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GaN 신뢰성 및 수명 예측:15단계(1)

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글/Ricardo Garcia, Siddhesh Gajare, Ph.D., Angel Espinoza, Max Zafrani, Alejandro Pozo, Ph.D., Shengke Zhang, Ph.D., EPC

많은 다양한 응용 분야에서 GaN 디바이스의 신속한 채택은 신뢰성 통계의 지속적인 축적과 집적 회로(IC)를 포함한 GaN 디바이스의 기본 물리학에 대한 연구를 필요로 한다. 또한 실험실에서 얻어진 데이터를 확인하거나 임무 확실성에 대한 새로운 질문들도 실제 경험에서 정보를 찾아야 한다.

이 15단계 신뢰성 보고서는 테스트-투-실패 방법론을 사용하여 지속적인 작업을 문서화하였고, 태양광 최적화기, 라이다 센서 및 DC-DC 컨버터에 대한 구체적인 신뢰성 메트릭과 예측을 추가하였다.

표준 자격 시험의 필요성

반도체에 대한 표준 자격 시험은 일반적으로 장기간 또는 특정 주기 동안 데이터 시트에 지정된 한계치 또는 그에 가까운 압력 디바이스를 포함한다. 표준 자격 검정의 목표는 비교적 큰 부품 그룹에서 고장이 전혀 발생하지 않도록 하는 것이다. 이 유형의 자격 검사는 매우 특정한 테스트 조건을 통과한 부품만 보고하기 때문에 부적절하다. 부품을 고장 지점까지 테스트함으로써 데이터 시트 한계 사이의 여유 정도를 파악할 수 있으며, 더 중요한 것은 본질적인 고장 메커니즘을 파악할 수 있다는 것이다.

본질적인 고장 메커니즘, 고장의 근본 원인 및 시간, 온도, 전기 또는 기계적 스트레스에 따른 이 메커니즘의 동작을 알게 됨으로써, 제품의 안전한 작동 수명은 보다 일반적인 작동 조건에 따라 결정될 수 있다. GaN 전원 디바이스의 주요 스트레스 조건 및 고유 고장 메커니즘 GaN 전원 디바이스가 마주치는 주요 스트레스 조건은 무엇이며 각 스트레스 조건에 대한 고유 고장 메커니즘은 무엇일까?

모든 전력 트랜지스터와 마찬가지로 주요 스트레스 조건에는 전압, 전류, 온도 및 습도뿐만 아니라 다양한 기계적 스트레스가 포함된다. 그러나 이러한 스트레스 조건을 적용하는 데는 여러 가지 방법이 있다. 예를 들어, GaN 트랜지스터의 스트레스 전압은 게이트 단자에서 소스 단자(VGS)로, 또한 드레인 단자에서 소스 단자(VDS)로 인가될 수 있다. 예를 들어, 이러한 스트레스는 DC 바이어스로 연속적으로 적용되거나, 온/오프 사이클 또는 고속 펄스로 적용될 수 있다. 스트레스 전류는 연속 DC 전류 또는 펄스 전류로 적용할 수 있다.

일정 기간 동안 극한의 사전 결정된 온도에서 디바이스를 작동하여 열 스트레스를 지속적으로 가하거나 온도를 다양한 방식으로 변환시킬 수 있다. 이러한 각 조건을 가진 디바이스에 상당한 수의 오류를 생성하는 지점까지 스트레스를 가함으로써 테스트 중인 장치의 기본 고유 오류 메커니즘에 대한 이해를 결정할 수 있다. 합리적인 시간 내에 오류를 발생시키려면 스트레스 조건이 일반적으로 제품의 데이터시트 제한을 크게 초과해야 한다.

과도한 스트레스 조건이 정상 작동 중에는 절대로 발생하지 않는 고장 메커니즘을 유발하지 않도록 주의해야 한다. 과도한 스트레스 조건으로 인해 고장이 발생하지 않았는지 확인하려면 고장 부품을 주의 깊게 분석하여 고장의 근본 원인을 확인해야 한다. 근본 원인을 확인해야만 광범위한 스트레스 조건에서 디바이스의 동작을 완전히 이해할 수 있다. eGaN® 디바이스의 고유 고장 모드에 대한 이해가 깊어짐에 따라 두 가지 사실이 명확해졌다. (1) eGaN 디바이스가 Si 기반 MOSFET보다 더 강력하며, (2) MOSFET 고유 고장 모델은 극단적이거나 장기적인 전기적 스트레스 조건에서 eGaN 디바이스 수명을 예측할 때 유효하지 않다.

