KR20230072811A - 노광 데이터 수득 방법 및 이를 이용한 노광 마스크 제조 방법 - Google Patents
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Abstract
노광 마스크 제조를 위한 노광 데이터의 수득 방법으로, 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다. 상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득한다. 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출한다. 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제1 선폭을 수득한다. 표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제2 선폭을 계측한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 각각 계산한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산한다. 그리고, 상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면, 노광 데이터를 수정한다.
Description
본 발명은 사진 공정에서 사용되는 노광 마스크를 제조하기 위한 노광 데이터의 수득 방법 및 이를 이용한 노광 마스크 제조 방법에 관한 것이다.
반도체 소자에는 회로 패턴들을 형성하기 위하여 조밀하게 반복 배치되는 패턴들이 포함될 수 있다. 상기 회로 패턴들을 형성하기 위하여 노광 마스크가 사용되며, 상기 노광 마스크 내에는 상기 회로 패턴들을 형성하기 위한 패턴들이 포함될 수 있다. 따라서, 상기 노광 마스크 내의 패턴들은 목표한 회로 패턴들이 형성될 수 있도록 하는 패턴 치수를 가질 수 있다.
본 발명의 과제는 노광 데이터의 수득 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 과제는 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조하는 방법을 제공하는데 있다.
상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 노광 데이터의 수득 방법으로, 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다. 상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득한다. 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출한다. 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제1 선폭을 수득한다. 표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제2 선폭을 계측한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 각각 계산한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산한다. 그리고, 상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면, 노광 데이터를 수정하는 것을 포함한다.
상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조하는 방법으로, 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다. 상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득한다. 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출한다. 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제1 선폭을 수득한다. 표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제2 선폭을 계측한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 각각 계산한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산한다. 상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 노광 데이터를 수정하여 제2 노광 데이터를 수득한다. 상기 제2 노광 데이터를 이용하여 픽셀 데이터를 생성한다. 상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행한다. 그리고, 상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 노광 마스크를 형성한다.
상기한 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예들에 따른 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조하는 방법으로, 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다. 상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득한다. 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출한다. 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제1 선폭을 수득한다. 표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제2 선폭을 계측한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 제1 MTT(mean to target)값을 각각 계산한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 제1 MTT값들 간의 차이를 계산한다. 상기 제1 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 제2 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 노광 데이터를 수정하여 제2 노광 데이터를 수득한다. 상기 제2 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 형성한다. 상기 노광 마스크를 이용한 노광 공정을 수행하여 실재 노광 패턴들을 형성한다. 상기 계측 알고리즘을 이용하여 실재 노광 패턴들의 각 테스트 패턴들의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제3 선폭을 수득한다. 상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제3 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 제2 MTT(mean to target)값을 각각 계산한다. 상기 제1 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 제2 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 마스크 데이터 준비 단계를 수정한다.
예시적인 실시예들에 따르면, 시뮬레이션에 의해 생성된 컨투어의 설정된 부분들에서 위치별 산포가 고려된 선폭이 계측될 수 있고, 이들의 평균 선폭인 제2 선폭을 계산할 수 있다. 이와 같이, 노광 공정을 수행하기 전에 시뮬레이션에 의해 수득된 컨투어들에서 제2 선폭이 정확히 계측됨에 따라, 노광 마스크 패턴 내의 다양한 테스트 패턴들에서 제2 선폭의 차이가 감소되도록 노광 데이터를 보정할 수 있다. 따라서, 보정된 노광 데이터를 사용함으로써 목표한 노광 마스크를 제조할 수 있다.
도 1은 노광 데이터의 수득 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 2a 내지 도 2c는 반도체 소자의 테스트 패턴들의 일 예를 나타내는 평면도들이다.
도 3은 노광 데이터에 의한 형상 및 시뮬레이션에 의한 컨투어를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예들에 따른 노광 마스크 제조 방법에 대한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 노광 마스크 제조 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 각 패턴 타입별로 제2 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다.
도 7은 각 패턴 타입별로 제1 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다.
도 2a 내지 도 2c는 반도체 소자의 테스트 패턴들의 일 예를 나타내는 평면도들이다.
도 3은 노광 데이터에 의한 형상 및 시뮬레이션에 의한 컨투어를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 일 실시예들에 따른 노광 마스크 제조 방법에 대한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 노광 마스크 제조 방법을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 각 패턴 타입별로 제2 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다.
도 7은 각 패턴 타입별로 제1 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하고자 한다.
도 1은 노광 데이터의 수득 방법을 나타내는 흐름도이다.
노광 데이터의 수득하기 위하여, 시뮬레이션을 통해 수득된 컨투어를 통해 선폭을 계측하고, 노광 데이터를 보정하는 것을 포함한다.
도 1을 참조하면, 먼저, OPC(Optical Proximity Correction)를 통해 얻은 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받는다(S110).
일반적으로, MTO는 OPC 단계가 완료된 마스크 디자인 데이터일 수 있다. 상기 MTO 디자인 데이터는 전자 설계 자동화(Electronic Design Automation: EDA) 소프트웨어 등에서 사용되는 그래픽 데이터 포맷을 가질 수 있다. 예컨대, MTO 디자인 데이터는 GDS2(Graphic Data System Ⅱ),OASIS(Open Artwork System Interchange Standard) 등의 데이터 포맷을 가질 수 있다.
한편, OPC 단계에 대하여 간단히 설명하면, 패턴이 미세화됨에 따라 이웃하는 패턴들 간의 영향에 의한 광 근접현상(Optical Proximity Effect: OPE)이 노광 과정 중에 발생하고, 이를 극복하기 위해서 패턴을 전사하는 마스크 상의 패턴 레이아웃(layout)을 보정하여 에러의 발생을 억제하는 방법을 말한다.
상기 MTO 디자인 데이터를 입력받은 후, 마스크 데이터 준비(Mask Data Preparation: MDP)를 수행한다(S20).
