Q. R&D공정vs소자 그리고 Ai활용에 대한 질문.

답변 5

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  반도체해석SK하이닉스

  코차장 ∙ 채택률 92% ∙

  회사

  일치

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  채택된 답변

  안녕하세요. 시뮬레이션 현직자 입니다. surrogate model은 일반적으로 데이터 기반으로 해석하는 수렴 속도를 앞당기는 기법입니다. 결국 플라즈마처럼 비선형성이 높은 해석의 경우에는 해석의 수렴도 어렵거니와 맞추기도 어렵겠죠. 그럴바에야 해석을 하는 대신 많이 쌓아놓은 데이터를 활용하자는 아이디어에 가깝다 그렇게 보시면 되겠네요. 사실 surrogate model 에 대한 접근 방법과 해야하는 이유는 다 비슷합니다. 더 디테일한 내용들은 많이 있겠지만 그건 공개가 어려울거고 표면적으로는 이렇다고 보시면 될겁니다. 화이팅 입니다.

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  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  채택된 답변

  R앤디 공정보다 소자 TCAD팀에서 시뮬레이션 인력이 많은 것은 일반적인 구조와 크게 다르지 않습니다. 소자 설계와 공정 조건을 가상으로 검증하는 업무가 많기 때문에 TCAD와 시뮬레이션 전문 인력이 상대적으로 많이 배치되는 경우가 있습니다. 최근에는 AI 기반 서러게이트 모델을 적극적으로 도입하는 추세인데 가장 큰 이유는 플라즈마 식각이나 증착과 같은 공정 시뮬레이션의 계산 시간이 매우 길기 때문입니다. 병목 요인은 계산 시간뿐 아니라 다양한 공정 조건을 모두 학습하기 위한 데이터 확보와 모델의 일반화 성능 그리고 실제 장비 조건이 조금만 변해도 예측 정확도가 떨어질 수 있는 신뢰성 문제가 대표적입니다. 특히 플라즈마는 전자와 이온의 거동이 매우 복잡하고 변수 간 비선형성이 커서 단순한 머신러닝 모델만으로는 정확한 예측이 쉽지 않아 물리 기반 모델과 AI를 함께 사용하는 경우도 많습니다. 또한 공정 조건이 변경될 때마다 추가 데이터를 확보하고 모델을 재학습해야 하는 부담도 있습니다. R앤디 공정팀에서는 이러한 대리모델을 직접 개발하기보다는 TCAD나 시뮬레이션 전문 조직에서 개발한 모델을 공정 최적화나 조건 탐색에 활용하는 경우가 많습니다. 다만 새로운 공정을 개발하거나 모델의 정확도를 높여야 하는 프로젝트에서는 공정팀과 시뮬레이션팀이 함께 데이터를 제공하고 검증하는 형태로 공동 개발이 이루어지는 경우도 적지 않습니다. 결국 역할은 구분되어 있지만 실제 연구개발에서는 서로 긴밀하게 협업하면서 모델을 개선하고 공정 개발 속도를 높이는 방향으로 운영되는 경우가 일반적입니다.

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  합격 메이트삼성전자

  코부사장 ∙ 채택률 79%

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  채택된 답변

  멘티님. 안녕하세요. ​SK하이닉스 R&D 소자 및 TCAD 팀에서 AI 대리모델(Surrogate Model)을 개발할 때, 특히 플라즈마 분야에서의 주요 병목은 데이터의 비선형성과 신뢰성 확보입니다. 플라즈마 시뮬레이션은 물리적 변수가 매우 복잡하여 모델의 예측 신뢰성을 검증하는 데 많은 시간이 소요되며, 학계나 기존 데이터만으로는 실제 양산 공정 환경과의 수렴 데이터를 확보하는 데 한계가 있습니다. ​R&D 공정 팀과의 협업 구조를 보면, 공정 팀은 소자/TCAD 팀이 개발한 대리모델을 단순히 활용하는 것에 그치지 않고 공동 개발 및 피드백을 주고받는 긴밀한 관계를 유지합니다. 공정 팀이 실제 팹(Fab)에서 발생하는 물리적 실험 데이터와 양산 데이터를 제공하면, 이를 기반으로 모델의 오차를 줄이고 신뢰성을 높이는 유기적인 공동 개발 형태로 고도화가 진행됩니다. ​응원하겠습니다.

