KR20030045068A - 산란 시그네춰를 이용한 구조 확인 개선 - Google Patents

산란 시그네춰를 이용한 구조 확인 개선 Download PDF

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Abstract

본 발명은 각각 레퍼런스 신호 벡터를 포함하는 시네춰들과 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터의 레퍼런스 라이브러리를 전지하는 방법으로서, 주어진 레퍼런스 신호 벡터에 대하여, 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터 및 그것에 대응하는 파라메터 벡터가 상기 레퍼런스 라이브러리로부터 생략되었다는 가정하에서 파라메터 벡터를 보간하는 단계와; 그리고 상기 대응하는 파라메터 벡터와 상기 보간된 파라메터 벡터간의 보간 오차가 임계치보다 작으면 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터와 상기 대응하는 파라메터 벡터를 삭제하는 단계를 포함한다. 또한 본 발명은 시그네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터들의 인텍스된 레퍼런스 라이브러리 - 상기 시그네춰들 각각은 레퍼런스 신호 벡터를 포함하고, 상기 라이브러리는 복수의 레퍼런스 신호 인텍스 벡터들을 추가로 포함한다 - 에 액세스 하는 방법에 관한 것으로, 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터를 계산하는 단계와; 상기 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터와 상기 라이브러리의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터간의 오차를 결정하는 단계와; 그리고 상기 오차가 소정의 임계치 미만이면, 상기 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대응하는 레퍼런스 신호 벡터를 상기 미지의 신호의 매칭 후보로서 확인하는 단계를 포함한다.

Description

산란 시그네춰를 이용한 구조 확인 개선 {IMPROVED STRUCTURE IDENTIFICATION USING SCATTERING SIGNATURES}
관련 출원의 참조
본 출원은 발명의 명칭이 "공지의 구조로 부터의 산란 시그네춰의 라이브러리 및 산란 시그네춰를 이용한 구조 확인 속도 개선 (Speed Improvements for Identifying Structures Using Scattering Signatures and a Library of Scatter Signatures from Known Structures)"인, 2000년 9월 13일에 출원된 미국 가출원번호 제60/232,578호에 대해 우선권 주장을 하는 것이며, 이것의 설명이 참고로서 본 출원에 인용된다.
산란계(scatterometer), 스펙트럼 반사계(spectral reflectometer), 타원계(ellipsomter) 및 전자현미경(electron microscope)과 같은 계측 기구는 미크론 규모나 서브미크론 규모의 구조를 측정할 때 사용된다. 산란계, 반사계 및 타원계는 샘플을 측정하여 얻어진 신호로부터 구조를 추론한다. 대개의 전자 현미경들은 측정된 신호을 직접적으로 디스플레이에 영상화 하지만은, 최근의 결과들은다른 기술에 의하여 사용된 것과 유사한 방법으로 구조를 추론함으로써 보다 정확한 결과가 얻어질 수 있음을 보여주고 있다. 엠피 데이비드슨 등(M.P. DAVIDSON, et al.)의 저자명으로 Metrology, Inspection, and Process Control for Microlithography Ⅷ 협회의 Proc. SPIE 제3677권(1999년 3월) 640~645 페이지에 수록된 "SEM 선너비 측정에의 역산란 접근(An Inverse Scattering Approach to SEM Line Width Measurements)"를 참조하기 바란다.
선형 추정(linear estimation)에 의한 추론 - 클라크 등에게 허여된 미국 등록 특허 제5,114,233호의 "에칭된 제조공정에 있는 제품의 검사를 위한 방법(Method for Inspecting Etched Workpieces)", 알에취 크루커(R.H. Krukar)의 뉴멕시코 대학 공학박사학위 논문(1993년)의 "주기적인 구조의 임계 차원 측정을 위한 회절된 산란 분석의 사용에 대한 방법론(A Methodology for the Use of Diffracted Scatter Analysis To Measure the Critical Dimensions of Periodic Structures)" 및 블레이오 등에게 허여된 미국 등록 특허 제5,739,909호 "주기적 구조에서의 스펙트로스코픽 엘립소메트리를 사용한 선너비의 측정 및 조정(Measurement and Control of Linewidths in Periodic Structures Using Spectroscopic Ellipsometry)"를 참조하기 바란다 - 은 실행가능하지만은 그러나 일반적으로 생산 계측툴(production metrology tool)에 요구되는 양질의 결과를 산출하지는 못한다. 테이블 색인(table lookup)을 통한 추론은 양질의 생산 결과들을 보여왔으나, 처리량 요건(throughput specifications)을 충족시키는데 유용한 것 보다 측정당 많은 시간을 필요로 한다.
