[논문]양자 시뮬레이션을 통한 나노 CNT 소자에서의 p-n 접합 특성 연구

이여름; 최원철

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이여름 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과) , 최원철 (한국과학기술원 전기 및 전자공학과)

EDISON 나노물리 사이트에 탑재된 탄소나노튜브 FET 소자 시뮬레이션 툴을 이용하여 나노 CNT 소자에서의 p-n접합이 갖는 특성을 살펴보았다. 순방향 바이어스에서는 일반적인 p-n접합과 유사한 특성을 보이나 그 원리는 다름을 알 수 있었으며, 역방향 바이어스에서는 밴드 대 밴드 터널링에 의한 전류가 발생함을 확인하였다. 또한 이러한 역방향 바이어스 하의 전류가 도핑농도에 따라 변함을 확인하여 실제 CNT 소자의 도핑농도를 예측해볼 수 있는 가능성을 확인하였다.

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문제 정의

더 나아가 p-n접합과 같은 형태의 채널을 갖는 CNT 모스펫에 대한 실험 연구들도 진행이 되고 있는데 [5]-[7], 본 논문에서는 다양한 조건에서 CNT 모스펫의 전류-전압 특성과 포텐셜 프로파일을 관측하여 나노스케일에서 p형 및 n형 CNT가 형성하는 p-n접합이 채널 내에 존재할 때 게이트 및 드레인 전압 변화에 따른 모스펫의 특성 변화를 분석하였다. 더 나아가 이러한 특성들에서 나타나는 경향을 통해 실제 실험을 통해 제작된 CNT의 도핑 농도를 역으로 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.
도핑 농도가 커짐에 따라 역방향 바이어스에서의 전류의 크기가 점차 증가함을 확인할 수 있다. 이와 같은 도핑 농도에 따른 역방향 바이어스에서의 전류 경향을 살펴봄으로써 앞서 이야기한대로 나노 크기 단위의 CNT를 제작할 때 도핑 여부와 대략적인 도핑 농도를 예측해보는 방향으로도 본 연구를 확장하는 방안도 생각해볼 수 있다. 다만 보완되어야 할 부분은 역방향 바이어스에서의 전류가 흐르는 BTBT가 p-n접합부에서 나타나지 않는 경우가 있다는 점이다.

제안 방법

이러한 문제를 극복하기 위해서 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 탄소나노튜브 (CNT)를 이용한 모스펫 또한 하나의 차세대 나노전자소자 후보로서의 가능성을 보이고 있다 [3], [4]. 더 나아가 p-n접합과 같은 형태의 채널을 갖는 CNT 모스펫에 대한 실험 연구들도 진행이 되고 있는데 [5]-[7], 본 논문에서는 다양한 조건에서 CNT 모스펫의 전류-전압 특성과 포텐셜 프로파일을 관측하여 나노스케일에서 p형 및 n형 CNT가 형성하는 p-n접합이 채널 내에 존재할 때 게이트 및 드레인 전압 변화에 따른 모스펫의 특성 변화를 분석하였다. 더 나아가 이러한 특성들에서 나타나는 경향을 통해 실제 실험을 통해 제작된 CNT의 도핑 농도를 역으로 예측할 수 있는 가능성을 제시하였다.
이 때 채널 물질로 사용된 CNT는 약 1 nm의 직경을 갖는 (13,0) 지그재그 CNT이다. 소스 영역은 n형, 채널 및 드레인 영역은 p형 CNT로 모두 동일하게 1x10⁷ cm^-1 로 도핑하여 기본적인 p-n접합의 특성을 살펴보았으며, 도핑 농도가 변화함에 따라 p-n접합의 전류-전압 특성이 어떻게 변화하는지 살펴보기 위해 p형 CNT 부분, 즉 채널 및 드레인 영역의 도핑 농도를 바꾸어서 추가적인 계산을 수행하였다.
이상에서 CNT 모스펫의 전류-전압 특성 및 포텐셜 프로파일을 통해 CNT p-n접합이 갖는 특성을 살펴보았다. 순방향 바이어스에서의 전류는 홀의 흐름을 통해 기술이 되며, 이는 게이트 전압이 증가함에 따라 에너지의 장벽이 그 흐름을 방해하는 경향을 보인다.
지금까지 우리는 CNT 모스펫에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 나노 크기 단위에서의 CNT p-n접합이 보이는 특성을 살펴보았다. 하지만 이의 결과를 CNT에 한정하지 않고 나노 크기 단위의 작은 일반적인 p-n접합으로 확장하여 생각해 볼 수도 있을 것이다.

대상 데이터

과 같이 계산 영역을 설정하였다. CNT 모스펫의 각 영역의 길이는 p-n접합의 경계가 게이트의 중간에 위치하도록 소스의 길이는 20nm, 채널의 길이는 10nm, 드레인의 길이는 10nm로 각각 고정하였다. 이를 통해 채널이 물질이 이종접합을 갖는 것과 같은 효과를 갖도록 할 수 있다.

