도 3 b 는 공정 모델 ( 34 ) 의 결정 시 기준 공정 모델 ( 371 ) 이 사용 될 수 있 는 , 일 실시 예 에 따른 기계 학습 에 의해 공정 모델 을 결정 하 는 방법 을 위한 흐름 도 를 개략 적 으로 나타낸다 . 기준 공정 모델 ( 371 ) 은 여 하한 의 적절 한 방법 에 의해 얻 어 질 수 있 다 . 일 실시 예 에서 , 기준 공정 모델 ( 371 ) 은 다음 절차 들 에 의해 얻 어 진다 . 기준 공정 모델 의 입력 들 의 제 1 값 들 ( 311 ) 및 제 1 값 들 ( 311 ) 에 의해 표현 되 는 처리 조건 하 에서 기판 상 에 형성 되 는 이미지 의 1 이상 의 특성 의 제 1 세트 의 시뮬레이션 된 값 들 ( 321 ) 이 얻 어 진다 . 제 1 값 들 ( 311 ) 은 디자인 레이아웃 으로부터 , 또는 패 터닝 공정 ( 예 를 들 어 , 리소그래피 단계 ) 의 시뮬레이션 에 의해 얻 어 질 수 있 다 . 예 를 들 어 , 제 1 값 들 ( 311 ) 은 조명 의 1 이상 의 특성 ( 31 ) ( 예 를 들 어 , 방사선 세기 분포 및 / 또는 위상 분포 ) , 투영 광 학기 의 1 이상 의 특성 ( 32 ) ( 예 를 들 어 , 투영 광 학기 에 의해 야기 되 는 방사선 세기 분포 및 / 또는 위상 분포 에 대한 변화 ) , 패 터닝 디바이스 의 1 이상 의 특성 ( 33 ) , 및 / 또는 1 이상 의 노광 - 후 절차 의 1 이상 의 특성 ( 30 ) 의 값 들 을 가질 수 있 다 . 시뮬레이션 된 값 들 ( 321 ) 은 , 예 를 들 어 모델 ( 예 를 들 어 , 비 - 기계 학습 모델 ) 을 이용 하 여 이미지 를 시뮬레이션 함 으로써 얻 어 질 수 있 다 . 시뮬레이션 된 값 들 ( 321 ) 은 제 1 값 들 ( 311 ) 에 기초 하 여 얻 어 질 수 있 다 . 제 1 값 들 ( 311 ) 및 시뮬레이션 된 값 들 ( 321 ) 은 샘플 로서 트레이닝 데이터 ( 341 ) 에 포함 된다 . 제 1 값 들 ( 311 ) 은 샘플 의 피처 벡터 이 고 , 값 들 ( 321 ) 은 샘플 의 감시 신호 이 다 . 트레이닝 데이터 ( 341 ) 는 다수 의 패턴 들 및 / 또는 다수 의 처리 조건 들 을 나타내 는 입력 들 의 값 들 을 포함 하 는 샘플 들 을 가질 수 있 다 . 절차 ( 361 ) 에서 , 기준 공정 모델 ( 371 ) 은 트레이닝 데이터 ( 341 ) 에 기초 하 여 결정 된다 .