[KMEPS 패키징 포럼] “패키징 최적화에 AI 도입 연구 활발”

권대일 성균관대 교수 - 권대일 성균관대 교수

인공지능(AI) 기술이 첨단 반도체 패키징 설계에도 침투했다. AI를 활용한 첨단 패키징 구현이 활발해지고 있다는 분석이다.

권대일 성균관대 교수는 21일 '첨단 반도체 패키징 AI응용 기술 분석'을 주제로 한 발표에서 이같은 동향을 전했다.

권 교수는 “AI를 활용하면 수많은 설계 변수 조합을 일일이 시뮬레이션하고 해석하지 않고도 최적의 조합을 찾을 수 있다”며 “AI가 사전에 패키징 설계 변수에 따른 출력값 간의 관계성을 학습한다면 해석시간을 크게 줄일 수 있다”고 말했다.

권 교수는 최신 연구 사례를 소개했다. 미국 일리노이대 어바나 샴페인(UIUC)과 인텔 연구진은 도금관통홀(PTH) 구조설계 최적화 시간 단축을 위해 AI 응용 기술을 적용했고, 기존 시뮬레이션 기반 대비 최적화 시간을 약 90% 단축할 수 있었다. AI가 패키지의 초미세 구멍·패드 직경 및 PTH 간격 등 주요 설계 변수 조합을 입력받아 최적의 결과값을 도출해낸 성과다.

미국 조지아공대 연구진은 웨어러블 기기의 응력 변형을 완화할 수 있는 최적 구조를 AI 응용 기술로 찾는 연구를 진행했고, 미국 오번대 연구진은 초미세 솔더볼(SAC305) 변형을 예측하는데 AI를 활용해 의미있는 결과를 확보했다고 권 교수는 전했다.

권 교수는 “아직 패키징 산업에서의 AI는 걸음마 단계”라며 “제한적으로 학습한 데이터를 기반으로 최적의 값을 찾는 것이기에 '혁신적' 결과값을 도출하는데는 한계가 있다”고 말했다. 이어 “물성·구조·공정 변수를 넣으면 스스로 데이터를 생성해 미래를 내다보는' 조건부 생성적 적대 신경망(cGAN)' 기반 예측 모델 개발이 필요할 것”이라고 말했다.

박진형 기자 jin@etnews.com