반도체 제조를 위한 결함 엔지니어링: 2025년 차세대 수율, 신뢰성 및 시장 확장을 위한 해방. 첨단 결함 관리가 반도체 제조의 미래를 어떻게 형성하고 있는지 알아보세요.
- 요약: 2025년 결함 엔지니어링의 중추적 역할
- 시장 규모, 성장 예측 및 주요 동인 (2025–2030)
- 결함 탐지 및 완화를 위한 기술 혁신
- 주요 업체 및 전략적 이니셔티브 (예: ASML, Applied Materials, TSMC)
- 신소재 및 공정 도전 과제
- 결함 분석에서의 AI 및 기계 학습
- 수율 향상: 경제적 영향 및 ROI
- 규제, 표준 및 산업 협력 (예: SEMI, IEEE)
- 지역적 동향: 아시아태평양, 북미 및 유럽
- 미래 전망: 2030년 및 그 이후로의 로드맵
- 출처 및 참고 문헌
요약: 2025년 결함 엔지니어링의 중추적 역할
결함 엔지니어링은 반도체 제조의 초석으로 부각되고 있으며, 특히 2025년에는 서브 3nm 프로세스 노드와 이종 집적 기술로 산업이 발전하고 있습니다. 더 높은 장치 성능, 낮은 전력 소비 및 증가된 수율에 대한 지속적인 요구는 결함의 정밀한 제어 및 완화를 주요 제조업체의 최우선 과제로 만들었습니다. 2025년에는 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 및 3D 적층 구조와 같은 장치 아키텍처의 복잡성이 원자 수준의 불완전성에 대한 민감성을 높여 결함 엔지니어링이 단순한 품질 관리 수단이 아니라 혁신의 전략적 촉진제가 되었습니다.
대만 반도체 제조업체(TSMC), 삼성전자 및 인텔과 같은 주요 산업 업체들은 첨단 계측, 인라인 검사 및 프로세스 제어 시스템에 대한 투자를 대폭 늘리고 있습니다. 이들 기업은 최신 전자현미경, 심층 학습 알고리즘 및 실시간 모니터링을 활용하여 나노미터 규모의 결함을 탐지, 분류 및 복구하고 있습니다. 예를 들어, TSMC의 2nm 및 3nm 생산 라인에는 고급 결함 검사 도구와 AI 기반 분석이 통합되어 있어 높은 수율을 유지하고 자동차, AI 및 고성능 컴퓨팅 응용 프로그램의 엄격한 신뢰성 요구 사항을 충족합니다.
ASML 홀딩 및 Applied Materials와 같은 장비 공급업체들도 중요하며, 차세대 리소그래피 및 검사 시스템을 제공합니다. ASML의 극자외선(EUV) 리소그래피 플랫폼은 지금까지 대량 생산에 널리 채택되었으며, 포토마스크와 웨이퍼 모두에서 전례 없는 결함 제어를 요구합니다. 한편, Applied Materials는 고급 노드를 위해 맞춤형으로 설계된 새로운 결함 검토 및 계측 솔루션을 도입하여 펩이 수율 제한 결함을 보다 효율적으로 식별하고 해결할 수 있도록 하고 있습니다.
SEMI 및 imec와 같은 산업 조직들은 결함 엔지니어링 표준 및 모범 사례에 대한 협력을 촉진하고 있으며, 공급망이 글로벌화되고 복잡해짐에 따라 산업 간 정렬이 필수적이라는 것을 인식하고 있습니다. 2025년의 imec 연구 프로그램은 고급 논리 및 메모리 장치의 결함성에 중점을 두고 생태계 전반의 개선을 지원하고 있습니다.
앞으로의 전망을 살펴보면, 결함 엔지니어링은 지속적인 혁신과 통합이 이루어질 것입니다. 장치 스케일링이 물리적 및 경제적 한계에 접근함에 따라 결함을 엔지니어링, 탐지 및 완화하는 능력은 무어의 법칙을 지속하고 새로운 응용 프로그램을 가능하게 하는 결정적인 요소가 될 것입니다. 향후 몇 년 동안 재료 과학, 데이터 분석 및 프로세스 기술의 융합이 더 진행될 것이며, 결함 엔지니어링은 반도체 제조의 진화 중심에 자리할 것입니다.
