성균관대학교 산학협력단

시스템경영공학과 이동희 교수, 제10회 SK하이닉스 산학연구과제 포상서 우수상 수상

▲ (왼쪽부터) 김준수 SK하이닉스 R&D전략기획 TL, 시스템경영공학과 이동희 교수, 하용수 SK하이닉스 특허 직속 부사장

시스템경영공학과 이동희 교수가 제10회 SK하이닉스 산학연구과제 우수발명 포상에서 우수상을 수상하였다. 산학연구과제 우수발명 포상은 SK하이닉스와 산학협력을 진행 중인 대학에서 연구과제 수행 중에 출원한 특허 중 우수특허를 선별해 포상하는 제도로 지난 2013년부터 매년 열리고 있다.

우수상을 수상한 이동희 교수는 "웨이퍼 맵 상의 군집성 불량 관리를 위한 공정경로 도출 방법" 과제를 실시하며 웨이퍼 맵 상의 특이패턴 감지 및 특이패턴을 발생시킨 혐의설비를 탐색하는 알고리즘 개발 기술을 개발하였다.

하나의 웨이퍼에는 다수의 반도체 칩이 존재하는데, 웨이퍼 가공(fabrication)이 완료되면 probe test를 통해 웨이퍼에 존재하는 모든 반도체 칩의 검사 정보를 이미지 형태로 표현한다. 이를 웨이퍼 맵이라고 하며, 이를 통해 불량칩의 위치를 한눈에 파악할 수 있다. 웨이퍼 맵 상에서 불량칩이 특정 영역에만 다수 분포하는 등 일정한 패턴을 보이는 경우가 있는데, 이는 가공공정에서 설비고장 등의 문제가 발생했었음을 시사한다. 반도체는 대량 생산 체제이므로 이러한 문제를 적시에 탐지하고 조치하는 것이 피해를 최소화할 수 있다.

이동희 교수는 이번 과제에서 합성곱신경망(Convolutional neural network; CNN)을 이용하여 웨이퍼 맵을 자동으로 분류하였으며, 불량모드의 유사도를 정량화하여 유사도가 높은 불량모드를 가진 불량칩은 유사한 색상으로 웨이퍼 맵에 표현하는 기법을 개발하였다. 또한, 혐의설비를 추적하는 알고리즘을 '패턴 마이닝 기법'을 통해 개발하여 기존에 엔지니어가 발견하지 못한 새로운 특이패턴을 발견하였고 혐의설비를 효과적으로 탐색하는 방법을 개발하였다.

이러한 과정을 통해 수백 개의 공정 단계에서 수집 및 분석되는 대량의 공정데이터 중 손쉽게 확보할 수 있는 공정이력데이터를 분석하여 효과적으로 공정경로, 설비효과, 설비진단 등을 수행할 수 있게 되었다.

이동희 교수는 "수상하게 되어 영광이고 SK하이닉스에 감사드린다. 과제를 수행하면서 이론과 현실의 차이를 느끼게 되었고 이를 하나씩 해결하고 괴리를 좁혀가며 현장에 적용시켰던 과정이 보람찼다"고 밝히며 "앞으로도 지속적인 산학과제 수행을 통해 우수한 연구성과를 도출하겠다."고 포부를 밝혔다.

이번 포상식은 코로나19 감염 예방을 위하여 SK하이닉스 담당 조직에서 직접 수상자를 찾아 상패를 전하는 방식으로 진행되었다.