반도체 제조 분야에서 데이터 관련 과제는 무엇인가?
반도체 제조 업계는 전례 없는 데이터 문제에 직면해 있습니다. 현대의 반도체 제조 시설은 이제 100만 개가 넘는 테스트 항목을 포함하는 테스트 프로그램을 처리해야 하며, 프로브, 조립, 테스트 공정 전반에 걸쳐 칩당 기가바이트 단위의 데이터를 생성하고 있습니다. 가장 대규모의 시스템은 이미 페타바이트 단위에 달해, 근본적인 문제를 야기하고 있습니다. 바로 기존의 비즈니스 인텔리전스 도구로는 수백만 개의 행과 열로 구성된 반도체 규모의 데이터를 도저히 처리할 수 없다는 점입니다.
퀄컴의 최고 공급망 책임자(CSCO)인 마이크 캠벨은 최근, 첨단 패키징 기술의 복잡성이 증가함에 따라 반도체 기업들이 분석해야 하는 제조 및 테스트 데이터의 양이 2022년 이후 6배로 늘어났다고 밝혔다. 같은 컨퍼런스에서 인텔의 부사장 겸 인텔 파운드리 자동화 부문 총괄인 아지즈 사파는 “인텔 전체에 걸쳐 600페타바이트의 데이터가 있습니다. 우리가 직면한 과제는 문제를 해결하기 위해 해당 데이터가 필요한 영역에서 알고리즘을 실행할 수 있도록 하는 것입니다”라고 언급했다.
PDF Solutions의 CEO인 존 키바리안(John Kibarian)의 발언은 지난 12월 열린 PDF Solutions 사용자 컨퍼런스에서 했던 발언과 일치했다. 그는 대부분의 경우 수집된 반도체 제조 데이터 중 분석에 활용되는 비중이 5%를 넘지 않는다고 말했다. 그러나 그 어느 때보다 시의적절한 분석에 대한 접근은 새로운 첨단 공정 노드의 수율을 신속하게 끌어올리거나 복잡한 패키지의 품질을 보장하는 데 필수적이다. 이러한 맥락에서 반도체 데이터 분석 역량을 확대할 수 있는 혁신적이고 새로운 방안을 모색하는 것이 매우 중요하다.
PDF Solutions는 반도체 업계 전반에서 이미 널리 사용되고 있는 자사의 Exensio 데이터 플랫폼의 역량을 강화하기 위해, 확장 가능한 분석 인프라와 대규모 언어 모델(LLM) 및 자율 에이전트를 포함한 첨단 AI 기능을 결합함으로써 이러한 과제를 해결하기 위한 포괄적인 전략을 수립했습니다.
이러한 접근 방식은 반도체 제조업체들이 방대하고 복잡한 데이터 세트에서 실질적인 통찰력을 도출할 수 있는 방법에 대한 근본적인 재고찰을 반영합니다.
비즈니스 인텔리전스 솔루션이 반도체 제조 과정에서 발생하는 방대한 양의 데이터를 처리할 수 있을까?
기존의 비즈니스 인텔리전스(BI) 도구는 반도체 제조 환경에서 심각한 한계에 직면해 있습니다. 이러한 도구는 로컬 메모리에 의존하기 때문에 분석 및 머신러닝 기능이 크게 제한됩니다. 이 도구들은 수십만 개, 심지어 수백만 개의 분석 매개변수를 포함할 수 있는 반도체 데이터의 특성에 따른 계산 및 조직적 확장성을 갖추지 못하고 있습니다. 백만 개의 열과 수십만 개의 행으로 구성된 테이블을 상상해 보십시오. 이러한 유형의 데이터셋을 기존 데이터 분석 또는 BI 도구로 시각화하는 것은 한계에 도달했으며, 데이터의 규모와 복잡성이 지속적으로 증가하는 산업의 미래 요구 사항을 충족시키지 못할 것입니다.
일반적으로 엔지니어들은 원본 데이터 소스와 분리된 요약 통계를 바탕으로 맞춤형 스크립트를 개발하며, 이러한 스크립트는 대개 조직 전체에서 안정적으로 공유할 수 있는 인프라 없이 제공됩니다.
