안녕하세요, 인턴 면접을 앞두고 반도체 물성/ 반도체 공학 내용을 빠르게 정리해보고자 합니다. 아무래도 비전공자분께서 이해하기는 조금 어려울 수도 있습니다. 

목차

1. 반도체와 캐리어 모델링
2. 캐리어의 움직임
3. PN 접합 다이오드
4. 쌍극성접합 트랜지스터
5. 전계효과 소자
6. 반도체의 8대공정
7. 연산증폭기 

반도체란? 

반도체를 간단히 말하자면, 전기전도도가 도체와 부도체 사이인 물질을 뜻합니다. 더 간단히 말하자면 조건에 따라 전류가 흐르기도 안흐르기도 할 수 있는 물질을 반도체라고 합니다.  그럼 왜 중요할까요? 저희가 사용하는 컴퓨터는 0과 1로 구성되어 있습니다. 더 정확하게 말하자면 얼만큼 전류가 흐르냐에 따라 1과 0으로 구분합니다. 즉 전류의 흐름이 정보 저장부터 에너지 전달까지 모든 곳에서 엄청나게 중요합니다. 이를 조절하고 가능하게 하는 물질로 반도체를 주로 사용하는 것입니다.  

반도체는 주로 Si, Ge, GaAs,ZnSe등의 원소 구성을 보이는데 현재는 실리콘이 제일 많이 반도체에 사용됩니다.
앞서 언급한 다른 원소의 반도체들은 주로 고속 고온 특수한 경우에 더 많이 사용됩니다.  실리콘은 성능도 좋은데다, 모래에서 얻을 수 있는 물질이라 만들기 정말 쉽습니다. 흔히들 반도체가 비쌀거라 생각하는데 오히려 인덕터보다 저렴합니다. 

반도체 모델에는 결합 모델과 에너지 대역 모델이 있습니다. 수업에서는 사건의 에너지를 표현하기 위해서 에너지 대역 모델을 더 많이 사용합니다. 에너지 대역 모델에 대한 추가적인 설명은 하지 않겠지만 반도체는 전도대역과 가전자대역의 차이가 도체보다는 크고 부도체보다는 작습니다. 에너지 대역모델로 반도체를 설명하면 주로 이런식으로 설명을 많이 합니다. 흔히 실리콘 반도체는 1.12ev정도입니다. 고등학교때에는 최외각전자띠 라는 것을 배웠습니다. 반도체는 여러 원자들의 결합이기에 띠들이 마치 대역처럼 영역을 만듭니다. 가장 외각에 있는 대역을 가전자대역이라고 하고 전자가 자유롭게 움직일 수 있는 대역을 전도대역이라고 하는 것 입니다.  아래 그림에서 가전자대역을 valence band, 전도대역을 conduction band라고 합니다. 

캐리어 모델링  

반도체 내에서 전류를 운반하는 것을 캐리어 라고 합니다. 전도대역으로 올라간 전자가 캐리어가 되어 전류를 형성합니다. 기존 끈끈하게 결합되어 있는 원자들끼리에서는 캐리어가 발생하지 않지만 그 결합이 깨지거나 하면서 전자가 전도대로 올라가고 전류가 흐르게 되는 것 입니다. 한편 전자가 나온 빈 공간을 마치 가전자대역에서 어떤 빈공간이 움직이는 것처럼 묘사할 수도 있습니다. 이를 정공이라고 합니다. 

진성반도체란 무시할 만한 양의 불순물 원자만을 갖는 극히 순수한 반도체 샘플을 일컫는 말입니다. 이 곳에서 캐리어는 전자와 정공의 농도가 똑같습니다. 이제 도핑이라는 것을 합니다. 도핑이란 전자나 정공의 농도를 높이기 위해서 특별한 불순물원자의 양을 조절하여 넣는 것을 말합니다. 전자의 농도를 증가하기 위해서 인, 비소 등을 넣고 정공의 농도를 증가시키기 위해 붕소나 칼륨 알루미늄 원자등을 순수한 Si에 넣고 합니다. 

