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2D->3D로 쉽게 바꾸는 AI 알고리즘 개발…소요시간·비용도 8분의1 '확' 줄여

세포부터 반도체까지 단면 이미지를 3D로 실시간 만드는 솔루션이 개발됐다. 한국표준과학연구원(KRISS)은 주사전자현미경(SEM)으로 촬영한 생물학 시료 2차원 단면 이미지를 3차원 구조로 빠르게 형상화할 수 있는 '인공지능(AI) 기반 영상 분할 알고리즘'을 개발했다고 30일 밝혔다. 이 알고리즘은 세포부터 반도체까지, 3D 구현에 별다른 제한이 없다. 심지어 치과 등에서 촬영하는 엑스레이 사진도 3D 구현이 가능하다. 전체 이미지 데이터의 10%만 사람이 분석하면 나머지 부분은 AI가 자동으로 구조를 예측, 3차원으로 재구성한다. 사람이 모든 단면 이미지를 일일이 분석했던 기존 방식 대비 3차원 구조 관측에 소요되는 시간과 비용을 절반 이상 줄일 수 있다. 주사전자현미경(SEM)은 분석 대상의 단층을 수십 나노미터 간격으로 연속 촬영한 후, 확보한 단면 이미지들을 결합해 3차원 입체 구조로 재구성하는 장비다. 이 장비는 미세한 세포 내부 구조를 고해상도로 정밀하게 관측할 수 있어 생명과학 연구와 의료 진단 분야에 널리 활용된다. 단면 이미지를 재구성하기 위해서는 영상 분할이라는 전처리 과정이 필요하다. 이는 각 단면 이미지에서 세포핵, 미토콘드리아 등 분석 대상의 정확한 위치와 형태를 구분하는 작업이다. 불필요한 정보를 걸러내고 분석 대상을 선명하게 드러내는 과정이다. 그런데, 기존 영상 분할은 수백에서 수천 장에 이르는 단면 이미지를 전문가가 직접 확인하고 분석 대상을 수작업으로 표시하는 '지도학습' 방식을 이용한다. 막대한 시간과 인력이 필요하고, 연구자의 주관적 판단과 실수가 발생한다. 연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 일정 간격으로 사람이 정답을 표기한 이미지를 기준으로 인접 단면의 정답을 자동으로 표시하는 '준 지도학습' 방식을 적용한 새로운 알고리즘을 개발했다. 1번부터 100번까지의 단면 이미지가 있을 때 10장 간격마다 사람이 레이블링(데이터 값(이름) 부여과정)한 기준 데이터를 삽입하면, 나머지 90장은 연구팀이 개발한 알고리즘이 레이블링을 수행, 전체 이미지를 분석한다. 미래선도연구장비그룹 윤달재 선임연구원은 "이 방법을 이용하면 AI 기반 3차원 구조 형상에 필요한 데이터셋(Dataset) 준비 시간과 비용을 대폭 줄일 수 있다"고 설명했다. 실제 쥐 뇌세포 데이터를 대상으로 한 성능 시험에서 연구팀이 개발한 알고리즘은 기존 방식과 정확도 차이가 3% 이내에 불과했다. 그럼에도 분석에 걸리는 시간과 비용은 약 8분의 1 수준으로 단축했다. 4096×6144 해상도의 대용량 데이터를 활용한 실험에서도 분석 정확도와 속도를 유지하며 안정적인 성능을 나타냈다. 윤 선임은 “이 기술은 생물학 분야뿐 아니라 반도체 결함 분석, 신소재 개발 등 영상 분석 자동화가 필요한 다양한 분야에서 쓰일 수 있다”며 “특히 개인정보 보호나 예산 부족 등으로 AI 학습데이터 확보가 어려운 영역에서 유용하게 활용할 수 있을 것”이라고 말했다. 연구는 KRISS 기본사업의 지원을 받았다. 연구성과는 지난 6월 현미경 영상 분석 분야 국제 학술지, 마이크로카피 앤 마이크로어날리시스(Microscopy and Microanalysis(IF 3.0))의 하이라이트 논문으로 선정돼 공개됐다. 한편 한국표준과학연구원 전략기술연구소 미래선도연구장비그룹에서 일해온 윤달재 선임연구원은 오는 9월 1일부터 충남대학교 정보통신융합과 교수로 이직한다.

