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“흔들리는 반도체, ‘공정’ 인재가 없다”

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반도체 산업 기술에서 설계 못지 않게 중요한 ‘제조 공정’ 능력이다. 하지만 삼성전자부터 SK하이닉스에 이르기까지 외산 공정장비에 의존할 뿐 국내 기술력 부족은 고질적 문제로 손꼽힌다. 사진은 서울대학교 시흥캠퍼스 연수동&컨벤션센터 교육협력동에서 개최된 ‘플라즈마 과학 및 공학도 교류회(PSES-net)’ 행사 현장./ 사진=박설민 기자
반도체 산업 기술에서 설계 못지 않게 중요한 ‘제조 공정’ 능력이다. 하지만 삼성전자부터 SK하이닉스에 이르기까지 외산 공정장비에 의존할 뿐 국내 기술력 부족은 고질적 문제로 손꼽힌다. 사진은 서울대학교 시흥캠퍼스 연수동&컨벤션센터 교육협력동에서 개최된 ‘플라즈마 과학 및 공학도 교류회(PSES-net)’ 행사 현장./ 사진=박설민 기자

시사위크|시흥=박설민 기자  삼성전자의 대들보 ‘반도체 사업’이 휘청이고 있다. 인공지능(AI) 반도체가 시장 핵심 사업으로 떠오른 이후, 반도체 경쟁력이 떨어졌다는 지적이 끊이질 않으면서다. ‘고대역폭 메모리(HBM)’는 SK하이닉스에 주도권을 내줬다는 의견이 지배적이다. 또한 고질적인 ‘파운드리(반도체 위탁 생산)’ 기술력 부족은 여전하다.

반도체 사업 부진은 곧 실적으로 연결되고 있다. 31일 실적 발표에 따르면 지난해 4분기 매출과 영업이익은 75조8,000억원, 6조5,000억원이다. 각각 전 분기 대비 4.2%, 29.2% 감소했다. 뿐만 아니라 증권가 전망치와 비교해도 2.1%, 18.5%를 하회했다. 증권가에 따르면 삼성전자 비메모리 부문 적자는 약 1조원 수준으로 점쳐진다.

표면적으로는 삼성전자 반도체 사업만의 위기처럼 보인다. 최신 HBM의 경우 SK하이닉스가 전 세계 점유율 90%를 차지하며 한국 반도체의 위상을 지키는 듯하다. 하지만 반도체 산업 기술에서 설계 못지 않게 중요한 ‘제조 공정’ 능력은 SK하이닉스도 방심할 수 없는 상황이다. 반도체 공정장비 대부분을 외산 기업에 의존하고 있어서다.

◇ 서울대 시흥캠, 반도체 공정 인재 100명이 모인 이유

“삼성전자만의 문제가 아니에요. 다른 기업, 산업계 관계자, 정부 기관 분들을 만나면 속불이 터집니다. 다들 첨단 반도체 설계만 말할 뿐 이를 뒷받침할 양산 경쟁력 확보에 대해선 관심이 너무 적어요.”

23일 서울대학교 시흥캠퍼스 연수동&컨벤션센터 교육협력동에서 개최된 ‘플라즈마 과학 및 공학도 교류회(PSES-net)’ 행사에 참가한 한 반도체 전문가의 말이다. 날이 갈수록 글로벌 반도체 경쟁은 치열해지는데 한국 기업들은 여전히 고전적인 반도체 공정 기술 개발의 시각에 머무르고 있다는 것.

올해로 6회째를 맞은 PSES-net은 반도체·디스플레이 제조 분야에 필수적인 공정 플라즈마이용 기술에 대한 최신 연구 결과를 교류하고 공정 개발 인력으로 교육이 목적이다. 이를 위해 하드웨어와 함께 공정기술에 필요한 소프트웨어 인재 육성을 목표로 현업 현장과 동일한 실습과정도 진행했다.

행사에는 20일부터 23일까지 3박 4일간 합숙하는 강행군임에도 불구하고 100여명의 학생과 연구자들이 참여했다. 이곳에서 서울대, KAIST의 대학들과 한국표준과학연구원, 한국재료연구원 등 국내 주요 출연연 연구자와 학생들이 최신 반도체 플라즈마 공정진단기술에 대한 교육을 받고 소프트웨어로 실습했다. 

