KR101919628B1 - 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 - Google Patents

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Abstract

계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 대해 설명한다. 예를 들면, 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리가 생성된다. 제2 프로세스 레인지는 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭되어 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리가 생성된다. 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.

Description

계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리{WIDE PROCESS RANGE LIBRARY FOR METROLOGY}
본 발명의 실시형태는 광계측 분야에 속하며, 보다 자세하게는 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 관한 것이다.
지난 수년 동안, 회절 구조의 연구 및 설계를 위해 RCWA(Rigorous Couple Wave Approach) 및 유사 알고리즘이 많이 이용되어 왔다. RCWA 어프로치에 있어서, 주기적 구조의 프로파일은 정해진 개수의 충분히 얇은 평면의 격자판에 의해 근사된다. 구체적으로, RCWA는 3개의 메인 단계, 즉 격자 내부 필드의 푸리에 전개, 회절 신호를 특징화하는 상계수 행렬의 고유값과 고유벡터의 산출, 및 경계 일치 조건으로부터 추론된 선형 시스템의 솔루션을 필요로 한다. RCWA는 과제를, 3개의 개별 공간 영역, 1) 입사 평면파 필드와, 반사된 모든 회절 차수에 대한 총합을 지원하는 주위 영역, 2) 격자 구조와, 그 아래에 존재하며, 평면파 필드가 각각의 회절 차수와 연관된 모드의 중첩으로서 취급되는 무패턴층, 및 3) 투과된 평면파 필드를 포함하는 기판으로 구획한다.
RCWA 솔루션의 정확도는 보통 에너지 보존이 충족되는 상태에서, 평면파 필드의 공간 고조파 확장에 사용된 항수에 부분적으로 좌우된다. 사용된 항수는 연산시에 고려된 회절 차수의 함수이다. 주어진 가설 프로파일에 대해 시뮬레이션된 회절 신호를 유효하게 생성하려면, 회절 신호의 횡자계(TM) 및/또는 횡전계(TE) 성분 모두에 대해 각 파장에서 최적의 회절 차수 세트를 선택해야 한다. 수학적으로, 회절 차수를 많이 선택하면, 시뮬레이션은 더 정확해진다. 그러나, 회절 차수가 높아질수록, 시뮬레이션된 회절 신호를 계산하는데 더 많은 연산이 필요하다. 또한, 연산 시간은 사용된 차수의 비선형 함수이다.
본 발명의 실시형태는 반도체 기판 또는 웨이퍼 상의 반복 구조를 계측하기 위한 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을 포함한다.
일 실시형태에 있어서, 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 프로세스 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제2 프로세스 레인지는 상기 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 또한, 상기 방법은 상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하여, 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
실시형태에 있어서, 이 방법은 복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 각 프로세스 레인지는 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응하는 것이다. 또한, 상기 방법은 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지는 상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상이하지만 겹치는 것이다. 또한, 상기 방법은 제2 라이브러리를 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터에 대해 생성 및 스티칭을 반복하여 최종 라이브러리를 제공하는 단계를 포함한다.
다른 실시형태에 있어서, 머신 액세스 가능한 기억 매체에는, 데이터 처리 시스템으로 하여금 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있다. 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 프로세스 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제2 프로세스 레인지는 상기 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 또한, 상기 방법은 상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하여, 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
다른 실시형태에 있어서, 머신 액세스 가능한 기억 매체에는, 데이터 처리 시스템으로 하여금 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있다. 이 방법은 복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 각 프로세스 레인지는 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응하는 것이다. 또한, 상기 방법은 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리를 생성하는 단계를 포함하며, 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지는 상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상이하지만 겹치는 것이다. 또한, 상기 방법은 제2 라이브러리를 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계를 포함한다. 또한, 상기 방법은 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터에 대해 생성 및 스티칭을 반복하여 최종 라이브러리를 제공하는 단계를 포함한다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따라, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 예시적인 일련의 작업을 나타내는 흐름도이다.
도 2a는 본 발명의 실시형태에 따라, x-y 평면에서 변하는 프로파일을 갖는 주기적 격자를 도시하는 도면이다.
도 2b는 본 발명의 실시형태에 따라, y 방향으로는 변하지 않고 x 방향으로 변하는 프로파일을 갖는 주기적 격자를 도시하는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시형태에 따라, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 예시적인 일련의 작업을 나타내는 흐름도이다.
도 4a는 본 발명의 실시형태에 따라, 사이드 라이브러리와 겹치며 이것에 스티칭되는 메인 라이브러리를 도시하는 블록도이다.
도 4b는 본 발명의 실시형태에 따라, 복수의 사이드 라이브러리와 겹치며 이것에 스티칭되는 성장형 메인 라이브러리를 도시하는 블록도이다.
도 5는 본 발명의 실시형태에 따라, 자동화 프로세스 및 설비 제어용 구조 파라미터를 결정하여 이용하기 위한 예시적인 일련의 작업을 나타내는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시형태에 따라, 자동화 프로세스 및 설비 제어용 구조 파라미터를 결정하여 이용하기 위한 시스템의 예시적인 블록도이다.
도 7은 본 발명의 실시형태에 따라, 광계측을 이용하여 반도체 웨이퍼 상의 구조의 프로파일을 결정하는 것을 나타내는 구조도이다.
도 8은 본 발명의 실시형태에 따른 예시적인 컴퓨터 시스템의 블록도이다.
여기에, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 대해 설명한다. 이하에서는, 본 발명의 실시형태에 대한 철저한 이해를 돕기 위해 구조의 비대칭성의 예와 같이 다수의 특정 상세 내용에 대해 설명한다. 당업자에게는 본 발명의 실시형태를 이들 특정 상세 내용 없이도 실시할 수 있음이 자명할 것이다. 다른 경우에 있어서, 본 발명의 실시형태들을 불필요하게 모호하게 하지 않기 위해, 패터닝된 재료층의 스택 제조 등의 잘 알려진 처리 단계에 대해서는 상세하게 설명하지 않는다. 또한, 도면에 도시하는 다양한 실시형태들은 대표예일 뿐이며 반드시 실측으로 도시하지 않는 것은 물론이다.
최근의 광학 임계 치수(OCD: Optical Critical-Dimension) 애플리케이션에 서는, 와이드 프로세스 레인지가 바람직할 수 있으며, 또는 프로세스의 기간(life) 동안 레인지 시프트가 있을 수 있다. 또한, 사용자는 심지어 2개의 프로세스 레인지를 커버하도록 라이브러리를 구축하기를 원할 수도 있다. 때때로, 사용자는 처음 이용시에는 프로세스 레인지가 작은 양호한 라이브러리를 구축하고, 그 라이브러리를 베이스로서 유지하고자 한다. 본 발명의 실시형태에 따르면, 본 명세서에서 라이브러리 스티칭(library stiching)이라고 기재하는 프로세스에서, 나중에 더 넓은 와이드 프로세스 레인지를 커버하기 위해 베이스 라이브러리에 추가 라이브러리를 붙인다.
본 발명의 1 이상의 실시형태의 예에 따르면, 비교적 작은 프로세스 레인지로 양호한 라이브러리(라이브러리 A)가 확립된다. 사용자가 추후 프로세스를 커버하기 위해 몇몇 파라미터에 대해 레인지를 확장하기를 원할 수도 있지만, 결과가 양호하여 그 레인지 내에서 추후 측정에 그 결과를 적용할 수 있기 때문에 이전 레인지에 대해 라이브러리 A를 유지하고 싶어할 수도 있다. 따라서, 실시형태에서는 새로운 라이브러리가 반복해서 구축된다. 이러한 반복에는 베이스 또는 메인 라이브러리로 시작하는 단계와, 추가 라이브러리를 베이스 라이브러리에 또는 그렇게 형성된 최신 라이브러리에 스티칭하는 단계를 필요로 할 수 있다. 최종 라이브러리는 사용자의 목적을 실행하기에 적합한 양호한 라이브러리를 제공할 수 있다. 상기 일 실시형태에서는 각 반복이 시작 라이브러리에 있어서 레인지의 하나의 치수만 확장시킨다
일례로서, 일 실시형태에 있어서, 프로세스는, (a) 원한다면 멀티 레인지일 수 있는 양호한 라이브러리(라이브러리 A)를 식별하는 단계와, 동일한 워크북에서 새로운 프로젝트로서 또 다른 양호한 라이브러리(라이브러리 B)를 구축하는 단계와(라이브러리 B의 레인지는 확장을 원하는 것을 제외한 모든 치수에서 동일할 수 있으며, 그 치수에 대해서는 2 나노미터 등의 추정 오버랩 양만큼 라이브러리 A와 겹침), (c) 다른 사이즈를 원하는 양으로 확장시키는 단계로서, 그 오버랩 양은 오버랩 영역에서의 조합 함수의 도함수으로부터, 또한 라이브러리 A와 라이브러리 B의 라이브러리 에러 추정으로부터 추정될 수 있는 것인 확장 단계와, (d) 또 다른 라이브러리 C 폴더를 셋업하고 라이브러리 A와 B를 함께 스티칭하여, A와 B의 전체 서브 라이브러리로 이루어진 멀티 레인지 라이브러리인 라이브러리 C를 제공하는 단계와, (e) A=C를 설정하고 다시 단계 (a)로 돌아가 또 다른 치수를 확장시켜서 또 다른 라이브러리 B를 구축하고 또 다른 라이브러리 C를 형성하도록 스티칭하는 단계와, (f) 단계 (e)를 반복하여 원하는 모든 치수의 확장을 종료하는 단계를 포함한다.
