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샘플 픽셀 구조 ​

이 문서는 0.56–1.6 µm 피치 범위를 대표할 수 있는 CIS 픽셀 아키텍처 샘플들을 정리하고, COMPASS 에서 바로 시뮬레이션할 수 있는 YAML 설정과 헤드라인 입력으로부터 전체 설정을 만들어 주는 Python 헬퍼(compass.geometry.derive_parameters) 사용법을 함께 제공합니다.

왜 단순히 픽셀 설정을 만드는 게 어려운가 ​

현세대 플래그십 픽셀에 대해 공개되는 정보는 보통 헤드라인 수준입니다 — 픽셀 피치, 색필터 비닝, OCL 공유, 그리고 구조 혁신의 마케팅 명칭(예: 분리형 트랜지스터 기판, LOFIC, 4×4 슈퍼셀 비닝) 정도입니다. 정작 EM 시뮬레이션에 필요한 내부 수치는 거의 공개되지 않습니다:

  • 마이크로렌즈 sag / 반경 / 굴절률
  • 색필터, 평탄화, BARL 스택 두께
  • DTI 트렌치 폭, 깊이, 채움 재료
  • 포토다이오드 수평 footprint 와 z-extent

COMPASS 는 이 부분을 경험식 기반 스케일링 룰로 채워 넣습니다 (아래 파라미터 결정 방법).

샘플 픽셀 구조 목록 ​

키설정 파일피치CFA 패턴OCL 공유주요 특징
sample_p0p56um_4x4oclsample_p0p56um_4x4ocl.yaml0.56 µm4×4 슈퍼셀1sub-µm 픽셀, 고굴절률 마이크로렌즈 (n ≈ 1.70), F-DTI SiO₂
sample_p1p0um_quadbayersample_p1p0um_quadbayer.yaml1.0 µmQuad Bayer (2×2)1일반적인 50 MP 급 메인 카메라 픽셀, F-DTI SiO₂
sample_p1p6um_split_pdsample_p1p6um_split_pd.yaml1.6 µm표준 Bayer1분리형 트랜지스터 기판 → PD 부피 약 2배 확대
sample_p1p22um_2x2oclsample_p1p22um_2x2ocl.yaml1.22 µmQuad Bayer2같은 색 2×2 그룹마다 큰 마이크로렌즈 1개 (전 픽셀 PDAF)
sample_p1p2um_loficsample_p1p2um_lofic.yaml1.2 µmQuad Bayer2LOFIC HDR — 캐패시터가 PD footprint 잠식, 2×2 OCL
sample_p1p12um_nirsample_p1p12um_nir.yaml1.12 µmStandard Bayer1NIR 강화: 후면 역피라미드 텍스처, 라이너+테이퍼 DTI, ML 잔류층

Hydra 로 실행:

bash
python scripts/run_simulation.py pixel=sample_p0p56um_4x4ocl source=wavelength_sweep
python scripts/run_simulation.py pixel=sample_p1p6um_split_pd solver=torcwa
python scripts/run_simulation.py pixel=sample_p1p2um_lofic source=cone_illumination
python scripts/run_simulation.py pixel=sample_p1p12um_nir source=wavelength_sweep

sample_p0p56um_4x4ocl — 4×4 비닝의 sub-µm 픽셀 ​

가장 작은 피치 샘플. 모델링한 광학적 핵심 요소:

  • 피치 0.56 µm.
  • 4×4 같은 색 슈퍼셀 색필터 (16-cell 비닝); 8×8 unit cell.
  • 고굴절률 마이크로렌즈 — MaterialDB 의 polymer_hri_n1p70 (TiO₂-doped polymer, n ≈ 1.70) 항목으로 모델링.
  • F-DTI SiO₂ 채움 (크로스토크 감소를 위한 산화막 채움 DTI).
  • rounded rectangle CF 격자 (grid.corner_radius = 0.05 µm) — sub-µm 피치에서의 포토리소그래피 모서리 라운딩 모사.

sample_p1p0um_quadbayer — 1.0 µm Quad Bayer ​

일반적인 50 MP 급 메인 카메라용 픽셀. Quad Bayer + 픽셀당 OCL + F-DTI SiO₂.

sample_p1p6um_split_pd — 1.6 µm 분리형 트랜지스터 픽셀 ​

피치가 큰 샘플로, 포토다이오드와 픽셀 트랜지스터를 다른 기판층에 분리해 PD 면적과 깊이를 키운 구조. 결과적으로 포화 신호 수준이 약 2배.

광학 모델: PD 가 픽셀 footprint 의 거의 전체를 차지하고 더 깊게 형성되도록 silicon 의 photodiode.size 를 키워 표현했습니다.

sample_p1p22um_2x2ocl — 2×2 OCL Quad Bayer ​

폰 메인카메라 급 픽셀로, 같은 색 2×2 그룹을 하나의 큰 렌즈가 덮어 모든 픽셀에서 PDAF 가 가능합니다. microlens.sharing: 2 로 표현해 4픽셀 클러스터마다 큰 렌즈 하나가 배치되도록 모델링.

sample_p1p2um_lofic — LOFIC HDR ​

50 MP 급, 1.2 µm. LOFIC (Lateral Overflow Integration Capacitor) 캐패시터가 픽셀 내 실리콘 면적의 일부를 차지하므로 PD footprint 가 약간 작아집니다. 그 위로 Quad PD 가 2×2 OCL 을 추가합니다.

sample_p1p12um_nir — NIR 강화 BSI 픽셀 ​

픽셀 구조 현실성에서 설명하는 구조적 현실성 기능을 보여주는 1.12 µm 픽셀입니다. 장파장 광 트래핑을 위한 후면 역피라미드 배열, 컨포멀 high-k(Al₂O₃) 라이너와 테이퍼 측벽을 가진 DTI, 마이크로렌즈 잔류층, NIR 포집을 위한 깊은(4 µm) 실리콘 포토다이오드를 활성화합니다. 실제 solver 유전율로 렌더링한 단면은 픽셀 구조 현실성 리포트를 참조하세요.

