클러스터의 타당성 정도를 계산하기 위한 측정자로서, 퍼지 분할된 데이터의 서로 다른 클래스 사이의 분리성과 한 클래스안에서의 밀접성의 비율, G를 정의하였다. 본 논문에서는 이렇게 정의된 G로부터, 각 클러스터가 가지는 데이터 수의 차이점을 고려하여 하나의 데이터 집합에 대하여 서로 다른 분할들을 비교할 수 있도록 하기 위하여, IG를 재정의하였다. 기존의 클러스터 타당성 전략은 클러스터 수의 함수로서, 주어진 척도의 값을 계산하여 기록한 후 그 값의 변화가 가장 큰 경우를 최적의 클러스터의 수로서 선택하였다. 이때 그 값의 변화를 고려하기 위한 주관적인 해석이 필요하게 된다. 본 논문에서는 주관적인 해석 없이 IG를 이용하여 최적의 클러스터 수를 결정하기 위한 방법을 제안하고자 한다. 제안된 방법은 널리 알려진 Iris data와 서로 다른 클러스터 인구수를 가지는 가상의 데이터 집합에 적용하여 그 타당성을 보인다.
반도체 생산의 주요 공정 중 하나인 세정 공정은 공정 중 발생하는 여러 가지 부산물에 의한오염을 효과적으로 제거하여 수율 향상에 큰 영향을 미친다. 현재 주로 쓰이는 세정 공정은 습식 세정 공정으로 화학 약품을 이용하지만 패턴 손상 및 웨이퍼 대구경화에 따른 문제 등이 대두되어 이를 대체할 세정 공정의 도입이 요구되고 있다. 이에 따라 건식 세정에 대한 관심이 증가하고 있으며 에어로졸 세정이 대표적 공정으로 개발 되었으나 마이크로 단위의 발생 에어로졸 입경으로 인해 패턴 손상 문제를 해결하지 못하였다. 이러한 문제점을 극복하기 위하여 응축에 의해 형성되는 입자 크기를 줄이는 것에 관한 연구가 진행되어 왔고, 대응 방안으로 개발된 것이 가스 클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동 기체의 분자가 수십, 수백 개 뭉쳐있는 형태 (cluster)를 뜻하며 이 때 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 가진다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 즉, 입자로 성장할 수 있는 시간과 환경을 형성하지 않음으로써 작은 크기의 클러스터에 의해 패턴 사이의 오염물질을 물리적으로 제거하고 다시 기체상 물질로 환원되어 부산물을 남기지 않는 공정이다. 이러한 작동 환경을 조성하기 위해서는 진공도와 노즐 출구 속도에 대한 설계 단계부터의 이론적 연구를 통한 입자 크기 예측과 세정 조건에 따라서 발생하는 클러스터의 크기 분포 특성을 측정하는 것이 필수적이다. 따라서 본 연구에서는 실시간 저압 환경에서의 측정이 가능하며, 다양한 크기의 입자를 실시간으로 측정할 수 있는 particle beam mass spectrometer (PBMS)를 이용하여 세정 공정 중 발생하는 클러스터의 크기 분포를 측정하는 연구를 수행하였다. 클러스터의 측정은 노즐에 유입되는 유량과 냉매 온도를 변수로 하여 수행하였다. 각각의 조건에 따라서 최빈값은 오차범위 내에서 일정한 것을 확인하였으며, 50 nm 이하의 값으로 가스 클러스터 공정이 패턴 손상 없이 오염입자를 제거할 수 있음을 실험적으로 확인할 수 있었다. 또한 유량의 증가에 따라 세정에 사용되는 클러스터의 입경이 증가하며, 냉매 온도가 낮아질수록 클러스터 입경이 증가하는 경향을 확인할 수 있었다. 클러스터 크기는 오염 입자와의 충돌에 의해 작용하는 힘으로 오염입자를 제거하는 메커니즘을 사용하는 가스 클러스터 세정 장치에 있어 중요성이 크다 할 수 있으며 추후 지속적 연구에 의한 세정 기술의 최적화가 기대된다.