확장 가능한 분석 – 반도체 제조 데이터 처리에 있어 높은 확장성을 제공하는 혁신적인 솔루션 아키텍처
PDF Solutions가 제시하는 해법은 동적 파티셔닝을 적용한 새로운 병렬 및 분산 데이터 아키텍처입니다. 이 시스템은 분석을 위해 원시 데이터를 클라이언트로 전송하는 대신, 데이터를 서버 계층에 보관하고 사용자가 필요로 하는 시각화 정보만 제공합니다. 이러한 씬 클라이언트 방식은 데이터 계층에 캐싱하여 액세스 속도를 높이고, 사용 가능한 모든 데이터에 대해 사전 구성된 분석 기능을 지속적으로 실행함으로써, 시스템이 당면한 요구 사항에 따라 동적으로 확장될 수 있도록 합니다.
그 결과는 놀라울 정도입니다. 벤치마크 테스트 결과, 일반적인 대규모 테스트 프로그램에서 약 25배의 성능 향상이 확인되었으며, 100만 개 이상의 테스트 항목을 처리할 수 있어 이전에는 불가능했던 규모의 분석이 가능해졌습니다. 이 시스템은 행(개별 다이)과 열(테스트 매개변수) 모두에서 병렬 처리가 가능한 성능을 구현하고, 정적 컴퓨팅 노드와 버스트 클라우드 컴퓨팅을 결합함으로써, 매우 방대한 데이터셋에 대해서도 비용 효율적인 확장성을 제공합니다.
대규모 엔터프라이즈 모델옵스 – 반도체 산업 전반에서 AI 모델 라이프사이클을 대규모로 관리하는 방법은 무엇인가?
PDF Solutions는 반도체 제조 분야에 AI를 도입하는 데 있어 단순히 모델을 훈련시키는 것 이상의 노력이 필요하며, 이를 위해서는 완벽한 운영 인프라가 필수적임을 잘 알고 있습니다. 이 회사의 전략은 세 가지 주요 운영 과제를 해결합니다. 바로 수동적인 업무 이관 및 불안정한 통합으로 인한 배포 병목 현상, 기존 시스템을 활용하지 않고 맞춤형 파이프라인을 구축함으로써 발생하는 데이터 마찰, 그리고 생산 모델과 훈련 매개변수 간의 불분명한 계보로 인한 거버넌스 위험입니다.
이 회사는 인텔이 이전에 보유했던 솔루션인 ‘Tiber AI Studio’의 기능을 통합한 ‘Exensio Studio AI’를 발표했다. Tiber AI Studio는 데이터 과학자들이 코딩 단계부터 실제 운영 단계까지 업무를 수행할 수 있도록 지원하기 위해 개발된 솔루션이며, 이번 통합에는 반도체 데이터를 위해 설계되어 엣지 환경에서의 모델 배포에 중점을 둔 ‘Exensio ModelOps’도 포함된다. Exensio Studio AI의 로드맵에는 엔지니어들이 자체 모델을 활용할 수 있는 기능을 포함하여 2026년까지 단계적으로 출시될 여러 핵심 기능이 포함되어 있다. 엔터프라이즈급 모델 레지스트리는 모델 라이프사이클 거버넌스, 추적 및 공유를 가능하게 하며, 완벽한 데이터 추적성을 통해 모든 모델의 훈련 입력값을 항상 파악할 수 있도록 보장합니다.
반도체 시맨틱 데이터 모델 – 다양한 데이터 소스와 저장소 간의 데이터 사일로를 해소하는 방법은 무엇인가?
반도체 제조 과정에서 가장 큰 과제 중 하나는 중요한 데이터가 서로 분리된 시스템에 흩어져 있다는 점입니다. 수율 데이터는 한 곳에, 설계 진단 정보는 다른 곳에, 장비 원격 측정 데이터는 또 다른 곳에 저장되어 있습니다. 이러한 분산 구조로 인해 대량 수율 데이터와 물리적 레이아웃 특징 간의 상관관계를 파악하기 어렵고, 엔지니어들이 특정 공정 편차를 최종 수율 결과와 연결 짓는 데에도 차질을 빚게 됩니다.
