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Demo

1. Demo Overview

이 페이지는 GeoSignal Preview의 대표 데모 결과를 정리한 페이지입니다.

Try the live Render demo

Upload a public, non-confidential GDS/OAS file and inspect local contour behavior using the lightweight GeoSignal workflow.

Try Live Demo

Demo limits apply. The free server may sleep when idle.

GeoSignal Preview는 layout geometry에서 후보 ROI를 선택하고, 해당 영역에 대해 rasterized mask, simplified Abbe-based aerial image, multi-threshold contour를 생성한 뒤 hotspot-like 형상을 시각적으로 확인하는 workflow입니다.

정확한 공정 예측이나 최적화된 hotspot 검출기가 목표는 아닙니다. 이 데모는 geometry-only review를 optical-response 및 contour-behavior visualization으로 확장하는 흐름을 보여줍니다.

기본 데모 흐름은 다음과 같습니다.

Layout Geometry
    -> Geometry-based Candidate Filtering
    -> ROI Selection
    -> Rasterized Mask
    -> Abbe-based Aerial Image
    -> Multi-threshold Contour
    -> Hotspot-like Shape Review

GeoSignal demo pipeline

전체 workflow는 다음 두 부분으로 이해할 수 있습니다.

Layout Geometry
    -> Width / Space screening
    -> Candidate ROI selection

Candidate ROI
    -> Rasterized Mask
    -> Aerial Image
    -> Multi-threshold Contour
    -> Hotspot-like Shape Review

이 demo는 모든 layout 영역에서 optical simulation을 실행하지 않습니다. Geometry 관점에서 검토 가치가 있는 영역을 먼저 좁힌 다음, 제한된 수의 ROI에 optical-model 기반 contour review를 적용합니다.

이 workflow의 상세 구현 변경점은 릴리즈 노트에 정리했습니다.

2. Candidate Selection in This Demo

현재 demo에서는 minimum width / space 관점에서 후보 영역을 먼저 찾은 뒤, 현재 서비스 기본값과 동일하게 5개 ROI를 선택하여 aerial image와 contour를 생성합니다.

선택된 후보는 최종 hotspot 판정이 아니라 representative review example입니다. 구체적인 screening rule과 ordering 방식은 데모를 구체화하고 계산량을 관리하기 위한 preview-stage heuristic입니다.

중요한 것은 다음 구조입니다.

geometry 기준으로 취약 가능성이 높은 위치를 먼저 찾고
    -> 해당 위치에서 optical response를 계산하고
    -> threshold contour를 통해 형상 변화를 확인한다

현재 결과의 재현 조건은 다음과 같습니다.

설정 값
입력 layout sky130_fd_sc_hd_dfrtp_1.gds
대상 layer / datatype 67/20
Width / space threshold 엄격한 < 0.175 / 0.175 µm
Geometry engine pya-native
ROI size / pixel size 2.56 / 0.01 µm
Imaging KrF 248 nm, NA 0.68, sigma 0.60, dense7
선택 candidate WIDTH_0001, SPACE_0001, WIDTH_0002, SPACE_0002, WIDTH_0003

v0.6의 pya-native geometry handling과 candidate ordering은 v0.6 릴리즈 노트에 정리했습니다. 통합 review GDS, candidate별 contour datatype, 서비스 메모리 변경은 v0.7 릴리즈 노트에 정리했습니다. Optional focus/dose process-window workflow와 성능 개선은 v0.8 및 v0.8.1에서 확인할 수 있습니다. v0.9의 exact Hopkins 교차검증은 이 페이지의 Abbe 기반 snapshot을 변경하지 않습니다. 상세 내용은 v0.9 milestone notes에 정리했습니다.

3. What This Demo Shows

항목 설명
Geometry-based Candidate layout 상의 minimum width / space 기준으로 먼저 선별한 후보 영역
ROI Selection 계산 가능한 범위에서 우선 검토할 후보 영역 선택
Rasterized Mask layout polygon을 pixel grid 위의 binary mask로 변환한 결과
Aerial Image simplified Abbe-based imaging으로 계산한 optical intensity map
Multi-threshold Contour threshold 0.20 / 0.30 / 0.40 기준으로 추출한 contour
Hotspot-like Shape Review necking, pinch, corner rounding, line-end pullback, bridge-like behavior 등을 시각적으로 검토

핵심 비교 구조는 다음과 같습니다.

geometry-based candidate
    vs
aerial-image-based optical response
    vs
threshold-contour-based printed-shape-like behavior

Threshold contour는 calibrated resist contour가 아닙니다. Aerial image가 threshold level에 따라 어떤 contour behavior로 나타나는지 확인하기 위한 정성적 시각화 기준입니다.

