【 청년일보 】 반도체는 현재 우리나라의 수많은 수출 품목 중 1위를 차지하고 있다. 이는 반도체 산업이 왜 중요한가를 보여주는 중요한 지표라고 할 수 있다. 

반도체는 미세회로로 구성되기 때문에 공정 중 어느 한 부분의 결함이나 문제점이 발생하면 제품에 치명적인 영향을 미칠 수 있다. 과거에는 100개를 생산하면 99개 이상은 정상동작을 할 정도로 높은 집적도와 완성도 높은 공정을 보여줬지만, 최근 비용 절감과 전력 효율을 위해 한 웨이퍼에 많은 칩을 넣으면서 잦은 불량이 발생하고 있다. 그만큼 반도체의 품질은 점점 중요해지고 있다는 것이다.

이때 우리는 결함이 없는 합격품의 비율인 ‘수율’을 따지게 되는데, 반도체에서의 ‘수율’은 웨이퍼 한 장에 설계된 칩(IC)의 최대 개수 대비 생산된 칩들 중 정상 작동하는 칩의 개수를 백분율로 나타낸 것으로 불량률의 반대말이다.

즉, 투입한 수 대비 제조되어 나온 양품의 비율을 ‘수율’이라고 할 수 있다. 수율이 높을수록 생산성이 향상됨을 의미하므로 최근 반도체 산업에서는 수율을 높이는 것이 이슈가 되고 있다. 반도체 불량은 공정 과정에서 유입되는 불순물이나, 다양한 공정 방법을 이용해서 반도체를 원하는 패턴대로 깎다가 생기는 구멍 때문에 발생한다. 

우리가 잘 알고 있는 반도체 기업인 삼성전자의 4나노 공정 수율은 35% 수준인데, 이 말은 곧 100만개를 생산하면 65만개 정도는 버린다는 것이다. 반도체의 기반인 웨이퍼 한 장 가격이 중형 세단 가격이라는 점을 감안하면 엄청난 손해가 발생한다는 의미이기도 하다.

현재 개발 중에 있는 3나노 공정의 수율 또한 10~20% 대에 그치고 있다고 밝혔다. 이처럼 많은 반도체 기업에서는 다양한 이유로 반도체 수율에 관한 어려움을 겪고 있는데, 그럼 어떻게 수율을 좋아지게 할 수 있을까?

최근 다양한 방식의 반도체 수율 개선 방안들이 나오고 있는데, 그 중 AI로 불량 반도체를 찾아내는 기술이 주목받고 있다. 

센서 데이터로 장비의 이상을 탐지하는 이상 탐지 분석, 웨이퍼 맵의 패턴을 그룹핑하는 클러스터링 분석, 이미지로부터 불량 탐지 및 자동 분류를 하는 분류 분석, 테스트 효율화를 위한 웨이퍼 칩 품질 점수를 예측을 하는 예측 분석 등이 있다. 그 중 불량을 이미지로 자동 탐지 및 분류를 하는 머신 비전이 발전하고 있는 추세다. 

그럼 ‘머신비전’이란 무엇일까? 머신비전은 기계에 인간이 지닌 시각과 판단 기능을 부여한 것이다. 카메라가 인간의 시각을 대신하고 소프트웨어 시스템이 인간의 뇌 즉, 판단 기능을 한다. 머신 비전 카메라는 일반 카메라와 달리 마이크로미터 단위까지 정밀한 측정이 가능하며 고온의 공정 환경에서도 대량의 이미지를 정상적으로 산출할 수 있다. 촬영 결과는 프로세서를 통해 2D나 3D등의 이미지로 처리된 후 분석 소프트웨어로 보내진다. 

기존 머신비전은 제조공정에 발생할 수 있는 수백 가지 경우의 수를 사람이 일일이 프로그래밍하여 결함을 감지하는 방식이었다면 최근엔 AI, 머신러닝, 딥러닝, 빅데이터, IoT, 클라우드 등 ICT 기술과 융합되면서 스마트 비전으로 발전하고 있는 추세이다. 머신 비전 기술을 응용하면 컴퓨터가 자동으로 불량의 유무, 위치, 종류까지 판별해준다.

AI가 스스로 공정을 이해하고 결함이 있는 제품을 학습해 불량을 감지한다는 의미이다. 이는 속도 향상과 인력 절감이라는 측면에서 획기적인 기술이라 할 수 있다.

머신비전은 이 모든 과정을 자동적으로 처리할 수 있어 최근 대두되고 있는 스마트 팩토리를 구축하는 데에 적합하다. 특히 앞서 언급한 것처럼 반도체, 디스플레이, 2차전지 등 첨단 산업의 공정이 급격히 고도화된 시점에서 AI 머신비전은 이러한 공정에서의 불량률을 최소화 시켜주는 역할을 해나갈 것이다. 
 

【 청년서포터즈 6기 우지수 】