도 연구원은 파크시스템스가 EUV 관련 공정에서 수혜를 입을 것으로 내다봤다. 그는 “EUV는 소스의 파장이 짧아 포톤 숏 노이즈(Photon Shot Noise), 라이트 블러(Light Blur) 등으로 인해 스토캐스틱(Stochastics) 결함과 LER(Line Etdge Roughness) 증가 등과 같은 문제가 생긴다”며 “이러한 문제는 기존 SEM, TEM보다 AFM으로 관측이 유리하다”고 말했다.
이어 “파크시스템스가 개발한 EUV 마스크 리페어 장비 NX-Mask 수주가 활발하다”며 “마스크는 패턴에 결함과 파티클이 생기기 쉬운데 EUV 마스크는 개당 10억 원을 호가해 결함이 생긴 제품을 수리해서 사용하는 것이 비용 절감에 도움이 된다. 파크시스템스는 원자현미경 기반의 결함 측정과 탐침 기술을 통해 EUV에 적합한 장비를 개발하고 있다”고 했다.
AI 프로세서에서 주로 사용될 것으로 예상되는 차세대 후공정 하이브리드 본딩에서 AFM 활용이 증가할 것으로 예상되는 점도 모멘텀이다. 도 연구원은 “하이브리드 본딩 공정에서 러프니스(Roughness), Cu 패드 형상 등을 관측하는 용도로도 AFM 활용이 시작됐다”며 “TSMC가 하이브리드 본딩을 활용한 3D SoIC 공정 양산을 지난해부터 본격적으로 시작했으며 2023년부터 시장 확대가 예상된다”고 내다봤다.