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.
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.
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.
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.
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.
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.
지하에 존재하는 빈 공간이 지상에서의 자속밀도 변화에 미치는 영향을 땅의 밀도와 측정높이에 따른 변화의 차이로 분석하였다. 밀도가 다른 지표면과 함몰지 및 지하터널이 있는 지표면에 대한 지자기의 자속밀도 분포를 플럭스게이트형 마그네토미터를 사용하여 조사하였다. 지하의 밀도가 감소하거나 빈 공간이 존재하면 지상에서의 자속밀도가 감소하는데, 경계에서부터 서서히 감소하여 중심부에서 가장 낮은 자속밀도를 나타낸다. 빈 공간에 의한 자속밀도의 감소는 지하 80m에 위치한 터널에 의해서도 관찰된다. 이러한 자속밀도 감소현상을 이용하면 지하의 천부에 존재하는 빈 공간, 저밀도 지역, 파쇄대 및 함몰지를 탐사할 수 있을 것으로 보인다.
인구통계와 같이 임의의 공간 단위로 집계되는 통계자료를 위성영상이나, 여타 다른 GIS 도형정보와 통합하여 활용하기 위해서는 상호간의 공간 단위를 일치시켜야 한다. 밀도구분도 매핑 기법은 집성된 통계자료를 분해하여 세밀한 공간 단위로 나누거나, 행정구역과 같은 객체 단위의 데이터를 연속된 표면 모델로 만드는데 적용 가능한 기법으로 제안되고 있다. 본 연구에서는 밀도구분도 매핑의 유효성을 평가하기 위해 1) 연구대상지역의 사업체 정보를 행정동 단위의 통계로 집계하고, 2) 행정동 통계에 밀도구분도 매핑 기법을 적용하여 사업체의 분포를 구하고, 3) 공간 내삽에 의해 구해진 사업체의 분포와 원 정보로부터 구해진 분포를 비교하여 알고리즘의 성능을 평가하였다.
국내의 유역은 대부분 상류부는 산지 하류부는 평야지로 구성되어 있으며, 산지가 많은 유역에서는 일정기간 동안 내린 강우량이 시 공간적으로 매우 다르다. 특히 최근에는 국소지역에 강우가 집중하는 특성을 보이고 있기 때문에 한 유역에서도 지역적으로 많은 양적 차이를 보이고 있어 유역평균강우량은 강우관측소의 공간적 분포 및 밀도에 따라 크게 달라질 수 있다. 따라서 정확한 유역평균강우량을 산정하기 위해서는 한유역에 강우관측소가 고루 분포되어 있고 밀도가 높아야 가능하며, 유출률 역시 보다 정확히 산정할 수 있다. 또한 정확한 유출률 산정은 하천에서 직접 측정된 유량자료 및 수위-유량관계곡선의 적정성을 평가할 수 있게 한다. 따라서 본 연구에서는 섬진강 유역을 대상으로 강우관측소의 공간분포 및 밀도에 따른 유역평균강우량과 유출률 변화를 검토하였다. 유역평균강우량을 산정하기 위해 강우자료는 섬진강 유역 내 외에 위치한 기상청 및 건교부 강우관측소의 강우자료를 이용하였다. 하천 유출량은 2007년에 섬진강에서 유량측정이 실시된 3개 지점의 수위-유량관계곡선식을 이용하여 산정하였다.
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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