2.1 a-IGZO 소자의 제작 과정

본 논문의 분석에 사용된 a-IGZO TFT는 하부 게이트 구조로 제작되었으며, 공정 과정은 다음과 같다. 먼저, 200 nm 두께의 게이트 절연막이 형성된 p-타입 도핑 실리콘 웨이퍼 위에 40nm 두께의 IGZO를 30/0.6 sccm의 Ar/O₂ 유량, 100 W의 전력, 그리고 5.7 mTorr의 압력 조건으로 RF 스퍼터링으로 증착하였다. 증착된 IGZO 층은 리소그래피 공정을 통해 패터닝하고 전자건 에바포레이터를 통해 소스 드레인 전극으로 이용할 Ti/Al/Ti층을 교차 증착하였다. 드레인 및 소스 전극은 리프트오프를 통해 패터닝하였다. 모든 공정이 완료된 후에는 300℃의 온도 조건에서 1시간 동안 열처리를 진행하였다. 제작된 소자는 채널 폭 15 μm, 채널 길이 3 μm의 크기를 가지며, 문턱 전압은 –1.905 V였다. 소자의 구조 및 공정 과정은 그림 1과 같다.

2.2 a-IGZO 소자의 단기 열화 특성 측정 및 분석

제작한 a-IGZO TFT 소자에 다양한 게이트 스트레스 전압을 인가하면서 시간에 따른 문턱 전압 열화 양상을 측정하였다. 총 100초 동안 스트레스를 인가했으며, 드레인-소스 간 전압 (V_DS) 0.1 V 조건 하에서 게이트-소스 간 전압을 –1 V 부터 6 V 까지 1 V 간격으로 변화시켰다. 실제 디스플레이 동작은 수 밀리초 단위로 일어나지만 계측기 한계로 인해 100초 동안 측정하고, 수 밀리초 수준은 제안한 수식을 통해 예측하고자 했다. 문턱 전압 추출을 위한 응답 특성 측정 시 열화 양상이 변화하는 것을 방지하기 위해 측정 조건 또한 최적화하였다. 측정된 문턱 전압의 단기 열화 특성은 그림 2와 같다. 그림 2(a)에서 볼 수 있듯이, 스트레스가 오래 지속될수록 문턱 전압이 양의 방향으로 이동하는 것을 확인할 수 있다. 이는 게이트에 인가되는 양의 전압이 IGZO 층과 절연막 사이 계면 트랩에 전자들이 포획되도록 전계를 형성하기 때문이다. 계면 트랩에 포획된 전자들은 채널로 인가되는 전기장을 상쇄하기 때문에 포획되기 전과 같은 전류를 유도하기 위해 더 큰 양의 게이트 전압이 인가되어야 한다. 이는 결국 문턱 전압이 양의 방향으로 이동하는 결과로 나타나게 된다. 또한, 스트레스 전압이 클수록 계면에 유도되는 전계가 크기 때문에 더 많은 양의 전자가 포획되므로, 같은 시간 동안 스트레스를 인가하더라도 문턱 전압이 더 많이 이동한다. 이러한 현상은 그림 2(b)를 통해 확인할 수 있다.

2.3 a-IGZO 소자의 단기 열화 모델링 및 결과

일반적으로 장기 열화를 다루는 논문들에서는 문턱 전압이동 양상을 모델링하기 위해 아래와 같이 stretched exponential 식을 이용한다.

식(1)에서 $\Delta$V_TH0는 무한한 시간 동안 스트레스가 인가될 때의 문턱 전압 변화량, $t$는 스트레스 인가 시간, $\tau$와 $\beta$는 exponential 항의 empirical한 피팅 파라미터이다. Stretchable exponential은 문턱 전압 이동을 매우 잘 대변하는 식이지만, 문턱 전압의 열화가 포화되었을 때의 값인 $\Delta$V_TH0를 기반으로 피팅이 진행되기 때문에 열화 시작 단계에 해당하는 단기 열화에 대한 정확도가 낮다는 한계가 존재한다. 따라서 본 논문에서 식(2)와 같은 새로운 모델 식을 제안했다.

식(2)에서 a, b, c는 empirical한 피팅 파라미터, $V_{stress}$는 인가한 게이트 스트레스 전압의 크기, $V_{TH0}$는 초기 문턱 전압을 의미한다. 제안한 식은 기존 식과 다르게 초기 문턱 전압을 기반으로 모델링을 진행하기 때문에, 단기 열화 피팅에 있어 상당히 높은 정확도를 지닌다. 제안한 식에서 $\tau$와 $\beta$ 값을 상수로 고정한 뒤 실측치를 피팅한 결과는 그림 3과 같으며, 이는 이전에 보고된 바가 있다⁽⁶⁾. 하지만 이 경우에는 낮은 게이트 스트레스 전압에서의 피팅 정확도가 낮다는 한계가 존재하는데 이는 $\tau$와 $\beta$의 게이트 스트레스 전압에 대한 의존성을 무시했기 때문이다. $\tau$는 트랩된 전자의 농도를 표현한 두 식간의 계산을 통해 게이트 스트레스 전압과 반비례하며, 다음과 같이 표현할 수 있다⁽⁷⁾-⁽⁸⁾.

이때 $\tau$0는 thermal prefactor, $E_{\tau}$는 a-IGZO 채널에서 절연막으로 전자가 주입되기 위해 필요한 평균 effective energy barrier, k는 볼츠만 상수, T는 절대 온도를 의미한다. 한편 $E_{\tau}$는 아래와 같은 식으로 나타낼 수 있으며,

Ea는 activation energy를 의미한다. 따라서 식(3)과 (4)에 의해 $\beta$는 $E_{\tau}$, 즉 $\tau$와 관련이 있음을 알 수 있다. $\tau$는 게이트 스트레스 전압과 반비례하고, $\beta$는 $\tau$에 영향을 받는 값이므로 $\tau$와 $\beta$ 모두 게이트 스트레스 전압에 대한 의존성을 갖는 파라미터이다. 따라서 본 논문에서는 (V_GS-V_TH0)^-1에 비례하여 $\tau$와 $\beta$ 값을 변화시킴으로써 피팅 정확도를 향상시켰다. 이때, 피팅에 사용한 파라미터 값은 표 1과 같다. 본 논문에서 제안한 방식을 통해 기존보다 ⁽⁵⁾ 개선된 결과를 얻을 수 있었으며, 모든 스트레스 전압에서의 결정계수가 0.99 이상을 나타냈다. 특히 낮은 게이트 스트레스 전압에서의 정확도가 크게 향상되었는데, –1 V 에서의 결정계수는 기존 0.94에서 0.99로 크게 개선되었다. 게이트 스트레스 전압에 따라 $\tau$와 $\beta$ 값을 다르게 하여 피팅한 결과는 그림 4를 통해 확인할 수 있다.