전체적으로, 본 명세서에서 설명하는 프로세스 및 방법론은 넓은 프로세스 레인지에 맞는 양호한 라이브러리를 구축하는데 혁신적인 방식을 제공할 수 있다. 매번 하나의 치수 레인지를 확장하여 반복적으로 라이브러리를 구축한 다음, 라이브러리를 함께 스티칭하여 대형 라이브러리 레인지를 갖는 라이브러리를 제공할 수 있다. 오버랩 영역의 결정 및 그러한 라이브러리 2개를 스티칭하는 방법에 대해서는 이하에 자세하게 설명한다. 설명한 어프로치에 의해, 양호한 정확도로 넓은 레인지 라이브러리를 구축하는 것이 가능하다.
본 명세서에서 설명하는 라이브러리 스티칭 방법은 사용자가 반복 어프로치를 통해 넓은 프로세스 레인지를 커버하기 위한 양호한 라이브러리를 구축하는데 도움을 줄 수 있다. 그 방법론은 사용자 개개의 필요 및 원하는 타이밍을 모두 고려하여, 치수 확장에 대해 유연할 수 있다. 예컨대, 사용자는 일관성 있는 결과를 제공하고 있는 이전 레인지에 대한 이전 라이브러리를 보유할 수 있다. 그리고 사용하는 모든 새로운 라이브러리에는 넓지만 정확한 레인지가 제공된다.
본 명세서에서 상세하게 설명하는 어프로치는, 라이브러리가 부분으로 분리되고, 그 부분이 다시 함께 합쳐질 수 있는 종래의 분할법과 구별될 수 있다. 그 대신에, 일 실시형태에서는, 추가적인 겹치는 라이브러리에 스티칭되는 베이스 또는 메인 라이브러리로부터 라이브러리를 구축한다. 본 어프로치는 와이드 레인지를 커버하기 위해 단일 라이브러리를 반복 구축하는 것의 어려움을 해결할 수 있다. 함께 스티칭된 멀티 라이브러리로부터의 전체 응답은 서브 라이브러리의 가중된 합계에 무시할 수 없는 기여를 제공할 수 있다. 그렇기 때문에, 라이브러리의 추가는 함수적으로 스무스한 방법으로 행해질 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시형태에 따라, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하기 위한 예시적인 일련의 작업을 나타내는 흐름도(100)이다.
흐름도(100)의 작업 102를 참조하면, 제1 라이브러리가 생성되며, 이 제1 라이브러리는 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 것이다. 이어서, 흐름도(100)의 작업 104를 참조하면, 제2 라이브러리가 생성되며, 이 제2 라이브러리는 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 것이다. 제2 프로세스 레인지는 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 그리고, 흐름도(100)의 작업 106을 참조하면, 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭되어 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리가 생성된다. 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
본 발명의 실시형태에 따르면, 편의상, 스티칭은 2개의 겹치는 라이브러리를 조합하는 것으로 간주될 수 있다. 예컨대, 2개의 라이브러리 함수 f 1 (x) 및 f 2 (x)가 결정되며, 이 함수들은 파라미터 값의 주어진 레인지에 대해서 스펙트럼 신호에, 주어진 스칼라 파라미터 변수 x를 취한다. 상기 겹치는 라이브러리의 스티칭의 경우, 식 (1)에서 제공되는 바와 같이, 2개 함수의 볼록 조합에 의해 스펙트럼 신호가 주어지는 레인지가 존재한다.
Figure 112013080474573-pct00001
(1)
2개의 라이브러리 함수를 믹싱하는데 이용되는 함수 c(x)는 수식 (2)에서 제공되는 바와 같이 로지스틱 시그모이드(logistic sigmoid)에 기초한다.
Figure 112013080474573-pct00002
(2)
여기서, κ=13.82, ρ는 오버랩 영역 길이이며, x 0 은 오버랩 영역의 중간부이다. 유사한 어프로치를 서브 라이브러리에 적용할 수 있다. 예를 들어, 일 실시형태에 있어서, 흐름도(100)를 다시 참조하면, 제1 라이브러리는 하나 이상의 서브라이브러리를 갖고, 제2 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 가지며, 제3 라이브러리는 제1 및 제2 라이브러리의 서브 라이브러리를 모두 갖는다.
본 발명의 일 실시형태에 따라, 흐름도(100)를 다시 참조하면, 제1 라이브러리는 하나 이상의 추가 파라미터를 갖는다. 제2 파라미터도 하나 이상의 추가 파라미터를 갖는다. 이 하나 이상의 추가 파라미터에 대한 프로세스 레인지는 제1 및 제2 라이브러리 양쪽에서 동일하다. 상기 일 실시형태에 있어서, 제1 및 제2 라이브러리는 제1 및 제2 프로세스 레인지만 상이하다. 그러나, 다른 실시형태에 있어서, 제1 및 제2 라이브러리에서의 프로세스 레인지는 하나 이상의 추가 파라미터가 상이하며, 심지어 겹치지 않는다. 이들 파라미터에 있어서, 결과적으로 형성된 라이브러리는 비연결 레인지를 포함한다.
일 실시형태에 있어서, 제1 및 제2 라이브러리는 오버랩 양만큼 겹친다. 상기 일 실시형태에 있어서, 흐름도(100)와 관련해서 설명하는 방법은, 제2 프로세스 레인지가 제1 프로세스 레인지와 겹치는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 오버랩 양을 결정하는 작업을 더 포함한다. 이 결정 작업은 제1 및 제2 라이브러리의 각각에 대한 라이브러리 에러 추정에도 기초한다.
오버랩 영역 결정과 관련하여, 오버랩 양은 2개의 영역의 함수 각각의 특성 및 조합 함수의 특성에 기초한다. 일례로, 오버랩 영역을 결정하는 한 방법은, 일 실시형태에 있어서 수식 3에서 제공되는 조합 함수의 도함수에 기초한다.
Figure 112013080474573-pct00003
(3)
조합 함수
Figure 112013080474573-pct00004
에 의한 도함수에의 기여를 보간 함수의 도함수보다 작게 하기 위해 오버랩 영역의 중간부가 도입될 수 있다. 다시 말해, 수식 (3)의 제1항은 제2항을 지배한다. 수식 (2)에서 정의한 로지스틱 함수를 이용하면 수식 (4)를 얻을 수 있다.
Figure 112013080474573-pct00005
(4)
여기서,
Figure 112013080474573-pct00006
이다. 오버랩 영역에 대해 수식 (4)를 풀면, 수식 (5)를 얻는다.
Figure 112013080474573-pct00007
(5)
오버랩의 중간부에서 에러의 놈(norm)을 라이브러리의 산출 전에 이용할 수 없기 때문에, 원하는 신호 에러 E f 가 일반적으로 라이브러리에 치환된다. 이 어프로치가 수식 (6)을 제공한다.
Figure 112013080474573-pct00008
(6)
이상의 설명이 하나의 가능한 예만 나타내는 것은 말할 것도 없다. 예를 들어, 믹싱 함수에 이용될 수 있는 시그모이드 함수의 호스트가 있을 수 있다. 일 실시형태에서는, 코사인 스퀘셔 시그모이드 함수(cosine squasher sigmoid function)가 이용된다. 상기 수식 (1)은 어떤 시그모이드 함수가 이용되는지에 관계없이 동일하게 유지되는 반면, 수식 (2), (4), (5), (6)은 그에 따라 변한다. 실행 가능한 시그모이드 함수의 예는 "Universal Approximation by Ridge Computational Models and Neural Networks: A Survey"(M. Sanguineti, The Open Applied Mathematics Journal, 2008, 31-58) 및 "Approximation theory of the MLP model in neural networks"(A. Pinkus, Acta Numerica(1999), pp. 143-195, Cambridge University Press)의 논문에서 찾을 수 있다.
