차량용 반도체도 기능안전 대상에 포함

반도체 신뢰성 예측 도구 Sherlock “해법 제시”

글│권 형 안 대표 _ hakwon@ex1337.com, 엑슬리트엣지
2017년 09월호 지면기사

“삼성, 인텔을 넘어 최대 칩 메이커로 등극(Samsung Dethrones Intel As World’s Biggest Chip Maker)”이라는 제하의 기사가 지난 7월 28일자 포춘(Fortune)에 실렸다. 기쁜 소식이긴 하지만 내용 면에서 살펴보면 즐겁지만은 않은 사실이 있다는 점도 간과해서는 안 된다. 투자조사기관 잭스(Zacks, Zacks.com)의 “Semiconductor Industry Outlook - August 2017”이라는 8월 17일자 분석 기사를 보면, 그 이유가 일부 설명돼 있다. 즉 삼성전자의 매출 상승은, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능의 부상으로 서버 및 데이터센터에서 DRAM, NAND 플래시 같은 메모리 수요를 강하게 견인하고 있기는 하지만, 사실 수량 증가보다는 가격 상승(마이크론의 대만 소재 Fab N2의 일시 중단으로 가속)에 기인한다는 것이다.
 

메모리 수요는 전통적인 시장뿐 아니라 신흥시장에서도 지속적으로 증가할 것으로 예상되며 소비전력 당 가격(Cost per Watt), 신뢰성(Reliability), 낮은 지연(Low-latency)이 제품을 구매하는 주요 의사결정요소가 될 것으로 전망된다. 수요 시장 측면에서는 산업(자동화 촉진), 자동차(안전, 인포테인먼트, 내비게이션, 연비, 자율주행차, 전자화에 따른 MOSFET과 IGBT 같은 전력 소자), 컨슈머 분야가 주도할 것으로 예상된다.

특히, 급성장하고 있는 차량용 반도체 시장에서는 인피니언, ST마이크로일렉트로닉스, 르네사스(인터실 합병), 텍사스 인스트루먼트, 아나로그디바이스, 싸이프레이스, 퀄컴(NXP 합병) 등이 새로운 형태의 반도체(센서, 프로세서 등) 시장을 놓고 치열하게 경쟁하고 있다. 반면, 국내 기업이 차지하는 부분은 아직 뚜렷하지 않다.
 

반도체 기능안전 표준 발효 임박


자동차 전기/전자 시스템이 날로 복잡해짐에 따라 시스템의 오류로 인한 사고방지를 위해 제정된 표준이 ISO 26262이다. 국내에서도 소프트웨어를 중심으로 한 표준 준수 노력이 활발히 이뤄지고 있다. 자동차 관련 기업들은 ISO 26262를 반드시 준수해야할 표준 규격으로 인식하고 있다. 이런 상황에서, 2018년 초 정식 발표되는 ISO/DIS 26262-11 반도체 관련 기능안전 규격(핵심은 고장률 예측)이 도입되는 배경을 이해할 필요가 있다.

ISO/DIS 26262-11에 대한 적시 대응 능력의 확보와 실행은 자동차 산업에서의 경쟁력, 국내 기업의 차량용 반도체 시장 진출, 반도체 산업 전체에서 포트폴리오 경쟁력 확보에도 큰 영향을 미칠 수 있다.
 

ISO/DIS 26262-11에서 고장률 예측을 OEM들이 반도체 제조사에 요구하는 근본 이유는 반도체의 집적도 증가로 그 수명이 짧아지는 데 있다. 특히 고신뢰성 제품을 만드는 기업과 산업에서는 환경과 운영에서 오는 스트레스를 새로 출시되는 반도체가 견뎌낼 수 있는 신뢰성을 확보하고 있는지 의문을 품고 있다. 예컨대, 이러한 시장의 요구를 수용한 AVIS(Aerospace Vehicle Systems Institute)는 OEM 기업의 입장에서 반도체의 신뢰성과 관련된 AFE71, AFE83 등 일련의 자구적 신뢰성 확보 방법을 공동으로 개발하고 체계화했다.

또한 SAE International에서는 2015년 12월 ARP6338™(“Process for Assessment and Mitigation of Early Wearout of Life-Limited Micro-circuits, 한계수명 전자부품의 초기 마모를 평가하고 완화하는 프로세스”)을 발표했다. 보잉 등 특정 OEM의 경우 이미 반도체 공급업체들에게 구매 과정에서 이 규격 준수를 요구하고 있다(그림 1).
 

