• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2010.02a
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• pp.412-412
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• 2010

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.

• Journal of the Korean association of regional geographers
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• v.12 no.5
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• pp.614-630
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• 2006

Improved estimates of populations at risk for quick and effective response to natural and man-made disasters require spatial disaggregation of zonal population data because of the spatial mismatch problem in areal units between census and impact zones. This paper implements a dasymetric surface model to facilitate spatial disaggregation of the population of a census block group into populations associated with each constituent pixel and evaluates the performance of the surface-based spatial disaggregation model visually and statistically. The surface-based spatial disaggregation model employed geographic information systems (GIS) to enable dasymetric interpolation to be guided by satellite-derived land use and land cover data as additional information about the geographic distributor of population. In the spatial disaggregation, percent cover based empirical sampling and areal weighting techniques were used to objectively determine dasymetric weights for each grid cell. The dasymetric population surface for the Atlanta metropolitan area was generated by the surface-based spatial disaggregation model. The accuracy of the dasymetric population surface was tested on census counts using the root mean square error (RMSE) and an adjusted RMSE. The errors related to each census track and block group were also visualized by percent error maps. Results indicate that the dasymetric population surface provides high-precision estimates of populations as well as the detailed spatial distribution of population within census block groups. The results also demonstrate that the population surface largely tends to overestimate or underestimate population for both the rural and forested and the urban core areas.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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• pp.37-39
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• 2005

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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10a
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• pp.270-272
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• 1999

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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.6 no.3
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• pp.375-383
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• 2003

Clustering in spatial mining is to group similar objects based on their distance, connectivity or their relative density in space. In the real world. there exist many physical objects such as rivers, lakes and highways, and their presence may affect the result of clustering. In this paper, we define distance to handle obstacles, and using that we propose the density based clustering algorithm called DBSCAN-O to handle obstacles. We show that DBSCAN-O produce different clustering results from previous density based clustering algorithm DBSCAN by our experiment result.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.101-104
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• 2005

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.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.5 s.108
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• pp.633-640
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• 2006

Spatial clustering, which groups similar objects based on their distance, connectivity, or their relative density in space, is an important component of spatial data mining. Density-based and grid-based clustering are two main clustering approaches. The former is famous for its capability of discovering clusters of various shapes and eliminating noises, while the latter is well known for its high speed. Clustering large data sets has always been a serious challenge for clustering algorithms, because huge data set would make the clustering process extremely costly. In this paper, we propose an enhanced Density-Grid based Clustering algorithm for Large spatial database by setting a default number of intervals and removing the outliers effectively with the help of a proper measurement to identify areas of high density in the input data space. We use a density threshold DT to recognize dense cells before neighbor dense cells are combined to form clusters. When proposed algorithm is performed on large dataset, a proper granularity of each dimension in data space and a density threshold for recognizing dense areas can improve the performance of this algorithm. We combine grid-based and density-based methods together to not only increase the efficiency but also find clusters with arbitrary shape. Synthetic datasets are used for experimental evaluation which shows that proposed method has high performance and accuracy in the experiments.

• Journal of the Economic Geographical Society of Korea
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• v.16 no.3
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• pp.445-457
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• 2013

This paper aims to investigate changes in the characteristics of urban spatial structure in Korea by regional groups and city size between 2000 and 2010. The characteristics of urban spatial structure is analyzed by Clark's population gradient curve in this paper. Therefore key parameters in population gradient function, such as population density gradients and population density in CBD represent the characteristics of urban spatial structure. The result shows that most of cities in Korea have experienced suburbanization rather than concentration, but small-size cities have experienced concentration during the period.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.42 no.2
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• pp.453-459
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• 2017

Users tend to check in and post their statuses in location-based social networks (LBSNs) to describe that their interests are related to a point-of-interest (POI). While previous studies on discovering area-of-interests (AOIs) were conducted mostly on the basis of density-based clustering methods with the collection of geo-tagged photos from LBSNs, we focus on estimating a POI boundary, which corresponds to only one cluster containing its POI center. Using geo-tagged tweets recorded from Twitter users, this paper introduces a density-based low-complexity two-phase method to estimate a POI boundary by finding a suitable radius reachable from the POI center. We estimate a boundary of the POI as the convex hull of selected geo-tags through our two-phase density-based estimation, where each phase proceeds with different sizes of radius increment. It is shown that our method outperforms the conventional density-based clustering method in terms of computational complexity.

• Cartoon and Animation Studies
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• s.5
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• pp.525-530
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• 2001

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.