빅데이터로 불량률 '0'…삼성, 완벽한 반도체 미션

문제 생기면 웨이퍼 전량 폐기
빅데이터 전문가 공정에 투입해
센서 신호 데이터로 고장 예측

서울대 등서 테크 세미나 열어
"향후 가장 중요한 기술로 꼽아
해당분야 박사급 인재 수시 채용"

[아시아경제 안하늘 기자] 삼성전자가 '불량률 0%'의 완벽한 반도체 생산을 위해 빅데이터 기술을 동원하고 있고, 이를 앞으로 더욱 확대할 방침이다. 300㎜ 웨이퍼에서 설비문제로 발생하는 20나노 미만의 불량을 찾아내는 것은 우리나라 전체 면적에서 100원짜리 동전 한개를 찾는 것과 맞먹을 정도로 고난도 작업이다.

20일 업계에 따르면 삼성전자는 반도체 품질 개선을 위해 빅데이터 전문가를 생산 공정에 투입하고 있다. 동승훈 삼성전자 메모리사업부 품질보증실 마스터는 "설비가 복잡하지 않았을 때는 굳이 빅데이터를 활용하지 않아도 불량 현상을 설명할 수 있었다"며 "하지만 최근에는 설명하기 어려운 미세 현상이 나타나면서 센서 계측 기술과 빅데이터 분석 기술이 필요해졌다"고 말했다.

D램 등 메모리 반도체는 500여개의 공정, 1000여개의 계측 단계를 거쳐 생산된다. 제품 생산까지 최대 두 달까지 걸리는데, 설비에 작은 문제라도 생길 경우 반도체의 근간이 되는 '웨이퍼'를 전량 폐기해야한다. 이달 초 삼성전자는 사내 변전소 문제로 평택 반도체 공장에서 정전 사고가 발생하면서 매출 400억~500억원 손실을 입은 것으로 알려졌다. 설비에 불량이 발생하기 전에 미리 대응하고, 불량 제품이 생산 됐을 때 문제가 된 공정을 신속히 찾는 것은 반도체 업체의 숙원 과제다.

이에 삼성전자는 반도체 생산에 필요한 전기전자, 물리화학 전공자와 산업공학, 통계학 전문가들의 협업 기회를 늘리고 있다. 실제 삼성전자는 반도체 라인에 적용된 부품이 언제 고장날 지 예측하는 솔루션을 개발ㆍ활용 중이다. 반도체 공정에서는 챔버를 진공상태로 만들기 위해 펌프를 사용하는데 이 과정에 파우더 형태의 부산물이 발생한다. 파우더가 계속 쌓일수록 더 센 압력이 작용해 최악의 경우 부품이 깨지는데 그럴 경우 해당 공정에 투입된 웨이퍼를 모두 폐기해야 한다. 삼성전자는 해당 공정에서 발생하는 9개월분의 초 단위 센서 정보를 분석, 펌프에 문제가 발생하기 직전에 나타나는 특정 신호를 파악했다. 이를 모델링해 펌프가 고장나기 전 사전에 교체할 수 있게 됐다.

생산 과정에도 빅데이터 분석 기술을 활용, 불량률을 낮추고 있다. 현재 삼성전자는 7나노 공정을 개발하고 있어 불량 웨이퍼를 찾는 일은 더욱 어려워지고 있다. 삼성전자는 웨이퍼 가공시 발생하는 센서 신호 빅데이터를 활용, 일부 라인에서 생산되는 웨이퍼를 전수 조사하고 있다. 기존에는 수많은 웨이퍼 중 일부만 선별해 불량이 있는지를 확인해왔다. 삼성전자에 따르면 14나노 공정에서 월 100만테라바이트 이상의 센서 빅데이터가 만들어진다.

이와 함께 삼성전자는 빅데이터 관련 인력을 수급하는데 적극적으로 나서고 있다. 삼성전자 메모리사업부는 최근 서울대학교, 고려대학교 등에서 산업공학과, 수학과 학생들을 대상으로 채용 설명회 성격의 '테크데이' 세미나를 열었다.

삼성전자 메모리사업부 관계자는 "사업부서에서 향후 3년 간 가장 중요한 기술로 빅데이터를 공통적으로 꼽고 있다"며 "특히 반도체 설계 파트에서 주로 활용하고 있으며, 해당 분야의 박사급 인재는 수시로 채용하는 중"이라고 말했다.

안하늘 기자 ahn708@asiae.co.kr