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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-15 15:45
配線幅および配線間距離を考慮した特徴量によるリソグラフィホットスポット検出
片岡 岳稲木雅人永山 忍若林真一広島市大VLD2019-51 DC2019-75
抄録 (和) 半導体製造工程の一つであるリソグラフィにおいて発生する,異常な短絡や開放を引き起こす確率の高い回路パターンのことをホットスポットと呼ぶ.ホットスポットの検出に用いられるリソグラフィシミュレーションは非常に長い計算時間を要するため,より高速にホットスポットの候補を検出する手法が求められている.近年,高速なホットスポット候補の検出手法として機械学習を用いた手法が注目されている.我々はこれまで,配線の異常な短絡との相関が考えられる,隣接配線間の距離を考慮した特徴量を学習に用いる手法を提案した.本稿では,これを配線の異常な開放との相関が考えられる配線幅の情報を加えた特徴量に拡張し,有効性を確認したことを報告する. 
(英) In lithography, which is one of the semiconductor manufacturing processes, there is a pattern that is highly likely to cause an undesired short- or open-circuit, called a hotspot. Since the lithography simulation used for hotspot detection requires a very long computation time, a method to more quickly detect hotspot candidates is required. In recent years, methods using machine learning have been attracting attention as a method to more quickly detect hotspot candidates. In our previous study, we proposed methods that use feature vectors considering the distance between adjacent wires, which can be correlated with an undesired short-circuit. In this paper, we extend the previously proposed feature vectors to consider the widths of wires, which can be correlated with undesired open-circuits, and confirm its effectiveness.
キーワード (和) リソグラフィ / ホットスポット / 機械学習 / 分類精度 / / / /  
(英) lithography / hotspot / machine-learning / classification accuracy / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 282, VLD2019-51, pp. 185-190, 2019年11月.
資料番号 VLD2019-51 
発行日 2019-11-06 (VLD, DC) 
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 VLD2019-51 DC2019-75

研究会情報
研究会 VLD DC CPSY RECONF ICD IE IPSJ-SLDM IPSJ-EMB 
開催期間 2019-11-13 - 2019-11-15 
開催地(和) 愛媛県男女共同参画センター 
開催地(英) Ehime Prefecture Gender Equality Center 
テーマ(和) デザインガイア2019 -VLSI設計の新しい大地- 
テーマ(英) Design Gaia 2019 -New Field of VLSI Design- 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 VLD 
会議コード 2019-11-VLD-DC-CPSY-RECONF-ICD-IE-SLDM-EMB-ARC 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 配線幅および配線間距離を考慮した特徴量によるリソグラフィホットスポット検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Lithography Hotspot Detection Based on Feature Vectors Considering Wire Width and Distance 
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) 分類精度 / classification 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 2019-11-15 15:45:00 
発表時間 25 
申込先研究会 VLD 
資料番号 IEICE-VLD2019-51,IEICE-DC2019-75 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.282(VLD), no.283(DC) 
ページ範囲 pp.185-190 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2019-11-06,IEICE-DC-2019-11-06 


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