김형환 SK하이닉스 공정기반기술 담당 상무는 26일 오후 서울 양재동 엘타워에서 열린 반도체·디스플레이 기술로드맵 세미나에서 “공정 라인에 머신러닝 기술을 접목, 생산성 향상을 꾀하고 있다”면서 “최근 집중하고 있는 작업”이라고 소개했다.
김 상무는 “생산 라인 내 장비에서 나온 데이터(소스 파라메터)와 웨이퍼 결과물의 데이터(리스폰스 파라메터)를 조합해 유의미한 정보로 만드는 것이 목표”라면서 이 작업이 완료되면 생산성이 높아질 것이라고 설명했다.
김 상무는 공정을 미세화하면서 생산 효율을 끌어올리는 것은 매우 어려운 일이 돼 가고 있다고 강조했다.
그에 따르면 현재의 메모리 공정은 사람 머리카락의 4000분의 1 수준을 컨트롤해야 하는 극도로 미세한 작업이다. D램은 매우 높은 종횡비(A/R)의 커패시터를 설계, 생산해야 하고 3D 낸드플래시도 적층 숫자가 높아짐에 따라 홀(구멍)을 더 깊게 뚫어야 한다.
이처럼 원자층 수준의 프로세스를 정밀해야 제어해야 하기 때문에 생산성은 계속 낮아질 수 밖에 없다. 김 상무에 따르면 현재 메모리 생산 라인에서 컨트롤해야 하는 프로세스 파라메터는 8000개 이상이다. 장비 숫자는 2800개 이상, 공정 스탭수는 600개가 넘는다. 빈 웨이퍼를 집어넣고 가공이 끝날 때 까지 걸리는 시간은 2개월 이상이다. 이 수치는 점점 더 높아지고 있다.
생산 라인 내 머신러닝 기술을 접목하는 것은 바로 이 때문이라고 그는 강조했다.
그는 “다양한 기술 과제는 SK하이닉스 같은 소자 업체의 힘 만으로 돌파하는 것은 힘들다”면서 “무엇보다 협업이 중요하다”고 말했다.
김 상무는 “작년까지 메모리 산업은 굉장한 성공을 거뒀지만, 계속 변화되는 상황을 캐치하지 못하고 자만하면 몰락할 수도 있다”면서 “현실을 직시하고 미래를 준비하자”고 말했다.
