제 21회 반도체대전(SEDEX 2019) 참관 리뷰

□ 개 요
- 기 간 : 2019.10.08(화)~2019.10.11(금)
- 장 소 : 서울 코엑스(COEX)
- 목 적 : 반도체 전반적인 기술의 Trend 파악 및 반도체 검사기 업체 Survey

 

□ Summary 및 동향
 반도체대전(SEDEX 2019)이 10월 8일 부터 11일까지 코엑스에서 진행되어, 6개국 192개 업체가 520개 부스에서 메모리 반도체, 시스템 반도체, 장비/부분품, 재료, 센서 등의 제품과 기술을 접할 수 있었다.
참고할 만한 사항은, 참가업체 중 글로벌 업체로는 삼성전자와 SK하이닉스, SK실트론과 같은 국내 기업을 비롯해, ST마이크로일렉트로닉스, 램서치코리아, Arm 정도의 기업들이 참가했으나 인텔이나 퀄컴, 엔비디아, 미디어텍, AMD, TSMC 등 파운드리와 팹리스 10위권 업체의 상당수가 참가하지 않았는데 2020년 반도체 장비 시장 규모가 올해 대비 20.7% 상승(719억 달러 = 86조원)예상, 점점 커지는 추세임을 감안하면 한국의 시장 지배력이 약해지고 대반(TSMC), 중국(특히 2019-금년 기점으로 역전)이 자리잡은 것으로 보인다('19 중국 상하이 반도체 전시회는 '18년보다 150업체가 늘어난 1,200개 업체 참가, 10만명 방문자 참관하였으며 점점 증가 추세에 있다)

 

전시회의 메인부스는 삼성전자 DS사업부와 SK하이닉스였다.

**일반적으로 삼성전자라는 이름으로 퉁치지만 삼성전자는 마우스에서부터 비데, 휴대폰, 대형TV 까지 만드는 굳이 비유하자면 종합대학(University)격 회사이므로 여기에서는 삼성전자 내 반도체부문(College격)인 DS로 지칭하겠다.

DS는 5G, 인공지능, 빅데이터, 오토모티브, 지능형 카메라 등 응용처 별로 전시공간을 마련했다. 엑시노스 980 5G 통합 SoC(System On Chip : 각각의 기능을 갖춘 두 개의 칩을 하나로 구현함으로서 전력 효율을 높이고 부품이 차지하는 면적을 줄인 반도체, 1억 800만 화소의 모바일 이미지센서 오이소셀 브라이트 HMX, LPDDR5 램, GDDR6, DDR5, HBM등과 소비자용 NVMe SSD인 970 PRO/EVO Plus, T5, X5등 용량과 성능을 높인 차세대 메모리 제품이 전시되었는데, 우선 DS가 SoC에 방향을 맞추는 이유는 메모리 반도체 역할이 축소(또는 가격 경쟁력이 있는 후발주자 원인)가 예상되는 시점에 System LSI(특히 AP - 모바일향 CPU로 대략 이해가능) 위상을 높이기 위한 것으로 보인다. DS는 작년 독일에서 개최된 국제 자동차 부품 박람회에서도 엑시노스 오토, 아이오셀 오토브랜드를 공개했는데 이것도 모바일 향을 넘어서 전장용(자동차 및 사물인터넷)시스템 반도체로의 확장을 꾀하는 한 예인 것으로 보인다.
이미지 센서가 강화되는 것은 단기적으로는 갑자기 렌즈를 3개씩이나 갖다 붙인 신형 아이폰 11에서 볼수 있듯이, 더 강력한 카메라, 동영상 성능을 제공하는 차세대 스마트폰(갤럭시 S11, S12)의 방향성과 일치하며, 중장기적으로는 소니가 현재 주도(시장점유율 51%, DS는 20~27%)하는 이미지센서 시장을 개척하여 신흥시장에 출시되는 고객사 제품의 수요에 대응하겠다는 전략으로 보인다.

하이닉스는 '메모리 중심 세상'을 주제로 서버용 D램, SSD, 모바일 메모리, 그래픽 메모리, 낸드 플래시 등을 전시했다. 전시부스에서는 지난 6월 양산에 성공한 128단 4D 낸드가 메인이었는데 이 반도체는 한 개의 칩에 3비트를 저장하는 낸드 셀 3600억개 이상의 집적된 1테라비트 제품이다. 칩 간 거리를 단축시켜 데이터 처리속도를 향상시킨 'HBM2E' D램도 전시했다. 이 제품은 이전 규격인 HBM2대비 처리속도 50%향상(초당 460기가바이트의 데이터를 처리)할 수 있다.

흔히 뉴스에서는 D램시장 점유율 DS(45~50%), SK하이닉스(25%~30%)로 마치 DS와 하이닉스가 세계 1,2탑을 장악한 것처럼 보도하나 실제 반도체 메출로 보면 인텔의 매출 수준이 두회사를 합친 수준이며, 非메모리 점유율은 미국 70%에 한국(DS Only) 3% 수준이듯, 하이닉스는 아직 메모리 기술에 집중하고 있어 신규시장/기술 개척 및 비메모리 기술력을 확보 중인 DS와 방향성이나 기술력이 유사하다고 볼 수는 없다.

