KR20220082848A - 계측을 위한 신호-도메인 적응 - Google Patents

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KR20220082848A
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Abstract

디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하는 데에 제1 및 제2 계측 데이터가 이용된다. 제1 계측 데이터는 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 제2 계측 데이터는 디바이스 영역의 구조들과는 상이한 구조들을 포함하는 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 트레이닝된 머신-러닝 모델을 이용함으로써, 디바이스 영역의 인스턴스에 대한 제3 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 제4 계측 데이터가 예측된다. 계측 타겟에 대한 레시피를 이용함으로써, 제4 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터가 결정된다. 제조 프로세스는 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 모니터링 및 제어된다.

Description

계측을 위한 신호-도메인 적응
관련 출원
본 출원은 모든 면에서 그 전체가 참조로 병합되며 2019년 10월 14일에 출원된 미국 가특허출원 제62/914,621호에 대하여 우선권을 주장한다.
본 발명은 반도체 계측, 보다 상세하게는 반도체 구조에 대한 파라미터 측정치를 획득하기 위해 계측 데이터를 변환하는 것에 관한 것이다.
반도체 계측은, 계측 데이터를 획득하고 구조들에 관한 모델을 이용하여 계측 데이터를 프로세싱함으로써, 반도체 웨이퍼 상의 구조들의 파라미터들(즉, 파라미터 값들)을 측정하는 데에 이용될 수 있다. 그러나, 반-주기적(semi-periodic) 및 비-주기적(non-periodic) 구조들과 같은 복잡한 구조들은 모델링하기 어렵거나 불가능하다. 예컨대, 광학 임계 치수(OCD; optical critical dimension) 계측은 주기적 구조들에 대해서는 효과가 있지만 복잡한 비-주기적 구조들에 대해서는 효과가 없다. 종래의 회귀-기반(regression-based) 모델링은 복잡한 구조들에 대해서는 도움이 되지 않을 것이고, 복잡한 구조들을 모델링하기 위한 머신 러닝의 이용은 효과적이지 못할 것이다. 예컨대, 머신 러닝에 이용될 참조 데이터가 이용 가능하지 않거나 프로세스 변형에 대하여 강건한 잘-트레이닝된 정확한 모델을 생성하기 위한 구조적 파라미터들의 변형을 충분히 포함하지 않을 수 있다.
따라서, 복잡한 반도체 구조들의 파라미터들을 측정하기 위해 계측 데이터를 이용하는 것에 관한 개선된 방법 및 시스템이 필요하다.
몇몇 실시예들에서, 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장한 메모리를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 반도체 계측을 수행하는 것에 관한 방법이 수행된다. 이 방법에서, 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이(die) 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스(instance)들에 대하여 제1 계측 데이터가 획득된다. 디바이스 영역은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함한다. 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대하여 제2 계측 데이터가 획득되며, 여기에서 계측 타겟은 디바이스 영역의 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 상이한 구조들을 포함한다. 제1 및 제2 계측 데이터를 이용함으로써, 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델이 트레이닝된다. 디바이스 영역의 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 상이한 제1 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 인스턴스에 대하여 제3 계측 데이터가 획득된다. 트레이닝된 머신-러닝 모델을 이용함으로써, 제3 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대하여 제4 계측 데이터가 예측된다. 계측 타겟에 대한 레시피(recipe)를 이용함으로써, 제4 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터가 결정된다. 제조 프로세스는 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 모니터링 및 제어된다.
몇몇 실시예들에서, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체는 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 하나 이상의 프로그램을 저장한다. 하나 이상의 프로그램은 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하기 위해 제1 및 제2 계측 데이터를 이용하는 명령들을 포함한다. 제1 계측 데이터는 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 디바이스 영역은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함한다. 제2 계측 데이터는 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 계측 타겟은 디바이스 영역의 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 상이한 구조들을 포함한다. 하나 이상의 프로그램은, 디바이스 영역의 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 상이한 제1 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 인스턴스에 대한 제3 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 제4 계측 데이터를 예측하도록 트레이닝된 머신-러닝 모델을 이용하는 명령들을 또한 포함한다. 하나 이상의 프로그램은 제4 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 계측 타겟에 대한 레시피를 이용하는 명령들 및 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하는 명령들을 또한 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 반도체-검사 시스템은 하나 이상의 반도체 계측 툴(tool), 하나 이상의 프로세서, 및 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 하나 이상의 프로그램을 저장한 메모리를 포함한다. 하나 이상의 프로그램은 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하기 위해 제1 및 제2 계측 데이터를 이용하는 명령들을 포함한다. 제1 계측 데이터는 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 디바이스 영역은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함한다. 제2 계측 데이터는 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대한 것이다. 계측 타겟은 디바이스 영역의 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 상이한 구조들을 포함한다. 하나 이상의 프로그램은, 디바이스 영역의 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 상이한 제1 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 인스턴스에 대한 제3 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 제4 계측 데이터를 예측하도록 트레이닝된 머신-러닝 모델을 이용하는 명령들을 또한 포함한다. 하나 이상의 프로그램은 제4 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위해 계측 타겟에 대한 레시피를 이용하는 명령들 및 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하는 명령들을 또한 포함한다.
설명되는 여러 구현예들에 관한 더 나은 이해를 위해, 아래의 도면들과 함께 이하의 발명의 실시하기 위한 구체적인 내용을 참조해야 한다.
도 1은 몇몇 실시예들에 따라, 제조 프로세스를 이용하여 복수의 반도체 다이가 그 위에 제조되어 있는 반도체 웨이퍼를 나타낸다.
도 2는 몇몇 실시예들에 따라, 신호-도메인 적응(adaptation)을 이용하여 반도체 계측을 수행하는 방법에 관한 흐름도를 나타낸다.
도 3은 몇몇 실시예들에 따른, 도 2의 방법에서의 데이터의 흐름을 나타낸다.
도 4는 몇몇 실시예들에 따른, 반도체-검사 시스템에 관한 블럭도이다.
도면 및 명세서 전반에 걸쳐서 동일한 참조 번호들은 상응 부분들을 나타낸다.
