KR960019508A - 시뮬레이션의 실행 속도를 향상시키는 이온 주입 시뮬레이션 장치 및 방법 - Google Patents

시뮬레이션의 실행 속도를 향상시키는 이온 주입 시뮬레이션 장치 및 방법 Download PDF

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KR960019508A
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implantation simulation
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코이치 사와하타
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가네꼬 히사시
닛폰 덴키 가부시키가이샤
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Abstract

시뮬레이션 대상인 반도체 기판에 대해서 설정된 조건인 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 제1이온 주입 시뮬레이션 실행부와, 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행수단이 시뮬레이션 결과를 토대로 소정의 모멘트를 구하는 모멘트 산출부와, 상기 모멘트 산출 수단이 산출한 모멘트를 저장하는 모멘트 저장부와, 상기 모멘트 저장 수단에 저장된 모멘트를 이용하여 해석식에 의한 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 제2이온 주입 시뮬레이션 실행부와, 상기 제2 또는 제2이온 주입 시뮬레이션 실행부중 어느 이온 주입 시뮬레이션 실행부에 의해 시뮬레이션을 행하는지를 결정하는 제어부를 구비하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.

Description

시뮬레이션의 실행 속도를 향상시키는 이온 주입 시뮬레이션 장치 및 방법
본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음
제1도는 본 발명의 제1실시예를 따른 이온 주입 시뮬레이션 장치의 구성을 도시한 블럭도,
제2도는 본 실시예의 동작을 도시하는 플로챠트.

Claims (13)

  1. 이온 주입 시뮬레이션 장치에 있어서, 시뮬레이션 대상인 반도체 기판에 대해서 설정된 조건인 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 제1이온 주입 시뮬레이션 실행 수단과, 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행수단의 시뮬레이션 결과를 토대로 소정의 모멘트를 구하는 모멘트 계산 수단과, 상기 모멘트 산출 수단이 산출한 모멘트를 저장하는 모멘트 저장 수단과, 상기 모멘트 저장 수단에 저장된 모멘트를 이용하여 해석식에 의한 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 제2이온 주입 시뮬레이션 실행수단 및 상기 제1 또는 제2이온 주입 시뮬레이션 실행 수단 중 어느 이온 주입 시뮬레이션 실행 수단에 의해 시뮬레이션을 행하는지를 결정하는 제어수단을 구비하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어 수단이; 시뮬레이션 대상인 이온 주입 처리에서 소정의 조건을 검사하며, 상기 조건에서 처음 행하는 시뮬레이션에 대해서는 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행 수단으로 시뮬레이션을 실행시키며, 상기 조건에서 2회째 이후의 시뮬레이션에서 상기 조건을 만족하는 시뮬레이션을 토대로 산출된 모멘트가 상기 모멘트 저장 수단에 저장되어 있는 경우는 상기 제2이온 주입 시뮬레이션 실행수단으로 시뮬레이션을 실행시키는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  3. 제1항에 있어서, 상기 제2이온 주입 시뮬레이션 실행 수단이 시뮬레이션에 이용한 해석식이 Gauss형 분포에 대응하는 해석식, 결합 Gauss형 분포에 대응하는 해석식, Pearson형 분포에 대응하는 해석식 중 적어도 한개 이상을 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 모멘트 산출 수단이; 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행수단이 시뮬레이션 결과인 불순물 분포를 규격화하며, 규격화된 불순물 분포를 소정의 정의식을 토대로 수치적분하므로써 상기 소정의 모멘트량을 구하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  5. 제4항에 있어서, 상기 모멘트 산출수단이 산출하는 모멘트가 이온의 평균비정, 분포의 표준편차, skewness 및 kurtosis 중 적어도 하나 이상을 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  6. 제1항에 있어서, 상기 모멘트 산출 수단이; 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행수단이 시뮬레이션 결과인 불순물 분포와 상기 제2이온 주입 시뮬레이션 실행 수단이 이용하는 해석식에 대응하는 임의의 분포를 비교하며, 양 분포간의 오차가 최소로 되도록 커브 피팅을 행하며, 상기 제1이온 주입 시뮬레이션 실행 수단의 시뮬레이션 결과인 불순물 분포와의 오차가 가장 작은 상기 분포에 대응하는 상기 소정의 모멘트량을 구하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  7. 제6항에 있어서, 상기 모멘트 산출수단이 산출하는 모멘트가 이온의 평균비정, 분포의 표준편차, skewness 및 kurtosis 중 적어도 하나 이상을 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  8. 제6항에 있어서, 상기 제2이온 주입 시뮬레이션 실행 수단이 시뮬레이션에 이용한 해석식이 Gauss형 분포에 대응하는 해석식, 결합 Gauss형 분포에 대응하는 해석식, Pearson형 분포에 대응하는 해석식 중 적어도 하나를 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  9. 이온 주입 시뮬레이션 장치에 있어서, 시뮬레이션 대상인 반도체 기판에 대해서 설정된 조건인 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션을 실행한 결과를 토대로 구한 소정 모멘트를 저장하는 모멘트 저장 수단 및 상기 모멘트 저장 수단에 저장된 모멘트를 이용하여 해석식에 따른 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 제2이온 주입 시뮬레이션 실행수단을 구비하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  10. 제9항에 있어서, 시뮬레이션 대상인 반도체 기판에 대해 설정된 조건으로 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션을 실행한 결과를 입력하여, 상기 시뮬레이션 결과를 토대로 소정의 모멘트를 구하는 모멘트 산출 수단을 더 구비하는 이온 주입 시뮬레이션 장치.
  11. 이온 주입 시뮬레이션 방법에 있어서, 시뮬레이션 대상인 이온 주입 처리에 대해서 설정된 소정 조건을 조사하여, 이 조건에서 최초의 이온 주입 시뮬레이션인지 어떤지를 검사하는 단계와, 상기 설정 조건에서 최초의 시뮬레이션인 경우에 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 단계와, 상기 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션 결과를 토대로 소정의 모멘트를 구하여 저장하는 단계와, 상기 설정 조건에 대해 2회째 이후의 시뮬레이션인 경우에 상기 저장되어 있는 소정의 모멘트를 이용하여 소정의 해석식에 의한 이온 주입 시뮬레이션을 실행하는 단계를 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 방법.
  12. 제11항에 있어서, 상기 소정의 모멘트를 구하는 단계가; 상기 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션 결과를 수치예로 표현하는 단계와, 상기 수치예를 소정의 정의식에 대이하여 수치적분하므로써 상기 소정의 모멘트를 산출하는 단계를 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 방법.
  13. 제11항에 있어서, 상기 소정의 모멘트를 구하는 단계가; 상기 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션 결과인 불순물 분포와, 상기 해석식에 의한 이온 주입 시뮬레이션을 행하는 단계에서 이용한 해석식에 대응하는 임의의 분포를 비교하는 단계와, 양분포 사이의 오차가 최소로 되도록 커브 피팅을 행하는 단계와, 상기 Monte Carlo 이온 주입 시뮬레이션 결과인 불순물 분포와의 오차가 가장 작은 상기 분포에 대응하는 상기 소정의 모멘트량을 구하는 단계를 포함하는 이온 주입 시뮬레이션 방법.
    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.
KR1019950040907A 1994-11-09 1995-11-09 시뮬레이션의 실행 속도를 향상시키는 이온 주입 시뮬레이션 장치 및 방법 KR960019508A (ko)

