測定法によって直接測定する代わりに、他の測定法による測定結果を解析することによって得られる場合に、ユーザーに気付きの機会を提供することができる。 Thus, in the same manner as described in Embodiment 1 with reference to FIGS. Awareness opportunities can be provided to the user when obtained by analyzing the measurement results of the method.

本発明の探索方法は、図15に示すように、影響因子データベース8をさらに備えてもよい。影響因子データベース8は、物性パラメータ関係性データベース1と物性測定法データベース6と同じ記憶装置に保持されていても、異なる記憶装置に保持されてもよい。 The search method of the present invention may further include an influence factor database 8, as shown in FIG. The influence factor database 8 may be held in the same storage device as the physical property parameter relationship database 1 and the physical property measurement method database 6, or may be held in a different storage device.

影響因子データベース8、物性測定法データベース6に記憶される複数の物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子と、その依存関係を示す依存性情報とを対応付けて記憶する。 At least one physical property parameter among a plurality of physical property parameters stored in the influencing factor database 8 and the physical property measurement method database 6, one or more influencing factors on which the physical property parameter depends, and a dependence indicating the dependence relationship The information is stored in association with sexuality information.

物性測定法データベース6は、互いに対応付けて記憶する測定法と第2及び第3物性パラメータとその関係性に加えて、当該関係性に関連する影響因子を、さらに対応付けて記憶する。 In addition to the measurement methods, the second and third physical property parameters, and their relationships, which are stored in association with each other, the physical property measurement method database 6 further associates and stores influence factors related to the relationships.

グラフ拡張ステップ(S5)は、上述のように物性測定法データベース6を参照して拡張したグラフを、影響因子データベース8を参照することによってさらに拡張する。即ち、物性測定法データベース6が記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとして追加する。また、ここで追加したさらに新たなノードと、当該測定法が基礎とする測定原理が利用する関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間に、さらに新たなエッジを追加する。 In the graph expansion step (S5), the graph expanded with reference to the physical property measurement method database 6 as described above is further expanded by referring to the influence factor database 8. FIG. That is, in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database 6, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further added as new nodes. Also, between the new node added here and the node corresponding to the second and / or third physical property parameter whose relationship is defined by the relationship used by the measurement principle on which the measurement method is based, Add a new edge.

探索結果出力ステップ(S4)は、このようにして追加した、さらに新たなノード及びさらに新たなエッジのうち、探索結果に関連するものを、探索結果と合わせて表示する。 In the search result output step (S4), among the new nodes and new edges thus added, those related to the search result are displayed together with the search result.

これにより、実施形態2で説明したのと同様に、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、より利便性が向上した探索方法を提供することができる。 As a result, in the same way as described in the second embodiment, the environmental factors assumed in the measurement principle on which each measurement method is based are visualized, and the visibility of information related to the measurement method is further improved. A search method with improved convenience can be provided.

影響因子データベース8は、環境記述データベース11、形態記述データベース12およびサイズ記述データベース13のように、下位概念の影響因子ごとに区分して構成すると、より好適である。影響因子データベース8にこのような構成を採用した場合の作用及び効果は、実施形態2において図10を引用して説明したのと同様となる。詳しい説明は繰り返しとなるため省略する。 It is more preferable that the influence factor database 8 is divided into each subordinate concept influence factor like the environment description database 11, the morphology description database 12, and the size description database 13. FIG. The action and effect of adopting such a configuration for the influence factor database 8 are the same as those described with reference to FIG. 10 in the second embodiment. A detailed description is omitted because it is repetitive.

本発明の探索方法は、影響因子データベース8に代えてまたは影響因子データベース8に加えて、ユーザー測定法データベース9をさらに備えてもよい。ユーザー測定法データベース9は、他のデータベースと同じ記憶装置に保持されていても、異なる記憶装置に保持されてもよい。 The search method of the present invention may further include a user measurement method database 9 instead of or in addition to the influence factor database 8 . The user metrics database 9 may be held in the same storage device as the other databases, or may be held in a different storage device.

ユーザー測定法データベース9は、実施形態3で説明したのと同様に、ユーザーごとに保持されており、互いに対応付けて記憶する前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する。 The user measurement method database 9 is held for each user in the same manner as described in the third embodiment, and in addition to the measurement method and the physical property parameter to be measured that are stored in association with each other, the user's Information on the measurement equipment for executing the measurement method and/or information on the measurement results obtained by the measurement method are further associated and stored.

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results.

ユーザー測定法データベース9の具体的な構成や、これを探索システム10に備えることによる作用効果は、実施形態3で説明したものと同様であるので、詳しい説明は省略する。 The specific configuration of the user measurement method database 9 and the operational effects of providing this in the search system 10 are the same as those described in the third embodiment, so detailed description will be omitted.