농도를 증가시키게 된다면 즉 도핑을 한다면 전류를 흐르게 하는 캐리어의 양이 많아지기 때문에 훨씬 전류가 잘 흐르게 됩니다. 이에 모든 반도체들은 대다수 도핑을 합니다. 전자농도를 증가시키는 불순물 원자를 도너라고 하고 정공농도를 증가시키는 불순물 원자를 억셉터라고 합니다. 

그림을 본다면 왼쪽은 pure silicon (순수한 반도체) 이며 p-type은 Boron ( 붕소) 를 추가하여 정공 농도를 증가시켰습니다. 이에 실리콘과의 결합에서 정공이 생긴 것을 볼 수 있습니다. N-type 보게된다면, N type에 자유전자가 생긴 것을 볼 수 있습니다. 도너가 도핑된 물질을 n형 물질, 억셉터가 도핑된 물질을 p형 물질이라고 합니다. 

또한,  주어진 반도체 샘플에서 가장 많은 캐리어를 다수 캐리어, 가장 적은 캐리어를 소수 캐리어라고 합니다. 

조금 더 심화되게 들어가서 페르미 함수를 보겠습니다. 

페르미 함수 f(E) 는 간단히 말하자면 에너지 E에서 존재하고 있는 준위들이 얼마나 많은 전자로써 채워지는가를 말합니다. ntype과 ptype의 페르미 준위를 보겠습니다. 페르미 준위는 E=페르미 준위 일때 f(Ef)=1/2 인 지점을 이야기합니다. 

다음과 같이 n형 반도체에서는 페르미 준위가 전도대역 근처에 p형 반도체에서는 페르미 준위가 가전자대 근처에 위치하게 됩니다. 페르미 함수는 확률 함수 입니다. 이를 활용해 전자의 수와 밀도등을 알 수 있지만 가볍게 보는 시간이니 여기까지 하겠습니다. 좀 더 수식적인 것을 알고 싶다면 오늘 쓴 글의 출처인 반도체 소자공학 책을 읽는 것을 추천드립니다. 

저번 게시글 이후로 시간이 조금 흘렀습니다. 그동안 많은 분들이 DGIST 인턴 후기를 봐주셨습니다. 저 같은 경우 화학물리학과에 있는 랩실에 지원했었습니다. 종종 그때를 다시 생각하는데 제 대학교 생활중에 제일 재밌었던 시기중 하나였습니다.  좋은 교수님과 좋은 선배님들과 같이 연구할 기회가 있다면 꼭 지원하시길 바랍니다. 

2주차 부터는 본격적으로 랩에서 하는 실험들 테크닉을 배웠습니다. 바쁘신 와중에도 정말 친절하게 하나하나 세세하게 알려주셨고 이에 저도 열심히 하게 된 것 같습니다. 교수님과 초밥을 먹으며 랩실 미팅에서 매주 금요일마다 발표하기로 했습니다. 

발표를 할 때 미관상의 이유로 X축을 빼버리는 .. 행동을 했는데 다행히 다들 웃으면서 잘 이야기해주셨습니다. 논문에서 사용하는 ORIGIN 프로그램과 각종 기기들을 다루었고 1학기때 반도체 물성에서 보던 기기들도 직접 볼 수 있는 기회였습니다. 저희 랩실 말고 다른 랩실 장비들도 구경할 수 있었는데 특히 반도체 관련 랩실이 인상깊었습니다. 저희 학교에서는 볼 수 없던 클린룸부터 다양한 기기들까지 구비되어 있어서 연구할 맛이 나겠다는 생각을 했습니다. 

