• 한국산업융합학회 논문집
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• 제24권6_2호
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• pp.729-735
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• 2021

Recently Artificial Intelligence(AI) has been developed and used in various fields. Especially AI recognition technology can perceive and distinguish images so it should plays a significant role in quality inspection process. For stability of autonomous driving technology, semiconductors inside automobiles must be protected from external electromagnetic wave(EM wave). As a shield film, a thin polymeric material with hole shaped micro-patterns created by a laser processing could be used for the protection. The shielding efficiency of the film can be increased by the hole structure with appropriate pitch and size. However, since the sensitivity of micro-machining for some parameters, the shape of every single hole can not be same, even it is possible to make defective patterns during process. And it is absolutely time consuming way to inspect all patterns by just using optical microscope. In this paper, we introduce a AI inspection system which is based on web site AI tool. And we evaluate the usefulness of AI model by calculate Area Under ROC curve(Receiver Operating Characteristics). The AI system can classify the micro-patterns into normal or abnormal ones displaying the text of the result on real-time images and save them as image files respectively. Furthermore, pressing the running button, the Hardware of robot arm with two Arduino motors move the film on the optical microscopy stage in order for raster scanning. So this AI system can inspect the entire micro-patterns of a film automatically. If our system could collect much more identified data, it is believed that this system should be a more precise and accurate process for the efficiency of the AI inspection. Also this one could be applied to image-based inspection process of other products.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제12권2호
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• pp.111-119
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• 2005

직경 $75{\mu}m$ 높이 $90{\mu}m$및 $150{\mu}m$ 피치의 Cu via를 통한 삼차원 배선구조를 갖는 스택 시편을 deep RIE를 이용한 via hole 형성공정 , 펄스-역펄스 전기도금법에 의한 Cu via filling 공정, CMP를 이용한 Si thinning 공정, photholithography, 금속박막 스퍼터링, 전기도금법에 의한 Cu/Sn 범프 형성공정 및 플립칩 공정을 이용하여 제작하였다. Cu via를 갖는 daisy chain 시편에서 측정한 접속범프 개수에 따른 daisy chain의 저항 그래프의 기울기로부터 Cu/Sn 범프 접속저항과 Cu via 저항을 구하는 것이 가능하였다. $270^{\circ}C$에서 2분간 유지하여 플립칩 본딩시 $100{\times}100{\mu}m$크기의 Cu/Sn 범프 접속저항은 6.7 m$\Omega$이었으며, 직경 $75 {\mu}m$, 높이 $90{\mu}m$인 Cu via의 저항은 2.3m$\Omega$이었다.

• 마이크로전자및패키징학회지
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• 제27권1호
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• pp.45-54
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• 2020

최근 PCB의 소형화, 박형화 및 고밀도화가 크게 요구되면서 MSAP (Modified Semi Additive Process) 기술을 이용한 SLP (Substrate Like PCB) 기술이 큰 주목을 받고 있다. 특히 SLP 기술은 스마트폰의 고용량 배터리 개발과 5G 기술에 꼭 필요한 기술이다. 본 연구에서는 기존의 HDI 기술과 MSAP 기술을 혼합하여 제작한 하이브리드 방식의 SLP의 신뢰성을 실험과 수치해석을 이용하여 분석하였다. 특히 최적의 SLP 설계를 위하여 프리프레그(prepreg)의 물성, 두께, 층수, 마이크로비아(microvia)의 크기 및 misalignment가 마이크로비아의 신뢰성에 미치는 영향을 IST(Interconnect Stress Test) 시험을 이용한 열사이클링 신뢰성 실험과 유한요소 수치해석을 통하여 고찰하였다. SLP 소재인 프리프레그의 열팽창계수가 적을수록 마이크로비아의 신뢰성은 크게 증가하며, 프리프레그의 두께가 얇을수록 신뢰성이 증가된다. 마이크로비아 홀의 크기 및 패드의 크기가 증가하면 응력이 완화되어 신뢰성은 향상된다. 반면 프리프레그의 층수가 증가할수록 마이크로비아의 신뢰성은 감소된다. 또한 misalignment가 크면 신뢰성은 감소하였다. 특히 이들 인자들 중에서 프리프레그의 열팽창계수가 마이크로비아의 신뢰성에 가장 큰 영향을 미친다. 수치 응력해석 결과도 실험 결과와 잘 일치하였으며, 응력이 낮을수록 마이크로비아의 신뢰성은 증가하였다. 본 실험과 수치해석의 결과는 향후 SLP 기판 제작 및 신뢰성 향상을 위한 유용한 설계 가이드라인으로 활용될 것으로 판단된다.