성능/효과

그림 5. 의 결과에서 확인할 수 있듯이, 도핑 농도를 바꾸기 이전에는 전류밀도분포가 나타나지 않음을 알 수 있으며 도핑 농도를 바꾼 이후에는 p-n접합부에서의 급격한 포텐셜 프로파일 변화로 인해 BTBT가 나타나는 에너지 대역, 즉 p-n접합이 있는 영역의 에너지 대역에서 전류밀도분포가 관찰됨을 볼 수 있다.
이 때 BTBT가 일어나는 원리는 도핑 농도의 차이에 의해 p-n접합의 접합부에서 나타나는 급격한 포텐셜 프로파일의 변화에 의한 것과, 게이트 및 드레인 바이어스에 의해 접합부 이외의 지점에서 나타나는 두 가지 경우로 나누어 볼 수 있다. 접합부에서의 BTBT로 인한 전류는 도핑 농도에 큰 의존성을 나타내며, 이를 통해 CNT의 도핑 농도를 대략적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인하였다. 반면 바이어스의 영향으로 인해 나타나는 BTBT의 경우는 도핑 농도에 대한 의존성 외의 변수를 고려해야 하기 때문에 도핑 농도를 예측하는데 있어서 방해가 되는 요소로 작용한다.

후속연구

이를 보완하기 위해서는 역방향 바이어스의 최대값을 조절해가며 pn접합부 이외의 영역에서 나타나는 BTBT에 의한 전류를 최소화할 필요가 있다. 그렇게 함으로써 바이어스에 따른 변수를 제외하고 온전히 도핑 농도에 의해서만 나타나는 역방향 바이어스에서의 전류의 경향만을 살펴보아야 하며, 이를 통해 CNT의 도핑 농도를 보다 정확하게 예측해 볼 수있을 것이다.
하지만 이의 결과를 CNT에 한정하지 않고 나노 크기 단위의 작은 일반적인 p-n접합으로 확장하여 생각해 볼 수도 있을 것이다. 물질이 바뀌더라도 도핑 농도에 따른 포텐셜 프로파일의 형성, 외부 바이어스 조건에 따른 포텐셜 프로파일의 변화 및 이에 따른 전류의 흐름과 같은 현상이 나타나는 원리는 크게 다르지 않을 것이기 때문에, 본 연구를 통해 살펴본 결과들을 확장하여 생각하는데 큰 무리가 없을 것이라 예상된다.
p형 및 n형의 도핑 농도가 변함에 따라 페르미 준위가 변하여 접합부에서의 BTBT가 더크게 나타날 수도, 더 적게 나타날 수도 있다. 즉, 동일한 V_g를 가해주고 역방향 바이어스에서의 전류를 살펴봄으로써 CNT의 도핑 정도를 예측해 볼 수도 있을 것이다. 그림 6.
지금까지 우리는 CNT 모스펫에 대한 시뮬레이션 결과를 통해 나노 크기 단위에서의 CNT p-n접합이 보이는 특성을 살펴보았다. 하지만 이의 결과를 CNT에 한정하지 않고 나노 크기 단위의 작은 일반적인 p-n접합으로 확장하여 생각해 볼 수도 있을 것이다. 물질이 바뀌더라도 도핑 농도에 따른 포텐셜 프로파일의 형성, 외부 바이어스 조건에 따른 포텐셜 프로파일의 변화 및 이에 따른 전류의 흐름과 같은 현상이 나타나는 원리는 크게 다르지 않을 것이기 때문에, 본 연구를 통해 살펴본 결과들을 확장하여 생각하는데 큰 무리가 없을 것이라 예상된다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

모스펫과 같은 전자 소자를 구성함에 있어 가장 기본되는 구조는?

모스펫 (MOSFETs)과 같은 전자 소자를 구성함에 있어서 p-n접합은 가장 기본이 되는 구조로서 이에 대한 특성을 살펴보는 것은 매우 중요하다 [1]. 한편, 현재 주로 사용되는 평판형 모스펫의 크기가 점차 감소함에 따라 단채널 효과와 같은 현상에 의해 소자 성능이 저하되는 문제점들이 나타난다 [2].

평판형 모스펫의 크기가 감소함에 따라 발생하는 문제는?

모스펫 (MOSFETs)과 같은 전자 소자를 구성함에 있어서 p-n접합은 가장 기본이 되는 구조로서 이에 대한 특성을 살펴보는 것은 매우 중요하다 [1]. 한편, 현재 주로 사용되는 평판형 모스펫의 크기가 점차 감소함에 따라 단채널 효과와 같은 현상에 의해 소자 성능이 저하되는 문제점들이 나타난다 [2]. 이러한 문제를 극복하기 위해서 다양한 연구들이 진행되고 있으며, 탄소나노튜브 (CNT)를 이용한 모스펫 또한 하나의 차세대 나노전자소자 후보로서의 가능성을 보이고 있다 [3], [4].

바이어스의 영향으로 이해 BTBT현상이 나타날 때 발생하는 문제는?

접합부에서의 BTBT로 인한 전류는 도핑 농도에 큰 의존성을 나타내며, 이를 통해 CNT의 도핑 농도를 대략적으로 예측할 수 있는 가능성을 확인하였다. 반면 바이어스의 영향으로 인해 나타나는 BTBT의 경우는 도핑 농도에 대한 의존성 외의 변수를 고려해야 하기 때문에 도핑 농도를 예측하는데 있어서 방해가 되는 요소로 작용한다. 따라서 이와 같은 효과를 최소화하는 시뮬레이션 조건을 추가적으로 찾아보아야 할 것이다.

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