□ 부스 참관 내용

① 암(Arm)社
노트북에 탑재하는 저전력 프로세서, 암 기반 프로세서는 주로 모바일 시장에서 유통돼 오고 있는데, 최근 시장이 포화상태에 이르자 노트북 분야로 진출했다. 암 프로세서의 특성상 노트북 대기시간 20시간 이상 유지할 수 있을 정도로 저전력이며, 퍼포먼스는 인텔 프로세서의 중간 라인 수준

② 램서치社
미국 캘리포니아 주 프리몬트에 본사를 둔 글로벌기업임에도 2003년부터 장비 국산화를 진행해 왔다. 이번 전시회에는 국산화에 성공한 2300e4 Coronus 제품군을 선보였다. 베벨 세정을 통해 제조 단계 간 웨이퍼 에지에 생기는 불필요한 마스트, 잔여불, 막을 제거하는 제품 소개

③ 키엔스코리아社
측정장비업체. 4K 디지털 마이크로스코프 현미경의 단 렌즈로 반도체 칩의 3차원 이미지를 추출할 수 있는 제품이다. 렌즈가 바닥에서부터 꼭대기 면까지 자동으로 초점을 맞추면서 층층이 쌓아가며 이미지를 만들고 합성하는 원리

④ 자비스社

www.xavis.co.kr
반도체 플립칩과 패키지 범프검사로 쓰이는 검사장비 부분은 신규제품 분해능이 개선(1um → 0.2um)된 것으로 보이며, 단칩에서 고급 패키지 검사 및 딥러닝 분야로 확대할 것으로 보였다 (반도체 외에도 식가공품(통조립 속 낚시바늘 등)의 이물검사장비 부분으로 국내 점유율을 가지고 있다는 걸 이번에 알았다)

⑤ 칩스앤미디어社

kr.chipsnmedia.com
중국의 반도체용 비디오 코덱 설계자산 전문업체로 딥러닝을 통한 객체 검출 및 슈퍼레졸루션(업스케일링) 기능보유 (KAIST-삼성 특허로 알고 있었는데 관련 유사 특허인가?)

⑥ 스마트비전텍社
개인적으로 기대했던 방향의 3D/AI 업체는 아니었고 Halcon을 이용한 Object인식 및 응용알고리즘(내장형 딥러닝) 관련 회사였던 것 같다

⑦ 나노시스템社
3차원 표면형상 측정기업체로 방문하였으나 WSI방식 특성상 CAPA에 제약이 있어 양산설비에 적용될 수 있는 수준은 아니었다. 1um^2수준 FOV로 검사 약 1분 정도 시간 소요되어 현재는 2차(국소적) 불량 분석 계측기로 현업에서 활용되고 있다고 한다. 분해능 약 0.5nm미만(정말?) 매우 정밀한 수준

⑧ 태훈씨에스티社
이물질 제거장비업체로 소개되어 방문하였으나 바닥끈끈이, 물로 방진화 등을 세척해주는 업체였다.
어찌되었든 라인 파티클 이슈는 계속 있으나 관심분야는 아니었음

⑨ 폴텍社
계측기를 포함한 시뮬레이션 S/W, 이온주입기 등을 유통하는 업체. 사이트에 소개되었던 표면 결함 자동 분석 시스템은 룰베이스의 검사를 뜻하는 것이었고, Wafer전문 검사기는 약 1um수준의 분해능, 딥러닝 알고리즘 내장 설비를 유통하고 있다

⑩ 테크노핸즈 코리아社
피에조/초음파 모터 모듈업체로 접촉방식 계측의 아이디어를 얻기위해 방문하였으나 비접촉식 피에조만 다루는 업체로 초음파를 사용하여 약 100um의 Range내에서 0.5um미만 수준의 정밀 계측가능

⑪ 수아랩社

http://www.sualab.com/
시스템소프트웨어 개발/공급, 산업처리자동측정/제어장비 제조 등 시스템 소프트웨어 개발 및 공급업체. 
인공지능·머신비전·슈퍼 컴퓨팅 3가지 기술을 바탕으로 제조업 분야에 무인 검사 솔루션을 제공하는 스타트업으로 몇번 소개를 받고 검토한 적이 있는지라 이번에도 방문을 해보았는데..담당자가 자리에 없었음. 
(전시회가 끝나고나서 코그닉스에 인수되었다는 다소 신선한 소식을 접하게 됨. 맨날 2D 영상처리 및 바코드 인식은 우리가 짱이라고 자랑하던 코그닉스 소개에 내년부터는 그간 아킬레스건이었던 딥러닝 소개가 가득 들어갈 예정) 

⑫ 테크닉스社

http://www.teknix.co.kr/
MVTEC 및 비전라이브러리 유통업체. 여기도 딥러닝 계측 활용 문의로 부스를 찾았다.
현재 딥러닝에 대한 문의는 지속적으로 있으나 딥러닝 특유의 단점(이미지 학습, 검사 알고리즘의 Black box, 객관적인 성능 평가가 어려움)등으로 현재는 제한적으로 활용되고 있다. 그럼에도 불구하고 Rule Base 검사의 한계점을 극복할 수 있는 대안으로 특정 유형의 분류 정합성이 높아 어떻게든 검토는 계속 될 것으로 보인다 

 

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※ 참고/인용 : 테크월드 http://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=92360