Si Device & Process Technologies
공정 플라즈마 응용 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 에너지시스템공학부 김곤호 교수
- 이메일
- ghkim@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://pal.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-8971
본 연구실에서는 식각 공정을 유지 관리하는 능동형 설비 운전 기술을 개발하고 있다. 주요 요소 기술로서 실시간 모니터링 시스템 (OES와 VI 센서 데이터 기반)으로 ‘Plasma Information’을 실시간 획득하고, CNN을 활용한 MI 데이터 생성 기술로 부터 식각 프로파일 가상계측 모델을 통해 in-wafer 식각 공정 동안의 PI-APC 데이터를 얻을 수 있다. 설비 데이터와 in-wafer 공정 데이터를 통합 관리하는 운전 시스템을 개발하였다. 획득 데이터를 기반으로 FDC, Backup 공정 개발, PM 주기 관리 등의 솔루션을 제시하고자 한다.
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[그림] Dual RF 300mm Etcher and PI-APC Controller
나노전자·에너지재료 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 재료공학부 박민혁 교수
- 이메일
- minhyuk.park@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- https://nano.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-7160
본 연구실은 차세대 반도체 소자 개발을 위하여 원자층 증착법 (ALD)을 활용한 산화 하프늄 기반 강유전체의 물리, 소재 측면의 기초 연구와 더불어 다양한 강유전체 메모리 소자(전통 반도체 소자 + 미래 반도체 소자)를 개발하고 관련 분야에 응용하기 위한 연구를 진행 중이다. 관련 연구 소자로는 FeRAM, FeFET, FTJ 등의 차세대 소자와 전통적인 DRAM, Flash 등의 소자가 있으며 전극, 절연층, 채널층 등 목적에 따라 다양한 물질들을 ALD로 제작할 수 있는 기술을 개발하고 평가하는 연구를 함께 수행하고 있다.
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[그림] 강유전체 메모리를 대표하는 FeRAM, FeFET, FTJ 소자. 이를 활용한 PiM 및 뉴로모픽 컴퓨팅 등의 미래 컴퓨팅 시스템으로의 응용
미세소자재료 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 재료공학부 주영창 교수
- 이메일
- @snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://ndml.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-5817
전자소자에 대한 전기적, 기계적 특성 및 미세구조 관찰 등의 분석을 바탕으로 소자 성능 및 신뢰성을 개선하기 위한 물질적, 구조적 제안을 하는 것에 그 목적을 두고 있다. 대표적으로 반도체 배선에서 발생하는 여러 형태의 신뢰성 문제에 대한 평가를 진행함과 동시에 유연 소자의 신뢰성과 관련된 분석을 주로 실시하고 있다. 또한 최근에는 그 영역을 넓혀 디스플레이, 에너지 소자로써의 응용을 위한 다양한 연구를 함께 진행하고 있다.
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[그림] 반도체 초미세 배선에서 발생하는 EM, TDDB 신뢰성 이슈 및 분석 개요
유전박막 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 재료공학부 황철성 교수
- 이메일
- cheolsh@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://dtfl.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-7535
본 연구실에서는 종래 반도체기술의 돌파구를 마련하기 위한 차세대 소자를 개발하고자 한다. 구체적으로는 ReRAM 〮 FeRAM 〮 PcRAM 등 비휘발성 메모리와 DRAM 〮 논리소자 등에 적용되는 초고유전막 및 강유전막과 박막 트랜지스터의 증착, 그리고 증착한 소자를 응용한 인-메모리 컴퓨팅, 시공간 및 센서 데이터 처리에 대한 연구를 진행하고 있다. 이러한 연구를 위해 원자층 증착 공정(ALD) 기술을 통한 소자 제작, 제일 원리 계산 등을 이용한 재료 물성 예측 등의 방법을 활용한다.
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[그림] 차세대 메모리 및 논리 소자와 그 응용. 왼쪽 위부터 시계방향으로 DRAM과 박막 트랜지스터, ReRAM, 인-메모리 컴퓨팅, 시공간 및 센서 데이터 처리, PcRAM, FeRAM
반도체 소자 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 전기・정보공학부 신형철 교수
- 이메일
- hcshin@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://drl.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-8647
본 연구실에서는, 데이터 및 Simulation 분석을 통해서 여러 가지 반도체 소자 (NAND, Logic, DRAM, New Memory)들의 model 개발과 신뢰성 분석 및 예측을 하고 있다.
- NAND의 경우, 3D VNAND string에 대한 current 및 P/E modeling, retention/ coupling/endurance/variability/disturbance 등 다양한 특성들에 대해 분석하고 modeling하여 매우 높은 단수와 스케일링에 대한 효과를 예측하고 있다.
