SK하이닉스는 29일 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 ‘SPIE AL 2024’에 가우스랩스와 참가했다고 밝혔다. 여기서 AI 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 담은 논문을 소개했다.
계측은 반도체 제조 과정에서 반도체 소자의 물리적, 전기적 특성이 생산 공정별로 제대로 충족됐는지 확인해 생산성을 높이는 작업을 말한다.
SPIE AL은 1955년 미국에서 설립된 광학, 광자학 분야 가장 권위 있는 국제학회인 국제광전자공학회가 주최하는 콘퍼런스다. 반도체 회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄진다.
SK하이닉스 측은 "반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔고, 이번에 권위 있는 국제학회에서 양사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다”며 "앞으로도 가우스랩스와 지속 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 밝혔다.
이번 논문 발표를 통해 가우스랩스는 AI 기반 가상 계측 솔루션 ‘Panoptes VM’의 예측 정확도를 높이는 알고리즘 ‘통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)’을 선보였다.
SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만장 이상 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로 이 소프트웨어의 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선했다. 산포가 줄수록 불량 가능성이 낮아진다.
가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 것으로 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 데이터 부족 문제를 해결하고, 동시에 예측 정확도를 높였다. 이를 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다는 설명이다.
김영한 가우스랩스 대표는 “산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하는 연구개발에 힘쓰고 있다”며 “앞으로도 AI 기반 다양한 솔루션 제품을 지속 출시해 제조 현장 인공지능화를 선도할 것”이라고 말했다.
김영한 가우스랩스 대표(가운데)가 가우스랩스 구성원들과 함께 기념사진을 촬영하고 있다. [사진=SK하이닉스]