이제 첨부되는 도면들에 그 예시들을 나타낸 여러 실시예들이 상세히 기술될 것이다. 이하의 상세한 설명에서, 기술되는 여러 실시예들에 관한 완전한 이해를 제공하기 위해 많은 구체적인 세부 사항들이 제시된다. 그러나, 기술되는 여러 실시예들이 이러한 구체적인 세부 사항들 없이도 실시될 수 있음이 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명백할 것이다. 다른 예시들에서, 잘 알려진 방법, 절차, 컴포넌트, 회로 및 네트워크는 실시예들의 양상들을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 상세하게 기술되지 않는다.
도 1은 몇몇 실시예들에 따라, 제조 프로세스를 이용하여 복수의 반도체 다이(102)가 그 위에 제조되어 있는 반도체 웨이퍼(100)를 나타낸다. 몇몇 실시예들에서, 반도체 다이(102)는 제조 프로세스의 모든 단계들이 수행되도록 완전히 제조된다. 대안으로, 반도체 다이(102)는 제조 프로세스가 주어진 시점까지 수행되고 그 후 웨이퍼(100) 상의 구조들에 관한 치수를 잴 수 있게 정지되도록 부분적으로만 제조된다. 어느 경우에나, 제조 프로세스의 모든 단계들이 시작부터 일정한 시점(즉, 제조 프로세스가 정지되는 주어진 시점 또는 제조 프로세스의 종료 시점)까지 수행되었기 때문에, 웨이퍼(100)는 풀-루프(full-loop) 웨이퍼라 지칭한다. 풀-루프 웨이퍼는 쇼트-루프(short-loop) 웨이퍼와는 상이하며, 쇼트-루프 웨이퍼에 있어서, 제조 프로세스의 단계들 중 일부분(예컨대, 일정한 시점까지 모든 층이 아닌 하나 이상의 층들에 대응하는 단계들)만이 수행된다. 예컨대, 쇼트-루프 웨이퍼는 제조 프로세스의 시작부터가 아니라 제조 프로세스의 어느 중간-시점부터 시작하는 수행 단계들에 의해 제조될 수 있다.
각각의 다이(102)는 적절한 계측 기술을 이용하여 검사될 수 있는 디바이스 영역(104)의 각각의 인스턴스를 포함한다. 실제로, 다이(102)는 관심 대상이 될 다수의 영역들을 갖는다. 이하의 기술 내용은 간단하게 단일 디바이스 영역(104)을 설명하지만, 다이(102) 상의 다수의 디바이스 영역들에 적용될 수 있다. 웨이퍼(100)는 적절한 계측 기술을 이용하여 검사될 수 있는 계측 타겟(106)의 인스턴스들을 또한 포함한다. (간단하게, 디바이스 영역(104)의 단일 인스턴스 및 계측 타겟(106)의 단일 인스턴스만이 도 1에 도시된다.)
몇몇 실시예들에서, 계측 타겟(106)의 인스턴스들은 다이(102)를 분리시키는 스크라이브(scribe) 라인들(108)에 위치해 있다. 스크라이브 라인들은 웨이퍼(100) 상에서 수평으로 그리고 수직으로(즉, 각각 좌우로(left-to-right) 그리고 위아래로(up-and-down)) 이어지며, 제조가 완료되면 패키징을 위해 다이(102)를 분리시키도록 톱니로 잘린다. 일 예시에서, 계측 타겟(106)의 인스턴스는 각각의 다이(102)의 위, 아래, 왼쪽, 및/또는 오른쪽에 위치할 수 있다. 또 다른 예시에서, 적어도 하나의 계측 타켓(106)이 각각의 다이(102)로서 동일한 포토리소그래피 필드(110)에 위치할 수 있도록, 적어도 하나의 계측 타겟(106)이 각각의 포토리소그래피 필드(110)에 위치할 수 있다. 포토리소그래피 필드(110)는 다이(102)와, 이에 수반되는 것으로, 단일 포토리소그래피 노광에서 레티클을 통해 노광된 스크라이브 라인들(108)의 그룹이다. 보다 일반적으로, 계측 타겟(106)의 인스턴스는 디바이스 영역(104)의 각각의 인스턴스에 관하여 지정된 거리 내에 위치할 수 있다.
다른 실시예들에서, 계측 타겟(106)의 인스턴스들이 각각의 다이(102)에 위치해 있다. 예컨대, 계측 타겟(106)의 단일의 각 인스턴스가 웨이퍼(100) 상의 각각의 다이(102)에 위치할 수 있거나, 또는 계측 타켓(106)의 복수의 인스턴스들이 웨이퍼(100) 상의 각각의 다이(102) 내에 분산될 수 있다. 그러나, 다이(102)에 계측 타겟(106)을 포함시키는 것은 다이 크기를 증가시키고, 이에 따라 웨이퍼 수율(yield)을 감소시키며 다이 비용을 증가시킨다.
디바이스 영역(104) 및 계측 타겟(106) 양자 모두의 인스턴스들을 검사하는 데에 동일한 계측 기술이 이용될 수 있다. 대안으로, 디바이스 영역(104)의 인스턴스들은 제1 계측 기술을 이용하여 검사될 수 있고 계측 타겟(106)의 인스턴스들은 제1 계측 기술과는 상이한 제2 계측 기술을 이용하여 검사될 수 있다. 디바이스 영역(104) 및/또는 계측 타겟(106)의 인스턴스들을 검사하는 데에 이용되는 계측 기술들에 관한 예시들은, 제한 없이, 편광 해석법(ellipsometry), 반사 측정법(reflectometry), 임계-치수 소각 x-선 분광법(CD-SAXS; critical-dimension small-angle x-ray spectroscopy), 소프트 x-선 분광법(SXR; soft x-ray reflectometry), 주사-전자 현미경법(SEM; scanning-electron microscopy), 및 투과-전자 현미경법(TEM; transmission-electron microscopy)을 포함한다.