図16は、本発明に係る探索方法の別の構成例を示すフローチャートである。 FIG. 16 is a flow chart showing another configuration example of the search method according to the present invention.

本発明の探索方法は、記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、探索条件入力ステップ(S2、図16には図示を省略)から入力される探索条件にしたがって、記憶装置に記憶される物性パラメータ関係性グラフ15を探索するグラフ探索ステップ(S3)を備える。 The search method of the present invention is implemented by software operating on a computer having a storage device, and is stored in the storage device according to the search conditions input from the search condition input step (S2, not shown in FIG. 16). A graph search step (S3) for searching the physical property parameter relationship graph 15 is provided.

物性パラメータ関係性グラフ15は、実施形態4で説明したのと同様に、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフである。ここで、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータとする。 In the physical property parameter relationship graph 15, as described in the fourth embodiment, each of a plurality of physical property parameters included in a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship is set as a node, and each of the plurality of parameter pairs is a graph in which edges are between nodes corresponding to . Here, a plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs are defined as first physical property parameters.

本探索方法は、物性測定法データベース6とそれを参照するグラフ拡張ステップ(S5)とをさらに備える。物性測定法データベース6は、物性パラメータ関係性グラフ15を記憶する記憶装置と同じ記憶装置に記憶されても、他の記憶装置に記憶されてもよい。 This search method further comprises a physical property measurement method database 6 and a graph expansion step (S5) that refers to it. The physical property measurement method database 6 may be stored in the same storage device as the storage device that stores the physical property parameter relationship graph 15, or may be stored in another storage device.

物性測定法データベース6は、実施形態4で説明したのと同様に、測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶する。この測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータと呼ぶこととする。さらに物性測定法データベース6は、測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを、測定法と対応づけて記憶してもよい。測定法が基礎とする測定原理が利用する物性パラメータを、第3物性パラメータと呼ぶこととする。このとき、測定原理における、第2物性パラメータと前記第3物性パラメータとの関係性を、当該測定法に対応づけて、物性測定法データベース6にさらに記憶してもよい。 As described in the fourth embodiment, the physical property measurement method database 6 associates and stores the measurement method with the physical property parameter to be measured. This physical property parameter to be measured is called a second physical property parameter. Furthermore, the physical property measurement method database 6 may store one or more physical property parameters used by the measurement principle on which the measurement method is based, in association with the measurement method. A physical parameter used by the measurement principle on which the measurement method is based is called a third physical parameter. At this time, the relationship between the second physical property parameter and the third physical property parameter in the measurement principle may be further stored in the physical property measurement method database 6 in association with the measurement method.

グラフ拡張ステップ(S5)は、物性測定法データベース6が記憶する各測定法をそれぞれ新たなノードとし、物性パラメータ関係性グラフ15に追加する。グラフ拡張ステップ(S5)は、測定法に対応して追加された新たなノードとそれぞれの測定法に対応付けて記憶された第2及び第3の物性パラメータに対応するノードとの間に、新たなエッジを追加する。 In the graph expansion step ( S<b>5 ), each measurement method stored in the physical property measurement method database 6 is set as a new node and added to the physical property parameter relationship graph 15 . In the graph expansion step (S5), a new add sharp edges.

グラフ探索ステップ(S3)は、測定法情報要求ステップ(S6)で指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step (S3), a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods specified in the measurement method information request step (S6) is output as a search result (S4 ).

これにより、実施形態4で説明したのと同様に、物性パラメータを起点とする探索に代えて、測定法を起点とする探索を可能とすることができ、探索方法の利便性を向上することができる。例えば、既に知られている測定法からは直接には求めることができない物性値であっても、複数の測定法を組み合わせることによって、解析的に求めることができるような間接的測定法を、ユーザーが知得するための支援機能となっている。 As a result, in the same manner as described in the fourth embodiment, instead of the search starting from the physical property parameter, it is possible to search starting from the measurement method, and the convenience of the search method can be improved. can. For example, even if a physical property value cannot be determined directly from known measurement methods, the user can use an indirect measurement method that can be analytically determined by combining multiple measurement methods. It is a support function for learning

本探索方法は、影響因子データベース8とユーザー測定法データベース9のいずれか一方または両方をさらに備えてもよい。これらのデータベースは、互いにまたは他のデータベースと同じ記憶装置に記憶されても異なる記憶装置に記憶されてもよい。 The search method may further comprise either one or both of an influence factor database 8 and a user metrics database 9 . These databases may be stored on the same or different storage devices as each other or other databases.

