SK하이닉스가 반도체 공정에 AI 솔루션을 도입해 생산 운영 효율 및 수율 개선에 나섰다.

지난 11월, SK하이닉스가 투자한 산업 AI 전문 스타트업 ‘가우스랩스’는 가상 계측 AI솔루션 Panoptes VM(Virtual Metrology) 소프트웨어 제품을 출시했다. SK하이닉스는 12월부터 Panoptes VM을 양산 팹(Fab)에 도입해 사용하고 있다.

Panoptes VM은 제조 공정 결과를 센서 데이터를 활용해 예측하는 가상 계측 AI 솔루션으로, Panoptes 라는 이름은 그리스 신화에 나오는 눈이 백 개 달려 모든 것을 보는(the all-seeing) 거인, ‘판옵테스’에서 따왔다. 즉, 제조 공정 중 벌어지는 모든 일을 모니터링 한다는 의미이다.

Panoptes VM이 우선적으로 도입된 박막 증착* 공정은 웨이퍼 위에 박막을 씌우는 핵심적인 과정으로, 박막의 두께와 굴절률은 반도체의 품질과 직결된다. 하지만 미세한 박막에서 이를 계측하는 과정에는 많은 시간과 자원이 소요되어, 전수 계측하는 것은 매우 어렵다.

SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 박막 증착 공정에 Panoptes VM을 도입했다. 그 후 Panoptes VM을 통해 분석된 데이터 결과값을 APC*와 연동하여 공정 산포* 평균 21.5% 개선 및 수율까지 향상되는 효과를 얻었다. 향후 SK하이닉스와 가우스랩스는 박막 증착 공정 외 다른 공정에도 횡전개 확대 진행을 검토하고 있다.

* 박막 증착 (Thin Film Vapor Deposition): 박막은 진공 증착이나 스패터링 등을 이용하여 절연된 반도체, 유리, 세라믹 등의 기판상에 형성된 아주 얇은 피막으로, 웨이퍼 위에 물리적/화학적 반응을 통해 박막을 입히는 공정
* APC(Advanced Process Control): 제조 산업에서 제품의 생산을 위한 공정 진행 시 장비의 최적 공정 조건을 찾아주는 솔루션

* 산포: 해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기로, 산포가 줄어들수록 불량 가능성이 줄어들기에 산포가 적정 수준을 넘어서지 않도록 관리해야 함

제조 공정에서 발생하는 실제 데이터에 AI 기술을 활용한 가상 계측 모델은 실제 계측 장비와 유사한 예측 정확도를 보인다. 이러한 가상 계측을 통해 제조사는 100% 전수 검사하는 것과 같은 효과를 볼 수 있으며, 이 가상 계측 데이터를 활용해 얻을 수 있는 효과는 무궁무진하다.

가우스랩스의 김영한 대표는 “가우스랩스는 최고의 AI 기술을 통해 제조 현장에 의미 있는 효과와 큰 가치를 제공할 수 있는 난제들을 공략해 해결하고 있다”라며 “Panoptes VM을 필두로 제조업에 혁신을 이끌어 나갈 제품들을 지속 개발할 것”이라고 전했다.

이번 AI 솔루션 도입에 대해 SK하이닉스 제조/기술 김영식 부사장은 “SK하이닉스는 가우스랩스와의 협력을 통해 한층 지능화된 스마트팩토리(Smart Factory) 구현에 힘쓰고 있다”며 “반도체 개발 및 생산 전반에 AI 기술을 접목하여 기술 우위를 지속 확보해 나갈 것이며, 이번 Panoptes VM 도입은 시작일 뿐”이라는 비전을 밝혔다.

제조공정을 감시하는 거인을 만들다 – Panoptes VM 담당자 인터뷰

Q. 가우스랩스, ‘산업 AI 소프트웨어 전문 스타트업’이라고 들었는데, 산업 AI는 무엇이고 어떤 역할을 하나?

▲ 산업 AI의 도입 효과와 그 가치에 대해 설명하는 가우스랩스 임동균 매니저

임동균 매니저: 산업 AI는 말 그대로 산업 설비에서 발생하는 데이터를 AI 기술을 활용해 분석하여 산업현장에서 사용되도록 하는 것을 의미한다. 가우스랩스는 제조업에서 ▲품질관리 ▲생산 스케줄링 ▲장비 수리 및 유지 ▲프로세스 및 장비 제어 ▲프로세스 모니터링 등 크게 다섯 가지 영역에서 AI 도입 효과가 클 것으로 보고 있다.