2025.08.30 12:01박희범

EUV 공정서 수천억 손실 막는다...반도체 '톱5' 중 4곳이 쓴다는 '이것'

반도체 공정이 2나노미터(nm) 수준까지 미세화되면서, 기존 공정 제어로는 해결할 수 없는 '스토캐스틱(Stochasitcs)' 문제가 대두되고 있다. 해당 오류는 EUV(극자외선) 공정 팹(Fab) 당 수천억원 규모의 수율 손실을 일으킬 수 있는 것으로 알려졌다. 미국 소프트웨어 기업 프랙틸리아는 독자 알고리즘을 기반으로 스토캐스틱 문제를 해결할 수 있는 솔루션을 보유하고 있다. 실제로 현재 상위 5대 반도체 기업 중 4곳이 프랙틸리아의 솔루션을 도입한 상황이다. High-NA(고개구수) EUV 등 차세대 공정에도 이미 활용되고 있다. 프랙틸리아는 16일 국내에서 기자간담회를 열고 반도체 수율 혁신을 위한 기술 로드맵을 발표했다. 스토캐스틱 못 잡으면 EUV 공정서 '수천억원' 손실 스토캐스틱은 원자 수준의 미세한 패터닝 오류를 뜻한다. 노광 공정(반도체에 회로를 새기는 공정)에 활용되는 광자·감광액(PR) 등 여러 소재를 완벽하게 정밀 제어할 수 없기 때문에, 실제 양산 과정에서 무작위적으로 발생하게 된다. 스토캐스틱은 특히 EUV 등 초미세 공정에서 심각한 문제로 떠오르고 있다. 반도체 회로 선폭이 최소 3~2나노미터까지 줄어들면서, 미세한 결함으로도 반도체 수율이 저하되는 현상이 대두됐기 때문이다. 이로 인해 팹당 수천억원 규모의 수율 손실, 초미세 공정 전환의 지연 등이 발생하고 있다는 게 프랙틸리아의 입장이다. 에드웨드 샤리에 프랙틸리아 최고경영자(CEO)는 "연구개발 단계에서는 최소 12나노의 피처(웨이퍼 상의 미세한 구조물) 구현이 가능하나, 실제 양산에서는 보통 16~18나노 수준의 피처만 안정적으로 생산할 수 있어 스토캐스틱의 해상도 격차 문제가 발생하게 된다"며 "만약 스토캐스틱을 줄이고자 피처 사이즈를 키우면, 칩 면적이 2배까지 증가해 제품 생산성이 떨어지게 된다"고 설명했다. 독자 알고리즘으로 스토캐스틱 정밀 측정 이에 프랙틸리아는 주사전자현미경(SEM) 이미지에서 고정밀 데이터를 추출해 스토캐스틱을 정확히 측정할 수 있는 소프트웨어 'FAME(Fractilia Inverse Linescan Model)를 개발해냈다. 일반 SEM은 노이즈(잡음) 현상이 발생해, 정밀한 이미지를 얻을 수 없다는 단점이 있다. 예를 들어 SEM 이미지 상에 검은 반점이 보이는 경우 이것이 실제 패터닝 오류인지, SEM에서 발생한 노이즈인지 구분하기가 어렵다. 반면 프랙틸리아의 FAME은 SEM 이미지에서 고정밀 데이터를 추출하는 물리 기반 알고리즘을 활용해, 실제 피처(웨이퍼 상의 미세한 구조물)와 노이즈를 정확히 구분 및 제거할 수 있다. 해당 알고리즘은 프랙틸리아의 독자적인 특허 기술이다. 이를 통해 반도체 제조업체들은 보다 정확한 공정 진단 및 개선이 가능해진다. 상위 5대 반도체 기업 중 4곳 채택…"High-NA EUV서도 활용" 이 같은 장점 덕분에, 프랙틸리아의 FAME 솔루션은 상위 5대 반도체 소자업체 중 4곳, 5대 부품업체 중 4곳, 12개 이상의 감광액 제조사, 유럽 주요 반도체연구소인 아이멕(Imec)에 도입되고 있다. 구체적인 고객사 명을 밝히지는 않았으나, 국내 반도체 기업들과도 긴밀한 협의를 진행 중인 것으로 관측된다. 현재 국내 삼성전자, SK하이닉스 등 주요 반도체 기업들은 EUV를 활용해 첨단 시스템반도체 및 메모리반도체를 제조하고 있다. 향후 High-NA EUV가 도입되는 시점에서 프랙틸리아 솔루션의 중요도는 더욱 높아질 전망이다. High-NA EUV는 EUV에서 성능을 한 차례 더 끌어 올린 기술이다. NA는 렌즈 수차로, 해당 수치를 높일 수록 해상력이 향상된다. 기존 EUV의 렌즈 수차는 0.33로, High-NA EUV는 0.55로 더 높다. 덕분에 High-NA EUV는 2나노 이하의 차세대 파운드리 공정에 적용될 것으로 기대되고 있다. 크리스 맥 프랙틸리아 최고기술책임자(CTO)는 "스토캐스틱은 High-NA EUV에서 더 중대한 문제가 될 수 있다"며 "해당 기술을 도입하려는 고객사들이 프랙틸리아의 솔루션에 많은 관심을 가지고 있고, 실제로 이를 도입해 활용 중"이라고 말했다.

