논문 리뷰 - DB hitek, temporal noise in pixel source follower

Source - Ha, ManLyun, et al. "Several Process Techniques & Pixel Source Follower Schemes to improve the Pixel Temporal Noise.", IISW, 2019

위 논문은 DB hitek에서 International image sensor workshop (IISW)에서 2019년에 발표한 논문이다.

 

며칠전 Temporal noise를 공부하며 이를 억제하기 위한 논문을 같이 공부했다.

 

Temporal noise억제는 모든 기업에서 하고 있겠지만, DB hitek에서 발표한 연구들을 IISW, 반도체학술대회 등에서 많이 봐왔기에 한번 리뷰해봤다. 본론으로 들어가서

 

Source - Ha, ManLyun, et al. "Several Process Techniques & Pixel Source Follower Schemes to improve the Pixel Temporal Noise.", IISW, 2019

DB 하이텍은 위 그림과 같이 Temporal noise중에서도 Source follow에서 발생하는 1/f noise 및 RTS noise를 억제하기 위한 공정 개발을 해왔다.

 

SF는 photodiode에 수집되어 Floating diffusion으로 들어온 전자를 전압으로 바꾸어주는 amp역할을 한다.

이 amp가 제대로 작동하지 않거나 전자 -> 전압으로의 변환 과정에서 noise가 발생한다면 image 품질이 열화될것이다.

따라서 Source follower(SF)에서 noise를 억제하는것은 아주 중요한 요소이다.

 

본 논문에서는 SF에서의 noise를 줄이기 위해 4가지의 기술을 제안했다.

1) Fluorine Implantation

2) UV Annealing Process 

3) Low Pressure Radical Oxidation(LPRO) Process 

4) Thin Gox Source Follower 

 

위 4가지의 기술에 앞서 SF에서 noise가 발생하는 원인을 언급하고 넘어갈 필요가 있다.

 

SF에서 발생하는 노이즈는 주로 Si과 SiO2의 interface에서 Trap되는 전자가 주요 요인이다.

 

그러므로 전자가 trap되지 않도록 하는것이 핵심 요인이며 SF의 크기가 커지면 전자가 이동하는 면적이 커지게 된다.

 

따라서 SF가 커지면 전자가 Trap될 확률이 줄어들기 때문에 RTS noise가 감소하게 된다.

 

하지만 고해상도 CIS의 수요가 커지면서 SF의 크기는 자연스레 줄어들고 있는 실정이기에 이를 보완할만한 공정들이 개발되고 있다.

 

그 중 DB hitek이 발표한 공정의 첫번째로 Fluorine(F) implantation이 있다.

 

Source - https://www.iue.tuwien.ac.at/

단결정 Si의 단면은 인위적으로 잘려 defect으로 인해 위와 같이 Trap들이 존재하게 된다.

 

위 Trap들이 존재하는 부분에 산화공정을 통해 SiO2를 성장시키게 되면 아래와 같은 그림이 된다.

 

Source - https://www.iue.tuwien.ac.at/

하지만 Trap들의 자리에 완전하게 O가 들어가지 않아 잔여 Trap들이 존재하게 된다. 이러한 Trap들에 전자들이 포획되고 풀려나와 RTS noise가 발생하게 되는것이다.

 

이를 해결하기 위해 주로 H passivation을 해주어 Si와 H가 결합을 함으로써 전자가 포획되는것을 방지하는 공정이 있다.

 

DB hitek은 이에 진보된 공정으로 F를 주입하여 Si와 F를 결합하게 했다고 한다.

 

Si와 F의 결합은 Si와 H의 결합보다 더욱 단단하게 결합하기에 성능적인 측면에서 우수하다고한다.

 

Source - Ha, ManLyun, et al. "Several Process Techniques & Pixel Source Follower Schemes to improve the Pixel Temporal Noise.", IISW, 2019

위 그래프는 Fluorine이 주입되어 noise 성능이 개선된 noise histogram을 보여준다.

 

 

두번째, UV Annealing Process 

UV curing 이라고도 부른다. 보통 고온으로 Annealing을 해주게되면 원자 배열이 재배치되어 좀 더 성능이 개선되기 마련인데 본 논문에서는 열처리 이후에 UV annealing을 함께 해주어 더 높은 성능을 내주었다.

 

특히, UV annealing을 사용하는 이유로 plasma를 이용한 공정에서 손상된 wafer surface에 UV annealing 처리를 함으로써 개선된 성능을 보이기 위함이라고 한다.

 

사용된 파장 대역은 254nm의 (4.9eV) UV lamp가 사용 되었으며 아래의 그래프와 같이 Noise histogram에서 개선된 노이즈를 보인다.

Source - Ha, ManLyun, et al. "Several Process Techniques & Pixel Source Follower Schemes to improve the Pixel Temporal Noise.", IISW, 2019

 

세번째, Low Pressure Radical Oxidation(LPRO) Process

 

 주로 산화공정 크게 1) Si에 수중기를 반응을 시키는 습식산화와 2) 산소원자를 고온에서 반응시키는 건식산화로 나뉜다.

 

아래의 결과 단면도를 봤을 때, 기존에는 습식 산화(750˚)를 사용했던 반면에, 본 논문의 LPRO공정은 낮은 압력에서 고온(900˚)의 건식산화를 사용한것으로 보인다.

Source - Ha, ManLyun, et al. "Several Process Techniques & Pixel Source Follower Schemes to improve the Pixel Temporal Noise.", IISW, 2019

네번째, Thin Gox Source Follower 

이건 조금 더 공부할 필요가 있다.

 

 

본 논문의 핵심은 Si와 SiO2의 interface에서 dangling bond에서 trap되는 전자를 최소화하기 위한 공정들의 소개이다.

 

이 공정들의 장점으로는 RTS noise를 억제 할 수 있다는 것이다.

 

하지만 단점으로는 SF의 크기를 키워 noise를 낮추는 공정이 아니고 RTS noise를 억제할 뿐이기 때문에 근본적인 노이즈를 제거하기는 어렵다.