기술

[반도체 전공정 4편] 그려진 패턴을 파내는 ‘식각 공정’

최근 우리는 수많은 반도체 관련 뉴스를 접하고 있다. 반도체 관련 소식을 접하면서 우리는 자연스레 반도체가 단순한 수출 역군을 넘어서 국가 안보에까지 영향을 미치는 중요한 제품이 됐다는 점을 인지하기 시작했다. 반도체의 중요도가 높아짐에 따라 정부를 비롯해 여러 기업들은 반도체 산업의 경쟁력을 높이기 위한 방안을 강구하고 있다.

반도체 산업의 경쟁력을 높이는 첫 발걸음은 당연히 반도체에 대한 지식을 공유하는 것이다. 이에 본인 역시 반도체 산업에 몸담았던 일원으로서 반도체에 대해 관심이 있거나 반도체 산업에 종사하고자 하는 취업준비생들을 위한 지식을 공유하고자 한다.

인터넷이나 교재에서 찾아볼 수 있는 기술에 치중된 지식이 아니라 각 기술이 가지는 연관성을 통한 관계의 중심으로 반도체를 설명하고자 한다. ‘컴퓨터와 트랜지스터’의 주제를 시작으로 공정과 산화, 포토, 식각, 증착, 금속배선 등 총 6편의 시리즈로 반도체 기술에 대한 설명을 이어갈 예정이다.

이를 읽는 독자 여러분은 개별 용어에 너무 얽매이지 말고 ‘관계’에 주목하길 바란다. 글을 읽다 보면 갑작스럽게 전문 용어들이 등장할 수 있지만, 이해가 되지 않는다면 그냥 넘어가도 좋다. (필자 주)

쌓아 올리기만 해서는 안 된다

우리는 반도체 전공정 3편에서 과자 틀을 만드는 방법을 알아봤다. 이제부터는 노광 공정을 통해 만들어진 틀을 이용해 우리가 원하는 모양을, 우리가 원하는 방식으로 만들 수 있다. 이 작업 중 한 가지는 필요치 않은 부분을 제거하는 공정, 즉 식각 공정이다.

▲ 그림 1 : 과자 가운데를 파내고 초코시럽을 넣는 방법

과자 만드는 문제를 다시 떠올려 보자. 만약 행복날개 과자 중간층에 초코시럽을 넣고 싶다면 어떻게 하면 될까? 가장 쉽게 떠올릴 수 있는 방법은 바로 과자 가운데에 초코시럽이 들어갈 부분을 파낸 뒤, 그 안에다가 초코시럽을 넣는 것이다. 여기서 초코시럽이 들어갈 곳을 파내는 과정이 ‘식각’에 해당한다. 과자 위에 구멍이 난 노란색 틀(포토마스크)을 얹은 뒤, 과자에만 반응하는 물질을 뿌려서 과자를 파내는 것이다. 그 뒤에 과자 틀을 없애고 초코시럽을 붓는다. 이후 잔여 초코시럽을 제거하고 다시 그 위에 쿠키 층을 만들면, 쿠키 사이에 초코시럽을 넣을 수 있게 된다.

참고로 반도체 제조 공정에는 다양한 종류의 물질 제거 공정이 있다. 세척, 식각 등 이름이 매우 다양하다. 원치 않는 불순물을 웨이퍼 전체적으로 씻어 없애는 것이 세척이라면, 식각은 포토마스크를 동원해 내가 원하는 미세 패턴을 파내는 것에 집중하는 작업이라는 차이가 있다. 실제로 식각에 사용되는 기체나 장비들은 유사한 공정에서도 충분히 사용할 수 있다.

식각에서 요구되는 특성들

식각에는 중요한 특성이 많다. 들어가기에 앞서 그림을 보며 단어를 한번 정리하는 것이 큰 도움이 될 것이다.

▲ 그림 2 : 등방성 식각과 비등방성 식각의 특징

첫 번째 단어는 선택비이다. 선택비는 해당 공정에서 제거하고 싶은 물질만을 얼마나 잘 제거하는지를 나타내는 수치이다. 식각 공정을 통해 100% 내가 원하는 물질만을 제거하는 것은 불가능하다. 반응이 진행됨에 따라 씌워 놓은 포토레지스트 등도 느리지만 서서히 깎여 나가는 문제가 생기기 때문이다. 선택비가 높다는 것은 식각 과정에서 제거해서는 안 될 물질은 덜 제거되고, 제거해야 하는 성분만이 잘 제거된다는 의미이다.

방향성은 식각이 진행되는 방향을 의미한다. 크게 등방성(Isotropic) 식각과 비등방성(Anisotropic) 식각으로 나뉜다. 등방성은 포토레지스트의 열린 부분을 기준으로 모든 방향으로 식각이 발생한다는 의미이고, 비등방성은 특정 방향으로만 반응이 잘 일어난다는 것을 의미한다. 포장이 찢어져 살짝 벌어진 포장지 속에 사탕이 있다고 하자. 이 사탕을 물속에 넣고 오랜 시간이 지나면, 사탕이 녹아서 없어질 것이다. 하지만 포장이 찢어진 틈에 고출력 레이저를 발사하면, 사탕 전체가 타버리지 않고 사탕에 구멍이 날 것이다. 전자가 등방성 식각이고, 후자가 비등방성 식각이라고 이해하면 쉽다.

속도는 단어 그대로 식각 반응이 얼마나 빠른지 나타내는 수치이다. 모든 수치가 동일하다면 당연히 속도가 빠를수록 좋다. 하지만 일반적으로 빠르고 정확한 선택지는 없으며, 공정을 개발하는 과정에서 정확도 등의 수치와 속도 사이에서 타협이 필요하다. 예를 들면, 식각의 비등방성을 높이기 위해선 식각 기체의 압력을 낮춰야 하는데, 압력이 낮아진다는 것은 반응 기체의 양을 줄인다는 의미이므로 식각 속도도 느려진다.

균일도는 식각이 전체 웨이퍼 영역에서 얼마나 불균일하게 일어나는지를 나타내는 척도이다. 식각 공정은 노광과는 달리 웨이퍼 한 장을 통째로 기체에 노출시켜 처리한다. 식각을 진행하기 위해서는 반응 기체를 투입하고 부산물을 제거하는 등 물질을 순환시켜야 하는데, 이를 웨이퍼 전체에 완벽히 똑같이 적용시키는 것은 어려운 일이다. 이로 인해 웨이퍼 위치 별로 식각 속도의 차이가 발생한다. 참고로 균일도라는 단어가 문맥에 따라서는 불균일도를 의미하는 경우도 있으니, 관련 자료 등을 살펴볼 때는 주의가 필요하다.

식각의 종류 : 건식과 습식

산화와 마찬가지로 식각 역시 습식과 건식으로 나뉜다. 산화 공정에서의 ‘습식’은 사용되는 기체가 수증기라는 의미였다면, 식각에서의 습식은 웨이퍼를 액체에 ‘담갔다 건지는’ 방식을 의미한다. 이러한 방식은 식각 속도가 매우 빠르며, 담그는 방식의 특성상 화학적 식각밖에 쓸 수 없으므로 선택비가 높다는 장점이 있다. 하지만 방식의 특성상 식각이 등방성(Isotropic)이 강할 수밖에 없다. 웨이퍼를 액체에 담그면, 액체는 자유롭게 움직이며 물질들과 반응한다. 이로 인해 포토레지스트 뒷면의 원치 않는 부분까지 빠른 속도로 깎아버리기 때문에 정밀도가 매우 떨어진다. 그뿐만 아니라, 액체의 특성상 틈이 너무 작으면 표면 장력으로 인해 식각액 자체가 포토레지스트 틈으로 침투하지 못하게 된다. 아무리 노광기로 미세한 패턴을 그려도 그린 대로 회로를 만들 수 없으면 소용이 없다. 따라서 현대 반도체 핵심 층 제조에는 습식 식각을 사용할 수 없다.

▲ 그림 3 : 틈새 안에서 자유로이 움직이는 액체

건식 식각은 기체를 이용하는 식각 전체를 포괄하는 개념이다. 포토마스크가 도포된 웨이퍼를 기체에 노출시키는 식각 방식이다. 좀 더 정확하게는 플라즈마 식각, 스퍼터링, 반응성 이온 식각(RIE, Reactive Ion Etching) 등을 포괄하는 명칭에 가깝다. 이들은 습식 식각과는 달리 굉장히 다양한 방법으로 물질을 제거하기 때문에 엄밀하게는 비등방성, 등방성 특성을 일목요연하게 설명할 수 없다. 예를 들어, 화학적 방식으로 이루어지는 건식 식각이라면 등방성을 가질 것이고, 물리적 방법을 사용한다면 비등방성을 가질 것이다. 하지만 건식 식각 중 비등방성이 높고 처리 속도까지 느리지 않은 RIE가 자리를 잡아감에 따라, 건식 식각은 비등방성을 가진다고 설명하게 됐다. 정확한 RIE의 물질 제거 메커니즘은 아래 문단을 참조하길 바란다.

식각의 종류 : 물질 제거 방식에 따라

웨이퍼 위의 물질을 없애는 방법은 크게 두 가지가 있다. 하나는 화학적 방법으로 없애는 것이고, 다른 하나는 물리적으로 제거하는 것이다.

화학적 방법은 특정 물질과 잘 반응하는 물질을 이용하는 것이다. 포토레지스트 아랫면에는 제거해야 하는 물질들이 있다. 산화 공정에서 생성된 산화막, 이후에 보게 될 증착 공정에서 도포해 둔 물질일 수도 있다. 제거하고자 하는 물질들과 잘 반응하고, 포토레지스트와는 반응하지 않는 물질을 웨이퍼에 뿌려주면 화학반응을 일으키며 원하는 물질들이 제거되는 것이다. 당연하지만 식각 액체나 기체의 종류는 제거해야 할 물질에 따라 다르며, 주로 불소나 염소 기반의 화합물들이 화학적 식각에 사용된다. 화학반응이 주된 메커니즘이므로, 원하는 물질만을 제거하는 능력인 선택비가 높다.

다른 한 방법은 물리적 방법이다. 높은 에너지를 가진 입자를 웨이퍼 표면에 충돌시키면 물질 표면이 떨어져 나가게 되는데, 이를 스퍼터링(Sputtering)이라 부른다. 기체(주로 불활성 기체)의 기압을 낮춘 뒤 높은 에너지를 가해주게 되면 기체가 원자(+)와 전자(-)로 분리된다. 이때 전기장을 웨이퍼 방향으로 가해주게 되면, 원자가 전기장으로 인해 가속돼 웨이퍼와 충돌하게 되는 것이다.

굉장히 간단한 원리지만 현실적으로 이 원리만을 사용하기에는 상당한 한계가 있다. 기압이 낮다는 것은 기체의 양이 적단 의미이므로, 식각 속도가 느릴 수밖에 없다. 그뿐만 아니라 물리적 방법의 특성상 제거해서는 안 되는 물질도 확률적으로 제거된다. 힘으로 떼어버리는 것이니 물질을 가리지 않기 때문이다. 참고로 스퍼터링은 증착 공정에서 증착할 물질 기체를 만드는 데에도 사용되는 기법이니 기억해 두면 좋다.

실제 현장에서 가장 중요하게 사용되는 방법은 위 두 가지 방법을 합친 반응성 이온 식각(RIE, Reactive Ion Etching)이다. RIE는 건식 식각의 일종으로, 식각 기체를 플라즈마로 바꿔 식각하는 방식을 말한다. 혼합 기체(반응 기체와 불활성 기체 등)를 기기에 투입한 뒤 강력한 에너지를 가해주면 식각 기체가 전자(Electron), 양이온(Positive Ion), 라디칼(Radical)*로 분리된다. 여기서 무게가 가벼운 전자는 큰 역할을 못하지만, 양이온의 경우 전기장으로 웨이퍼 표면 방향으로 가속해 줄 경우 물리적 식각을 할 수 있게 된다. 양이온은 전하를 띄고 있기 때문에, 전기장 내에서 가속되면 방향성이 매우 강하다. 여기까지는 물리적 식각과 크게 다르지 않다.

*라디칼 : 기체가 홀전자를 가지게 되는 등 높은 반응성을 가지게 된 상태

▲ 그림 4 : RIE 공정의 개요

하지만 양이온은 한 가지 효과를 더 만들어낸다. 충돌한 물질들의 결합을 약화시키는 것이다. 양이온들은 전기장으로 인해 직진성이 강했기 때문에, 위 그림의 빨간 부분에 주로 충돌하게 된다. 이로 인해 측면부는 결합이 강한 상태로 유지되는 반면, 전면부는 결합이 약해지게 된다. 이후 반응성 높은 라디칼이 접촉하게 되면 전면부가 더욱 빠르게 식각된다. 결국, 식각의 비등방성이 높아지게 되는 것이다.

플라즈마 식각 기술은 플라즈마를 이용해 3마리 토끼를 잡는 방법이다. 양이온을 생성해 물리적 식각을 시행할 뿐만 아니라, 식각 대상 물질을 약하게 만들고, 식각에 사용되는 기체의 반응성까지 높여주는 것이다. 이를 통해 화학적 식각의 장점인 선택비와 물리적 식각의 장점인 비등방성을 동시에 취한다.

물론 RIE를 사용하더라도 식각만으로는 100% 원하는 패턴을 만들어 낼 수 없다. 기타 조절되지 않는 문제들은 기체의 조합을 바꾸거나, 하드 마스크*를 사용하는 다른 공정 단계와 신물질의 도움을 받아야 한다.

*하드 마스크 : 패턴 미세화로 인해 기존 포토마스크 패턴이 무너지는 것을 방지하기 위해 추가된 하부 포토마스크

식각 기체와 첨가 기체들

식각에 사용되는 기체들 역시 매우 중요하다. 앞 내용에서 짐작할 수 있듯, 식각의 핵심은 화학반응이다. 따라서 우리가 제거하고 싶어 하는 물질에 맞춰 식각 물질(Etchant)을 선택해야 한다. 가스 선택의 핵심은 생겨난 부산물이 제거하기 용이한가, 선택비와 반응 속도가 얼마나 뛰어난가 등이다. 반응성이 좋기로 알려진 할로겐 계열(F:불소, Cl:염소, Br:브롬 등)의 화합물이 주로 사용된다.

▲ 그림 5 : 플라즈마 식각 가스 종류(출처 : ㈜도서출판한올출판사 [반도체 제조기술의 이해 443p])

반도체 제조 과정에서 다양한 종류의 물질을 웨이퍼 위에 바를 수 있기 때문에 이론상 식각해야 할 물질의 수는 무한하므로, 중요한 물질 몇 가지만 예시로 알아보도록 하자. 일반적으로 규소(Si) 계열의 물질은 불소 계열의 가스로 잘 제거된다. 규소는 불소와 만나면 불화규소를 형성하는 성질이 있는데, 불화규소는 기화가 잘 되기 때문에 빠르게 제거가 된다. 예를 들면, 불화규소의 일종인 SiF₄의 경우, 기화점이 표준 기압에서 영하 90.3도이므로 반응과 동시에 바로 기화될 것임을 알 수 있다. 표면에서 식각이 일어나고 나면 바로 기체가 돼버리는 것이다.

절연막이나 보호용으로 흔히 사용되는 이산화규소(SiO₂) 역시 불소를 가진 기체로 쉽게 제거된다. 하지만 순수 규소와는 달리 이산화규소는 이미 산소와 결합해 안정적인 상태이기 때문에(규소가 불에 탄 재라고 생각해도 좋다) 열을 발생시키는 기체를 사용해야 한다. 이를 위해, 불소에 탄소(C) 원자가 결합된 기체들을 식각용 기체로 주로 사용하게 된다. 기체의 발열 작용을 통해 산소로부터 규소 원자를 빼앗는 것이다.

HKMG*, BEOL* 공정에서는 금속성 물질을 식각해야 한다. 금속은 일반적으로 할로겐 계열(염소, 불소 등)과 반응하긴 하지만, 전반적으로 부산물의 기화점이 높다는 특징이 있다. 따라서 이들을 제거하는 것은 더 어렵다. 구리의 경우는 가스와의 반응 부산물의 기화점이 1,000℃가 넘는다. 구리가 식각 가스와 반응하면 겉에 녹이 슬듯 달라붙는단 의미이다. 하지만 이를 제거하기 위해 웨이퍼 온도를 1,000℃로 높여주게 되면 중요 소자가 손상된다. 이로 인해 구리는 압도적으로 전기적 특성이 좋음에도 불구하고 알루미늄의 전기적 특성이 한계에 다다르고 나서야 다마신(Damascene)*이라는 새로운 공법과 함께 도입될 수 있었다. 새로운 물질은 그 자체로 중요한 것이 아니라 양산에 사용할 수 있는 새로운 공정이 도입되고 기존 공정들과 조화가 맞춰져야 가치가 있는 것임을 늘 염두에 둬야 한다. 

참고로 위와 같은 반응은 완벽히 물질 종류에 맞춰 완벽하게 제어되는 것은 아니다. 예를 들면, 규소를 잘 제거하는 기체는 이산화규소도 제거하는 경향이 있다(반대도 마찬가지이다). 따라서 규소와 이산화규소가 함께 노출돼 있는데, 특정 물질만 더 많이 제거해야 할 경우에는 기체의 조합을 잘 만들어야 한다. 불소 기체에 탄소 비율이 높아질수록 발열반응이 강해지므로, SiO₂의 선택비가 오르게 된다.

첨가 기체 역시 매우 중요하다. 식각 기체에 산소(O₂), 질소(N₂), 수소(H₂) 등 다양한 가스를 추가해 원하는 특성을 얻을 수 있다. 수소의 경우 규소 제거 과정에서 첨가하게 되면 비등방성을 높여주는 내벽을 생성한다.

여기에 일부 불활성 기체를 첨가하기도 한다. 2022년 우크라이나 전쟁으로 문제가 됐던 네온(Ne) 가스가 대표적인 예로, 식각 기체의 농도를 조절하거나, 물리적 식각 효과를 제공한다.

*HKMG(High-K Metal Gate) : 누설전류를 효과적으로 줄일 수 있도록 개발된 새로운 모스펫 게이트. 기존에 다결정 실리콘(Polysilicon)이던 게이트는 금속으로 대체하고, 산화규소였던 절연막은 고유전체(High-K)로 대체한 트랜지스터

*BEOL(Back End Of the Line) : 매우 미세한 배선을 만들어 수십억 개의 단위 소자들을 서로 연결하는 공정

*다마신(Damascene) : 구리 배선을 만들기 위해 사용되는 공정. 먼저 금속 자리를 식각한 뒤, 금속을 증착하고 물리적으로 여분을 갈아내는 방식 

결론 : 밀도 상승의 또 다른 플레이어

식각은 물리적 방식과 화학적 방식을 결합해 원하는 미세 패턴을 만들어 내는 반도체 제조의 핵심 공정이다. 노광기와 같이 정밀 패턴을 직접 그리지는 않지만 기체의 비율, 온도, 전기장의 세기, 기압 등 다양한 요소를 조절함으로써 웨이퍼 전체의 수천억 개 트랜지스터가 거의 비슷한 모양을 가지도록 도와주는 주는 매우 중요한 작업이다.

그리고 식각의 중요성은 최근 노광기 발전을 통한 밀도 상승이 한계에 다다르면서 더욱 커지기 시작했다. CPU와 AP 같은 제품에서 나오는 FinFET*이 그러한 예 중 하나다.

특히 SK하이닉스와 같은 메모리 회사의 경우, 주력 제품인 D램과 낸드(NAND) 모두 식각에 매우 크게 의존한다. D램의 경우 데이터를 담는 방인 캐패시터(Capacitor)를 점점 더 높게 만들어야 하는 문제가 있으며, NAND의 경우 가장 먼저 3차원화가 진행돼 식각 한 번에 100개가 넘는 층을 뚫어야 한다. 이런 제품들은 필연적으로 매우 높은 종횡비(Aspect Ratio)*를 가져야만 하며, 높은 신뢰도를 확보하기 위해서는 식각 시작 부분과 바닥 부분의 지름이 거의 차이가 나지 않아야 하는 등 식각이 해결해야 할 일 역시 무궁무진하다.

*FinFET : 3차원 MOSFET의 일종으로, 전류의 통로가 물고기 지느러미 모양과 비슷하게 생겼다.

*종횡비 : 식각 깊이를 식각 밑변으로 나눈 값. 종횡비가 클수록 깊게 판 것으로 생각하면 좋다.

▲ 그림 6 : D램의 내부 구조. 셀 영역에 수많은 가늘고 깊은 구조들이 캐패시터다.

그리고 우리는 식각의 원리를 보면서, 반도체 공정들이 얼마나 깊은 관계를 가지고 발전해 나가는지 또 한 번 확인할 수 있다. 위에서 알 수 있듯 규소와 이산화규소는 불소와 만나면 바로 기화돼 사라지기 때문에 제거가 매우 쉽다. 이를 조금 응용해 보면, 누군가 실리콘 웨이퍼를 게르마늄 등 다른 물질로 바꾸자고 했을 때 일어날 일들을 짐작할 수 있을 것이다. 게르마늄 자체의 특성이 아무리 좋더라도, 게르마늄을 식각, 증착 등으로 가공할 수 없으면 소용이 없는 것이다.

제조 기술의 발전이 점점 어려워지는 지금, 필자는 반도체의 직간접적 종사자들과 미래의 후배들 역시 이런 사실을 잘 이해하고 있기를 바란다. 앞으로 닥쳐올 새로운 장벽들을 넘기 위해서 인접한 공정들을 더욱 잘 이해하고 유관 조직과 소통할 수 있어야 하기 때문이다.

