JPH09320917A - 半導体のシミュレーション装置及びその方法 - Google Patents
半導体のシミュレーション装置及びその方法Info
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- JPH09320917A JPH09320917A JP13621496A JP13621496A JPH09320917A JP H09320917 A JPH09320917 A JP H09320917A JP 13621496 A JP13621496 A JP 13621496A JP 13621496 A JP13621496 A JP 13621496A JP H09320917 A JPH09320917 A JP H09320917A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 シミュレーション技術を用いた半導体製造工
程に実測データを効果的に反映させ、半導体製造工程の
設計精度を向上させる。 【解決手段】 与えられた半導体装置の製造手順Aに基
づき、シミュレーション実行手順Bを作成し、Dのシミュ
レーション実行を管理する。製造手順Aで指定した工程
の中で、測定可能なデータについては測定手段10を介
し、実測データaを得る。実測データaの測定条件は、ハ
ードディスク等の二次記憶装置Cに作成された測定条件
テーブルbに記録され、データベース化される。シミュ
レーション実行手順Bにおいて、指定された条件に一致
する測定条件の実測データを、データ検索手段30を介し
て測定条件テーブルbから検索する。さらにモデル式抽
出手段40により、実測データを物理的／数学的理論式に
基づいて再現し、シミュレーションDに取り込む。
程に実測データを効果的に反映させ、半導体製造工程の
設計精度を向上させる。 【解決手段】 与えられた半導体装置の製造手順Aに基
づき、シミュレーション実行手順Bを作成し、Dのシミュ
レーション実行を管理する。製造手順Aで指定した工程
の中で、測定可能なデータについては測定手段10を介
し、実測データaを得る。実測データaの測定条件は、ハ
ードディスク等の二次記憶装置Cに作成された測定条件
テーブルbに記録され、データベース化される。シミュ
レーション実行手順Bにおいて、指定された条件に一致
する測定条件の実測データを、データ検索手段30を介し
て測定条件テーブルbから検索する。さらにモデル式抽
出手段40により、実測データを物理的／数学的理論式に
基づいて再現し、シミュレーションDに取り込む。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、シミュレーション
技術を用いた半導体製造工程に実測データを効果的に反
映させ、半導体製造工程の設計精度を向上させる装置と
その方法に関するものである。
技術を用いた半導体製造工程に実測データを効果的に反
映させ、半導体製造工程の設計精度を向上させる装置と
その方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】近年の半導体デバイスの微細化、VLSIの
高集積化に伴い、益々複雑化する半導体製造工程を効果
的に支援する要素技術開発が重要な課題となっている。
半導体製造を支援する要素技術には、半導体内部の電気
的／物理的モデルに基づいて、半導体装置の動作特性を
計算機上で数値的に解析するシミュレーション手法があ
る。シミュレータには、対象となる半導体内部の電気的
／物理的特性を、適切な条件化で近似を施し、定式化し
たモデルが組み込まれているのが通常である。従来は図
６に示すシミュレーション装置において、与えられた半
導体製造手順Aから、シミュレーションに組み込まれて
いる物理的／数学的モデルに基づいてシミュレーション
手順Bを作成し、シミュレーションDの実行を指定する。
高集積化に伴い、益々複雑化する半導体製造工程を効果
的に支援する要素技術開発が重要な課題となっている。
半導体製造を支援する要素技術には、半導体内部の電気
的／物理的モデルに基づいて、半導体装置の動作特性を
計算機上で数値的に解析するシミュレーション手法があ
る。シミュレータには、対象となる半導体内部の電気的
／物理的特性を、適切な条件化で近似を施し、定式化し
たモデルが組み込まれているのが通常である。従来は図
６に示すシミュレーション装置において、与えられた半
導体製造手順Aから、シミュレーションに組み込まれて
いる物理的／数学的モデルに基づいてシミュレーション
