반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 표면 손상, 화학 반응, 부산물, 세정 효율 등 여러 가지 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 가스클러스터 장치를 이용한 세정 특성 평가에 관한 연구를 수행하였다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상을 최소화 하고 상대적으로 높은 효율로 오염입자를 제거하게 된다. 클러스터 세정 장비를 이용한 표면 처리는 충돌에 의한 제거에 기반한다. 따라서 생성 및 가속되는 클러스터로부터 대상으로 전달되는 운동량의 정도가 세정 특성에 영향을 미치며 이는 생성되는 클러스터의 크기에 종속적이다. 생성 클러스터의 크기 분포는 분사 거리, 유량, 분사 각도, 노즐 냉각 온도 등의 변수에 관한 함수이다. 따라서 본 연구에서는 $CO_2$ 클러스터를 이용한 세정 특성을 평가하기 위하여 이러한 변수에 따라서 오염 입자의 종류, 크기에 따른 PRE (particle removal efficiency)를 평가하고 다양한 선폭의 패턴을 이용하여 손상 실험을 수행하였다. 제거 효율에 사용된 입자는 $CeO_2$와 $SiO_2$이며, 각각 30, 50, 100, 300 nm 크기를 정량적으로 오염시킨 쿠폰 웨이퍼를 제조하여 세정 효율을 평가하였다. 정량적 오염에는 SMPS (scanning mobility particle sizer)를 이용한 크기 분류와 정전기적 입자 부착 시스템이 사용되었다. 또한 패턴 붕괴 평가에는 35~180 nm 선폭을 가지는 Poly-Si 패턴을 이용하였다. 실험 결과 클러스터 형성 조건에 따라 상대적으로 낮은 패턴 붕괴에서 95% 이상의 높은 오염입자 제거효율을 전반적으로 보이는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 이론적 계산에 기반하여 세정에 요구되는 클러스터 크기를 가정하고, 이를 통하여 세정에 적용할 경우 높은 기존 세정 방법의 단점을 보완하면서 높은 세정 효율을 가지는 대체 세정 방안으로 이용할 수 있음을 확인하였다.
반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 패턴 손상 및 대구경화에 따른 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 대두되는 것이 가스클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상 없이 오염입자를 제거하게 된다. 이러한 가스 클러스터 세정을 최적화하기 위해서는 설계 단계부터 노즐 내부 유동의 수치해석에 기반한 입자 크기 분포를 계산하여 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상용 수치해석 프로그램을 이용하여 세정 환경을 조성하는 조건에서의 노즐 내부 유동을 해석하고, 이를 통해 얻어진 수치를 이용하여 aerosol general dynamic equation (GDE)를 계산하여 발생하는 클러스터의 크기 분포를 예측하였다. GDE 계산 시 입자의 크기 분포를 나타내기 위해서는 여러 가지 방법이 존재하나 본 연구에서는 각 입자 크기 노드별 개수 농도를 계산하였다. 노즐 출구에서의 가스 클러스터 크기를 예측하기 위하여 먼저, 노즐 내부 유속 및 온도 분포 변화를 해석하였다. 이를 통하여 온도가 급격하게 낮아져 생성된 클러스터의 효과적 가속 및 에너지 전달이 가능함을 확인할수 있었다. 이에 기반하여 GDE를 이용한 입자 크기를 예측한 결과 수 나노 크기의 초기 클러스터가 형성되어 온도가 낮아짐에 따라 성장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최빈값의 분포가 실험적 측정값과 일치하는 경향을 가지는 것을 볼 수 있었다. 이는 향후 확장된 영역에서의 유동 해석과 증발 등 세부 요소를 고려한 계산을 통해 가스 클러스터 세정 공정의 최적화된 설계에 도움이 될 것이다.
클러스터를 이용하여 다수의 작업을 실행시키는 경우에 효율적으로 사용자들이 자원을 사용하기 위해서는 작업 스케줄링이 매우 중요하다. 다양한 스케줄링 방법들이 제안되었으며 그 중 효율적으로 병렬 작업을 스케쥴링하기 위해 제안된 방법으로는 backfilling, co-scheduling, gang scheduling을 들 수 있다. 이러한 연구에서는 이론적인 논의가 많았고, 실제로 구현을 했다고 하더라고 multiprocessor 를 대상으로 backfilling 을 다룬 내용이 대부분이었다. 이 논문은 클러스터상에서의 parallel job scheduling 에 대해 조사하였다.
