전력반도체(파워반도체)란 무엇인가

미래 반도체 기술 공부할 때 질화갈륨(GaN), 탄화규소(SiC) 같은 신소재 얘기를 하면서 전력반도체라는 개념을 스치듯 봤었다. 그때는 그냥 "전기차에 쓰이는 특별한 반도체구나" 정도로 넘겼는데, 다시 생각해보니 이게 지금까지 공부해온 D램이나 GPU 같은 반도체들이랑 뭐가 다른 건지 궁금해져서 이번엔 이 전력반도체를 제대로 파봤다. 신소재 얘기를 하다가 갑자기 튀어나온 개념이라 그냥 지나칠 뻔했는데, 알고 보니 이게 반도체 산업의 또 다른 큰 축이었다. 이름부터 힌트가 있었다. 지금까지 공부한 반도체 대부분은 정보를 저장하거나(메모리) 연산을 처리하는(시스템 반도체) 역할이었는데, 전력반도체는 이름 그대로 전기 자체를 다루는 반도체였다. 전압을 바꾸거나, 직류와 교류를 서로 변환하거나, 전류의 흐름을 켜고 끄는 스위치 역할을 하는 게 이 반도체의 핵심 기능이라는 걸 알게 됐다. 우리 주변 어디에나 있었다 찾아보다가 놀랐던 건, 전력반도체가 생각보다 훨씬 흔하게 쓰이고 있었다는 점이었다. 스마트폰 충전기, 노트북 어댑터, 에어컨, 냉장고 같은 가전제품 안에도 전력반도체가 들어가서 전압을 변환하고 있다는 걸 알게 됐다. 벽에 있는 콘센트에서 나오는 교류 전기를 기기가 쓸 수 있는 직류로 바꿔주는 과정, 그리고 그 전압을 기기에 맞게 조절하는 과정 전부에 이 전력반도체가 관여하고 있었던 거다. 이렇게 흔하게 쓰이는데도 그동안 한 번도 이름을 들어본 적이 없었다는 게 오히려 더 신기했다. 이걸 알고 나니 왜 전력반도체를 "눈에 안 보이지만 어디에나 있는 반도체"라고 부르는지 이해가 됐다. CPU나 메모리처럼 성능 스펙으로 화려하게 소개되는 일은 별로 없지만, 사실상 모든 전자기기가 전기를 쓰는 이상 이 전력반도체 없이는 작동 자체가 불가능한 구조였다. 매일 아침 충전기를 꽂으면서도 그 안에 반도체가 들어있다는 생각은 한 번도 해본 적이 없었는데, 알고 보니 충전기 하나하나가 작은 전력반도체의 결과물이었던 셈이다. 왜 전기차 시대...

증착 공정 자세히 알아보기

식각까지 파고들고 나니 자연스럽게 다음 궁금증이 생겼다. 식각이 깎아내는 거라면, 반대로 뭔가를 쌓아 올리는 과정도 있어야 회로가 완성될 텐데. 찾아보니 그게 증착 공정이었다. 식각이 조각가라면 증착은 화가에 가까웠다. 웨이퍼 표면에 원하는 물질을 얇게, 그리고 균일하게 입히는 작업이다.


반도체 회로는 단순히 깎아내는 것만으로는 완성되지 않는다. 절연막, 금속 배선, 각종 보호막 등 여러 종류의 얇은 막을 웨이퍼 위에 겹겹이 쌓아 올려야 하고, 이 얇은 막을 만드는 게 바로 증착이다. 어떤 층은 전기가 통하게 만들어야 하고, 어떤 층은 반대로 전기를 막아야 하고, 어떤 층은 다음 공정에서 보호막 역할을 해야 한다. 이 서로 다른 역할을 하는 막들을 순서대로 정확하게 쌓아 올려야 하나의 완성된 반도체가 나온다는 걸 이번에 제대로 이해하게 됐다. 신기했던 건 이 막 하나의 두께가 두꺼워도, 얇아도 문제가 된다는 점이었다. 너무 두꺼우면 다음 공정에서 정밀한 패턴을 새기기 어려워지고, 너무 얇으면 절연이나 보호 기능을 제대로 못한다는 걸 알고 나니 이게 왜 그렇게 세밀하게 관리되는 공정인지 이해가 됐다.