본 발명의 실시형태에 따라, 흐름도(100)를 다시 참조하면, 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖는 제4 라이브러리를 생성하는 작업을 더 포함한다. 제4 프로세스 레인지는 제3 프로세스 레인지와 겹친다. 또한, 제4 라이브러리를 제3 라이브러리에 스티칭하여 제1 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 갖는 제5 라이브러리를 생성하는 작업이 수행된다. 제5 프로세스 레인지는 제3 및 제4 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
스티칭은 주어진 시간에 단일 파라미터에 한정될 필요가 없음은 물론이다. 대신에, 단일 스티칭 프로세스에서는 2 이상의 파라미터가 변경될 수 있다. 예를 들어, 일 실시형태에 있어서, 흐름도(100)를 다시 참조하면, 제1 라이브러리도 제2 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖고, 제2 라이브러리도 제2 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 가지며, 제5 프로세스 레인지는 제4 프로세스 레인지와 겹치고, 제3 라이브러리도 제2 파라미터에 대해 제6 프로세스 레인지를 가지며, 제6 프로세스 레인지는 제4 및 제5 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
흐름도(100)와 관련해서 설명하는 제1 파라미터는 일 실시형태에 있어서 2차원 또는 3차원 격자 구조의 개별 특징부에 관한 것일 수 있다. 본 명세서에서 사용하는 "3차원 격자 구조"란 용어는, z 방향의 깊이와 함께, 2차원으로 변하는 x-y 프로파일을 갖는 구조를 의미하는 것이다. 예를 들어, 도 2a는 본 발명의 실시형태에 따라, x-y 평면에서 변하는 프로파일을 갖는 주기적 격자(200)를 도시한다. 주기적 격자의 프로파일은 x-y 프로파일의 함수로서 z 방향으로 변한다.
본 명세서에서 사용하는 "2차원 격자 구조"란 용어는, z 방향의 깊이와 함께, 1차원으로만 변하는 x-y 프로파일을 갖는 구조를 의미하는 것이다. 예를 들어, 도 2b는 본 발명의 실시형태에 따라, y 방향으로는 변하지 않고 x 방향으로 변하는 프로파일을 갖는 주기적 격자(202)를 도시한다. 주기적 격자의 프로파일은 x 프로파일의 함수로서 z 방향으로 변한다. 2차원 구조의 경우 y 방향에서의 무변화가 무한할 필요는 없지만, 패턴에 있어서의 임의의 단절은 긴 범위로 고려되어야 하는데, 예컨대 y 방향에서의 패턴의 단절은 x 방향에서의 패턴의 단절보다 실질적으로 더 많이 떨어져 있다.
개별 특징부가 2차원 또는 3차원 격자 구조에 관한 것인 상기 일 실시형태에서는, 제1 파라미터가 개별 특징부의 폭, 높이, 길이, 상면 코너 라운딩, 바닥면 푸팅(footing), 또는 측벽각과 같은 것이나, 이들에 한정되지 않는다.
일 실시형태에 있어서, 다시 흐름도(100)를 참조하면, 제3 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함하며, 흐름도(100)와 관련해서 설명하는 방법은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 작업을 더 포함한다. 일 실시형태에서, 시뮬레이션된 스펙트럼은 공간 고조파 차수의 세트로부터 얻은 것이다. 일 실시형태에 있어서, 샘플 스펙트럼은 물리적 기준 샘플 또는 물리적 산출 샘플 등의 구조로부터 수집되지만 이들에 한정되지는 않는다. 실시형태에 있어서, 비교는 회귀 연산을 이용하여 수행된다. 일 실시형태에 있어서, 연산에 하나 이상의 비차분(non-differential) 신호를 동시에 이용한다. 이 하나 이상의 비차분 신호는 방위각, 입사각, 편광자/검광자 각도, 또는 추가 측정 타깃과 같은 것이나, 이들에 한정되지는 않는다.
본 발명의 양태에 있어서, 라이브러리 스티칭은 오리지널 라이브러리에서 2 이상의 파라미터의 레인지를 확장하는데 이용될 수 있다. 예를 들어, 도 3은 본 발명의 실시형태에 따라, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 예시적인 또 다른 일련의 작업을 나타내는 흐름도이다.
흐름도(300)의 작업 302를 참조하면, 복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리가 생성된다. 각 프로세스 레인지는 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응한다. 흐름도(300)의 작업 304를 참조하면, 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리가 생성된다. 제2 라이브러리의 프로세스 레인지는 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 겹치지만 상이한 것이다. 흐름도(300)의 작업 306을 참조하면, 전술한 바와 같이 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭된다.
흐름도(300)의 작업 308을 참조하면, 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터(복수의 파라미터의 첫번째 것과 상이한 것)에 대해 예컨대 사이클(310)을 통해 생성 및 스티칭이 반복되어 최종 라이브러리가 제공된다. 본 발명의 실시형태에 있어서, 최종 라이브러리의 각각의 프로세스 레인지는 제1 라이브러리의 복수의 프로세스 레인지 중 대응하는 프로세스 레인지와 같거나 더 넓다. 일 실시형태에 있어서, 최종 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함한다. 상기 일 실시형태에 있어서, 흐름도(300)의 방법은 전술한 바와 같이, 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 작업을 더 포함한다.
실시형태에 있어서, 흐름도(100, 300)의 방법으로부터 제공되는 것인 스티칭된 라이브러리의 이용과 관련하여, 상기 방법은 스티칭된 라이브러리의 시뮬레이션 파라미터와의 일치 또는 비일치에 기초하여 프로세스 툴의 파라미터를 변경하는 단계를 포함한다. 프로세스 툴의 파라미터 변경은, 피드백 기술, 피드포워드 기술, 및 현장(in situ) 제어 기술과 같은 것이나, 이들에 한정되지 않은 기술을 이용하여, 수행될 수 있다. 실시형태에 있어서, 스티칭된 라이브러리는 CD 계측 툴 레시피에서 디바이스 구조 프로파일 및 기하학적 조건(geometry)을 보다 정확하게 셋업하는데 이용될 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 스티칭된 라이브러리는 CD 계측 툴 검증, 진단 및 특징화의 일부로서 이용된다.
본 명세서에서 고안하는 방법론에 대한 전술한 하나 이상의 실시형태의 구현예로서 사이드 라이브러리 확장 프로세스에 대해 설명한다. 도 4a는 본 발명의 실시형태에 따라, 사이드 라이브러리와 겹치며 이것에 스티칭되는 메인 라이브러리를 도시하는 블록도이다.
도 4a를 참조하면, 라이브러리(400)는 기존의 라이브러리(402)에 스티칭된 사이드 라이브러리(404)로 구성되어 있는데, 사이드 라이브러리는 확장되는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 메인 라이브러리로부터 레인지를 승계한다. 전술한 바와 같이, 사이드 라이브러리(404)의 승계되지 않는 치수의 레인지는 메인 라이브러리(402)의 대응하는 레인지와 일치하지는 않지만 겹친다. 그러므로, 오리지널 레인지와 새로 확장된 레인지 사이에서 결과적으로 형성된 경계선으로서 표시되고 있지만, 전술한 바와 같이 2개의 라이브러리 사이에는 사실상 오버랩 영역(406)이 존재한다.
구현예에 있어서, "확장" 버튼을 누른 후에, GUI창이 모든 치수에 대한 메인 라이브러리의 레인지와 함께 팝업한다. 사용자는 다른 파라미터 레인지를 모두 고정한 후에, 하나의 치수에 있어서 파라미터 레인지의 하나의 값을 변경할 수 있다. 사이드 라이브러리에 대응하도록 변경된 레인지를 제외하고 동일한 라이브러리 세팅으로 새로운 프로젝트가 작성된다. 사이드 라이브러리는 자동으로 작성될 수도 있다. 일 특정 실시형태에 있어서, 3개의 독립 라이브러리를 이용하면 사이드 라이브러리와 메인 라이브러리의 경계 근방에서 측정 시프트에 대해 용이하게 테스트할 수 있다.
다른 구현예에 있어서, 2개의 라이브러리(A&B)를 취하여 이것들을 제3의 것에 연결시키는 매트랩(Matlab) 프로토타입이 존재한다. 라이브러리 B는 라이브러리 A의 카피인데, 하나의 레인지가 변경된 것으로서 사이드 라이브러리가 된다. 라이브러리 C가 확장 라이브러리이다. 이 프로토타입은 실행 라이브러리를 산출한다. 오리지널 라이브러리 대 사이드 라이브러리에 대한 샘플수의 비는 라이브러리 레인지의 볼륨 비이다. 라이브러리를 연결하기 위한 메커니즘은 라이브러리 분할 메커니즘과 유사할 수 있는데, 약간씩 겹치는 서브 라이브러리들이 조합되어 하나의 메인 라이브러리를 형성한다. 오버랩은 자동으로 메인 라이브러리로부터 승계되지만, 필요하다면 재계산되기도 한다. 라이브러리 확장 프로세스는 무한정 반복될 수도 있지만, 특정 실시형태에 있어서 최대 반복은 4회이다. 또 다른 특정 실시형태에 있어서, 최대 반복은 수식 (7)에 의해 제공된다.
라이브러리 확장의 최대 반복 = 2ㆍNDOF (7)
여기서, NDOF는 자유도의 수이고 라이브러리의 수와 동의어이다.
