KLA는 반도체 불량을 어떻게 찾아낼까?
반도체 산업을 움직이는 글로벌 기업 ④
KLA – AI보다 먼저 웨이퍼를 보는 ‘반도체 공장의 눈’
핵심 키워드: KLA, 반도체 검사장비, 웨이퍼 검사, Metrology, Defect Inspection, 수율, Yield, 반도체 공정, AI 검사
들어가며 – 완벽하게 만든 반도체도 작은 먼지 하나로 실패할 수 있다
앞선 글에서 살펴본 ASML, Applied Materials, Lam Research는 각각 반도체를 그리고, 쌓고, 깎는 기술과 관련된 기업이다.
하지만 여기서 중요한 문제가 하나 남는다.
반도체를 아무리 정밀하게 만들었다고 해도 실제로 제대로 만들어졌는지 어떻게 확인할 수 있을까?
오늘날 최첨단 반도체에는 수십억 개 이상의 트랜지스터가 들어간다. 그리고 반도체 제조 과정에서는 수많은 공정이 반복된다.
그 과정에서 아주 작은 문제가 발생할 수 있다.
예를 들어,
- 미세한 먼지 입자
- 잘못 형성된 회로 패턴
- 박막 두께의 차이
- 식각 깊이의 오차
- 금속 배선의 결함
- 트랜지스터 구조의 변형
이런 작은 문제가 발생하면 반도체 전체의 성능이나 수율에 영향을 줄 수 있다.
문제는 이러한 결함이 사람이 눈으로 확인할 수 있는 크기가 아니라는 것이다.
나노미터 수준의 구조를 어떻게 검사하고, 어디에서 문제가 발생했는지 어떻게 찾아낼까?
이 질문에 대한 답을 제공하는 기업 가운데 가장 중요한 곳이 바로 KLA다.
KLA는 반도체를 직접 설계하거나 생산하지 않는다.
대신 반도체 제조과정에서 발생하는 미세한 결함을 찾아내고, 웨이퍼와 반도체 구조를 측정하며, 생산공정이 제대로 작동하고 있는지를 확인하는 장비와 소프트웨어를 제공한다.
쉽게 말하면 KLA는 반도체 공장의 눈과 측정기에 해당하는 기업이다.
1. KLA는 어떤 회사인가?
KLA는 미국의 대표적인 반도체 공정 제어(Process Control) 기업이다.
반도체 제조에서 KLA의 핵심 역할은 크게 두 가지로 나눌 수 있다.
검사(Inspection)
계측(Metrology)
검사는 말 그대로 반도체 제조과정에서 발생한 결함을 찾아내는 기술이다.
계측은 만들어진 구조가 설계대로 정확하게 만들어졌는지를 측정하는 기술이다.
예를 들어 반도체 회로의 선폭이 목표보다 너무 넓거나 좁다면 문제가 발생할 수 있다.
또한 박막의 두께가 일정하지 않거나 식각 깊이가 설계와 다르다면 이후 공정에도 영향을 미칠 수 있다.
따라서 반도체 산업에서는 단순히 “잘 만들었는가”만 확인하는 것이 아니라,
얼마나 정확하게 만들어졌는가?
어디에서 오차가 발생했는가?
그 오차가 앞으로 수율에 어떤 영향을 줄 것인가?
를 분석해야 한다.
이것이 바로 KLA와 같은 공정 제어 기업이 중요한 이유다.
2. 반도체 제조에서 가장 중요한 숫자, 수율(Yield)
반도체 기업에게 매우 중요한 지표 가운데 하나가 바로 수율(Yield)이다.
수율은 쉽게 말하면 생산한 반도체 가운데 정상적으로 작동하는 제품의 비율을 의미한다.
예를 들어 100개의 칩을 만들었는데 95개가 정상적으로 작동한다면 수율은 95%라고 볼 수 있다.
하지만 실제 반도체 산업에서는 이 숫자의 차이가 매우 중요하다.
