(57)【要約】【課題】回路シミュレーションを実行する際に、より高精度に半導体デバイスの電気特性を再現する技術を提供する。【解決手段】回路シミュレーションに用いられるデバイスパラメータを以下のステップに示される方法によって生成する。  （ａ）異なる温度ごとの複数のデバイス特性測定データを読み出すステップと、  （ｂ）半導体デバイスモデルと複数のデバイス特性測定データとに基づいて、複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータを生成するステップと、  （ｃ）複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出するステップと、  （ｄ）非温度依存性パラメータに基づいて、温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、モデルパラメータ算出式に基づいて複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成するステップ  を具備する方法によって生成する。【選択図】図１３
2007272392.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータを用いて、半導体デバイスの電気特性を予測する回路シミュレーションに用いられるデバイスパラメータを生成するデバイスパラメータ生成方法であって、
（ａ）異なる複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出するステップと、
（ｂ）前記非温度依存性パラメータに基づいて、温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成方法。
【請求項２】
請求項１に記載のデバイスパラメータ生成方法において、更に、
（ｃ）半導体デバイスの電気特性を示す複数のデバイス特性測定データを読み出すステップと、前記複数のデバイス特性測定データは異なる複数の温度ごとに測定され、
（ｄ）半導体デバイスモデルと前記複数のデバイス特性測定データとに基づいて、前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータを生成するステップと
を具備する
デバイスパラメータ生成方法。
【請求項３】
請求項２に記載のデバイスパラメータ生成方法において、
前記複数のデバイス特性測定データは、
前記半導体デバイスが第１の温度のときに測定された第１測定データと、
前記半導体デバイスが第２の温度のときに測定された第２測定データと
を含み、
前記（ｄ）ステップは、
前記第１測定データに対応して得られる第１デバイスモデルパラメータと、前記第２測定データに対応して得られる第２デバイスモデルパラメータとを生成するステップを含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記第１の温度と前記第２の温度との温度差と、前記第１デバイスモデルパラメータから前記第２デバイスモデルパラメータへの変化量とに基づいて算出される変化の割合に対応して前記モデルパラメータ算出式を生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成方法。
【請求項４】
請求項３に記載のデバイスパラメータ生成方法において、
前記複数のデバイス特性測定データは、さらに、
前記半導体デバイスが第３の温度のときに測定された第３測定データを含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記変化量が増加を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調増加となるように第３モデルパラメータを生成するステップと、
前記変化量が減少を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調減少となるように第３モデルパラメータを生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成方法。
【請求項５】
請求項４に記載のデバイスパラメータ生成方法において、
前記（ｂ）ステップは、
前記第１の温度と前記第２の温度との中間の温度である中間温度Ｔにおけるデバイスモデルパラメータを中間パラメータＰ（Ｔ）としたとき、
前記モデルパラメータ算出式に基づいて、前記第１デバイスモデルパラメータと前記第２デバイスモデルパラメータとを補間するように前記中間パラメータＰ（Ｔ）を生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成方法。
【請求項６】
請求項１から５の何れか１項に記載のデバイスパラメータ生成方法によって生成されたデバイスパラメータを用いた回路シミュレーション方法であって、さらに、
（ｅ）前記温度依存パラメータと前記非温度依存パラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測するステップ
を具備し、
前記（ｄ）ステップは、
予め温度依存性に対応しているデバイスモデルパラメータを温度依存パラメータとして特定するステップ
を含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記温度依存パラメータと異なるデバイスモデルパラメータを非温度依存パラメータとして前記モデルパラメータ算出式に基づいて生成するステップ
を含む
回路シミュレーション方法。
【請求項７】
コンピュータを、半導体デバイスの電気特性を予測する回路シミュレーションに用いられるデバイスパラメータ生成手段として機能させるためのデバイスパラメータ生成プログラムであって、
前記デバイスパラメータ生成プログラムは、
（ａ）異なる複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出するステップと、
（ｂ）前記非温度依存性パラメータに基づいて、温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成するステップ
を具備する方法をコンピュータに実行させるための
デバイスパラメータ生成プログラム。
【請求項８】
請求項６に記載のデバイスパラメータ生成プログラムにおいて、さらに、
（ｃ）半導体デバイスの電気特性を示す複数のデバイス特性測定データを読み出すステップと、前記複数のデバイス特性測定データは異なる複数の温度ごとに測定され、
（ｄ）半導体デバイスモデルと前記複数のデバイス特性測定データとに基づいて、前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータを生成するステップと
