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Kyeongrae Cho (Pohang University of Science and Technology) Hyeok Yun (Pohang University of Science and Technology) Hyundong Jang (Pohang University of Science and Technology) Kihoon Nam (Pohang University of Science and Technology) Chanyang Park (Pohang University of Science and Technology) Jun-Sik Yoon (Pohang University of Science and Technology) Hyun-Chul Choi (영남대학교) Rock-Hyun Baek (Pohang University of Science and Technology)
저널정보
대한전자공학회 대한전자공학회 학술대회 2021년도 대한전자공학회 하계종합학술대회 논문집
발행연도
2021.6
수록면
70 - 75 (6page)

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3D NAND Flash cell structures were optimized to improve program efficiency using fully-calibrated TCAD and machine learning (ML) techniques. Program efficiency is determined by the number of charges trapped in the charge trap nitride (CTN) layer at the given program voltage step. Usually, a higher and constant Incremental Step Pulse Programming (ISPP) slope is suitable for various program voltage levels. Using a neural network, we trained a forward model of the relationship between NAND electrical characteristics and structure parameters, then designed a backward model to optimize NAND Flash cell structure having excellent program efficiency. Finally, we validated the optimized NAND structure with TCAD simulation and compared it with hardware reference data.

목차

Abstract
I. Introduction
II. Experimental Method
Ⅲ. Result
Ⅳ. Conclusion
Reference

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