JPH10240710A - 住所位置特定装置 - Google Patents
住所位置特定装置Info
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- JPH10240710A JPH10240710A JP9044265A JP4426597A JPH10240710A JP H10240710 A JPH10240710 A JP H10240710A JP 9044265 A JP9044265 A JP 9044265A JP 4426597 A JP4426597 A JP 4426597A JP H10240710 A JPH10240710 A JP H10240710A
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Abstract
データ量を減らし、かつ、住所データの位置を迅速正確
に特定することができる住所位置特定装置を提供する。 【解決手段】 住所を住所区分に対応する数値データと
して入力する住所データ入力手段2と、前記数値データ
を入力し、前記住所の位置情報を出力する位置特定用ニ
ューラルネットワーク6と、前記位置特定用ニューラル
ネットワークによって特定された位置を地図上に表示し
て出力する出力手段8と、を備えた。
Description
データ(本明細書においては住所データという)からそ
の住所の地図上の位置を特定する「住所位置特定装置」
に係り、特に一部ニューラルネットワークを利用するこ
とにより、住所の位置特定用のデータ量を少なくし、か
つ、高効率・高信頼性の位置特定を可能とした住所位置
特定装置に関する。
表示し、ユーザーにその地図上の所定点あるいは所定領
域を指定させることにより、その所定点あるいは所定領
域に関するデータベースを起動し、必要な情報を表示す
るようにした地理情報システムが広く使用されるように
なった。
は使用するために、ポイントデータ(たとえば、特定の
顧客データ)の位置を地図上に正確にプロットする必要
がしばしば求められる。この作業は、一般にジオコーデ
ィングと呼ばれている。
ある場合は、結局顧客データからその顧客の住所データ
を検索し、検索した住所データを地図上にプロットする
ことになるので、本明細書では住所データの位置を特定
する場合について以下に説明する。
は、その名称に拘わらず、その使用の態様により、顧客
データからその顧客の住所データを検索し、その位置を
地図上にプロットする装置、あるいは、任意の検索対象
物名から、その検索対象物の所在を検索し、その位置を
地図上にプロットする装置など種々のジオコーディング
装置として使用されることを妨げられないことは言うま
でもない。
は、まず住所データの文字列を解析し、その住所データ
の場所を示す文字列を抽出し、それらの文字列から対応
する地図上の位置、すなわち座標(たとえば緯度・経度
等)を特定しなければならない。
タから、都道府県/市区町村/大字/小字(これを本明
細書では「住所区分」ということにする)をそれぞれ示
す文字列を特定し、全国の住所データとそれらの位置情
報とを対応させた変換テーブルにより、住所データを位
置情報(以下緯度・経度を例に説明する)に変換するよ
うにしていた。
谷区神戸町1丁目1番1号」の位置を特定するには、住
所データを適当な長さの文字列に分割し、前記変換テー
ブルの検索項目と照合しながら、「神奈川県」、「横浜
市」、「保土ヶ谷区」、「神戸町」、「1丁目」、「1
番」、「1号」のような住所区分に対応する文字列を得
るように試みていた。
を変換テーブルから検索し、検出された文字列(都道府
県/市区町村/大字/小字)の組合せから特定の位置
(緯度・経度)を特定するようにしていた。
所位置特定装置では、変換テーブルのデータ量が膨大に
ならざるを得なかった。
は全国の住所データに対して一対一対応の緯度・経度デ
ータを有していなければならなかったためである。
小字(何丁目)までの住所データの位置を特定するだけ
でも、変換テーブルのデータ量は217MBにもなって
いた。
より、「番地」や「号」までの詳細な住所区分の住所デ
ータの位置を特定するためには、ギガバイト単位の変換
テーブルが必要であった。
する住所位置特定装置では、これを処理する装置の記憶
容量のさることながら、検索速度も遅く、到底実用に耐
え得るものではなかった。
は、住所データの地図上の位置を特定するためのデータ
量を減らし、かつ、住所データの位置を迅速正確に特定
することができる住所位置特定装置を提供することにあ
る。
位置特定装置は、住所を住所区分に対応する数値データ
