입법, 기술 발전, 그리고 변화하는 인재 풀의 영향을 받는 환경에서 테스트 리더들은 매우 중요한 역할을 담당합니다
반도체 산업은 HBM 및 이종 통합과 같은 신기술을 개발하고 유지하는 동시에, 생산 능력의 국내 복귀(리쇼어링)를 위한 정부의 지원으로 인해 아시아, 미국, 유럽의 자원 간에 새로운 상호작용이 형성되면서 급속히 변화하고 있습니다. CHIPS(미국 반도체 생산 촉진법)와 같은 지정학적 요인, 숙련된 엔지니어 부족, 그리고 새로운 AI 관련 성능 요구 사항 등이 모두 업계의 과제와 급속한 진화에 기여하고 있습니다.
이는 반도체 테스트 분야에 어떤 의미를 갖는가? 자동화 테스트 장비(ATE) 기업들은 기술을 적용하고 자동화를 강화하며 반도체 제조사들과 긴밀히 협력함으로써 이러한 과제를 해결하는 데 중추적인 역할을 하고 있다. 테스트 자원은 업계가 지속적으로 혁신을 이루고 글로벌 시장의 증가하는 수요를 충족할 수 있도록 보장하는 데 필수적인 요소임이 입증되고 있다.
지정학적 요인과 반도체 산업에 미치는 영향
반도체 시장은 제조 역량을 미국 및 유럽으로 재이전하기 위한 정부의 지원에 힘입어 변화하고 있습니다. 미국의 ‘CHIPS 법안’은 국내 반도체 제조 및 연구를 강화하기 위한 중요한 입법 조치입니다. 이 법안이 제공하는 막대한 자금과 인센티브는 공급망 차질과 지정학적 긴장으로 인해 드러난 취약점을 해소하기 위한 것입니다. 이 자금은 인력 양성을 지원하기도 하는데, 미국은 향후 몇 년 동안 7만~9만 명의 인력 부족에 직면할 것으로 예상되며, 생산성 향상에도 불구하고 2030년까지 전 세계적으로 100만 개 이상의 일자리가 채워지지 않을 것으로 전망됩니다.
CHIPS 법안은 또한 반도체 기술 분야의 첨단 연구에 자금을 지원함으로써, 반도체 테스트 방법론과 최첨단 테스트 장비에 대한 혁신의 필요성을 촉진하고 있습니다. 이는 테스트 분야가 첨단 패키징 및 이종 통합 기술을 적용한 칩의 복잡성을 처리할 수 있도록 진화함에 따라 매우 중요한데, 이를 통해 업계가 AI 및 고성능 처리 분야에 대한 광범위한 수요에 효과적으로 대응할 수 있는 기반을 마련하는 데 기여합니다.
유럽과 아시아에서도 유사한 움직임이 일어나고 있으며, 각 지역은 자국의 인프라를 강화하기 위해 노력하고 있다. 지역 간 상호작용은 복잡하다. 미국과 유럽이 자국의 반도체 생태계에 막대한 투자를 하고 있음에도 불구하고, 아시아, 특히 대만과 한국은 여전히 반도체 제조 분야의 강국으로 자리 잡고 있다.
CHIPS 법안이 테스트 분야에 미치는 영향은 지대합니다. 자본의 유입으로 반도체 생산 능력이 확대됨에 따라, 이에 필요한 테스트 장비와 서비스에 대한 수요도 증가하고 있습니다. 미국 내 새로운 파브(fab)와 조립 공장이 설립됨에 따라 국내 반도체 테스트 자원에 대한 수요가 더욱 높아지고 있습니다.
테스트 분야의 새로운 요구와 기회
정부가 지원하는 이러한 인프라 투자는 반도체 설계, 개발 및 테스트 분야가 중대한 전환점을 맞이한 시점에 이루어지고 있습니다. AI로의 전환 추세에 따라 첨단 디지털 칩의 성능과 신뢰성에 대한 관심이 높아지고 있으며, 초고속 성능이 요구되지만 복잡성과 전력 소비가 증가하는 애플리케이션에 대한 전 세계적인 수요가 급증하고 있습니다.
반도체 공정 노드가 미세화됨에 따라(예: 5nm 이하 공정), 성능, 신뢰성 및 전력 효율성을 보장해야 하는 복잡성은 기하급수적으로 증가합니다. 미세화가 한 단계 진전될 때마다 제조 정밀도, 열 관리, 결함 탐지 분야에서 새로운 과제가 대두됩니다. 기술의 발전은 제조사들이 최종 칩 수율 확보를 위해 의존하는 ATE 시스템을 비롯한 모든 팹 장비에 전반적인 부담을 가중시키며, 이는 궁극적으로 매출에 직결됩니다.