4. Representative Candidate Results

아래 결과는 현재 Render interface와 같은 순서로 구성했습니다. 공개 hosted instance는 가벼운 interactive 사용을 위한 것이므로, 같은 service path를 로컬에서 실행해 결과를 생성했습니다.

입력 sky130_fd_sc_hd_dfrtp_1.gds Layer / datatype 67 / 20 Backend pya-native Runtime 3.68 s

Analysis Summary

입력 도형32
Raw edge pair116
Width component27
Space component34

Approximate Printed Metrics and Imaging Condition

Minimum printed width0.169 µmthreshold 0.30
Minimum printed space0.174 µmthreshold 0.30
Optical condition248 nm · NA 0.68sigma 0.60 · dense7 · source 29개

Main Hotspot Overlay

선택된 WIDTH_0002 hotspot overlay

Main overlay는 유효한 direct-intensity width metric이 가장 작은 WIDTH_0002를 중심으로 aerial image, 세 threshold contour, inner ROI, worst-width 위치를 함께 표시합니다.

Worst Printed Width and Space

0.169 마이크로미터 worst approximate printed width 확대 결과
Worst approximate printed width: WIDTH_0002 주변 0.169 µm.
0.174 마이크로미터 worst approximate printed space 확대 결과
Worst approximate printed space: SPACE_0001 주변 0.174 µm.

Geometry Candidate Overview

pya-native geometry candidate overview

Overview는 병합된 전체 width / space violation region과 선택 candidate anchor를 보여줍니다. Marker가 조밀하게 보이는 것은 geometry screening map이기 때문이며, 위의 이미지가 선택 ROI에 대한 optical review 결과입니다.

5. Common Interpretation Points

Summary, 선택 overlay, measurement 확대 결과, geometry overview를 함께 검토해야 합니다.

주요 확인 포인트는 다음과 같습니다.

  • aerial image에서 edge blur 또는 intensity spreading이 보이는가?
  • line-end pullback-like behavior가 나타나는가?
  • corner rounding-like behavior가 나타나는가?
  • narrow-width 주변에서 necking 또는 pinch-like behavior가 보이는가?
  • narrow-space 주변에서 bridge-like behavior가 보이는가?
  • 0.20 / 0.30 / 0.40 threshold contour가 얼마나 이동하는가?
  • 큰 contour movement가 geometry-based candidate 위치와 맞물리는가?

이 demo의 목적은 최종 hotspot 판정이 아니라, 추가 검토할 위치를 빠르게 좁히는 것입니다.

6. Current Scope and Limitations

현재 demo는 public preview를 위한 정성적 시각화 결과입니다.

다음과 같은 한계가 있습니다.

  • width / space screening criterion은 preview heuristic이며 calibrated process rule이 아닙니다.
  • candidate selection은 optimized hotspot-ranking logic이 아닙니다.
  • 계산량을 고려해 소수의 대표 ROI만 보여줍니다.
  • simplified Abbe-based imaging model을 사용합니다.
  • Wafer-data-based calibration은 포함하지 않습니다.
  • Resist 및 etch model은 포함하지 않습니다.
  • threshold contour는 qualitative visualization 기준입니다.
  • CD prediction accuracy가 목표가 아닙니다.
  • Public 또는 synthetic example을 사용합니다.
  • live demo에는 public, non-confidential GDS/OAS file만 사용해야 합니다.
  • Public preview repository에는 core implementation code를 포함하지 않습니다.

따라서 현재 결과는 다음과 같은 의미로 해석해야 합니다.

qualitative visual indicators

다음과 같은 의미는 아닙니다.

production specifications

7. Feedback Points

다음 항목에 대한 feedback이 특히 도움이 됩니다.

  • multi-threshold contour가 contour sensitivity를 이해하는 데 도움이 되는지
  • hotspot-like shape 관찰이 직관적인지
  • necking, corner rounding, line-end pullback, bridge-like behavior 관찰이 유용한지
  • 어떤 pattern case를 추가하면 preview가 더 명확해지는지

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