파라미터 결정 방법 ​

공개되지 않은 내부 파라미터를 결정하기 위한 세 가지 보완적 접근법을 제공합니다.

1. 경험식 스케일링 룰 (기본 동작) ​

compass.geometry.derive_parameters 는 공개된 ISSCC, IEDM, SPIE 픽셀 아키텍처 논문 (2018–2024) 과 sub-µm ~ 2 µm BSI 픽셀에 대한 단면 보고서에서 도출한 피치 기반 스케일링 룰을 사용합니다:

python
from compass.geometry import derive_parameters, PixelStack

cfg = derive_parameters(sample="sample_p0p56um_4x4ocl", cra_deg=20.0)
stack = PixelStack({"pixel": cfg})

현재 사용하는 룰:

항목디폴트 룰
마이크로렌즈 sagmin(0.95, 0.42·pitch + 0.20) µm
마이크로렌즈 반경 (semi-axis)(sharing·pitch − 2·gap) / 2 µm
마이크로렌즈 갭0.02 + 0.02·min(pitch, 2) µm
색필터 두께sub-µm: 0.35 + 0.25·(pitch/0.7) / 그 외: min(0.90, 0.45·pitch + 0.15)
평탄화 두께0.20 + 0.10·min(pitch, 2)/2 µm
DTI 폭0.05 + 0.025·min(pitch, 2) µm (공정 한계)
Si epi 두께min(4.5, 1.4 + 1.5·pitch) µm
PD footprint0.70·pitch (split-PD 는 0.88·pitch, LOFIC 는 0.65·pitch)
PD z-extent0.67·t_Si (split-PD 는 0.85·t_Si)

split_pd, lofic 같은 아키텍처 플래그가 PD 형상을 조정합니다. 이 디폴트로 공개된 단면을 ~30% 이내로 재현합니다.

2. 측정 QE / 크로스토크 캘리브레이션 ​

색별 측정 QE(λ) 또는 측정 공간 크로스토크가 있으면 최적화 프레임워크로 미지수 파라미터를 fit 하세요:

python
from compass.geometry import derive_parameters
from compass.optimization import (
    ParameterSpace, MicrolensHeight, BARLThicknesses, Optimizer
)

base = derive_parameters(sample="sample_p1p0um_quadbayer", cra_deg=0.0)

space = ParameterSpace([
    MicrolensHeight(min=0.4, max=0.8),
    BARLThicknesses(min=0.005, max=0.05, n_layers=4),
])

# 사용자 정의 목적함수: 측정 QE 와의 L2 거리
optimizer = Optimizer(method="L-BFGS-B", parameter_space=space)
best = optimizer.minimize(
    objective=lambda params: l2_to_measured(params, measured_qe),
    base_config=base,
)

실제 제품에 맞춰 파라미터를 결정해야 할 때 권장되는 워크플로우입니다.

3. 직접 측정 (SEM / 다이샷 단면) ​

다이샷 SEM 이 있다면 레이어 두께를 직접 측정한 뒤 overrides 로 휴리스틱을 덮어쓰세요:

python
cfg = derive_parameters(
    sample="sample_p0p56um_4x4ocl",
    overrides={
        "layers.silicon.thickness": 1.85,       # 측정 Si 두께
        "layers.color_filter.red.thickness": 0.43,
        "layers.color_filter.green.thickness": 0.42,
        "layers.color_filter.blue.thickness": 0.45,
        "layers.silicon.dti.width": 0.075,
    },
)

overrides 는 어느 깊이의 dotted key 든 받으며, 휴리스틱보다 우선합니다.

샘플 헤드라인 레퍼런스 ​

샘플별 헤드라인 값은 compass.geometry.SAMPLE_HEADLINES 에 저장되어 있고, derive_parameters 의 진입점으로 사용할 수 있습니다:

python
>>> from compass.geometry import SAMPLE_HEADLINES
>>> SAMPLE_HEADLINES["sample_p0p56um_4x4ocl"]
{'pitch': 0.56, 'megapixels': 200, 'cf_pattern': 'tetra2cell',
 'ocl_sharing': 1, 'microlens_material': 'polymer_hri_n1p70',
 'dti_fill': 'sio2', 'year': 2024}

참고 자료 (References) ​

위 샘플 구조들은 공개된 최근 상용 CIS 제품 정보를 참고해 일반화한 형태입니다. 설정값은 특정 벤더의 공정 수치가 아니라 본 가이드의 경험식 스케일링 룰에서 도출한 값이며, 각 샘플이 모티브로 삼은 기술에 대한 추가 자료 링크는 다음과 같습니다: