KR20230037491A - 포토마스크를 제조하기 위한 시스템, 방법 및 프로그램 제품 - Google Patents

포토마스크를 제조하기 위한 시스템, 방법 및 프로그램 제품 Download PDF

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KR20230037491A
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photomask
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wafer
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pattern
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모하메드 라마단
마이클 그린
영 함
크리스토퍼 제이. 프로글러
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포트로닉스, 인크.
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Abstract

웨이퍼 상의 결함들을 보이는 포토마스크에 관한 획득된 패턴 정보로부터 포토마스크를 구축하기 위한 방법들 및 시스템들이 개시된다. 패턴 정보에 대해 공간 도메인 분석이 수행되어, 보정 포토마스크 구조들이 생성되고 포토마스크 레이아웃에 적용될 수 있다. 보정 포토마스크 구조들을 사용하여 포토마스크가 구축된다. 포토마스크는 유효성에 대해 검증된다.

Description

포토마스크를 제조하기 위한 시스템, 방법 및 프로그램 제품
관련 출원 교차 참조
본 출원은 2020년 4월 30일에 출원된 미국 특허 가출원 제63/018,471호의 이익 및 우선권을 주장하며, 이 특허 가출원의 내용은 본 출원 내에 원용된다.
기술분야
본 발명은 일반적으로 실리콘 웨이퍼들 상에 집적 회로들을 제조하는 데 사용되는 포토마스크들을 제조하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
마스크 기술은 로직 및 메모리 공정들을 위한 첨단 집적 회로 기술 노드들의 진전을 가능하게 하는 핵심이다. 특히, 광학 및 EUV 리소그래피의 기존 한계를 뛰어넘을 때, 적절한 공정 윈도우(process window, PW) 및 최종 수율을 달성하기 위해 마스크에 크게 의존한다. 마스크 제조 한계는 각 차세대 첨단 집적 회로 기술로 라인 폭이 점점 작아짐에 따라 만들어지는 마스크의 정확도와 일관성을 극대화하는 방법에 대한 기술적 과제를 야기한다. 마스크 공정 개선 사항에 대한 웨이퍼 검증은 생산 라인이 최대 용량으로 가동되고 웨이퍼 특성화를 지원하기 위한 노력 수준으로 인해 매우 어렵고 시간이 많이 소요될 수 있다. 따라서, 패턴 충실도 향상 솔루션을 보다 효율적이고 효과적으로 제공하는 방법이 있다면 마스크 제조자와 웨이퍼 리소그래피 기술자에게 유용한데, 패턴 충실도에는 이에 제한되지 않지만 임계 치수 균일도(critical dimension uniformity, CDU) - 전역 및 국소, 코너 라운딩, H/V 바이어스, 복잡한 2차원 패턴 재현, LER, 해상도 향상 등이 포함된다.
현재, 리소그래피 인식 LAMA 응용예 내에서 마스크 및 웨이퍼 분석 기술의 툴키트를 이용하여, 금속, 컨택트, 폴리 등에서 발견되는 것과 같은 1차원(1D) 및 2차원(2D) 구조 상의 웨이퍼 결함을 예측하고, 패턴 충실도 성능 향상을 위해 마스크 공정을 최적화하는 것이 가능하다. 몇 가지 예를 들자면, 비대칭 홀에 대한 마스크 공정 유발 x-y 에러, 코너 라운딩(corner rounding, CR), 및 컨택트 홀 면적 손실은 요구되는 능력을 발휘하기 위해 어떻게 최적화될지에 대한 기술적 과제를 제시한다. 또한, 해상도 미만의 보조 피처(sub-resolution assist feature, SRAF)는 이 기술로 다루어질 수 있는 추가의 기술적 과제를 제시한다. 마스크 상의 이러한 피처를 해상하는 것은 특히, 이전 세대 장비로 공정 능력을 확장하고자 할 때, 중대한 기술적 과제를 제기한다. 이러한 기술적 과제를 극복하기 위한 마스크 현상 공정이 요구된다.
또한, IC 기술 노드의 진전과 함께 마스크 성능에 대한 요구가 높아짐에 따라, 단일 빔 기록 툴과 같은 기존 툴은 더 이상 이러한 더 높은 표준을 충족하기 위해 원하는 결과를 제공하지 못할 수 있는 한편, 동시에 이러한 기존 툴이 다른 목적을 위해 반드시 쓸모 없게 되는 것은 아니다. 이에 따라, EUVL 영역과 같은 더 높은 마스크 성능 영역에서 사용할 수 있도록 기존 툴의 능력을 확장시킬 필요가 있다.
포토마스크가 전술한 문제들을 극복할 수 있는 시스템 및 방법이 개발될 수 있을 것이 요구된다.
본 발명은 리소 인식 마스크 공정 보정 응용(Litho Aware Mask Process correction Application, LAMA) 기술들을 이용하는 포토마스크를 제조하기 위한 새롭고 개선된 컴퓨터 시스템들 및 방법들로 집적 회로 수율을 위한 EUVL 및 광학 리소그래피에서 패턴 충실도 향상 달성의 과제를 해결한다. 후술되는 바와 같이, LAMA는 리소그래피 성능 및 수율 패터닝을 향상시키기 위해 웨이퍼 공정들과 마스크 공정 LAMA 충실도가 조화를 이루는 다단계 데이터 흐름이다. LAMA 기술의 실시예들에서는, 기존의 포토마스크 데이터의 공간 도메인 분석 및/또는 이미 구축된 마스크의 SEM 이미지 윤곽 추출 분석에 기초하여, LAMA 게이지 패턴(gauge pattern)를 설계한다. 그 다음, 설계된 LAMA 게이지 패턴 ― 보정 포토마스크 구조들로 이루어짐 ― 을 마스크 내로 통합한다. 실시예들에서, 어떤 구조들이 마스크 데이터에 존재하는지를 결정하기 위해 설계 규칙 점검 및/또는 패턴 매칭 소프트웨어가 사용되고, 이러한 구조들 내의 결함들이 묘사 패턴 검색, 피처 통계 분석 및 설계 밀도 맵들을 포함하지만 이에 제한되지 않는 공간 도메인 분석으로 정량화된다. 이에 따라, LAMA로부터 이익을 얻을 수 있는 구조들이 식별된다. 마스크 구조들에 대한 최적의 보정 방법을 결정하는 데 요구되는 마스크 수준 데이터를 얻기 위해 초기 마스크를 사용한다. 이에 기초하여, 후속 마스크 데이터 생성에 적용될 LAMA 보정 스크립트를 제공한다. 그 다음, LAMA를 적용하여 최종 마스크를 구축한다. LAMA 보정은 생산에 사용될 마스크 데이터를 생성하기 위해 마스크 공정 보정, OPC 또는 임의의 다른 마스크 제조 단계들 동안 적용될 수 있다.
실시예들에서, 포토마스크를 제조하는 방법으로서, (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(scanning electron microscope, SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하는 단계; (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 추출된 마스크 윤곽들은 검출된 웨이퍼 결함들에 대응할 수 있음 ― 을 추출하는 단계; (c) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하는 단계; (d) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하는 단계; (e) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하는 단계; (f) 이전에 제조된 포토마스크의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 획득하는 단계; (g) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하는 단계; (h) 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하는 단계; (i) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계 ― 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계는: (i) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 단계; 및 (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 단계; 및 (ⅲ) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 단계를 포함함 ―; (j) 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키는 단계; (k) 테스트 포토마스크 상의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 단계; (l) 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하는 단계; (m) 테스트 포토마스크 상의 복수의 보정 마스크 구조 패턴들의 분석에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하는 단계; (n) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 전체 레이어에 대한 포토마스크 레이아웃에 적용하는 단계; (o) 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 전체 레이어에 대한 포토마스크를 구축하는 단계; (p) 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 최종 포토마스크에 적용되었음을 확정하는 단계; 및 (q) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하는 단계를 포함한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 테스트 포토마스크 상의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 단계는: (i) 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 단계; 및 (ⅱ) 제조 시뮬레이션 공정의 결과들을 평가하는 단계를 포함한다.