手順Bを作成し、シミュレーションDの実行を指定する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記の方
法で半導体製造設計を行った場合、その設計精度はシミ
ュレータに組み込まれているモデルの精度に依存する。
シミュレータに組み込まれるモデルは、対象とする物理
系を理想化したり、系の特性を決定する物理量の定義域
を制限したりして導出されている場合が殆どである。こ
のため、実際の半導体装置の動作特性を正確に予測出来
ないケースがある。このような場合、物理的に無意味な
近似を意図的に施してシミュレーションを実行しなけれ
ばならない。
法で半導体製造設計を行った場合、その設計精度はシミ
ュレータに組み込まれているモデルの精度に依存する。
シミュレータに組み込まれるモデルは、対象とする物理
系を理想化したり、系の特性を決定する物理量の定義域
を制限したりして導出されている場合が殆どである。こ
のため、実際の半導体装置の動作特性を正確に予測出来
ないケースがある。このような場合、物理的に無意味な
近似を意図的に施してシミュレーションを実行しなけれ
ばならない。
【０００４】本発明は、シミュレーション技術を用いた
半導体製造工程に実測データを効果的に反映させ、半導
体製造工程の設計精度を向上させるシミュレーション装
置およびシミュレーション方法を提供することを目的と
する。
半導体製造工程に実測データを効果的に反映させ、半導
体製造工程の設計精度を向上させるシミュレーション装
置およびシミュレーション方法を提供することを目的と
する。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに本発明のシミュレーション装置とその方法は、与え
られた製造手順に含まれる特定の工程に関する実測デー
タを前以って測定する手段と、実測データの測定条件を
統括管理し、記憶装置にデータベースとして記録する手
段と、与えられた製造手順に基づいてシミュレーション
手順を作成する手段と、シミュレーション手順で指定し
た工程に相当する測定条件の実測データを上記データベ
ースから検索する手段と、検索された実測データを物理
的／数学的理論に基づくモデル式にフィッティングする
手段と、検索された実測データにフィッティングした上
記モデル式を取り込んでシミュレーションを実行する手
段とを備えたものである。
めに本発明のシミュレーション装置とその方法は、与え
られた製造手順に含まれる特定の工程に関する実測デー
タを前以って測定する手段と、実測データの測定条件を
統括管理し、記憶装置にデータベースとして記録する手
段と、与えられた製造手順に基づいてシミュレーション
手順を作成する手段と、シミュレーション手順で指定し
た工程に相当する測定条件の実測データを上記データベ
ースから検索する手段と、検索された実測データを物理
的／数学的理論に基づくモデル式にフィッティングする
手段と、検索された実測データにフィッティングした上
記モデル式を取り込んでシミュレーションを実行する手
段とを備えたものである。
【０００６】
【発明の実施の形態】以下本発明のシミュレーション装
置及びその方法について、図面を参照しながら説明す
る。実施例１は請求項１、５、実施例２は請求項２、
６、実施例３は請求項３、７、実施例４は請求項４、８
に関してそれぞれ記述するものである。
置及びその方法について、図面を参照しながら説明す
る。実施例１は請求項１、５、実施例２は請求項２、
６、実施例３は請求項３、７、実施例４は請求項４、８
に関してそれぞれ記述するものである。
【０００７】（実施例１）図１は本発明によるシミュレ
ーション方法の第１の実施例におけるシステム構成図を
示す。Aは半導体装置の製造手順、Bはシミュレーション
実行手順で、Aの半導体装置の製造手順に基づいて作成
され、Dのシミュレーション実行を管理する。Cは実測デ
ータベースを記憶するハードディスク等の二次記憶装置
である。実測データベースは実測データaの測定条件を
統括管理する測定条件テーブルbで構成する。
ーション方法の第１の実施例におけるシステム構成図を
示す。Aは半導体装置の製造手順、Bはシミュレーション
実行手順で、Aの半導体装置の製造手順に基づいて作成
され、Dのシミュレーション実行を管理する。Cは実測デ
ータベースを記憶するハードディスク等の二次記憶装置
である。実測データベースは実測データaの測定条件を
統括管理する測定条件テーブルbで構成する。
【０００８】図３は測定条件テーブルbの例を示してい
る。測定条件テーブルbは、実測データaの名前を登録す
る実測データ名フィールドb0と、測定条件を記録する測
定条件フィールドb1で構成する。
