SK하이닉스, 가우스랩스와 AI로 불량 줄이는 기술 성과 발표

[이코노믹데일리] SK하이닉스와 가우스랩스가 미국 캘리포니아주 새너제이에서 열리고 있는 국제학회 'SPIE AL 2024'에 참가해 인공지능(AI) 기반 반도체 계측 기술 개발 성과를 발표했다고 29일 밝혔다. 

SPIE AL는 국제광전자공학회가 주최하는 컨퍼런스로 반도체 회로를 그리기 위한 노광기술 전반에 대한 논의가 이뤄졌다. 

SK하이닉스 측은 "당사는 반도체 수율과 생산성을 높이기 위해 그동안 가우스랩스와 다양한 영역에서 협업을 진행해 왔고, 이번에 권위 있는 국제학회에서 양 사의 개발 성과가 담긴 논문 2편을 발표하게 됐다"며 "앞으로도 가우스랩스와 지속적으로 협력해 기술 우위를 확보하기 위해 노력하겠다"고 말했다. 

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

SK하이닉스는 2022년 12월부터 Panoptes VM을 도입해 현재까지 5000만장 이상의 웨이퍼에 가상 계측을 진행했다. 이를 시간으로 환산하면 초당 1개 이상의 웨이퍼를 가상 계측한 것으로 회사는 이 소프트웨어의 성능에 힘입어 공정 산포(해당 공정에서 생산된 제품들의 품질 변동 크기)를 29% 개선할 수 있었다. 

가우스랩스가 학회에서 새로 공개한 알고리즘은 기존 AOM을 업그레이드 한 버전이다. 동일한 패턴을 공유하는 장비 등의 데이터를 통합 모델링해 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'도 소개했다. 

가우스랩스가 개발한 이 기술은 AI를 이용해 다양한 형태의 이미지에서 노이즈를 한 번에 제거해 준다. 회사는 "SK하이닉스와 테스트를 진행한 결과 이미지 획득 시간이 기존 기술의 1/4까지 단축되는 것을 확인했다"며 "앞으로 이 기술이 반도체 계측 장비의 생산성을 42% 개선할 것"이라고 전망했다.