ボロノイ分割と繰り返し改善によるマスク最適化手法

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2022-11-21
• タイトル: ボロノイ分割と繰り返し改善によるマスク最適化手法
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Mask Optimization Using Voronoi Partition and Iterative Improvement
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 回路モデリングおよびDFM手法
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 会津大学コンピュータ理工学部
• 著者所属: 会津大学コンピュータ理工学部
• 著者所属: 東京工業大学工学院
• 著者所属: キオクシア株式会社
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Computer Science, the University of Aizu
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Computer Science, the University of Aizu
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): School of Engineering, Tokyo Institute of Technology
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): KIOXIA Corporation
• 著者名: 野中, 尚貴; 小平, 行秀; 高橋, 篤司; 児玉, 親亮
• 著者名(英): Naoki, Nonaka; Yukihide, Kohira; Atsushi, Takahashi; Chikaaki, Kodama
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 製造プロセスの 1 つである光リソグラフィの解像度を改善する技術のうち，ウェハ上に転写されるパタンの忠実性をマスク最適化によって改善する光学近接補正は，半導体の微細化の進展において重要な役割を担っている．本稿では，ボロノイ分割と繰り返し改善によるマスク最適化を提案する．マスク領域をボロノイ分割で分け，各領域に対して領域内のパタン形状を定めるパラメタを 1 つ定義し，繰り返し改善によってそのパラメタ値を調整することでマスクパタンの全体形状を決定する．計算機実験により，提案手法により得られるマスク形状の質は大きく悪化することなく，最適化における変数が削減されることで計算時間が削減されることを確認する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: To realize continuously scaling down technology node, progressing manufacturing process by optical lithography is required. In resolution enhancement techniques in the optical lithography, Optical Proximity Correction (OPC), which improves shape fidelity of formed patterns on wafers to designed target patterns by mask optimization, is essential to progress the optical lithography. In this paper, we propose a mask optimization by Voronoi partition and iterative improvement. The mask region is divided by Voronoi partition and one parameter is defined for each region. The shape of mask pattern is determined by adjusting these parameters in the iterative improvement. Experiments show that the quality of the mask shape obtained by the proposed method is not degraded significantly and that the reduction of variables in the optimization reduces the execution time.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11451459
• 書誌情報: 研究報告システムとLSIの設計技術（SLDM）; 巻 2022-SLDM-200, 号 23, p. 1-6, 発行日 2022-11-21
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8639
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会