10월 과기인상에 신영수 교수…AI로 반도체 공정 최적화
(서울=연합뉴스) 조승한 기자 = 과학기술정보통신부와 한국연구재단은 '이달의 과학기술인상' 10월 수상자로 한국과학기술원(KAIST) 전기 및 전자공학부 신영수 교수를 선정했다고 4일 밝혔다.
신 교수는 기계학습을 이용해 기존보다 10배 빠르고 해상도도 높은 반도체 리소그래피 최적화 기술을 개발한 공로를 인정받았다.
리소그래피는 패턴이 새겨진 마스크에 빛을 비춰 웨이퍼 위에 소자를 만들어가는 공정이다. 반도체 수율을 결정하는 주요 공정으로 꼽힌다.
이때 웨이퍼에 다각형을 만들려면 마스크에 복잡한 패턴을 그려 넣어야 하는데, 이런 패턴을 찾아가는 과정인 OPC(광학 근접 보정)는 마스크 형상을 고치고 시뮬레이션을 통해 웨이퍼 위 이미지를 확인하는 과정을 반복해야 해 긴 시간이 걸렸다.
신 교수는 마스크 형상과 이 마스크로 만들어지는 웨이퍼 이미지 집합을 인공지능(AI)에 학습시켜 더 빠르면서도 해상도가 높은 OPC 최적화 기술을 개발했다.
또 신 교수는 생성형 AI를 통해 기존 레이아웃(반도체 도면) 패턴과 구조적으론 비슷하지만, 기존에 존재하지 않던 레이아웃 패턴을 만드는 방법도 개발했다.
이렇게 만든 레이아웃 패턴과 기존 샘플 패턴을 최적화에 적용하면 기계학습 모델의 정확도가 더 높아지는 것도 확인했다.
관련 연구성과는 2021년 국제학술지 국제전기전자공학회(IEEE) TSM'에 실렸으며, 이 학술지가 한 해 한 건 선정하는 '베스트 페이퍼 어워드'를 받기도 했다.
신 교수는 "이번 연구는 기존 반도체 리소그래피 연구와 달리 기계학습과 인공지능을 적용했다는 점에서 차별성이 크다"며 "소수의 외국회사가 독점하면서 발생하는 라이센스 비용과 기술개발의 정체 문제를 해결하는 데 이바지할 수 있기를 기대한다"고 말했다.
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