또 다른 구현예에 있어서, 사이드 라이브러리 확장 프로세스는 이하의 예시적인 작업을 이용하여 수행된다. 그 예는 막 스택의 샘플 2 자유도 모델에서 시작된다. 제1 작업에 있어서, 예컨대 양호한 테스트는 샘플 2 막 프로젝트이며, 개략 라이브러리 세팅(coarse library setting)으로 베이스 라이브러리가 작성된다. 다음으로, 개략 세팅을 이용하여 베이스 라이브러리가 작성된다. 이 작업이 완료되면, 라이브러리는 확장될 수 있다. 다음 작업에서, 사이드 라이브러리가 작성된다. 사용자는 파라미터의 레인지를 확장하기 위한 옵션을 구비할 수 있다. 다음 작업에서, 베이스 및 사이드 라이브러리가 연결된다. 다음 작업에서, 라이브러리들이 조합되고, 조합된 후에, 새로운 프로젝트가 작성될 수 있다.
실시형태에 있어서, 새로운 라이브러리들은 모두, 라이브러리가 분할되지 않더라도 각 파라미터 레인지마다 자동으로 산출되어 저장된 오버랩 길이를 갖는다. 이 어프로치는 라이브러리 확장 알고리즘을 크게 단순화한다. 또한, 실시형태에 있어서, 라이브러리 세팅과 GUI의 세팅 사이에는 적어도 얼마의 일관성이 있다. 실시형태에 있어서, 세팅이 변경되지 않았다면 사이드 라이브러리는 허용되지 않는다. 사이드 라이브러리는 그것이 생성되었던 베이스 라이브러리에만 연결되도록 어떤 방식으로 사이드 라이브러리로서 지정될 수 있다. 나중에는, 라이브러리 파일에 있어서 충분한 정보가 제공되어 GUI에서 모든 세팅을 재구성할 수 있다.
사이드 라이브러리 확장 프로세스는 다수 반복으로 수행될 수도 있다. 도 4b는 본 발명의 실시형태에 따라, 복수의 사이드 라이브러리와 겹치며 이것에 스티칭되는 성장형 메인 라이브러리를 도시하는 블록도이다.
도 4b를 참조하면, 라이브러리(450)는 베이스 라이브러리(452)로 구성된다. 사이드 라이브러리가 베이스 라이브러리(452)(또는 이전의 반복으로부터 결과적으로 형성된 새로운 라이브러리)에 스티칭된다. 예를 들어, 순서대로, 베이스 라이브러리(452)의 하나의 치수가 겹치며, 확장되고 있는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 베이스 라이브러리(452)로부터 레인지가 승계되는 사이드 라이브러리(454)가 구축된다. 그리고, 새로운 라이브러리(1+2)의 하나의 치수가 겹치고, 확장되고 있는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 새로운 라이브러리(1+2)로부터 레인지가 승계되는 사이드 라이브러리(456)가 구축된다. 그리고, 새로운 라이브러리(1+2+3)의 하나의 치수가 겹치고, 확장되고 있는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 새로운 라이브러리(1+2+3)로부터 레인지가 승계되는 사이드 라이브러리(458)가 구축된다. 그리고, 새로운 라이브러리(1+2+3+4)의 하나의 치수가 겹치고, 확장되고 있는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 새로운 라이브러리(1+2+3+4)로부터 레인지가 승계되는 사이드 라이브러리(460)가 구축된다. 마지막으로, 새로운 라이브러리(1+2+3+4+5)의 하나의 치수가 겹치고, 확장되고 있는 것을 제외한 모든 치수에 있어서 새로운 라이브러리(1+2+3+4+5)로부터 레인지가 승계되는 사이드 라이브러리(462)(6)가 구축된다.
전술한 바와 같이, 각 사이드 라이브러리(454, 456, 458, 460 또는 462)에 있어서 승계되지 않는 치수의 레인지는 이전에 반복된 라이브러리에 있어서 대응하는 레인지와 일치하지는 않지만 겹친다. 그렇기 때문에, 오리지널 레인지와 새로 확장된 레인지 사이에서 결과적으로 형성된 경계선으로서 표시되고 있지만, 전술한 바와 같이, 도시하는 각각의 인접한 라이브러리 사이에는 사실상 오버랩 영역이 존재한다.
본 명세서에서 설명하는 스티칭된 라이브러리는 회절 신호의 차수에 기초한 시뮬레이션 스펙트럼을 포함할 수 있다. 차수는 주기적 구조로부터 도출되는 것으로서 시뮬레이션될 수 있다. 제로 차수는 주기적 구조의 법선 N에 대해, 가설 입사빔의 입사 각도와 같은 각도에서 회절 신호를 나타낸다. 고차 회절 차수는 +1, +2, +3, -1, -2, -3 등으로서 지정된다. 순간 차수(evanescent order)라고 알려진 기타 차수도 고려할 수 있다. 본 발명의 실시형태에 따르면, 광계측에 이용하기 위해 시뮬레이션된 회절 신호가 생성된다. 예컨대, 광계측에 이용하기 위해 구조의 측벽각 등의 프로파일 파라미터를 모델링할 수 있다. 웨이퍼 구조에 있어서 굴절률과 흡광 계수, 즉 (n&k) 등의 재료의 광학 특성을 광계측에 이용하기 위해 모델링할 수도 있다.
전술한 바와 같이, 스티칭된 라이브러리의 이용은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 것을 포함할 수 있다. 일 실시형태에 있어서, 회절 차수의 세트는 2차원 또는 3차원 격자 구조로부터 타원편광분석(ellipsometric) 광계측 시스템에 의해 생성되는 회절 신호를 나타내도록 시뮬레이션된다. 이러한 광계측 시스템은 도 7과 관련하여 후술한다. 그러나, 같은 개념과 원리가 반사율측정(reflectometric) 시스템 등의 기타 광계측 시스템에도 등등하게 적용된다. 나타내는 차분 신호는 프로파일, 치수 또는 재료 성분과 같은, 그러나 이들에 한정되지 않는 3차원 격자 구조의 특성을 설명할 수 있다.
시뮬레이션된 회절 차수에 기초한 연산은 패터닝된 반도체막 또는 포토레지스트층 등의 패터닝된 막에 대한 프로파일 파라미터를 나타낼 수 있으며, 자동화 프로세스 또는 설비 제어에 이용될 수 있다. 도 5는 본 발명의 실시형태에 따라, 자동화 프로세스 및 설비 제어를 위한, 프로파일 파라미터 등의 구조 파라미터를 결정하여 이용하는 예시적인 일련의 작업을 나타내는 흐름도(500)이다.
흐름도(500)의 작업 502를 참조하면, 측정된 회절 신호의 세트로부터 프로파일 파라미터를 추출하기 위해 라이브러리 또는 트레이닝된 머신 러닝 시스템(MLS: Machine Learning System)을 개발한다. 작업 504에서는, 라이브러리 또는 트레이닝된 MLS를 이용하여 구조의 적어도 하나의 프로파일 파라미터를 결정한다. 작업 506에서는, 적어도 하나의 프로파일 파라미터를 처리 단계를 수행하도록 구성된 제조 클러스터에 전송하는데, 여기서 처리 단계는 반도체 제조 프로세스 흐름에 있어서 측정 단계 504 이전에 또는 이후에 실행될 수 있다. 작업 508에서는, 제조 클러스터에 의해 수행된 처리 단계에 대해 프로세스 변수 또는 설비 세팅을 변경하기 위해 적어도 하나의 송신된 프로파일 파라미터를 이용한다.
머신 러닝 시스템에 대한 보다 상세한 설명 및 알고리즘에 대해서는, 2003년 6월 27일에 출원한 발명의 명칭이 OPTICAL METROLOGY OF STRUCTURES FORMED ON SEMICONDUCTOR WAFERS USING MACHINE LEARNING SYSTEMS인 미국 특허 제7,831,528호을 참조할 수 있으며, 이것은 여기에서의 인용에 의해 그 전체가 본 명세서에 포함된다. 2차원 반복 구조에 대한 회절 차수 최적화에 대한 설명에 대해서는, 2006년 3월 24일에 출원한 발명의 명칭이 OPTIMIZATION OF DIFFRACTION ORDER SELECTION FOR TWO-DIMENSIONAL STRUCTURES인 미국 특허 제7,428,060호를 참조할 수 있으며, 이것은 여기에서의 인용에 의해 그 전체가 본 명세서에 포함된다.
도 6은 본 발명의 실시형태에 따라, 자동화 프로세스 및 설비 제어를 위한, 프로파일 파라미터 등의 구조 파라미터를 결정하여 이용하기 위한 시스템(600)의 예시적인 블록도이다. 시스템(600)은 제1 제조 클러스터(602)와 광계측 시스템(604)을 포함한다. 또한, 시스템(600)은 제2 제조 클러스터(606)를 포함한다. 도 6에는 제2 제조 클러스터(606)가 제1 제조 클러스터(602)에 후속되는 것으로서 도시되지만, 제2 제조 클러스터(606)는 시스템(600) 내에서[그리고 예컨대 제조 프로세스 흐름에 있어서] 제1 제조 클러스터(602) 앞에 배치될 수 있는 것은 물론이다.