특히 최첨단 반도체는 웨이퍼 한 장에서 생산되는 칩의 가치가 매우 높다.
AI GPU나 고성능 서버용 반도체처럼 크고 복잡한 칩의 경우 작은 결함 하나가 전체 칩을 사용할 수 없게 만들 수도 있다.
따라서 반도체 제조기업은 단순히 많은 칩을 생산하는 것이 아니라 결함을 줄이고 수율을 높이는 것이 중요하다.
이 과정에서 필요한 것이 검사와 계측이다.
3. 반도체 결함은 왜 발견하기 어려울까?
반도체의 결함은 생각보다 다양한 형태로 발생할 수 있다.
예를 들어,
- 웨이퍼 표면의 미세한 입자
- 회로 패턴의 끊김
- 배선의 연결 불량
- 박막 두께의 차이
- 식각 깊이의 오차
- 트랜지스터 구조의 변형
문제는 이러한 결함의 크기가 매우 작다는 점이다.
사람의 머리카락 두께는 약 수십 마이크로미터 수준이다.
반면 최첨단 반도체의 구조는 나노미터 단위까지 내려간다.
1나노미터는 10억분의 1미터다.
따라서 사람이 단순히 현미경으로 웨이퍼를 살펴보는 방식으로는 현대 반도체의 모든 결함을 찾아내기 어렵다.
더 큰 문제는 웨이퍼 하나에 수많은 칩과 회로가 존재한다는 것이다.
결국 반도체 공장에서는 매우 빠른 속도로 넓은 영역을 검사하면서도 아주 작은 결함을 찾아내야 한다.
이것이 검사장비가 매우 복잡하고 중요한 이유다.
4. 검사와 계측은 무엇이 다를까?
검사와 계측은 비슷해 보이지만 역할이 다르다.
검사, Inspection
검사의 목적은 다음과 같다.
문제가 어디에 있는가?
예를 들어 웨이퍼 표면을 검사해 비정상적인 입자나 패턴 결함을 찾아낸다.
쉽게 말하면 검사장비는 반도체에서 이상한 부분을 찾아내는 역할을 한다.
계측, Metrology
계측의 목적은 다음과 같다.
설계한 크기와 실제 만들어진 크기가 정확히 같은가?
예를 들어,
- 회로의 폭은 정확한가?
- 박막의 두께는 일정한가?
- 구조의 높이는 정확한가?
- 식각 깊이는 설계와 같은가?
를 측정한다.
쉽게 표현하면,
검사 = 문제가 있는 곳을 찾는다
계측 = 실제 구조를 정확하게 측정한다
두 기술은 서로 다른 역할을 하지만 반도체 제조에서는 함께 사용된다.
5. KLA는 어떻게 반도체의 결함을 찾을까?
반도체 검사에는 다양한 기술이 사용된다.
대표적으로 광학기술과 전자빔(Electron Beam) 기술 등이 활용될 수 있다.
광학 검사장비는 빛을 이용해 웨이퍼의 넓은 영역을 빠르게 검사할 수 있다.
반면 전자빔 기반 기술은 매우 작은 구조를 높은 해상도로 분석하는 데 활용될 수 있다.
이 두 기술에는 각각 장단점이 있다.
광학 검사
- 넓은 영역을 빠르게 검사
- 높은 생산성
- 대량 웨이퍼 검사에 적합
전자빔 검사
- 매우 높은 해상도
- 작은 구조 분석 가능
- 복잡한 결함 분석에 활용
따라서 최첨단 반도체 제조에서는 하나의 기술만 사용하는 것이 아니라 필요한 공정과 결함의 종류에 따라 다양한 검사기술을 활용한다.
KLA는 이러한 검사와 계측 장비를 통해 고객사가 반도체 제조과정에서 발생하는 문제를 빠르게 찾아낼 수 있도록 지원한다.
6. 반도체 공장은 ‘만드는 곳’이면서 동시에 ‘계속 측정하는 곳’이다
많은 사람들이 반도체 공장을 생각할 때 장비가 웨이퍼를 자동으로 생산하는 모습을 떠올린다.