る。測定条件テーブルbは、実測データaの名前を登録す
る実測データ名フィールドb0と、測定条件を記録する測
定条件フィールドb1で構成する。
【０００９】以下、図１に示すシミュレーション装置の
動作を説明する。与えられた製造手順Aに対して、対象
としている半導体装置のシミュレーションモデルに基づ
き、シミュレーション実行手順Bを作成する。一方、製
造手順Aで指定した工程の中で、測定可能なデータにつ
いては測定手段10を介し、実測データaを得る。実測デ
ータaの測定条件は測定条件テーブルbに記録し、統括管
理する。シミュレーション実行手順Bにおいて、指定さ
れた条件に一致する測定条件の実測データを、データ検
索手段30を介して測定条件テーブルbから検索する。さ
らにモデル式抽出手段40により、実測データを物理的／
数学的理論式に基づいて再現し、シミュレーションDに
取り込む。
動作を説明する。与えられた製造手順Aに対して、対象
としている半導体装置のシミュレーションモデルに基づ
き、シミュレーション実行手順Bを作成する。一方、製
造手順Aで指定した工程の中で、測定可能なデータにつ
いては測定手段10を介し、実測データaを得る。実測デ
ータaの測定条件は測定条件テーブルbに記録し、統括管
理する。シミュレーション実行手順Bにおいて、指定さ
れた条件に一致する測定条件の実測データを、データ検
索手段30を介して測定条件テーブルbから検索する。さ
らにモデル式抽出手段40により、実測データを物理的／
数学的理論式に基づいて再現し、シミュレーションDに
取り込む。
【００１０】（実施例２）図２は本発明によるシミュレ
ーション方法の第２の実施例におけるシステム構成図を
示す。Eはパラメータデータベースを記憶するハードデ
ィスク等の二次記憶装置である。パラメータデータベー
スはモデル式抽出手段40で得られたパラメータ抽出結果
を実測データ名で統括管理するパラメータテーブルcで
構成される。他の構成は図１と同じである。
ーション方法の第２の実施例におけるシステム構成図を
示す。Eはパラメータデータベースを記憶するハードデ
ィスク等の二次記憶装置である。パラメータデータベー
スはモデル式抽出手段40で得られたパラメータ抽出結果
を実測データ名で統括管理するパラメータテーブルcで
構成される。他の構成は図１と同じである。
【００１１】以下、図２に示すシミュレーション装置の
動作を説明する。モデル式抽出手段40で得られたモデル
式の内、同じ物理モデルに基づくものをパラメータ化
し、パラメータテーブルcに記録する。シミュレーショ
ン実行手順Bにおいて、指定された条件に一致する測定
条件の実測データを、データ検索手段30を介して測定条
件テーブルbから検索する。同時に結合演算手段60を介
して、測定条件テーブルbから検索した実測データに相
当するパラメータをパラメータテーブルcから取得し、
実測データをシミュレーションDに取り込む。その他の
動作は実施例１と同じである。
動作を説明する。モデル式抽出手段40で得られたモデル
式の内、同じ物理モデルに基づくものをパラメータ化
し、パラメータテーブルcに記録する。シミュレーショ
ン実行手順Bにおいて、指定された条件に一致する測定
条件の実測データを、データ検索手段30を介して測定条
件テーブルbから検索する。同時に結合演算手段60を介
して、測定条件テーブルbから検索した実測データに相
当するパラメータをパラメータテーブルcから取得し、
実測データをシミュレーションDに取り込む。その他の
動作は実施例１と同じである。
【００１２】（実施例３）実施例１又は２に記載の半導
体のシミュレーション装置を、半導体素子プロセス手順
に適用する。図１又は図２に記載のシステム構成図にお
いて、製造手順Aは半導体素子プロセス手順、シミュレ
ーション手順Bはプロセスシミュレーション手順、シミ
ュレーションDはプロセスシミュレーションに相当す
る。上記半導体素子プロセス手順で指定する工程には、
イオン注入工程、アニール工程等がある。この内、イオ
ン注入工程後の半導体基板内不純物分布を、例えばSIMS
等の測定手段10を用いて、SIMS実測データaを測定し、
測定条件テーブルbで統括管理する。不純物濃度分布を
再現するために、半導体基板内へのイオン注入物理モデ
ルであるLSS理論から導かれる不純物分布関数モデル式
を仮定したパラメータ抽出結果をパラメータテーブルc
に登録する。
体のシミュレーション装置を、半導体素子プロセス手順
に適用する。図１又は図２に記載のシステム構成図にお
いて、製造手順Aは半導体素子プロセス手順、シミュレ
ーション手順Bはプロセスシミュレーション手順、シミ