상기 마스크 데이터 준비는 예컨대, 마스크 체크(S12), 마스크 프로세스 수정(MPC, Mask Process Correction, S14), 분할(fracture, S16)로 불리는 포맷 변환, 도오즈에 대한 대비 향상(S18, Contrast Enhancement by Dose modulation: CED) 등을 포함할 수 있다.
상기 마스크 데이터 준비 단계에서의 상기 MPC는 MTO 디자인 데이터에 기초하여 노광 마스크를 제조하는 과정에서, 공정 특성으로 인해 발생하는 차이를 마스크 프로세스 모델(Mask Process Model)을 이용하여 극복하는 과정을 의미할 수 있다. 좀더 넓은 의미로, MPC는 노광 마스크를 제조하고, 제조된 노광 마스크의 패턴을 웨이퍼 상의 실재 노광 패턴으로 형성하는 과정 중에 어디에선가 발생할 수 있는 수많은 계통 오차들(systematic errors)에 대한 데이터를 보정하는 과정을 의미할 수 있다. 예컨대, 계통 오차들은 전자빔 쓰기(Writing), 현상(development) 및 에칭(etching), 베이크(bake) 공정 등의 노광 마스크 제조 공정과, 제조된 노광 마스크의 패턴들을 웨이퍼로 전사하는 웨이퍼 이미징 공정 등에서 발생하는 왜곡들에 의해서 유발될 수 있다.
상기 MPC는 예컨대 마스크 프로세스 모델의 정정, 선폭 조절, 패턴 배치 정밀도 조절 등의 방법으로 진행될 수 있다. 또한, MPC는 OPC를 보충하는 기능을 할 수 있다. 예컨대, 주변의 패턴 밀도가 높은 경우에 OPC를 수행하여도 여전히 선폭 오차가 발생하고 그러한 오차를 MPC를 통해 감소시킬 수 있다.
상기 마스크 데이터 준비 단계에서의 포맷 변환, 즉 분할은 MTO 디자인 데이터를 각 영역별로 분할하여 전자빔 노광기용 포맷으로 변경하는 공정을 의미할 수 있다. 분할에는 예컨대, 크기조절(Scaling), 데이터의 정립(sizing), 데이터의 회전, 패턴 반사, 색상 반전 등의 데이터 조작이 시행될 수 있다.
상기 마스크 데이터 준비 단계에서의 CED 기술은 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 각 위치별 도우즈를 최적화하는 작업을 의미할 수 있다. 즉, CED 기술은 패턴의 도우즈 마진을 향상하도록 패턴의 위치별로 도우즈를 상향하거나 하향하는 기술일 수 있다. 이러한 CED 기술의 적용 방법의 예로, 기 설정된 사이즈 미만의 패턴에 대하여 패턴의 중심에 대하여 도우즈를 증가시키거나 패턴 전체의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용하고, 기 설정된 사이즈 이상의 패턴에 대해서는 패턴의 에지 부분의 도우즈를 증가시키는 방식의 CED 기술을 적용할 수 있다.
상기 마스크 데이터 준비를 통해 1차적으로 노광 데이터(S30)를 수득할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상기 노광 데이터는 다중 마스크 파일들의 배치정보, 기준 도우즈(dose), 노광 속도나 방식 등의 일련의 지령에 관한 텍스트 파일을 포함할 수 있다.
한편, 상기 노광 데이터를 기반으로 하여 노광 마스크를 제조하고, 이를 이용하여 노광 공정을 수행하여 다양한 타입의 실재 노광 패턴을 수득하였을 때, 실재 노광 패턴이 타겟 선폭을 가지는 것이 바람직하다. 또한, 다양한 타입의 실재 노광 패턴들 간의 선폭 차이, 즉 산포가 크지 않은 것이 바람직하다. 각 타입의 실재 노광 패턴들 간의 선폭 차이가 허용 오차 내에 들어가지 않는 경우에는, 노광 데이터에 오차가 발생된 것으로 판단할 수 있다. 그러므로, 상기 선폭 차이가 허용 오차 내에 들어갈 수 있도록 노광 데이터를 수정하여야 한다. 그런데, 상기 노광 마스크를 제조하고 난 후 실재 노광 패턴에서 상기 허용 오차를 판단하여 노광 데이터를 수정하는 경우, 노광 마스크의 소모가 커질 수 있다.
본 발명의 일 실시예에서, 상기 노광 데이터의 오차를 확인하기 위한 과정은 실재 노광 마스크를 이용한 노광 공정을 수행하기 이 전에, 시뮬레이션을 통해 노광 패턴을 수득하고 이를 계측하여 수행될 수 있다. 이하에서는, 노광 마스크 제조 후 이를 이용한 노광 공정을 수행하여 수득한 노광 패턴을 실재 노광 패턴이라 하면서 설명한다. 실제 노광 패턴은 포토레지스트 패턴일 수 있다.
먼저, 상기 노광 데이터의 오차를 확인하기 위한 과정은 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 다양한 타입의 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출하는 과정(S40), 상기 각 타입의 마스크 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 각각 선폭을 계측하는 과정(S42, S44) 및 상기 각 타입의 마스크 패턴들의 컨투어들의 선폭들을 비교하는 과정(S46)을 포함할 수 있다.
이하에서, 상기 2차원 컨투어의 추출 과정, 컨투어에 대한 선폭을 계측하는 과정 및 패턴 타입별 선폭을 비교하는 과정에 대해 보다 상세하게 설명하고자 한다.
