[2021 숭실대 스타트업 CEO] 딥러닝 기반의 품질 예측 AI솔루션을 개발하는 스타트업 '에이아이비즈'
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하승재 에이아이비즈 대표
서울대 졸업 후 하림에서 30여년을 근무한 하 대표는 7년 전 그룹 지주사에서 근무가 창업의 계기가 됐다.“그룹 지주사에서 스마트팩토리 현장을 지도하는 일을 맡았습니다. 그때부터 4차 산업혁명과 빅데이터에 관심을 갖게 됐습니다. 충분히 가능성이 있는 시장이라 판단해 회사를 그만두고 창업에 도전했습니다. 에이아이비즈는 급성장 중인 8인치 파운드리 반도체 시장을 대상으로 시장에 진입하고자 노력하는 기업입니다.”
파운드리(Foundry) 반도체 시장의 호황에 따라 반도체 품질 불량 예측 수요도 증가하고 있다. 기존 반도체 불량 검수시장에서는 엔지니어의 주관적 판단에 따라 기준값을 정하고 사람이 직접 분석한다. 분석 시 기본적인 통계 기법을 활용하기에 생산성이 낮고 불량원인 추적이 어려운 단점이 있었다. 이런 불량 예측 시스템을 개선하고자 하는 요구가 있지만 마땅한 대안이 없는 상황이다.
하 대표는 “불량 예측 시스템은 기술적으로 난이도가 높고 데이터 확보도 어려운 분야”라며 “인공지능(AI)과 반도체 두 분야의 전문 지식을 동시에 보유한 전문가도 부족해 진입하기 어려운 분야”라고 말했다.시장 진입을 위해 에이아이비즈는 AI와 반도체 두 분야 모두에 전문 지식을 보유하고 있는 전문가들로 팀을 구성했다. 공동 창업자인 하 대표와 최고기술책임자(CTO) 모두 IT 공학 박사 출신이다.
하 대표는 스마트팩토리 컨설턴트로 공정·설비에 대한 오랜 현장경험을 보유하고 있는 데이터디자인 분야 전문가다.
CTO 역시 반도체 연구개발 경력을 보유한 AI 솔루션 개발 전문가다. AI 분야 전문가로 구성된 자문교수, 산학협력 연구실과 공동으로 프로젝트를 진행하는 것도 강점이다. 하 대표는 “에이아이비즈는 해당 분야 전문가로 팀원들이 구성됐기에 진입 장벽의 어려움을 해결할 수 있었다”고 말했다.에이아이비즈는 반도체 공장에 설치된 센서 데이터 정보를 AI 알고리즘이 자동으로 기준값을 설정하고 엔지니어에게 불량 원인을 그래프로 제공하는 솔루션을 개발했다. 하 대표는 “이 솔루션을 활용하면 불량의 원인 추적을 편리하게 할 수 있다”며 “반도체 수율 향상과 생산비용 절약을 실현해 국가 경쟁력을 높일 수 있다”고 말했다.
“기존 반도체 불량 예측 시스템은 완제품을 대상으로 머신 비전을 활용해 불량품을 판별하는데 한정돼 있었습니다. 에이아이비즈는 반도체 공정 중에 불량을 예측할 수 있어 수율을 향상할 수 있습니다. 불량의 원인을 엔지니어에게 바로 알려줘 비용 절감과 수율 향상을 실현할 수 있으며, 전공정 뿐만 아니라 후공정에서도 품질 검수가 가능한 원스톱 서비스입니다.”
기존 대부분의 AI 시장에서 적용하고 있는 기술 대비 에이아이비즈는 ‘정확도’ ‘속도’ ‘업데이트 방식’ ‘사용 편의성’ 등의 측면에서 기술적 경쟁우위를 확보하고 있다.하 대표는 “반도체 불량 검수 시장을 ‘가격’과 ‘품질예측 방법’ 두 축을 기준으로 포지셔닝 맵을 그려보면 에이아이비즈는 우측 상단인 저비용, 사전 예측에 위치해 경쟁사와 비교해 볼 때 시장에서 경쟁력이 높다”고 말했다.
에이아이비즈는 현재 장비 노후화와 공정이 다양해 AI 도입 효과가 높으며 지속 성장하는 8인치 장비 반도체 공장을 대상으로 솔루션을 서비스 중이다. 하 대표는 “향후에는 8인치 반도체 시장에 국한되지 않고 6인치, 12인치 반도체 시장까지 솔루션을 제공하는 것이 목표”라며 “차별화된 당사만의 AI 기술력과 시스템으로 모든 제조공장을 대상으로 에이아이비즈 솔루션을 공급할 계획”이라고 말했다.
이진호 한경잡앤조이 기자 jinho2323@hankyung.com