상담 챗봇, 관심상품 추천 같은 소비자 향(向) AI 서비스는 이미 친숙할 것이다. 반면 산업 AI가 아직 낯선 이유는 소비자 향 AI보다 높은 정확도와 신뢰성이 요구돼 상용화되는 데 더 오랜 시간이 걸리기 때문이다. 예를 들어 관심상품 추천의 정확도가 낮을 때와 제조 공정에 영향을 미치는 분석 결과의 정확도가 낮을 때를 비교해보면, 당연히 후자의 피해가 훨씬 클 것이다.

산업 AI는 소비자 향 AI에 비해 아직 상용화 되지 않았지만 그만큼 발전의 여지가 무궁무진한 블루오션이라 할 수 있다. 현재 가우스랩스는 제조 프로세스 모니터링에 우선 집중하여 제품을 개발하고 있고, 최근 AI 기반 가상계측 솔루션 Panoptes VM을 출시했다. 이 제품은 작년 12월부터 SK하이닉스에 도입돼 현재 사용되고 있다.

Q. ‘가상계측’은 무엇인가?

▲ 가상계측의 개념과 그 필요성에 대해 설명하는 노도형 TL

노도형 TL: 제조사는 제품이 생산되는 과정 중간중간에 제품이 잘 만들어지고 있는지 품질을 측정하는데, 이를 계측이라고 한다. 그런데 생산하는 모든 제품에 대해 계측을 진행하기에는 소요되는 시간과 자원이 어마어마해 보통 샘플링(Sampling)을 통해 계측을 실시한다. 전수 검사를 하지 않고, 일부만 검사한다는 의미이다. 이때 샘플링되지 않은 제품들에 대해 물리적인 측정 대신 장비 센서 등의 데이터에 기반해 가상으로 품질을 예측하는 것을 바로 가상계측이라고 한다.

정현경 TL: SK하이닉스에서 이번에 Panoptes VM을 도입한 박막 증착 공정을 예로 들어 설명하면, 공정 중에 발생하는 챔버 안의 압력, 온도, 분사 거리, 가스 주입량, 전류량 등의 데이터를 수집해 Panoptes VM을 통해 웨이퍼 위에 증착된 필름의 굴절률과 두께와 같은 공정 결과값을 예측하는 것이다. 전수 검사 없이도 전수 검사한 것 같은 효과를 얻을 수 있다는 게 장점이다.

반도체 제조에서는 제품 패턴이 미세화됨에 따라 계측에 대한 니즈가 점점 더 높아지고 있다. 하지만 실 계측을 늘리는 데는 한계가 있어 가상 계측에 대한 필요성이 더 커지고 있다. 가상계측은 예전부터 존재했던 개념으로, 이에 대한 연구 및 실제 공정에 도입하려는 시도는 계속 있어왔다.

▲ Panoptes VM의 기능적 설명을 위해 Panoptes VM 홍보 영상에서 일부 발췌 (출처: 가우스랩스 공식 유튜브 채널)

Q. 기존에는 가상계측을 실제 공정에 도입하는 데에 어려움이 많았다는 얘기인지?

▲ 당사 증착 공정에 가상계측 도입할 때의 어려움을 설명하는 정현경 TL

정현경 TL: 먼저 실 계측 데이터가 많지 않다 보니 공정 결과에 대한 분석 진행 자체가 쉽지 않았다. 그리고 한 공정 내에서 나오는 장비 센서 데이터가 수백 개이다 보니, 이렇게 다양한 센서 데이터 중 결과값에 영향을 미치는 유의미한 파라미터를 찾아내는 것의 난이도가 매우 높았다. 한마디로 정확도가 높은 가상 계측 모델을 만들기가 어려웠다.

노도형 TL: 데이터 드리프트와 시프트*(Data Drift and Shift)로 인한 어려움도 많았다. 시간에 따라 장비 상태는 조금씩 변화하는데, 이로 인해 데이터 드리프트 현상이 발생한다. 그리고, 장비는 주기적으로 유지 보수를 해줘야 하는데, 이로 인해 데이터 시프트도 발생하게 된다. 이렇게 데이터 자체에 변화가 생기게 될 경우, 엔지니어가 모델을 계속 업데이트해 줘야 하다 보니, 관리의 부담도 컸다.