상기 노광 마스크 내에는 반도체 소자에 포함되는 회로 패턴들을 형성하기 위한 패턴들(이하, 회로 패턴) 및 상기 회로 패턴들의 선폭이 기준에 부합되는지 확인하기 위한 다양한 타입의 테스트 패턴이 포함될 수 있다. 각각의 테스트 패턴들은 형상, 배치, 밀도, 형상 등이 서로 다를 수 있다. 상기 각 타입의 테스트 패턴들에 대해서 상기 2차원 컨투어를 추출할 수 있다. 일 예로, 상기 테스트 패턴은 스크라이브 레인(scribe lane)에 배치되는 제1 패턴들, 칩 영역(chip region) 내에 배치되는 제2 패턴들이 포함될 수 있다. 또한, 전자빔의 도즈를 보정하기 위한 제3 패턴들이 더 포함될 수 있다. 상기 제1 패턴은 회로 패턴 내에 포함되는 다양한 패턴들을 대표할 수 있다. 상기 제1 패턴은 회로 패턴들의 선폭을 확인하기 위하여 제공될 수 있다. 상기 제2 패턴은 칩 내에 형성되는패턴들을 대표할 수 있다. 일 예로, 상기 제2 패턴은 조밀한 밀도로 배치되는 회로 패턴들의 선폭을 확인하기 위하여 제공될 수 있다. 상기 제3 패턴은 전자빔의 도즈에 따른 선폭을 확인하기 위하여 제공될 수 있다.
도 2a 내지 도 2c는 반도체 소자의 테스트 패턴들의 일 예를 나타내는 평면도들이다.
도 2a를 참조하면, 테스트 패턴은 라인 및 스페이스가 반복되는 패턴들을 포함할 수 있다. 도 2b를 참조하면, 테스트 패턴은 콘택들을 포함할 수 있다. 도 2c를 참조하면, 테스트 패턴은 규칙적으로 배치된 콘택들을 포함할 수 있다.
예를들어, 도 2a에 도시된 테스트 패턴은 제1 패턴일 수 있고, 도 2b에 도시된 테스트 패턴은 제2 패턴일 수 있고, 도 2c에 도시된 테스트 패턴은 제3 패턴일 수 있다. 그러나, 상기 제1 내지 제3 패턴들은 도시된 것에 한정되지 않으며, 형상, 배치, 밀도가 서로 다른 다양한 패턴들로 제공될 수 있다.
상기 제1 내지 제3 패턴 중 적어도 2개의 패턴에 대해 컨투어를 추출할 수 있다. 상기 제1 내지 제3 패턴은 각각 원하는 타겟 선폭을 가질 수 있어야 한다. 또한, 타겟 선폭이 동일한 상기 제1 내지 제3 패턴들은 서로 선폭의 차이가 없어야 한다. 이하에서는. 제1 내지 제3 패턴들에 대해 컨투어를 추출하는 것으로 설명한다.
먼저, 마스크 데이터 준비를 통해 노광 데이터를 수득한 이 후에, 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 제1 내지 제3 패턴들에 대한 2차원 컨투어를 추출한다.
즉, 상기 2차원 컨투어는 상기 MPC가 수행된 마스크 데이터에 기초하여 노광 마스크를 제조하고, 상기 노광 마스크를 이용하여 실재 노광 공정을 수행하였을 때 형성되는 노광 패턴을 시뮬레이션을 통해 수득한 것을 수 있다. 상기 마스크 프로세스 모델은 실험 데이터를 기반으로 하는 경험적 모델이며, 노광 마스크 제조 프로세스의 트렌드를 반영한 모델일 수 있다.
예시적인 실시예에서, 상기 노광 마스크 내의 테스트 패턴들 내에 관심 영역(ROI, region of interest)이 미리 설정될 수 있다. 상기 관심 영역들을 미리 설정하지 않고 모든 영역들에서의 선폭을 측정하는 경우, 에러 량의 계측에 과도한 시간이 소요되므로, 노광 마스크 제조 공정의 TAT(Turn Around Time)가 증가할 수 있다. 따라서, 적정한 관심 영역들을 설정하고, 설정된 관심 영역들에 대해서만 에러 량을 계측함으로써, 선폭 측정의 소요 시간을 현저하게 줄일 수 있다. 예컨대, 관심 영역들로서, 패터닝 마진이 취약한 핫-스팟(hot-spot) 영역, 패턴의 코너 부분들, 또는 에러 발생이 빈번한 영역들이 설정될 수 있다. 상기 관심 영역들이 설정되면 설정된 관심 영역들에 대해서 선폭을 측정할 수 있다.
도 3은 노광 데이터에 의한 형상 및 시뮬레이션에 의한 컨투어를 나타낸다.
도 3을 참조하면,(a)는 노광 데이터에 의한 형상을 나타내는데, 노광데이터는 예컨대, 2차원 함수Ψ0(x0, y0)로 나타날 수 있다.
(b)는 MPC가 수행된 데이터에 대하여, 마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해 컨투어 형태로 출력된 형상을 추출한다. 2차원 컨투어에 해당하는 데이터는 앞서 MTO 디자인 데이터와 같이 2차원 함수 Ψ(x, y)로 나타날 수 있다.
(c)는 하나의 컨투어만 도시하였으며, 상기 컨투어의 선폭, 즉 CD를 계측하기 위한 관심 영역(ROI) 및 계측 포인트를 나타낸다.
이하에서는, 컨투어의 선폭 계측 방법에 대해 보다 상세하게 설명한다.
상기 선폭 측정은 계측 알고리즘을 통해 수행될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상기 계측 알고리즘은 실재 노광 패턴에 대한 선폭을 테스트할 때 사용되는 계측 알고리즘과 동일한 것일 수 있다. 구체적으로, 실제 패터닝을 통해 형성된 실재 노광 패턴에서의 결과와 정합성을 높이기 위해, 계측 포인트의 모수와 계측 방법 및 계측 알고리즘은 실재 노광 패턴에서 수행하는 계측 포인트의 모수와 계측 방법 및 알고리즘을 모두 일치시킬 수 있다.