CVD와 PVD, 쌓는 방식이 이렇게 다르다


증착 방식에도 여러 종류가 있다는 걸 알게 됐는데, 가장 기본적인 구분이 CVD(화학기상증착)와 PVD(물리기상증착)였다. CVD는 원료가 되는 가스를 웨이퍼 표면에 흘려보내면, 이 가스들이 화학 반응을 일으켜서 원하는 물질이 표면에 얇게 쌓이는 방식이다. 가스 상태로 반응이 일어나기 때문에 웨이퍼 표면의 울퉁불퉁한 부분까지도 골고루 덮을 수 있다는 게 특징이라는 걸 찾아볼 수 있었다.


PVD는 이와 다르게 고체 상태의 원료(타깃)에 물리적인 충격을 가해서 원자를 튕겨내고, 이 원자들이 웨이퍼 표면에 가서 붙는 방식이다. 화학 반응이 아니라 물리적으로 원자를 옮기는 방식이라서 순수한 금속막을 만들 때 자주 쓰인다는 걸 알게 됐다. 처음엔 그냥 둘 다 "얇은 막 만드는 기술"이라고 뭉뚱그려 생각했는데, 화학 반응으로 쌓느냐 물리적으로 때려서 붙이느냐라는 원리 자체가 이렇게 다르다는 걸 알고 나니 왜 용도에 따라 방식을 다르게 쓰는지 이해가 됐다. 예를 들어 반도체 배선에 쓰이는 구리나 알루미늄 같은 금속막은 주로 PVD로, 절연막처럼 화학적 성질이 중요한 층은 CVD로 만드는 경우가 많다는 걸 사례를 찾아보며 확인할 수 있었다.


원자층 하나씩 쌓는 ALD가 특히 흥미로웠다


여러 증착 방식 중에서 가장 신기했던 건 ALD(원자층증착)였다. 이름 그대로 원자 한 층 한 층을 순서대로 쌓아 올리는 방식인데, 반응 가스를 아주 짧게 흘려보내고 표면에 원자 한 층만 딱 달라붙게 한 다음, 다시 다른 반응 가스를 흘려보내 화학 반응을 마무리하는 과정을 반복한다. 이 과정을 계속 반복하면서 막을 원자 단위로 정밀하게 두께를 조절하며 쌓아 올린다는 걸 알게 됐다.


이 정밀함이 왜 필요한지 찾아보니, 반도체 미세공정이 나노미터 단위로 좁아지면서 쌓아야 하는 막의 두께도 그만큼 극도로 얇고 균일해야 하기 때문이었다. 기존 CVD 방식으로는 미세한 두께 편차를 완전히 잡기 어려운 지점까지 왔고, 이걸 극복하기 위해 원자 단위로 두께를 통제할 수 있는 ALD가 첨단 공정에서 필수적인 기술로 자리 잡았다는 설명을 찾아볼 수 있었다. 회로를 그리는 노광, 깎아내는 식각만큼이나, 이 쌓는 기술도 극한의 정밀도 경쟁을 벌이고 있다는 게 새삼 놀라웠다. 다만 ALD는 원자를 한 층씩 쌓는 만큼 속도가 느리다는 단점도 있어서, 모든 막을 다 ALD로 만드는 게 아니라 정밀도가 특히 중요한 층에만 선택적으로 적용한다는 것도 함께 알게 됐다.


