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가설 설정
- 이에 따라 본 연구에서는 채널의 AR에 따른 transport 특성을 밴드 구조를 통해 분석하였다. NW FET 채널의 단면은 Fig. 1과 같이 사각형 구조로 가정하였으며, 특히 직사각형 NW FET 채널에서의 transport orientation에 따라서 AR변화가 야기하는 quantum confinement의 양상이 다르게 나타남에 주목하여 그에 따른 ballistic transport 특성 분석을 진행하고자 한다.
제안 방법
- 이 parameter들은 International Technology Roadmap for Semiconductor (ITRS) 2028 기준을 따랐다 [7]. 나노와이어 채널의 AR 변화에 따른 NW FET의 transport 특성 변화를 관 찰하기 위해, [100]또는 [110] 방향을 갖는 채널의 W를 1.5 nm로 고정시키고 T를 1.5 nm, 1.875 nm, 2.25 nm, 2.625 nm, 3.0 nm, 4.5 nm, 6.0 nm로 변화시켜 시뮬레이션을 진행하였다. 특히 [110] 방향은 T를 1.
- 이러한 경향성은 채널의 AR 변화에 따른 밴드 구조 변화와 관련이 있다고 예상할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 밴드 구조를 분석하기 위해서 EDISON에서 제공하는 밴드 구조 계산 소프트웨어를 사용하여 분석하였다 [4]
- 본 논문에서는 EDISON 나노물리센터에서 제공하는 tight-binding (TB) NEGF 기반 NW FET 소자 성능 및 특성 해석용 소프트웨어를 사용하였다 [4]. 이 소프트웨어는 TB 기반으로 하는 원자 수준의 시뮬레이션을 수행한다.
- 따라서 해당 소프트웨어는 nanoscale의 NW FET의 특성을 분석하는 데 적합하며, NW FET의 ballistic transport 특성을 밴드 구조를 통해 분석할 수 있어 본 연구를 함에 있어 적합하여 선택하였다. 본 논문에서는 NW FET의 채널 물질은 Si로 (Fig. 1), 방향은 [100]과 [110]을 비교분석하였다. 채널을 모사하는 TB orbital model은 sp3s*d5의 Boykin model을 사용하였다 [5].
- 본 논문에서는 TB NEGF 기반 NW FET 소자 성능 및 특성 해석용 소프트웨어를 사용하여 채널의 방향 및 AR에 따른 Ion/Ioff를 각각 비교 및 분석하였다.
- 6 V에서의 전류로 설정하였다. 본 논문에서는 tool에서 실행한 결과 데이터로 Ion/Ioff를 계산하였다.
- 이에 따라 본 연구에서는 [100] 또는 [110] 방향을 갖는 NW FET 채널의 AR에 따른 소자성능을 분석하기 위해 채널의 너비 (W)와 두께 (T)를 각각 변화 시켜가며 NW FET의 ON/OFF current ratio (Ion/Ioff)를 비교하였다.
- 실제로 NW FET 채널 모델은 원형이 가장 일반적이지만 실제 공정에서 완벽한 원형 단면으로 에칭하는 것이 어려워 aspect ratio (AR)가 1이 아닌 타원 모양을 가지는 채널로 시뮬레이션을 해 볼 필요성이 있다 [3]. 이에 따라 본 연구에서는 채널의 AR에 따른 transport 특성을 밴드 구조를 통해 분석하였다. NW FET 채널의 단면은 Fig.
- 0 nm로 변화시켜 시뮬레이션을 진행하였다. 특히 [110] 방향은 T를 1.5 nm로 고정시키고 동일한 방법으로 W를 변화시켜 시뮬레이션을 진행해 각각의 채널 특성을 비교 분석하였다. AR은 T를 W로 나눈 값으로 하였다.
대상 데이터
- Spin orbit coupling은 Si NW의 band 특성 차이가 크지 않다는 연구결과가 있기 때문에 본 연구에서 고려하지 않았다 [6]. 채널 및 게이트 길이는 6 nm 이며, equivalent oxide thickness는 0.5 nm 로 설정하였다. 소스와 드레인의 도핑은 n-type으로 농도는 1020cm-3으로, 드레인 전압 (VD)은 0.
이론/모형
- 6 V로 설정하였다. 이 parameter들은 International Technology Roadmap for Semiconductor (ITRS) 2028 기준을 따랐다 [7]. 나노와이어 채널의 AR 변화에 따른 NW FET의 transport 특성 변화를 관 찰하기 위해, [100]또는 [110] 방향을 갖는 채널의 W를 1.
