과학기술정보통신부	보 도 자 료

보도 일시	2022. 7. 20.(수) 10:00 (2022. 7. 20.(수) 석간)	배포 일시	2022. 7. 19.(화) 14:00

담당 부서	기초원천연구정책관	책임자	과 장	이주원	(044-202-4570)
	융합기술과	담당자	사무관	김명희	(044-202-4571)

첨단 반도체 공정 서비스를 인공지능과 데이터기반으로 제공한다

- 총 270억원 투입, 나노팹 공정 스마트 서비스 사업 신규 추진 -

□ 과학기술정보통신부(장관 이종호, 이하 ‘과기정통부’)는 7월 20일(수) 나노종합기술원(원장 이조원)에서 “공공 나노팹 운영 혁신 자문위원회”를 개최하면서, ’22년 신규사업으로 ‘인공지능(AI)‧데이터 기반 나노팹 공정 스마트 서비스’ 구축을 추진한다고 밝혔다.

ㅇ 이번 사업은 공공 나노팹이 데이터 기반의 고도화된 공정서비스를 제공하도록 나노팹 공정 데이터의 체계적이고 지속가능한 활용 기반을 갖추어나가는 사업으로, ’22년부터 ’26년까지 총 270억원을 투입하여 추진할 예정이다.

□ 그간 나노종합기술원 등 공공 나노팹에는 매년 수만 건의 나노·반도체 분야 공정서비스를 지원하는 시설은 갖추어져 있으나, 서비스 데이터를 축적하여 활용할 수 있는 기반이 없어 공정 경험을 축적하고 활용하는 체계적 서비스 운영에 한계가 있었다.

ㅇ 이를 해결하기 위해 본 사업은 개별 장비 단위로 운영인력의 경험과 실력에 좌우되어 관리되던 공정과 장비 데이터를 빅데이터화하고, 장비 간 데이터를 유기적으로 연계하는 등 인공지능(AI) 기반의 나노팹 스마트 운영서비스를 구축할 예정이다.

ㅇ 이를 통해 연구기관과 기업에 제공하는 나노팹 공정서비스의 수준을 획기적으로 제고하고 연구개발에 소요되는 시간을 크게 단축시킬 계획이다.

□ 이번 사업은 ①나노팹의 스마트화를 통한 기능과 서비스 고도화와 ②나노팹 공정데이터의 빅데이터화와 인공지능을 활용한 디지털화로 이루어진다.

< 사업 개요도 >

① 엔지니어가 보유한 전문성과 상호 보완이 가능한 데이터 기반의 연구 지원체계를 구축하여 공정서비스 시간을 최소화하고 인력공백으로 인한 공정서비스 단절을 극복하며, 실패 공정 답습으로 인한 연구개발 지원의 비효율성을 없애는 등 나노팹 지원체계의 효율화와 효과성을 강화한다.

② 데이터와 인공지능을 활용한 공정검증, 공정‧장비 데이터의 공공화로 체계적이고 신속·정확한 공정구현이 가능해짐에 따라, 연구개발에 소요되는 시간과 비용을 줄이는 등 최첨단 장비 기반 국가 나노 산업 생태계 성장 촉진을 위한 나노팹의 공정데이터 활용체계를 극대화한다.

□ 이번 사업을 통해 그간 데이터가 부재하여 어려움을 겪었던 나노‧반도체 기업과 연구기관에 품질·설계 검증, 성능검증 등에 활용 가능한 필요 데이터를 제공함으로써, 나노‧반도체 분야 연구개발 생태계의 디지털화와 산업화 촉진에 이바지할 것으로 기대한다.

