"반도체 품질·수율 높인다"…AI 활용한 측정기술 개발

UST, 이준영 석박사 학생 연구팀 주도
박막 두께, 굴절률 AI 알고리즘으로 검증

이준영 UST통합과정 학생(왼쪽)과 교신저자인 UST 정밀측정 전공 진종한 교수 UST 제공

국내 연구진이 AI 기술을 활용해 반도체 박막 두께와 굴절률을 빠르고 정확하게 측정할 수 있는 기술을 내놨다. 앞으로 반도체나 디스플레이 생산 품질과 수율 향상에 기여할 것으로 기대된다.

과학기술연합대학원대학교(UST)는 이준영 석·박사 통합과정학생(한국표준과학연구원 스쿨 정밀측정 전공) 연구팀이 '인공 신경망 알고리즘을 이용한 박막 두께 및 굴절률 측정 연구'에 관한 논문을 측정분야 국제 학술지 '메트롤로지아'에 게재했다고 27일 밝혔다.

반도체 칩은 내부 박막을 설계된 값으로 균일하게 형성할수록 품질이 높아진다. 이 때문에 첨단 반도체와 디스플레이 산업에서 품질과 수율 확보를 위해 박막 두께와 굴절률을 실시간으로 정확하기 측정하기 위한 기술개발에 나서고 있다.

연구팀은 '박막 인증표준물질(CRM)'을 활용해 자체 개발한 AI 알고리즘을 검증하고, 국제도량형국의 기준에 맞춰 측정 불확도(측정결과의 신뢰도를 나타내는 정량적 지표)를 평가했다. AI 기술을 측정표준 분야에 처음으로 도입할 수 있음을 보여준 결과라고 연구팀은 설명했다.

그동안 인공신경망은 결과값을 내는 내부 프로세스를 알기 어렵고, 정확도를 제대로 측정하기 어려워 신뢰도 문제 측면에서 활용성을 인정받지 못했다. 연구팀은 박막 인증표준물질의 측정 데이터를 머신러닝 알고리즘으로 분석해 인증표준물질의 인증값과 확장 불확도 내에서 일치하는지를 검증했고, 박막 두께와 굴절률 분석을 통해 표준 불확도를 산출하는 데 성공했다.

연구팀은 향후 반도체와 디스플레이 산업이 초고집적화되면서 인공신경망을 활용한 측정기술 수요가 늘어날 것으로 예상했다.

이준영 UST 학생은 "박막 두께와 굴절률을 분석하는 머신러닝 알고리즘 연구는 많이 이뤄지고 있으나, 정량적 검증을 하지 못하고 있었다"면서 "박막인증표준물질을 활용해 박막 두께와 굴절률 측정에 머신러닝 알고리즘을 검증하고, 측정불확도를 처음으로 평가했다는 데 의미가 크다"고 말했다.

UST는 과기정통부 직할의 이공계 특성화 대학원으로, 한국전자통신연구원(ETRI) 등 30개 국가연구소에 교육 기능을 부여해 국가전략기술 분야 42개 전공에서 석박사 과정을 운영하고 있다.이준기기자 bongchu@dt.co.kr