인터넷 사용의 일반화로 인터넷을 통한 전자 상거래가 점차 늘고 있다. 이 가운데 많은 사용자들이 이용하는 사이트는 하루 수 백만건의 접속이 이루어지고 있고 사용자의 요구도 다양해지고 있다. 이러한 사이트에서는 사용자에게 최적의 성능을 보장해야 될 뿐만아니라 시스템의 다운 타임을 최소화 할 수 있는 방안이 필요하게 된다. 기존의 단일 시스템 체계는 이런 면에서 한계에 도달하였다. 단일 시스템의 한계점을 극복하기 위해서 클러스터를 이용한 대안이 제시되고 있다. 따라서 본 논문에서는 리눅스 플랫폼 상에서 클러스터를 이용한 웹 서버를 설계 및 구현하였다.
그리드 네트워크에서 MPI를 사용하여 지리적으로 산재된 컴퓨팅 자원을 활용하고 복잡한 문제를 해결하기 위한 MPICH-G2는 사설 IP 클러스터를 지원하지 못한다는 단점을 가지고 있다. MPICH-G2가 가지는 이러한 문제점을 해결하는 방법으로서 사설 IP 클러스터를 지원하는 MPICH-GP를 NAT와 프락시를 병용하여 설계하고 구현하였다. 사설 IP 클러스터의 프론트 노드에 프락시를 두고, 이를 통해 내부 계산 노드로의 통신 링크를 중계한다. 따라서 사설 IP 클러스터와 공인 IP 클러스터가 혼재된 네트워크에서도 적정한 경로를 설정하고 성공적으로 MPI 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 MPICH-GP의 성능을 기존의 MPICH-G2와 비교하였다. 그리드 환경에서 MPICH-GP는 MPICH-G2의 80% 이상의 성능을 보이며 rank 관리기법을 적용한 경우는 95% 이상의 성능을 나타낸다.
클러스터 시스템은 가격대 성능비의 효율성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 구축 규모도 급속히 증가하고 있다. 특히, 인터넷을 통한 정보 검색 및 공유가 활발하게 이루어지면서, 정보를 수집, 가공 및 제공하는 대형 포털들의 규모가 급속히 증가하고 있다. 포털들은 대량의 정보를 서비스하기 위해서 대규모의 클러스터 시스템을 운영하고 있으며, 이러한 시스템을 유지 관리하는 것은 커다란 문제점중의 하나이다. 대규모 클러스터 시스템의 운영 비용중에서 전력비용이 상당히 큰 부분을 차지하고 있으며, 이를 감소시키려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 본 논문에서는 클러스터 시스템의 전력사용량을 감소시키기 위해서 CPU 의 전력을 효율적으로 관리하는 있는 관리 메커니즘을 제안한다.
항공우주산업은 생산유발효과가 높고 고용창출도 높을 뿐만 아니라 부가가치산업이나, 대규모적 투자에 따른 투자 위험과 기술적 위험이 높아 정부차원에서의 개입이 불가피한 산업으로 인식된다. 최근 항공우주산업에 대한 정부의 지원 형태는 클러스터 조성, 지방세 감면, 토지 임대를 통한 기업지원 등 과거에 비해 더욱 다양한 형태로 발전되고 있다. 이와 같은 정부지원 형태의 다양성은 기존의 전통적 방식에 의한 지원으로는 글로벌 경쟁이 치열해지는 국제경쟁에서 경쟁력 우위를 유지하기 어렵다는 것을 반증하는 것이라고 할 수 있다. 특히 기존의 산업 중심의 정부지원 전략에서 기업중심의 정부지원 전략으로의 선회 경향은 산업의 주체는 기업이기 때문에 기업의 전체적 역량에 의한 경쟁우위가 글로벌 경쟁에서 보다 중요하다는 점을 시사하고 있다. 경남의 항공우주산업 클러스터 조성 여건은 인프라 구축면에서 여타 지역에 비해 매우 우수한 하부 기반을 구축하고 있어 클러스터 구축에 따른 효율성과 국제경쟁력 확보 가능성이 높다고 할 수 있다. 먼저, 클러스터 구축의 핵심이 되는 핵심선도기업인 KAI가 15년 전부터 대상지역에서 생산활동 중이며, 교육 및 훈련 기능도 비교적 풍부할 뿐만 아니라 공항도 인접해 있어 신속한 물류 및 정보공유, 해외시장과의 접근성이 높다고 할 수 있다. 결론적으로 볼 때, 경남지역의 항공우주산업 클러스터 구축의 타당성은 높다고 할 수 있다. 특히 현재의 항공우주산업 발전 단계상으로 볼 때, 부품산업의 발전이 긴요한 과제이므로 동 클러스터는 항공우주 부품 수출중심의 핵심 거점 클러스터로의 조성할 필요성이 높다고 할 수 있다. 이와 같은 클러스터 조성에 따른 경남 항공우주 클러스터의 운영체계는 “항공우주산업 혁신 클러스터 추진단”을 중심으로 입주 업체, 항공우주 수출 지원단, 관련 R&D 기관 및 교육기관 등이 긴밀하게 연계 되어 운영되어야 할 것이다. 이외에도 중앙정부와의 협의 및 관련 단체들과의 연계를 통해 클러스터의 효율성과 경쟁력 제고를 위한 활동을 적극 추진해야 할 것이다.
