플라즈마는 미세 전기 소자 제작에 있어 박막의 증착, 식각, 세정등 여러 가지 공정에서 널리 사용되고 있다. 미세 소자의 선폭의 감소와 높은 생산성을 위한 웨이퍼 면적의 대형화가 진행됨에 따라 플라즈마의 균일도는 공정 수율 향상의 관점에서 중요한 요소로 그것의 계측과 공정 중 실시간 감시에 필요성이 부각되고 있다. 플라즈마에 존재하는 라디칼의 밀도, 이온의 밀도, 전자 온도 등의 웨이퍼 상에서의 공간 분포와 공정 결과물과의 상관관계에 대한 연구는 현재까지 다양하게 진행 되었으며 특히, 라디칼의 공간 분포가 공정 결과물의 균일도와 큰 상관 관계가 있는 것으로 알려져 있다. 라디칼의 농도 분포를 계측은 레이저 유도 형광법, 발광 분광법, 흡수 분광법 등을 통하여 이루어져 왔으며, 특히 발광 분광법의 경우 계측의 민감성, 편의성등을 이유로 가장 널리 사용되고 있다. 그러나 현재 까지 진행된 발광 분광법을 이용한 라디칼의 공간 분포 계측은 그 자체로 공간 분포를 계측하는 것이 아닌 플라즈마 밀도의 축 대칭성을 가정하여 Abel inversion을 적용하거나, 광섬유를 플라즈마에 직접 삽입하는 방식을 사용하기 때문에 실제 반도체 제작공정을 비롯한 미세소자 공정 플라즈마의 라디칼 밀도 분포를 실시간, 비 접촉 방식으로 계측 하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 반도체 공정 플라즈마의 밀도 균일성 분석을 위한 공간 분해 발광 분광기를 제안한다. 기존의 발광 분광법과 비교하여 공간 분해능 향상을 위하여 직렬로 설치된 다수의 렌즈, 개구, 그리고 핀홀을 이용하였다. 공간 분해 발광 분광기의 공간 분해능을 계산하였으며, 실험을 통하여 검증 하였다. 또, HDP CVD를 이용한 $SiO_2$ 박막 증착 공정에서 산소 라디칼의 농도와 증착된 박막의 두께 분포의 상관 관계를 계측 함으로써 공간 분해 발광 분광기의 플라즈마 공정 적용 가능성 입증 하였다.
자연 및 기술재해에 빠르고 효과적으로 대응하기 위해서는 그 재해지역 내에 있는 인구수를 정확히 추정할 필요가 있다. 그러나 센서스 구역과 재해지역의 공간적 불일치 문제 때문에, 재해지역 내에 있는 인구수를 정확하게 추정할 때에는 구역단위 인구자료를 공간적으로 세분화할 필요가 있다. 본 논문은 센서스 블럭그룹 내의 인구를 개개의 화소로 세분화하기 위한 밀도 구분적 표면모델을 구현하고, 그 표면기반 공간적 세분화 모델의 성능을 통계적 및 가시적으로 평가한다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 밀도 구분적 내삽법과 위성영상으르부터 추출된 토지이용 및 피복자료를 사용하며 지리정보시스템에서 구현되었다. 토지이용 및 피복자료는 밀도 구분적 내삽법에서 인구의 지리적 분포에 관한 추가정보를 제공했고, 토지이용 및 피복자료의 퍼센트에 기반을 둔 경험적 표본추출법과 지역가중법은 각 화소에 대한 밀도 구분적 가중치를 객관적으로 결정하기 위해서 사용되었다. 표면기반 공간적 세분화 모델은 애틀란타 대도시권의 밀도 구분적 인구표면을 만드는데 적용되었다. 그 밀도 구분적 인구표변의 정확도는 센서스 수치와의 비교를 통해서 RMSE와 수정 RMSE를 사용하면서 검증되었다. 또한, 각 센서스 트랙과 블럭그룹별 오차들은 퍼센트 오차지도들에 의해서 가시화 되었다. 분석결과에 따르면, 밀도 구분적 인구표면은 인구수의 정확한 추정치를 제시할 뿐만 아니라, 센서스 블록그룹 내의 인구의 상세한 공간분포를 보여 준다. 또한, 인구표면은 대개 교외 및 산림지역 그리고 도심지역에서 인구를 과소평가하거나 과대평가하는 경향이 있다는 것을 밝혀냈다.
