KR20140027377A - Euv 리소그래피 플레어 계산 및 보상 - Google Patents

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Abstract

극자외선 (extreme ultraviolet; EUV) 리소그래피 플레어 계산 및 보상이 본원에서 개시된다. EUV 리소그래피에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법은 플레어 전력 스펙트럼 밀도 (power spectrum density; PSD) 를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하는 것을 포함한다. 또한, 이 방법은 복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하는 것을 포함한다. 상기 복수의 레이아웃들 각각은 상기 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 대응한다. 또한, 이 방법은 고속 푸리에 변환 (fast Fourier transform; FFT) 을 사용하는 것에 의해 상기 저주파 성분으로부터 상기 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을, 상기 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하는 것을 포함한다.

Description

EUV 리소그래피 플레어 계산 및 보상{EUV LITHOGRAPHY FLARE CALCULATION AND COMPENSATION}
본 개시의 구체예들은 극자외선 (extreme ultraviolet; EUV) 리소그래피에 대한 플레어 계산 및 보상에 관한 것이다.
집적 회로 (IC) 의 임계 치수 (critical dimension; CD) 가 22nm 이하로 감소됨에 따라, 극자외선 (EUV) 리소그래피가 IC 제조에 대한 선두 기술이 되고 있다. 그러나, EUV 리소그래피는 전자 설계 자동화 (electronic design automation; EDA) 마스크 합성 툴들에 대해 새로운 도전과제들을 제기한다. 플레어, 또는 마스크 상의 경면 (mirror surface) 거칠기로 인한 미광 (stray light) 은 모델링 및 자동 마스크 합성에 대한 하나의 주요한 관심사이다. 예를 들면, 플레어에 기인하는 CD 변동이 의도된 CD의 10%를 초과할 수 있다. 따라서, EDA 마스크 합성 툴들은 이러한 플레어 효과들에 대해 정확하게 모델링하고 보정해야만 한다.
극자외선 (EUV) 리소그래피에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법의 일 예는 플레어 전력 스펙트럼 밀도 (power spectrum density; PSD) 를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하는 것을 포함한다. 또한, 상기 방법은 복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하는 것을 포함하는데, 복수의 레이아웃들의 각각은 마스크 상에서의 칩 패턴 로케이션에 대응한다. 또한, 상기 방법은 고속 푸리에 변환 (fast Fourier transform; FFT) 을 사용하는 것에 의해 저주파 성분으로부터 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하는 것을 포함한다.
극자외선 (EUV) 리소그래피 마스크 합성에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치의 일 예는 하나 이상의 프로세서들을 포함한다. 상기 장치는 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행하기 위한 하나 이상의 유형의 매체에 인코딩된 로직을 또한 포함한다. 그 로직은 실행시, 플레어 PSD를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하고, 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 각각 대응하는 복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하고, 고속 푸리에 변환 (FFT) 를 사용하는 것에 의해 저주파 성분으로부터 마스크에 대한 저주파 플레어를 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하도록 동작가능하다.
극자외선 (EUV) 리소그래피 마스크 합성에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하기 위해 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행하기 위한 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장매체의 일 예는 하나 이상의 명령들을 포함한다. 하나 이상의 명령들은 플레어 PSD를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해한다. 또한, 하나 이상의 명령들은 복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신한다. 복수의 레이아웃들의 각각은 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 대응한다. 또한, 하나 이상의 명령들은 고속 푸리에 변환 (FFT) 을 사용하는 것에 의해 저주파 성분으로부터 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성한다.
첨부된 도면들에서, 유사한 도면 부호들은 동일한 또는 기능적으로 유사한 엘리먼트들을 지칭할 수도 있다. 이들 도면 부호들은 여러 구체예들을 예시하고 본 개시의 여러 양태들 및 이점들을 설명하기 위해 상세한 설명에서 사용된다.
도 1a는 일 구체예에 따른, 마스크의 예시적인 표면을 예시한다;
도 1b는 일 구체예에 따른, 마스크의 표면에서 산란하는 예시적인 광선을 예시한다;
도 1c는 일 구체예에 따른, 예시적인 플레어 전력 스펙트럼 밀도 (PSD) 를 예시한다;
도 2는 일 구체예에 따른, 플레어 PSD의 예시적인 주파수 도메인 분리를 예시한다;
도 3은 일 구체예에 따른, 플레어 PSD의 예시적인 공간 도메인 분해를 예시한다;
도 4는 일 구체예에 따른, 플레어 맵 생성 예의 흐름도를 예시한다;
도 5는 일 구체예에 따른, 모델 캘리브레이션 예의 흐름도를 예시한다;
도 6은 일 구체예에 따른, 마스크 합성 및 데이터 준비 예의 흐름도를 예시한다.
발명의 상세한 설명
플레어, 또는 마스크 상의 경면 거칠기로 인한 미광은 극자외선 (EUV) 리소그래피에서 상대적으로 긴 범위의 효과인 것으로 간주된다. 마스크 상의 여러 패턴들이 EUV 리소그래피 동안 웨이퍼 상에 정확하게 인쇄될 수 있는지를 시뮬레이팅하기 위해 전자 설계 자동화 (EDA) 툴들이 사용될 수 있다. 따라서, 여러 물리적 그리고 화학적 효과들, 예를 들면 플레어뿐만 아니라 광학적 효과들이 마스크 합성의 일부로서 고려될 수 있다. 소정의 평가 지점으로부터의 거리의 관점에서, 광학적 효과들이 일반적으로 짧은 범위의 효과들인 반면, 플레어는 상대적으로 긴 범위의 효과이다. 결과적으로, 적절한 보정을 위해 플레어의 효과들을 시뮬레이팅하는 것은 전체 레티클 또는 마스크 레이아웃을 활용할 수 있고, 결과적으로 풀 레티클 플레어 맵 (full reticle flare map) 으로 나타나게 된다.
특정 구체예들에서, 이러한 플레어 맵은 다른 보정 플로우들에 앞서 계산될 수 있다. 예를 들면, 플레어 맵은 광학적 근접 보정 (optical proximity correction; OPC) 단계에 앞서 계산될 수 있다. 그 다음, 계산된 플레어 맵으로부터의 값들은 마스크 레이아웃 패턴들의 보정을 위한 OPC 프로세스 동안 판독될 수 있다. 이러한 방식으로, 풀 레티클에 대한 임의의 예측된 플레어에 대한 보상이 제공될 수 있다. 또한, 특정 구체예들은 양질의 보정을 보장하는 빠르고 정확한 플레어 해결책을 제공한다.
