반도체 핵심 소재 웨이퍼 표면 불량 검사기술
현재 우리가 사용하는 반도체 소자를 생산하기 위해서는 수많은 공정을 거쳐야만 한다. 특히 우수한 품질을 보장하려면 각 생산 단계마다 불량을 최소화해야만 한다. 기술이 발전함에 따라 반도체 소자가 더욱 미세해지고, 그 구조가 고도화됨에 따라 이에 대한 검사기술은 전 생산 공정 중 핵심으로 떠오르고 있으며 덩달아 가격과 난이도가 증가하고 있다.
반도체 소자의 가장 중요한 소재는 기판으로 사용되는 ‘웨이퍼’다. 하지만 반도체의 단위공정 특성상, 웨이퍼 표면에 패턴 결함과 이물(Particle)이 발생하는 현상을 자주 확인할 수 있다.
‘웨이퍼 표면 결함 검사 기술’은 이와 같이 반도체 소자 제조 각 단위공정 진행 중 발생하는 다양한 표면결 함과 이물을 검출하는 기술을 의미한다.
현재 전 세계 웨이퍼 검사장비 시장은 약 21억 달러로 추산된다. 웨이퍼 표면 검사 기술로는 전자빔을 비롯해 원자 힘 현미경, 주사 전자 현미경, 투과전자 현미경, 그리고 광학적 검사방법 등이 주로 이용되고 있다. 그러나 이 중 광학적 검사방법 이외의 기술은 대부분 고가이고 측정 시간이 많이 걸린다는 단점 탓에, 전체 웨이퍼 검사장비의 약 88% 이상은 광학적 검사 기술이 차지하고 있다.
최근 반도체 공정 난이도의 증가에 따라 광학 검사 장비 수요가 크게 확대되고 있으며, 고감도 검사 장비의 개발이 시급해졌다. 또한 3차원 구조 반도체 소자의 생산 확대로 해당 공정 검사에 특화된 검사 장비와 신개념 검사장비 개발의 필요성이 대두되고 있는 상황이다.
현재 국내 파운드리 업체들은 저마다 자사의 공급 능력을 늘리는데 주력하고 있다. 특히 지난 2016년도 한국반도체협회가 진행한 「팹리스 기업 대상 설문 조사」에 따르면 국내 팹리스의 월 웨이퍼 생산량은 10 만 장 내외로 국내 파운드리 기업에서 43%, 해외에서 57%를 사용하고 있는 것으로 조사됐다. 하지만 이러한 웨이퍼의 생산량 증가에도 불구하고 상기한 웨이퍼 결함검사 장비의 국내 시장에서 외국기업들이 독과점하고 있어 국산화와 국제표준화가 시급한 현실이다.
R&D 관련 표준 동향
웨이퍼 검사방법 기술의 표준화는 크게 ▲웨이퍼 검사 광학기술 ▲광학 이미지 기술 ▲웨이퍼 전기적 특성 평가기술 ▲웨이퍼 검사 신뢰성 평가기술 및 검사장비 평가기술 등으로 세분화된다. 이와 관련된 표준을 정리하면 <표 1>과 같다.
2030 표준 트렌드
웨이퍼 검사 장비는 일반인이 아닌 기업 간 공급체계를 기반으로 하는 이른바 ‘B to B(Business to Business)’의 전문적인 제품이다. 일반적인 소비자 제품에 비해 별도의 인증 또는 규제의 필요성이 있으며 전문적이고 제한적이라는 특징을 갖고 있다. 특히 반도체 장비에서는 수요업체의 요구에 의해 SEMI 인증과 표준이 공적 인증을 대신하고 있다.
또한 기존 표준은 웨이퍼의 기초적인 광학적 결함 측정 기술에 머물러 있었다. 특히, 최근 반도체 소자의 미세화와 3차원화가 급격하게 진행되고 있는데, 기존 표준들의 개정과 더불어 새로운 측정 기술을 적용한 표준 개발이 필요한 상황이다. 신규 표준화 필요성이 높은 세 가지 평가기술은 다음과 같다.
① 최신 광학 측정 기술의 도입
최근 학계와 반도체 산업계에서는 기존 파 필드(far field) 기반의 광학적 측정 기술보다 높은 해상도와 다양한 장점을 가진 광학적 측정 기술을 개발해 보고하고 있다. 회절광학의 원리를 이용한 위상 (phase) 기반 이미징 기술을 비롯해 테라헤르츠 광학 기반 측정 기술, 자외선 및 심자외선 (DUV) 기반 측정 기술, 엑스선 기반 측정 기술 등이 대표적이다. 이렇듯 다양한 최신 광학 측정 기술은 높은 검사 속도와 함께 최근 광학측정 방식의 단점인 해상도를 상당히 높임으로써 제조공정에 속속 도입되고 있다. 또한 이러한 측정 기술들은 유사한 국제표준이 거의 제정돼있지 않아 기술적 중요성과 함께 표준개발의 시급성과 용이성이 높다는 공통점을 갖고 있다.
② 인공지능 웨이퍼 결함 이미징 및 자동 인식 분류 기술 평가
반도체 산업계는 오랫동안 공정 시간과 비용을 줄이면서 검사의 품질을 향상시키기 위해 자동 인식 분류 시스템을 개발해왔다. 해당 자동 인식 분류 시스템은 웨이퍼의 표면을 스캔하고, 결함이 존재할수 있는 웨이퍼 부분의 좌표를 수집해 특정 부분에 카메라를 위치시키는 역할을 수행한다. 최근에는 거의 대부분의 반도체 공정 및 장비에 인공지능이 적용되고 있다. 특히 웨이퍼 결함은 시각적 이미지를 인식하고 분류하는 단계가 핵심적이며 신경망에 의한 인공지능이 가장 효율적으로 활용될 수 있는 기술이 된다. 인공지능 기술의 신규성으로 인해 웨이퍼 결함 측정을 위한 관련 표준이 시급히 요구된다.
경쟁력 강화 위해 기술개발 연계 표준화 필요
최근 개발된 검사 기술들은 차세대 결함 검사법으로서 관련 기업과 함께 표준이 거의 전무한 상황인 만큼 표준의 신규성에서 유리한 상황이다. 특히 반도체 소자는 미세화와 3차원화가 급속히 진행되고 있으 므로 웨이퍼 검사 장비의 전 세계적인 시장확대의 기회가 도래했다고 평가할 수 있다. 따라서 선제적 기술개발과 함께 다양한 최신 웨이퍼 검사장비 기술 중 경쟁국과 차별화할 수 있는 표준 아이템을 선정하는 것이 중요하다고 생각된다.