 

※ 본 칼럼은 반도체/ICT에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

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[제3시선, 최고가 최고를 만나다 with 정지훈] 미래를 여는 인공지능, 인공지능을 만드는 반도체 EP.1 (1/4)

제3시선, 최고가 최고를 만나다

‘제3시선, 최고가 최고를 만나다’는 최고의 ICT 업계 전문가들이 서로의 시선에서 공통의 주제를 이야기하며 세상을 바라보는 새로운 시선을 넓혀가는 연재물입니다. ICT 분야의 최고 전문가와 최고의 ICT 기술을 만들어 내는 SK하이닉스 구성원 간의 만남. 기존 인터뷰 콘텐츠에서 볼 수 없었던 이야기를 접할 수 있습니다.

이번 연재는 국내 최고의 인공지능 전문가인 정지훈 대구경북과학기술원(DGIST) 겸임교수와 SK하이닉스 구성원(권용기 PL, 김성재 PL, 류동일 TL, 주영표 PL)들이 만나 미래를 변화시킬 인공지능 기술과 반도체를 주제로 총 4편으로 구성될 예정입니다.

1편에서는 SK그룹이 인공지능을 비롯해 빅데이터, AR·VR, 클라우드 등 새로운 시대의 문을 열 다양한 기술을 선보인 ‘2022 SK 테크 서밋(TECH SUMMIT)’을 함께 둘러본 이들의 이야기와 인공지능에 시작과 발전의 과정을 담았습니다. (편집자 주)

▲ 제3시선 대담을 위해 ‘2022 SK 테크 서밋’에서 직접 만나 전시를 살펴보고 있는 정지훈 교수와 SK하이닉스 구성원들 (좌측부터 정지훈 교수, 류동일 TL, 김성재 PL, 주영표 PL, 권용기 PL)

인공지능과 반도체를 알리기 위한 더 특별한 대담

우리는 인공지능(AI, Artificial Intelligence)에 대해 얼마나 알고 있을까?

불과 몇 년 전까지만 해도 영화나 소설에서 표현해온 인공지능을 떠올리는 사람들이 많았을 것이다. 영화나 소설에서 인공지능은 사람과 감정을 교류하며 자신의 정체성에 혼란을 느끼거나, 인류 지배와 지구 정복의 야망을 품는 모습으로 그려져 왔다. 그렇게 먼 미래의 공상과학 정도로만 여겨졌던 인공지능이었지만, 지난 2016년, 당시 세계 최고의 바둑 기사인 이세돌 9단과 구글의 딥마인드(DeepMind)가 개발한 인공지능 알파고(AlphaGo)의 바둑 대국은 더 이상 인공지능이 먼 미래의 기술이 아니란 사실을 각인시켰다.

▲ 구글 딥마인드의 알파고와 이세돌 9단의 대국 (출처: 한국기원)

실제로 인공지능은 다양한 분야에서 활용되기 시작했으며, 우리의 삶 아주 가까운 곳에서 그 존재감을 드러내고 있다. 공상과학으로만 생각했던 인공지능이 우리의 삶 속 깊이 파고들고 있는 요즘, 인공지능에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 글로벌 반도체 리더인 SK하이닉스 역시 마찬가지다. SK하이닉스는 지난 11월 8~9일 개최된 ‘2022 SK 테크 서밋(이하 테크 서밋)’을 통해 SK하이닉스가 만들어가고 있는 인공지능 시대의 반도체를 공개했다.

이에 뉴스룸은 정지훈 교수와 SK하이닉스 구성원이 함께 테크 서밋을 둘러보고 인공지능과 반도체에 대한 대담을 나누는 시간을 마련했다. 이번 제3시선 콘텐츠를 통해 다가올 인공지능 시대를 위해 SK하이닉스가 어떤 준비를 하고 있는지 함께 살펴보고 이를 중심으로 인공지능과 반도체에 대한 흥미로운 이야기를 전할 계획이다. 우리가 알아야 할 인공지능과 인공지능 반도체에 대한 이야기. 지금부터 시작한다.

정지훈 교수 안녕하세요. 대구경북과학기술원(DGIST) 겸임교수이자 ‘AI 101, 인공지능 비즈니스의 모든 것’ 저자인 정지훈입니다. SK그룹이 가지고 있는 ICT 기술을 총집합한 특별한 행사를 개최한다고 해서 이렇게 찾아왔습니다. 오늘은 SK하이닉스가 준비하고 있는 미래 기술에 대해 살펴보면서, SK하이닉스 구성원들과 인공지능에 대한 이야기를 나눠볼 계획인데요. 각자 소개를 부탁합니다.

류동일 TL 안녕하세요. 저는 SK하이닉스 CIS사업혁신 부문에서 근무하고 있는 류동일 TL입니다. 저는 직접 알고리즘을 개발하고 데이터를 분석하는 데이터 사이언티스트로서 머신러닝인 딥러닝에 관해 관심이 많은데요. 딥러닝 알고리즘을 어떻게 활용하면 가치가 있을지 계속해서 고민하고 있습니다. 인공지능 전문가로 유명하신 교수님과 대담을 나누며, 저희 SK하이닉스가 나아가야 할 방향에 대해서도 고민해 볼 수 있는 시간이 되길 기대합니다.

주영표 PL 저는 최근 업계 최초로 CXL* 메모리에 연산 기능을 통합한 CMS(Computational Memory Solution)* 개발에 참여한 주영표 PL입니다. 저는 인공지능을 구현하기 위해 인풋 데이터를 구성하고 이를 통해 만들어진 결과물이 어떻게 작동하는지, 인공지능을 구현하는 전반적인 인프라에 대해 관심이 많은데요. 이러한 저의 개인적인 관심 분야와 더불어 인공지능을 위한 반도체는 무엇이 있는지 등 다양한 이야기를 나눌 수 있길 기대합니다.

김성재 PL 저는 데이터 사이언스 부문에서 근무하고 있는 김성재 PL입니다. 주 업무는 인공지능이 실제 사용자들에게는 어떻게 사용될 수 있을지 탐구하고 사용자들이 원하는 최적의 서비스를 찾아 기획에서부터 서비스 개시까지의 일련의 과정에 포커스를 맞춰 프로젝트를 진행하는 것입니다. 저희는 새로운 인공지능 기술이 등장하면 해당 기술에 관해 공부하고 이 기술이 어떻게 서비스될 수 있을지 고민하고 있습니다.

정지훈 교수 SK하이닉스에서 사용자 관점에 맞춰 서비스를 개발하는 분들이 있다니 신선하고 좋네요. 보통 하드웨어 기업들은 서비스 측면에서는 다소 소홀한 경우가 많은데요. SK하이닉스는 우리가 널리 사용하고 있는 다양한 반도체와 같은 하드웨어와 더불어 서비스적인 관점에서도 접근한다고 하니 정말 좋네요. 상당히 긍정적인 접근 방법이라고 생각합니다.

권용기 PL 저는 SK하이닉스의 차세대 메모리 반도체인 PIM(Processing-In-Memory)* 등의 하드웨어 및 아키텍처 연구 및 개발을 담당하고 있습니다. 특히 지난 2월 공개한 지능형 메모리 반도체인 ‘GDDR6-AiM’의 개발에도 힘을 보탰습니다. 이렇다 보니 인공지능을 바라볼 때도 메모리 반도체의 중요성과 역할에 대해서 고민하게 되는데요. 이런 흐름에 맞춰 메모리 반도체에 강점이 있는 SK하이닉스 역시 인공지능 시대를 선도하기 위해 다양한 연구와 개발을 진행하고 있습니다. 오늘 교수님과의 대담을 통해 인공지능에 대한 더 넓고 깊은 인사이트를 얻고 제품 개발에도 반영할 수 있으면 좋겠습니다.

*CXL (Compute eXpress Link): 고성능 컴퓨팅 시스템을 효율적으로 구축하기 위한 PCIe 기반 차세대 인터커넥트 프로토콜

*CMS (Computational Memory Solution): 고용량 메모리를 확장할 수 있는 CXL에 빅데이터 분석 응용 프로그램이 자주 수행하는 머신러닝 및 데이터 분석 연산 기능도 함께 제공하는 솔루션

*PIM (Processing In Memory): 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 인공지능(AI)과 빅 데이터 처리 분야에서 데이터 이동 정체 문제를 풀어낼 수 있는 차세대 기술

지금의 인공지능이 되기까지… 인공지능의 시작과 발전 흐름

▲ SK하이닉스가 보유한 인공지능 기술과 향후 발전에 대한 기대감을 이야기하는 류동일 TL과 이를 경청하는 대담 참석자들

정지훈 교수 구성원분들의 각자 소개를 들어봤는데요. 소개를 들어보니 인공지능이라는 기술 아래 하드웨어, 서비스 등 각각 다른 분야를 담당하고 계신 분들이 대담에 참여해 주신 것 같네요. 이렇게 다양한 업무를 진행하시는 분들이 있다는 것을 보니 SK하이닉스가 인공지능에 얼마나 진심인지를 알게 됐습니다. 물론 저희가 대담에 앞서 둘러봤던 테크 서밋에서도 이런 점들을 느낄 수 있었는데요. 제가 예상했던 것보다 훨씬 다양한 관점에서 인공지능을 바라보고 있다는 것이 놀라웠습니다.

류동일 TL 저 역시 테크 서밋을 보면서 ‘우리 회사가 인공지능 시대를 선도하기 위해 정말 큰 노력을 하고 있구나’라고 느꼈습니다. 사실 각자의 업무에 집중하면 다른 팀에선 무엇을 하고 있는지, 성과는 어떤지 잘 모르는 경우가 많잖아요. 오늘 모인 저희 역시 각각의 업무가 모두 다르기도 하고요. 그렇다 보니 아무래도 인공지능을 바라보는 관점이 조금씩은 차이가 있을 것 같은데요. 그래서 저는 오히려 교수님이 생각하는 인공지능의 개념이 무엇인지가 궁금합니다.

정지훈 교수 좋은 이야기네요. 테크 서밋 후기에 앞서 인공지능 이야기 먼저 나눠볼까요? 사실 인공지능이라는 것이 정말 광범위한 개념이라고 생각해요. 그리고 특정 기술 하나만으로 구현할 수 있는 것도 아니고요. 요즘에는 ‘딥러닝’만이 인공지능이라고 생각하는 경우가 많은데요. 딥러닝은 인공지능을 구현하기 위한 수많은 방법의 하나지 그 자체가 인공지능은 아니에요. 딥러닝을 포함한 다양한 기술을 연동해 인공지능을 구현할 수도 있고 개별 기술 두 개가 함께 적용되면 또 새로운 일들을 할 수 있기도 하거든요. 이 때문에 개인적으로는 인공지능이라는 개념 자체를 규정지어서는 안 된다고 생각합니다. ‘인공지능은 어떤 것이다’라고 규정짓는 순간 다른 가능성을 제한하는 일이거든요.

주영표 PL 교수님의 말씀에 저도 동감하는데요. 보통 업계에서 인공지능 관련 연구·개발를 한다고 하면 특정 문제에 인공지능을 도입하는 경우와 인공지능 알고리즘을 개발하는 경우, 인공지능 가속을 위한 솔루션을 개발하는 경우 정도로만 국한하고 있잖아요. 저는 이보다 더 넓은 관점에서 인공지능을 바라봐야 한다고 생각합니다. 모든 새로운 기술이 특정 방향으로만 발전하면 결국 밸런스를 잃고 예상치 못한 문제들이 발생할 가능성이 높으니까요.

정지훈 교수 맞습니다. 오랜 기간 미래 기술에 대한 투자를 이어온 투자자의 관점에서 말씀드리면 결국 산업 생태계의 발전 양상을 상당히 중요하게 생각하고 있어요. 기술이라는 것을 살펴보면 사이클이 있거든요. 인공지능 역시 이러한 사이클이 존재하고요. 반도체 기술의 발전과 인공지능 기술의 발전으로 현재는 3차 인공지능 붐을 맞은 상황이죠. 산업 전반에 걸쳐 인공지능의 기술력을 더욱 끌어올릴 좋은 기회라고 생각합니다.

권용기 PL 인공지능의 개념을 이해하기 위해서 인공지능이 발전해 온 과정들을 한 번 살펴보면 좋을 것 같은데요. 3차 인공지능 붐이 도래하기 전까지 인공지능이 어떻게 발전해 왔는지 이야기해볼까요? 인공지능이라는 개념이 처음 등장했던 시기부터 되짚어 본다면, 1956년까지 거슬러 올라가야 합니다. 1956년 개최된 다트머스 콘퍼런스(Dartmouth Conference)*에서 존 매카시에 의해 인공지능이라는 개념이 처음 등장했죠.

*다트머스 콘퍼런스(Dartmouth Conference): 1956년, 미국 다트머스대학(Dartmouth College)의 존매카시가 개최한 학술회의. 해당 회의를 통해 인공지능(AI, Artificial Intelligence)이란 개념이 처음 등장했으며, 한 달 동안 진행된 이 회의는 인공지능 분야를 확립하는 데 큰 역할을 했다. 2014년부터 부활해 오늘날까지 인공지능과 관련된 다양한 토론을 펼치고 있다.

정지훈 교수 맞습니다. 1950년을 전후로 인공지능에 대한 다양한 시도가 있었는데요. 당시 최고의 컴퓨터 기업이었던 IBM의 아서 사무엘에 의해 기계가 학습한다는 개념인 ‘머신러닝*’이 처음 등장하기도 했습니다. 이때를 일컬어 1차 인공지능 붐이라고 부르고 있습니다.

*머신러닝(Machine Learning): 1959년 아서 사무엘에 의해 처음 정의됐다. ‘사람이 학습하듯이 컴퓨터도 데이터를 통해 학습한다’는 개념이다. 다양한 분야에서 사람을 대신할 기계가 중요해지는 4차 산업혁명 시대에서 더욱 주목받고 있다.

▲ 1951년 마빈 민스키가 설계한 신경망 기계 ‘SNARC’ (출처: semanticscholar.org)

류동일 TL 당시에는 인공지능과 관련된 다양한 연구와 활동이 있었는데요. 인공지능 붐을 불러온 가장 중요한 기술은 신경과학의 발전과 그 원리를 이용해 개발된 SNARC(Stochastic Neural Analog Reinforcement Calculator, 확률적 신경 아날로그 강화 계산기)의 개발이었습니다. MIT 인공지능 연구소의 공동설립자인 마빈 민스키와 딘 에드먼즈가 개발한 이 기계는 사람의 신경 세포가 동작하는 방식을 본떠 만든 인공신경망으로 기계에 학습효과를 부여해 큰 관심을 받았습니다.

▲ 인공지능은 여러 번의 붐과 침체기를 겪으며 발전했다. (출처 : kcern.org)

김성재 PL 하지만 당시 인공지능 개발 속도는 상당히 더뎠던 것으로 알고 있습니다. 아무래도 당시 컴퓨팅 기술이 상당히 제한적이었으며 신경망이라는 논리 체계가 완성된 논리가 아니었기 때문으로 알고 있는데요. 결국 신경망을 본떠 만든 인공지능이 빠르게 발전할 것이라는 기대감을 충족시키지 못하면서 인공지능에 대한 관심이 빠르게 식었었죠.

정지훈 교수 네. 맞습니다. 그 당시가 바로 1차 인공지능 겨울입니다. 이후 언어학이나 논리학을 기반으로 컴퓨터 기호를 활용해 인공지능을 개발하는 심볼릭 인공지능(기호주의 인공지능)이 주류가 되기도 했었습니다만, 눈에 띌 만한 성과를 보이지는 못했습니다.

권용기 PL 이후 발생한 2차 인공지능 붐은 1980년대에 PC의 보급이 늘어나면서 함께 도래했던 것이죠. 1950~60년대에는 하드웨어 등 기술적인 한계로 적용하지 못했던 다양한 개념이 향상된 컴퓨팅 능력을 통해 구현이 가능해진 시기였죠. 또한 당시에는 프로그래밍을 통한 인공지능 시스템인 ‘전문가 시스템’이 어느 정도 성과를 보이면서 다시 인공지능에 대한 관심이 높아지기도 했습니다.

정지훈 교수 컴퓨팅 기술이 향상되고 개개인이 컴퓨터를 보유하는 수준이 되면서 인공지능이 다시 큰 관심을 받기는 했습니다만, 당시에도 한계가 있었습니다. 성과를 보인 인공지능이 있었어도 이를 실제로 적용한 사례가 별로 없었거든요. 결국 인공지능의 활용도에 대한 회의론이 나오기 시작했고 2차 인공지능 겨울이 닥쳤습니다. 인공지능을 바라볼 때 이 부분은 큰 의미가 있어요. 기술이라는 게 단순히 발전으로만 끝나면 안 되고 다양한 곳에 적용돼야 한다는 점이죠.

▲ ‘2022 SK 테크 서밋’ 전시 부스 앞에서 전시에 대한 기대감을 이야기하는 정지훈 교수와 SK하이닉스 구성원들(좌측부터 권용기 PL, 김성재 PL, 정지훈 교수, 류동일 TL 주영표 PL) 

주영표 PL 최근 3차 인공지능 붐을 맞은 상황에서 인공지능 관련 비즈니스 모델이나 적용 사례가 끊임없이 등장하고 있는데요. 활용도의 관점에서 봤을 때 아주 중요한 시기가 될 수 있겠네요. 지금까지 1차와 2차 인공지능 붐을 살펴봤을 때 모두 특정한 계기가 있었던 것 같은데요. 교수님이 생각하는 3차 인공지능 붐의 계기는 무엇인가요?

정지훈 교수 많은 이유가 있지만 저는 크게 3가지 정도로 뽑고 싶어요. 가장 큰 이유로는 반도체의 성능이 비약적으로 향상됐다는 점입니다. 가장 대표적으로 강력한 그래픽처리장치(Graphics Processing Unit) 즉 고성능 GPU가 등장했다는 점입니다. 이 이야기는 반도체와 관련이 깊으니 SK하이닉스 구성원분들이 설명해 주시면 좋을 것 같은데요. 혹시 누가 설명해주실 분 있을까요?

권용기 PL 흔히들 인공지능과 다양한 반도체 장치들에 익숙하지 않으신 분들은 CPU(Central Processing Unit, 중앙처리장치)나 D램과 같은 메모리 반도체가 아니라 왜 GPU의 발전에 주목하느냐고 질문하는데요. 이와 관련해서는 CPU와 GPU의 연산 처리 방법의 차이에 주목해야 합니다. 시스템 전반의 다양한 작업을 신속하고 빠르게 진행하는 CPU의 경우 코어당 성능 향상에 집중하는 경향이 있잖아요. GPU는 반대로 게임 등에 등장하는 수많은 3D 그래픽을 실시간으로 그려내야 하므로 코어당 성능보다는 더 많은 코어를 통한 병렬 처리에 특화돼 있습니다. 핵심은 이 병렬 처리인 것이죠. 딥러닝*과 같은 머신러닝 방법에서는 데이터의 병렬 처리를 통해 보다 많은 데이터를 동시에 처리해야 하므로 GPU가 각광받는 것이죠. 저희 SK하이닉스 역시 지난 10월 개발에 성공한 HBM3(High Bandwidth Memory 3)를 세계적인 GPU 제조업체인 엔비디아에 출하하며 인공지능 도약에 이바지하고 있습니다.

*딥러닝(Deep Learning): 방대한 양의 데이터를 토대로 컴퓨터가 스스로 외부 데이터를 조합, 분석해 학습하는 기술.

정지훈 교수 GPU의 발전과 더불어 3차 인공지능 붐을 불러온 두 번째 요소는 방대한 양의 데이터가 생겨나고 있다는 것입니다. 스마트폰이 보급된 이후 다양한 소셜 미디어를 통해 이미지나 텍스트, 위치 데이터와 같은 것들이 폭발적으로 늘어나고 있는데요. 이 데이터가 머신러닝을 위한 학습자료로 적극적으로 사용되면서 인공지능의 발전을 촉진한 것이죠.

▲ 인공지능 알고리즘을 개발하는 관점에서 딥러닝의 역할을 설명하고 있는 김성재 PL

김성재 PL 그렇다면 세 번째 요소는 딥러닝의 등장이겠군요. 지난 2012년 세계적으로 이미지 인식 분야에서 가장 유명한 경진대회인 ‘ILSVRC(ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge)’에 딥러닝 기반의 인공지능이 등장하면서 인공지능의 엄청난 혁신을 이루기도 했잖아요. 당시 딥러닝을 적용했던 팀은 기존 기술로는 더 이상 낮출 수 없었던 20%대의 에러율 벽을 깨고 10%대의 에러율을 기록하면서 우승했었죠. 이후 이미지 분류 대회에 참가하는 모든 인공지능 팀이 결국 딥러닝을 채택하기도 했고요.

▲ 2012년 이미지 분류 대회에 딥러닝을 적용했던 슈퍼비전 팀, 2위 팀인 ISI와 극명한 차이를 기록했다. (출처: image-net.org)

정지훈 교수 맞습니다. 과거 1차 인공지능 붐에서 사실상 배척됐던 인공 신경망 논리가 제프리 힌튼 토론토대학교 교수에 의해 인공지능의 주류로 떠오른 사건이었죠. 당시 ILSVRC에 참여했던 힌튼 교수 연구실의 ‘슈퍼비전(Super Vision)’ 팀은 당시 대회에서 2등을 했던 ISI 팀과 비교해 전 영역에서 압도적으로 우수한 성적을 냈는데요. 이후 2015년에는 딥러닝이 적용된 인공지능이 인간의 능력으로 평가되는 ‘에러율 5%’의 벽을 깨고 2%대를 기록하면서 인간의 능력을 넘어섰다는 평가도 받았습니다.