플레어 (미광) 는 마스크의 표면 상의 경면 거칠기에 의해 야기되며, 이것은 마스크를 이용한 리소그래피 동안 반사된 광선들 대신 산란된 또는 흩어진 광선들을 생성한다. 도 1a는 마스크의 표면의 일 예 (100A) 를 예시한다. 이 예에서, 상대적으로 편평한 마스크 또는 경면이 도시되지만, 플레어는 거울의 휘어진 또는 편평하지 않은 부분들로부터 야기될 수도 있다. 그러나, 플레어 주요 요인들은 상대적으로 편평한 거울부 상의 표면 거칠기로부터 야기될 수도 있다. 도시된 바와 같이, 실제 표면 (102) 은 이상적인 표면 (104) 보다 실제 더 거칠 수 있다. 이러한 거칠기는 표준의 또는 예전의 생성 UV 리소그래피 어플리케이션들에 대해서는 문제가 아니었지만, 보다 진보된 어플리케이션들, 예컨대 EUV 리소그래피에 대해서는 그 관심사가 점점 증가하고 있다.
도 1B는 마스크의 표면에서 산란하는 광선의 예 (100B) 를 예시한다. 여기서, 입사광선 (108) 은 마스크 (106) 의 표면과 충돌하여, 반산 광선 (110) 뿐만 아니라 산란된 광선들 (112) 도 생성한다. 산란된 광선들 (112) (점선으로 표시됨) 은 강도면에서 반사된 광선 (110) 보다 실제 더 약할 수도 있다. 산란된 광선들 (112) 은 플레어 효과를 생성하는 미광을 나타낸다. 플레어는 마스크 상의 상대적으로 작은 면적의 표면 거칠기가 상대적으로 넓은 범위의 플레어 효과를 생성할 수 있다는 점에서 풀 레티클 효과이다. 예를 들면, 약 1㎛의 영향 범위를 갖는 종래의 광학적 및/또는 레지스트 효과들과는 달리, 플레어 영향 범위는 약 40㎜만큼 클 수 있고, 이것은 많은 EUV 레티클들의 사이즈를 초과한다. 따라서, 특정 구체예들은 플레어 효과들의 풀 레티클 계산 또는 매핑을 제공한다.
그러나, 레티클 플레어 맵 계산에 대한 몇몇 접근법들은 아주 시간 소모적이다. 예를 들면, 공통적으로 사용되는 공간 도메인 접근법은, 풀 레티클 플레어 계산 및 보상에 대한 상대적으로 빠르고 정확한 접근법을 제공하는 어떤 구체예들의 접근법에 비해 더 느리고 및/또는 덜 정확할 수 있다. 이러한 공간 도메인 접근법들은 평가 지점으로부터의 거리에 기초한 플레어 계산을 위해 성분들을 분리하는 것을 수반한다.
도 1c를 참조하면, 플레어 전력 스펙트럼 밀도 (PSD) 의 예 (100C) 가 예시된다. 플레어 PSD는 마스크 상의 평가 지점 주위에서의 플레어 효과들을 모델링하는 컨볼루션 커널/함수를 나타낸다. 이러한 플레어 PSD는 여러 데이터, 예를 들면, 마스크 제조 및/또는 이러한 마스크를 사용한 테스트 웨이퍼 제조에 관련된 거칠기 측정값들을 샘플링함으로써 결정될 수 있다. 예를 들면, 테스트 마스크들 상의 테스트 패턴들은 테스트 웨이퍼들의 제조에 사용될 수 있는데, 이때 테스트 패턴들은 적절한 플레어 PSD 함수들을 형성하는 것을 통한 모델링에 사용된다. 이 때 플레어 PSD 함수는 (y축에서의) 주어진 평가 지점에 대한 예측 플레어 기여도 특성을 나타낸다. x축은 특정 플레어 효과를 평가하기 위한 레티클 상의 평가 지점으로부터의 거리를 나타내고, y축은 그 거리 지점까지의 그 효과의 기여도를 나타낸다. 공간 도메인 접근법에서, 플레어 PSD 함수들 (120/122) 은 평가 지점으로부터의 거리들 또는 공간에 기초하여 분해될 수 있다. 예를 들면, 섹션들 (132 및 134) 은 상이한 공간 도메인 섹션들이며, 섹션 (130) 은 실질적 플레어 기여도가 없는, 또는 다르게는 점근적으로 예측된 기여도가 없는 평가 지점으로부터의 간격을 나타낸다.
그러나, 이들 공간 도메인 섹션들의 에지에서의 샤프한 컷오프들로 인해, 가능한 엘리어싱 에러들로 인한 이러한 PSD로부터의 플레어를 계산하는 데 고속 푸리에 변환 (FFT) 이 사용되지 않는다. 이와 같이, 공간 도메인 컨볼루션은, 이러한 플레어 계산의 속도를 높이기 위해, 중심으로부터 떨어진 PSD 세그먼트들에 대해 그리드 사이즈들이 급격히 커지면서 사용될 수 있다. 그러나, 결과적인 플레어는, 그것이 나이퀴스트 판별법에 따라 샘플링되지 않기 때문에 정확하게 보간되지 않는다.
경면 또는 마스크 표면의 거칠기 때문에, 산란된 광선 (112) 은 마스크, 예를 들면 UV 미러 및 변조된 미러 상의 임의의 지점에서 발생할 수 있다. 컨볼루션은 이들 효과들을 계산하기 위한 통계적 방식이다. 광선들이 상대적으로 멀리 산란될 수 있기 때문에, 플레어 PSD 함수들 (120/122) 상에, 평가 지점으로부터 상대적으로 먼 거리들에서 극미하지만 여전히 중요한 플레어 효과들을 나타내는 긴 꼬리 (long tail) 가 발견된다. 또한, 플레어 PSD 함수들 (120/122) 은 회전 대칭 PSD 함수의 일부를 나타내는데, 이것은 공간 좌표들 (x,y) 의 함수이다.
이제 도 2를 참조하면, 플레어 PSD의 공간 도메인 분리의 예 (200) 가 예시된다. 이러한 공간 도메인 계산은, 각 섹션으로부터의 컷오프의 샤프한 에지가 허용하지 않기 때문에, FFT를 사용하지 않는다. 도시된 바와 같이, 플레어 PSD 함수들 (120/122) 은, 평가 지점에 더 가까운 제 1의 파트들 (202/204), 및 평가 지점으로부터 더 먼 제 2의 파트들 (206/208) 과 같은 복수의 파트들로 분할될 수 있다. 한 접근법에서, 제 2의 파트들 또는 편평한 긴 범위의 파트들 (206/208) 은 전체 플레어 계산 시간을 줄이기 위해 덜 정확하거나 또는 더 큰 그리드들을 사용할 수 있다. 이와 같이, 계산의 정확도를 향상시키기 위해 많은 메모리 또는 더 작은 그리드 사이즈가 필요될 수 있다. 어떤 상황에서는, 이러한 접근법에서 플레어 계산을 종료하기 위해, 상당한 시간의 양, 예컨대 몇몇 경우들에서 심지어 수 일의 런타임이 필요될 수 있다.
