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講演抄録/キーワード
講演名 2019-11-15 16:10
ホットスポットテストケースに用いられるデータベースの分析
小椋弘貴高橋秀和佐藤真平高橋篤司東工大VLD2019-52 DC2019-76
抄録 (和) 半導体の回路パターンの微細化に伴い光リソグラフィの重要性が増してきている.最先端のプロセスでは微細で高密な回路パターンを得るために,デザインルールを定めている.しかし,製造ばらつきによってホットスポットと呼ばれる不具合を生じる可能性の高い箇所がレイアウトに発生することがある.レイアウトにホットスポットが存在している場合は,レイアウトを修正しホットスポットを解消する.ホットスポットの解消のためには,リソグラフィシミュレーションを用いることが一般的である.シミュレーションを用いたレイアウト修正は時間がかかり,1つのホットスポット解消にさえ多大なコストを必要とする.そのためレイアウト上に存在する膨大な数のホットスポットを効率よく解消する手法が注目されている.機械学習ベースのホットスポット検出方法では,特徴量,機械学習モデルの選定と学習データが正確な検出には重要である.特に学習データの信頼性が低い場合,機械学習での検出結果の正誤が正しかった場合でも特徴量選択や選定した学習モデルの性能とは別の要素が結果に影響している可能性があり性能評価が正しく行えない可能性がある.本稿では頻繁に用いられるデータベースであるICCAD2012ベンチマークデータの分析を行う.結果,ICCAD2012ベンチマークデータはトレーニングデータとテストデータのデータ傾向が類似しているが,データの多様性がないことを確認した.これらのことから,学習データとして不十分な要素がありより良いデータセットを用いるべきであるとの結論に至った. 
(英) With the miniaturization of semiconductor circuit patterns, the importance of photolithography has increased. In the state-of-the-art process, design rules are established to obtain fine and dense circuit patterns. However, there are places in the layout that are likely to cause defects called hot spots due to manufacturing variations. If a hot spot exists in the layout, modify the layout to eliminate the hot spot. Lithography simulation is generally used to eliminate hot spots. Layout modification using simulation is time consuming and requires a great deal of cost to eliminate one hot spot. For this reason, attention has been paid to a method that efficiently eliminates the huge number of hot spots on the layout. In the machine learning-based hot spot detection method, feature quantity, machine learning model selection and learning data are important for accurate detection. In terms of what, when the reliability of the learning data is low, even if the correctness of the detection result in machine learning is correct, there may be factors other than the feature selection and the performance of the selected learning model. The evaluation may not be performed correctly. This paper analyzes ICCAD 2012 benchmark data, which is a frequently used database. As a result, it was confirmed that ICCAD 2012 benchmark data had similar data trends between training data and test data, but there was no data diversity. From these facts, we have concluded that there are insufficient elements as learning data and that a better data set should be used.
キーワード (和) ホットスポット / ICCADベンチマークデータ / / / / / /  
(英) Hotspot / ICCAD 2012 benchmark data / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 282, VLD2019-52, pp. 191-196, 2019年11月.
資料番号 VLD2019-52 
発行日 2019-11-06 (VLD, DC) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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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 VLD2019-52 DC2019-76

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) ホットスポットテストケースに用いられるデータベースの分析 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of databases used for hot spot test cases 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ホットスポット / Hotspot  
キーワード(2)(和/英) ICCADベンチマークデータ / ICCAD 2012 benchmark data  
キーワード(3)(和/英) /  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 小椋 弘貴 / Hiroki Ogura / オグラ ヒロキ
第1著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 秀和 / Hidekazu Takahashi / タカハシ ヒデカズ
第2著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 佐藤 真平 / Sinpei Sato / サトウ シンペイ
第3著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高橋 篤司 / Atsushi Takahashi / タカハシ アツシ
第4著者 所属(和/英) 東京工業大学 (略称: 東工大)
Tokyo Institute of Technology (略称: Tokyo Tech)
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講演者
発表日時 2019-11-15 16:10:00 
発表時間 25 
申込先研究会 VLD 
資料番号 IEICE-VLD2019-52,IEICE-DC2019-76 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.282(VLD), no.283(DC) 
ページ範囲 pp.191-196 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-VLD-2019-11-06,IEICE-DC-2019-11-06 


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