“회사가 지금의 D램과 낸드플래시 위상을 얻은 건 과거 선배들의 어려울수록 더 강해지는 도전정신이 있었기 때문입니다. CIS 역시 이러한 도전정신을 이어받아 많은 혁신을 이루고 있습니다. 동료들과의 대화에서 항상 많은 것들을 배우고 새로운 아이디어를 얻고 있습니다. 이번 장관 표창은 혼자만의 성과가 아닌 CIS 제품 개발에 참여한 모두가 함께 받은 상이라고 생각합니다.”

SK하이닉스 CIS Platform Design 신민석 팀장이 지난 4월 21일 ‘제56회 과학의 날’을 맞아 진행된 ‘2023년 과학기술진흥 정부포상’에서 과학기술정보통신부장관 표창을 수상했다.

신 팀장은 2012년 6월 SK하이닉스 CIS 사업부에 입사해 10년이 넘는 기간 동안 회사의 CIS* 기술개발을 이끌어왔으며, 사업 영역을 확장하는 데 공헌했다는 평가를 받고 있다. 특히, 4차산업혁명 시대 핵심 기술이 될 것으로 전망되는 ToF* 기술 기반의 3D센서 제품을 개발하고 양산하는 등 미래 먹거리가 될 사업의 근간을 마련했다.

* CIS(CMOS Image Sensor) : 상보성 금속 산화물 반도체(Complementary Metal Oxide Semiconductor, CMOS) 구조를 가진 저소비전력형의 촬상소자로 카메라 폰, 웹 카메라, 의학용 소형 촬영 장비 등 전자 디지털 기기에서 일종의 전자 필름 역할을 한다.

* ToF(Time of Flight) : 3D 카메라를 위한 3차원 거리 측정 기술. 빛이 물체에 반사돼 돌아오는 시간을 기준으로 거리를 측정하는 직접적 ToF와 반사돼 돌아오는 위상 지연(Phase Shift) 차이**를 이용해 거리를 측정하는 간접 ToF가 있다.

** 위상 지연(Phase Shift) 차이 : 원에서 물체로 보낸 빛의 파장과 물체에 반사돼 센서로 돌아온 빛의 파장 사이의 차이

▲ 2023년 과학기술진흥유공자 장관표창 전수식에서 구자균 한국산업기술진흥협회장으로부터 표창장을 수여받는 신민석 팀장 사진과 수상자 단체사진

▲ 2023년 과학기술진흥유공자 장관표창 전수식에서 구자균 한국산업기술진흥협회장으로부터 표창장을 수여받는 신민석 팀장 사진과 수상자 단체사진

지난 5월 2일 서울 양재동 엘타워에서 열린 장관표창 전수식에서 가족의 축하와 함께 표창장을 받은 신 팀장은 “반도체는 많은 전문가가 모여 각자 분야의 첨단기술을 통해 만들어 내는 예술작품과도 같은 것”이라며 “함께 한 많은 동료들의 노력으로 만들어진 성과에 대해 저는 단지 대표로 상을 받은 것뿐”이라고 소감을 전했다.

SK하이닉스의 CIS와 ToF 등 기술 개발을 이끌어 오며, 새로운 성장동력을 만들어 가는 그의 이야기를 뉴스룸이 직접 들어봤다.

이미지센서, 새로운 미래를 보는 반도체

스마트폰 카메라에 사용되는 CIS는 사물에서 반사되어 나오는 빛을 디지털 신호로 변환하는 핵심 센서다. 과거 필름 카메라로 사진을 촬영할 때는 조명이나 렌즈, 필름 등 다양한 도구들이 필요했지만, 이제는 CIS라는 반도체를 통해 간편하게 촬영하고 바로 디지털 정보로 전환해 저장할 수 있다.

▲ 최근 발전된 CIS 기술로 다양한 기능들이 추가되고 있다고 설명하고 있는 신민석 팀장

“최근에 스마트폰 카메라를 통해 손쉽게 활용하는 다양한 기능들이 있는데요. 예를 들면, 100배 줌이라던가, 나이토그래피(야간촬영 모드)와 같은 것들이 그것이죠. 이러한 새로운 카메라 기술들은 CIS를 기반으로 구현할 수 있습니다.”

