*synopsis_sentaurus_user_manual을 보고 공부한 내용과 진행중인 프로젝트의 sample예제를 주로 이용한다.
1. File Section
File Section에서는 시뮬레이션을 돌리는데 필요한 input file과 output file을 명시한다. 좌측 위의 sample에서는 ""(큰따옴표)사이에 해당 파일명을 적어두었는데 보통 아래 sample 과 같이 @(변수명)@ 형식으로 적어 node에서 바로 parameter를 수정한다. (parameter수정이 용이한 이유는 본 포스팅 이전의 글에서 설명한 preprocessing과정에서 SWB가 알아서 각 node에 해당하는 파일을 생성해주기 때문이다)
좌측 위의 sample에서 msh.tdr 파일은 직관적으로도 알 수 있듯 mesh와 device 구조관련 정보를 볼 수 있는 파일이고 doping profile data도 포함하고 있다.
또한 n_1des.tdr은 1번 node에 해당하는 결과파일이고 plt는 1번 node의 그래프결과 파일 그 밑은 output log 파일이다.
*- 이후 입력된 것은 주석처리된다.
2. Electrode Section
이 부분은 전극에 관한 부분이며 initial bias와 boundary condition을 정의한다. 좌측의 코드에서 barrier = -0.55는 전극에서 metal Fermi level과 반도체의 intrinsic Fermi level의 차이를 고려해 조건을 추가한 것이다.
우측에 있는 예는 SOI구조의 IdVg 프로젝트 파일의 sdevies_des.cmd파일의 Electrode section이다. 해당 파일에서는 Resistror=40이라는 저항 조건이 추가되었는데 이는 이후에 나올 math section에서 *Extrapolate 키워드를 사용했을 때 Vg가 조금 증가할때 전류가 급격하게 증가하는 경우 시뮬레이션의 계산 결과 그래프를 얻는데 매우 비효율적이며 시간이 오래걸리는 단점(아주 조금만 전압이 증가해도 크게 전류가 증가하기때문에 step size를 줄여가며 계산을 해야하는데 step size를 줄이기 위해 많은 실패를 필요로 한다.이는 Extrapolate가 실제 확 커지는 결과값에서 한참 먼 값부터 계산을 해나가기 때문이다.)을 보완하기 위함이다. 이 저항이 급격한 전압강하를 먹어 소자에 가해지는 externer voltage의 step size를 줄여줌으로써 이 저항을 지나 소자로 들어오는 (소자특성분석을 위해 측정하기를 원하는)outerVoltage의 간격을 줄여줌으로써 효율적으로 계산량을 줄여준다.
*Extrapolate (math section에 사용되는 키워드) : 값을 넣어 계산을 할때 이전 결과값들의 기울기를 이용해서 다음값을 예상하여 계산을 푼다. 이전 결과값이 (1,2)와 (2,3)로 수렴하여 풀렸다면 다음 값은 일단 (3,4)로 넣어 풀어보는 것이다. 이러한 방식은 DC에서는 유리하지만 값이 급격히 변하는 AC등에선 제외하는게 좋은 키워드이다. 만약 넣는다고 하면 위의 예처럼 저항성분을 추가해주어야 계산이 효율적이다.
3. Physics Section
이 항목에서는 소자 시뮬레이션에 적용할 물리적 모델을 설정할 수 있다.
좌측에 사용된 2가지 모델, Mobility, EffectiveIntrinsicDensity는 기본적인 mobility모델과 band gap을 정의하기에 충분하다.
위의 mobility model은 도핑과 transverse field에 의존성이 있고 high-field saturation (velocity saturation)를 고려한 모델이다. 각각의 고려사항은 도핑 -> DopingDependence키워드, high-field saturation -> HighFieldSat키워드, transverse field에 대한 것은 Enormal키워드로 옵션을 추가하였다. EffectiveIntrinsicDensity키워드로 진성 캐리어 농도를 결정할때 silicon bandgap narrowing model을 이용했다. 구체적인 모델에 대한 설명은 다음과 같다.
- DopingDependence
DopingDependence에서도 여러가지 옵션을 골라 구체화 할 수있다. 아래 코드에 다양한 옵션의 이름이 나와있다. 해당 옵션에 대한 자세한 수식이나 설명은 Sentaurus Device User Guide(2015) dp 347쪽 이후로 자세히 나와 있으니 필요에따라 선택하여 사용하면 되겠다.