표 1은 트랜지스터가 조립 또는 작동 중에 영향을 받을 수 있는 모든 다양한 스트레스 요인을 왼쪽 열에 나열했다. 왼쪽에서 세 번째 열에 나열된 다양한 테스트 방법을 사용하고 디바이스를 고장 지점으로 가져가면 고유 고장 메커니즘을 발견할 수 있다. 이 문서에서 확인된 고장 메커니즘은 오른쪽 열에 나와 있다.

[표 1] GaN 트랜지스터의 스트레스 조건 및 본질적인 고장 메커니즘

게이트의 전압/온도 스트레스

14 단계 신뢰성 보고서에 나타난 연구를 바탕으로, 우리는 p-GaN 게이트에 적용 가능한 수명 방정식을 도출하기 위한 모든 수학적 요소를 가지고 있다:

    (1)

아래에 나열된 파라미터:

수명 방정식(식 1)은 그림 1에서 EPC2212에 대해 보다 최근에 측정된 가속도 데이터에 대해 표시된다. 이 결과치를 생성하기 위해 A와 B를 제외한 방정식 1의 모든 파라미터를 고정했다. 결과적으로 B에 가장 적합한 결과(게이트 두께로 나누어서 필드로 변환될 때) bn = 7.6 x 106 V/cm의 값이 Oui의 값 7.2 x 106 V/cm와 매우 근사하다.

그림 2는 -75℃, 25℃ 및 125℃에서 수명 방정식의 온도 의존성을 보여준다. 온도 의존성(파라미터 c에 포함됨)은 데이터에 맞추지 않고 Ozbek에서 직접 가져온다. 더 높은 온도에서 MTTF는 약간 더 높으며 이는 14단계 보고서에 보고된 측정 데이터와 일치한다.

이 게이트 수명 모델은 대표적인 GaN 제품(EPC2212)에서 가속 게이트 테스트를 통해 확인된 고유한 특성의 모든 측면을 포함하여 개발되었다. 그림 1의 데이터는 게이트 바이어스를 최대 정격 전압(VGS = 6V) 이하로 유지할 때, eGaN 디바이스는 연속 DC 바이어스 하에서 수명 10년 동안 1ppm 미만의 고장률을 가져야 한다는 것을 보여준다. 이 예상 결과는 게이트 오류에 대한 EPC의 현장에서 얻은 경험과 일치한다.

[그림 2] 4개의 게이트 바이어스에서 측정된 EPC2212(25°C)의 MTTF. 파란색 선은 수명 모델이다. 빨간색 선과 녹색 선은 각각 125°C와 -75°C에서 수명 모델을 예측한 것이다.

(1) 게이트 수명 모델의 물리 기반 도출 요약 

GaN 트랜지스터(공식 1)의 게이트 수명에 대한 임팩트 이온화 모델은 관찰된 여러 요인을 성공적으로 설명한다.

• MTTF의 양의 온도 계수(반도체 고장 물리학에서 일반적이지 않음)

• 게이트 바이어스가 있는 매우 높은 가속 및 게이트 바이어스 감소에서 지수 함수보다 더 가파른 가속

• 파괴보다 훨씬 낮은 공칭 전계 강도에서 고품질 Si3N4 필름을 통한 유전체 파열(인접한 pGaN 영역에서 정공 주입 및 트래핑의 결과)

이 수명 방정식은 단순히 MOSFET용으로 개발된 표준 신뢰성 모델에서 차용한 것이 아니다. 대신 GaN 트랜지스터에 특히 적용할 수 있는 고장의 근본 물리학에서 구축된 최초의 게이트 수명 모델을 나타낸다.

드레인의 전압/온도 스트레스

이와 동일한 test-to-fail 방법론은 다른 모든 스트레스 조건에 적용될 수 있다. 예를 들어, GaN 트랜지스터 사용자들이 공통적으로 우려하는 것은 동적 온 저항이다. 이는 디바이스가 높은 드레인 소스 전압(VDS)에 노출될 때 트랜지스터의 온 저항이 증가하는 조건이다.

이 상태를 테스트하는 기존의 방법은 최대 정격 온도(일반적으로 150℃)에서 최대 정격 DC VDS를 적용하는 것이다. 일정 시간(일반적으로 1000시간)이 지나도 고장이 없으면 제품이 양호한 것으로 간주된다. 