影響因子データベース8は、上述したように、物性測定法データベース6に記憶される複数の物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子と、その依存関係を示す依存性情報とを対応付けて記憶する。また、物性測定法データベース6は、互いに対応付けて記憶する測定法と第2及び第3物性パラメータとその関係性に加えて、当該関係性に関連する影響因子を、さらに対応付けて記憶するとよい。 As described above, the influencing factor database 8 includes at least one physical property parameter among the plurality of physical property parameters stored in the physical property measurement method database 6, one or more influencing factors on which the physical property parameter depends, It is stored in association with dependency information indicating the dependency. In addition to the measurement methods, the second and third physical property parameters, and their relationships, which are stored in association with each other, the physical property measurement method database 6 may further associate and store an influencing factor related to the relationship. .

グラフ拡張ステップ(S6)は、物性測定法データベース6が記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードを物性パラメータ関係性グラフ15に追加する。また、グラフ拡張ステップ(S6)は、ここで追加した新たなノードと、対応する測定法に対応して関係性が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間にさらに新たなエッジを追加する。 In the graph expansion step (S6), in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database 6, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further newly added. node is added to the physical property parameter relationship graph 15 . Also, in the graph expansion step (S6), between the new node added here and the node corresponding to the second and/or third physical property parameter whose relationship is defined corresponding to the corresponding measurement method Add a new edge.

グラフ探索ステップ(S3)は、測定法情報要求ステップ(S6)で指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step (S3), a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods specified in the measurement method information request step (S6) is output as a search result (S4 ).

これにより、それぞれの測定法が基礎とする測定原理において、前提とされている環境因子が可視化され、測定法に関する情報の視認性がさらに向上し、利便性のより高い探索方法を提供することができる。 This makes it possible to visualize the environmental factors that are premised in the measurement principle on which each measurement method is based, to further improve the visibility of information related to measurement methods, and to provide a more convenient search method. can.

ユーザー測定法データベース9は、物性測定法データベース6に記憶される測定法について、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を対応付けて、ユーザーごとに記憶する。 The user measurement method database 9 contains information on measurement equipment for the user to perform the measurement method stored in the physical property measurement method database 6, and/or information on measurement results obtained by the measurement method. Information is associated and stored for each user.

グラフ探索ステップ(S3)は、測定法情報要求ステップ(S6)で指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する(S4)。 In the graph search step (S3), a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods specified in the measurement method information request step (S6) is output as a search result (S4 ).

これにより、測定法に関してユーザー固有の情報が統合され、探索結果から最適な経路等を特定するために提供する支援機能について、ユーザーにとっての利便性をより高めることができる。例えば、探索結果に含まれる複数の経路を表示する場合に、ユーザー測定法データベース9を参照して、ユーザーが利用しやすい測定法を優先して表示することができる。 As a result, the user-specific information regarding the measurement method is integrated, and the convenience for the user can be further enhanced with respect to the support function provided for specifying the optimum route or the like from the search results. For example, when displaying a plurality of routes included in the search results, it is possible to refer to the user measurement method database 9 and preferentially display a measurement method that is easy for the user to use.

以上本発明者によってなされた発明を実施形態に基づいて具体的に説明したが、本発明はそれに限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々変更可能であることは言うまでもない。 Although the invention made by the present inventor has been specifically described based on the embodiments, the present invention is not limited thereto, and it goes without saying that various modifications can be made without departing from the gist of the invention.

1 物性パラメータ関係性データベース
2 グラフ生成部
3 グラフ
4 グラフ探索部
5 ユーザーインターフェース
6 物性測定法データベース
7 グラフ拡張部
8 影響因子データベース
9 ユーザー測定法データベース
10 探索システム
11 環境記述データベース
12 形態記述データベース
13 サイズ記述データベース
15 物性パラメータ関係性グラフ
21 探索結果
22 測定法と探索結果との関係性に基づいて追加されたエッジ
23 影響因子と探索結果との関係性に基づいて追加されたエッジ
30 物性測定法データベースの入力フォーム
31 測定法
32 測定対象の物性パラメータ
33 測定原理が利用する物性パラメータ
34 測定原理に関与する影響因子
100 サーバー
110、120 ワークステーション
101、111、121 計算機
102、112、122 記憶装置
103、113、123 ネットワークインターフェース
104、114、124 入力部
105、115、125 表示部
200 ネットワーク
1 Property Parameter Relationship Database 2 Graph Generation Part 3 Graph 4 Graph Search Part 5 User Interface 6 Property Measurement Method Database 7 Graph Extension Part 8 Influence Factor Database 9 User Measurement Method Database 10 Search System 11 Environment Description Database 12 Morphology Description Database 13 Size Descriptive database 15 Property parameter relationship graph 21 Search results 22 Edges added based on relationships between measurement methods and search results 23 Edges added based on relationships between influencing factors and search results 30 Physical property measurement database input form for 31 measurement method 32 physical property parameter of object to be measured 33 physical property parameter used by measurement principle 34 influence factor involved in measurement principle 100 server 110, 120 workstation 101, 111, 121 computer 102, 112, 122 storage device 103, 113, 123 network interface 104, 114, 124 input unit 105, 115, 125 display unit 200 network

