diff --git a/c116125-resume.pdf b/c116125-resume.pdf
index f8ae95f..3cd9443 100644
--- a/c116125-resume.pdf
+++ b/c116125-resume.pdf
Binary files differ
diff --git a/c116125-resume.tex b/c116125-resume.tex
index e14bcc4..8cd98d0 100644
--- a/c116125-resume.tex
+++ b/c116125-resume.tex
@@ -4,8 +4,8 @@
 %\usepackage{float}
 \usepackage{url}
 \usepackage{ascmac}
-\usepackage{multirow}
-\usepackage{tabularx}
+%\usepackage{multirow}
+%\usepackage{tabularx}
 \addtolength{\topmargin}{-2cm}
 \addtolength{\textheight}{3.5cm}
 \addtolength{\textwidth}{2cm}
@@ -77,16 +77,18 @@
 
 
 \subsection{日本のOSM利用者の傾向}
-OSM のコミュニティについて分析している文献によると，「表1は，オブジェクト密度上位
-15地域および震災直前の日本(表1(*))の一覧を示す。 OSM 先進地域の多くは，
-数千人に1人の割合で貢献者がいるのに対して，日本では64,814人に1人が貢献者である(表1(1))。
+OSM のコミュニティについて分析している文献によると，「表\ref{fig:worlduser}は，
+オブジェクト密度上位15地域および震災直前の日本(表\ref{fig:worlduser}(*))の一覧を
+示す。 OSM 先進地域の多くは，数千人に1人の割合で貢献者がいるのに対して，日本では
+64,814人に1人が貢献者である(表\ref{fig:worlduser}(1))。
 つまり，日本の OSM は OSM 先進地域と比較して普及が遅れていることは明確である。」\cite{6}
 とされていることから，日本が OSM を運用していくうえで OSM もしくは日本特有の新規の
 貢献者を阻む障害があると考えられる。
 
-\begin{table}[h]
+\begin{table}[tbp]
   \begin{center}
     \caption{貢献者1人当りの人口(2012.4.30時点)}
+    \label{fig:worlduser}
     \begin{tabular}{|l||l|r|r|} \hline
       & Region & 貢献者 & 人口/貢献者 \\ \hline \hline
       1 & Monaco & 90 & 339 \\ \hline
@@ -112,14 +114,15 @@
 
 \subsection{分類タグと住所タグの利用状況に関する調査}
 OSM に関してまとめられている「OpenStreetMap Wiki\cite{2}」上で扱われている
-タグの種類の総数を数えてまとめたのが表2である。これを見ると，OSMで扱われているタグ
-は約1,200種類といかに多いかがわかることから，この膨大な数のタグから適切なものを選択し，
-ひとつひとつの地理情報に対して付与していくことは OSM への貢献を試みる人にとって
-大きな障害になりかねないと考えられる。
+タグの種類の総数を数えてまとめたのが表\ref{fig:sum_tag}である。これを見ると，
+OSMで扱われているタグは約1,200種類といかに多いかがわかることから，この膨大な数の
+タグから適切なものを選択し，ひとつひとつの地理情報に対して付与していくことは OSM への
+貢献を試みる人にとって大きな障害になりかねないと考えられる。
 
-\begin{table}[h]
+\begin{table}[tbp]
   \begin{center}
     \caption{OpenStreetMapWikiにおけるタグの数 (2020/01/08時点)}
+    \label{fig:sum_tag}
     \begin{tabular}{|l||l|r||r|} \hline
       タグの属性 & 値の総数 & 累計 \\ \hline \hline
       主要な地物 &  &  \\ \hline \hline
@@ -161,16 +164,17 @@
 
 OSM上で庄内地域の店舗が密集している「酒田市本町」，「ル・パークみかわショッピングスクエア」
 について固有名詞を持つ建物の総数およびそのうち住所タグを付与している総数を調査し，
-利用率をまとめたのが表3である。これを見ると，調査の対象としたエリアで住所タグが
-付与されている建物が僅かであることがわかることから，貢献者が住所タグの必要性を
-感じていない，あるいは住所タグを選択する際にも分類タグと同様にタグの付与が困難に
+利用率をまとめたのが表\ref{fig:SakataMikawa}である。これを見ると，調査の対象とした
+エリアで住所タグが付与されている建物が僅かであることがわかることから，貢献者が住所タグの
+必要性を感じていない，あるいは住所タグを選択する際にも分類タグと同様にタグの付与が困難に
 なるような障害が存在していると考えられる。
 