を具備する方法をコンピュータに実行させるための
デバイスパラメータ生成プログラム。
【請求項９】
請求項８に記載のデバイスパラメータ生成プログラムにおいて、
前記複数のデバイス特性測定データは、
前記半導体デバイスが第１の温度のときに測定された第１測定データと、
前記半導体デバイスが第２の温度のときに測定された第２測定データと
を含み、
前記（ｄ）ステップは、
前記第１測定データに対応して得られる第１デバイスモデルパラメータと、前記第２測定データに対応して得られる第２デバイスモデルパラメータとを生成するステップを含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記第１の温度と前記第２の温度との温度差と、前記第１デバイスモデルパラメータから前記第２デバイスモデルパラメータへの変化量とに基づいて算出される変化の割合に対応して前記モデルパラメータ算出式を生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載のデバイスパラメータ生成プログラムにおいて、
前記複数のデバイス特性測定データは、さらに、
前記半導体デバイスが第３の温度のときに測定された第３測定データを含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記変化量が増加を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調増加となるように第３モデルパラメータを生成するステップと、
前記変化量が減少を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調減少となるように第３モデルパラメータを生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成プログラム。
【請求項１１】
請求項１０に記載のデバイスパラメータ生成プログラムにおいて、
前記（ｂ）ステップは、
前記第１の温度と前記第２の温度との中間の温度である中間温度Ｔにおけるデバイスモデルパラメータを中間パラメータＰ（Ｔ）としたとき、
前記モデルパラメータ算出式に基づいて、前記第１デバイスモデルパラメータと前記第２デバイスモデルパラメータとを補間するように前記中間パラメータＰ（Ｔ）を生成するステップ
を具備する
デバイスパラメータ生成プログラム。
【請求項１２】
請求項７から１１の何れか１項に記載のデバイスパラメータ生成プログラムによって生成されたデバイスパラメータを用いた回路シミュレーションをコンピュータに実行させる回路シミュレーションプログラムであって、さらに、
（ｅ）前記温度依存パラメータと前記非温度依存パラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測するステップ
を具備し、
前記（ｄ）ステップは、
予め温度依存性に対応しているデバイスモデルパラメータを温度依存パラメータとして特定するステップ
を含み、
前記（ｂ）ステップは、
前記温度依存パラメータと異なるデバイスモデルパラメータを非温度依存パラメータとして前記モデルパラメータ算出式に基づいて生成するステップ
を含む
回路シミュレーションプログラム。
【請求項１３】
半導体デバイスモデルとデバイスモデルパラメータとに基づいて半導体デバイスの電気特性を予測する回路シミュレーション装置であって、
前記回路シミュレーション装置は、
前記半導体デバイスの電気特性を測定して得られた複数のデバイス特性測定データを格納する記憶部と、前記複数のデバイス特性測定データは異なる複数の温度ごとに測定された電気特性に対応し、
前記複数のデバイス特性測定データと前記半導体デバイスが有する物理特性を数式で示すモデル式とに基づいて、前記デバイスモデルパラメータを生成するパラメータ生成部と、
前記半導体デバイスモデルと前記デバイスモデルパラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測する予測部と
を具備し、
前記パラメータ生成部は、
前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出し、前記非温度依存性パラメータに基づいて温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成する
回路シミュレーション装置。
【請求項１４】
請求項１３に記載の回路シミュレーション装置において、
前記複数のデバイス特性測定データは、
前記半導体デバイスが第１の温度のときに測定された第１測定データと、
前記半導体デバイスが第２の温度のときに測定された第２測定データと
を含み、
前記パラメータ生成部は、
前記第１測定データに対応して得られる第１デバイスモデルパラメータと、前記第２測定データに対応して得られる第２デバイスモデルパラメータとを生成し、
前記第１の温度と前記第２の温度との温度差と、前記第１デバイスモデルパラメータから前記第２デバイスモデルパラメータへの変化量とに基づいて算出される変化の割合に対応して前記モデルパラメータ算出式を生成する
回路シミュレーション装置。
【請求項１５】
請求項１４に記載の回路シミュレーション装置において、
前記複数のデバイス特性測定データは、さらに、
前記半導体デバイスが第３の温度のときに測定された第３測定データを含み、
前記変化量が増加を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調増加となるように第３モデルパラメータを生成し、
前記変化量が減少を示すとき、
前記パラメータ生成部は、前記第３測定データに基づいて、前記モデルパラメータ算出式が温度変化応じて単調減少となるように第３モデルパラメータを生成する
回路シミュレーション装置。
【請求項１６】
請求項１５に記載の回路シミュレーション装置において、
前記パラメータ生成部は、
前記第１の温度と前記第２の温度との中間の温度である中間温度Ｔにおけるデバイスモデルパラメータを中間パラメータＰ（Ｔ）としたとき、
前記モデルパラメータ算出式に基づいて、前記第１デバイスモデルパラメータと前記第２デバイスモデルパラメータとを補間するように前記中間パラメータＰ（Ｔ）を生成する
回路シミュレーション装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の回路シミュレーション装置において、
前記パラメータ生成部は、
予め温度の関数として与えられたモデルに基づいて得られるデバイスモデルパラメータを温度依存パラメータとして特定し、
前記温度依存パラメータと異なるデバイスモデルパラメータを非温度依存パラメータとして前記モデルパラメータ算出式に基づいて生成し、