웨이퍼에 도포된 포토레지스트층의 노광 및 현상 등의 포토리소그래피 프로세스는 제1 제조 클러스터(602)를 이용해서 행해질 수 있다. 일 예시적인 실시형태에 있어서, 광계측 시스템(604)은 광계측 툴(608)과 프로세서(610)를 포함한다. 광계측 툴(608)은 구조로부터 얻어진 회절 신호를 측정하도록 구성되어 있다. 측정된 회절 신호와 시뮬레이션된 회절 신호가 일치하면, 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값이, 시뮬레이션 회절 신호와 연관된 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값이 되도록 결정된다.
일 예시적인 실시형태에 있어서, 광계측 시스템(604)은 또한 복수의 시뮬레이션 회절 신호와, 그 복수의 시뮬레이션 회절 신호와 연관된 하나 이상의 프로파일 파라미터의 복수의 값을 갖는 스티칭된 라이브러리(612)를 포함할 수 있다. 전술한 바와 같이, 스티칭된 라이브러리는 미리 생성될 수도 있다. 계측 프로세서(610)는 구조로부터 얻어진 측정 회절 신호를 스티칭된 라이브러리 내의 복수의 시뮬레이션 회절 신호에 비교할 수 있다. 일치하는 시뮬레이션 회절 신호가 발견되면, 스티칭된 라이브러리 내의 일치하는 시뮬레이션 회절 신호와 연관된 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값이, 구조를 제조하기 위해 웨이퍼 애플리케이션에 이용되는 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값이 된다고 한다.
또한, 시스템(600)은 계측 프로세서(616)를 포함한다. 일 예시적인 실시형태에서는, 프로세서(610)가 하나 이상의 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값을 계측 프로세서(616)에 전송할 수 있다. 이 때 계측 프로세서(616)는 광계측 시스템(604)을 이용하여 결정된 하나 이상의 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값에 기초하여, 제1 제조 클러스터(602)의 하나 이상의 프로세스 파라미터 또는 설비 세팅을 조정할 수 있다. 또한, 계측 프로세서(616)는 광계측 시스템(604)을 이용하여 결정된 하나 이상의 프로파일 파라미터의 하나 이상의 값에 기초하여, 제2 제조 클러스터(606)의 하나 이상의 프로세스 파라미터 또는 설비 세팅을 조정할 수 있다. 전술한 바와 같이, 제조 클러스터(606)는 제조 클러스터(602) 앞에서 또는 뒤에서 웨이퍼를 처리할 수 있다. 다른 예시적인 실시형태에 있어서, 프로세서(610)는 측정된 회절 신호의 세트를 머신 러닝 시스템(614)에 대한 입력으로서, 그리고 프로파일 파라미터를 머신 러닝 시스템(614)의 예상 출력으로서 이용하여 머신 러닝 시스템(614)을 트레이닝하도록 구성되어 있다.
도 7은 본 발명의 실시형태에 따라, 광계측을 이용하여 반도체 웨이퍼 상의 구조의 프로파일을 결정하는 것을 나타내는 구조도이다. 광계측 시스템(700)은 웨이퍼(708)의 타깃 구조(706)에 계측 빔(704)을 투사하는 계측 빔 소스(702)를 포함한다. 계측 빔(704)은 타깃 구조(706)를 향해 입사각(θ)에서 투사된다. 계측 빔 수광기(712)에 의해 회절 빔(710)이 측정된다. 회절 빔 데이터(714)가 프로파일 애플리케이션 서버(716)에 전송된다. 프로파일 애플리케이션 서버(716)는 측정된 회절 빔 데이터(714)를, 타깃 구조의 임계 치수와 분해능의 가변 조합을 나타내는 시뮬레이션된 회절 빔 데이터의 스티칭된 라이브러리(718)에 대조시킨다.
본 발명의 실시형태에 따르면, 시뮬레이션된 회절 빔 데이터의 적어도 일부는 2개 이상의 방위각에 대해 결정된 차분에 기초한 것이다. 본 발명의 다른 실시형태에 따르면, 시뮬레이션된 회절 빔 데이터의 적어도 일부는 2개 이상의 입사각에 대해 결정된 차분에 기초한 것이다. 일 예시적인 실시형태에 있어서, 측정된 회절 빔 데이터(714)와 최상으로 일치하는 스티칭된 라이브러리(718) 인스턴스가 선택된다. 회절 스펙트럼이나 신호 및 연관된 가설 프로파일의 스티칭된 라이브러리를 개념과 원리를 설명하는데 빈번하게 이용할지라도, 본 발명은, 회귀, 뉴럴 네트워크, 및 프로파일 추출에 이용되는 유사한 방법과 같이, 시뮬레이션된 회절 신호 및 연관된 프로파일 파라미터의 세트를 포함하는 스티칭된 데이터 스페이스에도 동등하게 적용된다. 선택된 스티칭된 라이브러리(718) 인스턴스의 연관된 임계 치수 및 가설 프로파일은 타깃 구조(706)의 특징부의 임계 치수와 실제 단면 프로파일에 대응한다고 한다. 광계측 시스템(700)은 반사율측정기(reflectometer), 타원편광분석기(ellipsometer), 또는 기타 광계측 장치를 이용하여 회절 빔 또는 신호를 측정할 수 있다.
본 발명의 실시형태는 다양한 막 스택에 적합할 수 있다. 예컨대, 일 실시형태에 있어서, 막 스택은 단층이나 다층을 포함한다. 또한, 일 실시형태에서는 분석 또는 측정된 격자 구조가 3차원 구성요소 및 2차원 구성요소를 모두 포함한다. 예를 들어, 시뮬레이션된 회절 데이터에 기초한 연산의 효율성은, 구조 전체 및 그 회절 데이터에 대한 2차원 구성요소에 의한 더 단순한 기여를 이용함으로써 최적화될 수 있다.
본 발명의 실시형태의 설명을 용이하게 하기 위해, 편광분석 광계측 시스템을 이용하여 상기 개념과 원리를 설명한다. 동일한 개념과 원리가 반사율측정 시스템 등의 기타 광계측 시스템에도 동등하게 적용되는 것은 물론이다. 마찬가지로, 반도체 웨이퍼를 이용하여 개념의 적용을 설명할 수 있다. 이 경우에도 그 방법 및 프로세스는 반복 구조를 갖는 다른 워크피스에도 동등하게 적용된다. 일 실시형에 있어서, 광학 산란측정법(optical scatterometry)은, 광학 분광 편광분석측정법(SE: Spectroscopic Ellipsometry), 빔 프로파일 반사율측정법(BPR: Beam Profile Reflectrometry), 및 개선형 UV 반사율측정법(eUVR)과 같은, 그러나 이들에 한정되지 않는 기술이다.
본 발명은 컴퓨터 프로그램 제품이나 소프트웨어로서 제공될 수 있는데, 이들은 컴퓨터 시스템(또는 기타 전자 장치)을 본 발명에 따라 프로세스를 수행하도록 프로그래밍하는데 이용될 수 있는 명령어가 저장되어 있는 머신 판독 가능한 매체를 포함할 수 있다. 머신 판독 가능한 매체는 머신(예컨대, 컴퓨터)에 의해 판독 가능한 형식으로 정보를 저장 또는 전송하는 임의의 메커니즘을 포함한다. 예를 들어, 머신 판독 가능한(예컨대, 컴퓨터 판독 가능한) 매체는 머신(예컨대, 컴퓨터) 판독 가능한 기억 매체[예컨대, ROM(Read Only Memory), RAM(Random Access Memory), 자기 디스크 기억 매체, 광 기억 매체, 플래시 메모리 장치 등], 머신(예컨대, 컴퓨터) 판독 가능한 전송 매체[전기, 광학, 음향 또는 다른 형태의 전파 신호(예컨대, 반송파, 적외 신호, 디지털 신호 등)] 등을 포함한다.
도 8은 머신으로 하여금 본 명세서에서 설명하는 방법론 중 어느 하나 이상을 수행하게 하는 명령어 세트가 실행될 수 있는 컴퓨터 시스템(800)의 예시적인 형태로 머신을 나타내는 도면이다. 대안적 실시형태에 있어서, 머신은 LAN(Local Area Network), 인트라넷, 엑스트라넷 또는 인터넷으로 다른 머신에 접속(예컨대, 네트워킹)될 수 있다. 머신은 클라이언트-서버 네트워크 환경에서 서버 또는 클라이언트 머신의 자격으로, 또는 피어-투-피어(또는 분산형) 네트워크 환경에서 피어 머신으로서 동작할 수 있다. 머신은 개인용 컴퓨터(PC), 태블릿 PC, 셋톱 박스(STB), PDA(Personal Digital Assistant), 휴대 전화, 웹 어플라이언스, 서버, 네트워크 라우터, 스위치나 브릿지, 또는 자신이 담당할 동작을 지정하는 명령어 세트(순차적 또는 다른 방식)를 실행할 수 있는 임의의 머신일 수 있다. 또한, 단일 머신만을 나타내고 있지만, "머신"이라는 용어는, 본 명세서에서 논의하는 방법론 중 어느 하나 이상을 수행하기 위해 명령어 세트(또는 복수의 세트)를 개별 또는 결합하여 실행하는 임의의 머신(예컨대, 컴퓨터) 집합을 포함하는 것으로도 이해되어야 한다.
