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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 활용