최근 Chat GPT와 같은 인공지능 (Artificial Intelligence, AI) 기술의 급격한 발전에 따라 AI 반도체의 중요성이 강조되고 있다. AI 기술은 빅데이터 처리, 딥 러닝, 알고리즘 등의 요구사항으로 인해 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있는 능력을 필요로 한다. 그러나 AI 반도체는 대규모 데이터를 처리하는 과정에서 과도한 전력 소비와 데이터 병목현상 문제가 발생한다. 반도체 전공정의 초미세공정이 물리적 한계에 도달함에 따라, AI 반도체의 연산을 위한 최신 패키징 기술이 요구되는 추세이다. 본 고에서는 AI 반도체에 적용가능한 인터포저, TSV, 범핑, Chiplet, 하이브리드 본딩 패키징 기술에 대해서 기술하였다. 이러한 기술들은 AI 반도체의 전력 효율과 연산 속도를 향상시키는데 기여할 것으로 기대된다.
반도체 패키징 공장에서 싸이클타임(Cycle-time)을 정확히 예측하는 것은 납기일 준수를 통해 고객만족도를 향상시킬 수 있고, 보다 효율적인 스케쥴링을 가능하게 하여 공장 가동률을 높일 수 있게 한다. 그러나 반도체 패키징은 제품 종류가 다양하고 제품마다 특화된 기술을 사용할 뿐만 아니라 공정 순서나, WIP에 따라 싸이클타임이 크게 영향을 받아 그 정확한 예측이 매우 어렵기 때문에 현장 전문가의 판단에 의존하는 경우가 많았다. Fab공정의 경우 전문가를 도와 좀 더 정확한 예측에 도움을 주기 위해 그 동안 전통적 통계 기법 및 시뮬레이션에 기반한 의사결정 모형이 많이 연구되었는데, 최근에는 기계학습 및 인공지능 기법을 사용한 연구가 눈에 띄고 있으며 기존의 방법보다 우수한 성능을 보여 주는 것으로 나타났다. 하지만 아직 기계학습 및 인공지능을 이용한 충분한 연구가 진행되지 못하고 있는 실정이다. 따라서 본 연구에서는 사례기반 추론을 사용하여 패키징 공정의 싸이클타임을 예측하고자 하였으며 그 성능을 인공신경망 모형, 의사결정나무 모형, 그리고 해당 분야 전문가의 예측치와 비교하였다. 실험결과에 따르면 사례기반추론 모형이 가장 뛰어난 성능을 보이는 것으로 나타났다.
IT 기술, 반도체 산업 등의 급격한 발전에 힘입어 최근의 첨단 전자, 통신제품은 초경량 초소형화와 동시에 고기능 복합화의 발전 추세를 보이고 있다. 이런 추세에 발맞추어 전자제품, 통신제품의 핵심적인 부품인 IC chip도 소형화되고 있다. IC chip 패키징 기술의 하나인 Filp Chip Package는 Module Substrate 위에 Chip Surface를 Bumping 시킴으로서 최단의 접속길이와 저열저항, 저유전율의 특성도 가지면서 초소형에 높은 수율의 저 원가생산성을 갖는 첨단의 패키징 기술이다. 이런 패키징 기술은 수요증가와 더불어 폭발적으로 늘어나고 있으나 까다로운 공정기술에 의해 아직 여러 회사에서 장비가 출시되고 있지 못한 상태이다. 이에 본 연구에서는 최근 수요가 증가하는 LCD Driver IC용 COF 장비를 위한 Flip chip Bonding 장비 및 시스템을 설계, 제작하였다.
As the demand for high-performance semiconductors, such as chips for artificial intelligence and high-bandwidth memory devices, increases along with the limitations of ultrafine processing technology in the semiconductor in-line process, advanced packaging becomes an increasingly important breakthrough technology for further improving semiconductor performance. Major countries, including Korea, the United States, Taiwan, and China, and large companies are strengthening their technological industry capabilities through the development of advanced packaging technology and policy support. Nevertheless, Korea has a lower level of development of related technologies by approximately 66% compared with the most advanced countries. Therefore, we aim to discover the needs for an advanced packaging research and development (R&D) policy through written expert interviews and importance satisfaction analysis. As a result, various implications for R&D policy directions are suggested to strengthen the technological capabilities and R&D ecosystem of the Korean advanced packaging technology.
