Ansys Lumerical은 광소자의 물리적 특성을 해석하고, 이를 회로 레벨 시뮬레이션으로 연결해 시스템 성능까지 평가할 수 있는 시뮬레이션 솔루션이다. 이번 기술원고에서는 수동 광소자인 Y Branch Waveguide와 능동 광소자인 Mach-Zehnder Modulator(MZM)를 중심으로 광소자 해석부터 INTERCONNECT를 이용한 회로 및 QPSK 시스템 성능 평가까지의 과정을 살펴본다.
광집적회로(PIC)는 여러 광소자가 연결되어 하나의 기능을 수행하기 때문에 개별 소자의 물리적 특성뿐만 아니라 소자 간 연결과 최종 시스템 성능을 함께 확인해야 한다. Ansys Lumerical은 FDTD, MODE, Multiphysics, INTERCONNECT 등의 해석 환경을 제공해 이러한 단계별 분석을 지원한다.
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해석 단계 |
주요 목적 |
주요 기능 |
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Device Level |
개별 광소자의 물리적 특성 및 성능 해석 |
FDTD, MODE, Multiphysics |
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Circuit & System Level |
광소자 간 연결을 통한 PIC 회로 동작 및 시스템 성능 평가 |
INTERCONNECT |
[표 1] Ansys Lumerical Product

[그림 1] Ansys Lumerical 활용 예시
이번 사례에서는 수동 광소자인 Y Branch Waveguide와 능동 광소자인 Mach-Zehnder Modulator를 각각 해석한 뒤, 해석 결과를 INTERCONNECT에 적용한다. 이후 QPSK 시스템을 구성해 Constellation Diagram, EVM, SER/BER, Eye Diagram 등의 지표를 통해 시스템 성능을 평가한다.
Y Branch Waveguide는 하나의 입력 신호를 두 개의 출력으로 분배하는 대표적인 수동 광소자이다. 본 사례에서는 FDTD를 이용해 Y Branch의 전자기적 특성을 해석하고, 그 결과를 회로 레벨 시뮬레이션에 활용한다.
FDTD를 활용하여 광도파로(Waveguide) 및 Y-Branch 구조를 모델링하고, 재료 특성, 광원, 경계조건, Mesh 및 Monitor 등 주요 해석 조건을 설정한다. 시뮬레이션을 통해 전자기장(E-field) 분포와 광투과율(Transmission)을 분석하고, Y-Branch에서의 광분배 및 전파 특성을 평가한다. 또한 Movie Monitor를 활용하여 광의 전파 과정을 시각적으로 확인한다.

[그림 2] E-Field 결과

[그림 3] Movie monitor 결과
Y-Branch의 FDTD 해석 결과로부터 S-Parameter를 추출하여 각 포트 간 광신호 전달 특성을 분석한다. S-Matrix 및 Transmission Spectrum을 통해 포트별 투과 특성을 확인하고, S-Parameter Diagnostics 기능을 활용하여 Passivity와 Reciprocity 조건을 검증한다.