디바이스 영역(104)의 구조들 또는 구조들의 배열은 계측 타겟(106)의 구조들 또는 구조들의 배열 보다 더 복잡하다. 예컨대, 계측 타겟(106)의 구조들은 주기적인 반면, 디바이스 영역(104)의 구조들은 반-주기적 또는 비-주기적이다. 반-주기적 구조들은 주기성에서 하나 이상의 브레이크(break)들의 존재를 제외하고는 주기적이다. 예컨대, 반-주기적 구조들은 제1 세트의 층들(예컨대, 상위 층들 또는 하부 층들)에서는 주기적이나 제2 세트의 층들(예컨대, 하부 층들 또는 대안으로 상위 층들)에서는 비-주기적일 수 있다. 그러한 일 예시에서, 디바이스 영역(104)은 어레이 아래에 CMOS 회로(어레이 아래에 CMOS 또는 CUA)를 포함하며, 여기에서 어레이는 주기적이나 하부의 CMOS 회로는 그렇지 않다. 반-주기적 구조들에 관한 다른 예시들이 가능하다.
계측 타겟(106)의 구조들은 모델링될 수 있으며, 결과적인 모델은 계측 타겟(106)의 특정 인스턴스에 대한 계측 데이터로부터 계측 타겟(106)의 해당 인스턴스에 대한 파라미터 데이터를 추출하는 데에 이용된다. 그러나, 디바이스 영역(104)의 구조들은 이러한 방식으로 모델링하기 어렵거나 불가능하여, 디바이스 영역(104)에 대한 계측 데이터로부터 정확한 파라미터 데이터가 신뢰성 있게 추출될 수 없도록 한다. 이러한 상황에서, 디바이스 영역(104)의 각각의 인스턴스들은 제조 중에 그들이 경험한 제조 프로세스에 있어서의 변화(즉, 프로세스 변화)에 대한 정보를 여전히 포함한다. 이에 따라, 디바이스 영역(104)의 각각의 인스턴스들에 대한 계측 데이터는 이러한 정보를 적어도 대략적으로 포함하나, 이러한 정보는 계측 데이터로부터 직접적으로 추출될 수 없다. 이러한 정보를 획득하기 위해, 신호-도메인 적응을 이용하여, 디바이스 영역(104)의 특정 인스턴스에 대한 계측 데이터를 계측 타겟(106)의 가상 인스턴스에 대한 계측 데이터로 변환한다. 계측 타겟(106)의 가상 인스턴스에 대한 하나 이상의 파라미터(즉, 파라미터 값들)은 그 후 계측 타겟(106)에 대한 모델을 이용하여 추출된다. 이러한 파라미터들은 디바이스 영역(104)의 특정 인스턴스에 대한 원하는 프로세스-변화 정보를 제공한다.
도 2는 몇몇 실시예들에 따라, 신호-도메인 적응을 이용하여 반도체 계측을 수행하는 방법(200)에 관한 흐름도를 나타낸다. 이 방법(200)은 컴퓨터 시스템(예컨대, 도 4의 반도체-검사 시스템(400)의 컴퓨터 시스템)에서 수행될 수 있다. 방법(200)의 단계들은 조합되거나 해체될 수 있다. 이 방법(200)은, 몇몇 실시예들에 따른 이 방법(200)에서의 데이터의 흐름을 나타내는 도 3에 관하여 설명된다. 도 3에 도시된 모듈들은 컴퓨터 시스템의 메모리(예컨대, 도 4의 메모리(410))에 저장된 명령들에 대응한다. 이 방법(200)은, 사용자 개입 없이, 자동으로 수행될 수 있다.
방법(200)에서, 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이(102) 상의 디바이스 영역(104)(도 1)의 복수의 인스턴스들에 대하여 제1 계측 데이터(302)(도 3)가 획득된다(202). 디바이스 영역(104)은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함한다. 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들에 대하여 제2 계측 데이터(304)가 획득된다(202). 계측 타겟(106)은 디바이스 영역(104)의 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 상이한 구조들을 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 계측 타겟(106)에 포함된 구조들은 주기적이다(204). 제1 계측 데이터(302) 및 제2 계측 데이터(304)는 하나 이상의 계측 툴들(442)(도 4)로부터 직접적으로 또는 간접적으로 획득된다.
몇몇 실시예들에서, 제1 계측 데이터(302) 및 제2 계측 데이터(304)를 획득하는 것(202)은 디바이스 영역(104) 및 계측 타겟(106)의 복수의 페어링된(paired) 인스턴스들에 대한 계측 데이터를 획득하는 것(206)을 포함한다. 복수의 페어링된 인스턴스들은 반도체 다이(102)가 스크라이브 라인들(108)에 의해 그 위에서 분리되어 있는 하나 이상의 반도체 웨이퍼(100)(도 1) 상에 위치할 수 있다. 예컨대, 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스(예컨대, 각각의 페어링된 인스턴스)는 각각의 반도체 다이(102) 상의 디바이스 영역(104)의 인스턴스 및 각각의 반도체 다이(102)에 인접한 각각의 스크라이브 라인(108)에 있는 계측 타겟(106)의 인스턴스를 포함한다. 다른 예시에서, 하나 이상의 반도체 웨이퍼(100)은 다수의 리소그래피 필드들(110)로 나누어지며, 여기에서 실험 설계(실험 계획(design of experiments) 또는 DOE라고 지칭함)에 따라, 서로 다른 리소그래피 필드들(110)은 제조 프로세스에 대한 각각 다른 조건들을 이용하여 제조된다. 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스들(예컨대, 모든 페어링된 인스턴스)은, 리소그래피 필드(110)에 있는 각각의 반도체 다이(102) 상의 디바이스 영역(104)의 인스턴스 및 동일한 리소그래피 필드(110)에 위치해 있는 계측 타겟(106)의 인스턴스를 각각 포함한다. 또 다른 예시에서, 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스들(예컨대, 모든 페어링된 인스턴스)은, 각각의 반도체 다이(102) 상의 디바이스 영역(104)의 인스턴스 및 동일한 반도체 다이(102)상에 위치해 있는 계측 타겟(106)의 인스턴스를 각각 포함한다. 보다 일반적으로, 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스들(예컨대, 모든 페어링된 인스턴스)은, 서로 특정 거리 내에 위치해 있는 디바이스 영역(104)의 인스턴스 및 계측 타겟(106)의 인스턴스를 각각 포함한다.