실시예들에서, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
실시예들에서, 포토마스크를 제조하는 방법으로서, (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하는 단계; (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 추출된 마스크 윤곽들은 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하는 단계; (c) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하는 단계; (d) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하는 단계; (e) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제 영역을 결정하는 단계; (f) 이전에 제조된 포토마스크의 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하는 단계; (g) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하는 단계; (h) 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하는 단계; (i) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계 ― 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계는: (i) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 단계; 및 (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 단계; 및 (ⅲ) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 단계를 포함함 ―; (j) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하는 단계; (k) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하는 단계; (l) 레이어의 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크를 구축하는 단계; (m) 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 포토마스크에 적용되었음을 확정하는 단계; 및 (n) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하는 단계를 포함한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
실시예들에서, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템으로서, 하나 이상의 프로세싱 유닛; 및 메모리를 포함하되, 하나 이상의 프로세싱 유닛은 기계 판독 가능한 명령어들을 실행하도록 구성되며, 명령어들은 실행될 때, 시스템으로 하여금: (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하고; (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 추출된 마스크 윤곽들은 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하고; (c) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하고; (d) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하고; (e) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하고; (f) 이전에 제조된 포토마스크의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 획득하고; (g) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하고; (h) 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하고; (i) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하고 ― 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 것은: (i) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 것; 그리고 (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 것; 그리고 (ⅲ) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 것을 포함함 ―; (j) 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키고; (k) 테스트 포토마스크 상의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하고; (l) 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하고; (m) 테스트 포토마스크 상의 복수의 보정 마스크 구조 패턴들의 분석에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하고; (n) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 전체 레이어에 대한 최종 포토마스크 레이아웃에 적용하고; (o) 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 전체 레이어에 대한 포토마스크를 구축하고; (p) 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 최종 포토마스크에 적용되었음을 확정하며; (q) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하게 한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 테스트 포토마스크 상의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 것은: (i) 테스트 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 것; 그리고 (ⅱ) 제조 시뮬레이션 공정의 결과를 육안으로 검사하는 것을 포함한다.
실시예들에서, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
실시예들에서, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템으로서, 하나 이상의 프로세싱 유닛; 및 메모리를 포함하되, 하나 이상의 프로세싱 유닛은 기계 판독 가능한 명령어들을 실행하도록 구성되며, 명령어들은 실행될 때, 시스템으로 하여금: (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하고; (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 추출된 마스크 윤곽들은 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하고; (c) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하고; (d) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하고; (e) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제 영역을 결정하고; (f) 이전에 제조된 포토마스크의 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하고; (g) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하고; (h) 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하고; (i) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하고 ― 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 것은: (i) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 것; 그리고 (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 것; 그리고 (ⅲ) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 것을 포함함 ―; (j) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하고; (k) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하고; (l) 레이어의 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크를 구축하고; (m) 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 포토마스크에 적용되었음을 확정하며; (n) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하게 한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
실시예들에서, 하나 이상의 메모리 디바이스에 동작 가능하게 연결된 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 메모리에 저장되고 하나 이상의 프로세서 중 하나 이상에서 실행되도록 프로그램된 복수의 모듈들을 각각 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 포함하는 마스크 설계 보정 시스템으로서, 복수의 모듈들은: (a) 스캐닝 모듈 ― 스캐닝 모듈은: (1) 웨이퍼 내의 레이어의 제1 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 스캐닝하도록; (2) 웨이퍼의 제1 SEM 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하도록; 그리고 (3) 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 출력하도록 구성됨 ―; (b) 스캐닝 모듈에 동작 가능하게 연결된 윤곽 추출 모듈 ― 윤곽 추출 모듈은: (1) 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 획득하도록; 그리고 (2) 웨이퍼 내의 레이어와 연관된 이전에 제조된 포토마스크의 제2 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들을 추출하도록 구성되며, 추출된 마스크 윤곽들은 웨이퍼의 검출된 웨이퍼 결함들에 대응하는 이전에 제조한 포토마스크 상의 위치에 대응함 ―; (c) 윤곽 추출 모듈에 동작 가능하게 연결된 시뮬레이션 모듈 ― 시뮬레이션 모듈은: (1) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 획득하도록; 그리고 (2) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하도록 구성됨 ―; (d) 시뮬레이션 모듈에 동작 가능하게 연결된 검출 모듈 ― 검출 모듈은: (1) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 획득하도록; (2) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하도록; (3) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―; (e) 검출 모듈에 동작 가능하게 연결된 포토마스크 분석 모듈 ― 포토마스크 분석 모듈은: (1) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 획득하도록; (2) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터에 기초하여 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하도록; 그리고 (3) 이전에 제조된 포토마스크의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 생성하도록 구성됨 ―; (f) 포토마스크 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 공간 도메인 분석 모듈 ― 공간 도메인 분석 모듈은: (1) 이전에 제조된 포토마스크의 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하도록; (2) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하도록; 그리고 (3) 공간 도메인 분석의 결과를 출력하도록 구성됨 ―; (g) 공간 도메인 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 식별 모듈 ― 패턴 식별 모듈은: (1) 공간 도메인 분석의 결과를 획득하도록; (2) 결과 공간 도메인 분석의 결과에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하도록; (3) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―; (h) 패턴 식별 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 생성 모듈 ― 패턴 생성 모듈은: (1) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 획득하도록; (2) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하도록; 그리고 (3) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하도록; (4) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하도록; (5) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하도록; (6) 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키도록; (7) 테스트 포토마스크 상의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하도록; (8) 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하며 출력하도록 구성됨 ―; 및 (i) 패턴 선택 모듈에 동작 가능하게 연결된 스크립트 모듈 ― 스크립트 모듈은: (1) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 획득하도록; (2) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하도록; 그리고 (3) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하도록 구성됨 ― 을 포함한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 테스트 포토마스크 상의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 것은: (i) 테스트 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 것; 그리고 (ⅱ) 제조 시뮬레이션 공정의 결과를 육안으로 검사하는 것을 포함한다.
실시예들에서, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
실시예들에서, 하나 이상의 메모리 디바이스에 동작 가능하게 연결된 하나 이상의 프로세서 및 하나 이상의 메모리에 저장되고 하나 이상의 프로세서 중 하나 이상에서 실행되도록 프로그램된 복수의 모듈들을 각각 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 포함하는 마스크 설계 보정 시스템으로서, 복수의 모듈들은: (a) 스캐닝 모듈 ― 스캐닝 모듈은: (1) 웨이퍼 내의 레이어의 제1 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 스캐닝하도록; (2) 웨이퍼의 제1 SEM 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하도록; 그리고 (3) 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 출력하도록 구성됨 ―; (b) 스캐닝 모듈에 동작 가능하게 연결된 윤곽 추출 모듈 ― 윤곽 추출 모듈은: (1) 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 획득하도록; 그리고 (2) 웨이퍼 내의 레이어와 연관된 이전에 제조된 포토마스크의 제2 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들을 추출하도록 구성되며, 추출된 마스크 윤곽들은 웨이퍼의 검출된 웨이퍼 결함들에 대응하는 이전에 제조한 포토마스크 상의 위치에 대응함 ―; (c) 윤곽 추출 모듈에 동작 가능하게 연결된 시뮬레이션 모듈 ― 시뮬레이션 모듈은: (1) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 획득하도록; 그리고 (2) 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하도록 구성됨 ―; (d) 시뮬레이션 모듈에 동작 가능하게 연결된 검출 모듈 ― 검출 모듈은: (1) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 획득하도록; (2) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하도록; (3) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―; (e) 검출 모듈에 동작 가능하게 연결된 포토마스크 분석 모듈 ― 포토마스크 분석 모듈은: (1) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 획득하도록; (2) 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터에 기초하여 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하도록; 그리고 (3) 이전에 제조된 포토마스크의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 생성하도록 구성됨 ―; (f) 포토마스크 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 공간 도메인 분석 모듈 ― 공간 도메인 분석 모듈은: (1) 이전에 제조된 포토마스크의 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하도록; (2) 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하도록; 그리고 (3) 공간 도메인 분석의 결과를 출력하도록 구성됨 ―; (g) 공간 도메인 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 식별 모듈 ― 패턴 식별 모듈은: (1) 공간 도메인 분석의 결과를 획득하도록; (2) 결과 공간 도메인 분석의 결과에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하도록; (3) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―; (h) 패턴 식별 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 생성 모듈 ― 패턴 생성 모듈은: (1) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 획득하도록; (2) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하도록; 그리고 (3) 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하도록; 그리고 (4) 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하도록; (5) 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하도록; 그리고 (i) 패턴 생성 모듈에 동작 가능하게 연결된 스크립트 모듈 ― 스크립트 모듈은: (1) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 획득하도록; (2) 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하도록; 그리고 (3) 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하도록 구성됨 ― 을 포함한다.
