실시 예 에서 , 기여 도 또는 HDAM 은 ( 예 를 들 어 , 오염 문제 로 인한 ) 가능 한 중대 한 정렬 오 차 또는 잔차 를 식별 하 기 위해 분석 될 수 있 다 . 이 는 , 예 를 들 어 데이터 의 통계 적 분석 에 의하 여 , 데이터 에 대한 임계 값 의 적용 에 의하 여 또는 둘 모두 에 의하 여 이루어질 수 있 다 . 상당 한 정렬 오 차 가 있 는 경우 , 계측 샘플링 은 재 분배 ( 예 를 들 어 , 증가 , 공간 적 으로 집중 등 ) 되 어 개선 된 전산 계측 입력 을 가능 하 게 할 수 있 으며 및 / 또는 모델링 의 복잡 성 을 개선 ( 예 를 들 어 , 더 높 은 차수 모델 을 제공 ) 할 수 있 으며 , 바람직 하 게 는 예 를 들 어 기판 의 불 필요 한 재 작업 을 방지 하 고 따라서 패 터닝 공정 의 개선 된 작동 을 가능 하 게 바람직 하 다 . 예 로써 , 기판 에서 의 기판 레벨 로 지배 적 인 가열 기여 도 가 있 는 경우 , 처리 량 타격 없이 그리고 다 이 공간 에서 의 희생 없이 더 높 은 차수 필드 내 기판 정렬 모델 이 이용 될 수 있 도록 이 전산 계측 은 필드 내 레벨 에서 높 은 계측 밀도 를 제공 하 는 것 을 도울 수 있 다 .