| 摘要 |
모델 기반 광 근접성 보정(MOPC) 바이어싱 기술들은 마스크 패턴을 최적화하는데 사용될 수 있다. 하지만, 종래의 MOPC 기술들은 마스크상의 이웃하는 피처들로부터의 영향을 고려하지 않는다. 이 영향은 다음과 같은 방식으로 - 먼저, 타겟 패턴으로부터 예측된 패턴을 생성하고, 바이어싱이 결정될 수 있는 복수의 평가 지점을 선택하는 방식으로 팩터링될 수 있다. 다음, 다변 방정식들의 일 세트가 각각의 평가 지점에 대해 생성되고, 각각의 방정식은 마스크상의 이웃하는 피처들의 영향을 나타낸다. 상기 방정식들은 각각의 평가 지점에서의 바이어스의 양을 결정하기 위해 풀어질 수 있으며, 이에 따라 타겟 패턴이 수정된다. 이 공정은 마스크 패턴이 더욱 최적화될 때까지 반복될 수 있다. |