본 논문에서는 기존의 밀도 기반 전지 클러스터링 알고리즘의 성능을 개선한 밀도 기반 클러스터링의 근사적 접근법을 제안한다. 기존의 밀도 기반 전지 알고리즘은 다차원 색인의 많은 검색 공간을 빠르게 전지하면서도 원하는 클러스터를 정확히 찾아내는 특징을 가지고 있다. 그러나 기존 알고리즘은 전지를 위한 한계 값 설정을 위하여 단말 영역들의 밀도 값을 사용함으로써, 내부 영역에 속한 단말 영역들 간의 밀도 편차가 큰 경우 전지 여부에 대한 판별이 빨리 이루어지지 않는다. 또한, 최악의 경우에는 모든 단말 페이지를 검색하여야 하고, 이에 따라 성능이 저하될 수 있다. 반면에 제안하는 근사적 접근법에서는 한계 값 설정을 위해 단말 영역이 아닌 내부 영역의 밀도 값을 사용한다. 일반적으로, 내부 영역들 간의 밀도 편차는 단말 영역들 간의 밀도 편차보다 크지 않으므로, 근사 밀도 기반 전지 알고리즘에서는 더욱 많은 검색 공간의 전지 여부의 빨리 판별할 수 있게 된다. 성능 평가 실험을 수행한 결과, 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘과 비교하여 정확성 측면에서는 큰 차이가 없는 반면 수행 시간 측면에서는 최대 $17\%$의 성능 향상 효과가 있는 것으로 나타났다.
최근에 활발히 연구되고 있는 지리 정보 시스템 등은 2차원 이상의 공간 속성을 갖는 공간 객체들로 구성되며 데이터 양이 매우 방대하여 효율적인 공간 색인 기법이 요구되고 있다. 그러나, 기존의 공간 색인 기법들은 공간 객체의 크기와 밀도 차이, 공간 연산의 종류에 따라 각각 큰 성능차를 보이며 때로는 이용이 불가능한 경우도 있다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서는 공간 객체의 크기와 밀도 차이에 독립적인 하나의 색인 구조로 다양한 공간 연산들을 효율적으로 지원할 수 있는 공간 색인 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결할 수 있는 새로운 공간 색인 기법인 공간 해싱(spatial hashing)을 제안하고 관련연산들을 정의하였다. 공간 해싱은 각 객체의 영역을 MBR로 단순화하고 그 MBR의 좌상점(Left-Top point)와 우하점(Right-Bottom point) 만을 이용해 객체의 영역 정보와 위치 정보를 확장성 해싱을 이용하여 유지하는 색인 기법이다.
공간 마이닝에서 클러스터링은 오브젝트간의 거리나 연결 상태, 또는 공간상에서의 상대적인 밀도를 기반으로 서로 비슷한 오브젝트들을 하나의 그룹으로 묶는 과정이다. 실세계에서 공간 상에 분포하는 강이나 호수, 고속도로와 같은 장애물들은 클러스터링의 결과에 영향을 줄 수 있다. 본 논문은 장애물을 고려한 오브젝트 사이의 거리를 정의하고, 이를 이용하여 공간 오브젝트들을 밀도를 기반으로 클러스터링 하면서 동시에 공간상에 존재하는 장애물을 고려하는 새로운 공간 클러스터링 알고리즘(DBSCAN-O)을 제안한다. 또한 실험을 통해 DBSCAN-O가 기존의 밀도 기반 알고리즘인 DBSCAN에서 찾아내지 못한 새로운 형태의 클러스터링 결과를 도출하는 것을 보인다.
최근 GIS 시스템, 위성사진, 원격 탐사 시스템과 같은 다양한 응용 시스템으로부터 수집된 방대한 양의 공간 데이터에서 지식을 발견하는 공간 데이터 마이닝에 대한 관심이 더욱 높아지고 있다. 기존의 공간 데이터마이닝에 대한 연구들은 방대한 비공간 데이터들의 지식을 효율적으로 탐사하고자 하였다. 그러나 기존의 시스템은 발견된 지식의 효과성을 보장하지 못하는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 공간 데이터 타입을 포함하는 대용량의 데이터들로부터 효과성을 보장하는 특성화 지식 탐사시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 공간 특성화 지식 탐사시스템은 밀도 기반의 클러스터링 기법을 적용하여 탐사된 특성화 지식의 효과성을 높였다.
공간 데이터마이닝 분야에서 객체간의 거리, 연결성, 상대적인 밀도를 기반으로 비슷한 객체들을 하나의 그룹으로 묶는 공간 클러스터링은 중요한 컴포넌트이다. 공간 클러스터링 알고리즘은 밀도 기반 클러스터링과 격자 기반 클러스터링 알고리즘 등으로 나눌 수 있다. 밀도 기반 클러스터링 알고리즘은 다양한 모양과 크기의 클러스터를 구분할 수 있으며, 잡음을 제거할 수 있는 장점을 가지고 있는 반면에, 격자 기반 클러스터링 처리속도가 빠르다는 장점을 가지고 있다. 하지만, 대량의 공간 데이터 집합을 클러스터링 하는 것은 데이터 처리 비용이 급격하게 증가하기 때문에 클러스터링 처리 결과에 큰 영향을 준다. 본 논문은 대용량의 공간 데이터베이스에서 공간 객체간의 고밀도 영역을 식별하여 잡음을 제거하기 위한 수치데이터 값과 기본 격자간격 개수를 정의하는 확장된 밀도-격자 기반 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 고밀도 영역 식별을 위하여 threashold(DT)를 정의하였으며, 격자 및 밀도 기반 기법의 장점을 이용하여 임의의 객체 클러스터링을 식별할 수 있는 성능을 향상시켰다. 성능평가에서 기존의 클러스터링 알고리즘과의 다양한 비교 평가 실험을 통하여, 제안 알고리즘이 빠르고 정확한 데이터 클러스터링 결과를 나타냄을 보인다.
