[뉴스토마토 신지하 기자] 삼성전자가 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기반 반도체 제조 공정 혁신에 나섰습니다. 이들 기술을 도입하면 생산 공정을 최적화하고 제품 품질 향상은 물론 비용 절감 효과까지 누릴 수 있다는 판단에서입니다.

 

10일 업계에 따르면 11일부터 사흘간 미국 실리콘밸리에서 북미 최대 반도체 전시회인 '세미콘 웨스트 2023'이 열립니다. 박재용 삼성전자 디바이스솔루션(DS)부문 설비기술연구소 스마트설비기술팀 마스터는 행사 둘째 날인 12일 스마트 제조 분야 연사로 나서 이 같은 내용을 발표합니다.

 

행사 홈페이지에 게시된 연사 소개 페이지에 따르면 박 마스터는 '스마트 제조 공정 제어: ML 기반 기술을 사용한 수율 진단 및 예측'을 주제로, 스마트 제조 분야에서의 AI와 ML 기술 도입의 중요성과 방법을 제시합니다.

 

박 마스터는 "스마트 제조 분야의 AI·ML 기반 애플리케이션은 생산 공정을 혁신하고 제품 품질을 향상시킬 수 있는 엄청난 잠재력을 제공한다"며 "이번 강연에서 이러한 애플리케이션에 사용되는 ML 기술과 이 기술이 생산 효율성을 높이고 제품 품질을 향상시키며 스마트 제조 비용을 절감하는 방법에 대해 자세히 설명할 예정"이라고 밝혔습니다.

 

오는 9월 6~8일 대만 타이베이에서 열리는 '세미콘 타이완 2023'에서도 박 마스터는 비슷한 내용을 발표할 예정입니다. 그는 행사 소개 페이지를 통해 "반도체 제조(팹) 데이터 분석 영역에서 AI와 ML 기술의 통합은 제조 산업에 혁신을 가져왔다"며 "팹 데이터 분석 프로세스와 제조 가치 사슬 전반에 걸쳐 효율성 향상을 주도하고 있다"고 언급했습니다.

 

 

삼성전자는 반도체 제조 공정 전반에 AI와 ML 기술 적용을 확대하는 방안을 추진 중입니다. 기존에는 공장 운영을 실시간으로 모니터링하는 데 활용했다면 앞으로는 공정 최적화와 수율 진단 및 예측, 이상 탐지 등으로 적용 범위를 늘려갈 계획입니다. 삼성전자의 평택 반도체 공장은 이들 기술을 도입해 제품 생산량과 생산 속도가 대폭 향상된 것으로 알려졌습니다.

 

컨설팅업체 맥킨지에 따르면 반도체 제조 공정에서 AI와 ML 기술을 활용하면 수집한 정보를 바탕으로 제조·공정 시간을 줄여 생산성이 증대되고 매출원가도 낮출 수 있습니다. 제품 검수·검품 측면에서도 사람보다 정확도가 높습니다. 반도체 연구·설계 측면에서도 작업 시간을 아낄 수 있고, 잠재 오류를 발견하고 해결하는 데에도 용이합니다.

 

차세대 공정인 2나노(10억분의 1m·㎚) 경쟁이 예고되면서 AI·ML 기술 도입 속도는 더욱 빨라질 전망입니다. 공정이 미세화할 수록 반도체 성능과 생산성은 높아지지만 전류가 누설되거나 소비 전력이 증가하는 등 문제에 대한 우려도 커지고 있기 때문입니다.

 

업계 한 관계자는 "새로운 반도체 공정 기술은 연구와 설계, 생산설비 투자 비용 증가로 이어지고 있어 AI와 ML 활용을 통한 경쟁 우위 확보가 필수"라며 "앞으로 반도체 산업 내에서 AI와 ML의 중요성은 더욱 강조될 것"이라고 말했습니다.

 

신지하 기자 ab@etomato.com