前記予測部は、
前記温度依存パラメータと前記非温度依存パラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測する
回路シミュレーション装置。
【請求項１８】
半導体装置を設計するステップと、
前記設定に基づいて前記半導体装置を製造するステップと
を具備する半導体装置の製造方法であって、
前記設計するステップは、
（ａ）半導体デバイスの電気特性を測定して得られた複数のデバイス特性測定データに基づいて半導体デバイスモデルに与えるデバイスモデルパラメータを生成するステップと、前記複数のデバイス特性測定データは、前記半導体デバイスが異なる温度のときに測定された前記電気特性に基づいて生成され、
（ｂ）前記半導体デバイスモデルと前記デバイスモデルパラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測するステップと
を具備し、
前記（ａ）ステップは、
（ｃ）半導体デバイスモデルと前記複数のデバイス特性測定データとに基づいて、前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータを生成するステップと、
（ｄ）前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出するステップと、
（ｅ）前記非温度依存性パラメータに基づいて、温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成するステップ
を含み、
前記製造するステップは、
前記（ｂ）ステップによって得られた予測値に基づいて前記半導体装置を製造するステップ
を具備する
半導体製造方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、回路シミュレーション装置に関し、特にその回路シミュレーション装置に適用するデバイスパラメータを生成する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
半導体技術の進歩に伴って、より複雑な構成を有するＬＳＩ（大規模集積回路）が開発されてきている。複雑な構成のＬＳＩを開発するために、長い開発期間と大きな投資が必要となってきている。ＬＳＩの開発にかかる開発コストの増加や開発期間の長期化は、半導体装置の低価格化の妨げとなる。半導体装置の低価格化を実現するために、開発コストの低減と、開発期間の短縮とが求められている。
【０００３】
開発コストを低減し、かつ、開発期間を短縮するための手法の一つとして、シミュレーション技術が知られている。例えば、半導体装置の開発工程の初期段階では、ＣＡＤによる回路シミュレーションが行われている。回路シミュレーションでは、半導体デバイスモデル（半導体デバイスの電気特性を記述した数式）にデバイスモデルパラメータ（半導体デバイスの特性を表すパラメータ値）を与えることによって、実際の半導体デバイスの特性を予測している。
【０００４】
現在市場に普及している半導体デバイスは、多数のトランジスタを備えて構成されている。半導体デバイスを構成するトランジスタの電気特性は、実際のトランジスタの電気特性を近似式（数式）で記述したトランジスタモデルで表現されている。回路シミュレーションによって実際の半導体デバイスの特性を高精度で再現するには、トランジスタモデルが実際のトランジスタを高い精度で表している必要がある。
【０００５】
特に最先端の半導体デバイスを構成するトランジスタは、多種多様で複雑な物理的な効果や寄生効果を有している。そのようなトランジスタを表すモデルとして、ＢＳＩＭ（Berkeley  Short-Channel  IGFET  Model）が知られている。ＢＳＩＭは、回路シミュレーションに特化したトランジスタモデルであり、短チャネル効果、狭チャネル効果、基板バイアス効果などのさまざまな微細化効果を的確に表現している。そのため、ＢＳＩＭは、物理性の高いトランジスタモデルという評価を得ており、現在のデファクトスタンダードとして多くの場面で用いられている。
【０００６】
回路シミュレーション装置によるシミュレーションを実行する場合には、実際のトランジスタの電流-電圧特性と回路シミュレーション装置で計算した電流-電圧特性との誤差が小さくなる様に、多数のデバイスモデルパラメータの値をあらかじめ調整しておかねばならない。一般的にこの作業は、「パラメータ抽出」、あるいは「合わせ込み」と呼ばれている。
【０００７】
ＢＳＩＭは非常に多くのデバイスモデルパラメータを含んだ複雑な計算式になっている。ＢＳＩＭのデバイスモデルパラメータがトランジスタの物理現象に即した値となるためには、パラメータ抽出が適切に行われている必要がある。ＢＳＩＭに対応したデバイスモデルパラメータを抽出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００８】
図１は、上記特許文献１に記載されたトランジスタモデルパラメータ抽出方法の処理フローの概要を示す図である。図１を参照すると、従来のトランジスタモデルパラメータ抽出方法では、デバイスの電気特性を測定し、デバイス特性測定データ１０１を生成する。中間データ生成機能１０２は、そのデバイス特性測定データ１０１に基づいて中間データ１０３を生成し、外部記憶装置へ記録している。中間データ１０３は、デバイス特性測定データ１０１における、ドレイン電流のゲート電圧依存性（Ids-Vgs依存性)、ドレイン電流のドレイン電圧依存性（Ids-Vds特性)から得られるデバイスの短チャネル効果、狭チャネル効果、基板効果などに関する電気特性データである。パラメータ抽出機能１０５は、この中間データ１０３とデバイス構造データ１０４とに基づいて、ＢＳＩＭ３モデルの各モデルパラメータを抽出してモデルパラメータセット１０６を生成している。
【０００９】
上記特許文献１に開示されている技術では、ＢＳＩＭパラメータを階層的に分類し、その分類に応じて順次パラメータを抽出している。特許文献１に開示されている技術では、最初にパラメータを物理現象パラメータ、プロセスパラメータ、定数パラメータ、フィッティングパラメータの4つのグループに分類している。さらに、物理現象パラメータをしきい値に関するモデルパラメータと電流値に関するモデルパラメータに分類している。また、プロセスパラメータを構造に関するモデルパラメータと不純物注入量に関するモデルパラメータに分類している。そして、定数パラメータを移動度に関するモデルパラメータと飽和速度に関するモデルパラメータに分類している。フィッティングパラメータは、その他のパラメータに分類されている。
【００１０】