따라서, 플레어 계산은 계산적으로 힘든 작업이다. 계산은 전체 레티클을 플레어 PSD로 컨볼빙하는 것을 수반한다. 플레어 PSD는 어크로스-필드 (across-field) 및 어크로스-워터 (across-water) 플레어를 설명하기 위해 레티클 자체의 사이즈에 필적하거나 더 큰 도메인을 가질 수 있다. 통상의 EUV 레티클 사이즈, 예를 들면 33 mm x 26 mm와, 플레어 PSD에서의 고주파들을 통해, 나이퀴스트 샘플링 이론은 미크론 이하의 샘플링 그리드 사이즈를 요구하는데, 이것은 계산이 너무 많은 메모리를 요구하게 하여 실현 불가능하게 될 수 있게 한다. 통상적으로, 컨볼루션은 도 2에 도시된 바와 같이 "짧은 범위의" 및 "긴 범위의" 파트들로 분할된다. 몇몇 경우들에서, 짧은 범위의 파트 및 긴 범위의 파트 사이의 "중간 범위의" 파트가, 범위들이 더 길어질수록 샘플링 그리드 사이즈들을 증가시키면서, 공간 도메인 접근법에서 또한 사용된다. 그러나, 이러한 접근법은 제조 EUV 마스크 합성 플로우들에서 사용하기엔 여전히 너무 느리다. 또한, 이러한 접근법에서의 그리드 사이즈 선택은 대부분 시행착오에 의한 것이고 이론적 엄격함은 부족하다. 따라서, FFT는 가능한 앨리어싱 에러들을 염려하지 않으면서 플레어 계산의 속도를 높이기 위해 안전하게 사용될 수 없다.
특정한 구체예들에서, 샘플링 이론 및 FFT는 속도 및 정확도 양자를 보장하기 위해 활용될 수 있다. 이 접근법은 상대적으로 빠르며, 예를 들면 약 1시간의 런타임 미만이며, 풀 레티클 플레어 효과 보정에 적합하다. 어떤 구체예들은 플레어 PSD를 저주파와 고주파 파트들로 분해하는 것을 수반한다. 그러나, 주파수 도메인 내에서의 추가적인 분해들 (예를 들면, 저주파 파트, 중주파 파트, 및 고주파 파트, 또는 임의의 적절한 수의 주파수 기반의 분할들) 이 특정 구체예들에서 또한 수용될 수 있다. PSD가 평가 지점 또는 중심에서 멀어지면 상대적으로 평활하고 편평하기 때문에, 고주파 파트는 중심에서 멀어지면 아주 작고, 따라서 짧은 범위 (예를 들면, 약 1㎛) 기반의 함수에 의해 정확하게 근사될 수 있다.
저주파 PSD는 마스크 패턴들로 컨볼빙되고, 예를 들면 약 1㎛의 상대적으로 큰 그리드 사이즈로 샘플링될 수 있다. 고주파 PSD는, 예를 들면 10nm의 상대적으로 작은 그리드 사이즈를 갖는 마스크 패턴들로 컨볼빙될 수 있고, 양자는 나이퀴스트 판별법을 추종한다. 또한, 저주파 플레어 맵이 나이퀴스트 판별법을 추종하여 적절히 샘플링되기 때문에, 저주파 플레어 맵은 빠르고 정확한 보간을 지지할 수 있다.
도 3을 참조하면, 일 구체예에 따른 플레어 PSD의 주파수 도메인 분해의 예 (300) 를 예시한다. 그 예 (300) 에서, 플레어 PSD 함수들 (120/122) 은 저주파 부분 (302) 및 고주파 부분 (304) 으로 분해 또는 분리될 수 있다. 상대적으로 평활한 저주파 부분 (302) 은 평가 지점으로부터 멀수록 기여도가 감소되는 것을 나타내는 긴 꼬리를 포함한다. 대조적으로, 고주파 부분 (304) 은 평가 지점에 대한 짧은 범위의 플레어 효과들을 예측하는 대략적인 또는 거친 타입의 곡선을 나타낸다.
특정 구체예들은 플레어 PSD의 저주파 PSD 성분, 예를 들면 저주파 부분 (302), 및 고주파 PSD 성분, 예를 들면 고주파 부분 (304) 으로의 주파수 도메인 분리에 기초한다. 저주파 성분에 대해, 나이퀴스트 이론은 상대적으로 큰 샘플링 그리드 사이즈가 사용되는 것을 허용할뿐만 아니라, FFT가 저주파 플레어를 생성하기 위해 안전하게 사용될 수 있다는 것도 또한 보장한다. 고주파 성분에 대해, "커널" 또는 성분은 플레어 PSD의 몇몇 고유 특성들로 인해 훨씬 더 작은 도메인을 가지며, 그러므로 훨씬 더 작은 그리드 사이즈가 여기서 사용될 수 있다. 전체 플레어 PSD는 고주파 플레어 PSD와 저주파 플레어 PSD의 합이다. 또한, 임의의 적절한 수의 주파수 기반의 분할들이 특정 구체예들에서 활용될 수 있다.
특정 구체예들은 EUV 리소그래피에서의 플레어로 인한 CD 변동을 보상하기 위해 기존 마스크 합성 플로우에 삽입될 수 있고, 따라서 향상된 집적 회로 (IC) 수율을 나타나게 된다. 또한, 특정 구체예들은 EUV 리소그래피 어플리케이션들에 엄격히 제한되지 않으며, 다른 영역들, 예컨대 몇몇을 거론하자면, 전자빔 직접 기록 (e-beam direct write; EBDW) 리소그래피, 마스크 에러 보정 (mask error correction; MEC), 및 에칭 시뮬레이션에서의 밀도 효과 모델링에서 사용하기에도 또한 적합하다.
