• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.303-303
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• 2013

표면에 부착된 나노/마이크로 입자는 다양한 분야에서 오염물질로 작용한다. 특히 형상이 미세하고 공정 단계가 복잡한 반도체 및 디스플레이 등의 전자 소자 공정에서 미치는 영향이 크다. 따라서 입자상 오염물질의 제거에 관하여 상용화된 습식 세정 방법이 다양하게 존재하지만 표면 손상, 화학 반응, 부산물, 세정 효율 등 여러 가지 문제점이 있어 새로운 세정 방법이 요구된다. 이에 건식 세정 방법, 그 중에서도 입자의 충돌을 통해 제거하는 방법인 에어로졸 세정, 필렛 세정 등이 개발되었으나 마이크로 크기로 생성되는 입자로 인하여 형상의 손상이 크다. 따라서 본 연구에서는 나노 단위로 기체/고체 혼합물만 생성하여 세정하는 가스 클러스터 세정 방법을 이용하여 이러한 문제점을 해결하고자 하였다. 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 정의 및 제어하기 위하여 생성되는 클러스터 특성에 관하여 이론적, 수치 해석적, 실험적 연구를 수행하였다. 먼저, $CO_2$의 물리적 특성 및 이를 이용한 특정 크기 오염 물질을 제거하는데 요구되는 임계 클러스터 크기 계산을 이론적으로 구하였다. 이는 오염물질의 부착력과 클러스터의 운동량 전달에 의한 제거력의 비교를 통해 이루어졌다. 두 번째로 클러스터 크기분포를 수치 해석적으로 예측하기 위하여 각 조건에 대하여 유동해석을 수행하고 이를 통해 구해진 노즐 내 기체의 냉각 속도를 GDE (General Dynamic Equation) 계산에 대입하여 구하였다. 마지막으로 PBMS(Particle Beam Mass Spectrometer)를 이용하여 실험적으로 클러스터 크기분포를 각 조건에 대하여 구할 수 있었다. 또한 크기 분포 경향에 대한 간접적 확인을 위하여 포토레지스트가 코팅된 웨이퍼에 클러스터의 충격으로 생성된 크레이터 크기의 경향을 분석하였다. 이와 같은 방법에 의하여 생성되는 클러스터는 노즐의 유량 증가, 온도 상승에 각각 비례하여 작아지는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.79-82
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• 2006

본 논문에서는 사용자가 결과를 얻고자 하는 목적 집단의 초기 클러스터를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 알고리즘이 생성하는 클러스터는 사용자의 입력을 받지 않고 생성되며, 목적 집단에 포함되는 임의의 두 점을 이용한 확장을 통해 초기 클러스터를 생성한다. 이에 따라 서로의 영역을 침범하지 않는 일반적인 클러스터를 생성하는 것이 가능하다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.5 no.6
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• pp.21-30
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• 2004

In Ad-Hoc network, the cluster structure enables effective use of multiple channels, reduces the number of control messages, and increase the scalability of network, Also, it is employed for reducing the number of broadcast messages in an Ad-Hoc network. With the consideration of these advantages, it is desirable that a cluster structure keeps a few clusters in the network, Generally, the cluster formation scheme based on connectivity yields fewer clusters than the other schemes. However, the connectivity based scheme may yield even more clusters than the other schemes according to the network topology. In this paper, a cluster formation scheme dividing the cluster formation into two phases is proposed. In the first phase, the lowest connectivity host in neighborhood initiates the cluster formation. Then, an adjustment procedure for affiliating a lot of the lowest connectivity hosts is employed. In the second phase, the hosts which were not affiliated to the first phase clusters are grouped into one or more clusters through criterions of connectivity and host ID. As a result, the proposed scheme yields a fewer clusters compared with existing other schemes in fully distributed method. The simulation results proves that our scheme is better than LIDCP(3) and HCCP(3).

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2002.12a
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• pp.267-270
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• 2002

본 논문에서는 Support Vector Machines (SVM) 을 이용하여, 빠르고 정확한 두 convex한 클러스터 간의 거리 측정 방법을 제시한다 제시된 방법에서는, SVM에 의해서 생성되는 최적 다차원 평면이 두 클러스터간의 최소 거리를 계산하는데 사용된다. 또한, 본 논문에서는 이러한 두 클러스터 간의 최적의 거리를 사용하여, Fuzzy Convex Clustering (FCC) 방법 (1) 에 의해서 생성되는 Convex 클러스터들을 묶어주는 효과적인 클러스터 결합 알고리즘을 제시하였다. 그러므로, 데이터의 부적절한 표현을 유발하지 않고도 클러스터들의 개수를 좀 더 줄일 수 있었다. 제시한 방법의 타당성을 위하여 여러 실험 결과를 제시하였다

• Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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• 2013.02a
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• pp.482-482
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• 2013

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.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.81-86
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• 2005

