이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
소자 설계 실습에서 트랜지스터 구동 전류를 높이려고 여러 파라미터를 동시에 바꿨다가 어떤 변경이 효과를 냈는지 추적할 수 없게 된 적이 있습니다. 결과는 개선됐는데 원인을 모르면 재현이 안 된다는 걸 그때 실감했습니다. 그 뒤로는 게이트 산화막 두께, 도핑 농도, 채널 길이를 한 번에 하나씩 변경하고 각 단계에서 I-V 곡선을 측정합니다. TCAD 시뮬레이션으로 각 파라미터의 민감도를 먼저 확인하면 실험 횟수를 줄일 수 있습니다. 실습에서 채널 도핑 농도가 구동 전류에 가장 큰 영향을 준다는 걸 이 방식으로 확인했고, 이후 최적화 방향을 그 파라미터 중심으로 좁혔습니다. 지금도 성능 최적화는 변수 분리부터 시작합니다.
트랜지스터 성능 최적화에서 제가 직접 한 건, 실험을 무작정 돌리기 전에 시뮬레이션으로 파라미터 민감도를 먼저 본 일입니다. 소자 설계 실습에서 구동 전류를 높이려고 여러 파라미터를 동시에 바꿨다가 어떤 변경이 효과를 냈는지 추적할 수 없게 된 적이 있었기 때문입니다. 그래서 저는 TCAD 시뮬레이션으로 게이트 산화막 두께·도핑 농도·채널 길이의 민감도를 먼저 확인해, 영향 큰 변수부터 실험하도록 횟수를 줄였습니다. 그 결과 채널 도핑 농도가 구동 전류에 가장 큰 영향을 준다는 걸 확인하고 최적화 방향을 그 파라미터 중심으로 좁혔습니다. 측정으로는 I-V 곡선으로 변화를 확인했습니다. 다만 한계도 짚습니다. 저는 설계 실습 수준이라, 시뮬레이션 예측이 실제 공정 변동까지 맞는지를 양산 데이터로 검증하거나 그 최적화가 수율·신뢰성으로 이어지는지를 본 경험은 없습니다. 그래서 민감도로 실험을 줄인 경험을 토대로, 그 최적화 역량을 더 키우려 합니다.
트랜지스터 성능 최적화에서 제가 원칙으로 두는 건, 변수를 한 번에 하나씩 바꿔 어떤 변경이 효과를 냈는지 추적 가능하게 하는 일입니다. 여러 파라미터를 동시에 바꾸면 결과가 개선돼도 원인을 몰라 재현이 안 되기 때문입니다. 그래서 저는 게이트 산화막 두께·도핑 농도·채널 길이를 한 번에 하나씩 변경하고, 각 단계에서 I-V 곡선을 측정해 그 변수의 효과를 분리해 봅니다. 결과는 개선됐는데 원인을 모르면 재현이 안 된다는 걸 실습에서 실감한 뒤로 이 순서를 지킵니다. 측정 가능한 곡선 변화로 닫는 게 핵심입니다. 다만 한계도 짚습니다. 저는 설계 실습 수준이라, 변수가 서로 상호작용하는 실제 공정에서 한 번에 하나씩 분리하는 게 늘 가능하진 않다는 것까지는 깊이 다뤄 보지 못했고, 그 최적화를 양산 성능·수율로 검증해 본 경험도 없습니다. 그래서 변수 분리로 추적하는 시각을 토대로, 그 최적화 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 공정기술 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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