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  안경공대남SK하이닉스

  코부사장 ∙ 채택률 64% ∙

  회사

  학교

  일치

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  채택된 답변

  공개 가능한 범위에서 말씀드리면, 일반적으로 TCAD/소자 조직이 AI 기반 시뮬레이션이나 Surrogate Model 개발을 조금 더 주도하는 경우가 많습니다. 공정 R&D에서도 AI를 적극 활용하지만, 모델 자체를 개발하기보다는 개발된 모델을 공정 최적화나 DOE(실험계획), 조건 예측 등에 적용하는 경우가 많은 것으로 알고 있습니다. 플라즈마 공정에서 Surrogate Model의 가장 큰 어려움은 말씀하신 것처럼 학습 데이터 확보와 모델의 일반화 성능입니다. 실제 공정은 압력, RF Power, Gas Flow, Temperature, Chamber 상태 등 변수가 많고, 장비 간 편차와 드리프트까지 존재하기 때문에 학습 범위를 벗어난 조건에서는 예측 성능이 떨어질 수 있습니다. 따라서 시뮬레이션 데이터만으로는 한계가 있어 실측 데이터와 지속적으로 비교·보정하는 과정이 중요합니다. 또한 플라즈마는 물리 기반 모델의 계산 비용이 높아 데이터 생성 자체가 오래 걸리는 점도 병목 요소 중 하나입니다. 결국 정확도, 계산 시간, 데이터 확보 비용 사이에서 균형을 맞추는 것이 핵심 과제로 알려져 있습니다. 공정 R&D에서는 개발된 AI 모델이나 TCAD 결과를 활용하는 경우가 많으며, 필요에 따라 소자·TCAD 조직과 공동으로 모델을 개선하거나 검증하는 협업도 이루어집니다. 다만 조직 구성과 역할은 회사 및 프로젝트에 따라 차이가 있으므로 일률적으로 구분되지는 않습니다. 질문자님께서 플라즈마 시뮬레이션 경험이 있으시다면, 물리 기반 모델과 AI 모델을 연계하는 역량은 앞으로도 충분한 강점이 될 수 있습니다. 좋은 결과 있으시길 바라며, 도움이 되셨다면 채택 부탁드립니다!

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  PRO액티브현대트랜시스

  코전무 ∙ 채택률 100%

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  질문 내용을 보면 반도체 R&D 소자 및 TCAD 시뮬레이션 조직에서 AI surrogate model 활용 방향을 궁금해하시는 것 같습니다. 해당 분야에서는 최근 AI 기반 모델을 활용해 기존 TCAD 시뮬레이션 시간을 줄이고, 공정 조건 최적화 속도를 높이는 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 다만 실제 현업 적용에서는 몇 가지 현실적인 제약이 있습니다. 가장 큰 병목은 말씀하신 것처럼 모델 신뢰성과 데이터 확보입니다. 기존 TCAD나 Plasma Simulation은 물리 기반 모델이기 때문에 시간이 오래 걸리더라도 결과의 해석 가능성이 높습니다. 반면 AI surrogate model은 빠른 예측이 가능하지만 학습 데이터 범위 밖의 조건에서는 예측 오차가 커질 수 있습니다. 특히 반도체 공정은 작은 조건 변화가 소자 특성이나 Defect에 큰 영향을 주기 때문에 단순히 높은 정확도의 모델보다 실제 공정 개발에 사용할 수 있을 만큼 신뢰성이 확보되는지가 중요합니다. 데이터 확보도 어려운 부분입니다. AI 모델은 다양한 조건의 데이터가 필요하지만 실제 개발 환경에서는 모든 조건을 실험하거나 TCAD로 계산하기 어렵습니다. 특히 Plasma 공정의 경우 압력, RF Power, Gas 조성, 온도, Chamber 상태 등 변수들이 많고 변수 간 상호작용도 복잡하기 때문에 효율적인 Sampling 방법과 물리적 제약을 반영한 모델 설계가 중요합니다. R&D 공정팀에서 개발된 surrogate model을 활용하는 경우도 있습니다. 다만 공정팀이 직접 AI 모델을 개발하기보다는 소자·시뮬레이션 조직과 협업하는 형태가 일반적입니다. 예를 들어 특정 Etch나 Deposition 공정 조건 변화가 Profile, CD, Electrical 특성에 미치는 영향을 빠르게 예측하거나, 공정 조건 최적화를 위한 후보군을 찾는 데 활용할 수 있습니다. 공정팀은 실제 양산성, Process Window, Defect 영향 등을 검증하고 피드백을 주는 역할을 하는 경우가 많습니다. 결국 AI surrogate model은 기존 시뮬레이션을 완전히 대체한다기보다는 개발 시간을 줄이고 탐색 영역을 넓히는 보조 도구에 가깝습니다. 초기 단계에서는 TCAD 결과를 기반으로 모델을 만들고, 이후 실제 공정 데이터와 측정 결과를 반영하면서 고도화하는 방식으로 접근합니다. 따라서 R&D 소자-TCAD팀에서는 AI 모델 자체의 정확도와 물리적 타당성을 확보하는 것이 주요 과제이고, R&D 공정팀에서는 해당 모델을 활용해 공정 조건 최적화와 개발 속도 향상에 집중하는 구조라고 이해하시면 됩니다. 앞으로는 반도체 개발에서도 물리 기반 시뮬레이션과 AI 기반 예측 모델을 결합하는 역량이 점점 중요해질 가능성이 높습니다.

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