유전체 변조 이중 소스 트렌치 게이트 TFET 바이오센서의 고급 시뮬레이션: 생체분자 검출을 위한 연구

초록

본 논문에서는 생체분자 검출을 위한 유전체 변조 이중 소스 트렌치 게이트 터널 FET(DM-DSTGTFET) 기반 바이오센서를 제안한다. DM-DSTGTFET은 이중 소스와 트렌치 게이트를 채택하여 온 상태 전류를 향상시키고 양방향 전류를 생성한다. 제안된 구조에서 두 개의 캐비티가 1nm 게이트 산화막 위에 식각되어 생체분자가 채워지도록 한다. 감도 분석을 위해 TCAD(Technology Computer-Aided Design) 기반의 2D 시뮬레이션을 수행하였다. 그 결과, 낮은 공급 전압에서 DM-DSTGTFET의 전류 감도는 최대 1.38 × 10⁵에 달하며, 문턱 전압 감도는 1.2V까지 도달할 수 있다. 따라서 DM-DSTGTFET 바이오센서는 낮은 전력 소비와 높은 감도 덕분에 우수한 응용 전망을 가진다.

서론

최근 실리콘 기반 전계효과 트랜지스터(FET) 바이오센서는 높은 감도, 최소 지연, 소형화된 크기, 저렴한 비용 등의 유망한 특성 덕분에 상당한 연구 관심을 받아왔다[1-6]. 그러나 FET 기반 바이오센서는 열전자 방출의 한계가 있으며, 서브스레숄드 기울기(SS)가 60mV/decade 이상일 수 있다. 밴드-투-밴드 터널링(BTBT) 전도 메커니즘 덕분에 TFET은 이러한 한계를 극복하고 단채널 효과를 낮출 수 있다[7-10]. 따라서 TFET 기반 바이오센서는 FET 기반 바이오센서보다 더 나은 감도와 응답 시간을 가진 유망한 후보로 부상했다[11-14].

TFET을 분자 검출에 적용하는 가장 일반적인 방법은 유전체 변조 기반이다. 게이트 유전체 물질의 일부를 식각하여 캐비티를 형성하고, 여기에 생체분자가 채워지면 캐비티의 유전율이 변하여 드레인 전류와 전달 특성에 변화가 나타난다[15-17]. 동시에 유전체 변조는 대전 및 중성 분자 모두를 감지하는 데 도움을 준다. 최근 유전체 변조 개념이 TFET에 활용되면서 유전체 변조 TFET(DMTFET) 기반 바이오센서가 연구자들의 큰 주목을 받고 있다. 레이블 프리 생체분자 검출용 바이오센서로 작동하는 p-n-p-n TFET이 소자 시뮬레이션을 통해 연구되었으며, 그 결과 TFET 기반 바이오센서는 생체분자 부재 시 낮은 오프 상태 전류를 보이고 유전율과 전하 모두에 대해 높은 감도를 가짐이 밝혀졌다[18]. [19]에 따르면 터널 접합 근처 캐비티에 생체분자가 존재하면 효과적인 결합이 일어나 높은 감도를 이끌어내며, 소형화 시에도 감도 저하에 강한 DMTFET을 만들 수 있다. 다양한 구조의 TFET 기반 바이오센서가 연구되고 있다. 기존 DGTFET에 비해 쇼트 게이트(SG) 아키텍처를 DMTFET 구조에 결합하면 감도를 크게 향상시키고 비용을 절감할 수 있다[20]. 전하 플라즈마 기반 게이트 언더랩 유전체 변조 접합리스 터널 전계효과 트랜지스터(CPB DM-JLTFET)는 터널 접합 근처 캐비티의 길이와 두께를 적절히 선택하고 적절한 바이어스 조건에서 중성 및 대전 생체분자 모두에 대해 최대 감도를 얻을 수 있다[21]. 바이오센서 감도를 개선하기 위해 헤비 도핑된 프론트 게이트 n+ 포켓과 게이트-소스 오버랩을 수직 유전체 변조 터널 전계효과 트랜지스터(V-DMTFET)에 도입했다[22]. 원형 게이트 헤테로접합 터널 전계효과 트랜지스터는 비균일 게이트 구조 덕분에 균일 게이트 HJ TFET보다 높은 감도를 보인다[23]. 이중 채널 트렌치 게이트 TFET은 높은 전류 감도와 과도한 전압 감도를 나타낸다[24]. 이중 게이트와 이중 금속 물질을 사용한 TFET 바이오센서는 감도 변화를 더 뚜렷하게 만들 수 있다[25].