전자기기 패키징이란 광범위한 분야이므로, 전기공학, 전자공학, 기계공학, 재료공학, 화학공학 그리고 기본적인 물리, 화학 등의 모든 분야가 공동으로 참여해야 할 종합기술이다. 이 글에서는 종합기술인 전자기기 패키징 분야에서의 필요한 기계기술을 간단한 반도체 칩 패키징 분야에서 부터 시스템 패키징분야까지 소개함으로써, 현재 국내에서는 일종의 시작단계인 패키징분야에 여러 분야, 특히 기계공학도의 주의를 환기시켜 적극적인 참여를 권유하는데 있다.
전기자동차용 전력반도체 패키징 기술에 대한 분석을 수행하였다. 비정형 데이터인 특허들을 수집하여 유효특허를 도출하여 LDA 기법을 적용한 토픽모델링을 수행하였다. 20개의 토픽으로 분류하였고 각 토픽별 추출된 단어를 통해 기술에 대한 정의를 내렸다. 각 토픽의 대한 동향분석을 위해 연도별 빈도수에 대한 회귀분석을 통해 토픽별 Hot토픽과 Cold 토픽을 도출하여 전력반도체 패키징 기술의 동향을 분석하였다. Hot 토픽의 기술로는 내전압에 따른 패키지 구조 기술과 입출력 관련 제어 기술, 방열기술을 도출하였고 Cold 토픽 기술로는 인덕턴스 저감기술이 도출되었다.
본 논문은 반도체 패키징 제조에서 사용되고 있는 반도체 금형을 CAD/CAM을 활용하여 직접 제작하였다. 원래 반도체 금형은 강도와 열성이 아주 좋은 ASP23 재질을 사용하며 매우 고가이다. 또한 특수도팜, 열처리와 정밀한 가공이 되어야 정상적인 반도체 패키징을 할 수 있다. 제작 과정은 CAD/CAM을 활용하여 직접 제작하였으므로 반도체 금형의 제작 방향을 제시하는 계기가 되었다.
본 연구는 차세대 반도체 칩 패키징 재료로 검토되고 있는 열가소성 수지(Thermoplastic resin)의 사출 성형에 있어서의 불량과 그에 따른 해결책을 Visual Basic을 이용하여 전산 정보화함으로써 성형 불량 대책을 제공, Gate와 Runner를 최적화하는 지적 결정 시스템을 개발하였다. 체계적인 기술이 정립되어 있지 않는 플라스틱 성형의 문제점을 최소화하고 재료비 절감, 설계 납기일 단축, 제품 품질 향상을 그 목적으로 하고 있다.
본 연구는 차세대 반도체 칩 패키징 재료로 검토되고 있는 열가소성 수지(Thermoplastic resin)의 사출성형에 있어서의 불량과 그에 따른 해결책을 Visual Basic을 이용하여 전산 정보화함으로써 성형 불량 대책을 제공하는 지적 결정 시스템을 개발하였다. 체계적인 기술이 정립되어 있지 않는 플라스틱 성형의 문제점을 최소화하고 재료비 절감 설계 납기일 단축, 제품 품질 향상을 그 목적으로 하고 있다.
본 논문은 반도체 패키징 제조에서 사용되고 있는 반도체 금형을 CAD/CAM을 활용하여 직접 제작하였다. 원래 반도체 금형은 강도와 열성이 아주 좋은 ASP23 재질을 사용하며 매우 고가이다. 또한 특수도금, 열처리와 정밀한 가공이 되어야 정상적인 반도체 패키징을 할 수 있다. 제작 과정은 CAD/CAM을 활용하여 직접 제작하였으므로 반도체 금형의 제작 방향을 제시하는 계기가 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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