한국공대, AI 기반 반도체 장비 고장 예측 기술 개발

한국공학대학교(총장 황수성)는 메카트로닉스공학부 김효영 교수 연구팀이 반도체 제조 장비의 핵심 부품 이상을 실시간으로 감지하는 인공지능(AI) 기반 고장 예측 기술을 개발했다고 17일 밝혔다.

연구팀은 웨이퍼 이송 로봇(Wafer Transfer Robot)의 Z축(상하 방향) 벨트에서 발생하는 진동 신호를 가속도 센서로 실시간 수집하고, Random Forest, KNN, Decision Tree 등 5종의 머신러닝 알고리즘을 적용해 벨트 마모나 장력 저하 등 고장을 사전에 예측하는 데 성공했다. 이 기술을 활용하면 반도체 기판(웨이퍼) 손상이나 장비 오작동을 미리 방지할 수 있어, 생산 중단 위험을 줄이고 공정 안정성을 크게 높일 수 있다.

이 연구는 데이터 수집부터 전처리, 학습, 검증까지 전 과정을 실시간 조건에서 구현했다. 고장 유형을 정밀하게 분류하고 사전 대응이 가능하다는 점에서 기존의 단순 감지 방식과 차별화한다. 연구는 대학원생과 가족회사 TFC Lab 연구진이 공동 수행했으며, 2025년 한국정밀공학회 춘계학술대회에서 최우수논문상을 수상했다.

김효영 교수는 “AI와 진동 센서를 결합한 이 기술은 고장 이전에 문제를 감지해 반도체 장비의 안정성과 생산 효율을 크게 높일 수 있다”며 “향후 로봇·AI 기반 자율 제조 산업 전반으로 기술을 확대해 설비 유지보수의 최적화에 기여할 계획”이라고 밝혔다.

이 기술은 SCI급 국제 저널인 International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 2025년 5월호에 게재됐다.

한국공대는 최근 지자체-대학 협력기반 지역혁신사업(RISE)에 선정돼 5년간 최대 200억원 재정 지원을 받으며, AI·빅데이터 기반 실무 교육과 진로 연계형 통합 교육을 강화하고 있다.

시흥=김동성 기자 estar@etnews.com