소홍윤 한양대 교수는 첨단 반도체 패키징의 신뢰성 연구가 기존 납땜용 금속(솔더) 접합 중심에서 글라스 기판과 계면, 기판 휨(워피지) 등 패키지 구조 전반을 다루는 방향으로 확대되고 있다고 강조했다.
소 교수는 20일 열린 '2026 해동 패키징 기술 포럼'에서 '패키징 신뢰성 기술 동향'을 주제로 발표하며 최근 3년간 전자부품기술학회(ECTC) 논문을 분석한 결과를 소개했다.
분석 결과 솔더 접합 신뢰성 관련 연구는 2024년 72편에서 올해 48편으로 33% 감소했지만, 글라스·실리콘관통전극(TGV) 관련 연구는 10편에서 28편으로 180% 증가했다. 패키지가 대형화되면서 접합부가 부서지는 문제에서 기판이 휘고 계면이 떨어져나가는 문제로 이동한 것이다.
특히 워피지는 최근 3년 연속 가장 많이 연구된 신뢰성 이슈로 꼽혔다. 올해 관련 논문은 70편으로 열피로·크랙 연구보다 많았다. 대형 인공지능(AI)·고성능컴퓨팅(HPC) 패키지와 글라스 코어, 하이브리드 본딩 등이 확산하면서 패키지 전체의 변형을 제어하는 것이 핵심 과제로 부상했다.
글라스 기판 연구도 단순 제조 가능성 검증을 넘어 양산과 장기 신뢰성을 평가하는 단계로 진입했다. 유리관통전극(TGV) 내부 구리와 유리의 열팽창계수 차이에 따른 계면 박리와 크랙을 줄이기 위해 라이너와 폴리머 버퍼를 적용하는 연구가 늘고 있다. 일례로 심텍은 내부 폴리머 버퍼 구조로 TGV 내부에 폴리머 완충층을 적용해 기존 구리로 채운 TGV 대비 열응력을 최대 92.2% 줄이는 방안을 제시했다.
인공지능(AI) 활용 방식도 단순 데이터 기반 예측에서 물리 법칙을 모델에 반영하는 방향으로 진화하고 있다. 물리 기반 AI를 적용한 워피지 예측 연구에서는 기존 유한요소해석(FEA) 대비 100~1000배 빠른 예측 결과가 제시됐다.
소 교수는 “신뢰성 AI 역할은 단순 데이터 분석과 수명 예측을 넘어 실험 설계를 지원하는 방향으로 확장할 것”이라고 내다봤다.
박유민 기자 newmin@etnews.com