이 논문에서는 산불 발생의 패턴을 예측하기 위해 데이터 마이닝의 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 그룹화하고 그 결과를 이용하여 산불 데이터의 상관관계를 분석하는 방법을 제안하였다. 즉, 클러스터링 기법을 이용하여 산불 데이터를 사용자가 원하는 수의 그룹으로 분류하고, 생성된 산불 데이터 클러스터 모델을 이용하여 새로운 유형의 산불패턴을 예측 할 수 있도록 하였다. 또한 결과 클러스터의 생성을 위해 이전의 산불 분포 데이터를 저장 관리하여 클러스터 간의 상관관계 분석을 통해 시퀀스를 생성하였고, 생성된 각각의 클러스터 시퀀스를 통합하여 클러스터들의 시퀀스를 추출하여 산불이 발생한 이후의 향후 발생 가능한 산불 유형을 예측하기 위한 방법을 제공하였다. 이는 과거에 발생된 산불의 유형뿐만 아니라 새로운 형태의 산불 유형 분류나 분석에 이용 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.277-278
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• 2021

본 논문에서는 멀티클러스터 기반 협업 엣지 네트워크 모델과 지능형 협업 엣지 자원 할당을 위한 정책 생성기 모델을 제안한다. 최근 K8s 기반 클러스터 엣지 시스템 개발이 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 이런 클러스터 기반 엣지 시스템을 네트워크를 통해 멀티클러스터 기반 엣지 시스템으로 구성하는 모델을 제시하고 이 네트워크 모델에서 협업으로 엣지 자원을 할당 할 수 있는 지능형 자원 할당 정책 생성기 구조 및 방법 등을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.54-56
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• 1999

웹 에이전트는 사용자가 웹을 브라우징하는 행위를 모니터하여 사용자의 관심정보를 학습하고 사용자가 필요로 한느 웹 상의 정보를 제공하는 시스템이다. 웹 에이전트는 사용자의 관심정보를 추출하기 위해서 귀납적 기계학습을 수행한다. 이때, 학습의 효율을 높이기 위해서는 관련이 있는 문서들을 그룹화하여 학습 시스템에 제공하여야 한다. 본 논문에서는 비감독 개념 학습 알고리즘인 COBWEB을 이용하여 사용자가 관심을 표시한 문서들의 분류트리를 생성한다. 분류트리는 귀납적 기계학습 시스템의 입력으로 사용될 수 있는 형태가 아니므로 분류 트리의 분석과 문서 분류 후처리 작업을 통해서 문서 집합을 생성해야 한다. 이를 위해서는 분류트리를 분석하여 초기 클러스터를 생성하고, 유사한 클러스터들의 병합을 수행한다. 본 논문에서 제안하는 문서 자동 분류 방식은 비감독 개념 학습 알고리즘이 생성한 문서 분류 트리의 분석을 통해서 충분한 유사도와 적절한 수의 문서를 포함하는 초기 클러스터를 생성할 수 있다. 그러므로 문서 분류의 후처리 작업인 클러스터의 병합 작업에서 불필요한 작업을 제거함으로서 보다 효과적이고 합리적인 문서 분류 작업을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2013.10a
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• pp.517-518
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• 2013

모바일 에드 혹 네트워크(Mobile Ad hoc Network)는 이동성을 가진 노드로 구성된 네트워크로서, 통신기반 시설의 지원이 없어도 스스로 통신망을 구축하여 통신한다. 하지만 노드의 이동성으로 인한 토폴로지의 변화가 빈번하여, 라우팅 경로 재설정으로 인한 오버헤드가 생성된다. 오버헤드 생성을 줄이기 위하여 클러스터링을 이용한 연구가 진행되어 왔다. 클러스터가 형성된 MANET에서 클러스터 헤드 노드가 이동함에 따라 클러스터 영역을 벗어나게 되었을 경우, 클러스터 그룹에 속하는 멤버 노드들은 패킷을 보내지 못하며, 클러스터 헤드노드를 선출하지 못하여 사용할 수 없는 노드가 된다. 본 논문에서는 클러스터 헤드 노드가 클러스터 영역을 벗어날 경우, 클러스터 멤버노드의 상황인자 속성 벡터 정보가 유사한 클러스터 헤드노드를 이웃한 주변 클러스터 헤드로부터 검색 및 선택하여, 우회경로를 제공하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서 각 노드는 상황정보 매트릭스를 가지고 있어, 전송 커버리지 영역이 2홉 이내 반경에 있는 노드의 벡터 정보를 저장하게 된다. 클러스터 헤드 노드와의 연결이 끊어 졌을 경우, 클러스터 멤버 노드는 상황정보 매트릭스를 이용하여, 벡터정보가 유사한 클러스터 헤드 노드를 선택하여, 노드 간의 연결성 및 패킷의 전달성이 향상 된다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.17A no.2
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• pp.103-112
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• 2010

Cluster sensor network is a sensor network where input nodes crowd densely around some nuclei. Steiner minimum tree is a tree connecting all input nodes with introducing some additional nodes called Steiner points. This paper proposes a mechanism for efficient construction of a cluster sensor network connecting all sensor nodes and base stations using connections between nodes in each belonged cluster and between every cluster, and using repetitive constructions of approximate Steiner minimum trees. In experiments, while taking 1170.5% percentages more time to build cluster sensor network than the method of Euclidian minimum spanning tree, the proposed mechanism whose time complexity is O($N^2$) could spend only 20.3 percentages more time for building 0.1% added length network in comparison with the method of Euclidian minimum spanning tree. The mechanism could curtail the built trees' average length by maximum 3.7 percentages and by average 1.9 percentages, compared with the average length of trees built by Euclidian minimum spanning tree method.