SiC 결정의 고속 성장을 위한 고온화학증착법에 대한 전산묘사

Abstract

탄화규소(SiC)는 광역 에너지 금지대역을 가지며, 높은 파괴 전압, 포화 이동 속도, 전자 이동도, 내방사선특성 등으로 인해 기존의 실리콘(Si)이나 갈륨비소(GaAs) 등의 반도체가 그 성능을 제대로 발휘할 수 없는 고온, 고출력, 고주파수, 고밀도 방사선 내에서의 사용이 기대되고 있는 대표적인 광대역 화합물 반도체 물질이다. 우수한 물성을 지니는 탄화규소는 고온 고압에서의 높은 안정성에 의해서 기존의 실리콘을 대체하기에는 비용적인 측면에서 단점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 탄화규소 bulk 성장에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 탄화규소 bulk 성장 방법들은 SiC powder를 source로 사용하기 때문에 powder에서 오는 본질적인 한계점들을 가지고 있다. 하지만 고온에서 gas precursor의 직접적인 열분해를 이용하여 SiC를 증착하는 방법인 HTCVD(high temperature chemical vapor deposition)의 경우 상대적으로 높은 성장 속도를 가지고 있다. HTCVD 방법을 이용한 SiC의 성장이 다른 증착 방법에 비해서 빠른 이유는 흑연으로 만들어진 수직 원통형 반응기와 source로 gas precursor를 사용함에서 오는 독특한 메커니즘 때문이며, 이 메커니즘에 대한 주장이 제기되어 왔다. 또한 문헌상에서 주장되어온 메커니즘에서 주요 발생되는 거동은 온도구배, gas의 농도가 높은 정체구간, 그리고 다량의 cluster의 생성이다. 한편, 고온에서 이루어지는 화학 반응을 위해 불투명한 흑연으로 이루어진 수직 원통형 반응기 내부에서 열적, 물리적, 화학적 안정성을 유지하면서 이러한 세 가지 거동(온도구배, 정체구간, cluster의 생성)을 측정할 수 있는 In-situ measurement장비가 없는 실정이다. 따라서 본 논문에서는 위 세 가지 거동의 발생 여부를 시뮬레이션을 통해서 관찰하여 문헌상의 메커니즘을 규명하고 여러 가지 변수들을 이용하여 세 가지 거동의 변화 추이를 보고자 하였다. 제작한 시뮬레이션 모델은 크게 두 가지로 하나는 화학적 거동을 집중적으로 살펴보기 위해 반응기 내부만의 그리드를 적용하여 simulation scaling down을 적용한 모델과 나머지 하나는 실제 공정과 유사한 환경의 복잡한 그리드를 적용하고 이에 추가적으로 inductive heating과 radiation등을 고려한 모델이다. 화학적 거동을 고려한 모델을 이용하여 문헌상에서 제시하였던 cluster가 발생되는 온도구간인(1300K-2400K)에서의 화학적 거동을 살펴보았다. 특히 유입구를 통해서 넣어주었던 gas들이 반응기의 위쪽으로 이동함에 따라 소모되면서 중간생성물들이 발생하는 것을 확인 하였다. 이 중간 생성물들은 기판에서의 표면반응에 의해서 소모가 된다. 또한, 이 중간 생성물들의 fraction을 비교하였을 때 Si의 fraction이 다른 중간 생성물들에 비해 약 10000배 가량 월등히 컸으며, 이를 통해서 중간 생성물인 Si이 반응에 기여하는 정도가 다른 중간 생성물들에 월등히 클 것으로 판단할 수 있었다. 따라서 다음의 실험은 다른 중간 생성물들의 생성량을 변화시키는 것보다 Si의 생성량을 변화시켜보는 것이 더 효과적일 것이라는 판단을 내릴 수 있었다. 실제 공정과 유사한 환경의 복잡한 그리드를 적용하고 이에 추가적으로 inductive heating과 radiation을 고려한 모델을 이용하여서 유입하여 주는 source gas들, 즉 precursor들의 양에 따라 온도구배, 정체구간, cluster의 생성의 변화 추이를 살펴보았다. Silane(SiH4) gas의 양을 변화시키기에 앞서 최적의 deposition rate을 가지는 propane(C3H8)의 유량을 파악하기 위해서 수소(H2) gas의 양을 6000 sccm, silane gas의 양을 150 sccm으로 고정하고 propane gas의 유량을 각각 20 sccm, 24 sccm, 28 sccm, 32 sccm 씩 늘려서 실험을 진행 하였다. propane을 20 sccm을 넣어준 것이 cluster의 생성이 가장 많은 것으로 확인되었기 때문에 Si-source인 silane gas의 영향을 살펴보는 실험에서는 propane을 20 sccm으로 고정하고 진행하였다. 마찬가지로 수소 gas의 양을 6000 sccm, propane gas의 양을 20 sccm 으로 고정하고 silane gas의 양을 각각 150 sccm, 180 sccm, 210 sccm, 240 sccm 씩 늘려서 실험을 진행 하였다. Silane gas의 양을 240 sccm 넣어 주었을 경우 cluster의 생성이 가장 많은 것으로 확인 되었다. 또한 위 실험을 통하여 수직 원통형 반응기의 높이 방향으로 올라갈수록 온도가 증가하다가 감소하는 온도구배, velocity magnitude가 증가하다가 감소하는 것으로 정체구간이 시뮬레이션을 통해 구현되는 것을 확인 할 수 있었다. 구리 코일에 의한 흑연 반응기의 inductive heating을 사용하기 때문에 반응기 자체가 공정상에서 heat source로 작용하게 된다. 따라서 공정 온도를 증가시키기 위하여 위와 같은 모델을 사용하고 반응기의 길이를 5 %, 10 % 늘려서 시뮬레이션을 진행하였다. 반응기의 길이를 늘일수록 전체적인 온도가 증가함을 확인할 수 있었고, velocity magnitude도 역시 전체적으로 증가 하게 된다. 생성되는 cluster의 양이 온도가 증가함에 따라서 많이 생성되는 것을 확인할 수 있었는데 condensed phase로 가려고 하는 driving force의 정도를 나타내는 super saturation이 된 정도와 증착 속도를 비교를 하였을 때, super saturation이 된 정도가 증가할수록 Si의 증착 속도가 커지는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 생성되는 silicon은 liquid 상태의 silicon cluster이며 이 silicon cluster의 양이 많아질수록 deposition rate이 증가한다는 결론을 내릴 수 있었다. 또한 넣어주는 silicon source gas의 농도를 증가시키고, carrier gas의 양을 감소시키며, 반응기의 길이를 늘여줄수록 silicon cluster의 양이 증가한다는 결론을 내릴 수 있었다.