* 데이터 드리프트와 시프트: 데이터가 예측하지 못한 변화에 의해 통계적 분포가 변화하는 것을 의미. 데이터 드리프트(Data Drift)는 시간 경과에 따라 데이터의 분포가 점차 변화하는 것을 의미하고, 데이터 시프트 (Data Shift)는 예상하지 못한 변화에 의해 데이터의 분포 중심 값이 크게 변화하는 것을 의미한다.

Q. Panoptes VM은 어떻게 그러한 어려움을 극복하고 작동하는 건가?

▲ Panoptes VM의 개발 방향을 설명하는 정현경 TL, 임동균 매니저, 노도형 TL, Simon(가우스랩스 소속)

임동균 매니저: Panoptes VM은 동일 공정을 진행하는 복수 장비에서 데이터를 취합하고, AI 기술을 이용해 공정 결과를 예측하는데 중요한 파라미터를 추천해준다. 이뿐만 아니라, 여기에 엔지니어가 도메인 지식*을 바탕으로 예측 모델을 커스터마이징 할 수 있다. AI 알고리즘과 인간의 지식을 결합해 결과값을 예측하는데 필요한 파라미터를 더욱 정교하게 뽑아내는 것이다. 이는 당연히 높은 정확도로 이어진다.

* 도메인 지식: 특정 영역에서 사용되는 전문 지식

또한 Panoptes VM은 모델 자동 업데이트 기능도 제공한다. AI가 데이터 추세를 끊임없이 학습해 데이터 드리프트, 시프트와 같은 변화를 실시간으로 감지하고 반영하는 것이다. 때문에 엔지니어가 이를 계속 확인하고 업데이트 작업을 할 필요가 없다.

Q. Panoptes VM의 기대효과는?

정현경 TL: Panoptes VM의 가상 계측 결과를 APC와 같은 공정 제어에 연결했을 때, 공정 산포가 줄고 수율이 개선되는 효과가 있다. 웨이퍼 낱장까지 공정 제어가 가능해지기 때문이다. 실제로 도입 초기 주요 공정에 적용한 결과, 공정 산포가 평균 21.5% 감소했고, 이에 따른 수율 개선 효과도 있었다.

그리고 품질 사고 예방도 가능하다. 기존에는 계측 주기가 길어 공정 중 문제가 발생해도 이를 포착하고 적절한 조치를 취하는 데까지 많은 시간이 걸렸다. 하지만 이제 Panoptes VM이 모든 웨이퍼에 대해 공정 결과를 예측해주기 때문에, 공정과 장비의 이상 상황을 빠르게 확인하고 해결할 수 있다.

Q. Panoptes VM 도입으로 생긴 업무의 변화는?

▲ Panoptes VM 도입 후 실 사용 경험을 설명하는 (좌측부터) 정현경 TL, 노도형 TL, 임동균 매니저

정현경 TL: 엔지니어의 데이터 분석 능력이 향상되고, 분석 업무에 따른 공수가 줄었다. 그전에는 샘플링 검사로 인해 확보할 수 있는 결과값이 적었는데 이제는 예측값으로 데이터를 전수 확보해 데이터 분석에 큰 도움이 된다. 장비 센서 데이터와 공정 결과 사이의 상관관계를 파악하기 쉬워졌고, 또 여기서 얻은 인사이트를 다시 Panoptes VM에 접목할 수 있어 선순환 성장이 가능할 것으로 보고 있다.

Q. Panoptes VM 도입에 따른 이후 계획은?

노도형 TL: 가상계측이 적용되는 공정을 확장할 계획이다. 현재는 박막 공정에만 적용하고 있지만, 다른 공정에도 테스트를 진행 중이며, 양산 확대 도입을 위해 앞으로도 가우스랩스와 긴밀한 협업을 진행할 것이다.

임동균 매니저: 가우스랩스는 Panoptes VM 외에도 제조 공정 중 이상 원인을 분석해주는 RCA(Root Cause Analysis)와 반도체 공정 이미지로부터 공정 결과를 계측하는 IM(Image Metrology) 제품을 개발 중에 있다. RCA는 올해 초, IM은 올해 말에 출시될 예정이니, 많은 기대 부탁드린다. AI 기술이 산업 현장에 도움이 되도록 노력에 박차를 가할 것이다.