図２は、上記特許文献１におけるパラメータ抽出動作を示すフローチャートである。なお、上記特許文献１において、複数のデバイスからIds-Vds特性とIds-Vgs特性を測定して得られた値が測定データとして用いられている。上記特許文献１のモデルパラメータ抽出装置および方法では、測定したデータから一連のデバイスの物理現象を解析し、その解析結果からパラメータ値を抽出している。図２を参照すると、最初に、測定したデータからしきい値についての現象を解析し、その結果からパラメータ値を抽出する（ステップＦ１０１）。第二に、物理現象グループの電流を決めるパラメータを抽出する（ステップＦ１０２）。第三に、２つ目のグループであるプロセスパラメータのうち、構造に関するパラメータを抽出する（ステップＦ１０３）。第四にプロファイルに関するパラメータを抽出する（ステップＦ１０４）。その後、移動度、飽和速度に関するパラメータを抽出し（ステップＦ１０５、Ｆ１０６）、最後にフィッティングパラメータを抽出する（ステップＦ１０７）。
【００１１】
上記特許文献１に記載の技術は、ＢＳＩＭのパラメータを階層的にグループ分けし、また、測定したIds-Vds特性とIds-Vgs特性のデータを処理して生成した中間データを介することによって各物理現象に応じたモデルパラメータを抽出している。
【００１２】
また、シミュレーションによって再現しようとする物理現象は、温度依存性を有するものがある。温度依存性に対応するために、ＢＳＩＭには、２０種類弱の温度に関するパラメータが備えられている。具体的には、ＢＳＩＭにおけるＤＣ特性の温度依存性は、しきい値電圧、移動度、飽和速度などのモデル式に組み込まれ、これらのモデル式に基づいたパラメータ抽出が行われている。
【００１３】
例えば、しきい値電圧の温度に関するパラメータは、
Vth（T)=Vth（TNOM)+（KT1+KT1L/Leff+KT2・Vbseff)・（T/TNOM-1)
から求められる。
【００１４】
また、移動度の温度に関するパラメータは、
U0（T)=U0（TNOM)・（T/TNOM)UTE
UA（T)=UA（TNOM)+UA1・（T/TNOM-1)
UB（T)=UB（TNOM)+UB1・（T/TNOM-1)
UC（T)=UC（TNOM)+UC1・（T/TNOM-1)
から求められる。
【００１５】
また、飽和速度の温度に関するパラメータは、
VSAT（T)=VSAT（TNOM)-AT・（T/TNOM-1)
から求められる。
【特許文献１】特開２０００−３２２４５６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１６】
半導体製造プロセスの微細化に伴って、トランジスタモデルを用いてより高精度にトランジスタの電気特性を再現することが求められてきている。特に、トランジスタのゲート端子に電位が印加されていないときに流れる電流（以下、オフ電流と呼ぶ)は、微細化に伴って増大してきている。そのため、回路シミュレーションにおいて、オフ電流を高精度に再現することが重要になってきている。
【００１７】
微細化に伴うオフ電流の一つに、ＧＩＤＬ（gate-induced  drain  leakage)と呼ばれる現象がある。ＧＩＤＬとはトランジスタがオフ状態のとき、ゲート端子下のドレイン端に高い電界がかかることによりドレインから基板へ電流が流れてしまう現象のことである。
【００１８】
図３は、実際のトランジスタのドレイン電流-ゲート電圧（Ids-Vgs)特性を示すグラフである。図３は、異なる温度の半導体デバイスにおけるドレイン電流-ゲート電圧（Ids-Vgs)特性を示している。ここで、図３の領域Ａに示される部分は、ＧＩＤＬによる漏れ電流量を表している。図３を参照すると、ＧＩＤＬによる漏れ電流量は、デバイスの温度によって異なっており、ＧＩＤＬという現象が温度依存性を有していることが示されている。
【００１９】
ＢＳＩＭでは、ＧＩＤＬに関するパラメータを用いることで、ＧＩＤＬ現象を再現している。図４は、ＧＩＤＬに関するパラメータを用いたシミュレーション結果と、図３に示す測定データとの比較を示すグラフである。図４を参照すると、領域Ａにおけるシミュレーション結果に示される電気特性の再現性が、領域Ａ以外の電気特性の再現性に比較して低くなっている様子が示されている。これは、ＢＳＩＭにおいて、ＧＩＤＬのパラメータが温度依存性に対応していないことに起因している。
【００２０】
ＧＩＤＬを高精度に再現するには、シミュレーション結果が図４の領域Ａの測定データに合致するようなパラメータ抽出が要求される。しかしながら、上述のようにＢＳＩＭにおけるＧＩＤＬのパラメータは温度依存性に対応していない。そのため、シミュレーション結果と測定データとを合致させるようにパラメータを抽出するのは困難な場合があった。
【００２１】
本発明が解決しようとする課題は、より高精度に半導体デバイスの電気特性を再現する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００２２】
以下に、［発明を実施するための最良の形態］で使用される番号を用いて、課題を解決するための手段を説明する。これらの番号は、［特許請求の範囲］の記載と［発明を実施するための最良の形態］との対応関係を明らかにするために付加されたものである。ただし、それらの番号を、［特許請求の範囲］に記載されている発明の技術的範囲の解釈に用いてはならない。
【００２３】
上記課題を解決するために、半導体デバイスの電気特性を予測する回路シミュレーションに用いられるデバイスパラメータを以下に述べるような方法で生成する。そのデバイスパラメータ生成方法は、
（ａ）半導体デバイスの電気特性を示す複数のデバイス特性測定データを読み出すステップと、前記複数のデバイス特性測定データは異なる複数の温度ごとに測定され、
（ｂ）半導体デバイスモデルと前記複数のデバイス特性測定データとに基づいて、前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータを生成するステップと、
（ｃ）前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出するステップと、
（ｄ）前記非温度依存性パラメータに基づいて、温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成するステップ
を具備するデバイスパラメータ生成方法であることが好ましい。
【００２４】
上記の動作によって、従来は温度の関数として与えられていなかった各種のパラメータを温度の関数として与えることが可能となる。それによって、温度依存性を有する半導体デバイスの物理現象を高精度に再現する。
【００２５】