상기 선폭을 측정하기 위하여, 상기 컨투어에서 선폭 측정을 위한 관심 영역(ROI) 내에 계측 포인트들을 미리 설정할 수 있다. 예를들어, 도 3의 c에서 화살표로 표시된 부분이 각각 계측 포인트일 수 있다. 상기 관심 영역은 경험적으로 MPC가 부정확하게 수행되는 부분으로 설정할 수 있다. 상기 관심 영역 및 계측 포인트는 실재 노광 패턴에서 선폭을 측정하기 위한 영역 및 포인트와 각각 동일할 수 있다.
계측 알고리즘을 사용하여 상기 관심 영역 내의 계측 포인트들에 대해 각각 선폭을 측정한다. 상기 계측 포인트들에서 각각 측정된 선폭들은 가우시안 분포를 가질 수 있으며, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 제1 선폭을 계측할 수 있다.(S42) 즉, 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴에서 각각 제1 선폭이 계측될 수 있다.
한편, 상기 제1 선폭은 각 계측 포인트 선폭들의 평균이므로, 선폭들의 산포가 고려되지 않을 수 있다. 따라서, 선폭의 산포가 커지는 경우. 상기 선폭은 정확한 값을 대표하기가 어려울 수 있다. 따라서, 상기 선폭의 정확도를 높이기 위하여 패턴의 로컬(local) 산포에 대한 함수를 추가할 수 있다. 상기 함수는 표준 정규 분포의 역함수를 사용할 수 있다.
각 계측 포인트에서 산포를 고려한 선폭을 계측하기 위하여, 먼저 상기 계측 포인트에서의 확률값(즉, 산포)을 가우시안 랜덤 넘버(Gaussian random number generator)로 무작위로 생성한다. 상기 제1 선폭과 공정 모니터링 정보를 이용한 산포를 조합하여 정규 역누적 분포함수(Normal Inverse Cumulative Distribution Function)를 계산할 수 있다. 따라서, 산포가 고려된 선폭이 계측될 수 있다.
x = f(x) -1( p , mean , sigma )
x :산포 고려된 선폭
f(x) : 가우시안 정규 분포 함수(Gaussian normal distribution)
p : 가우시안 랜덤넘버(Gaussian random number)
Mean : 제1 선폭
Sigma :공정 모니터링 정보를 이용한 산포
상기 공정 모니터링 정보를 이용한 산포는 일정 주기동안 계속하여 실재 노광 패턴에서 측정된 선폭을 통해 수득된 산포이며, 실재 데이터를 기반한 경험적으로 수득된 산포일 수 있다.
상기 방법에 의해 각 계측 포인트에서 상기 공정 산포까지 고려한 선폭을 정확하게 측정할 수 있다. 상기 측정된 선폭들을 평균하여 산포가 고려된 제2 선폭을 계측할 수 있다.(S44) 즉, 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴에서 각각 제2 선폭이 계측될 수 있다.
상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 계산할 수 있다. 상기 MTT는 계측값이 타겟값에 어느 정도 근접하느냐를 평가하는 값일 수 있다. 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴에서 각각 MTT값이 계산될 수 있다. 상기 제2 선폭이 타겟 선폭과 동일한 것이 바람직하므로, 상기 MTT는 0에 가까운 것이 바람직할 수 있다. 일 예로, 상기 MTT는 2nm 이하일 수 있다.
이 후, 상기 각 타입의 패턴들에서 계측된 MTT들의 차이를 계산할 수 있다.(S46) 일 예로, 상기 제1 패턴의 MTT 및 제2 패턴의 MTT의 차이를 계산할 수 있다. 일 예로, 상기 제2 패턴의 MTT 및 제3 패턴의 MTT의 차이를 계산할 수 있다.
각 타입의 패턴들의 MTT의 차이가 거의 없는 경우, 각 타입의 패턴들의 선폭의 중심치들 간의 차이가 거의 없는 것으로 판단할 수 있다. 따라서, 각 타입의 패턴들 간의 선폭의 균일도가 높은 것으로 판단할 수 있다. 일 예로, 상기 각 타입의 패턴들의 MTT의 차이는 2nm 이하일 수 있다.
상기 MTT의 차이가 허용 범위 내인지 판단하고(S50), 허용 범위 내인 경우(Yes) 상기 노광 데이터가 정확한 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 상기 허용 범위 내인 경우에, 상기 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크 제조 과정을 진행할 수 있다.
만약, MTT의 차이가 허용 범위를 벗어나게 되면, 노광 데이터를 수정한다(S52). 상기 노광 데이터의 수정은 상기 MTT의 차이에 기초하여, 차이를 해결할 수 있도록 수행할 수 있다. 예를들어, 노광 데이터의 수정은 마스크 패턴의 배치, 도우즈의 수정, 노광 속도 수정 등을 포함할 수 있다.
이 후, MTT의 차이가 허용 범위 내에 들어올 때까지 계속 반복하여 단계를 수행할 수 있다.
예시적인 실시예에서, 추가적으로, 상기 제1 패턴의 MTT값, 제2 패턴의 MTT값 및 제3 패턴의 MTT값이 각각 허용 오차 내에 있는지를 확인할 수 있다. 상기 MTT의 차이가 허용 범위 내인지 판단하고, 허용 범위를 벗어나는 경우 노광 데이터를 수정할 수 있다.
본 실시예의 방법에서, 각 타입의 패턴들에서 산포를 고려한 제2 선폭을 계측할 수 있고, 이에 따라 상기 각 타입의 패턴들의 MTT 간의 차이가 감소되도록 노광 데이터를 보정할 수 있다. 따라서, 더욱 개선된 마스크 프로세스 모델을 구현할 수 있다. 또한, 상기 노광 데이터의 정확도가 향상됨에 따라 노광 마스크 제조 공정을 개선하여 더욱 정밀한 노광 마스크를 구현할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예들에 따른 노광 마스크 제조 방법에 대한 흐름도이다. 설명의 편의를 위해 도 1을 참조로 설명한 내용은 간단히 설명하거나 생략한다.