Claims (16)

物性パラメータ関係性データベースとグラフ生成部とグラフ探索部とユーザーインターフェースとを備える探索システムであって、
前記物性パラメータ関係性データベースは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶し、
前記グラフ生成部は、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフを生成することができるように構成され、
前記グラフ探索部は、前記ユーザーインターフェースを介して与えられる探索条件に基づいて前記グラフを探索し、探索結果を前記ユーザーインターフェースを介して出力することができるように構成され、前記探索結果は、前記探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフであり、
前記探索システムは、物性測定法データベースをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶し、
前記ユーザーインターフェースは、前記物性測定法データベースを参照することにより、前記探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力することができるように構成される、
探索システム。
A search system comprising a physical property parameter relationship database, a graph generation unit, a graph search unit, and a user interface,
The physical property parameter relationship database stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship,
The graph generation unit can generate a graph in which each of the plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs is set as a node, and the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs are set as edges. configured,
The graph search unit is configured to search the graph based on a search condition given via the user interface and output a search result via the user interface, and the search result is the One or more paths or subgraphs composed of a plurality of nodes and a plurality of edges that satisfy a search condition;
The search system further comprises a physical property measurement database,
The physical property measurement method database stores one or more measurement methods and physical property parameters to be measured in association with each other,
The user interface is configured to be able to output information about the measurement method related to the search result together with the search result by referring to the physical property measurement method database.
search system.
請求項1において、前記物性パラメータ関係性データベースに前記複数のパラメータ対として記憶される複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、前記第1物性パラメータに含まれ、前記物性測定法データベースに前記1または複数の測定法の測定対象として記憶される物性パラメータを第2物性パラメータとし、前記探索システムはグラフ拡張部をさらに備え、
前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加できるように構成され、
前記ユーザーインターフェースは、測定法に対応して追加された前記新たなノード及び前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジ及びそれに接続されるノードを、当該探索結果とともに表示する、
探索システム。
2. In claim 1, the plurality of physical property parameters stored as the plurality of parameter pairs in the physical property parameter relationship database are defined as first physical property parameters, and the one or A physical property parameter stored as a measurement target of a plurality of measurement methods is used as a second physical property parameter, and the search system further comprises a graph expansion unit,
The graph extension unit adds a new node to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and adds a new node to the graph corresponding to each of the measurement methods stored in the physical property measurement method database. configured to add a new edge between a node in the graph corresponding to two physical parameters and the new node,
The user interface includes edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results, among the new nodes and the new edges added corresponding to the measurement method, and displaying the connected nodes along with the search results;
search system.
請求項2において、前記物性測定法データベースは、前記1または複数の測定法のそれぞれが基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとして当該測定法に対応づけてさらに記憶し、
前記グラフ拡張部は、前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して前記グラフに追加された前記新たなノードと、当該測定法に対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記第3の物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードとの間に、新たなエッジをさらに追加することができるように構成され、
前記ユーザーインターフェースは、さらに追加された前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジを、さらに追加して表示することができるように構成される、
探索システム。
In claim 2, the physical property measurement method database further associates one or more physical property parameters used by the measurement principle based on each of the one or more measurement methods with the measurement methods as third physical property parameters. remember,
The graph extension unit includes the new node added to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods, and the third node stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method. A new edge can be further added between the node in the graph corresponding to the physical property parameter of
The user interface can further add and display edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results, among the new edges that have been added. consists of
search system.
請求項3において、物性に影響を与える物性パラメータ以外の因子を影響因子とし、前記探索システムは影響因子データベースをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、前記第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶し、
前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記グラフに追加することができるように構成され、
前記ユーザーインターフェースは、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示することができるように構成される、
探索システム。
In claim 3, factors other than physical property parameters that affect physical properties are influencing factors, and the search system further comprises an influencing factor database,
The physical property measurement method database stores at least one physical property parameter of the second and third physical property parameters in association with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends,
In addition to the nodes and edges added corresponding to the respective measurement methods stored in the physical property measurement method database, the graph extension unit further adds new nodes for influencing factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based. and a node corresponding to the second and / or third physical property parameter whose relationship is defined by the relationship as a new edge, which can be added to the graph,
wherein the user interface is configured to be able to add and display the new node and the new edge;
