반도체 제조 공정에서 압력 제어는 공정 품질과 수율에 직접적인 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 최근에는 강화학습(Reinforcement Learning, RL) 등 인공지능(AI) 기술을 활용해 공정 장비의 압력 제어를 최적화하려는 연구와 특허 출원이 활발히 이루어지고 있습니다.
1. 기존 압력 제어 특허 현황
- 기존 특허들은 주로 센서 데이터를 기반으로 한 피드백 제어, 압력 밸런스 유지, 자동 보정 알고리즘 등에 초점을 맞추고 있습니다. 예를 들어, KR100801660B1 특허는 반도체 제조 설비의 압력 밸런스를 조절하기 위한 시스템 및 방법을 제시하며, 트랜스퍼 영역과 처리 탱크 등 각 구역의 압력을 실시간으로 측정·제어하는 기술을 다룹니다[3].
- 또 다른 특허인 KR20030003803A는 공정장치의 입력값과 측정값을 이용해 보정값을 산출하고, 이를 바탕으로 공정장치의 동작을 제어하는 방법을 설명합니다. 이 역시 전통적인 제어 이론에 기반한 방식입니다[1].
2. 강화학습 기반 압력 제어 기술 및 연구
- 최근에는 강화학습을 활용한 공정 제어 연구가 활발하게 진행되고 있습니다. 강화학습은 공정 환경과의 상호작용을 통해 최적의 제어 정책을 스스로 학습하는 방식으로, 기존의 선형 모델 기반 제어기(R2R, EWMA 등)보다 비선형적이고 복잡한 시스템에 더 효과적입니다[2].
- 2024년 발표된 연구에서는 RL 기반 제어기가 반도체 제조 공정의 변동성 및 예기치 못한 외란에 더 잘 대응할 수 있음을 보였으며, 압력 제어 등 다양한 공정 변수의 실시간 최적화에 적용 가능함을 확인했습니다[2].
- 실제 산업 현장에서는 강화학습을 활용해 실시간으로 화학물질 투입량이나 압력 등 공정 조건을 조절하고 있으며, 2024년부터는 멀티 에이전트 강화학습(MARL) 기술이 도입되어 여러 공정 단계를 동시에 최적화하는 사례도 등장했습니다[5].
3. 강화학습 기반 공정 제어 관련 특허 동향
- 국내외 특허 데이터베이스에서 강화학습을 명시적으로 활용한 반도체 공정 압력 제어 특허는 아직 많지 않으나, 최근 AI 기반 공정 제어, 스케줄링 시스템 등에서 강화학습을 적용한 특허가 출원되고 있습니다[4].
- 예를 들어, KAIST 특허 포트폴리오에는 강화학습을 이용해 공정 장비의 상태 정보와 행동 제약 정보를 바탕으로 최적 행동을 학습하는 공정 스케줄링 시스템이 소개되어 있습니다. 이는 압력 제어뿐 아니라 공정 전체의 효율적 운용에 적용될 수 있습니다[4].
- 강화학습을 활용한 압력 제어 특허는 향후 공정 자동화, 품질 향상, 에너지 절감 등 다양한 목적을 위해 지속적으로 증가할 것으로 전망됩니다.
4. 요약 및 전망
- 전통적인 압력 제어 특허는 센서 피드백과 선형 모델 기반 제어에 초점을 맞추고 있습니다.
- 최근 강화학습 등 AI 기술의 도입으로, 비선형적이고 복잡한 반도체 공정 환경에서의 압력 제어 최적화가 가능해지고 있습니다.
- 강화학습 기반 압력 제어는 아직 특허 출원이 초기 단계이지만, 관련 연구와 실제 산업 적용 사례가 증가함에 따라 특허 출원 역시 빠르게 늘어날 것으로 보입니다[2][4][5].
> "강화학습은 실시간으로 공정 조건에 따라 화학물질 투입량을 조절하는 데 활용되고 있다. 2024년부터는 멀티 에이전트 강화학습이 도입되어 여러 공정 단계를 동시에 최적화할 수 있게 됐다[5]
참고: 특허 검색 및 출원 전략
- 강화학습, AI, 압력 제어, 반도체 공정, 공정 자동화 등의 키워드로 국내(KIPRIS), 미국(USPTO), 유럽(EPO) 특허 데이터베이스에서 최신 특허 동향을 모니터링하는 것이 효과적입니다.
- 특허 명세서에는 "강화학습 기반 압력 제어", "AI 기반 공정 최적화", "공정 장비 자동 제어" 등의 기술적 용어가 포함되는지 확인이 필요합니다.
Citations:
[1] https://patents.google.com/patent/KR20030003803A/ko
[2] https://personal.hkust-gz.edu.cn/juandu/IDADM-Lab/publication/li-reinforcement-learning-process-2024/li-reinforcement-learning-process-2024.pdf
[3] https://patents.google.com/patent/KR100801660B1/ko
[4] https://tlo.kaist.ac.kr/KAIST-patent-portfolio/index/page/93
[5] https://www.jaenung.net/tree/16413
[6] https://patents.google.com/patent/US5685912A/en
[7] https://patents.google.com/patent/KR20170086585A/ko
[8] https://scienceon.kisti.re.kr/srch/selectPORSrchArticle.do?cn=DIKO0013549611
[9] https://w4.kirs.or.kr/download/research/241121_%EB%B0%98%EB%8F%84%EC%B2%B4_%EC%98%88%EC%8A%A4%ED%8B%B0(122640)_%EA%B3%A0%EC%95%95%20%EC%88%98%EC%86%8C%20%EC%96%B4%EB%8B%90%EB%A7%81%20%EC%9E%A5%EB%B9%84%20%EC%83%81%EC%9A%A9%ED%99%94%20%EB%B0%8F%20HBM%20%EC%9E%A5%EB%B9%84%20%EC%8B%9C%EC%9E%A5%20%ED%99%95%EC%9E%A5_%ED%95%9C%EA%B5%AD%EA%B8%B0%EC%88%A0%EC%8B%A0%EC%9A%A9%ED%8F%89%EA%B0%80(%EC%A3%BC).pdf
[10] https://ssl.pstatic.net/imgstock/upload/research/company/1700692640653.pdf
