맞춤형 자동 FET 측정 스테이션을 통한 고처리량 페로브스카이트 FET 연구 지원

요약

이 프로토콜은 페로브스카이트 박막 전계 효과 트랜지스터의 제작 및 특성화를 위한 고처리량 프로세스를 제시합니다. 포토리소그래피를 사용한 맞춤형 제조 공정을 설명하고 멀티플렉서와 맞춤형 측정 보드 및 자체 작성 소프트웨어를 결합한 자동화된 특성화 절차를 제시합니다.

초록

페로브스카이트 기반 박막 전계 효과 트랜지스터(PeFET)는 아직 이 유망한 종류의 재료의 이론적 잠재력을 완전히 달성하지 못했습니다. 이러한 격차를 해소하려면 새로운 페로브스카이트 조성과 제조 기술을 개발하고 최적화하는 것이 필수적입니다. 다양한 잠재적 화합물과 농도, 온도, 용매 선택과 같은 영향을 미치는 변수의 다양함을 감안할 때 효율적인 탐사 및 발전을 위해서는 처리량이 많은 연구 접근 방식이 중요합니다. 우리는 기판 제작에서 장치 특성화에 이르는 유연하고 사용자 정의 가능한 프로세스를 제시합니다. 이 프로세스는 사용자 정의 패턴화를 위한 사진 해설, FET 특성화를위한 자동 측정 스테이션, 자동 데이터 분석을 통해 활성화되고 통합됩니다. 자동 측정 스테이션은 5 개의 측정 보드에 연결된 멀티플렉서를 기반으로합니다. 측정 보드는 각각 4 개의 장치가있는 하나의 기판을 측정하도록 구성됩니다. 최대 5개의 서로 다른 페로브스카이트 제형으로 20개의 장치를 자동으로 측정할 수 있습니다. 표준화된 테스트 절차를 사용하여 원시 데이터를 자동으로 분석하여 PeFET의 전송 및 출력 특성은 물론 임계값 전압, 임계값 이하 스윙 및 전계 효과 이동성과 같은 주요 성능 매개변수를 얻습니다. 그 결과 다양한 페로브스카이트 조성 또는 제조 조건의 수정에 대해 쉽게 비교할 수 있는 데이터가 포함된 체계적으로 구성된 데이터 풀이 탄생했습니다.

서론

메탈 할라이드 페로브스카이트(MHP) 기반 광전자 장치 분야는 지난 20년 동안 놀라운 발전을 이루었습니다. 특히 광전지 및 발광 다이오드(LED)에 성공적으로 통합되면서 이 재료 클래스에 대한 관심이 계속 높아지고 있습니다. MHP 기반 태양전지의 전력 변환 효율은 2013년 13.9%에서 2024년 26.7%로 급격히 증가했습니다 1,2,3,4,5,6. MHP 기반 LED는 미세 조정 가능한 밴드 갭 기능을 활용하여 광범위한 가시 스펙트럼에서 20%의 외부 양자 효율을 초과했으며 이중 색상 LED도 가능하게 합니다 ^7,8,9. 이러한 인상적인 개발은 광전자 장치를 위한 MHP의 기능을 보여줍니다.

그럼에도 불구하고 MHP 기반 박막 전계 효과 트랜지스터(PeFET) 분야의 발전은 아직 개발에서 동일한 성공을 거두지 못했습니다. 사실에도 불구하고, MHP의 이론적 특성은 1000cm^{2 V-1 s-1} 이상의 이론적 전하 캐리어 이동성과 장거리 균형 캐리어 수송 ^10,11,12를 가진 FET에 대한 유망한 선택이 되어야 합니다. 그러나 최고 성능의 실제 장치는 최대 55cm^{2 V-1 s-1}의 전하 캐리어 이동성에 도달했는데, 이는 이미 인상적인 성과이지만 여전히 개선의 여지가 많다는 것을 보여줍니다¹³.

지난 몇 년 동안 PeFET의 성능 향상은 장치 아키텍처, 인터페이스 특성 및 MHP 구성을 최적화함으로써 달성되었습니다 13,14,15,16. 또한, SnF₂, SbF₃ 또는 슈도할로겐화물과 같은 다양한 첨가제를 첨가하여 유망한 결과를 보여주었습니다 17,18,19,20. 많은 수의 가능한 페로브스카이트 전구체와 흥미로운 첨가제의 증가의 조합은 매우 많은 수의 가능한 페로브스카이트 조성으로 이어집니다. 농도, 용매, 온도와 같은 다양한 실험 변수를 고려하면 고성능 PeFET를 찾으려면 처리량이 많은 방법이 필수적입니다.

