연구
< (왼쪽부터) 김정원 교수, 최형수 박사과정 >
우리 대학 기계공학과(반도체시스템공학과 겸임) 김정원 교수 연구팀이 광주파수빗(optical frequency comb)을 색수차 공초점 및 분광 간섭계 기술과 결합해, 반도체 소자 후면에서 실리콘을 투과하여 내부 구조를 비파괴적으로 측정할 수 있는 새로운 광학 검사 기술을 개발했다.
최형수 박사과정이 제1저자로 참여하고 삼성전자 메모리사업부 계측기술팀과의 산학협력으로 수행된 이번 연구는 국제학술지 Light: Advanced Manufacturing 10월 29일 字에 게재됐다. (논문명: Backside illumination-enabled metrology and inspection inside 3D-ICs using frequency comb-based chromatic confocal and spectral interferometry)
< 첨단 반도체 패키징 소자 내 삼차원 미세 형상을 고해상도로 측정할 수 있는 광주파수빗 기반 후면 계측 시스템 및 측정 결과 >
최근 인공지능(AI)과 클라우드 컴퓨팅의 급성장으로 고성능·고효율 반도체 수요가 폭발적으로 증가하면서, 여러 칩을 수직으로 적층하는 3D 반도체 패키징(3D-IC) 기술이 차세대 반도체의 핵심으로 주목받고 있다. 그러나 전면(front-side)에 복잡한 미세 패턴이 형성된 구조에서는 빛이 산란되어 신호 대 잡음비가 낮아지고, 구리가 채워진 실리콘 관통 비아(Through-Silicon Via, TSV) 와 같은 고종횡비(high aspect ratio) 구조를 정밀하게 계측하기 어려웠다.
이러한 한계를 극복하기 위해 연구팀은 실리콘을 투과할 수 있는 1560 nm 파장의 적외선 광주파수빗을 이용해 후면(backside)에서 조사하는 방식의 비파괴 광학 계측 기술을 새롭게 구현했다.
연구팀은 70 nm 대역폭의 적외선 광주파수빗을 광원으로 사용하여, 축 방향 스캐닝 없이 웨이퍼의 두께와 굴절률을 동시에 고속·고정밀로 측정하는 기술을 구현했다. 특히 기존의 전면 검사 방식으로는 불가능했던 상용 메모리 소자 내부의 구리(Cu)가 충전된 TSV의 깊이 계측을 세계 최초로 비파괴 방식으로 성공적으로 수행했다.
이번 연구는 실리콘 기판의 두께와 굴절률을 동시에 측정할 수 있는 독자적 기술적 강점을 바탕으로, 고대역폭 메모리(HBM)와 같은 첨단 3D 반도체 패키징 공정의 양산 수율 향상과 공정 신뢰도 확보에 크게 기여할 것으로 기대된다.
김정원 교수는 “이번 연구는 첨단 반도체 공정의 검사 속도와 신뢰성을 동시에 향상시킬 수 있는 새로운 방향을 제시했다”며 “차세대 반도체 생산 라인에 즉시 적용 가능한 수준의 기술 성숙도를 입증했다"고 밝혔다.
이번 연구는 삼성전자와 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.
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연구 ‘스마트 출입문’ 반도체로 저장공간 크게 늘린다
스마트폰부터 대규모 인공지능(AI) 서버에 이르기까지 현대 사회의 디지털 정보는 대부분 낸드플래시(NAND Flash) 메모리*에 저장된다. 우리 대학 연구진이 더 많은 정보를 더 작은 공간에 담아야 하는 차세대 반도체의 한계를 넘어설 수 있는 혁신 기술을 개발했다. 이번 기술은 초고용량 메모리 구현을 앞당길 핵심 원천기술로 기대된다. *낸드플래시 메모리: 스마트폰 사진·영상·앱 등을 저장하는 스마트폰·SSD 등의 저장장치에 사용되는 반도체로, 전원이 꺼져도 데이터가 사라지지 않는 비휘발성 메모리 우리 대학은 전기및전자공학부 조병진 교수 연구팀이 머리카락보다 얇은 반도체 층에 새로운 소재를 적용해, 전자의 이동을 상황에 따라 선택적으로 제어하는 ‘스마트 출입문’ 구조를 구현함으로써 3차원 V-낸드(3D V-NAND) 메모리*의 고집적화 한계를 극복했다고 20일 밝혔다. *3차원 V-낸드: 기존 메모리 셀을 평면(
2026-03-20 -
연구 나만을 위한 ‘영혼의 단짝’ AI 반도체 ‘소울메이트’ 세계 최초 개발