실시예들에서, 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함한다.
실시예들에서, 공간 도메인 분석은: (i) 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것; (ⅱ) 패턴 묘사 검색에 기초하여 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고 (ⅲ) 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함한다. 실시예들에서, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별된다.
실시예들에서, 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
첨부 도면들을 참조하여 본 발명의 예시적인 실시예들이 설명될 것이며, 첨부 도면들에서:
도 1은 본 발명의 실시예들에 따른, 마스크 설계 보정 시스템을 도시한다;
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 포토마스크를 생성하기 위한 공정 흐름의 흐름도를 도시한다;
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 포토마스크를 생성하기 위한 공정의 흐름도를 도시한다;
도 4는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 윤곽 추출 툴에 대한 SEM 이미지에 의해 실행되는 예시적인 알고리즘을 도시한다;
도 5는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 윤곽 추출 툴에 대한 SEM 이미지의 출력 로그 파일의 예이다;
도 6은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 윤곽 추출 툴에 대한 SEM 이미지를 실행하는 데 사용되는 샘플 옵션들을 도시한다;
도 7은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 윤곽 추출 툴에 대한 SEM 이미지에 의해 생성된 평활화된 픽셀로 된 윤곽을 도시한다;
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, SEM 이미지로부터 패턴 정보를 획득하기 위한 공정을 도시한다;
도 9는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 패턴 검색 컴퓨터 코드의 예를 서술한다;
도 10은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 예시적인 데이터 분석 컴퓨터 코드를 서술한다;
도 11은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 하나 이상의 결함을 보이는 하나 이상의 포토마스크 구조 패턴을 생성하는 예시적인 공정을 도시한다;
도 12는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하기 위해 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 코너 라운딩 개선 및 수평/수직 바이어스의 테이블을 도시한다;
도 13은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 선량 변조의 테이블을 도시한다;
도 14는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 공간 피치 및 라인 피치 설계들을 도시한다;
도 15는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 라인 종단 및 공간 종단 설계들을 도시한다;
도 16은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 DOT/홀 직교 설계를 도시한다;
도 17은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 DOT/홀 상호 교차 설계를 도시한다;
도 18은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 하나 이상의 포토마스크 구조에 보정 처리들을 적용하기 위한 규칙들을 포함하는 테이블을 도시한다;
도 19는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 상이한 포토마스크들의 SEM 이미지들(하나는 처리되지 않고, 다른 하나는 보정 포토마스크 구조들로 처리됨) 간의 비교를 도시한다;
도 20은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 처리된 마스크와 처리되지 않은 마스크 간의 접촉 개선을 도시한다;
도 21은 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 상이한 포토마스크들의 SEM 이미지들(하나는 처리되지 않고, 다른 하나는 보정 포토마스크 구조들로 처리됨) 간의 비교를 도시한다.
본 발명은 일반적으로 EUV 및 광학 리소그래피를 사용하여 웨이퍼들 상에 집적 회로들을 제조 시의 문제를 해결하는 마스크들을 생성하기 위한 시스템들 및 방법들에 관한 것이다.
실시예들에서, 윤곽 추출을 사용하는 LAMA 특성화 방법이 공정 개선 사항들을 특성화하고 웨이퍼 성능을 예측하기 위해 사용될 수 있다. 요구되는 마스크 공정 개선 사항들에는 물리적 마스크 공정 구성요소들뿐만 아니라 기록 데이터 최적화 기술들, 즉 마스크 공정 보정(mask process correction, MPC) 둘 모두가 포함된다.
EUVL에서의 마스크 패턴 충실도가 특히 중요하다. 실시예들에서, LAMA 방법을 사용하는 마스크 및 웨이퍼 공정 공동 현상을 위한 방법은 도 19에 도시된 바와 같은 컨택트 홀들을 갖는 1D 구조에 대한 마스크 충실도 개선을 실증하며, 사실상 문제는 2D이다. 이러한 현상은 포토마스크 상에서 높은 국소 CD 균일도(local CD uniformity, LCDU) 에러를 야기하며, 이는 웨이퍼 상에서 LCDU 에러를 야기한다. 이는 도 21에 도시된 바와 같이 LAMA 처리 기술들에 의해 다소 완화될 수 있다.
도 1은 실시예들에 따른, 마스크 설계 보정 시스템의 블록도를 도시한다. 마스크 설계 보정 시스템(100)은 예를 들어, 몇 가지 예를 들자면, 하나 이상의 데스크톱 컴퓨터, 서버급 컴퓨터, 랩톱, 태블릿, 및 스마트폰(이하, 마스크 설계 보정 시스템으로서 지칭됨)을 사용하여 구현될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 몇 가지 예를 들자면, 유선 또는 무선 근거리 네트워크, 광역 네트워크, 인터넷에서, 또는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 결합될 수 있다.
도면에 도시된 바와 같이, 마스크 설계 보정 시스템(100)은 스캐닝 모듈(105)을 포함한다. 실시예들에서, 스캐닝 모듈(105)은 웨이퍼 내의 레이어의 제1 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 스캐닝하도록, 웨이퍼의 제1 SEM 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하도록, 그리고 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 출력하도록 구성된다. 윤곽 추출 모듈(110)은 웨이퍼 결함들을 갖는 웨이퍼 상의 위치들을 획득하도록, 그리고 웨이퍼 내의 레이어와 연관된 이전에 제조된 포토마스크의 제2 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들을 추출하도록 ― 추출된 마스크 윤곽들은 웨이퍼의 검출된 웨이퍼 결함들에 대응하는 이전에 제조한 포토마스크 상의 위치에 대응함 ― 구성된다. 시뮬레이션 모듈(115)은 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 획득하도록, 그리고 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하도록 구성된다. 검출 모듈(120)은 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 획득하도록, 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하도록, 그리고 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 출력하도록 구성된다. 포토마스크 분석 모듈(125)은 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 획득하도록, 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터에 기초하여 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하도록, 그리고 이전에 제조된 포토마스크의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 생성하도록 구성된다. 공간 도메인 분석 모듈(130)은 이전에 제조된 포토마스크의 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하도록, 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하도록, 그리고 공간 도메인 분석의 결과를 출력하도록 구성된다. 패턴 식별 모듈(135)은 공간 도메인 분석의 결과를 획득하도록, 결과 공간 도메인 분석의 결과에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하도록, 그리고 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 출력하도록 구성된다. 패턴 생성 모듈(140)은 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 획득하도록, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하도록, 선택된 각 처치에 대해, 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하도록, 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하도록, 공간 도메인 분석에 기초하여 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하도록, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키도록, 테스트 포토마스크 상의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하도록, 그리고 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하며 출력하도록 구성된다. 스크립트 모듈(145)은 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 획득하도록, 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하도록, 그리고 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하도록 구성된다.
도 2는 본 발명의 예시적인 실시예들에 따른, 공정 흐름의 흐름도이다. 도시된 공정 흐름은 도 1에 도시된 시스템(100)과 같은 마스크 설계 보정 시스템의 실시예들에 의해 수행되는 단계들을 도시한다. 공정 흐름은 보정을 필요로 하는 마스크 구조들을 식별하기 위해 공간 도메인 분석이 수행되는 데이터 분석 단계를 포함한다. 또한, SEM 이미지 윤곽 분석이 수행될 수 있다. LAM 게이지 패턴 설계 및 임베딩 단계는 데이터 분석에 기초하여 LAMA 패턴을 설계하고, 패턴을 테스트 마스크 내로 통합시킨다. LAMA 패턴 분석 및 솔루션 단계는 테스트 마스크 상의 LAMA 패턴들을 분석하고, 맞춤 LAMA 솔루션을 구축한다. 다음으로, LAMA 패턴들이 마스크 레이아웃에 적용되고, 최종 마스크가 구축되며 검증된다. 마지막으로, 최종 마스크의 예측 웨이퍼 성능을 평가하기 위해 윤곽 추출이 수행된다.