また、上記方法によって得られたデバイスパラメータを用いて回路シミュレーションを実行することで、上記課題を解決することとなる。その回路シミュレーション装置は、半導体デバイスモデルとデバイスモデルパラメータとに基づいて半導体デバイスの電気特性を予測する回路シミュレーション装置であることが好ましい。そして、前記回路シミュレーション装置は、前記半導体デバイスの電気特性を測定して得られた複数のデバイス特性測定データを格納する記憶部とを備えていることが好ましい。その複数のデバイス特性測定データは異なる複数の温度ごとに測定された電気特性に対応しているものとする。
また回路シミュレーション装置は、前記複数のデバイス特性測定データと前記半導体デバイスが有する物理特性を数式で示すモデル式とに基づいて、前記デバイスモデルパラメータを生成するパラメータ生成部と、前記半導体デバイスモデルと前記デバイスモデルパラメータとに基づいて前記半導体デバイスの電気的特性を予測する予測部とを具備する構成であるものとする。
ここで、前記パラメータ生成部は、前記複数の温度ごとのデバイスモデルパラメータから、温度依存性に非対応の非温度依存性パラメータを抽出し、前記非温度依存性パラメータに基づいて温度の関数として提供されるモデルパラメータ算出式を生成し、前記モデルパラメータ算出式に基づいて前記複数の温度の中間の温度におけるデバイスモデルパラメータを生成する。
【００２６】
上記の構成によって、従来は温度の関数として与えられていなかった各種のパラメータを温度の関数として与える。それによって、温度依存性を有する半導体デバイスの物理現象を高精度に再現する。従来は、常温の測定データを用いてパラメータ抽出を行っていたパラメータに対して、複数の測定温度のそれぞれの測定データでパラメータ抽出を実行する。このとき、測定温度の変化に対応して、パラメータの値が単調増加または単調減少となるようにパラメータ抽出を行う。シミュレーションを実行する際には、シミュレーションの設定温度を決定し、その設定温度に近接する測定温度に対応するパラメータから設定温度のパラメータを算出して回路シミュレーションを実行する。
【発明の効果】
【００２７】
トランジスタモデルに備えられているデバイスモデルパラメータの中に、温度依存性に対応していないデバイスモデルパラメータが含まれている場合がある。本発明によると、その非温度依存性のパラメータを用いて回路シミュレーションが実行された場合でも、高精度に半導体デバイスの電気特性を再現することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２８】
以下に、図面を参照して本発明を実施するための形態について説明を行う。以下の実施形態において、対象となるトランジスタモデルがＢＳＩＭ４（Berkeley  Short-Channel  IGFET  Model  Version４）である場合を例示して説明を行う。また、本実施形態におけるパラメータ抽出に用いられるデバイス特性測定データは、半導体デバイスの電気特性を測定する専用の装置によって測定された測定値に基づいて予め生成されているものとする。また、このデバイス特性測定データは、複数の異なる測定温度のそれぞれに対応して測定され、所定の記憶装置に格納されているものとする。またデバイス構造データも、走査型電子顕微鏡などの分析装置で測定された値に基づいて、予め生成されているものとする。
【００２９】
図５は、本発明の実施形態におけるパラメータ抽出と、抽出されたパラメータを用いた回路シミュレーションを実行する場合の動作の概要を示すフローチャートである。以下に述べる動作の説明では、パラメータ抽出を行うパラメータ生成部と、回路シミュレーションを行うシミュレーション実行部とが連携して動作する場合を例示している。なお、従来のパラメータ抽出では、温度依存性に対応していないパラメータを抽出するときは、異なる測定温度に対応した複数のデバイス特性測定データがある場合、測定温度が常温のデバイス特性測定データが用いられていた。本実施形態におけるパラメータ抽出は、測定温度が異なる複数のデバイス特性測定データのそれぞれに対応して実行される。
【００３０】
図５を参照すると、パラメータ抽出を実行する場合、ステップＳ１０１において、デバイス特性測定データと、そのデータの測定温度とを読み出す。ステップＳ１０２において、読み出したデバイス特性測定データに基づいて、その測定温度でのパラメータ抽出を実行する。ステップＳ１０３において、抽出したパラメータに基づいてパラメータセットを生成して記憶装置に格納する。
【００３１】
ステップＳ１０４において、測定温度が複数ある場合に、全ての測定温度でパラメータ抽出が実行されたかどうかの判断を行う。その判断の結果、まだパラメータ抽出が行われていない場合、処理はステップＳ１０１に戻り、パラメータ抽出が未完了の測定温度のデバイス特性測定データの読み出しが行われる。その判断の結果、全ての測定温度でパラメータ抽出が完了している場合、処理はステップＳ１０５に進む。
【００３２】
ステップＳ１０５において、シミュレーション実行部は、シミュレーションの温度条件を設定する。ステップＳ１０６において、その設定された温度条件に対応してシミュレーションを実行する。このとき、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０４で生成されたパラメータセットに基づいて、温度依存性に対応していないパラメータの値を修正してからシミュレーションを実行する。ステップＳ１０７において、シミュレーション結果を記憶装置に格納する。
【００３３】
上述の動作によって、温度依存性に対応していないパラメータであっても、複数のデバイス特性測定データごとにパラメータ抽出を実行し、抽出されたパラメータに対してシミュレーションの精度が向上するように所定の処理を行って修正をおこなっている。以下に、本実施形態の構成・動作に関して詳細な説明を行っていく。
【００３４】
図６は、本実施形態の回路シミュレーション装置１０の構成を例示するブロック図である。図６を参照すると、本実施形態の回路シミュレーション装置１０は、情報処理装置１と入力装置２と表示装置３とを含んで構成されている。
【００３５】
情報処理装置１は、パーソナルコンピュータやワークステーションなどに代表される高速演算処理装置である。入力装置２は、情報処理装置１に対して、データを入力する機能を備えたマンマシンインターフェースであり、例えば、キーボードやマウスなどがその代表である。以下の実施形態においては、入力装置２が、キーボードである場合を例示して説明を行う。表示装置３は、情報処理装置１の処理結果を外部に出力する機能を有するマンマシンインターフェースであり、例えば、ＣＲＴや液晶ディスプレイがその代表である。以下の実施形態においては、表示装置３が、ディスプレイ装置である場合を例示し、抽出されたパラメータ値やシミュレーション結果などを視覚的に表示するものとして説明を行う。