시장 규모, 성장 예측 및 주요 동인 (2025–2030)
반도체 제조에서의 결함 엔지니어링 시장은 2025년부터 2030년까지 고급 칩에 대한 수요 증가, AI 및 고성능 컴퓨팅의 확산, 반도체 장치의 지속적인 소형화에 힘입어 강력한 성장을 준비하고 있습니다. 장치 기하학이 5nm 아래로 축소되고 새로운 재료가 도입됨에 따라 결함의 제어 및 완화는 수율, 신뢰성 및 성능에 있어 점점 더 중요해지고 있습니다. 산업 데이터에 따르면, 글로벌 반도체 시장은 2030년까지 1조 달러를 초과할 것으로 예상되며, 결함 엔지니어링 기술은 이 확장을 가능하게 하는 중추적 역할을 할 것입니다.
주요 동인에는 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터로의 전환, 3D 통합 및 극자외선(EUV) 리소그래피의 채택이 포함되며, 이 모든 것은 새로운 결함 문제를 도입합니다. 대만 반도체 제조업체(TSMC) 및 삼성전자와 같은 주요 파운드리는 고급 노드에서 높은 수율을 유지하기 위해 첨단 결함 검사, 계측 및 프로세스 제어 시스템에 막대한 투자를 하고 있습니다. 예를 들어, TSMC는 2nm 및 2nm 이하 생산을 확대하면서 인라인 결함 모니터링 및 고급 프로세스 제어의 중요성을 공개적으로 강조하고 있으며, 삼성전자는 GAA 트랜지스터 제조를 최적화하기 위해 AI 기반의 결함 분석을 활용하고 있습니다.
KLA Corporation 및 ASML 홀딩과 같은 장비 공급업체들은 결함 엔지니어링에 필수적인 검사 및 계측 도구를 제공하는 최전선에 있습니다. KLA Corporation는 고급 논리 및 메모리 장치의 서브 나노미터 결함을 감지하는 데 중요한 전자빔 및 광학 검사 시스템의 포트폴리오를 계속 확장하고 있습니다. ASML 홀딩, EUV 리소그래피 시스템의 주요 공급업체는 차세대 반도체 제조의 엄격한 요구 사항을 지원하기 위해 저희 플랫폼에 첨단 결함 탐지 기능을 통합하고 있습니다.
2025–2030년의 전망에 따르면 결함 엔지니어링에 대한 투자가 가속화될 것으로 예상되며, AI 기반 분석, 인-시투 프로세스 모니터링 및 새로운 재료 특성 기술에 중점을 둘 것입니다. 반도체 장치의 복잡성이 증가함에 따라 더 높은 수율과 신뢰성을 요구하는 상황에서 파운드리와 장비 제조업체들은 수율 감소 전략에 대해 밀접하게 협력할 것입니다. 그 결과 결함 엔지니어링 분야는 전체 반도체 장비 시장 성장률을 초과할 것으로 예상되며, 고급 칩 제조의 초석이 되고 산업의 조달 1조 달러 경로의 주요 촉진제가 될 것입니다.
결함 탐지 및 완화를 위한 기술 혁신
2025년 반도체 산업에서는 결함 엔지니어링에 대한 급속한 발전이 이루어지고 있으며, 이는 더 작은 노드, 더 높은 수율 및 새로운 재료의 통합을 향한 지속적인 노력으로 인해 촉진되고 있습니다. 장치 기하학이 5nm 아래로 축소되고 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 및 3D NAND와 같은 3D 아키텍처가 주류가 됨에 따라 원자 규모의 결함의 탐지 및 완화는 장치 성능 및 신뢰성을 유지하는 데 필수적이 되었습니다.
가장 중요한 기술 혁신 중 하나는 고급 전자빔 및 다중 빔 검사 시스템의 도입입니다. KLA Corporation 및 ASML와 같은 기업들은 전면 및 후면 공정 모두에서 서브 나노미터 결함을 식별할 수 있는 고속, 고해상도 검사 도구를 도입하고 있습니다. KLA의 최신 전자빔 플랫폼은 예를 들어, 기계 학습 알고리즘을 활용하여 킬러 결함과 잡음 신호를 구별하여 false positive를 크게 줄이고 프로세스 제어를 개선합니다.