- 1), 방향은 [100]과 [110]을 비교분석하였다. 채널을 모사하는 TB orbital model은 sp3s*d5의 Boykin model을 사용하였다 [5]. Spin orbit coupling은 Si NW의 band 특성 차이가 크지 않다는 연구결과가 있기 때문에 본 연구에서 고려하지 않았다 [6].
성능/효과
- 5nm로 고정했을 때의 AR값에 따른 밴드 구조를 나타낸 것이다. AR이 증가할수록 transport에 기여하는 밴드간의 간격이 줄어들면서 CBE를 기준으로 전류에 기여하는 밴드들의 개수가 증가하는 것을 확인 할 수 있다.
- 를 각각 비교 및 분석하였다. 그 결과 Si 채널의 방향을 [100] 및 [110]으로 설정하였을 때 AR에 따른 NW FET 성능 변화가 서로 다른 경향성을 보이는 것을 확인하였다. [100] 방향에서 W를 고정시킨 경우에는 전류 형성에 기여하는 Γ valley의 위치 변화가 전체적인 전류 특성에 큰 영향을 미쳤다.
- 4(a)와 (b)는 [100] 방향에서 AR값에 따른 밴드 구조를 나타낸 것이다. 두 개의 밴드 구조를 비교하면 AR = 4인 경우보다 AR = 1인 경우에 on current에 기여하는 밴드들의 개수가 증가했음을 확인할 수 있다. 일반적으로 conduction band edge (CBE)부근에 있는 밴드들이 on current에 크게 기여하게 되는데, AR = 4인 경우에는 두 개의 밴드가 주요하게 전류에 기여하고 AR = 1인 경우에는 네 개의 밴드가 주요하게 전류에 기여하고 있음을 확인할 수 있다.
- 따라서 [100]방향에서 AR = 1인 경우에 effective mass가 크지만 전류에 기여하는 전자의 양이 크게 증가하여 Ion/Ioff 특성이 좋아지는 것을 확인할 수 있다.
- 이 소프트웨어는 TB 기반으로 하는 원자 수준의 시뮬레이션을 수행한다. 따라서 해당 소프트웨어는 nanoscale의 NW FET의 특성을 분석하는 데 적합하며, NW FET의 ballistic transport 특성을 밴드 구조를 통해 분석할 수 있어 본 연구를 함에 있어 적합하여 선택하였다. 본 논문에서는 NW FET의 채널 물질은 Si로 (Fig.
- 이를 통해서 Si 채널의 방향과 AR에 따라서 NW FET 성능이 변화하며 이에 대한 이해를 바탕으로 실제 공정을 고려한 최적의 geometry를 구성할 수 있다는 결론을 내릴 수 있었다. 실제로 완벽한 원형구조에서 최적의 전류특성을 얻을 수 있는 [100] 방향보다 AR이 감소할수록 전류특성이 좋아지는 [110] 방향이 완벽한 원형으로 만들지 못하는 공정의 한계를 고려했을 때 더 좋은 전류특성을 기대 할 수 있다.
- 3 [110] 방향을 보면 한가지 더 주목할 점이 있다. 전체적으로 AR이 감소함에 따라서 Ion/Ioff 가 증가하는 경향성을 보이는데 AR이 0.67에서 0.57로 감소하는 과정에서 Ion/Ioff 감소가 나타났다. 이것은 average electron velocity의 감소로 설명이 가능하다.
- 5nm로 고정 했을 때의 AR값에 따른 밴드 구조를 나타낸 것이다. 전체적으로 AR이 증가할수록 Ion/Ioff 는 감소하였다. 이것은 effective mass가 큰 두 번째 밴드가 내려오고, 뿐만 아니라 두 번째 밴드의 에너지 준위가 낮아지면서 더욱 낮은 에너지 준위에 분포한 전자가 채널에 주입되기 때문이다.
후속연구
- 대표적인 한계로는 short channel effect (SCE)가 있는데 이로 인해 채널에서의 leakage current를 제어하기 힘들어졌다. 따라서 트랜지스터가 planar 구조에서 leakage current를 줄이기 위하여 gate controllability를 높일 수 있는 3D non-planar 구조로 변화할 것으로 기대된다 [1]. Nanowire FET (NW FET)은 quantum wire구조를 활용한 3D 입체구조로써 차세대 반도체 소자로 각광받고있다.
- 따라서 소스의 도핑 농도에 따른 최적의 valley splitting에 대한 분석을 진행할 수 있다. 또한 본 연구에서는 TB를 이용하여 채널을 직사각형 구조로 만들어 진행했지만, 차후 연구에서는 density functional theory (DFT)를 이용하여 채널을 타원 모양으로 모델링하여 실제 공정에 더 적합한 시뮬레이션을 할 수 있을 것으로 기대된다.
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