주로 사용되는 한가지 옵션에 대한 간단한 설명과 팁을 적어보자면 PhuMob 모델은 impurity scattering과 carrier-carrier scattering mechanismd을 모두 고려하여 mobility 특성 악화를 설명하는 모델이다. 다수 캐리어와 소수캐리어의 mobility 뿐만아니라 mobility의 온도 의존도, electron-hole scattering, charge carrier에 의한 이온화된 불순물, 불순물의 clustering또한 고려한다. 만약 해당 모델이 DopingDependence의 옵션으로 ()안에 들어가지 않고 Mobility( PhuMob ) 이런식으로 이동도 모델로 직접 들어갈 경우 DopingDependence또는 CarrierCarrierScattering 키워드와 같이 사용하면 안된다. 같이 사용될 경우 Sentaurus Device는 이동도 효과가 우연히 중복 카운팅되는 것을 피하기 위해 PhuMob를 제외한 DopingDependence 또는 CarrierCarrierScattering 모델을 무시한다. 또한 이런 식으로 이동도모델의 옵션으로 직접 사용될 경우 donor의 종류에 따른 electron mobility degradation을 반영할 수도 있다.
그 방법은 PhuMob( [(Arsenic | Phosphorus)]...)...}로 옵션을 추가하는 것이다. 비소와 인에대한 parameter table도 359쪽에서 확인가능하다. default값은 Arsenic 이다.
- HighFieldSat
high electric field에서는 carrier의 drift velocity가 더이상 electric field에 비례하지 않는다. 이런 효과를 고려할때 사용한는 것이 HighFieldSat키워드이다. HighFieldSat키워드는 특정한 캐리어로 구체화할 수 있는데, 이 특정캐리어의 종류를 고를 수 있다(전자의 경우 앞에 e를 붙여주면 된다). 또한 그 특정 캐리어의 방향성에 의한 effective field의 함수이며 이 field또한 고를 수 있다. 아무런 옵션 키워드도 적지 않았을때 기본값은 GradQuasiFermi이다.
- Enormol
mobility는 interface에서 degradtion이 일어난다. MOSFET은 채널을 가로지르는 high electric field로 인해 carrier들은 반도체와 절연체(Gate oxide)사이의 계면과 강하게 상호작용하게 된다. 이로인해 이 계면의 거칠기와 표면 입자와의 scattering에 의하여 mobility 특성이 악화된다. 이러한 효과를 고려하여 Enormol 옵션을 추가한다. 이 옵션은 semiconductoo와 insulator interface를 수직으로 field를 계산한다. 보통 thin channel에서는 가로길이가 훨씬 더 길기 때문에 수직으로 계산하지만 수평적으로 계산하려면 ToCurrentEnomal를 사용하면 된다. 이 mobility degradtion model은
mesh spacing에 매우 민감하기 때문에 gate밑의 oxide interface에서 vertical mesh spacing값을 0.1nm로 줄이는 것을 추천한다.
* SHR : Shockley-Read-Hall Reconbination
Physics section에서 특정 layer나 물질에 대해서만 model을 추가해 줄 수 도있다. 이럴 경우 아래 예시처럼 Physics (Material = "물질이름" ) 또는 Physics ( MaterialInterface = "물질1/물질2" ) 또는 Physics(regionInterface = "물질1/물질2" )등으로 설정가능 하다.
또한 Trap에 의한 효과도 고려 해줄 수 있다. trap에 type는 FixedCharge , Acceptor , Donor , eNeutral, hNeutral 이있으며 trap의 에너지분배에 따라 키워드를 선택할 수 있다.
위의 예시를 보면 Trap의 분포는 Exponential 함수를 따르며 trap의 type는 eNeutral이다. 분포 함수 수식과 키워드 table은 다음과 같다.
분포함수에 의한 trap 설정 뿐아니라 단일 trap이나 공간적으로 분리하여 trap을 설정해줄 수 도있다.
| value | Keyword |
| No | Conc |
| Es [eV] | EnergySig |
| Eo [eV] | EnergyMid |
< keyword table >
4. Plot section
Plot에서는 output에서 어떤 값을 저장할지 설정해준다. 이는 예시를 보면 금방 이해가 될 것이다.
Plot section에 적혀있는 항목들이 저장될 value이다. 해당 항목들의 결과값은 svisual을 통하여 시각적으로 확인가능하다.
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