14단계 보고서에 나와 있는 것처럼, 온 저항이 증가하는 지배적인 메커니즘은 채널 근처의 트랩 상태에 있는 전자의 포획이다. 포획된 전하가 축적되면 ON 상태에서 2차원 전자 가스(2DEG)의 전자가 고갈되어 RDS(ON)가 증가한다.

그림 3은 1-2μm 광학 범위의 열 방출을 보여주는 EPC2016C GaN 트랜지스터의 확대된 이미지이다. 스펙트럼의 이 부분의 방출은 핫 전자와 일치하며 디바이스 내의 방출 위치는 디바이스가 드레인 소스 바이어스를 받을 때 가장 높은 전기장의 위치와 일치한다.

디바이스의 이 영역에 있는 핫 전자가 포획된 전자의 소스임을 알면 개선된 설계 및 프로세스를 통해 동적 온 저항을 최소화하는 방법을 더 잘 이해할 수 있다. 열전자의 일반적인 움직임을 이해함으로써 더 넓은 범위의 스트레스 조건에 대한 움직임을 일반화할 수 있다.

그림 4는 5세대 EPC2045 GaN 트랜지스터의 RDS(ON)이 어떻게 드레인 근처의 최대 전기장에서 가속되는지 핫 전자 트래핑이 다양한 전압 스트레스 수준과 온도에서 시간이 지남에 따라 증가하는지 보여준다. 왼쪽의 디바이스는 25℃, 60V ~ 120V의 전압에서 테스트되었다(EPC2045의 VDS(max)는 100V). 가로축은 분 단위로 측정된 시간을 나타내며 오른쪽은 10년으로 지정되었다.

오른쪽 그래프는 서로 다른 온도에서 120V로 바이어스되었을 때 RDS(ON)의 변화를 보여준다. 직관에 반하는 결과는 낮은 온도에서 온저항이 더 빠르게 증가함을 보여준다. 이는 핫 전자가 더 낮은 온도에서 산란 이벤트 사이를 더 멀리 이동하고 따라서 주어진 전기장에 의해 더 큰 운동 에너지로 가속되기 때문에 핫 캐리어 주입과 일치한다. 그 결과 전자는 포획되기 쉬운 다른 층에 도달할 수 있다. 이것은 디바이스를 최대 전압 및 온도에서 테스트하는 기존의 테스트 방법으로는 디바이스의 신뢰성을 결정하는 데 충분하지 않을 수 있음을 시사한다.

HTRB 결과 MTTF는 35℃ 및 150℃와 비교하여 90℃에서 가장 높은 것으로 밝혀졌는데, 이는 당시에는 미스터리였다. 이제 결과를 더 잘 이해할 수 있게 되었다. 디바이스가 DC 바이어스 상태에서 가열되면 누설 전류가 증가한다. 그러나 핫 캐리어의 더 짧은 평균 자유 경로는 사용 가능한 전자의 증가에 대응하여 RDS(ON)이 시간이 지남에 따라 실온에서 90℃까지 증가하지만 더 높은 온도에서 감소하기 시작한다. 이것은 다른 이론에 반하는 결과이다. 이러한 결과는 GaN 커뮤니티에 많은 관심과 함께 일부 회의론을 불러 일으켰다.

(1) 물리 기반 동적 RDS(on) 및 수명 모델

14단계 신뢰성 보고서에서는 표면 트랩으로 핫 캐리어 산란의 기본 물리학에서 GaN 트랜지스터의 동적 RDS(ON) 효과를 설명하는 1원칙 수학 모델이 보고되었다. 이 모델은 다음과 같은 모든 현상을 성공적으로 예측했다:

• 시간에 따른 RDS(ON)

• 시간 경과에 따른 RDS(ON)의 기울기는 음의 온도 계수(즉, 높은 온도에서 낮은 기울기)를 갖는다.

• 스위칭 주파수는 기울기에 영향을 주지 않지만 작은 수직 오프셋이 발생한다.

• 스위칭 전류는 기울기에 영향을 주지 않는다.

• 유도형 하드 스위칭과 저항형 하드 스위칭 간의 미미한 차이

시간, 온도 및 드레인 전압의 함수로서 RDS(ON) 성장에 대한 최종 수학적 모델은 방정식 2에 나와 있다.

