[더테크=조재호 기자] SK하이닉스가 가우스랩스와 미국 캘리포니아주 새너제이(San Jose)에서 열리고 있는 국제학회 ‘SPIE AL 2024’에 참가해 AI 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다고 29일 밝혔다.

SPIE AL(SPIE Advanced Lithography + Patterning)은 국제광전자공학회가 주최하는 광학, 광자학 분야 국제 학회로 반도체회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄진다.

이러한 반도체 계측 기술은 반도체 제조 과정에서 반도체 소자의 물리·전기적 특성이 생산 공정별로 제대로 충족됐는지 확인해 생산성을 높이는 작업이다.

SK하이닉스는 반도체 수율, 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해왔다. 또 이번 국제학회에서 양사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다.

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

해당 AOM(Adaptive Online Model)은 공정 상태 변화에 따른 데이터 변화 문제를 해결하고 높은 예측 성능을 유지하도록 하는 모델링 알고리즘이다.

앞서 SK하이닉스는 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만 장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로, 해당 소프트웨어 성능에 힘입어 공정 산포(생산된 제품들의 품질 변동 크기)를 약 29% 개선할 수 있었다.

또 가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드한 버전으로, 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링 해 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 정확도를 높였다. 이 알고리즘을 적용하면 공정 산포 개선율이 높아진다는 것이 가우스랩스의 설명이다.

가우스랩스는 학회 발표에서 범용 노이즈 제거 기술(Universal Denoising)도 소개했다. 반도체 계측 중 일부 작업은 반도체 구조 검사용 전자 현미경(CD-SEM) 이미지를 바탕으로 진행된다. 극도로 작은 나노미터 단위까지 정확하게 측정하기 위해서는 전자 현미경 이미지의 노이즈(잡티)를 제거해 해상도를 높이는 것이 중요하다.

이를 위해 가우스랩스가 개발한 노이즈 제거 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한 번에 제거한다. 또 가우스랩스는 SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과 이미지 획득 시간이 기존 기술의 1/4까지 단축됐으며 향후 반도체 계측 장비의 생산성을 42% 개선할 것이라고 전망했다.