우리가 일상적으로 사용하는 챗GPT(ChatGPT)와 같은 거대 언어 모델(LLM)은 수많은 질문에 능숙하게 답하지만, 정작 사용자의 사소한 습관이나 이전 대화 맥락등은 알지 못한다. 인공지능이 생활 깊숙이 들어왔음에도 여전히 ‘남’처럼 느껴지는 이유다. 우리 대학 연구진이 이러한 한계를 넘어 사용자의 말투와 취향, 감정까지 실시간으로 배우고 닮아가는, 이른바 ‘영혼의 단짝’ 같은 인공지능 반도체를 세계 최초로 개발했다. 우리 대학은 인공지능반도체대학원 유회준 교수 연구팀이 사용자의 특성에 맞춰 스스로 진화하는 개인 맞춤형 거대 언어 모델(LLM) 가속기‘소울메이트(SoulMate)’를 개발했다고 17일 밝혔다. 이번 기술은 기존의 ‘모두를 위한 AI’를 넘어 사용자의 대화 스타일과 선호도를 학습해 반응하는 ‘나만을 위한 초개인화 AI’ 시대를 앞당길 핵심 반도체 기술로
2026-03-17 -
연구 ‘사포’로 반도체를 깎았더니...AI 반도체 가공 새 길 열다
스마트폰과 인공지능(AI) 서비스의 성능과 안정성은 반도체 표면을 얼마나 고르고 정밀하게 가공하느냐에 달려 있다. 우리 대학 연구진은 일상에서 흔히 사용하는 ‘사포’의 개념을 나노 기술로 확장해, 반도체 표면을 원자 수준까지 균일하게 가공할 수 있는 새로운 기술을 개발했다. 이 기술은 고대역폭 메모리(HBM) 등 첨단 반도체 공정에서 표면 품질과 가공 정밀도를 크게 향상시킬 수 있는 가능성을 보여준다. 우리 대학은 기계공학과 김산하 교수 연구팀이 머리카락보다 수만 배 가는 탄소나노튜브를 연마재로 활용한 ‘나노 사포’를 개발했다고 11일 밝혔다. 이 기술은 기존 반도체 제조 공정보다 표면을 더 정밀하게 가공하면서도, 공정 과정에서 발생하는 환경 부담을 줄일 수 있는 새로운 평탄화 기술이다. 사포는 표면을 문질러 매끄럽게 만드는 익숙한 도구지만, 반도체와 같이 극도로 정밀한 표면 가공이 필요한 분야에는 적용이 쉽지 않았다. 이는 일반
2026-02-11 -
연구 엔비디아보다 2.1배 빠른 유튜브 추천...‘버벅임’없앴다
유튜브 영상 추천이나 금융 사기 탐지처럼 사람 사이의 복잡한 관계를 빠르게 분석하는 핵심 AI 기술로 ‘그래프 신경망(GNN, Graph Neural Network)’이 있다. 여기서 말하는 그래프는 우리가 떠올리는 그래프 그림이 아니라, 사람과 사람 사이의 연결 관계를 뜻한다. 우리 대학 연구진은 엔비디아보다 추천 속도는 2.1배 빠르고, 지연은 줄이며, 전력 소모까지 낮춘 AI 반도체 기술 ‘오토GNN(AutoGNN)’을 개발해 주목받고 있다. 우리 대학은 전기및전자공학부 정명수 교수 연구팀이 그래프 신경망 기반 인공지능의 추론 속도를 획기적으로 높일 수 있는 AI 반도체 기술 ‘오토GNN’을 세계 최초로 개발했다고 5일 밝혔다. 연구팀은 서비스 지연의 주된 원인이 인공지능 추론 이전 단계인 그래프 전처리(Graph Preprocessing) 과정에 있음을 밝혀냈다. 이 과정은 전체 계산 시간의 70~90%를
2026-02-05 -
연구 레이저 빛으로 블랙홀을 더 선명하게 본다
전파망원경은 우주에서 오는 미세한 전파 신호를 포착해 이를 천체 이미지로 바꾸는 장비다. 아주 먼 블랙홀을 선명하게 관측하려면 여러 대의 전파망원경이 하나처럼 정확히 같은 시각에 우주 신호를 포착해야 한다. 우리 대학 연구진은 레이저 빛을 이용해 이들의 관측 시점과 위상을 정밀하게 맞추는 새로운 기준 신호 기술을 개발했다. 우리 대학은 기계공학과 김정원 교수 연구팀이 한국천문연구원(KASI, 원장 박장현), 한국표준과학연구원(KRISS, 원장 이호성), 독일 막스플랑크 전파천문연구소(MPIfR)와 공동으로, 광주파수빗(optical frequency comb) 레이저를 전파망원경 수신기에 직접 적용하는 기술을 세계 최초로 구현했다고 15일 밝혔다. 일반적인 레이저는 한 가지 색(주파수)만 내지만, 광주파수빗 레이저는 수만 개 이상의 매우 정확한 색들이 일정한 간격으로 줄지어 배열돼 있다. 이 모습이 마치 빗처럼 보여 ‘주파수 빗(frequency comb)&rsqu
2026-01-15