그러나 대부분의 바이오센서는 이중 게이트 TFET 기반으로, 생체분자를 양쪽 게이트 측면에서 주입해야 한다. 제안된 구조에서는 생체분자를 소자 상단에서 수직으로 주입하므로 조작이 더 간단하다. 또한 게이트-소스 오버랩 영역이 넓어 소스와 생체분자의 상호작용이 뚜렷하므로, 표 1에 나타난 바와 같이 DM-DSTGTFET 바이오센서의 감도가 다른 소자보다 높다. 표 1은 본 연구와 다른 문헌의 연구 결과를 감도 측면에서 비교 요약한 것이다.

본 논문에서는 DM-DSTGTFET 바이오센서의 감도를 연구하며, 구체적인 내용은 다음과 같다. 2장과 3장에서는 기본 소자 구조, 제조 공정, 시뮬레이션 모델 및 방법을 설명한다. 4장에서는 DM-DSTGTFET 바이오센서 감도에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석한다. 구체적으로 서로 다른 유전율, 캐비티 두께, 대전 생체분자가 전달 특성, I_on/I_off 감도, △V_th 감도에 미치는 영향을 다룬다. 5장에서는 연구 결과를 종합하여 결론을 맺는다.

소자 구조

그림 1은 DM-DSTGTFET 기반 바이오센서의 단면 이미지를 보여준다. DM-DSTGTFET의 게이트 전극 일함수는 4.2이다. TFET의 온 상태 전류를 증가시키기 위해 이중 소스 구조를 사용한다. 도핑 농도 1 × 10²⁰ cm⁻³인 두 소스 영역이 게이트 양쪽에 대칭적으로 배치된다. 높이(H_c) 37nm, 도핑 농도 1 × 10¹⁵ cm⁻³인 p-채널이 소스와 게이트 아래에 위치한다. 도핑 농도 1 × 10¹⁷ cm⁻³, 높이(H_d) 18nm인 n-드레인이 채널 아래에 있다. 소스 영역 위의 두 산화막은 두께 2nm의 HfO₂이다. 두께(T_p) 5nm의 두 포켓 영역이 게이트 양쪽에 대칭적으로 배치되며, 도너 도핑 농도는 1 × 10¹⁹ cm⁻³이다. 또한 제안된 바이오센서에서 T_ox(1nm)와 T_c(5nm)는 각각 HfO₂ 게이트 산화막 두께와 나노갭 캐비티 폭이다. 게이트 금속 일함수는 생체분자가 캐비티에 축적될 때만 터널링이 일어나도록 선택해야 한다. 따라서 HfO₂ 게이트 산화막 위에서 Φ_MS = 4.2eV의 금속 일함수를 선택했다. 이제 제안된 바이오센서에 대해 서로 다른 유전율(1, 2.5, 5, 11, 23)을 가진 다섯 가지 유형의 작은 생체분자와 다섯 가지 다른 나노갭 캐비티 두께(5nm, 7nm, 9nm, 11nm, 13nm)를 분석한다.

