반도체 기업 탐구: 넥스틴

1. 기업 개요

 

넥스틴은 2010년 설립된 반도체 인스펙션 장비업체다. 인스펙션 장비는 반도체 수율 향상에 필수적인 장비이며, 반도체 전공정 과정에서 웨이퍼 패턴 결함을 검사하는 역할을 한다.

 

 

2020년 10월 8일에 코스닥에 상장되었다. 

 

 

2. 주요 제품 및 사업 현황

 

2.1. 주요 제품

 

 

 

2.2. 기술적 특징

 

 1) 자사(제품)의 경쟁력 분석 - 내부역량 분석

 

Strengths(강점)	Weaknesses(약점)
※ 긍정적인 내부역량 - 당사는 세계에서 유일하게 2차원 이미징 기술에 기반한 장비를 개발하였으며, 당사의 제품은 최대 검출 감도는 30nm, 최대 검사 속도는 300mm 웨이퍼 기준으로 시간 당 40매로 세계 최고의 기술력을 가진 KLA사 장비와 동등한 성능을 가지고 있음 - 고객사로 메모리 소자 업체와 비메모리 소자 업체, 국내 업체와 해외 업체 등 다양한 판매처를 확보하여 매출의 안정성을 확보하고 있음.	※ 부정적인 내부역량     - 시장 점유율 유지 및 확장에 필수적인 지속적 장비 개발에 필수적인 막대한 개발 비용에 대한 부담.

  

2) 자사(제품)의 경쟁력 분석 - 외부역량 분석 

 

Opportunity(기회)	Threat(위협)
※ 긍정적인 외부환경요인 - 반도체 제조 산업의 지속적인 성장 및 확장  - 수요 기업의 독점적인 지위에 있는 KLA사의 장비에 대한 대체 장비 필요성 인식 및 요구 확대 - 국내 수요 기업의 국산화 요구 - 미중 무역 전쟁의 확산으로 비(非)미국산 장비에 대한 수요 증가	※ 부정적인 외부환경요인 - 수요 기업의 기준 장비로 사용되어온 KLA사 장비에 대한 기술 표준 장벽 및 신규 장비 적용에 대한 부담감

 

3) 위협요인에 따른 대응전략 

 

기존 제품의 해외 판매처 확대를 통하여 수익 구조를 개선하고 있고 기업공개를 통하여 충분한 자금을 확보하여 지속적인 기술 개발로 경쟁력을 확대해 나갈 계획이다. 기술 선도업체인 국내 삼성전자(로직 공정)와 SK하이닉스(메모리 공정)으로부터의 성능 인증 및 성공 사례를 바탕으로 대체 가능한 기술 표준으로 자리매김해 나가고 있다. 이를 위하여 긴밀한 고객 관계를 형성하고 고객 맟춤형 기술 개발에 더욱 매진할 계획이다.

 

 

2.3. 경쟁업체 현황

 

미국 KLA 사의 Dark-field 장비인 KLA9xxx 시리즈 제품이 업계 표준(Industry Standard)처럼 자리 잡고 있으며, 해외 시장을 100% 독점하고 있습니다. 넥스틴 장비와 검출 감도는 유사한 수준이며, 검사 속도는 약 10% 정도 빠르다. KLA사 제품의 가격은 넥스틴 장비에 비하여 2~3배 비싼 상황이어서 넥스틴의 가격 경쟁력이 뛰어난 상태이다.

 

미국 KLA 사가 2016년 출시한 KLA9850 모델의 장비와 넥스틴이 2017년 출시한 AEGIS-DP 모델의 장비는 검출 감도와 검사 속도가 유사하였다. 하지만 2018년 하반기 KLA 사가 출시한 KLA9980 모델의 장비는 검사 속도가 약 10% 정도 개선되었다. 넥스틴이 2020년 6월 출시한 AEGIS-II 모델의 장비는 검출 감도의 개선은 물론 검사 속도도 약 10% 정도 개선되므로 KLA 사와의 기술 격차는 약 1.6년 정도입니다.

           

일본 Hitachi 사의 Dark-field 장비인 IS4xxx 시리즈 제품은 국내 삼성전자와 하이닉스 반도체만 사용하고 있으며, 수량 기준으로 국내 시장의 40% 정도를 차지하고 있습니다. 나머지 시장은 미국 KLA-Tecnor사의 KLA9xxx 시리즈 제품이 차지하고 있습니다. 국내 반도체 소자업체는 중요한 공정(Critical Process Step)에는 KLA 사의 제품을 사용하고 그렇지 않은 일반 공정(Non-critical Process Step)에는 Hitachi 사의 제품을 사용하고 있습니다. 일본 Hitachi 사의 IS4xxxx 시리즈 제품은 넥스틴 장비에 비하여 검출 감도가 현격히 떨어지며, 검사 속도는 약 20% 정도 낮은 수준입니다.

 

일본 Hitachi 사가 2017년 출시한 최신 모델인 IS-4200은 KLA 사와 NEXTIN의 제품보다 검출 감도가 저열하고 검사 속도가 늦어 기술 격차가 최소 5년 이상인 것으로 판단되며, 국내에는 경쟁업체가 없습니다.

 

 

2.4. 주요 고객 및 매출 구성

 

동사의 주요 고객사는 삼성전자, SK하이닉스, YMTC(중국), JHICC(중국) 등이며, 북미 주요 반도체 업체와의 협업을 통해 장비개발을 진행중이다.