류동일 TL 지금이야 쉬운 일이지만 인공지능이 이미지를 정확히 분류한다는 것은 참 어려운 일이었습니다. 이미지를 분류하는 것은 연산이나 계산하는 일이 아니라 최대한 많은 데이터를 토대로 피사체의 특징을 정의하는 일이니까요. 사람은 고양이와 강아지를 쉽게 구분하지만, 인공지능은 이러한 구분이 상당히 힘들었습니다. 고양이나 강아지를 구분하는 공식이나 수식이 따로 있는 것이 아니니까요. 결국 최대한 많은 데이터를 토대로 대상의 특징을 도출해야 하는 것이기 때문에 딥러닝의 등장이 인공지능의 발전에 큰 영향을 끼쳤다고 생각합니다.

정지훈 교수 실제로 딥러닝의 등장은 컴퓨터가 생각한다고 하는 인공지능의 본 개념에 가까워진 계기가 됐다고 평가하기도 합니다. 이미지 분류와 같은 분야뿐 아니라 인간 고유의 영역으로 여겨졌던 다양한 분야에서 딥러닝을 활용한 인공지능들이 등장하고 있는데요. 인공지능이라는 기술이 ‘먼 미래의 기술’이 아니라 당장 우리가 ‘사용하고 있는 기술’이 된 것이죠. 딥러닝의 등장 이후 단순히 기술적인 관점으로만 인공지능을 바라보던 과거와 달리 최근에는 비즈니스적 관점으로도 인공지능을 바라보고 있어요. 그렇다면 인공지능을 활용한 비즈니스에는 어떤 것들이 있는지 함께 살펴보도록 할까요? 우리가 지금 사용하고 있는 인공지능은 무엇이 있으며, 가까운 미래엔 어떤 인공지능을 사용할 수 있을지 같이 고민해 보도록 하죠.

▲ SK 테크 서밋 전시에서 제품 시연을 보며 성능 퍼포먼스를 확인하는 정지훈 교수와 구성원들 (좌측부터 류동일 TL, 정지훈 교수, 주영표 PL, 김성재 PL)

정지훈 교수와 SK하이닉스 구성원들은 인공지능의 등장과 역사에 대한 이야기를 나눴다. 이번 대담을 통해 우리는 현재 수준의 인공지능으로 발전하기 위해 겪었던 인공지능 발전의 흐름을 살펴봤다. 어떤 이유로 인공지능 붐이 발생했고, 어떠한 한계로 인공지능의 침체기를 겪었는지 더욱 쉽게 알 수 있는 시간이었다. 다음 편에서는 이렇게 발전해 온 인공지능이 우리 삶에서 어떻게 활용되고 있으며 어떻게 활용될 수 있을지 비즈니스 측면에서의 인공지능에 대한 이야기를 나눌 예정이다. 정지훈 교수와 SK하이닉스의 미래를 위한 인공지능과 인공지능 반도체의 이야기는 계속된다.

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기술

[반도체 후공정 3편] 반도체 패키지의 종류(1/2)

반도체 공정은 웨이퍼를 제조하고 회로를 새기는 전공정, 칩을 패키징하는 후공정으로 나뉜다. 이중 후공정은 반도체 미세화 기술이 한계점에 다다른 현시점에서 중요성이 점점 더 커지고 있다. 특히, 새로운 부가가치를 만들 수 있는 핵심 기술로 주목받고 있다.

뉴스룸은 앞으로 총 11화에 걸쳐 <반도체 부가가치를 올리는 패키지와 테스트>라는 책을 근간으로 반도체 후공정 과정에 대해 살펴보고자 한다. 업계에 입문하려는 학생들에게는 길잡이가 되는 지침서의 역할을, 유관 업무에 종사하는 분들에게는 이해도를 높이는 안내서의 역할을 할 수 있기를 바란다.(필자 주)

#1. 반도체 패키지의 분류

반도체 패키지는 <그림 1>과 같이 분류할 수 있다. 먼저 크게 웨이퍼를 칩 단위로 잘라서 패키지 공정을 진행하는 컨벤셔널(Conventional) 패키지와 패키지 공정 일부 또는 전체를 웨이퍼 레벨로 진행하고 나중에 단품으로 자르는 웨이퍼 레벨 패키지로 분류했다.

▲ 그림 1 : 반도체 패키지의 종류(ⓒ한올출판사)

컨벤셔널 패키지는 패키징하는 재료에 따라 세라믹(Ceramic) 패키지, 플라스틱(Plastic) 패키지로 구분할 수 있다. 플라스틱 패키지는 잘라진 칩을 부착해 전기적으로 연결하는데, 그 매개가 되는 기판 종류에 따라 다시 리드프레임(Leadframe)을 사용하는 리드프레임 타입 패키지, 서브스트레이트(Substrate)를 사용하는 서브스트레이트 타입 패키지로 분류할 수 있다.

웨이퍼 레벨 패키지는 칩 위에 외부와 전기적으로 연결되는 패드를 웨이퍼 레벨 공정을 통해서 재배열해주는 RDL(Re-Distribution Layer), 솔더 범프(solder bump)*를 웨이퍼에 형성시켜 패키지 공정을 진행하는 플립 칩(Flip Chip) 패키지, 서브스트레이트 등의 매개체 없이 웨이퍼 위에 배선과 솔더 볼을 형성시켜 패키지를 완성하는 WLCSP(Wafer Level Chip Scale Package), 실리콘 관통 전극(TSV, Through Si Via)을 통해서 적층된 칩의 내부 연결을 해주는 TSV 패키지 등으로 분류할 수 있다. 그리고 WLCSP는 다시 웨이퍼 위에 바로 배선과 솔더 볼을 부착하는 팬인(Fan-in) WLCSP와 칩을 재배열하여 몰딩 웨이퍼로 만들어 칩 크기보다 큰 패키지에 웨이퍼 레벨 공정으로 배선을 형성하여 솔더 볼을 부착하는 팬아웃(Fan-out) WLCSP로 분류할 수 있다

* 솔더 범프(Solder Bump): 칩을 기판에 플립칩 본딩 방식으로 연결하거나 BGA, CSP등을 회로기판에 직접 접속하기 위한 전도성 돌기

#2. 컨벤셔널(Conventional) 패키지

◎ 플라스틱 패키지 – 리드프레임(Leadframe) 타입 패키지

▲ 표 1 : 리드프레임 타입 패키지의 종류(ⓒ한올출판사)

플라스틱 패키지는 칩을 둘러싸는 재료로 EMC* 같은 플라스틱 재료를 사용하는 패키지로 이 중에서 리드프레임 타입 패키지는 잘린 칩이 부착되는 기판으로 리드프레임을 이용한 패키지를 통칭한다. 이 패키지를 시스템 기판에 연결하는 핀(Pin)은 금속 리드(Lead)인데, 리드를 프레임으로 잡아준 형태라 리드프레임이라 부른다. 이 리드프레임은 얇은 금속판에 에칭 등의 방법으로 배선이 구현된 것이다.

* EMC(Epoxy Mold Compound): 경화제나 촉매의 존재 하에서 3차원 경화가 가능한 비교적 분자량이 작은 수지로 기계적, 전기 절연 및 온도 저항 특성이 매우 우수한 열경화성 플라스틱

[표 1]은 리드프레임 타입 패키지의 여러 종류를 보여준다. 1970년대에는 DIP, ZIP같이 리드를 PCB의 구멍에 삽입하는 관통홀(Through hole) 형태가 많이 사용되었다. 이후, 핀의 수가 많아지고 PCB의 디자인이 복잡해짐에 따라 삽입형 기술로는 한계가 생기며, TSOP·QFP·SOJ 같이 리드가 표면에 붙는 표면 실장형 형태가 개발되었다. 로직 칩같이 I/O핀이 많이 필요한 제품의 경우엔 QFP같이 옆 4면에서 리드가 형성되는 패키지가 적용되었다. 그리고 시스템 환경에서 실장 된 패키지의 두께가 더 얇은 것을 요구함에 따라 TQFP, TSOP 같은 패키지도 개발되었다. 그리고 반도체 제품에 고속 특성이 중요해지면서 패키지의 배선 설계를 다층으로 할 수 있는 서브스트레이트 타입 패키지가 주력 패키지 기술이 되었다. 하지만 아직도 TSOP 등의 리드프레임 타입 패키지도 많이 쓰이는데, 이유는 저렴하기 때문이다. 리드프레임은 금속판에 스탬핑이나 에칭 등으로 배선 형태를 만들기 때문에 제조 과정이 상대적으로 복잡한 서브스트레이트보다 가격이 저렴하고, 리드프레임 타입 패키지 제조 비용도 낮을 수밖에 없다. 그러므로 고속의 전기적 특성이 요구되지 않는 반도체 제품은 아직도 제조 비용이 낮은 리드프레임 타입 패키지를 선호하고 있다.

◎ 플라스틱 패키지 – 서브스트레이트(Substrate) 타입 패키지

서브스트레이트 타입 패키지는 서브스트레이트를 매개체로 사용하는 패키지다. 서브스트레이트가 제조 시에 여러 층의 필름을 이용하여 만들기도 하므로 라미네이트* 타입(Laminated type) 패키지라고 부르기도 한다.

* 라미네이트(Laminate): 필름 같은 얇은 재료들이 넓게 붙여진 것

서브스트레이트 타입 패키지는 리드프레임 타입 패키지에 비해 다층의 배선을 구성하기 때문에 전기적 특성이 우수하고 패키지 크기도 더 작게 만들 수 있다. 리드프레임 타입 패키지는 리드프레임으로 배선을 만들기 때문에 배선의 금속층 수는 무조건 1층이다. 리드프레임이 금속판으로 만들어지기 때문에 절대 2개 이상의 금속층 수를 형성시킬 수 없는 것이다. 반면에 서브스트레이트는 제조 시에 원하는 만큼의 금속층 수를 만들 수 있어서 패키지 설계나 전기적 특성 만족을 위해 필요에 따라 각각 다른 금속층 수의 서브스트레이트를 제작하게 된다. 칩과 시스템을 연결하는 배선을 리드프레임과 서브스트레이트에 각각 구현해 주어야 하는데, 만약 배선이 서로 교차해야 하는 경우에 리드프레임은 금속층이 1층이라서 배선 설계상으로 해결할 수가 없지만, 서브스트레이트의 경우엔 한 배선은 다른 금속층으로 비껴가도록 설계할 수 있다.

리드프레임은 핀(Pin) 역할을 할 리드가 패키지에 형성될 때 옆면에서만 만들 수 있다. 반면에 서브스트레이트 타입 패키지는 <표 2>의 사진처럼 한 면에 핀 역할을 하는 솔더 볼을 배열해 많은 수의 핀을 형성할 수 있으므로 전기적 특성 또한 높일 수 있다. 그리고 리드프레임 타입 패키지는 칩이 몰딩* 된 본체 크기 외에도 리드가 옆에 나온 공간만큼 패키지 크기가 커지지만, 서브스트레이트 타입 패키지는 핀이 패키지 바닥에 있으므로 옆에 별도의 공간이 필요하지 않아서 칩이 몰딩 된 본체 자체가 패키지 크기가 된다. 따라서 리드프레임 타입 패키지보다는 패키지 크기를 작게 만들 수 있다.

* 몰딩(Molding): 와이어 본딩된 또는 플립 칩 본딩 된 반도체 제품을 에폭시 몰딩 컴파운드로 밀봉시키는 공정

이러한 장점 때문에 지금은 대부분의 반도체 패키지가 서브스트레이트 타입이다.

▲ 표 2 : BGA와 LGA의 비교(ⓒ한올출판사)

서브스트레이트 타입의 패키지는 가장 일반적인 형태로 BGA (Ball Grid Array) 패키지가 주로 사용되나, 최근에는 Ball을 사용하지 않고, Ball Land만을 갖는 LGA (Land Grid Array) 형태의 패키지([표2] 참조)도 사용되고 있다.

◎ 세라믹(Ceramic) 패키지

세라믹 패키지는 세라믹(Ceramic) 보디(Body)를 매개체로 사용하는 패키지로 열 방출 및 신뢰성 특성이 우수하다. 반면에 세라믹을 제조하는 공정이 비싸다 보니 전체적으로 제조 비용이 높다. 그래서 주로 고신뢰성이 요구되는 로직 반도체에 사용되고, CIS(CMOS Image Sensor)용 패키지에서는 검증용으로 사용된다.

#3. 웨이퍼 레벨(Wafer Level) 패키지

◎ 웨이퍼 레벨 패키지(Wafer Level Chip Scale Package, WLCSP)

✓ 팬인(Fan in) WLCSP

웨이퍼 레벨 패키지는 패키지 공정을 웨이퍼 레벨로 진행한 패키지다. 협의적인 의미로는 패키지 공정 전체를 웨이퍼 레벨로 진행한 패키지이고, 그 대표적인 예가 WLCSP(Wafer Level Chip Scale Package)이다. 하지만 광의적인 의미로 보면 패키지 공정의 일부라도 웨이퍼 레벨로 진행한 패키지들은 웨이퍼 레벨 패키지에 포함한다. RDL을 이용한 패키지, 플립 칩(Flip chip) 패키지, 실리콘 관통 전극(TSV)을 이용한 패키지들이 여기에 해당한다.

WLCSP는 팬인 WLCSP와 팬아웃 WLCSP로 구분되는데, 먼저 팬인 WLCSP에 관해 설명하겠다. 팬인 WLCSP는 웨이퍼 위에 바로 패키지용 배선과 절연층, 솔더 볼을 형성한 패키지로 컨벤셔널 패키지와 비교하면 다음과 같은 장단점을 가졌다.

장점

- 칩의 크기가 그대로 패키지 크기가 되므로 가장 작은 크기의 패키지 구현이 가능하다.
- 서브스트레이트와 같은 매개체 없이 솔더 볼이 칩 위에 바로 붙기 때문에 전기적 전달 경로가 상대적으로 짧아서 전기적 특성이 향상된다.
- 서브스트레이트와 와이어 등의 패키지 재료를 사용하지 않고, 웨이퍼 단위에서 일괄적으로 공정이 진행되므로 웨이퍼에 칩 수, 넷 다이(Net die) 수가 많고, 수율이 높은 경우엔 저비용으로 공정이 가능하다.

단점

- 실리콘 Si 칩이 그대로 패키지가 되므로 패키지의 물리적·화학적 보호 기능이 약하다.
- 패키지가 Si 자체이므로, 패키지가 붙을 PCB 기판과 열팽창계수* 차이가 크다. 따라서 둘 사이를 연결하는 솔더 볼에 더 많은 응력이 가해지므로 솔더 조인트 신뢰성**이 상대적으로 취약하다.

* 열팽창계수(Coefficient of Thermal Expansion): 일정한 압력 아래에서 온도가 높아짐에 따라 물체의 부피가 늘어나는 비율로 보통 팽창이나 수축은 온도 증가나 감소와 선형적인 관계를 이루기 때문에 열팽창 계수(CTE)라 칭함
** 솔더 조인트 신뢰성(Solder Joint Relaibility): 반도체 패키지와 PCB기판을 솔더로 연결할 때, 패키지가 사용되는 기간 동안 이 접합부가 본래의 역할인 기계적·전기적 연결을 제대로 할 수 있는지 보장해주는 것

- 메모리의 경우 용량이 같더라도 새로운 기술로 칩을 개발하면 칩 크기가 달라지며 이에 따라 팬인 WLCSP의 패키지 크기도 달라지게 되므로 기존의 패키지 테스트 인프라(Infra)를 이용하지 못한다. 또한 패키지 볼 배열이 칩 크기보다 큰 경우에는 솔더 볼 배열을 패키지에 만들지 못하여 아예 패키지가 불가능하다.
- 웨이퍼의 칩 수가 적고, 수율이 낮은 경우엔 컨벤셔널 패키지 비용보다 패키지 비용이 더 커진다.

✓ 팬아웃(Fan out) WLCSP

팬아웃 WLCSP는 팬인 WLCSP의 장점을 가지면서 동시에 단점을 극복할 수 있는 WLCSP 기술이다. [표 3]은 팬인 WLCSP와 팬아웃 WLCSP를 비교한 것이다.

▲ 표 3 : 팬인 WLCSP와 팬아웃 WLCSP의 비교(ⓒ한올출판사)

팬(Fan)은 칩 크기를 의미한다. 칩 크기 안에 패키지용 솔더 볼이 다 구현된 것이 팬인 WLCSP인 것이고, 패키지용 솔더 볼이 팬 밖에도 구현된 것이 팬아웃 WLCSP이다.

팬인 WLCSP는 웨이퍼를 공정 중간에 자르지 않고 패키지 공정이 다 완료된 다음에 자른다. 이 때문에 칩 크기와 패키지 크기가 같을 수밖에 없고, 솔더 볼도 칩 크기 안에서 구현될 수밖에 없다. 반면에 팬아웃 WLCSP는 패키지 공정 전에 먼저 칩을 자르고, 잘린 칩들을 캐리어(Carrier)에 배열하여 웨이퍼 형태를 다시 만든다. 이때 칩과 칩 사이는 EMC라는 재료로 채워서 웨이퍼 형태를 만든다. 이렇게 만든 웨이퍼를 캐리어에서 떼어내고, 그 위에 웨이퍼 레벨 공정을 진행한 후 절단하여 낱개의 팬아웃 WLCSP를 완성한다.

팬아웃 WLCSP는 전기적 특성이 좋은 팬인 WLCSP의 장점은 그대로 가져간다. 그리고 단점인 기존의 패키지 테스트 인프라를 사용할 수 없다는 점, 패키지 볼 배열이 칩 크기보다 커지면 패키지를 만들 수 없다는 점, 불량인 칩들도 패키지 해야 해서 공정비용이 증가한다는 점 등은 모두 극복할 수 있다.

팬아웃 WLCSP는 먼저 칩을 자른 후에 공정을 진행한다. 따라서 웨이퍼 테스트에서 양품으로 판정된 칩만을 캐리어에 배열하여 불량품까지 패키지 공정을 진행하는 일은 없다. 그리고 팬아웃 WLCSP은 칩을 재배열할 때 간격을 크게 하면 패키지 크기가 커지고, 작게 하면 패키지 크기가 작아진다. 칩 간의 간격을 조절해 원하는 대로 패키지 크기를 조절할 수 있기 때문에 기존의 패키지 테스트 인프라를 활용할 수 있게 패키지 크기를 조절할 수 있고, 원하는 패키지 볼 배열을 구현하기도 쉽다. 이러한 팬아웃 WLCSP의 장점 때문에 최근에는 그 적용 범위가 커지고 있다.

✓ 재배선(ReDistribution Layer, RDL)

재배선은 ReDistribution Layer를 의미하며, 이 때문에 약자로 RDL 기술이라고 부르기도 한다. RDL 기술은 웨이퍼 상에 이미 형성되어 있는 본딩 패드*를 금속층을 더 형성시켜 원하는 위치에 다시 형성시키는 패드 재배열이 목적이다. <그림 2>는 RDL 기술로 센터 패드 칩의 패드가 가장자리로 재배열된 칩의 사진과 단면 구조를 보여준다. RDL 기술은 웨이퍼 레벨 공정으로 패드만 재배열해 준 것이고, RDL이 완료된 웨이퍼는 컨벤셔널 패키지 공정을 진행하여 패키지를 완성시킨다.

* 패드(Pad): 반도체에서 패드는 패드가 만들어진 대상이 다른 매체와 전기적으로 연결하는 통로를 의미한다. 칩에서는 와이어나 플립칩 범프로 외부와 전기적으로 연결될 패드가 만들어지고, 서브스트레이트에서는 칩과 서로 연결될 패드가 만들어진다.

▲ 그림 2 : RDL기술이 적용된 칩과 단면도(ⓒ한올출판사)

RDL기술은 고객이 웨이퍼에 그들만의 패드 배열을 요청한 경우, 요청을 만족시키기 위해 새로운 웨이퍼를 공정에서 제작하는 것 보다는 패키지 쪽에서 기존 웨이퍼에 RDL 기술로 패드만을 재배열하는 것이 효과적일 때 사용한다. 또한 센터 패드 칩을 칩 적층할 때도 RDL기술이 필요하다.

✓ 플립 칩(Flip Chip)

플립 칩 기술은 칩에 형성된 범프가 뒤집혀서(Flip) 서브스트레이트 등에 부착되기 때문에 플립 칩(Flip chip)이란 이름이 붙었다.

플립 칩은 패키징 분야에서 전통적으로 사용되고 있는 와이어 본딩과 같이 칩과 서브스트레이트 등의 기판을 전기적으로 연결하는 인터커넥션(전기 접속) 기술이다.

플립 칩 기술이 인터커넥션 기술로서 기존의 와이어 본딩 기술을 대체하게 된 것은 전기적 특성이 우수하기 때문이다. 플립 칩 본딩 기술이 와이어 본딩 기술 대비 전기적 특성이 우수한 것은 두 가지 이유 때문이다. 첫 번째는 전기 접속 연결을 할 수 있는 IO(Input, Output) 핀의 개수와 위치가 와이어 본딩 기술에 비해서 제약 사항이 없다는 것이고, 두 번째는 전기 신호 전달 경로가 와이어 본딩으로 연결된 것보다 짧다는 것이다.