광학 검사 기술 또한 발전하고 있습니다. Hitachi High-Tech Corporation와 Tokyo Electron Limited (TEL)는 광학 및 전자 기반 이미징을 결합한 하이브리드 시스템을 도입하여 포괄적인 결함 검토 및 분류를 가능하게 하고 있습니다. 이러한 시스템은 실시간 피드백 및 적응형 프로세스 조정을 가능하게 하는 인라인 계측과 점점 더 통합되고 있습니다.
결함 완화 전략은 고급 프로세스 제어(APC) 및 인공지능(AI)의 사용을 통해 강화되고 있습니다. Applied Materials는 검사 및 계측 도구의 방대한 데이터 세트를 분석하는 AI 기반 플랫폼을 개발하여 예측 유지보수 및 동적 프로세스 조정을 가능하게 하고 있습니다. 이 접근 방식은 결함의 전파를 최소화하고 수율을 최적화하여 특히 대량 생산 환경에서 효과적입니다.
재료 공학은 또 다른 혁신 분야입니다. 높은 유전율의 유전체, 코발트 및 루테늄과 같은 새로운 재료의 채택은 고유한 결함 문제를 도입합니다. 기업들은 원자층 증착(ALD) 및 원자층 에칭(ALE) 기술에 투자하여 원자 수준의 정밀도를 달성하고 결함성을 줄이고 있습니다. Lam Research와 SCREEN Holdings는 이러한 프로세스 기술의 발전에 중요한 기여를 하고 있습니다.
앞으로의 전망은 산업이 결함 엔지니어링 워크플로에 AI 및 빅데이터 분석을 통해 더욱 통합될 것으로 기대됩니다. 이는 더 빠른 근본 원인 분석 및 프로세스 최적화를 가능하게 합니다. 장비 공급업체, 파운드리 및 통합 소자 제조업체(IDM) 간의 협력은 2nm 및 그 이후로 이동할 때 결함 탐지 및 완화의 복잡성을 해결하는 데 필수적입니다.
주요 업체 및 전략적 이니셔티브 (예: ASML, Applied Materials, TSMC)
결함 엔지니어링은 수권자의 통합 및 결함이 있는 반도체 제조업체와 장비 공급업체의 중심 초점으로 자리잡고 있으며, 업계는 서브 3nm 노드 및 이종 집적 대로 발전하고 있습니다. 2025년에는 주요 업체들이 수율에 영향을 미치는 결함을 최소화하고 차세대 장치 성능을 가능하게 하기 위해 프로세스 제어 및 재료 혁신에 대한 투자를 강화하고 있습니다.
ASML은 세계 최고의 포토리소그래피 시스템 공급업체로서 극자외선(EUV) 리소그래피 플랫폼을 통해 결함 감소를 추진하고 있습니다. 이 회사의 최신 EUV 시스템은 고급 인사이트 계측 및 검사 모듈을 포함하여 나노미터 수준에서 패터닝 결함을 실시간으로 감지하고 수정할 수 있습니다. ASML은 업계의 주요 파운드리 및 메모리 제조업체와 협업하여 특징 크기가 줄어들고 패턴 밀도가 증가함에 따라 확률적 결함을 추가로 줄이는 데 집중하고 있습니다. 이 회사의 고-NA EUV에 대한 지속적인 연구 개발은 향후 몇 년 동안 결함 제어 능력을 더욱 강화할 것으로 예상됩니다 (ASML).
Applied Materials는 재료 공학 솔루션의 글로벌 리더로서 결함 검사 및 프로세스 제어 도구의 포트폴리오를 확대하고 있습니다. 2025년, Applied Materials는 고급 논리 및 메모리 장치에서 서브 나노미터 결함을 식별하기 위해 설계된 새로운 전자빔 및 광학 검사 시스템을 배치하고 있습니다. 이 회사의 통합 프로세스 제어 플랫폼은 인공지능과 머신 러닝을 활용하여 방대한 데이터 세트를 분석하여 예측 결함 탐지 및 빠른 근본 원인 분석을 가능하게 합니다. 주요 칩 제조업체와의 전략적 파트너십은 대량 생산에서 이러한 솔루션의 채택을 가속화하고 있습니다 (Applied Materials).
