반도체 패키징 소재 개발의 새로운 방향, COFA의 CAE 기반 예측형 연구개발

Q1. 먼저 주식회사 코파에 대해 간단히 소개 부탁드립니다.

주식회사 코파(COFA Co., Ltd.)는 반도체 패키징 및 첨단 전자산업에 적용되는 고기능성 접착 소재를 연구·개발하는 소재 전문 기업입니다. 주요 제품으로는 Flip Chip 패키징에 적용되는 Capillary Underfill(CUF)을 비롯해 카메라모듈, 전장, 방산, 로봇 및 드론 등에 적용되는 고신뢰성 전자용 접착 소재가 있습니다.

현재 코파는 기존 접착 소재의 단순 국산화를 넘어 차세대 Advanced Packaging 공정에 대응할 수 있는 소재 기술 확보에 집중하고 있습니다. 주요 연구 분야는 저온 경화와 높은 내열성을 동시에 구현하는 Flip Chip Underfill, HBM 및 2.5D 패키징에 범용적으로 적용할 수 있는 웨이퍼 선도포형 B-stage Underfill, 패키지 Warpage 및 열응력 저감을 위한 저 CTE·고신뢰성 소재 설계 등입니다.

또한 소재의 배합과 물성평가에만 의존하는 기존 개발 방식에서 벗어나 ANSYS Mechanical을 활용한 열·기계적 해석을 소재 개발 과정에 접목하고 있습니다. 이를 통해 소재의 CTE, 탄성률, Tg 등 주요 물성이 실제 반도체 패키지의 변형과 응력에 미치는 영향을 사전에 분석하고, 시뮬레이션 결과를 소재 설계와 고객 공정 최적화에 활용하는 연구개발 체계를 구축하고 있습니다.

Q2. 현재 코파에서 집중하고 있는 차세대 반도체 패키징 소재 개발에 대해 소개 부탁드립니다.

코파는 차세대 반도체 패키징용 접착 소재 개발을 핵심 연구개발 분야로 두고 있으며, 현재는 HBM과 2.5D 패키징에 범용적으로 적용할 수 있는 웨이퍼 선도포형 Underfill 소재 개발에 집중하고 있습니다.

기존 Capillary Underfill은 칩 접합 이후 액상의 소재를 모세관 현상으로 주입하는 방식입니다. 하지만 패키지의 미세화와 적층 수 증가에 따라 좁은 Gap 내부의 충진성, Void, 공정시간 및 공정 편차와 같은 문제가 점차 중요해지고 있습니다. 특히 HBM과 2.5D 패키징에서는 미세 범프와 복잡한 적층 구조로 인해 기존 방식만으로 공정성과 신뢰성을 동시에 확보하기가 더욱 어려워지고 있습니다. 코파가 개발하고 있는 웨이퍼 선도포형 Underfill은 웨이퍼 단계에서 소재를 미리 도포한 뒤 B-stage 상태로 제어하고, 이후 Chip Stacking 및 Thermo-Compression Bonding 공정과 연계하는 방식입니다. 이를 통해 기존 공정에서 요구되는 Flux 도포, 세척, Underfill 주입 등의 일부 공정을 단순화하고, 미세 Gap 내부의 Void와 공정 편차를 줄이는 것을 주요 목표로 하고 있습니다.

연구개발 과정에서는 접착력과 경화 조건뿐만 아니라 CTE, Tg, 탄성률, 열전도도, 유동성, 저장안정성 및 계면 신뢰성을 패키지 구조와 함께 종합적으로 검토하고 있습니다. 또한 소재 물성 변화가 실제 HBM 및 2.5D 구조의 Warpage와 Thermal Stress에 미치는 영향을 CAE 해석과 연계하여 분석함으로써, 소재 설계 단계에서부터 패키지 신뢰성을 고려하는 개발 체계를 구축하고 있습니다.

코파의 최종 목표는 특정 패키지에 한정된 소재가 아니라 HBM, 2.5D, SiP 등 다양한 Advanced Packaging 구조에 대응할 수 있는 범용 웨이퍼 선도포형 Underfill 플랫폼을 확보하는 것입니다. 이를 바탕으로 고객의 패키지 구조와 공정 조건에 맞춰 소재와 공정을 함께 최적화할 수 있는 기술 경쟁력을 확보하고자 합니다.

Q3. 소재 개발 과정에 CAE 해석 솔루션을 도입하게 된 계기는 무엇인가요?

