인공 신경망 기반의 CNT-MOSFET 모델링과 나노 스케일 회로에의 응용

전문가 제언

○ Rice 대학의 Dr. E. Smally, 그리고 Sussex 대학의 Dr. W. Kroto는 1996년 60개 혹은 그 이상의 탄소 원자로 된 'buckyballs' 모양의 분자구조가 있다는 것을 밝혀서 노벨 화학상을 수상하였다. 1991년 일본 NEC의 Dr. Sumio Iijima가 나노튜브(지름 4~30 nm, 길이 1㎛)를 발견하였다.

○ 나노튜브의 접합부 형태에 따라 금속성 나노튜브와 반도체 나노튜브로 나누어지며 분자들의 꼬인 정도에 따라 전기적인 성질이 결정된다. 꼬임의 정도는 키랄 벡터(n, m)로 표현한다. 벡터식 R=na1+ma2에서 a1은 6각형의 정점의 연결 방향이고 a2는 변의 연결 방향이다. m=0이면 지그재그, n=m이면 암체어이다. n, m은 튜브 원주에 놓인 6각형 단위의 수로서 직경이 클수록 큰 값이 된다. 이들은 키랄성을 결정하게 되는데 키랄성은 전도도에 직접 영향을 끼친다. n-m이 3으로 나누어지면 금속성이 되고 그렇지 않으면 반도체가 된다. [우리나라에서는 서울대학교 임지순 교수 등이 이러한 현상을 연구].

○ MOSFET를 시뮬레이션 함에 있어서 분석 기법의 하나는 3D 푸아송 방정식 및 2D슈뢰딩거 방정식을 풀어서 전위 분포(potential profile)를 파악하고 1D NEGF를 풀어 캐리어 이동도를 풀고 이를 반복하는 것이다. [Purdue 대학의 Lundstrom 교수 등이 이 분야를 연구]. 이 글에서 분석에 사용한 MATLAB 7.0.4는 2005년에 출시된 버전으로 지금은 버전 7.9가 출시되어 있다.

○ 반도체 소자가 원자 단위로 극소화됨에 따라 분석 기법도 원자와 원자 사이의 전도도와 전하 이동도를 논하는 단계까지 깊이 들어가고 있다. 분석에 필요한 계산은 더 많은 변수와 데이터를 다루지 않으면 안 되고 계산 시간은 기하급수적으로 길어진다. 인공신경망(ANN) 기법은 이러한 난제를 극복할 수 있는 길을 열어 줄 것이다. 하지만 ANN 모델은 훈련과정을 거쳐야 완성되기 때문에 반도체 설계에 적합한 훈련된 ANN 모델이 사전에 공급되어 있어야 한다는 과제가 있다. 우리나라는 이런 부분을 선점해 놓으면 세계 시장에서 리더가 될 수 있을 것이다.

저자

Mohsen Hayati, Abbas Rezaei, Majid Seifi

자료유형

학술정보

원문언어

영어

기업산업분류

전기·전자

연도

2010

권(호)

54(1)

잡지명

Solid-State Electronics

과학기술
표준분류

전기·전자

페이지

52~57

분석자

황*룡

분석물

• 인공 신경망 기반의 CNT-MOSFET 모델링과 나노 스케일 회로에의 응용.pdf [367,539 byte]

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