AI, 2D 반도체 공정까지 스스로 진단·제어

한국기계연구원이 플라즈마 공정과 인공지능(AI)을 결합해 차세대 2차원(2D) 반도체 공정을 자동 진단·제어하는 시스템을 구현했다. 원자 한 층 수준으로 얇은 2D 반도체의 합성과 식각, 모니터링, 공정 예측을 하나의 공정 흐름 안에서 처리하는 통합 기술이다.


한국기계연구원(원장 류석현)은 반도체장비연구센터 김형우 선임연구원 연구팀이 저온 플라즈마 기반 PECVD(플라즈마 화학기상증착)와 RIE(반응성 이온 식각) 장비를 이용해 6인치 웨이퍼 규모의 2D 반도체(MoS₂, WS₂) 합성·식각 공정을 구현하고, 이를 AI 기반 지능형 공정 시스템으로 고도화했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 공정 중 발생하는 플라즈마 발광과 가스 조성 변화를 실시간으로 측정하고, 그 데이터를 머신러닝 모델로 분석해 공정 상태와 두께를 예측하는 기술을 개발했다. OES(광학방출분광), ToF-MS(비행시간형 질량분석기), QMS(사중극자 질량분석기) 등에서 얻은 시계열 다중모달 데이터를 학습에 적용해 반도체 막 두께를 원자층 수준까지 정밀하게 추정할 수 있도록 했다.

차세대 2D 반도체 공정은 그동안 고온 공정 비중이 높아 기존 양산 라인과 호환성이 떨어지고, 대면적에서 균일한 품질을 확보하기 어렵다는 지적을 받아왔다. 원자층 단위 식각 기술도 공정 시간이 길어 생산성이 낮다는 한계가 있었다. 연구팀은 저온 플라즈마 기반 공정을 적용해 양산 장비와의 호환성을 높이고, 단일 공정에서 원자층 식각이 가능한 공정 조건을 도출해 처리 시간과 효율을 개선했다.

이번에 구축된 지능형 공정 기술은 AI 반도체, 차세대 전자소자, 디스플레이 등 다양한 분야의 박막 공정 관리에 적용 가능성이 열려 있다는 평가다. 기존 양산 장비에 이미 설치된 OES용 뷰포트(view port)를 활용해 구조 변경 없이 공정 데이터를 수집할 수 있어, 현장 적용 시 설비 부담도 크지 않다는 설명이다. 공정 데이터가 축적되면 반도체 제조 라인의 자율운전·지능화 기술로 확장할 수 있는 기반도 마련됐다.

김형우 선임연구원은 “저온 환경에서 6인치 웨이퍼 기반 2D 반도체 공정을 원자층 수준까지 제어 가능한 수준으로 끌어올렸다”며 “다중모달 데이터와 머신러닝을 결합해 공정 예측과 최적화를 함께 구현함으로써 공정 재현성과 생산성을 높였다”고 말했다. 이어 “차세대 반도체 제조 공정 자동화·지능화 기술로 이어지도록 후속 연구를 진행할 계획”이라고 밝혔다.