반도체 장비의 Digital Twin을 구현하기 위해서는 기존보다 훨씬 많은 양의 시뮬레이션 데이터 확보가 필요합니다. 이를 위해 반복적인 해석 업무를 효율적으로 수행할 수 있는 자동화 프로세스의 중요성이 높아지고 있습니다.

본 발표에서는 MCP(Model Context Protocol)와 PyFluent를 활용한 해석 업무 자동화 프로세스를 소개합니다.
해석 업무 요청이 접수되면 과거 해석 데이터를 학습한 LLM이 PyFluent 스크립트를 자동 생성하고, 엔지니어가 이를 검토하고 피드백하는 방식으로 업무를 수행합니다. 이를 통해 해석 준비 시간을 40% 단축하는 것을 목표로 하며, 확보된 엔지니어링 자원을 대규모 해석 수행과 Digital Twin 구축에 활용하고자 합니다. 나아가 대규모 해석 데이터를 기반으로 Surrogate Model을 구축하고, 장비의 실시간 센서 데이터와 연동하여 웨이퍼(Wafer) 주변의 온도 및 농도 분포를 신속하게 예측하는 방법을 소개합니다. 또한 이러한 기술을 NVIDIA Omniverse 기반 Digital Twin에 적용한 사례를 함께 살펴봅니다.

기존 CFD 해석은 설계 조건이 변경될 때마다 형상 수정, 격자 생성, 수치해석 등의 과정을 반복해야 하므로 많은 시간과 계산 자원이 필요합니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI 기반 대리모델(Surrogate Model)을 활용한 해석 결과 예측 기술이 주목받고 있습니다.

본 발표에서는 Ansys Fluent의 3차원 CFD 해석 데이터를 활용하여 Stochos 기반 AI 대리모델을 구축하고, 설계 조건에 따른 유동장을 신속하게 예측하는 방법을 소개합니다. 반도체 장비 해석 사례를 통해 설계변수 샘플링, CFD 데이터 생성, AI 모델 학습 및 검증, 압력·속도 분포 예측으로 이어지는 전체 워크플로를 살펴봅니다.

또한 NVIDIA Omniverse와의 연계를 통해 설계 조건에 따른 3차원 유동장 시각화와 인터랙티브 디지털 트윈으로의 확장 가능성을 소개합니다. 이를 통해 반복적인 CFD 해석의 부담을 줄이고, AI 기반의 신속한 설계 검토 및 엔지니어링 의사결정에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다.

디지털 트윈은 단순한 모니터링을 넘어, 물리 기반 시뮬레이션과 AI를 결합해 설비의 미래 상태를 예측하고 최적의 운영 전략을 제시하는 기술로 발전하고 있습니다.

본 발표에서는 Ansys Digital Twin Ecosystem을 중심으로 EUV 노광장비, 웨이퍼 이송 시스템, 클린룸 공조 환경 등 실제 반도체 제조 현장의 활용 사례를 소개합니다. 이를 통해 예지보전, 수율 개선, 에너지 최적화, 그리고 Zero Downtime 운영을 구현하는 방법을 살펴봅니다.

반도체 전공정 설비는 저온 공정 구현을 위해 플라즈마를 반응 에너지원으로 활용하는 경우가 많으며, 공정 결과는 장비의 형상·설계 변수와 공정 레시피에 민감하게 반응합니다. 공정 요구사항에 따라 설비 디자인 및 레시피 최적화가 필수적이나, 실물 기반 DOE를 통한 최적화는 시간·비용 측면에서 한계가 뚜렷합니다.

이에 따라 플라즈마 반응성 유동 시뮬레이션의 정합성 확보와 이를 활용한 최적화 전략이 중요하며, 본 발표에서는 제한된 계산 비용 내에서 이를 구현하기 위한 두 가지 접근을 소개합니다. 첫째는 레시피를 고정한 조건에서 설비 변경에 따른 플라즈마 반응성 유동 해석을 통해 실제 박막 분포 변화를 예측하는 방법이며, 둘째는 설비 디자인이 고정된 조건에서 레시피 최적화를 위해 저차원 플라즈마 모델을 활용한 AI 기반 워크플로입니다.

Ansys Charge Plus는 시간영역 전자기(TD-FEM), 입자(PIC), 유동(CFD), 표면·기상 반응 해석을 단일 유한요소 격자에서 통합한 플라즈마 전용 멀티피직스 솔버입니다.

본 발표에서는 1D 시스(sheath) 모델과 에너지 보존 반음해법(ECSIM), GPU 가속 등 2026 R1의 주요 개선 사항을 소개하고, GEC 레퍼런스 셀 검증 결과를 통해 해석 신뢰도를 확인합니다. 이어서 CCP 및 ICP 챔버 적용 사례를 중심으로, 가스 주입 유동의 비대칭이 웨이퍼면 이온 에너지·각도 분포(IEADF)와 식각 균일도에 미치는 영향을 살펴보고, Fluent·Maxwell·Chemkin 연계 방안까지 함께 다룹니다.

AI 데이터센터의 연산 규모와 데이터 전송 대역폭이 증가함에 따라 기존 전기 인터커넥트의 신호 손실과 전력 소모를 개선하기 위한 Co-Packaged Optics(CPO) 기술이 주목받고 있습니다. 특히 CPO는 광학, 전기, 열 및 패키징 특성이 복합적으로 작용하기 때문에 개별 소자뿐 아니라 시스템 수준의 통합 설계와 검증이 중요합니다.

본 발표에서는 CPO의 기본 구조와 기술적 배경을 살펴보고, Ansys Lumerical의 FDTD, MODE, CHARGE 및 INTERCONNECT를 활용한 광소자 설계부터 PIC 회로 해석까지의 워크플로를 소개합니다. 또한 Ansys HFSS, RaptorX, Icepak, Zemax, RedHawk-SC 등 다양한 해석 솔루션과의 연계를 통해 고주파 신호 전달, 광결합, 발열 및 전력 특성을 종합적으로 분석하는 방법을 살펴봅니다.

나아가 Synopsys OptoCompiler 및 3DIC Compiler와의 연동을 통해 Photonic Device부터 PIC/EIC, Package 및 System까지 확장되는 CPO 통합 설계 및 검증 방법론을 소개합니다.

반도체 제조 장비는 운용 중 다양한 복합 하중 환경에 노출되며 높은 공정 정밀도가 요구됩니다. 특히 장비에 적용된 수많은 볼트 체결부는 초기 체결력이 작용하는 동시에 외력에 따라 주변 부품과의 접촉 상태 및 응력 분포가 민감하게 변화합니다. 따라서 정밀한 볼트 모델링을 기반으로 한 구조 해석과 안정성 평가는 장비의 기밀성과 신뢰성을 확보하는 핵심 요소입니다.

본 발표에서는 반도체 제조 장비 구조 해석 시 볼트 체결부를 모사하는 다양한 모델링 기법을 비교하고, 해석 결과를 바탕으로 구조적 안정성을 평가하는 구체적인 실무 방법을 소개하고자 합니다.