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첨단 반도체의 결함을 검출하고 수정하기 위한 새로운 장비가 나왔다

반도체는 모든 기술의 변곡점을 뒷받침한다. PC 시대에는 강력한 마이크로프로세서가,  모바일 시대에는 스마트폰에 고성능저전력 반도체가 탑재되면서부터 각 시대가 발전했다. 이제 우리는 새로운 컴퓨팅 아키텍처와 반도체 설계로 구현된 사물인터넷(IoT), 빅데이터, 5G 기술을 바탕으로 AI 시대에 진입하고 있다. 세계 경제 성장에 반도체 발전이 지금보다 더 중요했던 시기는 없었다. 

AI 시대에 필요한 막대한 양의 고성능 로직과 메모리 소자에 대한 반도체 기술 로드맵을 발전시키지 못하면 그 대가는 클 것이다. 연구개발부터 새로운 반도체 칩 양산에 이르는 과정은 결함을 검출하고 수정하는 역량에 의해 좌우된다. 결함 검사와 리뷰(review)를 위해 업계가 사용하는 방법은 수십 년간 큰 변화가 없었다. 그러나 이제는 접근 방식을 재고해야 할 시기다. 

시간은 곧 돈이다

반도체 산업의 막대한 비용을 고려했을 때 개발 기간, 양산 준비 기간, 출시 기간, 수익 창출 기간 등 시간과 관련된 사안은 매우 중요하다. 그리고 가장 중요한 변수는 수율 달성 시간이다. 새로운 공정의 연구개발부터 초기 생산, 대량 제조까지 소요되는 시간을 조금만 단축해도 반도체 제조사는 수십억 달러에 상응하는 가치를 창출할 수 있다(그림 1). 반대로 수율 향상의 지연은 시간과 비용, 시장점유율을 저해한다.

[그림 1] 수율 곡선이 왼쪽으로 조금만 이동해도 수십억 달러의 가치를 창출한다.

반도체 칩의 복잡성

결함 검출은 수율 향상에 결정적 요인이다. 수율을 떨어뜨리는 결함을 빠르게 검출할수록 수정 기간은 단축된다. 하지만 결함을 식별하는 일은 점점 더 어려워지고 있다. 아주 가느다란 나노 입자도 수율 저하 요인이 될 수 있다. 정교한 3D 트랜지스터를 제조하고 복잡한 멀티 패턴 스텝(step)을 실행할 때에는 작은 편차도 수율 저하 결함을 발생시킬 수 있다. 이 같은 결함은 발생 후 오랜 시간이 지나서 파악될 수 있고, 후속 처리에도 시간과 비용이 발생한다.  

반도체 칩의 복잡성이 증가하고 결함 검출이 더욱 어려워지면서 업계는 더 많은 검사를 수행해야 한다. 그러나 현실에서는 비용 문제로 검사 스텝이 제한된다. 

비용 발생의 문제

반도체 생산의 경제성 모델은 이 시점에서 주요한 과제다. 나노미터만큼의 발전을 이룰 때마다 웨이퍼 공정 스텝은 급증한다. 검사에 더 많은 스텝이 소요되면 비용도 증가한다. 또한 결함 검출을 위한 광학 스캐너가 정교해지면서 스캐너 비용도 증가하고 있다. 스캐너당 비용 증가는 웨이퍼 스캔당 비용 증가를 의미한다(그림 2).

[그림 2] 공정 스텝 증가와 광학 검사 시스템의 복잡성으로 웨이퍼 검사 비용이 지속 불가능한 수준으로 증가하고 있다.

따라서 엔지니어들은 공정 제어 예산이 급증하는 것을 피하기 위해 원하는 수준보다 적은 스텝으로 검사를 실시하고 있다. 검사 스텝을 줄이면 결함의 근본 원인을 분석하고 수정하는 시간, 수율 달성 시간을 단축하는데 필요한 데이터도 줄어든다. 반도체 제조사는 한정된 비용을 예산에 배정하고, 엔지니어들은 가능한 범위에서 최대한의 데이터를 수집하며 최상의 결과를 기대하고 있다. 

오늘날 사용되는 검사 패러다임은 지금과는 양상이 전혀 다른 시기에 개발된 것이다. 과거에는 미세한 결함이던 것이 이제는 수율 저하 요인이 됐다. 그러나 반도체 칩의 복잡성 증가로 검사량을 늘려야 할 시점임에도 불구하고 오늘날 검사량는 과거와 비교해 줄고 있다. 따라서 우리에게 필요한 것은 반도체 생산 비용을 늘리지 않으면서 수율 도달 기간을 빠르게 달성하도록 하는, 공정 제어를 위한 새로운 플레이북이다. 이것이 반도체 산업에서 반드시 필요한 혁신이다.