반도체 초격자 이방성 열전도도 측정

반도체 초격자의 열전도 특성은 면내 및 면외 방향 간 큰 차이를 보여, 정밀한 열 물성 평가에 어려움이 있습니다. 기존 주파수 영역 열반사(FDTR) 기법은 면외 열전도도 측정에 강점을 보이나, 위상 지연 및 낮은 측면 분해능으로 인해 면내 전송 특성 분석에는 한계가 있었습니다. 본 연구에서는 비접촉 빔 오프셋 주파수 영역 열반사(BO-FDTR) 장비와 신경망 초기화, 가우시안 프로세스 회귀(GPR), 베이지안 최적화(BO)를 결합한 하이브리드 분석 프레임워크를 제안합니다. 신경망은 초기 매개변수 추정치를 신속하게 제공하고, 이를 GPR-BO 방식에 활용하여 95% 신뢰 구간을 갖는 최종 열전도도 값을 도출합니다. 이 프레임워크는 베이지안 역산의 통계적 정확성을 유지하면서 신경망의 계산 효율성을 활용하여 실험 가이드를 가속화합니다. 이 방법은 추정 부정확성을 줄여 95% 신뢰 구간에서 1~2% 미만의 측정 불확도를 달성합니다. AlAs/GaAs 초격자(주기 두께 52 nm)에 적용한 결과, 면외 열전도도 14.7 W m−1 K−1, 면내 열전도도 37.4 W m−1 K−1를 측정했습니다. 신경망으로 초기화된 GPR-BO 프로토콜은 다양한 빔 오프셋 위치에서의 주파수 스윕에 적용되어 기존 단일 변수 방법보다 우수한 측정 정밀도를 제공하며, 다양한 기하학적 배열에 걸쳐 열 평가의 견고성을 입증합니다.