11. Limitations and Next Steps

Limitations

1. Sequential Search

각 단계에서 후보를 제거한 뒤 다음 parameter를 비교했기 때문에, 초기 단계에서 제외된 조건이 후속 변수와 결합했을 때 더 좋은 결과를 만들 가능성이 있습니다.

따라서 최종 조건은 제한된 split 범위에서 선택한 balanced optimum이며 global optimum을 보장하지 않습니다.

2. Parameter Interaction

• SD_Dose와 SD_E는 RTA와 함께 junction depth와 activation을 결정
• Spacer_Dep는 LDD/S-D 위치 관계와 drain field를 동시에 변화
• 한 parameter의 단독 trend가 다른 조건에서도 유지된다고 단정할 수 없음

3. Evaluation Plane

Ion/Ioff–SS 그래프는 trade-off를 직관적으로 보여주지만 다음 요소에 영향을 받을 수 있습니다.

• axis scale
• 후보 point 중첩
• 우수 영역의 threshold
• 매우 작은 Ioff에 대한 Ion/Ioff 민감도

4. Available Source Scope

현재 source/에는 최종 보고서에 제시된 수정·추출 command를 기능별로 정리했습니다. 전체 mesh, physics, electrode, solve block을 포함한 원본 project command는 아직 포함하지 않았습니다.

Next Steps

1. 선택 범위 주변에서 full-factorial 또는 response-surface DOE 수행
2. Pareto front를 이용해 다목적 최적화 기준 명확화
3. DIBL, junction depth, electric field, capacitance 추가 비교
4. Python으로 Workbench 결과를 자동 수집하고 scatter/Pareto plot 생성
5. 전체 SProcess, SDevice, SVisual project command 정리
6. 조건별 TDR 구조와 전기적 결과를 자동 연결

What Was Learned

최적화 결과뿐 아니라 어떤 기준으로 후보를 제거했는가가 최종 결과에 영향을 준다는 점을 확인했습니다.

• 수치 비교: 개별 parameter trend 이해에 유리
• 그래프 기반 비교: 여러 metric의 균형 확인에 유리
• 공정 구조와 전기적 결과를 함께 봐야 선택 이유를 설명할 수 있음
• 자동 추출 기준의 실제 bias를 확인해야 DOE 결과의 신뢰성을 유지할 수 있음

Summary:
The main limitation is the sequential search space. A broader joint DOE and Pareto-based evaluation are needed to approach a global optimum.