다른 실시예들에서, 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들은 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들과 페어링되지 않는다(208). 예컨대, 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 웨이퍼들(100)의 제1 세트에서 기인할 수 있고 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 웨이퍼들(100)의 오버랩되지 않는 제2 세트에서 기인할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들은 제조 프로세스의 일련의 단계들을 이용하여 제조된 하나 이상의 풀-루프 반도체 웨이퍼(100) 상에 위치해 있다(210). 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들은 제조 프로세스의 일련의 단계들의 서브세트틀 이용하여 제조된 하나 이상의 쇼트-루프 반도체 웨이퍼 상에 위치해 있다. 몇몇 실시예들에 따라 하나 이상의 쇼트-루프 반도체 웨이퍼는 다양한 프로세스 조건들 하에서 제조된다(예컨대, 상이한 프로세스 조건들 하에서 상이한 리소그래피 필드들(110)이 제조된다). 그러한 실시예들은 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들과 페어링되지 않은(208) 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들에 관한 예시들이다.
몇몇 실시예들에서, 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 반도체 웨이퍼(100) 상에 위치해 있다(212). 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들이 시뮬레이션된다. 이에 따라 제2 계측 데이터(304)는 시뮬레이션된 계측 데이터를 포함할 수 있다(예컨대, 시뮬레이션될 수 있고/있거나 실제 계측 데이터일 수 있다). 예를 들어, 단계 202에서 제2 계측 데이터(또는 그 일부분)를 획득하는 것은 제조 프로세스에 대한 다양한 시뮬레이션된 조건들 하에서 계측 타겟(106)의 모델에 대한 시뮬레이션들을 수행하는 것을 포함할 수 있다. 그러한 실시예들은 디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들이 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들과 페어링되지 않은 것(208)에 관한 추가 예시들이다.
제1 계측 데이터(302) 및 제2 계측 데이터(304)를 이용함으로써, 디바이스 영역(104)에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟(106)에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델이 트레이닝된다(214). 예컨대, 계측-데이터 예측 모델(306)을 트레이닝하는 트레이닝 모듈(418)(도 3)에 제1 계측 데이터(302) 및 제2 계측 데이터(304)가 제공된다. 몇몇 실시예들에서, 머신-러닝 모델(예컨대, 계측-데이터 예측 모델(306))은 뉴럴(neural) 네트워크 내의 각각의 노드들에서 웨이트(weight)들을 조정함으로써 트레이닝되는 뉴럴 네트워크이다.
디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들이 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들과 페어링되는 몇몇 실시예들에서, 머신-러닝 모델은 제2 계측 데이터(304)와 제1 계측 데이터(302)에 기초하여 모델에 의해 예측되는 계측 데이터 간의 차이를 최소화하도록 웨이트들을 조절함으로써 트레이닝된다. 예컨대, 제1 계측 데이터(302)가 디바이스 영역(104)의 인스턴스들에 대한 스펙트럼들(예컨대, 광학 스펙트럼들) S DA 를 포함할 경우, 머신-러닝 모델은 계측 타겟(106)에 대하여 예측되는 계측 데이터를 생성하는 함수 G(S DA )를 구현하고, 제2 계측 데이터(304)가 계측 타겟(106)의 인스턴스들에 대한 스펙트럼들(예컨대, 광학 스펙트럼들) S MT 를 포함할 경우, 머신-러닝 모델에 대한 웨이트 w는 다음과 같이 결정된다:
Figure pct00001
이에 따라, 제2 계측 데이터(304)는 트레이닝 프로세스 동안에 머신-러닝 모델의 출력들과 비교되는 실측 자료(ground truth)의 역할을 하며, 머신-러닝 모델은 그에 맞춰 조정된다. 몇몇 실시예들에 따라, 각각의 페어링된 인스턴스에 대한 디바이스 영역(104)과 계측 타겟(106) 간의 근접성 때문에, 각각의 페어링된 인스턴스에 대한 디바이스 영역(104) 및 계측 타겟(106)은 유사한 프로세스 변화를 경험하며, 제2 계측 데이터(304)가 수용 가능한 실측 자료의 근원이 되도록 한다.
디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들이 계측 타겟(106)의 복수의 인스턴스들과 페어링되지 않은 (예컨대, 단계들 208, 210 및/또는 212에 따른) 몇몇 실시예들에서, 사이클(Cycle) GAN(Generative Adversarial Network) 기술을 이용하여 트레이닝이 수행된다. 사이클 GAN은 두 개의 모델들, 생성기 및 판별기(discriminator)를 포함하며, 이들 양자 모두는 트레이닝 단계(202) 동안에 트레이닝된다. 생성기는 디바이스 영역(104)에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟(106)에 대하여 예상되는 계측 데이터를 생성하는 함수 G를 구현한다. 트레이닝 동안에, 생성기는 입력으로서 제1 계측 데이터(302)를 수신한다. 예컨대, 제1 계측 데이터(302)가 디바이스 영역(104)의 인스턴스들에 대한 스펙트럼들(예컨대, 광학 스펙트럼들) S DA 를 포함할 경우, 머신-러닝 모델은 계측 타겟(106)에 대하여 예측되는 계측 데이터를 생성하는 함수 G(S DA )를 구현한다. 판별기는 계측 타겟(106)에 대한 계측 데이터가 진짜 또는 가짜일 가능성이 있는지의 여부를 판정한다. 트레이닝 동안에, 판별기는 계측 타겟(106)에 대한 실제 계측 데이터(제2 계측 데이터(304)가 시뮬레이션되더라도 - 사이클 GAN에 관한 맥락에서의 단어 "실제(real)"는 계측 데이터에 관한 맥락에서의 단어 "실제(real)"와는 다르게 사용됨)의 예시들로서 제2 계측 데이터(304)(예컨대, S MT )를 수신하고, 생성기의 출력(예컨대, G(S DA ))를 가짜 또는 진짜로 분류한다. 트레이닝은 판별기가 지정된 범위 내에서 생성기의 출력이 진짜인 것으로 신뢰할 때 완료된다.