6회째를 맞은 PSES-net에는 20일부터 23일까지 3박 4일간 합숙하는 강행군임에도 불구하고 100여명의 학생과 연구자들이 참여했다. 사진은 서울대, KAIST의 대학들과 한국표준과학연구원, 한국재료연구원 등 국내 주요 출연연 연구자와 학생들이 최신 반도체 플라즈마 공정진단기술에 대한 교육을 받고 소프트웨어로 실습하는 모습./ 박설민 기자
6회째를 맞은 PSES-net에는 20일부터 23일까지 3박 4일간 합숙하는 강행군임에도 불구하고 100여명의 학생과 연구자들이 참여했다. 사진은 서울대, KAIST의 대학들과 한국표준과학연구원, 한국재료연구원 등 국내 주요 출연연 연구자와 학생들이 최신 반도체 플라즈마 공정진단기술에 대한 교육을 받고 소프트웨어로 실습하는 모습./ 박설민 기자

주목할 점은 국내 반도체 공정진단분야 전문가들이 자체적으로 개최한 행사란 것이다. 주최기관도 서울대 원자력미래기술정책연구소, 서울대 대학연대지역인재양성사업단, 반도체플라즈마공정장비지능화연구단이다. 일반적인 대규모 과학 교육 행사가 과학기술정보통신부, 산업부 등 정부기관이나 기업 중심으로 이뤄지는 것과는 달랐다. 행사 비용·인력 측면에서의 어려움뿐만 아니라 과학 기술 인력 양성 사각지대가 존재한다는 것이 주최 측 설명이다.

그럼에도 국내 학자들이 이곳에 모인 것은 부족한 공정진단 인재 확보를 위해서다. 빠르게 변화하는 글로벌 반도체 산업 발전은 크게 두 가지 뿌리를 기반으로 발전 중이다. 첫 번째는 첨단 반도체 설계, 두 번째는 이를 뒷받침할 제조 공정 능력 확보이고 이를 위해서는 선진 장비를 잘 다루기 위한 플라즈마 이해가 필수적이다. 이는 국내 반도체 기업들의 경우 제조 공정 설계 능력, 그중에서도 ‘공정 플라즈마 데이터 진단’ 능력이 크게 부족하다는 게 전문가들의 지적이다.

현재 공정 진단 데이터 기술력은 미국, 유럽, 일본이 우리나라를 한참 앞서가고 있다. 공정진단이란 생산장비 내 결함, 불량 등 실시간 공정 상황 점검 기술로 반도체 수율 확보의 결정적 역할을 한다. 하지만 국내 반도체 업계부터 정부 기관까지 반도체 기술력에 장비와 공정을 연결하고 있는 공정 데이터를 잘 만들어 활용하는 공정진단 분야에 대한 정부 지원은 매우 소극적인 실정이다.

국회예산정책처가 지난해 7월 발표한 ‘2023 회계연도 결산분석 보고서’에 따르면 반도체 인력양성 사업에 따라 실시된 교육을 수료 받은 학생 중 ‘반도체 설계’ 부문 취업자 수는 157명, 취업률은 53.2%로 나타났다. 반면 제조·공정·장비 분야 취업률은 31.9%로 현저히 낮았으며 3개 분야를 다 합한 취업자 수도 133명으로 설계 분야보다 적었다. 반도체 산업계에서 설계 부문 인재 고용에 집중하고 제조·공정 분야는 소홀히 한다는 방증이다.

PSES-net 행사를 주최한 서울대 원자력미래에너지기술정책연구소 소장 김곤호 교수도 “부족한 제조 공정 및 공정 진단 인재 양성을 위해 연구자들이 자체적으로 교류회를 마련할 수밖에 없었다”며 “이 분야의 인력양성에 정부가 좀 더 관심을 가졌으면 한다”고 밝혔다.

PSES-net 행사를 주최한 서울대 원자력미래에너지기술정책연구소 소장 김곤호 교수는  “지금 여기서 반도체를 공부, 연구하는 분들은 저나 여러분들의 교수님을 쫓아서는 안된다”며 “우리 모두 과거 세대, 과거 데이터를 가지고 연구하고 있다. 새로운 반도체, 디스플레이 공정의 미래를 여는 것은 여러분들이 해야 할 일이고, 여기서 어떤 플라즈마 공정 데이터를 만들어서 활용할 준비를 해야 AI-반도체·디스플레이 공정 기술 시대를 준비할 수 있다”이라고 당부했다./ 박설민 기자
PSES-net 행사를 주최한 서울대 원자력미래에너지기술정책연구소 소장 김곤호 교수는  “지금 여기서 반도체를 공부, 연구하는 분들은 저나 여러분들의 교수님을 쫓아서는 안된다”며 “우리 모두 과거 세대, 과거 데이터를 가지고 연구하고 있다. 새로운 반도체, 디스플레이 공정의 미래를 여는 것은 여러분들이 해야 할 일이고, 여기서 어떤 플라즈마 공정 데이터를 만들어서 활용할 준비를 해야 AI-반도체·디스플레이 공정 기술 시대를 준비할 수 있다”이라고 당부했다./ 박설민 기자

◇ 10년 돼 가는 노후 교육장비… 반도체 현업과 괴리감 키워

상황이 이렇다 보니 연구자와 현업 관계자 간 제조 공정분야에서 느끼는 괴리감은 날이 갈수록 커지는 실정이다. 현재 대다수 기업에서 반도체 설계를 전공으로 공부한 학생들은 바로 현업 공정 현장으로 배치되고 있다. 하지만 이들은 공정 분야의 핵심 기술에 대한 교육을 받은 전문가가 아니다. 반도체 제조 공정에서 핵심 기술에 대한 공정 플라즈마에 대한 이해부족은 공정 간 발생하는 오류, 문제점을 찾아내지 못한다. 이로 인해 수율도 함께 하락하는 악순환이 반복된다.