DM-DSTGTFET의 제조 방법은 문헌[24]과 유사하다. 그림 2는 제안된 DM-DSTGTFET의 제조 단계를 보여준다. 첫 단계(그림 2a)에서 마스크, 노광, 식각, 이온 주입, 어닐링을 통해 경도핑 실리콘 기판 위에 드레인 영역을 형성한다. 형성된 드레인 영역의 도핑 농도는 10¹⁷/cm³이고 도핑 이온은 비소이다. 그런 다음 드레인 영역 위에 고유 실리콘을 에피택셜 성장시켜 채널 영역을 형성한다. 그림 2b와 같이 채널 위 두 모서리를 식각한다. 동시에 그림 2c에서 설명한 대로 화학 기상 증착(CVD) 기술로 N⁺ 도핑을 증착하여 DM-DSTGTFET의 포켓 영역을 형성한다. 소스 영역에서는 CVD로 Si 기반 이중 소스 영역을 성장시키고, 마스킹, 노광, 식각, 이온 주입, 어닐링을 수행하여 P형 고농도 도핑(도핑 농도 10²⁰/cm³)을 한다(그림 2d). 다음 단계에서 채널 층에 트렌치를 만들고 SiO₂를 증착한다(그림 2e). 그런 다음 트렌치를 형성한다(그림 2f). 금속화와 패터닝을 수행하여 게이트 콘택을 얻는다(그림 2g). 또한 게이트 양쪽의 SiO₂에 캐비티를 조각한다(그림 2h). 마지막 단계에서 캐비티 측벽에 1nm HfO₂를 성장시켜 제안된 구조를 얻는다(그림 2i).

시뮬레이션 방법 및 모델

DM-DSTGTFET 바이오센서의 성능을 더 명확히 연구하기 위해 본 논문에서는 TCAD 도구(Sentaurus)를 사용하여 TFET 센서의 감도를 분석한다. 정확한 시뮬레이션을 위해 적절한 모델을 채택한다.

비국소 BTBT 모델은 터널링 경로의 각 지점에서 전기장을 변수로 고려하므로, BTBT 터널링 확률이 터널링 접합의 밴드 벤딩에 의존한다. 비국소 터널링 모델은 TFET 시뮬레이션의 실제 상황에 더 부합한다[29]. 따라서 본 논문에서는 비국소 BTBT 모델을 채택한다. Sentaurus에서 Kane 모델을 동적 비국소 BTBT 터널링 모델로 사용한다. Kane 모델에서 BTBT 터널링 속도는 다음과 같이 표현된다[30]:

$$G_{{{\text{BTBT}}}} = A\left( {\frac{E}{{E_{0} }}} \right)^{P} \exp \left( { - \frac{B}{{E_{0} }}} \right) \quad (1)$$

여기서 상수 E₀ = 1 V/cm, 직접 밴드갭 터널링의 경우 P = 2, 포논 보조 간접 밴드갭 터널링의 경우 P = 2.5이다. 본 논문의 소자는 주로 실리콘이므로 P = 2.5를 선택한다. 매개변수 A = 4 × 10¹⁴/cm³s, E는 전기장, 지수 인자 B = 9.9 × 10⁶ V/cm이다.

캐리어 재결합을 포함하기 위해 Shockley-Read-Hall(SRH) 모델을 선택한다. 밴드갭 좁아짐 모델을 적용하여 고농도 영역의 밴드갭 효과를 활성화한다. 페르미-디랙 통계를 호출하여 고도핑 영역의 특성 변화를 포함한다. Si 물질의 이동도 모델은 이온화 불순물 산란 모델(µ_dop), 계면 산란 모델(µ_InterSc), 고전계 포화 모델(µ_F)을 고려해야 하며[31], 최종 유효 이동도 모델은 다음과 같이 표현된다:

$$\frac{{1}}{\mu } = \frac{{1}}{{\mu_{{{\text{dop}}}} }} + \frac{1}{{\mu_{{{\text{InterSc}}}} }} + \frac{1}{{\mu_{{\text{F}}} }} \quad (2)$$

캐비티를 채우는 물질에는 Poole-Frenkel 이동도 모델을 도입하며, 전기장에 따른 이동도는 다음과 같다:

$$\mu = \mu_{{0}} \exp \left( { - \frac{{E_{0} }}{KT}} \right)\exp \left( {\sqrt E \left( {\frac{\beta }{T} - \gamma } \right)} \right) \quad (3)$$

여기서 µ₀는 저전계 이동도, β와 γ는 피팅 매개변수, E₀는 유효 활성화 에너지, E는 구동력(전기장)이다. K는 볼츠만 상수, T는 온도이다. E₀와 γ의 기본값은 0, β = 0.1이다.