도 3a 내지 도 3c는 본 발명의 예시적인 실시예에 따른 방법(300)의 공정 흐름을 도시한다. 실시예들에서, 도시된 공정 흐름은 예를 들어, 몇 가지 예를 들자면, 하나 이상의 데스크톱 컴퓨터, 서버급 컴퓨터, 랩톱, 태블릿, 및 스마트폰(이하, 마스크 설계 보정 시스템으로서 지칭됨)과 같은 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스에 의해 수행될 수 있다. 하나 이상의 컴퓨팅 디바이스는 몇 가지 예를 들자면, 유선 또는 무선 근거리 네트워크, 광역 네트워크, 인터넷에서, 또는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 통해 결합될 수 있다. 실시예들에서, 네트워크는 보안 네트워크일 것이다.
방법(300)은 단계 S302에서 시작한다. 단계 S302에서, 실시예들에서, 본 방법을 수행하는 마스크 설계 보정 시스템에 의해 분석된 웨이퍼 내의 레이어의 취약점 후보들 및/또는 SEM 이미지를 식별하기 위해 공간 도메인 분석이 사용된다. 마스크 설계 보정 시스템은 예를 들어, 몇 가지 예를 들자면 라인 파단 및 마이크로 브리지와 같은 결함들에 대해 웨이퍼들의 SEM 이미지를 분석한다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 해결될 수 있는 다른 결함들이 또한 존재할 수 있다. 실시예들에서, 식별된 결함들은 분석 및/또는 보정될 포토마스크 설계에서의 대응하는 영역들을 식별하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 단계 S302는 웨이퍼의 레이어에서의 잠재적인 핫 스팟들 또는 취약점들 또는 에러들을 식별할 수 있는 다른 공정들로 대체될 수 있다.
단계 S304에서, 실시예들에서, 마스크 설계 보정 시스템은 포토마스크의 SEM 이미지의 마스크 윤곽을 추출하며, 여기서 포토마스크는 웨이퍼를 제조하기 위해 사용되는 대응하는 포토마스크이다. 단계 S302에서 웨이퍼의 SEM 이미지가 사용되는 실시예들에서, 포토마스크는 웨이퍼의 SEM 이미지와 연관된 웨이퍼 내의 레이어에 대응한다. 웨이퍼의 레이어 내의 핫 스팟들을 식별하기 위해 다른 공정들이 사용되는 실시예들에서, 포토마스크는 식별된 핫 스팟(들)과 연관된 웨이퍼 내의 레이어에 대응한다. 실시예들에 따르면, 결함들을 보인 SEM 이미지에서 식별된 영역들에 기초하여 마스크 윤곽이 추출된다. 실시예들에서, 추출은 몇 가지 예를 들자면, 포토마스크의 SEM 이미지, 및/또는 포토마스크에 대한 설계 데이터에 기초하여 수행될 수 있다.
다음으로, 단계 S306에서, 마스크 설계 보정 시스템은 추출된 마스크 윤곽을 입력으로서 사용하여, 제조 시뮬레이션 공정을 실행한다. 시뮬레이션은 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하며, 그 다음 이 시뮬레이션 제조된 웨이퍼는 단계 S302에서 물리적 웨이퍼 상에서 검출된 결함들과 유사한 결함들, 또는 다른 식별된 실제 및/또는 잠재적인 핫 스팟들에 대해 분석될 수 있다.
단계 S308에서, 마스크 설계 보정 시스템은 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출한다. 마스크 설계 보정 시스템은 몇 가지 예를 들자면, 육안 검사 툴, 광학 검사 툴, 임계 치수 측정 툴을 이용함으로써 결함들 또는 취약점 후보들을 검출할 수 있다.
단계 S310에서, 마스크 설계 보정 시스템은 LAMA 마스크와 웨이퍼 조화 시뮬레이션을 사용하여 검출된 결함들에 기초하여 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정한다. 실시예들에서, 하나 이상의 문제되는 영역의 위치는 각 레이어에 대한 마스크 설계에서의 추가 분석 및 보정을 위해 식별될 것이다.
그 다음, 방법 300은 단계 S312로 진행한다. 단계 S312에서, 단계 S310에서 식별된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역에 관한 패턴 정보가 마스크 설계 보정 시스템에 의해 획득된다. 실시예에서, 패턴 정보는 식별된 결함들을 보이는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃을 묘사하는 하나 이상의 데이터 파일의 형태일 수 있다. 실시예들에서, 패턴 정보는 아직 제조되지 않았지만, 그 외에는 보정되지 않는다면 결함들을 보일 것으로 예상되는 설계 요소들을 포함하는 것으로서 식별된 포토마스크의 설계일 수 있다.
실시예들에서, 패턴 정보는 기존 포토마스크의 주사 전자 현미경(SEM) 윤곽 추출 분석을 사용하여 획득될 수 있다. 이는 도 4에 도시된 LAMA 윤곽 추출 툴 알고리즘과 같은 윤곽 추출 알고리즘을 실행하는 윤곽 추출 툴에 SEM 이미지를 사용하여 이루어질 수 있다. 실시예들에서, 다른 윤곽 추출 알고리즘들이 본 발명의 범위 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 사용될 수 있다. 윤곽 추출 툴에 대한 LAMA SEM 이미지의 출력 로그 파일의 예가 도 5에 예시되어 있다. 윤곽 추출 툴에 LAMA SEM 이미지를 실행하는 데 사용되는 샘플 옵션들이 도 6에 제시되어 있으며, 여기서 툴은 컴퓨팅 디바이스의 커맨드 라인 인터페이스로부터 호출된다. 도시된 바와 같이, 특정될 수 있는 옵션들은 몇 가지 예를 들자면, 픽셀 선택 공차, 평활 값 사용, 톤, 무시 영역의 사이즈, 배경 영역 사이즈, 및 X 및 Y 방향들에서의 크기 조정을 포함한다. 실시예들에서, 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 웨이퍼의 제조에서의 가공 단계들 또는 재료 선택에 대한 다른 변형예들이 사용될 수 있다. 실시예들에서, 윤곽 추출 툴에 대한 SEM 이미지는 도 7에 도시된 바와 같은 평활화된 픽셀로 된 윤곽을 생성할 수 있다.
도 8a, 도 8b 및 도 8c는 SEM 이미지로부터 패턴 정보를 획득하기 위한 공정을 도시한다. 도면에 나타내어진 바와 같이, 도 8a는 마스크 윤곽의 SEM 이미지를 나타낸다. 마스크 윤곽은 단계 S310에서 결정된 바와 같은 마스크의 문제되는 영역, 또는 "핫 스팟" 또는 "취약점"과 연관된 마스크 설계의 적어도 일부분을 나타낸다. 도 8b는 마스크의 문제되는 영역들과 연관된 마스크 설계의 적어도 일부분과 연관된 윤곽 추출에 대한 SEM 이미지에 의한 도 8a에서의 이미지로부터 추출된 고명암 맵(high intensity map)을 나타낸다. 고명암 맵은 마스크 설계 보정 시스템이 보정으로부터 이익을 얻을 가능성이 있는 마스크의 특정 영역들을 식별할 수 있게 한다. 이러한 영역들이 식별된 후에, 마스크 설계 보정 시스템은 마스크 설계 파일(예를 들어, 도 8c에 도시된 OASIS/GDS) 또는 임의의 레이아웃 포맷 파일을 생성한다. OASIS(Open Artwork System Interchange Standard)는 EDA(Electronic Design Automation) 소프트웨어, IC 마스크 기록 툴 및 마스크 검사 툴 간의 교환을 위한 계층적 집적 회로 마스크 레이아웃 데이터 포맷에 대한 사양이다. OASIS 파일은 후속 분석을 위해 마스크 레이아웃 정보(마스크 패턴 정보를 포함)를 저장한다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 레이아웃 데이터 포맷들이 사용될 수 있다.