CIS는 이미지 정보를 디지털 신호로 변환하는 것뿐 아니라 제품이 더 작아지면서 전력 소모를 줄이는 것을 가능하게 한다. 스마트폰과 같은 무선 디바이스의 경우, 한정된 배터리 전력을 통해 수많은 기능들을 구동해야 하므로 각 반도체의 저전력은 선택이 아닌 필수다. 이 때문일까? 신민석 팀장이 SK하이닉스에 처음 입사해 CIS 사업부에서 진행했던 프로젝트 역시 CIS의 노이즈* 개선과 저전력 회로 설계 기술 개발이었다.

* 노이즈(Noise) : 전자공학이나 기계제어 분야에서 기계의 동작을 방해하는 전기신호를 의미한다. 이미지나 영상 등에서는 자글자글한 형태로 보인다.

“4차산업혁명이 진전되면서 자율주행과 인공지능(AI)을 중심으로 하는 로봇 공학이 주목받고 있습니다. 현재의 자율주행에도 CIS를 활용하지만, 가까운 미래에 완전 자율주행을 구현하기 위해 전장(電装) 분야의 이미지센서 수요는 더욱 확대될 것으로 예상합니다. 그리고 로봇공학을 살펴봐도 마찬가지입니다. 보통 사람의 두뇌가 접하는 데이터 중 60% 정도는 시각을 통해 들어온다고 합니다. 사람의 역할을 대신하게 될 로봇 역시 그만큼 시각 데이터의 수집이 중요합니다. 이는 결국 이미지센서를 통해 이뤄지게 될 것이고요. 미래 핵심기술을 구현하기 위해 꼭 필요한 CIS는 추후 성장 가능성이 무궁무진하다고 생각합니다.”

그는 미래 핵심 기술 중 하나로 평가받는 ToF 기반 기술 제품 개발 및 양산화도 이끌고 있다. 3D 카메라를 위한 기술인 ToF는 2D로 구현되는 이미지의 영역을 넘어 실제 사물과의 거리를 측정해 3D 이미지를 구현할 수 있게 하는 기술로 사람의 행동을 인식하거나 얼굴 인증 등의 정밀도를 높일 수 있다.

신 팀장은 ToF 기술은 고객에게 더 양질의 제품을 제공할 수 있고, 제품 포트폴리오의 다양성을 확보할 수 있다고 강조했다.

새로운 것을 향한 도전, “어려웠지만, 보람차”

“SK하이닉스의 D램과 낸드플래시도 현재의 지위에 오르기까지 후발주자로서 힘들었던 시기를 겪었을 것입니다. 과거 선배들의 도전을 통한 기술 개발로 현재의 위치에 올라설 수 있었을 것이고, 지금의 저와 우리 구성원들 역시 이러한 혁신을 위한 도전 정신을 이어받았다고 생각합니다.”

신 팀장은 이미 견고하게 구축돼 있던 CIS 시장에 SK하이닉스는 새롭게 도전하는 후발주자로서 많은 어려움이 있었다며 지난 과거를 회상했다.

“지난 2015년에는 200mm 8M BSI* 제품을 개발해서 시장에 내놓았는데요. 당시 우리가 출시했던 제품은 경쟁사보다 작은 크기로 제작되며, 시장에서 큰 호응을 얻기도 했습니다. 이 제품을 개발하는 과정에서 우리는 한 번도 시도해 보지 않았던 기술들을 적용했습니다. 새로운 기술을 적용하는 과정은 매우 힘들었지만, 우리의 자체 기술이 적용됐다는 점과 이에 따라 시장에서 큰 사랑을 받는 제품이 됐다는 점 덕분에 아주 보람찬 기억으로 남아 있습니다.”

* BSI(Back Side Illumination, 후면 조사형 기술) : 카메라 이미지센서의 빛을 받는 부분을 칩의 최상부에 배치해 배선층에 의한 빛의 난반사를 막고 단위 화소당 빛 흡수율을 높여 광전 효율을 최대화할 수 있도록 하는 기술

8M BSI 제품 이후 신민석 팀장은 2017년부터 16M 제품 개발을 이끌었다. 웨이퍼 2개를 붙여 하나의 센서를 만드는 기술로 상판은 빛을 받는 용도로만 적용하고, 하판에는 받은 빛을 디지털 신호로 전환하는 역할 등 로직의 영역으로 구축해 칩의 크기를 더 작게 만들 수 있었다.