디바이스 영역(104)의 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이(102)와는 상이한 제1 반도체 다이(102) 상의 디바이스 영역(104)의 인스턴스에 대하여 제3 계측 데이터(308)가 획득된다(216). 몇몇 실시예들에서, 제3 계측 데이터(308)는 계측 툴(442)(도 4)로부터 직접적으로 또는 간접적으로 획득되고 계측-데이터 예측 모듈(416)(도 3)에 공급된다. 제1 반도체 다이(102)는, 제1 계측 데이터(302) 및 제2 계측 데이터(304)를 생성하기 위해 검사되었던(또는 제2 계측 데이터(304)가 시뮬레이션 된 경우 제1 계측 데이터(302)를 생성하기 위해 검사되었던) 하나 이상의 웨이퍼들(100)과는 상이한(예컨대, 그 와는 상이한 웨이퍼 로트(lot)에서 기인한) 웨이퍼(100) 상에 위치할 수 있다. 예컨대, 제1 계측 데이터(302) 및/또는 제2 계측 데이터(304)를 생성하기 위해 검사되었던 하나 이상의 웨이퍼들(100)은 (예컨대, 프로세스-변화 DOE를 구현하는) 실험용 웨이퍼들일 수 있는 한편, 제1 반도체 다이(102)는 생산용 웨이퍼 상에 위치해 있다.
트레이닝된 머신-러닝 모델을 이용함으로써, 제3 계측 데이터(308)에 기초하여 계측 타겟(106)에 대하여(즉, 계측 타겟(106)의 가상 인스턴스에 대하여) 제4 계측 데이터(310)가 예측된다. 예컨대, 계측-데이터 예측 모듈(416)(도 3)은 트레이닝 모듈(418)로부터 트레이닝된 계측-데이터 예측 모델(306)을 수신하고 트레이닝된 계측-데이터 예측 모델(306)을 이용하여 제3 계측 데이터(308)를 프로세싱함으로써 제4 계측 데이터(310)를 예측한다. 몇몇 실시예들에서, 사이클 GAN이 계측-데이터 예측 모델(306)을 트레이닝하는 데에 이용되었다면, 트레이닝된 생성기(계측-데이터 예측 모델(306)의 일부임)는 제3 계측 데이터(308)에 기초하여 제4 계측 데이터(310)를 예측하는 데에 이용된다.
계측 타겟(106)에 대한 레시피를 이용함으로써, 제4 계측 데이터(310)에 기초하여 계측 타겟(106)에 관한 (즉, 단계 218에 대하여 설명된 계측 타겟(106)의 가상 인스턴스에 관한) 하나 이상의 파라미터가 결정된다(220). 예컨대, 계측-타겟 레시피 모듈(420)(도 3)은 제4 계측 데이터(310)를 수신하고 레시피(421)(도 4)를 이용하여 제4 계측 데이터(310)를 프로세싱함으로써 하나 이상의 파라미터를 결정한다. 하나 이상의 파라미터는 지오메트릭(geometric) 파라미터들(예컨대, 임계 치수(CD; critical dimension), 오버레이(overlay), 측벽 각도, 에지-배치(edge-placement) 에러 등) 및/또는 제조 프로세스 파라미터들(예컨대, 포토리소그래피 포커스, 포토리소그래피 선량 등)을 포함할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 하나 이상의 파라미터는 CD, 오버레이, 측벽 각도, 에지-배치 에러, 포토리소그래피 포커스, 및 포토리소그래피 선량으로 구성된 그룹에서 선택된다(222). 몇몇 실시예들에서, 레시피(예컨대, 도 4의 레시피(421))는 모델-기반 레시피이다. 모델-기반 레시피는, 예컨대, 회귀(regression)-기반일 수 있다. 또 다른 예시에서, 모델-기반 레시피는 모델 및 시뮬레이터를 이용하여 생성된 데이터로부터 트레이닝된 머신-러닝-기반 레시피일 수 있다. 몇몇 다른 실시예들에서, 레시피(예컨대, 도 4의 레시피(421))는 웨이퍼들로부터의 실제 계측 데이터 및 참조 계측 툴로부터의 참조들을 이용하여 트레이닝된 모델-프리(즉, 모델 없는) 레시피이다. 또 다른 실시예들에서, 레시피(예컨대, 도 4의 레시피(421))는 시뮬레이션된 계측 데이터 및 실제 계측 데이터 양자 모두를 이용하여 트레이닝될 수 있다. 그러한 레시피는, 시뮬레이션된 계측 데이터가 모델 및 시뮬레이터를 이용하여 생성되기 때문에, 모델-기반이라 여겨질 수 있다.
제조 프로세스는 단계 220에서 결정된 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 모니터링 및 제어된다(224). 몇몇 실시예들에서, 이러한 모니터링 및 제어는 프로세스 모니터링 및 제어 모듈(422)(도 3)에 의해 수행된다. 예컨대, 하나 이상의 파라미터의 전부 또는 일부가 임계치를 충족하는(예컨대, 임계치를 초과하거나 그 이상인) 양 만큼 각각의 타겟 값들과 상이한 경우, 제조 프로세스는 향후의 웨이퍼들(100) 상의 다이(102)에 대한 값들이 타겟 값들의 범위 내에 있게 되도록(즉, 임계치 차이를 충족하지 않게 되도록) 조정된다. 또 다른 예시에서, 하나 이상의 파라미터는 통계적 프로세스 제어(SPC; statistical process control) 절차에 대한 입력으로서 공급될 수 있고, 하나 이상의 제조-프로세스 파라미터들은 SPC 결과들에 기초하여 조정될 수 있다.
수행 단계 224에 대한 대안으로 또는 그에 추가하여, 방법(200)은, 단계 220에서 결정된 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여, 제1 반도체 다이(102)가 그 위에 위치해 있는 반도체 웨이퍼(100)를 배치하는 단계를 포함할 수 있다. 반도체 웨이퍼(100)를 배치하는 단계는 웨이퍼(100)를 계속해서 프로세싱하거나, 웨이퍼(100)를 재작업하거나, 웨이퍼(100)를 스크래핑(scrapping)하는 것 사이에서 선택하는 것을 포함할 수 있다. 배치는 웨이퍼-배치 모듈(424)(도 3)에 의해 수행될 수 있다.