도 4를 참조하면, MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계(S10)부터 오차 허용 범위의 판단 단계(S50) 및 노광 데이터 수정 단계(S52)까지는 도 1의 설명 부분에서 설명한 바와 같다. 즉, 도 1을 참조로 설명한 공정들을 동일하게 수행한 이 후에 이하에 설명하는 후속 공정들을 진행함으로써 노광 마스크를 제조할 수 있다.
상기 오차 허용 범위 판단 단계(S50)에서, 허용 범위 내이면(Yes), 상기 노광 데이터에 기초하여 픽셀 데이터를 생성한다(S60). 픽셀 데이터는 실재의 노광에 직접 이용되는 데이터로서, 노광 대상이 되는 형상에 대한 데이터와 그 각각에 할당된 도우즈에 대한 데이터를 포함할 수 있다. 여기서, 형상에 대한 데이터는 벡터 데이터인 형상 데이터가 래스터라이제이션(rasterization) 등을 통해 변환된 비트-맵(bit-map) 데이터일 수 있다.
한편, 상기 노광 데이터는 데이터 카피를 통해 저장부에 저장된 후에 픽셀 데이터 생성에 이용될 수도 있다. 또한, 픽셀 데이터도 데이터 카피를 통해 저장부에 저장될 수 있다.
픽셀 데이터 생성 후, 픽셀 데이터를 이용하여 노광, 즉 전자빔 쓰기(Writing)를 수행한다(S62). 여기서, 전자빔 쓰기는 픽셀 데이터에 기초하여 전자빔을 마스크용 기판, 즉 마스크 원판에 조사하는 것을 의미할 수 있다.
마스크 원판은 유리나, 용융 실리카와 같은 투명한 기층 상에 크롬과 같은 불투명한 박막이 입혀진 구조를 가질 수 있다. 노광 공전 전에 크롬 상에 식각에 저항이 강한 레지스트막이 코팅되고, 전자빔 쓰기 공정에서 픽셀 데이터에 기초하여 레지스트막에 전자빔이 소정 패턴으로 조사될 수 있다.
전자빔 쓰기는 예컨대, 가변 형상 빔(Variable Shape Beam: VSB) 노광과 MBMW(Multi-Beam Mask Writer)를 이용한 그레이(Gray) 노광 등으로 수행될 수 있다. 물론, 전자빔 쓰기가 VSB 노광과 MBMW를 이용한 그레이 노광에 한정되는 것은 아니다.
전자빔 쓰기 후, 일련의 공정들을 진행하여 노광 마스크를 제조한다(S64). 일련의 공정들은 예컨대, 현상, 식각, 및 세정 등의 공정을 포함할 수 있다.
현상 공정에서, 마스크 원판 상의 레지스트막은 화학적 현상액에 대해서 민감하거나 둔감하게 반응하게 된다.
현상 공정 완료 후 식각 공정에서, 레지스트막에 의해서 덮여 있지 않은 마스크의 표면들이 식각용 화학제, 즉 식각액에 노출된다. 레지스트막은 식각 공정에 견딜 수 있도록 재질로 이루어져 있으며, 그에 따라 식각용 화학제에 대해서 최소한 하부에 위치한 크롬의 제거비율에 비해 더 낮은 비율로 제거될 수 있다. 액체(습식)나 플라즈마(건식) 화학 작용제를 사용해서 식각을 수행할 수 있다. 식각을 통해서 노출된 크롬의 부분을 제거하고 나면, 마스크에서 남아있는 레지스트들을 모두 제거한다. 이후에 세정 공정이 진행될 수 있다.
한편, 노광 마스크 형성을 위한 일련의 공정에는 계측 공정, 결함 검사나 결함 수리 공정이 포함될 수 있다. 또한, 펠리클(pellicle) 도포 공정이 포함될 수도 있다. 여기서 펠리클 도포 공정은 최종 세척과 검사를 통해서 오염 입자나 화학적 얼룩이 없다고 확인이 되면, 마스크 표면을 마스크의 배송 및 마스크의 가용수명 기간 동안 후속적인 오염으로부터 마스크를 보호하기 위해서 펠리클을 부착하는 공정을 의미한다.
상기 노광 마스크 제조 방법에서, 마스크 프로세스 모델을 이용하여 2차원 컨투어를 추출하고, 그 2차원 컨투어를 통해 다양한 타입의 패턴들에 대해 제1 선폭을 측정하고, 이 후 공정 산포까지 고려한 제2 선폭을 측정할 수 있다. 따라서, 각 패턴들의 제2 선폭을 정확하게 측정할 수 있고, 각 패턴들의 MTT의 차이를 정확하게 계산할 수 있다. 상기 MTT의 차이가 감소되도록 노광 데이터가 수정될 수 있다. 그러므로, 정확한 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크 제조 공정이 수행될 수 있고, 이에 따라 더욱 정밀한 노광 마스크를 구현할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 노광 마스크 제조 방법을 보여주는 흐름도이다. 설명의 편의를 위해 도 1 및 4를 참조로 설명한 내용은 간단히 설명하거나 생략한다.
도 5를 참조하면, MTO 디자인 데이터를 입력받는 단계(S10)부터 오차 허용 범위의 판단 단계(S50) 및 노광 데이터 수정 단계(S52)까지는 도 1의 설명 부분에서 설명한 것과 같다. 또한, 픽셀 데이터 생성(S60), 전자빔 쓰기(S62) 및 노광 마스크 제조 단계(S64)는 도 3을 참조로 설명한 것과 같다.
즉, 도 1을 참조로 설명한 공정들을 동일하게 수행한 이 후에 도 4를 참조로 설명한 공정을 수행하고, 이하에 설명하는 후속 공정들을 진행함으로써 반도체 소자를 제조할 수 있다.