3D 낸드와 HBM에서 증착이 갖는 무게


증착을 파고들다 보니 예전에 공부했던 3D 낸드와 HBM이 다시 떠올랐다. 3D 낸드는 수백 층을 수직으로 쌓아야 하는데, 이 층들을 하나하나 균일하게 증착하지 못하면 아래층과 위층의 특성이 조금씩 달라져서 전체 칩의 성능 편차가 커진다는 문제가 생긴다. 층이 많아질수록 이 균일성을 유지하는 게 기하급수적으로 어려워진다는 설명을 찾아보며, 적층 단수 경쟁의 이면에는 식각뿐 아니라 증착 기술의 진전도 함께 있었다는 걸 새롭게 이해하게 됐다.


HBM 역시 마찬가지였다. 여러 D램을 쌓아 올리는 과정에서 각 층 사이를 절연하고 신호를 전달하는 얇은 막들이 정확하게 증착되어야, TSV로 연결한 신호가 손실 없이 전달될 수 있다는 걸 알게 됐다. 결국 HBM의 속도 경쟁도, 눈에 잘 안 띄는 이 증착 기술의 정밀도가 뒷받침되지 않으면 불가능한 이야기였다는 생각이 들었다.


증착을 공부하고 나니 반도체 공정 전체가 하나의 흐름으로 이어지는 느낌이 들었다. 노광으로 도면을 그리고, 식각으로 깎아내고, 증착으로 다시 쌓아 올리는 과정을 여러 번 반복하면서 하나의 칩이 완성된다. 이 세 가지 공정이 마치 조각과 회화를 번갈아 하는 것처럼 웨이퍼 위에서 반복되고 있다는 걸 알게 되니, 왜 반도체 공정이 수백 단계에 이르는지도 이해가 됐다. 그리고 이 각각의 단계마다 나노미터 단위의 정밀함이 요구된다는 걸 알고 나면, 반도체 하나 만드는 게 얼마나 고난도의 종합예술인지 다시 한번 실감하게 된다. 다음엔 이 모든 공정이 끝난 뒤 진행되는 테스트 단계도 한번 살펴봐야겠다는 생각이 든다.

반도체 하나를 완성하기까지, 눈에 보이지 않는 곳에서 이런 정밀한 과정들이 끊임없이 반복된다는 걸 이번 공부로 새삼 깨달았다.

이렇게 공부를 하고 뉴스를 보면서 느낀게 아직까지도 반도체는 계속 성장할것이고 더불어 AI는 더욱 활성화 될것이기때문에 데이터센터는 더 많이 지을수 밖에 없다는 생각이들었다.

그래서 관심만 갖고 있는 것에서 한 걸음 더 나아가 보기로 했다.


직접 관련 기업의 주식을 소액으로 매수한 것이다.


OOOOO 주식을 1주당 12,800원에 10주 매수했다.


큰 금액은 아니지만, 내게는 의미 있는 투자가 될 것이다.


돈을 벌기 위한 목적도 있지만, 그보다 더 큰 이유는 공부하기 위해서였다.


사람은 관심이 생겨야 공부를 하게 되고, 내 돈이 들어가면 관심도는 훨씬 높아진다.


이제는 관련 뉴스가 나오면 그냥 지나치지 않는다.


왜 주가가 오르는지,


왜 떨어지는지,


어떤 기술이 영향을 주는지,


어떤 기업이 수혜를 받을 수 있는지를 스스로 찾아보게 된다.


물론 앞으로 주가가 오를지 내릴지는 아무도 알 수 없다.


하지만 확실한 것은 이번 투자를 계기로 반도체와 AI 산업을 더 깊게 공부하게 되었다는 점이다.


어쩌면 내가 얻는 가장 큰 수익은 주가 상승이 아니라 새로운 지식을 배우고 세상을 보는 시야를 넓히는 경험일지도 모르겠다.


앞으로도 꾸준히 공부하면서 내가 투자한 기업이 어떤 길을 걸어가는지 지켜볼 생각이다.

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