추론 기술에 있어서의 요건들은 장래에 더 엄격해 질 것이다. 선형 추정기(linear estimator)는 보다 큰 데이터 세트에 대한 많은 자유도를 요구하고, 검색 테이블은 보다 큰 테이블을 요구할 것이다. 어느 경우에서든, 측정 품질에서의 손실이나 측정당 시간의 증가를 격게된다. 본 발명은 검색 속도를 크게 높여주는 전지(pruning) 및 보간(interpolation) 기술을 제공한다.
본 발명은 구조내 특성들의 측정 및 임의적 제어에 관한 것으로, 특히 추론기술(inference techniques)에 의한 측정에 관한 것이다.
본 발명은 각각 레퍼런스 신호 벡터(reference signal vector)를 포함하는 시네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터(corresponding known structure parameter vector)의 레퍼런스 라이브러리를 전지(pruning)하는 시스템 및 방법에 관한 것으로써, 상기 시스템 및 방법은 주어진 레퍼런스 신호 벡터에 대하여, 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터 및 그것에 대응하는 파라메터 벡터가 상기 레퍼런스 라이브러리로부터 생략되었다는 가정하에서 파라메터 벡터를 보간하는 단계와; 그리고 상기 대응하는 파라메터 벡터와 상기 보간된 파라메터 벡터간의 보간 오차가 임계치(threshold value)보다 작으면 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터와 상기 대응하는 파라메터 벡터를 삭제하는 단계를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 상기 보간 및 삭제 단계는 복수의 주어진 레퍼런스 신호 벡터에 대하여 미리 결정된 복수의 횟수로 반복된다. 상기 단계들의 수행은 바람직하게는 컴퓨터 네트워크 상의 원격컴퓨터에 제공되며, 상기 단계들의 결과가 원격 컴퓨터에 의해 검색되거나 원격 컴퓨터에 의해 반송(return)된다. 상기 단계들은 바람직하게는 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬(CD-ROM) 및/또는 램디스크(ramdisk)를 이용하여 수행된다. 상기 단계들의 수행이 제공되고 그 결과들이 자동 또는 수동으로 검색된다.
본 발명은 또한 시그네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터들의 인텍스된 레퍼런스 라이브러리 - 상기 시그네춰들 각각은 레퍼런스 신호 벡터를 포함하고, 상기 라이브러리는 복수의 레퍼런스 신호 인텍스 벡터들을 추가로 포함한다 - 에 액세스 하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 미지의 신호(unknown signal)에 대한 인덱스 벡터를 계산하는 단계와; 상기 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터와 상기 라이브러리의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터간의 오차를 결정하는 단계와; 그리고 상기 오차가 소정의 임계치 미만이면, 상기 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대응하는 레퍼런스 신호 벡터를 상기 미지의 신호의 매칭 후보(match candidate)로서 확인(identifying)하는 단계를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 상기 계산, 결정 및 확인 단계를 수행하기 위해 복수의 컴퓨터 시스템들이 활용되며, 이들 컴퓨터 시스템들 각각은 상기 레퍼런스 라이브러리의 이산 부분에서 상기 단계들을 수행한다. 바람직하게는 복수의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터들에 대해 계산, 결정 및 확인이 수행된다. 상기 단계들의 수행은 바람직하게는 컴퓨터 네트워크상의 원격 컴퓨터에 제공되며, 상기 단계들의 결과가 원격 컴퓨터에 의해 검색 되거나 이 컴퓨터로부터 반송된다. 상기 단계들은 바람직하게는 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬 및/또는 램디스크를 이용하여 수행된다. 상기 단계들의 수행이 제공되고 그 결과들이 자동 또는 수동으로 검색된다.
