김도년 서울대 공과대학 기계공학부 교수 연구팀이 반도체 운영 분야 국제 학술지 ‘IEEE Transactions on Semiconductor Manufacturing(IEEE TSM)’에서 2024년 최우수논문상을 받았다.
IEEE TSM은 반도체 공정과 생산 관련 최신 기술과 응용을 다룬다. 1년 동안 해당 학술지에 게재된 논문 중 가장 우수한 1편을 최우수 논문으로 선정해 시상한다. 김도년 교수팀은 2021년에 우수 논문 3편 중 하나로 선정된 바 있고, 3년 만에 같은 학술지에서 최우수논문상을 받았다.
연구팀은 리소그래피 공정 중 결함이 발생할 수 있는 취약 부위를 리소그래피 패턴 정보만으로 미리 예측할 수 있는 딥러닝 기술을 제시했다. 취약 부위에 대한 선제적인 설계 변경 등을 통해 반도체 생산 수율을 높이고 비용은 줄일 수 있는 핵심 기술이라는 평가를 받았다.
논문 주저자인 김재훈 박사는 “뜻 깊은 상을 받게 되어 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.
공동 주저자인 임재경 박사는 “이번 연구 결과가 2024년 최우수 논문으로 선정되어 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
IEEE TSM(2023), DOI : https://ieeexplore.ieee.org/document/10297297
