[해동 패키징 포럼]이용석 명지대 교수 “차세대 반도체 장비 개발에 AI 활용해야”

작성일 08-31

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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="28d05ab814c3dcb4975eb02c6601e0334d75e2a7daa75e335830ff73ed630340" dmcf-pid="zaWsCObYw1" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="해동과학문화재단이 주최하고 한국마이크로전자 및 패키징학회가 주관한 '2025년 해동 패키징 기술 포럼'이 'ECTC 등 첨단 패키징 학회 및 기술동향 리뷰'를 주제로 29일 서울 강남구 과학기술컨벤션센터에서 열렸다. 이용석 명지대학교 교수가 'AI와 소재 기반 차세대 패키징 설비 동향'을 주제로 발표하고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/etimesi/20250831150236290czor.jpg" data-org-width="700" dmcf-mid="uqi8Q6CnDF" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/31/etimesi/20250831150236290czor.jpg" width="658"></p>
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            해동과학문화재단이 주최하고 한국마이크로전자 및 패키징학회가 주관한 '2025년 해동 패키징 기술 포럼'이 'ECTC 등 첨단 패키징 학회 및 기술동향 리뷰'를 주제로 29일 서울 강남구 과학기술컨벤션센터에서 열렸다. 이용석 명지대학교 교수가 'AI와 소재 기반 차세대 패키징 설비 동향'을 주제로 발표하고 있다. 김민수기자 mskim@etnews.com
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          <p contents-hash="b8e9a486ea0c1516e7221a359a38122ee5a4b14e7bf86a49e071bca5bf5dfb28" dmcf-pid="qNYOhIKGI5" dmcf-ptype="general">반도체 칩 제조의 핵심인 공정 장비 개발에 인공지능(AI) 기술을 적극 활용해야한다는 제언이 나왔다. 이를 위해 반도체 장비사와 고객인 제조사 간 협업이 강화돼야 한다는 전문가 의견이다.</p>
          <p contents-hash="6c1d69f46ad82bc741c37cf105dbb4127d99b1dede8c095d9f9925b5aa7557dd" dmcf-pid="BjGIlC9HwZ" dmcf-ptype="general">이용석 명지대 교수는 지난 29일 열린 '해동 패키징 기술 포럼'에서 AI와 소재 기반 차세대 패키징 설비 동향을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다. 이 교수는 “반도체의 영원한 난제는 '수율'”이라며 “공정 관련 빅데이터를 실제 공정 및 제품(장비) 개발에 활용한 것에 한계가 있었다”고 지적했다.</p>
          <p contents-hash="02e20c485a230fab789447aa01d95dd55dc218355b73d19330a8e3051ef21c08" dmcf-pid="bfcJLiGkmX" dmcf-ptype="general">그러나 최근 AI 기술이 성장하면서 데이터 활용 한계를 극복하려는 시도가 잇따르고 있다. 전자부품기술학회(ECTC 2025) 발표 논문을 분석한 이 교수는 △머신 러닝 기반 워피지(웨이퍼 휨) 예측 △차량 칩렛 반도체 비선형 해석 효율 향상 △열 해석을 통한 최적 방열 설계안 도출 △수율 향상을 위한 소재 구조 최적화 등 AI 활용 사례를 소개했다.</p>
          <p contents-hash="6b682d4f5f52fcf510291566e172673ea495708d45f8e3b7136cc651ae9cc7f4" dmcf-pid="K4kionHEEH" dmcf-ptype="general">모두 새로운 AI 모델을 활용, 반도체 공정을 개선하거나 반도체 칩 성능을 끌어올릴 방법을 도출했다고 이 교수는 설명했다.</p>
          <p contents-hash="d6d18b8f6d07140b725f8bfd787e069951627266877cd2fda9fe242aac651cf7" dmcf-pid="98EngLXDwG" dmcf-ptype="general">그는 “업계에서는 새로운 장비를 도입하는 것을 꺼려하는데, 수율 안정화를 위해 기존 장비를 활용하는 것이 익숙하기 때문”이라며 “그러나 여러 연구 사례를 기반으로 디지털 트윈이나 시뮬레이션 등 AI 기반 가상 환경에서 제품을 미리 개발해보고 최적의 공정 방법론(레시피)을 알려주는 기술이 있으면 업계의 부담도 줄어들고 차세대 반도체 장비 개발에 막차를 가할 수 있을 것”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="4f78240c5ca032347f445e3beb6df34272e43b82813617098648c4df241a7c42" dmcf-pid="26DLaoZwIY" dmcf-ptype="general">또 “장비사만의 문제가 아니라 반도체 제조기업에서도 협업이 필요하다”며 “정확한 공정 조건 값은 아니더라도 어느정도 장비 개발에 기여할 수 있는 특정 범위의 데이터를 함께 활용하면 차세대 반도체 장비 발전에 기여할 수 있을 것”이라고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="964388cfd39519994ed774380f02c7276424b77c45fec69598f9f9fda877856a" dmcf-pid="VPwoNg5rOW" dmcf-ptype="general">권동준 기자 djkwon@etnews.com</p>
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        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 전자신문. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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