KR20110094467A - 리타겟 프로세스 모델링 방법, 및 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법 - Google Patents

리타겟 프로세스 모델링 방법, 및 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법 Download PDF

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KR20110094467A
KR20110094467A KR1020100013857A KR20100013857A KR20110094467A KR 20110094467 A KR20110094467 A KR 20110094467A KR 1020100013857 A KR1020100013857 A KR 1020100013857A KR 20100013857 A KR20100013857 A KR 20100013857A KR 20110094467 A KR20110094467 A KR 20110094467A
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김영창
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삼성전자주식회사
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Abstract

본 발명의 사상은 비교적 적은 시간과 비용을 소비하면서도, 패턴들의 밀도, 인접 패턴의 형태나 거리 등의 영향을 충실히 반영할 수 있는 리타겟 프로세스 모델링 방법, 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법, 컴퓨터에서 판독 가능한 저장 매체 및 이미징 시스템을 제공한다. 그 리타겟 프로세스 모델링 방법은 프로세스 모델을 이용하여 테스트 레이아웃에 대한 예측 데이터를 획득하는 단계; 상기 테스트 레이아웃에 대한 측정 데이터와 상기 예측 데이터를 비교하여 바이어스(bias) 데이터를 획득하고, 상기 바이어스 데이터를 이용하여 PR(Photo Resist) 플로우(flow)에 영향을 받는 해당 피쳐들(features)을 확인하는 단계; 상기 해당 피쳐들을 검출하며, 서브 레졸루션 어시스트 피처(Sub Resolution Assist Feature: SRAF)를 고려한 PR 플로우 커널(kernel)을 포함하는 커널들을 생성하는 단계; 및 상기 커널들을 포함하는 미조정된 모델(uncalibrated model)을 결정하고, 상기 측정 데이터에 상기 미조정된 모델을 적용하여 피팅(fitting)함으로써, 개선된 프로세스 모델을 획득하는 단계;를 포함한다.

Description

리타겟 프로세스 모델링 방법, 및 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법{Retarget process modeling method, and method for fabricating mask using the same modeling method}
본 발명은 포토리소그래피 공정에서 이용하는 마스크에 관한 것으로, 특히 광 근접 효과를 고려한 마스크 레이아웃에 대한 프로세스 모델링 방법에 관한 것이다.
최근에 반도체의 고집적화가 진행되고 있고, 그에 따라 게이트 길이도 더욱더 미세화되고 있다. 이 때문에, 마스크로부터 웨이퍼에 대한 마스크 패턴 전사 시에는 노광 장치에서 사용되는 광의 파장 이하의 치수의 패턴을 해상하는 것이 요구되고 있다.
광의 파장보다도 짧은 선폭의 패턴을 충실하게 해상하기 위하여, 광 근접 효과에 의한 웨이퍼 상의 패턴 변형을 고려하여, 미리 마스크 패턴의 형상을 보정하는 광 근접 효과 보정(Optical Proximity Correction: OPC) 기술이 이용되고 있다. 이러한 OPC 기술은 크게 두 가지로 나누어지는데, 하나는 룰 베이스(rule base) OPC이고, 다른 하나는 시뮬레이션 베이스 OPC이다. 각각의 OPC 기술을 간단히 설명하면 다음과 같다.
룰 베이스 OPC는, 먼저 테스트용 마스크 패턴을 제작하고, 이 테스트용 마스크 패턴을 웨이퍼에 전사하여 테스트용 웨이퍼를 제작한다. 그 후, 웨이퍼 상의 형성된 패턴에 대한 측정 데이터와 테스트용 마스크의 설계 데이터에 기초하여 설계 룰, 즉 마스크 패턴의 설계 데이터에 적용하는 바이어스 데이터를 결정하기 위한 설계 룰을 결정한다. 이러한 설계 룰이 결정되면 설계 룰에 기초하여 마스크 패턴을 보정한다. 보정은 마스크 패턴의 레이아웃 캐드(CAD) 단계에서 행해진다. 룰 베이스 OPC는 설계상 허용되는 모든 패턴에 대하여 테스트 패턴을 측정하고, 또한 프로세스가 변할 때마다 작업을 반복해야 하므로, 시간과 비용이 많이 소비되는 문제가 있다.
시뮬레이션 베이스 OPC는 미리 준비된 적은 수의 테스트 패턴, 즉 대표 패턴의 측정 결과에 기초하여, 광 근접 효과를 고려한 전사의 프로세스를 표현하는 커널들을 생성하고, 그러한 커널들을 포함한 프로세스 모델을 통해 마스크 패턴의 형상과 웨이퍼에 전사된 패턴의 형상을 차이를 시뮬레이션하여 구하고, 이 시뮬레이션 결과에 따라 마스크 패턴을 보정하게 된다. 이러한 시뮬레이션 베이스 OPC는 대량의 테스트 패턴을 측정할 필요가 없으므로 시간 및 비용 면에서 유리하나, 패턴들의 밀도(density), 인접 패턴의 형태나 거리 등에 따른 영향을 충실히 반영하기 힘들다.