ュレーションDはプロセスシミュレーションに相当す
る。上記半導体素子プロセス手順で指定する工程には、
イオン注入工程、アニール工程等がある。この内、イオ
ン注入工程後の半導体基板内不純物分布を、例えばSIMS
等の測定手段10を用いて、SIMS実測データaを測定し、
測定条件テーブルbで統括管理する。不純物濃度分布を
再現するために、半導体基板内へのイオン注入物理モデ
ルであるLSS理論から導かれる不純物分布関数モデル式
を仮定したパラメータ抽出結果をパラメータテーブルc
に登録する。
【００１３】図４はパラメータテーブルcの例を示して
いる。パラメータテーブルbは、実測データaの名前を登
録する実測データ名フィールドc0と、パラメータ抽出結
果を記録する抽出パラメータフィールドc1で構成する。
いる。パラメータテーブルbは、実測データaの名前を登
録する実測データ名フィールドc0と、パラメータ抽出結
果を記録する抽出パラメータフィールドc1で構成する。
【００１４】（実施例４）図５はイオン注入物理に基づ
く不純物分布関数モデル式の抽出手順を表すフローチャ
ート図である。ステップS1において対象となる実測デー
タを選択する。ステップS2で実測データをフィッティン
グする不純物分布関数形モデル式と適用範囲を指定し、
パラメータ抽出計算を実行する。ステップS3では数値計
算の初期条件となるパラメータ初期値を設定し、ステッ
プS4でパラメータで決まるモデル式と実測データとの誤
差行列式を計算する。ステップS5で収束判定を行ない、
収束条件を満足しなければ、ステップS6で数値解析式の
条件を変更し、ステップS4の行列式計算を繰り返す。ス
テップS5の収束判定を満足して、ステップS7で得られた
パラメータ抽出値を、ステップS8で主観的に判定する。
得られたパラメータ抽出結果が満足出来るものでなけれ
ば、ステップS9で、分布関数形若しくは適用範囲を意図
的に変更し、上記したパラメータ抽出計算手順を繰り返
す。ステップS8で主観的に満足できるパラメータ抽出結
果が得られれば、パラメータテーブルへ登録する。
く不純物分布関数モデル式の抽出手順を表すフローチャ
ート図である。ステップS1において対象となる実測デー
タを選択する。ステップS2で実測データをフィッティン
グする不純物分布関数形モデル式と適用範囲を指定し、
パラメータ抽出計算を実行する。ステップS3では数値計
算の初期条件となるパラメータ初期値を設定し、ステッ
プS4でパラメータで決まるモデル式と実測データとの誤
差行列式を計算する。ステップS5で収束判定を行ない、
収束条件を満足しなければ、ステップS6で数値解析式の
条件を変更し、ステップS4の行列式計算を繰り返す。ス
テップS5の収束判定を満足して、ステップS7で得られた
パラメータ抽出値を、ステップS8で主観的に判定する。
得られたパラメータ抽出結果が満足出来るものでなけれ
ば、ステップS9で、分布関数形若しくは適用範囲を意図
的に変更し、上記したパラメータ抽出計算手順を繰り返
す。ステップS8で主観的に満足できるパラメータ抽出結
果が得られれば、パラメータテーブルへ登録する。
【００１５】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、製造手
順で指定する工程の測定条件に相当する実測データをデ
ータベース化して統括管理し、シミュレーション実行時
に指定する条件に相当する実測データのモデル式を読み
込んでシミュレーションを実行することにより、実測デ
ータに基づいたシミュレーション実行が可能となり、半
導体製造手順の設計精度を向上させることが出来る。
順で指定する工程の測定条件に相当する実測データをデ
ータベース化して統括管理し、シミュレーション実行時
に指定する条件に相当する実測データのモデル式を読み
込んでシミュレーションを実行することにより、実測デ
ータに基づいたシミュレーション実行が可能となり、半
導体製造手順の設計精度を向上させることが出来る。
【００１６】また、複数の実測データが同じ物理／数学
モデルに基づいている場合は、実測データをフィッティ
ングするモデル式のパラメータ抽出結果をテーブル化す
ることにより、シミュレーション実行手順の中から効率
的に実測データを参照することが出来る。
モデルに基づいている場合は、実測データをフィッティ
ングするモデル式のパラメータ抽出結果をテーブル化す
ることにより、シミュレーション実行手順の中から効率
的に実測データを参照することが出来る。
【００１７】上記シミュレーション装置を半導体製造プ
ロセス手順に適用し、イオン注入後の半導体基板内不純
物分布の実測データをプロセスシミュレーションに取り