코파가 CAE 해석 솔루션을 도입하게 된 가장 큰 계기는 반도체 소재 개발과 신뢰성 평가가 가진 시간적·비용적 한계를 극복하기 위해서입니다.

기존의 반도체 접착 소재 개발은 새로운 배합을 설계하고, 시편을 제작하여 물성을 측정한 뒤 실제 패키지에 적용하고, 그 결과를 다시 Formulation에 반영하는 Trial & Error 방식이 중심이었습니다. 소재의 조성을 조금씩 변경하면서 반복적인 실험을 통해 최적점을 찾아가는 방식이기 때문에 개발에 많은 시간과 비용이 필요하며, 특히 어떤 물성이 실제 패키지의 성능과 신뢰성에 직접적인 영향을 미쳤는지를 명확하게 구분하기 어려운 경우도 많습니다. 또한 반도체 패키징용 Underfill은 단순히 소재 자체의 접착력이나 열적 물성이 우수하다고 해서 실제 제품에 적용할 수 있는 것이 아닙니다.

최종적으로는 실제 Chip과 Package 구조에 소재를 적용한 뒤 Thermal Cycling, 고온·고습 등 다양한 환경에서 신뢰성 평가를 수행해야 합니다. 이 과정에서는 Underfill의 CTE, Tg, 탄성률뿐만 아니라 Chip 크기, Bump 구조, Substrate, Gap, 경화 조건 등 다양한 요소가 복합적으로 작용하기 때문에 소재와 패키지 구조 간의 상관관계를 함께 검토해야 합니다.

그러나 이러한 물리적인 신뢰성 시험은 상당한 시간과 비용이 필요합니다. 특히 소재 기업의 입장에서는 실제 반도체 Chip이나 평가용 Test Chip을 확보하는 것 자체가 쉽지 않습니다. Chip Maker나 대형 패키징 기업이 아닌 이상 원하는 구조의 Test Vehicle을 자유롭게 확보하기 어려우며, 새로운 소재 하나를 검증하기 위해 여러 구조와 조건으로 반복 평가를 진행하는 데에도 현실적인 제약이 있습니다.

코파는 이러한 한계를 보완하기 위해 ANSYS Mechanical을 도입하여 소재 물성과 Package 구조를 기반으로 Warpage, Thermal Stress, 변형 및 계면에 발생하는 응력 등을 사전에 예측하는 연구를 진행하고 있습니다. 특히 실제 배합과 시험을 모두 수행하기 전에 CTE, Tg, 탄성률과 같은 소재 물성의 변화가 패키지에 어떤 영향을 미치는지를 시뮬레이션으로 비교함으로써, 개발 가능성이 높은 Formulation을 우선적으로 선별하고 불필요한 반복 실험을 줄이고자 합니다.

즉, 기존의 Trial & Error 중심 소재 개발을 Simulation 기반의 예측형 소재 개발 방식으로 전환하여 소재 설계 단계에서부터 개발 방향을 설정하고, 실험 횟수와 개발기간을 단축하는 것이 CAE 도입의 중요한 목적입니다. 코파가 궁극적으로 지향하는 방향은 실제 신뢰성 시험에서 얻어진 결과와 ANSYS 해석 결과의 상관관계를 지속적으로 축적하여, 향후에는 실물 신뢰성 평가의 상당 부분을 시뮬레이션으로 사전에 예측하고 보완할 수 있는 소재 개발 체계를 구축하는 것입니다. 현재는 이를 위해 실제 소재 물성, 신뢰성 평가 결과와 CAE 결과 간의 데이터를 지속적으로 축적하고 있습니다.

Q4. ANSYS Mechanical을 실제 소재 개발에 어떻게 활용하고 있으며, 이를 통해 어떤 효과와 앞으로의 가능성을 기대하고 계신가요?

코파는 ANSYS Mechanical을 반도체 패키징용 접착 소재의 열·기계적 거동을 사전에 분석하고 소재 개발 방향을 설정하기 위한 도구로 활용하고 있습니다. 특히 Underfill 소재의 물성 변화가 실제 Package 구조에서 어떠한 영향을 미치는지를 비교하는 Parameter Study를 중심으로 해석 데이터를 축적하고 있습니다.

대표적인 활용 분야는 열팽창계수(CTE), 탄성률, Tg 등 Underfill의 주요 물성이 Package Warpage와 Thermal Stress에 미치는 영향을 분석하는 것입니다. 동일한 Package 구조에서도 Underfill의 물성이 변화하면 Silicon Chip, Substrate, Solder Bump 및 Underfill 계면에 발생하는 응력과 변형이 달라질 수 있습니다. 코파는 이러한 변화를 ANSYS를 통해 비교하여 실제 소재 배합에서 목표로 해야 할 물성 범위를 설정하는 데 활용하고 있습니다.