TSMC는 세계 최대의 계약 칩 제조업체로서 대량 생산의 결함 엔지니어링에 앞장서고 있습니다. TSMC의 3nm 및 예고된 2nm 프로세스 노드는 고급 클린룸 프로토콜, 인라인 검사 및 실시간 프로세스 모니터링을 포함한 독자적인 결함 완화 전략을 통합하고 있습니다. 이 회사는 장비 공급업체 및 재료 공급업체와 긴밀하게 협력하여 프로세스 단계를 최적화하고 결함성을 최소화하고 있습니다. TSMC의 스마트 제조 및 디지털 트윈에 대한 전략적 투자는 2025년 이후 결함 탐지 및 수율 최적화에서 더욱 향상될 것으로 예상됩니다 (TSMC).
다른 주요 업체인 Lam Research 및 KLA Corporation도 에칭, 증착 및 검사 기술 혁신을 통해 결함 엔지니어링을 발전시키고 있습니다. 특히 KLA는 반도체 제조의 모든 단계에서 결함성을 모니터링 및 제어하기 위해 주요 팹에서 널리 채택된 포괄적인 검사 및 계측 도구 모음으로 인정받고 있습니다.
앞으로 이러한 주요 업체들의 전략적 이니셔티브는 결함 밀도를 더욱 줄이는 데 기여할 것으로 예상되며, 산업의 더욱 작아지는 노드, 높은 수율 및 더 복잡한 장치 아키텍처로 나아가는 로드맵을 지원할 것입니다.
신소재 및 공정 도전 과제
결함 엔지니어링은 반도체 제조에서 핵심 초점이 되었으며, 업계는 서브 3nm 노드로 나아가면서 높은 이동성 채널 화합물, 2D 재료 및 고급 유전체와 같은 새로운 소재를 통합하고 있습니다. 2025년에는 게이트 올 어라운드(GAA) FET 및 3D NAND와 같은 장치 아키텍처의 복잡성이 원자 수준의 결함에 대한 전례 없는 제어를 요구하게 되어, 이는 장치의 수율, 신뢰성 및 성능에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다.
인텔, 대만 반도체 제조업체(TSMC), 삼성전자와 같은 주요 제조업체들은 결함 탐지 및 완화 전략에 대한 투자를 대폭 증가시키고 있습니다. 예를 들어, 2025년에 양산에 들어갈 예정인 TSMC의 2nm 공정은 실시간으로 서브 나노미터 결함을 식별하고 분류하기 위해 고급 인라인 계측 및 검사 시스템을 통합하고 있습니다. 이러한 시스템은 기계 학습 알고리즘을 활용하여 킬러 결함과 정상 프로세스 변동을 구별하여 빠른 피드백 및 프로세스 최적화를 가능하게 합니다.
독일화학물질, III-V 화합물 및 전이 금속 다이칼코겐화물(TMDs)과 같은 새로운 재료의 도입은 고유한 결함 문제를 나타냅니다. 예를 들어, 논리 장치의 채널 재료로서 몰리브데넘 디설파이드(MoS2) 및 텅스텐 디셀레나이드(WSe2)를 통합하려면 결정 경계, 구멍 및 계면 상태에 대한 정밀한 제어가 필요합니다. Applied Materials와 Lam Research는 이러한 재료 합성 및 패터닝 중 결함 생성을 최소화하기 위해 원자층 증착(ALD) 및 원자층 에칭(ALE) 도구를 개발하고 있습니다.
메모리 제작, 특히 3D NAND 및 DRAM의 경우 결함 엔지니어링은 스트링어 결함, 빈 공간 및 계면 트랩과 같은 문제를 관리하는 데 필수적입니다. Micron Technology 및 SK hynix는 결함률을 줄이기 위해 고급 검사 플랫폼 및 인-시투 프로세스 제어를 배치하고 있으며, 이는 장치의 내구성과 데이터 보유에 직접적으로 영향을 미칩니다.
앞으로 2026년 및 그 이후에는 인라인 전자현미경, 고해상도 X-선 기술 및 AI 기반 결함 분류의 추가적인 채택이 예상됩니다. SEMI 및 imec가 주도하는 협력적 노력은 차세대 재료 및 공정에 대한 표준화된 결함 분류 및 모범 사례 개발을 가속화하고 있습니다. 장치 스케일링이 지속되고 이종 집적이 주류가 됨에 따라 결함 엔지니어링은 반도체 제조에서 수율 향상 및 비용 관리를 위한 중요한 요소로 남을 것입니다.