として入力する住所データ入力手段と、前記数値データ
を入力し、前記住所の位置情報を出力する位置特定用ニ
ューラルネットワークと、前記位置特定用ニューラルネ
ットワークによって特定された位置を地図上に表示して
出力する出力手段と、を有することを特徴とするもので
ある。
住所を住所区分に従って区分された文字列として入力さ
せる住所データ入力手段と、前記文字列を数値データに
変換する数値記号化手段と、前記数値データを入力し、
前記住所の位置情報を出力する位置特定用ニューラルネ
ットワークと、前記位置特定用ニューラルネットワーク
によって特定された位置を地図上に表示して出力する出
力手段と、を有することを特徴とするものである。
一定の表示形式による住所を入力させる住所データ入力
手段と、前記入力された住所データを解析して住所区分
に従って区分された文字列を抽出する住所データ解析手
段と、前記住所区分に従って区分された文字列を数値デ
ータに変換する数値記号化手段と、前記数値データを入
力し、前記住所の位置情報を出力する位置特定用ニュー
ラルネットワークと、前記位置特定用ニューラルネット
ワークによって特定された位置を地図上に表示して出力
する出力手段と、を有することを特徴とするものであ
る。
任意の表示形式による住所を入力させる住所データ入力
手段と、前記入力された住所データを一定の表示形式に
よる住所データに修正する曖昧検索/修正手段と、前記
修正された一定の表示形式による住所データを解析して
住所区分に従って区分された文字列を抽出する住所デー
タ解析手段と、前記住所区分に従って区分された文字列
を数値データに変換する数値記号化手段と、前記数値デ
ータを入力し、前記住所の位置情報を出力する位置特定
用ニューラルネットワークと、前記位置特定用ニューラ
ルネットワークによって特定された位置を地図上に表示
して出力する出力手段と、を有することを特徴とするも
のである。
前記請求項1ないし4の装置において、前記位置特定用
ニューラルネットワークが、前記数値データのうち所定
の住所区分以下の数値データのみを入力し、該当領域内
で特定された位置情報を出力し、該当領域内にない位置
情報の出力をエラーとして処理することを特徴とするも
のである。
前記請求項1ないし5の装置において、既存の住所区分
以上に詳細な住所区分を有する住所データとそれらの位
置情報とを対応させた変換テーブルにより、前記位置特
定用ニューラルネットワークが出力した位置情報に、よ
り詳細な位置情報を付加して出力する住所データ補助変
換手段を有することを特徴とするものである。
に説明する。図1に本発明の一実施形態による「住所位
置特定装置」の構成要素(手段)とそれら構成要素(手
段)間の処理の流れを示す。
特定装置1は、住所データ入力手段2と、曖昧検索/修
正手段3と、住所データ解析手段4と、数値記号化手段
5と、位置特定用ニューラルネットワーク6と、住所デ
ータ補助変換手段7と、出力手段8とを有している。
装置の処理のために入力する手段である。この住所デー
タ入力手段2は、任意の公知の入力手段を含み、任意の
文字を入力可能なキーボード等であっても、メニュー選
択方式の入力手段であってもよい。
るように、たとえばバーコードリーダーのようなもので
もよく、この場合には、バーコード表示された住所デー
タから直接住所区分に対応する数値データとして読み取
ることができる入力手段となる。また、コンピュータ画
面上に、都道府県、市区町村、大字、小字の入力カラム
を表示し、住所区分に従って住所データを入力させる入
力手段でもよい。さらに、住所データを1つの文字列デ
ータとして入力させる場合に、一定の表示形式以外の入
力を入力エラーとして排除する入力手段であってもよ
い。
形式の文字列として入力させる住所データ入力手段2を
用いて説明する。
の表示形式の住所データを、処理可能な一定の表示形式
に修正する手段である。
は、たとえば「何々町1丁目1番1号」という住所デー
タは、ユーザーにより、「何々町1−1−1」と入力さ
れる場合もあれば、「何々町1の1の1」と入力される
場合もあることをいう。
昧検索/修正のための技術を利用でき、本実施形態で
は、考えられるの住所データの表示形式をルール化およ
びデータベース化し、入力された住所データに対して統
一された表示形式の住所データを修正候補として表示
し、ユーザーに選択させるように処理している。
データの入力を、上記説明したように、一定の表示形式
に制限して入力させる実施形態では省略可能である。
文解析し、住所データから住所区分の都道府県名/市区
町村名/大字名/小字名(丁目)/番地/号に相当する
文字列を抽出する手段である。本実施形態では「都」、