우리는 포토리소그래피를 기반으로 하는 트랜지스터 기판에 대한 확장 가능하고 사용자 정의 가능한 제조 프로세스를 제시합니다. 사용되는 대부분의 PeFET 아키텍처는 섀도우 마스크 시스템⁽17,18,19,20,21)의 접촉층 중 적어도 하나에 의존한다. 그림자 마스크는 사용이 간편하고 시간 효율적이지만 가장자리가 상대적으로 부드러우며 시간이 지남에 따라 마모됩니다. 또한 패턴은 미리 정의되어 있으며 변화하는 요구 사항에 맞게 조정할 수 없습니다. 대조적으로, 포토리소그래피는 포토레지스트가 기판 표면에 직접 적용되기 때문에 패턴과 가장자리가 매우 선명하게 정의되어 있습니다. 마스크리스 포토 리소그래피 (maskless photolithography) 를 사용하면 필요한 경우 모든 노출에 대해 패턴을 변경할 수 있으며, 배치 투 배치 (batch-to-batch) 또는 기판 투 기판 조정이 가능합니다. 단일 기판의 노출은 지루하고 시간이 많이 걸리기 때문에 5cm x 5cm 유리 기판을 모든 전극이 완성되는 지점까지 하나의 단위로 가공한 다음 25개의 1cm x 1cm 기판으로 절단하여 제조 시간을 16시간에서 4시간으로 대폭 단축합니다. 더 큰 유리 기판을 사용하여 배치당 기판 수를 늘리고 공정을 확장할 수도 있습니다.

제작 속도의 증가를 활용하려면 많은 수의 장치와 안정적으로 작동할 수 있는 특성화 프로세스도 필수적입니다. 멀티플렉서와 자체 제작 측정 보드를 결합한 측정 설정을 제시하며, 이는 파라미터 분석기의 제어 소프트웨어에서 직접 제어할 수 있습니다(그림 1). 이 설정을 사용하면 각각 4 개의 장치가있는 5 개의 기판을 자동으로 측정 할 수 있습니다. 측정 후 결과 데이터는 자체 작성 스크립트(보충 파일 1)에 의해 자동으로 평가되며, 이 스크립트는 PeFET의 주요 성능 매개변수를 계산하고 데이터 풀에 저장하므로 결과를 쉽게 비교하고 장기적인 추세를 확인할 수 있습니다.

더 빠른 제작 프로세스와 자동화된 특성화 절차를 결합하면 유연하고 사용자 정의가 가능한 안정적이고 확장 가능하며 처리량이 많은 프로세스가 가능하므로 새로운 MHP 구성을 찾는 데 강력한 도구가 됩니다.

그림 1: 제시된 고처리량 PeFET 연구 프로세스의 실험 개략도. (1) 단일 대형 기판에 기판을 제작합니다. (2) 페로브스카이트를 적용하여 단일 기판을 가공하는 단계. (3) 자동화된 측정 및 데이터 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

프로토콜

본 연구에 사용된 시약 및 장비의 세부 사항은 재료표에 나열되어 있습니다.