결함 분석에서의 AI 및 기계 학습
인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)의 결합은 반도체 제조에서 결함 분석을 급격하게 변화시키고 있으며, 특히 산업이 2025년 지평선에 접근하면서 더욱 두드러집니다. 장치 기하학이 단일 나노미터 규모로 축소되면서, 전통적인 검사 및 분석 방식은 웨이퍼 처리 중 생성되는 데이터의 양과 복잡성으로 인해 점점 더 도전받고 있습니다. AI와 ML은 이제 결함 탐지, 분류 및 근본 원인 분석을 자동화하는 데 중추적인 역할을 하여 더 높은 수율과 빠른 프로세스 최적화를 가능하게 합니다.
선도적인 반도체 장비 제조업체들은 AI 기반 검사 시스템에 상당한 투자를 하고 있습니다. KLA Corporation는 프로세스 제어 및 수율 관리 분야의 글로벌 리더로서 전통적인 규칙 기반 시스템으로는 놓치는 미세한 패턴 결함 및 프로세스 이상을 식별하기 위해 심층 학습 알고리즘을 활용한 첨단 전자빔 및 광학 검사 도구를 개발했습니다. 마찬가지로 Applied Materials는 자사의 검사 플랫폼에 AI를 통합하여 실시간 결함 분류 및 예측 유지보수를 가능하게 하여 가동 중지 시간을 줄이고 생산성을 향상시키고 있습니다.
2025년에는 AI 기반 결함 분석의 배치가 선진 팹 전역에서 표준화될 것으로 기대됩니다. 세계 최대의 계약 칩 제조업체인 TSMC는 AI 및 빅데이터 분석을 활용하여 수율 학습을 강화하고 고급 노드의 생산 확대를 가속화하는 것에 대해 공개적으로 논의해왔습니다. 메트롤로지, 검사 및 전기 테스트에서 오는 방대한 데이터 세트를 상관관계 분석하여 TSMC의 AI 시스템은 프로세스 이탈을 신속하게 파악하고 전례 없이 빠르고 정확하게 수정 조치를 권장할 수 있습니다.
AI 및 ML의 채택은 새로운 재료 및 GAA 트랜지스터 및 고급 포장과 같은 3D 장치 아키텍처에 의해 도입된 새로운 결함 양식을 다루기 위한 필요성에 의해 더욱 촉진되고 있습니다. 삼성전자와 인텔은 이러한 차세대 기술에서 결함 엔지니어링의 복잡성을 관리하기 위해 AI 기반 솔루션에 투자하고 있으며, 결함 원인 규명 및 검사 데이터에서 false positives를 줄이는 데 중점을 두고 있습니다.
앞으로 몇 년 동안 설명 가능한 AI, 연합 학습 및 인라인 결함 분석을 위한 에지 AI의 추가 발전이 있을 것입니다. 이는 팹이 독점 데이터를 손상시키지 않으면서 통찰력을 공유할 수 있게 할 것입니다. SEMI와 같은 산업 전반의 협력은 반도체 공급망 전반에 걸쳐 AI 도구의 표준화 및 호환성을 가속화할 것으로 예상됩니다. 결과적으로 AI와 ML은 반도체 제조에서 지속적인 스케일링과 혁신을 위한 수율, 신뢰성 및 비용 목표를 달성하는 데 중심이 될 것입니다.
수율 향상: 경제적 영향 및 ROI
결함 엔지니어링을 통한 수율 향상은 반도체 제조에서 중요한 경제 동력이며, 특히 2025년 및 그 이후로 서브 5nm 기술 노드로 발전함에 따라 더욱 그렇습니다. 수율의 미세한 개선조차도 경제적 영향이 상당한데, 이는 첨단 팹과 관련된 높은 자본 지출 및 운영 비용을 고려할 때 더욱 그렇습니다. 예를 들어, 선도적인 팹에서 수율이 1% 증가하면, 이러한 노드에서 처리되는 웨이퍼의 높은 가치를 고려할 때 연간 수천만 달러의 추가 수익으로 전환될 수 있습니다.
결함 엔지니어링은 수율 제한 결함을 식별하고, 완화하고, 없애는 것을 목표로 하는 고급 검사, 프로세스 제어 및 재료 최적화를 포함하는 일련의 전략을 포괄합니다. 2025년, TSMC, 삼성전자 및 인텔과 같은 선도 제조업체들은 인라인 결함 탐지 및 실시간 분석에 대한 투자를 대폭 증가시키고 있습니다. 이들 기업은 KLA Corporation 및 ASML와 같은 장비 리더들이 공급하는 고해상도 전자빔 및 광학 검사 도구를 배치하여 모든 프로세스 단계에서 결함성을 모니터링하고 제어하고 있습니다.