K-Means 알고리즘은 재배치 기법의 일종으로 K개의 초기 센트로이드를 중심으로 K개의 클러스터가 될 때까지 클러스터링을 반복하는 것이다. 알고리즘의 특성상 K-Means 알고리즘은 초기 클러스터 센트로이드(중심) 및 클러스터 중심을 결정하는 방법에 따라 다른 클러스터링 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 K-Means 알고리즘을 이용한 초기 클러스터 중심 및 클러스터 중심을 결정하는 방법을 개선한 변형 K-Means 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘의 평가를 위하여 SMART 시스템의 16가지 가중치 계산 방식을 이용하여 성능을 평가한 결과 변형 K-Means알고리즘이 K-Means 알고리즘보다 재현률과 F-Measure에서 $20{\%}$이상 향상된 결과를 얻을 수 있었으며 특정 주제 아래 관련 문서가 할당되는 클러스터링 성능이 우수함을 알 수 있었다.
본 연구는 정보통신 산업 클러스터의 사례분석을 통해 제조업과 비교.분석하여 정책적 방향을 제안하고자 한다. 국내외 정보통신 산업 클러스터의 사례로 미국의 실리콘밸리, 일본의 테크노폴리스, 중국의 중관촌, 스웨덴의 시스 타와 국내의 대덕 밸리를 중심으로 특성을 도출하고자 한다. 산업 클러스터는 마이클 포터의 연구를 시작으로 하여 OECD 에서 국가혁신체제의 주요 주제로 제안하면서 국가 경쟁력의 핵심으로 등장하게 된다. 정보통신의 발달은 지역에 기반한 글로벌 경쟁력을 가진 산업 클러스터에 대한 체계적인 연구와 이에 대한 정책개발의 필요성이 증대되고 있다. 정보통신 산업 제품의 특성상 기술혁신 속도가 빠르고 제품의 라이플 사이클이 제조업 제품에 비해 짧은 특징을 지니고 있어, 투자에 대한 위험 (risk)이 발생한다. 또한 지식창조산업으로서 생산위주의 제조업과는 다른 지리적, 공간적 특성에 차이가 있으며, 고급 인력기술자의 활용도가 높아 안정적인 환경이 요구된다. 따라서 통신, 교통 등의 물리적인 기반시설뿐만 아니라 정보통신 관련 업체간 연계와 독특한 사회.문화적인 분위기 등이 어울려져 있음을 살펴볼 수 있다. 이러한 정보통신 산업 클러스터의 특성을 통해 본 연구는 경제의 신 성장동력 중에 하나인 정보 통신산업의 경쟁력을 높이고 세계적 수출산업으로 육성, 정보통신 중심지로서의 역할 수행 및 동북아 경제 중심 실현을 위해 정책적인 제안을 한다.
무선센서 네트워크에서 센서 노드간의 통신 연결 실패는 계속된 연결 시도를 유발하여 많은 전력 손실이 발생한다. 본 논문에서는 CH(Cluster Head) 노드와 통신되는 센서 노드 사이의 적정 거리를 제한하여, 2차원 평면상에 적정 크기의 클러스터 그룹이 형성되도록 하였다. 클러스터 크기의 균일화를 위해 최단 거리에 존재하는 센서 노드들이 서로 통신하여 멤버 노드를 구성하고 근접한 노드를 모아서 클러스터가 형성되도록 하였다. 제안한 클러스터 균일화 알고리즘을 기반으로 클러스터링을 위한 최단 거리 기반의 클러스터링 방식에 대한 클러스터 균일화 개선율을 시뮬레이션 결과로 나타내었다. 제안한 방식은 네트워크의 클러스터 균일성을 약 30% 향상시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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