예시적인 컴퓨터 시스템(800)은 프로세서(802), 메인 메모리(804)[예컨대, ROM, 플래시 메모리, 또는 SDRAM(Synchronous Dynamic RAM) 또는 RDRAM(Rambus DRAM)와 같은 DRAM 등], 스태틱 메모리(806)[예컨대, 플래시 메모리, SRAM(Static RAM 등], 및 2차 메모리(818)(예컨대, 데이터 기억 장치)를 포함하며, 이들은 서로 버스(830)를 통해 통신한다.
프로세서(802)는 마이크로프로세서, 중앙 처리 장치 등과 같은 하나 이상의 범용 처리 장치를 대표한다. 보다 구체적으로, 프로세서(802)는 CISC(Complex Instruction Set Computing) 마이크로프로세서, RISC(Reduced Instruction Set Computing) 마이크로프로세서, VLIW(Very Long Instruction Word) 마이크로프로세서, 기타 명령어 세트를 실행하는 프로세서, 또는 명령어 세트의 조합을 실행하는 프로세서일 수 있다. 또한 프로세서(802)는 ASIC(Application Specific Integrated Circuit), FPGA(Field Programmable Gate Array), 디지털 신호 프로세서(DSP), 네트워크 프로세서 등과 같은 하나 이상의 전용 처리 장치일 수도 있다. 프로세서(802)는 본 명세서에 개시하는 작업을 수행하기 위한 처리 로직(826)을 실행하도록 구성되어 있다.
컴퓨터 시스템(800)은 네트워크 인터페이스 장치(808)를 더 포함할 수 있다. 컴퓨터 시스템(800)은 또한 비디오 디스플레이 유닛(810)[예컨대, 액정 디스플레이(LCD) 또는 음극선관(CRT)], 영숫자 입력 장치(812)(예컨대, 키보드), 커서 제어 장치(814)(예컨대, 마우스), 및 신호 발생 장치(816)(예컨대, 스피커)를 포함할 수 있다.
2차 메모리(818)는 본 명세서에 개시하는 방법론 또는 기능 중 임의의 하나 이상을 구현하는 하나 이상의 명령어 세트[예컨대, 소프트웨어(822)]가 저장되어 있는 머신 액세스 가능한 기억 매체(또는 보다 구체적으로 컴퓨터 판독 가능한 기억 매체)(831)를 포함할 수 있다. 또한, 소프트웨어(822)는 컴퓨터 시스템(800)에 의한 실행시에 메인 메모리(804) 내에 및/또는 프로세서(802) 내에 전체적으로 또는 적어도 부분적으로 상주할 수 있는데, 메인 메모리(804)와 프로세서(802)는 또한 머신 판독 가능한 기억 매체를 구성한다. 소프트웨어(822)는 네트워크 인터페이스 장치(808)를 통해 네트워크(820) 상에서 송신 또는 수신될 수도 있다.
예시적인 실시형태에서는 머신 액세스 가능한 기억 매체(831)를 단일 매체로 나타내고 있지만, "머신 판독 가능한 기억 매체"란 용어는, 하나 이상의 명령어 세트를 저장하는 단일 매체 또는 복수 매체(예컨대, 집중형 또는 분산형 데이터베이스 및/또는 연관된 캐시 및 서버)를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. "머신 판독 가능한 기억 매체"란 용어는, 머신에 의해 실행되는 명령어 세트를 저장 또는 인코딩할 수 있고 머신으로 하여금 본 발명의 방법론 중 임의의 하나 이상을 수행하게 하는 임의의 매체를 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 따라서 "머신 판독 가능한 기억 매체"란 용어는, 솔리드 스테이트 메모리와, 광 및 자기 매체를 포함하나, 이들에 한정되지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명의 일 실시형태에 있어서, 머신 액세스 가능한 매체에는, 데이터 처리 시스템으로 하여금 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있다. 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 제2 라이브러리가 생성되며, 제2 라이브러리는 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는다. 제2 프로세스 레인지는 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭되어 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리가 생성된다. 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
실시형태에 있어서, 제1 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 갖고, 제2 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 가지며, 제3 라이브러리는 제1 및 제2 라이브러리의 서브 라이브러리를 모두 포함한다.
실시형태에 있어서, 제1 라이브러리는 하나 이상의 추가 파라미터를 갖고, 제2 라이브러리도 하나 이상의 추가 파라미터를 가지며, 이 하나 이상의 추가 파라미터에 대한 프로세스 레인지는 제1 및 제2 라이브러리의 양쪽에서 동일하다. 상기 일 실시형태에 있어서, 제1 및 제2 라이브러리는 제1 및 제2 프로세스 레인지만 상이하다.
실시형태에 있어서, 제1 및 제2 라이브러리는 오버랩 양만큼 겹친다. 상기 일 실시형태에 있어서, 상기 방법은, 제2 프로세스 레인지가 제1 프로세스 레인지와 겹치고 있는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 오버랩 양을 결정하는 단계를 더 포함한다. 이 결정 단계는 제1 및 제2 라이브러리의 각각에 대한 라이브러리 에러 추정에도 기초한다.
실시형태에 있어서, 상기 방법은 제1 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖는 제4 라이브러리를 생성하는 단계를 더 포함한다. 제4 프로세스 레인지는 제3 프로세스 레인지와 겹친다. 상기 일 실시형태에 있어서, 상기 방법은 또한 제4 라이브러리를 제3 라이브러리에 스티칭하여 제1 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 갖는 제5 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 제5 프로세스 레인지는 제3 및 제4 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
실시형태에 있어서, 제1 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖고, 제2 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 가지며, 제5 프로세스 레인지는 제4 프로세스 레인지와 겹치고, 제3 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제6 프로세스 레인지를 가지며, 제6 프로세스 레인지는 제4 및 제5 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.
실시형태에 있어서, 제1 파라미터는 2차원 또는 3차원 격자 구조의 개별 특징부에 관한 것이다. 상기 일 실시형태에 있어서, 제1 파라미터는 개별 특징부의 폭, 높이, 길이, 상면 코너 라운딩, 바닥면 푸팅(footing), 또는 측벽각과 같은 것이나, 이들에 한정되지 않는다.
실시형태에 있어서, 제3 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함한다. 상기 일 실시형태에 있어서, 상기 방법은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 실시형태에 있어서, 머신 액세스 가능한 매체에는, 데이터 처리 시스템으로 하여금 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 다른 방법을 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있다. 이 방법은 복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 각각의 프로세스 레인지는 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응한다. 제2 라이브러리가 생성되며, 제2 라이브러리는 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는다. 제2 라이브러리의 프로세스 레인지는 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상이하지만 겹친다. 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭된다. 그리고, 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터에 대해 생성 및 스티칭이 반복되어 최종 라이브러리를 제공한다.
실시형태에 있어서, 최종 라이브러리의 각각의 프로세스 레인지는 제1 라이브러리의 복수의 프로세스 레인지 중 대응하는 프로세스 레인지와 같거나 더 넓다. 실시형태에 있어서, 최종 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함하고, 상기 방법은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함한다.
임의의 적합한 뉴럴 네트워크를 이용하여, 흐름도(100과 300)과 관련해서 설명한 하나 이상의 어프로치를 수행할 수 있다. 일례로, 뉴럴 네트워크는 역전파(back-propagation) 알고리즘을 이용한다. 뉴럴 네트워크는 입력 레이어(layer), 출력 레이어, 및 입력 레이어와 출력 레이어 사이의 히든 레이어(hidden layer)를 포함한다. 입력 레이어와 히든 레이어는 링크를 이용하여 접속되어 있다. 히든 레이어와 출력 레이어는 링크를 이용하여 접속되어 있다. 그러나, 뉴럴 네트워크는 뉴럴 네트워크 기술 분야에서 일반적으로 알려져 있는 다양한 구성으로 접속된 임의개의 레이어를 포함할 수 있음은 말할 것도 없다.
입력 레이어는 하나 이상의 입력 노드를 포함할 수 있다. 예시적인 구현에 있어서, 입력 레이어에서의 입력 노드는 뉴럴 네트워크에 입력되는 프로파일 모델의 프로파일 파라미터에 대응한다. 그러므로, 입력 노드의 개수는 프로파일 모델을 특징화하는데 이용된 프로파일 파라미터의 개수에 대응한다. 예를 들어, 프로파일 모델이 2개의 프로파일 파라미터(예컨대, 상면 및 바닥면 임계 치수)를 이용하여 특징화되면, 입력 레이어는 2개의 입력 노드를 포함하는데, 제1 입력 노드는 제1 프로파일 파라미터(예컨대, 상면 임계 치수)에 대응하고, 제2 입력 노드는 제2 프로파일 파라미터(예컨대, 바닥면 임계 치수)에 대응한다.