 

매출을 전방시장으로 구분하면, DRAM 36%, NAND 36%, Logic 28%다.

 

 

3.성장 전망 및 최근 이슈

 

3.1. 우호적인 영업환경 지속

 

인스펙션 장비 시장은 주로 KLA(미국), Hitachi(일본), 넥스틴 3사가 경쟁하고 있다. 

 

2021년에도 넥스틴의 인스펙션 장비 시장 내 점유율 확대를 예상한다.

 

1) 미중 무역분쟁으로 인한 중국 시장 내 KLA 장 비의 채택률이 점진적으로 하락하고 한국 장비 채택률 증가,

2) 국내 반도체 시장에서의 소재/부품/장비 국산화 트렌드로 인한 일본 경쟁사 Hitachi 점유율 하락이 전망되기 때문이다.

 

인스펙션 장비 시장은 미국의 KLA와 일본의 Hitachi가 과점하고 있던 시장이었지만, 앞서 언급한 두 가지 시장 상황으로 인해 넥스틴에게 성장 기회가 커질 것으로 예상한다.

 

 

3.2. 고객사 확대 가능성

 

넥스틴은 중국 시장에서 JHICC와 YMTC로 인스펙션 장비 공급 이력을 확보하였다. 이를 바탕으로 2021년에는 중국 SMIC가 신규 고객사 로 편입될 가능성이 높은 상황이다.

 

SMIC 향 장비 공급이 확정된다면, 글로벌 파운드리 공급 레퍼런스가 추가된다는 점에서 매우 긍정적일 것으로 생각한다. 더불어, 북미 주요 반도체 업체와의 협업을 통해 신규 장비 개발을 진행중이며, 이 부분 역시 계획대로 순조롭게 진행된다면, 고객사와 장비 포트폴리오가 동시에 확대될 것이다.

 

따라서, 동사의 신규 고객사 확보 가능성에 지속적인 관심을 갖는 것이 바람직하다고 생각한다.

 

 

3.3. 인텔과 3D 검사 장비 개발

 

넥스틴이 조만간 시장에 출시할 3D 웨이퍼 패턴 검사 장비 '아이리스'의 검사 성능을 확인한 연구 결과가 나왔다. 넥스틴이 아이리스 장비를, 인텔이 3D 낸드플래시 웨이퍼 샘플을, 공주대와 인천대가 연구를 맡아서 논문이 완성됐다.

논문에는 "TSOM(Through-focus scanning optical microscopy) 기법을 활용하고 결함이 없는 주변 칩(Die)의 이미지와 비교하는 방법론을 적용한 결과 인텔 3D 낸드플래시 표면 하층부 결함(Defect)을 감지할 수 있었다"고 적혔다. 결함이 어떤 위치에 있는지도 추청할 수 있다는 것이 논문에서 강조된 내용이다.

3D 낸드플래시는 메모리 최소 단위인 셀을 만들 때 여러 단을 쌓아 올리고 위에서 아래로 수십억개 미세 구멍(Hole)을 균일하게 뚫어놓은 구조로 돼 있다. 특히 170단 이상이 되다보니 표면이 아닌 표면 하층부, 즉 구멍 속 결함은 찾기가 힘들다. 지금 기술로는 구멍 속 결함을 찾아보기 위해 일부 양산품을 가져와 위에서 보고 아래에서 보고 잘라서도 보는 식으로 선별 검사가 이뤄진다. 시간과 비용이 많이 소요된다. 비광학적 측정 방법도 고려할 수 있으나 원자현미경(scanning probe microscopy) 같은 이미지처리 방식은 비싸고 느려 실제 검사 인프라로 사용되기는 어렵다. 

 

통상 광학적 기법으로 더 작은 물체를 보려면 빛 파장 역시 줄여야 한다. 그러나 구멍 깊이가 깊어지면 이마저도 쉽지 않다. 이 때문에 산업계에서는 오히려 파장이 긴 근적외선(NIR)을 활용해 물질을 투과해서 보는 방법론을 사용한다. 넥스틴 아이리스 장비는 NIR에다 TSOM 기법을 접목했다. TSOM은 동일 대상 물체를 서로 다른 초점 위치로 다량 촬영하고 합성을 통해 3D 영상 데이터 공간을 만드는 방법론이다. 기존 전자현미경 등에서 초점이 맞은 이미지(in-focus image)만 썼다면 TSOM 기법은 초점이 맞지 않은(out-of-focus image) 이미지까지 가져와서 합성을 통해 3D 데이터큐브를 만든다. 이처럼 TSOM 기법으로 완성된 3D 데이터큐브를 통해 구조체의 미세한 모양 차이를 추론할 수 있다.

 

이준호 공주대 교수는 "기존 광학현미경에 TSOM 기법을 적용해서 3D 낸드플래시의 하층부 결함을 완벽하게 감지한 연구 사례는 이번이 처음"이라면서 "핵심 기술은 소프트웨어 알고리즘"이라고 설명했다. 그는 "상용화된다면 보다 비용효율적이면서도 정확하게 검사 작업을 수행할 수 있게 될 것"이라고 말했다.

 

4. 실적 현황 및 전망

 

 

출처: 한화투자증권, 넥스틴, 디일렉, 전자신문

 

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