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| [인터뷰] 최인호 연구원 |
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[인터뷰] 최인호 연구원
Q. 안녕하세요. 최인호 연구원님, 간단하게 자기소개 부탁드리겠습니다. (다니고 있는 회사, 공전원 몇기인지, 어떤 연구를 진행했었는지, 하고 있는 업무 등등 자유롭게 말씀해주시면 됩니다.) A. 저는 공전원 5기로 삼성전자 반도체 연구소 FLASH 메모리 공정개발팀에서 CVD(Chemical Vapor Deposition) 업무를 담당하고 있습니다. 지금은 FLASH 메모리 중에서도 차세대 메모리 연구 업무를 하고 있으며 메모리 구동이 필요한 PERI 영역의 TR 속도 향상을 위한 Isolation 막질을 연구하고 있습니다.
Q. 2024년 9월, “Extremely Rare Anomaly Detection Pipeline in Semiconductor Bonding Process with Digital Twin-driven Data Augmentation Method”라는 논문이 IEEE 저널에 게재된 것을 축하드립니다! 논문이 게재된 소감을 들려주시고, 이 연구를 시작하게 된 계기와 과정에서 어려웠던 점이 있었다면 함께 공유해 주세요. A. 대학원에 입학했던 당시 마침 제가 담당하고 있던 업무인 Bonding 공정에서 종종 불량이 발생하는 것을 알고 있던 상태에서 학교를 오게 되었습니다. 처음엔 그 문제를 해결하고 싶었기에 정한 주제였지만 해결 방법 이라던지 결과에 대해서는 전혀 답이 안 보이는 상태였습니다. 제가 가지고 있던 일부 정보로는 Anomaly Detection을 할 수 없을 만큼 작은 정보 였기 때문에 Argumentation이 필요하였고 그 방법을 찾던 과정에서 AI 공부 뿐만 아니라 평생 해보지 않았던 동역학 Simulation 공부 까지 진행 하여 연구를 마무리 지을 수 있게 되었던게 가장 힘들고 위기였던 순간 이었던거 같습니다.
Q. 최인호 연구원님께서는 공학전문대학원 5기로 졸업하신 지 3년이 지났음에도 꾸준히 연구를 이어오셨습니다. 졸업 후에도 지속적으로 연구를 진행할 수 있었던 동력이나 동기는 무엇이었나요? 연구를 계속할 수 있도록 영향을 준 환경이나 경험이 있었을까요? A. 끈끈하게 지내고 있었던 김성우 교수님 이하 ARIL 연구실 후배님들의 도움으로 지속 할 수 있었던 것 같습니다. 현재도 OLD 모임으로 선후배간 연간 모임을 지속 하고 있으며 그렇게 이어져온 관계들로 연구 분야에 대한 업데이트가 계속 이어져 올 수 있었다고 생각합니다.
Q. 연구 내용이 다소 전문적일 수 있는데, 관련 분야에 익숙하지 않은 사람들도 이해할 수 있도록 쉽게 설명해 주실 수 있을까요? A. 쉽게 말해 반도체 웨이퍼에 새로운 칩을 Stack으로 붙이게 되는 공정에서 로봇 팔의 미세한 컨트를 부족으로 웨이퍼를 세게 누르게 되어 웨이퍼가 깨지는 불량이 발생하게 되는데 시뮬레이션을 통해 사전에 학습한 데이터를 통해 미리 감지하여 고가의 완성된 웨이퍼들이 깨지지 않도록 사전에 설비를 정지 시키는 시스템이라고 보시면 될것 같습니다.
Q. 연구 과정에서 가장 중요하게 생각했던 요소는 무엇이었나요? A. Anomaly Detection을 위해서 신뢰할 수 있는 데이터가 많아야 했던게 가장 중요한 요소 였습니다.
Q. 연구 결과를 실제 산업 현장에 구현하려면 어떤 어려움이 있을까요? A. 해당 프로세스가 불량을 과하게 검출 했을 경우에는 그만큼 생산량에 영향을 끼치게 되기 때문에 불량과 양호를 구분하는 적정선을 어떻게 정하냐의 문제가 가장 어려운 부분 일것으로 보입니다.
Q. 이 기술이 반도체 산업에서 어떻게 활용될 수 있을지 구체적인 사례를 들어 설명해 주실 수 있을까요?(혹시 현재 산업에서 이미 적용된 사례가 있다면 그 부분도 함께 말씀해 주세요.) A. 반도체 생산에는 수많은 설비들이 상호 작용을 하면서 공정을 진행해가며 반도체를 만들고 있습니다. 동역학 시뮬레이션을 통한 디지털 트윈 불량 Detecting 기술에 알맞은 설비들은 진공 상태로 공정을 진행하는 설비 보다는 Mechanical 방식의 설비가 많은 Packaging 설비에서 불량을 사전에 감지 할 수 있도록 활용하는게 더 활용도가 높을 것으로 기대합니다.
Q. 앞으로 진행하고 싶은 연구나 목표로 삼고 있는 방향이 있다면 소개해 주세요. A. 현재 CVD(Chemical Vapor Deposition) 업무로 변경이 된 상태 입니다. 현재는 새로운 분야를 공부하고 있는데 이 분야는 조건별 평가가 워낙 많은 분야 이기 때문에 AI 스스로가 어떤 주어진 문제애 대해 평가하고 스스로 Solution을 찾아가는 모델 개발에 관심이 있습니다.
Q. 연구자로서 가장 중요하게 생각하는 가치나 철학이 있으신가요? A. AI 분야는 새로운 이론이나 기법 산업에 대한 꾸준한 관심과 업데이트가 가장 중요한 것으로 보입니다.
Q. 연구를 희망하는 후배들에게 해주고 싶은 조언이 있다면 무엇인가요? A. 문제를 풀어가는데 있어서 방향 설정이 가장 중요하다고 생각합니다 교수님과 선배 후배들과 연구 주제를 공유해서 다각도로 의견을 들어보고 본인의 생각에 갇혀 있지 않고 열린 마음으로 접근을 시작하는 것이 문제 해결에 빠른 지름 길이라고 생각합니다. |
