▲ 왼쪽부터 서울대학교 기계공학부 김도년 교수(교신저자), 김재훈 박사(공동 주저자), 임재경 박사(공동 주저자, 현 삼성전자 근무)[출처=서울대학교 공과대학]서울대학교(총장 유홍림) 공과대학(학장 김영오)에 따르면 기계공학부 김도년 교수 연구팀 논문이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (이하 IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다.해당 분야의 가장 권위 있는 저널 중 하나인 IEEE TSM은 반도체 공정 및 생산 관련 최신 기술과 응용을 다루며 1년 동안 해당 저널에 게재된 논문들 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문(Best Paper)으로 선정해 시상한다.김도년 교수팀의 또 다른 논문은 2021년 IEEE TSM에서 우수 논문(Best Paper Award: Honorable Mention) 3편 중 하나로 선정된 바 있다. 3년 만에 같은 저널에서 최우수논문상을 수상하는 쾌거를 이뤘다.연구팀은 ‘Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots’ 제하의 이번 논문에서 리소그래피 공정 중 결함이 발생할 수 있는 취약 부위를 리소그래피 패턴 정보만으로 미리 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 제시했다.이는 취약 부위에 대한 선제적인 설계 변경 등을 통해 반도체 생산 수율을 높이고 비용은 줄일 수 있는 핵심 기술이라는 평가를 받고 있다.논문의 주저자인 김재훈 박사는 “뜻깊은 상을 받게 돼 큰 영광이며 함께 연구에 참여하신 모든 분들께 감사드린다”고 인사를 전하며 “이번 성과를 발판 삼아 반도체 공정의 계측 및 검사 기술에 관한 연구에 정진하겠다”고 밝혔다.김재훈 박사는 현재 서울대 기계공학부에서 박사후연구원으로서 연구 활동을 이어가고 있다. 특히 적은 데이터만으로도 학습이 가능한 딥러닝 모델을 개발하고 실제 산업 현장에서도 활용되도록 그 응용 범위를 확장하는 연구를 진행 중이다.공동 주저자인 임재경 박사는 “이번 연구 결과가 2024년 최우수 논문으로 선정돼 매우 기쁘며, 연구를 지원해주신 많은 분들께 고맙다는 말씀을 드리고 싶다”며 “앞으로 반도체 제조 분야의 발전을 위해 지속적으로 노력하겠다”고 각오를 밝혔다.서울대 기계공학부에서 박사 학위를 취득한 임재경 박사는 현재 삼성전자 DS 부문에서 주사현미경과 전자빔 검사를 활용해 반도체 불량을 검출하는 업무를 수행하고 있다.◇ 참고 자료- 상: 2024 IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing Best Paper Award- 논문명: Hotspot Prediction: SEM Image Generation with Potential Lithography Hotspots- 논문저자: 김재훈*, 임재경*, 이진호, 김태연, 남윤형, 김기현, 김도년 (*공동 제1저자)

네덜란드 다국적 반도체 제조사인 ASML에 따르면 향후 2년간 반도체 칩 제조사들의 수십억 달러 규모의 확장 계획은 중요한 리소그래피 기계의 부족으로 인해 제약을 받게 될 것으로 예상된다.ASML은 첨단 반도체를 만드는 데 사용되는 리소그래피 기계의 글로벌 시장을 장악하고 있다. ASML은 2022년은 작년보다 더 많은 리소그래피 기계를 출하할 계획이다.또한 2023년에도 더 많은 리소그래피 기계를 출하할 예정이다. 하지만  수요 보다 기계 생산량이 충분치 않을 것으로 파악되어 우려하는 것이다.향후 2년간 ASML은 50% 이상 리소그래피 기계 출하를 위해 역량을 강화해야 할 것으로 예측하고 있다. 리소그래피 기계는 실리콘 웨이퍼에 회로를 식각하는 데 사용된다.일종의 실리콘 칩의 인쇄기이다. ASML은 리소그래피 기계의 생산 능력을 높일 방법을 글로벌 공급업체들과 함께 검토하고 있다. 여기에 필요한 투자 규모는 아직 명확하지 않은 것으로 파악됐다. 2030년까지 리소그래피 기계 시장이 2022년 현재의 2배인 US$ 1조달러까지 확대될 것으로 예상된다. ▲ASML 홈페이지