뉴럴 네트워크에 있어서, 출력 레이어는 하나 이상의 출력 노드를 포함한다. 예시적인 구현에 있어서, 각 출력 노드는 선형 함수이다. 그러나, 각각의 출력 노드가 다양한 형태의 함수일 수도 있음은 말할 것도 없다. 또한, 본 예시적인 구현에 있어서, 출력 레이어에서의 출력 노드는 뉴럴 네트워크로부터 출력된 시뮬레이션 회절 신호의 치수에 대응한다. 그러므로, 출력 노드의 개수는 시뮬레이션된 회절 신호를 특징화하는데 이용된 치수의 개수에 대응한다. 예를 들어, 시뮬레이션된 회절 신호가, 예컨대 5개의 상이한 파장에 대응하는 5개의 치수를 이용하여 특징화되면, 출력 레이어는 5개의 출력 노드를 포함하는데, 제1 출력 노드는 제1 치수(예컨대, 제1 파장)에 대응하고, 제2 출력 노드는 제2 치수(예컨대, 제2 파장)에 대응하는 등으로 된다. 또한, 상승하는 성능에 대해, 뉴럴 네트워크는 시뮬레이션된 회절 신호의 개별 성분 및/또는 시뮬레이션된 회절 신호의 성분의 치수에 기초하여 복수의 서브 네트워크로 분리될 수 있다.
뉴럴 네트워크에 있어서, 히든 레이어는 하나 이상의 히든 노드를 포함한다. 예시적인 구현에 있어서, 각각의 히든 노드는 시그모이드 전달 함수 또는 직경 기저 함수(radial basis function)이다. 그러나, 각각의 히든 노드는 다양한 형태의 함수일 수도 있음은 말할 것도 없다. 또한, 본 예시적인 구현에 있어서, 히든 노드의 개수는 출력 노드의 개수에 기초하여 결정된다. 보다 구체적으로, 히든 노드수(m)는 출력 노드수(n)와 미리 정해진 비(r=m/n)로 관련된다. 예를 들어, r=10이면, 각 출력 노드마다 10개의 히든 노드가 있다. 그러나, 미리 정해진 비율은 히든 노드수에 대한 출력 노드수의 비(즉, r=n/m)일 수도 있음은 물론이다. 또한, 뉴럴 네트워크에서의 히든 노드수는 미리 정해진 비에 기초해 초기의 히든 노드수가 결정된 후에 조정될 수 있는 것도 물론이다. 더욱이, 뉴럴 네트워크에서의 히든 노드수는 미리 정해진 비에 기초한다기보다는 경험 및/또는 실험에 기초하여 결정될 수도 있다.
일반적으로, 측정된 스펙트럼의 분석은, 측정된 샘플 스펙트럼을 시뮬레이션된 스펙트럼과 비교하여, 측정 샘플을 최상으로 기술하는 모델의 파라미터 값을 추론하는 것을 필요로 한다. 예를 들어, 일 실시형태에 있어서, 제1 작업에서, 사용자는 측정된 샘플 특징부를 형성하는 재료의 특징(예컨대, n, k값)을 특정하기 위해 재료 파일의 세트를 정의한다.
제2 작업에서, 사용자는, 측정될 주기적 격자 특징부 내에 존재하는 것에 대응하는 재료의 스택을 어셈블하기 위해 재료 파일을 하나 이상 선택함으로써, 산란측정법(scatterometry)를 이용해 예상 샘플 구조의 공칭 모델을 정의한다. 이 사용자에 의해 정의된 모델은 측정될 특징부의 형상을 특징화하는 두께, CD, SWA, HT, 엣지 거칠기, 코너 라운딩 직경 등의 모델 파라미터의 공칭값의 정의를 통해 추가 파라미터화될 수 있다. 2D 모델(즉, 프로파일) 또는 3D 모델이 정의되느냐에 따라, 30-50, 또는 그 이상의 상기 모델 파라미터를 갖는 것은 드물지 않다.
파라미터화된 모델로부터, RCWA(Rigorous Couple Wave Approach) 등의 엄격한 회절 모델링 알고리즘을 이용하여, 주어진 격자 파라미터 값의 세트에 대한 시뮬레이션 스펙트럼이 계산될 수 있다. 그리고, 제3 작업에서, 파라미터화된 모델 이, 미리 정해진 일치 기준으로 측정 회절 스펙트럼과 일치하는 시뮬레이션 스펙트럼에 대응하는 (2D의)최종 프로파일 모델을 특징화하는 파라미터 값의 세트에 수렴할 때까지 회귀 분석이 수행된다. 일치하는 시뮬레이션 회절 신호와 연관된 최종 프로파일 모델은 그 모델이 생성되었던 구조의 실제 프로파일을 나타내는 것으로 추정된다.
이어서, 일치하는 시뮬레이션 스펙트럼 및/또는 연관된 최적화 프로파일 모델을 이용하여, 제4 작업에서, 파라미터화된 최종 프로파일 모델의 값을 섭동시킴으로써 시뮬레이션 회절 스펙트럼의 라이브러리를 생성할 수 있다. 이어서, 그 결과로 형성된 시뮬레이션 회절 스펙트럼의 라이브러리를, 제조 환경에서 동작하는 산란측정법 측정 시스템에 의해 채용하여, 후속으로 측정된 격자 구조가 사양에 따라 제조되었는지의 여부를 결정할 수 있다. 라이브러리 생성은 뉴럴 네트워크 등의 머신 러닝 시스템을 포함할 수 있는데, 머신 러닝 시스템은 다수의 프로파일 각각에 대해 시뮬레이션 스펙트럼 정보를 생성하고, 각각의 프로파일은 하나 이상의 모델링된 프로파일 파라미터의 세트를 포함한다. 라이브러리를 생성하기 위해, 머신 러닝 시스템 자신은 스펙트럼 정보의 트레이닝 데이터 세트에 기초하여 일부 트레이닝을 받아야 할 수도 있다. 그러한 트레이닝은 연산 집약적일 수 있으며 및/또는 상이한 모델 및/또는 프로파일 파라미터 도메인에 대해 반복될 수도 있다. 라이브러리를 생성하는 연산 부하에 있어서 상당한 비효율성이, 트레이닝 데이터 세트의 사이즈에 관한 사용자의 결정에 의해 도입될 수 있다. 예를 들어, 불충분한 사이즈의 트레이닝 데이터 세트에 의한 트레이닝은 라이브러리 생성에 재트레이닝을 필요로 하겠지만, 지나치게 큰 트레이닝 데이터 세트를 선택하면 트레이닝에 필요하지 않은 연산을 초래할 수 있다.
본 명세서에서 설명한 일부 실시형태는 머신 러닝 시스템을 트레이닝하는데 이용될 트레이닝 데이터 세트 사이즈의 자동 결정을 포함한다. 일반적으로, 트레이밍 데이터 세트는 데이터 세트 특징화 측정기준(metric)의 수렴에 기초하여 사이즈가 결정되는데, 최종 솔루션 에러의 추정에도 기초할 수 있다. 트레이닝 데이터 세트는 증분적으로 확장되고 수렴을 식별하기 위해, 소정의 실시형태에서는 그러한 샘플 사이즈가 제공하는 최종 솔루션 에러를 추정하기 위해 테스트된다. 증분적 확장 및 테스트는 수렴 기준이 충족되고 및/또는 최종 솔루션 에러의 추정이 임계치를 만족할 때까지 수행된다.
본 명세서에서 설명하는 트레이닝 매트릭스 사이즈 결정 방법이 개별 트레이닝을 필요로 하기 때문에, 뉴럴 네트워크 트레이닝을 위한 양호한 트레이닝 데이터 샘플 세트가 신속하고 효율적으로, 그리고 최종 솔루션 에러의 양호한 제어로 식별된다. 트레이닝 데이터 샘플 세트가 식별되면, 머신 러닝 시스템은 원하는 타깃 함수 정보를 생성하도록 트레이닝될 수 있다. 일 특정 실시형태에 있어서, 머신 러닝 시스템은 산란측정법 시스템으로 측정된 미지의 샘플(예컨대, 회절 격자 또는 웨이퍼의 주기적 구조)의 파라미터를 추론하는데 이용될 수 있는 시뮬레이션 스펙트럼 정보(예컨대, 회절 신호)의 라이브러리를 생성하기 위해 트레이닝된다.
전술한 방법론은 본 발명의 실시형태의 정신 및 범위 내에서 다양한 상황하에 적용될 수 있다. 예를 들어, 실시형태에 있어서, 전술한 측정은 배경 광의 유무에 관계없이 수행된다. 실시형태에 있어서, 전술한 방법은 반도체, 태양광, 발광 다이오드(LED), 또는 관련 제조 프로세스에서 수행된다. 실시형태에 있어서, 전술한 방법은 단독형 또는 통합형 계측 툴에 이용된다. 실시형태에 있어서, 전술한 방법은 단일 또는 복수의 측정 타깃 회귀에 이용된다.