본 발명은 또한 시그네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터들의 인텍스된 레퍼런스 라이브러리 - 상기 시그네춰들 각각은 레퍼런스 신호 벡터를 포함하고, 상기 라이브러리는 복수의 레퍼런스 신호 인텍스 벡터들을 추가로 포함한다 - 에 액세스 하는 시스템 및 방법에 관한 것으로, 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터를 계산하는 단계와; 상기 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터와 라이브러리의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터와의 절대차를 결정하는 단계와; 그리고 상기 절대차 벡터에서 모든 값이 소정의 임계치 벡터에서의 대응하는 값 미만이면, 상기 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대응하는 레퍼런스 신호 벡터를 상기 미지의 신호의 매칭 후보로서 확인하는 단계를 포함한다. 바람직한 실시예에서, 상기 계산, 결정 및 확인 단계를 수행하기 위해 복수의 컴퓨터 시스템들이 활용되며, 이들 컴퓨터 시스템들 각각은 상기 레퍼런스 라이브러리의 이산 부분에서 상기 단계들을 수행한다. 바람직하게는 복수의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터들에 대해 계산, 결정 및 확인이 수행된다. 상기 단계들의 수행은 바람직하게는 컴퓨터 네트워크상의 원격 컴퓨터에 제공되며, 상기 단계들의 결과가 원격 컴퓨터에 의해 검색 되거나 이 컴퓨터로부터 반송된다. 상기 단계들은 바람직하게는 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬 및/또는 램디스크를 이용하여 수행된다. 상기 단계들의 수행이 제공되고 그 결과들이 자동 또는 수동으로 검색된다.
본 발명의 목적, 이점과 새로운 특징, 더 많은 응용 영역이 다음의 상세한 설명에 의해 부분적으로 제시될 것이고, 다음의 설명을 읽는 당업자에게 부분적으로 명백하거나, 아니면 본 발명의 실시에 의해 습득될 것이다. 본 발명의 목적 및 이점들은 첨부한 특허청구의 범위에 특별히 강조된 수단들 및 이들의 조합에 의해 실현 및 달성될 것이다.
본 발명은 측정된 산란 신호를 라이브러리에서 레퍼런스 신호에 매칭시키기 위한 개선된 방법 및 시스템에 대한 것이다. 레퍼런스 신호의 라이브러리는 모델링(modeling) 및 시뮬레이션(simulation)에 의하여 또는 경험적으로 산출된다. 이어서, 상기 라이브러리는 레퍼런스 셋트의 다른 신호들로부터의 보간을 통하여 정확하게 표현되는 신호들을 제거함으로써 전지된다. 그 다음에, 상기 전지된 라이브러리의 인덱스가 각 시그네춰를 하나 또는 그 이상의 인덱싱 함수들(indexing function)과 서로 상관시킴으로써 산출되고, 이어서 상관의 크기에 의거하여 상기인덱스를 배열(order)한다. 최종적으로, 상기 인덱스와 라이브러리는 컴퓨터, 바람직하게는 특수 목적의 매칭 컴퓨터(match computer)에 적재된다. 매칭은 미지의 신호를 매칭 컴퓨터에 제공 함으로써 실행되는데, 이 매칭 컴퓨터는 미지의 신호를 상기 인덱싱 함수(들)과 상관시켜 미지의 신호와 유사한 것 처럼 보이는 하나 또는 그 이상의 신호들을 확인한다. 적절하게, 상기 미지의 신호와 그리고 가장 근사한 매칭 레퍼런스 신호들 사이에서 보간값이 계산된다. 그 다음, 결과적으로 미지의 구조가 되는 구조는 이 보간값으로부터 계산된다. 그 다음에, 상기 구조에 대한 세부사항이 요청자(requester)에게 반송 및/또는 공장 자동화 시스템 등에 전송된다.
본 발명은 레퍼런스 신호들의 큰 라이브러리로부터 미지의 신호의 최상의 매칭를 찾는데 요구되는 시간이 전체적인 라이브러리의 크기, 수행되어야 하는 비교의 횟수, 컴퓨터 메모리에 라이브러리를 적재하는데 요구되는 시간 및 라이브러리가 컴퓨터 메모리에 상주하는지 여부에 의존한다는 사실에 기초한 것이다.
후술하는 발명의 설명에서 언급된 벡터들은 단 하나의 성분(element)만 갖는다. 단 하나의 성분만 가지는 벡터들의 경우에 있어서, 그 벡터들은 스칼라이고 스칼라처럼 취급되어야 한다.
레퍼런스 신호r은 계측툴(metrology tool)로 부터 얻어지는 측정치 (r1r2…rj)의 벡터이거나 혹은 택일적으로 컴퓨터 조작 모델(computational model)로부터 얻어지는 시뮬레이션 측정치(simulated measurement value)의 벡터일 수 있다. 모든 레퍼런스 신호는 측정되었을 때 레퍼런스 신호로 귀착되는, 구조를 나타내는 파라메터 벡터 (p1p2…pk)인p와 연관(associated)된다.