이제 반도체 공정 노드 미세화를 통해 성과를 거두던 시대가 저물어가고 있다는 사실은 널리 알려져 있으며, 무어의 법칙이 제시하는 성장 궤도를 유지하기 위해서는 설계, 소재, 패키징 분야의 혁신이 필수적입니다. 칩 제조사들은 요구되는 처리 속도를 충족하기 위해 다중 이종 통합 반도체 다이(치플릿) 및 2.5D/3D 패키징 구조를 포함한 첨단 패키징 기술을 도입하고 있다. 이로 인해 팹(fab)은 KGD(Known Good Die)와 KGI(Known Good Interposer)를 안정적으로 생산해야 하는 압박을 더욱 크게 받고 있으며, 그 결과 개별 다이가 더 큰 시스템으로 조립되기 전에 성능과 신뢰성을 검증하기 위해 점점 더 정교한 테스트 방법론이 요구되고 있다.
ATE 부문은 복합적으로 작용하는 요인들의 증가하는 복잡성에 대응하고 있습니다.
테라다인은 이러한 요구에 한발 앞서 나가며, 전례 없는 도전 속에서도 글로벌 반도체 생태계가 지속적으로 혁신하고 번영할 수 있도록 최선을 다하고 있습니다.
글로벌 반도체 업계의 급격한 변화에 대응하기 위해, 당사는 유연한 테스트 전략을 도입했습니다. 여기에는 품질 관리 비용을 효과적으로 관리하기 위해 제조 공정 전반에 걸쳐 테스트 시점을 조정할 수 있는 기능이 포함됩니다. 초기 테스트를 통해 불량 비용을 최소화하는 한편, 후기 단계 테스트를 통해 철저한 품질 관리를 보장합니다. 이는 데이터 분석을 활용하여 비용을 절감하고 수율을 향상시키면서, 테스트 전 과정에 걸쳐 품질을 유지하는 균형 잡힌 접근 방식입니다.
‘시프트 레프트(Shift Left)’와 ‘시프트 라이트(Shift Right)’에 대한 자세한 내용:
2.5D/3D 패키징은 확실히 무어의 법칙을 진전시키지만, 그 경제적 타당성은 제조 초기 단계에서 결함 유출률(생산 단계까지 도달하는 결함의 수)을 줄여 불량 비용을 절감하는 데 달려 있습니다. 공정에서 테스트 시점을 앞당기거나 뒤로 미루는 것은 이를 달성하고 전체 비용을 최소화하는 데 도움이 됩니다.
테스트 범위를 초기 단계에서 확대하는 것을 ‘시프트 레프트(shift left)’라고 하며, 이는 웨이퍼 검사 및 부분 패키징 단계에서 이루어져 KGD(Key Generation Data)를 극대화함으로써 향후 패키징 비용을 절감하는 데 기여합니다. 그러나 이는 테스트 비용을 증가시킬 수 있으므로, 불량 감소로 얻는 이점과 함께 신중하게 검토해야 합니다.
'시프트 라이트(Shift Right)' 전략은 프로세스 후반 단계에서 테스트 범위를 확대하여 결함을 조기에 발견하고 품질을 유지합니다. 이 접근 방식은 최종(또는 시스템 수준) 테스트에서 더 높은 병렬 처리를 활용하여 비용을 절감하는 동시에 품질 목표를 달성합니다. 효율성을 극대화하기 위해 수율이 높은 테스트를 이러한 후반 단계로 이동시킬 수 있습니다.
목표는 제조 전 과정에서 품질과 수율의 균형을 맞추어 전체 비용을 최적화하는 것입니다. 이를 위한 전략으로는 웨이퍼 프로빙 단계에서 불량 누출률을 낮춰 불량 처리 비용을 절감하는 것뿐만 아니라, 대량 생산 테스트를 효율적으로 수행하여 테스트 비용을 절감하는 것도 포함됩니다. 궁극적으로 ‘좌측 이동(shift left)’ 또는 ‘우측 이동(shift right)’을 결정하는 과정은 역동적이고 지속적인 프로세스 내에서 분석을 통해 뒷받침됩니다. 유용한 데이터를 바탕으로 칩 제조 공정 전반에 걸쳐 테스트 전략을 조정함으로써, 테스트 비용을 최소화하면서 수율률을 높이는 개선의 선순환 구조를 구축할 수 있습니다.
유연한 테스트 전략으로 과제를 해결합니다
오늘날의 동적 테스트 커버리지에는 테라다인(Teradyne)의 UltraFLEXplus와 같은 system level test (SLT) 테스트 장비 system level test (SLT) 를 테라다인의 타이탄(Titan) 플랫폼에서 수행 가능한 system level test (SLT) 와 결합합니다. SLT는 집적 반도체 소자의 최적 검증을 위해 실제 환경을 모사하며, 시스템 온 칩(SoC) 및 시스템 인 패키지(SiP)와 같은 첨단 기술에 특히 유용합니다. 이를 통해 결함을 효과적으로 식별하고, 비용을 절감하며, 데이터 분석을 통해 수율을 향상시킵니다.