    (2)

• 독립 변수:

VDS = 드레인 전압(V)

T = 디바이스 온도(K)

t = 시간(분)

• 매개 변수:

a = 0.00(단위 없음)

b = 2.0E-5(K-1/2)

ħωL0 = 92meV

VFD = 100V(5세대 100V 제품에만 해당)

α = 10(V)

k = 볼츠만 상수 = 0.0862 meV/K

많은 고객이 특정 품질 또는 신뢰성 요구사항을 충족하기 위해 특정 사용 조건에서 수명 추정치를 요구한다. (하드 스위칭 조건 하에서) 수명을 RDS(ON)가 초기 값에서 20% 상승하는 시간 로 정의함으로써 방정식 3을 쉽게 뒤집어서 얻을 수 있다.

    (3)

이 방정식은 동작 전압과 온도의 함수로 하드 스위칭 조건에서 예상되는 MTTF를 제공한다. 일반적으로 하한을 제공하기 위해 최악의 경우 값(최고 전압, 최저 온도)이 사용된다. 이전과 마찬가지로 수명은 분 단위이다. 수명에 대한 다른 정의도 적용되고 방정식 3에서 추출될 수 있다.

(2) 스위칭 주파수와 스위칭 전류의 영향

지금까지의 분석에서 스위칭 주파수(f)와 스위칭 전류(I)가 RDS(ON) 성장 특성에 미치는 영향은 무시되었다. 전류는 하드 스위칭 중에 하이 필드 영역에 주입되는 전자의 수에 직접적인 영향을 미치므로 핫 캐리어 밀도에 선형적인 영향을 미친다. 마찬가지로 스위칭 주파수는 주어진 시간 간격 동안 드레인에서 볼 수 있는 핫 캐리어 펄스의 수를 결정하므로 표면 트래핑 속도에도 선형적인 영향을 미친다.

표면 트래핑 속도가 주파수(f)와 전류(I) 모두에 선형적으로 비례한다고 가정함으로써, f 및 I의 효과는 방정식 4에 포함되며, 여기서 하나의 스위칭 조건(f1, I1)에서 RDS(ON) 성장을 다른(f2, I2)와 연관시키기 위한 간단한 스케일링 항이 도출된다.

    (4)

수학적으로, 스위칭 주파수 또는 전류를 변경하는 효과는 RDS(ON) 성장 곡선을 약간 수직으로 상쇄하는 것이다. 오프셋은 f와 I의 로그에 따라 달라지므로 이러한 변수에 대한 의존성이 근본적으로 약하다. 또한 오프셋은 로그(t) 성장 특성의 전체 기울기 b에 따라 달라진다. 따라서 FET가 낮은 RDS(ON) 상승(낮은 기울기 b) 조건에서 작동하는 경우 주파수 또는 전류 변경 효과는 무시할 수 있다.

그림 5는 10kHz에서 1MHz까지 세 가지 다른 스위칭 주파수에서 EPC2045에 대해 모델링된 RDS(ON) 대 시간을 비교한다. 곡선은 단순히 수직으로 서로 오프셋된다. 다른 스위치 전류를 비교한 경우에도 마찬가지이다. f(또는 I)의 대수로 오프셋이 변경되기 때문에 스위칭 주파수(또는 전류)가 10배 증가하더라도 측정 및 프로젝션에서 ±10% 노이즈로 인해 실험적으로 관찰하기 어렵다.

[그림 5] 세 가지 다른 스위칭 주파수에서 모델링된 RDS(on) 대 시간, 두 자릿수를 포괄한다. 주파수 변화의 영향은 성장 특성의 작은 수직 오프셋이다. 다른 스위치 전류에서 동일한 오프셋이 발생한다.

(3) 높은 스트레스 전압의 영향

포획 전하의 양이 2DEG에서 사용 가능한 전자의 수에 근접하는 경우(표면 포획 전하(QS)), 내장된 2DEG 압전 전하(QP)에 근접하는 경우, 방정식 2에서 사용된 단순화 가정은 더 이상 유효하지 않다. 이러한 상황은 디바이스가 설계 한계보다 훨씬 높은 전압에 도달할 때 발생할 수 있다. 그림 6은 75℃ 및 125℃에서 최대 150V까지 테스트한 EPC2045 디바이스의 결과를 보여준다. 단순 로그(시간) 의존성으로 발생하는 직선 외삽법이 더 이상 적용되지 않는다. QP의 극히 일부만 포획되어 QS가 된다는 단순화된 가정을 제거함으로써 식 5와 같이 다음과 같은 결과를 얻을 수 있다.