단계 S312에서 패턴 정보가 획득되면, 방법(300)은 단계 S314로 진행한다. 방법(300)의 단계 S314에서, 마스크 설계 보정 시스템은 획득된 패턴 정보에 대한 공간 도메인 분석을 수행할 수 있다. 실시예들에 따르면, 공간 도메인 분석은 빅 데이터 분석을 사용하여 패턴 정보로부터 패턴들을 추출하는 패턴 묘사 검색을 실행함으로써 수행된다. 상용 EDA 툴을 사용하여 패턴 검색을 수행하기 위해 샘플 데이터 분석 툴이 사용될 수 있다. 실시예들에서, 패턴 검색은 몇 가지 예를 들자면, 설계 규칙 점검(Design Rule Check, DRC), 마스크 규칙 점검(Mask Rule Check, MRC), 또는 패턴 매칭(Pattern Matching, PM)으로서 지칭될 수 있다. 상용 EDA 툴 패턴 검색 코드의 예가 도 9에 서술되어 있다. 본 발명의 범위 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 패턴 검색 코드들이 사용될 수 있다. 패턴 묘사 검색 소프트웨어에 대한 입력은 예를 들어, 들어오는 디바이스 반도체 데이터와 같은 패턴 정보를 포함할 수 있다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 입력 데이가 패턴 정보와 함께 사용될 수 있다.
패턴 묘사 검색이 수행되면, 실시예들에서, 그 다음, 추출된 패턴들이 예를 들어, 데이터 분석 코드를 사용하여 마스크 설계 보정 시스템에 의해 분석될 수 있다. 데이터 분석 코드의 예가 도 10에 서술되어 있다. 실시예들에서, 데이터 분석 코드는 LAMA로부터 이익을 얻을 수 있는 포토마스크 영역들/구조들을 나타내는 결과들을 출력한다.
본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 이러한 및 다른 분석 기술들이 사용될 수 있다.
도 3을 참조하면, 단계 S314에서 공간 도메인 분석을 수행한 후에, 방법(300)은 단계 S316으로 진행한다. 단계 S316에서, 실시예들에서, 마스크 설계 보정 시스템은 예를 들어, 패턴 정보의 공간 도메인 분석에 기초하여, 구조들이 LAMA의 적용으로부터 이익을 얻을 수 있도록, 하나 이상의 취약점 후보를 보이는 하나 이상의 포토마스크 구조 패턴을 결정한다. 예시적인 취약점 후보 및/또는 처리는 몇 가지 예를 들자면, 코너 라운딩, 수평 및 수직 바이어스, 및 선량 조절을 포함할 수 있다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 취약점 후보 및/또는 처리가 LAMA 보정에 적절할 수 있다.
실시예들에서, 마스크 설계 보정 시스템은 예를 들어, 향후 소비자 제품들에 대해 수행될 공간/라인 공간 샘플링에 기초하여 하나 이상의 취약점 후보를 보이는 하나 이상의 포토마스크 구조 패턴을 생성한다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 취약점 후보도 생성될 수 있다. 도 11에 도시된 바와 같이, 공간/라인 공간 샘플링 데이터는 데이터에 기초하여 다양한 패턴들을 생성하는 파이썬 스크립트에 입력된다. 도 11에 도시된 바와 같이, 생성된 패턴들은 몇 가지 예를 들자면, 일반 라인 피치 수평/수직, 라인 종단 수평/수직, DOT 직교/상호 교차, 일반 공간 피치 수평/수직, 공간 종단 수평/수직, 및 CNT 직교/상호 교차뿐만 아니라 로직 및 메모리 설계들에 통합되는 전형적인 구조들을 포함할 수 있다.
하나 이상의 결함을 보이는 하나 이상의 포토마스크 구조 패턴이 식별된 후, 방법(300)은 단계 S318로 진행한다. 단계 S318에서, 실시예들에서, 마스크 설계 보정 시스템은 단계 S316에서 식별된 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 생성한다. 실시예들에서, 잠재적 보정 포토마스크 구조들은 단계 S312에서 획득된 패턴 정보에 대응하는 포토마스크의 하나 이상의 레이어에 대해 생성된다. 실시예들에서, 단계 S318은 데이터 분석에 기초하여 리소 인식 마스크 공정 보정 응용(LAMA) 게이지를 설계하고 생성하는 것을 수반한다. LAMA 게이지는 테스트 포토마스크를 구축하는 데 사용될 잠재적 보정 구조들을 포함한다. 단계 S318에 대한 입력들은 제조 노하우, 웨이퍼 제조자로부터의 데이터, 및 데이터 분석으로부터 추출된 데이터 모두를 포함한다. 예를 들어, 제조 노하우는 포토마스크가 사용될 제조 공정의 제한을 포함할 수 있다. 제조 데이터는 몇 가지 예를 들자면, 최소 공간 및 폭 파라미터들, 코너 대 코너 측정치들, 및/또는 마스크 공정 충실도 특성화(이를테면, 코너 라운딩, 코너 풀백, 및 피치)를 포함할 수 있다. 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 데 사용되는 데이터 분석의 결과들은 몇 가지 예를 들자면, 고객 설계 공간 도메인 데이터, 앵커/임계 구조들, 및/또는 LAMA 게이지에서 집중될 임계 치수 및 설계 형상 범위를 포함할 수 있다.
실시예들에서, 마스크 설계 보정 시스템은 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택한다. 선택된 처리 각각에 대해, 마스크 설계 보정 시스템은 그 처리에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택한다. 처리들 및 처리들에 대응하는 파라미터들을 선택한 후에, 마스크 설계 보정 시스템은 선택된 파라미터들을 갖는 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용한다. 이러한 방식으로, 마스크 설계 보정 시스템은 패턴 정보에 기초하여 새로운 포토마스크 구조 패턴들을 생성한다. 예를 들어, 코너 라운딩 및 선량 조절을 포함하는 상이한 처리들이 가능하다. 마스크 설계 보정 시스템은 결함들을 잠재적으로 보정할 수 있는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 생성하기 위해 결함이 있는 포토마스크 패턴 구조들에 다수의 처리들을 적용한다.
테스트 마스크가 사용되는 실시예들에서, 후술되는 바와 같이 복수의 잠재적 보정 구조들이 식별되고 테스트 마스크 상에 사용될 수 있다. 실시예들에서, 레이어에 대해 완성된 포토마스크가 사용될 수 있는 경우, 특정 보정 구조가 선택되고 레이어에 대해 완성된 포토마스크 설계에 적용된 다음, 포토마스크를 생성하는 데 직접 적용될 수 있다. 실시예에서, 이러한 기술들의 조합, 예를 들어, 레이어에 대해 완성된 포토마스크 설계를 포토마스크의 미사용 부분들에서의 하나 이상의 잠재적 보정 구조와 조합하여 인쇄하는 것이 사용될 수 있다.
실시예들에서, LAMA 게이지는 해상도를 향상시키기 위해 보다 작은 피처들에 대한 선량을 조절하고 코너 라운딩을 수행하도록 설계될 수 있다. 또한, 처리되지 않은 패턴들이 충실도 특성화에 그리고 포토마스크 제한을 정의하는 데 사용될 수 있다. 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하기 위해 사용될 수 있는 LAMA 게이지 설계들의 예들은 도 12 내지 도 17에 따른다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 LAMA 게이지들이 설계되고/되거나 적용될 수 있다.
도 12는 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하기 위해 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 코너 라운딩 개선 및 수평/수직 바이어스의 테이블을 도시한다. 유사하게, 도 13은 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 선량 변조의 테이블을 도시한다. 도 14는 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 공간 피치 및 라인 피치 설계들을 도시한다. 도 15는 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 라인 종단 및 공간 종단 설계들을 도시한다. 도 16은 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 DOT/홀 직교 설계를 도시한다. 도 17은 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 세트를 생성하기 위해 상이한 시간들에 상이한 포토마스크 구조들에 적용될 DOT/홀 상호 교차 설계를 도시한다. 이러한 LAMA 게이지 설계들은 패턴 정보에서 식별된 하나 이상의 취약점을 보이는 구조들에 대응하는 잠재적 보정 포토마스크 구조들의 예들을 나타낸다. LAMA 게이지 패턴은 사이즈가 맞춤화될 수 있고, 포토마스크 상의 임의의 미사용 공간 내로의 배치의 유연성 및 용이성을 보일 수 있으며, 이는 결과적으로 추가적인 마스크 비용을 절감한다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 이러한 LAMA 게이지 설계들 중 하나 이상의 및/또는 다른 LAMA 게이지 설계들이 하나 이상의 잠재적 보정 포토마스크 구조를 형성하기 위해 사용될 수 있다.