예를 들어 Thermal Cycling과 같이 고온과 저온이 반복되는 신뢰성 환경을 가정하여 Package 내부의 응력 집중 위치와 변형량을 분석하고, 특정 소재 물성이 Chip 또는 계면에 과도한 Stress를 발생시키는지를 사전에 검토할 수 있습니다. 이를 통해 단순히 CTE를 낮추거나 Tg를 높이는 것이 아니라, 전체 Package 구조에서 가장 안정적인 물성 조합을 찾는 방향으로 소재를 설계하고자 합니다.

또한 고객이 Package 구조와 공정조건을 제공하는 경우에는 Chip 크기, Substrate 구조, Underfill 두께, Gap, 경화온도 등의 조건을 반영하여 실제 적용 환경에 가까운 모델을 구성할 수 있습니다. 이를 통해 고객 평가 이전에 소재 적용 가능성을 검토하거나, 평가 과정에서 Warpage, Delamination, Stress Concentration 등의 문제가 발생했을 때 그 원인을 분석하는 데 CAE를 활용할 수 있습니다.

특히 현재 개발 중인 HBM 및 2.5D 패키징용 웨이퍼 선도포형 Underfill은 기존 Flip Chip보다 구조가 복잡하고 적층에 따른 열·기계적 영향이 크기 때문에 시뮬레이션의 중요성이 더욱 높습니다. 코파는 향후 적층 수, 소재 물성, Bonding 및 Cure 조건에 따른 변형과 응력 변화를 비교하여 B-stage Underfill의 최적 물성 설계와 공정조건 선정에 활용할 계획입니다.

코파가 현재 가장 중요하게 보고 있는 목표는 CAE 해석 결과와 실제 최종 신뢰성 평가 결과의 일치율을 지속적으로 높이는 것입니다. 실제 소재 물성 측정값과 신뢰성 시험 데이터를 축적하고 이를 ANSYS 해석 결과와 반복적으로 비교·보정함으로써, 우선적으로 실제 평가 결과에 대한 90% 수준의 예측 정확도 확보를 목표로 하고 있습니다. 장기적으로는 이 상관관계와 데이터가 충분히 축적되었을 때, 기존의 시간과 비용이 많이 소요되는 물리적 신뢰성 평가를 시뮬레이션이 최대한 대체할 수 있는 수준까지 발전시키는 것이 목표입니다.

궁극적으로는 소재 물성 측정 → CAE 예측 → 최소한의 실물 검증 → 소재 최적화로 이어지는 개발 체계를 구축하고, 장기적으로는 완전한 Virtual Reliability Evaluation에 가까운 수준까지 기술을 발전시키고자 합니다.

Q5. 태성에스엔이의 기술지원과 ANSYS 활용 과정에서 도움이 되었던 부분은 무엇인가요?

코파는 태성에스엔이를 통해 ANSYS Mechanical을 도입하면서 단순한 소프트웨어 구매를 넘어, 실제 연구개발에 적용하기 위한 초기 기술지원과 활용 방향에 대한 도움을 받을 수 있었습니다.

특히 CAE 전문인력이 충분하지 않은 소재기업의 입장에서는 해석 모델의 구성, 물성값 적용, 경계조건 설정과 결과 해석 과정에서 시행착오가 발생하기 쉬운데, 이러한 초기 진입장벽을 낮추는 데 태성에스엔이의 지원이 도움이 되었습니다. 반도체 패키징 소재 해석은 일반적인 구조해석과 달리 온도 의존 물성, 다층 구조, 서로 다른 재료 간의 열팽창 차이, 경화 공정 및 계면 거동 등을 동시에 고려해야 하는 경우가 많습니다. 따라서 단순히 ANSYS의 기능을 사용하는 것을 넘어, 실제 반도체 패키지에서 어떤 물성을 입력하고 어떤 조건을 모델링해야 실제 신뢰성 평가와 높은 상관성을 확보할 수 있는지가 중요하다고 생각합니다.

앞으로는 Flip Chip, HBM, 2.5D Packaging 등 첨단 패키징을 대상으로 한 실제 산업 사례와 해석 방법론에 대한 기술지원이 더욱 확대되기를 기대하고 있습니다. 특히 Underfill, EMC, Die Attach 등 반도체 접착·봉지 소재의 물성 변화가 Warpage, Thermal Stress, 계면 신뢰성에 미치는 영향을 분석하는 실무 중심의 교육이나 Case Study가 제공된다면 소재기업의 CAE 활용 수준을 높이는 데 큰 도움이 될 것입니다.

