Fluorine 도핑을 이용한 Gallium oxide 기반의 박막 제조 및 뉴로모픽 소자 특성 평가 연구

Abstract

이번 연구에서는 자율주행차 논리소자에 적합한 전력반도체를 이용하여 큰 동작전압과 내구성이 강한 뉴로모픽 시냅스 소자의 가능성을 확인하였다. 4 차 산업 혁명을 맞아 비정형 데이터 수요가 급격히 증가하여 자율주행 자동차, 스마트 기기 등 다양한 분야에서 AI 를 활용하고 있다. 또한 현재 내연기관에서 300 개의 반도체, 전기차에는 1000 개, 자율주행차에는 2000 개의 반도체가 들어가기 때문에 논리소자 도입을 통한 소비전력을 대폭 줄여야 하며, 내구성과 내열성을 필수적으로 갖추어야 한다. 이를 위해 차세대 전력반도체인 Ga2O3 를 트랜지스터 채널층으로 이용하여 논리소자를 제작하였다. 본 연구에서는 절연특성을 가진 Ga2O3 를 트랜지스터 채널층으로 사용하기 위해 전도성 개선이 필수적이었기 때문에 플루오린 도핑을 진행하였다. 먼저 순수한 Ga2O3 의 특성을 갖추기 위해 RF Sputter 를 이용하여 10nm 증착하였다. 또한 열처리 조건을 최적화하여 beta phase 의 monoclinic Ga2O3 의 구조적 특성을 분석하였다. 이후 전도성 개선을 위해 RIE 장비를 이용하여 SF6 가스를 사용하여 플루오린 도핑을 진행하였다. 이는 플루오린 이온 flux 를 이용하여 Ga2O3 lattice 에 이온 주입을 유도한 것이다. I-V 분석을 통한 전기적 성질을 분석한 결과 도핑 후 1V 기준 10000 배의 전도도 향상을 확인하였다. XPS, TEM, XRD 등을 이용하여 플루오린이 약 6nm 깊이까지 주입이 되었으며, Ga-F, Ga-O, Oxygen vacancy 의 결합을 통하여 전도도 향상 이유에 대해 정확하게 밝히며, 박막 트랜지스터 소자의 채널층으로 사용 가능함을 확인하였다. 동시에 박막 트랜지스터 소자에 적용하여 스위칭 특성 확인을 진행하였다. 동작 전압 -10V ~ 60V에서 On/off ratio가 1.61 x 105로 스위칭 특성을 확보하였으며, 트랜지스터 소자로서의 가능성을 확보하였다. 또한 자율주행차에 적합한 큰 동작전압에 알맞은 15.5V의 문턱전압을 얻을 수 있었다. 이 트랜지스터 소자에 AC pulse를 인가하여 논리소자로 가능성 또한 확보하였다. 학습과 기억 기능을 확인할 수 있는 pulse를 인가하여 전기적 특성을 분석한 결과, 1V의 양과 음의 펄스를 인가하였을 때 처음 전류 상태로 돌아오는 Short term memory 특성을 확인하였다. 이에 양의 전압과 음의 전압을 인가하며 Potentiation과 Depression값을 확보할 수 있었다. 이는 기억과 학습을 할 수 있는 소자로서 자율 주행 전기 자동차에 사용될 수 있는 논리소자 기능을 가진 전력반도체 기반 트랜지스터 개발에 새로운 초석을 제공해줄 것이라고 기대한다.