어떤 구체예들은 다른 접근법들에서 PSD의 고주파 파트가 풀 레티클 플레어 맵이 (메모리 사용량 및 런타임 양자에서) 효율적으로 계산되는 것을 방해하는 것으로 유익하게 간주한다. 따라서, 특정 구체예들은 풀 레티클 또는 마스크에 대해 저주파 플레어를 생성하지만, 반면 보정 또는 검증에 대해 작은 패턴만이 처리되며, 훨씬 더 작은 그리드 사이즈들이 사용될 수 있는 스테이지로 고주파 파트를 남겨 둔다. 따라서, 풀 레티클 저주파 플레어 맵은 FFT를 사용하는 것에 의해 레티클 레이아웃과 저주파 플레어 PSD 사이의 컨볼루션으로서 계산될 수 있다. 또한, 이러한 저주파 플레어 맵 계산은, 예를 들면 OPC에 대한 마스크 보정 이전에 수행될 수 있다.
그러면, 저주파 플레어 값들은 보정 또는 검증을 위한 시뮬레이션 동안 플레어 맵으로부터 직접적으로 판독되거나 또는 검색될 수 있고, 적절한 보정 및/또는 보상을 위해 광학 신호들에 추가될 수 있다. 고주파 플레어 값들은, 다른 짧은 범위의 효과 계산들과 같이, 시뮬레이션시 고주파 PSD 및 칩 레이아웃 사이의 컨볼루션으로서 계산될 수 있다. FFT가 공간 도메인 컨볼루션보다 수만배 더 빠를 수 있기 때문에, 이러한 주파수-공간 접근법은 프로세싱 시간이 전체적으로 감소되는 것으로 나타날 수 있다. 또한, 임의의 적절한 비-FFT 접근법이 고주파 성분에 대해 활용될 수 있다.
고주파 플레어 값들도 OPC에 대한 것과 같이, 광학 신호들에 또한 추가될 수 있다. 그러므로, 긴 범위의 효과들 및 짧은 범위의 플레어 효과들 양자는 웨이퍼 이미지 시뮬레이션에 충분히 포함될 수 있고, 따라서 마스크 보정 및 리소그래피 검증에서 고려될 수 있다.
특정 구체예들의 접근법의 보다 상세한 사항은 하기의 식 1 내지 식 6에 나타난다. 이론적으로, 플레어 영향을 받은 광학적 강도 (flare-impacted optical intensity) 는 하기의 식 1에 도시된 바와 같이 계산된다.
Figure pct00001
식 1에서, TIS는 전체 집적된 스캐터 (PSD의 볼륨) 를 나타내고, Io는 플레어가 없는 광학적 강도이다. 식 1의 우측의 두 번째 항목은 플레어를 나타내고, 이것은 아래의 식 2에서 나타내어진 바와 같이 일반적으로 근사된다.
Figure pct00002
식 2에서, M은 설계 의도 레이아웃의 송신 함수를 나타낸다. 특정 구체예들의 일 양태는 Flare(x,y) 의 빠르고 정확한 계산이다. 이들 방식으로, PSD는 하기의 식 3에 나타내어진 바와 같이, 저주파 (low-frequency; LF) 파트와 고주파 (high-frequency; HF) 파트로 분해된다.
Figure pct00003
예를 들면, PSDLF가 하기의 식 4에 나타내어진 바와 같이 먼저 결정될 수 있다.
Figure pct00004
예를 들면, flare_PSD_AA_filter는, 하기의 식 5에 나타내어진 바와 같이, 적당히 큰 플레어 맵 그리드 사이즈와 나머지 (고주파 성분) 의 도메인 사이즈 사이의 절충에 의해 결정된 컷오프 주파수를 갖는 안티-앨리어싱 필터, 예를 들면 윈도우화된 Sinc 함수를 나타낼 수 있다.
Figure pct00005
이제, 플레어는 하기의 식 6에 도시된 바와 같이 계산될 수 있다.
Figure pct00006
플레어 PSD의 저주파 성분인 PSDLF는 원래의 PSD의 도메인 사이즈에 상당하는 도메인 사이즈 (범위) 를 가질 수 있다. PSDLF의 대역폭과 나이퀴스트 판별법에 따라 마스크 (M) 와 PSDLF가 구분되면, 저주파 플레어=
Figure pct00007
는 FFT를 사용하는 것에 의해 계산될 수 있다. 또한, 풀 레티클에 대한 저주파 플레어 값들은, 모델 캘리브레이션, 마스크 합성, 및/또는 검증에서의 나중의 사용을 위해 저주파 플레어 맵 파일에 저장될 수 있다.
플레어 PSD의 고주파 성분인 PSDHF는 약 1㎛ 또는 그 미만의 도메인 사이즈 (범위) 를 가질 수 있다. 예를 들면, 고주파 플레어=
Figure pct00008
는, 대부분의 모델링 툴들이 구비하는 다른 짧은 범위의 효과들, 예컨대 광학적 그리고 레지스트 효과들과 실질적으로 동일한 방식으로 계산될 수 있다.
이제, 도 4를 참조하면, 일 구체예에 따른, 플레어 맵 생성 예의 흐름도 (400) 가 예시된다. 플레어 PSD (402) 는 주파수 도메인에서 분해되어 (406) 고주파 플레어 PSD 성분 (408) 과 저주파 플레어 PSD 성분 (410) 을 생성할 수 있다. 이들 플레어 PSD 성분들 (408 및 410) 은 "커널들" 또는 수학 함수들, 예컨대 컨볼루션 커널들일 수 있다. 예를 들면, 저주파 플레어 PSD 성분 (410) 은 플레어 PSD 성분 (302) 으로서 표현될 수 있고, 고주파 플레어 PSD 성분 (408) 은 플레어 PSD 성분 (304) 으로서 표현될 수 있다.
프리-OPC (Pre-OPC) 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 은 마스크 또는 레티클 상에 위치된 상이한 칩 패턴들 또는 인스턴스들을 표현할 수 있다. 예를 들면, 플레어 모델링 및 보정이 행해지고 있는 마스크 상에서 N+1개의 상이한 칩 패턴들이 발견될 수 있다. 동일한 칩 패턴의 임의의 적절한 수의 칩 패턴들 또는 인스턴스들이 마스크 상에 수용될 수 있다. 상이한 칩들에 대한 프리-OPC 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 은 레티클 자체의 모델링을 위해 붙여지거나 (pasted) 또는 다르게는 수집될 수 있다. 마스크 데이터 준비 (Mask data preparation; MDP) 잡덱 (job deck) 생성 툴 또는 생성기 (414) 는 프리-OPC 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 을 수신하고, 그로부터 잡덱 또는 레티클 데이터 파일 (416) 을 생성할 수 있다. 예를 들면, 레티클 데이터 파일 (416) 은, 예를 들면, 레티클 상의 20-30 칩들/인스턴스들의 각 칩의 배치 및 방위를 명시할 수 있다. 잡덱 또는 레티클 데이터 파일 (416) 은, 마스크 또는 레티클에 대한 개별 칩 레이아웃 특성들에 관련된 임의의 다른 적절한 정보를 또한 포함할 수 있다. 이와 같이, 잡덱 또는 레티클 데이터 파일 (416) 은, 저주파 플레어 맵 (418) 의 계산 또는 생성을 위해 풀 레티클 레이아웃을 전달하여 레티클 상의 각 칩에 대한 정보를 결정하기 위해 사용될 수 있다. 그 다음, 플레어 맵 생성기 (412) 는, 다른 계산들 또는 함수들에 추가하여, FFT를 활용하여 저주파 플레어 맵 (418) 을 생산 또는 생성할 수 있다.
