서울대 공대 기계공학부 김도년 교수 연구팀, 반도체 리소그래피 결함 예측 기술로 2024 IEEE TSM 최우수논문상 수상

반도체 생산 수율 향상 및 비용 절감하는 핵심 기술 제시

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2025-03-05 08:55

서울--(뉴스와이어)--서울대학교 공과대학은 기계공학부 김도년 교수 연구팀의 논문이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing (이하 IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상(Best Paper Award)을 수상했다고 밝혔다.

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 지난 2021년 IEEE TSM에서 우수 논문(Best Paper Award: Honorable Mention) 3편 중 하나로 선정된 바 있으며, 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 서울대학교 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. 서울대학교 기계공학부에서 박사 학위를 취득한 임재경 박사는 현재 삼성전자 DS부문에서 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)

웹사이트: https://eng.snu.ac.kr/