“2017년 당시를 회상해 보면, 후발주자인 우리에게는 어려움이 많았습니다. 이미 시장에는 비슷한 제품들이 나오고 있었는데, 우리는 완전히 처음부터 시작하는 상황이었으니까요. 시행착오도 많았고 연구도 상당히 오래 했던 기억이 납니다. 어렵게 개발했던 제품인 만큼, 지금은 당시에 만들었던 픽셀과 아키텍처들이 후속 제품 개발에 베이스가 돼서 큰 도움이 되고 있습니다.”

신 팀장은 사업을 진행하는 데 시장의 반응이 중요한 요소이지만, 더 나은 제품을 개발하기 위해서는 작은 실패 역시 중요한 자양분이 된다고 설명했다.

“특히 기억에 남는 프로젝트는 당사 최초 300mm 스택 센서 개발하는 데 참여한 것이었습니다. 개발 초창기에 갖은 불량들을 다 만나며 문제를 해결해 나갔습니다. 제품이 큰 성과를 내진 못했지만, 당시 고민해 만들었던 설계 구조와 기술들이 향후 300mm에서 스택 센서를 개발하는 데 밑거름이 되었다고 생각합니다.”

‘혁신’ 혼자선 만들 수 없어

끝으로 신민석 팀장은 본인 스스로가 생각하는 ‘혁신 정신’에 대해 다음과 같이 설명했다.

“혁신은 ‘무에서 유를 창조하는 것’이 아니고 ‘거인의 어깨에 서서 세상을 바라볼 때 만들어 낼 수 있는 것’이라고 생각합니다. 제가 관여했던 당사의 35건의 특허 중 어떠한 것도 무에서 창조한 것은 없습니다. 가장 중요했던 것은 동료들과의 대화였습니다. 우리 SK하이닉스 구성원들을 둘러보면 정말 뛰어난 분들이 많습니다. 저는 동료들과의 대화에서 항상 많은 것들을 배우고 새로운 아이디어를 얻고 있습니다. ‘혁신 정신’이라는 것은 동료들을 존중하고, 경청하는 데서 시작된다고 생각합니다. 이와 함께 문제를 해결해야 한다는 적극적인 관심과 새로운 시도에 대해 두려워하지 않는 자세가 중요하겠죠. 최근 업계의 다운턴 상황으로 많은 어려움이 있지만 우리가 모두 함께하면 충분히 이겨낼 수 있을 것입니다.”

올해 CES¹⁾의 최대의 화두는 로봇과 메타버스라고 볼 수 있다. CES를 통해 미뤄볼 때, 스타워즈와 같은 SF영화에 나올 법한 로봇들을 한 가정에 최소 하나씩 보유하는 시대가 조만간 도래할 것으로 보인다. 이미 주변에서 배달용 로봇²⁾과 자율주행차, 로봇청소기 그리고 하늘을 날아다니는 드론 등 단지 사람의 모습이 아닐 뿐 사람의 역할을 대신 수행하는 기계들을 쉽게 찾아볼 수 있다.

한편, 코로나19와 같은 팬데믹 시대 속에 비대면 생활방식이 우리 일상에 깊숙이 자리 잡으며, 가상과 현실의 경계를 허무는 메타버스(Metaverse) 서비스도 폭발적인 인기와 수요를 일으켰다. 이에 따라 AR/VR³⁾ 기술에 대한 관심도 폭증하고 있다. 지금의 스마트폰처럼 모든 사람들이 AR/VR 기기를 갖고 다니면서 은행, 관공서를 직접 방문하거나 공장에 들어가지 않고도 자기 자리에서 업무를 보거나 제품을 생산하고 유지보수하는 것이 가능한 시대가 올 것이다.