결함 엔지니어링 이니셔티브의 투자 수익(ROI)은 장치 복잡성이 증가함에 따라 특히 두드러집니다. 예를 들어, 논리 및 메모리 장치에서 GAA 트랜지스터 및 3D 적층이 도입되면서 공정 유도 결함에 대한 민감성이 높아졌습니다. 이에 대한 대응으로 TSMC와 삼성전자는 고급 결함 분류 및 머신 러닝 기반 프로세스 최적화를 채택하여 상당한 수율 향상을 보고하고 있으며, 이는 그들의 최종 결과와 신제품 출시 기간에 직접적으로 영향을 미치고 있습니다.
2024년 및 2025년 초의 산업 데이터에 따르면 포괄적인 결함 엔지니어링 프로그램을 시행하는 팹은 고급 노드에서 2–5%의 수율 향상을 달성했으며, 일부는 특정 프로세스 모듈에 대해 더 높은 이익을 보고했습니다. 이는 더 빠른 생산 확대 시간, 감소된 폐기율 및 개선된 수익성을 의미합니다. KLA Corporation 및 ASML와 같은 장비 공급업체들은 결함 엔지니어링에 대한 산업의 우선 순위를 반영하여 검사 및 계측 플랫폼에 대한 수요 증가를 보고하고 있습니다.
앞으로 결함 엔지니어링에 대한 경제적 필요는 웨이퍼당 비용이 계속 증가하고 장치 아키텍처가 더욱 복잡해짐에 따라 더욱 심화될 것입니다. 향후 몇 년 동안 AI 기반 결함 분석, 예측 유지보수 및 공장 간 데이터 공유의 통합이 이루어질 것으로 예상되며, 선도 제조업체 및 장비 공급업체가 그 선두에 서게 될 것입니다. 이러한 투자에 대한 ROI는 여전히 강력하게 유지될 것으로 기대되며, 첨단 반도체 제조의 경쟁력과 지속 가능성을 뒷받침할 것입니다.
규제, 표준 및 산업 협력 (예: SEMI, IEEE)
반도체 제조에서의 결함 엔지니어링은 점점 더 발전하는 규제 프레임워크, 국제 표준 및 협력적 산업 이니셔티브에 의해 형성되고 있습니다. 장치 기하학이 축소되고 새로운 재료가 도입됨에 따라 결함의 제어 및 완화는 수율 개선과 장치 신뢰성 모두에 중심적인 역할을 하고 있습니다. 2025년의 환경은 글로벌 표준 기구, 규제 준수 및 산업 간 협력의 상호작용으로 정의되고 있습니다.
SEMI(Semiconductor Equipment and Materials International) 조직은 결함 검사용 실리콘 웨이퍼에 대한 SEMI M41 및 장비 신뢰성과 유지보수에 대한 SEMI E10과 같은 표준을 업데이트하고 확장함으로써 중추적인 역할을 계속하고 있습니다. 이러한 표준은 주요 제조업체와 장비 공급업체에 널리 채택되며, 공급망 전반에 걸쳐 결함 탐지, 분류 및 보고의 일관성을 보장합니다. 2024년 및 2025년에는 SEMI가 고급 노드(3nm 이하), 이종 집적 및 복합 반도체에 대한 표준을 우선적으로 설정하여 산업이 더욱 복잡한 아키텍처 방향으로 전환하고 있음을 반영하고 있습니다.
IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers) 또한 이 분야에서 활발히 활동하고 있으며, 특히 차세대 장치에 대한 결함 밀도 목표, 계측 요구 사항 및 신뢰성 지표를 consensus 기반으로 제공하는 국제 장치 및 시스템 로드맵(IRDS)과 IEEE 표준 협회를 통해 활동하고 있습니다. 2025년에는 IEEE 작업 그룹이 전력 전자 및 자동차 응용 프로그램에 중요한 SiC 및 GaN과 같은 신소재의 결함 특성을 표준화하는 데 집중하고 있습니다.
