불량률 낮추고 생산효율 높이고…SK하이닉스 '일석이조 AI' 접목

SKT 개발한 '슈퍼노바'

D램 생산 전 분야에 적용

[아시아경제 안하늘 기자] SK하이닉스가 SK텔레콤이 개발한 최신 인공지능(AI) 소프트웨어를 반도체 생산 라인에 접목한다. 이를 통해 반도체 불량률을 대폭 낮추고 생산 효율성을 높인다는 계획이다.

14일 업계에 따르면 SK하이닉스는 최근 SK텔레콤과 'AI 기반 이미지 프로세싱 시스템 및 IT통합 운영시스템 구축' 용역 계약을 맺었다. SK텔레콤의 AI 기술인 '슈퍼노바'를 SK하이닉스 이천 D램 공장에 접목한다는 내용이다.

슈퍼노바는 SK텔레콤이 올 초 모바일월드콩그레스(MWC)2019에서 처음 공개한 솔루션이다. 딥러닝 알고리즘을 활용해 영상이나 음원의 화질을 개선해 서비스 품질을 높이고 작업시간을 획기적으로 단축해준다.

SK하이닉스는 지난해 10월 반도체 품질평가(Quality Assessment) 공정에 슈퍼노바를 시범 적용한 바 있다. 이를 통해 웨이퍼 이미지를 검사하는 데 드는 시간을 획기적으로 단축하는 성과를 거뒀다. 기존 반도체 공정은 웨이퍼를 여러 차례 반복 촬영하고 그 영상을 합성하는 작업을 거쳐 왔는데, 슈퍼노바의 딥러닝 알고리즘을 통해 AI가 영상을 분석한 뒤로 촬영 횟수와 처리 시간이 대폭 줄었다. 이런 효과에 따라 SK하이닉스는 D램 전 공정에 슈퍼노바를 접목한다는 계획을 갖고 SK텔레콤과 논의를 진행 중이다.

현재 D램 양산 공정의 경우 30나노에서 20나노, 10나노 초반대까지 발전되면서 생산의 효율성도 대폭 증가했다. 그만큼 발생할 수 있는 웨이퍼 손실 역시 기하급수적으로 늘었다. 슈퍼노바 기술을 공정에 접목한 스마트팩토리로 SK하이닉스는 생산성 향상을 기대하고 있다.

SK텔레콤 역시 슈퍼노바의 기술력을 증명해낼 수 있는 기회가 될 전망이다. SK텔레콤은 슈퍼노바와 같은 AI 기술을 통해 5G 이동통신의 확산을 기대하고 있다. 이미 SK텔레콤은 SM엔터테인먼트의 미디어 데이터베이스에도 슈퍼노바를 접목, 미디어 파일의 음질을 원음 수준으로 끌어올리는 기술도 선보인 바 있다.

SK하이닉스 관계자는 "기존에는 불량을 찾아내는 장비를 활용해 웨이퍼에 제대로 패터닝이 됐는지 일일이 확인했다"며 "슈퍼노바는 수많은 웨이퍼 이미지를 머신러닝으로 학습, 웨이퍼 불량을 효과적으로 찾아낼 수 있다"고 말했다.

안하늘 기자 ahn708@asiae.co.kr