하지만 실제 첨단 반도체 제조에서는 생산과 동시에 지속적인 측정과 분석이 이루어진다.
예를 들어,
증착을 한다
↓
두께를 측정한다
↓
노광을 한다
↓
회로 패턴을 검사한다
↓
식각을 한다
↓
구조의 깊이와 모양을 측정한다
↓
문제가 발견되면 공정 조건을 조정한다
이러한 과정이 반복된다.
즉, 반도체 제조는 단순한 생산이 아니라 측정과 피드백의 반복 과정이라고 볼 수 있다.
이 과정에서 KLA와 같은 기업의 장비가 중요한 역할을 한다.
7. 반도체가 작아질수록 검사기술은 더욱 어려워진다
과거에는 반도체 구조가 지금보다 훨씬 컸다.
따라서 상대적으로 결함을 찾고 구조를 측정하기 쉬웠다.
하지만 반도체가 7nm, 5nm, 3nm, 2nm 수준으로 발전하면서 문제가 달라졌다.
구조가 작아질수록 아주 작은 오차도 전체 성능에 영향을 줄 수 있기 때문이다.
예를 들어 특정 공정에서 선폭이 아주 조금만 달라져도 전류의 흐름이나 트랜지스터 특성에 영향을 줄 수 있다.
또한 3D 구조가 증가하면서 검사 난이도는 더욱 높아지고 있다.
이제는 단순히 웨이퍼 표면만 보는 것이 아니라,
- 깊이
- 높이
- 층간 구조
- 내부 결함
- 복잡한 3D 패턴
등을 함께 분석해야 한다.
반도체가 발전할수록 검사와 계측 역시 함께 발전해야 하는 이유다.
8. KLA의 진짜 경쟁력 – 결함을 발견하는 것에서 끝나지 않는다
결함을 하나 발견했다고 해서 문제가 완전히 해결되는 것은 아니다.
더 중요한 질문이 남는다.
왜 이 결함이 발생했는가?
예를 들어 웨이퍼의 특정 위치에서 반복적으로 문제가 발생한다면 그 원인을 찾아야 한다.
문제가 증착공정 때문인지, 노광 때문인지, 식각 때문인지 분석해야 한다.
따라서 현대 반도체 제조에서는 검사장비에서 생성되는 데이터를 분석하는 것이 매우 중요하다.
KLA의 경쟁력은 단순히 결함을 찾는 장비만 제공하는 것이 아니라 이러한 데이터를 활용해 제조공정의 문제를 분석하고 관리할 수 있는 공정 제어 기술을 제공한다는 점에 있다.
쉽게 말하면,
문제를 발견한다
↓
문제의 위치를 확인한다
↓
결함의 특징을 분석한다
↓
어떤 공정에서 문제가 발생했는지 추적한다
↓
공정 조건을 개선한다
이런 과정이 반복된다.
9. AI와 머신러닝은 반도체 검사도 바꾸고 있다
반도체 공정이 복잡해질수록 검사장비가 처리해야 하는 데이터의 양도 증가한다.
웨이퍼 전체에서 수많은 이미지를 수집하고, 미세한 차이를 분석하며, 결함의 종류를 구분해야 한다.
이 과정에서 AI와 머신러닝 기술의 활용 가능성이 커지고 있다.
예를 들어 AI는 수많은 검사 데이터 가운데 반복적으로 나타나는 패턴을 분석하거나, 결함의 종류를 분류하거나, 특정 공정과 결함 사이의 관계를 분석하는 데 활용될 수 있다.
이는 반도체 산업의 흥미로운 변화다.
AI 반도체를 만들기 위해 반도체 제조기술이 발전하고 있는데, 동시에 AI 기술이 반도체 제조와 검사에도 활용되는 구조가 만들어지고 있다.
즉,
더 좋은 반도체를 만들기 위해 AI를 사용하고
그 반도체는 다시 더 강력한 AI를 만든다
라는 기술적 순환이 형성되고 있는 것이다.