DGIST 내부에 헬스장( 시설이 그렇게 좋지는 않습니다만) 과 음식 시설들을 자주 이용했고 최종 발표까지 잘 마무리했습니다. 짧아서 정말 아쉬웠단 생각을 했습니다. 교수님과 직접 1대1로 이야기할 기회가 흔치 않은데 정말 보람있는 경험이었고 또 대학원이라는 진로에 대해 정말 깊게 생각할 수 있게 된 계기였습니다. 또 방학때 공기좋은 곳에서 연구할 수 있어서 심신이 건강해진다는 느낌도 많이 받았습니다. 

어쨌든 좋은 교수님 (김박사넷 평점 이라던가 학부 박사과정께 메일로 문의) 한 후 좋은 인턴 경험하셨으면 좋겠습니다. 

2024.05.23 update

이번에는 4학년이다보니 제가 진학하고자 하는 랩실에 지원을 했는데요, 

아쉽게도 원하는 연구실이 아니라 2지망에 적은 연구실로 배정되었습니다. 원서 접수, 원서 결과 때 조회수가 많이 나오는데, 다들 원하는 연구실이 되서  좋은 생활 하셨으면 좋겠습니다. 

application programming interface 의 약자 API는 일반적으로 클라이언트와 서버 측면에서 설명됩니다. 요청을 보내는 애플리케이션을 클라이언트라고 하고 응답을 보내는 애플리케이션을 서버라고 합니다. 사이트를 서버로 파이썬에 클라이언트로 정보를 받는 방법을 알려드리겠습니다. 

API를 웹사이트에서 가져오는 방법은 여러가지가 있는데 저는 사이트에서 자체적으로 API 를 제공하고, 그 API로 정보를 불러온 다음 출력하는 예제를 만들어보겠습니다. 제가 가져온 사이트는 Weather API - OpenWeatherMap 입니다. 

1. Weather API - OpenWeatherMap에 들어갑니다. 

2. 위 메뉴중에 API 라는 부분을 누릅니다. 

3. 내리다 보면 아래와 같은 화면이 뜹니다. 이중에 사용하고 싶은 부분을 고르면 됩니다. 

저는 실시간으로 계속 정보를 받아서, 날씨의 정보를 알려주는 프로그램을 생각중이라 current weather data를 고릅니다.

4. 설명 읽기  

5. 코드 짜기 

import requests
import json
from datetime import date
import time
import keyboard
while not keyboard.is_pressed('q'):
    today1 = date.today()
    today = today1.strftime("%m/%d")
    city = "Seoul"
    api_key = "여러분의 APi key를 적으세요 " 
    units = 'metric'
    api_url = f"https://api.openweathermap.org/data/2.5/weather?q={city}&appid={api_key}&units={units}"

    weather_data = requests.get(api_url)
    weather_data = json.loads(weather_data.text)

    name = weather_data['name']
    weather_main = weather_data['weather'][0]['main']
    temperature = weather_data['main']['temp']

    if weather_main == "Rain":
        state = "Take an umbrella as it's raining."
    elif weather_main == "Clouds":
        state = "It's cloudy, so enjoy some food."
    else:
        state = "Have a nice day."

    print(f"{city}'s weather is {weather_main}. {state}")
    print(f"{today}'s temperature is {temperature}°C")
    

    # 5초 대기
    time.sleep(5)

대충 이런 귀여운 코드를 짜봤습니다. 종료하는게 항상 걸리네요. 해결하는 방법 아시는 분 있음 댓글로 알려주세요. 

아무래도 온도가 순식간에 바뀌지 않으니 5초보다는 훨씬 길게 하는게 좋지만 가시성을 위해 이렇게 표현해보았습니다. 

어쨌거나 이런식으로 API를 불러올 수 있다면 더 나아가 수많은 응용이 가능합니다. 실시간 날씨정보를 데이터로 저장하니 날씨에 따라 어떤 시스템을 움직일 수도 있을 것이고, 어떤 안내문을 표현하는 것도 가능하겠습니다. 이런 잔테크닉들을 많이 배워서 프로젝트에 응용해야겠습니다. 