위에서 보정된 물리 모델을 바탕으로 DM-DSTGTFET 바이오센서의 전기적 특성을 분석한다.

시뮬레이션 중 네 가지 다른 유전율의 생체분자(k = 2.5, 5, 11, 23), 다섯 가지 캐비티 두께(T_c = 5, 7, 9, 11, 13nm), 다양한 밀도의 대전 생체분자를 고려한다. 일반적으로 센서의 감도를 연구할 때 기준 조건을 설정한다. 기준 조건은 센서가 표적 물질에 대한 반응을 명확하게 보이도록 하는 것이다. 따라서 캐비티가 공기로 채워진 경우, 즉 생체분자가 캐비티에 채워지지 않은 경우를 기준으로 삼는다. 이에 따라 DM-DSTGTFET의 문턱 전압 감도, 드레인 전류 감도, 서브스레숄드 기울기 감도는 다음과 같이 정의한다[22][28][32]:

$$\Delta V_{{{\text{th}}}} = V_{{\text{th(air)}}} - V_{{\text{th(bio)}}} \quad (4)$$ $$S_{{{\text{drain}}}} = \frac{{I_{{\text{ds(bio)}}} - I_{{\text{ds(air)}}} }}{{I_{{\text{ds(air)}}} }} \quad (5)$$ $$S_{{{\text{SS}}}} = \frac{{SS_{{{\text{air}}}} - SS_{{{\text{bio}}}} }}{{SS_{{{\text{air}}}} }} \quad (6)$$

여기서 V_th(air)는 캐비티가 공기로 채워졌을 때의 문턱 전압, V_th(bio)는 생체분자로 채워졌을 때의 문턱 전압이다. 마찬가지로 I_ds(air)와 SS_air는 각각 캐비티가 공기로 채워졌을 때의 온 상태 드레인 전류와 서브스레숄드 스윙이며, I_ds(bio)와 SS_bio는 생체분자로 채워졌을 때의 값이다.

DM-DSTGTFET의 전기적 특성 분석을 통해 문턱 전압, 온 상태 드레인 전류, 서브스레숄드 스윙을 추출하여 바이오센서의 감도를 분석한다.

결과 및 논의

DM-DSTGTFET에서 다양한 생체분자의 영향

그림 3은 캐비티를 채우는 생체분자의 유전율이 다를 때 DM-DSTGTFET의 온 상태에서 전달 특성, 에너지 밴드 변화, 문턱 전압 감도, 전류 감도를 보여준다. 더 낮은 게이트 금속 일함수(Φ_MS = 4.2)를 선택하여 다양한 k 값으로 드레인 전류 감도를 연구한다.

그림 3a에서 볼 수 있듯이 게이트 유전율 k가 증가할수록 게이트 제어 능력이 강해지고 온 상태 전류도 증가한다. 그림 3b는 생체분자의 다양한 k 값에 따른 에너지 밴드 다이어그램을 설명한다. k = 1일 때는 캐비티에 생체분자가 채워지지 않은 경우로, 에너지 밴드의 뒤틀림이 최소화된다. 캐비티 내 생체분자의 유전율이 증가하기 시작하면 에너지 밴드가 점점 더 심하게 굽는다. 이는 더 높은 k에서 더 많은 에너지 밴드 정렬이 일어나고 접합부의 장벽 폭이 감소함을 의미한다. 그림 3c는 생체분자 유전율이 DM-DSTGTFET의 I_on과 I_on/I_off 감도에 미치는 영향을 보여준다. k가 증가함에 따라 I_on과 I_on/I_off 감도도 향상된다. 이는 k 증가로 에너지 밴드 굽힘이 심해지고 소스-채널 접합부의 장벽 폭이 감소하여 터널링 확률이 증가하기 때문이다. 터널링 확률이 증가하면 전자 BTBT 터널링 생성이 증가하며, 이는 그림 4에서 명확히 확인할 수 있다. 제안된 소자는 k = 23에서 최고 I_on/I_off 감도 1.1 × 10¹⁰을 제공하며, 이는 발표된 TFET 기반 바이오센서보다 월등히 높다. 그림 3d는 생체분자 k에 따른 DM-DSTGTFET의 V_th와 △V_th 감도 변화를 보여준다. 분명히 k가 증가할수록 제안된 소자의 I_on이 더 빠르게 증가하고 문턱 전압은 낮아진다. 한편 △V_th는 k 증가에 따라 증가하는 경향을 보인다. 그 이유는 서로 다른 생체분자가 채워졌을 때의 V_th와 생체분자가 없을 때의 V_th 차이가 커지기 때문이다. 일반적으로 공기로 채워졌을 때의 V_th가 다른 k 값보다 크다. 제안된 DM-DSTGTFET는 k = 23에서 최대 △V_th 감도 1.2V를 달성한다. 따라서 DM-DSTGTFET는 생체분자에 대해 높은 전류 감도와 문턱 전압 감도를 제공한다.

