[뉴스토마토 오세은 기자] 챗GPT가 촉발한 인공지능(AI)이 스마트폰뿐 아니라, 반도체와 디스플레이 양산 공정에도 적극 도입되면 수율 향상은 물론 장비 구매 비용도 절감할 수 있다는 분석이 나왔습니다. 

 

김무성 가우스 랩스(Gauss Labs) 총괄프로그램관리(PMO·Program Management Office) 부사장은 22일 서울 삼성동 코엑스에서 글로벌 시장조사업체 옴디아 주최로 열린 ‘2023년 한국 테크놀로지 컨퍼런스’에서 “AI를 통해 반도체 제조의 생산성과 비용, 품질 및 수율을 크게 향상시킬 수 있다”고 말했습니다.

 

김 부사장은 “반도체·디스플레이 업계에서 쓰이는 장비 투자 중 10%가 주사전자현미경 등과 같은 계측 관련 장비(Metrology)”라면서 “1분간 (계측기에서 나오는)데이터양이 5조 페이지 분량에 달하지만 데이터 활용률은 10~15%에 그치고 있다”고 밝혔습니다.

 

그러면서 그는 “방대한 데이터에서 필요 정보를 뽑아내는 기술과 엔지니어가 부족한데 이를 AI를 통해 풀 수 있고, 그 방법 중 하나가 가상 계측(virtual metrology)과 이미지 기반 계측(반도체 수율을 좌우하는 계측 검사)”이라고 덧붙였습니다. 가상 계측 솔루션은 실측 없이 측정하는 효과를 얻게 해줄 수 있는 것을 말합니다.

 

 

 

 

김 부사장은 “반도체 공장에는 최소 500대의 장비가 있는데 장비에 AI를 이용하면 10만개 모델이 작동되면서 여러 데이터를 실시간으로 받아 계산해 예측값을 뱉어 내고, 이러한 값이 굉장히 정합성이 높은 결과값을 얻어내 변화량을 줄여 최종적으로는 수율 개선에 이르는 것을 양산 팹에서 찾을 수 있었다”고 말했습니다.

 

이어 그는 “약 30% 가까이 공정이 개선된 것이 그 증거”라면서 “생산 설비 투자 절감 혹은 이미 지어진 팹 장비 활용도를 높이는 방안으로도 AI를 통해 확대할 수 있을 것으로 기대한다”고도 했습니다. 

 

반도체를 생산하는 핵심 공정은 8단계로, 각 공정 별로 엔지니어들이 계측 관련 장비를 통해 단계별 공정이 잘 이뤄지고 있는지 확인합니다. 이때 계측 관련 장비가 전체 장비에서 10% 비중을 차지하며, AI를 활용하면 장비 비용을 절감할 수 있다고 합니다.

 

김 부사장은 이미지 기반 계측 관련해 “AI 이미지 플랫폼을 활용하는 것이 반도체 제조 공정 수율을 높이는 또 하나의 방법”이라고 소개했습니다. 

 

그는 “어두운 곳에서 사물을 볼 때 잘 안 보이는 것처럼 반도체에서 찍는 이미지들이 시그널 효과가 낮다. 희미하게 잘 안 보이는데 이때 AI 이미지를 활용하면 적은 이미지로도 양질의 이미지를 뽑아낼 수 있어 이미지 관련 장비 투자비용을 절감할 수 있다. 우리는 지난 2년간 5만장 웨이퍼를 가지고 이를 평가했고 최대 42% 수율을 높인 것을 확인했다”고 말했습니다.

 

2020년 8월 SK그룹의 첫 AI 전문기업으로 탄생한 스타트업 ‘가우스랩스’는 미국 실리콘밸리에 본사를 두고 있습니다. 이 회사에 투자한 SK하이닉스(000660)는 지난해 12월 가우스랩스가 개발한 AI 솔루션 ‘판옵테스(Panopte) VM(Virtual Metrology)’을 도입해 생산 운영 효율과 수율 개선에 나섰습니다.

 

 

 

오세은 기자 ose@etomato.com