재료공학 솔루션 기업 어플라이드 머티어리얼즈(Applied Materials)는 20일 기자간담회를 열고 빅데이터와 인공지능(AI) 기술을 활용한 공정 제어 시스템의 ‘플레이북’을 공개했다.
이 시스템은 반도체 제조사가 칩 개발과 생산 체계 도달 시간을 단축하는 데 목적을 둔다. 기존보다 빠르게 효과적으로 결함을 검출해 분류하는 ‘인라이트’ 광학 웨이퍼 검사 시스템, ‘익스트랙트’ 기술, ‘SEM비전’ 전자빔 리뷰 시스템 등으로 구성된다.
인라이트 시스템은 공정 중에 더 많은 검사 스텝(step)을 넣을 수 있고, 시스템에서 얻어진 빅데이터로 수율 저하 요소를 보다 빨리 예측할 수 있다. 또 수율 저하 요소를 감지해 공정을 중단함으로써 수율을 보호하고 근본 원인도 추적할 수 있다.
익스트랙트AI는 최신 광학 스캐너에서 생성되는 수백만 개의 미약한 신호와 ‘노이즈’를 구별해 내는 기술이다. 인라이트 검사 장비에서 전달된 잠재 결함들 가운데 0.001% 수준의 리뷰만으로도 대부분의 중요 결함을 추출할 수 있다고 한다.
SEM비전 전자빔 리뷰 시스템은 인라이트 시스템에서 검출된 웨이퍼 내 노이즈로부터 결함을 분류하고 수율 저하 결함을 검출한다. 이를 통해 고객이 제조 과정에서 새로운 결함을 즉시 식별해 수율과 수익성을 올릴 수 있도록 도와준다.
어플라이드 머티어리얼즈에 따르면 사물인터넷과 인공지능, 클라우드, 휴대용 기기의 발전과 맞물려 기술은 빠르게 진보하고 있지만 ‘무어의 법칙’에 따른 반도체 스케일링 속도는 급감하고 있다. 특히 반도체 신규 공정을 개발하고도 양산이 늦어지거나 수율을 맞추지 못하게 되는 상황이 되면서 제품을 발전시키는 데 어려움이 따르고 있다.
이번 공정 제어 시스템의 핵심은 빅데이터와 AI다. 반도체 공정 기술과 소자 구조가 복잡해졌고, 공정 과정이 늘어나며 광학 검사 시스템 비용도 늘고 있으며, 검사 민감도가 늘어나는 가운데 검사상 노이즈를 줄이기 위해 분석 데이터를 필터링해야 하는 모순도 생기고 있다.
회사의 새로운 솔루션은 데이터를 필터링하는 게 아닌 빅데이터를 수집해 딥러닝, 머신러닝으로 분석하면서 실제 제품에 결정적 문제가 될 수 있는 결함과 그렇지 않은 노이즈를 구분해 검사를 빠르게 하며 수율을 끌어올리는 데 방점을 두고 있다.
어플라이드 머티어리얼즈는 “결함 검출은 수율 향상에 결정적 요인이며, 수율을 떨어뜨리는 결함을 빠르게 검출할수록 수정 기간은 단축되지만 결함을 식별하는 일은 점점 더 어려워지고 있다”라며 “새 공정의 연구개발부터 초기 생산, 대량 제조까지 소요되는 시간을 조금만 단축해도 수십억 달러에 상응하는 가치를 창출할 수 있는 만큼 반도체 생산의 경제성 모델은 이 시점에서 주요한 과제”라고 공정 제어 시스템 개발 배경을 설명했다.