SK하이닉스, 비전 AI로 반도체 공정 효율 높인다…핵심 무기는 'AIO·AIM'
SK하이닉스, SK 테크 서밋 2022서 AI 기반 반도체 공정 기술 소개
AIO, 알고리즘 통헤 계측 이미지 분해 및 재조합
AIM, 최적의 모델링으로 저비용·고효율 결함 분석 가능
2022-11-09 장경윤 기자
SK하이닉스가 반도체 공정의 효율성을 높이기 위해 '비전 AI' 기술을 적극 활용한다. 반도체 공정에서 발생할 수 있는 각종 결함을 알고리즘으로 분석, 개선할 수 있는 차세대 기술 플랫폼을 다수 개발해냈다.
9일 SK하이닉스는 서울 광진구 워커힐 호텔에서 'SK 테크 서밋 2022' 행사를 열고 AI 기반의 차세대 반도체 공정 기술인 AIO, AIM 등에 대해 소개했다.
포토 공정은 특정 반도체 회로가 새겨진 마스크에 빛을 투사해 웨이퍼 상에 패턴을 그리는 전공정이다. 이때 패턴이 정확히 그려져야 반도체 수율에 문제가 생기지 않는다. 패턴의 정확도를 가늠하기 위해서는 오버레이, CD, 패턴의 결함 유무 등을 검사해야 한다.
오버레이는 웨이퍼 상부층과 하부층의 전자회로 패턴 위치가 얼마나 정확하게 정렬되는지를 나타낸다. CD는 패턴의 선폭을 뜻하며, 웨이퍼에 새겨진 패턴이 수평적으로 얼마나 균일한 폭을 가지고 있는지에 대한 척도다.
다만 반도체 선폭이 급격히 미세화되면서, 이들 수치를 정확히 계측하는 기술의 난이도가 높아지고 있다. 각 요소를 계측하는 데 너무 많은 시간을 할애하는 경우 공정의 효율성이 감소할 수 있다는 점도 문제로 지적된다. 현재 CD, 오버레이 등을 측정하기 위해 소요되는 시간은 각각 5~10분에 달한다. 때문에 현재 반도체 공정은 모든 웨이퍼를 검사하지 않고, 수율에 문제가 생길 시 후속 대처 격으로 검사를 진행하는 방법을 사용한다.
이를 개선하기 위해 SK하이닉스는 계측 시스템에 비전 AI(인공지능), ML(머신러닝)을 결합한 기술을 적용하고 있다. AIO(All-In-One) 분석 시스템과 포토공정용 AIM(All wafer Intelligent Monitoring) 시스템이 대표적 사례다.
AIO는 비전 AI를 통해 반도체 칩 내부의 복잡한 구조를 오버레이, CD 등에 따라 이미지로 분해 및 재조합하는 기술이다. 원하는 특정 분야의 이미지를 알고리즘으로 조합하므로, 일일히 이미지를 촬영할 필요 없이 이미지를 재활용하는 것이 가능하다. 이를 통해 계측의 시간 및 비용 효율성을 높일 수 있다.
개별 요소의 결합으로 인해 발생하는 결함을 분석할 수 있다는 것도 장점이다. 일례로 칩 내의 특정 CD와 오버레이는 개별 계측에서는 문제가 되지 않으나, 각 요소가 중첩되면서 결함이 발생하는 경우가 있다. AIO는 각 요소가 결합됐을 때의 상황도 조합할 수 있으므로 보다 입체적인 계측이 가능하다.
AIM은 반도체 장비 내에 카메라 모듈을 삽입하고, 공정 진행에 따라 웨이어 이미지를 취득하는 기술이다. 얻어진 이미지는 SK하이닉스가 만든 알고리즘을 통해 최적의 모델링을 산출해낸다. 이후 모델링과 각 웨이퍼 이미지의 비교를 통해 반도체 공정에서 발생할 수 있는 각종 결함, CD 문제 등을 찾아내는 구조다.
AIM을 구동하는 데 걸리는 시간은 단 5~8초에 불과하기 때문에 이전과 달리 모든 웨이퍼를 전수 검사할 수 있게 된다. 또한 개별 장비를 도입하는 것이 아닌 카메라 모듈을 삽입하는 방식이기 때문에, 투자비 역시 기존 대비 10% 수준으로 절감할 수 있다는 게 SK하이닉스의 설명이다. 그러면서 측정 정확도는 기존 대비 80~90%까지 구현해냈다.
노준호 SK하이닉스 TL은 "AIM은 수율과 쓰루풋을 동시에 높일 수 있어 결과적으로 반도체 공정의 비용 절감을 꾀할 수 있다"며 "메모리 시장이 지금처럼 다운텀에 진입했을 때, AIM과 같은 기술이야말로 시장 경쟁에서 앞설 수 있는 원동력이 될 것"이라고 밝혔다.
디일렉=장경윤 기자 jkyoon@bestwatersport.com
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