【００３６】
上述の情報処理装置１は、図６に示されているように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit：中央演算処理装置）４と、メモリ５と、入出力インターフェース６と、大容量記憶装置７とを備えて構成され、それらはバス８を介して接続されている。ＣＰＵ４は、回路シミュレーション装置１０に備えられた各種装置の制御や、情報処理装置１に入出力されるデータの処理を行う演算処理装置であり、入力装置２などから受け取ったデータを解釈して演算し、その演算結果を表示装置３などで出力する。メモリ５は、データの書き込みと読み出しができる記憶媒体であり、例えば、ＳＤＲＡＭやＤＤＲ−ＳＤＲＡＭなどがその代表として例示される。入出力インターフェース６は、上述の入力装置２や表示装置３と情報処理装置１との間で実行されるデータ通信を制御する装置である。大容量記憶装置７は、記憶媒体に大量のデータを記録させるために使用する装置であり、例えば、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）などがその代表として例示される。また、図６に示されているように、大容量記憶装置７はデータ記憶部１１とプログラム記憶部１２とを含んで構成されている。
【００３７】
データ記憶部１１は、大容量記憶装置７が保持する各種データの中で本実施形態に関連するデータが格納されている記憶領域を示している。また同様に、プログラム記憶部１２は、大容量記憶装置７が保持する各種データの中で、本実施形態の動作に関連するコンピュータプログラムが格納されている記憶領域を示している。以下に、図面を参照してデータ記憶部１１とプログラム記憶部１２の詳細な構成に関して説明を行う。
【００３８】
図７は、上記データ記憶部１１の構成を例示するブロック図である。図７を参照すると、データ記憶部１１は、デバイス特性測定データ２１と、デバイス構造データ２２と、中間データ２３と、パラメータセット２４とを含んで構成されている。
【００３９】
デバイス特性測定データ２１は、データ記憶部１１に格納されるデバイス特性測定データである。図７に示されているように、デバイス特性測定データ２１は、複数の測定温度に対応して測定されたデータ（第１温度測定データ２１−１〜第ｎ温度測定データ２１−ｎ）を含んで構成されている。デバイス構造データ２２は、シミュレーション対象の半導体デバイスの構造に関するデータである。中間データ２３は、ドレイン電流のゲート電圧依存性（Ids-Vgs依存性)、ドレイン電流のドレイン電圧依存性（Ids-Vds特性)から得られる、デバイスの短チャネル効果、狭チャネル効果、基板効果などに関する電気特性データである。パラメータセット２４は、後述するパラメータ抽出によって得られるデバイスモデルパラメータである。図７に示されているように、パラメータセット２４は複数の測定温度に対応するパラメータセット（基準温度パラメータセット２４−１、第１温度パラメータセット２４−２〜第ｎ温度パラメータセット２４−ｎ）を含んで構成されている。
【００４０】
図８は、上記プログラム記憶部１２の構成を例示するブロック図である。図８を参照すると、プログラム記憶部１２は、中間データ生成プログラム３１と、温度間パラメータ補間プログラム３２と、パラメータ生成プログラム３３と、シミュレーションプログラム３４とを含んで構成されている。中間データ生成プログラム３１は、上述の中間データ２３を生成するための手順を情報処理装置１に提供するコンピュータプログラムである。温度間パラメータ補間プログラム３２は、温度依存性に対応していないパラメータを温度の関数として回路シミュレーションを実行させるための手順を情報処理装置１に提供するコンピュータプログラムである。パラメータ生成プログラム３３は、デバイス特性測定データ２１に基づいて、複数の測定温度のそれぞれに対応するパラメータ抽出を実行するための手順を情報処理装置１に提供するコンピュータプログラムである。シミュレーションプログラム３４は、シミュレーション対象の半導体デバイスモデルとその半導体デバイスモデルに対応するパラメータに基づいて回路シミュレーションを実行するための手順を情報処理装置１に提供するコンピュータプログラムである。
【００４１】
以下に、本実施形態の回路シミュレーション装置１０の動作について説明を行う。図９は、本実施形態におけるパラメータ抽出の動作を示すフローチャートである。図９を参照すると、パラメータ抽出は、入力装置２を介して入力されるパラメータ生成命令に応答して開始する。具体的には、情報処理装置１のＣＰＵ４は、中間データ生成プログラム３１やパラメータ生成プログラム３３等のプログラムを読み込み、各プログラムに示される処理手順を実行する。
【００４２】
ステップＳ２０１において、情報処理装置１は、読み込んだ中間データ生成プログラム３１に示される手順に基づいて、パラメータ抽出を実行するデバイス特性測定データ２１と、そのデバイス特性測定データ２１が測定されたときの測定温度を示す温度情報とを読み出す。
【００４３】
ステップＳ２０２において、情報処理装置１は、読み出したデバイス特性測定データ２１に基づいて中間データ２３を作成する。具体的には、中間データ生成プログラム３１に示される手順に基づいて、Ｖｄｓ−Ｉｄｓ特性、Ｖｇｓ−Ｉｄｓ特性のデバイス特性測定データ１からデバイスの短チャネル効果、狭チャネル効果、基板効果、サブスレッショルドスイング特性、サーフェスパンチスルー特性等のデバイス特性の中間データ２３を生成する。ステップＳ２０３において、生成された中間データ２３をデータ記憶部１１に格納する。
【００４４】
ステップＳ２０４において、格納されているデバイス特性測定データの全てに対して中間データ２３の生成が完了したか否かの判断を行う。上述したように、デバイス特性測定データ２１は、測定温度に応じて第１温度測定データ２１−１〜第ｎ温度測定データ２１−ｎが備えられている。これら全てに対して中間データ２３の生成が完了したかどうかを判断する。複数の測定温度に対応したパラメータ抽出を行うことが可能となる。その判断の結果、中間データ２３の生成が完了していないデバイス特性測定データが存在する場合、処理はステップＳ２０１戻り、新たなデバイス特性データ２１の読み出しと測定温度の特定とが行われる。その判断の結果、全ての測定温度で中間データ２３の生成が完了している場合、処理は終了する。
【００４５】
このように生成された中間データと、予め備えられたデバイス構造データとに基づいて、基準となるパラメータセット（以下、基準パラメータセットと呼ぶ。）を生成し、その基準パラメータセットと各測定温度でのデバイス特性測定データとに基づいて、測定温度ごとのパラメータセットを生成する。以下に、測定温度ごとのパラメータセットの生成動作に関して説明を行う。