본 발명의 사상이 해결하고자 하는 과제는 비교적 적은 시간과 비용을 소비하면서도, 패턴들의 밀도, 인접 패턴의 형태나 거리 등의 영향을 충실히 반영할 수 있는 리타겟 프로세스 모델링 방법, 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법, 컴퓨터에서 판독 가능한 저장 매체 및 이미징 시스템을 제공하는 데에 있다.
특히, 본 발명의 사상은 해상도(resolution)의 한계를 극복하기 위하여 사용하고 있는 PR 플로우 공정에서, SRAF 패턴에 의한 PR 플로우 량에 대한 영향을 충실히 반영할 수 있는 SRAF 패턴을 고려한 PR 플로우 리타겟 프로세스 모델링 방법, 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법, 컴퓨터에서 판독 가능한 저장 매체 및 이미징 시스템을 제공하는 데에 있다.
상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명의 사상은 프로세스 모델을 이용하여 테스트 레이아웃에 대한 예측 데이터를 획득하는 단계; 상기 테스트 레이아웃에 대한 측정 데이터와 상기 예측 데이터를 비교하여 바이어스(bias) 데이터를 획득하고, 상기 바이어스 데이터를 이용하여 PR(Photo Resist) 플로우(flow)에 영향을 받는 해당 피쳐들(features)을 확인하는 단계; 상기 해당 피쳐들을 검출하며, 서브 레졸루션 어시스트 피처(Sub Resolution Assist Feature: SRAF)를 고려한 PR 플로우 커널(kernel)을 포함하는 커널들을 생성하는 단계; 및 상기 커널들을 포함하는 미조정된 모델(uncalibrated model)을 결정하고, 상기 측정 데이터에 상기 미조정된 모델을 적용하여 피팅(fitting)함으로써, 개선된 프로세스 모델을 획득하는 단계;를 포함하는 리타겟 프로세스 모델링 방법을 제공한다.
본 발명의 일 실시예에 있어서, 상기 모델링 방법은, 상기 PR 플로우에 의한 ADI(After Development Inspection) CD 변화를 반영하되, 정정 전의 상기 프로세스 모델에 의한 광 근접 효과 보정(Optical Proximity Correction: OPC) 이후에, ADI 모델 컨투어(contour)로부터 AFI(After Flow Inspection) 컨투어를 얻는 데에 있어서, 상기 바이어스(bias) 데이터를 이용할 수 있다.
또한, 상기 PR 플로우 커널은, 패턴 간 스페이스를 고려한 비저블(Visible) 커널, 패턴의 폭(width)을 고려한 블록드(Blocked) 커널, 패턴의 덴서티(density)를 고려한 덴서티 커널, 및 상기 SRAF의 패턴 덴서티를 고려한 SRAF 덴서티 커널을 포함할 수 있는데, 이러한 상기 SRAF 덴서티 커널은. 영역별 또는 패턴 크기별 상기 SRAF에 의한 영향이 세분화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영할 수 있다. 예컨대, 상기 SRAF 덴서티 커널은, 상기 SRAF의 방향성, 상기 SRAF의 사이즈, 및 상기 SRAF의 메인 패턴과의 거리 중 어느 하나에 따라 차별화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영할 수 있다.
본 발명의 사상은 또한 상기 과제를 해결하기 위하여, 대표 패턴에 대한 테스트 레이아웃에 따라 테스트 마스크를 제작하고, 상기 테스트 마스크를 이용한 노광을 수행하여 측정 데이터를 획득하는 단계; 제1 항의 리타겟 프로세스 모델링 방법을 수행하는 단계; 상기 개선된 프로세스 모델에 기초하여 마스크에 대한 레이아웃을 생성하는 단계; 및 상기 레이아웃에 의해 마스크를 제작하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법을 제공한다.
더 나아가, 본 발명의 사상은 또한 상기 과제를 해결하기 위하여, 상기 리타겟 프로세스 모델링 방법을 컴퓨터에서 수행시킬 때, 상기 각 단계들을 수행하도록 하는 프로그래밍된 명령이 저장된 컴퓨터에서 판독 가능한 저장 매체를 제공한다.
한편, 본 발명의 사상은 또한 상기 과제를 해결하기 위하여, 웨이퍼 상에 형성된 패턴들에 대한 측정 데이터를 검출하는 측정 데이터 검출부; 상기 측정 데이터에 기초하여 상기 PR 플로우 리타겟 모델링 방법을 수행하는 모델링 연산부; 상기 리타겟 프로세스 모델링 방법을 통해 획득한 프로세스 모델에 기초하여 마스크의 레이아웃을 생성하는 레이아웃 생성부; 및 상기 커널들에 대응되며, 상기 마스크에 의한 노광 공정에서 조명을 제공하는 조명부;를 포함하는 이미징 시스템을 제공한다.