1. 포토리소그래피

1. 기판 세척
   1. 50mm x 50mm 유리 기판을 가져다가 이소프로판올(IPA)에서 10분 동안 초음파 처리한 다음 질소 건으로 건조시킵니다. 아세톤으로 반복합니다.
   2. 건조 후 기판을 저압 산소 플라즈마(5분, 20sccm, 0.35mbar, 150W)에 넣습니다.
      알림: 이 절차는 표준 청소 절차이며 다음 텍스트에 깨끗한 기판이 나와 있을 때마다 반복해야 합니다.
2. 게이트 리소그래피
   1. 세척된 기판을 스핀 코터 위에 놓고 기판 중앙에 600μL 포토레지스트를 피펫팅합니다. 스핀 코터(60초, 4000rpm, 2000cc, 3.5μm)를 시작합니다.
   2. 사전 노출 베이킹(60초, 110°C)을 위해 기판을 예열된 핫 플레이트에 옮깁니다. 냉각 후 기판을 마스크리스 포토리소그래피 기계로 옮겨 노출 (15 mW, 75%, 1 x 1) 합니다.
   3. 노출 후 베이킹(70초, 110°C)을 위해 완전히 노출된 기판을 예열된 핫 플레이트에 놓습니다.
   4. 현상액에서 포토레지스트를 현상하여 90초 동안 현상하고 물로 헹구고 질소총으로 건조시킵니다.
3. 게이트 Cu 증발
   1. 기판을 저압 산소 플라즈마(5분, 20sccm, 0.35mbar, 150W)로 옮깁니다.
   2. 기판을 증발 챔버에 놓습니다. 먼저 5nm Cr을 증발시킨 다음 50nm Cu를 증발시킵니다. 증발 챔버에서 기질을 꺼내 리무버에 담그고 50 °C에서 30 분 동안 초음파 처리합니다.
4. Al₂O₃의 원자층 증착(ALD)
   1. 기판을 청소하십시오. 기판을 ALD 기계로 옮깁니다. Al₂O₃ 레시피를 800 사이클 동안 실행하면 Al₂O₃의 100nm 층이 생성됩니다.
      참고: 한 사이클은 35ms 트리메틸알루미늄과 250ms H₂O 펄스로 구성됩니다. 처음 25사이클의 챔버 온도는 100°C이고 다음 775사이클의 챔버 온도는 200°C입니다.
5. 소스/드레인 리소그래피
   1. 기판을 청소하십시오. 1.2단계에서 설명한 대로 기판에 포토레지스트를 도포합니다.
   2. 노출 전에 포토리소그래피 기계의 첫 번째 리소그래피 레이어의 마커와 기판을 정렬합니다. 노출, 노출 후 베이크 및 현상은 1.2단계에 따라 수행됩니다.
6. 소스/드레인 Au 증발
   1. 기판을 저압 산소 플라즈마(5분, 20sccm, 0.35mbar, 150W)로 옮깁니다. 기판을 증발 챔버에 넣습니다. 먼저 5nm Cr을 증발시킨 다음 50nm Au를 증발시킵니다.
   2. 증발 챔버에서 기판을 제거하고 포토레지스트 스트리퍼에 담근 다음 50°C에서 30분 동안 초음파 처리합니다.
7. 기판 다이싱
   1. 기판을 청소하십시오. 스핀 코터(60초, 4000rpm, 2000cc, 3.5μm)를 사용하여 포토레지스트를 도포합니다. 기판을 핫 플레이트(5분, 110°C)에 놓습니다.
   2. 기판을 웨이퍼 톱으로 옮기고 10mm x 10mm 기판으로 다이스합니다. 리무버에서 50°C에서 30분 동안 초음파 처리하여 포토레지스트를 제거합니다(그림 2).

그림 2: 5cm x 5cm 기판 제조 공정의 개략도. 여기에는 후속 사진 리소그래피 단계가 포함되며, 이어서 1cm x 1cm 기판으로 다이싱됩니다(A). 페로브스카이트 층이 있거나 없는 4개의 장치와 커패시터 기판(B)을 포함하는 최종 트랜지스터 기판의 이미지. 배치당 하나의 커패시터 기판을 제작하여 Al₂O₃ 층의 유전 상수를 측정합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

2. 페로브스카이트 층을 스핀 코팅합니다.

참고: 이제부터 다음 모든 단계는 페로브스카이트 층의 공기 민감성으로 인해 글로브박스에서 수행됩니다.