도 1 및 도 4를 참조로 설명한 공정 단계들(S110 ~ S150)을 수행하여 노광 마스크를 형성하면, 완성된 노광 마스크를 이용하여 웨이퍼 등과 같은 반도체 기판 상에 반도체 공정을 진행하여 실재 노광 패턴을 형성한다.(S70)
상기 노광 마스크를 이용하는 반도체 공정은 리소그라피 공정을 통한 패터닝 공정을 의미하며, 이러한 노광 마스크를 이용한 패터닝 공정을 통해 반도체 기판이나 물질층 상에 원하는 패턴을 형성할 수 있다.
한편, 상기 실재 노광 패턴에 대해 불량 여부를 판단하기 위하여 상기 실재 노광 패턴의 선폭을 측정한다. 상기 실재 노광 패턴 중에서 각 타입의 테스트 패턴들에 대해 선폭을 측정할 수 있다.
상기 실재 노광 패턴에서 선폭이 측정되는 관심 영역 및 계측 포인트는 상기 컨투어의 관심 영역 및 계측 포인트와 동일한 부위일 수 있다. 또한, 상기 컨투어의 계측 알고리즘과 동일한 알고리즘을 사용하여 상기 실재 노광 패턴의 선폭이 측정될 수 있다.
상기 각 타입의 실재 노광 패턴의 계측 포인트들에서 각각 선폭을 측정할 수 있다. 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 패턴에 대해 선폭을 계측할 수 있다.(S72) 상기 실재 노광 패턴들의 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴에서 각각 선폭이 계측될 수 있다.
상기 실재 노광 패턴에서 계측된 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 계산할 수 있다. 상기 제1 패턴, 제2 패턴 및 제3 패턴에서 각각 MTT값이 계산될 수 있다. 상기 선폭이 타겟 선폭과 동일한 것이 바람직하므로, 상기 MTT는 0에 가까운 것이 바람직할 수 있다.
이 후, 상기 각 타입의 패턴들에서 계측된 MTT들의 차이를 계산할 수 있다.(S46) 일 예로, 상기 제1 패턴의 MTT 및 제2 패턴의 MTT의 차이를 계산할 수 있다. 일 예로, 상기 제2 패턴의 MTT 및 제3 패턴의 MTT의 차이를 계산할 수 있다.
상기 실재 노광 패턴의 각 타입의 패턴들의 MTT의 차이가 허용 범위 내인지 판단하고(S80), 허용 범위 내인 경우(Yes) 상기 MPC의 마스크 프로세스 모델을 수정하지 않는다.
만약, 상기 MTT의 차이가 허용 범위를 벗어나게 되면, 마스크 프로세스 모델을 수정한다(S82). 마스크 프로세스 모델의 수정은 상기 비교 과정의 결과에 기초하여, 차이를 해결할 수 있도록 마스크 프로세스 모델의 레시피(recipe) 데이터 등을 변경함으로써 이루어질 수 있다.
따라서, 추후에는 수정된 마스크 프로세스 모델을 사용하여 상기 노광 마스크 제조 과정들이 동일하게 수행될 수 있다.
이 후, 반도체 공정들을 수행함으로써, 반도체 소자를 형성할 수 있다.
도 6은 각 패턴 타입별로 제2 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다. 도 7은 각 패턴 타입별로 제1 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이를 나타내는 그래프이다.
실재 노광 패턴에서의 선폭은 노광 마스크를 이용하여 노광 공정을 수행하였을 때 수득된 실재 노광 패턴에서 직접 측정된 선폭일 수 있다. 예시적인 실시예에서, 상기 선폭은 SEM을 통해 측정될 수 있다.
상기 제1 및 제2 선폭은 각각 시뮬레이션을 통해 수득한 상기 컨투어에서 계측 알고리즘을 통해 계측된 선폭일 수 있다. 실재 노광 패턴에서의 선폭은 상기 제1 및 제2 선폭의 측정에 사용되는 계측 알고리즘과 동일한 알고리즘으로 계측될 수 있다. 상기 제2 선폭은 공장 산포를 고려한 선폭일 수 있다. 상기 제1 선폭은 공정 산포를 고려하지 않은 선폭일 수 있다.
도 6을 참조하면, 제2 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이는 약 ± 0.3nm의 범위 내에 있을 수 있다. 즉, 선폭 예측의 정확도는 약 ± 0.3nm일 수 있다.
도 7을 참조하면, 제1 선폭과 실재 노광 패턴에서의 선폭간의 차이는 약 ± 1nm의 범위 내에 있을 수 있다. 즉, 선폭 예측의 정확도는 약 ± 1nm일 수 있다.
이와 같이, 상기 컨투어에서 계측된 선폭 및 실재 노광 패턴에서의 선폭의 차이를 비교함으로써, 상기 선폭 예측의 정확도를 확인할 수 있다.
상기 공정 산포까지 고려된 제2 선폭을 사용하는 경우의 선폭 예측 정확도는 공정 산포가 고려되지 않은 제1 선폭을 사용하는 경우의 선폭 예측의 정확도보다 더 높을 수 있다.
<공정 능력 차이 비교>
도 1의 방법을 통해 보정된 노광 데이터를 이용하여 제조된 노광 마스크를 사용하여 형성된 실재 노광 패턴에서의 각 타입의 패턴들에 대한 MTT 차이를 측정하였다.
도 1의 MDP 수행 후의 노광 데이터(즉, 보정을 거치지 않은 노광 데이터)를 이용하여 제조된 노광 마스크를 통해 형성된 실재 노광 패턴에서의 각 타입의 패턴들에 대한 MTT 차이를 측정하였다.
