■고려대와 TEM 모델 공동개발
현존 최고 수준 정확도 달성
2030년 자율형 팹 구축 순항
SK하이닉스 이천 캠퍼스 전경. 사진 제공=SK하이닉스
SK하이닉스(000660)
가 반도체 웨이퍼(기판)의 결함을 효과적으로 잡아 수율을 높일 수 있는 인공지능(AI) 신기술을 확보했다. SK하이닉스는 신기술 개발과 빅테크 협력을 통해 AI로 생산 효율을 극대화하는 AI 팹(반도체 공장) 구축에 속도를 낼 방침이다.
2일 업계에 따르면 SK하이닉스와 고려대 공동 연구진은 지난달 30일(현지 시간) ‘웨이퍼 투과전자현미경(TEM) 이미지용 초고해상도 모델’을 개발해 세계적 학술지이자 ‘네이처’ 자매지인 ‘사이언티픽리포트’에 발표했다. SK하이닉스가 직접 자금을 지원하고 참여해 거둔 연구 성과다.
투과전자현미경은 빛 대신 전자를 대상에 투과시켜 기존 광학현미경보다 정밀한 이미지를 얻을 수 있는 장비다. 투과전자현미경으로 웨이퍼를 찍은 이미지를 AI 모델로 분석해 제조 과정에서 사람 대신 반도체 회로의 결함이나 물질 특성 등을 ㎚(나노미터·10억 분의 1m) 수준 정밀도로 파악할 것으로 기대된다.
다만 투과전자현미경으로 찍은 이미지는 광학 이미지와 분석법이 다르고 학습 데이터도 부족한 데다 분석해야 할 반도체 특성까지 복잡한 탓에 구글 등 빅테크가 개발한 이미지 모델로도 정확도를 내는 데 한계가 있는 실정이다.
연구진은 독자적인 학습법을 통해 웨이퍼 이미지 분석에 특화한 AI 모델을 개발하고 주요 이미지 모델들과 비교해 현존 최고의 정확도를 달성하는 데 성공했다. 이미지 분석의 정확도 지표인 ‘평균 합집합 대비 교집합 비율(mIoU)’에서 연구진의 모델은 68.2%로 9개의 주요 경쟁 모델들보다 평균 10.3%포인트 높은 점수를 기록했다.
반도체는 수율 1% 차이가 수백억 원의 매출 차이로 이어질 수 있는 만큼 AI 팹에서도 이번 모델 개발처럼 AI의 결함 분석력을 최대한 향상시키는 일이 최우선 과제로 꼽힌다.
이번 연구는 SK하이닉스가 추진 중인 AI 팹 구축 계획의 일환이다. SK하이닉스는 공장 스스로 학습하고 의사결정을 수행해 설계부터 양산까지 전환 속도를 획기적으로 단축할 수 있는 자율형 팹을 2030년까지 구축할 계획이다. 결함 분석 등 주요 작업 시간을 50% 이상 단축해 고대역폭메모리(HBM) 등 주력 제품의 생산 규모를 늘리는 동시에 비용을 획기적으로 줄인다는 취지다.
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