-\begin{table}[h]
+\begin{table}[tbp]
   \begin{center}
     \caption{OpenStreetMapにおける住所タグの利用率 (2020/01/10時点)}
+    \label{fig:SakataMikawa}
     \begin{tabular}{|l||l|r||r|} \hline
-      地名 & 総数 & 住所タグを付与 &  \\  & & している数 & 利用率(％) \\ \hline \hline
+      地名 & 総数 & 住所タグ &  \\  & & 付与数 & 利用率(％) \\ \hline \hline
       一丁目 & 41 & 0 & 0 \\ \hline
       二丁目 & 60 & 0 & 0 \\ \hline
       三丁目 & 50 & 0 & 0 \\ \hline \hline
@@ -178,7 +182,7 @@
       ル・パークみかわ & 15 & 1 & 6.666 \\ \hline
       アクロスプラザ三川 & 13 & 0 & 0 \\ \hline
       イオン三川 & 68 & 2 & 2.941 \\ \hline \hline
-      ル・パークみかわ & & &  \\ ショッピングスクエア(合計) & 96 & 3 & 3.125 \\ \hline
+      ル・パークみかわ & & &  \\ ショッピング & & &  \\ スクエア(合計) & 96 & 3 & 3.125 \\ \hline
     \end{tabular}
   \end{center}
 \end{table}
@@ -189,13 +193,15 @@
 
 
 \section{住所タグの一覧と分類}
-住所をタグとして付与する際のタグと付与した例を示したものが表4および表5である。
-表4は現住所として旧地名(字・小字のある住所)を用いていない地域のもの，表5は旧地名を
+住所をタグとして付与する際のタグと付与した例を示したものが表\ref{fig:recent_address}
+および表\ref{fig:old_address}である。表\ref{fig:recent_address}は現住所として
+旧地名(字・小字のある住所)を用いていない地域のもの，表\ref{fig:old_address}は旧地名を
 現住所として利用している地域のものになっている。
 
-\begin{table}[h]
+\begin{table}[tbp]
   \begin{center}
     \caption{旧地名ではない住所表記}
+    \label{fig:recent_address}
     \begin{tabular}{|l|l||r|} \hline
       説明 & 付与するタグ & 付与例 \\  & & (東北公益文科大学) \\ \hline \hline
       正式名称 & name & 東北公益文科大学 \\ \hline 
@@ -211,9 +217,10 @@
   \end{center}
 \end{table}
 
-\begin{table}[h]
+\begin{table}[tbp]
   \begin{center}
     \caption{旧地名の住所表記}
+    \label{fig:old_address}
     \begin{tabular}{|l|l||r|} \hline
       説明 & 付与するタグ & 付与例(庄内空港) \\ \hline \hline
       正式名称 & name & 庄内空港ビル株式会社 \\ \hline 
diff --git a/sotsuron.pdf b/sotsuron.pdf
index 821e2de..011dd8d 100644
--- a/sotsuron.pdf
+++ b/sotsuron.pdf
Binary files differ
diff --git a/sotsuron.tex b/sotsuron.tex
index 0830dcb..c6cbae6 100644
--- a/sotsuron.tex
+++ b/sotsuron.tex
@@ -225,7 +225,7 @@
       説明 & 付与するタグ & 付与例(東北公益文科大学) \\ \hline \hline
       正式名称 & name & 東北公益文科大学 \\ \hline 
       愛称 & loc-name & 公益大 \\ \hline
-      addr:postcode & 郵便番号 & 9989580 \\ \hline
+      郵便番号 & addr:postcode & 9989580 \\ \hline
       都道府県 & addr:province & 山形県 \\ \hline
       市町村 & addr:city & 酒田市 \\ \hline
       町 & addr:quarter & 飯森山 \\ \hline
@@ -243,7 +243,7 @@
       説明 & 付与するタグ & 付与例(庄内空港) \\ \hline \hline
       正式名称 & name & 庄内空港ビル株式会社 \\ \hline 
       愛称 & loc-name &おいしい庄内空港  \\ \hline
-      addr:postcode & 郵便番号 & 9980112 \\ \hline
+      郵便番号 & addr:postcode & 9980112 \\ \hline
       都道府県 & addr:province & 山形県 \\ \hline
       群 & addr:county & 東田川郡 \\ \hline
       市町村 & addr:city & 三川町 \\ \hline
@@ -299,7 +299,7 @@
 
 \begin{thebibliography}{99}
 \bibitem{1} OpenStreetMap. \par
-  \url{https://www.openstreetmap.org/about}, (参照 2018-11-20).
+  \url{https://www.openstreetmap.org/about}(参照 2018-11-20).
  \bibitem{2} 瀬戸寿一,``日本におけるOpenStreetMapを用いたボランタリー地理情報の構築と参加''.
    \url{https://www.jstage.jst.go.jp/article/ajg/2013s/0/2013s_188/_article}(参照 2020-11-20).
  \bibitem{3} 早川知道,伊美裕麻,伊藤孝行,''東日本大震災のクライシスマッピングの調査分析