「県」、「市」、「区」、「町」、…等の区切り文字で
住所データの分割し、高効率で解析を行うようにしてい
る。
名、市区町村名、…等を指定し、住所区分に従ってユー
ザーに入力させるようにした実施形態では、住所データ
解析手段4を省略することができる。
データを一定の数値データ(たとえば住所コード)に変
換する手段である。ここで、数値データは、一定の約束
による記号が混在するデータも含む。たとえば、16進
数のように文字記号を含む場合も、本明細書では数値デ
ータという。
ータを、住所区分に従って都道府県名/市区町村名/大
字名/小字名(丁目)/番地/号に分割し、都道府県名
/市区町村名/大字名までは、既存の住所コードの羅列
に変換し、丁目/番地/号はそのまま数字として住所コ
ードの羅列の末尾に付すようにしている。これにより、
住所データは一つの数値データに変換され、以降の処理
に好都合な形となる。なお、この数値記号化手段5は、
既に説明したように、たとえばバーコード表示された住
所データのように、住所データから住所区分に対応する
数値データを直接入力させる実施形態では、省略可能で
ある。
の住所コードに限られず、住所と一対一の任意の数値あ
るいは記号であればよい。
住所データを変換した一定の数値データを入力し、その
数値データに対応する位置(緯度・経度)を表わす数値
を出力するものである。
荷とニューラルネットワークの精度によって信頼性が高
い緯度・経度を出力するために、それぞれの大字レベル
の領域内で緯度・経度を特定するように学習した位置特
定用ニューラルネットワーク6を使用する。
に、都道府県名/市区町村名/大字名までは、既存の住
所コードによって領域を特定し、その領域によって位置
特定用ニューラルネットワーク6のシナップス結合の重
みを変え、該当領域内で丁目/番地/号の数値データか
ら緯度・経度を特定するようにしている。
の領域内にない場合は誤作動として排除するようにして
いる。これにより、処理の時間が短縮されるのみなら
ず、より信頼性の高い緯度・経度を得ることができる。
ネットワーク6は、既に学習させられており、住所デー
タを表わす数値から緯度・経度を高精度で出力できるニ
ューラルネットワークを用いるが、実施形態によって
は、さらに学習用手段を備え、住所データを緯度・経度
に変換することを新たに学習したり、学習結果を修正し
たりすることができるようにすることも可能である。
6は、特定した緯度・経度が、地図上の一定の領域内に
入れば、その一定領域を代表する点に補正することもで
きる。
ーク6により、ある住所データからある住宅区画地内の
一点が特定された場合に、その特定された点を、たとえ
ばその住宅区画地の中心点に修正することもできる。こ
れにより、位置特定の曖昧さを無くし、所定の住所デー
タから所定の住宅区画地の中心点を特定することができ
るようになる。
住所データを考慮し、これら住所データの変更に対応で
きるようにした手段である。たとえば、新興住宅街を中
心に「号」より詳細な住所区分表示を有する住所データ
が生成されることがある。「何号棟」、「何階」、「何
号室」を表示した住所データなどはその例である。
い住所データの詳細な位置を特定できるように、詳しい
住所データとそれらの位置の変換テーブルを有し、この
変換テーブルによりこれら詳細な住所データの位置を特
定するように構成されている。
は、上記住所データ補助変換手段7を省略することがで
きることはいうまでもない。
図上の一点として表示する手段である。なお、この出力
手段8は、画像表示装置、プリンター、プロッター等を
含む。
装置1による住所位置特定の処理について図1と具体的
な住所データ例を用いて以下に説明する。
位置を特定するには、最初に住所データ入力手段2によ
って位置を特定しようとする住所データを入力する(ス
テップS100)。ここでは、住所データとして、たと
えば本願出願人の住所「神奈川県横浜市保土ヶ谷区神戸
町1丁目1番1号」を入力したとする。
修正手段3に送られ、曖昧検索/修正手段3によって統
一された表示形式に変換される(ステップS110)。
ここでは、「神奈川県横浜市保土ヶ谷区神戸町1丁目1
番1号」は、曖昧検索/修正ルールにより、たとえば
「神奈川県横浜市保土ヶ谷区神戸町1−1−1」に修正
される。
データ「神奈川県横浜市保土ヶ谷区神戸町1−1−1」
は、住所データ解析手段4に送られ、都道府県名/市区
町村名/大字名/小字名/番地/号に分割され、住所を
示す有意味な文字列が抽出される(ステップS12
0)。
土ヶ谷区神戸町1−1−1」から、下記の文字列が抽出
される。 次に、上記住所を示す有意味な文字列は、数値記号化手