본 발명의 사상에 따른 리타겟 프로세스 모델링 방법, 그 프로세스 모델링 방법을 이용한 마스크 제조방법, 컴퓨터에서 판독 가능한 저장 매체 및 이미징 시스템은, 패터닝이 수행되지 않는 SRAF 패턴을 포함하며, 해상도의 한계를 극복하기 위한 PR 플로우가 수행되는 패터닝 공정에서, PR 플로우 량에 영향을 미치는 SRAF 패턴의 덴서티를 고려하여 프로세스 모델을 리타겟, 즉 리타겟 프로세스 모델링을 수행함으로써, 실제 PR 플로우 량을 충실히 반영할 수 있는 개선된 프로세스 모델을 생성할 수 있도록 한다.
그에 따라, 본 발명의 사상에 따른 리타겟 프로세스 모델링 방법은 기존 프로세스 모델에 따른 수율 저하, 오버레이 마진 부족, 마스크 재제작 등의 손실을 줄일 수 있고, 결과적으로 타겟 패턴에 충실한 마스크를 제작할 수 있게 함으로써 수율을 현저히 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리타겟 프로세스 모델링 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 2는 SRAF 패턴의 영향을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 공간에 따른 스큐(skew)를 보여주는 그래프이다.
도 3은 도 1의 모델링 방법을 좀더 상세히 설명하기 위해 도입된 예시 패턴도면이다.
도 4a ~ 4d는 도 3의 예시 패턴의 RF 플로우 공정에서, 리타겟 프로세스 모델링을 위해 포함될 수 있는 PR 플로우 커널들을 예시적으로 보여주는 개념도들이다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 이미징 시스템에 대한 블럭 구조도이다.
이하에서 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 사상에 대한 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 이하의 설명에서 어떤 구성 요소가 다른 구성 요소의 상부에 존재한다고 기술될 때, 이는 다른 구성 요소의 바로 위에 존재할 수도 있고, 그 사이에 제3의 구성 요소가 개재될 수도 있다. 또한, 도면에서 각 구성 요소의 두께나 크기는 설명의 편의 및 명확성을 위하여 과장되었고, 설명과 관계없는 부분은 생략되었다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다. 한편, 사용되는 용어들은 단지 본 발명의 사상을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상에 대한 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 리타겟 프로세스 모델링 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 1을 참조하면, 본 실시예에 따른 리타겟 프로세스 모델링 방법은 먼저, 기존 프로세스 모델을 이용하여 테스트 레이아웃에 대한 예측 데이터를 획득한다(S110). 좀더 구체적으로 설명하면, 대표 패턴들에 대한 테스트 마스크를 제작하기 위하여, 테스트 레이아웃을 설계하고, 이러한 테스트 레이아웃에 기존 프로세스 모델을 적용하여 웨이퍼 상으로 형성될 예측 데이터를 획득한다. 여기서, 대표 패턴은 해당 프로세스 모델을 잘 묘사할 수 있는 패턴으로 선정하되, 패턴의 기하적인 형태, 소자의 동작 특성, 사이즈, 빈도 수, PR(Photo Resist) 플로우(flow) 수행 여부, 서브 레졸루션 어시스트 피처(Sub Resolution Assist Feature: SRAF) 패턴 존재 여부 등 다양한 인자들을 고려하여 적절하게 선택한다. 특히, 본 실시예에서는 PR 플로우 수행 여부 및 SRAF 패턴 존재에 중점을 두어 대표 패턴을 선정할 수 있다.
참고로, PR 플로우 공정은 해상도의 한계를 극복하기 위한 도입된 공정으로, 노광 공정 후에 적절한 열처리를 통해 PR을 패턴들 사이로 흘러들어가게 함으로써, CD를 변화시키는 공정을 말한다. SRAF 패턴의 경우는, 하나의 칩 내에 패턴들이 밀도가 높은 영역 및 낮은 영역으로 형성되는 경우에, 광학 특성상 각 영역에서 서로 다른 회절 형태를 가져 광 근접 효과 보정, 즉 OPC에 의한 편차가 발생하는 문제를 해결하기 위하여 도입되는 보조 패턴으로서, 이러한 SRAF 패턴은 웨이퍼 상에 실제로 형성되는 패턴은 아니다.
한편, 테스트 레이아웃을 통해 실제로 테스트 마스크를 제작하고, 제작된 테스트 마스크를 통해 노광을 수행하여 웨이퍼 상에 형성된 실제 패턴들에 대한 측정 데이터를 획득한다. 여기서, 기존 프로세스 모델은 PR(Photo Resist) 플로우(flow)를 고려하지 않은 프로세서 모델, 또는 SRAF 패턴의 영향에 따른 PR 플로우를 고려하지 않은 프로세서 모델을 의미한다.
