微細化とともにプロセスマージンが狭くなってくるにつれ、����のバラつき、経時変化をきっちり抑え、歩�里泙蠅鯆祺爾気擦覆い海箸�不可�Lになってくる。パナソニックがAEC/APCシンポでベストペーパーに��(li│n)ばれた発表は、バーチャルメトロロジー（VM）と�}ぶシミュレーション�\術。�R定ウェーハサンプル数を�\やせば�\やすほど�@度は�屬�るがコストがかさむ。このため予�Rを含めて�R定する��(sh┫)法、すなわちバーチャルメトロロジーを�W(w┌ng)��してウェーハバラつきを予�Rしようという�lだ。

パナソニックは、ゲート�┣祝譴魴狙�するRTP(���]加�Xプロセス)の����を使って、ゲート�┣祝譴離ΕА璽呂瓦箸離如璽燭鮑里蝓△気蕕吠册阿鴦H変量解析��(sh┫)法と�駘�モデルを立ててシミュレーションする��(sh┫)法について調べた。

�┣��]度のVMモデルは、Oラジカルを形成させて�┣修垢���(sh┫)法であり、Oラジカル濃度はチャンバ内圧��Pとウェーハ�a度(ランプ出��Iに換�Q)に比例することを�W(w┌ng)��する。�H変量解析のモデル式では、それぞれPとIを変数とみなして係数をかける��(sh┫)��式、�駘�モデルの式は、ランプ出��から�X��失関数を差し引いた��(sh┫)��式を立てた。いずれのモデルでもランプの出��はウェーハ裏�Cから15個のパイロメーターで�a度を�Rるため、15個分の出��を加えておく。

二つのモデルが実�R値と合っているか、実�R値との相関係数はどの��度かを調べた�T果、統��モデルでは相関係数は0.73、�駘�モデルでは0.89と��らかな�~�T差が見られた。また不良��と判定するアラームが誤作動する割合は統��モデルでは11%あったが、�駘�モデルは0%だった。これらの�T果からパナソニックは、�駘�モデルでさらなる予�Rも求めることを��めた。

ウェーハ数2万��まで実�Rし、そのデータをもとにそれ以�T、ゲート�┣祝豸�をウェーハごとに予�Rを立て、さらにその実�R値とも比較した。その�T果、相関係数は0.92とさらに高まり、このモデルで予�Rすることが可�Δ任△襪海箸鮨�している。

さらに実際の電気的テストから見積もったEOT（�┣祝豐��Q厚さ）と、今�vのVMモデルによって予�Rした厚さとの相関も求めた。その�T果、EOTとの相関係数はダミーウェーハ（NPW）での実�R値が0.57しかなかったが、VM法だと0.66とむしろ高いことがわかった。