반도체 공정은 수백 단계에 달하는 복잡한 미세 제조 과정으로 구성되어 있으며, 각 단계마다 극도로 정밀한 품질과 오차 제어가 요구됩니다. 나노미터 수준의 오차도 제품 성능 저하나 수율 하락으로 이어질 수 있기 때문에, 공정 중 발생 가능한 결함을 실시간으로 감지하고 원인을 분석하는 ‘공정 진단 기술’은 반도체 제조 경쟁력의 핵심 중 하나로 부상하고 있습니다. 과거에는 공정 완료 후 결과를 분석해 문제를 식별하는 사후 대응 방식이 주를 이뤘지만, 최근에는 공정 중간 또는 실시간 진단 기술이 발전하면서 생산 효율과 품질 관리 수준이 크게 향상되었습니다. 본문에서는 전통적인 진단 기법부터 최신 AI 기반 스마트 진단 시스템에 이르기까지, 반도체 공정 진단 기술의 발전 방향과 주요 적용 사례를 중심으로 설명합니다.
전통적인 공정 진단 기술의 기반과 한계
반도체 산업 초기에는 주로 검사 장비를 활용한 오프라인 방식의 공정 진단이 이루어졌습니다. 대표적으로 광학 현미경, 주사전자현미경(SEM), 투과전자현미경(TEM) 등을 활용해 식각, 증착, 리소그래피 공정 이후 웨이퍼 표면 상태를 관찰하고, 결함 여부를 분석했습니다. 또한 전기적 특성 측정을 통해 누설 전류, 접합 특성, 저항값 등을 평가함으로써 공정 정합성을 확인했습니다. 이러한 방식은 높은 정밀도를 제공하지만, 공정이 완료된 이후 수동적으로 분석하는 방식이기 때문에 빠른 대응이 어렵고, 전체 웨이퍼의 일부 샘플만 검사하는 한계가 존재했습니다. 특히 미세공정으로 갈수록 결함 크기가 작아지고 발생 위치가 다양해지면서, 기존 방식으로는 모든 불량을 포착하기 어려운 상황이 되었습니다. 이에 따라, 공정 중 발생하는 신호와 데이터를 실시간으로 수집하고 분석하여, 즉각적인 공정 제어와 불량 예측이 가능한 새로운 진단 기술의 필요성이 제기되기 시작했습니다.
실시간 센서 기반 진단 및 모니터링 기술
최근 반도체 제조 환경에서는 실시간 공정 감시를 위한 다양한 센서 기반 진단 기술이 적용되고 있습니다. 대표적으로 챔버 내 온도, 압력, 가스 농도, 플라즈마 상태 등을 측정하는 센서가 각 공정 장비에 장착되어 있으며, 이 데이터를 통해 공정 상태를 실시간으로 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 식각 공정에서는 Optical Emission Spectroscopy(OES)를 통해 플라즈마의 방출 스펙트럼을 모니터링하고, 이로부터 반응물의 농도나 식각 깊이를 간접적으로 추정할 수 있습니다. 또한 Endpoint Detection 기술을 활용하면 공정이 종료되어야 할 시점을 정밀하게 판단할 수 있어 오버에칭을 방지할 수 있습니다. 증착 공정에서는 인라인 엘립소미터(Ellipsometer)나 레이저 간섭계를 통해 박막 두께 변화를 실시간으로 감지하고, 증착 속도나 균일도를 제어합니다. 이러한 센서 기반 진단 시스템은 MES(Manufacturing Execution System) 및 SPC(Statistical Process Control)와 연계되어, 이상 징후 발생 시 자동으로 경고를 발생시키고, 일부 공정에서는 자동 보정까지 가능하게 됩니다. 더불어 최근에는 각종 센서 데이터를 통합 분석하여 공정 내 환경 변화를 정밀하게 예측하고, 불량률을 낮추는 방향으로 기술이 고도화되고 있습니다.
AI 및 머신러닝 기반의 차세대 진단 기술
반도체 제조의 디지털 전환 흐름 속에서, AI(인공지능) 및 머신러닝 기술은 공정 진단 기술의 패러다임을 크게 변화시키고 있습니다. 머신러닝 기반 공정 진단은 대량의 센서 로그, 공정 히스토리, 검사 데이터 등을 학습해 공정 이상 발생 가능성을 사전에 예측하고, 원인 분석까지 자동화할 수 있는 시스템입니다. 예를 들어, SK하이닉스는 공정 중 발생하는 수백 개의 센서 데이터를 실시간 수집하고, 머신러닝 모델을 통해 결함 발생 확률을 예측하여 공정 설정값을 능동적으로 조정하는 AI 플랫폼을 도입했습니다. 삼성전자는 AI 기반 공정 조건 최적화 시스템을 통해 수율 향상 및 불량률 감소에 기여하고 있으며, TSMC는 수조 건의 제조 데이터를 활용한 AI 기반 공정 제어를 통해 미세 공정 수율을 안정화하고 있습니다. AI 기술의 가장 큰 장점은 다변량 데이터를 동시에 분석할 수 있다는 점입니다. 기존 SPC 방식은 단일 변수 중심의 이상 분석에 한계가 있었지만, AI 모델은 수십~수백 개의 변수 간 상관관계를 고려해 보다 정확한 판단이 가능하며, 학습을 통해 지속적으로 정확도를 높일 수 있습니다. 특히, 비정형 데이터(영상, 이미지 등)를 활용한 딥러닝 기반 결함 인식 시스템은 외관 검사 자동화를 가능하게 하며, 검사 속도 및 정확도를 획기적으로 개선하고 있습니다. 향후에는 양자 센서, 엣지 AI, 클라우드 연계 시스템 등과 접목되어 더욱 지능화된 진단 시스템으로 진화할 전망입니다.
반도체 공정 진단 기술은 이제 단순한 결함 검출을 넘어, 실시간 공정 제어와 예지보전, 수율 향상, 제품 신뢰성 확보를 위한 통합 솔루션으로 진화하고 있습니다. 전통적인 검사 장비 중심의 진단에서 벗어나, 센서 융합, 데이터 기반 분석, AI 기술을 접목한 스마트 진단 체계가 구축되며, 생산 현장은 더욱 자동화되고 지능화되고 있습니다. 이러한 기술 발전은 반도체 제조 효율을 비약적으로 향상시키는 동시에, 글로벌 공급망 리스크를 최소화하고 품질 경쟁력을 확보하는 데 핵심 역할을 수행하게 될 것입니다. 기업들은 앞으로도 진단 기술에 대한 전략적 투자와 기술 내재화를 통해 미래형 제조 혁신을 지속적으로 추구해야 합니다.