다음, 측정 데이터와 예측 데이터를 비교하여 바이어스(bias) 데이터를 획득하고, 바이어스 데이터를 이용하여 PR 플로우에 영향을 받는 해당 피쳐들(features)을 확인한다(S120). 즉, 정정 전의 프로세스 모델에 의한 OPC 이후에, ADI(After Development Inspection) 모델 컨투어(contour)로부터 AFI(After Flow Inspection) 컨투어를 얻는 데에 있어서, 바이어스(bias) 데이터를 이용할 수 있다.
해당 피쳐들의 확인 후, 해당 피쳐들을 검출하되, SRAF 고려한 PR 플로우 커널(kernel)을 포함한 커널들을 생성한다(S130).
커널은 조명 조건 및/또는 주어진 포토리소그라피 장치에 대응하여 적절한 공간 주파수들을 생성하도록 하는 함수로서, 소자에 형성될 패턴과 컨볼루션(convolution) 연산되어 투영 패턴을 생성하는 기능을 한다. 이러한 커널은 해당 패턴에 대응하여 복수 개 생성될 수 있으며, 복수 개의 커널들을 모두 합한 것을 포인트 스프레드 함수(Point Spread Function: PSF)라 한다.
본 실시예에서의 커널은 기본 패턴을 묘사하는 커널 이외의 PR 플로우 공정에서 PR 플로우 량에 의한 영향을 고려한 PR 플로우 커널을 포함한다. 특히, 본 실시예의 PR 플로우 커널은 SRAF 패턴의 존재가 고려된 커널이다. 이러한 PR 플로우 커널에 대해서는 도 3 ~ 4d에서 SRAF 패턴을 포함하는 예시 패턴을 가지고 좀더 상세히 기술한다.
커널들 생성 후에, 해당 커널들을 포함하는 미조정된 모델(uncalibrated model)을 결정하고, 상기 측정 데이터에 미조정된 모델을 적용하여 피팅(fitting)함으로써, 개선된 프로세스 모델을 획득한다(S140). 프로세스 모델은 설계 및 제조 과정에서 다양한 단계들에 사용될 수 있는 모델이다. 예컨대, OPC에서, 웨이퍼 상에 바람직한 피처 형상을 생성하기 위하여 시스템에서 허용하는 근접 보정을 결정하는 데에 본 실시예에서의 프로세서 모델이 사용될 수 있다. 이러한 프로세스 모델은 일반적으로 커널 계수들(kernel coefficients)을 측정 데이터에 피팅(fitting) 시키는 것에 의해 결정될 수 있다. 여기서, 측정 데이터는 하나 또는 그 이상의 테스트 레이아웃을 모델링 된 반도체 제조 프로세스에 적용함으로써 생성될 수 있다. 예컨대, 포토리소그라피 공정을 통해 테스트 레이아웃이 웨이퍼로 전사되고, 결과하는 웨이퍼 상에 형성된 피쳐들의 CD(Critical Dimension)를 측정함으로써 측정 데이터가 획득될 수 있다.
본 실시예의 리타겟 프로세스 모델링 방법은 PR 플로우 공정이 수행되는 패터닝 공정에서, PR 플로우 량에 영향을 미치는 SRAF 패턴의 덴서티를 고려하여 해당 커널들을 생성하고, 그러한 커널들을 기초로 하여 개선된 프로세스 모델을 획득함으로써, 실제 PR 플로우 량을 충실히 반영할 수 있는 프로세스 모델을 생성할 수 있도록 한다.
도 2는 SRAF 패턴의 영향을 고려한 경우와 고려하지 않은 경우의 공간에 따른 스큐(skew)를 보여주는 그래프이다. 여기서, X축의 스페이스는 패턴 간의 공간을 의미하며, Y축의 스큐(skew)는 PR 플로우에 의해 비스듬하게 되는 정도, 즉 CD 변화를 의미한다.
도 2를 참조하면, -◆-로 표시된 최상부의 그래프 선이 SRAF 패턴이 없는 경우를 나타내고, 하부의 -■-, ……, -×-, -●-로 표시된 하부의 그래프 선들이 SRAF 패턴이 존재하는 경우를 나타낸다. 구체적으로 하부의 -■-, ……, -×- 그래프 선들은 노출 도우즈(expose doze) 량을 약간씩 달리하고, 그 밖에 공정 조건을 동일한 경우를 나타내며, -●- 그래프 선은 SRAF 패턴이 존재하는 경우의 그래프 선들에 대한 평균을 나타낸다.
그래프를 통해 알 수 있듯이, SRAF 패턴이 존재하는 경우와 존재하지 않는 경우의 스큐는 약 15㎚ 정도 차이가 나는 것을 확인할 수 있으며, 이는 65㎚ 급 소자에서 메인 패턴의 25% 정도를 차지하는 매우 큰 양이다. 이와 같이 스큐 차이가 발생하는 이유는 다음과 같다.