와이어 본딩에 사용되는 칩 위의 금속 패드 배치는 일차원적이라서 가장자리 또는 센터로 위치가 한정된다. 이에 반해 플립 칩 본딩은 솔더 범프 형성과 서브스트레이트와의 접합 시 공정상 제약이 없다. 때문에 금속 패드 배치에 칩의 한 면을 다 이용해 2차원적으로 배열할 수 있어 기판과 연결할 수 있는 금속 패드의 수가 제곱 승으로 늘어난다. 그리고 범프를 형성할 패드의 위치도 칩 위 원하는 곳에 만들 수 있다. 특히, 파워를 공급하는 패드의 경우에는 파워가 필요한 곳 바로 근처에 형성할 수 있어 전기 특성을 더욱 강화할 수 있다. <그림 3>에서 볼 수 있는 것처럼 칩에 있는 정보를 동일 패키지 볼로 내보낼 때, 와이어 본딩보다 신호 전달 경로도 훨씬 짧아진다. 이 때문에 전기적 특성이 우수하다.

▲ 그림 3 : 와이어 본딩과 플립 칩 본딩의 신호 전달 경로 비교(ⓒ한올출판사)

앞에서 설명한 WLCSP도 웨이퍼 위에 솔더 볼을 형성하는 것이고, 이 절에서 설명하는 플립 칩도 웨이퍼 위에 솔더 범프를 바로 형성하는 것이다. 둘 다 PCB 기판에 바로 실장 할 수 있는 기술이나, 두 기술의 차이는 무엇일까? 가장 큰 차이는 솔더의 크기이다. WLCSP는 솔더 볼의 지름이 보통 몇백 um 수준이다. 하지만 플립칩 위에 형성되는 솔더는 몇십 um 수준이다. 크기가 작아서 플립 칩 위에 형성된 솔더는 보통 솔더 볼이 아닌 솔더 범프라고 부른다. 이렇게 플립 칩은 솔더의 크기가 작기 때문에 솔더 접합부 신뢰성을 솔더만으로 보장하긴 힘들다. 몇백 um 크기의 WLCSP 솔더 볼은 기판과 칩 사이의 열팽창계수 차이에서 오는 응력 스트레스를 감당할 수가 있지만, 고작 몇 um 크기의 플립 칩 솔더 범프는 감당하기 어렵다. 그러므로 솔더 접합부 신뢰성을 보장하기 위해 플립 칩 범프는 반드시 폴리머 계열인 언더필(Underfill) 재료를 범프 사이에 채워 넣어야 한다. 그래야 언더필 재료가 범프에 인가되는 스트레스를 분산하여 솔더 접합부 신뢰성을 보장하게 된다.

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인터넷이나 교재에서 찾아볼 수 있는 기술에 치중된 지식이 아니라 각 기술이 가지는 연관성을 통한 관계의 중심으로 반도체를 설명하고자 한다. ‘컴퓨터와 트랜지스터’의 주제를 시작으로 공정과 산화, 포토, 식각, 증착, 금속배선 등 총 6편의 시리즈로 반도체 기술에 대한 설명을 이어갈 예정이다.

이를 읽는 독자 여러분은 개별 용어에 너무 얽매이지 말고 ‘관계’에 주목하길 바란다. 글을 읽다 보면 갑작스럽게 전문 용어들이 등장할 수 있지만, 이해가 되지 않는다면 그냥 넘어가도 좋다. (필자 주)

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SK하이닉스, FMS 2022에서 혁신적 제품 선보여... 낸드 메모리 잠재력 개방

SK하이닉스가 낸드플래시 개발 35주년을 기념하는 행사에서 깜짝 선물을 선보였다. 플래시 메모리 서밋(Flash Memory Summit, FMS)에서 선보인 제품들이 바로 그것.

SK하이닉스는 지난 8월 2일부터 4일까지 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 FMS 2022에 참가했다. 2019년 이후 처음 열린 오프라인 행사였다. 이 행사에서 SK하이닉스 경영진과 리더들은 기조연설 및 여러 세션들을 통해 신제품과 함께 개발하는 과정에서 마주했던 도전 과제에 대해 참석자들과 공유했다. 특히, 기조연설에는 SK하이닉스 최정달 부사장(NAND개발 담당)과 자회사 솔리다임(Solidigm)의 수석 부사장 겸 총괄 책임자인 산제이 S. 탈레자(Sanjay S. Talreja)가 참여했다.

▲ SK하이닉스는 FMS 2022에서 여러 혁신적인 제품을 선보였다.

이날 최 부사장과 탈레자 부사장은 "데이터의 잠재력 개방 - 스토리지의 새로운 패러다임(Unlocking the Potential of Data - the New Paradigm of Storage)"이라는 주제로 진행한 기조연설에서 혁신적인 낸드 기술을 통해 증가하고 있는 "DataCosm"(데이터, 스토리지 및 컴퓨팅의 고유한 결합)의 수요를 대응하는 방법에 대해 설명했다.

세계 최고층 낸드로 더 빨리, 더 많은 데이터 전송

최 부사장은 8월 2일 프레젠테이션에서 세계 최고층 238단 512Gb TLC(Triple Level Cell) 4D 낸드를 공개했다. 이 제품은 2023년 상반기 양산을 목표로 한다. 특히 이 제품은 최고층이면서도 세계에서 가장 작은 크기의 제품으로 구현되어 생산성을 높일 뿐만 아니라, 데이터 전송 속도와 전력 효율성 측면에서도 세계 최고 수준의 성능을 갖춰 주목받고 있다.

또한, 탈레자(Talreja) 부사장은 메모리 셀당 5비트(bit)의 데이터 저장 기능을 갖춘 세계 최초의 PLC(Penta-Level Cell) SSD를 공개했다. 하나의 셀에 4비트를 저장하는 QLC(Quad-Level Cell) SSD와 비교했을 때, 동일한 설치 공간 내 데이터 저장량이 25%나 높다. 이를 통해 솔리다임은 AI, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 첨단 데이터 산업 영역에서 경쟁력을 확보했다. 또한 이 기술은 5G 인프라 구축 및 현재 전체 데이터 센터의 85% 이상을 차지하고 있는 HDD(Hard Disk Drive)를 대체하는 데에도 기여할 것으로 보인다.

  ▲ SK하이닉스 최정달 부사장이 FMS 2022에서 기조연설을 진행하고 있다.

CXL 및 차세대 스토리지 메모리와 협업

SK하이닉스 강욱성 부사장(DRAM상품기획 담당), Storage SA팀 정우석 PL도 세미나를 통해 SK하이닉스의 다양한 성과를 소개했다. 먼저, 강 부사장은 후원 세션에서 SK하이닉스가 DDR5 DRAM 기반 CXL(Compute Express Link) 메모리 샘플을 최초로 개발했다는 소식을 발표했다. 이번 CXL의 핵심은 ‘확장성’으로 기존 메모리의 역할을 재정의 했는데, 이는 대역폭과 용량의 확장, 미디어 차별화, 컨트롤러 차별화 및 풀링(Pooling) 등 CXL 메모리의 특징 덕분에 가능했다. 또한 강 부사장은 CXL 메모리의 생태계 구축을 위해서는 업계의 협업이 중요하다고 강조했다.

▲ SK하이닉스 강욱성 부사장이 FMS 2022의 세션에서 CXL 메모리에 대해 발표하고 있다. 

정우석 PL은 차세대 지능형 스토리지와 세계 최초 주문형 키 값 저장 계산 장치(KV-CSD)를 시연했다. 이 저장장치는 고성능 컴퓨팅을 위한 쓰기 및 읽기 기능을 향상 시키는 제품으로, 로스 앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory, LANL)는 2년간의 파트너십을 통해 LANL의 슈퍼컴퓨터에서 성능 테스트를 수행하는 등 제품 개발에도 중요한 역할을 했다.

또한 SK하이닉스 낸드 기술 마케팅 이사 산토시 쿠마르(Santosh Kumar)는 8월 4일 “낸드 플래시가 세계에 미치는 영향(NAND Flash and its Impact on the World)”이라는 주제로 원탁 토론회에 참석했다. 여기에는 스탠포드 대학의 폴 사포(Paul Saffo)와 다른 낸드 기업의 경영진도 함께해 낸드 플래시가 지난 35년 동안 세계에 미친 영향과 적용 사례, 그리고 메모리 기술이 직면하게 될 과제에 대해 논의했다.

▲ FMS 2022의 원탁 토론회에서 낸드 플래시가 지난 35년 동안 세계에 미친 영향에 대한 이야기가 진행되고 있다.

최 부사장은 FMS 2022 행사를 성공적으로 마치고, 이 동력을 활용해 기술 장벽을 뛰어넘을 더 많은 제품을 개발하겠다는 의지를 드러냈다. 그는 “우리는 끊임없는 기술적 도전을 통해 돌파구를 찾기 위한 혁신을 계속 이어 나갈 것”이라고 말했다.

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최근 우리는 수많은 반도체 관련 뉴스를 접하고 있다. 반도체 관련 소식을 접하면서 우리는 자연스레 반도체가 단순한 수출 역군을 넘어서 국가 안보에까지 영향을 미치는 중요한 제품이 됐다는 점을 인지하기 시작했다. 반도체의 중요도가 높아짐에 따라 정부를 비롯해 여러 기업들은 반도체 산업의 경쟁력을 높이기 위한 방안을 강구하고 있다.

반도체 산업의 경쟁력을 높이는 첫 발걸음은 당연히 반도체에 대한 지식을 공유하는 것이다. 이에 본인 역시 반도체 산업에 몸담았던 일원으로서 반도체에 대해 관심이 있거나 반도체 산업에 종사하고자 하는 취업준비생들을 위한 지식을 공유하고자 한다.

인터넷이나 교재에서 찾아볼 수 있는 기술에 치중된 지식이 아니라 각 기술이 가지는 연관성을 통한 관계의 중심으로 반도체를 설명하고자 한다. ‘컴퓨터와 트랜지스터’의 주제를 시작으로 공정과 산화, 포토, 식각, 증착, 금속배선 등 총 6편의 시리즈로 반도체 기술에 대한 설명을 이어갈 예정이다.

이를 읽는 독자 여러분은 개별 용어에 너무 얽매이지 말고 ‘관계’에 주목하길 바란다. 글을 읽다 보면 갑작스럽게 전문 용어들이 등장할 수 있지만, 이해가 되지 않는다면 그냥 넘어가도 좋다. (필자 주)

쌓아 올리기만 해서는 안 된다

우리는 반도체 전공정 3편에서 과자 틀을 만드는 방법을 알아봤다. 이제부터는 노광 공정을 통해 만들어진 틀을 이용해 우리가 원하는 모양을, 우리가 원하는 방식으로 만들 수 있다. 이 작업 중 한 가지는 필요치 않은 부분을 제거하는 공정, 즉 식각 공정이다.

▲ 그림 1 : 과자 가운데를 파내고 초코시럽을 넣는 방법

과자 만드는 문제를 다시 떠올려 보자. 만약 행복날개 과자 중간층에 초코시럽을 넣고 싶다면 어떻게 하면 될까? 가장 쉽게 떠올릴 수 있는 방법은 바로 과자 가운데에 초코시럽이 들어갈 부분을 파낸 뒤, 그 안에다가 초코시럽을 넣는 것이다. 여기서 초코시럽이 들어갈 곳을 파내는 과정이 ‘식각’에 해당한다. 과자 위에 구멍이 난 노란색 틀(포토마스크)을 얹은 뒤, 과자에만 반응하는 물질을 뿌려서 과자를 파내는 것이다. 그 뒤에 과자 틀을 없애고 초코시럽을 붓는다. 이후 잔여 초코시럽을 제거하고 다시 그 위에 쿠키 층을 만들면, 쿠키 사이에 초코시럽을 넣을 수 있게 된다.

참고로 반도체 제조 공정에는 다양한 종류의 물질 제거 공정이 있다. 세척, 식각 등 이름이 매우 다양하다. 원치 않는 불순물을 웨이퍼 전체적으로 씻어 없애는 것이 세척이라면, 식각은 포토마스크를 동원해 내가 원하는 미세 패턴을 파내는 것에 집중하는 작업이라는 차이가 있다. 실제로 식각에 사용되는 기체나 장비들은 유사한 공정에서도 충분히 사용할 수 있다.

식각에서 요구되는 특성들

식각에는 중요한 특성이 많다. 들어가기에 앞서 그림을 보며 단어를 한번 정리하는 것이 큰 도움이 될 것이다.

▲ 그림 2 : 등방성 식각과 비등방성 식각의 특징

첫 번째 단어는 선택비이다. 선택비는 해당 공정에서 제거하고 싶은 물질만을 얼마나 잘 제거하는지를 나타내는 수치이다. 식각 공정을 통해 100% 내가 원하는 물질만을 제거하는 것은 불가능하다. 반응이 진행됨에 따라 씌워 놓은 포토레지스트 등도 느리지만 서서히 깎여 나가는 문제가 생기기 때문이다. 선택비가 높다는 것은 식각 과정에서 제거해서는 안 될 물질은 덜 제거되고, 제거해야 하는 성분만이 잘 제거된다는 의미이다.

방향성은 식각이 진행되는 방향을 의미한다. 크게 등방성(Isotropic) 식각과 비등방성(Anisotropic) 식각으로 나뉜다. 등방성은 포토레지스트의 열린 부분을 기준으로 모든 방향으로 식각이 발생한다는 의미이고, 비등방성은 특정 방향으로만 반응이 잘 일어난다는 것을 의미한다. 포장이 찢어져 살짝 벌어진 포장지 속에 사탕이 있다고 하자. 이 사탕을 물속에 넣고 오랜 시간이 지나면, 사탕이 녹아서 없어질 것이다. 하지만 포장이 찢어진 틈에 고출력 레이저를 발사하면, 사탕 전체가 타버리지 않고 사탕에 구멍이 날 것이다. 전자가 등방성 식각이고, 후자가 비등방성 식각이라고 이해하면 쉽다.

속도는 단어 그대로 식각 반응이 얼마나 빠른지 나타내는 수치이다. 모든 수치가 동일하다면 당연히 속도가 빠를수록 좋다. 하지만 일반적으로 빠르고 정확한 선택지는 없으며, 공정을 개발하는 과정에서 정확도 등의 수치와 속도 사이에서 타협이 필요하다. 예를 들면, 식각의 비등방성을 높이기 위해선 식각 기체의 압력을 낮춰야 하는데, 압력이 낮아진다는 것은 반응 기체의 양을 줄인다는 의미이므로 식각 속도도 느려진다.

균일도는 식각이 전체 웨이퍼 영역에서 얼마나 불균일하게 일어나는지를 나타내는 척도이다. 식각 공정은 노광과는 달리 웨이퍼 한 장을 통째로 기체에 노출시켜 처리한다. 식각을 진행하기 위해서는 반응 기체를 투입하고 부산물을 제거하는 등 물질을 순환시켜야 하는데, 이를 웨이퍼 전체에 완벽히 똑같이 적용시키는 것은 어려운 일이다. 이로 인해 웨이퍼 위치 별로 식각 속도의 차이가 발생한다. 참고로 균일도라는 단어가 문맥에 따라서는 불균일도를 의미하는 경우도 있으니, 관련 자료 등을 살펴볼 때는 주의가 필요하다.

식각의 종류 : 건식과 습식

산화와 마찬가지로 식각 역시 습식과 건식으로 나뉜다. 산화 공정에서의 ‘습식’은 사용되는 기체가 수증기라는 의미였다면, 식각에서의 습식은 웨이퍼를 액체에 ‘담갔다 건지는’ 방식을 의미한다. 이러한 방식은 식각 속도가 매우 빠르며, 담그는 방식의 특성상 화학적 식각밖에 쓸 수 없으므로 선택비가 높다는 장점이 있다. 하지만 방식의 특성상 식각이 등방성(Isotropic)이 강할 수밖에 없다. 웨이퍼를 액체에 담그면, 액체는 자유롭게 움직이며 물질들과 반응한다. 이로 인해 포토레지스트 뒷면의 원치 않는 부분까지 빠른 속도로 깎아버리기 때문에 정밀도가 매우 떨어진다. 그뿐만 아니라, 액체의 특성상 틈이 너무 작으면 표면 장력으로 인해 식각액 자체가 포토레지스트 틈으로 침투하지 못하게 된다. 아무리 노광기로 미세한 패턴을 그려도 그린 대로 회로를 만들 수 없으면 소용이 없다. 따라서 현대 반도체 핵심 층 제조에는 습식 식각을 사용할 수 없다.

▲ 그림 3 : 틈새 안에서 자유로이 움직이는 액체

건식 식각은 기체를 이용하는 식각 전체를 포괄하는 개념이다. 포토마스크가 도포된 웨이퍼를 기체에 노출시키는 식각 방식이다. 좀 더 정확하게는 플라즈마 식각, 스퍼터링, 반응성 이온 식각(RIE, Reactive Ion Etching) 등을 포괄하는 명칭에 가깝다. 이들은 습식 식각과는 달리 굉장히 다양한 방법으로 물질을 제거하기 때문에 엄밀하게는 비등방성, 등방성 특성을 일목요연하게 설명할 수 없다. 예를 들어, 화학적 방식으로 이루어지는 건식 식각이라면 등방성을 가질 것이고, 물리적 방법을 사용한다면 비등방성을 가질 것이다. 하지만 건식 식각 중 비등방성이 높고 처리 속도까지 느리지 않은 RIE가 자리를 잡아감에 따라, 건식 식각은 비등방성을 가진다고 설명하게 됐다. 정확한 RIE의 물질 제거 메커니즘은 아래 문단을 참조하길 바란다.

식각의 종류 : 물질 제거 방식에 따라

웨이퍼 위의 물질을 없애는 방법은 크게 두 가지가 있다. 하나는 화학적 방법으로 없애는 것이고, 다른 하나는 물리적으로 제거하는 것이다.

화학적 방법은 특정 물질과 잘 반응하는 물질을 이용하는 것이다. 포토레지스트 아랫면에는 제거해야 하는 물질들이 있다. 산화 공정에서 생성된 산화막, 이후에 보게 될 증착 공정에서 도포해 둔 물질일 수도 있다. 제거하고자 하는 물질들과 잘 반응하고, 포토레지스트와는 반응하지 않는 물질을 웨이퍼에 뿌려주면 화학반응을 일으키며 원하는 물질들이 제거되는 것이다. 당연하지만 식각 액체나 기체의 종류는 제거해야 할 물질에 따라 다르며, 주로 불소나 염소 기반의 화합물들이 화학적 식각에 사용된다. 화학반응이 주된 메커니즘이므로, 원하는 물질만을 제거하는 능력인 선택비가 높다.

다른 한 방법은 물리적 방법이다. 높은 에너지를 가진 입자를 웨이퍼 표면에 충돌시키면 물질 표면이 떨어져 나가게 되는데, 이를 스퍼터링(Sputtering)이라 부른다. 기체(주로 불활성 기체)의 기압을 낮춘 뒤 높은 에너지를 가해주게 되면 기체가 원자(+)와 전자(-)로 분리된다. 이때 전기장을 웨이퍼 방향으로 가해주게 되면, 원자가 전기장으로 인해 가속돼 웨이퍼와 충돌하게 되는 것이다.

굉장히 간단한 원리지만 현실적으로 이 원리만을 사용하기에는 상당한 한계가 있다. 기압이 낮다는 것은 기체의 양이 적단 의미이므로, 식각 속도가 느릴 수밖에 없다. 그뿐만 아니라 물리적 방법의 특성상 제거해서는 안 되는 물질도 확률적으로 제거된다. 힘으로 떼어버리는 것이니 물질을 가리지 않기 때문이다. 참고로 스퍼터링은 증착 공정에서 증착할 물질 기체를 만드는 데에도 사용되는 기법이니 기억해 두면 좋다.

실제 현장에서 가장 중요하게 사용되는 방법은 위 두 가지 방법을 합친 반응성 이온 식각(RIE, Reactive Ion Etching)이다. RIE는 건식 식각의 일종으로, 식각 기체를 플라즈마로 바꿔 식각하는 방식을 말한다. 혼합 기체(반응 기체와 불활성 기체 등)를 기기에 투입한 뒤 강력한 에너지를 가해주면 식각 기체가 전자(Electron), 양이온(Positive Ion), 라디칼(Radical)*로 분리된다. 여기서 무게가 가벼운 전자는 큰 역할을 못하지만, 양이온의 경우 전기장으로 웨이퍼 표면 방향으로 가속해 줄 경우 물리적 식각을 할 수 있게 된다. 양이온은 전하를 띄고 있기 때문에, 전기장 내에서 가속되면 방향성이 매우 강하다. 여기까지는 물리적 식각과 크게 다르지 않다.

*라디칼 : 기체가 홀전자를 가지게 되는 등 높은 반응성을 가지게 된 상태

▲ 그림 4 : RIE 공정의 개요

하지만 양이온은 한 가지 효과를 더 만들어낸다. 충돌한 물질들의 결합을 약화시키는 것이다. 양이온들은 전기장으로 인해 직진성이 강했기 때문에, 위 그림의 빨간 부분에 주로 충돌하게 된다. 이로 인해 측면부는 결합이 강한 상태로 유지되는 반면, 전면부는 결합이 약해지게 된다. 이후 반응성 높은 라디칼이 접촉하게 되면 전면부가 더욱 빠르게 식각된다. 결국, 식각의 비등방성이 높아지게 되는 것이다.