段5に送られ、数値化される(ステップS130)。こ
の数値化は、既に説明したように、大字レベルまでは好
ましくは既存の住所コードに変換し、小字以下のものは
そのまま数値化する。以下に上記文字列を住所コードと
数値に変換したものを例示する。 次に、上記住所データから変換された数値データは、位
置特定用ニューラルネットワーク6に送られ、位置特定
用ニューラルネットワーク6により、対応する緯度・経
度が特定される(ステップS140)。
及び経度を特定する位置特定用ニューラルネットワーク
6を概念的に示す。
ネットワーク6は、大字以下の住所と対応する数値を入
力する入力層と、力層の出力データに(重み1)を乗じ
て入力し、所定の関数による処理を行って出力する隠れ
層と、隠れ層の出力データに(重み2)を乗じて入力し
てその合計を出力する出力層と、からなる。
ワーク6は、各大字の領域内のすべての住所データから
それらの緯度・経度を出力できるように、上記(重み
1)と(重み2)を学習してある。
により、一定の住所データから一定の緯度・経度が特定
される。
領域内にないときは、位置の特定を中止し、エラーとな
った旨を表示する。
住所データについては、住所データ補助変換手段7によ
り、変換テーブルを検索して詳細な位置特定を行う(ス
テップS150)。
手段8に送られ、出力手段8により、地図上の点として
出力される(ステップS160)。
置1の特長的な点を強調しておく。
特定用ニューラルネットワーク6を使用することによ
り、少ないデータ量によって、迅速かつ的確な位置特定
を可能としている。
ルネットワーク6は、「大字」の領域内の各住所データ
に対応する多数の位置データを記憶保持しておく代わり
に(従来の変換テーブル)、1セットの(重み1)と
(重み2)データのみを記憶している。すなわち、本実
施形態によれば、住所位置特定装置1が保持すべきデー
タ量が大幅に減少されるのである。このように、位置特
定用データ量が少ないのにも拘わらず、本実施形態の住
所位置特定装置1は、ニューラルネットワークの働きに
よって迅速かつ正確に住所データに対応する緯度・経度
を特定することができる。また、住所の位置の特定を所
定の領域内に限定するすることにより、ニューラルネッ
トワークの誤作動を排除するとともに、その処理速度を
短縮しているのである。
地、号までの住所データの位置特定を、通常の処理能力
のコンピュータによって合理的な時間内で行うことがで
きるようになった。
による住所位置特定装置は、住所を数値データに変換
し、位置特定用ニューラルネットワークにより、その数
値データを位置データに変換している。これにより、従
来、実質的に住所データと位置情報とが一対一であるた
めに膨大にデータ量を有する変換テーブルを大幅に簡略
化でき、しかも、ニューラルネットワークの作用によっ
て迅速正確に住所の位置情報を出力できるようになっ
た。
その処理の流れを示したブロック図。
ラルネットワークを概念的に示した図。
Claims (6)
- 【請求項1】住所を住所区分に対応する数値データとし
て入力する住所データ入力手段と、 前記数値データを入力し、前記住所の位置情報を出力す
る位置特定用ニューラルネットワークと、 前記位置特定用ニューラルネットワークによって特定さ
れた位置を地図上に表示して出力する出力手段と、を有
することを特徴とする住所位置特定装置。 - 【請求項2】住所を住所区分に従って区分された文字列
として入力させる住所データ入力手段と、 前記文字列を数値データに変換する数値記号化手段と、 前記数値データを入力し、前記住所の位置情報を出力す
る位置特定用ニューラルネットワークと、 前記位置特定用ニューラルネットワークによって特定さ
れた位置を地図上に表示して出力する出力手段と、を有
することを特徴とする住所位置特定装置。 - 【請求項3】一定の表示形式による住所を入力させる住
所データ入力手段と、 前記入力された住所データを解析して住所区分に従って
区分された文字列を抽出する住所データ解析手段と、 前記住所区分に従って区分された文字列を数値データに
変換する数値記号化手段と、 前記数値データを入力し、前記住所の位置情報を出力す
る位置特定用ニューラルネットワークと、 前記位置特定用ニューラルネットワークによって特定さ
れた位置を地図上に表示して出力する出力手段と、を有
することを特徴とする住所位置特定装置。 - 【請求項4】任意の表示形式による住所を入力させる住
所データ入力手段と、 前記入力された住所データを一定の表示形式による住所
データに修正する曖昧検索/修正手段と、 前記修正された一定の表示形式による住所データを解析