SRAF 패턴은 전술한 바와 같이 웨이퍼 상에 실제로 패터닝되는 패턴이 아니다. 따라서, 마스크 상의 SRAF 패턴은 빛이 투과하게 되며, 웨이퍼 상의 SRAF 패턴 위치에 존재하는 PR이 빛을 받게 되어 성질이 변화된다. 결과적으로, PR 플로우 공정에서 빛을 받은 PR과 빛을 받지 않은 PR의 플로우 량(flow rate)이 달라지게 되므로 앞서와 같은 스큐의 차이를 발생시키게 된다.
위와 같은 이유로, PR 플로우 공정에 대한 리타겟 프로세스 모델링 시에, SRAF 패턴을 고려하지 않게 되면, 설계자가 의도와 다른 패턴 폭을 가지게 되고, 그에 따라 수율 저하, 오버 레이 마진 부족과 같은 심각한 문제를 발생시키며, 결국 마스크를 재제작하여야 문제를 야기한다.
일반적으로, PR 플로우 공정을 사용하는 층(layer)에 대해서는 PR 플로우를 반영한 리타겟 프로세스 모델링을 수행하게 된다. PR 플로우를 반영한 리타겟 프로세스 모델링은 크게 두 가지로 생각해 볼 수 있다.
하나는 패턴의 주변 환경을 고려하지 않은 채, 패턴과 패턴 사이의 스페이스 크기만으로 리타겟을 주는 방법이다. 그러나 PR 플로우 공정에서 주변의 패턴의 존재에 따라 PR 플로우 량이 영향을 받게 된다. 따라서, 주변 패턴 환경을 고려하지 않은 리타겟 프로세스 모델링은 실제 패턴을 충분히 반영시킬 수 없다.
다른 방법은 패턴의 주변 환경, 즉 메인 패턴들 간의 덴서티, 공간, 패턴 형태 등을 반영하여 리타겟을 주는 방법이다. 예컨대, 패턴들의 덴서티(density)에 따른 덴서티 커널, 패턴 간의 스페이스에 따른 비저블(Visible) 커널, 및 패턴의 폭(width)에 따른 블록드(blocked) 커널을 도입하는 방법이다. 이러한 커널들을 이용하여 기존 프로세스 모델을 조절(Calibration), 즉 리타겟 프로세스 모델링을 수행함으로써, 실제 패턴을 충분히 반영시킬 수 있는 프로세스 모델을 획득할 수 있다.
참고로, 이러한 패턴의 주변 환경을 고려한 리타겟 프로세스 모델링은 PR 플로우 공정뿐만이 아니라, 에치 공정에서도 적용될 수 있음은 물론이다. PR 플로우에 대한 리타겟 프로세스 모델링의 경우는 ADI(After Development Inspection)와 AFI(After Flow Inspection) 사이의 CD 차이를 반영하게 되나, 에치 공정에 대한 리타겟 프로세스 모델링의 경우는 ADI(After Development Inspection)와 ACI(After Clean Inspection) 사이의 CD 차이를 반영하게 된다.
한편, 그래프를 통해 알 수 있듯이, 메인 패턴 이외에 SRAF 패턴이 존재하는 경우에는 SRAF 패턴의 존재 여부에 따라 스큐가 달라지므로, 앞서 메인 패턴에 대한 세 가지 커널들만으로는, PR 플로우 공정에 대한 정확한 리타겟 프로세스 모델링을 수행할 수는 없다.
도 3은 도 1의 모델링 방법을 좀더 상세히 설명하기 위해 도입된 예시 패턴도면이다.
도 3을 참조하면, 예시 패턴에는 메인 패턴(A)과 SRAF 패턴(B)이 포함되어 있다. PR 플로우 공정에서는 메인 패턴의 덴서티, 공간, 패턴 형태 등에 따라 PR 플로우 량이 영향을 받게 되며, 또한, SRAF 패턴의 존재 여부에 따라서도 PR 플로우 량이 달라짐은 전술한 바와 같다. 따라서, 예시 패턴을 충분히 반영할 수 있는 커널들을 생성하는 것이 중요하다.
여기서, 메인 패턴들만을 보면, ①, ②, ③ 패턴들 모두 오른쪽으로 동일한 공간 및 형태를 가지나, SRAF 패턴까지 고려하게 되면, ①, ②, ③ 패턴 각각은 서로 다른 주변 환경을 갖게 됨을 알 수 있다. 만약, 메인 패턴들만을 고려하여 커널을 생성하는 경우에는 모두 동일한 양만큼 리타겟이 주어지게 되나, 실제 SRAF 존재로 인해 실제 PR 플로우 양은 모두 다르므로 각각의 패턴에 대해 다른 리타겟이 주어져야 한다.