코파 역시 태성에스엔이와의 협력을 통해 단순한 구조해석 수준을 넘어, 실제 신뢰성 시험 데이터와 ANSYS 결과의 상관관계를 검증하고 예측 정확도를 높이는 방향으로 연구를 발전시키고자 합니다. 향후에는 소재기업이 자체적으로 구축하기 어려운 해석 Know-how와 반도체 패키징 분야의 전문적인 기술지원이 지속적으로 연결되기를 기대하고 있습니다.

Q6. 마지막으로 코파가 그리고 있는 반도체 패키징 소재의 미래와 앞으로의 비전을 들려주세요.

코파가 궁극적으로 만들고 싶은 것은 단순한 접착 소재의 한 제품이 아니라, 반도체 패키징 소재의 성능과 신뢰성을 사전에 설계하고 예측할 수 있는 개발 체계입니다. 지금까지 소재기업의 경쟁력은 좋은 원료를 선정하고, 배합 노하우를 축적하며, 고객 평가를 통과하는 데 집중되어 왔습니다.

그러나 HBM, 2.5D, 3D Packaging과 같이 구조가 복잡해질수록 소재 자체의 물성만으로 최종 성능을 설명하기는 점점 어려워지고 있습니다. 동일한 소재라도 Package 구조, 적층 수, 접합 온도, 두께, 계면 조건에 따라 전혀 다른 결과가 나타날 수 있기 때문입니다. 따라서 코파는 앞으로의 소재 개발이 ‘어떤 물성을 가진 소재를 만들 것인가’에서 한 단계 더 나아가, ‘특정 패키지 구조에서 어떤 소재 물성이 가장 적합한가’를 먼저 계산하고 그 결과에 맞춰 소재를 설계하는 방향으로 변화해야 한다고 생각합니다.

이를 위해 코파는 실제 개발 과정에서 생성되는 소재 물성값, 공정 조건, Package 구조, 해석 결과, 신뢰성 결과를 하나의 데이터 체계로 축적하고 있습니다. 이러한 데이터가 충분히 쌓이면 새로운 제품을 개발할 때 처음부터 모든 가능성을 실험하는 것이 아니라, 과거 데이터와 CAE를 기반으로 성공 가능성이 높은 물성 영역과 Formulation 방향을 먼저 제시할 수 있게 됩니다.

결국 코파가 지향하는 것은 일종의 Digital Qualification 체계입니다. 새로운 Underfill을 개발했을 때 수많은 실험을 먼저 수행하는 것이 아니라, 소재의 물성을 입력하면 특정 Package에서 예상되는 Warpage, Stress, 변형 및 신뢰성 Risk를 사전에 확인하고, 그 결과를 기반으로 실제 평가 범위를 결정하는 방식입니다. 현재는 실제 평가 결과와 시뮬레이션 결과 사이의 상관관계를 확보하는 초기 단계이지만, 우선 예측 정확도를 90% 이상까지 높이는 것을 목표로 하고 있습니다. 이후 데이터의 양과 품질이 충분히 확보된다면 물리적인 평가의 범위를 지속적으로 축소하고, 장기적으로는 Virtual 환경에서 소재 Qualification을 완료할 수 있는 수준까지 기술을 발전시키고자 합니다.

이러한 체계가 완성된다면 소재 개발의 속도를 높이는 것뿐만 아니라 고객과의 협업 방식도 달라질 수 있다고 생각합니다. 고객이 Package 구조와 요구 신뢰성 조건을 제공하면, 코파가 이를 해석하여 필요한 소재 물성을 역으로 도출하고 그 조건에 맞는 소재를 설계하는 방식입니다.

즉, 완성된 소재를 고객에게 제안하는 것을 넘어 Package Design 단계에서부터 소재를 함께 설계하는 기업으로 발전하는 것이 목표입니다. 앞으로 코파는 소재 Formulation 기술과 CAE, 그리고 실제 신뢰성 데이터를 지속적으로 연결하여, 경험에 의존하던 반도체 접착 소재 개발을 보다 예측 가능하고 정량적인 Engineering 영역으로 발전시키고자 합니다.

ANSYS Mechanical을 활용해 축적하는 해석 데이터는 그 과정의 출발점이며, 장기적으로는 이러한 데이터 자체가 코파의 중요한 기술 자산이 될 것으로 보고 있습니다.