10. KLA와 ASML·Applied Materials·Lam Research의 관계
지금까지 소개한 기업들을 함께 연결하면 반도체 제조 생태계를 더 쉽게 이해할 수 있다.
| 기업 | 핵심 역할 |
|---|---|
| ASML | 빛으로 회로 패턴을 형성하는 노광 |
| Applied Materials | 재료 증착과 다양한 공정 장비 |
| Lam Research | 식각과 복잡한 구조 형성 |
| KLA | 검사·계측·공정 제어 |
이 과정을 간단하게 표현하면 다음과 같다.
ASML이 반도체의 회로를 그린다
↓
Applied Materials가 필요한 재료를 쌓는다
↓
Lam Research가 원하는 구조로 정밀하게 깎는다
↓
KLA가 제대로 만들어졌는지 검사하고 측정한다
물론 실제 반도체 공정은 이보다 훨씬 복잡하고 이 과정이 여러 번 반복된다.
하지만 이 네 기업을 이해하면 현대 반도체 제조공정의 핵심 구조를 어느 정도 이해할 수 있다.
11. AI 반도체 시대에 KLA가 중요한 이유
AI 반도체는 일반적인 반도체보다 훨씬 복잡한 구조를 요구할 수 있다.
GPU와 AI 가속기는 더 많은 트랜지스터를 필요로 하고, HBM과 같은 고대역폭 메모리도 함께 사용된다.
첨단 반도체에서는 다음과 같은 문제가 더욱 중요해진다.
- 미세한 결함
- 복잡한 3D 구조
- 첨단 패키징
- 칩렛 연결
- HBM 적층
- 높은 수율
특히 AI GPU처럼 하나의 칩 가격이 매우 높은 경우 수율은 더욱 중요하다.
작은 결함 때문에 고가의 칩 하나를 사용할 수 없게 된다면 제조기업에는 큰 비용이 발생할 수 있기 때문이다.
따라서 앞으로 AI 반도체가 복잡해질수록,
더 잘 만드는 기술
뿐만 아니라,
더 정확하게 검사하고 문제를 빨리 찾아내는 기술
의 중요성도 커질 가능성이 높다.
KLA가 반도체 산업에서 중요한 이유가 바로 여기에 있다.
12. 첨단 패키징 시대에도 검사기술은 필요하다
과거에는 하나의 큰 칩 안에 모든 기능을 넣는 방식이 일반적이었다.
하지만 이제는 여러 개의 칩을 하나의 패키지 안에서 연결하는 기술이 발전하고 있다.
대표적인 기술이 바로,
- Chiplet
- HBM
- 2.5D 패키징
- 3D 패키징
- 이종집적
등이다.
여러 개의 칩을 하나의 시스템처럼 연결하려면 새로운 종류의 결함도 관리해야 한다.
예를 들어,
- 칩과 칩 사이의 연결
- 미세 범프
- TSV
- 패키지 내부 구조
- 열 문제
등을 확인해야 한다.
즉, 반도체 산업이 단순히 웨이퍼 제조에서 끝나는 것이 아니라 첨단 패키징으로 발전할수록 검사와 계측의 영역 역시 확대될 수 있다.
13. KLA의 기술 장벽은 ‘보이지 않는 것을 보는 능력’이다
KLA의 사업을 단순하게 표현하면 검사장비 기업이다.
하지만 실제 기술은 매우 복잡하다.
반도체 제조에서 결함을 찾아내기 위해서는 단순히 카메라의 해상도를 높이는 것으로 충분하지 않다.
다음과 같은 기술이 함께 필요하다.
- 광학기술
- 전자빔 기술
- 센서 기술
- 이미지 처리
- 데이터 분석
- AI와 머신러닝
- 정밀 계측
- 공정 제어 소프트웨어
특히 중요한 것은 검사 속도와 정확도의 균형이다.
아무리 작은 결함을 찾을 수 있어도 검사 속도가 너무 느리면 대량생산 공정에서 사용하기 어렵다.