도 4a ~ 4d는 도 3의 예시 패턴의 RF 플로우 공정에서, 리타겟 프로세스 모델링을 위해 포함될 수 있는 PR 플로우 커널들을 예시적으로 보여주는 개념도들이다.
도 4a를 참조하면, 본 도면은 예시 패턴에 대한 덴서티 커널(Kd)을 보여주고 있는데, 이러한 덴서티 커널(Kd)은 패턴 간의 영향력을 끼치는 인터렉션(interaction) 범위(range)을 의미하는 앰비트(ambit) 내에 존재하는 패턴 덴서티의 영향력을 고려한 커널이다. 예컨대, 덴서티 커널(Kd)은 중심의 패턴으로부터 가장 멀리 인접하는 패턴에 대한 거리를 반지름으로 하는 원으로 나타날 수 있다.
도 4b를 참조하면, 본 도면은 예시 패턴에 대한 비저블 커널(Kv)을 보여주고 있는데, 이러한 비저블 커널(Kv)은 패턴들 간의 공간을 고려한 커널이다. 예컨대, 비저블 커널(Kv)은 중심 패턴에 인접하는 패턴들을 연결하는 형태로 나타날 수 있다. 만약, 점선으로 표시된 것 같이 앞 부분으로 다른 패턴이 존재하는 경우에, 그 뒤로 존재하는 패턴은 고려되지 않는다.
도 4c를 참조하면, 본 도면은 예시 패턴에 대한 블록드 커널(Kb)을 보여주고 있는데, 이러한 블록드 커널(Kb)은 패턴 자체의 폭(width)을 반영한 커널이다. 예컨대, 주변 패턴들은 고려되지 않고 패턴 자체의 폭에 의한 인터렉션만 고려하는 형태로 나타날 수 있다.
도 4d를 참조하면, 본 도면은 예시 패턴에 대한 SRAF 덴서티 커널(Ksd)을 보여주고 있는데, 이러한 SRAF 덴서티 커널(Ksd)은 SRAF 패턴을 고려한 커널이다. SRAF 덴서티 커널(Ksd)은 일단 비저블 커널 영역 내에 존재해야 한다. 이러한 SRAF 덴서티 커널(Ksd)은 전술한 덴서티 커널(Kd)처럼 앰비트 내의 메인 패턴의 덴서티를 고려하는 것이 아니라, 메인 패턴들 사이에 존재하면서 실제 PR 플로우에 영향을 주는 SRAF 패턴들을 고려하여 생성된다.
본 실시예에서는 SRAF 덴서티 커널(Ksd)은 다음과 같이 생성될 수 있다. 일단 반지름 R을 소정 개수 n으로 나누어 n개의 반지름 구간으로 나눈다. 도면에서는 소정 개수를 5로 하여 5개의 구간(① ~ ⑤)으로 나누고 있음을 알 수 있다. 이렇게 나눈 n개의 반지름 구간을 다시 중심선(C)을 기준으로 양쪽으로 소정 개수 m씩의 각도 구간들로 구분한다. 여기서, m은 3이고, 그에 따라, 각도 구간들은 중심선(C)을 기준으로 양쪽으로 각각 3개씩으로 나누어진다. 구체적으로, 중심선(C)을 기준으로 0°~ ±22.5°구간인 ⓐ, ⓑ 구간, ±22.5°~ ±45°구간인 ⓒ, ⓓ 구간, 그리고 ±45°~ ±90°구간인 ⓔ, ⓕ 구간으로 구분된다.
각도 구간들로 구분 시에, 등각도로 구분할 수도 있지만, 중심선(C)의 양쪽 방향으로 SRAF 패턴이 존재하는 위치마다 대응되는 각도들을 각도 구간들 구분의 기준으로 할 수도 있다. SRAF 패턴 존재 위치에 따라 나누는 경우, ⓔ 내에 존재하는 SRAF 패턴에 대응하여 각도 구간들이 더 분할될 수도 있다. 영역을 어느 정도 잘게 분할하느냐는 리타겟 모델링의 정확도와 시간을 고려해서 적절히 선택할 수 있다. 즉, 잘게 분할할수록 리타겟 모델링의 정확도는 높아지나 리타겟 모델링의 시간은 많이 걸리게 된다.
위와 같이 n*m, 즉 5*3 = 15개의 구간으로 나누고, 각 구간에 대하여 다른 가중치(weight)를 부여하여 SRAF 덴서티 커널을 생성한다. 모든 구간이 다른 가중치를 가질 수도 있지만, 몇 개의 그룹으로 나누어 그룹별로 다른 가중치를 가지게 할 수도 있음은 물론이다.