[그림 4] Y branch waveguide (Passive Device) - FDTD
FDTD에서 얻은 S Parameter는 INTERCONNECT에서 Optical N Port S Parameter Element로 불러올 수 있다. 이후 ONA(Optical Network Analyzer)를 이용해 회로 레벨에서 특성을 확인하고, FDTD 결과와 INTERCONNECT 결과를 비교할 수 있다.
[그림 5] Y branch waveguide setting
Mach-Zehnder Modulator(MZM)는 전기 신호를 이용해 광신호의 특성을 변화시키는 능동 광소자이다. MZM은 하나의 해석 결과만으로 특성을 정의하기 어렵기 때문에 CHARGE, FDE, RF Traveling Wave 해석을 단계적으로 수행하고 그 결과를 연결한다.
먼저 PN 구조를 기반으로 Charge 해석을 수행한다. Electric Boundary Condition과 Monitor를 설정해 Carrier Distribution을 확인하고, 전압 변화에 따른 전하 분포 특성을 분석한다.
또한 CV 및 AC Impedance를 계산해 전기적 특성을 확인할 수 있다. AC 해석에서는 약 1 MHz부터 10 GHz 범위에서 특성을 확인하며, 여기서 얻은 R/C 특성은 이후 RF 전극 해석에 활용된다.
[그림 6] Bias 전압에 따른 PN 접합 전자 농도 분포
CHARGE 해석에서 얻은 Carrier Density를 FDE 해석에 전달한다. np Density Grid Attribute를 이용해 Carrier Density를 불러오고, Soref-Bennett 모델을 적용해 전하 분포 변화가 광학 특성에 미치는 영향을 계산한다.
FDE 해석을 통해 Effective Index, Group Index, Phase Shift, Loss 등의 결과를 얻을 수 있으며, 이러한 결과는 INTERCONNECT에서 MZM 모델을 구성하는 데 활용된다.
[그림 7] MZM[Mach-Zehnder Modulator](Active)-FDE 1
MZM의 RF 전극 특성을 확인하기 위해 Traveling Wave 해석을 수행한다. 약 10 kHz부터 100 GHz 범위에서 RF Loss, RF Group Index, Characteristic Impedance 등을 확인하고, 해석 결과를 INTERCONNECT로 전달한다.
[그림 8] MZM[Mach-Zehnder Modulator](Active)-FDE 2
CHARGE, FDE, RF Traveling Wave 해석에서 얻은 결과를 INTERCONNECT의 MZM 모델에 적용하면 실제 소자의 물리적 특성을 회로 모델 수준에서 반영할 수 있다.
파장과 DC Bias 변화에 따른 Optical Transmission을 확인해 MZM의 변조 특성을 분석할 수 있다.

[그림 9] INTERCONNECT MZM 구성

[그림 10] DC바이어스 전압에 따른 MZM 광 투과 결과
ENA를 이용해 MZM의 주파수 응답을 확인할 수 있으며, 사례에서는 약 15 GHz 수준의 -3 dB Bandwidth를 확인했다. 또한 Eye Diagram을 통해 BER, Q-Factor, Extinction Ratio, RMS Jitter, Peak-to-Peak Jitter 등의 성능 지표를 확인할 수 있다.
[그림 11] 결과

[그림 12] Eye diagram 결과
개별 광소자의 해석 결과를 INTERCONNECT에 적용한 뒤에는 여러 광소자를 연결해 실제 통신 시스템 수준의 성능을 평가할 수 있다. 본 사례에서는 Y Branch Waveguide와 MZM 등의 소자를 활용해 QPSK 시스템을 구성했다.
QPSK 시스템에서는 VSA(Virtual Signal Analyzer)를 이용해 Constellation Diagram, EVM, SER/BER, Eye Diagram 등을 확인할 수 있다. 이를 통해 개별 소자의 특성이 최종 통신 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는지 평가할 수 있다.
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평가 항목 |
확인 내용 |
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Constellation Diagram |
QPSK 신호의 심볼 분포 |
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EVM |
변조 신호의 품질 |
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SER / BER |
심볼 및 비트 오류 성능 |
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Eye Diagram |
신호 품질 및 타이밍 특성 |
[표 2] 평가 항목별 확인 내용
[그림 13] QPSK[Quadrature Phase-Shift Keying] - INTERCONNECT


[그림 14] Constellation Diagram & Symbol map, Eyediagram 결과
이번 사례에서는 Ansys Lumerical을 이용해 광소자의 물리적 특성을 해석하고, 해석 결과를 INTERCONNECT에 연결해 회로 레벨 및 시스템 레벨까지 확장하는 과정을 살펴봤다. Y Branch Waveguide의 S Parameter 해석부터 MZM의 CHARGE·FDE·RF 해석, 그리고 QPSK 시스템의 성능 평가까지 단계적으로 연결함으로써 Device Level의 해석 결과가 Circuit Level과 System Level의 성능 분석으로 이어지는 과정을 확인할 수 있다.