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p-GaN HEMT, TCAD로 RDS(on)·항복 예측 — ML 설계탐색 결합
노멀리오프 p-GaN HEMT의 동적 RDS(on), 누설전류, 항복 특성을 예측하는 TCAD 시뮬레이션 워크플로가 소개됐다. 100V p-GaN HEMT 기준 구조를 바탕으로 공정 기반 소자 정의, 메싱, Victory Device 물리모델 보정, 믹스드모드 스위칭 시뮬레이션을 결합한 방식이다. 실험계획법(DOE)과 Victory Analytics 대체모델링을 활용해 머신러닝 기반 설계 탐색도 지원한다. 트랩, 분극, Mg 확산, 전계 분포 등이 GaN 전력소자 성능과 신뢰성에 미치는 영향을 반복 가능한 방식으로 분석하는 것이 목표라고 설명했다.
스탠퍼드, 딥러닝으로 2D 트랜지스터 TCAD 파라미터 자동 추출
스탠퍼드대학교와 SLAC 국립가속기연구소 연구진이 전기적 측정값으로부터 2차원(2D) 트랜지스터의 이동도, 쇼트키 접촉 장벽 높이, 결함 프로파일 등 물리적 파라미터를 자동 추출하는 딥러닝 기법을 발표했다. 이 방법은 TCAD(기술 컴퓨터 지원 설계) 모델 피팅 작업을 자동화하는 것을 목표로 한다. 연구진은 물리 기반 소자 시뮬레이터를 근사하는 보조 신경망을 학습시켜 데이터 증강 및 사전학습을 구현했다. 해당 연구는 저널 Research에 2026년 8월 논문으로 게재됐다.