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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-01 09:00
配線間距離を考慮した特徴量に基づくリソグラフィホットスポット検出手法の検討
片岡 岳稲木雅人永山 忍若林真一広島市大VLD2017-105
抄録 (和) LSI 製造工程のひとつであるリソグラフィにおいて,故障を引き起こす確率が高いレイアウトパターンをホットスポットと呼ぶ.機械学習を用いたホットスポット検出手法において,局所領域ごとの配線の面積のみ考慮した特徴量であるDensity Based Layout Feature が広く使われている.一方,デザインルールチェックの対象となることからもわかるように,パターン上の配線間の距離が小さい場合,転写された配線が短絡してしまう可能性が高まるため,配線間距離はホットスポット検出において重要な指標である可能性がある.そこで本研究では配線間距離を特徴量として考慮するホットスポット検出手法を提案し,実験により効果を確認する. 
(英) In lithography, which is one of the LSI fabrication processes, a layout pattern with a high failure probability is called a hotspot. In machine-learning based hotspot detection methods, Density Based Layout Feature, which considers only the area of wires in each local region, is widely used. Meanwhile, as we can see from the fact that the distance between wires is checked in design rule checking, when it is smaller, the transferred patterns of wires tend to form short circuits with a higher probability. Thus, the distance between wires is possibly an important measure for hotspot detection. Therefore, in this study, we propose and evaluate a hotspot detection method that considers the distance between wires as a feature vector.
キーワード (和) リソグラフィ / ホットスポット / 機械学習 / 検出精度 / / / /  
(英) lithography / hotspot / machine learning / detection accuracy / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 455, VLD2017-105, pp. 97-102, 2018年2月.
資料番号 VLD2017-105 
発行日 2018-02-21 (VLD) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード VLD2017-105

研究会情報
研究会 VLD HWS  
開催期間 2018-02-28 - 2018-03-02 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) Okinawa Seinen Kaikan 
テーマ(和) システムオンシリコンを支える設計技術 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2018-02-VLD 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 配線間距離を考慮した特徴量に基づくリソグラフィホットスポット検出手法の検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study of Lithography Hotspot Detection Method Based on Feature Vectors Considering Distances between Wires 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) リソグラフィ / lithography  
キーワード(2)(和/英) ホットスポット / hotspot  
キーワード(3)(和/英) 機械学習 / machine learning  
キーワード(4)(和/英) 検出精度 / detection accuracy  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 片岡 岳 / Gaku Kataoka / カタオカ ガク
第1著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 稲木 雅人 / Masato Inagi / イナギ マサト
第2著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 永山 忍 / Shinobu Nagayama / ナガヤマ シノブ
第3著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 若林 真一 / Shin'ichi Wakabayashi / ワカバヤシ シンイチ
第4著者 所属(和/英) 広島市立大学 (略称: 広島市大)
Hiroshima City University (略称: Hiroshima City Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-01 09:00:00 
発表時間 25 
申込先研究会 VLD 
資料番号 IEICE-VLD2017-105 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.455 
ページ範囲 pp.97-102 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2018-02-21 


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