SK하이닉스와 가우스랩스는 25~29일 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 국제학회 'SPIE AL 2024'에 참가해 인공지능(AI) 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다고 29일 밝혔다.
SK하이닉스는 가우스랩스와 반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 다양한 영역에서 협업했고, 국제학회에서 개발 성과를 담은 논문 2편을 발표했다.
가우스랩스는 AI 기반 가상 계측 솔루션 '판옵테스 VM(Virtual Metrology)'의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 '통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)'을 소개했다.
SK하이닉스는 지난 2022년 12월 판옵테스 VM을 도입해 현재까지 5000만장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것이다. 회사는 판옵테스 VM으로 공정 산포를 약 29% 개선했다. 산포는 공정별 생산한 제품의 품질 변동 크기다.
가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전이다. 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 높였다.
가우스랩스는 학회 발표에서 '범용 노이즈 제거 기술'도 소개했다. 반도체 계측 중 일부 작업은 반도체 구조 검사용 전자 현미경(CD-SEM) 이미지를 바탕으로 진행한다. 극도로 작은 나노미터 단위까지 정확하게 측정하려면 전자 현미경 이미지의 노이즈를 제거해 해상도를 높여야 한다.
범용 노이즈 제거 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한번에 제거한다. SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과, 이미지 획득 시간이 기존 기술의 4분의 1로 단축되는 것을 확인했다. 가우스랩스는 해당 기술이 반도체 계측 장비 생산성을 42% 개선할 것이라고 소개했다.
김영한 가우스랩스 대표는 “산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 하는 연구개발(R&D)에 힘쓰고 있다”며 “앞으로도 AI 기반의 다양한 솔루션 제품을 지속 출시해 '제조 현장 인공지능화'를 선도할 것”이라고 말했다.
박진형 기자 jin@etnews.com