현재까지 대부분의 클러스터들은 웹 서비스를 지원하지 않고 있다. 하지만 웹 서비스를 사용하면 서비스 사이의 상호 의존성을 최소한으로 줄일 수 있다 그리고 프로토콜에 얽매이지 않기 때문에 코드 재활용 성 및 확장성이 높아진다는 장정이 있다. 또한 서비스간에는 개발 언어에 상관없이 서비스 개발이 가능하며 이렇게 개발된 서비스간의 통합 역시 용이하기 때문에 클러스터를 구축하는 비용을 줄일 수 있다. 더욱이 클러스터를 윈도우 환경으로 구축할 경우에는 다양한 GUI 도구들과 않은 어플리케이션을 사용할 수 있어서 리눅스를 기반으로 클러스터를 구축할 때 보다 좀 더 쉽게 클러스터를 구축할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 윈도우 환경의 컴퓨터들을 서로 연결하여 클러스터를 만들고 웹 서비스를 통하여 작업을 스케쥴링할 수 있는 클러스터 작업 스케쥴러를 설계하고자 한다. 본 논문에서 설계한 클러스터 작업 스케쥴러는 크게 SchedulingClient ClusterJobScheduler와 ResourceManager 3 부분으로 나누어진다. SchedulingClient는 사용자의 작업 정보를 입력받는 사용자용 어플리케이션이고 ClusterJobScheduler는 사용자의 작업 정보를 큐에 저장하고, 스궤쥴링하며, 작업의 결과를 사용자에게 전달하는 웹 서비스 어플리케이션이다. 그리고 ResourceManager는 클러스터를 구성하는 컴퓨터를 관리하는 기능을 한다.
웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.
춘천 문화산업 클러스터는 기업, 지자체, 교육기관, 인력 등의 다양한 클러스터 구성 요소를 가지고 1990년대 후반에 시작되었다. 지방 문화산업이라는 어려움을 가지고 시작된 산업이 스스로 자생력을 갖추기까지는 산업 진흥이라는 인위적인 진흥 정책이 필요하였다. 이 과정에서 진흥 기관이 등장하게 되었고, 진흥 기관의 정책 방향에 따라 산업 클러스터의 방향이 좌우되었다. 기존의 시각으로 이러한 클러스터의 진화 과정을 진단하기 어려움이 있어 클러스터 경쟁론을 기반으로 하여 클러스터의 생성, 발전, 쇠퇴의 과정의 내용을 파악하고 춘천 문화산업 클러스터의 진화의 단계를 분석해 보았다. 진화의 단계를 분석해 보았을 때 춘천 문화산업 클러스터는 생성에서부터 클러스터가 갖추어야 할 기본적인 부분을 고려하지 않고 시작된 것을 알 수 있었다. 이러한 생성 단계부터의 문제는 발전 단계의 제약요인으로 작용하여 발전의 저해 요소로 나타났다, 이 문제는 산업 진흥의 방향 제시와 클러스터를 이끌어 나가야 하는 정책의 문제였고, 클러스터 구성의 많은 요소들이 연계가 약화되었다. 또한 인지하지 못한 상태에서 클러스터를 쇠퇴시키는 진흥 정책이 나타나고 있었다. 춘천 문화산업 클러스터의 진화적 위치를 분석해본 결과 현재 클러스터 쇠퇴기에 진입해 있었고, 이로 인해 2차 클러스터 진흥 정책이 시급함을 알 수 있었다. 1차 클러스터 정책의 안정적 종료와 2차 클러스터의 탄탄한 진입 준비만이 1차 클러스터의 급격한 쇠퇴로 나타날 수 있는 부작용을 최소화 할 수 있는 정책 방안이라 할 수 있어, 새로운 정책적 시각과 클러스터 산업 진흥 방안이 시급하다. 이를 위해 우선 선결해야 하는 문제는 구성원간의 신뢰 회복과 연계의 재결합 및 강화가 우선이다.
본 논문에서는 HFS+ 파일시스템의 클러스터의 상태를 분석하여 디지털 포렌식에 활용하기 위한 기법을 제안한다. 이 방법은 파일시스템의 클러스터 안에 들어있는 정보를 텍스트 형식과 GUI 형식으로 표시하하여 포렌식을 수행하기 위한 정보를 제공하는 것을 목표로 개발한다. 이 기법에서 적용되는 파일시스템은 macOS에서 사용하는 HFS+ 파일시스템으로 파일/디렉토리에 대한 클러스터의 수, 클러스터의 연속정보, 클러스터에 연관된 파일/디렉토리의 고유정보와 시간정보를 표시한다. 이 기법을 위한 도구는 C/C++와 Python언어로 macOS 환경에서 동작하도록 개발된다. 일반적으로 Windows 환경에 비하여 macOS 환경에서 사용할 수 있는 포렌식 분석을 소프트웨어들이 상대적으로 많지 않아서 이 도구에서 제공하는 디스크 클러스터의 할당상태와 그것과 연관된 포렌식 정보를 얻는데 효과적으로 사용될 수 있는 점이 이 연구가 기여하는 바이다.
