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이 블로그 포스팅에서는 반도체 장비의 지능화가 어떻게 반도체 산업의 혁신을 주도하고 있는지에 대해 논의해 보겠습니다. 램리서치의 최근 발표를 바탕으로 인공지능(AI)과 머신러닝 기능이 반도체 장비에 도입되는 방식과 그 영향에 대해 논의할 것입니다. 또한 가상화, 디지털 트윈, 메타버스와 같은 기술이 반도체 공정에 어떻게 적용되고 있는지에 대해서도 논의할 것입니다.
장비의 지능화란 무엇인가요?
반도체 장비의 지능화란 장비에 부착된 센서를 기반으로 대량의 데이터를 수집 및 분석하고, 유지보수 기능을 자동화하며, 머신러닝 알고리즘을 활용해 공정 효율을 높이는 것을 말합니다. 반도체 장비는 매우 복잡하고 정밀한 공정을 수행하기 때문에 장비의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하고 문제에 빠르게 대응하며 최적의 조건에서 작동하도록 조정하는 것이 중요합니다. 인공지능과 머신러닝은 이러한 작업을 지원하여 반도체 제조 공정에서 수익성을 높이고 생산량을 극대화할 수 있습니다.
글로벌 반도체 장비 기업인 램리서치(Lam Research)는 반도체 제조 공정에서 AI와 가상화가 점점 더 중요해지고 있다고 말합니다. 램리서치 식각 제품 그룹 부사장인 샤산크 데쉬무크(Sasank Deshmukh)는 테크서밋 2023에서 "반도체 공정에서 수익성을 높이고 처리량을 극대화하려면 장비 혁신, 세미버스(반도체와 메타버스의 합성어) 설루션, 가상 공정 개발이 필요합니다."라고 말했습니다.
장비 혁신: 자가 인식 장비
장비 혁신은 장비에 부착된 센서에서 나오는 대량의 데이터를 분석하고 유지보수 기능을 자동화하여 효율성을 높이는 것입니다. 램리서치의 자가 인식 장비는 부품이 언제 제조되었고 얼마나 오래 사용되었는지 파악한 후 교체 주기를 자동으로 계산합니다. 장비 가동 중단 없이도 교체가 자동화되어 반도체 공정 시간을 단축할 수 있습니다.
데시무크는 "AI, 빅데이터, 알고리즘을 통합적으로 활용해 장비 지능화를 추구하고 있다"며 "이를 통해 식각, 증착, 세정 공정에서 시간을 최적화하고 정교함을 높일 수 있다"라고 말했습니다. 식각은 반도체 웨이퍼에 회로 패턴을 만드는 공정으로, 반도체 제조 공정에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 증착은 웨이퍼에 다양한 재료를 증착하는 공정으로, 회로의 성능과 품질에 영향을 미칩니다. 세정은 웨이퍼에 남아있는 불순물을 제거하여 회로의 안정성과 신뢰성을 높이는 공정입니다.
세미버스 설루션: 디지털 트윈과 메타버스
세미버스 설루션은 메타버스의 개념을 반도체 에코시스템과 융합한 설루션입니다. 이 설루션은 디지털 트윈 기술을 사용하여 가상공간에서 현실 세계의 물체를 생성하고 시뮬레이션하여 기계의 구성 요소와 수명 주기에 대한 모든 정보를 연결합니다. 디지털화하면 리소스를 최소화하여 생산성을 향상할 수 있습니다.
데시무크는 "반도체 공장의 작업자가 증강현실(AR) 안경을 쓰고 미국 캘리포니아에 있는 엔지니어와 실시간으로 원격으로 소통하는 것이 유용하고 효율적"이라며 "앞으로는 AR 환경에서 장비 교육, 부품 설치, 문제 해결 등을 논의하는 것이 일반화될 것"이라고 말합니다.
메타버스는 가상현실(VR)과 AR이 결합된 개념으로 현실과 가상의 경계를 허물고 다양한 활동이 가능한 가상공간을 의미합니다. 반도체 산업에서는 메타버스를 활용해 장비의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하고, 장비의 작동 방식과 공정 결과를 시각화하며, 장비 문제를 예측하고 해결할 수 있습니다.
가상 프로세스 개발: 머신 러닝 및 시뮬레이션
가상 공정 개발은 복잡한 반도체 공정 설계에 시뮬레이션 모델을 사용하는 것입니다. 모든 개발 프로세스를 수동으로 수행하지 않고 가상 프로세스로 재현함으로써 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 램리서치는 반도체 공정 엔지니어가 차세대 칩을 설계할 때 80번의 실험과 약 15만 달러의 비용이 소요된다고 설명했습니다.
하지만 머신러닝을 적용한 알고리즘을 사용하면 개발 비용이 절반으로 줄었습니다. 비용 부담을 완화하고 연구 개발(R&D) 효율성을 극대화했습니다. "램리서치가 알고리즘과 머신러닝 툴을 개발해 장비에 적용하면 고객은 차세대 반도체를 만들고, 그 칩은 차세대 컴퓨터를 만드는 데 사용됩니다."라고 데쉬무크는 말하며, 이러한 혁신의 선순환이 반도체 산업의 선순환으로 이어질 수 있다고 강조합니다.