search system.
請求項1から請求項4のうちのいずれか1項において、前記探索システムはユーザーごとにユーザー測定法データベースをさらに備え、
前記ユーザー測定法データベースは、前記物性測定法データベースに互いに対応付けて記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する、
探索システム。
5. The system of any one of claims 1-4, wherein the search system further comprises a user metrics database for each user,
The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. , and/or further associates and stores information about the measurement results obtained by the measurement method;
search system.
物性パラメータ関係性グラフとグラフ探索部とユーザーインターフェースとを備える探索システムであって、前記物性パラメータ関係性グラフは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとするグラフであり、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、前記探索システムは、物性測定法データベースとグラフ拡張部とをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶し、前記測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータとし、前記測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとして前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶し、前記第2物性パラメータと前記第3物性パラメータとの関係性を、前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶し、
前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記物性パラメータ関係性グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2及び第3物性パラメータに対応する前記物性パラメータ関係性グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加できるように構成され、
前記グラフ探索部は、前記ユーザーインターフェースを介して指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、前記ユーザーインターフェースを介して探索結果として出力することができるように構成される、
探索システム。
A search system comprising a physical property parameter relationship graph, a graph search unit, and a user interface, wherein the physical property parameter relationship graph includes each of a plurality of physical property parameter pairs included in a plurality of related physical property parameter pairs. A graph having nodes as nodes and edges between nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs, wherein a plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs are set as first physical property parameters, and the search system is a physical property measurement method further comprising a database and a graph extension;
The physical property measurement method database stores one or more measurement methods and physical property parameters to be measured in association with each other, the physical property parameter to be measured is used as a second physical property parameter, and the measurement method is used as a basis One or more physical property parameters used by the measurement principle are associated with the measurement method as third physical property parameters, further stored in the physical property measurement method database, and the relationship between the second physical property parameter and the third physical property parameter is associated with the measurement method and further stored in the physical property measurement method database,
The graph extension unit adds a new node to the physical property parameter relationship graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and associates it with each measurement method. configured to add a new edge between a node in the physical property parameter relationship graph corresponding to the stored second and third physical property parameters and the new node;
The graph search unit outputs a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more measurement methods designated via the user interface as a search result via the user interface. configured to allow
search system.
請求項6において、物性に影響を与える物性パラメータ以外の因子を影響因子とし、前記探索システムは影響因子データベースをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、前記第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶し、
前記グラフ拡張部は、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記物性パラメータ関係性グラフに追加することができるように構成され、
前記ユーザーインターフェースは、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示することができるように構成される、
探索システム。
In claim 6, factors other than physical property parameters that affect physical properties are influencing factors, and the search system further comprises an influencing factor database,
The physical property measurement method database stores at least one physical property parameter of the second and third physical property parameters in association with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends,
In addition to the nodes and edges added corresponding to the respective measurement methods stored in the physical property measurement method database, the graph extension unit further adds new nodes for influencing factors involved in the measurement principle on which each measurement method is based. and a node corresponding to the second and/or third physical property parameter whose relationship is defined by the relationship can be added to the physical property parameter relationship graph as a new edge. ,
wherein the user interface is configured to be able to add and display the new node and the new edge;
search system.
請求項6または請求項7において、前記探索システムはユーザーごとにユーザー測定法データベースをさらに備え、
前記ユーザー測定法データベースは、前記物性測定法データベースに互いに対応付けて記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する、
探索システム。
8. The search system of claim 6 or claim 7, further comprising a user metrics database for each user,
The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. , and/or further associates and stores information about the measurement results obtained by the measurement method;
search system.
記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、前記記憶装置に記憶される物性パラメータ関係性データベースを参照するグラフ生成ステップと、測定法情報要求ステップと、グラフ探索ステップとを含む探索方法であって、
前記物性パラメータ関係性データベースは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対を記憶し、
前記グラフ生成ステップは、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフを生成し、
前記グラフ探索ステップは、前記測定法情報要求ステップから与えられる情報要求された測定法に基づいて前記グラフを探索し、与えられる探索条件を満たす複数のノード及び複数のエッジによって構成される1以上の経路または部分グラフを探索結果として出力し、
前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される物性測定法データベースをさらに備え、前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法とその測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶し、
