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[전자/디스플레이] OLED에서 Burn-in은 왜 발생할까? [전자/디스플레이] OLED에서 Burn-in은 왜 발생할까? 화면 내용을 바꿨는데도 예전 로고의 흔적이 희미하게 남아 있다면 무엇이 달라진 것일까요?OLED의 Burn-in은 주로 픽셀마다 누적된 구동 이력이 달라지면서 발광 특성이 불균일하게 변한 결과로 이해할 수 있습니다. 이미지 파일이 화면에 저장된 것이 아니라, 같은 신호를 주어도 위치에 따라 나오는 빛이 달라진 것입니다.1. OLED는 사용하면서 특성이 변한다OLED의 유기 재료는 전하와 여기 상태가 반복적으로 형성되는 환경에서 동작합니다. 이 과정에서 화학적 변화나 결함, 비방사 재결합 경로 등이 증가할 수 있습니다.그러면 같은 전류를 흘려도 광자로 바뀌는 비율이 낮아지거나 구동 전압이 달라질 수 있습니다. 실제 패널에는 구동 TFT의 특성 변화도 함께 영향을 줄 수 있어, 관찰된 모든 밝기 불균일을 발.. 2026. 10. 31.
[전자/기초/반도체] MOSFET의 Pinch-off란 무엇인가? 채널이 정말 끊어지는 걸까? [전자/기초/반도체] MOSFET의 Pinch-off란 무엇인가? 채널이 정말 끊어지는 걸까? 안녕하세요. MOSFET을 공부하다 보면 “Drain 쪽 채널이 Pinch-off되면 포화 영역에 들어간다”는 설명을 만나게 됩니다.채널이 끊어진다면 전류도 0이 되어야 할 것 같지만, 실제로는 전류가 계속 흐릅니다. Pinch-off는 Drain 끝의 반전 전하가 크게 줄어드는 현상이며, 전자의 통과 경로 전체를 막는 현상이 아닙니다. 이 글은 Source와 Body 전위를 같게 둔 장채널 enhancement NMOS를 기준으로 설명합니다.1. 채널의 전하량은 위치에 따라 다르다VGS가 문턱전압 Vth보다 높으면 Gate 아래에 전자 반전 채널(Inversion Channel)이 만들어집니다. 그런데 Drain에 양의 전압을 걸면 채널의 국소 전위 V(x)는 Source에서 Drain 방향으로 높아집.. 2026. 10. 31.
[전자/디스플레이] MicroLED의 가장 큰 난제, Mass Transfer란 무엇인가? [전자/디스플레이] MicroLED의 가장 큰 난제, Mass Transfer란 무엇인가? 작은 LED 하나가 잘 켜지는 것과 수백만 개의 LED가 정확한 자리에 놓인 화면을 만드는 것은 다른 문제입니다. MicroLED 제조에서 대량 전사(Mass Transfer)가 어렵다고 하는 이유를 이해하려면, 먼저 화면 하나에 필요한 부품 수를 생각해 보면 좋습니다.1. Mass Transfer는 무엇을 옮기는 공정일까?Mass Transfer는 성장 기판이나 임시 캐리어에 있는 미세 LED들을 디스플레이의 구동 기판(Backplane) 쪽으로 대량 이동·정렬하는 기술입니다. 여러 칩을 동시에 다뤄 생산성을 높이는 것이 목적입니다.LED를 만들기 좋은 기판과 화면을 구동하기 좋은 기판은 다를 수 있습니다. 그래서 각자 적합한 공정으로 만든 뒤 결합합니다. IRT Nanoelec도 다수의 칩을 함께 다.. 2026. 10. 30.
[전자/디스플레이] OLED의 Anode와 Cathode는 각각 무슨 역할을 할까? [전자/디스플레이] OLED의 Anode와 Cathode는 각각 무슨 역할을 할까? OLED 구조도에는 Anode와 Cathode가 항상 등장합니다. 두 전극은 단순히 전압을 걸기 위한 금속판일까요?Anode는 정공 주입을, Cathode는 전자 주입을 담당하는 계면을 형성합니다. 어떤 전극을 선택하고 유기층과 어떻게 연결하는지가 주입 장벽과 구동 전압, 광학 특성에 직접 영향을 줍니다.1. 전위의 극성과 캐리어의 역할정상적인 순방향 구동에서 Anode는 Cathode보다 높은 전위에 놓입니다. 외부 회로의 관습적 전류는 소자 내부에서 Anode에서 Cathode 방향으로 흐릅니다.유기층에서는 정공이 Anode 쪽에서, 전자가 Cathode 쪽에서 발광층으로 이동합니다. 전자 이동 방향과 관습적 전류 방향이 반대라는 점은 일반적인 반도체와 같습니다.정공 주입은 전극에서 “정공이라는 물질.. 2026. 10. 30.
[전자/반도체] Zener Breakdown과 Avalanche Breakdown은 무엇이 다를까? [전자/반도체] Zener Breakdown과 Avalanche Breakdown은 무엇이 다를까? 역바이어스된 다이오드에서 전압을 높이다 보면 어느 순간 전류가 급격히 증가합니다. 이 현상을 항복(Breakdown)이라고 합니다.항복이라고 하면 소자가 반드시 파괴되는 상황을 떠올리기 쉽지만, 전류와 전력을 적절히 제한하면 항복 영역을 정상 동작에 활용할 수도 있습니다. 대표적인 두 메커니즘이 Zener Breakdown의 터널링과 Avalanche Breakdown의 충돌 이온화입니다.1. 공통점은 강한 접합 전기장두 현상 모두 PN 접합에 역방향 전압을 걸었을 때 나타날 수 있습니다. 역전압은 공핍층과 전기장 분포를 바꾸고, 충분히 강한 전기장은 평소 작던 역전류를 크게 증가시킵니다.하지만 전류를 늘리는 과정은 다릅니다. Zener 항복은 전자가 에너지 장벽을 양자역학적으로 통과하는 과정이고, Av.. 2026. 10. 30.
