XGEN Insight 07

테스트 소켓 시제품 이상, 개발 이력에서 원인 찾기

반도체 테스트 부품사의 AI 에이전트 3편

한눈에 보는 핵심 요약

• 테스트 소켓 개발 이력 에이전트는 시제품 평가 데이터에서 기준을 벗어난 값을 표시하고, 구조가 비슷한 과거 제품의 불량 원인과 개선 사례를 찾아 보여 줍니다
• 제작 조건과 평가 결과를 대조해 재제작 조건 후보와 다음 평가 항목을 근거와 함께 냅니다
• 원인 판단과 다음 시제품 조건은 개발자가 정하고, 가공 레시피와 고객 사양은 회사 밖으로 나가지 않습니다

고객사에 시제품을 보내기 직전, 수명 시험을 마친 소켓 일부에서 핀 접촉력이 떨어졌다는 결과가 나옵니다. 개발자는 시험 장비에서 내려받은 데이터를 엑셀로 정리하고, 비슷한 핀 배열을 다뤘던 예전 개발 보고서를 찾아 폴더를 하나씩 열어 봅니다. 이 글은 테스트 소켓 개발 이력을 찾아보는 이 일을 에이전트가 어디까지 맡는지 정리합니다.

1. 시제품 하나에 엑셀, 개발 보고서, 메일을 찾아봅니다

ⓒ생성형 AI로 제작한 이미지

테스트 소켓은 고객 칩의 패키지와 핀 배열이 바뀔 때마다 새로 설계하고 시제품 평가를 거쳐 양산에 들어갑니다. 업종 맥락은 1편 「소켓 불량부터 ECO까지, 반도체 제조 AI 에이전트」에서 다뤘습니다.

시제품 평가가 끝나면 개발자는 접촉 저항, 핀 접촉력, 수명 시험 결과를 엑셀로 옮겨 그래프를 그리고, 제작 조건별로 평균에서 벗어난 값을 눈으로 비교합니다. 이상이 보이면 다음 일은 비슷한 제품을 만들었던 과거 기록을 찾는 것입니다. 개발 보고서는 문서 서버에, 도면은 PLM에, 고객과 주고받은 사양 변경은 메일에, 당시 내린 판단은 회의록이나 담당자의 기억에 남아 있습니다.

시간이 드는 곳은 세 군데입니다. 첫째, 평가 데이터를 정리하고 이상치를 골라내는 일을 매번 손으로 합니다. 둘째, 핀 수와 피치, 구조가 같은 과거 제품을 찾는 일이 그 개발에 참여했던 사람에게 기댑니다. 셋째, 어떤 제작 조건이 어떤 평가 결과로 이어졌는지 한 화면에서 보기 어려워, 재제작 조건을 정할 때 경험에 기대게 됩니다.

양산 품질과 달리 신제품 단계에는 쌓인 데이터가 적습니다. 시제품 몇 차례의 평가 결과가 전부이니, 같은 문제를 겪었던 과거 제품의 이력이 사실상 유일한 단서입니다. 기술개발 현장에서도 이 부분에 AI를 쓰려는 움직임이 빨라지고 있습니다. 산업통상부는 2026년 소재부품 R&D에 1조 2,910억 원을 투자하면서, 특성 예측과 가상 설계에 AI를 접목하는 '소재 AI 연계 과제'를 처음 도입했습니다(산업통상부, 2026.2).

범용 생성형 AI 서비스에 보고서 몇 개를 올려 묻는 방식으로는 이 일을 맡기기 어렵습니다. 비교해야 할 것은 수년 치 개발 이력과 이번 평가 데이터이고, 가공 레시피와 고객 칩 사양은 회사 밖으로 내보낼 수 없는 자료입니다. 과제마다 열람할 수 있는 사람도 다릅니다.

2. 단서는 에이전트가 모으고, 다음 시제품 조건은 개발자가

ⓒ생성형 AI로 제작한 이미지

에이전트는 개발자 옆에서 자료를 찾아 주는 대리 직원처럼 일합니다. 판단에 필요한 단서를 모아 내밀고, 어떤 조건으로 다시 만들지는 개발자가 정합니다. 앞에서 본 세 가지 일을 같은 순서로 맡습니다.

먼저 평가 데이터 정리입니다. 시험 결과가 올라오면 에이전트는 접촉 저항, 핀 접촉력, 수명 시험 값을 제작 조건과 함께 묶고, 판정 기준을 벗어난 값에 표시를 남깁니다. 내부 시스템과 문서 서버를 에이전트가 쓸 수 있는 도구로 연결하는 일은 PathFinder가 맡아, 따로 개발하지 않고 쓰던 시스템을 그대로 붙입니다.

다음은 사람의 기억에 기대던 과거 제품 찾기입니다. 에이전트는 이번 시제품의 핀 수, 피치, 구조를 기준으로 같은 조건의 과거 제품을 찾습니다. 제품과 구조, 불량 유형, 개선 조치가 어떻게 이어져 있는지를 따라가는 일은 Ontology RAG가, 개발 보고서와 회의록에서 비슷한 현상을 적은 문장을 찾는 일은 하이브리드 RAG가 맡습니다. 개발자 화면에는 과거 제품별로 당시 밝힌 원인과 바꾼 조건이 출처 문서 링크와 함께 뜹니다.

마지막은 제작 조건과 평가 결과를 한눈에 보는 일입니다. 개발자가 "핀 접촉력이 떨어진 샘플의 제작 조건을 지난 제품과 비교해 줘"라고 물으면 FloUI가 조건별 비교 화면을 바로 만들어 보여 줍니다. 에이전트는 여기에 과거 개선 사례를 겹쳐 재제작 조건 후보 몇 가지와 다음 평가에서 더 볼 항목을 제안합니다. 단서가 되는 과거 제품을 찾지 못하면 후보를 지어내지 않고 "유사 이력 없음"으로 알립니다.