이어 “외산 장비에 의존하는 것은 어쩔 수 없더라도 장비를 잘 쓸 인재 확보에는 관심이 없기 때문”이라며 “특히 첨단 반도체 제조에서 8대 공정 모두에 플라즈마 공정을 이용하는데 이 분야 전문 인력은 매우 부족하다”고 지적했다.

교류회에 참가한 한 학생은 “반도체 설계를 전공으로 공부했는데 이번 공정 플라즈마 과학 기술과 공학기술 간의 교류회에서 반도체 공정 플라즈마 현상 이해와 플라즈마 특성 진단에 대해 실습을 해보게 됐다”며 “이론상으로 알고 있던 것과 실제 데이터 분석 실습 과정에서 학습한 내용이 너무 달라 당황스러웠다”고 말했다.

삼성전자와 산학협력과제를 진행 중인 한 대학 교수는 “외산 장비에 의존하는 것은 어쩔 수 없더라도 장비를 잘 쓸 인재 확보에는 관심이 없기 때문”이라며 “특히 첨단 반도체 제조에서 8대 공정 모두에 플라즈마 공정을 이용하는데 이 분야 전문 인력은 매우 부족하다”고 지적했다.

인재 양성을 위한 교육장비가 노후화된 것도 문제다. 산업통상자원부에 따르면 2023년 기준 반도체 인프라 활용 현장 인력 양성 사업 교육기관별 제조·공정장비 연식은 각각 △서울대(11년) △명지대(4년) △성균관대(11년) △연세대(12년) △인천대(6년) △전북대(18년) △포항공대(2년) △한양대(7년)으로 평균 8.9년이다. 9년 이상 지난 낡은 반도체 제조장비로 공정 기술을 배우고 있다는 의미다. 때문에 최신형 장비가 가동되는 현업 현장과 연구기관의 데이터가 다르게 나올 수밖에 없다. 

2023년 반도체인프라 인력양성 제조분야 장비 현황./ 국회예산정책처
2023년 반도체인프라 인력양성 제조분야 장비 현황./ 국회예산정책처

한 대학교 연구자는 “연구기관에서 사용하는 장비는 현업에서 구형 반도체나 디스플레이를 제조할 때 사용하는 장비인데 아직도 이를 사용하고 있다”며 “이런 장비로 연구를 하니 실제 현장 데이터와 격차가 너무 크고 현업 관계자들이 연구자들을 못 믿는 경우까지 생기고 있다”고 지적했다.

이 상황에서 신규 공정장비의 플라즈마 특성은 현장에서도 데이터화하는 것도 불가능하다. 기술 보안 때문이다. 따라서 현재 우리나라에선 반도체 공정 수율 확보를 위한 데이터를 생산하는 인재도, 기구도 없는 셈이다.

특히 최근 반도체 공정장비에서 ‘인공지능(AI)’가 탑재되기 시작하면서 그 격차는 더욱 벌어질 것으로 예상된다. 실제로 ‘램리서치’, ‘어플라이드 머티어리얼즈’ 등 글로벌 반도체 공정장비 제조사들은 AI를 신형 장비에 적용 중이다. 램리서치의 AI는 ‘은닉 마르코프 모델(HMM)’ 알고리즘을 기반, 약 81%에서 90% 수준의 정확도로 반도체 공정 불량을 탐지하는 것으로 알려졌다. 이는 미래 공정 기술의 방향을 보여준다.

김곤호 교수는 “지금 여기서 반도체를 공부, 연구하는 분들은 저나 여러분들의 교수님을 쫓아서는 안된다”며 “우리 모두 과거 세대, 과거 데이터를 가지고 연구하고 있다”며 “새로운 반도체, 디스플레이 공정의 미래를 여는 것은 여러분들이 해야 할 일이고, 여기서 어떤 플라즈마 공정 데이터를 만들어서 활용할 준비를 해야 AI-반도체·디스플레이 공정 기술 시대를 준비할 수 있다”이라고 당부했다.

이어 “안타깝게도 올해도 반도체 공정진단 관련 연구 및 인재 양성 예산은 턱없이 부족하다”며 “앞으로 더욱 치열해질 글로벌 반도체·디스플레이 산업 경쟁에서 우리나라가 살아남기 위해선 정부 차원의 공정 플라즈마 전공의 인재 양성 프로그램 및 연구지원이 필요하다”고 조언했다. 

시사위크
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