1. 용액 준비
   1. 스핀 코팅 1일 전에 전구체 용액을 준비하십시오.
   2. 150 mg SnI₂로 계량하고 1398 μL DMF에 용해시킵니다. 125mg CsI로 계량하고 1203μL의 SnI₂ 용액에 용해시킵니다. 15mg PbI2에 무게를 측정하고 1017μL의 CsSnI₃ 용액에 용해시켜 Sn + Pb에 대해 1.25:1의 Cs가 과도한 Cs(Sn_0.9Pb_0.1)I₃의 0.4M 용액을 생성합니다. 6mg의 SnF₂에 무게를 측정하고 1000μL DMF에 녹입니다.
   3. 준비된 용액을 60°C에서 밤새 흔듭니다.
2. 스핀 코팅
   1. 스핀 코팅 직전에 1017 μL Cs(Sn_0.9Pb_0.1)I₃ 용액에 제조된 SnF₂ 용액 765 μL를 첨가합니다. 기판을 스핀 코터에 놓습니다.
   2. 기질 중앙에 준비된 전구체 용액 20μL를 피펫팅합니다. 스핀 코터(150초, 4000rpm, 1000acc, 40nm)를 시작합니다. 스핀 코팅된 기판을 120°C에서 5분 동안 어닐링합니다.
3. 장치 분리
   1. 각 기판에는 4개의 장치가 있으며, 상호 작용을 방지하기 위해 분리해야 합니다. 면봉을 가져다가 DMF에 담그고 핫 플레이트의 기판을 가져옵니다.
   2. 단일 장치 주변의 여전히 뜨거운 기판에 면봉으로 그려 페로브스카이트 층을 분리합니다. 같은 방법으로 모든 접촉 패드에서 페로브스카이트 층을 제거합니다.

3. 특성화

1. 하드웨어 설정
   1. 기판을 거꾸로 측정 기판에 놓고 올바른 장치의 접촉 패드가 측정 기판의 해당 핀과 정렬되는지 확인합니다(그림 3).
   2. 측정 보드를 멀티플렉서와 연결합니다. 소스를 SMU에 연결하고 드레인을 접지에 연결하는 두 개의 동축 케이블(하나는 게이트 접점용, 다른 하나는 소스/드레인 접점용) 을 통해 멀티플렉서를 파라미터 분석기의 SMU에 연결합니다.
2. 소프트웨어 설정
   1. 모든 케이블이 올바른 방식으로 연결되어 있는지 확인하십시오. 매개변수 분석기를 켜고 관리자 권한으로 제어 소프트웨어를 시작합니다.
   2. 멀티플렉서에 연결되고 기판으로 로드되는 측정 보드의 수를 정의하여 측정을 구성합니다. 기판의 이름/식별자와 특성화해야 하는 장치 수를 정의합니다.
   3. 모든 측정에 대한 드레인을 공통 접지로 구성합니다. 전송 측정의 경우 -0.1V의 전압 단계로 25V에서 -30V 범위의 게이트에서 전압 선형 스윕을 구성합니다. 소스를 각각 1V, 10V 및 30V의 일정한 바이어스로 구성합니다.
   4. 출력 측정의 경우 -30V에서 10V 범위의 게이트에서 10V의 스텝 크기로 전압 스텝을 구성합니다.
   5. 0.5V의 스텝 크기로 0V에서 -30V 범위의 소스에서 전압 선형 스윕을 구성합니다. 측정을 시작하기 전에 소스 및 게이트 전류 범위를 1nA의 제한으로 제한된 자동으로 설정하십시오.
3. 측량
   1. 소프트웨어 인터페이스에서 실행을 누르면 측정이 시작됩니다. 멀티플렉서는 사전 정의된 장치를 통해 전환되며, 매개변수 분석기는 구성된 테스트를 수행합니다.
      참고: 측정이 완료되면 데이터를 다시view 매개변수 분석기의 제어 소프트웨어에서 직접 xlsx 파일로 내보낼 수 있습니다.
4. 데이터 내보내기
   1. 측정 데이터를 xlsx 파일로 내보냅니다. 파일 이름에는 배치 번호와 기판 번호, 전송 측정을 위한 소스 드레인 바이어스가 포함되어야 합니다.
      참고: 예를 들어, 첫 번째 배치의 기판 1 내지 5를 측정한 경우 출력 데이터 파일의 이름은 "Batch1_S1_S2_S3_S4_S5_Output.xlsx"입니다. 이는 기판 1이 제1 측정 보드에, 기판 2가 제2 측정 보드에 배치되었음을 의미합니다. 전송이 10V의 소스 드레인 바이어스에서 측정된 경우 해당 전송 데이터 파일의 이름은 "Batch1_S1_S2_S3_S4_S5_Transfer_10V.xlsx"입니다. 파일 탐색기에는 어떤 데이터가 어떤 장치에 해당하는지에 대한 정보가 포함된 로그 파일도 있습니다.

