SK하이닉스 제공

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SK하이닉스는 AI(인공지능) 솔루션 자회사 '가우스랩스'와 함께 반도체 수율(결함 없는 합격품 비율)을 개선하는 기술의 개발 성과를 29일 발표했다.

SK하이닉스와 가우스랩스는 25~29일(현지시간) 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열린 국제학회인 'SPIE AL 2024'에 참가해 AI 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 공개했다. 계측은 반도체 제조 과정에서 반도체 소자의 물리적·전기적 특성이 생산 공정별로 제대로 충족됐는지 확인해 생산성을 높이는 작업이다.

이번 논문 발표를 통해 가우스랩스는 AI 기반의 가상 계측 솔루션 'Panoptes VM(Virtual Metrology)'의 예측 정확도를 높이는 알고리즘인 '통합 적응형 온라인 모델(Aggregated AOM)'을 소개했다.

SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5천만 장 이상의 웨이퍼에 가장 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로 이 소프트웨어 성능에 힘입어 공정 산포를 약 29% 개선했다. 산포는 품질 변동의 크기로 산포가 줄어들수록 불량 가능성이 줄어든다.

가우스랩스가 학회에서 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전이다. 가우스랩스는 이 알고리즘을 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다고 설명했다.

또 범용 노이즈 제거 기술(Universal Denoising)도 소개했다. 반도체 계측 중 일부 작업은 반도체 구조 검사용 전자 현미경(CD-SEM) 이미지를 바탕으로 진행된다. 나노미터(nm·1나노=10억 분의 1m) 단위까지 정확하게 측정하기 위해서는 전자 현미경 이미지의 노이즈(잡티)를 제거해 해상도를 높이는 것이 중요하다.

가우스랩스가 개발한 이 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한 번에 제거한다. 가우스랩스 관계자는 "SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과 이미지 획득 시간이 기존 기술의 1/4까지 단축된다"면서 "앞으로 이 기술이 반도체 계측 장비의 생산성을 42% 개선할 것"이라고 말했다.

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