Transcript 나노기술관련 전산모사
나노기술에서 가시화의 중요성
이광렬 , 이승철 미래기술본부 전산모사팀 2005 년 8 월 26 일
What is Observation?
• • 어떤 현상을 오감을 통해 인지하는 것 .
– – 五感 (Sensing) : Natural Phenomena (physics) 認知 (Recognition) : Brain’s Job (human factor) 재료과학 – 재료과학 = 미세조직의 과학
Material Science Skill Science 김도근 외 , KIST 내부자료 대장간 , 김홍도 Materials Science = Science of Microstructure
Optical Microscope Advent of “Materials Science(Microstructure)”
E
hv
h c
Electron Microscope 1895 1897 1924 1926 1931 W. Roentgen( 독일 ) 이 X-ray 발견 Sir J. J. Thomson( 독일 ) 이 Electron 발견 Louis de Broglie( 프랑스 ) 가 전자파동설 제안 Hans Busch 가 전자에 대한 자계의 렌즈작용 이론화 Max Knoll & Ernst Ruska 의 TEM 발명 ( × 17.4) 1933 1938 1954 대물렌즈에 pole piece적용 (12,000x) 집속렌즈, 대물렌즈에 pole piece, 투사렌즈, 사진판, 시료방의 사전배기장치 (80,000x) 2단 집속렌즈를 도입하여 시료에 대한 열영향 방지 (100,000x)
Si 3 N 4
Scanning Probe Microscope Si (111) Fe on Cu (111)
Again:What is Observation?
Si 3 N 4
Si (111) Are we observing real Nature?
Atomistic Simulation New Tools for Nanotechnology
i
R i
v i
x
,
x
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y
,
y
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F i
m i dv i dt
Time Evolution of
R i
and
v i
Interatomic Potentials
• Empirical Approach • First Principle Approach
Hierarchy of Computer Simulation
Engineering Design
min ms
s ns ps fs
Atomic Level Simulation
- Atomistic Monte Carlo - Classical MD
Fundamental Models
- First Principle Calculation - Quantum Monte Carlo
1A 10A 100A DISTANCE
Continuum Models
- FEM/FDM - Mesoscale Monte Carlo - Phase Field Theory
1
m 1mm
d
2
dx
2 Electronic Structure 8
h
2
m
0 Schr ödinger Eq.
Atomic Scale Simulation
i
R i
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x
,
x
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F i
m i dv i dt
Time Evolution of
R i
and
v i
Interatomic Potentials
• Empirical Approach • First Principle Approach
Massive Parallel Computation
C-plant @ Sandia National Lab.
Beowulf Cluster @ CALTECH Avalon @ Los Alamos National Lab.
Alpha Cluster @ SAIT
KIST Supercomputer: Grand 1024 Xeon CPUs, 3.0 Tera Flops
Moor’s Law in Atomistic Simulation • Empirical MD – Number of atoms has doubled every 19 months.
– 864 atoms in 1964 (A. Rahman) – 6.44 billion atoms in ’2000 • First Principle MD – Number of atoms has doubled every 12 months.
– 8 atoms in 1985 (R. Car & M. Parrinello) – 111,000 atoms in ’2000
Nanotechnology
Size Matters!: Nanotechnology Smaller Size
CdSe Nanoparticles
Energy Atomic Orbitals N=1 Molecules N=2 Clusters N=10 Q-Size Particles N=2,000 Semiconductor N>>2,000 Vacuum
h
n
h
n Conduction Band Valence Band
2~4nm
Scale Down: Nanotechnology
0.13
m 10 nm
Kinetics based on continuum media hypothesis is not sufficient.
Nanoscience or Nanotechnology • 현상을 원자
∙
분자 단위에서 규명하고 제어하여 , 구성 원자 및 분자들을 적절히 분산 결합 시킴으로써 새로운 물성의 재료 / 소자를 창출하는 기술
Needs Atomic Scale Understandings on the Structure, the Kinetics and the Properties
Insufficient Experimental Tools
Methodology of Nano-R&D
Synthesis & Manipulation Analysis & Characterization Modeling & Simulation
Atomic Scale Simulation of Interfacial Intermixing during Low Temperature Deposition in Co-Al System
Magnetic RAM (MRAM) 1 nm
Properties of MRAM are largely depends on the Interface Structures of Metal/Metal or Metal/Insulator
Controlling & Understanding The atomic behavior at the interface are fundamental to improve the performance of the nano-devices!
Thin Film Deposition Aluminum on Co(001) Substrate Cobalt on Al(001) Substrate
Thin Film Deposition
3ML Al on Co(001)
Aluminum Thin Film on Co (001) Surface
3ML Co on Al(001)
Cobalt Thin Film on Co (001) Surface
Cobalt-Alumimum Thin Films 0.1 3.0 eV 0.1 eV Structure Evolution due to Ion Beam Incident Energy
Metal Cluster Deposition Co Cluster Only Displayed 1.0 eV Co Cluster on Al(001) Al Substrate Only Displayed
Amorphous Carbon Bond Coordination Potential Energy
Amorphous Carbon Simulation Thin Film Bond Coord.
Kinetic Energy Stress
Nano TCAD 공정모사 소자구조 정의 • using computer simulations to develop and optimize semiconductor processing technologies and devices • 공정모델링 + 소자모델링 소자 모사 소자 특성
2~4nm 10 nm 0.13
m
CMOS FET 1. 원자 규모에서의 계면 구조 형성거동 2. 계면 구조의 변화에 따른 소자 특성 변화
System Required 나노 CMOS FET 모사를 위한 차세대 TCAD의 prototype 구현 계면의 원자구조에 따른 소자특성 해석 • 10억 개 입자로 구성된 계의 거동을 해석하기 위한 대규모 MD/MC 전산모사 기술 • 10억 개 입자로 구성된 계의 거동을 관찰하기 위한 대규모 가시화 기술
Requirements for NT • •
High computing power at low cost High performance visualization tools
Virtual Reality & Visualization
감사합니다.