그림 3: 측정 보드 설정의 3D 모델. (A) 측정 보드에 기판을 배치하는 시각화. (B) 로드된 기판이 있거나 없는 측정 보드의 핀 어레이. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

4. 데이터 분석

1. 자동화된 데이터 분석
   1. xlsx 데이터 파일과 로그 파일을 원하는 컴퓨터로 전송하고 파일을 "데이터" 폴더에 넣습니다. Python 스크립트 Auto_Data_analysis.py(보충 파일 1)을 실행합니다.
      참고: 스크립트는 기판의 식별자와 서로 다른 소스/드레인 전압에서 여러 전송 측정이 수행되었는지 여부를 요청합니다. 여러 전송 측정이 수행된 경우 스크립트는 소스/드레인 전압 값을 요청합니다. 필요한 모든 정보를 입력한 후 스크립트는 데이터를 실행하고 "Plots"라는 폴더를 만듭니다. "Short"와 "Working"이라는 두 개의 폴더가 포함된 "Plots" 폴더를 입력합니다. "Short" 폴더에는 제대로 작동하지 않는 장치의 플롯이 포함되어 있고 "Working" 폴더에는 작동 장치의 플롯이 포함되어 있습니다. "Working" 폴더에 들어가면 내부에는 해당 장치의 이름을 딴 PNG 파일이 있으며 모든 출력 및 전송 플롯의 개요와 측정 구성 및 계산된 성능 매개변수가 표시됩니다.
2. 데이터 풀
   1. 또한 Python 스크립트가 모든 배치에 대해 하나의 텍스트 파일과 모든 장치에 대해 하나의 결합된 텍스트 파일을 생성하며, 여기에는 실험 변수 및 성능 매개변수와 같은 메타데이터가 포함되어 있으며 별도의 데이터 분석 소프트웨어로 데이터를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.

결과

하단 게이트 및 하단 접촉 기판의 제조 방법을 검증하고 후속 리소그래피 단계 및 대형 유리 기판의 다이싱 후 아키텍처의 전체 스택이 제대로 작동하는지 확인하기 위해 모든 장치는 품질 관리를 거칩니다. 다이싱 후 페로브스카이트 층이 적용되기 전에 배치의 모든 기판이 측정 설정에 배치됩니다. 소스 접점과 드레인 접점 사이에 10V가 적용되고 게이트가 -40V에서 30V까지 스윕됩니다. 테스트 범위는 기판이 사용될 PeFET에 대한 관심 범위에 따라 선택됩니다. 게이트 접점에서 측정된 최대 전류가 기록되고 평가됩니다. 최대 게이트 전류가 1 x ^10-7A 보다 작은 모든 장치는 이러한 테스트 조건에서 양호한 것으로 간주됩니다. 그림 4 는 이러한 품질 관리의 예를 보여줍니다. 96개 장치 중 6개만이 품질 관리에 실패했으며 6개 중 2개는 완전히 부족합니다. 작동하는 장치의 높은 수율은 장치 아키텍처가 다이싱의 스트레스를 견딜 수 있을 만큼 안정적이며 단일 기판이 처리되는 프로세스에 비해 시간 절약을 보장한다는 것을 보여줍니다.

