반도체시장, 양산수율 적기 달성이 과제

전세계적으로 AI와 빅데이터에 대한 수요가 늘어나고 있지만, 이의 기반이 되는 반도체에 대한 공급은 여의치 않은 상황이 이어지고 있다. 특히, 반도체의 복잡성이 확산되면서 높은 수준의 AI와 빅데이터가 요구되는 문제가 꼬리를 물고 이어지고 있다.

어플라이드 머티리얼즈 이석우 전무는 20일 온라인으로 기자들과 만나 최근 반도체 시장의 흐름을 짚어보고 자사의 신규 제품을 소개하는 시간을 가졌다.

이 전무의 설명에 따르면 AI와 빅데이터가 우리 경제와 삶의 방식을 바꾸고 있고 반도체 분야에 심오한 변화를 주고 있다. 또한 이 두 화두는 반도체 산업이 수행할 새로운 기능을 요구하는 동시에 반도체의 미세제조 공정에 도움을 준다.

이 전무는 “반도체의 복잡성과 팬 운영비용의 증가로 인해 양산 수율을 적기에 달성하는 것은 수십억 달러의 매출과 수익성 창출의 가치가 있다”며, “광학웨이퍼 검사 공정 제어에 대한 기존 접근법은 더 이상 경제적이지 않다. 웨이퍼검사 비용이 증가함에 따라 검사 단계가 줄고 이로 인한 결함 이슈 발생으로 디바이스 개발이 지연된다”고 지적했다.

특히, 반도체 산업 분야에서 노드사이즈가 작아지면서 다양한 도전이 발생하고 있다는 것이 이 전무의 설명이다. 공정이 복잡해지면서 생산비용은 증가하고 있는데 수십억 달러의 가치를 창출하는 반도체의 생산수율을 맞추는 것이 어렵고 기간도 길어지고 있다는 것이 반도체 업계가 겪고 있는 어려움이다.

아울러 반도체 분야가 나노미터만큼의 발전을 이룰 때마다 웨이퍼 공정 스텝은 급증한다. 검사에 더 많은 스텝이 소요되면 비용도 증가한다. 또한 결함 검출을 위한 광학 스캐너가 정교해지면서 스캐너 비용도 증가하고 있다. 스캐너당 비용 증가는 웨이퍼 스캔당 비용 증가를 의미한다.

이 전무는 “2015년에서 2021년 사이에 반도체 생산의 공정단계는 48% 증가했고, 이에 따라 가격과 웨이퍼 스캔은 각각 56%‧54% 늘었다”며 “엔지니어들은 공정 제어 예산이 급증하는 것을 피하기 위해 원하는 수준보다 적은 스텝으로 검사를 실시하고 있지만 이로 인해 결함의 근본 원인을 분석하고 수정하는 시간, 수율 달성 시간을 단축하는데 필요한 데이터도 줄어든다”고 우려를 표했다.

한편, 이날 어플라이드 머티어리얼즈는 빅데이터와 AI 기술을 핵심 칩 제조 기술에 적용하여 공정 제어에 대한 새로운 플레이북을 제시했다.

어플라이드의 솔루션은 실시간 연동해 작동하는 것은 물론 기존 방식보다 빠르고 우수하며 효과적인 비용으로 결함을 검출‧분류하는 ▲새로운 ‘인라이트(Enlight)’ 광학 웨이퍼 검사 시스템 ▲새로운 ‘익스트랙트AI(ExtractAI)’ 기술 ▲’SEM비전(SEMVision)’ 전자빔 리뷰 시스템의 세 가지 요소로 구성된다.