그러므로, 풀 레티클 저주파 플레어 맵은, 임의의 칩 보정, 예를 들면 OPC가 수행되기 이전에 프리-OPC 레이아웃들을 사용하여 계산될 수 있다. 칩 보정 동안, 저주파 플레어 값들은 저주파 플레어 맵으로부터 판독되거나 검색될 수 있고, 광학적 강도에 적절히 추가될 수 있다. 하기에 도 5를 참조로 더 상세히 논의될 바와 같이, 고주파 플레어 부분은 "즉석에서 (on-the-fly) " 계산될 수 있고 OPC 계산 동안 광학적 강도에 추가될 수 있으며, 이것은 짧은 범위의 결정에서의 각 지점의 광학 신호를 예측한다. 따라서, 고주파 부분은 OPC 프로세스 동안 계산되고, 이것은 짧은 범위의 효과들에 관한 다른 계산들을 행한다. 따라서, 플레어 효과는 OPC 플로우, 또는 임의의 다른 이러한 짧은 범위의 결정의 일부로서 자동적으로 보상되거나, 또는 다르게는 이들과 통합될 수 있다.
이제, 도 5를 참조하면, 일 구체예에 따른 모델 캘리브레이션 예의 흐름도 (500) 가 예시된다. 모델 캘리브레이션 예에서, 모델링을 위한 저주파 플레어 맵 (418) 은 테스트 레티클에 대한 것이다. 그러나, 저주파 플레어 맵 (418) 은 비테스트 (non-test) 레티클 또는 실제 레티클에 대해 또한 결정될 수도 있다. 예를 들면 프로세스 정보 (504) 를 사용하는 제조 프로세스에 관한 수학적 모델을 작성하기 위해, 테스트 패턴 (502) 을 사용하여, 테스트들이 시행되고 측정값들이 만들어질 수 있다. 예를 들면, 계측 데이터 (metrology data; 528) 는 테스트 레티클들을 사용하여 제조된 웨이퍼들에 관한 데이터, 예컨대 웨이퍼 자체 상에 형성된 라인들/패턴들의 임계 치수들 (CD들) 을 포함할 수 있다. 프로세스 정보 (504) 는 OPC 계산들에 대해 특히 중요할 수 있으며, 마스크에서 발견된 패턴들에 기초하여 칩들을 제조하기 위해 사용될 특정 반도체 제조 프로세스 (예를 들면, EUV 리소그래피) 에 기초한 임의의 적절한 프로세스 관련 데이터, 예를 들면 광학 시스템 설정들, 포토레지스트 특성들, 및 에칭 특성들을 포함할 수 있다.
도 5의 예는, 플레어 및 광학적 효과들에 대한 수학적 모델을 결정하기 위해 사용되며, 이것은 테스트 웨이퍼로부터의 측정치들에 기초할 수도 있다. 하기의 도 6의 예는 실제 OPC 또는 보정 플로우를 도시하는데, 이것에 의해 플레어 맵은 칩들의 제조를 위해 재계산된다. 도 6은 마스크 상의 레이아웃 패턴들이 예측된 플레어뿐만 아니라 다른 효과들도 보상할 수 있도록 레이아웃을 실제 변경하는 보정 플로우를 나타낸다. 따라서, 도 6에서 사용된 플레어 맵은 실제 칩들에 대한 것이지만, 플레어 맵, 예를 들면 도 5의 저주파 플레어 맵 (418) 은 테스트 레티클에 대해 결정될 수 있다. 저주파 플레어 맵 (418) 은 실제 또는 비테스트 (non-test) 레티클에 대해 또한 결정될 수도 있다.
도 5의 모델 캘리브레이션 플로우 예에서, 모델링 툴은, 저주파 플레어 (516) 를 생성하기 위해, 예를 들면 테스트 레티클의 저주파 플레어 맵 (418) 의 플레어 맵 판독 (510) 을 수행할 수 있다. 예를 들면, 레티클 상의 각각의 적절한 지점에서의 플레어를 나타내는 데이터 값들은 저주파 플레어 맵 (418) 을 판독함으로서 액세스될 수 있다. 고주파 플레어 (514) 를 생성하기 위해, 고주파 플레어 PSD 성분 (408) 및 테스트 패턴 (502) 이 모델링 툴의 고주파 계산 (508) 에 의해 액세스될 수 있다. 플레어가 없는 광학적 강도 (512) 를 생성하기 위해, 테스트 패턴 (502) 및 프로세스 정보 (504) 가 모델링 툴에 의한 광학적 모델링 (506) 동안 액세스될 수 있다. 예를 들면, 플레어가 없는 광학적 강도 (512) 는 OPC 동작들에 적합한 보정을 결정하기 위해 사용될 수도 있다.
광학적 강도 및 플레어 (고주파 및 저주파 플레어 양자) 는 결합되어 (518) 플레어를 갖는 광학적 강도 (520) 를 생성할 수 있다. 따라서, 플레어를 갖는 광학적 강도 (520) 는 짧은 범위의 예측 효과들, 예를 들면 고주파 플레어 성분 및 후속 OPC에 대한 광학적 효과들뿐만 아니라 긴 범위의 예측 효과들, 예를 들면 저주파 플레어 성분 양자를 나타낼 수 있다. 레지스트/에칭 모델링 (522) 은, 프로세스 정보 (504) 와 함께, 플레어를 갖는 광학적 강도 (520) 를 액세스하여, 모델링된 웨이퍼 CD들 (524) 을 생성할 수 있다. 따라서 모델링된 웨이퍼 CD들 (524) 은, 광학적 그리고 플레어 타입들의 효과들에 기초하여, 모델링될 레티클 상의 여러 패턴들에 대한 예측 치수들을 나타낼 수 있다. 모델 캘리브레이션 프로세스 (526) 는, 모델링된 웨이퍼 CD들 (524) 이 가능한 한 계측 데이터 (528) 에 가까워져서, 그 결과 마스크 모델 (530) 이 되도록, 모델 파라미터 값들을 결정한다.