다음으로, 단계 S320에서, 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들이 포토마스크 설계 내로 통합된다. 실시예들에 따르면, 이 단계에서, 방법(300)을 수행하는 마스크 설계 보정 시스템은 잠재적 보정 포토마스크 구조들을 포함하는 LAMA 게이지 설계들을 판독하고, 이러한 설계 요소들을 포토마스크가 어떻게 구축될 수 있는지를 정의하는 포토마스크 데이터에 적용한다. 실시예들에 따르면, 잠재적 보정 포토마스크 구조들은 기존 포토마스크 레이아웃 상의 미사용 공간 내로 통합된다.
단계 S322에서, 마스크 설계 보정 시스템은 테스트 포토마스크 상의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석한다. 실시예들에 따르면, 마스크 설계 보정 시스템은 패턴 정보에서 보인 문제가 있는 영역들이 최적화되고/되거나 수용 가능한 방식으로 보정되고/되거나 정정되었는지 여부를 결정하기 위해, 보정 포토마스크 구조들을 내부에 통합한 포토마스크 데이터에 대해 SEM 툴, CD 툴 또는 임의의 다른 광학 검사 툴을 사용하여 시뮬레이션들 및/또는 육안 검사들을 수행할 수 있다.
단계 S324에서, 마스크 설계 보정 시스템은 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터, 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 포함하는 서브세트를 선택한다. 보정 포토마스크 구조 패턴들의 선택은 단계 S322에서 수행된 분석에 기초한다. 실시예들에서, 식별된 결함들의 가장 높은 정도의 보정을 보이는 잠재적 보정 포토마스크 구조들이 선택된다. 실시예들에서, 선택된 보정 포토마스크 구조는 두 개의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들 사이의 보간일 수 있다. 즉, 보간된 보정 포토마스크 구조 패턴은 식별된 결함들에 대한 보다 효과적인 솔루션인 것으로 결정되는 인접한 패턴들의 조합이다.
다음으로, 단계 S326에서, 마스크 설계 보정 시스템은 테스트 포토마스크의 분석에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성한다. 실시예들에 따르면, 마스크 설계 보정 시스템은 하나 이상의 포토마스크 구조에 보정 처리들을 적용하기 위한 규칙들을 포함하는 하나 이상의 테이블을 구축한다. 이러한 테이블의 예가 도 18에 도시되어 있다. 도시된 바와 같이, 도 18의 테이블은 테스트 포토마스크에 적용될 MRC 규칙들(이 경우, 코너 라운딩 규칙들)의 세트를 포함한다. 도 18의 테이블은 테스트 포토마스크 내로 통합되고 단계 S324에서 선택된 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초한다. 마스크 설계 보정 시스템은 하나 이상의 테이블에 제시된 규칙들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성한다. 실시예들에서, 스크립트들은 NCS 언어로 생성된다. 스크립트들은 또한, 파이썬 프로그래밍 언어 또는 임의의 다른 EDA 회사 스크립팅 언어로 생성될 수 있다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 스크립트들 또는 프로그래밍 언어들이 사용될 수 있다.
다음으로, 단계 S328에서, 마스크 설계 보정 시스템은 원하는 IC 구조를 형성하기 위해 사용될 수 있는 포토마스크 레이아웃에 보정 포토마스크 구조들을 적용하기 위한 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행한다. 도 18을 참조하면, 테이블로부터 생성된 대응하는 스크립트는 최종 포토마스크를 생성하기 위해 사용될 수 있는 포토마스크 레이아웃에 열거된 규칙들을 적용하도록 실행될 것이다. 본 발명의 범주 또는 사상으로부터 벗어나지 않고 다른 스크립트들이 사용될 수 있다.
다양한 예시적인 실시예들에서, 보정 포토마스크 구조들은 레티클 플레이트 상에 적합한 방식으로 레이아웃될 수 있다. 예를 들어, 반도체 디바이스의 각 레이어가 보정 마스크 패턴들 중 하나 이상을 사용하여 형성될 수 있도록, 다수의 보정 마스크 패턴들이 플레이트 상에 형성될 수 있다. 또한, 보정 마스크 패턴들은 최종 마스크 설계를 위해 의도된 마스크 패턴들의 일부만을 포함하거나 포함하지 않는 테스트 마스크에 적용될 수 있거나, 또는 IC 제품을 형성하기 위해 사용되도록 의도된 레이어 패턴들의 전체를 통합하는 최종 마스크에 적용될 수 있다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 예시적인 실시예들에서, IC 제조 공정 동안 마스크 상의 모든 보정 마스크 패턴이 사용될 수 있는 것은 아니고, 일부 경우들에서, 다른 보정 패턴들이 마스크 상에 존재할 수 있더라도 최적의 보정을 달성하는 보정 마스크 패턴들만 사용된다.
단계 S330에서, 당업계에 알려져 있는 포토마스크 제조 기술들에 따라 전체 레이어에 대한 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 레이어에 대한 완전한 설계를 통합하는 최종 포토마스크가 물리적으로 제조된다.
실시예들에서, 선택된 보정 패턴들이 통합된 전체 레이어뿐만 아니라, 전체 레이어의 일부분과만 연관된 보정 마스크 패턴들을 포함하는 최종 마스크 설계가 동일한 포토마스크에 인쇄될 수 있다. 이러한 실시예에서, 전체 레이어이 그 레이어에 대한 포토마스크들의 향후 버전들에 사용하기 위해 테스트될 잠재적 보정 및 잠재적 보정 패턴들 또는 유사한 설계 요소들과 소비자에게 전달될 수 있다. 이러한 실시예들에서, 별개의 테스트 마스크를 제조하고 분석하는 중간 단계들은 스킵될 수 있다.
단계 S332에서, 마스크 설계 보정 시스템은 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 최종 포토마스크에 적용되었음을 확정한다. 실시예들에 따르면, 마스크 설계 보정 시스템은 임계 치수(CD) 검사 툴을 이용하여, 결과적인 최종 포토마스크에서, 몇 가지 예를 들자면, 코너 라운딩, 및 수평/수직 바이어싱을 분석할 수 있다. 마스크 설계 보정 시스템은 CD 검사 툴을 사용하여, 마스크 SEM 윤곽들 또는 SEM 이미지를 윤곽 추출 툴로 추출하고, 이러한 윤곽들을 최종 포토마스크 레이아웃 설계와 비교한다.
단계 S334에서, 마스크 설계 보정 시스템은 최종 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크 상에 보인 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정한다. 실시예들에서, 최종 포토마스크 상의 다수의 위치들이 선택되고 처리되지 않은 포토마스크를 사용하여 생성되었던 이전에 제조된 웨이퍼 상의 대응하는 위치들과 비교될 수 있다. 처리된 포토마스크 웨이퍼와 처리되지 않은 포토마스크 웨이퍼는 육안 그리고 분석 툴 둘 모두를 사용하여 비교된다. 예를 들어, 도 21은 처리되지 않은 포토마스크의 SEM 이미지와 HOLE 구조에 대해 보정 LAMA 패턴으로 처리되었던 포토마스크의 SEM 이미지 간의 비교를 도시한다. 도시된 바와 같이, 처리된 포토마스크에서, 누락 패턴이 없고, 개선된 LCDU가 마스크에 대한 설계 사양을 더 근접하게 따른다.
도 19는 상이한 포토마스크들의 SEM 이미지들(하나는 처리되지 않고, 다른 하나는 단계 S324에서 선택된 보정 포토마스크 구조들로 처리됨) 간의 비교를 도시한다. 도시된 바와 같이, 처리된 포토마스크에서, 라인 파단이 없고, 라인 폭 및 간격이 마스크에 대한 설계 사양을 더 근접하게 따른다.
