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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 554 - 560 (7page)
이용수
초록· 키워드
반도체 공정에서 발생하는 재료들의 선폭, 간격, 높이 변화는 트랜지스터뿐만 아니라 금속 배선의 특성에도 큰 영향을 미친다. 이러한 공정 변동은 피할 수 없으며, 이는 반도체 회로의 성능 저하와 수율 감소로 이어질 수 있다. 따라서 칩 내부 금속 배선의 특성을 정확하게 추정하는 것은 집적회로의 신뢰성과 효율성을 보장하는 데 필수적이다. 본 연구에서는 칩 내부에 탑재 가능한 다양한 길이의 금속 배선을 갖는 링 오실레이터를 설계하고, 이를 활용하여 금속 배선의 저항 및 정전용량을 예측하는 방법을 제안한다. 실제 공정 변동을 반영한 몬테카를로 시뮬레이션 데이터를 수집하고, 이를 기계학습 기법으로 분석하였다. 실험 결과, 단 3개의 링 오실레이터만 사용하더라도 저항과 정전용량을 각각 3.8%, 2.1% 이하의 오차로 추정할 수 있음을 확인하였다. 이는 제안한 방법이 정확하면서도 면적 효율적임을 의미한다.
#on-chip ring oscillator
#metal layer
#resistance and capacitance estimation
#machine learning
#process variation
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 본론
- Ⅲ. 결론
- References
참고문헌
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