이제 도 6을 참조하면, 일 구체예에 따른 마스크 합성 및 마스크 데이터 준비 (MDP) 의 흐름도 (600) 가 예시된다. 도 6은 예측된 플레어의 효과를 보상하기 위한 가능한 보정 플로우의 일 예를 도시한다. 예를 들면, 한 번에 하나의 칩 인스턴스에 대해 동작하는 마스크 합성 OPC (602) 는 모델 (530), 저주파 플레어 맵 (418), 레티클 데이터 파일 (416), 및 프리-OPC 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 을 수신할 수 있다. 도 4를 참조로 위에서 논의된 바와 같이, MDP 잡덱 생성기 (414) 는 프리-OPC 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 을 수신하여 저주파 플레어 맵 (418) 을 생성하는 플레어 맵 생성기 (412) 에 의해 사용하기 위한 레티클 데이터 파일 (416) 을 생성한다. 레티클 데이터 파일 (416) 은 마스크 상에서의 칩 레이아웃 배치들에 관련된 정보, 예컨대 칩 인스턴스 배치 및 칩 방위의 상세들을 포함할 수 있다.
마스크 합성 OPC (602) 는 대응하는 프리-OPC 레이아웃들 (404-0 내지 404-N) 로부터 포스트-OPC 레이아웃들 (604-0 내지 604-N) 을 생성할 수 있다. 따라서 포스트-OPC 레이아웃들 (604-0 내지 604-N) 은 광학적 효과들을 보상하기 위해 테스트된 레이아웃 패턴들을 포함할 수 있다. 여기서, 짧은 범위의 결정들에 기초한 다른 적절한 효과들이 어떤 구체예들에 또한 포함될 수 있다. 예를 들면 한 번에 하나의 칩 인스턴스씩 수행될 수 있는 마스크 합성 검증 (608) 은, 포스트-OPC 레이아웃들 (604-0 내지 604-N) 및 포스트-OPC 레이아웃들 (604) 의 검증을 위한 (마스크 합성 OPC (602) 로부터의) 수정된 잡덱 (606) 을 수신할 수 있다. 이러한 검증은 임의의 표준 레이아웃 및 마스크 패턴 검증 동작들을 포함할 수 있다. 수정된 잡덱 (606) 은 각각의 인스턴스에 대해 프리-OPC 레이아웃들을 대응하는 포스트-OPC 레이아웃들로 교체한다 (610). 예를 들면, 수정된 잡덱 (606) 은 교체 칩 인스턴스 레이아웃들 (예를 들면, 포스트-OPC 레이아웃들 (604-0 내지 604-N)) 에 대한 칩 인스턴스 로케이션들과 방위들을 포함할 수 있다. 칩 인스턴스 레이아웃들이 이렇게 교체되면, 프랙쳐 데이터 (fractured data; 612) 가 형성되어, 마스크 샵이 마스크를 기록하여 (614) 최종 보정된/보상된 마스크 (616) 를 생성할 수 있게 된다. 이와 같이, 마스크 (616) 는 플레어, 광학적 근접 등에 기인하는 예측된 효과들을 보상하는 레이아웃 패턴들을 포함할 수 있다.
특정 구체예들에 대해 설명하였지만, 이들 특정 구체예들은 단지 예증적인 것이며, 제한적인 것은 아니다. 예를 들면, 임의의 타입의 예측 플레어 함수들 또는 다른 타입들의 모델링이 특정 구체예들에서 활용될 수 있다. 또한, 저주파 플레어 맵 생성이 OPC 동작들 이전에 발생하는 것과 같이, 특정 동작들의 여러가지 순서들은 변경될 수 있다. 또한, 한 번에 하나의 칩 인스턴스씩 수행되는 것으로 나타내어진 동작들 (예를 들면, 마스크 합성 검증 (608) 및 각각의 인스턴스에 대한 포스트-OPC 레이아웃들에 의한 프리-OPC 레이아웃들의 교체) 은, 전체적으로 또는 부분적으로, 실질적으로 병렬 방식으로 또한 수행될 수도 있다. 본원의 기술들은 임의의 적절한 리소그래피 프로세스뿐만 아니라, 임의의 적절한 마스크 제조, 보정, 및/또는 모델링 툴들에 대해서 활용될 수 있다.
상기의 논의에서, 용어 "회로"는 단일 컴포넌트 또는 함께 연결되어 소정의 기능을 제공하는 복수의 컴포넌트 중 적어도 하나를 의미한다. 용어 "신호"는 적어도 하나의 전류, 전압, 전하, 데이터, 또는 다른 신호를 의미한다.
특정 구체예들의 루틴들을 구현하기 위해 C, C++, 자바, 어셈블리 언어 등을 포함하는 임의의 적절한 프로그래밍 언어가 사용될 수 있다. 절차적 또는 객체 지향적 기술들과 같은 상이한 프로그래밍 기술들이 활용될 수 있다. 루틴들은 단일의 프로세싱 디바이스 또는 복수의 프로세서들 상에서 실행할 수 있다. 단계들, 동작들, 또는 계산들이 특정 순서로 제시될 수도 있지만, 이 순서는 상이한 특정 구체예들에서 변경될 수도 있다. 몇몇 특정 구체예들에서, 본 명세서에서 순차적인 것으로 나타난 복수의 단계들은 동시에 수행될 수 있다.
특정 구체예들은 명령 실행 시스템, 장치, 시스템, 또는 디바이스에 의해, 또는 이들과 연계하여 사용하기 위한 컴퓨터 판독가능 저장 매체에서 구현될 수도 있다. 특정 구체예들이 소프트웨어 또는 하드웨어 또는 이들 양자의 조합에서 제어 로직의 형태로 구현될 수 있다. 제어 로직은, 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 특정 구체예들에서 설명된 것을 수행하도록 동작가능할 수도 있다.
특정 구체예들은 프로그램된 범용 디지털 컴퓨터, 주문형 반도체들, 프로그램 가능 로직 디바이스들, 필드 프로그램가능 게이트 어레이들, 광학적, 화학적, 생물학적, 양자적 또는 나노 엔지니어링의 시스템들, 컴포넌트들 및 메커니즘들을 사용하는 것에 의해 구현될 수도 있다. 일반적으로, 특정 구체예들의 기능들은 종래기술에서 공지된 임의의 수단에 의해 달성될 수 있다. 분산된, 네트워크화된 시스템들, 컴포넌트들, 및/또는 회로들이 사용될 수 있다. 데이터의 통신, 또는 전송은 유선, 무선, 또는 임의의 다른 수단에 의할 수도 있다.