도 20은 처리된 마스크와 처리되지 않은 마스크 간의 컨택트 홀들의 개선의 예를 도시한다. 도시된 바와 같이, 처리되지 않은 윤곽은 처리된 마스크에 비해 더 많은 코너 풀백을 보인다.
이러한 개선 및 다른 개선은 본 발명에 따라 보정 LAMA 패턴들을 사용함으로써 얻어질 수 있다.
이제, 본 발명의 실시예들이 상세히 제시되고 설명되었지만, 이에 대한 다양한 변형 및 개선이 본 기술분야의 통상의 기술자에게 용이하게 명백해질 수 있다. 이에 따라, 상술한 바와 같은 본 발명의 예시적인 실시예들은 예시적인 것이며, 제한적인 것이 아니다. 본 발명의 사상 및 범위는 넓게 해석되어야 한다.

Claims (33)

  1. 포토마스크를 제조하는 방법으로서,
    (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(scanning electron microscope, SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하는 단계;
    (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응할 수 있음 ― 을 추출하는 단계;
    (c) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하는 단계;
    (d) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하는 단계;
    (e) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 상기 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하는 단계;
    (f) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 획득하는 단계;
    (g) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하는 단계;
    (h) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하는 단계;
    (i) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계 ― 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계는:
    (ⅰ) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 단계; 및
    (ⅱ) 선택된 각 처리에 대해, 상기 처리에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 단계; 및
    (ⅲ) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 단계를 포함함 ―;
    (j) 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키는 단계;
    (k) 상기 테스트 포토마스크 상의 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 단계;
    (l) 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하는 단계;
    (m) 상기 테스트 포토마스크 상의 상기 복수의 보정 마스크 구조 패턴들의 분석에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하는 단계;
    (n) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 전체 레이어에 대한 포토마스크 레이아웃에 적용하는 단계;
    (o) 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 전체 레이어에 대한 포토마스크를 구축하는 단계;
    (p) 상기 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 상기 최종 포토마스크에 적용되었음을 확정하는 단계; 및
    (q) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 상기 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하는 단계
    를 포함하는, 포토마스크를 제조하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 테스트 포토마스크 상의 상기 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 단계는:
    (ⅰ) 상기 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 단계; 및
    (ⅱ) 상기 제조 시뮬레이션 공정의 결과들을 평가하는 단계를 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  7. 포토마스크를 제조하는 방법으로서,
    (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(scanning electron microscope, SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함을 검출하는 단계;
    (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하는 단계;
    (c) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하는 단계;
    (d) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하는 단계;
    (e) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 상기 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제 영역을 결정하는 단계;
    (f) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하는 단계;
    (g) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하는 단계;
    (h) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하는 단계;
    (i) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계 ― 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 단계는:
    (ⅰ) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 단계; 및
    (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 상기 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 단계; 및
    (ⅲ) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 단계 ―;
    (j) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하는 단계;
    (k) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하는 단계;
    (l) 레이어의 상기 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크를 구축하는 단계;
    (m) 상기 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 상기 포토마스크에 적용되었음을 확정하는 단계; 및
    (n) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 상기 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하는 단계
    를 포함하는, 포토마스크를 제조하는 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  11. 제7항에 있어서,
    상기 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 포토마스크를 제조하는 방법.
  12. 포토마스크를 제조하기 위한 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세싱 유닛; 및
    메모리를 포함하되,
    상기 하나 이상의 프로세싱 유닛은 기계 판독 가능한 명령어들을 실행하도록 구성되며, 상기 명령어들은 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금:
    (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하고;
    (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하고;
    (c) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하고;
    (d) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하고;
    (e) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 상기 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하고;
    (f) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 획득하고;
    (g) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하고;
    (h) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하고;
    (i) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하고 ― 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 것은:
    (ⅰ) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 것; 그리고
    (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 상기 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 것을 포함함 ―;
    (j) 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키고;
    (k) 상기 테스트 포토마스크 상의 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하고;
    (l) 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하고;
    (m) 상기 테스트 포토마스크 상의 상기 복수의 보정 마스크 구조 패턴들의 분석에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하고;
    (n) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 전체 레이어에 대한 최종 포토마스크 레이아웃에 적용하고;
    (o) 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 전체 레이어에 대한 포토마스크를 구축하고;
    (p) 상기 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 상기 최종 포토마스크에 적용되었음을 확정하며;
    (q) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 상기 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하게
    하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 테스트 포토마스크 상의 상기 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 것은:
    (ⅰ) 상기 테스트 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 것; 그리고
    (ⅱ) 상기 제조 시뮬레이션 공정의 결과를 육안으로 검사하는 것
    을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  18. 포토마스크를 제조하기 위한 시스템으로서,
    하나 이상의 프로세싱 유닛; 및
    메모리를 포함하되,
    상기 하나 이상의 프로세싱 유닛은 기계 판독 가능한 명령어들을 실행하도록 구성되며, 상기 명령어들은 실행될 때, 상기 시스템으로 하여금:
    (a) 웨이퍼의 주사 전자 현미경(SEM) 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하고;
    (b) 이전에 제조된 포토마스크의 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들 ― 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응함 ― 을 추출하고;
    (c) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하고;
    (d) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하고;
    (e) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함에 기초하여 상기 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제 영역을 결정하고;
    (f) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제 영역에 관한 패턴 정보를 획득하고;
    (g) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하고;
    (h) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하고;
    (i) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하고 ― 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하는 것은:
    (ⅰ) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하는 것; 그리고
    (ⅱ) 선택된 각 처치에 대해, 상기 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하는 것을 포함함 ―;
    (j) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하고;
    (k) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하고;
    (l) 레이어의 상기 최종 포토마스크 레이아웃에 기초하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 포토마스크를 구축하고;
    (m) 상기 하나 이상의 보정 포토마스크 구조가 상기 포토마스크에 적용되었음을 확정하며;
    (n) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 통합한 상기 포토마스크에 기초하여 생성된 웨이퍼 상의 복수의 위치들이 이전에 제조된 포토마스크에 의한 상기 하나 이상의 결함에 대응하는 결함을 보이지 않는다고 결정하게
    하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것을 포함하는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  21. 제20항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  22. 제20항에 있어서,
    상기 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 포토마스크를 제조하기 위한 시스템.
