새로운 ERM-방법에 의한 미세구조 N-채널 MOSFET의 유효 캐리어 이동도와 소스 및 드레인 기생저항의 정확한 분리 추출 = A Novel External Resistance Method for Extraction of Accurate Effective Channel Carrier Mobility and Separated Parasitic Source/Drain Resistances in Submicron n-channel LDD MOSFET's
저자
김현창 ; 조수동 ; 송상준 ; 김대정 ; 김동명 ; Kim, Hyun-Chang ; Cho, Su-Dong ; Song, Sang-Jun ; Kim, Dea-Jeong ; Kim, Dong-Myong
발행기관
학술지명
電子工學會論文誌-SD (Semiconductor and devices)(Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea)
권호사항
발행연도
2000
작성언어
Korean
등재정보
구)KCI등재(통합)
자료형태
학술저널
발행기관 URL
수록면
1-9(9쪽)
제공처
소장기관
A new method, the external resistance method (ERM method), is proposed for accurate extraction of the gate bias-dependent effective channel carrier mobility (${\mu}_{eff}$) and separated parasitic source/drain resistances ($R_S$ and $R_D$) of n-channel MOSFET's. The proposed ERM method is applied to n-channel LDD MOSFETs with two different gate lengths ($W_m/L_m=30{\mu}m/0.6{\mu}m,\;30{\mu}m/1{\mu}m$) in the linear mode of current-voltage characteristics ($I_D-V_{GS},\;V_{DS}$). We also considered gate voltage dependence of separated $R_2$ and $R_D$ in the accurate modeling and extraction of effective channel carrier mobility. Good agreement of experimental data is observed in submicron n-channel LDD MOSFETs. Combining with capacitance-voltage characteristics, the ERM method is expected to be very useful for accurate and efficient extraction of ${\mu}_{eff},\;R_D,\;R_S$, and other characteristic parameters in both symmetric and asymmetric structure MOSFET's in which parasitic resistances are critical to the improvement of high speed performance and reliability.
더보기미세구조 N-채널 MOSFET의 게이트-소스 전압에 의존하는 유효 채널 캐리어 이동도와 소스 및 드레인 기생저항의 정확한 분리 추출을 위해서 새로운 ERM-방법을 제안하였다. ERM-방법은 선형영역에서 동작하는 게이트 길이가 다른 두개의 소자($W_m/L_m=30{\mu}m/0.6{\mu}m, 30{\mu}m/1{mu}m$)에 적용되었고 유효 채널 캐리어 이동도를 모델링하고 추출하는 과정에서 게이트-소스 전압에 의존하는 소스 및 드레인 기생저항의 영향을 고려하였다. ERM-방법으로 추출된 특성변수들을 사용한 해석적 모델식과 소자의 측정데이터를 비교해본 결과 오차가 거의 없이 일치하는 것을 확인하였다. 따라서, ERM-방법을 사용하면 대칭구조 및 비대칭구조 소자의 유효 채널 캐리어 이동도, 소스 및 드레인 기생저항과 다른 특성변수들을 정확하고 효율적으로 추출할 수 있을 것으로 기대된다.
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