반대로 매우 빠르지만 작은 결함을 찾지 못한다면 최첨단 반도체에는 적합하지 않다.
따라서 KLA와 같은 기업은 다음 두 가지 문제를 동시에 해결해야 한다.
더 작은 결함을 찾아야 한다.
더 많은 웨이퍼를 빠르게 검사해야 한다.
이 균형을 맞추는 것이 중요한 기술 경쟁력이다.
14. 반도체 산업의 미래는 ‘만드는 능력’과 ‘측정하는 능력’이 함께 발전
반도체 기술이 발전하면 제조기술만 발전하는 것이 아니다.
검사와 계측 기술 역시 함께 발전해야 한다.
예를 들어 2nm 이하의 미세공정으로 갈수록 제조 오차를 허용할 수 있는 범위는 더욱 작아질 수 있다.
3D NAND의 적층 수가 높아질수록 내부 구조를 정확하게 분석하는 기술이 중요해진다.
GAA 트랜지스터와 첨단 패키징이 발전할수록 기존과 다른 방식의 검사기술이 필요해진다.
결국 반도체 산업은 다음과 같은 기술들이 함께 발전해야 한다.
더 정밀하게 만든다
↓
더 정확하게 측정한다
↓
문제를 더 빠르게 발견한다
↓
공정을 개선한다
↓
수율을 높인다
이 과정 전체가 하나의 기술 생태계를 이루고 있다.
마무리 – KLA는 반도체 산업의 ‘눈’이다
반도체를 만드는 기업들은 더 작은 트랜지스터와 더 높은 성능을 목표로 경쟁하고 있다.
하지만 아무리 뛰어난 기술을 개발하더라도 실제 생산과정에서 결함을 관리하지 못한다면 좋은 반도체를 안정적으로 대량생산하기 어렵다.
ASML은 빛으로 반도체의 회로를 그린다.
Applied Materials는 필요한 재료를 쌓는다.
Lam Research는 복잡한 구조를 정밀하게 깎는다.
그리고 KLA는 그 모든 과정에서 만들어진 결과를 검사하고 측정한다.
이런 의미에서 KLA는 단순히 반도체 검사장비를 판매하는 기업이 아니다.
반도체 공장이 제대로 작동하는지 지속적으로 확인하고, 수율을 높이기 위한 데이터를 제공하는 기업이라고 볼 수 있다.
AI 시대에는 반도체가 더욱 복잡해지고 있다.
2D 구조는 3D 구조로 발전하고, 하나의 칩은 여러 개의 칩렛으로 나뉘며, HBM과 첨단 패키징의 중요성도 커지고 있다.
이러한 변화는 결국 새로운 종류의 제조 문제와 결함을 만들어낼 수 있다.
따라서 미래 반도체 산업에서는 더 작은 칩을 만드는 기술만큼이나,
그 작은 구조를 정확하게 측정하고 보이지 않는 결함을 찾아내는 기술
역시 중요한 경쟁력이 될 것이다.
그리고 그 중심에 KLA와 같은 공정 제어 기업이 있다.
핵심 정리
- KLA는 미국의 대표적인 반도체 공정 제어 기업이다.
- 핵심 사업은 검사(Inspection)와 계측(Metrology)이다.
- 검사는 반도체의 결함을 찾아내는 기술이다.
- 계측은 반도체 구조가 설계대로 만들어졌는지 정확하게 측정하는 기술이다.
- 반도체 수율을 높이기 위해서는 제조뿐 아니라 지속적인 검사와 공정 제어가 필요하다.
- 반도체가 3nm, 2nm 이하로 발전할수록 검사와 계측의 난이도도 높아진다.
- AI 반도체와 HBM, 칩렛, 첨단 패키징의 발전은 새로운 검사기술의 중요성을 높이고 있다.
- KLA의 경쟁력은 단순히 결함을 찾는 것이 아니라 데이터를 분석해 제조공정의 문제를 파악하고 개선하는 데 있다.
유트