미지의 신호u는r과 유사한 벡터 (u1u2…ui)이다. 차이점은 연관 파라메터 벡터p가 알려져있지 않다는 점이다.
레퍼런스 라이브러리는 레퍼런스 신호들 및 이 레퍼런스 신호들의 연관 파라메터의 집합체이다.
오차 ε(a,b)는 두 벡터간의 차를 나타내는 스칼라 값이다. 본 발명에 의해 채용될 수 있는 오차 함수들은 제곱평균 오차(mean square error), 평균제곱근 오차(root mean square error), 절대 오차(absolute error) 및 마하라노비스 거리(Mahalanobis distance)이다. 만약 벡터a와b가 다른 길이로 되어 있다면, 둘중 하나의 벡터 혹은 두 벡터 모두는 같은 길이의 벡터를 얻기 위하여 리샘플링(resampling)되어야 한다. 바람직한 리샘플링 방법은 선형 보간법이다. 다른 하나의 방법은 이산 푸리에 변환(discrete Fourier Transform; DFT)에 근거한함수기반 리샘플링(frequency based resampling)이다. DFT의 사인 및 코사인 이외의 베이시스 세트(basis set)가 또한 사용될 수 있다. 상기 오차는 변환 공간(transform space)에서 계산될 수 있다. 변환공간의 예는 DFT와 연관된 함수 도메인 표시(frequency domain representation)이다.
매칭 오차는 한 벡터가 레퍼런스 신호이고 다른 벡터가 미지의 신호일 때 얻어지는 오차이다.
측정 오차는 한 벡터가 파라메터 벡터이고 다른 벡터가 조사중인 구조의 트루 파라메터(true parameters)를 가진 벡터일 때 얻어지는 오차이다.
보간 오차는 보간에 의하여 파라메터 벡터에서 유도된 오차이다. 만약r p와p p가 라이브러리의 측정 벡터 및 연관 파라메터 벡터인 경우라면,r p를 미지의 신호로서 그 라이브러리에 대하여 매칭시킴으로서 오차없는 완벽한 매칭을 반송할 수 있을 것이다. 만약r p가 매칭전에 라이브러리에서 삭제되고 매칭 알고리즘이 연관 파라메터들인p e의 보간된 추정(interpolated estimate)을 반송하면, ε(p p,p e)는 보간 오차가 된다.
본 발명에 따르면, 레퍼런스 라이브러리는 보간 오차가 임계치보다 작은 레퍼런스 벡터들을 제거함으로써 전지된다.
본 발명에 따르면, 레퍼런스 라이브러리는 바람직하게는i 1r=f(r,b 1) 값(여기서b 1은베이시스 벡터임)을 산출하기 위해 각 레퍼런스 신호와 베이시스 신호를 비교함으로써 인덱스된다. 라이브러리들은i r=(i1r,i2r,…,ilr)로서 정의되는 인덱스 벡터를 계산함으로써 다중인덱스되며, 여기서 각 인덱스 값을 단일 인덱스인 경우처럼 계산된다. 베이시스 벡터들의 많은 소스가 있으며, 다중 인덱스 방식은 N개의 베이시스 벡터들을 사용하는 N개의 인덱스를 이용한다. 푸리에 베이시스 세트는 하다마드(Hadamard), 이산 코사인(discrete cosine), 파동(wavelet) 또는 주요 성분들(principal components)과 같이 베이시스 벡터들의 하나의 가능한 소스이다. 파동 및 주요성분 베이시스 벡터들은 먼저 레퍼런스 라이브러리의 신호들로부터 계산되어야 함에 주목하라. 이들 베이시스 세트를 계산하는 방법들은 당업자에게 공지되어있다.
미지의 신호인 u에 대한 인덱스벡터는 레퍼런스 신호가i=(i1u,i2u,…,iju)를 산출하는 것과 같은 방식으로 계산된다.
인덱스벡터들을 사용하는 두가지 방법이 있다. 첫번째 방법은, 미지의 신호 인덱스 벡터와 각 레퍼런스 신호 인덱스 벡터간의 오차 ε(i u,i r)을 계산하는 것이다. 만약 오차가 일정 임계치보다 적다면, 연관 레퍼런스 신호(associated reference signal)는 매칭 후보(match candidate)로서 확인되어 후속처리된다.