前記探索方法は、前記物性測定法データベースを参照することにより、前記探索結果に関連する測定法に関する情報を、当該探索結果とともに出力する、
探索方法。
A search method implemented by software running on a computer having a storage device and comprising a graph generation step referring to a physical property parameter relationship database stored in the storage device, a measurement method information request step, and a graph search step. There is
The physical property parameter relationship database stores a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship,
The graph generation step generates a graph in which each of the plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs is set as a node and between the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs is set as an edge,
The graph searching step searches the graph based on the information-requested metric given from the metric information requesting step, and includes one or more nodes and edges that satisfy given search conditions. Output the path or subgraph as the search result,
The search method further includes a physical property measurement method database stored in the storage device or another storage device, and the physical property measurement method database associates one or more measurement methods with physical property parameters to be measured. and remember
The search method outputs information about a measurement method related to the search result together with the search result by referring to the physical property measurement method database.
exploration method.
請求項9において、前記物性パラメータ関係性データベースに前記複数のパラメータ対として記憶される複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、前記第1物性パラメータに含まれ、前記物性測定法データベースに前記1または複数の測定法のそれぞれに測定対象として対応する1または複数の物性パラメータを第2物性パラメータとし、前記探索方法はグラフ拡張ステップをさらに備え、
前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法をそれぞれ新たなノードとして前記グラフに追加し、前記新たなノードと対応する第2物性パラメータに対応するノードとの間にエッジを追加し、
前記探索方法は、測定法に対応して追加された前記新たなノード及び前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジ及びそれに接続されるノードを、当該探索結果とともに表示する、
探索方法。
10. In claim 9, the plurality of physical property parameters stored as the plurality of parameter pairs in the physical property parameter relationship database are defined as first physical property parameters, and are included in the first physical property parameters, and the one or One or more physical property parameters corresponding to each of a plurality of measurement methods as a measurement target are defined as second physical property parameters, and the search method further comprises a graph expansion step,
The graph expansion step adds each measurement method stored in the physical property measurement method database to the graph as a new node, and creates an edge between the new node and the node corresponding to the corresponding second physical property parameter. add,
The search method includes, among the new nodes and the new edges added corresponding to the measurement method, edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results and displaying the connected nodes along with the search results;
exploration method.
請求項10において、前記物性測定法データベースは、前記1または複数の測定法のそれぞれが基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとして当該測定法に対応づけてさらに記憶し、
前記グラフ拡張ステップは、前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して前記グラフに追加された前記新たなノードと、当該測定法に対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記第3の物性パラメータに対応する前記グラフ内のノードとの間に、新たなエッジをさらに追加し、
前記探索方法は、さらに追加された前記新たなエッジのうち、前記探索結果である前記1以上の経路または部分グラフに含まれるノードに接続されるエッジを、さらに追加して表示する、
探索方法。
11. In claim 10, the physical property measurement method database further associates one or more physical property parameters used by the measurement principle based on each of the one or more measurement methods with the measurement methods as third physical property parameters. remember,
In the graph expansion step, the new node added to the graph corresponding to each of the one or more measurement methods and the third node stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method further add new edges between the nodes in the graph corresponding to the physical parameters of
The search method further adds and displays edges connected to nodes included in the one or more paths or subgraphs that are the search results, among the new edges that are further added.
exploration method.
請求項11において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、影響因子データベースをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、前記第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶し、
前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記グラフに追加し、
前記探索方法は、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示する、
探索方法。
12. The search method of claim 11, further comprising an influence factor database stored in the storage device or another storage device,
The physical property measurement method database stores at least one physical property parameter of the second and third physical property parameters in association with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends,
In the graph expansion step, in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further added to new nodes. and add to the graph as a new edge between nodes corresponding to the second and/or third physical property parameters whose association is defined by the relationship,
The search method adds and displays the new node and the new edge.
exploration method.
請求項9から請求項12のうちのいずれか1項において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、ユーザーごとのユーザー測定法データベースをさらに備え、
前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する、
探索システム。
13. The method of any one of claims 9 to 12, wherein the search method further comprises a user metrics database for each user stored in the storage device or other storage device;
The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. , and/or further associates and stores information about the measurement results obtained by the measurement method;
search system.
