정보통신대학 최병덕 교수(교신저자)연구팀이 기존의 태양전지에 사용되는 CuInGaSeS 구조에서의 에너지 결함을 분석하고 결함의 깊이에 따른 분포, 모양 등을 3차원 이미징 (imaging) 구현을 성공하였다. 이러한 新 분석기법을 통하여, 메모리 반도체, 태양전지 등의 소자층에서 성능에 직접적으로 영향을 미치는 결함(defects)의 역할을 규명할 수 있는 길을 제시했다.

태양 전지 소자의 결함(defect)이 효율에 미치는 영향에 대해서는 그동안 많은 연구가 이루어져 왔다. 그러나 이러한 결함이 소자의 성능과 직접적으로  어떤 영향을 미치는지에 대한 연구는 쉽지 않았다. 특히 결함은 매우 미량의 소자적 결함으로 이 결함에 대한 측정방법이 아직까지 제대로 정립이 되지 않아 이러한 분야의 분석을 확립하는데 많은 어려움이 있었다.

본 연구에서는 깊은 준위 천이 분석법(DLTS)을 이용하여 미량의 결함을 정량적으로 분석하고, 흡수층에서의 깊이별로 이미징하는데 성공하였으며, 이러한 결함 이미징을 통하여 직접적으로 태양전지의 성능에 영향을 미치는 결함의 종류(어셉터 또는 도너 타입)를 판별할수 있는 기술을 확립하였다.

이 기술은 향후 메모리 반도체, 태양전지, 디스플레이 소자의 신뢰성 및 수명 향상에 큰 기여를 할 수 있을 것이라는 평이다. 10나노미터 이하 크기의 반도체 소자는 미량의 결함에 의해 소자특성이 결정되기 때문이다. 메모리 반도체, 디스플레이, LED 분야에서의 결함 연구는 소자의 특성에 직접적으로 관계가 되며, 반도체 소자의 집적도, 수명, 효율향상에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

영국 네이처 자매지 'Scientific Report' 에 8월 1일자로 게재됐다.
논문 제목 (영문): Defect visualization of Cu(InGa)(SeS)2 thin filns using DLTS measurement(한글) : 에너지 준위 분석을 이용한 Cu(InGa)(SeS)2 박막의 3차원 결함

최병덕 교수