[이랜서 칼럼] 반도체 공정 수율을 높이기 위한 AI기술

반도체에서 수율은 결함이 없는 합격품의 비율을 말한다. 쉽게 말하면 웨이퍼 한 장에서 설계한 최대 칩 개수 대비 실제 생산한 정상 칩의 개수를 백분율로 나타낸 것이다. 불량률의 반대말이다. 즉 투입한 양 대비 제조해 나온 양의 비율이 수율인데, 높은 수율은 곧 높은 생산성을 의미, 반도체 산업에서 수율을 높이는 것은 매우 중요하다.

반도체는 미세 회로로 구성된다. 이 때문에 공정 중 결함이나 문제점이 제품에 치명적인 영향을 미친다. 따라서 높은 수율을 얻기 위해서는 공정장비 정확도와 클린룸 청정도, 공정 조건 등 여러 사항이 뒷받침돼야 한다. 반도체가 어느 정도 미세하게 구성됐는지는 반도체 산업에서 사용하는 단위, ‘나노미터’를 보면 알 수 있다.

나노미터는 굉장히 작은 단위로, 10억 분의 1m를 뜻한다. 우리 일상 속 사물과 비교하면 모래의 100만분의 1, 머리카락 굵기의 10만분의 1에 해당하는 크기다. 현재 파운드리(반도체 생산)) 산업 내 기술 경쟁은 5나노미터에서 3나노미터로 이동했는데, 2 나노미터 선 폭이 줄어들수록 전력 효율성이 20%씩 증가하는 것으로 알려져 있다. 파운드리 업계 1, 2위인 TSMC와 삼성전자가 이 부분에서 치열한 경쟁을 벌이고 있다.

파운드리 업계 2위인 삼성이 1위인 TSMC에 밀리는 이유 중 하나가 바로 수율때문이다. 시장조사업체 트렌드포스의 연구 결과 지난해 11월, 4나노미터 공정에서 삼성전자 수율은 75%, TSMC 수율은 80%로 추정된다고 밝혔다. 즉 삼성전자 기준, 100개 생산하면 이중 75개가 양품인 것이다. 최신 3나노미터 공정 수율은 삼성전자가 60% 내외, TSMC가 60% 후반이라고 알려져 있다. 당장 내년부터 준비하는 2나노미터 공정은 기존 공정보다 수율이 더 떨어질 것으로 예상된다. 이렇게 두 회사의 수율 차이가 크기 때문에, 팹리스 기업들은 삼성전자보다 TSMC에 일을 더 많이 맡길 수밖에 없다.

2023년 4분기 기준 파운드리 시장 점유율 기준 TSMC는 61.2%, 삼성전자는 12.4%로 격차가 50% 가까이 난다. 이렇듯 수율은 반도체 산업에서 무척 중요한 지표다.

파운드리 산업에선 수율을 높이기 위한 공정제어 방법론을 다양하게 적용하고 있지만 쉽게 수율을 높이지 못하고 있다. 그 이유로는 첫째, 반도체 공정 기술과 소자 구조가 점점 더 복잡해지고 있다는 점이다. 현재는 3D 구조, 멀티패터닝에 사용하는 고도의 반복적인 공정으로 미묘한 편차가 발생하면서 원인 모를 치명적인 결함이 발생하고 있다.

둘째는 비용상승이다. 웨이퍼당 필요한 공정 스텝(Step) 수가 증가하면서 첨단 광학 검사 시스템 비용이 크게 증가했다. 복잡성과 공정 Step이 늘어나면서 전보다 더 많은 검사가 필요하기 때문이다. 마지막으로, 가장 어러운 문제는 노이즈이다. 12인치 웨이퍼의 경우 백만개의 잠재적 결함을 가진 웨이퍼 맵이 생성될 수 있다. 이를 모두 고려하며 검사하기란 현실적으로 불가능하다.

이에 현재 공정제어 기술 트렌드는 빅데이터, AI 기술을 활용하는 방법으로 이동하고 있다. AI를 활용하면 최적의 데이터를 뽑아낼 수 있기 때문이다. AI는 스스로 빅데이터를 학습하고 알아서 통계적 패터닝을 한다. 그리고 통계적 패터닝에서 벗어나는 현상이 발생하면 작업자가 직접 손을 보면 된다. 램리서치의 경우 최신 반도체 장비들에 직접 AI 기술을 장착해 납품하고 있는데 자체 연구조사 결과 수율을 최대 2% 상승시켰고 그 결과 월 15만장 생산규모의 D램 반도체 공장 기준 1년에 1300억원을 더 벌 수 있다고 밝혔다.

필자가 운영하는 회사는 국내 대형 반도체 1차 벤더사들에 납품 및 연구 개발을 함께 하고 있다. 반도체 제작 공정은 무척 복잡하기 때문에 ‘A가 발생하면 B가 발생한다’는 명확한 인과관계를 규정할 수 없다. 조그마한 오차에도 예상 못 한 문제가 발생할 수 있기 때문이다. 예를 들어 웨이퍼가 0.1mm 틀어져서 이송되는 경우, 세정액이 살짝 튀는 경우, 도포액이 살짝 뭉치는 경우, PCB

판이 살짝 기울어진 경우 등 다양한 변수가 발생해 문제를 일으킬 수 있다. 이러한 변수들은 사람 눈에 보이지 않는 경우가 많아 AI 힘의 빌려 수율에 영향을 끼칠 수 있는 인자들을 사전에 확인하고 정비하고 있다.

실제 최근 국내 삼성전자, SK하이닉스는 반도체 공정에 AI를 도입하는 것에 상당히 관심이 많다. 삼성전자는 지난해 SAIT를 통해 AI를 통한 반도체 경쟁력 강화를 하겠다고 밝혔다. SK하이닉스도 가우스랩스와 협력해 수율예측, 장비유지보수, 자재계측, 결함검사, 불량예방을 추진하고 있다. 앞으로 생산 효율화를 위한 반도체 회사들의 AI 도입과 이를 도와줄 유력 파트너사들이 어떤 AI 기술로 반도체 업계를 놀라게 할지 기대된다.