込むことにより、アニール工程前の初期条件となる不純
物分布を正確に再現出来、モデル化が困難なアニール工
程後の不純物分布のシミュレーション精度を向上させる
ことが出来る。
ロセス手順に適用し、イオン注入後の半導体基板内不純
物分布の実測データをプロセスシミュレーションに取り
込むことにより、アニール工程前の初期条件となる不純
物分布を正確に再現出来、モデル化が困難なアニール工
程後の不純物分布のシミュレーション精度を向上させる
ことが出来る。
【００１８】イオン注入後の不純物分布関数モデル式の
パラメータ抽出手段として、モデル式の関数形と、実測
データへの適用範囲を選択的に指定する手段を有するこ
とにより、実測データに記録されている基板成分や酸化
膜界面内成分等の不要な成分を除いて、意図的に必要な
分布を得ることが出来る。
パラメータ抽出手段として、モデル式の関数形と、実測
データへの適用範囲を選択的に指定する手段を有するこ
とにより、実測データに記録されている基板成分や酸化
膜界面内成分等の不要な成分を除いて、意図的に必要な
分布を得ることが出来る。
【図１】本発明の第１の実施例を説明するシステム構成
図
図
【図２】本発明の第２の実施例を説明するシステム構成
図
図
【図３】測定条件テーブルの例を示す図
【図４】本発明の第３の実施例におけるパラメータテー
ブルの例を示す図
ブルの例を示す図
【図５】本発明の第４の実施例を説明するパラメータ抽
出のフローチャート図
出のフローチャート図
【図６】従来のシミュレーション装置のシステム構成図
１０ データ測定手段 ２０，５０ データ登録手段 ３０ データ検索手段 ４０ モデル式抽出手段 ６０ データ結合演算手段 Ａ 半導体製造手順 Ｂ シミュレーション実行手順 Ｃ，Ｅ 二次記憶装置 Ｄ シミュレーションモジュール ａ 実測データ ｂ 測定条件テーブル ｃ パラメータテーブル ｂ０，ｃ０ 実測データ名フィールド ｂ１ 測定条件フィールド ｃ１ 抽出パラメータフィールド
Claims (8)
- 【請求項１】与えられた製造手順で指定した特定の製造
工程に関する実測データを前以って測定する手段と、前
記実測データを測定条件について統括管理して記憶装置
にデータベースとして記録する手段と、前記製造手順に
基づいてシミュレーション手順を作成する手段と、前記
シミュレーション手順で指定した特定の製造工程に測定
条件が一致する実測データを前記データベースから検索
する手段と、検索された実測データを物理的／数学的理
論に基づくモデル式にフィッティングする手段と、検索
された実測データにフィッティングした前記モデル式を
取り込んでシミュレーションを実行する手段を備えたこ
とを特徴とする半導体のシミュレーション装置。 - 【請求項２】実測データを前記モデル式でフィッティン
グすべく抽出したモデル式のパラメータを記憶装置にパ
ラメータテーブルとして記録する手段と、前記シミュレ
ーション手順で指定した特定の製造工程に測定条件が一
致する実測データに相当するパラメータを前記パラメー
タテーブルから検索する手段を備えたことを特徴とす
る、請求項１に記載の半導体のシミュレーション装置。 - 【請求項３】前記製造手順は半導体素子プロセス手順を
対象とし、与えられた半導体素子プロセス手順に基づい
てプロセスシミュレーション手順を作成する手段と、前
記プロセスシミュレーション手順で指定した半導体基板
へのイオン注入工程と同じイオン注入条件で測定した不
純物濃度分布の実測データをデータベース化する手段
と、前記不純物濃度分布の実測データをフィッティング
する、イオン注入物理モデルに基づくモデル式を抽出す
る手段と、抽出された前記モデル式を、前記プロセスシ
ミュレーション手順でイオン注入工程指定時に組み込
み、前記イオン注入工程後に指定されるアニール工程の
初期濃度分布とする手段を備えたことを特徴とする、請
求項１又は２に記載の半導体のシミュレーション装置。 - 【請求項４】前記不純物濃度分布の実測データをフィッ
ティングする際には、前記不純物分布関数モデル式の関
数形と、前記関数形の実測データへの適用範囲を選択的
に指定して計算し、パラメータを抽出する手段を備えた
ことを特徴とする、請求項３に記載の半導体のシミュレ
ーション装置。 - 【請求項５】与えられた製造手順で指定した特定の製造
工程に関する実測データを前以って測定する工程と、前
記実測データを測定条件について統括管理して記憶装置
にデータベースとして記録する工程と、前記製造手順に
基づいてシミュレーション手順を作成する工程と、前記
シミュレーション手順で指定した特定の製造工程に測定