 


그렇다면, ISO/DIS 26262-11(자동차), SAE ARP6338(Aerospace, Defense, High-Performance Applications에 적용)과 같은 새로운 표준 규격이 반도체 제조사, OEM(사용자)에게 던지는 의미는 무엇인가? 몇 가지로 정리하면 다음과 같다.
 

1. 반도체 구매 의사 결정: OEM은 자신의 Applications(응용 환경)이나 작동 환경에 비추어 신뢰성이 부족한 소자는 새로운 규격과 절차에 따라 구매하지 않는다.
2. 반도체 고장률 제공: 반도체 제조사들은 내부 사적 비밀 정보로 유지해온 설계/기술 방식에 따른 고장률 정보를 OEM에게 제공해야 한다(테스트 데이터, 가속 모델, 유사 환경에서의 신뢰성 자료 등)


이전엔 기업과 기업 간 거래 방법과 계약에 따라서 반도체 공급사와 반도체 사용자 간 부품의 신뢰성과 관련하여 부품(반도체 제조사 사양에 의해서 정의)과 제품(부품을 어떤 환경에서 사용할지는 OEM이 결정)으로 둘 사이의 책임과 권리가 구분돼 있었다. 이제는 새로운 표준과 규약의 제정으로 새로 정해진 절차와 방법을 준수해야만 하는 방식으로 시장의 흐름이 바뀌고 있다.

이러한 시장 흐름의 변화는 SAE ARP6338™의 “Appendix A - Process Flow”를 보면 명확히 알 수 있다(그림 2). 즉 반도체 제조사가 OEM의 요구에 따라서 OEM의 사용 환경에 맞추어진 신뢰성 평가 자료를 제공하거나, OEM 자체적으로 현장 적용 데이터를 확보하고 있지 않으면(초기 부품 구매 시에는 없음) 반도체 제조사에게 테스트 데이터와 가속 모델을 받아서 OEM의 적용 환경/운영 환경에 맞추어 자체적인 검증 과정을 거치고 적합성을 판단해 보고, 반도체 소자의 구매 및 적용을 한다는 프로세스다.
 

 

 

여기서 OEM은 자체적인 검증 과정을 수행해야 한다. 반도체 공급업체는 자신이 보유한 테스트 데이터와 가속 모델을 제공해야 하는 새로운 유형의 공급망 간 관계가 형성된다. 즉 이를 얼마나 잘 수행하는가에 따라서 OEM, 반도체 공급업체의 능력과 실적이 결정되도록 돼 있다는 점을 주의할 필요가 있다.
 

반도체 공급업체의 입장에서는 반도체의 신뢰성을 보증하여 보다 많은 반도체를 자동차를 포함한 신흥시장의 OEM들에게 판매하려면 자신의 IP를 보호하면서도 OEM이 요구하는 신뢰성 데이터(테스트 데이터, 가속 모델, 유사 환경에서의 사용 신뢰성 데이터)를 제때 제공해 OEM이 원하는 신뢰성 예측과 검증을 할 수 있도록 보다 체계적인 서비스를 제공해야 한다.
 

OEM 입장에서는, 제공받은 신뢰성 데이터를 이용해 자신의 제품이 사용될 환경과 운영 스트레스에 맞춰 해당 반도체가 신뢰성 목표를 충족할 수 있는지를 예측, 테스트, 현장 운영 신뢰성 데이터 피드백 등을 통해 확인해야 한다. 특히, 자동차와 같은 안전성과 장기간 보증을 전제로 하는 경우나 미션 수행에 반도체의 신뢰성이 필수인 항공/우주, 고성능·고신뢰성 제품의 경우에는 해당 응용 환경에서 요구하는 스트레스(진동, 열, 습기 등)에 반도체가 요구수명 기간 내내 성능을 발휘할 수 있는지를 예측, 평가, 검증, 보증하기 위한 방법(스트레스 완화 방안 포함)을 핵심 프로세스로 운영해야 한다(시뮬레이션, 테스트, DFMEA 등).


과제를 어떻게 다룰 것인가?


반도체 제조사와 사용자인 OEM의 상황에 맞추어, OEM들이 SAE 6338™ 프로세스에 기반한 반도체 사용에 따른 신뢰성 예측, 평가, 검증을 지원할 수 있는 소프트웨어 모듈이 상용 시장 최초로 출시됐다. 그림3은 OEM이 반도체 공급업체들과의 신뢰성 데이터 제공 상황에 맞추어 Sherlock에서 제공하는 솔루션을 어떻게 활용할 수 있는지를 도식화한 것이다.
 