MTT 차이에 대한 허용 범위를 변경하면서, 상기 허용 범위 내에 포함되는 확률(즉 상기 허용 범위 내에 포함되는 계측 포인트의 수/ 전체 계측 포인트의 수 X 100) 을 각각 계산한 것이 표 1이다.
| 허용범위 (nm) |
보정된 노광 데이터 이용 | 무보정 노광 데이터 이용 |
| 0.1 | 29.3% | 13.8% |
| 0.2 | 58.6% | 31.9% |
| 0.3 | 77.6% | 48.3% |
| 0.4 | 87.9% | 62.9% |
| 0.5 | 94.0% | 73.3% |
| 0.6 | 96.6% | 80.2% |
| 0.7 | 100.0% | 84.5% |
| 0.8 | 100.0% | 87.1% |
| 0.9 | 100.0% | 88.8% |
| 1.0 | 100.0% | 92.2% |
표 1을 참조하면, 본 발명의 방법과 같이 보정된 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조한 경우, 실재 노광 패턴에서의 각 타입의 패턴들간의 MTT의 차이의 허용 범위를 약 ± 0.7nm 이상으로 설정하면, 계측 포인트의 100%가 허용 범위 내에 있을 수 있다. 즉, 각 타입의 패턴들간의 MTT의 차이의 허용 범위가 약 ± 0.7nm 이상인 경우에는 노광 마스크의 불량이 발생되지 않을 수 있다. 한편, 보정을 거치지 않은 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조한 경우, 실재 노광 패턴에서의 각 타입의 패턴들간의 MTT의 차이의 허용 범위를 약 ± 1nm 이상으로 설정하면, 계측 포인트의 92.2%가 허용 범위 내에 있을 수 있다. 즉, 각 타입의 패턴들간의 MTT의 차이의 허용 범위가 약 ± 1nm 이상인 경우에도 일부 노광 마스크의 불량이 발생될 수 있다.
이와 같이, 본 발명의 방법으로 보정된 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 제조한 경우, 각 타입의 패턴들간의 MTT의 차이의 허용 범위를 좁게 설정하더라도 노광 마스크의 불량이 감소될 수 있다. 따라서, MTT의 차이의 허용 범위를 벗어나서 추가적인 노광 마스크의 보정을 수행하는 횟수가 감소될 수 있다.
지금까지, 본 발명을 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명하였으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다.
Claims (20)
- 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받고;
상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득하고;
마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출하고;
계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제1 선폭을 수득하고;
표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제2 선폭을 계측하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 각각 계산하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산하고; 그리고,
상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면, 노광 데이터를 수정하는 것을 포함하는 노광 데이터의 수득 방법. - 제1항에 있어서, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하는 것은, 상기 계측 포인트에서의 선폭에 대한 확률값을 가우시안 랜덤 넘버(Gaussian random number generator)로 생성하고, 상기 제1 선폭과 공정 모니터링 정보를 이용한 산포를 조합하여 정규 역누적 분포함수(Normal Inverse Cumulative Distribution Function)를 계산하는 것을 포함하고, 아래의 수학식으로 표현되는 노광 데이터의 수득 방법.
x =f(x) -1( p , mean , sigma )
x : 산포 고려한 선폭
f(x) : 가우시안 정규 분포 함수(Gaussian normal distribution)
p : 가우시안 랜덤넘버(Gaussian random number)
Mean : 제1 선폭
Sigma :공정 모니터링 정보를 이용한 산포 - 제1항에 있어서, 상기 계측 알고리즘은 실재 노광 패턴에 대한 선폭을 테스트할 때 사용되는 계측 알고리즘과 동일한 것을 사용하는 노광 데이터의 수득 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하는 것은,
상기 컨투어에서 선폭 측정을 위한 관심 영역(ROI)을 설정하고 상기 관심 영역 내에 계측 포인트들에서 각각 선폭을 측정하는 것을 포함하는 노광 데이터의 수득 방법. - 제4항에 있어서, 상기 컨투어에서 선폭 측정을 위한 관심 영역(ROI)및 계측 포인트들은 실재 노광 패턴에 대한 선폭을 테스트할 때 사용되는 관심 영역(ROI)및 계측 포인트들과 각각 동일한 것인 노광 데이터의 수득 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 복수의 타입의 테스트 패턴들은 스크라이브 레인(scribe lane)에 배치되는 제1 패턴들, 칩 영역(chip region) 내에 배치되는 제2 패턴들 및 전자빔의 도즈를 보정하기 위한 제3 패턴들을 포함하는 노광 데이터의 수득 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산하는 것은, 상기 제1 패턴의 MTT값과 제2 패턴의 MTT값의 차이를 계산하는 것을 포함하는 노광 데이터의 수득 방법.
- 제6항에 있어서, 상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산하는 것은, 상기 제2 패턴의 MTT값과 제3 패턴의 MTT값의 차이를 계산하는 것을 포함하는 노광 데이터의 수득 방법.
- 제1항에 있어서, 상기 마스크 데이터 준비를 수행하는 것은,
마스크 체크, 마스크 프로세스 수정(MPC, Mask Process Correction), 분할(fracture) 및 도오즈에 대한 대비 향상 (CED, Contrast Enhancement by Dose modulation) 를 포함하는 노광 데이터의 수득 방법. - 제9항에 있어서, 상기 마스크 프로세스 수정은 상기 마스크 프로세스 모델을 이용하여 수행되는 노광 데이터의 수득 방법.