원인을 무엇으로 볼지, 후보 가운데 어느 조건으로 다시 만들지는 개발자가 정합니다. 에이전트에는 데이터와 문서를 읽는 권한과 제안을 올리는 권한만 주고, 제작 지시나 설계 변경은 개발자가 승인한 뒤에만 시스템에 기록됩니다.

보안은 이 업무에서 더 엄격해야 합니다. 에이전트는 사내 서버에 온프레미스로 설치하고, 레시피가 오가는 질문은 사내 모델로, 일반 업무는 외부 모델로 나눠 쓰는 멀티 LLM 구성을 씁니다. 과제마다 볼 수 있는 사람은 RBAC·ABAC 권한 관리로 나누고, 누가 어떤 이력을 조회했는지는 감사 로그로 남습니다.

3. 삼성전자와 LG이노텍은 개발 이력부터 데이터로 묶고 있습니다

ⓒ생성형 AI로 제작한 이미지

반도체 업계는 개발 단계의 이력부터 데이터로 묶기 시작했습니다. 삼성전자는 논문과 특허, 사내 실험 데이터를 통합해 지식을 구조화하고, AI로 반도체 신소재 개발 기간을 5년에서 2년으로 줄이는 목표를 내놓았습니다. 연구자의 경험과 직관에 기대 후보 물질을 찾느라 수개월에서 수년이 걸리던 방식을 바꾸려는 것입니다. 남은 과제로는 실패한 실험 데이터와 연구자의 경험이 아직 충분히 데이터화되지 않았다는 점, 핵심 데이터는 온프레미스 환경에서 처리해야 한다는 점이 꼽혔습니다(EBN, 2026.10). 아직 성과가 아닌 추진 단계의 목표입니다.

신제품과 새 공정 조건에서 데이터가 부족한 문제는 전자부품 업계도 겪고 있습니다. 카메라 모듈과 반도체 기판을 만드는 LG이노텍은 LG AI연구원의 정형 데이터 모델 '엑사원 태뷸러'를 제조 공정에 적용했습니다. 회사 측에 따르면 기존 예측 모델을 다시 학습시키려면 최소 14일에 해당하는 300시간 넘는 생산 데이터가 필요했지만, 적용 뒤에는 최대 50시간 분량의 데이터만으로 바뀐 공정 조건을 반영해 예측합니다. 예측값과 함께 결과의 분포와 위험도도 보여 주고, 회사는 모델 대응 리드타임을 약 85% 줄여 개발 기간을 단축했다고 밝혔습니다(지디넷코리아, 2026.9). LG이노텍은 반도체 기판을 비롯한 전체 제조 공정으로 적용을 넓힐 계획입니다.

두 사례 모두 대기업의 소재 개발과 양산 공정 이야기라, 테스트 소켓 개발처럼 평가 데이터와 개발 문서를 함께 살펴보는 일과는 범위가 다릅니다. 그래도 방향은 같습니다. 사람의 경험에 남아 있던 이력을 데이터로 꺼내고, 새 조건에서 데이터가 쌓일 때까지 기다리지 않고 이미 가진 이력을 근거로 먼저 판단 재료를 내놓는 것입니다. 그 재료를 보고 어느 조건으로 갈지는 여전히 연구자와 엔지니어가 정합니다.

4. 같은 이상을 겪었던 제품을 찾는 데 얼마나 걸리나요

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첫걸음은 최근 시제품 가운데 재제작까지 간 건 하나를 골라, 원인을 찾는 동안 열었던 파일과 시스템, 물어본 사람을 적어 보는 일입니다. 그 목록이 에이전트가 읽어야 할 개발 이력의 범위입니다. 우리 팀에서 담당자가 바뀌면 다시 찾기 어려워지는 개발 이력은 어느 제품군인가요?

우리 개발 이력으로 에이전트를 어디까지 만들 수 있는지 확인해 보세요.

용어 설명

• 테스트 소켓: 패키지를 마친 반도체 칩을 검사 장비에 전기적으로 연결하는 부품입니다. 칩의 핀 배열에 맞춰 제품마다 따로 설계합니다
• 시제품 평가: 양산 전에 몇 개를 먼저 만들어 성능과 내구성이 기준을 만족하는지 시험하는 단계입니다
• 접촉 저항: 소켓의 핀과 칩 단자가 맞닿은 자리의 전기 저항입니다. 값이 높으면 검사 결과를 믿기 어렵습니다
• 핀 접촉력: 소켓의 핀이 칩 단자를 누르는 힘입니다. 끼웠다 빼기를 반복하며 이 힘이 약해지면 접촉이 불안정해져 접촉 저항이 오릅니다
• 수명 시험: 소켓에 칩을 수천에서 수만 번 끼웠다 빼며 성능이 얼마나 유지되는지 보는 시험입니다
• 핀 수와 피치: 소켓에 들어가는 핀의 개수와 핀 사이의 간격입니다. 피치가 좁을수록 가공과 조립이 까다로워집니다
• 가공 레시피: 부품을 만들 때 쓰는 재료, 가공 순서, 조건을 정리한 기술 정보입니다. 회사의 핵심 노하우라 외부 유출을 엄격히 막습니다
• 이상치: 같은 조건의 다른 값들과 비교해 눈에 띄게 높거나 낮은 측정값입니다
• 정형 데이터: 숫자와 항목이 표 형태로 정리된 데이터입니다. 시험 결과나 공정 조건이 여기에 속합니다
• PLM(Product Lifecycle Management): 제품의 도면, 사양, 설계 변경 이력을 한곳에서 관리하는 시스템입니다