[인사] 신한금융지주

입력2021.12.29 23:51 수정2021.12.29 23:51

◇ 본부장 신규 선임

△경영관리1팀 본부장 천상영

◇ 본부장 재선임

△전략기획팀소속 본부장 장현기

◇ 팀장 신규 선임

△전략기획팀 팀장 이재성 △회계결산팀 팀장 이응채 △경영관리2팀 팀장 박진석 △디지털전략팀 팀장 최종윤 △디지털추진팀 팀장 정선영 △브랜드홍보본부 팀장 김정현(지주/은행 겸직) △리스크관리팀 팀장 권심영 △전략기획팀소속 팀장 구교영 △ESG기획팀 팀장 황소영(M1, 승진) △재무팀 팀장 장정훈 △회계기획팀 팀장 이상종 △내부회계관리팀 팀장 배주환 △경영지원팀 팀장 유재혁(M1, 승진) △그룹운영부문소속 팀장 윤용빈 △그룹운영부문소속 팀장 양필상 △준법지원팀 팀장 전훈 △감사팀 팀장 황인주

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반도체 공정이 갈수록 복잡해지고 미세화되면서 인공지능(AI)을 활용한 수율 향상 기술이 주목받고 있다. AI 이미지 분석을 활용해 웨이퍼 표면에 나타나는 미세 결함을 실시간으로 식별하거나 복잡한 공정에서 발생하는 다양한 변수를 AI로 학습시킨 다음 실시간 모니터링을 통해 최적화를 하는 게 대표적이다. 수율 향상에 안간힘을 쓰는 파운드리(반도체 위탁생산) 기업의 AI 도입이 앞으로 더 활발해질 것이라는 전망이 나온다.머신러닝·딥러닝 활용해 반도체 데이터 분석15일 업계에 따르면 국내 AI 솔루션 기업 크로사이트는 AI를 기반으로 반도체 공정의 수율을 향상시키는 소프트웨어(SW)를 개발하고 있다. 수많은 미세 회로가 집적된 반도체는 칩이 균일하게 정렬돼야 안정적으로 작동한다. 이 때 회로 상·하층부의 틀어짐 정도를 가리키는 오버레이와 회로 폭의 오차를 의미하는 임계치수를 살펴야 한다. 하지만 기존 계측은 비용 문제로 전체의 1% 정도만 살폈다.크로사이트는 머신러닝 알고리즘을 기반으로 반도체 장비에서 나온 데이터를 분석해 오류를 예측하는 솔루션을 개발했다. 이를 활용하면 웨이퍼의 오버레이와 임계치수를 0.2(㎚·1나노는 10억 분의 1m)까지 대량으로 예측할 수 있다는 설명이다. 이 솔루션을 노광 공정에 우선 적용하겠다는 계획을 세운 회사는 2026년까지 식각, 박막 증착, 세정, 연마 단계에도 AI를 도입하겠단 방침이다.또 다른 국내 AI 솔루션 기업 에이아이비즈는 반도체 제조공정에서 발생하는 데이터를 딥러닝 알고리즘으로 분석해 이상을 탐지하고 원인을 파악함으로써 수율을 높이는 플랫폼 '더치보이'를 개발했다. 에이아이비즈는 이 기술로 '202
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