[연구자명]

1. 박지원, 진민현, 안현수, 황제혁, 강정우, 이지원(지도교수)
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[연구제목]

1. Versatile Potential and Full Well Capacity Modeling of Vertical Pinned Photodiodes
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3. [연구내용 요약]
4. 본 연구에서는 픽셀 크기 축소에 따라 수직형 구조가 적용된 pinned photodiode(PPD)의 potential 분포와 full well capacity(FWC)를 정확하게 예측하기 위한 physics-based vertical PPD 모델을 제안하였다. 기존 conventional PPD 모델은 수직 방향의 구조적 특성과 실제 소자의 non-uniform doping profile을 충분히 반영하지 못해 예측 정확도에 한계가 있었다. 이를 개선하기 위해 Fourier series를 활용하여 3차원 Poisson 방정식을 해석적으로 풀고, 이를 기반으로 PPD 내부의 potential 분포를 도출하여 FWC를 산출하였다. 제안된 모델은 TCAD 시뮬레이션과 Samsung CIS 공정으로 제작된 0.7 µm pixel pitch 제품의 5가지 doping 조건에 대한 측정 결과를 통해 검증하였다. 제안된 모델은 TCAD 시뮬레이션과 Samsung CIS 공정으로 제작된 0.7 µm pixel pitch 제품의 5가지 doping 조건에 대한 측정 결과를 통해 검증하였다. 검증 결과, TCAD 대비 pinning voltage와 FWC의 평균 오차는 각각 2.76%와 5.59%였으며, 측정된 FWC와의 평균 오차는 2.07%로 나타났다.
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[성과와 관련된 이미지 및 설명]

본 그림은 수직형 PPD의 구조와 doping profile을 기반으로 Fourier series를 이용해 3차원 Poisson 방정식을 해석하는 제안 모델의 개념을 보여준다. 또한 5가지 doping 조건에서 제안 모델의 FWC를 TCAD 시뮬레이션 및 측정 결과와 비교하여 모델의 예측 정확도를 검증하였다.

[연구결과의 진행상태 및 향후 계획]

현재 모델을 확장하여 ion implantation recipe로부터 doping profile을 예측하고, 이를 기반으로 PPD 특성까지 예측할 수 있는 통합 파이프라인을 구축하고 있다. 또한 목표 특성에 맞는 최적의 ion implantation 공정 조건을 역으로 도출하는 inverse design 연구를 진행 중이다.

[논문실적]

IEEE Sensors Journal, 2026 출판