그림 4: 기판 제조 공정이 끝날 때 품질 관리의 예시적인 결과. 매트릭스는 각각 4개의 장치가 있는 한 배치의 24개 기판에 대한 품질 관리 중에 측정된 최대 게이트 전류를 암페어 단위로 보여줍니다. 녹색 장치는 품질 관리를 통과합니다. 이 예에서는 96개 장치 중 6개가 품질 관리에 실패했습니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Cs(Sn_0.9Pb_0.1)I₃ 페로브스카이트를 기반으로 하는 PeFET을 제작하고 자동 측정 설정을 사용하여 측정했습니다. 사용된 설정에서는 각각 4개의 PeFET를 연결할 수 있는 5개의 측정 보드가 멀티플렉서에 연결되었고, 멀티플렉서는 매개변수 분석기에 연결되었습니다. 최대 20개의 PeFET를 자동으로 측정할 수 있습니다. 이 장치의 채널 길이는 150μm이고 채널 너비는 1mm였습니다. 게이트 및 소스 드레인 접점은 모두 마스크리스 포토 리소그래피 (maskless photolithography) 를 사용하여 제작되었으며, 이를 통해 게이트 전극의 크기를 정확하게 제어 할 수 있습니다. 게이트 접촉 면적을 최소화함으로써 페로브스카이트 층과 게이트 사이의 겹침이 줄어듭니다. 이는 페로브스카이트와 게이트 사이의 유전체 영역에 결함이 발생할 가능성을 낮추어 단락으로 이어질 수 있습니다. 모든 측정은 N₂로 채워진 글로브박스에서 수행되었습니다. 데이터 분석 스크립트를 사용하여 디바이스 키 매개변수에 대한 빠른 개요가 생성됩니다. 그림 5 는 아래에 설명된 대로 전송 및 출력 특성에 대해 자동으로 생성된 플롯의 스크린샷을 보여줍니다. 이 예에서는 전달 특성(A, B, C)에 대해 세 가지 다른 소스/드레인 전압을 측정하여 선형 영역에서 적어도 하나의 측정값과 포화 영역에서 하나의 측정값을 얻었습니다. 스크립트는 먼저 출력 특성을 분석하고 선형 적합에서 출력 곡선(1)으로 선형 및 포화 체계를 외삽합니다. 선형 영역은 빨간색 배경으로 표시되고 채도 영역은 파란색 배경으로 표시됩니다. 임계값 전압을 결정하는 방법에는 여러 가지가 있으며, 이는 이상적이지 않은 특성을 가진 FET에 대해 상당히 다른 결과를 초래할 수 있기 때문에 스크립트는 세 가지 방법으로 임계값 전압을 결정합니다. 첫 번째 임계값 전압은 선형 영역과 포화 영역 사이의 경계를 결정하여 출력 특성(1)에서 계산됩니다. 두 번째 임계값 전압은 소스/드레인 전류의 제곱근 대 게이트 전압(4)을 플로팅하고 포화 영역을 선형 피팅하여 외삽됩니다. 선형 맞춤과 x축의 교차점에 따라 임계값 전압이 결정됩니다. 유사하게, 포화 영역의 임계값 전압은 소스/드레인 전류 대 게이트 전압(3)의 플롯을 선형 피팅하고 x축 교차점을 결정하여 결정됩니다. 포화 및 선형 영역에 대한 전하 캐리어 이동성은 해당 선형 피팅의 기울기에서 계산됩니다. 표시된 마지막 플롯은 로그 척도(2)의 전달 특성입니다. 이 플롯에서는 임계값 이하 스윙을 계산하기 위해 최대 기울기의 지점이 결정됩니다. 플롯 (1)과 (3)은 또한 조정된 범위의 두 번째 y축에 해당 게이트 전류를 표시하므로 게이트 전류의 이상적이지 않은 동작을 쉽게 빠르게 확인할 수 있습니다.

그림 5에서 볼 수 있듯이 계산된 모든 성능 매개변수와 측정 설정은 각 소스/드레인 전압에 대한 표에 수집됩니다. 또한 모든 선형 적합이 플롯에 표시되어 적합이 합리적인지 빠르게 확인할 수 있습니다. 예를 들어, -1V(A2)에 대한 로그 척도의 전송 플롯에서 스크립트는 최대 기울기의 실제 지점을 분명히 결정하지 않았으므로 장치의 임계값 이하 스윙을 과소평가하고 있습니다. 최대 기울기 지점을 찾기 위해 스크립트는 먼저 플롯의 시끄러운 부분을 결정하고 잘라냅니다. 이 경우 최대 기울기의 실제 지점은 플롯의 시끄러운 부분에 매우 가깝기 때문에 스크립트는 이를 잘못 잘라 스크립트의 추가 개선이 필요함을 보여줍니다. 그럼에도 불구하고 스크립트는 장치 성능에 대한 빠르고 쉬운 개요를 제공하고 서로 다른 장치 간의 비교를 가능하게 합니다.

그림 5: PeFET의 성능 데이터에 대한 자동 생성된 시각적 개요. 전송 측정 중 세 가지 다른 소스/드레인 전압에 대한 데이터가 표시됩니다(A: -1V, B: -10V, C: -30V). 모든 소스/드레인 전압에 대해 출력 플롯(1), 로그 스케일의 전송 플롯(2), 선형 스케일의 전송 플롯(3) 및 선형 스케일의 전송 플롯의 제곱근(4)이 표시됩니다. 플롯 (1)과 (3)은 적절한 범위의 2차 y축에 해당 게이트 전류를 추가로 표시합니다. 이를 통해 게이트 전류에서 이상적이지 않은 동작을 간단하게 식별할 수 있습니다. 플롯 옆의 표는 외삽 및 계산된 성능 매개변수와 측정 설정입니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

그림 5에 표시된 시각적 개요 외에도 성능 매개변수는 텍스트 파일의 테이블 형식으로 추가로 저장됩니다. 실험 데이터도 이러한 파일에 저장됩니다. 이를 사용하여 사용 가능한 모든 데이터 분석 소프트웨어의 데이터를 비교할 수 있으며, 이를 통해 시간 경과에 따른 성능 추세를 쉽게 확인하거나 실험 변수와 성능 매개변수 간의 연결을 쉽게 찾을 수 있습니다.