記憶装置を備える計算機上で動作するソフトウェアによって実装され、探索条件入力ステップから入力される探索条件にしたがって、前記記憶装置に記憶される物性パラメータ関係性グラフを探索するグラフ探索ステップを備える探索方法であって、
前記物性パラメータ関係性グラフは、関係性を有する物性パラメータの複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータのそれぞれをノードとし、前記複数のパラメータ対のそれぞれに対応するノード間をエッジとする、グラフであり、前記複数のパラメータ対に含まれる複数の物性パラメータを第1物性パラメータとし、
前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される物性測定法データベースと、前記物性測定法データベースを参照するグラフ拡張ステップとをさらに備え、
前記物性測定法データベースは、1または複数の測定法と、その測定対象である物性パラメータとを対応付けて記憶し、前記測定対象である物性パラメータを第2物性パラメータとし、前記測定法が基礎とする測定原理が利用する1または複数の物性パラメータを第3物性パラメータとして前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶し、前記第2物性パラメータと前記第3物性パラメータとの関係性を、前記測定法に対応づけて、前記物性測定法データベースにさらに記憶し、
前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースに記憶される前記1または複数の測定法のそれぞれに対応して新たなノードを前記物性パラメータ関係性グラフに追加し、それぞれの測定法に対応づけて記憶された第2及び第3物性パラメータに対応する前記物性パラメータ関係性グラフ内のノードと前記新たなノードとの間に新たなエッジを追加し、
前記グラフ探索ステップは、指定される1または複数の測定法に対応するノードを起点として所定の範囲内にある部分グラフを、探索結果として出力する、
探索方法。
A search method implemented by software operating on a computer having a storage device and comprising a graph search step of searching a physical property parameter relationship graph stored in the storage device according to search conditions input from the search condition input step. There is
The physical property parameter relationship graph is a graph in which each of a plurality of physical property parameters included in a plurality of parameter pairs of physical property parameters having a relationship is set as a node, and the nodes corresponding to each of the plurality of parameter pairs are set as edges. and a plurality of physical property parameters included in the plurality of parameter pairs are defined as first physical property parameters,
The search method further comprises a physical property measurement method database stored in the storage device or another storage device, and a graph expansion step of referring to the physical property measurement method database,
The physical property measurement method database stores one or more measurement methods and physical property parameters to be measured in association with each other, the physical property parameter to be measured is used as a second physical property parameter, and the measurement method is the basis. One or more physical property parameters used by the measurement principle are associated with the measurement method as third physical property parameters, further stored in the physical property measurement method database, and the relationship between the second physical property parameter and the third physical property parameter property is further stored in the physical property measurement method database in association with the measurement method;
The graph expansion step adds new nodes to the physical property parameter relationship graph corresponding to each of the one or more measurement methods stored in the physical property measurement method database, and associates the nodes with the respective measurement methods. adding a new edge between the node in the physical property parameter relationship graph corresponding to the stored second and third physical property parameters and the new node;
In the graph search step, a subgraph within a predetermined range starting from a node corresponding to one or more specified measurement methods is output as a search result.
exploration method.
請求項14において、さらに影響因子データベースが前記記憶装置または他の記憶装置に記憶され、
前記物性測定法データベースは、前記第2及び第3物性パラメータのうちの少なくとも1個の物性パラメータと、当該物性パラメータが依存性を有する1以上の影響因子とを対応付けて記憶し、
前記グラフ拡張ステップは、前記物性測定法データベースが記憶する各測定法に対応して追加したノード及びエッジに加えて、それぞれの測定法が基礎とする測定原理に関与する影響因子をさらに新たなノードとし、当該関係性によって関連が規定される第2及び/または第3物性パラメータに対応するノードとの間をさらに新たなエッジとして、前記物性パラメータ関係性グラフに追加し、
前記探索方法は、前記さらに新たなノード及び前記さらに新たなエッジを追加して表示する、
探索方法。
15. The method of claim 14, further comprising an influence factor database stored on the storage device or other storage device;
The physical property measurement method database stores at least one physical property parameter of the second and third physical property parameters in association with one or more influencing factors on which the physical property parameter depends,
In the graph expansion step, in addition to the nodes and edges added corresponding to each measurement method stored in the physical property measurement method database, influence factors related to the measurement principle on which each measurement method is based are further added to new nodes. and add to the physical property parameter relationship graph as a new edge between nodes corresponding to the second and / or third physical property parameters whose relationship is defined by the relationship,
The search method adds and displays the new node and the new edge.
exploration method.
請求項14または請求項15において、前記探索方法は、前記記憶装置または他の記憶装置に記憶される、ユーザーごとのユーザー測定法データベースをさらに備え、
前記ユーザー測定法データベースは、互いに対応付けて前記物性測定法データベースに記憶される前記測定法とその測定対象である物性パラメータに加えて、当該ユーザーがその測定法を実行するための測定設備に関する情報、及び/または、その測定法によって得られた測定結果に関する情報を、さらに対応付けて記憶する、
探索方法。
16. The method of claim 14 or 15, wherein the search method further comprises a user metrics database for each user stored in the storage device or another storage device;
The user measurement method database includes the measurement method and the physical property parameter to be measured, which are stored in the physical property measurement method database in association with each other, as well as information on the measurement equipment for the user to execute the measurement method. , and/or further associates and stores information about the measurement results obtained by the measurement method;
exploration method.
JP2019026191A 2019-02-18 2019-02-18 Search system and search method Active JP7186436B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019026191A JP7186436B2 (en) 2019-02-18 2019-02-18 Search system and search method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019026191A JP7186436B2 (en) 2019-02-18 2019-02-18 Search system and search method