수행 단계 224 및/또는 배치를 수행하는 단계에 대한 대안으로 또는 그에 추가하여, 방법(200)은, 단계 220에서 결정된 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여, 제1 반도체 다이(102)의 성능(예컨대, 속도 및/또는 전력 소비)을 평가하는 단계를 포함할 수 있다. 이러한 평가는 성능-평가 모듈(426)(도 3)에 의해 수행될 수 있다.
제1 계측 데이터(302), 제2 계측 데이터(304), 제3 계측 데이터(308), 및 제4 계측 데이터(310)는, 제한 없이, 도 1에 관하여 설명된 계측 유형들 중 임의의 것에 대한 계측 데이터를 포함할 수 있다. 예컨대, 제1 계측 데이터터(302), 제2 계측 데이터(304), 제3 계측 데이터(308), 및 제4 계측 데이터(310)는 동일한 유형의 계측 데이터를 포함할 수 있으며, 이 때 제2 계측 데이터(304)는 실제의 것 및/또는 시뮬레이션된 것이고, 제4 계측 데이터(310)는 단계 218에서 생성된 예측 데이터이다. 그러한 일 예시에서, 제1 계측 데이터터(302), 제2 계측 데이터(304), 제3 계측 데이터(308), 및 제4 계측 데이터(310)는 각각 광학 스펙트럼들에 대한 데이터(예컨대, 편광 해석 데이터 또는 반사 측정 데이터)를 포함한다. 대안으로, 제1 계측 데이터(302) 및 제3 계측 데이터(308)는 각각 제1 유형의 계측 데이터를 포함하는 한편, 제2 계측 데이터(304) 및 제4 계측 데이터(310)는 각각 제1 유형의 계측 데이터와는 상이한 제2 유형의 계측 데이터를 포함한다. 그러한 일 예시에서, 제1 계측 데이터(302) 및 제3 계측 데이터(308)는 각각 광학 스펙트럼들에 대한 데이터(예컨대, 편광 해석 데이터 또는 반사 측정 데이터)를 포함하는 한편, 제2 계측 데이터(304) 및 제4 계측 데이터(310)는 각각 SEM 데이터를 포함한다 (또는 그 반대이다). 여러 다른 예시들이 가능하다.
도 4는 몇몇 실시예들에 따른, 반도체-검사 시스템(400)에 관한 블럭도이다. 반도체-검사 시스템(400)은 하나 이상의 반도체 계측 툴(442-1 내지 442-n)(여기에서, n은 1보다 크거나 같은 정수이다) 및 하나 이상의 프로세서(402)(예컨대, CPU들 및/또는 GPU들)을 가진 컴퓨터 시스템, 사용자 인터페이스들(406), 메모리(410), 및 이들 컴포넌트들을 상호 연결하는 하나 이상의 통신 버스들(404)을 포함한다. 컴퓨터 시스템은 하나 이상의 유선 및/또는 무선 네트워크들(440)을 통해 하나 이상의 반도체 계측 툴(442)과 통신 가능하도록 커플링될 수 있다. 컴퓨터 시스템은 하나 이상의 반도체 계측 툴(442) 및/또는 원격 컴퓨터 시스템들과 통신하기 위한 하나 이상의 네트워크 인터페이스들(유선 및/또는 무선, 미도시)을 또한 포함할 수 있다. 하나 이상의 반도체 계측 툴(442)에 관한 예시들은, 제한 없이, 편광 해석기, 반사 측정기, CD-SAXS 툴, SXR 툴, SEM(예컨대, CD-SEM), 또는 TEM을 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 반도체 계측 툴(442)은 다수의 유형들의 계측을 수행하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 반도체 계측 툴들(442)은 상이한 유형들의 계측 툴들(예컨대, 편광 해석기 및 SEM 등)을 포함할 수 있다.
사용자 인터페이스(406)는 디스플레이(407) 및 하나 이상의 입력 디바이스들(408)(예컨대, 키보드, 마우스, 디스플레이(407)의 터치-감응식 표면 등)을 포함할 수 있다. 디스플레이(407)는 방법(200)(도 2)의 결과들을 보고할 수 있다. 예컨대, 디스플레이(407)는 단계 220에서 결정된 하나 이상의 파라미터, 하나 이상의 파라미터에 따라 생성된 계측 타겟(106)의 이미지, 단계 224의 모니터링의 결과들, 단계 224의 각 프로세서 제어에 대하여 이루어지는 또는 이루어질 제조 프로세스에 대한 조정, 웨이퍼-배치 모듈(424)(도 3)에 의해 결정되는 웨이퍼-배치 결과들, 및/또는 성능-평가 모듈(426)(도 3)에 의해 결정되는 디바이스-성능 추정치를 디스플레이할 수 있다.
메모리(410)는 휘발성 및/또는 비-휘발성 메모리를 포함한다. 메모리(410)(예컨대, 메모리(410) 내의 비-휘발성 메모리)는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함한다. 메모리(410)는 선택적으로 프로세서들(402)로부터 원격으로 위치해 있는 하나 이상의 저장 디바이스들 및/또는 컴퓨터 시스템에 착탈 가능하게 삽입되는 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함한다. 몇몇 실시예들에서, 메모리(410)(예컨대, 메모리(410)의 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체)는 다음의 모듈들 및 데이터: 즉, 여러 기본 시스템 서비스들을 다루는 것 및 하드웨어-의존적 업무들을 수행하는 것에 대한 절차들을 포함하는 운영 체제(412), 계측 데이터(414)(예컨대, 제1 계측 데이터(302), 제2 계측 데이터(304), 제3 계측 데이터(308), 및 제4 계측 데이터(310)), 계측-데이터 예측 모듈(416)(도 3), 트레이닝 모듈(418)(도 3), 계측-타겟 레시피 모듈(420)(도 3), 프로세스 모니터링 및 제어 모듈(422)(도 3), 웨이퍼-배치 모듈(424)(도 3), 및 성능-평가 모듈(426), 또는 이들의 서브세트 또는 수퍼세트(superset)를 저장한다. 계측-데이터 예측 모듈(416)은 계측-데이터 예측 모델(306)(도 3)을 포함한다. 계측-타겟 레시피 모듈(420)은 레시피(421)를 포함한다.