인덱스 벡터들을 사용하는 두번째 방법은 미지의 신호 인덱스 벡터와 각 레퍼런스 신호 인덱스 벡터간의 절대차d=│iu-ir │=(d1,d2,…,dl)을 계산하고, 그 다음 그 절대차 벡터와 임계치 벡터t=(t1,t2,…,tl)를 비교하는 것이다. 후보 신호들은 모든 인덱스에 대해 dn〈 Tn인 신호이다.
억지 서치(brute force search)는 후보 세트에 있는 모든 레퍼런스 신호와 미지의 신호 ε(u,r)간의 오차를 계산하는 것이다. 가장 작은 오차를 가진 레퍼런스 신호는 최상의 매칭로서 반송되거나, M개의 가장 근접한 매칭물들의 보간을 통하여 계산된 파라메터 벡터는 최상의 매칭으로서 반송된다.
본 발명에 의해 제공되는 것과 같은 가장 진보된 인덱싱에 있어서도, 라이브러리 매칭은 집중을 요하는 동작(intensive operation)이다. 지금까지 논의된 모든 단계들은 기억장치와 컴퓨터 CPU간에 전송되어야 할 바이트 수 뿐만 아니라 수행되어야 할 부동점 계산의 수 양자 모두를 감소시키는데 그 목적을 두고 있다. 미지의 신호들을 레퍼런스 신호들에의 매칭시키도록 된 네트워크 접근가능 컴퓨터에 의해 더욱 빠른 매칭을 달성할 수 있다. 이것이 바람직한 이유는 신호 매칭 프로세스가 다른 태스크에 의해 선점되지 않기 때문이다.
매칭 컴퓨터가 영구 기억장치에서 매칭 컴퓨터의 로컬 랜덤 액세스 메모리로 데이터를 전송하는 속도는 수십초에 달할 수 있다. 두가지 기술이 이 전송시간을 감소시키거나 혹은 없앤다. 첫번째, 컴퓨터의 랜덤 엑세스 메모리에서 파일시스템이 모방되는, 대용량의 램디스크는 전송시간을 크게 감소시킨다. 두번째, 클라이언트 서버 아키텍쳐 내의 서버로서 매칭 프로그램의 기입은 많은 경우에 있어서 전송시간을 없앤다. 이것은 그 라이브러리에 대한 매칭이 요구될 때 서버 프로그램이 라이브러리를 메모리 내에 적재시키기 때문에 가능하다. 이 라이브러리는 다른 라이브러리로 대체되거나 서버프로그램이 종료될 때까지는 메모리에 상주한다. 서버프로그램이 종료되지 않는 한, 어떠한 수의 매칭 결과라도 전송시간으로부터 거의 영향없이 산출된다.
라이브러리에 대해 하나이상의 매칭 서버를 실행시킴으로써 매칭시간을 더욱 단축시킬 수 있다. N개의 매칭서버가 있는 경우, 라이브러리는 전체 라이브러리보다 작은 N개의 부분으로 나누어진다. 라이브러리의 각 섹션은 개별적으로 그리고 라이브러리의 다른 섹션과 병렬로 매칭된다. 각 섹션내에서의 매칭 결과들이 수집된 다음 최종 결과 산출을 위해 처리된다. 만약 하나의 컴퓨터 매칭 시간이 t라면, 일반적으로 N개의 컴퓨터에 의한 병렬 매칭시간은 t/N + o(여기서, o는 병렬 알고리즘과 연관된 오버헤드임)가 된다.
본 발명이 바람직한 실시예를 참조하여 상세히 설명되었지만, 다른 실시예들도 동일한 결과를 달성할 수 있다. 본 발명의 변경 및 수정은 당업자에게 명백하며, 첨부된 청구범위에서 그러한 모든 변경 및 균등물을 포괄하고 있다. 상기 언급된 모든 참조, 출원, 특허 및 간행물은 여기서 참고문헌으로서 인용되는 것이다.