그림 5a는 캐비티에 서로 다른 생체분자가 채워졌을 때 DM-DSTGTFET의 SS와 SS 감도를 보여준다. 유전율 증가는 SS 감소와 S_SS 향상을 가져온다. SS가 작을수록 TFET의 전력 소비가 적고 성능이 우수하다. 따라서 k 값이 증가함에 따라 SS는 감소하고, S_SS는 증가하며, 게이트 제어 능력이 향상된다.

그림 5b는 제안된 DM-DSTGTFET의 드레인 전류 감도가 k에 따라 어떻게 변하는지 보여준다. 감도는 k 증가와 함께 증가한다. 이는 k 증가가 터널 접합의 전기장을 강화하여 터널 폭을 감소시키고 결과적으로 S_drain을 증가시키기 때문이다.

DM-DSTGTFET에서 다양한 캐비티 두께의 영향

앞서 k = 23일 때 DM-DSTGTFET 바이오센서의 S_drain, △V_th 감도, S_SS가 가장 크다는 결론을 얻었다. 따라서 캐비티 두께가 제안된 바이오센서 감도에 미치는 영향을 더 명확히 연구하기 위해 이 섹션에서는 k = 23 조건에서 수행한다.

그림 6은 다양한 캐비티 두께(T_c)에서 DM-DSTGTFET 바이오센서의 전달 특성을 설명한다. T_c가 증가할수록 온 상태 전류는 감소한다. 다양한 T_c가 DM-DSTGTFET의 I_on과 I_on/I_off 감도에 미치는 영향은 그림 7a에 도시되어 있다. T_c가 증가하면 게이트와 채널 사이의 정전 용량이 감소하여 소스-채널 접합부에서 더 큰 터널 폭이 발생하고 드레인 전류가 낮아진다. k = 23일 때, I_on과 I_on/I_off 감도는 T_c 증가에 따라 감소하는데, 이는 더 높은 T_c에서 게이트와 채널 사이의 정전 결합이 개선되기 때문이다. 반면, 그림 7b에 나타난 바와 같이 제안된 소자는 T_c 증가에 따라 V_th와 △V_th 감도에서 증가 추세를 보인다. 이는 T_c 증가가 I_on을 감소시키고 V_th를 증가시키기 때문이다. 즉, 더 넓은 캐비티로 인해 게이트의 채널 제어력이 감소하여 V_th가 높아진다. 따라서 DM-DSTGTFET는 더 좁은 캐비티에서 더 나은 전압 바이오센서로 작동한다.

DM-DSTGTFET에 대한 대전 생체분자의 영향

제안된 센서의 감도에 생체분자의 다양한 전하가 미치는 영향을 조사하기 위해 먼저 동적 범위와 검출 한계를 연구했다. 본 논문에서 DM-DSTGTFET은 10¹⁰ cm⁻²에서 10¹³ cm⁻²까지의 전하 밀도를 가진 감지 물질을 검출할 수 있으며, 이는 다른 센서보다 더 넓은 검출 범위이다[32]. 따라서 후속 시뮬레이션에서는 동적 한계 범위 내의 전하 밀도를 사용한다.