□ 과기정통부 이창윤 기초원천연구정책관은 “이번 사업은 반도체 공정 등에 데이터와 인공지능을 적용하여 연구성과를 창출하는 혁신적이고 의미있는 사례가 될 것이다”라며, “향후 국가나노인프라기관에 적용을 확대함으로써 산‧학‧연 반도체 공정개발에 크게 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

<관련기관>	나노종합기술원	책임자	책 임	양준모	(042-366-1523)
		담당자	선 임	허기석	(042-366-2043)

붙임		인공지능‧데이터 기반 나노팹 공정 스마트 서비스 사업 개요

□ 개요

ㅇ (추진배경) 개별 장비별로 관리되던 공공 나노팹의 공정데이터를 빅데이터화하고, 인공지능을 통해 공정 소요시간 단축 및 납기준수율 개선

* ｢소‧부‧장 미래 선도형 연구개발 추진방안｣(제8회 소‧부‧장 경쟁력강화위원회, ’21.11월)

ㅇ (사업목적) 나노종합기술원 공정‧장비 데이터 스마트 운영 기반 마련, K-MDS 연계를 통한 산‧학‧연 연구성과 창출 촉진 및 산업화 견인

ㅇ (기간‧규모) ’22~’26년(총 5년, 3+2년), 총 270억원

□ 주요 내용

① 나노팹의 스마트화(공정 실험량의 획기적 저감 등)를 통한 기능 및 서비스 고도화

기존 (As-Is)		개선 (To-Be)
엔지니어 경험과 실력에 의존	➡	데이터 기반의 공정설계 및 연구
서비스 인력 중심 일정 편성		데이터 기반의 고객 서비스 일정 설정

☞ (기대효과) 엔지니어의 경험과 실력에 좌우되던 서비스 한계의 극복 및 보유한 전문성과 병행 가능한 데이터 기반의 연구개발 지원 기반 체계를 확립

② 나노팹 공정데이터 빅데이터화 및 인공지능 활용을 통한 디지털화(K-MDS 연계)

기존 (As-is)		개선 (To-be)
최첨단 나노팹 데이터 활용률 “제로”	➡	나노팹 공정‧장비 데이터의 공공(公共)화
서비스 중심 공정 활용		인공지능 공정 시뮬레이션을 통한 연구지원 강화

☞ (기대효과) 최첨단의 장비가 구축되어 서비스 중인 나노팹의 공정‧장비 데이터 공공화를 통해 데이터 기반의 산업 생태계성장 촉진 환경조성 기여

< 데이터 및 AI 활용 사례 >

분류	소분류	산출 데이터		K-MDS 연계		K-MDS 활용
반도체 공정 데이터	단일공정 데이터	ㆍ단위공정에 대한 기본 데이터 ㆍ학습용 반도체 공정 기초 데이터	➡	ㆍ(교육용) 반도체 공정 학습 기초 데이터 활용 * AI 공정 시뮬레이션을 활용한 단일공정 서비스	➡	ㆍ반도체공정 학습
	디바이스 제작공정 데이터	ㆍ모듈/일괄공정 벤치마킹 데이터 ㆍ디바이스 설계 라이브러리 데이터 ㆍ디바이스 설계/제작예측 데이터	➡	ㆍ(연구용) 산학연 반도체 디바이스 연구 및 제작 데이터 활용 * AI 공정 시뮬레이션을 활용한 디바이스 제작 서비스	➡	ㆍ설계검증 ㆍ공정의사지원 ㆍ공정데이터활용 ㆍ공정결과예측
반도체 장비 데이터	소부장 테스트베드 데이터	ㆍ반도체 소부장 성능기준 데이터 ㆍ반도체 소부장 성능검증 데이터	➡	ㆍ(연구용) 소부장 국산화 지원 레퍼런스 데이터 활용	➡	ㆍ장비개발 ㆍ장비성능검증
	장비 운영지원 데이터	ㆍ장비/공정운영 데이터 ㆍ장비 진단/장비 모니터링 데이터 등	➡	ㆍ(연구용) 장비개발‧개선 데이터 활용 ㆍ(활용) 나노팹 스마트화 데이터 활용	➡	ㆍ장비개발‧개선 ㆍ팹 스마트화