[더테크 이지영 기자]  한국기계연구원(기계연)이 인공지능(AI)과 플라즈마 공정을 결합한 차세대 반도체 제조 기술을 개발했다. 연구진은 세계 최초로 2차원(2D) 반도체용 플라즈마 기반 통합 지능화 시스템을 구현하며 향후 AI 반도체 제조 공정의 자동화·지능화 가능성을 제시했다.

기계연 반도체장비연구센터 김형우 선임연구원 연구팀은 저온 플라즈마 기반 PECVD(플라즈마 화학기상증착)와 RIE(반응성 이온 식각) 장비를 활용해 6인치 웨이퍼 기반 차세대 2D 반도체인 이황화몰리브덴(MoS₂)과 이황화텅스텐(WS₂)의 합성·식각 공정을 개발하고, 이를 AI 기반 지능화 시스템으로 통합하는 데 성공했다고 17일 밝혔다.

2D 반도체는 원자 한 층 수준의 초박막 구조를 갖는 차세대 반도체 소재로, AI 반도체와 초저전력 전자소자, 차세대 디스플레이 핵심 기술로 주목받고 있다. 그러나 기존 공정은 고온 환경에서 진행돼 현재 반도체 양산라인과의 호환성이 낮고, 대면적 웨이퍼에서 균일한 품질을 확보하기 어렵다는 한계가 있었다.

연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 저온 플라즈마 공정을 적용했다. 특히 공정 과정에서 발생하는 빛과 가스 질량 변화를 실시간으로 측정하는 광방출분광분석(OES), 비행시간 질량분석(ToF-MS), 사중극자 질량분석(QMS) 장비를 활용해 다중모달 데이터를 수집했다.

수집된 데이터는 머신러닝 기반 AI 모델로 분석됐다. 연구팀은 공정 상태를 실시간으로 예측하고 반도체 두께를 원자층 수준으로 정밀하게 제어하는 데 성공했다. 이를 통해 기존보다 높은 공정 재현성과 품질 안정성을 확보했으며, 합성·식각·모니터링·공정 예측 기능을 하나의 플랫폼으로 통합했다.

특히 이번 기술은 기존 양산 장비에 적용된 OES 관측창(View Port)을 그대로 활용할 수 있어 장비 구조 변경 없이 도입이 가능하다는 점에서 산업 활용성이 높다. 또한 단일 공정 기반 원자층 식각 기술을 구현해 공정 시간을 단축하고 생산성 향상도 기대할 수 있다.

기계연은 향후 공정 데이터가 축적되면 AI가 스스로 공정을 분석하고 최적 조건을 제안하는 자율형 반도체 제조 시스템으로 발전할 수 있을 것으로 전망하고 있다. 이는 AI 반도체뿐 아니라 차세대 전자소자와 디스플레이 산업 전반의 제조 혁신으로 이어질 가능성이 크다.

김형우 선임연구원은 “이번 연구는 저온 환경에서 6인치 웨이퍼 규모의 2D 반도체 공정을 원자층 수준으로 구현한 데 의미가 있다”며 “다중모달 데이터 기반 머신러닝 기술을 통해 공정 예측과 최적화를 동시에 실현해 공정 재현성과 생산성을 크게 높였다”고 말했다.

이번 연구는 한국기계연구원 창의도전과제와 영프런티어 사업, KIMM-SKKU 학연협력, 산업통상자원부 반도체 인력양성사업 등의 지원을 받아 수행됐으며, 연구진은 관련 분야에서 30편 이상의 SCI 논문을 발표하며 기술 고도화를 이어가고 있다.