본 논문의 목적은 우리나라 도시공간구조 변화를 시계열적으로 분석하고, 지역별 규모별 그 특성을 도출하는 것이다. 본 논문에서 도시공간구조는 인구밀도경사함수(population gradient curve)를 통해 분석하였고, 분석의 시간적 범위는 자료구축의 가능성을 고려하여 2000년부터 2010년까지로 설정하였으며, 공간적 범위는 광역시를 제외한 70개 도시이다. 본 논문의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 우리나라 도시들은 평균적으로 도심 인구밀도는 감소하고, 인구밀도 경사도는 완만해져 도심 집중현상보다 외곽지역으로의 확산이 활발하게 진행되는 것으로 나타났다. 둘째, 비수도권 지역은 전국 평균과 동일한 형태의 공간구조 변화를 경험하였지만, 수도권 지역은 외곽지역뿐만 아니라 도심까지 인구밀도가 함께 높아지는 현상이 나타났다. 셋째, 인구 20만 이상의 중도시와 대도시에서는 도심 집중현상보다는 도시 외곽지역으로의 확산이 우세하게 나타난 반면, 인구 20만 미만의 소도시에서는 도심 인구밀도가 높아지면서 인구밀도 경사도의 절댓값이 커지는 도심 집중현상, 즉 압축도시의 특성이 나타나는 것으로 분석되었다.
사용자들은 그들의 관심이 관심지점 (POI: Point-of-Interest)과 관련이 있다는 사실을 언급하기 위해 위치 기반 소셜 네트워크에 체크인하거나 그들의 상태를 올리는 경향이 있다. 관심지역 (AOI: Area-of-Interest)을 찾는 기존 연구는 대부분 위치 기반 소셜 네트워크로부터 수집된 공간 태그된 사진과 함께 밀도 기반 군집화 기법을 사용하여 수행되었다. 반면, 본 연구에서는 POI 중심을 포함한 하나의 군집에 해당하는 POI 경계선을 추정하는 데에 초점을 맞춘다. 트위터 사용자들로부터의 공간 태그된 트윗을 사용하여 POI 중심으로부터 도달할 수 있는 적절한 반경을 찾음으로써 POI 경계선을 추정하는 밀도 기반 저복잡도 두 단계 방법을 소개한다. 두 단계 밀도 기반 추정을 통해 선택된 공간 태그의 convex hull로써 POI 경계선을 추정하는데, 각 단계에서 다른 크기의 반경 증가를 가정하여 진행한다. 제안한 방법은 기본 밀도 기반 군집화 방법보다 계산 복잡도 측면에서 우수한 성능을 가짐을 보인다.
영상의 시작은 시나리오의 내용을 가장 밀도 있게 담아내기 위해 피사체를 카메라를 통해 특정 부분을 찾고 선택하는 일에서부터 이루어진다. 이러한 의미에서 영상의 최소단위인 프레임에 대한 이해와 연구는 매우 중요하다. 따라서 본 작품연구에서는 사각의 틀에 고립된 피사체와 고립 전 피사체의 본래 의미를 살펴봄으로써 프레임 공간의 관계성을 이해하고 밀도 있는 애니메이션의 화면 구성을 연출하기 위한 단초를 마련해 보고자하였다. 이러한 맥락에서 스토리가 있는 입체방식의 클레이툰 형식으로 작품을 제작하여 의도적으로 선택된 틀 속의 인물과 틀 밖의 대상(인물과 자연)에 대한 가치이 동일성을 제시하고자 하였다. 또한 작가 자신의 다양한 역할에서 요구되어지는 이중적 사고의 명암을 상징적인 사각틀(삶의 공간)을 통해 내면적인 포용과 갈등의 관계로 표현하였다. 그러나 이때의 포용과 갈등은 삶의 전체공간에서 용해되어 새로운 가치를 이끌어 내는 원천이 되고 이는 곧 일상 속의 다양한 행태(틀)가 삶이라는 전체의 공간과 동등한 가치를 갖고 있음을 진지하게 생각하는 계기가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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