전술한, 덴서티 커널(Kd), 비저블 커널(Kv), 블록드 커널(Kb) 및 SRAF 덴서티 커널(Ksd)을 기존 프로세스 모델에 추가함으로써, SRAF 패턴을 고려한 PR 플로우 공정에 대한 리타겟 프로세스 모델을 생성할 수 있다. 특히, SRAF 패턴을 고려한 SRAF 덴서티 커널이 추가됨으로써, 종래 SRAF 패턴의 존재에 의해 프로세스 모델이 PR 플로우 공정을 정확하게 대변할 수 없었던 문제를 해결할 수 있다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 따른 마스크 제조방법을 보여주는 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 본 실시예의 마스크 제조방법은 먼저, 대표 패턴에 대한 테스트 레이아웃에 따라 테스트 마스크를 제작하고, 상기 테스트 마스크를 이용한 노광을 수행하여 측정 데이터를 획득한다(S210). 다음, 리타겟 프로세스 모델링을 수행한다(S220). 여기서, 리타겟 프로세스 모델링은 PR 플로우 공정에서 메인 패턴이나 SRAF 패턴을 고려한 커널들을 생성하는 단계를 포함하는 도 1의 리타겟 프로세스 모델링 방법을 의미한다. 이러한 리타겟 프로세스 모델링에 대해서는 도 1, 및 3 ~ 4d에 대한 설명부분에서 상세히 기술하였으므로 여기에서는 생략한다.
리타겟 프로세스 모델링을 통해 획득한 개선된 프로세스 모델에 기초하여 마스크에 대한 레이아웃을 생성한다(S230). 마스크 레이아웃이 생성되면 마스크 레이아웃에 따라 마스크를 제작한다(S240).
본 실시예의 마스크 제조방법은 리타겟 프로세스 모델링을 통해 PR 플로우 공정에서 목표 패턴에 일치하는 마스크를 제작할 수 있게 함으로써, 종래, SRAF 패턴의 존재로 인해 실제 패턴들이 설계 의도와 다른 패턴 폭을 가지게 되어, 수율 저하나 오버레이 마진 부족 등의 문제를 해결할 수 있다.
도 6은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 이미징 시스템에 대한 블럭 구조도이다.
도 6을 참조하면, 본 실시에의 이미징 시스템은 측정 데이터 검출부(200), 모델링 연산부(120), 마스크 레이아웃 생성부(140), 조명부(300) 및 저장 매체(400)를 포함한다.
측정 데이터 검출부(200)는 웨이퍼 상에 형성된 패턴들에 대한 측정 데이터를 검출하여, 모델링 연산부(120)으로 제공한다. 측정 데이터는 저장매체(400)에 저장된 후에 모델링 연산부(120)로 제공될 수도 있다. 모델링 연산부(120)는 앞서 도 1, 3 ~ 4d에서 설명한 리타겟 프로세스 모델링을 수행하며, 마스크 레이아웃 생성부(140)는 리타겟 프로세스 모델링에 기초하여 마스크의 레이아웃을 생성한다. 모델링 연산부(120) 및 마스크 레이아웃 생성부(140)는 하나 이상의 프로그램을 실행할 수 있는 프로세서를 구비한 컴퓨터 시스템(100)의 일부일 수 있다.
조명부(300)는 마스크에 의한 노광 공정에서 조명을 제공하며, 이러한 조명부(300)는 조명 조건에 대응하여 적절한 공간 주파수들을 생성하도록 하는 커널 함수에 대응될 수 있다.
저장 매체(400)는 컴퓨터에서 실행 가능한 일련의 명령들을 저장할 수 있다. 예컨대, 리타겟 프로세스 모델링 방법을 모델링 연산부(120)에서 수행시킬 때, 전술한 단계들을 수행하도록 하는 프로그래밍된 명령들이 저장될 수 있다. 이러한 저장 매체(400)는 컴퓨터에서 판독 가능하며, 플로피 디스크, 하드 디스크 드라이브, CDROM, DRAM, SRAM 및 플래시 메모리 등의 다양한 매체들이 포함될 수 있다.
도시하지는 않았지만, 본 실시예의 이미징 시스템은 광원, 렌즈, 반사경 등 다양한 장치들을 포함할 수 있음은 물론이다.
