With the rise of new industrial paradigms such as AI and autonomous driving, semiconductors have become essential components across various platforms, from data centers to personal devices. As demands for high performance, high integration and lightweight packaging grow, challenges such as warpage arise due to large-area structures and heterogeneous materials. Although simulation-based warpage prediction methods have been developed, fully reflecting high-resolution circuit patterns in finite element model leads to excessive mesh counts, increasing computational cost and reducing numerical stability. To overcome these issues, in this research, proposal of the modeling approach that specifies Cu pattern orientation and density in each region of high-resolution circuit images. These analyzed results are used to construct an equivalent model with effective anisotropic thermo-mechanical properties. This method enables efficient thermo-mechanical analysis while preserving key circuit characteristics, allowing accurate warpage prediction in semiconductor packages.

인공지능, 자율주행 등 새로운 산업 패러다임의 부상 속에서 반도체는 핵심 부품으로 자리매김하고 있다. 반도체는 대규모 데이터를 처리하는 데이터 센터는 물론, 개인용 통신기기에 이르기까지 다양한 플랫폼에 적용되며, 이에 따라 반도체 패키지의 고성능화, 고집적화, 경량화에 대한 요구가 빠르게 증가하고 있다. 그러나 대면적 구조와 이종 소재의 사용은 작동 중 발열과 함께 워피지(warpage)와 같은 신뢰성 문제를 유발한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 시뮬레이션 기반 워피지 예측 기법이 제안되고 있으나, 실제 회로 패턴을 고해상도로 모두 반영할 경우 유한요소해석(FEA)에 필요한 메쉬 수가 기하급수적으로 증가하여 계산 비용이 크게 늘어나고, 수치적 안정성도 저하되는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자, 고해상도 회로 이미지를 일정 구획으로 분할하고, 각 구획별 배선의 방향성과 밀도를 정량화하여 등가화된 해석 모델을 구축하였다. 이를 유한요소 해석에 적용함으로써, 회로 형상의 실제 특성을 유지하면서도 계산 효율을 확보한 열-기계 연성 해석이 가능함을 확인하였다. 또한, 각 구획의 특성을 반영한 유효 이방성 열-기계적 물성을 도출하여 반도체 패키지 휨을 예측하였다.

Keywords: 반도체 패키지(Semiconductor package), 신뢰성 평가(Reliability evaluation), 휨(Warpage), 등가모델(Equivalent model), 다중 물리 연성 해석(Multi-physics simulation)