플라즈마 식각 기술은 플라즈마를 이용해 3마리 토끼를 잡는 방법이다. 양이온을 생성해 물리적 식각을 시행할 뿐만 아니라, 식각 대상 물질을 약하게 만들고, 식각에 사용되는 기체의 반응성까지 높여주는 것이다. 이를 통해 화학적 식각의 장점인 선택비와 물리적 식각의 장점인 비등방성을 동시에 취한다.

물론 RIE를 사용하더라도 식각만으로는 100% 원하는 패턴을 만들어 낼 수 없다. 기타 조절되지 않는 문제들은 기체의 조합을 바꾸거나, 하드 마스크*를 사용하는 다른 공정 단계와 신물질의 도움을 받아야 한다.

*하드 마스크 : 패턴 미세화로 인해 기존 포토마스크 패턴이 무너지는 것을 방지하기 위해 추가된 하부 포토마스크

식각 기체와 첨가 기체들

식각에 사용되는 기체들 역시 매우 중요하다. 앞 내용에서 짐작할 수 있듯, 식각의 핵심은 화학반응이다. 따라서 우리가 제거하고 싶어 하는 물질에 맞춰 식각 물질(Etchant)을 선택해야 한다. 가스 선택의 핵심은 생겨난 부산물이 제거하기 용이한가, 선택비와 반응 속도가 얼마나 뛰어난가 등이다. 반응성이 좋기로 알려진 할로겐 계열(F:불소, Cl:염소, Br:브롬 등)의 화합물이 주로 사용된다.

▲ 그림 5 : 플라즈마 식각 가스 종류(출처 : ㈜도서출판한올출판사 [반도체 제조기술의 이해 443p])

반도체 제조 과정에서 다양한 종류의 물질을 웨이퍼 위에 바를 수 있기 때문에 이론상 식각해야 할 물질의 수는 무한하므로, 중요한 물질 몇 가지만 예시로 알아보도록 하자. 일반적으로 규소(Si) 계열의 물질은 불소 계열의 가스로 잘 제거된다. 규소는 불소와 만나면 불화규소를 형성하는 성질이 있는데, 불화규소는 기화가 잘 되기 때문에 빠르게 제거가 된다. 예를 들면, 불화규소의 일종인 SiF₄의 경우, 기화점이 표준 기압에서 영하 90.3도이므로 반응과 동시에 바로 기화될 것임을 알 수 있다. 표면에서 식각이 일어나고 나면 바로 기체가 돼버리는 것이다.

절연막이나 보호용으로 흔히 사용되는 이산화규소(SiO₂) 역시 불소를 가진 기체로 쉽게 제거된다. 하지만 순수 규소와는 달리 이산화규소는 이미 산소와 결합해 안정적인 상태이기 때문에(규소가 불에 탄 재라고 생각해도 좋다) 열을 발생시키는 기체를 사용해야 한다. 이를 위해, 불소에 탄소(C) 원자가 결합된 기체들을 식각용 기체로 주로 사용하게 된다. 기체의 발열 작용을 통해 산소로부터 규소 원자를 빼앗는 것이다.

HKMG*, BEOL* 공정에서는 금속성 물질을 식각해야 한다. 금속은 일반적으로 할로겐 계열(염소, 불소 등)과 반응하긴 하지만, 전반적으로 부산물의 기화점이 높다는 특징이 있다. 따라서 이들을 제거하는 것은 더 어렵다. 구리의 경우는 가스와의 반응 부산물의 기화점이 1,000℃가 넘는다. 구리가 식각 가스와 반응하면 겉에 녹이 슬듯 달라붙는단 의미이다. 하지만 이를 제거하기 위해 웨이퍼 온도를 1,000℃로 높여주게 되면 중요 소자가 손상된다. 이로 인해 구리는 압도적으로 전기적 특성이 좋음에도 불구하고 알루미늄의 전기적 특성이 한계에 다다르고 나서야 다마신(Damascene)*이라는 새로운 공법과 함께 도입될 수 있었다. 새로운 물질은 그 자체로 중요한 것이 아니라 양산에 사용할 수 있는 새로운 공정이 도입되고 기존 공정들과 조화가 맞춰져야 가치가 있는 것임을 늘 염두에 둬야 한다. 

참고로 위와 같은 반응은 완벽히 물질 종류에 맞춰 완벽하게 제어되는 것은 아니다. 예를 들면, 규소를 잘 제거하는 기체는 이산화규소도 제거하는 경향이 있다(반대도 마찬가지이다). 따라서 규소와 이산화규소가 함께 노출돼 있는데, 특정 물질만 더 많이 제거해야 할 경우에는 기체의 조합을 잘 만들어야 한다. 불소 기체에 탄소 비율이 높아질수록 발열반응이 강해지므로, SiO₂의 선택비가 오르게 된다.

첨가 기체 역시 매우 중요하다. 식각 기체에 산소(O₂), 질소(N₂), 수소(H₂) 등 다양한 가스를 추가해 원하는 특성을 얻을 수 있다. 수소의 경우 규소 제거 과정에서 첨가하게 되면 비등방성을 높여주는 내벽을 생성한다.

여기에 일부 불활성 기체를 첨가하기도 한다. 2022년 우크라이나 전쟁으로 문제가 됐던 네온(Ne) 가스가 대표적인 예로, 식각 기체의 농도를 조절하거나, 물리적 식각 효과를 제공한다.

*HKMG(High-K Metal Gate) : 누설전류를 효과적으로 줄일 수 있도록 개발된 새로운 모스펫 게이트. 기존에 다결정 실리콘(Polysilicon)이던 게이트는 금속으로 대체하고, 산화규소였던 절연막은 고유전체(High-K)로 대체한 트랜지스터

*BEOL(Back End Of the Line) : 매우 미세한 배선을 만들어 수십억 개의 단위 소자들을 서로 연결하는 공정

*다마신(Damascene) : 구리 배선을 만들기 위해 사용되는 공정. 먼저 금속 자리를 식각한 뒤, 금속을 증착하고 물리적으로 여분을 갈아내는 방식 

결론 : 밀도 상승의 또 다른 플레이어

식각은 물리적 방식과 화학적 방식을 결합해 원하는 미세 패턴을 만들어 내는 반도체 제조의 핵심 공정이다. 노광기와 같이 정밀 패턴을 직접 그리지는 않지만 기체의 비율, 온도, 전기장의 세기, 기압 등 다양한 요소를 조절함으로써 웨이퍼 전체의 수천억 개 트랜지스터가 거의 비슷한 모양을 가지도록 도와주는 주는 매우 중요한 작업이다.

그리고 식각의 중요성은 최근 노광기 발전을 통한 밀도 상승이 한계에 다다르면서 더욱 커지기 시작했다. CPU와 AP 같은 제품에서 나오는 FinFET*이 그러한 예 중 하나다.

특히 SK하이닉스와 같은 메모리 회사의 경우, 주력 제품인 D램과 낸드(NAND) 모두 식각에 매우 크게 의존한다. D램의 경우 데이터를 담는 방인 캐패시터(Capacitor)를 점점 더 높게 만들어야 하는 문제가 있으며, NAND의 경우 가장 먼저 3차원화가 진행돼 식각 한 번에 100개가 넘는 층을 뚫어야 한다. 이런 제품들은 필연적으로 매우 높은 종횡비(Aspect Ratio)*를 가져야만 하며, 높은 신뢰도를 확보하기 위해서는 식각 시작 부분과 바닥 부분의 지름이 거의 차이가 나지 않아야 하는 등 식각이 해결해야 할 일 역시 무궁무진하다.

*FinFET : 3차원 MOSFET의 일종으로, 전류의 통로가 물고기 지느러미 모양과 비슷하게 생겼다.

*종횡비 : 식각 깊이를 식각 밑변으로 나눈 값. 종횡비가 클수록 깊게 판 것으로 생각하면 좋다.

▲ 그림 6 : D램의 내부 구조. 셀 영역에 수많은 가늘고 깊은 구조들이 캐패시터다.

그리고 우리는 식각의 원리를 보면서, 반도체 공정들이 얼마나 깊은 관계를 가지고 발전해 나가는지 또 한 번 확인할 수 있다. 위에서 알 수 있듯 규소와 이산화규소는 불소와 만나면 바로 기화돼 사라지기 때문에 제거가 매우 쉽다. 이를 조금 응용해 보면, 누군가 실리콘 웨이퍼를 게르마늄 등 다른 물질로 바꾸자고 했을 때 일어날 일들을 짐작할 수 있을 것이다. 게르마늄 자체의 특성이 아무리 좋더라도, 게르마늄을 식각, 증착 등으로 가공할 수 없으면 소용이 없는 것이다.

제조 기술의 발전이 점점 어려워지는 지금, 필자는 반도체의 직간접적 종사자들과 미래의 후배들 역시 이런 사실을 잘 이해하고 있기를 바란다. 앞으로 닥쳐올 새로운 장벽들을 넘기 위해서 인접한 공정들을 더욱 잘 이해하고 유관 조직과 소통할 수 있어야 하기 때문이다.

 

※ 본 칼럼은 반도체/ICT에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

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SK하이닉스, FMS 2022에서 혁신적 제품 선보여... 낸드 메모리 잠재력 개방

SK하이닉스가 낸드플래시 개발 35주년을 기념하는 행사에서 깜짝 선물을 선보였다. 플래시 메모리 서밋(Flash Memory Summit, FMS)에서 선보인 제품들이 바로 그것.

SK하이닉스는 지난 8월 2일부터 4일까지 캘리포니아 산타클라라 컨벤션센터에서 열린 FMS 2022에 참가했다. 2019년 이후 처음 열린 오프라인 행사였다. 이 행사에서 SK하이닉스 경영진과 리더들은 기조연설 및 여러 세션들을 통해 신제품과 함께 개발하는 과정에서 마주했던 도전 과제에 대해 참석자들과 공유했다. 특히, 기조연설에는 SK하이닉스 최정달 부사장(NAND개발 담당)과 자회사 솔리다임(Solidigm)의 수석 부사장 겸 총괄 책임자인 산제이 S. 탈레자(Sanjay S. Talreja)가 참여했다.

▲ SK하이닉스는 FMS 2022에서 여러 혁신적인 제품을 선보였다.

이날 최 부사장과 탈레자 부사장은 "데이터의 잠재력 개방 - 스토리지의 새로운 패러다임(Unlocking the Potential of Data - the New Paradigm of Storage)"이라는 주제로 진행한 기조연설에서 혁신적인 낸드 기술을 통해 증가하고 있는 "DataCosm"(데이터, 스토리지 및 컴퓨팅의 고유한 결합)의 수요를 대응하는 방법에 대해 설명했다.

세계 최고층 낸드로 더 빨리, 더 많은 데이터 전송

최 부사장은 8월 2일 프레젠테이션에서 세계 최고층 238단 512Gb TLC(Triple Level Cell) 4D 낸드를 공개했다. 이 제품은 2023년 상반기 양산을 목표로 한다. 특히 이 제품은 최고층이면서도 세계에서 가장 작은 크기의 제품으로 구현되어 생산성을 높일 뿐만 아니라, 데이터 전송 속도와 전력 효율성 측면에서도 세계 최고 수준의 성능을 갖춰 주목받고 있다.

또한, 탈레자(Talreja) 부사장은 메모리 셀당 5비트(bit)의 데이터 저장 기능을 갖춘 세계 최초의 PLC(Penta-Level Cell) SSD를 공개했다. 하나의 셀에 4비트를 저장하는 QLC(Quad-Level Cell) SSD와 비교했을 때, 동일한 설치 공간 내 데이터 저장량이 25%나 높다. 이를 통해 솔리다임은 AI, 머신러닝, 빅데이터 분석 등 첨단 데이터 산업 영역에서 경쟁력을 확보했다. 또한 이 기술은 5G 인프라 구축 및 현재 전체 데이터 센터의 85% 이상을 차지하고 있는 HDD(Hard Disk Drive)를 대체하는 데에도 기여할 것으로 보인다.

  ▲ SK하이닉스 최정달 부사장이 FMS 2022에서 기조연설을 진행하고 있다.

CXL 및 차세대 스토리지 메모리와 협업

SK하이닉스 강욱성 부사장(DRAM상품기획 담당), Storage SA팀 정우석 PL도 세미나를 통해 SK하이닉스의 다양한 성과를 소개했다. 먼저, 강 부사장은 후원 세션에서 SK하이닉스가 DDR5 DRAM 기반 CXL(Compute Express Link) 메모리 샘플을 최초로 개발했다는 소식을 발표했다. 이번 CXL의 핵심은 ‘확장성’으로 기존 메모리의 역할을 재정의 했는데, 이는 대역폭과 용량의 확장, 미디어 차별화, 컨트롤러 차별화 및 풀링(Pooling) 등 CXL 메모리의 특징 덕분에 가능했다. 또한 강 부사장은 CXL 메모리의 생태계 구축을 위해서는 업계의 협업이 중요하다고 강조했다.

▲ SK하이닉스 강욱성 부사장이 FMS 2022의 세션에서 CXL 메모리에 대해 발표하고 있다. 

정우석 PL은 차세대 지능형 스토리지와 세계 최초 주문형 키 값 저장 계산 장치(KV-CSD)를 시연했다. 이 저장장치는 고성능 컴퓨팅을 위한 쓰기 및 읽기 기능을 향상 시키는 제품으로, 로스 앨러모스 국립연구소(Los Alamos National Laboratory, LANL)는 2년간의 파트너십을 통해 LANL의 슈퍼컴퓨터에서 성능 테스트를 수행하는 등 제품 개발에도 중요한 역할을 했다.

또한 SK하이닉스 낸드 기술 마케팅 이사 산토시 쿠마르(Santosh Kumar)는 8월 4일 “낸드 플래시가 세계에 미치는 영향(NAND Flash and its Impact on the World)”이라는 주제로 원탁 토론회에 참석했다. 여기에는 스탠포드 대학의 폴 사포(Paul Saffo)와 다른 낸드 기업의 경영진도 함께해 낸드 플래시가 지난 35년 동안 세계에 미친 영향과 적용 사례, 그리고 메모리 기술이 직면하게 될 과제에 대해 논의했다.

▲ FMS 2022의 원탁 토론회에서 낸드 플래시가 지난 35년 동안 세계에 미친 영향에 대한 이야기가 진행되고 있다.

최 부사장은 FMS 2022 행사를 성공적으로 마치고, 이 동력을 활용해 기술 장벽을 뛰어넘을 더 많은 제품을 개발하겠다는 의지를 드러냈다. 그는 “우리는 끊임없는 기술적 도전을 통해 돌파구를 찾기 위한 혁신을 계속 이어 나갈 것”이라고 말했다.

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[SK하이닉스 업글하닉 #Family&Life Care 편] 일, 가정, 그리고 건강까지! 구성원 행복에 진심인 이런 회사 또 없습니다

워크(Work) vs 라이프(Life), 진정한 '워라밸'의 완성은 뭘까? SK하이닉스는 대답한다. 나 자신이 건강하고 가정이 행복할 때 비로소 회사도 발전할 수 있다!

그래서 SK하이닉스의 기업문화는 계속 업그레이드 중이다. 모성보호를 중심으로 한 단계별 육아 지원부터 일상 속 여러 문제를 세심하게 살핀 건강 지원까지. 가정과 개인 건강을 모두 케어하며 모든 구성원들이 일과 삶 속에서 안정감과 자부심을 느낄 수 있도록! 구성원 행복에 진심인 SK하이닉스의 기업문화 TALK, 지금부터 시작한다.

가족이 행복해야 회사도 행복하다, 엄마·아빠 구성원을 위한 FAMILY CARE

SK하이닉스는 '가족 친화적인 기업문화'를 만들기 위해 지속적으로 힘써왔다. 특히, 지난 3월 열린 SK하이닉스 출범 10주년 기념식에서도 박정호 부회장은 "구성원과 가족의 행복이 최우선"이라고 강조하며, 다양한 제도 개선을 약속한 바 있다.

'가족 친화적인 기업문화'는 시작부터 달라야 한다. 그래서 SK하이닉스는 가족의 행복 of 행복, 임산부 구성원부터 케어한다. 혜택은 임신 준비기간에도 누릴 수 있다. 특히, 난임으로 고생하는 구성원들의 고충을 나누고자 했다. 유급 휴가나 의료비 지원 등의 제도를 통해 작은 희망을 보탠다. 임신 후에도 혜택은 이어진다. 다양한 지원 제도와 편의 시설을 확충하여 임산부 구성원이 행복하고 쾌적한 업무 환경을 누릴 수 있도록 돕는다.

일과 육아 사이를 오가며 고군분투하는 구성원들을 위해 육아휴직 제도는 특별히 더 신경 썼다. 모든 구성원들에게 가족은 무엇과도 바꿀 수 없는 소중한 것. 아이들과 꼭 함께해야 하는 시기에는 회사가 아닌 육아에 더 집중할 수 있게 구성다.

출산 후 1년간의 육아휴직이 끝나갈 때면, 많은 여성 구성원들은 고민에 빠진다. 육아와 복직에 현실적으로 조율해야 할 문제가 많기 때문이다. 하지만 이번에 신설된 '특별 육아휴직 제도'가 이 고민을 조금은 해결할 수 있지 않을까?

기존 법정 육아휴직 제도에 따라 최대 1년까지만 사용할 수 있었던 육아휴직 기간은 최대 2년으로 확대되었다. 특별 육아휴직은 여성 구성원에 한하여 사용 가능하며, 만 12세 또는 초등학교 6학년 이하 자녀가 있는 경우라면 언제든지 신청 할 수 있다.

또한, 아이의 초등학교 입학 시기는 아이도 부모도 변화가 큰 때다. 이 시기의 중요성을 아는 SK하이닉스는 최대 3개월간 사용할 수 있는 '입학 자녀 돌봄휴직 제도'를 운영하고 있다. 자녀가 초등학교에 입학한 해, 구성원 누구나 신청 가능하고 기존 육아휴직과는 별개로 적용되며, 휴직 기간은 재직 기간으로 인정된다.

이 시기의 아이들은 무엇보다 부모의 애정과 관심이 중요하다. 때문에 '입학 자녀 돌봄휴직 제도'는 아이의 가장 중요한 시기를 직접 케어하고 싶은 많은 학부모 구성원들 사이에서 인기다.

막내 출산 휴가가 끝나갈 무렵이었던 지난 7월, Global QRA DRAM인증 황신예 기사는 복직을 앞두고 육아 문제로 고민에 빠졌다고 했다. 초등학교에 막 입학한 첫째는 종일 돌봄이 필요한 여름방학 기간이었고, 셋이나 되는 아이들을 모두 맡길 곳도 마땅치 않았다.

황신예 기사는 "육아휴직을 1년 더 연장해 사용할 수 있는 특별 육아휴직 제도가 신설되었고, 입학 자녀 케어를 위해 3개월간 사용할 수 있는 돌봄휴직 제도를 모두 사용할 수 있었다"며, "그 중 돌봄휴직을 신청해 긴 휴직에 대한 부담 없이 육아 문제를 해결하고, 무사히 복직할 수 있었다"고 돌봄휴직 선택 이유를 밝혔다. 특히 "휴직 기간 동안 엄마로서 역할을 잘 할 수 있었던 덕분에, 회사 구성원으로서 일에 더 집중할 수 있을 것 같다"고 소감을 밝혔다.

제조/기술 DRAM Cleaning기술 고병현 기장은 지난 8월 '아빠'의 이름으로 약 1개월간의 돌봄휴직을 신청했다. 사내 부부인 아내 DRAM PVD기술 이란희 기사의 권유에 의해서였다.

고병현 기장은 "어설픈 아빠였지만, 직접 삼시세끼 챙겨 먹이는 경험도 하고 여행도 가며 여름방학 내내 아이들과 좋은 추억을 만들 수 있었다"고 웃었다. 특히, "휴직 기간이 길지 않기 때문에 업무 진행에도 크게 지장을 주지는 않는다"며 "많은 아빠 구성원들이 부담 없이 돌봄휴직을 신청해 나와 같은 의미있는 경험을 했으면 좋겠다"고 말했다.

MZ세대 구성원 건강부터 구성원 가족 건강까지 살피는 HEALTH CARE

건강을 챙기는데 나이가 있으랴. 요즘 MZ세대는 오히려 '퍼스널 헬스케어' 세대로 불리며, 건강관리를 나를 위한 투자이자 자기개발의 하나로 여긴다. 이런 트렌드에 발맞춰 SK하이닉스도 전 구성원의 건강을 꼼꼼하게 관리하기 위해 팔을 걷어붙였다. 무엇보다 구성원 건강만큼 중요한 건 없기 때문이다.

먼저, 2023년부터 종합건강검진 대상을 전 구성원으로 확대했다. 기존 검진 혜택을 누리지 못했던 구성원도 2년에 한 번 종합검진을 통해 본인의 건강 상태를 상세히 확인하고 관리할 수 있다.

또한 현장에서 밤낮으로 근무하는 교대 구성원들을 위해 다양한 제반 환경을 세심하게 개선했다. 종합건강검진 시 근무 특성을 고려한 특화 항목을 추가로 검진받을 수 있으며, 연 1회, 10만 원 상당의 건강 보조 제품 구매를 지원하여 숙면 및 건강 관리를 돕는다.

그 밖에도 구성원들이 편하게 치료에 집중할 수 있도록 주요 거점 병원과 진료 서비스 제휴를 신설·확대했다. 진료 예약 시 우선 예약, 상급 병실 우선 배정, 비급여 항목 중 지정 항목 할인 등의 서비스를 제공한다. 항목에 따라 구성원뿐만 아니라 구성원 직계가족까지 지원 대상을 넓혀 가족 건강까지 챙길 수 있게 했다.

