SK하이닉스유니버시티(SKHU) 최명수 교수가 반도체 제조 AI의 새로운 방향성을 제시했다.
29일 가천대학교 글로벌캠퍼스 반도체대학에서 열린 한국반도체디스플레이기술학회(반디학회) 국내학술대회에서 최 교수는 “이제 제조 AI는 발견(Discovery) 중심에서 생성(Generation) 중심으로 전환해야 한다”며 생성형 AI를 활용한 새로운 접근을 제안했다.
최 교수는 '제조 AI, 발견을 넘어 생성으로 - 인간과 AI의 협업'을 주제로 한 발표에서 “반도체 제조 현장에서 데이터를 단순히 분석해 인사이트를 '발견'하는 시대는 한계에 도달했다”고 진단했다.
그는 지난 10여 년간 빅데이터, 데이터 사이언스, 딥러닝으로 AI 기술이 발전해 왔음에도 불구하고, 실제 제조 현장의 근본적인 문제를 해결하기에는 여전히 한계가 있다고 지적했다. 특히 NQC(비정량 제어), FDC(오경보), VM(가상 계측), 예지보전(Predictive Maintenance), 수율 예측(Yield Prediction) 등 현장에서 반복적으로 어려움을 겪는 영역을 예로 들며 기존 접근법의 한계를 설명했다.
최 교수는 데이터를 '금광'에 비유하며, “데이터에서 찾은 단서(Clue)가 반드시 가치 있는 인사이트가 되는 것은 아니며, 활용 목적에 따라 금이 될 수도, 쓰레기가 될 수도 있다”고 강조했다. 그는 “데이터 자체가 자연 현상이 아니라 설계자와 개발자가 선택적으로 만든 인공물”이라며 단순한 데이터 분석 중심에서 벗어나야 한다고 역설했다.
주요 제안 내용은 △현장 멀티모달 데이터(센서·이미지·로그 등)의 실시간 통합 및 합성 △인간의 암묵지(tacit knowledge)와 경험적 노하우를 쉽게 활용할 수 있는 환경 구축 △AI가 스스로 신뢰도를 판단하고 부족한 부분에서는 인간과 협업(Human-in-the-Loop)하는 시스템 마련 등이다.
그는 “기존 AI 모델은 과도하게 자율적(Over-Autonomous)”이라며 생성형 AI가 비정형적인 인간 지식을 잘 이해하고 맥락을 파악하며 디지털 트윈과 결합해 빠른 검증을 가능하게 하는 점을 강점으로 꼽았다.
최 교수는 “이러한 인간-AI 협업 시스템이 실현된다면 반도체 제조의 다음 단계 도약은 물론, 중국의 추격을 효과적으로 따돌릴 수 있는 강력한 경쟁력이 될 것”이라고 전망했다.
이형두 기자 dudu@etnews.com