- CMOS Logic의 경우, RF 소자 및 3D 소자 (FinFET, Nanowire, Nanoplate)의 noise 및 RF modeling을 통한 연구를 진행 중에 있다. 특히 소자가 급격히 작아짐에 따라 소자 성능 및 여러 가지 신뢰성문제(Variability, BTI, HCI, SHE 등)에 대해 분석하며 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 다각도로 연구하고 있다.
- DRAM의 경우, retention 특성에 영향을 끼치는 leakage(GIDL)에 대한 modeling 및 mechanism 들을 분석하고 있다. 특히, 매우 큰 영향을 끼치는 RTN effect에 대한 modeling을 통하여 retention 특성을 저하하는 요인들을 밝히고 있다. 또한 차세대 DRAM 소자의 설계 및 modeling도 병행하고 있다. -
[그림 1] 3D VNAND에 대한 연구 현황
[그림 2] Logic 소자에 대한 연구 현황
[그림 3] DRAM에 대한 연구 현황
반도체 재료 및 소자 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 전기・정보공학부 이종호 교수
- 이메일
- jhl@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://smdl.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-7279
본 연구실은 기술 신뢰도가 검증된 실리콘 기술을 적극 활용하여 최신 반도체 분야에 대한 연구를 수행하고 있다. 현재 진행 중인 연구 주제는 아래 항목과 같다.
1. 실리콘 기반의 저전력 및 고집적 신경모방소자 개발
2. CMOS기반의 뉴런회로 및 뉴럴 네트워크(SNN, DNN) 연구
3. 가스 검출을 위한 실리콘기반 센서 플랫폼 연구개발
4. 재구성 가능 소자 개발
5. 2차원 및 3차원 낸드플래시 메모리 소자의 내구성 분석
6. 센서와 인공지능의 융합 연구 -
[그림] Gated schottky diode (GSD) synaptic devices 15x24 array SEM 이미지 (top view)
삼차원 집적 및 소자 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 전기・정보공학부 최우영 교수
- 이메일
- wooyoung@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- https://sites.google.com/view/snutidl
- 전화번호
- 02)880-1662
본 연구실은 반도체 소자의 집적도, 전력소모, 기능의 한계를 극복하기 위한 연구를 수행하고 있으며, 반도체 소자를 연구하기 위해서 수행하는 개념 정립, 모델링/시뮬레이션, 공정을 이용한 제작, 제작된 소자의 측정/분석, 회로 등의 응용과 같은 모든 기술 단계를 광범위하게 다루고 있다.
본 연구실에서 개발되는 기술은 DRAM, flash memory, emerging memory와 같은 메모리 분야, 비메모리 파운드리 반도체 분야, 인간의 두뇌를 모방하는 두뇌모방 컴퓨팅, 초저전력 반도체, 삼차원 이종 집적 반도체 분야등에 적용되고 있다. -
[그림] 모노리식 삼차원 집적 공정 기술을 이용하여 MOSFET, tunnel FET, 나노전기기계 메모리 스위치를 집적한 초저전력 삼차원 재구성가능 반도체 시스템
소자공정 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 화학생명공학부 김재정 교수
- 이메일
- jjkimm@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- http://mipro.snu.ac.kr
- 전화번호
- 02)880-8940
본 연구실에서는 반도체 공정 중 구리 전해 도금에 있어 전해질 조성, 그 중에서 특히 첨가제가 구리 결정성 및 박막 특성, 실리콘 관통 전극(TSV) 충전에 미치는 영향 등을 연구 중이다. 이에 더하여, 도금 첨가제들의 작용 및 열화 메커니즘을 규명하는 연구에 집중하고 있다. 또한 반도체 공정 중 평탄화 공정 및 후속 세정 공정에 관한 연구로서, 금속의 반응성을 이용한 금속 기판 위 세정 공정과 실리콘 기반 기판 위에서의 세정 공정을 연구하고 있다.
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[그림] 구리 전해도금을 이용한 시간에 따른 TSV(깊이: 60 μm, 지름: 5 μm) 채움 결과; (a):100 s, (b): 200 s, (c): 500 s.
인공지능향 반도체 소자 연구실
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- 지도교수
- 공과대학 전기정보공학부 정규원 교수
- 이메일
- gwjung@snu.ac.kr
- 홈페이지 주소
- https://sites.google.com/view/gwjung
- 전화번호
- 02-880-8832
본 연구실은 인공지능 시대를 위한 미래 컴퓨팅 기술의 기반이 될 저전력·고효율 반도체 소자를 개발하고 있으며
생체모방 기반의 뉴로모픽 반도체 소자, 저전력 인공지능 센서 및 센서-메모리-프로세서 일체화 시스템,
차세대 메모리와 온-디바이스 AI 기술에 대해 중심적으로 연구하고 있다 -
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