지방에서 올라와 기숙사 생활을 하고 있다는 한 20대 교대근무 구성원은 "타지 생활에 교대 근무까지 하다 보니 어머니가 늘 걱정이 많으셨다"며 "이번에 확대된 건강검진제도에 대해서 말씀드리니, 너무 좋아하셨다"고 말했다.

평소에 건강관리에 관심이 많다는 한 교대근무 구성원 또한 "나름 건강관리에 진심인 편인데, 이번에 회사차원에서 종합건강검진부터 건강제품까지 지원해준다니 너무 좋다"며 큰 만족감을 드러냈다.

SK하이닉스는 알고 있다. 행복한 회사 생활의 출발점은 구성원 본인의 건강과 가정의 행복이란 것. 모든 구성원들이 일과 삶 속에서 안정감과 자부심을 느낄 수 있도록! 그리고 거기서 완성된 진짜 '워라밸'이 회사 생활의 에너지까지 이어질 수 있도록, SK하이닉스의 기업문화 업그레이드는 계속 된다.

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AI 기술의 다양한 응용 분야_AI 반도체의 현황과 미래전망

‘역사상 가장 거대한 패러다임의 전환’이라 불리는 인공지능(AI)은 눈부신 속도로 일상의 중심으로 다가오고 있다. AI는 이미 인간의 지능과 학습 속도를 추월했고, 일상의 다양한 부분을 학습하며 자율주행(Automotive), AI 비서부터 인간의 뇌를 본뜬 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체¹⁾까지 전 영역에서 빠르게 적용되고 있다. 이러한 AI 기술이 활약하고 있는 대표적인 응용 분야는 무엇이고 어떻게 구현되는 것일까?

^{1) 뉴로모픽(Neuromorphic) 반도체: 사람 뇌의 신경구조를 모방한 반도체 소자로서, 뉴로는 신경, 모픽은 형상을 의미한다. 병렬로 작용하는 인간의 뇌를 모방해 병렬 형태의 연산구조를 지니고 있다.}

Cloud Computing vs Edge Computing

기존 클라우드 서비스(Cloud Service)와 대척점에 있는 AI 응용 분야는 엣지 컴퓨팅(Edge Computing)²⁾이다. 영상이나 사진과 같은 대량의 입력 데이터를 처리해야 하는 응용 분야에서는 엣지 컴퓨팅을 통해 데이터를 자체적으로 처리하거나, 데이터의 양을 줄여 유무선 통신을 통해 클라우드 서비스로 전달하는 방식을 취해야 한다.

엣지 컴퓨팅을 위한 가속기는 AI 칩 설계의 또 다른 큰 분야를 차지하고 있다. 주로 자율주행 등에 사용되는 AI 칩이 좋은 예다. 이러한 칩에서는 합성곱 신경망³⁾(Convolution Neural Net, CNN)을 통해 대량의 정보를 지닌 이미지를 압축하고, 여러 처리 과정을 거쳐 영상 분류(Image Classification)⁴⁾, 객체 탐지(Object Detection)⁵⁾ 등의 작업을 수행하게 된다. 이렇게 입력 데이터가 필터를 거치며 크기가 줄어들면 확실한 특징만 남게 되는데, 이를 통해 최적의 인식 결과를 얻을 수 있다.

^{2) 엣지 컴퓨팅(Edge Computing): 생성된 데이터를 중앙의 대규모 서버로 전송하지 않고 데이터가 생성된 기기 자체에서 처리하거나 데이터가 발생한 곳과 가까운 소규모 서버로 전송해 처리하는 컴퓨팅 방식을 말한다.
3) 합성곱 신경망(Convolution Neural Net): 행렬로 표현된 필터 각 요소가 데이터 처리에 적합하게 자동으로 학습되도록 하는 기법을 말한다.
4) 영상 분류(Image Classification): 이미지나 영상 속 대상이 어떤 범주에 속하는지 구분하는 작업을 말한다.
5) 객체 탐지(Object Detection): 이미지나 동영상에서 의미 있는 객체(object)의 위치를 정확하게 찾아내는 작업을 말한다.}

AI와 개인정보보호

▲Amazon Alexa(왼쪽)와 SK텔레콤 NUGU(오른쪽)

아마존(Amazon)의 ‘알렉사(Alexa)’, SK텔레콤의 ‘NUGU’ 등 대화형 서비스 역시 AI 응용 분야 중 하나로 꼽힌다. 하지만 마이크 입력을 통해 집안의 대화가 끊임없이 노출되는 방식을 사용하는 지금의 대화형 서비스는 단순한 오락용 서비스 이상으로 발전되기 힘들다. 더 다양한 응용 분야에서 활용하기 위해서는 먼저 개인정보보호 문제를 해결해야 하며, 서비스 제공 기업들 역시 이를 인지하고 문제 해결을 위해 노력을 경주하고 있다.

개인정보보호 문제 해결 방안으로 최근 주목받고 있는 기술은 ‘동형 암호화(Homomorphic Encryption)’다. 동형 암호화는 사용자의 음성 또는 의료 데이터와 같은 민감 정보들을 있는 그대로 전송하지 않고, 사용자만이 풀 수 있는 암호문(Ciphertext)으로 변환해 전송하는 기술이다. 데이터를 처리할 때도 암호화된 상태로 곱셈, 덧셈 등 필요한 연산이 이뤄지며, 그 결과를 다시 사용자에게 암호화된 상태로 보내면 사용자가 이를 해독(Decrypt)해 결과를 확인한다. 따라서 사용자 이외에는 아무도 암호화 이전의 데이터를 알 수 없다.

이 같은 기술을 구현하려면 일반적인 데이터를 처리하는 심층 신경망(Deep Neural Network, DNN) 서비스에 비해 적게는 수천 배, 많게는 수만 배에 달하는 계산량이 필요하다. 이에 따라 특별히 설계한 동형 가속기(Homomorphic Accelerator)로 연산 성능을 획기적으로 높여 서비스 시간을 줄이는 것이 앞으로의 주요한 연구 과제가 될 것이다.

AI 칩과 메모리 반도체

대규모 DNN에서는 가중치(Weight)⁶⁾의 수가 늘어 프로세서 내부에 모든 가중치를 담을 수 없다. 이에 외부의 대용량 DRAM에 저장된 가중치를 필요할 때마다 읽어와 프로세서로 가져와야 한다.

이때 가져온 가중치를 한 번만 쓰고 다시 쓰지 못하면, 에너지와 시간을 소모하며 애써 가지고 온 정보가 재활용되지 못하고 버려지게 된다. 모든 가중치가 프로세서 안에 저장돼 활용되는 경우와 비교할 때, 많은 시간과 에너지가 추가로 소모돼 극히 비효율적이다.

따라서 대규모 DNN에서 막대한 수의 가중치를 활용해 많은 양의 데이터를 처리해야 하는 경우에는 병렬 처리와 함께/혹은 한 번에 같은 가중치를 여러 번 사용하는 배치(Batch)⁷⁾ 방식을 활용해야 한다. 즉, DRAM이 장착된 프로세서를 여러 개 병렬로 구성하고 이를 서로 연결한 뒤, 가중치나 중간 데이터를 여러 개의 DRAM에 분산 저장하고 재사용하는 방식으로 연산을 수행해야 한다는 의미다. 이런 구조에서는 프로세서 간 고속 연결이 필수적이다. 이런 방식은 모든 프로세서가 하나의 통로를 통해 연결되는 방식에 비해 더 효율적이며, 최대의 성능을 끌어낼 수 있다.

^{6) 가중치(Weight): 평균치를 산출할 때 각 개별값에 부여되는 중요도를 말한다.
7) 배치(Batch): 처리해야 할 데이터를 일정 기간 모았다가 한 번에 처리하는 데이터 처리 방식을 말한다.}

AI 칩의 연결구조

프로세서들을 상호 접속(Interconnection)⁸⁾ 형태로 대량으로 연결할 때 문제가 되는 것은 대역폭(Bandwidth)과 지연시간(Latency)이다. N개의 가속기(Accelerator)를 병렬로 연결해 N배의 성능을 내고 싶어도, 상호 접속된 연결부의 대역폭에는 한계가 있어 지연시간이 발생하고, 이로 인해 기대한 만큼의 성능을 얻지 못하기 때문이다. 이에 DNN의 크기와 성능은 대역폭과 지연시간을 바탕으로 결정된다.

이러한 성능의 확장성(Scalability)을 효율적으로 제공하기 위해서는 각 프로세서 사이의 연결 구조가 중요하다.

▲NVIDIA’s GPU Accelerator A100

NVIDIA A100 GPU에서는 ‘NVLink 3.0’이 그 역할을 담당하고 있다. 이 GPU칩에는 12개의 NVLink 채널이 있고 각각 50GBps⁹⁾의 대역폭을 제공한다. 4개의 GPU를 서로 연결하는 경우 각 GPU당 4개 채널을 사용해 직접 연결할 수 있지만, 16개를 연결하는 경우에는 외부에 상호 연결을 전담하는 NVSwitch를 사용해야 한다.

Google TPU v2는 496GBps의 총 대역폭(Aggregate Bandwidth)¹⁰⁾을 가진 ICI(Inter-Core Interconnect)¹¹⁾를 활용해, 2D Torus¹²⁾ 구조로 서로 연결할 수 있도록 설계돼 있다.

이렇듯 각 프로세서를 연결하는 방법은 전체 시스템에 큰 영향을 미친다. 예를 들어 메시(Mesh)¹³⁾ 나 Torus 구조로 연결하게 되면 각 칩 간의 물리적 연결이 단순해 구성이 쉽지만, 멀리 연결된 노드(Node)¹⁴⁾를 여러 프로세서를 거쳐 연결해야 해 그 거리만큼 지연시간이 증가한다.

가장 극단적인 해결책은 모든 프로세서를 1:1로 연결하는 클리크(Clique) 구조를 채택하는 것이다. 하지만 칩의 핀(Pin)¹⁵⁾ 수가 프로세서 개수만큼 급격하게 증가하고 인쇄회로기판(Printed Circuit Board, PCB) 상의 정체(Congestion)가 허용할 수 없는 범위를 넘어, 실제 설계에서는 최대 4개의 프로세서밖에 연결할 수 없다.

이로 인해 일반적으로는 NVSwitch와 같은 크로스바 스위치(Crossbar Switch)¹⁶⁾를 이용하는 매력적인 방법이 활용된다. 하지만 이 역시 스위치에 모든 연결이 수렴돼, 연결하려는 프로세서가 많으면 스위치에 신호선이 몰려 PCB 상의 레이아웃을 잡기가 어려워진다.

가장 좋은 방법은 전체 네트워크를 2진 트리(Binary Tree)¹⁷⁾로 구성하는 방법이다. 이 경우 최말단에 프로세서를 연결하고 최상단에 가장 많은 대역폭을 할당해야 하므로, 팻 트리(Fat Tree)¹⁸⁾ 형태로 구성하는 것이 확장성과 함께 최고의 성능을 발휘하기에 가장 이상적이다.

^{8) 상호 접속(Interconnection): 병렬 처리를 위한 컴퓨터 구조에서 복수 개의 프로세서와 기억 장치 모듈 간에 데이터 및 제어 신호를 전달하기 위한 연결 구조를 말한다.
9) GBps: 초당 얼마나 많은 데이터를 전송할 수 있는지를 나타내는 단위. 1GBps는 1초에 대략 10억 bit의 데이터를 전송할 수 있음을 의미한다.
10) 총 대역폭(Aggregate Bandwidth): 여러 개의 통신 채널이 병렬로 연결될 때 개별 채널들의 대역폭을 다 합한 것을 가리킨다.
11) ICI(Inter-Core Interconnect): 코어 간 연결선을 가리킨다.
12) 2D Torus: 행과 열의 노드들은 기본적으로 그물망 구조로 연결되며 같은 행과 열의 노드들은 별도의 링으로 한 번 더 접속한다.
13) 메시(Mesh): 노드들을 2차원 배열로 연결하여 각 노드가 4개의 주변 노드들과 직접 연결되는 그물망 구조를 말한다.
14) 노드(Node): 네트워크상 연결점 또는 종점을 뜻한다.
15) 핀(Pin): 부품과 부품을 고정하는 기계요소를 말한다.
16) 크로스바 스위치(Crossbar Switch): 세로 및 가로로 교차하는 여러 개의 신호선의 교차점에서 접점을 여닫으며 접속 여부를 결정하도록 하는 스위치를 말한다.
17) 2진 트리(Binary Tree): 하나의 노드에 두 개의 노드가 연결되고 연결된 노드에 계속 두 개씩 노드가 연결되며 아래로 확장되는 크리스마스트리 형태의 연결 구조를 말한다.
18) 팻 트리(Fat Tree): 모든 층위가 연결된 노드 수에 상관없이 동일한 대역폭을 가진 형태의 2진 트리 구조. 이러한 조건을 만족하려면 노드 수가 적은 최상단의 연결부에 할당된 대역폭을 최하단으로 내려갈수록 노드 수만큼 나눠 배분해야 한다.}

뉴로모픽 방식의 AI 칩

DNN을 가속하는 클라우드 서버용 프로세서는 모든 데이터의 표현과 처리 방식이 디지털로 이뤄져 있으며, 연산은 하드웨어의 바탕 위에서 소프트웨어로 시뮬레이션하는 방식으로 진행된다. 최근에는 이러한 시뮬레이션 방식과 달리 생명체의 신경망 회로와 그 신호를 그대로 아날로그 전자 회로로 직접 가져와 동일하게 처리하는 뉴로모픽 AI 칩도 활발히 연구되고 있다.

뉴로모픽 방식을 활용하는 실제 응용 분야에서는 원래의 데이터 표현이 아날로그 방식을 따르므로 한 개의 신호는 한 개의 노드에 표현된다. 또한 연결 상태는 소프트웨어로 결정되지 않고 하드웨어로 연결되어 있으며, 가중치는 아날로그 형태의 고정된 상태로 저장되게 된다. 이러한 구조는 매우 적은 에너지로 한 번에 많은 정보를 처리할 수 있다는 장점이 있다.

뉴로모픽 AI 칩은 구조가 고정돼 있어 ‘프로그램화할 수 있는 가능성(Programmability)’은 낮지만, 규모가 작은 특정 엣지 응용 분야에서는 장점이 크다. 실제로 뉴로모픽 프로세서는 높은 에너지 효율을 발휘해, 사물인터넷(Internet of Things, IoT)에서 사용하는 센서의 AI 신호 처리나 대량의 영상 입력 데이터를 고정된 가중치의 CNN으로 처리해야 하는 영상 분류와 같은 응용 분야에 유용하다.

하지만 가중치가 고정돼 있어 지속적인 학습이 필요한 응용 분야에는 사용되기 어려울 것으로 예상된다. 또한 구조의 한계로 여러 개의 칩을 동시에 연결하는 병행성(Parallelism)¹⁹⁾을 활용하기도 어렵다. 이에 따라 실제 응용 분야는 엣지 컴퓨팅 분야에 한정될 것으로 전망된다.

뉴로모픽 구조를 IBM의 ‘트루노스(TrueNorth)’와 같이 아날로그 형태가 아닌 디지털 형태로 구현하는 것도 가능하다. 하지만 확장성이 좋지 않은 것으로 알려져 있어 유용한 응용 사례를 찾기는 어렵다.

^{19) 병행성(Parallelism): 컴퓨터 시스템의 여러 부분이 동시에 작동하거나 여러 컴퓨터 시스템이 동시에 작동하는 것을 의미한다.}

AI 칩 기술의 현주소

사용자가 생성하는 막대한 데이터를 처리하는 메타(Meta, 구 페이스북)에서는 인간과 대화할 수 있는 AI 비서를 구현하기 위해 세상에 대한 기본 지식과 상식을 가진 특화된 AI 칩을 설계하고 있다. 또한 페이스북(Facebook)에 게재되는 수많은 영상의 게재 허용 여부를 판정하기 위한 AI 칩도 자체 개발하고 있다.

이커머스(E-commerce)와 클라우드 서비스에 주력하고 있는 아마존에서도 AI 비서 ‘알렉사’ 구현을 위해 ‘인퍼런시아(Inferentia)’라는 AI 가속기를 자체 개발해 사용 중이다. 이 가속기는 음성 신호를 인식하는 목적으로 사용된다. 클라우드 서비스를 제공하는 AWS는 인퍼런시아 칩을 사용하는 기반(Infrastructure)을 갖추고, 구글(Google)의 TPU처럼 클라우드 서비스 사용자에게 딥 러닝 워크로드(Deep-learning Workload)를 가속할 수 있는 기능을 서비스하고 있다.

마이크로소프트(Microsoft)는 현재뿐만 아니라 미래의 응용 분야에도 최적화된 AI 칩을 만들기 위해 FPGA(Field Programmable Gate Array)²⁰⁾를 데이터 센터에 탑재하고 응용 알고리즘에 따라 그 정밀도(Precision)와 심층 신경망 구조를 재구성(Reconfigure)하는 방식을 시도하고 있다.

하지만 이 방식은 최적의 구조를 찾아냈다 하더라도 그 구조와 논리 회로로 재구성하기 위해 큰 비용이 소요된다. 결과적으로 특정 목적을 위해 특별히 설계된 ASIC(Application Specific Integrated Circuit)²¹⁾보다는 에너지와 성능 면에서 크게 불리할 수밖에 없어, 실제 이익이 있을지 확실하지 않다.

또한 한정된 응용 분야에 특화되지 않고 다양한 용도로 사용할 수 있는 가속기를 개발해 엔비디아(NVIDIA)에 대항하려는 여러 팹리스(Fab-less) 스타트업들도 등장하고 있다. 이미 세레브라스(Cerebras Systems), 그래프코어(Graphcore), 그로크(Groq) 등 많은 회사가 시장에서 치열하게 경쟁하고 있다.

▲SK텔레콤의 AI반도체 SAPEON X220

국내에서는 SK하이닉스가 올해 초 SK텔레콤에서 분사한 AI 반도체 전문 기업 사피온(SAPEON)과 협력해 AI 반도체 ‘사피온’을 개발하고, 이를 데이터 센터에 사용할 예정이다. 더 나아가 PIM 기술이 적용된 SK하이닉스의 반도체(GDDR6-AiM)와 ‘사피온’이 결합된 기술도 선보일 계획이다. 또한 퓨리오사 AI(Furiosa AI)에서는 ‘워보이(Warboy)’를 개발해 상업화하고 있다.

이렇게 개발된 인공지능 하드웨어는 구동하는 소프트웨어가 얼마나 최적화돼 있는지에 따라 그 성능이 크게 좌우된다. 수천, 수만 개의 연산 회로를 시스톨릭 배열(Systolic Array)²²⁾을 통해 동시에 구동하고 그 결과를 효율적으로 취합하는 일은 고도의 계산에 따라 조직화(Coordination)하는 과정이 필요한 작업이다. 특히 제작된 AI 칩에 있는 수많은 연산 회로가 쉬지 않고 번갈아 동작하도록 데이터의 공급 순서를 정하고 계산 결과를 다음 단계로 보내는 일은 특화된 저장장치(Library)를 통해 이뤄져야 해, 효율적인 저장장치와 컴파일러(Compiler)²³⁾를 개발하는 것이 하드웨어 설계 못지않게 중요하다.

엔비디아의 GPU도 그래픽 엔진에서 출발했다. 하지만 쿠다(Compute Unified Device Architecture, CUDA)²⁴⁾라는 개발 환경을 통해 사용자가 쉽게 프로그램을 작성하고 GPU 위에서 효율적으로 작업을 수행할 수 있도록 해, AI 관련 커뮤니티에서 널리 사용될 수 있었다. 또한 구글에서는 자체 TPU를 활용하는 소프트웨어 개발을 돕기 위해 ‘텐서플로(TensorFlow)’라는 개발 환경을 제공하고 사용자가 더 쉽게 TPU를 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 앞으로도 이러한 개발 환경이 더욱 다양하게 제공돼야 AI 칩의 활용도가 점점 더 높아질 것이다.

^{20) FPGA(Field Programmable Gate Array): 회로 변경이 불가능한 일반 반도체와 달리 용도에 맞게 회로를 다시 새겨넣을 수 있어 프로그램이 가능한 비메모리 반도체를 말한다.
21) ASIC(Application Specific Integrated Circuit): 특정 목적으로 설계된 비메모리 반도체를 의미한다.
22) 시스톨릭 배열(Systolic Array): 같은 기능을 가진 셀로 연결망을 구성해 전체적인 동기 신호에 맞춰 하나의 연산을 수행할 수 있도록 설계된 특수한 처리장치를 뜻한다.
23) 컴파일러(Compiler): 고급 언어로 쓰인 프로그램을 컴퓨터에서 즉시 실행될 수 있는 형태의 목적 프로그램으로 변환해주는 프로그램을 가리킨다.
24) 쿠다(Compute Unified Device Architecture, CUDA): 엔비디아에서 개발한 기술로 그래픽 처리 장치(GPU)에서 수행하는 (병렬 처리) 알고리즘을 C 프로그래밍 언어를 비롯한 산업 표준 언어를 사용하여 작성할 수 있도록 하는 GPGPU 기술을 말한다.}

AI 칩과 전력소모

앞으로 AI 서비스는 서비스 질의 향상과 함께 전력소모를 절감하는 방향으로 전개될 것이다. 이를 위해 AI 칩 자체의 전력소모를 줄이려는 노력과 더불어 이를 위한 DNN 구조의 개발도 가속될 것으로 예상된다.

