한국전자기술연구원(KETI) 강정훈 센터장이 '반도체 공정 데이터 기반 AX 시스템 실증 사례'를 발표하며 반도체 장비 지능화의 구체적인 실증 방안을 제시했다.
29일 가천대학교 글로벌캠퍼스 반도체대학에서 열린 한국반도체디스플레이기술학회(반디학회) 국내학술대회에서 강 센터장은 “반도체 장비 내부에서 일어나는 복잡한 물리·화학적 현상을 실시간으로 계측하기 어려운 만큼, 주변 공정 파라미터 데이터를 철저히 수집·학습해 내부 상태를 예측하는 AX(AI Transformation) 플랫폼을 개발했다”고 밝혔다.
이번 프로젝트는 원자층 증착(ALD) 장비와 물리적 기상 증착(PVD) 장비를 대상으로 진행됐다. 연구팀은 장비 옆(Edge)에 고성능 GPU 서버(RTX 4090 등)를 설치해 FDC 데이터를 0.1초 단위로 수집하고, 비정형 데이터까지 포함한 오브젝트 스토리지를 활용하는 시스템을 구축했다.
이번 실증 사례는 반도체 장비 현장에서 AI를 실질적으로 적용할 수 있는 구체적인 기술 로드맵을 제시했다는 평가를 받았다. 기존에는 데이터 센터에서 대규모 병렬 분석만 가능했지만, 연구팀은 이번 시스템을 통해 장비 옆에서 직접 데이터를 수집·전처리·학습·추론까지 수행할 수 있도록 설계했다. 각 장비 담당자가 원하는 수준의 세밀한 분석이 가능해졌다.
특히 ALD 장비의 경우 4시간 이상 소요되는 긴 공정 사이클에도 100회 이상의 공정 데이터를 학습해 공정 파라미터와 웨이퍼 두께를 99.5% 이상의 높은 정확도로 예측하는 모델을 구현했다. PVD 장비에서는 다중 챔버 환경에서 30초 미래 공정 상태를 예측하는 기술도 검증했다.
강 센터장은 “기존에는 대규모 데이터 센터에서만 가능했던 고도 분석을 장비 현장에서 실시간으로 수행할 수 있게 됐다”고 설명했다. 이와 더불어 △공정 이상 감지 △드리프트 예측 △가상 계측(Virtual Metrology) △로컬 LLM 기반 자동 로그 분석 및 보고서 생성 등 실용적인 응용 기능을 소개했다.
그는 “공정 전문가의 도메인 지식과 AI 모델의 유기적 결합이 장비 지능화 성공의 핵심”이라며 “협업할 기회가 더 많아지고, 소프트웨어 기능이 많이 들어가서 장비 공정의 고도화에 기여하고 싶다”고 밝혔다.
이형두 기자 dudu@etnews.com
