[전기전자-07] 인공지능(AI) 기반 반도체 비전 검사 장비 실시간 진단 및 고장 예측 시스템 개발

이 사업은 기업의 현장 기술 수요와 신진연구자의 연구 역량을 결합해 첨단 산업 분야의 혁신을 촉진하기 위한 프로그램으로, 2025년 1단계에 이어 2026년에는 사업화 중심의 2단계 지원을 진행한다. 산업 전반에서 기술 애로를 빠르게 해결하기 위해 산·학·연이 컨소시엄을 구성해야 하며, 특히 중소·중견기업의 참여가 필수다. 올해는 1단계 성과를 기반으로 실질적인 기술 상용화와 산업 적용을 강화하는 것이 특징이며, 총 18개 과제를 선정해 국가첨단전략산업의 경쟁력 강화를 목표로 한다.

이 과제는 AI 기술을 활용해 반도체 비전 검사 장비의 상태를 실시간으로 분석하고 고장을 사전에 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 것을 목표로 한다. 장비 운용 데이터를 기반으로 한 이상 패턴 분석, 예측 모델 개발, 실증 시험까지 단계적으로 수행해 현장 적용성과 사업화 가능성을 높인다. 특히 검사 장비의 다운타임을 최소화하고 생산성을 향상하는 기술 확보에 중점을 두며, 참여 기업의 기술 애로를 해결하고 신진연구자의 기술개발 주도 역량을 강화하는 성과 창출을 지향한다.

본 과제는 AI 기반 진단·예측 기술을 반도체 비전 검사 장비에 적용해 장비의 성능과 신뢰성을 높이고, 향후 상용화를 위한 기반을 구축하는 데 중점을 둔다. 이를 위해 데이터 수집, 알고리즘 개발, 실증, 사업화 준비 등 단계별 연구개발을 체계적으로 수행한다. 주요 연구 및 개발 내용은 다음과 같다: 1. 실시간 장비 진단 기술 개발 - 장비 센서 및 검사 데이터를 수집·정제해 실시간 분석 환경 구축 - 장비 이상 징후를 빠르게 탐지하는 AI 기반 진단 알고리즘 개발 2. 고장 예측 모델 구축 - 장시간 운용 데이터를 활용한 고장 패턴 분석 - 예지보전(PHM) 기반 고장 예측 모델 개발 및 검증 - 예측 결과를 시각화하는 모니터링 인터페이스 개발 3. 실증 및 성능 검증 - 참여 기업의 현장 장비를 활용한 실증 테스트 수행 - 알고리즘 정확도, 장비 안정성 향상, 다운타임 감소 효과 검증 4. 사업화 및 기술 이전 준비 - 기술 패키징, 시스템 통합, 제품화 설계 지원 - 참여 기업 중심의 사업화 전략 수립 및 시장 적용성 평가 5. 산·학·연 협력 기반 강화 - 신진연구자 주도로 기술 개발을 수행하고 기업의 애로기술 해결을 직접 지원 - 중소·중견기업이 제품화에 필요한 기술·인력·자원을 확보할 수 있도록 공동 연구 체계 운영 이 과제를 통해 반도체 검사 장비의 효율성과 신뢰성을 크게 향상시키며, 예지보전 기술을 활용한 고부가가치 솔루션의 상용화를 목표로 한다.