Claims (26)

  1. 각각 레퍼런스 신호 벡터를 포함하는 시네춰들과 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터의 레퍼런스 라이브러리를 전지하는 방법으로서,
    주어진 레퍼런스 신호 벡터에 대하여, 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터 및 그것에 대응하는 파라메터 벡터가 상기 레퍼런스 라이브러리로부터 생략되었다는 가정하에서 파라메터 벡터를 보간하는 단계와; 그리고
    상기 대응하는 파라메터 벡터와 상기 보간된 파라메터 벡터간의 보간 오차가 임계치보다 작으면, 상기 주어진 레퍼런스 신호 벡터와 상기 대응하는 파라메터 벡터를 삭제하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    복수의 주어진 레퍼런스 신호 벡터에 대하여 미리 결정된 복수의 횟수로 상기 보간 및 삭제 단계를 반복하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 방법.
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 컴퓨터 네트워크상의 원격 컴퓨터에 제공되는 것을 특징으로 하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 단계들의 결과가 상기 원격 컴퓨터로부터 검색되거나 상기 원격 컴퓨터에 의해 반송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬을 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  6. 제 3항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 램디스크를 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  7. 제 3항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 자동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  8. 제 3항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 수동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  9. 시그네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터들의 인텍스된 레퍼런스라이브러리 - 상기 시그네춰들 각각은 레퍼런스 신호 벡터를 포함하고, 상기 라이브러리는 복수의 레퍼런스 신호 인텍스 벡터들을 추가로 포함한다 - 에 액세스 하는 방법으로서,
    미지의 신호에 대한 인덱스 벡터를 계산하는 단계와;
    상기 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터와 상기 라이브러리의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터간의 오차를 결정하는 단계와; 그리고
    상기 오차가 소정의 임계치 미만이면, 상기 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대응하는 레퍼런스 신호 벡터를 상기 미지의 신호의 매칭 후보로서 확인하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 계산, 결정 및 확인 단계를 수행하기 위해 복수의 컴퓨터 시스템들을 활용하는 단계를 더 포함하며, 이들 컴퓨터 시스템들 각각은 상기 레퍼런스 라이브러리의 이산 부분에서 상기 단계들을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  11. 제 9항에 있어서,
    복수의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터들에 대해 상기 계산, 결정 및 확인 단계를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  12. 제 9항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 컴퓨터 네트워크 상의 원격 컴퓨터에 제공되는 것을 특징으로 하는 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 단계들의 결과가 상기 원격 컴퓨터로부터 검색되거나 상기 원격 컴퓨터에 의해 반송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  14. 제 12항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬을 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  15. 제 12항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 램디스크를 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  16. 제 12항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 자동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  17. 제 12항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 수동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  18. 시그네춰들 및 대응하는 공지의 구조 파라메터 벡터들의 인텍스된 레퍼런스 라이브러리 - 상기 시그네춰들 각각은 레퍼런스 신호 벡터를 포함하고, 상기 라이브러리는 복수의 레퍼런스 신호 인텍스 벡터들을 추가로 포함한다 - 에 액세스 하는 방법으로서,
    미지의 신호에 대한 인덱스 벡터를 계산하는 단계와;
    상기 미지의 신호에 대한 인덱스 벡터와 라이브러리의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터와의 절대차를 결정하는 단계와; 그리고
    상기 절대차 벡터에서 모든 값이 소정의 임계치 벡터에서의 대응하는 값 미만이면, 상기 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대응하는 레퍼런스 신호 벡터를 상기 미지의 신호의 매칭 후보로서 확인하는 단계를 포함하는 방법.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 계산, 결정 및 확인 단계를 수행하기 위해 복수의 컴퓨터 시스템들이 활용하는 단계를 더 포함하며, 이들 컴퓨터 시스템들 각각은 상기 레퍼런스 라이브러리의 이산 부분에서 상기 단계들을 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  20. 제 18항에 있어서,
    복수의 레퍼런스 신호 인덱스 벡터에 대한 상기 계산, 결정 및 확인 단계를 실행하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  21. 제 18항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 컴퓨터 네트워크상의 원격 컴퓨터에 제공되는 것을 특징으로 하는 방법.
  22. 제 21항에 있어서,
    상기 단계들의 결과가 상기 원격 컴퓨터로부터 검색되거나 상기 원격 컴퓨터에 의해 반송되는 것을 특징으로 하는 방법.
  23. 제 21항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 시디롬을 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  24. 제 21항에 있어서,
    상기 원격 컴퓨터상에서 전용 램디스크를 이용하여 상기 단계들을 실행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  25. 제 21항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 자동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
  26. 제 21항에 있어서,
    상기 단계들의 수행이 제공되고 그리고 그 결과들이 수동으로 검색되는 것을 특징으로 하는 방법.
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