  23. 하나 이상의 메모리 디바이스에 동작 가능하게 연결된 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 메모리에 저장되고 상기 하나 이상의 프로세서 중 하나 이상에서 실행되도록 프로그램된 복수의 모듈들을 각각 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 포함하는 마스크 설계 보정 시스템으로서,
    상기 복수의 모듈들은:
    (a) 스캐닝 모듈 ― 상기 스캐닝 모듈은:
    (1) 웨이퍼 내의 레이어의 제1 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 스캐닝하도록;
    (2) 웨이퍼의 상기 제1 SEM 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하도록; 그리고
    (3) 상기 웨이퍼 결함들을 갖는 상기 웨이퍼 상의 위치들을 출력하도록 구성됨 ―;
    (b) 상기 스캐닝 모듈에 동작 가능하게 연결된 윤곽 추출 모듈 ― 상기 윤곽 추출 모듈은:
    (1) 웨이퍼 결함들을 갖는 상기 웨이퍼 상의 상기 위치들을 획득하도록; 그리고
    (2) 상기 웨이퍼 내의 상기 레이어와 연관된 이전에 제조된 포토마스크의 제2 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들을 추출하도록 구성되며, 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 웨이퍼의 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응하는 상기 이전에 제조한 포토마스크 상의 위치에 대응함 ―;
    (c) 상기 윤곽 추출 모듈에 동작 가능하게 연결된 시뮬레이션 모듈 ― 상기 시뮬레이션 모듈은:
    (1) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 획득하도록; 그리고
    (2) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하도록 구성됨 ―;
    (d) 상기 시뮬레이션 모듈에 동작 가능하게 연결된 검출 모듈 ― 상기 검출 모듈은:
    (1) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 획득하도록;
    (2) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하도록;
    (3) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―;
    (e) 상기 검출 모듈에 동작 가능하게 연결된 포토마스크 분석 모듈 ― 상기 포토마스크 분석 모듈은:
    (1) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 획득하도록;
    (2) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터에 기초하여 상기 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하도록; 그리고
    (3) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 생성하도록 구성됨 ―;
    (f) 상기 포토마스크 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 공간 도메인 분석 모듈 ― 상기 공간 도메인 분석 모듈은:
    (1) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제 영역에 관한 상기 패턴 정보를 획득하도록;
    (2) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하도록; 그리고
    (3) 상기 공간 도메인 분석의 결과를 출력하도록 구성됨 ―;
    (g) 상기 공간 도메인 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 식별 모듈 ― 상기 패턴 식별 모듈은:
    (1) 상기 공간 도메인 분석의 상기 결과를 획득하도록;
    (2) 상기 결과 공간 도메인 분석의 상기 결과에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하도록;
    (3) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―;
    (h) 상기 패턴 식별 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 생성 모듈 ― 상기 패턴 생성 모듈은:
    (1) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 획득하도록;
    (2) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하도록; 그리고
    (3) 선택된 각 처치에 대해, 상기 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하도록;
    (4) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하도록;
    (5) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하도록;
    (6) 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 테스트 포토마스크 내에 통합시키도록;
    (7) 상기 테스트 포토마스크 상의 상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하도록;
    (8) 상기 복수의 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들로부터 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 선택하며 출력하도록 구성됨 ―; 및
    (i) 상기 패턴 선택 모듈에 동작 가능하게 연결된 스크립트 모듈 ― 상기 스크립트 모듈은:
    (1) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 획득하도록;
    (2) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하도록; 그리고
    (3) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하도록 구성됨 ―
    을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  24. 제23항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  25. 제23항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  26. 제25항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  27. 제23항에 있어서,
    상기 테스트 포토마스크 상의 상기 보정 포토마스크 구조 패턴들을 분석하는 것은:
    (ⅰ) 상기 테스트 포토마스크에 기초하여 제조 시뮬레이션 공정을 실행하는 것; 그리고
    (ⅱ) 상기 제조 시뮬레이션 공정의 결과를 육안으로 검사하는 것
    을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  28. 제23항에 있어서,
    상기 잠재적 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  29. 하나 이상의 메모리 디바이스에 동작 가능하게 연결된 하나 이상의 프로세서 및 상기 하나 이상의 메모리에 저장되고 상기 하나 이상의 프로세서 중 하나 이상에서 실행되도록 프로그램된 복수의 모듈들을 각각 포함하는 하나 이상의 컴퓨터 시스템을 포함하는 마스크 설계 보정 시스템으로서,
    상기 복수의 모듈들은:
    (a) 스캐닝 모듈 ― 상기 스캐닝 모듈은:
    (1) 웨이퍼 내의 레이어의 제1 주사 전자 현미경(SEM) 이미지를 스캐닝하도록;
    (2) 웨이퍼의 상기 제1 SEM 이미지로부터 웨이퍼 결함들을 검출하도록; 그리고
    (3) 상기 웨이퍼 결함들을 갖는 상기 웨이퍼 상의 위치들을 출력하도록 구성됨 ―;
    (b) 상기 스캐닝 모듈에 동작 가능하게 연결된 윤곽 추출 모듈 ― 상기 윤곽 추출 모듈은:
    (1) 웨이퍼 결함들을 갖는 상기 웨이퍼 상의 상기 위치들을 획득하도록; 그리고
    (2) 상기 웨이퍼 내의 상기 레이어와 연관된 이전에 제조된 포토마스크의 제2 SEM 이미지로부터 복수의 마스크 윤곽들을 추출하도록 구성되며, 상기 추출된 마스크 윤곽들은 상기 웨이퍼의 상기 검출된 웨이퍼 결함들에 대응하는 상기 이전에 제조한 포토마스크 상의 위치에 대응함 ―;
    (c) 상기 윤곽 추출 모듈에 동작 가능하게 연결된 시뮬레이션 모듈 ― 상기 시뮬레이션 모듈은:
    (1) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 획득하도록; 그리고
    (2) 상기 추출된 복수의 마스크 윤곽들을 사용하여 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 생성하도록 구성됨 ―;
    (d) 상기 시뮬레이션 모듈에 동작 가능하게 연결된 검출 모듈 ― 상기 검출 모듈은:
    (1) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼를 획득하도록;
    (2) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 하나 이상의 결함을 검출하도록;
    (3) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―;
    (e) 상기 검출 모듈에 동작 가능하게 연결된 포토마스크 분석 모듈 ― 상기 포토마스크 분석 모듈은:
    (1) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 상기 결함을 포함하는 데이터를 획득하도록;
    (2) 상기 시뮬레이션 제조된 웨이퍼 상의 결함을 포함하는 데이터에 기초하여 상기 이전에 제조된 포토마스크의 하나 이상의 문제되는 영역을 결정하도록; 그리고
    (3) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제되는 영역에 관한 패턴 정보를 생성하도록 구성됨 ―;
    (f) 상기 포토마스크 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 공간 도메인 분석 모듈 ― 상기 공간 도메인 분석 모듈은:
    (1) 상기 이전에 제조된 포토마스크의 상기 문제 영역에 관한 상기 패턴 정보를 획득하도록;
    (2) 상기 패턴 정보의 공간 도메인 분석을 수행하도록; 그리고
    (3) 상기 공간 도메인 분석의 결과를 출력하도록 구성됨 ―;
    (g) 상기 공간 도메인 분석 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 식별 모듈 ― 상기 패턴 식별 모듈은:
    (1) 상기 공간 도메인 분석의 상기 결과를 획득하도록;
    (2) 상기 결과 공간 도메인 분석의 상기 결과에 기초하여, 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들을 결정하도록;
    (3) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 출력하도록 구성됨 ―;
    (h) 상기 패턴 식별 모듈에 동작 가능하게 연결된 패턴 생성 모듈 ― 상기 패턴 생성 모듈은:
    (1) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 대응하는 데이터를 획득하도록;
    (2) 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용될 복수의 처리들을 선택하도록; 그리고
    (3) 선택된 각 처치에 대해, 상기 처치에 대응하는 복수의 파라미터들을 선택하도록; 그리고
    (4) 상기 선택된 파라미터들을 갖는 상기 선택된 처리들을 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들에 적용하도록;
    (5) 상기 공간 도메인 분석에 기초하여 상기 복수의 포토마스크 구조 패턴들로부터 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 생성하도록 구성됨 ―; 및
    (i) 상기 패턴 생성 모듈에 동작 가능하게 연결된 스크립트 모듈 ― 상기 스크립트 모듈은:
    (1) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들을 획득하도록;
    (2) 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들에 기초하여 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 생성하도록; 그리고
    (3) 상기 하나 이상의 포토마스크 패턴 보정 스크립트를 실행하여 상기 복수의 보정 포토마스크 구조 패턴들 중 하나 이상을 포토마스크 레이아웃에 적용하도록 구성됨 ―
    을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  30. 제29항에 있어서,
    상기 패턴 정보는 이전에 제조된 포토마스크의 레이아웃에 대응하는 하나 이상의 데이터 파일을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  31. 제29항에 있어서,
    상기 공간 도메인 분석은:
    (ⅰ) 상기 패턴 정보의 패턴 묘사 탐색을 수행하는 것;
    (ⅱ) 상기 패턴 묘사 검색에 기초하여 상기 패턴 정보로부터 포토마스크 구조들을 식별하는 것; 그리고
    (ⅲ) 상기 식별된 포토마스크 구조들에 대응하는 그래프를 생성하는 것
    을 포함하는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  32. 제31항에 있어서,
    상기 하나 이상의 대응하는 결함을 보이는 복수의 포토마스크 구조 패턴들은 상기 식별된 포토마스크 구조에 대응하는 그래프에 기초하여 식별되는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
  33. 제29항에 있어서,
    상기 보정 포토마스크 구조 패턴들은 이전에 제조된 포토마스크 상의 미사용 공간 내로 통합되는 것인, 마스크 설계 보정 시스템.
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