| 講演名 | 2018-03-01 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(広島市大), 稲木 雅人(広島市大), 永山 忍(広島市大), 若林 真一(広島市大), |
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| 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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | lithography / hotspot / machine learning / detection accuracy |
| 資料番号 | VLD2017-105 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | VLD / HWS |
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| 開催期間 | 2018/2/28(から3日開催) |
| 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） | |
| 委員長氏名（和） | 越智 裕之(立命館大) |
| 委員長氏名（英） | Hiroyuki Ochi(Ritsumeikan Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 峯岸 孝行(三菱電機) |
| 副委員長氏名（英） | Noriyuki Minegishi(Mitsubishi Electric) |
| 幹事氏名（和） | 永山 忍(広島市大) / 新田 高庸(NTTデバイスイノベーションセンタ) |
| 幹事氏名（英） | Shinobu Nagayama(Hiroshima City Univ.) / Koyo Nitta(NTT) |
| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on VLSI Design Technologies / Technical Committee on Hardware Security |
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| 本文の言語 | JPN |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 片岡 岳 / Gaku Kataoka |
| 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） | 稲木 雅人 / Masato Inagi |
| 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） | 永山 忍 / Shinobu Nagayama |
| 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） | 若林 真一 / Shin'ichi Wakabayashi |
| 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.) |
| 発表年月日 | 2018-03-01 |
| 資料番号 | VLD2017-105 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | VLD-455 |
| ページ範囲 | pp.97-102(VLD), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-02-21 (VLD) |