【００４６】
図１０は、本実施形態におけるパラメータセットを生成する動作を例示するフローチャートである。図１０を参照すると、ステップＳ３０１において、基準となるパラメータセットを生成するために、基準温度を決定する。このときの基準温度としては、複数の測定温度の中から近接する二つの温度を特定し、その二つの温度を基準温度とする。ステップＳ３０２において、予め格納されているデバイス構造データ２２を読み出す。ステップＳ３０３において、読み出したデバイス構造データ２２と決定した基準温度に対応する中間データ（以下、基準中間データと呼ぶ）を読み出す。
【００４７】
ステップＳ３０４において、基準中間データとデバイス構造データとに基づいて、基準温度パラメータセットを生成する。上述したように、基準温度として二つの温度（以下、第１基準温度、第２基準温度と呼ぶ。）が定められている。したがって、基準温度パラメータセットを生成する場合、第１基準温度に対応したパラメータセット（以下、第１基準パラメータセットと呼ぶ。）と第２基準温度に対応したパラメータセット（以下、第２基準パラメータセットと呼ぶ。）を生成する。ここにおいて、第１基準温度は、デバイスの使用環境に基づいて決めることが好ましい。例えば、使用環境が常温の場合には、第１基準温度を常温（２０℃〜２５℃）として、本実施形態の処理を実行する。
【００４８】
ステップＳ３０５において、基準温度以外の測定温度におけるパラメータ抽出を実行するために、対象となる測定温度を決定する。ステップＳ３０６において、決定した測定温度に対応するデバイス特性測定データを読み出す。ステップＳ３０７において、第１基準温度と第２基準温度との差と、第１基準パラメータセットと第２基準パラメータセットとの差に基づいて、基準パラメータセットが増加傾向にあるのか減少傾向にあるのかを求め、その変化の割合を算出する。
【００４９】
ステップＳ３０８において、基準パラメータセットが増加傾向にある場合、算出した変化の割合に基づいて、ステップＳ３０５で決定した測定温度に対応するパラメータが単調増加、または単調減少となるようにパラメータ抽出を実行する。その測定温度に対応するデバイス特性測定データに関連するパラメータの抽出が完了したことに応答して、その測定温度のパラメータセットを生成する。
【００５０】
ステップＳ３０９において、複数の測定温度の全てに対して、パラメータセットの生成が完了したか否かの判断を行う。その判断の結果、パラメータセットの生成が完了していない測定温度がある場合には、処理はステップＳ３０５に戻り、パラメータ抽出の対象となる新たな測定温度を決定する。全ての測定温度に関してパラメータセットの生成が完了している場合には処理は終了する。
【００５１】
上述してきたパラメータセットの生成動作において、一連の動作で各測定温度に対応するパラメータセットを生成する動作を例示したが、本発明は、この動作に制限されるものではない。例えば、基準パラメータセットを生成したときに一旦動作を終了してその基準パラメータセットをデータ記憶部１１に格納し、ステップＳ３０５以降の動作を実行するときに基準パラメータセットを読み出してから動作しても良い。また本実施形態においては、上述の動作によって生成されるパラメータセットを、温度依存性に対応していないパラメータに特定することが好ましい。
【００５２】
上述の動作に基づいてパラメータセットを生成することで、後述のシミュレーション時において、温度依存性に対応していないパラメータを温度の関数として表し、デバイスモデルに与えることが可能となる。以下に、上記のパラメータ抽出の動作を、グラフを参照して説明する。
【００５３】
図１１は、上述の基準温度（第１基準温度、第２基準温度）に対応してパラメータ抽出を行う動作を視覚的に表すグラフである。図１１に示されているＰ（０）、Ｐ（１）、Ｐ（２）、Ｐ（３）…は、温度Ｔにおける、温度依存性を持たないトランジスタモデルのパラメータを示している。また、図１１は、温度Ｔ０を第１基準温度とし、温度Ｔ１を第２基準温度とした場合に抽出されるパラメータを示している。つまり、パラメータＰ（０）が第１基準パラメータセットを示し、パラメータＰ（１）が第２基準パラメータセットを示している。
【００５４】
図１１を参照すると、パラメータセットＰ（Ｔ）の抽出を行う際には、まず基準となる温度Ｔ０，Ｔ１で抽出し、パラメータＰ（Ｔ０），パラメータＰ（Ｔ１）を生成する。その後、パラメータＰ（Ｔ２），パラメータＰ（Ｔ３）…の抽出に関しては、
パラメータＰ（Ｔ１）−パラメータＰ（Ｔ０）＞０
ならば、パラメータＰ（Ｔ）を単調増加になるように、
パラメータＰ（Ｔ１）−パラメータＰ（Ｔ０）＜０ならばパラメータＰ（Ｔ）が単調減少となるようにパラメータ抽出を行い、各温度で抽出したパラメータをデータ記憶部１１へ保存する。
【００５５】
ここで、温度Ｔｘ（Ｔ１＜Ｔｘ＜Ｔ２）でシミュレーションを行う際には、シミュレータへの入力としてＰ（Ｔ１），Ｐ（Ｔ２）を用いて、シミュレータ内部において、パラメータ間を補間し、既存のパラメータＰとしている部分をパラメータＰ（Ｔｘ）と置き換えることによって、温度Ｔｘにおけるパラメータセットを表現する。なお、図１１では、単純増加の場合に対応して、パラメータ抽出を実行する場合を例示している。これ以外にも、測定の結果、単純増加にならない場合も存在する。例えば、図１１のＰ２が、Ｐ１よりも小さい値をとる場合には、Ｐ１からＰ２への変化は減少となる。その場合において、本実施形態では、エラーを出力して処理を終了させている。また、処理を終了させずに、Ｐ２を特異点として無視するような処理を行っても良い。すなわち、単純増加にならない場合、図１０のステップＳ３０８における処理で、エラー出力処理、または、特異点として無視するような処理を行う。
【００５６】
以下に、温度Ｔｘにおける本実施形態のシミュレーション動作に関して説明を行う。以下の動作の説明においては、図１１に示されるパラメータが得られた場合において、温度Ｔｘでシミュレーションを行う場合に対応して説明を行う。
【００５７】
図１２は、温度Ｔｘでのシミュレーション動作を例示するフローチャートである。ステップＳ４０１において、シミュレーションを実行する温度Ｔｘを決定する。ステップＳ４０２において、温度Ｔｘよりも高温側の測定温度と低温側の測定温度を選出する。以下の動作の説明においては、高温側の測定温度として温度Ｔ２を選び出し、低温側の測定温度として温度Ｔ１を選び出してシミュレーションを行う場合の動作を説明する。
【００５８】
ステップＳ４０３において、測定温度Ｔ１に対応するパラメータセットと測定温度Ｔ２に対応するパラメータセットとを読み出す。ステップＳ４０４において、温度Ｔｘに対応するパラメータを得るための関数を読み出す。この関数は、測定温度Ｔ１と測定温度Ｔ２との温度差と、ステップＳ４０３で読み出したパラメータセットの変化量とに基づいて、温度Ｔｘに対応するパラメータを算出するものである。
