반응형 전체 글67 [전자/반도체] 채널 길이 변조(Channel Length Modulation)란 무엇인가: 포화 영역(saturation region)인데 왜 전류가 계속 늘어날까 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. MOSFET을 공부하다 보면 포화영역(saturation region)에 들어가면 드레인 전류가 거의 일정하다고 배웁니다.그래서 처음에는 이렇게 생각하기 쉽습니다.“VDS가 충분히 커져서 포화영역에 들어가면, 그 뒤로는 ID가 더 이상 안 변해야 하는 것 아닌가?”“그런데 실제 ID-VDS 그래프를 보면 포화영역에서도 전류가 완전히 평평하지 않고 조금씩 올라가는데, 그 이유는 뭘까?”핵심만 먼저 말하면,채널 길이 변조(Channel Length Modulation, CLM)는 드레인 전압이 더 커질수록 채널의 유효 길이(effective channel length)가 짧아져서, 포화영역에서도 드레인 전류가 조금씩 증가하는 현상입니다.즉, .. 2026. 4. 11. [전자/반도체] 드레인 유도 장벽 저하(DIBL _ Drain-Induced Barrier Lowering)는 왜 짧은 채널에서 심해지는가 (short-channel effect) 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. 반도체 소자 이야기를 하다 보면 짧은 채널(short channel)에서 나타나는 여러 현상 중 하나로 DIBL(Drain-Induced Barrier Lowering) 이라는 말을 자주 보게 됩니다.특히 MOSFET 스케일링, 누설 전류, 문턱전압 변화, short-channel effect를 설명할 때 거의 빠지지 않고 등장합니다.그런데 처음 이 개념을 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다.“문턱전압은 gate가 정하는 것 아닌가?”“왜 drain 전압이 커졌다고 source 쪽 장벽까지 낮아지지?”“그리고 왜 이 현상이 짧은 채널에서 훨씬 더 심해지는 걸까?”핵심만 먼저 말하면,DIBL이 짧은 채널에서 심해지는 이유는 gate가 혼자 .. 2026. 4. 11. [전자/반도체] 바디 효과(Body Effect)는 문턱전압(Vth)을 어떻게 바꾸는가: 소스 전압이 올라가면 왜 더 안 켜질까 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. MOSFET이나 CMOS 회로를 보다 보면 문턱전압 Vth를 하나의 고정된 값처럼 다루는 경우가 많습니다.그런데 실제 회로에서는 Vth가 항상 그대로 있지 않습니다. 특히 source와 body(또는 bulk, substrate) 사이에 전압이 생기면, 문턱전압 자체가 달라집니다. 이 현상을 바로 바디 효과(Body Effect) 또는 substrate bias effect라고 부릅니다.이번 글은 좀 이해하기 어려울 수 있습니다. 먼저 핵심부터 짚고 차근차근 풀어가겠습니다. 2026.04.09 - [기억하고 싶은 지식/반도체] - [전자/반도체]문턱전압(Vth)이란 무엇인가: 트랜지스터가 켜지는 진짜 기준 [전자/반도체]문턱전압(Vth)이.. 2026. 4. 11. [전자/반도체] 기생 커패시턴스(Parasitic Capacitance)는 왜 회로를 느리게 만드는가 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다.반도체나 회로 이야기를 보다 보면 “기생 커패시턴스(Parasitic Capacitance)”라는 말을 자주 보게 됩니다.특히 MOSFET, 배선 지연, 고속 회로, 디스플레이 구동 회로 같은 내용을 볼 때 거의 빠지지 않고 등장합니다.그런데 처음 이 개념을 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다.“커패시턴스가 있으면 전하를 저장한다는 건 알겠는데, 그게 왜 회로를 느리게 만들지?”“기생이라는 말 그대로 의도하지 않은 성분이라면, 실제 속도에 얼마나 큰 영향을 주는 걸까?”핵심만 먼저 말하면,기생 커패시턴스는 회로 노드의 전압을 바꾸기 위해 더 많은 전하를 충전하거나 방전하게 만들고, 그 전하를 밀어 넣는 경로에는 항상 유한한 저항이 있기 때문.. 2026. 4. 10. [전자/전기/반도체]Vth를 추출하는 기준 수식들은 무엇인가: 왜 방법마다 값이 조금씩 다를까 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. 반도체 소자 이야기를 하다 보면 문턱전압(Vth)은 자주 등장하지만, 막상 측정이나 모델링 단계로 들어가면 곧바로 이런 질문이 생깁니다.