확장된 매개 변수 목록을 사용하여 방정식 5를 계산하면 그림 6의 실선이 생성되어 이 물리학 기반 모델의 유효성과 적용 가능성에 대한 추가적인 이론이 제공된다.

여기서,

   (5)

다음과 같이 확장된 매개 변수 목록을 사용한다:

• 200V 모델

200V GaN 트랜지스터에 대해서도 유사한 분석이 개발되었다. 결과 변수는 다음과 같다:

그림 7은 200V 디바이스에 대한 변수를 사용한 방정식 2의 결과를 보여준다. 그런 다음 계산된 결과를 실제 측정값과 비교한다. 왼쪽은 3개의 전압에서 200V 정격 EPC2215인 5세대의 표준화된 RDS(ON)이다. 최고 전압 280V는 최대 정격보다 40% 높다. 오른쪽에는 두 가지 다른 온도와 최대 정격 전압에서 모델과 비교한 측정값이다.

[그림 7] (상단) 3개 전압에서 200V EPC2215 표준화된 RDS(ON). 280V는 최대 정격 전압(하단)보다 40% 높다. 75°C, 125°C 및 200V에서 EPC2215. 실선은 200V 디바이스에 대한 변수를 사용한 수학식 2의 결과이며, 점은 실제 측정값이다.

물리 기반 동적 RDS(on) 모델에 대한 결론

EPC는 하드 스위칭 조건에서 GaN 트랜지스터의 RDS(ON) 상승을 설명하는 첫 번째 원리 물리 기반 모델을 개발했다.

이 모델은 핫 전자가 표면 전위를 통해 표면 유전체의 전도대에 주입된다는 가정을 전제로 한다. 일단 내부로 들어가면 전자는 깊은 중간 갭 상태로 빠르게 떨어지며, 여기서 전자는 영구적으로 갇힌 것으로 간주된다(디트래핑 없음). 핫 전자는 높은 주입 전류와 높은 필드의 일시적인 조합이 길게 분포된 핫 캐리어 에너지 분포를 높은 에너지 체제로 이끄는 스위칭 전환 중에 생성된다.

이 모델은 다음과 같은 관찰을 예측한다.

• 시간에 따른 RDS(ON)

• 시간 경과에 따른 RDS(ON)의 기울기는 음의 온도 계수(즉, 온도가 상승함에 따라 기울기가 낮아짐)를 갖다.

• 스위칭 주파수는 기울기에 영향을 주지 않지만 작은 수직 오프셋이 발생한다.

• 스위칭 전류는 기울기에 영향을 주지 않다.

시간 의존성은 (1) 에너지에서 기하급수적인 핫 전자 에너지 분포와 (2) 유전체로의 전자 주입을 위한 장벽을 꾸준히 높이는 누적 표면 전하 QS의 두 가지 교차 효과를 포함하는 급속한 자체 소광 전하 트래핑 역학에서 비롯된다. 이러한 효과의 조합은 전하가 축적됨에 따라 트래핑 속도가 기하급수적으로 느려져 시간 의존성이 느려진다.

갇힌 전하의 수가 2DEG에서 사용 가능한 전자의 수에 근접함에 따라 RDS(ON)는 직선 로그(시간) 의존성보다 더 빠르게 상승하는 것으로 보인다. 그러나 트래핑 메커니즘은 계속해서 실제 로그(시간) 의존성을 따른다.

음의 온도 의존성은 핫 캐리어 에너지 분포에 대한 LO-phonon 산란의 영향으로 인해 발생한다. 낮은 온도에서 산란이 감소하면 평균 자유 경로가 개선되어 전자가 전기장에서 더 높은 에너지를 얻을 수 있다.

수학적 모델의 주요 매개 변수는 다양한 드레인 전압 및 온도 범위에서 EPC2045에 대해 측정된 결과에 적합했다. 이 모델을 통해 사용자는 장기적인 RDS(ON) 성장을 드레인 전압, 온도, 스위칭 주파수 및 스위칭 전류의 4가지 주요 입력 변수의 함수로 예측할 수 있다. 이 모델은 사용자가 임의의 조건에서 수명을 예측할 수 있도록 간단한 MTTF 방정식을 제공하도록 조정되었다. 

<다음 호에 계속>

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(끝)
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