▲ (그림 1)로봇과 메타버스의 실생활 활용 예시 – Ocado 배달로봇

1) CES: 세계 최대 가전 박람회 행사, 미국 라스베가스에서 개최되며 현재는 가전만이 아니라, 로봇, 모빌리티 등 전 산업에 들어가는 전자제품들의 신기술이 발표되고 있다.
2) 배달용 로봇: 애플리케이션 기업이나 일부 편의점에서 시범 운행 중이다.
3) AR: 증강 현실(Augmented Reality), VR: 가상 현실(Virtual Reality).

기계의 눈(Machine Vision)

반도체 공정과 영상 처리 기술이 눈부시게 발달하면서 ‘CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor) Image Sensor(이하 CIS)’ 기술은 저렴한 가격과 함께 높은 해상도와 뛰어난 성능을 바탕으로 스마트폰뿐만 아니라 다양한 기기들의 눈으로 채택되고 있다. 특히 카메라 성능의 잣대가 되고 있는 화소(畵素, Pixel) 경쟁이 치열해지면서, 최근에는 사람의 눈을 능가하는 6억 화소가 언급되고 있을 정도로 관련 기술의 발전 속도가 빨라지고 있다.

▲ (그림 2) 기계의 눈이 되기 위한 필요 기능

그런데 고해상도만 만족하면 기계의 눈에 적합하다고 할 수 있을까? 아무리 선명하다고 해도 2D 이미지 정보만으로는 사람의 일을 대신해주고 안전과 보안을 책임질 첨단 기기의 눈으로는 뭔가 부족하다. 영화 속 R2-D2처럼 적진에 침투해 임무를 수행할 안드로이드가 아니더라도 고속주행 중 정확한 제동이 필요한 자율주행차나 드론, 사진이 아닌 실제 사람의 얼굴을 스캔해야 되는 안면 인식 기술, 넓은 공간을 실시간으로 스캔해 증강현실을 구현하는 AR기기 등을 구현하기 위해서는 2D 이미지뿐만 아니라 3D 이미지 정보가 필수적이다.

카메라 없이도 초음파, 레이저 기기 등 부수적인 도구들로 복잡한 연산 과정을 거쳐 3D 정보를 얻을 수 있겠지만, 여러 부속품이 덕지덕지 붙어 있는 기기가 디자인 측면에서나 가격 면에서 소비자들의 눈길을 끌기는 쉽지 않을 것이다.

Time-of-Flight

▲ (그림 3) 스테레오 비전과 ToF의 사물 인식 방법 비교

2개의 눈과 두뇌를 가진 사람은 사물을 입체적으로 인지하고 원근감을 구분할 수 있다. 이처럼 기계에도 2개의 카메라와 프로세서를 활용한 ‘스테레오 비전(Stereo vision)’과 같은 삼각 측량법(Triangulation)을 적용해, 사물을 입체적으로 인식하고 거리를 측량할 수 있다.

다만 연산이 복잡하고 평면의 거리를 정확히 측정할 수 없는 점, 밝은 곳이 아니면 정확도가 떨어지는 점 등의 단점이 있어, 응용 분야의 폭은 좁을 수 있다.

이에 최근 이를 대체할 방안으로 ToF(Time-of-Flight) 기술이 많이 거론된다. ToF는 빛이 물체에 반사돼 돌아오는 시간으로 거리를 계산하는 간단한 원리를 활용해, 회로가 단순하고 처리속도가 빠르다. 또한 별도의 광원을 사용해 조도 환경과 관계없이 정확한 거리를 측정할 수 있는 장점도 있다.

▲ (그림 4) I ToF와 D ToF 비교 분석

ToF는 빛이 물체에서 반사돼 돌아오는 시간을 기준으로 거리를 측정하는 Direct ToF(이하 D-ToF) 방식과 반사돼 돌아오는 위상 지연(Phase shift) 차이⁴⁾를 이용하여 거리를 측정하는 Indirect ToF(이하 I-ToF) 방식으로 구분된다.

미래의 로봇은 두 눈 중 하나를 근거리 및 사물 인식을 위한 I-ToF로 쓰고, 나머지를 장거리를 탐지하는 D-ToF로 사용할 수도 있다. 아니면 특정 방식 모두를 두 눈에 활용할 수도 있다. 이처럼 아직 미래의 로봇이 어떤 방식으로 사물을 인식할지 결정된 것은 아무것도 없다. 이에 SK하이닉스는 모든 가능성을 열어두는 측면에서 두 기술을 모두 개발하며, 다양한 제품에 활용될 수 있도록 준비하고 있다.