도면들/도들에서 예시된 하나 이상의 엘리먼트들은, 특정 어플리케이션에 따라 유용하다면, 더 분리된 또는 더 집적된 방식으로 또한 구현될 수도 있고, 심지어 어떤 경우들에서는 제거되거나 또는 동작불능인 것으로 간주될 수도 있음을 또한 알 수 있을 것이다. 컴퓨터가 상기 설명된 임의의 방법들을 수행하는 것을 허용하는, 머신 판독가능 매체에 저장될 수 있는 프로그램 또는 코드를 구현하는 것도 본 취지와 범위내에 있다.
"프로세서"가 사용되면, 그것은 데이터, 신호들 또는 다른 정보를 처리하는 임의의 적절한 하드웨어 및/또는 소프트웨어 시스템, 메커니즘, 또는 컴포넌트를 포함한다. 프로세서는 범용 중앙 처리 유닛, 복수의 처리 유닛들, 기능을 달성하기 위한 전용 회로부, 또는 다른 시스템들을 갖는 시스템을 포함할 수 있다. 프로세싱은 지리적 로케이션에 제한될 필요가 없거나, 또는 시간적 제한들을 가질 필요가 없다. 예를 들면, 프로세서는 그 기능들을 "실시간"으로, "오프라인"에서, "배치 모드"에서, 기타 등등에서 수행될 수 있다. 프로세싱의 부분들은 상이한 시간들에서 그리고 상이한 로케이션들에서, 상이한 (또는 동일한) 프로세싱 시스템들에 의해 수행될 수 있다. 컴퓨터는 메모리와 통신하는 임의의 프로세서일 수도 있다. 메모리는 임의의 적절한 프로세서 및/또는 컴퓨터 판독가능 저장 매체, 예컨대 RAM (random-access memory), ROM (readonly memory), 자기 또는 광학 디스크, 또는 프로세서에 의한 실행을 위한 명령들을 저장하는 다른 유형의 매체일 수도 있다.
본원의 상세한 설명 및 후속하는 특허청구범위 전체에 걸쳐 사용된 바와 같이, 문맥상 다른 뜻으로 명확하게 언급하지 않는 한 "a", "an", 및 "the"는 복수의 참조들을 포함한다. 또한, 본원의 상세한 설명 및 후속하는 특허청구범위 전체에 걸쳐 사용된 바와 같이, 문맥상 다른 뜻으로 명확하게 언급하지 않는 한 "에서의 (in)"는 "에서의 (in)"와 "대해서 (on)"를 포함한다.
따라서, 특정 구체예들이 본원에서 설명되었지만, 수정의 범위들, 여러 변경들, 및 대체들은 전술한 개시물에서 의도되며, 몇몇 경우들에서 특정 구체예들의 몇몇 특징들은 설명된 바와 같은 범위와 취지로부터 벗어나지 않으면서 다른 특징들의 대응하는 사용 없이 활용될 것이다. 따라서, 특정 상황 또는 재료를 본질적인 범위와 취지에 적응시키도록 많은 수정들이 이루어질 수도 있다.
상기 설명은 본 개시의 구체예들의 완전한 이해를 전달하기 위해 다양한 특정 상세들을 설명한다. 그러나, 당업자에게는, 본 개시의 구체예들이 이들 구체적 상세들 없이도 실시될 수도 있음이 명확할 것이다. 본 개시를 불명료하게 하는 것을 방지하기 위해, 몇몇 널리 공지된 특징들은 상세히 설명되지 않았다. 다른 변형예들 및 구체예들이 상기의 교시들의 관점에서 가능하며, 따라서 본 개시의 범위는 본원의 상세한 설명에 의해 제한되지 않으며, 특허청구범위에 의해서만 제한되는 것으로 의도된다.

Claims (20)

  1. 극자외선 (extreme ultraviolet; EUV) 리소그래피에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법으로서,
    플레어 전력 스펙트럼 밀도 (power spectrum density; PSD) 를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하는 단계;
    복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하는 단계로서, 상기 복수의 레이아웃들 각각은 상기 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 대응하는, 상기 복수의 레이아웃들을 수신하는 단계; 및
    고속 푸리에 변환 (fast Fourier transform; FFT) 을 사용하는 것에 의해 상기 저주파 성분으로부터 상기 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을, 상기 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하는 단계를 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 복수의 레이아웃들로부터 레티클 데이터 파일을 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 레티클 데이터 파일은 상기 마스크 상에서의 각 칩 패턴 로케이션에 대한 방위 및 포지셔닝에 관한 정보를 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 저주파 플레어 맵을 생성하는 단계는, 상기 레티클 데이터 파일을 사용하여 상기 복수의 레이아웃들 각각에 대한 정보를 결정하는 단계를 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    테스트 패턴 및 상기 고주파 성분에 기초하여 고주파 플레어를 모델링하는 단계;
    프로세스 정보 및 상기 테스트 패턴에 기초하여 광학적 강도를 모델링하는 단계; 및
    상기 저주파 플레어 맵을 판독하는 것에 기초하여 저주파 플레어를 모델링하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    모델링된 상기 고주파 플레어, 모델링된 상기 광학적 강도, 및 모델링된 상기 저주파 플레어를 결합하는 것에 의해 모델링된 광학적 강도 및 플레어를 생성하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 프로세스 정보를 사용하여 레지스트 및 에칭을 모델링하는 단계; 및
    모델링된 상기 레지스트 및 에칭을 사용하여 모델링된 웨이퍼 임계 치수들 (critical dimensions; CD들) 을 생성하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    계측 데이터 (metrology data) 를 사용하여 모델 파라미터들을 최적화하는 것에 의해 마스크 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  8. 제 7항에 있어서,
    상기 마스크 모델, 상기 저주파 플레어 맵, 및 상기 레티클 데이터 파일을 사용하여 상기 복수의 레이아웃들에 대한 보정을 수행하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 보정을 수행하는 단계는:
    상기 복수의 레이아웃들에 대한 플레어 효과 보정 및 광학적 근접 보정 (optical proximity correction; OPC) 을 수행하는 단계;
    상기 OPC가 내부에 생성된 대응하는 복수의 레이아웃들로 상기 복수의 레이아웃들을 대체하는 단계; 및
    상기 레티클 데이터 파일로부터 수정된 레티클 데이터 파일을 생성하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  10. 제 9항에 있어서,
    대체된 상기 복수의 레이아웃들을 사용하여 상기 마스크를 기록하는 단계를 더 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 방법.