して住所区分に従って区分された文字列を抽出する住所
データ解析手段と、 前記住所区分に従って区分された文字列を数値データに
変換する数値記号化手段と、 前記数値データを入力し、前記住所の位置情報を出力す
る位置特定用ニューラルネットワークと、 前記位置特定用ニューラルネットワークによって特定さ
れた位置を地図上に表示して出力する出力手段と、を有
することを特徴とする住所位置特定装置。 - 【請求項5】前記位置特定用ニューラルネットワーク
は、前記数値データのうち所定の住所区分以下の数値デ
ータのみを入力し、該当領域内で特定された位置情報を
出力し、該当領域内にない位置情報の出力をエラーとし
て処理することを特徴とする請求項1ないし4のいずれ
かに記載の住所位置特定装置。 - 【請求項6】既存の住所区分以上に詳細な住所区分を有
する住所データとそれらの位置情報とを対応させた変換
テーブルにより、前記位置特定用ニューラルネットワー
クが出力した位置情報に、より詳細な位置情報を付加し
て出力する住所データ補助変換手段を有することを特徴
とする請求項1ないし5のいずれかに記載の住所位置特
定装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04426597A JP3865855B2 (ja) | 1997-02-27 | 1997-02-27 | 住所位置特定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP04426597A JP3865855B2 (ja) | 1997-02-27 | 1997-02-27 | 住所位置特定装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10240710A true JPH10240710A (ja) | 1998-09-11 |
| JP3865855B2 JP3865855B2 (ja) | 2007-01-10 |
Family
ID=12686689
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP04426597A Expired - Lifetime JP3865855B2 (ja) | 1997-02-27 | 1997-02-27 | 住所位置特定装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3865855B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001109751A (ja) * | 1999-10-12 | 2001-04-20 | Hitachi Ltd | 住所一致確認方法 |
| JP2001325264A (ja) * | 2000-05-12 | 2001-11-22 | Misawa Homes Co Ltd | 地図情報提供装置、地図情報提供システム、地図情報提供方法および記録媒体 |
| JP2018195272A (ja) * | 2017-05-22 | 2018-12-06 | トヨタ自動車株式会社 | 情報抽出装置 |
| CN111538914A (zh) * | 2019-02-01 | 2020-08-14 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地址信息的处理方法和装置 |
-
1997
- 1997-02-27 JP JP04426597A patent/JP3865855B2/ja not_active Expired - Lifetime
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| CN111538914A (zh) * | 2019-02-01 | 2020-08-14 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地址信息的处理方法和装置 |
| CN111538914B (zh) * | 2019-02-01 | 2023-05-30 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 地址信息的处理方法和装置 |
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|---|---|
| JP3865855B2 (ja) | 2007-01-10 |
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