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반도체 클린룸의 공조 환경은 미세한 연기조차 순식간에 희석시키기 때문에, 공기를 강제로 흡입하여 분석하는 능동형 센싱 기술이 필수적입니다. AI는 흡입된 공기 속 입자의 크기, 농도, 그리고 반사광의 패턴을 분석하여 이것이 단순한 공정 부산물인지 아니면 전선 피복이나 기판이 타면서 발생하는 유독성 연기인지를 즉각 판별합니다. 이러한 기술은 연기가 육안으로 보이기 훨씬 전 단계에서 화재 징후를 확정하여, 고가의 웨이퍼가 오염되기 전 선제적 조치를 가능하게 합니다.
FAB 내부의 복잡한 제조 설비(Tool)들에 대해 가시광선 영상과 적외선 열화상 데이터를 결합한 멀티모달 분석을 수행합니다.
방대한 센서 데이터를 중앙 서버로 전송하는 과정에서의 지연을 없애기 위해 현장 말단(Edge)에서 즉각적인 판정을 내리는 시스템을 구축합니다. 화재 위험 수치가 임계치를 넘는 순간, 클라우드 연결 상태와 관계없이 해당 공정 설비의 전원을 차단하고 가스 밸브를 잠그는 '안전 인터록(Interlock)' 기능을 실행합니다. 이는 단 몇 초의 지연으로도 발생할 수 있는 대규모 설비 소실과 유독 가스 누출 리스크를 원천적으로 방지하는 핵심 기제입니다.
반도체 공정에서 사용되는 고위험 가스는 화재 시 폭발적인 반응을 보일 수 있습니다. AI 시스템은 가스 감지 센서와 화재 감지 시스템을 통합하여, 특정 가스 농도의 급증과 연소 징후를 동시 연산합니다. 가스 누출이 화재로 이어지는 시나리오를 실시간 시뮬레이션하여, 폭발 임계점에 도달하기 전 제연 시스템을 최대 출력으로 가동하거나 자동 소화 약제를 분사하는 등 가스 화재에 특화된 대응 프로세스를 가동합니다.
반도체 FAB 내부의 강력한 하향류(Downflow) 기류는 연기의 이동 경로를 예측하기 어렵게 만듭니다. 시스템은 전산 유체 역학(CFD) 모델링 데이터를 AI에 학습시켜, 현재 공조 가동 상태에 따른 연기 확산 방향을 실시간으로 계산합니다. 기류가 집중되는 구역의 센서 감도는 높이고, 와류가 발생하는 구역은 보정값을 적용하여 환경적 노이즈에 의한 오보를 방지하면서도 사각지대 없는 정밀 감시 체계를 유지합니다.
실제 공장과 동일한 디지털 트윈 환경에 모든 센서 데이터를 투영하여 상황실 대시보드에 실시간으로 구현합니다. 화재 발생 시 연기가 어떤 경로를 통해 이동할지, 소화 약제가 분사되었을 때 클린룸 내 기류 변화는 어떠할지를 3D로 시각화합니다. 관리자는 이를 통해 최적의 대피 경로를 안내하고, 소방대가 도착하기 전 유독 가스가 확산되는 방향의 공조 댐퍼를 원격 제어하여 피해 범위를 최소화하는 전략적 의사결정을 내릴 수 있습니다.
반도체 공정 중 발생하는 이온화 장치의 정전기 노이즈나 가습용 증기 등 오작동 유발 요인을 지능적으로 제거합니다.
국가 핵심 기술이 집약된 반도체 공장의 안전 시스템은 사이버 공격의 최우선 표적이 될 수 있습니다. 모든 센서 노드와 게이트웨이 간 통신에 강력한 암호화 프로토콜을 적용하고, 시스템 설정 변경 시 다중 인증(MFA)을 필수로 거치도록 설계합니다. 외부 네트워크와의 물리적 분리를 원칙으로 하되, 원격 관제가 필요한 경우 단방향 데이터 전송 게이트웨이를 사용하여 시스템의 가용성과 무결성을 견고하게 보호합니다.
영상이나 온도 센서만으로는 포착하기 힘든 설비 내부의 이상을 소리와 진동으로 잡아냅니다. 배관 내 유체의 비정상적인 흐름 소리나 전기 아크 발생 시의 고주파 소음을 AI가 실시간 분석하여 위험 징후를 알립니다. 이는 시각적 탐지가 제한되는 장비 하단부(Sub-fab)나 복잡한 배선 구역의 초기 결함을 발견하는 데 탁월한 효과를 보이며, 다층적인 방어망을 형성하여 감시 공백을 최소화합니다.
화재 감지 AI는 수손 피해에 극도로 민감한 반도체 설비를 보호하기 위해 소화 설비를 지능적으로 제어합니다. 화재 지점과 규모를 정확히 특정하여 필요한 구역에만 선택적으로 이산화탄소($CO_2$)나 불활성 기체를 분사하며, 대형 화재로 확산될 경우에만 수분산 설비를 가동합니다. 이러한 정밀 제어는 화재 진압 과정에서 발생하는 고가 장비의 부식이나 오염 피해를 억제하여 진압 후 공정 복구 시간을 단축하는 데 기여합니다.
개별 공장 단위의 감시를 넘어 전 세계에 흩어진 FAB의 안전 상태를 클라우드 기반 아키텍처로 통합 관리합니다. 각 사업장의 이상 징후 발생 빈도와 대응 이력을 수치화하여 안전 지수를 자동 산출하고, 이를 바탕으로 노후 설비 교체 시기나 소방 인프라 투자 우선순위를 결정합니다. 축적된 안전 데이터는 대외적인 ESG 경영 지표로 활용될 뿐만 아니라, 보험 요율 산정 시 건축물의 안전 무결성을 증명하는 객관적 자료로 기능합니다.
실제 사고 및 훈련 과정에서 도출된 데이터를 학습 자원으로 삼아 시스템 스스로 판단 기준을 고도화하는 순환 구조를 완성합니다. 현장에서 발견된 미세한 취약점을 알고리즘에 즉각 반영하여 탐지 범위를 확장하고, 개선된 모델을 전체 네트워크에 실시간으로 배포하여 보안 수준을 동기화합니다. 이러한 지속적인 진화 체계는 예측 불가능한 재난 상황에서도 반도체 생산 라인의 자산과 인명을 보호하는 지속 가능한 안전 인프라로 기능하게 됩니다.
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