실제로 이미지넷(ImageNet)에서 오류(Error) 확률을 5% 이내로 줄이기 위해서는 1019의 부동소수점 연산이 필요하다고 알려져 있으며, 이는 뉴욕 시민이 한 달 동안 사용하는 전력의 양과 같다. 2016년 이세돌 9단과의 대국에 사용된 ‘알파고(AlphaGo)’의 경우 바둑을 두기 위한 인터페이스에 1,202개의 CPU와 176개의 GPU가 사용됐다. 이때 소모한 전력은 약 1MW로 이는 인간 두뇌의 전력 소모량인 20W와 비교하면 엄청나게 큰 차이라 볼 수 있다.

이후 개발된 ‘알파고 제로(AlphaGo Zero)’는 단 4개의 TPU를 사용하는 ‘Re-enforcement Learning’ 기법을 사용해 겨우 72시간의 학습 후 AlphaGo의 성능을 능가했다. 이는 신경망의 구조와 학습 방법에 따라 전력소모를 얼마든지 줄일 수 있음을 보여주는 사례로, 에너지 절약형 DNN 구조를 계속 연구·개발할 필요가 있다.

AI 반도체 시장의 미래

AI의 응용 분야가 확대되고 성과가 나타나면서 관련 시장 규모도 크게 확대될 것으로 전망된다. 일례로 SK하이닉스는 최근 메모리 반도체에 연산 기능을 더해 AI와 빅데이터 처리 분야에서 데이터 접근의 정체 현상을 해결할 수 있는 차세대 지능형 메모리반도체인 PIM(Processing-In-Memory) 개발 소식을 전했다. SK하이닉스는 이러한 PIM이 적용된 첫 제품으로 ‘GDDR6-AiM(Accelerator in Memory)’ 샘플을 선보였고, 지난 2월 말 미국 샌프란시스코에서 열린 반도체 분야 세계 최고 권위 학회인 ‘ISSCC 2022’에서 PIM 개발 성과를 공개했다.

▲SK하이닉스가 개발한 차세대 메모리반도체 PIM이 적용된 'GDDR6-AiM'

결국 AI 시장은 응용 시스템이 견인하며 계속 새로운 분야를 창출할 것이다. 또한 신경망 회로 구조에 따른 인터페이스 품질에 의해 서비스 질이 차별화될 것이다. 이러한 AI 시스템의 근간을 이루는 하드웨어인 AI 칩의 경우, 추론과 학습을 얼마나 빠르고, 정확하게, 적은 전력 소모로 구현하는지에 따라 경쟁우위가 결정될 것이다.

지금까지의 연구 결과로는 AI 칩의 전력 효율이 떨어지는 것으로 판명됐다. 따라서 향후 기능의 관점과 더불어 전력 효율의 관점에서도 새로운 신경회로망 구조를 연구할 필요가 있다. 하드웨어 측면에서 전력 효율의 핵심 요소는 메모리 접근 방식을 개선하는 것이다.

이에 따라 앞으로는 메모리 내에서 정보를 처리하는 PIM(Processing-In-Memory)과 시냅스 가중치(Synapse Weight)²⁵⁾를 아날로그 메모리에 저장해 신경회로망을 뉴로모픽으로 모사하는 방식이 중요한 연구 주제로 다뤄질 것이다.

^{25) 시냅스 가중치(Synapse Weight): 전기 신호를 인접한 뉴런으로 전달하는 신호 전달 능력을 의미한다.}

※ 본 칼럼은 반도체/ICT에 관한 인사이트를 제공하는 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

 

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SK하이닉스, 유해물질 Free 반도체로 친환경 행보 강화… ‘IECQ QC 080000 인증 획득’

SK하이닉스는 국내 종합 반도체 기업 최초로 친환경 반도체 공급에 필요한 유해물질 관리 역량을 입증하는 스위스의 국제 표준 인증기관인 SGS(Societe Generale de Surveillance)로부터 ‘국제 유해물질 경영시스템 규격 – IECQ QC 080000’ 인증을 획득했다고 밝혔다.

이천 및 청주캠퍼스에서 개발, 생산, QA 기능을 포함한 전 과정을 대상으로 모든 제품에 대해 문서 심사와 현장 심사가 진행됐으며, 최종적으로 인증 획득에 성공함으로써 SK하이닉스와 SGS 코리아 양사는 지난 10일 인증서 수여식을 개최했다. 이천캠퍼스에서 개최된 인증서 수여식에는 송준호 SK하이닉스 Global QRA 품질시스템 담당 부사장과 문성양 SGS 코리아 원장 등이 참석했다.

IECQ QC 080000은 IEC(국제전기기술위원회)에 의해 발효된 ISO9001*(품질경영시스템)에 기반한 제품 유해물질 관리 국제 표준이다. 중금속, 환경 호르몬 물질과 같은 생태계에 유해한 물질의 사용과 함유를 축소 및 제거하도록 하는 경영 규격이며, RoHS*, WEEE* 등과 같은 다양한 환경 규제 준수를 포함해 고객, 직원 및 주주에게 환경 지속 가능성을 보증하도록 하는 규격이다.

*ISO9001 : 국제표준화기구(ISO)에서 제정·시행하고 있는 품질경영시스템에 관한 국제규격
*RoHS(Restriction of Hazardous Substances) : 전기 전자 제품의 특정 유해물질 사용 제한 지침으로 납, 수은, 카드뮴 등 중금속 사용을 금지하는 내용이 포함돼 있다.
*WEEE(Waste Electrical and Electronic Equipment) : 폐 전기·전자제품 처리 지침으로 폐가전제품의 의무 재활용에 관한 규제이다.
▲ 인증서 수여식에 참석한 송준호 SK하이닉스 품질시스템 담당 부사장과 문성양 SGS 코리아 원장(좌측부터)

SK하이닉스는 이번 인증을 위해 올해 1월부터 TF 조직을 구성해 유해물질 프로세스 구축 활동을 진행해 왔으며, 올해 8월에는 내부 감사를 실시한 바 있다. 그 결과, 9월에 SGS에 의해 실시된 인증 심사에서 IECQ QC 080000 요구사항을 충족하는 것으로 판정돼 이천 및 청주캠퍼스에서 생산하는 전 반도체 제품을 대상으로 인증을 획득했다.

SK하이닉스는 이번 국제 표준 인증을 통해 국제 친환경 규제 준수를 넘어 자발적인 관리 역량을 확보하는 한편, 고객들에게는 친환경 반도체를 제공하고 투자자들에겐 ESG 경영 이미지 강화로 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대하고 있다. 또한, SK하이닉스에서의 친환경 규격 인증으로 반도체 Supply Chain 전반에서 친환경 경영이 확산될 것으로 기대된다.

▲ 송준호 SK하이닉스 품질시스템 담당 부사장이 인증서 수여식에서 유해물질 관리에 대한 당사의 품질 정책에 대해서 서로 의견을 나누고 있다.

송준호 SK하이닉스 품질시스템 담당 부사장은 “제품 친환경에 대한 SK하이닉스의 꾸준한 개선 활동을 토대로 IECQ QC 080000 인증을 획득했으며, 이번 인증을 통해 SK하이닉스 제품의 유해물질에 대한 체계적 관리 기반을 국제적으로 공인받았다”고 설명했다. 송 부사장은 이어 “이를 통해 기존 성능과 내구성의 품질 보증을 넘어 유해물질 Free 보증으로 한 발짝 더 나아가 고객과 시장이 신뢰하는 글로벌 선진기업으로 자리매김할 수 있도록 노력하겠다”고 소감을 밝혔다.

▲ 이날 수여식에는 ‘IECQ QC 080000’인증을 위해 노력한 SK하이닉스 구성원들이 직접 참석해 기쁨을 나눴다.

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세계는 지금 ESG 혁신 중, 다양한 사례를 통해 알아본 ESG 경영

 

기업의 전통적 경영방식은 재무적 성과에 초점이 맞춰져 있었다. 하지만 기업 규모가 커질수록 이해관계자들로부터 요구되는 기대 수준과 기업의 지속가능성이 중요시되며 전략적 사고로서의 ESG1)가 뜨거운 화두로 부상했다. 사회적 책임과 이익 추구를 모두 놓치지 않는 것은 이제 더 이상 유토피아적인 이념이 아니며, 장기적인 관점에서 지속가능한 기업을 만든다는 것을 깨달았다. 

지속가능성(Sustainability)에 대한 사회적 요청은 더 멀리 볼 줄 아는 경영 전략을 요구하고 있다. 지속가능성에 대해 다양한 정의가 있지만, 지속가능발전법에 따르면 “현대 세대의 필요를 충족시키기 위하여 미래 세대가 사용할 경제 사회 환경 등의 자원을 낭비하거나 여건을 저하시키지 아니하고 서로 조화와 균형을 이루는 것”을 의미하며 ESG로 표현되기도 한다. 즉, 지속가능성을 염두에 둔 경영 전략 이란, ESG를 의식하고 ‘ESG 경영’을 해야 함을 의미한다. 이렇듯 사회 문제를 고민하는 일은 이제 하나의 소양이 아니라 기업이 멀리 볼 줄 아는지를 평가하는 잣대가 되고 있다. 

1) ESG: Environmental(환경), Social(사회), Governance(지배구조)의 앞글자를 딴 약자로, 기업의 비(非)재무적 성과를 판단하는 기준을 의미. 좋은 일을 해야 한다는 당위가 아니라 ESG를 추구함으로써 기업의 지속가능성을 개선한다는 실증론적 기준으로 2005년 처음 등장함.

ESG, 어떻게 기업 가치 평가하는 기준이 됐을까

지난 2015년 글로벌 기후변동협약 파리협정(Paris Agreement)2)과 UN의 지속가능발전목표(SDGs, Sustainable Development Goals)3)가 정비됐다. 미국의 조 바이든(Joe Biden)이 대통령이 취임하며, 파리기후협정 복귀와 2050년까지 탄소 중립(Carbon Neutral)4)을 선언함에 따라 기후변화에 대한 범지구적인 움직임은 다시 한번 탄력을 받기 시작했다. EU는 물론 한국과 일본 정부도 2050년 탄소 중립을 달성하겠다고 선언했고, 중국도 2060년까지 추진하겠다는 의사를 밝히는 등 120여 개국에서 탄소 중립 목표는 대세가 되며 더욱 가속화될 전망이다.

2018년부터는 ESG 활동을 하는 기업에만 투자하는 ‘ESG 투자’가 전체 운용자산의 20~40%를 차지하는 일이 벌어졌다. 글로벌지속가능투자연합(GSIA, Global Sustainable Investment Alliance) 통계에 따르면 전 세계 ESG 투자 규모는 40조 5,000억 달러(4경 4,400조 원)으로, 2018년 30조 6,800억 달러(3경 3,600조 원)와 비교하면 1년 반 만에 31% 증가했다. 

세계 최대 자산운용사 블랙록(BlackRock)의 래리 핑크(Larry Fink) 회장은 연례 서한을 통해 “기후변화 리스크가 곧 투자 리스크이며, 이러한 리스크 평가를 위해 일관성 있는 양질의 주요 공개정보에 접근할 수 있어야 한다”라고 언급하며 환경 지속성과 ESG 공시의 중요성을 강조했다. 이처럼 ‘ESG를 염두에 두고 책임 있게 투자하겠다’는 기조가 확고한 만큼, 기업은 투자 확보와 주주 이익을 위해서 ESG를 경시할 수 없게 됐다. 

2) 파리협정(Paris Agreement): 2015년 프랑스 파리에서 개최된 21차 유엔기후변화협약 당사국총회(COP21)에서 신기후체제의 근간이 될 파리협정이 채택됨. 협약에 따라 전 세계 온실가스 배출량의 90% 이상을 차지하는 195개 당사국 모두 산업화 이전 수준 대비 지구 평균온도가 2℃ 이상 상승하지 않도록 노력한다는 범지구적인 장기목표 하에 온실가스 배출량을 단계적으로 감축하기로 합의함. 
3) UN SDGs(Sustainable Development Goals): 인류의 보편적 문제(빈곤, 질병, 교육, 성평등, 난민, 분쟁 등)와 지구 환경문제(기후변화, 에너지, 환경오염, 물, 생물다양성 등), 경제 사회문제(기술, 주거, 노사, 고용, 생산 소비, 사회구조, 법, 대내외 경제)를 2030년까지 17가지 주 목표와 169개 세부목표로 해결하고자 이행하는 국제사회 최대 공동목표. 
4) 탄소 중립(Carbon Neutral): 이산화탄소 배출량만큼 이산화탄소 흡수량을 늘려 실질적인 이산화탄소 배출량을 ‘Zero’로 만드는 것.

투자자뿐만이 아니다. 최근에는 그린과 환경이라는 단어로 대표되는 공생의 가치를 중시하고 지구를 위한 좋은 제품을 골라 쓰려는 고객이 늘고 있다. 더 좋은 근로환경(Work Environment)을 제공하고 사회에 공헌하는 기업과 일하려는 구성원과 파트너도 늘고 있다. 

이처럼 비즈니스를 둘러싼 이들의 의식이 전반적으로 변화하고 있다. 이제 우수 인재나 알찬 사업 기회를 잡기 위해서는 사회문제를 해결하는 보람을 줄 수 있어야 하는 시대다. ESG가 고객, 구성원, 파트너 등 기업의 모든 이해관계자의 요청을 반영하고 있다고 해도 과언이 아니다.

실제로 장기적인 성장 가능성이 있다고 여겨지는 기업들은 대부분 ESG에 적극적이다. 예전에는 설비투자 대신 ESG에 경영자원을 배분하는 일이 우선순위에서 밀렸지만, 이제는 기업이 ESG에 신경 쓰는 장기적인 안목과 단기적인 사회 과제를 수행할 수 있는 체력을 가져야 한다고 보는 시각이 우위를 점하기 시작했다. 

환경과 사회를 배려한 투명한 경영 전략은 기업가치 향상과 연계된다. 선한 브랜드 영향력은 기업 가치를 높이고, 지속가능채권5)을 통해 자금을 조달하는 등 경영 자원을 더 쉽게 확보할 수도 있기 때문. 위기관리 역량도 고도화해 위기 시 기업을 응원하는 우군을 확보할 수 있다는 장점도 있다. 

블룸버그나 MSCI(Morgan Stanley Capital International), IBD(Investor's Business Daily) 등 국제적으로 ESG 평가를 하는 이들도 이미 진용을 갖췄다. 마치 재무제표가 기업 건강을 나타내듯 ESG도 내일의 지속가능성을 짚어낼 수 있는 맥박이 되고 있다. 

5) 지속가능채권(Sustainable bond): 그린 프로젝트나 사회 지원 프로젝트에 사용될 자금을 조달하는 특수목적 채권.

“디지털은 순환 경제 구현의 핵심”…EU를 중심으로 시도되고 있는 ESG와 DT의 결합

ESG 경영은 리스크 회피를 위한 수비적인 측면뿐만 아니라 이를 새로운 사업 기회로 활용하기 위한 전략적인 측면도 강조되고 있다. 흥미로운 점은 여기에 최신 경영 트렌드인 IT기술 기반의 디지털 전환(Digital Transformation, 이하 DT)이 접목되고 있다는 것.

작년에 유럽연합(EU, European Union)은 기후 중립화 및 디지털화 가속을 통해 EU의 산업 경쟁력을 강화하고 글로벌 역량을 확보하겠다는 신산업전략을 발표한 바 있다.6) 여기에는 자원 순환 촉진을 위한 이니셔티브(initiative)인 ‘3R(Reduce, Reuse, Recycle)’을 성장전략으로 승화시킨 ‘순환 경제(Circular Economy, 이하 CE)’가 그 중심에 놓여 있다. CE는 채취, 생산, 소비, 폐기의 선형적(Linear) 경제구조를 벗어나 각 단계마다 관리와 재생을 통해 자원을 재활용하는 지속적 경제 구조. 

EU는 CE가 더 깨끗하고 경쟁력 있는 방향으로 구현될 수 있도록 디자인부터 생산, 사용, 폐기과정에서 탄소 배출량과 폐기물을 줄이고 생산비용을 낮추는 데 주도적인 역할을 할 수 있을 것이라고 강조하고 있다. 뿐만 아니라 소비자가 제품에 대한 내구성, 재사용, 수리 가능 여부에 관한 정보를 받아볼 수 있게 하는 등의 다양한 활동을 통해 2030년까지 EU 전역에서 70만 개의 새로운 일자리가 창출될 것으로 전망하고 있다. 

EU는 이러한 CE를 가능하게 하는 엔진이자 촉매로 DT가 큰 역할을 할 것으로 기대하면서, 그린 딜(European Green Deal)7)의 구체적인 행동계획의 중추에 디지털 전략을 놓아두었다. DT는 데이터의 힘으로 종래의 업무 방식을 혁신하는 것이다. EU는 디지털과 순환이라는 두 가지 변화(Transformation)를 톱니바퀴처럼 맞물리도록 해, 여기서 창출되는 시너지로 그린 딜을 완수하겠다는 큰 그림을 그리고 있다.8) 

6) 출저: https://news.kotra.or.kr/user/globalBbs/kotranews/5/globalBbsDataView.do?setIdx=244&dataIdx=181463 
7) 그린 딜(Green Deal): 환경과 사람이 중심이 되는 지속 가능한 발전을 뜻하는 말로, 기후변화, 에너지, 산업, 건물, 수송, 농업, 생물다양성, 환경 등 8가지 분야를 선정하고 2050년까지 유럽 대륙을 기후 중립(Climate Neutral) 지역으로 만드는 것을 골자로 하는 EU의 친환경 정책(출처: https://ec.europa.eu/info/strategy/priorities-2019-2024/european-green-deal_en)
8) 출처: https://www.youtube.com/watch?v=GMqJ_aMWYec 

CE에서는 원자재가 폐기되기 전까지 기획(Design), 생산(Production), 소비(Use/Consumption), 재생(Reuse, Repair, Re-manufacturing), 재활용(Recycle)의 단계로 순환되는데, 데이터 기반 디지털 솔루션(Solution)은 CE의 각 단계를 개선하고 그 자체가 새로운 순환을 하도록 만든다. △정보를 축적·교환하고 △파트너십을 촉진하며 △밸류체인(Value Chain)상에서의 정보 소통을 원활하게 하는 ‘지식·연결·공유 비즈니스 모델’로 제품과 프로세스를 더 순환시킬 수 있게 한 것. 

디지털로 고객 기반을 확장하고, 인재를 포함한 경영 자원을 자산화하며, 오픈 이노베이션(Open Innovation)을 포함한 파트너십(Partnership)을 통해 새로운 가치를 창출하는 일. 모두 각 단계의 순환에 필수적인 활동이다. 

그 방법론으로는 구독경제(Subscription Economy)9)에서 공유경제(Sharing Economy)10)까지 서비스 기반 비즈니스 모델을 제시하며 디지털로 강해진 시민과 소비자를 그 주역으로 내세웠다. 또한, △제품 설계 단계부터 재활용을 고려한 순환식 공급망 구성 △제조 시 설비 공유 등 공동 이용 촉진을 통한 가동률 최대화 △기획단계부터 제품의 필요성을 검토해 제품 판매 대신 서비스로 출시하는 방식 등 발상의 전환을 위한 다양한 시도들도 이뤄지고 있다.

9) 구독경제(Subscription Economy): 일정액을 내면 사용자가 원하는 상품이나 서비스를 공급자가 주기적으로 제공하는 신개념 유통 서비스. 일정 금액을 지불하고 주기적으로 생필품이나 의류 등을 받아 사용하거나 여러 종류의 차량을 이용할 수 있는 서비스 등이 대표적임.
10) 공유경제(Sharing Economy): 물품을 소유의 개념이 아닌 서로 대여해 주고 차용해 쓰는 개념으로 인식해 경제활동 하는 것.

E, S, G 각각의 책임을 다하며 기회 창출에 분주한 기업들

1. 환경(Environmental) 분야

전 세계 첨단 기업들도 앞다퉈 ESG 경영을 수행 중이다. 특히 주요 IT 기업들은 ‘전기를 많이 사용하는 업계’라는 오명을 벗기 위해 환경 분야 사업에 적극적으로 나서고 있다.

마이크로소프트(Microsoft, 이하 MS)는 자신의 소프트웨어 역량을 다른 사업들과 융합하여 선한 영향력을 발휘하고 싶어한다. 이미 10억 달러의 ‘기후 혁신 펀드(Climate Innovation Fund)’를 조성해 향후 4년간 탄소 제거 기술 개발을 지원하고 있으며, 최근에는 ‘탄소 네거티브(Carbon Negative)’라는 개념도 들고나왔다. ‘탄소 중립(Carbon Neutral)’만으로는 충분치 않으니 배출량 이상으로 흡수량을 늘리자는 것. 이와 관련해 2030년부터 이산화탄소 흡수량을 배출량보다 더 늘린 후, 2050년까지 창사 이래 배출한 모든 이산화탄소를 회수하겠다는 야심 찬 목표도 내걸었다. 2012년 실질적 이산화탄소 배출량 제로를 달성한 바 있는데, 여기서 한 발 더 나아가 보다 적극적인 목표를 세운 것이다. 

이는 홀로 할 수 있는 일은 아니다. MS는 최근 미국의 한 농업협동조합과 인공지능(AI, Artificial Intelligence)으로 농업을 효율화하기 위한 협업을 시작했다. 더 많은 이산화탄소가 토양에 흡수되도록 하고, 그 가치에 환금성을 부여해 농가 부수입으로 만드는 BECCs11)사업을 진행하겠다는 것이다.