[과목 개요]

신호 및 시스템은 전기전자공학부 학생에게 정말 중요한 과목중 하나입니다. 통신 뿐만 아니라  전기분야 임베디드 분야등 정말 다양한 곳에 기초적인 과목으로 사용되는 과목입니다. 공학수학을 바탕으로 진행되는 과목인 만큼 공학수학에 대한 이해도 중요합니다. 게시글에서는 신호 및 시스템을 한챕터마다 간단하게 정리해보겠습니다.  

1. 신호와 시스템 

1) step 신호 u(t) 

t=0인 순간 한 걸음을 내딛어 계단을 오르는 것같이 크기가 변해서 step 함수라는 이름이 지어졌습니다. 

simulink로 스텝신호를 보겠습니다. 

지금은 제가 0.1초 delay를 주었지만 원래 단위 계단으로는 아래와 같이 정의됩니다. 

우리가 DC 신호를 인가할 때에도 step 신호라고 이야기 할 수 있을 겁니다. 

2) Ramp 신호

램프 신호도 한번 simulink로 개형을 보겠습니다. 

다음과 같은 식으로 나타냅니다. 

3) impulse 신호 

제어공학에서 가장 중요한 신호중 하나입니다. 임펄스 신호는 실제로 구현할 수 있는 신호는 아닙니다. 아래를 보면 임펄스 신호에 대한 정의와 표현입니다. 

임펄스 신호를 시스템에 인가하면 임펄스 응답이 나오는데 그 응답을 가지고 저희는 시스템의 특징을 알 수 있습니다. 이는 제어공학 내용에서 이어집니다. 

이전 챕터에서는 인덕턴스와 교류전압에 대해서 이야기했는데 이번에는 코일의 자화전류에 대해서 이야기하겠습니다. 

저번에 교류전압을 가하면 코일 내부에 자속이 생성된다고 이야기했습니다. 그리고 그 자속의 크기는 철심에 무관하고 교류전압의 크기와 주파수에 의해 결정된다고 이야기 했는데요, 자속은 저절로 생겨난게 아니라 코일에 전류가 흐르면서 생성된 자속입니다. 전류 식 같은 경우 

이와 같이 표현할 수 있습니다. 저번에 v(t)는 cos함수로 준다고 가정했기 때문에 전류는 전압에 비해 90도 뒤집니다. 이를 지상이라고 하죠. 이때 이 식을 잘 풀이해보겠습니다. 분자에 있는 루트2 V sin (wt)을 보면 이때 이 실효값이 V라는 것을 알 수 있습니다. 또 분모의 괄호 안에 있는 저 분수식은 인덕턴스 L의 공식입니다. 즉, 전류는 

이와 같이 표현할 수 있습니다. 그런데 코일의 리액턴스X는 wL입니다. 이에 최종적으로 90도 위상차까지 복소페이서 사이의 관계로 나타나게 된다면

최종적으로 다음과 같이 표현할 수 있게 됩니다. 

정리하면 코일에 교류전압이 가해지면 자기저항과 턴수에 의해 전류가 흐릅니다. 이 전류에 의해 교류전원의 크기와 주파수 코일의 턴수에 의해 결정되는 자속이 결정되고 이 자속이 결론적으로 코일에 기전력을 유기시켜 인가전압과 전기적 평형을 이루게 됩니다. 코일에 기전력이 유기되어 인가전압과 전기적 평형을 이룹니다. 

자속에서 철심이 어떤지에 따라 상관없다고 했는데 자속 대신 전류가 철심에 의해 달라집니다. 

아무래도 전체적인 흐름을 이어가다 보니 전 내용들을 알아야 계속 나아갈 수있는 것 같습니다. 다음에는 그 유명한 히스테리시스 곡선에 대해 이야기하겠습니다. 