 

반도체의 신뢰성에 영향을 미치는 고장 유형과 메커니즘은 그림 4와 같다. 주로 영향을 미치는 요소는 외부 주변 온도(ambient temperature), 접합부 온도(junction temperature), 동작 전압(operating voltage), 듀티 사이클(duty cycle) 등이다.
 

 

 

반도체 수명 메커니즘에 대한 이해와 함께 OEM 사용자나 반도체 제조사가 주목해야할 중요한 사항 중 하나는 신흥시장의 활용 요구가 이전과는 전혀 다른 형태로 나타나고 있다는 점이다(그림 5).
 

 


그렇다면, Sherlock의 Semiconductor Module이 그림 4에서 설명한 시나리오별 신뢰성 예측 솔루션에 어떻게 활용될 수 있는지를 알아보자.
그림 6은 MOSFET Driver (U1)의 수명을 Sherlock Semiconductor Module을 사용해 각 고장 메커니즘별 고장 예측과 이를 종합한 예측 값을 도식화한 것이다.
 

 

 

수명예측 곡선은 제시된 환경(예를 들면, OEM이 어느 MOSFET 제조업체로부터 제공받은 자료에 따라서 신뢰성 예측 값을 산출하고, 해당 반도체 공급업체가 제공한 신뢰성 데이터와 비교)에 따른 결과라고 가정할 수 있고, OEM의 입장에 따라서 여러 다른 시나리오(사용 환경 또는 가속 환경)를 Sherlock에 반영해 예측 값을 산출할 수 있다.
 

그렇다면, Sherlock Semiconductor Module의 기능을 활용해 반도체 제조업체별로 IP, 제조기술, 재료, 능력 등에 차이가 있음에도 불구하고 해당 정보 없이 정확한 예측을 할 수 있는 방법은 무엇이고, 얼마나 신뢰성 있는 예측결과인지에 대한 근거는 무엇인가? 이를 설명하려면, 차별적인 수명예측 알고리즘 이외에, 그림 7과 같은 공정별 핵심 파라미터를 확보해야 한다. 이러한 예측 모델 파라미터와 관련해서는 지속적인 반도체 제조기술의 발전도 따라가야 하는데, 이에 대한 근거로 DfR Solutions는 다음과 같은 점을 제시한다.
 

 


첫째, 게이트 산화막 두께(Gate Oxide Thickness), 게이트 길이와 폭(Gate Length and Width), 공칭 공급 전압(Nominal Supply Voltage), 구동 전류(Drive Current)는 IRTS 로드맵에서 얻는다.
 

둘째, 서로 다른 고장 메커니즘(Failure Mechanism)에 대한 활성화 에너지는 JEDEC JEP 122F라는 ‘반도체 소자의 고장 메커니즘과 모델(Failure Mechanisms and Models for Semiconductor Devices)’ 표준에서 데이터를 얻는다.


셋째, 각 고장 메커니즘에 대한 전압 지수(Voltage Exponent), 주파수 지수(Gamma, Frequency Exponent), 와이블 베타값(Weibull Betas)은 간행된 문헌 데이터로부터 얻는다.
 

이러한 반도체 신뢰성 예측 솔루션을 제공함으로써 기대하는 바는 무엇인가? 우선은 예측 결과의 큰 오차로 문제가 많음에도 불구하고 현재까지 폭넓게 사용되는 전통적인 신뢰성 핸드북[MIL-HDBK-217 및 후속 사용 도구(SR-332, Siemens 29500, IEC62380, FIDES 등)]을 대체해 반도체 마모(Semiconductor Wearout)에 사용하는 것이다. 점점 더 많은 OEM 사용자들이 자신의 응용 환경에서 반도체가 원하는 신뢰성 미션을 수행할 수 있는지를 예측하고 보장받기를 원하기 때문이다.
 

특히, 자동차 산업에서는 ISO/DIS 26262-11의 도입으로 OEM을 포함한 산업계가 반도체에 대한 고장률을 Standard Compliance로 요구하게 되어 더 심각한 수준으로 요구할 것이다. 항공 산업의 경우에도, 전통적으로 활용돼온 MIL-HDBK-217을 수정하거나 변경하기 위해 반도체 업체와 협상을 진행하는 데 오랜 시간과 노력이 들어가는 상황을 개선하고, 기업 간의 개별적인 관계에 따라 서로 다른 프로세스를 수행해야 하는 부담을 줄이기 위해 글로벌 기업을 중심으로 새로운 반도체 공급망 절차가 빠르게 수용되고 있다. AE

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