규제 준수는 공급망 보안 및 제품 안전성을 강조하는 정부의 증가하는 중대성에 따라 점점 더 중요해지고 있습니다. 미국의 국립표준기술연구소(NIST)는 반도체 분석을 위한 측정 프로토콜 및 참조 재료 개발을 위해 산업과 협력하고 있으며, 이는 국내 제조 및 국제 무역을 지원합니다. 유럽 연합은 유럽 칩 법과 같은 이니셔티브를 통해 글로벌 표준과 규제 환경을 조화롭게 하여 국경을 넘는 협력을 촉진하고 고품질 반도체 출력을 보장합니다.
산업 협력은 imec(벨기에의 주요 연구 개발 허브)와 같은 컨소시엄에 의해 강화되고 있으며, 이는 반도체 제조의 고급 프로세스 노드에서 결함 엔지니어링 문제를 해결하기 위해 장치 제조업체, 장비 공급업체 및 재료 공급업체를 모읍니다. TSMC와 삼성전자도 글로벌 표준 개발에 적극적으로 참여하여 종종 새로운 결함 검사 기술을 시험하고 SEMI 및 IEEE 포럼을 통해 모범 사례를 공유하고 있습니다.
앞으로 몇 년 동안에는 규제 요건, 표준 개발 및 협력적인 연구 개발 간의 긴밀한 통합이 이루어질 것으로 예상됩니다. 이러한 융합은 고급 결함 엔지니어링 방법론의 채택을 가속화하여 산업이 더 높은 수율, 개선된 신뢰성 및 최첨단 반도체 장치의 빠른 시장 출시를 지원하는 데 기여할 것입니다.
지역적 동향: 아시아태평양, 북미 및 유럽
반도체 제조에서의 결함 엔지니어링에 대한 글로벌 환경은 아시아태평양, 북미 및 유럽 전역의 뚜렷한 지역적 동향에 의해 형성되고 있으며, 각 지역은 2025년 현재 고유한 산업 강점, 정책 우선 사항 및 투자 패턴을 반영하고 있습니다.
아시아태평양은 여전히 반도체 제조의 중심지로 남아 있으며, 대만, 한국, 일본 및 점점 더 중국과 같은 국가들이 양적인 면과 기술 발전에서 선도하고 있습니다. TSMC 및 삼성전자는 서브 5nm 및 신흥 2nm 프로세스 노드를 지원하기 위해 고급 결함 탐지 및 완화 전략을 배치하며 최전선에 서 있습니다. 이러한 기업들은 인라인 검사, 전자빔 계측 및 AI 기반 분석에 막대한 투자를 하여 공정 유도 결함으로 인한 수율 손실을 최소화하고 있습니다. 일본의 Tokyo Electron 및 SCREEN Holdings는 ultra-clean 제조 환경에 집중하여 이 지역의 결함 검사 및 세척 장비를 공급하고 있습니다. 중국은 국가 지원 프로그램을 통해 결함 엔지니어링 분야의 역량을 강화하고 있으며, SMIC와 같은 기업들이 공정 제어 및 결함 감소의 연구 개발을 확대하고 있습니다.
북미는 반도체 설계 및 고급 프로세스 연구 개발에서의 리더십으로 특징지어지며, 국내 제조에 대한 강조가 커지고 있습니다. 인텔은 신규 팹 및 고급 프로세스 노드에 투자하여 7nm 이하에서 경쟁력 있는 수율을 달성하기 위해 결함 엔지니어링의 우선 순위를 두고 있습니다. 이 지역은 결함 검사, 계측 및 프로세스 제어 시스템에서 혁신을 이루고 있는 Applied Materials 및 Lam Research와 같은 주요 장비 공급업체의 본거지이기도 합니다. 미국 정부의 CHIPS 법은 결함 엔지니어링 기술에 대한 투자를 더욱 촉진하고, 산업과 연구 기관 간의 협력을 통해 스케일링 및 신뢰성 도전에 대응할 것으로 예상됩니다.
유럽은 자동차, 산업 및 전력 전자 분야에서 특수 반도체 및 장비에서 강력한 입지를 유지하고 있습니다. Infineon Technologies 및 STMicroelectronics는 장치 성능에 중요하여 결함 제어가 매우 중요한 넓은 밴드갭 재료에 대한 결함 엔지니어링을 발전시키고 있습니다. ASML, 네덜란드에 본사를 둔 이 기업은 전세계적으로 중요하며, ultra-stringent 결함 관리가 필요한 EUV 리소그래피 시스템을 공급하고 있습니다. 유럽의 이니셔티브는 유럽 칩 법의 지원을 받아 프로세스 제어 및 결함 감소를 향상시키기 위한 국경 간 협력을 촉진하고 있습니다.