따라서 메모리(410)(예컨대, 메모리(410)의 비일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체)는 방법(200)(도 2)의 전부 또는 일부를 수행하는 것 및 도 3의 데이터 흐름을 구현하는 것에 대한 명령들을 포함한다. 메모리(410)에 저장되어 있는 모듈들 각각은 본 명세서에 설명된 하나 이상의 기능들을 수행하는 한 세트의 명령들에 대응한다. 서로 다른 모듈들이 각각 다른 소프트웨어 프로그램들로 구현될 필요는 없다. 모듈들 및 모듈들의 여러 서브세트들은 조합되거나 달리 재배열될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 메모리(410)는 앞서 확인된 모듈들 및/또는 데이터 구조들의 서브세트 또는 수퍼세트를 저장한다.
도 4는 구조적 도식 보다는 반도체-검사 시스템에 존재할 수 있는 여러 특징들에 관한 기능적 묘사를 더 의도한 것이다. 예컨대, 반도체 검사 시스템(400)의 컴퓨터 시스템의 기능은 다수의 디바이스들 사이에 흩어질 수 있다. 메모리(410)에 저장된 모듈들의 일부는 대안으로 하나 이상의 네트워크를 통해 반도체-검사 시스템(400)의 컴퓨터 시스템과 통신 가능하도록 커플링된 하나 이상의 다른 컴퓨터 시스템들에 저장될 수 있다.
앞서의 서술 내용은, 설명의 목적을 위해, 특정 실시예들을 참조하여 설명되었다. 그러나, 상술한 예시적 논의들은 완벽해지거나 또는 청구되는 범위를 개시된 정확한 구성들로 제한하려고 의도된 것이 아니다. 상술한 개시 내용들을 고려하여 다양한 수정들 및 변형들이 가능하다. 청구범위 및 이들의 실용적 애플리케이션들의 근저를 이루는 원리들을 가장 잘 설명하기 위해 실시예들이 선택되며, 그렇게 함으로써, 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자로 하여금 상정되는 특정 용도에 적합한 다양한 수정들과 함께 실시예들을 가장 잘 이용하게끔 한다.

Claims (25)

  1. 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 명령어들을 저장한 메모리를 포함하는 컴퓨터 시스템에서 반도체 계측을 수행하는 방법에 있어서,
    제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스(instance)들에 대하여 제1 계측 데이터를 획득하는 단계 ― 상기 디바이스 영역은 반-주기적(semi-periodic) 또는 비-주기적(non-periodic) 구조들을 포함함 ― ;
    계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대하여 제2 계측 데이터를 획득하는 단계 ― 상기 계측 타겟은 상기 디바이스 영역의 상기 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 다른 구조들을 포함함 ― ;
    제1 및 제2 계측 데이터를 이용하여, 상기 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하는 단계;
    상기 디바이스 영역의 상기 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 별개인 제1 반도체 다이 상의 상기 디바이스 영역의 인스턴스에 대하여 제3 계측 데이터를 획득하는 단계;
    트레이닝된 상기 머신-러닝 모델을 이용하여, 상기 제3 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟에 대하여 제4 계측 데이터를 예측하는 단계;
    상기 계측 타겟에 대한 레시피(recipe)를 이용하여, 상기 제4 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터를 결정하는 단계; 및
    상기 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하는 단계
    를 포함하는, 반도체 계측 수행 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 계측 타겟에 포함된 구조들은 주기적인 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제1 및 제2 계측 데이터를 획득하는 단계는 상기 디바이스 영역 및 상기 계측 타겟의 복수의 페어링된(paired) 인스턴스들에 대하여 계측 데이터를 획득하는 단계를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 페어링된 인스턴스들은 반도체 다이가 스크라이브(scribe) 라인들에 의해 그 위에서 분리되어 있는 하나 이상의 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스는 각각의 반도체 다이 상의 상기 디바이스 영역의 인스턴스 및 상기 각각의 반도체 다이에 인접한 각각의 스크라이브 라인에 있는 상기 계측 타겟의 인스턴스를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 복수의 페어링된 인스턴스들은 반도체 웨이퍼 상에 위치되는 상기 디바이스 영역 및 상기 계측 타겟의 페어링된 인스턴스들을 포함하고,
    상기 반도체 웨이퍼는 다수의 리소그래피 필드들로 나누어지며, 실험 계획(DOE; design of experiments)에 따라, 상이한 리소그래피 필드들은 상기 제조 프로세스에 대해 상이한 조건들을 이용하여 제조되며,
    상기 복수의 페어링된 인스턴스들 중의 각각의 페어링된 인스턴스들은 각각 리소그래피 필드의 각각의 반도체 다이 상의 상기 디바이스 영역의 인스턴스 및 상기 각각의 반도체 다이와 동일한 리소그래피 필드에 위치되는 상기 계측 타겟의 인스턴스를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 상기 복수의 인스턴스들은 상기 계측 타겟의 상기 복수의 인스턴스들과 페어링되지 않고,
    상기 머신-러닝 모델을 트레이닝하는 단계는 사이클 GAN(Cycle Generative Adversarial Network) 기법을 이용하는 단계를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 상기 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들을 이용하여 제조된 하나 이상의 풀-루프(full-loop) 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 상기 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들의 서브세트를 이용하여 제조된 하나 이상의 쇼트-루프(short-loop) 반도체 웨이퍼 상에 위치되는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들은 시뮬레이션되며, 상기 제2 계측 데이터를 획득하는 단계는 상기 제조 프로세스에 대한 변화하는 시뮬레이션된 조건들 하에서 상기 계측 타겟의 모델에 대한 시뮬레이션들을 수행하는 단계를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터, 상기 제2 계측 데이터, 상기 제3 계측 데이터, 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 편광 해석(ellipsometry) 데이터, 반사 측정(reflectometry) 데이터, 임계-치수 소각 x-선 분광(CD-SAXS; critical-dimension small-angle x-ray spectroscopy) 회절 데이터, 소프트 x-선 분광(SXR; soft x-ray reflectometry) 회절 데이터, 주사-전자 현미경(SEM; scanning-electron microscopy) 데이터, 및 투과-전자 현미경(TEM; transmission-electron microscopy) 데이터로 구성된 그룹에서 선택된 계측 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터, 상기 제2 계측 데이터, 상기 제3 계측 데이터, 및 상기 제4 계측 데이터는 동일한 유형의 계측 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터, 상기 제2 계측 데이터, 상기 제3 계측 데이터, 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 광학 스펙트럼들에 대한 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  12. 제9항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터 및 상기 제3 계측 데이터는 각각 제1 유형의 계측 데이터를 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 상기 제1 유형의 계측 데이터와는 다른 제2 유형의 계측 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터 및 상기 제3 계측 데이터는 각각 광학 스펙트럼들에 대한 데이터를 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 SEM 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터 및 상기 제3 계측 데이터는 각각 SEM 데이터를 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 광학 스펙트럼들에 대한 데이터를 포함하는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  15. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 파라미터는 임계 치수(CD; critical dimension), 오버레이(overlay), 측벽 각도, 에지-배치(edge-placement) 에러, 포토리소그래피 포커스(focus), 및 포토리소그래피 선량(dose)으로 구성된 그룹에서 선택되는 것인, 반도체 계측 수행 방법.