그중에서도 SK하이닉스가 개발 중인 I-ToF 기술에 대해 더 자세히 살펴보자. I-ToF 방식은 하나의 픽셀 안에 두 개 이상의 구분된 저장소를 두고, 각 저장소에 축적된 전하의 비율로 광원과의 위상 차이를 계산해 거리를 계산한다. 이때 거리가 멀어질수록 돌아오는 빛의 세기가 약해져 구분해야 할 신호가 줄어들기 때문에, 측정 거리는 D-ToF에 비해 한계가 있다. 하지만 픽셀 스스로 신호를 구분할 수 있는 만큼 회로는 단순해 픽셀 소형화에 유리하고 D-ToF에 비해 해상도가 높은 장점이 있다.

이러한 단점을 보완하고 장점을 극대화하기 위해 SNR(Signal to Noise Ratio)을 개선 중이며, 적외선(Infrared Ray, 이하 IR) 광원의 QE(Quantum Efficiency)⁵⁾ 증가, 외광(BGL, Background Light) 제거 기술 등 많은 연구가 진행 중이다.

현재 I-ToF 픽셀의 구조는 크게 게이트 구조와 확산(Diffusion) 구조로 구분할 수 있다. 게이트 구조는 포토게이트에 변조 전압⁶⁾을 인가해 만들어진 전위 차이⁷⁾를 이용해 주변의 전자를 수집하는 방식이다. 확산 구조의 대표적인 방식은 CAPD(Current Assisted Photonic Demodulator)로, 기판에 변조 전압을 인가해 발생한 전류로 전자를 수집하는 방식이다. 후자의 경우 전자보다 상대적으로 더 깊은 곳에 형성된 전자들을 빠르게 검출할 수 있어 전송 효율이 높지만, 전류를 이용해야 해 전력소모가 크다는 단점이 있다. 또한 해상도를 높이기 위해 픽셀 크기가 줄고 개수가 많아져 전력소모는 더 증가하게 된다.

SK하이닉스에서는 CAPD의 장점을 극대화하고 단점을 최소화하기 위해 VFM(Vertical Field Modulator)이라는 새로운 구조로 10um QVGA⁸⁾급, 5um VGA급 픽셀 기술 개발을 완료했다.

4) 위상 지연(Phase shift) 차이: 광원에서 물체로 보낸 빛의 파장과 물체에 반사돼 센서로 돌아온 빛의 파장 사이의 차이.
5) QE: Quantum Efficiency, 흡수된 광자와 전환된 전자의 비율.
6) 변조 전압: 신호를 구분하기 위해 픽셀 내부의 노드를 스위칭시키는 전압.
7) 전위 차이: 전계에 생긴 전기적 위치 에너지 차이, 에너지가 높은 쪽으로 전자가 이동하는 성질이 있다.
8) QVGA: 픽셀의 해상도를 의미하는 표기. QVGA는 320X240, VGA는 640×480를 각각 의미한다.

VFM Pixel 기술의 장점

좋은 거리 센서의 조건은 여러 가지가 있겠지만, 무엇보다 거리를 정확히 감지해야 하고, 발열 이슈가 발생하지 않도록 전력소모를 낮추는 것도 중요할 것이다. 즉, 낮은 전력으로도 높은 효율로 빠르게 신호들을 검출할 수 있어야 하고, 검출된 신호를 위상 지연에 맞게 정확히 구분할 수 있어야 한다.

1. SK 하이닉스의 CIS 후면 조사 기술과 결합

▲ (그림 5) 전면 조사와 후면 조사 비교

ToF도 CIS처럼 후면 조사⁹⁾ 공정이 설계나 성능 면에서 장점이 많다. 비행시간 계산을 위해 사용하는 광원은 사람 눈에 보이지 않아야 하고 저조도에서도 정확히 거리를 계산할 수 있어야 해, IR을 사용한다. IR은 가시 광에 비해 장파장 대역인 만큼 CIS보다 두꺼운 웨이퍼를 사용하지 않으면 빛이 대부분 투과돼 픽셀 안에 생성되는 신호의 양이 매우 적어진다.

