반도체 칩 하나가 만들어지기 위해선 웨이퍼 제조, 노광, 식각, 증착부터 패키징까지 500개 이상의 공정을 거친다. 이 중 하나의 공정에서라도 오류가 발생하면 수율에 영향을 미치는 만큼 불량 모니터링이 중요하다. 그러나 공정이 복잡해질수록 불량을 발견하는 데 어려움이 있고, 해결책을 도출하는 데도 시간이 오래 걸린다.

스타트업 세미에이아이는 반도체 제조사들의 이같은 문제를 해결할 수 있는 AI(인공지능) 기반 반도체 불량 예측 및 해결 소프트웨어 '스마일'을 개발했다.

스마일은 기존 장비에 설치된 센서 데이터를 실시간으로 분석해 직접 계측하지 않은 제품까지 불량 가능성을 예측한다. 지태권 세미에이아이 대표는 "디지털 트윈 기술로 데이터를 생성하고 합성하는 기술을 보유하고 있다"며 "이를 토대로 불량 계측을 하지 않은 제품에서 나온 물량까지 전수 가상 검사가 가능하다"고 말했다.

불량이 확인되면 LLM(거대언어모델) 기반으로 발생한 이슈들을 분류하고 해결방안을 제시한다. LLM을 활용하면 문제를 해결하는데종전까지 7일 정도 걸렸던 시간을 10분 정도로 단축할 수 있다는 것이 회사 측 설명이다.

제조사가 기대할 수 있는 효과는 운용비 절감과 탄소배출량 감소다. 세미에이아이는 재작업 및 반복 실험이 줄어들어 제조사들이 운용 비용을 50%까지 줄일 수 있다고 강조했다. 이는 탄소배출의 감소로도 이어져 연간 260억톤 이상의 탄소를 줄일 수 있다는 예측도 내놨다.

세미에이아이는 이미 SK하이닉스, 삼성전자, DB하이텍 등 국내 3곳의 반도체 제조사를 베타 유저로 확보한 상태다. 지난해 하반기 3사를 대상으로 시제품 시연회를 열었는데, 모두 긍정적인 반응을 이끌어 냈다. 글로벌 반도체 장비 제조사 2곳도 세미에이아이와 PoC(개념검증)를 검토하고 있다.

세미에이아이가 이런 기술을 개발할 수 있었던 건 지 대표의 기술력 덕분이다. 지 대표는 UC버클리 기계공학과 박사학위를 받고 SK하이닉스, ASML, 삼성전자, 램리서치, 인텔 등 국내외 주요 반도체 회사에서 15년 이상 재직한 경력을 가지고 있다.

지 대표는 "AI 플랫폼 스마일을 통해 반도체 제조 공정을 더 빠르게 혁신하고 비용을 절감하며 스케일링의 한계를 극복하겠다"며 "다양한 파트너들과 반도체의 미래를 함께 이끌어갈 것"이라고 말했다.

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