보충 파일 1: Python 스크립트 forAuto_Data_analysis.py. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

토론

PeFET의 제조 및 특성화를 위해 제시된 고처리량 공정은 새로운 페로브스카이트 조성을 탐색하기 위한 확장 가능하고 유연한 접근 방식을 제공합니다. 정밀한 기판 제조를 위한 포토리소그래피를 자동화된 측정 및 데이터 분석과 통합함으로써 이 방법은 실험 효율성을 크게 향상시킵니다^13,14. 이 접근 방식의 주요 장점 중 하나는 체계적으로 구조화된 데이터 세트를 신속하게 생성하고 비교할 수 있는 능력이며, 이는 최적화된 PeFET 성능을 찾는 데 중요합니다^15,16.

이 방법의 중요한 단계는 트랜지스터 기판의 포토리소그래피 기반 제조입니다. 기존의 섀도우 마스크 방식과 비교하여 포토리소그래피는 장치 레이아웃²¹에서 우수한 패턴 정의와 유연성을 제공합니다. 이러한 이점은 배치 간 또는 단일 실험 반복 내에서도 장치 아키텍처에 대한 사소한 수정이 필요할 수 있는 기초 연구와 특히 관련이 있습니다. 섀도우 마스크 방법은 일반적으로 포토리소그래피와 관련하여 더 간단하고 시간 효율적이지만, 이러한 한계는 결국 다이싱되는 대형 기판으로 시작하여 필요한 리소그래피 실행 횟수를 줄이고 24개 기판에 대해 제작 시간을 75% 단축함으로써 극복할 수 있습니다. 다이싱 후 기판의 품질 관리는 추가된 응력을 견딜 수 있는 기판의 안정성을 검증했습니다¹³.

멀티플렉서와 맞춤형 측정 보드의 통합은 특성화 프로세스를 단순화하고 가속화하여 단일 실행에서 최대 5개의 서로 다른 페로브스카이트 구성을 가진 최대 20개의 장치를 평가할 수 있습니다^13,17.

마지막으로, 자동화된 데이터 분석은 실험 결과의 효율적인 처리 및 해석을 보장합니다. 전하 캐리어 이동도, 임계값 전압 및 임계값 이하 스윙과 같은 주요 성능 매개변수를 체계적으로 추출함으로써 이 방법을 사용하면 다양한 페로브스카이트 제형 및 처리 조건을 신속하게 비교할 수 있습니다. 그러나 한 가지 문제는 이상적이지 않은 장치 동작에 대한 분석 스크립트의 민감도에 있습니다. 이러한 한계에도 불구하고 제시된 방법론은 광범위한 성능 지표를 신속하게 수집하기 위한 강력하고 유연한 도구를 제공하여 고효율로 재료 및 가공 조건의 체계적인 최적화를 촉진합니다^19,20.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록

이름	회사	카탈로그 번호	댓글
µ 페이지 101	하이델베르그 인스트루먼트		포토리소그래퍼
아세톤	로스	5025.2
AZ 2026 MIF	마이크로케미칼	1002026	개발자
AZ nLOF 2027	마이크로케미칼	1A002070	포토 레지스트
씨씨	TCI	C2205
DMF	로스	티921.1
펨토 플라즈마	디너		저압 플라즈마
젬스타XT	조도		알드
이소프로파놀	로스	CN09.1
케이스리 4200A-SCS	텍트로닉스		매개변수 분석기
랩스핀6	SUSS 마이크로텍		스핀 코터
PbI2	TCI	L0279
SnF2	Thermo Scientific Chemicals	AC308600050
SnI2	TCI	T3449
테크니스트립 NI555	마이크로케미칼	TNI555M5	이륙
트리메틸알루미늄	스트렘	93-1360