지태권 크로사이트 대표

반도체 특화 머신러닝 기술

노광 이어 전공정으로 확대

국내 대기업 등 공급 예정

"인공지능(AI)이 반도체 웨이퍼 생산 단계에서 결함 발생을 0.2㎚(1㎚는 10억분의 1ｍ) 수준까지 예측합니다. 현재 노광 공정만 개발됐지만 식각과 세정을 비롯해 전(前)공정 전반에 기술이 접목되면 반도체 수율이 최대 10%포인트 개선될 것으로 기대됩니다."

AI 솔루션 스타트업 크로사이트의 지태권 대표(사진)는 31일 매일경제 인터뷰에서 "새로 개발한 반도체 제조공정 지표 예측 머신러닝 솔루션을 통해 전공정 단계 수율을 획기적으로 높일 수 있다"고 설명했다. 지 대표는 삼성전자,ASML,SK하이닉스에서 공정 엔지니어와 반도체 데이터 과학자로 15년간 근무하다가 올해 창업의 길로 들어섰다.

크로사이트가 개발한 솔루션은 반도체 제조공정에서 웨이퍼의 어떤 부위에 에러가 생길지 미리 예측해 수정하는 기술이다. 지 대표는 "기존에 설치돼 있는 센서들을 통해 웨이퍼 공정 상태를 파악하고 AI 머신러닝으로 에러 부위를 계산해낸다"며 "반도체에 특화한 AI 알고리즘 튜닝을 거쳐 예측 정확도를 0.2㎚ 수준까지 높였다"고 설명했다.

반도체 공정은 크게 전공정과 후(後)공정으로 나뉜다. 전공정에서는 노광,인쇄된 회로를 깎아 패턴을 만드는 식각,특정 불순물을 주입해 반도체 전자소자를 구현하는 확산,금속막과 절연막을 붙이는 박막 증착,오염원을 화학용액으로 제거하는 세정,화학적·기계적으로 웨이퍼 표면을 평평하게 만드는 연마 공정이 수백 번 진행된다.

현재 개발한 시제품은 웨이퍼에 회로를 인쇄하는 노광 단계에 적용할 수 있다. 크로사이트는 2026년까지 식각,박막 증착,세정,연마 단계에도 AI 예측 기술을 도입한 패키지를 선보일 예정이다. 지 대표는 "우선 국내 대기업을 상대로 상용화한 뒤 앞으로 글로벌 기업까지 확대할 것"이라고 말했다.

[이윤식 기자]