그렇다고 무한정 두께만 늘릴 수는 없다. 낚시터보다 심해에 사는 물고기를 잡기 힘든 것처럼 깊이 생성된 전자들을 빠르게 수집하기는 어려운 일이다. 전면 조사¹⁰⁾ 대신 후면 조사를 하면 빛이 반대로 들어가 낚싯줄 역할을 하는 전기장이 강한 영역에 가까이 집광 돼, 쉽고 빠르게 신호를 검출할 수 있다. (그림 5 참조)

▲(그림 6) 조사 방식에 따른 I-ToF의 전하 축적 비율 원리

그리고 I-ToF의 성능은 전하 축적 비율의 원리에 따라 신호를 얼마나 잘 구분 하느냐에 있는데, 전면 조사의 경우 빛이 픽셀 표면을 지나는 과정에서 위상 차이를 무시하고 바로 검출 노드(node)에 들어갈 확률이 높아 거리 오차가 발생할 수가 있다.
또한 후면 조사가 가능해지면서 전면 조사에서 높은 Fill Factor¹¹⁾를 확보하기 위해 많은 제약을 걸어 뒀던 금속 배선의 자유도가 높아졌다. 수풀이 우거진 곳에서 직접 빗물을 받기 위해 나무들을 베어내는 것보다 지하수를 퍼 올리는 것이 효과적으로 물을 얻을 수 있는 것과 같은 원리다. (그림 6 참조)

1um(1/1000mm) 이하 크기의 픽셀 기술을 보유한 SK하이닉스의 CIS 후면 조사 공정 기술을 접목함으로써 이러한 장점을 실현할 수 있었다.

9) 후면 조사: Back Side Illumination, 위에서부터 아래로 ulens – color filter – PD – metal 순으로 쌓아 CIS를 만드는 공정 방식. FSI + Light Guide를 이용하는 것보다 집광 효율이 훨씬 좋은 장점을 지닌다.
10) 전면 조사: Front Side Illumination, 위에서부터 아래로 ulens – color filter – metal – PD 순으로 쌓아 CIS를 만드는 공정 방식.
11) Fill Factor: 센서의 각 Pixel에서 전체영역에 대한 활성영역(포토다이오드)의 비율.

2. SLA 및 Trench guide 구조와 QE

▲ (그림 7) SLA / Trench Guide

전하 축적 비율을 이용하는 I-ToF의 원리에 맞게 더 먼 거리까지 정확한 거리 정보를 얻기 위해서는 최대한 많은 신호가 필요다. 이를 위해서는 IR 파장대¹²⁾의 높은 QE가 필수적이다.

앞선 설명과 같이 IR 광원의 높은 투과율로 인해 집광 거리가 깊어, 가시 광에 비해 상대적으로 빛의 세기가 약하다. 더 많은 양의 빛을 모으려면 일부러 마이크로 렌즈¹³⁾ 구조를 높게 형성하면 되지만, 기술적인 한계로 높이에 제한이 있다.

이에 SK하이닉스는 다른 접근방식으로 단점을 보완했다. 픽셀 크기보다 작은 렌즈 여러 개를 하나의 픽셀에 올려 집광 깊이를 끌어 올림으로써 전체적으로 빛을 받는 양을 증가시킨 것. 또한 후면에 특수 패턴 구조물을 파, 입사된 빛이 구조물을 맞고 반사되도록 했다. 이를 통해 빛의 투과 경로를 길게 늘이고 빛을 변조 영역으로 집중시켜, 동일한 빛의 세기에서 집광 된 빛의 손실률을 줄이고 전송 효율을 높이는 일석이조의 효과를 얻었다.

이때 실제로 940nm 광원에서 QE가 2배 이상 상승하는 것을 확인했고, QE가 높아진 만큼 실제 거리와 측정 거리 간의 오차도 기존 대비 55% 줄였다.

12) IR 파장대: 750nm~1mm의 파장 영역에 속한 파장대. ToF에서는 850nm/940nm 광역대를 주로 이용한다.
13) 마이크로 렌즈: 카메라 렌즈 아래 픽셀 크기와 개수에 맞춰 배열된 작은 크기의 렌즈.