PDF Solutions는 적극적인 데이터 통합 노력을 통해 이러한 과제를 해결하고 있습니다. 이 회사의 플랫폼은 기존의 제조 분석 범위를 넘어, 높은 수준의 맞춤화와 확장성을 갖춘 보다 완벽한 종단간(end-to-end) 데이터 모델을 구축하고 있습니다. 예를 들어, Siemens Tessent와의 통합을 통해 수율과 설계 간의 상관관계를 분석할 수 있는 단일 인터페이스를 제공하며, 장비 데이터 통합을 통해 장비 상태 및 사용 정보를 수율 데이터와 결합함으로써, 대규모 언어 모델(LLM) 기반의 종합 장비 효율성(OEE) 개선과 이상 현상의 근본 원인 분석을 가능하게 합니다.
이러한 노력의 핵심은 수율, 설계, 공정 및 장비 데이터 간의 복잡한 관계를 매핑하는 반도체 전용 의미론적 데이터 계층을 개발하는 것입니다. 이를 통해 Exensio 데이터 플랫폼 내의 다양한 영역과 소스에 걸쳐 데이터를 정렬하고 연결할 수 있습니다. 또한 대규모 언어 모델(LLM)이 서로 연결되지 않은 정보 소스로 인해 어려움을 겪는 대신, 서로 다른 데이터 유형을 하나의 통합된 전체로 해석할 수 있게 해줍니다.
워크플로우를 기반으로 – 반도체 제조 분야에서 신뢰할 수 있는 AI 솔루션을 제공하기 위해 분석 운영을 어떻게 조율할 것인가?
PDF Solutions 플랫폼의 핵심 아키텍처 설계 원칙 중 하나는 워크플로를 시스템의 내부 언어로 간주하는 것입니다. 규칙, 머신러닝 파이프라인, 배치 분석 등 모든 분석 작업은 워크플로로 표현됩니다. 이를 통해 몇 가지 중요한 이점을 얻을 수 있습니다.
워크플로는 시스템의 장기 기억체 역할을 하며, 단순히 결과뿐만 아니라 그 결과를 도출하기 위해 사용된 전체적인 방법론까지 포착합니다. 워크플로는 학습 모드, 대규모 언어 모델(LLM), 수동 또는 프로그래밍 방식을 통해 생성할 수 있으며, 재사용성을 극대화하기 위해 더 큰 규모의 워크플로에 내장될 수도 있습니다. 엔지니어들은 워크플로와 직접 상호작용할 필요가 전혀 없을 수도 있지만, 필요할 때는 언제든지 이를 활용할 수 있습니다.
특히 워크플로는 반도체 분야에 특화된 콘텐츠이자 맥락의 역할을 하며, 모범 사례를 재사용 가능한 가이드라인으로 체계화합니다. 이는 결과가 도출되는 과정을 투명하게 보여주며, AI 추론의 안전장치 역할을 수행함으로써, 대규모 언어 모델(LLM)이 도메인 제약 없이 작동할 때 발생할 수 있는 ‘환각’ 현상을 방지하는 데 기여합니다.
전반적인 반도체 제조 분석 플랫폼에 대규모 언어 모델(LLM)과 에이전트 기반 AI를 어떻게 통합할 수 있을까?
PDF Solutions의 궁극적인 목표는 엔지니어들이 제조 데이터를 보다 추상적인 수준에서 활용할 수 있도록 하는 것입니다. 쿼리 언어나 데이터 구조에 대한 심도 있는 기술적 지식을 요구하기보다는, 엔지니어들이 자연어 질문을 통해 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 합니다.
이러한 비전을 실현하기 위해서는 이른바 “의미론적(Semantic), 행위자 중심(Agentic), 보안(Secure)” 인프라가 필요합니다. 의미론적 계층은 30년에 걸친 분야별 전문성을 바탕으로 구축되어, 제조업의 근본적인 데이터 계층 구조를 인코딩한 반도체 전용 지식 그래프를 생성합니다. 이는 대규모 언어 모델(LLM)의 추론을 제조 데이터의 구조적 현실에 기반하게 함으로써 모호성을 제거하고, 환각 현상을 방지하는 데 필요한 ‘그라운드 트루스(ground truth)’ 맥락을 제공합니다.
