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YouTubeビデオに、日本語字幕を以下のように表示できます：
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リソグラフィ
FullChip
リソグラフィエンジニアリングソフトウェア 研究開発と生産に適したFullChipを紹介します。動作の簡単なデモを行い、主要な機能とGUIについて説明します。
パターンマッチャの応用 パターンマッチャをルールベースSRAF配置、マルチパターン分解、リターゲティングに使用する方法を説明します。
様々なSRAF配置におけるPVバンドを比較する トリプルパターン分解とリターゲティングを行います。この出力レイヤーに対して、SRAF配置がある場合とない場合のPVバンドを表示します。
FullChipにおけるM3Dの紹介 パターンの空間像について、近似的なマスク3D効果（M3D）を取り入れたFullChipと、厳密なFDTD法（TEMPESTpr2）を使用したHyperLithとを比較します。
HyperLith
チュートリアル #1 - 始めましょう 簡単なライン＆スペースパターンを例として、シミュレーションの基本的な手順とGUIについて説明します。
チュートリアル #2 - 黄色のフィールド、数式、変数、バッチ処理 黄色のフィールドに数式を設定し、その変数に複数の数値を設定すると、シミュレーションのバッチを作成できます。例として、ライン＆スペースパターンのピッチを変数で設定し、ピッチの変化に応じてCDを計算します。
チュートリアル #3 - 複数の変数、プロット ライン＆スペースパターンのピッチと公称CDを、それぞれ変数で設定します。これらの設定値について空間像の閾値を見つけ、CDの計算値を様々な方法でプロットします。
チュートリアル #4 - ピッチを変えてラインにバイアスを与える 32nmのラインを5種類のピッチでシミュレートします。各ピッチで32nmのラインが転写されるように、バイアスの反復処理を行います。
チュートリアル #5 - GDSレイアウトをインポートする オプションのGazillionを紹介します。GDSファイルをインポートし、1セルのシミュレーション領域を設定します。
チュートリアル #6 - GDSレイアウトの複数サイト GDS-Multi-siteマスクパターンから3つのサイトを選択し、それぞれのシミュレーション領域を設定します。
HyperLithチュートリアル #7 - マスク技術をカスタマイズして4層EUV多層膜ミラーをシミュレートする 標準的なEUV FDTD-FBCマスク技術の代わりに、2層Mo/Si多層膜ミラーを、遷移材料（MoとSiの混合）を含む4層多層膜ミラーにカスタマイズします。
HyperLithチュートリアル #8 - Standing Wave MetricによるBARCの最適化 Standing Wave Metric（定在波の強度の尺度）が最小になるBARCの厚さを求めます。レジスト形状を表示して、この厚さが最適であることを検証します。
HyperLithによる2重露光リソグラフィのシミュレーション マルチパスモードを使用して、2重露光のシミュレーションを行います。2つのパスでマスクパターンと光学条件を設定し、各パスからの空間像の加重和を計算します。
HyperLithによるフォーカスドリルの設定 "Image Averaging"にフォーカスオフセットを表す変数を設定し、フォーカスドリルのシミュレーションを行います。
HyperLithのデモ：アイソフォーカルCD対酸・塩基の拡散 CALPMレジストモデルとHyperLithのマルチドーズ機能を用いて、アイソフォーカルCDと酸・塩基拡散率の関係を示します。
HyperLithチュートリアル：193nmでのEUVマスク検査 HyperLithはマスク検査のシミュレーションにも使用できます。EUV, Rigorous (RCWA)モデルとKirchhoffモデルによるデモを行います。
Focus Shift vs Pitch HyperLithのケーススタディ：フォーカスシフト対ピッチ 45nmラインの3つのマスクモデル（Kirchhoff, Rigorous CSC, Rigorous NCSC）について、ピッチを変えてフォーカスシフト、焦点深度を比較します。
EUVの厳密なOPCと光源最適化 HyperLithの厳密なマスクモデル（TEMPESTpr2+FBC）を使用し、16nmのラインエンドギャップパターンについて、Gazillion でOPCと光源最適化を行います。
3D Kスペースビュー HyperLithのLive Viewにある3D Kスペースビューの使用方法を説明します。
SOAPI
APIでデータシリーズを作成する オプションのSOAPI（プログラミングインターフェース）を紹介します。例として、PythonをAPIサーバーに接続し、データシリーズを作成します。
APIの例 Pythonのスクリプトを記述し、光源瞳マップを表すデータシリーズを作成します。この光源瞳マップをシミュレーションセットアップ（.hlinファイル）に設定します。
MATLABに固有のAPIメソッド: getDataAsColumns_m 出力データを列形式で取得するのに便利なMATLABスクリプトについて、デモを行います。
SOAPIを使用してHyperLithの出力からデータを取得する オプションのSOAPI（プログラミングインターフェース）により、.hlinファイルを読み込み、シミュレーションを実行してレジスト形状のデータを取得します。
RESIST
コンパクトレジストモデルと輪郭ベースのキャリブレーション FullChipのコンパクトレジストモデル（CM1）を紹介します。SEM像と空間像をキャリブレータプログラムにインポートし、輪郭上のテストポイントが一致するように、モデルパラメータを調整します。
HyperLithセットアップファイルの作成 ArFレジストモデルのパラメータをフィッティングするために、ライン＆スペースパターンのBossungsカーブを出力します。
TRIG
PANSEM
楕円フィッティングによるコンタクトの測定 PanSIA（SEM像アナライザ）により、コンタクトアレイのSEM像に楕円をフィッティングしてCDを測定します。そして、測定データを含むテキストレポートを作成します。
PanSIA Panoramic Technology SEM像アナライザ: PanSIA スタンドアローンプログラムのPanSIA (Panoramic Technology SEM Image Analyzer)を紹介します。実験のSEM像とシミュレーションのSEM像をインポートしてCDやLWRなどを測定し、レジストのキャリブレーションに使用します。
HyperLithによるPanoramic SEM像シミュレーション シミュレーションと実験を正確に照合するには、SEM像どうしを比較する必要があります。HyperLithのSEMタブを使用して、レジスト形状からSEM像を形成します。