Ad-Hoc네트워크에서 클러스터 구조는 여러 채널을 효율적으로 사용 가능하게 하고 제어메시지의 교환수를 감소시키며 네트워크의 확장성을 증가시킨다. 또한 클러스터 구조는 Ad-Hoc 네트워크에서 방송되는 메시지의 수를 감소시키기 위해 사용된다. 이를 위해 임의의 클러스터 구조는 작은 수의 클러스터를 가지는 것이 바람직하다. 일반적으로 연결성 기반의 클러스터 구성방법은 다른 방법들에 비해 작은 수의 클러스터를 생성한다. 그러나 연결성 기반의 방법은 네트워크의 위상에 따라 연결성을 고려하지 않는 방법보다 더 많은 클러스터를 생성할 경우도 있다. 본 논문에서는 클러스터 구성을 2단계로 나누어 수행하는 클러스터 구성방법을 제안한다. 제안방법은 첫 번째 단계에서 최소연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 이때 최소연결성의 노드들을 가능한 많이 포함하는 작은 수의 클러스터를 생성하기 위하여 일련의 조정절차를 이용한다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 생성된 클러스터에 포함되지 않은 노드들을 대상으로 최대 연결성을 가진 노드가 클러스터 구성을 시작한다. 제안된 방법은 첫 번째 및 두 번째 단계를 거쳐서 기존 방법보다 더 작은 수의 클러스터를 완전히 분산된 방법으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 방법은 실험결과에 의해 LIDCP(3)와 HCCP(3)보다 우수한 것으로 평가되었다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 글러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역분할 시 노이즈문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화합으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
영상에 존재하는 객체들을 인식하기 위해서는 먼저 영상의 영역 분할이 필요하다. 통계적 모델을 이용한 영상의 영역 분할은 미리서 분할하고자 하는 클러스터의 수를 결정한 후 이를 토대로 영상을 분할하게 된다. 그러나 영상마다 특성상 분할하고자 하는 클러스터 수가 다를 경우 이를 수동적으로 해주는 것은 비능률적이다. 따라서 본 논문은 영상의 영역 분할에 통계적 모델에서 미리 결정해줘야 하는 클러스터의 수 문제를 자동으로 검출하고 퍼지 c-Means 클러스터링 알고리즘을 통한 영상의 영역 분할 시 노이즈 문제를 이웃한 픽셀들의 멤버쉽 값을 평균화함으로써 해결하는 방법을 제안하였다.
무선 센서 네트워크에서, 위치정보 없이 이동 싱크를 지원하는 연구들은 노드로 클러스터를 이루고 이들의 연결을 통해서 싱크로 데이터를 전달하는 가상의 인프라구조를 형성한다. 소스 노드가 위치한 클러스터와 싱크가 위치한 클러스터 간에는 이 구조를 통해서 연결되지만, 모든 클러스터 헤드와의 연결을 만들기 위해 플러딩을 하기 때문에 높은 라우팅 비용을 야기한다. 비록 다계층의 클러스터를 통해서 클러스터의 수를 줄일 수는 있지만, 싱크와 소스가 가깝더라도 다른 최상위 클러스터에 속한다면, 데이터는 우회될 수밖에 없다. 그래서 우리는 데이터 우회를 해결하고 클러스터의 수를 줄일 수 있는 멀티 홉 클러스터 기반의 프로토콜을 제안한다. 싱크의 위치 정보서비스와 싱크로의 데이터의 전달을 위해 랑데부 클러스터 헤드를 선정하지만, 소스와 싱크가 속한 클러스터 간의홉 수를 이용해서 효과적으로 데이터의 우회를 줄인다. 시뮬레이션은 기존 방안보다 효과적으로 데이터가 전달되는 것을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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