2025.07.16 15:38장경윤

AMAT, '업계 유일' 계측 장비로 3D·2나노 시장 공략…"이미 상용화 시작"

어플라이드머티어리얼즈(AMAT)가 차세대 전자빔 시스템으로 2나노미터(nm), 3D D램 등 첨단 반도체 시장을 공략한다. 해당 장비는 업계 유일의 CFE(냉전계 방출) 기술과 AI를 결합한 것이 특징으로, 이미 유수의 고객사 공정에 도입된 것으로 알려졌다. 어플라이드머티어리얼즈(AMAT)는 20일 오전 파크 하얏트 서울에서 'SEM비전 H20' 발표회를 열고 회사의 계측 기술력에 대해 소개했다. 장만수 AMAT코리아 이미징 및 프로세스 제어 기술 디렉터는 "반도체 공정이 초미세화되면서, 이제는 옹스트롬(Angstrom; 0.1나노미터)과 3D 트랜지스터 구조 등 첨단 기술이 도입되고 있다"며 "그러나 기존 계측 시스템으로는 이에 대응하기 힘들어, AMAT는 고도의 전자빔 기술과 AI를 결합한 새로운 장비를 개발해냈다"고 설명했다. SEM은 전자현미경의 일종으로, 전자빔을 주사해 표본을 계측하는 기술이다. AMAT의 'SEM비전 H20'은 업계에서 가장 높은 수준의 감도 및 분해능을 구현한 전자빔과 회사의 2세대 CFE 기술을 갖췄다. 전자빔은 빛보다 파장이 짧아 깊은 홈까지 정밀하게 관찰할 수 있다. 덕분에 수 나노미터(nm) 대의 미세 공정과, 트랜지스터를 수직으로 쌓는 3D 구조에도 대응이 가능하다는 게 AMAT의 설명이다. 장 디렉터는 "해당 장비는 이미 실제로 상용화해 고객사들이 활용 중"이라며 "현존하는 모든 최선단 공정에 다 활용이 가능하다고 보면 된다"고 말했다. CFE란 기존 1천500도 이상에서 작동하는 고온전계 방출형 대비 낮은 온도 환경에서 작동하는 기술이다. 온도가 낮아지면 빔 폭이 좁아지고 전가 개수가 많아져, 분해능이 샹항되고 이미징 속도가 크게 빨라진다. 특히 2세대 CFE의 경우, 1세대 대비 이미징 속도가 2배 빠른 것으로 나타났다. 고온전계 방출형 대비로는 3배 빠르다. CFE가 지닌 불순물 취약 관련 문제도 2세대에서는 고진공, 자가 세정 기술 등을 도입해 보완했다. 장 디렉터는 "AMAT가 CFE 기술 상용화를 위해 쏟은 개발기간만 해도 10년이 넘는다"며 "현재 업계에서 이를 상용화한 기업은 AMAT이 유일하다"고 강조했다. AI 역시 SEM비전 H20의 주요 특성 중 하나다. 기존 SEM을 통해 얻은 이미지 상에는 실제 결함과 계측 오류로 인한 노이즈 등이 뒤섞여 있다. 때문에 SEM 이미지를 여러 장 찍어야 하는데, 초미세공정에서는 결함 크기가 줄어들어 육안으로 둘을 구분하기가 힘들다. 이에 AMAT는 AI 기술로 실제 결함과 노이즈를 구분하는 시스템을 도입했다. 실제 회로 설계도에서 얻은 데이터를 추출해 신뢰성을 높였다. 장 디렉터는 "기존 전자빔 기반의 SEM 계측은 3시간 수준의 쓰루풋에도 결함을 완전하게 잡아내지 못하는 문제가 있었다"며 "이번 SEM비전 H20은 1시간 이내로 더 많은 결함을 정확하게 잡아내기 때문에, 첨단 반도체 수율 향상에 상당한 도움을 줄 수 있을 것"이라고 말했다.

2025.02.20 11:49장경윤