  11. 극자외선 (extreme ultraviolet; EUV) 리소그래피에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치로서,
    하나 이상의 프로세서들; 및
    상기 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행하기 위한 하나 이상의 유형의 매체에 인코딩된 로직을 포함하고,
    상기 로직은 실행시:
    플레어 전력 스펙트럼 밀도 (power spectrum density; PSD) 를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하고;
    복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하되, 상기 복수의 레이아웃들 각각은 상기 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 대응하고; 그리고
    고속 푸리에 변환 (fast Fourier transform; FFT) 을 사용하는 것에 의해 상기 저주파 성분으로부터 상기 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을, 상기 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하도록 동작 가능한, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치.
  12. 제 11항에 있어서,
    상기 로직은 실행시, 상기 복수의 레이아웃들로부터 레티클 데이터 파일을 생성하도록 또한 동작 가능하고,
    상기 레티클 데이터 파일은 상기 마스크 상에서의 각 칩 패턴 로케이션에 대한 방위 및 포지셔닝에 관한 정보를 포함하고, 상기 레티클 데이터 파일은 상기 저주파 플레어 맵을 생성하기 위해 사용되는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 로직은 실행시:
    테스트 패턴 및 상기 고주파 성분에 기초하여 고주파 플레어를 모델링하고;
    프로세스 정보 및 상기 테스트 패턴에 기초하여 광학적 강도를 모델링하고;
    상기 저주파 플레어 맵을 판독하는 것에 기초하여 저주파 플레어를 모델링하고; 그리고
    모델링된 상기 고주파 플레어, 모델링된 상기 광학적 강도, 및 모델링된 상기 저주파 플레어를 결합하는 것에 의해 모델링된 광학적 강도 및 플레어를 생성하도록 또한 동작 가능한, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치.
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 로직은 실행시:
    상기 프로세스 정보를 사용하여 레지스트 및 에칭을 모델링하고;
    모델링된 상기 레지스트 및 에칭을 사용하여 모델링된 웨이퍼 임계 치수들 (critical dimensions; CD들) 을 생성하고; 그리고
    계측 데이터를 사용하여 모델 파라미터들을 최적화하는 것에 의해 마스크 모델을 생성하도록 또한 동작 가능한, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치.
  15. 제 14항에 있어서,
    상기 로직은 실행시 상기 마스크 모델, 상기 저주파 플레어 맵, 및 상기 레티클 데이터 파일을 사용하여 상기 복수의 레이아웃들에 대한 보정을 수행하도록 또한 동작 가능하고,
    상기 보정을 수행하는 것은:
    상기 복수의 레이아웃들에 대한 플레어 효과 보정 및 광학적 근접 보정 (optical proximity correction; OPC) 을 수행하는 것;
    상기 OPC가 내부에 생성된 대응하는 복수의 레이아웃들로 상기 복수의 레이아웃들을 대체하는 것으로서, 상기 마스크는 대체된 상기 복수의 레이아웃들을 사용하여 기록되는, 상기 복수의 레이아웃들을 대체하는 것; 및
    상기 레티클 데이터 파일로부터 수정된 레티클 데이터 파일을 생성하는 것을 포함하는, 마스크에 대한 플레어를 계산하는 장치.
  16. 극자외선 (extreme ultraviolet; EUV) 리소그래피에서 사용하기 위한 마스크에 대한 플레어를 계산하기 위해 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행하기 위한 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체로서,
    상기 컴퓨터 판독가능 저장 매체는:
    플레어 전력 스펙트럼 밀도 (power spectrum density; PSD) 를 저주파 성분과 고주파 성분으로 분해하고;
    복수의 레이아웃들을 플레어 맵 생성기에서 수신하되, 상기 복수의 레이아웃들 각각은 상기 마스크 상의 칩 패턴 로케이션에 대응하고; 그리고
    고속 푸리에 변환 (fast Fourier transform; FFT) 을 사용하는 것에 의해 상기 저주파 성분으로부터 상기 마스크에 대한 저주파 플레어 맵을, 상기 플레어 맵 생성기를 사용하여 생성하는 하나 이상의 명령들을 포함하는, 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  17. 제 16항에 있어서,
    상기 복수의 레이아웃들로부터 레티클 데이터 파일을 생성하는 하나 이상의 명령들을 더 포함하고,
    상기 레티클 데이터 파일은 상기 마스크 상에서의 각 칩 패턴 로케이션에 대한 방위 및 포지셔닝에 관한 정보를 포함하고, 상기 레티클 데이터 파일은 상기 저주파 플레어 맵을 생성하기 위해 사용되는, 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  18. 제 17항에 있어서,
    테스트 패턴 및 상기 고주파 성분에 기초하여 고주파 플레어를 모델링하고;
    프로세스 정보 및 상기 테스트 패턴에 기초하여 광학적 강도를 모델링하고;
    상기 저주파 플레어 맵을 판독하는 것에 기초하여 저주파 플레어를 모델링하고; 그리고
    모델링된 상기 고주파 플레어, 모델링된 상기 광학적 강도, 및 모델링된 상기 저주파 플레어를 결합하는 것에 의해 모델링된 광학적 강도 및 플레어를 생성하는 하나 이상의 명령들을 더 포함하는, 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  19. 제 18항에 있어서,
    상기 프로세스 정보를 사용하여 레지스트 및 에칭을 모델링하고;
    모델링된 상기 레지스트 및 에칭을 사용하여 모델링된 웨이퍼 임계 치수들 (critical dimensions; CD들) 을 생성하고; 그리고
    계측 데이터를 사용하여 모델링된 상기 웨이퍼 CD들을 최적화하는 것에 의해 마스크 모델을 생성하는 하나 이상의 명령들을 더 포함하는, 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 마스크 모델, 상기 저주파 플레어 맵, 및 상기 레티클 데이터 파일을 사용하여 상기 복수의 레이아웃들에 대한 보정을 수행하는 하나 이상의 명령들을 더 포함하고,
    상기 보정을 수행하는 것은:
    상기 복수의 레이아웃들에 대한 플레어 효과 보정 및 광학적 근접 보정 (optical proximity correction; OPC) 을 수행하는 것;
    상기 OPC가 내부에 생성된 대응하는 복수의 레이아웃들로 상기 복수의 레이아웃들을 대체하는 것으로서, 상기 마스크는 대체된 상기 복수의 레이아웃들을 사용하여 기록되는, 상기 복수의 레이아웃들을 대체하는 것; 및
    상기 레티클 데이터 파일로부터 수정된 레티클 데이터 파일을 생성하는 것을 포함하는, 소프트웨어가 인코딩된 컴퓨터 판독가능 저장 매체.
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