ToF 센서는 광원의 전력을 제외하면 동작 시간 동안 신호를 변조하는 회로에서 가장 많은 전력을 소비한다. 변조 드라이버 회로의 전력은 기판에 흐르는 전류에 비례해, 기판 전류를 줄여야 소비 전력도 감소시킬 수 있다.

▲ (그림 8) ToF 센서 전력 효율적인 소모에 CAPD보다 유리한 VFM

이에 더해 정확하고 세밀하게 거리를 계산하려면 변조 주기가 짧아야 하고, 그만큼 빠른 속도로 신호를 검출할 수 있어야 한다. 자동차(광자, Photon)가 동일한 거리(기판 두께, Si Thickness)를 더 빠르게 달리려면 엑셀을 최대한 밟아 속도를 내는 방법밖에 없는데, 그만큼 연료(전류, Current)를 많이 소비하게 된다. 또 다른 예로 깊은 우물에 물을 퍼 올리기 위해서는 많은 힘을 들여 도르래를 올려야 하지만, 펌프로 지하수를 끌어올 수 있다면 간단히 수도꼭지만 틀어 힘들이지 않고 원하는 만큼의 물을 얻을 수 있다. VFM 방식은 바로 이 펌프 같은 역할을 수행한다.

VFM 방식은 픽셀 이온 주입 조건과 구조를 최적화해 공핍영역(Depletion Region)¹⁴⁾을 늘리고 수직 전계(Vertical Electric Field)를 강화했다. 그 결과 전류 외에 전계의 힘이 더해져 효과적으로 전자들을 수집할 수 있게 됐고, 전류를 줄여도 충분히 빠르게 빛을 수집할 수 있게 돼 전력도 덜 소모하게 됐다.

SK하이닉스는 수많은 실험을 통해 전류가 증가할수록 오히려 성능이 열화되는 VFM 픽셀의 특성을 확인했고, VFM 픽셀은 전류를 주요 인자로 고려할 필요 없는 저전력에 특화된 구조라는 결론을 내렸다. 즉, 전류가 단순한 가이드 역할만 하도록 제어하고 강한 수직 전계를 구현할 수 있는 디자인을 확보함으로써 픽셀 성능을 향상할 수 있게 된 것. 5um VGA급 ToF 센서의 경우 픽셀 크기가 줄고 해상도가 증가했음에도 QVGA급 ToF 센서 대비 단위 픽셀당 전류의 양이 오히려 줄어 전력소모가 거의 증가하지 않았다.

14) 공핍영역: PN 접합에 역방향 전압을 걸면 P측에 있는 홀(Hole)과 N측에 있는 전자는 접합 부분에서 멀어진다. 그리고 접합 부근에는 캐리어가 매우 적은 부분이 생기는데 이것을 공핍층이라고 한다.

SK하이닉스는 ToF 기술 개발하면서 동시에 여러 모듈 업체에 기술을 지원하고 센서를 제공해 다양한 애플리케이션 시장에 진입할 수 있게 도와줌으로써 경제적/사회적 가치 창출에도 이바지하고 있다.

SK하이닉스가 Depth Solution Technology로 AR/VR 기기를 통해 세계여행을 하고, 드론이 배달한 소포를 가정용 안드로이드가 가져오고, 로봇 청소기에 집안 정리를 맡긴 후 안면인식만으로 문이 열리는 자율주행차에서 뉴스를 보면서 출근하는 미래를 우리 일상으로 가져오기를 기대하며, 이 글을 마친다.

<참고문헌 및 사이트>
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Yuich Kato et al.,“320×240 Back-Illuminated 10-um CAPD Pixels for High-Speed Modulation Time-of-Flight CMOS Image Sensor,” IEEE J. Solid-State Circuits, VOL. 53, NO. 4, pp1071-1078, Apr. 2018.
L. Pancheri et al.,“Current Assisted Photonic Mixing Devices Fabricated on High Resistivity Silicon,” SENSORS, IEEE, pp981-983, Oct. 2008.
Y. Ebiko et al.,“Low power consumption and high resolution 1280×960 Gate Assisted Photonic Demodulator pixel for indirect Time of flight,” 2020 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM), 2020, pp. 33.1.1-33.1.4
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