앞으로 모든 세 지역은 AI 기반 결함 분석, 고급 계측 및 프로세스 통합에 대한 투자를 더욱 강화할 것으로 예상됩니다. 지역 정책 지원과 공급망 회복력 노력은 결함 엔지니어링의 발전을 더욱 형성할 것이며, 아시아태평양은 제조 리더십을 유지하고, 북미는 프로세스 제어 분야에서 혁신을 주도하며, 유럽은 특수 및 장비 중심 솔루션에서 유리한 위치를 점할 가능성이 큽니다.
미래 전망: 2030년 및 그 이후로의 로드맵
반도체 산업이 2030년을 향해 나아가면서 결함 엔지니어링은 장치의 스케일링, 수율 개선 및 신뢰성을 지속하는 데 점점 더 중요한 역할을 할 것입니다. 서브 3nm 노드로의 전환, 3D 아키텍처의 확산, 이종 재료의 통합은 결함 탐지, 특성화 및 완화와 관련된 도전을 더욱 심화시키고 있습니다. 2025년 및 그 이후 몇 년 동안 선두 제조업체 및 장비 공급업체들은 이러한 복잡성을 해결하기 위해 고급 계측, 인라인 검사 및 프로세스 제어 기술에 대한 투자를 가속화하고 있습니다.
TSMC 및 삼성전자와 같은 주요 파운드리는 결함 엔지니어링 전략을 게이트 올 어라운드(GAA) 트랜지스터 및 고-NA EUV 리소그래피에 맞게 조정하는 데 앞장서고 있습니다. 이들 기업들은 머신 러닝 기반 검사 시스템 및 원자 규모의 계측을 활용하여 공정 흐름에서 킬러 결함을 더 일찍 식별하여 비용이 많이 드는 수율 손실을 줄이고 있습니다. 인텔도 Intel 18A 및 향후 노드의 생산 확대에 따라 고급 결함 분석에 투자하고 있으며, 첫 번째 및 후면 공정 최적화에도 중점을 두고 있습니다.
ASML 및 KLA Corporation와 같은 장비 공급업체도 점점 더 작아지는 결함을 해결하고 실시간으로 실행 가능한 데이터를 제공할 수 있는 새로운 세대의 검사 및 계측 도구를 도입하고 있습니다. 예를 들어, ASML의 고-NA EUV 스캐너는 EUV 프로세스에 고유한 확률적 결함을 모니터링하기 위해 고급 검사 모듈과 짝을 이루고 있으며, KLA의 전자빔 및 광학 검사 플랫폼은 더 빠른 결함 분류 및 원인 분석을 위해 AI 알고리즘으로 강화되고 있습니다.
산업은 또한 컨소시엄 및 표준화 기구를 통해 고급 패키징 및 칩렛 통합에서 결함 관리에 대한 모범 사례를 개발하기 위해 더욱 협력하고 있습니다. 칩렛 기반 아키텍처가 주류가 되면서, 다이 간 및 인터포저 인터페이스에서 새로운 결함 모드가 나타나고 있으며, 이는 새로운 검사 및 복구 방법론을 필요로 합니다.
2030년 이후를 바라보면, 결함 엔지니어링의 전망은 데이터 주도 프로세스 제어, 인-시투 모니터링 및 예측 분석의 융합에 의해 정의될 것입니다. 디지털 트윈 및 실시간 피드백 루프의 통합은 결함률을 더욱 줄이고 차세대 장치의 수율로 빠른 이동을 가능하게 할 것으로 기대됩니다. 반도체 산업이 무어의 법칙과 무어 이상의 혁신의 경계를 넘어 나아갈 때, 결함 엔지니어링은 반도체 제조의 경쟁력과 신뢰성의 초석으로 남을 것입니다.
출처 및 참고 문헌
- ASML 홀딩
- imec
- KLA Corporation
- Hitachi High-Tech Corporation
- SCREEN Holdings
- Micron Technology
- IEEE
- 국립표준기술연구소
- SMIC
- Infineon Technologies
- STMicroelectronics
