반도체 산업의 급속한 변화 속에서 유진테크가 선보인 AI 기술력이 주목받고 있다. 유진테크는 최근 머신러닝을 활용한 온도 예측 모델을 반도체 장비에 성공적으로 이식하며 높은 평가를 받았다. 특히 HBM과 같은 고대역폭 메모리 시대가 도래하면서 D램 기반 공정 안정성 확보와 예측 정확도가 전례 없이 중요해진 상황이다. 유진테크는 단순한 장비 제조를 넘어 공정 예측과 데이터 기반 품질 향상으로 나아가고 있다. 이에 유진테크 선효진 과장을 만나 온도 예측 모델 개발 과정부터 머신러닝 도입 배경, 기술에 따른 파급력에 대해 이야기 나눠봤다. 도전이었던 머신러닝 도입, 결과로 증명하다 유진테크는 반도체 공정 장비, 특히 박막증착 장비 분야에서 오랜 기간 전문성을 축적해 온 기업이다. 대표 장비인 ‘블루제이(Blue Jay)’와 ‘알바트로스(Albatross)’는 다수의 반도체 제조업체로부터 스테디셀러로 인정받고 있다. 이러한 강점 위에 유진테크는 최근 새로운 전략을 더했다. 바로 머신러닝 기술을 기존 장비 시스템에 접목시키는 것이다. 특히 이 기술은 D램, 낸드플래시 공정 안정성과 설비 가동률 개선이라는 핵심 과제를 해결하기 위해 채택됐다. 단순히 장비 납품을 넘어
유진테크가 오는 10월 24일부터 27일까지 일산 킨텍스 제1전시장에서 열리는 2017 한국기계전(Korea Machinery Fair 2017: KOMAF 2017)에서 마찰용접기를 선보인다. 유진테크는 2000년에 전용 공작기계 및 자동화 설비 제조 기업으로 설립되었으며, 전용 공작기계 분야의 축적된 기술과 경험을 바탕으로 유압식 마찰용접기를 개발했다. 2012년에는 CNC 마찰용접기를 국산화하기도 했다. 유진테크의 마찰용접기(유압식, CNC)에는 이종금속 및 비철금속 접합에서 높은 접합강도를 얻을 수 있는 마찰용접 기술이 활용되었으며, 이 기술은 주로 자동차 부품 제조공법에 많이 이용되고 있다. 이 제품을 사용하면 부품 경량화를 통해 재료비, 가공비를 감소할 수 있고 연비를 향상시킬 수 있다. 올해로 40년째를 맞이하는 2017 한국기계전(Korea Machinery Fair 2017: KOMAF 2017)은 한국기계산업진흥회가 개최하며, 20개국에서 600개사 2,400부스로 참여한다. 기계류 수요창출 및 수출 증대, 거래선 발굴, 신규 산업 수요창출 및 기술 선도, 시장정보 교류 및 첨단 기술 소개/보급, 신기술 비교 전시를 통한 개발의욕 고취,
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