대학원과 진로에 대해 여러 고민이 있는 과정에서 해당 책을 읽었습니다. 미국의 경제학자 러셀 로버츠가 작성했고 이화여대 최재천 교수님이 추천한 책입니다. 사실 책에서 내 결심을 맡긴다는 것은 웃깁니다. 책에서도 이 점을 정확하게 이야기해서 좋았습니다. 저는 대학원 결정을 할 때 장점과 단점을 적고 가중치를 두어 총점을 계산했는데 어쩌면 이 방법이 잘 맞을 수도 있습니다. 다만, 이런 스칼라 방식으로 바라보기엔 깊은 고민을 하게 되는 문제들은 더욱 복잡하고 어렵습니다. 결국에는 자기 마음가는대로 직관으로 고른다는 것이지요. 그렇기 때문에 다양한 경험을 해야한다고 책에서는 이야기합니다. 

인상적인 구절

뱀파이어가 되기 전에는 그게 어떤 것일지 제대로 상상할 수 없다. 우리가 경험해 본 세상에는 피를 마셔야만 목숨을 부지하고 햇빛이 비칠 떈 관에 누워 잠을 자는 상황이 벌어지지 않기 때문이다. (중략) 이 부분에 대해서는 아무런 데이터가 없다. 그리고 이 데이터를 얻을 수 있는 유일한 길은 그냥 믿고 뱀파이어의 세계로 뛰어드는 수밖에 없다. (중략) 무엇이 나에게 최선인지를 판단할 때 고려해야 할 '나'는 다음중 어느쪽인가? 지금의 나인가, 나중의 나인가?  (45p) 

- 2학년 때까지 나는 내가 매우 안정적인 직업을 선호하는 줄 알았다. 공기업을 생각했고 평생 여유로운 인생을 살고 싶었다. 하지만 3학년이 되고 다양한 공모전을 하면서 나는 새로운 도전을 하고 싶었고 또 연구실에 들어가자 나는 연구하는 삶을 꿈꾸게 되었다. 이처럼, 내가 선택을 할 때 단순히 현재의 나로만 고민하면 안된다는 사실이다. 그런 점에서 고려해야할 범위를 넓게 생각하게 된다. 

제 생각에는 체크리스트를 한번 만들어 볼 만한 게, 그런 목록이 감정 반응을 자극해서 내가 정말로 원하는 게 뭔지 알려주니까요. 동전 던지기처럼 말이에요.

- 때로는 직관이 더 정확할 수 있다는 말이다. (책에서는 찰스 다윈의 이야기를 한다)

인간으로서 성장하는 것은 삶을 충만하게 사는 것이다. 이는 단순히 쾌락을 늘리고 고통을 피하는 게 아니다. 성장한다는 것은 진실성, 미덕, 목적, 의미, 존엄성, 자율성을 가지고 행동하며 살아간다는 뜻이다. 삶의 계량화하기 어려운 측면들이지만 어쩌면 당신은 비용이 얼마가 되었든 이것들을 최우선에 놓을지도 모른다. (중략) 답이 없는 문제 앞에서 우리가 내리는 선택들은 그저 미래의 비용과 혜택만 줄줄이 만들어 내는 게 아니다. 이 선택들은 우리가 어떤 사람인지를 규정하며, 결과가 좋을 때는 삶의 의미를 부여한다. 그리고 결과가 좋지 않을 때 힘들게 내 선택을 직시하는 것도 삶의 일부다. 

우리는 정보가 없어서 결정을 미루는 것이 아니다. 우리가 결정을 미루는 이유는 결정을 내리기 두려워서다. 만족할 만한 정보를 얻기까지 결정하지 않겠다는 사람은 결국 인생이 다 지나가 버렸음을 깨닫게 될 것이다. 

- 뼈맞는 말이다. 어쨌거나 책에서는 명확한 결과보다는 다양한 경험을 해보고 선택을 하라고 조언한다. 글쎄 결과가 좋지 않을 때 내 선택을 직시하면서도 다음에는 올바른 선택을 할 수 있게 말이다.