다수의 전문가들은 미국과 중국·대만·유럽연합(EU) 등이 자국 반도체 산업을 보호 및 육성하기 위해 펼치는 정책들도 한국 반도체 산업에 부정적으로 작용할 것으로 봤다. 하지만 한국의 정부 역시 반도체산업 성장의 중요성과 필요성을 인식하고 지난 5월 13일 ‘K반도체 전략’을 발표했었다.
K반도체 전략은 반도체산업을 통해 일자리 창출, 경제성장을 주도하고 국내 반도체 제조 인프라를 구축하는 것을 목표로 하고 있다. 이 가운데 인력양성 정책은 학사·전문·실무 인력을 아우르는 전방위 인력양성을 위한 제도적 기반을 강화하는 전략을 제시하고 있다.
현재 반도체 장비 산업은 AI를 활용하여 미세 회로에서 웨이퍼 공정 중 발생한 이물질과 결함을 잡아내고, 시스템에서 얻어진 빅데이터를 활용하여 AI로 수율 저하 요인을 보다 빨리 예측함으로써 통계적 공정라인 모니터링 기술을 바탕으로 칩 수율 개선과 생산성 향상에 적용하고자 한다.
정부가 최근 발표한 K-반도체 전략에 발맞춰 한국폴리텍대학은 반도체 클러스터(반도체융합·청주·아산·성남 캠퍼스)를 구축하였다. 특히, 기존 안성캠퍼스를 반도체융합캠퍼스로 변경하여 반도체 장비 개발 분야 및 운영 실무인력 양성 컨트롤 타워를 담당하고 있는 기점으로 활용했다.
반도체융합캠퍼스내에 반도체공정장비과에서는 2020년 미래성장동력사업에 선정되어 반도체 공정, 반도체장비 및 반도체장비유지보수 교육에 필요한 반도체 실습 장치를 도입하여 LF반도체공정실습실과 유지보수실습실을 구축하였다.
AI을 활용한 반도체 장비 엔지니어를 육성하기 위해서 인공지능 개론, 반도체 공정 및 반도체 장비의 이해력을 높이는 것이 필수적이며, 이를 바탕으로 융합프로젝트에서는 각자 개별의 과제를 활용하여 뉴로모픽(Neuromorphic) 기술의 핵심이 되는 시냅스, 뉴런 등을 크로스바 멤리스터(Cross-bar Memristor)형태로 구현을 했다.
멤리스터 소자는 패턴인식 뉴로모픽 하드웨어 시스템에 기본이 되는 소자로서 시냅스 소자 수준에서 행렬곱 (Matrix dot product)과 병렬 연산 및 multi-bit 정보 저장이 동시에 가능한 소자이다. 차세대 반도체 공정 및 소자를 구현 할 수 있는 기술과 더불어 AI 반도체 장비에 활용되는 인공지능을 선제적으로 배움을 통해서 융합형 인공지능 반도체 고급인재 양성에 도움이 될 것이다.
반도체공정장비과 권혁민·우종창·신승헌 교수님들은 “향후 도입이 될 AI를 활용한 반도체 장비 기업이 요구하는 수업의 커리큘럼을 가지고 있으며, 반도체 공정 및 장비 업체들로 취업을 하여 국내 반도체 산업의 발전에 이바지하고자 한다”고 말했다.
허필숙 기자
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