11) BECCs(Bio Energy with Carbon Capture and Storage, 바이오에너지 탄소 포집·저장): 직접적인 공기 탄소 포집·저장(DACCS, Direct Air Capture with Carbon Storage) 기술과 더불어 온실가스를 직간접적으로 회수하는 대표 기술. 탄소 중립 사회 달성을 위한 중요한 열쇠로 평가받고 있음.

아마존(Amazon) 제프 베조스(Jeff Bezos) CEO는 주주 서한을 통해 친환경 기업으로 거듭나겠다는 강력한 의지를 표명했다. 기후협약을 최초로 서명한 회사로, 파리 기후 협약을 10년 앞당긴 2040년까지 탄소 배출량을 0으로 만들겠다고 약속했다. 약속 이행을 위해 2022년까지 배송용 차량 1만 대를 전기차로 바꾸고, 2030년까지는 총 10만 대를 업무에 투입하겠다는 계획을 밝혔다. 아울러 재생에너지 사용률을 2024년까지 80%, 2030년까지는 100%로 각각 달성하겠다는 목표를 제시하고, 포장재 낭비를 줄이기 위한 노력을 하겠다는 약속도 했다. 

SK하이닉스 역시 발빠르게 움직이고 있다. 지난 2018년 ECO Vision 2022(ECO: Environmental & Clean Operation)를 선언하고 친환경 생산 체계를 갖추기 위한 준비를 시작한 데 이어, 적극적인 탄소 배출량 감축 활동을 통해 지속가능성에 중점을 둔 녹색 경영 모델을 선도적으로 구축해가고 있다.

특히 환경 활동 분야의 주요 목표 중 하나는 2022년까지 2016년 온실가스배출전망(BAU, Business as Usual)12) 대비 40%의 온실가스를 감축하는 것. SK하이닉스는 이를 달성하기 위해 △에너지 시스템 최적화를 통한 사용량 및 비용 절감 △기술 개발과 장비 개선을 통한 온실가스 배출량 감소 △탄소를 배출하지 않는 대체 에너지 인프라 구축 등 세 가지 전략을 추진하고 있다.

또한, 지난 2019년에는 국내 기업 중 처음으로 국내외 모든 생산 거점에서 ‘폐기물 매립 제로(ZWTL, Zero Waste to Landfill)13) 인증’을 완료했다. 지난해에는 SK 관계사들과 함께 국내 기업 최초로 RE10014)에 가입하고, 단계별 이행 로드맵에 따라 재생에너지 사용량을 늘리기 위한 노력도 경주하고 있다. 

12) 온실가스 배출전망(BAU, Business As Usual): 온실가스 감축을 위한 인위적인 조치를 취하지 않을 경우 예상되는 온실가스 총량.
13) 폐기물 매립 제로(ZWTL, Zero Waste to Landfill): 미국 최초 안전규격 인증기관 UL(Underwriters Laboratories)이 폐기물 총 중량에서 재활용 불가능한 폐기물 중량을 빼고 재활용률을 수치화해 등급을 부여함. ZWTL Platinum(100%), Gold(95~99%), Silver(90~94%). SK하이닉스는 현재 이천 93%, 청주 94%, 우시 96%, 충칭 91% 달성.
14) RE100(Renewable Energy 100): 사용하는 전력을 100% 재생에너지(Renewable Energy)로 조달하겠다는 선언. 재생에너지란 풍력, 지열, 연료전지, 수소에너지 등을 지칭. 이를 통해 기업은 기존 석유나 석탄 등 전기를 생산하기 위해 배출하는 탄소를 절감함으로써 좀 더 친환경적인 방법으로 공장을 가동하고 제품을 생산할 수 있음. 

2. 사회(Social) 분야

이 사회의 구성원으로서 기업이 어떻게 하면 좋을지 고민하는 일은 ESG 중에서도 사회 분야에 해당한다. 특히 코로나 19가 일으킨 시장과 사회 변화는 이 분야의 중요성을 더 높였다. 또한, 이해관계자들이 노동권, 젠더 이슈 등 공급망을 포함한 조직 내외에서 광범위하게 신경 쓰고 있는지 예의 주시하기 시작했다.

기업이 사회와 얼마나 적절한 관계를 구축하고 있는지가 핵심 평가 기준. 코로나 19 팬데믹이 일상이 된 이후에는 주로 종업원의 감염 리스크를 포함한 구성원 건강에 얼마나 마음을 쓰는지, 종업원 입장에서 해고나 수익 감소를 어떻게 보살피는지 등 노동환경에 대한 기업 철학이 이 분야의 관심 사례가 되고 있다. 

사업이 사회 정의에 부합하는 방식으로 운영되고 있음을 알리는 기업도 늘고 있다. 이런 노력이 사회 분야에서 기업 브랜드 가치를 높이는 데 중요한 요소라는 판단에서다. 반도체 생산을 위한 원자재가 분쟁지역 등 의심스러운 곳을 피해 책임 있게 조달되고 있음을 홍보 중인 엔비디아가 대표적인 사례. 실제로 엔비디아는 2020년 IBD ESG 순위에서 1위를 기록할 정도로 ESG 경영 측면에서 좋은 평가를 받고 있는 기업 중 하나다. 

SK하이닉스도 사회 분야에서 트렌드를 선도하고 있는 기업 중 하나다. 고객, 주주, 협력사까지 이해관계자 범위를 넓혀 함께 행복을 추구하는 DBL(Double Bottom Line, 사회적 가치와 경제적 가치 동시 추구) 경영철학을 근간으로, 폭넓은 사회공헌 활동을 펼쳐왔다. 

국내 반도체 생태계의 고속 성장을 이끈 ‘동반성장’ 분야에서는 협력사와의 소통의 장인 ‘DBL 스퀘어를 중심으로 △분석/측정 지원 사업 △패턴 웨이퍼 지원 사업 △ESG 컨설팅 △청년 Hy-Five 등 다양한 상생협력 프로그램을 운영하며 회사가 보유한 반도체 지식과 노하우를 협력사들에게 공유하고 있다.

지역사회의 어려운 이웃을 돌보는 데에도 많은 노력을 기울여왔다. △독거 어르신을 위한 인공지능(AI) 스피커 ‘실버프렌드’ 무상 지원, △치매 어르신과 발달장애 아동을 위한 위치추적 기반 배회감지기 ‘행복GPS’ 보급 △코로나 19로 신음하는 지역사회 곳곳에서 지원 활동을 펼치는 ‘사회안전망(Safety Net) 구축’ 사업 등을 통해 꾸준히 보폭을 넓혀왔고, 올해는 SK그룹과 함께하는 ‘온(溫)택트 프로젝트’를 통해 코로나 19로 인한 급식사업 중단 등으로 어려움을 겪고 있는 지역사회 구성원들에게 행복 도시락을 제공하는 사업도 추진 중이다.  

3. 지배구조(Governance) 분야

마지막 지배구조 분야는 IT업계의 강점이자 약점이 되기도 하는 영역이다. 고성장 분야인 만큼 창업자의 영향력이 상대적으로 큰 경향이 있지만, 대내외 경영 트렌드가 변화되면서 이사회의 다양성이 확보가 중요해지고 있다. 2018년 블랙록은 여성 이사가 2명 미만인 기업에는 투자하지 않겠다고 선언했으며, 지난해 1월 골드만삭스(Goldman Sachs)도 올해 하반기부터 다양성을 충족하는 이사가 없는 기업에 대해서는 기업공개(IPO, Initial Public Offering) 업무를 맡기지 않겠다고 밝혔다. 또한 BLM(Back Live Matter, 흑인의 생명도 중요하다) 운동으로, 다양성은 성별에서 인종 관점으로도 확산됐다.

이런 추세에 맞춰 유리천장을 뚫는 여성 고위 임원이 여럿 탄생했다. 시티그룹은 월가에서 최초로 여성인 제인 프레이저(Jane Fraser)가 시티은행장을 차기 CEO로 지명했고, MSNBC는 케이블 뉴스 업계에서 처음으로 흑인 여성인 러시다 존스(Rashida Jones)를 차기 회장에 선임했다. 메이저리그에서도 첫 여성 단장이 탄생했다. 중국계 미국인인 킴응(Kimberly J. Ng)은 메이저리그 수석부사장으로 여성이자 아시아계로서는 처음으로 마이애미 말린스(Miami Marlins) 단장에 올랐다.

미국 나스닥(NASDAQ)은 1명의 여성 이사와 1명의 성소수자(LGBTQ)15) 등 다양성을 상징하는 이사를 상장 기업에 요구하기 시작했다. 미 증권거래위원회(SEC, Securities and Exchange Commission)가 새 가이드라인을 승인할 경우 3,300여 개에 달하는 상장기업에 작지 않은 변화가 예상된다. 

국내도 자산총액 2조 원 이상 기업을 대상으로 내년 8월부터 ‘여성이사쿼터제’를 운영하여 이사 중 1명 이상을 다른 성별로 선임하도록 할 예정이다. 최근 IT 기업 구직자 역시 회사의 이사회 구성을 관심 갖고 보는 분위기로, 이 분야에서 강점을 가진 기업은 인재 다양성 확보 측면에서도 유리한 위치를 선점할 수 있다. 

15) LGBTQ: 여성 동성애자(Lesbian), 남성 동성애자(Gay), 양성애자(Bisexual), 성전환자(Transgender), 성적 정체성을 명확히 할 수 없는 자(Queer)의 앞글자를 딴 약어.

SK하이닉스도 이해관계자의 신뢰를 확보하고 책임 경영을 수행하기 위해 건전한 기업지배구조를 구축하는 데 많은 공을 들여왔다. 이사회 총원의 3분의 2인 6명을 사외이사로 구성해 금융, 회계, 반도체 기술, 법률, 사회정책, 언론 등 각 분야의 전문성을 확보했고, 사외이사 중 여성 인력도 포진시켰다. 이사회 의장과 대표이사를 분리함으로써 이사회의 독립성을 제고하고 경영진 감시와 견제 기능을 강화했다.

또한 효율적인 ESG 경영을 위해 이사회 산하에 지속가능경영 전략 수립과 결과를 검토하는 ‘지속경영위원회’를 두고, 회사의 준법경영활동을 감시하고 강화할 수 있도록 심의 권한을 부여했다. 올해부터는 중장기 ESG 경영 정책 수립과 실행력 강화를 위해 CEO가 직접 주관하는 월 단위 회의체인 ‘ESG경영위원회’도 신설했다. 

ESG 경영, 불확실한 미래를 장밋빛 미래로 바꾸는 최선의 선택

앞선 사례에서 보듯이 주요 국가와 기업들은 각자의 방식으로 ESG 경쟁력을 차별화하기 위해 최선을 다하고 있다. 다음 세대에는 지금보다 ESG의 중요성이 더 강조될 것으로 전망되는 만큼 앞으로도 더욱 노력을 기해야 한다. CONE의 ‘2019 Z세대 퍼포스 스터디(Gen z purpose study)’의 조사에 의하면 Z세대의 90%는 기업이 ESG 이슈 해결을 도와야 한다고 믿고 있다. 또한, 75%는 기업이 그 약속을 정말 좇는지 직접 확인하겠다고 답했다.16)

16) 출처: https://www.conecomm.com/research-blog/cone-gen-z-purpose-study ‘Holding Companies Accountable: 90% believe companies must act to help social and environmental issues and 75% will do research to see if a company is being honest when it takes a stand on issues.’

불확실성의 시대지만, 그만큼 미래는 가능성으로 가득 차 있다. 그리고 그 미래는 적극적으로 ESG 이슈를 선점하고 해결하는 기업에게 기회로 다가갈 것이다. SK하이닉스도 올해 초 ‘Social Value 2030’을 선언했다. 동시에 D램과 낸드플래시 사업의 균형 있는 성장을 도모하고, ESG 경영을 강화해 인류와 사회에 기여한다는 ‘파이낸셜 스토리(Financial Story)’17)의 본격적인 실행에도 나섰다. 이는 미래 고객과의 약속을 지킴으로써 불확실한 미래를 예측 가능한 장밋빛 미래로 바꾸기 위한 노력의 일환일 것이다.

17) 파이낸셜 스토리(Financial Story): 고객, 투자자, 시장 등 파이낸셜 소사이어티(Financial Society)를 대상으로 SK 각 회사의 성장 전략과 미래 비전을 제시해 총체적 가치(Total Value)를 높여 나가자는 경영전략.

※ 본 칼럼은 ESG에 관한 지식과 견해가 담긴 외부 전문가 칼럼으로, SK하이닉스의 공식 입장과는 다를 수 있습니다.

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SK하이닉스, 2022년 3분기 경영실적 발표

· 매출 10조 9,829억 원, 영업이익 1조 6,556억 원, 순이익 1조 1,027억 원

· 메모리 수요 감소, 가격 하락 영향으로 매출, 이익 전분기 대비 급감

· 내년 투자 규모 올해 대비 50% 이상 감축, 수익성 낮은 제품 중심으로 감산(減産)도 추진

· "서버용 D램 주력하면서 최신 제품 양산 준비 만반, 수익성 높여갈 것"

SK하이닉스는 26일 경영실적 발표회를 열고, 올해 3분기 매출 10조 9,829억 원, 영업이익 1조 6,556억 원(영업이익률 15%), 순이익 1조 1,027억 원(순이익률 10%)을 기록했다고 발표했다. (K-IFRS 기준) 지난 2분기 대비 매출은 20.5%, 영업이익은 60.5% 감소했다.

[참고] 2022년 2분기 매출 13조 8,110억 원, 영업이익 4조 1,926억 원, 순이익 2조 8,768억 원

SK하이닉스는 전세계적으로 거시경제 환경이 악화되는 상황에서 D램과 낸드 제품 수요가 부진해지면서 판매량과 가격이 모두 하락, 전분기 대비 매출이 감소했다고 분석했다. 또, 회사는 최신 공정인 10나노 4세대 D램(1a)과 176단 4D 낸드의 판매 비중과 수율을 높여 원가경쟁력이 개선됐음에도 불구하고, 원가 절감폭보다 가격 하락폭이 커서 영업이익도 크게 줄었다고 설명했다.

이날 실적발표를 통해 SK하이닉스는 경영환경의 불확실성이 지속되면서 메모리 반도체 산업이 전례 없는 시황 악화 상황에 직면했다고 진단했다. 이는 메모리 주요 공급처인 PC, 스마트폰을 생산하는 기업들의 출하량이 감소했기 때문이다.

다만, SK하이닉스는 데이터센터 서버에 들어가는 메모리 수요는 단기적으로 감소하겠지만 중장기적으로는 꾸준히 성장세를 탈 것으로 내다봤다. AI, 빅데이터, 메타버스 등 새로운 산업의 규모가 커지면서 대형 데이터센터 업체(Hyperscaler)들이 이 분야 투자를 지속하고 있기 때문이다. 이에 따라 SK하이닉스는 “당사가 고대역폭 제품인 HBM3와 DDR5/LPDDR5 등 D램 최신 기술을 선도하고 있어, 장기 성장성 측면에서 회사의 입지가 확고해질 것”이라고 강조했다.

또, 회사는 “올해 3분기 업계 최초로 238단 4D 낸드를 개발했고, 내년에 양산 규모를 확대함으로써 원가경쟁력을 확보해 수익성을 지속 높여갈 것으로 확신한다”고 덧붙였다.

한편, SK하이닉스는 공급이 수요를 초과하는 상황이 당분간 지속될 것으로 내다봤다. 이에 따라, 회사는 10조 원대 후반으로 예상되는 올해 투자액 대비 내년 투자 규모를 50% 이상 줄이기로 했다.

아울러 SK하이닉스는 앞으로 상대적으로 수익성이 낮은 제품을 중심으로 생산량을 줄여 나갈 계획이라고 밝혔다. 일정기간 동안 이처럼 투자 축소와 감산(減産) 기조를 유지하면서 시장의 수급 밸런스가 정상화되도록 하겠다는 것이다.  

SK하이닉스 노종원 사업담당 사장은 “당사는 지난 역사 동안 항상 위기를 기회로 바꿔왔던 저력을 바탕으로 이번 다운턴을 이겨내면서 진정한 메모리 반도체 리더로 도약하겠다”고 말했다. [끝]

■ 2022년 3분기 경영실적 비교표 (K-IFRS 기준) 

(단위:억원)	2022년 3분기	전기 대비		전년 동기 대비
		2022년 2분기	증감률	2021년 3분기	증감률
매출액	109,829	138,110	-20%	118,053	-7%
영업이익	16,556	41,926	-61%	41,718	-60%
영업이익률	15%	30%	-15%P	35%	-20%P
당기순이익	11,027	28,768	-62%	33,153	-67%

※ 한국채택국제회계기준(K-IFRS)을 적용해 작성되었습니다.
※ 同 실적 발표자료는 외부 감사인의 회계검토가 완료되지 않은 상태에서 작성되었으며, 회계 검토 과정에서 달라질 수 있습니다. 

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SK하이닉스, 세계 최고층 238단 4D 낸드 개발 성공

· 세계 최초 238단 512Gb TLC 7월 개발 완료, 내년 상반기 양산

· 최고층, 최소 면적 제품 구현, 생산성/속도/전력소모 획기적 개선

· “계속되는 혁신을 통해 기술 한계 돌파해 나갈 것”

▲SK하이닉스가 개발한 현존 세계 최고층 238단 512Gb TLC 4D 낸드플래시

SK하이닉스가 현존 최고층 238단 낸드 개발에 성공했다고 3일 발표했다.

SK하이닉스는 최근 238단 512Gb(기가비트) TLC(Triple Level Cell)* 4D 낸드플래시 샘플을 고객에게 출시했고, 내년 상반기 양산에 들어간다는 계획이다. 회사 측은 “2020년 12월 176단 낸드를 개발한 지 1년 7개월 만에 차세대 기술개발에 성공했다”며 “특히 이번 238단 낸드는 최고층이면서도 세계에서 가장 작은 크기의 제품으로 구현됐다는 데 의미를 둔다”고 밝혔다.

* 낸드플래시는 한 개의 셀(Cell)에 몇 개의 정보(비트 단위)를 저장하느냐에 따라 SLC(Single Level Cell, 1개)-MLC(Multi Level Cell, 2개)-TLC(Triple Level Cell, 3개)-QLC(Quadruple Level Cell, 4개)-PLC(Penta Level Cell, 5개) 등으로 규격이 나뉨. 정보 저장량이 늘어날수록 같은 면적에 더 많은 데이터를 저장할 수 있음

SK하이닉스는 이날 미국 산타클라라에서 개막한 ‘플래시 메모리 서밋(Flash Memory Summit, FMS) 2022’*에서 신제품을 공개했다. 행사 기조연설에 나선 SK하이닉스 최정달 부사장(NAND개발담당)은 “당사는 4D 낸드 기술력을 바탕으로 개발한 238단을 통해 원가, 성능, 품질 측면에서 글로벌 톱클래스 경쟁력을 확보했다”며 “앞으로도 기술 한계를 돌파하기 위해 혁신을 거듭해 나갈 것”이라고 강조했다.

* 플래시 메모리 서밋(Flash Memory Summit, FMS): 매년 미국 캘리포니아 주 산타클라라에서 열리는 낸드플래시 업계 세계 최대 규모 컨퍼런스(Conference). 올해 행사 기조연설에서 SK하이닉스는 낸드 솔루션 자회사인 솔리다임(Solidigm)과 함께 공동 발표를 진행함

SK하이닉스는 2018년 개발한 낸드 96단부터 기존 3D를 넘어선 4D 제품을 선보여왔다. 4차원 구조로 칩이 구현되는 4D를 만들기 위해 이 회사 기술진은 CTF(Charge Trap Flash)*와 PUC(Peri Under Cell)** 기술을 적용했다. 4D는 3D 대비 단위당 셀 면적이 줄어들면서도 생산효율은 높아지는 장점을 가진다.

* CTF (Charge Trap Flash)

전하를 도체(①)에 저장하는 플로팅 게이트(Floating Gate)와 달리 전하를 부도체(②)에 저장해 셀간 간섭 문제를 해결한 기술로, 플로팅게이트 기술보다 단위당 셀 면적을 줄이면서도 읽기, 쓰기 성능을 높일 수 있는 것이 특징

** PUC (Peri Under Cell)

주변부(Peri.) 회로를 셀 회로 하단부에 배치해 생산효율을 극대화하는 기술

이번 238단은 단수가 높아진 것은 물론, 세계 최소 사이즈로 만들어져 이전 세대인 176단 대비 생산성이 34% 높아졌다. 이전보다 단위 면적당 용량이 커진 칩이 웨이퍼당 더 많은 개수로 생산되기 때문이다.

이와 함께 238단의 데이터 전송 속도는 초당 2.4Gb로 이전 세대 대비 50% 빨라졌다. 또, 칩이 데이터를 읽을 때 쓰는 에너지 사용량이 21% 줄어, 전력소모 절감을 통해 ESG 측면에서 성과를 냈다고 회사는 보고 있다.

SK하이닉스는 PC 저장장치인 cSSD(client SSD)에 들어가는 238단 제품을 먼저 공급하고, 이후 스마트폰용과 서버용 고용량 SSD 등으로 제품 활용 범위를 넓혀간다는 계획이다. 이어 내년에는 현재의 512Gb보다 용량을 2배 높인 1Tb 제품도 선보일 예정이다.[끝]

 

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