기가레인이 29일 인공지능(AI)을 활용해 플라즈마 식각 공정의 최적 조건을 자동으로 찾는 기술을 검증했다고 29일 밝혔다.

식각 공정은 반도체 웨이퍼 위에 회로 패턴을 형성하기 위해 플라즈마를 이용해 불필요한 부분을 제거하는 핵심 단계다. 반도체가 미세화·고집적화되면서 압력, 소스파워, 바이어스파워, 가스 종류와 유량, 척 온도, 헬륨 백사이드 압력, 공정 시간 등 수많은 변수를 동시에 제어해야 한다. 동시에 에칭량, 속도, 각도, 상·하부 선폭, 마스크 선택비 등 6가지 목표를 모두 충족시켜야 하는 어려움이 있다.

기존에는 엔지니어가 반복 실험을 통해 조건을 찾아야 했기 때문에 시간과 웨이퍼 소모가 많았다. 기가레인은 이 문제를 해결하기 위해 국가과학기술연구회 지원 사업으로 2020년 11월부터 군산에서 한국핵융합에너지연구원 플라즈마장비지능화연구단과 온사이트(On-Site) 융합연구를 진행했다.

연구팀은 해당 연구단이 개발한 AI 기반 공정 최적화 툴을 적용했다. 엔지니어가 진행한 51건의 실험 데이터 중 변칙값을 제외한 34건을 정제해 AI 모델에 학습시킨 결과, 단 한 번의 학습으로 6개 목표를 모두 만족하는 최적 조건을 도출했다.

또한 목표를 충족하지 못할 경우 새로운 실험 결과를 추가 학습해 조건을 다시 제시하는 반복 알고리즘도 구축했다. 이를 통해 공정 개발에 소요되는 웨이퍼 수와 엔지니어링 시간을 줄일 수 있게 됐다.

기가레인은 이번 결과를 바탕으로 다른 공정으로 AI 적용 범위를 확대할 계획이다. 장기적으로는 실시간 센서 데이터를 AI와 연동해 장비가 공정 상태를 스스로 진단·보정하는 자율 운영 체계를 구축한다는 방침이다.

이번 프로젝트는 기가레인의 플라즈마 식각 장비 기술과 국책연구기관의 지능제어 기술을 결합한 산학연 협력 사례다.