반도체 칩 제조의 핵심인 공정 장비 개발에 인공지능(AI) 기술을 적극 활용해야한다는 제언이 나왔다. 이를 위해 반도체 장비사와 고객인 제조사 간 협업이 강화돼야 한다는 전문가 의견이다.
이용석 명지대 교수는 지난 29일 열린 '해동 패키징 기술 포럼'에서 AI와 소재 기반 차세대 패키징 설비 동향을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 “반도체의 영원한 난제는 '수율'”이라며 “공정 관련 빅데이터를 실제 공정 및 제품(장비) 개발에 활용한 것에 한계가 있었다”고 지적했다.
그러나 최근 AI 기술이 성장하면서 데이터 활용 한계를 극복하려는 시도가 잇따르고 있다. 전자부품기술학회(ECTC 2025) 발표 논문을 분석한 이 교수는 △머신 러닝 기반 워피지(웨이퍼 휨) 예측 △차량 칩렛 반도체 비선형 해석 효율 향상 △열 해석을 통한 최적 방열 설계안 도출 △수율 향상을 위한 소재 구조 최적화 등 AI 활용 사례를 소개했다.
모두 새로운 AI 모델을 활용, 반도체 공정을 개선하거나 반도체 칩 성능을 끌어올릴 방법을 도출했다고 이 교수는 설명했다.
그는 “업계에서는 새로운 장비를 도입하는 것을 꺼려하는데, 수율 안정화를 위해 기존 장비를 활용하는 것이 익숙하기 때문”이라며 “그러나 여러 연구 사례를 기반으로 디지털 트윈이나 시뮬레이션 등 AI 기반 가상 환경에서 제품을 미리 개발해보고 최적의 공정 방법론(레시피)을 알려주는 기술이 있으면 업계의 부담도 줄어들고 차세대 반도체 장비 개발에 막차를 가할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
또 “장비사만의 문제가 아니라 반도체 제조기업에서도 협업이 필요하다”며 “정확한 공정 조건 값은 아니더라도 어느정도 장비 개발에 기여할 수 있는 특정 범위의 데이터를 함께 활용하면 차세대 반도체 장비 발전에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.
권동준 기자 djkwon@etnews.com
