도파관 방법 및 물리 정보 신경 연산자(PINO)를 통한 EUV 마스크용 경사 기반 역 리소그래피

원문 발행 2026. 06. 24. 21:22원문 언어 영어AI 한국어 번역arXiv cs.AI 원문 보기

요약

EUV 마스크 제작을 위한 경사 기반 역 리소그래피(ILT) 기술을 제안합니다. 미분 가능한 도파관 방법과 물리 정보 신경 연산자(WGNO)를 결합하여 마스크 흡수체의 유전율을 정밀하게 복원합니다.

핵심 포인트

미분 가능한 도파관 방법과 WGNO를 활용한 엔드 투 엔드 물리 엔진 구축
자동 미분을 통한 전체 순방향 회절 모델의 유전율 복원 가능
11.2nm 파장에서 다양한 2D 및 3D 흡수체에 대한 수치 실험 검증 완료
웨이퍼 상의 목표 필드를 달성하는 최적의 마스크 구조 도출

극자외선 (EUV) 마스크를 위한 경사 기반 역 리소그래피 기술 (ILT)을 제시합니다. 새로운 프레임워크는 미분 가능한 도파관 방법 (waveguide method)과 최근 제안된 도파관 신경 연산자 (WGNO)를 엔드 투 엔드 (end-to-end) 물리 엔진으로 취급하여, 전체 순방향 회절 모델 (forward diffraction model)의 자동 미분 (automatic differentiation)을 통해 마스크 흡수체 (absorber)의 유전율 (permittivity)을 복원합니다. $λ{=}11.2$~nm에서 마스크의 실제적인 2D 및 3D 흡수체 (TaBN, La, U)에 대한 수치 실험 결과, 고려된 ILT 방법들이 웨이퍼 상에서 원하는 필드 (field)를 달성하는 마스크 구조를 얻는 것을 가능하게 함을 보여줍니다.

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