지금까지, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
A: 메인 패턴 B: SRAF 패턴
Kd: 덴서티 커널 Kv: 비저블 커널
Kb: 블록드 커널 Ksd: SRAF 덴서티 커널
100: 컴퓨터 시스템 120: 모델링 연산부
140: 마스크 레이아웃 생성부 200: 측정 데이터 검출부
300: 조명부 400: 저장 매체

Claims (13)

  1. 프로세스 모델을 이용하여 테스트 레이아웃에 대한 예측 데이터를 획득하는 단계;
    상기 테스트 레이아웃에 대한 측정 데이터와 상기 예측 데이터를 비교하여 바이어스(bias) 데이터를 획득하고, 상기 바이어스 데이터를 이용하여 PR(Photo Resist) 플로우(flow)에 영향을 받는 해당 피쳐들(features)을 확인하는 단계;
    상기 해당 피쳐들을 검출하며, 서브 레졸루션 어시스트 피처(Sub Resolution Assist Feature: SRAF)를 고려한 PR 플로우 커널(kernel)을 포함하는 커널들을 생성하는 단계; 및
    상기 커널들을 포함하는 미조정된 모델(uncalibrated model)을 결정하고, 상기 측정 데이터에 상기 미조정된 모델을 적용하여 피팅(fitting)함으로써, 개선된 프로세스 모델을 획득하는 단계;를 포함하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 모델링 방법은, 상기 PR 플로우에 의한 ADI(After Development Inspection) CD 변화를 반영하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  3. 제2 항에 있어서,
    상기 모델링 방법은,
    정정 전의 상기 프로세스 모델에 의한 광 근접 효과 보정(Optical Proximity Correction: OPC) 이후에, ADI 모델 컨투어(contour)로부터 AFI(After Flow Inspection) 컨투어를 얻는 데에 있어서, 상기 바이어스(bias) 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  4. 제1 항에 있어서,
    상기 PR 플로우 커널은, 패턴 간 스페이스를 고려한 비저블(Visible) 커널, 패턴의 폭(width)을 고려한 블록드(Blocked) 커널, 패턴의 덴서티(density)를 고려한 덴서티 커널, 및 상기 SRAF의 패턴 덴서티를 고려한 SRAF 덴서티 커널을 포함하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  5. 제4 항에 있어서,
    상기 SRAF 덴서티 커널은.
    영역별 또는 패턴 크기별 상기 SRAF에 의한 영향이 세분화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  6. 제4 항에 있어서,
    상기 SRAF 덴서티 커널은,
    상기 SRAF의 방향성, 상기 SRAF의 사이즈, 및 상기 SRAF의 메인 패턴과의 거리 중 어느 하나에 따라 차별화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  7. 제6 항에 있어서,
    상기 차별화는 소정 규칙을 가지고 분할된 영역들에 가중치(weight)가 다르게 적용됨으로써, 수행되는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  8. 제4 항에 있어서,
    상기 SRAF 덴서티 커널은,
    상기 비저블 커널 내의 영역 반지름 R을 소정 개수 n으로 나누어, R(1 ~ n)/n의 반지름을 갖는 n개의 반지름 구간들로 구분하고, 반원을 반분하는 중심선을 기준으로 양쪽으로 소정 개수 m씩의 각도 구간들로 구분한 후, n*m 개의 구간들 각각에 소정 가중치(weight)를 부여하여 생성하는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 m씩의 각도 구간들로 구분 시에,
    상기 중심선의 양쪽 방향으로 상기 SRAF 패턴이 존재하는 위치마다 대응되는 각도들이 상기 각도 구간들 구분의 기준이 되는 것을 특징으로 하는 리타겟 프로세스 모델링 방법.
  10. 대표 패턴에 대한 테스트 레이아웃에 따라 테스트 마스크를 제작하고, 상기 테스트 마스크를 이용한 노광을 수행하여 측정 데이터를 획득하는 단계;
    제1 항의 리타겟 프로세스 모델링 방법을 수행하는 단계;
    상기 개선된 프로세스 모델에 기초하여 마스크에 대한 레이아웃을 생성하는 단계; 및
    상기 레이아웃에 의해 마스크를 제작하는 단계;를 포함하는 마스크 제조방법.
  11. 제10 항에 있어서,
    상기 모델링 방법은,
    정정 전의 상기 프로세스 모델에 의한 광 근접 효과 보정(Optical Proximity Correction: OPC) 이후에, ADI 모델 컨투어(contour)로부터 상기 PR 플로우에 의한AFI(After Flow Inspection) 컨투어를 얻는 데에 있어서, 상기 바이어스(bias) 데이터를 이용하는 것을 특징으로 하는 마스크 제조방법.
  12. 제10 항에 있어서,
    상기 PR 플로우 커널은 패턴 간 스페이스를 고려한 비저블(Visible) 커널, 패턴의 폭(width)을 고려한 블록드(Blocked) 커널, 패턴의 덴서티(density)를 고려한 덴서티 커널, 및 상기 SRAF의 패턴 덴서티를 고려한 SRAF 덴서티 커널을 포함하는 것을 특징으로 하는 마스크 제조방법.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 SRAF 덴서티 커널은.
    영역별 또는 패턴 크기별 상기 SRAF에 의한 영향이 세분화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영하되,
    상기 SRAF의 방향성, 상기 SRAF의 사이즈, 및 상기 SRAF의 메인 패턴과의 거리 중 어느 하나에 따라 차별화되어, 상기 PR 플로우 량을 반영하는 것을 특징으로 하는 마스크 제조방법.
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