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Yonghwi Kwon and Youngsoo Shin, “Optical proximity correction using bidirectional recurrent neural network with attention mechanism," IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing, vol. 34, no. 2, pp. 168-176, May 2021

KAIST 신영수 교수 연구팀은 RNN 이용하여 빠른 OPC 제안하였다. RNN 여러 개의 neural network instance 연속적으로 연결되어 있는데, 이러한 점을 이용하여 RNN 이용한 OPC에서는 근거리에 있는 여러 개의 segment들의 mask bias 한번에 예측할 있으므로 각각을 개별적으로 예측하는 것에 대비하여 보다 높은 정확도로 OPC 수행할 있다. GRU cell 양방향으로 연결한 bidirectional GRU 구조를 가지는 RNN 사용하였으며, RNN input, 학습 데이터 sampling, segment neural network instance 효율적으로 mapping하는 방법을 같이 제안하였다. 실험결과, ANN 사용한 ML-OPC 방법에 대비하여 36% 낮은 EPE 보여주었다.

 

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