[전자/반도체] Forksheet FET이란 무엇인가? GAA 다음 구조가 필요한 이유 [전자/반도체] Forksheet FET이란 무엇인가? GAA 다음 구조가 필요한 이유 집을 작게 지어도 집 사이의 간격이 그대로라면 단지 전체 면적은 생각만큼 줄지 않습니다. 반도체에서도 소자 자체의 크기와 소자 사이의 공간은 별개의 문제입니다.Forksheet FET은 절연벽(Dielectric Wall)을 활용해 Nanosheet 기반 소자들을 더 조밀하게 배치하려는 구조입니다. 초기 구조의 핵심은 nFET과 pFET 사이 간격을 줄이는 데 있습니다. GAA 이후 모든 회사가 반드시 거쳐야 하는 확정된 단계라기보다, Nanosheet 기술의 축소 여지를 넓히는 선택지로 이해하면 좋습니다.1. GAA가 해결한 문제와 남겨 둔 문제GAA(Gate-All-Around)는 Gate가 채널을 모든 방향에서 감싸도록 해 짧은 채널에서도 전류를 제어하기 쉽게 만듭니다. 채널을 얇게 만들고 전기장을.. 2026. 10. 29.
[전자/인공지능] ChatGPT는 왜 틀린 답을 자신 있게 말할까? Hallucination의 원인 [전자/인공지능] ChatGPT는 왜 틀린 답을 자신 있게 말할까? Hallucination의 원인 존재하지 않는 논문 제목을 그럴듯하게 소개하거나, 매뉴얼에 없는 기본값을 단정하는 답변을 본 적이 있을 것입니다.Hallucination은 사실과 다르거나 주어진 근거가 뒷받침하지 않는 내용을 사실처럼 생성하는 현상입니다. 유창한 문체는 읽기 편하게 해주지만, 그 내용의 정확성을 보증하지는 않습니다.1. 토큰 확률은 사실일 확률이 아니다언어 모델은 문맥에 이어질 표현을 생성합니다. 어떤 단어가 자연스러운 다음 표현인지와, 그 단어가 포함된 주장이 현실에서 참인지는 다른 문제입니다.예를 들어 “이 함수의 기본 단위는” 다음에 익숙한 단위 표현이 나올 수 있습니다. 하지만 실제 사내 함수가 어떤 단위를 쓰는지는 원문이나 시험 결과로 확인해야 합니다. 자연스러움만으로 빈칸을 채우면 잘못된 설명이 만들어집니다... 2026. 10. 25.
[전자/인공지능] Embedding이란 무엇인가? 단어를 벡터로 표현하는 원리 [전자/인공지능] Embedding이란 무엇인가? 단어를 벡터로 표현하는 원리 “소자 간격을 바꾸고 싶다”는 질문으로 “instance pitch 설정”이라는 문서를 찾으려면 단어가 정확히 같지 않아도 관계를 계산할 수 있어야 합니다. 이때 자주 등장하는 표현이 Embedding입니다.Embedding은 단어나 문장 같은 데이터를 숫자 벡터로 표현하는 방법입니다. 벡터는 여러 숫자를 순서대로 모은 것으로, 모델이 학습한 기준에 따라 데이터의 관계를 계산하는 데 사용됩니다.1. ID를 붙이는 일과 의미를 표현하는 일단어마다 1번, 2번, 3번이라는 ID를 붙이는 것만으로는 의미가 가까운지 알기 어렵습니다. ID의 크기 차이가 실제 뜻의 차이를 나타내지는 않기 때문입니다.Embedding에서는 학습을 통해 여러 차원의 숫자 표현을 만듭니다. 검색용 모델은 관련 있는 질문·문장 표현이 .. 2026. 10. 25.
[전자/인공지능] LLM의 추론(Reasoning)은 일반적인 답변 생성과 무엇이 다를까?' [전자/인공지능] LLM의 추론(Reasoning)은 일반적인 답변 생성과 무엇이 다를까?' LLM이 답변하기 전 오래 기다리게 되면 “지금 생각하고 있는 걸까?”라는 궁금증이 생깁니다. 여기서는 기술적으로 사용하는 추론이라는 말부터 나눠보겠습니다.Inference는 학습된 모델을 실행해 출력을 얻는 과정이고, Reasoning은 조건을 연결하고 중간 판단을 거쳐 문제를 푸는 능력과 처리 방식을 가리킵니다. 한국어로 둘 다 추론이라 부르기 때문에 혼동하기 쉽습니다.1. 모든 모델 실행이 복잡한 Reasoning은 아니다문장의 오탈자를 고치거나 짧은 분류 결과를 내는 작업도 Inference입니다. 반면 여러 제약을 동시에 만족하는 계획을 세우는 일에는 단계적인 판단이 필요할 수 있습니다.일반 언어 모델도 일정 수준의 Reasoning을 수행할 수 있습니다. 반대로 추론 모델이라는 이름이 붙어도 .. 2026. 10. 25.
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