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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-03-04 16:50 リソグラフィホットスポット検出用既存訓練データの修正による訓練データの追加生成 ○片岡 岳・稲木雅人・永山 忍・若林真一（広島市大）  VLD2019-107 HWS2019-80 |
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| 抄録 | （和） | 半導体製造工程のリソグラフィにおいて発生する，異常な短絡や開放を引き起こす確率の高い回路パターンをホットスポットと呼ぶ．ホットスポットは歩留まり低下の要因となるため，設計の段階で検出し除去する必要がある．近年，高速なホットスポット候補の検出手法として機械学習を用いた手法が注目されているが，既存の回路パターンデータセットは，データ数が少量であることや，どのようなリソグラフィ条件を想定の下でのラベルであるかが不明瞭などの問題がある．本稿では，光学シミュレーションを用いて，既存の回路パターンデータセットで与えられるラベルの妥当性を分析し，さらにデータセットに修正を加えることで，訓練データの追加生成を行う． |
| （英） | In lithography, a circuit pattern that is highly likely to cause an undesired open- and short-circuit after transfer is called a hotspot.Since hotspots cause a lower yield, they need to be detected and removed at the design stage.In recent years, several methods based on machine learning have been proposed as a fast hotspot candidates detection methods, but there have been problems in the number of data of existing circuit pattern data set and the validities of the original labels.In this study, the validities of the labels given in the existing circuit pattern data set is analyzed using the optical simulation, and additionally generate the training data by modifying the data set. | |
| キーワード | （和） | リソグラフィ / ホットスポット / データセット / 光学シミュレーション / / / / |
| （英） | lithography / hotspot / data set / optical simulation / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 119, no. 443, VLD2019-107, pp. 77-82, 2020年3月. | |
| 資料番号 | VLD2019-107 | |
| 発行日 | 2020-02-26 (VLD, HWS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | VLD2019-107 HWS2019-80 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | HWS VLD |
| 開催期間 | 2020-03-04 - 2020-03-07 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | Okinawa Ken Seinen Kaikan |
| テーマ（和） | システムオンシリコンを支える設計技術, ハードウェアセキュリティ, 一般 |
| テーマ（英） | Design Technology for System-on-Silicon, Hardware Security, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | VLD |
| 会議コード | 2020-03-HWS-VLD |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | リソグラフィホットスポット検出用既存訓練データの修正による訓練データの追加生成 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Additional Training Data Generation for Lithography Hotspot Detection by Modifying Existing Training Data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | リソグラフィ / lithography |
| キーワード(2)（和/英） | ホットスポット / hotspot |
| キーワード(3)（和/英） | データセット / data set |
| キーワード(4)（和/英） | 光学シミュレーション / optical simulation |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 片岡 岳 / Gaku Kataoka / カタオカ ガク |
| 第1著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 稲木 雅人 / Masato Inagi / イナギ マサト |
| 第2著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 永山 忍 / Shinobu Nagayama / ナガヤマ シノブ |
| 第3著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 若林 真一 / Shin'ichi Wakabayashi / ワカバヤシ シンイチ |
| 第4著者 所属（和/英） | 広島市立大学 (略称： 広島市大) Hiroshima City University (略称： Hiroshima City Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-03-04 16:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | VLD |
| 資料番号 | VLD2019-107, HWS2019-80 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | no.443(VLD), no.444(HWS) |
| ページ範囲 | pp.77-82 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-26 (VLD, HWS) |
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