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020135256A JP2020135256A (en) 2020-08-31
JP7186436B2 true JP7186436B2 (en) 2022-12-09

Family

ID=72263620

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019026191A Active JP7186436B2 (en) 2019-02-18 2019-02-18 Search system and search method

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7186436B2 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7434960B2 (en) 2020-02-04 2024-02-21 コニカミノルタ株式会社 Chemical substance information management search system and chemical substance information management search program

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003036317A (en) 2001-07-25 2003-02-07 Toray Ind Inc Information retrieval system for dyeing-quality management
JP2004118589A (en) 2002-09-26 2004-04-15 Ricoh Co Ltd Procurement support system
JP2004334722A (en) 2003-05-09 2004-11-25 Nec Corp Estimation support system
WO2016208623A1 (en) 2015-06-23 2016-12-29 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 Experimental data management system, method, and program
WO2017221444A1 (en) 2016-06-21 2017-12-28 国立研究開発法人物質・材料研究機構 Search system, search method, and physical property database management device
WO2018159237A1 (en) 2017-02-28 2018-09-07 国立研究開発法人物質・材料研究機構 Search method, search device, and search system

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2003036317A (en) 2001-07-25 2003-02-07 Toray Ind Inc Information retrieval system for dyeing-quality management
JP2004118589A (en) 2002-09-26 2004-04-15 Ricoh Co Ltd Procurement support system
JP2004334722A (en) 2003-05-09 2004-11-25 Nec Corp Estimation support system
WO2016208623A1 (en) 2015-06-23 2016-12-29 国立研究開発法人 産業技術総合研究所 Experimental data management system, method, and program
WO2017221444A1 (en) 2016-06-21 2017-12-28 国立研究開発法人物質・材料研究機構 Search system, search method, and physical property database management device
WO2018159237A1 (en) 2017-02-28 2018-09-07 国立研究開発法人物質・材料研究機構 Search method, search device, and search system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
吉武 道子,マテリアルキュレーションのための物性相関図検索システム,<第63回>応用物理学会春季学術講演会講演予稿集,日本,応用物理学会,2016年03月03日,p. 01-137

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020135256A (en) 2020-08-31

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yang et al. Direct observation of ultrafast hydrogen bond strengthening in liquid water
Klinger More features, more tools, more CrysTBox
US11163829B2 (en) Search method, search device, and search system
Wang et al. User interface tools for navigation in conditional probability tables and elicitation of probabilities in Bayesian networks
US11138772B2 (en) Search system, search method, and material property database management apparatus
Gittins et al. Modelling neutron star mountains in relativity
US8963922B2 (en) Automatic presentational level compositions of data visualizations
Haley et al. Influence of field evaporation on radial distribution functions in atom probe tomography
JP7186436B2 (en) Search system and search method
WO2018025618A1 (en) Material structure searching method and x-ray structural analysis system used in said method
Latune Steady state in strong system-bath coupling regime: Reaction coordinate versus perturbative expansion
Amirkhanov et al. InSpectr: Multi‐Modal Exploration, Visualization, and Analysis of Spectral Data
Chaudhary et al. Cosmological tests of f (R, G, T) dark energy model in FRW universe
De Assis The role of Hurst exponent on cold field electron emission from conducting materials: from electric field distribution to Fowler-Nordheim plots
Barnard et al. Usability of visualization libraries for web browsers for use in scientific analysis
Jackson et al. Force Brushes: Progressive data-driven haptic selection and filtering for multi-variate flow visualizations
JP7142325B2 (en) Search support system, search system and search support method
JP2016080575A (en) Scatter diagram display device, method for displaying scatter diagram, and surface analyzer
Kochukrishnan et al. Comprehensive study on the Python-based regression machine learning models for prediction of uniaxial compressive strength using multiple parameters in Charnockite rocks
Wickramarachchi et al. Electron scattering from alkenes in the energy range 200–4500 eV
Khan et al. Measurement of process capability indices for lower and upper tolerance with fuzzy parameters
US20230204607A1 (en) Integrated viewer for multiple measurements, and program
Wang Twisted Wang Transform Distribution
da Silva et al. Interactive graphics for visually diagnosing forest classifiers in R
Jiao et al. Visualization of large ontologies with landmarks

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20211124

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220915

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20221020

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20221028

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221118

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221121

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7186436

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150