【００５９】
ＢＳＩＭ４のＧＩＤＬを表すパラメータＡＧＩＤＬを例にすると、本実施形態のパラメータ抽出によって、各測定温度（Ｔ０、Ｔ１、…、Ｔｎ）におけるＧＩＤＬのパラメータが生成される。それらを、ＡＧＩＤＬ（Ｔ０）、ＡＧＩＤＬ（Ｔ１）、…、ＡＧＩＤＬ（Ｔｎ）として格納する。ここで、任意の温度ｔにおけるＧＩＤＬのパラメータＡＧＩＤＬ（ｔ）を求める関数として下記（１）式を定めておく。
【００６０】
ＡＧＩＤＬ（ｔ）＝[｛ＡＧＩＤＬ（Ｔｍ）−ＡＧＩＤＬ（Ｔｎ）｝／（Ｔｍ−Ｔｎ）]
×（ｔ−Ｔｍ）＋ＡＧＩＤＬ（Ｔｍ）・・・（１）
ただし、（Ｔｍ＜ｔ＜Ｔｎ）であるものとする。
【００６１】
ステップＳ４０５において、測定温度Ｔ１に対応するパラメータセット、測定温度Ｔ２に対応するパラメータセットおよびステップＳ４０４で読み出した関数とに基づいて、温度ＴｘにおけるパラメータＰ（Ｔｘ）を算出する。上記（１）式の場合、
ｔ＝Ｔｘ
としたとき、ＡＧＩＤＬ（Ｔｍ）にＡＧＩＤＬ（Ｔ１）を代入し、ＡＧＩＤＬ（Ｔｎ）にＡＧＩＤＬ（Ｔ２）を代入することでＡＧＩＤＬ（Ｔｘ）が定まる。
【００６２】
上記の動作によって温度Ｔｘのパラメータを決定した後、ステップＳ４０６において、温度Ｔｘのパラメータを用いてシミュレーションを実行する。なお、上述の実施形態では、ＢＳＩＭ４に備えられているＡＧＩＤＬに対応して説明を行ってきた。このＡＧＩＤＬ以外にも、例えば、ＢＳＩＭ４モデルのＡ０，ＡＧＳなどのパラメータに本手法を適用することも可能である。これによって、精度の高いＯＮ電流（Ｉｏｎ）を再現するシミュレーションを実現することが可能となる。また、以下に、上述してきたパラメータ抽出を実行し、それによって得られたパラメータセットを用いて回路シミュレーションを実行した場合の実行結果を、図面を参照して説明する。
【００６３】
図１３は、上記の動作に基づいて、ドレイン電流-ゲート電圧（Ids-Vgs)特性をシミュレーションした結果を液晶ディスプレイなどの表示装置に表示させた表示画面を示す図である。図１３の領域Ｂには、図３で述べたＧＩＤＬによる漏れ電流量を、本実施形態を適用してシミュレーションした結果が示されている。図１３に示されているように、本実施形態のパラメータ抽出によってシミュレーションを行うことで、従来の回路シミュレータよりも実測データを精度よく再現することが可能となる。また以下に、ゲート電圧0V時におけるドレイン電流-温度（Ids-T)特性を計算した結果を例示する。図１４は、ゲート電圧0V時におけるドレイン電流-温度（Ids-T)特性を示すグラフである。なお、図１４の（ａ）は、本実施形態の回路シミュレーション装置によって計算した計算結果を示し、図１４の（ｂ）は、従来の回路シミュレーション装置によって計算した計算結果を示している。図１４を参照すると、本実施形態の回路シミュレーション装置による計算結果のほうが、より高精度に半導体デバイスの物理現象を再現していること示されている。
【００６４】
上述の構成・動作に基づいて回路シミュレーションを実行することで、より高精度に半導体デバイスの物理現象を再現することが可能となり、そのシミュレーション結果に基づいて半導体デバイスの開発を行うことで、ロット試作等に要する費用や工数を削減し、半導体製造プロセスの開発コスト低減を図ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００６５】
【図１】図１は、従来のモデルパラメータ抽出方法の処理フローの概要を示す図である。
【図２】図２は、従来のモデルパラメータの抽出順序のフローチャートである。
【図３】図３は、デバイス特性測定データをプロットしたグラフである。
【図４】図４は、デバイス特性測定データと従来のシミュレーション結果との対応を示すグラフである。
【図５】図５は、本実施形態の動作の概要を示すフローチャートである。
【図６】図６は、本実施形態の構成を例示するブロック図である。
【図７】図７は、データ記憶部１１の構成を例示するブロック図である。
【図８】図８は、プログラム記憶部１２の構成を例示するブロック図である。
【図９】図９は、本実施形態におけるパラメータ抽出の動作を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、本実施形態におけるパラメータセットを生成する動作を例示するフローチャートである。
【図１１】図１１は、基準温度に対応してパラメータ抽出を行う動作を、視覚的に表すグラフである。
【図１２】図１２は、温度Ｔｘでのシミュレーション動作を例示するフローチャートである。
【図１３】図１３は、本実施形態におけるシミュレーション結果を示す図である。
【図１４】図１４は、本実施形態におけるシミュレーション結果を示す図である。
【符号の説明】
【００６６】
１０…回路シミュレーション装置
１…情報処理装置
２…入力装置
３…表示装置
４…ＣＰＵ
５…メモリ
６…入出力インターフェース
７…大容量記憶装置
８…バス
１１…データ記憶部
１２…プログラム記憶部
２１…デバイス特性測定データ
２１−１…第１温度測定データ
２１−２…第２温度測定データ
２１−ｎ…第ｎ温度測定データ
２２…デバイス構造データ
２３…中間データ
２４…パラメータセット
２４−１…基準温度パラメータセット
２４−２…第１温度パラメータセット
２４−３…第２温度パラメータセット
２４−ｎ…第ｎ温度パラメータセット
３１…中間データ生成プログラム
３２…温度間パラメータ補間プログラム
３３…パラメータ生成プログラム
３４…シミュレーションプログラム
１０１…デバイス特性測定データ
１０２…中間データ生成機能
１０３…中間データ
１０４…デバイス構造データ
１０５…パラメータ抽出機能
１０６…モデルパラメータセット
【図１】
2007272392.tif 000003
【図２】
2007272392.tif 000004
【図３】
2007272392.tif 000005
【図４】
2007272392.tif 000006
【図５】
2007272392.tif 000007
【図６】
2007272392.tif 000008
【図７】
2007272392.tif 000009
【図８】
2007272392.tif 000010
【図９】
2007272392.tif 000011
【図１０】
2007272392.tif 000012
【図１１】
2007272392.tif 000013
【図１２】
2007272392.tif 000014
【図１３】
2007272392.tif 000015
【図１４】
2007272392.tif 000016