차세대 AI 반도체 패키징 공정 간소화 및 수율 향상 기대
성균관대학교(총장 유지범)는 김태성 기계공학부 교수 연구팀 (1저자 이진형 석박통합과정, 우건후 석박통합과정, 이규영 석박통합과정)이 반도체 패키징 공정에 들어가는 비용과 과정을 대폭 줄인 '차세대 유기물 패키징 기술'을 개발했다고 30일 밝혔다.
Chat GPT 열풍으로 인공지능(AI) 서버가 빠르게 확산되면서 고성능 그래픽처리장치(GPU), HBM 등 고성능 반도체 수요가 급증하는 가운데 반도체 업계에서는 미세 공정의 물리적 한계를 극복하기 위해 로직칩, 메모리 등 개별 반도체를 수직으로 적층해 성능을 최적화하는 3D 패키징 기술의 중요성이 커지는 추세다.
연구팀은 기존의 3D 이종 집적화 기술의 한계를 해결하기 위해 Cu 표면 위에 NHC (N-heterocyclic carbene) 자가조립 단분자막을 전기화학 증착법을 통해 선택적으로 증착한 뒤, Cu 표면 위에 선택적으로 증착된 NHC (N-heterocyclic carbene) 자가조립 단분자막을 기반으로 170도, 1분 조건에서 3D 이종 직접화 (Cu-NHC-Cu)에 성공했다.
또한, 실제 3D 이종 직접화된 Cu-NHC-Cu 구조의 단면 이미지를 통해 접합 (170도, 1분 조건) 이후에도 이종 접합 계면 상태와 NHC 자가조립 단분자막이 안정적으로 존재함을 확인했다.
이번 연구 결과는 나노미터 (nm) 수준의 3D 패키징 기술에 다양하게 적용 가능함에 따라 향후 국내 반도체 초격차를 이어갈 주요 기술이 될 것으로 기대된다.
김태성 교수는 "기존 3D 이종직접화 기술에서 사용되던 유기물을 기능적 관점에서 바라볼 수 있는 연구로, NHC 자가조립 단분자막은 높은 열안정성, 전도성, 공정 간소화 등 획기적으로 기존 공정의 한계를 뛰어넘으며 차세대 반도체 원천 기술 경쟁력 강화와 시스템 반도체 글로벌 공급망 확보에 크게 기여할 수 있을 것"이라고 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단과 한국기초과학연구원의 연구결과로, 재료과학 및 나노과학·기술 분야의 세계적인 학술지 'ACS Applied Materials & Interfaces'에 지난 28일 온라인 게재됐다.
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