이상, 계측용 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 대해 설명하였다. 본 발명의 실시형태에 따르면, 이 방법은 제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계를 포함한다. 제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리가 생성된다. 제2 프로세스 레인지는 제1 프로세스 레인지와 겹친다. 제2 라이브러리가 제1 라이브러리에 스티칭되어 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리가 생성된다. 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓다.

Claims (26)

  1. 반도체 기판 또는 웨이퍼 상의 반복 구조를 계측하기 위한 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 있어서,
    제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계와,
    제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리로서, 상기 제2 프로세스 레인지가 상기 제1 프로세스 레인지와 겹치는 것인 제2 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭(stitching)하여, 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리를 생성하는 단계로서, 상기 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓고, 상기 스티칭은 상기 제2 프로세스 레인지가 상기 제1 프로세스 레인지와 겹치고 있는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 상기 제1 및 제2 프로세스 레인지의 오버랩 양을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하여 제3 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제3 라이브러리로부터 시뮬레이션된 스펙트럼을 제공하는 단계
    를 포함하는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 갖고, 상기 제2 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 가지며, 상기 제3 라이브러리는 제1 및 제2 라이브러리의 서브 라이브러리를 모두 포함하는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 하나 이상의 추가 파라미터를 갖고, 상기 제2 라이브러리도 상기 하나 이상의 추가 파라미터를 가지며, 이 하나 이상의 추가 파라미터에 대한 프로세스 레인지는 제1 및 제2 라이브러리 양쪽에서 동일한 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 제1 및 제2 라이브러리는 제1 및 제2 프로세스 레인지만 상이한 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  5. 제1항에 있어서, 상기 스티칭은 또한, 상기 제1 및 제2 라이브러리의 각각에 대한 라이브러리 에러 추정을 결정하는 단계를 포함하는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    제1 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖는 제4 라이브러리로서, 상기 제4 프로세스 레인지가 상기 제3 프로세스 레인지와 겹치는 것인 제4 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제4 라이브러리를 상기 제3 라이브러리에 스티칭하여, 제1 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 갖는 제5 라이브러리를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 제5 프로세스 레인지는 제3 및 제4 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓은 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  7. 제1항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖고, 상기 제2 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 가지며, 상기 제5 프로세스 레인지는 제4 프로세스 레인지와 겹치고, 상기 제3 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제6 프로세스 레인지를 가지며, 상기 제6 프로세스 레인지는 제4 및 제5 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓은 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  8. 제1항에 있어서, 상기 제1 파라미터는 2차원 또는 3차원 격자 구조의 개별 특징부에 관한 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  9. 제8항에 있어서, 상기 제1 파라미터는 상기 개별 특징부의 폭, 높이, 길이, 상면 코너 라운딩, 바닥면 푸팅(footing), 및 측벽각으로 이루어진 그룹에서 선택되는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  10. 제1항에 있어서, 상기 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함하는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  11. 반도체 기판 또는 웨이퍼 상의 반복 구조를 계측하기 위한 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법에 있어서,
    복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리로서, 각각의 프로세스 레인지가 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응하는 것인 제1 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리로서, 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지가, 상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상이하지만 겹치는 것인 제2 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계로서, 상기 스티칭은 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지가 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 겹치고 있는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지의 오버랩 양을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계와,
    상기 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터에 대해 생성 및 스티칭을 반복하여 최종 라이브러리를 제공하는 단계와,
    상기 최종 라이브러리로부터 시뮬레이션된 스펙트럼을 제공하는 단계
    를 포함하는 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 최종 라이브러리의 각각의 프로세스 레인지는, 상기 제1 라이브러리의 복수의 프로세스 레인지 중 대응하는 프로세스 레인지와 같거나 더 넓은 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함하는 것인 와이드 프로세스 레인지 라이브러리 생성 방법.
  14. 반도체 기판 또는 웨이퍼 상의 반복 구조를 계측하기 위한 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을, 데이터 처리 시스템으로 하여금 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있는 머신 액세스 가능한 기억 매체에 있어서,
    상기 방법은,
    제1 파라미터에 대해 제1 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리를 생성하는 단계와,
    제1 파라미터에 대해 제2 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리로서, 상기 제2 프로세스 레인지가 상기 제1 프로세스 레인지와 겹치는 것인 제2 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하여, 제1 파라미터에 대해 제3 프로세스 레인지를 갖는 제3 라이브러리를 생성하는 단계
    를 포함하고,
    상기 제3 프로세스 레인지는 제1 및 제2 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓고, 상기 스티칭은 상기 제2 프로세스 레인지가 상기 제1 프로세스 레인지와 겹치고 있는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 상기 제1 및 제2 프로세스 레인지의 오버랩 양을 결정하는 단계를 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  15. 제14항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 갖고, 상기 제2 라이브러리는 하나 이상의 서브 라이브러리를 가지며, 상기 제3 라이브러리는 제1 및 제2 라이브러리의 서브 라이브러리를 모두 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  16. 제14항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 하나 이상의 추가 파라미터를 갖고, 상기 제2 라이브러리도 상기 하나 이상의 추가 파라미터를 가지며, 이 하나 이상의 추가 파라미터에 대한 프로세스 레인지는 제1 및 제2 라이브러리 양쪽에서 동일한 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  17. 제16항에 있어서, 상기 제1 및 제2 라이브러리는 제1 및 제2 프로세스 레인지만 상이한 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  18. 제14항에 있어서, 상기 스티칭은 상기 제1 및 제2 라이브러리의 각각에 대한 라이브러리 에러 추정을 결정하는 단계를 더 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  19. 제14항에 있어서, 상기 방법은,
    제1 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖는 제4 라이브러리로서, 상기 제4 프로세스 레인지가 상기 제3 프로세스 레인지와 겹치는 것인 제4 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제4 라이브러리를 상기 제3 라이브러리에 스티칭하여, 제1 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 갖는 제5 라이브러리를 생성하는 단계
    를 더 포함하고,
    상기 제5 프로세스 레인지는 제3 및 제4 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓은 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  20. 제14항에 있어서, 상기 제1 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제4 프로세스 레인지를 갖고, 상기 제2 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제5 프로세스 레인지를 가지며, 상기 제5 프로세스 레인지는 제4 프로세스 레인지와 겹치고, 상기 제3 라이브러리는 제2 파라미터에 대해 제6 프로세스 레인지를 가지며, 상기 제6 프로세스 레인지는 제4 및 제5 프로세스 레인지의 각각보다 더 넓은 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  21. 제14항에 있어서, 상기 제1 파라미터는 2차원 또는 3차원 격자 구조의 개별 특징부에 관한 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  22. 제21항에 있어서, 상기 제1 파라미터는 상기 개별 특징부의 폭, 높이, 길이, 상면 코너 라운딩, 바닥면 푸팅(footing), 및 측벽각으로 이루어진 그룹에서 선택되는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  23. 제14항에 있어서, 상기 제3 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함하고, 상기 방법은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  24. 반도체 기판 또는 웨이퍼 상의 반복 구조를 계측하기 위한 와이드 프로세스 레인지 라이브러리를 생성하는 방법을, 데이터 처리 시스템으로 하여금 수행하게 하는 명령어가 저장되어 있는 머신 액세스 가능한 기억 매체에 있어서,
    상기 방법은,
    복수의 프로세스 레인지를 갖는 제1 라이브러리로서, 각각의 프로세스 레인지가 복수의 파라미터에 있어서 상이한 것에 대응하는 것인 제1 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대해 프로세스 레인지를 갖는 제2 라이브러리로서, 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지가, 상기 복수의 파라미터의 첫번째 것에 대한 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상이하지만 겹치는 것인 제2 라이브러리를 생성하는 단계와,
    상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계로서, 상기 스티칭은 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지가 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 겹치고 있는 영역에서의 조합 함수의 도함수에 기초하여 상기 제1 라이브러리의 프로세스 레인지와 상기 제2 라이브러리의 프로세스 레인지의 오버랩 양을 결정하는 단계를 포함하는 것인, 상기 제2 라이브러리를 상기 제1 라이브러리에 스티칭하는 단계와,
    상기 복수의 파라미터 중 하나 이상의 추가 파라미터에 대해 생성 및 스티칭을 반복하여 최종 라이브러리를 제공하는 단계
    를 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  25. 제24항에 있어서, 상기 최종 라이브러리의 각각의 프로세스 레인지는, 상기 제1 라이브러리의 복수의 프로세스 레인지 중 대응하는 프로세스 레인지와 같거나 더 넓은 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
  26. 제24항에 있어서, 상기 최종 라이브러리는 시뮬레이션된 스펙트럼을 포함하고, 상기 방법은 시뮬레이션된 스펙트럼을 샘플 스펙트럼과 비교하는 단계를 더 포함하는 것인 머신 액세스 가능한 기억 매체.
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