통합 전 테스트를 통해 최종 패키지에 정상 작동하는 다이와 인터포저만 사용되도록 보장함으로써, 매우 효과적인 KGD 및 KGI 공정을 통해 불량률을 줄입니다. 3D 적층 IC의 경우, 정교한 3D-DFT 테스트 액세스 아키텍처를 통해 포괄적인 신뢰성 및 성능 테스트가 수행됩니다.
특히, ATE의 데이터 분석 기능은 트렌드와 이상 징후에 대한 통찰력을 제공함으로써 제조업체가 제조 공정을 더욱 효과적으로 제어할 수 있도록 돕습니다. AI는 이러한 트렌드 분석을 한층 더 지원하여, 테스트 매개변수를 최적화하고 수율 향상 및 비용 절감을 위해 실시간으로 선제적인 조정을 가능하게 합니다. 테라다인(Teradyne)의 아키메데스(Archimedes) 분석 솔루션은 실시간 분석이 가능한 개방형 개발 환경을 제공하며, 즉시 사용 가능한 솔루션과 맞춤형 솔루션을 모두 제공할 수 있는 유연성을 갖추고 있습니다.
마찬가지로, 데이터 센터의 전력 소비를 줄이기 위해 고안된 실리콘 포토닉스의 경우, 디지털 및 광학 테스트를 동시에 수행할 수 있는 기술의 개발이 필수적이다. 높은 데이터 전송 속도와 낮은 전력 소비를 위해 광학 기술이 전자 부품과 더욱 일상적으로 통합됨에 따라, 테스트 솔루션은 공동 패키징된 광학 부품에 최적화되어야 한다.
차세대 ATE를 위한 데이터 및 자동화 활용
향후 몇 년간 SiC 및 질화갈륨(GaN)과 같은 새로운 반도체 소재와 통합 광학 기술에 대한 수요가 증가할 것으로 예상됩니다. 여기에는 고전압/고전류 및 저전압/저전류 테스트 기능의 강화가 포함되며, 이를 통해 단일 패키지 내에서 다양한 소재를 효과적으로 처리할 수 있게 될 것입니다.
웨이퍼 단계부터 최종 패키징에 이르기까지 완전히 자동화된 테스트 프로세스를 통해 인적 개입을 줄이고 오류를 최소화함으로써, 종단간 자동화가 핵심적인 역할을 수행할 것으로 보입니다. ATE는 AI와 머신러닝을 지속적으로 활용하여 테스트 정확도를 높이고, 부품 고장을 예측하며, 테스트 매개변수를 실시간으로 최적화할 것입니다.
AI 기반 데이터 분석은 패턴과 추세를 파악하는 데 도움을 주어, 선제적인 품질 관리와 수율 향상을 이끌어 낼 것입니다. 테라다인(Teradyne)은 반도체 생태계에 특화된 데이터와 AI를 통해 가치를 창출하는 플랫폼인 ‘SEMI 스마트 데이터-AI 이니셔티브( SEMI Smart Data-AI Initiative)’를 통해 업계의 AI 도입 움직임을 지원하고 있습니다. 이 이니셔티브의 일원으로서 테라다인은 테스트 데이터 출력의 표준화를 추진하고 있으며, 이를 통해 지적 재산권(IP) 노출이나 벤더 종속(vendor lock-in)에 대한 우려 없이 협업을 촉진하고 있습니다.
인공지능(AI), 첨단 반도체 기술, 그리고 지정학적 역학이 서로 맞물리며 우리 산업의 미래를 형성하고 있음은 분명합니다. 테라다인(Teradyne)은 유연하고 협력적이며 혁신적인 테스트 전략을 통해 반도체의 신뢰성과 우수성을 보장함으로써, AI가 그 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 미래를 열어가고자 합니다.
Jeorge S. Hurtarte 박사는 현재 테라다인(Teradyne)의 반도체 테스트 그룹에서 제품 마케팅 수석 이사로 재직 중입니다. Jeorge는 테라다인, 램 리서치(Lam Research), 라이트포인트(LitePoint), 트랜스위치(TranSwitch), 록웰 반도체(Rockwell Semiconductors)에서 다양한 기술, 관리 및 임원직을 역임했습니다. 그는 IEEE 802.11 Wi-Fi 표준 위원회의 의결권 위원이며, IEEE 802.11ay 태스크 그룹의 서기를 맡고 있습니다. 조지는 현재 IEEE 이종 통합 로드맵(HIR) 테스트 워킹 그룹의 공동 의장을 맡고 있으며, 캘리포니아 대학교 산타크루즈 캠퍼스와 피닉스 대학교의 객원 교수로도 활동하고 있습니다.