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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3787060B2 (ja) 2000-09-11 2006-06-21 株式会社東芝 モンテカルロイオン注入シミュレーション方法、モンテカルロイオン注入シミュレータ、モンテカルロイオン注入シミュレーションプログラムを格納した記録媒体、及び半導体装置の製造方法
WO2003083644A1 (fr) * 2002-03-28 2003-10-09 Yuichi Nagahara Procede de generation de nombre aleatoire fonde sur une distribution non normale a plusieurs variables, procede d'estimation de parametre associe, et application a une simulation d'un champ financier et a une implantation ionique pour semi-conducteur
JP4629317B2 (ja) * 2003-08-01 2011-02-09 富士通株式会社 イオン注入による不純物濃度分布を表現するパラメータの抽出方法及び抽出プログラム
JP4504027B2 (ja) * 2004-01-09 2010-07-14 株式会社東芝 イオン注入シミュレーション装置、イオン注入シミュレーション方法及びイオン注入シミュレーションプログラム
JP5162999B2 (ja) * 2007-08-01 2013-03-13 富士通株式会社 半導体集積回路の設計方法および設計装置
JP5412736B2 (ja) * 2008-03-18 2014-02-12 富士通株式会社 イオン注入分布発生方法及びシミュレータ
JP5470758B2 (ja) * 2008-06-30 2014-04-16 富士通株式会社 イオン注入分布発生方法
JP5821163B2 (ja) * 2010-04-20 2015-11-24 富士通株式会社 イオン注入条件設定方法、プロセス・デバイスシミュレータ、記憶媒体、及びプログラム
US10950508B2 (en) 2019-03-20 2021-03-16 Samsung Electronics Co., Ltd. Ion depth profile control method, ion implantation method and semiconductor device manufacturing method based on the control method, and ion implantation system adapting the control method

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10068038B2 (en) 2015-10-16 2018-09-04 Samsung Electronics Co., Ltd. Semiconductor process simulation device and simulation method thereof

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