条件が一致する実測データを前記データベースから検索
する工程と、検索された実測データを物理的／数学的理
論に基づくモデル式にフィッティングする工程と、検索
された実測データにフィッティングした前記モデル式を
取り込んでシミュレーションを実行する工程を包含する
半導体のシミュレーション方法。 - 【請求項６】実測データを前記モデル式でフィッティン
グすべく抽出したモデル式のパラメータを記憶装置にパ
ラメータテーブルとして記録する工程と、前記シミュレ
ーション手順で指定した特定の製造工程に測定条件が一
致する実測データに相当するパラメータを前記パラメー
タテーブルから検索する工程を包含する、請求項５に記
載の半導体のシミュレーション方法。 - 【請求項７】前記製造手順は半導体素子プロセス手順を
対象とし、与えられた半導体素子プロセス手順に基づい
てプロセスシミュレーション手順を作成する工程と、前
記プロセスシミュレーション手順で指定した半導体基板
へのイオン注入工程と同じイオン注入条件で測定した不
純物濃度分布の実測データをデータベース化する工程
と、前記不純物濃度分布の実測データをフィッティング
する、イオン注入物理モデルに基づくモデル式を抽出す
る工程と、抽出された前記モデル式を、前記プロセスシ
ミュレーション手順でイオン注入工程指定時に組み込
み、前記イオン注入工程後に指定されるアニール工程の
初期濃度分布とする工程を包含する、請求項５又は６に
記載の半導体のシミュレーション方法。 - 【請求項８】前記不純物濃度分布の実測データをフィッ
ティングする際には、前記不純物分布関数モデル式の関
数形と、前記関数形の実測データへの適用範囲を選択的
に指定して計算し、パラメータを抽出する工程を包含す
る、請求項７に記載の半導体のシミュレーション方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13621496A JPH09320917A (ja) | 1996-05-30 | 1996-05-30 | 半導体のシミュレーション装置及びその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP13621496A JPH09320917A (ja) | 1996-05-30 | 1996-05-30 | 半導体のシミュレーション装置及びその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09320917A true JPH09320917A (ja) | 1997-12-12 |
Family
ID=15169980
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP13621496A Pending JPH09320917A (ja) | 1996-05-30 | 1996-05-30 | 半導体のシミュレーション装置及びその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09320917A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001274050A (ja) * | 2000-03-23 | 2001-10-05 | Mitsubishi Electric Corp | データ構造及びデータベースシステム並びに半導体装置の設計方法及びその製造方法 |
| JP2005056874A (ja) * | 2003-08-01 | 2005-03-03 | Fujitsu Ltd | イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム |
| JP2006237365A (ja) * | 2005-02-25 | 2006-09-07 | Agilent Technol Inc | 半導体特性評価装置の管理方法及びそのプログラム |
| JP2007510287A (ja) * | 2003-09-30 | 2007-04-19 | 東京エレクトロン株式会社 | 半導体製造プロセスを容易にする第１の原理シミュレーションを用いたシステム及び方法 |
-
1996
- 1996-05-30 JP JP13621496A patent/JPH09320917A/ja active Pending
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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