기계연구원 '차세대 2D 반도체 지능화 시스템' 개발

[대전=뉴시스] 김양수 기자 = 원자 한층 수준으로 매우 얇은 차세대 2D 반도체의 공정을 스스로 진단하고 제어할 수 있는 인공지능(AI) 기반 반도체 지능화 기술이 개발됐다.

한국기계연구원은 반도체장비연구센터 김형우 선임연구원팀이 저온 플라즈마 장비를 활용해 6인치 차세대 2D 반도체(MoS₂, WS₂)의 합성·식각공정을 개발하고 이를 AI 기반 지능화 시스템으로 구현했다고 17일 밝혔다.

연구진은 공정 중 발생하는 빛과 가스 질량변화를 실시간으로 측정해 머신러닝 기반으로 분석, 공정상태를 예측하는 기술을 확보했다.

또 여러 실시간 진단장비로 시계열 다중모달 데이터를 취합하고 이를 머신러닝 모델에 적용, 반도체 두께를 원자층 수준으로 정밀하게 예측하는 데 성공했다. 

기존 차세대 2D 반도체 공정은 주로 고온에서 진행돼 현 반도체 생산라인과 호환성이 낮고 대면적 균일공정 구현에도 한계가 있다. 원자층 단위 식각기술은 공정시간이 길고 생산성이 낮은 문제가 있다.

반면 이번에 연구팀이 확보한 저온 플라즈마 기반 공정은 기존 양산 장비와의 호환성이 높고 단일 공정 기반 원자층 식각 구현으로 높은 공정 효율성 및 생산성을 만족시킬 수 있다.

이번 기술은 AI 반도체와 차세대 전자소자, 디스플레이 등 다양한 반도체 산업 분야에 활용될 수 있으며 장비 구조변경 없이 활용할 수 있어 산업 적용성이 높아 이른 시일 내 반도체 제조공정의 자율화 기술로 발전할 수 있을 것으로 기대된다.

김형우 선임연구원은 "저온에서 6인치 웨이퍼 규모의 2D반도체 공정을 원자층 수준으로 구현하는데 성공했다"며 "다중모달 데이터 기반 머신러닝 기술을 통해 공정 예측과 최적화를 동시에 구현, 차세대 반도체 제조공정의 자동·지능화를 위한 핵심 기술로 확장될 것으로 기대한다"고 말했다.


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