- 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받고;
상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득하고;
마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출하고;
계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제1 선폭을 수득하고;
표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제2 선폭을 계측하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 MTT(mean to target)값을 각각 계산하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 MTT값들 간의 차이를 계산하고;
상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 노광 데이터를 수정하여 제2 노광 데이터를 수득하고;
상기 제2 노광 데이터를 이용하여 픽셀 데이터를 생성하고;
상기 픽셀 데이터에 기반하여 마스크용 기판 상에 전자빔 쓰기를 수행하고; 그리고
상기 마스크용 기판에 대한 현상 및 식각 공정을 진행하여 노광 마스크를 형성하는 것을 포함하는 노광 마스크 제조 방법. - 제11항에 있어서, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하는 것은, 상기 계측 포인트에서의 선폭에 대한 산포를 가우시안 랜덤 넘버(Gaussian random number generator)로 생성하고, 상기 제1 선폭과 공정 모니터링 정보를 이용한 산포를 조합하여 정규 역누적 분포함수(Normal Inverse Cumulative Distribution Function)를 계산하는 것을 포함하고, 아래의 수학식으로 표현되는 노광 마스크 제조 방법.
x =f(x) -1( p , mean , sigma )
x : 산포 고려한 선폭
f(x) : 가우시안 정규 분포 함수(Gaussian normal distribution)
p : 가우시안 랜덤넘버(Gaussian random number)
Mean : 제1 선폭
Sigma :공정 모니터링 정보를 이용한 산포 - 제11항에 있어서, 상기 계측 알고리즘은 실재 노광 패턴에 대한 선폭을 테스트할 때 사용되는 계측 알고리즘과 동일한 것을 사용하는 노광 마스크 제조 방법.
- 제11항에 있어서, 상기 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하는 것은,
상기 컨투어에서 선폭 측정을 위한 관심 영역(ROI)을 설정하고 상기 관심 영역 내에 계측 포인트들에서 각각 선폭을 측정하는 것을 포함하는 노광 마스크 제조 방법. - 제11항에 있어서, 상기 복수의 타입의 테스트 패턴들은 스크라이브 레인(scribe lane)에 배치되는 제1 패턴들, 칩 영역(chip region) 내에 배치되는 제2 패턴들 및 전자빔의 도즈를 보정하기 위한 제3 패턴들을 포함하는 노광 마스크 제조 방법.
- 마스크 패턴에 대한 MTO(Mask Tape Out) 디자인 데이터를 입력받고;
상기 MTO 디자인 데이터에 대해 마스크 데이터 준비를 수행하여 노광 데이터를 수득하고;
마스크 프로세스 모델을 이용한 시뮬레이션을 통해, 노광 마스크 내의 복수의 타입의 테스트 패턴들의 형상을 2차원 컨투어(contour)를 추출하고;
계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제1 선폭을 수득하고;
표준 정규 분포의 역함수를 사용하여, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제2 선폭을 계측하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제2 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 제1 MTT(mean to target)값을 각각 계산하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 계측된 제1 MTT값들 간의 차이를 계산하고;
상기 제1 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 제1 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 노광 데이터를 수정하여 제2 노광 데이터를 수득하고;
상기 제2 노광 데이터를 이용하여 노광 마스크를 형성하고;
상기 노광 마스크를 이용한 노광 공정을 수행하여 실재 노광 패턴들을 형성하고;
상기 계측 알고리즘을 이용하여 실재 노광 패턴들의 각 테스트 패턴들의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하고, 상기 선폭들을 평균하여 각 타입의 테스트 패턴에 대해 제3 선폭을 수득하고;
상기 각 테스트 패턴들에서 상기 제3 선폭 및 타겟 선폭과의 차이를 계산하여 제2 MTT(mean to target)값을 각각 계산하고;
상기 제2 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나지 않으면 상기 노광 데이터를 유지하고, 상기 제2 MTT값들의 차이가 허용 오차 범위를 벗어나면 마스크 데이터 준비 단계를 수정하는 노광 마스크 제조 방법. - 제16항에 있어서, 상기 각 테스트 패턴들에서 산포를 고려한 선폭을 계측하는 것은, 상기 계측 포인트에서의 선폭에 대한 확률값을 가우시안 랜덤 넘버(Gaussian random number generator)로 생성하고, 상기 제1 선폭과 공정 모니터링 정보를 이용한 산포를 조합하여 정규 역누적 분포함수(Normal Inverse Cumulative Distribution Function)를 계산하는 것을 포함하고, 아래의 수학식으로 표현되는 노광 마스크 제조 방법.
x =f(x) -1( p , mean , sigma )
x : 산포 고려한 선폭
f(x) : 가우시안 정규 분포 함수(Gaussian normal distribution)
p : 가우시안 랜덤넘버(Gaussian random number)
Mean : 제1 선폭
Sigma :공정 모니터링 정보를 이용한 산포 - 제16항에 있어서, 상기 계측 알고리즘을 이용하여 각 테스트 패턴들의 컨투어의 계측 포인트들에서 선폭들을 계측하는 것은,
상기 컨투어에서 선폭 측정을 위한 관심 영역(ROI)을 설정하고 상기 관심 영역 내에 계측 포인트들에서 각각 선폭을 측정하는 것을 포함하는 노광 마스크 제조 방법. - 제16항에 있어서, 상기 마스크 데이터 준비를 수행하는 것은,
마스크 체크, 마스크 프로세스 수정(MPC, Mask Process Correction), 분할(fracture) 및 도오즈에 대한 대비 향상 (CED, Contrast Enhancement by Dose modulation) 를 포함하는 노광 마스크 제조 방법. - 제19항에 있어서, 상기 마스크 데이터 준비 단계를 수정하는 것은, 상기 마스크 프로세스 수정 단계의 상기 마스크 프로세스 모델을 수정하는 것을 포함하는 노광 마스크 제조 방법.
Priority Applications (3)
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| KR1020210159422A KR20230072811A (ko) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 노광 데이터 수득 방법 및 이를 이용한 노광 마스크 제조 방법 |
| US17/821,004 US20230152682A1 (en) | 2021-11-18 | 2022-08-19 | Method for obtaining an exposure data and method for manufacturing an exposure mask using the same |
| CN202211423869.8A CN116136650A (zh) | 2021-11-18 | 2022-11-14 | 获得曝光数据的方法和使用曝光数据制造曝光掩模的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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Publications (1)
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020210159422A KR20230072811A (ko) | 2021-11-18 | 2021-11-18 | 노광 데이터 수득 방법 및 이를 이용한 노광 마스크 제조 방법 |
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| CN116136650A (zh) | 2023-05-19 |
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