“그래서 Vth는 정확히 어디서 읽는 값인가?”“왜 논문마다, 장비마다, 추출식마다 Vth 값이 조금씩 다르게 나오지?”이 질문에 대한 가장 중요한 답은 의외로 단순합니다.Vth는 하나의 그래프 위에서 눈으로 딱 찍히는 점이 아니라, ‘어떤 기준으로 문턱을 정의할 것인가’에 따라 추출되는 값이라는 점입니다. MOSFET의 약반전(weak inversion)에서 강반전(strong inversion)으로 넘어가는 전이는 매우 완만해서, ID−VGI_D-V_GID−VG 곡선 위에 “여기가 진짜 문턱”이라고.. 2026. 4. 10. [전자/반도체]문턱전압(Vth)이란 무엇인가: 트랜지스터가 켜지는 진짜 기준 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 리멤버미입니다. 반도체나 디스플레이, 회로 이야기를 보다 보면 문턱전압(Vth, Threshold Voltage) 이라는 말을 정말 자주 보게 됩니다.MOSFET 설명에서도 나오고, TFT 설명에서도 나오고, 공정이나 소자 특성 그래프를 볼 때도 빠지지 않습니다.그런데 막상 이 개념을 처음 접하면 이런 생각이 들 수 있습니다. “문턱전압이면, 이 전압을 넘는 순간 바로 스위치처럼 켜진다는 뜻인가?”“Vth 아래에서는 전류가 아예 0이고, 위에서는 완전히 ON인 건가?” 결론부터 말하면 그렇게 딱 잘리는 개념은 아닙니다.문턱전압은 트랜지스터가 ‘이제부터 채널이 의미 있게 형성되기 시작한다’고 보는 기준점에 가깝고, 실제 전류는 그 전후에서 연속적으로 변합니.. 2026. 4. 9. [전자/반도체/IT]GAA 트랜지스터란 무엇인가: FinFET 다음은 왜 나노시트인가 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. 반도체 공정을 보다 보면 FinFET 다음 세대로 GAA, 그리고 그 구현 형태로 나노시트(nanosheet)라는 표현이 자주 나옵니다.특히 3nm, 2nm 같은 미세 공정 이야기를 볼 때 이 용어들이 거의 같이 등장합니다. 핵심만 먼저 말하면,GAA는 gate가 채널을 더 완전히 감싸서 전류 제어력을 높인 구조이고, 나노시트는 그 GAA를 실제 양산 관점에서 유리하게 구현한 대표 형태입니다. 그래서 FinFET 이후의 주력 구조로 빠르게 넘어가고 있습니다.먼저 FinFET은 무엇이었나기존 평면(planar) 트랜지스터에서는 채널을 아주 작게 줄일수록 gate가 전류를 통제하는 힘이 약해지고, 누설 전류와 short-channel e.. 2026. 4. 9. [전자/반도체/AI] HBM4는 왜 AI 시대의 핵심 메모리가 됐나? 초보자도 이해하는 메모리 병목의 핵심 안녕하세요. “기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다. AI 반도체 이야기를 보다 보면 GPU 이름보다 먼저 HBM이라는 단어가 자주 보입니다.특히 최근에는 HBM3E를 넘어 HBM4가 왜 중요한지에 대한 이야기가 빠지지 않습니다. 핵심만 먼저 말하면,HBM4는 AI 칩이 계산을 못해서 느린 것이 아니라, 필요한 데이터를 제때 못 받아서 느려지는 문제를 줄이기 위해 중요해진 메모리입니다. NVIDIA는 LLM 추론의 decode 단계가 대체로 메모리 대역폭에 묶여 있고, GPU가 계산보다 KV cache를 옮기는 데 더 많은 시간을 쓴다고 설명합니다. Micron도 AI 시대의 핵심 메모리 문제를 latency 하나가 아니라 scale, bandwidth, energy로 정리하고 있습니.. 2026. 4. 9. [bayesian-optimization / Optuna / BoTorch] Python으로 Bayesian Optimization 시작하기: BO 패키지 사용법과 하이퍼파라미터 완전 정리 안녕하세요.“기억하고자 하는 모든 것”을 담아내는 “리멤버미” 입니다.최적화 문제를 풀다 보면, 목적함수의 식을 깔끔하게 알 수 없거나, 한 번 평가하는 데 시간이 오래 걸리거나, gradient를 쓰기 어려운 경우가 있습니다. 이런 상황에서 자주 등장하는 방법이 바로 BO(Bayesian Optimization) 입니다. 공식 문서들도 BO를 비싼(expensive) black-box 함수를 적은 평가 횟수로 최적화하기 위한 방법으로 설명하고 있고, 핵심 아이디어는 Gaussian Process 같은 surrogate model로 목적함수를 근사한 뒤 acquisition function으로 다음 탐색 지점을 고르는 것입니다.핵심만 먼저 말하면, Python에서 BO를 시작할 때는 보통 아래 흐름으로 .. 2026. 4. 8. 이전 1 2 3 4 ··· 8 다음 반응형
