KAIST与IBM联合开发出一项半导体测量新技术，可将内部缺陷相关信号的检出灵敏度提升约1000倍。KAIST于1月8日表示，该校新材料工程系Byeongha Shin教授团队与IBM T.J. Watson研究所Oki Gunawan博士合作，提出了一种可同步分析半导体缺陷与载流子传输特性的测量方法。
半导体内部存在的缺陷会形成电子陷阱，即陷阱态。这类陷阱态会捕获电子、干扰电荷传输，进而影响器件性能，甚至带来漏电流等问题。因此，准确掌握陷阱态密度及电子捕获特性，是评估半导体性能的重要指标。
研究团队此次是在传统Hall测量的基础上，引入了光照和温度变量。Hall测量原本主要用于分析载流子在电场和磁场中的运动特性；加入光照条件后，新生成的电子会优先被陷阱态捕获。随着光强增加，陷阱态逐步趋于饱和，此后产生的电子则能够更自由地移动。
团队据此对载流子行为的变化过程进行分析，提取出陷阱态密度及相关特性参数。与传统方法通常需要多次、分项测量不同，这一方法通过单次测量即可同时获得迁移率、寿命、迁移长度以及陷阱态特征。
该方法首先在硅材料上验证了有效性。随后，研究团队将其应用于下一代太阳能电池材料钙钛矿（Perovskite），并检出了现有方法难以发现的微量陷阱态。团队表示，该方法的测量灵敏度较现有技术提升约1000倍。
Byeongha Shin表示，这项研究提出了一种可在一次测量中同步分析半导体载流子传输及其干扰因素的新方法，有望成为提升存储芯片、太阳能电池等多类半导体器件性能和可靠性的重要工具。
此次研究由KAIST新材料工程系博士生Chaeyeon Kim担任第一作者，论文已于1月1日发表于国际学术期刊《Science Advances》。
记者信息
Daegun Seok
d2dg@d-today.co.kr