위치 보 정부 ( 114 ) 가 , 기억 부 ( 140 ) 로부터 묘화 데이터 를 읽 어 내 고 , 묘화 데이터 에 정의 된 패턴 의 위치 를 함수 ( △ X ( y ) , △ Y ( y ) ) 의 값 만큼 시프트 한다 ( 스텝 S 5 ) . 묘화 패턴 의 Y 방향 의 치수 가 큰 경우 , 예 를 들 면 , 상기 △ y 보다 큰 경우 에 는 , 패턴 을 △ y 의 폭 으로 분할 하 고 분할 한 패턴 마다 , 분할 패턴 의 좌표 x , y 에 대응 하 는 △ X ( y ) , △ Y ( y ) 의 값 으로 시프트 를 행한다 . 이 와 같이 패턴 이 y 방향 에 대하 여 △ y 보다 작 게 분할 되 어 있 으면 , 패턴 의 내부 에서 의 위치 이탈 량 은 대략 동일 하 다고 간주 할 수 있 으므로 , 패턴 의 위치 ( x , y ) 를 패턴 의 중심 의 위치 로서 정의 하 고 있 어도 , 그 밖 의 위치 , 예 를 들 면 , 패턴 의 좌하 의 위치 로서 정의 하 고 있 어도 , 묘화 정밀도 상 의 차이 는 없 으며 , 패턴 위치 의 정의 의 방법 이 묘화 정밀도 의 열화 를 일으키 는 경우 는 없 다 .