반도체·디스플레이·정밀제조 현장의 계측·검사 문제를 푸는 소프트웨어 기업입니다. 물리 시뮬레이션, 고성능 컴퓨팅, 산업용 소프트웨어, 산업용 AI를 하나의 시스템으로 통합해 실질적인 해답을 제공합니다.
// 측정 → 물리 → 계산 → AI → 보고 fn haedosa(input: Signal) -> Solution { input.measure() .simulate() .learn() .verify() }
‘해도사’라는 이름에는 전문가·마스터·네비게이터라는 세 가지 의미가 담겨 있으며, 그것이 곧 우리가 일하는 방식입니다.
복잡한 문제를 분석하고 해결책을 제시하는 전문가.
깊은 통찰과 경험으로 기술적 방향을 이끄는 마스터.
미지의 기술 영역을 탐험하고 새로운 항로를 설계하는 네비게이터.
측정 데이터를 읽고, 물리 모델로 해석하고, 고속으로 처리하고, AI로 판정하는 전체 과정을 직접 만들 수 있습니다. 이 네 역량이 한 팀 안에 있다는 것이 해도사의 강점입니다.
자체 광학 해석 엔진과 제1원리 계산으로 반도체 구조의 광학 스펙트럼 해석과 역추정을 수행합니다.
GPU 가속·스트리밍 파이프라인·파티션 기반 병렬 처리로 대량 검사 데이터를 실시간 처리합니다.
현장 배포를 위한 고정밀·고성능 소프트웨어. 검사 연산 최적화와 takt time 최적화를 수행합니다.
문맥 기반 다품종 분류, 확산 모델 이상 탐지, 가상 계측을 제공합니다.
OCD는 정확한 물리 해석, 빠른 대량 계산, 정밀한 측정-역추정을 동시에 요구합니다. 해도사의 기술은 이 경험을 출발점으로 세 축으로 진화했고, 같은 흐름을 다른 계측·검사 문제로 확장합니다.
자체 물리 시뮬레이션으로 구조 해석, 모델 피팅, 가상 학습 데이터 생성을 직접 수행합니다.
멀티코어 병렬화와 GPU 가속으로 대규모 시뮬레이션·이미지 검사·머신러닝을 가능하게 합니다.
이미지·신호/스펙트럼·수치 AI·In-context 추론 등 분야별 특화 학습과 추론을 자체 엔진으로 구현합니다.
정확한 계측과 시뮬레이션을 기준점으로 유지하면서, 반복적으로 쌓이는 데이터를 학습해 계측·검사의 속도·범위·적응성을 한 번에 한 신호씩 넓혀 갑니다.
시뮬레이션 데이터와 참조 스펙트럼-구조 쌍을 함께 활용한 예측.
라만 분광과 엘립소메트리의 다중 모달 활용으로 구조·재료 해석 보완.
공정 센서 신호를 계측 레퍼런스와 연결해 품질 피드백 속도 향상.
이미지 기반 검사와 계측으로 확장.
홀로토모그래피 등 대용량 3D 신호까지 적용 범위 확장.
사용자가 직접 다루는 애플리케이션 계층, 도메인 연산을 담당하는 엔진 계층, 그리고 이들이 공유하는 기반 기능을 제공하는 라이브러리 계층으로 구성됩니다.
설계·시뮬레이션·피팅·데이터 생성·대리 모델 학습·Hybrid OCD 역추정을 하나의 데스크톱 워크벤치에서 수행합니다. fmmdosa의 RCWA/FMM 솔버 기반.
라벨링 → 학습 → 평가 → 현장 적용을 하나의 흐름으로. 문맥 기반 다품종 분류, SAM 자동 라벨링, 확산 모델 비지도 이상 탐지.
GPU 가속 홀로토모그래피 볼륨 렌더링과 원통 피팅·표면 거칠기 측정·크랙 크기 분석을 하나의 워크플로우로.
높이 이미지 타일로 대면적 표면을 복원합니다. 중첩 영역 분석 최적화와 CPU/GPU 가속 병렬 정합.
Large Numerical Model 방향의 가상 계측. 구조화된 수치 토큰과 자기회귀·In-context 해석으로 물리 계측 전에 품질을 추정합니다.
웨이퍼·기판 패널을 위한 고속 AOI. 홀/비아·표면 결함·캐비티·외형 치수·범프 검사를 스트리밍 + ROI 병렬 처리와 SPC Export로.
개발 과제를 국소성으로 분해(ELD)하고, 검증된 명세로 코드·테스트·문서를 재조합(LDD)합니다. 온프레미스로 보안 데이터는 경계 안에 머뭅니다.
GPU 가속 광학 시뮬레이션. 반사·투과, 타원계측 Ψ/Δ, Jones, Mueller, Stokes S0–S7를 산출해 스펙트럼 라이브러리와 수치 AI 학습에 연결합니다.
제품군 공통 ML 엔진. 고정밀 학습(HPL)은 2차 정보를 활용해 고진동 스펙트럼에서도 빠르고 정확하게 수렴합니다. HPC로 데이터를 만들고 HPL로 학습합니다.
적층 나노 구조의 엄밀한 전자기 모델링 — 측정 스펙트럼으로부터 형상과 광학 응답을 양산 수준 정확도로 역추정합니다.
여러 자릿수의 정확도가 필요한 문제에서는 일반 1차 학습으로 충분하지 않습니다. 2차 정보를 활용한 GPU 가속 학습으로 손실을 정밀 한계까지 빠르고 재현 가능하게 낮춥니다.
반도체 OCD 계측 시뮬레이션 개발 경험에서 출발해 2018년 설립, 이후 물리 시뮬레이션·고성능 컴퓨팅·산업용 AI 솔루션을 만들어 왔습니다.
단순 납품 목록이 아니라, 계측·검사 데이터를 더 빠르게 처리하고 물리 시뮬레이션과 ML/AI를 현장 소프트웨어로 연결한 사례입니다.
OCD/SE 광학 엔진, RCWA/FMM 해석, 계측 장비 SW, 고정밀 ML — 자체 엔진 개발, 계측 SW 납품, Hybrid OCD 예측 연구.
기존 검사 SW 분석, 알고리즘 최적화·병렬화, CPU/GPU 가속, takt time 개선 — 현장 요구사항 충족, 대체 모듈·플러그인 납품.
AI AOI 분류, 비지도 이상 탐지, 세그멘테이션, 공장 자동화 연동 — 고객 현장 배포 및 어댑터 시스템 구축.
홀로토모그래피 볼륨 렌더링, 자동 기하 분석, TGV/홀/범프 검사 — GPU 가속 3D 시각화·자동 계측 도구 납품.
고객 WLI 데이터 타일 정합, CPU/GPU 병렬 처리, 정확도 검증 — 대면적 표면 맵 복원 시간 단축, 정합 정확도 개선.
스펙트럼 분석, 웨이퍼 불량 검사, 공정/검사 데이터 분석 — 반복 데이터를 활용한 분석·품질 판단 워크플로우 구축.
초기 컨설팅부터 완전한 구현까지, 복잡성을 함께 헤쳐나가며 지속 가능하고 재현 가능한 솔루션을 남깁니다.
