제우스, 첨단 패키징 보폭 확장…식각 등 신장비도 개발 '순항'
지디넷코리아가 한국경제의 든든한 버티목인 소·부·장(소재·부품·장비), 반도체·디스플레이, 배터리 등 핵심 기반 산업을 이끄는 [소부장반디배] 기업 탐방 시리즈를 새롭게 시작합니다. 유망 기업들의 정확하고 깊이 있는 정보를 전달해 드리겠습니다. [편집자주] 국내 반도체·디스플레이 장비 업체 제우스가 '첨단 패키징(Advanced Packaging)' 공정에서 새로운 기회를 잡았다. 주력 제품인 매엽식(싱글) 세정장비가 기존 전공정의 영역을 넘어, HBM(고대역폭메모리)용 TSV(실리콘관통전극) 공정에도 활용되기 시작한 것이다. 나아가 제우스는 회사의 신성장동력 확보에도 적극 나서고 있다. 세정장비의 뒤를 이을 신규 제품으로 고온·고식각율 식각장비(PEP), 임시본딩·디본딩장비(TBDB) 등 상용화를 준비 중이다. 최근 제우스 화성사업장(본사)에서 기자와 만난 정광일 반도체연구소 담당은 "반도체 후공정 기술이 급격히 발전하면서 장비업체 관점에서도 전에 없던 새로운 시장이 창출되고 있다"며 "신장비들도 일부 고객사 및 공정에 검증을 진행하는 등 많은 진척을 이뤘다"고 설명했다. 지난 1970년 설립된 제우스는 반도체·디스플레이용 습식(Wet) 세정장비를 주력으로 개발해 왔다. 세정장비는 통해 제조 공정에서 발생하는 각종 이물질을 제거하는 역할을 담당한다. 제우스는 본사를 통해 싱글 세정장비를, 일본 자회사 'J.E.T(제이이티)'를 통해 배치 세정장비를 모두 다루고 있다. 싱글형은 웨이퍼를 한 장씩 처리하는 대신 세정력이 뛰어나다. 배치형은 한 번에 20~50장의 웨이퍼를 처리할 수 있어 생산성이 높다. 지난해 업황 부진으로 연 매출(4028억원)이 전년 대비 20.9% 줄어들었으나, 올해에는 반도체 분야를 중심으로 뚜렷한 매출 성장세가 예상된다. 최근까지 첨단 패키징용 세정장비에 대한 수주가 활발한 것으로 알려졌다. 주요 고객사인 삼성전자, SK하이닉스가 앞다퉈 HBM 생산능력 확대에 나선 데 따른 효과다. HBM은 수직으로 적층된 D램에 TSV로 미세한 구멍을 뚫어 연결하는 과정을 거친다. 이 공정은 일반적인 패키징보다 오염도에 민감하기 때문에, 기존 전공정에서 쓰이던 싱글형 세정장비를 도입해야 한다. 제우스는 '새턴', '아톰'이라는 모델명으로 해당 장비를 공급하고 있다. 정광일 담당은 "TSV 공정에서는 웨이퍼에 링프레임을 씌우기 때문에 400mm 웨이퍼용 장비가 쓰인다"며 "제우스는 400mm용 세정장비에서 국내 시장을 선도하고 있고, 일본·독일 등 주요 경쟁사와도 견줄만 하다"고 밝혔다. 제우스는 이에 그치지 않고 기존 제품의 경쟁력 강화, 신공정 분야 진출 등을 추진하고 있다. 전공정에서는 기존 8챔버 대비 더 많은 생산성을 갖춘 12챔버(이온-12) 장비를 개발했다. 현재 양산 적용 및 적용 분야 확대를 추진하고 있다. 차세대 전공정 시장을 겨냥한 고온·고식각율 식각장비 PEP도 현재 국내 주요 메모리사의 D램·낸드 공정에서 퀄(품질) 테스트를 거치고 있다. 식각 공정은 반도체 웨이퍼에 회로를 새긴 뒤 필요없는 물질을 제거하는 공정이다. 첨단 패키징 영역에서는 임시본딩·디본딩장비(TBDB)를 개발하고 있다. 임시본딩·디본딩이란 특정 공정을 처리하기 위해 칩을 임의로 고정시켰다 떼어내는 공정이다. HBM에서는 적층되는 각 D램의 표면을 얇게 갈아내는 데 쓰인다. 고객사 다변화를 위한 시장 개척은 북미·유럽을 중심으로 전개하고 있다. 앞서 제우스는 지난해 말 미국 반도체 첨단장비 공급업체 YES(예스)사와 전략적 파트너십을 체결한 바 있다. 정광일 담당은 "YES사와의 협업은 북미와 유럽 마케팅을 강화하기 위한 전략"이라며 "잠재 고객사들이 주력 제품인 전공정 세정장비와 패키징 장비에 대한 관심이 많은 상황"이라고 밝혔다. 제우스는 반도체 장비시장의 후발주자에 해당한다. 그럼에도 최근 첨단 반도체 공정에서 두각을 나타낼 수 있었던 배경으로, 회사는 풍부한 R&D 인프라와 소프트웨어 역량을 꼽는다. 정광일 담당은 "제우스는 순수 R&D 인력만 전체 인력의 약 20%에 해당하는 130여명으로, 세계적으로 봐도 손색이 없을 만한 장비 평가용 테스트베드를 운영하고 있다"며 "또한 반도체 장비에 AI를 접목해 공정 오류를 사전에 예방하는 등의 소프트웨어 개발도 진행 중"이라고 설명했다.
