반도체 전쟁이 치열한 가운데 인공지능(AI) 기계학습을 이용해 반도체 수율을 높이기 위한 핵심 공정인 리소그래피를 최적화한 신영수(56) KAIST 전기및전자공학부 석좌교수가 ‘이달의 과학기술인상’을 받았다.
과학기술정보통신부가 주최하고 한국연구재단과 서울경제신문이 공동 주관하는 이달의 과학기술인상 10월 수상자인 신 교수는 기존보다 10배 빠르고 해상도도 높은 반도체 리소그래피 최적화 기술을 개발한 공을 인정받았다. 리소그래피는 패턴이 새겨진 마스크에 빛을 비춰 웨이퍼 위에 소자를 형성해가는 공정이다. 이때 웨이퍼에 다각형을 만들려면 마스크에 복잡한 패턴을 그려 넣어야 한다. 연구팀은 마스크의 형상과 이 마스크로 만들어지는 웨이퍼 이미지 집합을 AI에 학습시켜 더 빠르면서도 해상도가 높은 광학근접보장(OPC) 최적화 기술을 개발했다. 신 교수는 “외국 회사들이 과점하던 분야에서 라이선스 비용을 줄이고 기술 정체성 문제를 해결하는 데 이바지할 것”이라고 말했다.
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