SK하이닉스, 가우스랩스와 AI 기반 반도체 계측 성과 소개

美서 열린 국제 학회 'SPIE AL' 참가
양사 개발 성과 담은 논문 두 편 공개

SK하이닉스와 가우스랩스가 25~29일 미국 캘리포니아 새너제이에서 열린 국제 학회 'SPIE AL 2024'에 참가해 인공지능(AI) 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다. 가우스랩스는 SK하이닉스가 출자한 자본금으로 2020년 8월에 설립된 미국 실리콘밸리 소재 AI 스타트업이다.

SPIE AL(SPIE Advanced Lithography + Patterning)은 1955년에 미국에서 설립된 광학, 광자학 분야 국제 학회인 국제광전자공학회(SPIE)가 주최하는 콘퍼런스다. 반도체 회로를 그리기 위한 노광 기술 전반에 대한 논의가 이뤄지는 곳이다.

김영한 가우스랩스 대표(가운데)가 회사 구성원들과 기념사진을 촬영하고 있다. / [사진제공=SK하이닉스]

SK하이닉스는 반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행한 결과, 이번에 양사 개발 성과를 담은 계측 관련 논문 두 편을 발표했다. 반도체 계측은 칩 제조 과정에서 반도체 소자의 물리적, 전기적 특성이 생산 공정별로 제대로 충족됐는지를 확인해 생산성을 높이는 작업을 말한다.

가우스랩스는 이번 논문 발표를 통해 AI 기반 가상 계측 솔루션 '파놉테스(Panoptes) VM' 예측 정확도를 높이는 알고리즘 '통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)'을 소개했다. 이 알고리즘은 기존에 있던 AOM을 업그레이드한 버전이다.

SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만장 넘는 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로, 회사는 이 소프트웨어 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선할 수 있었다. 산포는 각 공정에서 생상된 제품의 품질 변동 크기로 산포가 감소할수록 불량 가능성이 줄어들게 된다.

가우스랩스는 '범용 노이즈 제거 기술(Universal Denoising)'도 이번에 소개했다. 이 기술은 반도체 계측 작업 중 검사용 전자 현미경(CD-SEM)을 사용할 때 보이는 이미지 노이즈(잡티)를 AI로 한 번에 제거, 해상도를 높이는 데 쓰인다. 이미지 획득까지 걸리는 시간을 기존 대비 4분의 1 수준으로 줄여준다. 앞으로 반도체 계측 장비 생산성을 42% 개선하는 데 도움이 될 전망이다.

김영한 가우스랩스 대표는 "산업용 AI 소프트웨어가 반도체 제조 현장에서 효과적으로 사용될 수 있도록 연구개발에 힘쓰고 있다"며 "앞으로도 AI 기반의 다양한 솔루션 제품을 지속해서 출시해 '제조 현장 인공지능화'를 선도할 것"이라고 말했다.

김평화 기자 peace@asiae.co.kr