  16. 컴퓨터 시스템의 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 하나 이상의 프로그램을 저장한 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체에 있어서, 상기 하나 이상의 프로그램은,
    제1 및 제2 계측 데이터를 이용하여, 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하기 위한 명령어들 ― 상기 제1 계측 데이터는 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들에 대한 것이며, 상기 디바이스 영역은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터는 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대한 것이며, 상기 계측 타겟은 상기 디바이스 영역의 상기 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 다른 구조들을 포함함 ― ;
    트레이닝된 상기 머신-러닝 모델을 이용하여, 상기 디바이스 영역의 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 별개인 제1 반도체 다이 상의 상기 디바이스 영역의 인스턴스에 대한 제3 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟에 대한 제4 계측 데이터를 예측하기 위한 명령어들;
    상기 계측 타겟에 대한 레시피를 이용하여, 상기 제4 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위한 명령어들; 및
    상기 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하기 위한 명령어들
    을 포함하는 것인, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 계측 타겟에 포함된 구조들은 주기적인 것인, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체.
  18. 제16항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들을 이용하여 제조된 하나 이상의 풀-루프 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들의 서브세트를 이용하여 제조된 하나 이상의 쇼트-루프 반도체 웨이퍼 상에 위치되는 것인, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체.
  19. 제16항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들은 시뮬레이션되며,
    상기 하나 이상의 프로그램은, 상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들을 생성하기 위해, 상기 제조 프로세스에 대한 변화하는 시뮬레이션된 조건들 하에서 상기 계측 타겟의 모델에 대한 시뮬레이션들을 수행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 것인, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체.
  20. 제16항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터 및 상기 제3 계측 데이터는 각각 제1 유형의 계측 데이터를 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 상기 제1 유형의 계측 데이터와는 다른 제2 유형의 계측 데이터를 포함하는 것인, 비-일시적 컴퓨터-판독 가능 저장 매체.
  21. 반도체-검사 시스템에 있어서,
    하나 이상의 반도체 계측 툴;
    하나 이상의 프로세서; 및
    상기 하나 이상의 프로세서에 의한 실행을 위한 하나 이상의 프로그램을 저장한 메모리
    를 포함하고, 상기 하나 이상의 프로그램은,
    제1 및 제2 계측 데이터를 이용하여, 디바이스 영역에 대한 계측 데이터에 기초하여 계측 타겟에 대한 계측 데이터를 예측하도록 머신-러닝 모델을 트레이닝하기 위한 명령어들 ― 상기 제1 계측 데이터는 제조 프로세스를 이용하여 제조된 반도체 다이 상의 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들에 대한 것이며, 상기 디바이스 영역은 반-주기적 또는 비-주기적 구조들을 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터는 계측 타겟의 복수의 인스턴스들에 대한 것이며, 상기 계측 타겟은 상기 디바이스 영역의 상기 반-주기적 또는 비-주기적 구조들과는 다른 구조들을 포함함 ― ;
    트레이닝된 상기 머신-러닝 모델을 이용하여, 상기 디바이스 영역의 제1 복수의 인스턴스들을 갖는 반도체 다이와는 별개인 제1 반도체 다이 상의 상기 디바이스 영역의 인스턴스에 대한 제3 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟에 대한 제4 계측 데이터를 예측하기 위한 명령어들;
    상기 계측 타겟에 대한 레시피를 이용하여, 상기 제4 계측 데이터에 기초하여 상기 계측 타겟의 하나 이상의 파라미터를 결정하기 위한 명령어들; 및
    상기 하나 이상의 파라미터에 적어도 부분적으로 기초하여 상기 제조 프로세스를 모니터링 및 제어하기 위한 명령어들
    을 포함하는 것인, 반도체-검사 시스템.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 계측 타겟에 포함된 구조들은 주기적인 것인, 반도체-검사 시스템.
  23. 제21항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들을 이용하여 제조된 하나 이상의 풀-루프 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들은 상기 제조 프로세스의 일련의 단계들의 서브세트를 이용하여 제조된 하나 이상의 쇼트-루프 반도체 웨이퍼 상에 위치되는 것인, 반도체-검사 시스템.
  24. 제21항에 있어서,
    상기 디바이스 영역의 복수의 인스턴스들은 하나 이상의 반도체 웨이퍼 상에 위치되고,
    상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들은 시뮬레이션되며,
    상기 하나 이상의 프로그램은, 상기 계측 타겟의 복수의 인스턴스들을 생성하기 위해, 상기 제조 프로세스에 대한 변화하는 시뮬레이션된 조건들 하에서 상기 계측 타겟의 모델에 대한 시뮬레이션들을 수행하기 위한 명령어들을 더 포함하는 것인, 반도체-검사 시스템.
  25. 제21항에 있어서,
    상기 제1 계측 데이터 및 상기 제3 계측 데이터는 각각 제1 유형의 계측 데이터를 포함하고,
    상기 제2 계측 데이터 및 상기 제4 계측 데이터는 각각 상기 제1 유형의 계측 데이터와는 다른 제2 유형의 계측 데이터를 포함하는 것인, 반도체-검사 시스템.
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