그림 8은 다양한 유전율(k)에서 양전하 및 음전하를 띤 생체분자로 캐비티를 채웠을 때 DM-DSTGTFET의 전달 특성에 미치는 영향을 보여준다. 볼 수 있듯이 k = 2.5일 때 양전하 및 음전하 생체분자 하에서 전달 곡선의 변화 범위가 더 크다. 따라서 이후 논의는 k = 2.5일 때 다양한 양전하 및 음전하가 DM-DSTGTFET 바이오센서 감도에 미치는 영향에 초점을 맞춘다.

그림 9a는 양전하 함수로서 DM-DSTGTFET의 I_on과 I_on/I_off 감도 변화를 설명한다. 생체분자의 양전하 증가는 제안된 소자의 I_on과 I_on/I_off 감도 향상을 이끈다. 캐비티 내 양전하는 유효 게이트 산화막 유전율을 증가시켜 게이트 제어 능력을 강화한다. 이 게이트 제어 능력 증가는 소스-채널 접합부의 터널링 폭을 감소시켜 I_on과 I_on/I_off 감도를 향상시킨다. 그림 9b는 생체분자 양전하가 DM-DSTGTFET의 V_th와 △V_th 감도에 미치는 영향을 보여준다. 양전하 증가에 따라 V_th는 감소하고 △V_th 감도는 향상됨을 관찰할 수 있다. 이는 분자의 양전하가 I_on을 증가시키고 V_th를 감소시키기 때문이다. V_th 감소는 생체분자의 문턱 전압과 공기 상태의 문턱 전압 차이를 증가시켜 △V_th를 향상시킨다.

그림 10a는 k = 2.5에서 양전하 함수로서 DM-DSTGTFET의 I_on과 I_on/I_off 감도 변화를 보여준다. 생체분자의 음전하 증가는 제안된 소자의 I_on과 I_on/I_off 감도 감소를 이끈다. 캐비티 내 음전하는 유효 게이트 산화막 유전율을 감소시켜 게이트 제어 능력을 약화시킨다. 이 게이트 제어 능력 감소는 소스-채널 접합부의 터널링 폭을 증가시켜 I_on과 I_on/I_off 감도를 감소시킨다.

그림 10b는 생체분자 음전하가 DM-DSTGTFET의 V_th와 △V_th 감도에 미치는 영향을 보여준다. 그림에서 볼 수 있듯이 k = 2.5일 때 음전하 증가에 따라 V_th는 증가하고 △V_th 감도는 감소한다. 이는 분자의 음전하가 I_on을 감소시키고 V_th를 증가시키기 때문이다. V_th 증가는 생체분자의 문턱 전압과 공기 상태의 문턱 전압 차이를 증가시켜 △V_th를 감소시킨다.

결론

결론적으로 DM-DSTGTFET은 바이오센서 응용에서 생체분자 검출을 위한 높은 감도를 가진다. 그러나 DM-DSTGTFET 구조의 검출 능력은 상대 유전율, 캐비티 두께, 대전 생체분자, I_on/I_off 감도, SS, S_SS에 의해 도입되는 효과를 조사함으로써 평가된다. 결과는 유전율이 클수록, 캐비티 두께가 작을수록, 더 양전하를 띨수록 제안된 소자의 감도가 더 크다는 것을 보여준다. 시뮬레이션 결과 제안된 구조가 초고감도, 저전력 바이오센서 소자로 적용 가능함을 보여준다.

약어

DM-DSTGTFET:

유전체 변조 이중 소스 트렌치 게이트 터널 전계효과 트랜지스터

TCAD:

기술 컴퓨터 지원 설계

BTBT:

밴드-투-밴드 터널링

DGTFET:

이중 게이트 터널 전계효과 트랜지스터

SS:

서브스레숄드 기울기