예를 들어, 이 시스템은 CV가 ‘특성 분석용 웨이퍼(Characterization Vehicle)’를 의미하고, 수율(yield)이 다이(die) 비닝 결과를 나타내며, 데이터 계층 구조가 로트(lot)에서 웨이퍼, 다이, 패키지 순으로 흐른다는 점을 이해합니다. 또한 일반적인 분석 작업에는 수율 추세 분석, 비닝 파레토 분석, 단변량 스크리닝 등이 포함된다는 사실도 파악하고 있습니다. 이를 통해 엔지니어들은 "지난주 수율 추세를 보여줘" 또는 "로트 XX의 낮은 수율의 근본 원인은 무엇인가?"와 같은 질문을 하고, 의미 있고 정확한 답변을 받을 수 있습니다.
이 플랫폼은 모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol)을 통합하여 Exensio를 진정한 에이전트 기반 시스템으로 탈바꿈시켰습니다. 이 시스템은 단순히 텍스트를 요약하거나 질문에 답하는 데 그치지 않고, 원시 데이터 수집부터 복잡한 줄거리 생성까지 전체 워크플로를 자율적으로 계획하고 실행할 수 있습니다.
신뢰성과 투명성을 보장하기 위해, 모든 에이전트 기반 작업은 확장 가능한 분석 워크플로를 통해 실행됩니다. 엔지니어들은 언제든지 이를 확인하고, 저장하며, 수정할 수 있어 대규모 언어 모델(LLM)의 동작에 대한 완벽한 투명성을 확보할 수 있습니다.
반도체 제조 데이터가 극도로 민감한 정보임을 인식하여, PDF Solutions는 지적 재산권 주권을 보장하기 위해 설계된 완전한 에어갭(air-gapped) 방식의 온프레미스 LLM 인프라 옵션을 제공합니다. 이를 통해 민감한 수율 데이터와 독점 모델이 보안 방화벽 밖으로 유출되는 것을 방지함으로써, 제3자 클라우드 제공업체에 대한 의존도를 없앨 수 있습니다.
앞으로 나아갈 길
PDF Solutions는 기술 선정, 검증 및 튜닝을 위한 연구 개발에 18개월을 투자했으며, 현재 이 플랫폼 개발에 참여하고 있는 다수의 아키텍트, 개발자, 품질 보증 전문가, 디자이너 및 제품 관리자를 투입했습니다. 확장 가능한 분석 기능은 2026년 초 얼리 어답터들에게 제공될 예정이며, 2026년 말부터는 Exensio Cloud 고객들에게도 더 광범위하게 제공될 예정입니다.
이 회사의 비전은 업계가 직면한 핵심 과제로 지목하는 바를 해결하는 데 초점을 맞추고 있습니다. 즉, 실행 과정을 안전하게 확장하고 기존 데이터로부터의 투자 수익률을 극대화함으로써 AI 도입의 위험 요소를 줄이는 동시에, 급속히 도래하고 있는 대규모 언어 모델(LLM) 및 자율 에이전트 시대에 대비해 인프라를 미래에 대비하도록 구축하는 것입니다.
PDF Solutions는 반도체 분야에 대한 심도 있는 전문성을 바탕으로 대규모 데이터 처리, 엔터프라이즈 모델 운영(ModelOps), 지능형 데이터 통합, 그리고 에이전트형 대규모 언어 모델(LLM) 기능을 결합하여, 기하급수적으로 증가하는 제조 데이터에서 업계가 가치를 창출하는 방식을 혁신하고자 노력하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 엔지니어들이 데이터 인프라 관리에 소요되는 시간을 줄이고, 반도체 제조의 성공을 좌우하는 복잡한 수율 및 품질 문제 해결에 더 많은 시간을 할애할 수 있는 미래를 제시합니다.
이 링크를 통해 2025 PDF Solutions 사용자 컨퍼런스의 모든 콘텐츠를 확인하실 수 있습니다.