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기계공학과 김택균 ‘PRESM 국제학술대회 우수발표상’, 김도윤 ‘한국생산제조학회 우수학생연구자상’ 수상
작성자기획과 조회수125 등록일2026-09-21
사진설명: 기계공학과 김택균 대학원생
- 김택균 대학원생, 딥러닝 기반 레이저 열화상 검사로 반도체 패키지 미세 균열 자동 검출 연구
□ 우리 대학 기계공학과 대학원생들이 국내 및 국제학술대회에서 연구 역량의 우수성을 입증했다.
□ 먼저 기계공학과 김택균 석사과정생(지도교수 노진성)은 지난 6월 한국정밀공학회(KSPE) 주관으로 싱가포르에서 개최된 정밀공학․지속가능 제조 분야 국제학술대회인 ‘PRESM 2026'에서 우수발표상(Outstanding Presenter Award)을 수상했다.
○ 김택균 석사과정생은 이번 대회 자동화․측정․제어(Automation, Measurement & Control) 부문에서 ‘Automated Laser Thermographic Inspection of Micro-cracks in Semiconductor Packaging Using Thin-crack U-net'을 주제로 발표해 연구 성과를 인정받았다.
○ 본 연구는 반도체 패키지의 신뢰성에 영향을 미치는 미세 균열을 자동으로 검출하는 검사 기술에 초점을 맞춘 것으로, 미세 균열은 기존 광학 검사만으로 식별하기 어려운 경우가 있으며, 레이저 열화상 검사에서도 검사자의 육안 판독에 의존하면 숙련도에 따라 결과에 편차가 발생할 수 있다.
○ 연구팀은 이러한 문제를 개선하기 위해 레이저 열화상 검사에 딥러닝 모델인 ‘Thin-crack U-Net'을 결합한 자동 검사 기법을 제안했다.
○ DRAM 패키지에서 취득한 열화상 데이터를 활용해 모델을 학습․검증하고, 여러 손실함수에 따른 검출 성능을 비교해 적합한 학습 조건을 도출해 내고, 이를 통해 열화상 영상에서 마이크로미터 크기의 미세 균열을 자동으로 검출하는 성능을 확인했다.
○ 이번 연구는 삼성전자 반도체부문과의 산학협력 연구 및 한국연구재단 글로벌기초연구실 과제 수행을 통해 도출됐다.
사진설명: 기계공학과 김도윤 대학원생(오른쪽)이 수상 후 기념촬영을 하고 있다.
- 김도윤 대학원생, 3D 프린팅을 활용한 우주용 적층 반도체 패키지 개발을 위한 구조 최적화 연구
□ 또, 김도윤 석사과정생(지도교수 노진성)은 지난 7월 중순 열린 ‘2026 한국생산제조학회(KSMTE) 춘계학술대회'에서 ‘Best Student Presentation Award' 수상자로 선정돼 상을 받았다고 밝혔다.
○ 이 상은 학술대회 ‘논문우수발표상' 수상자 가운데 다시 한 번 우수한 학생 연구자를 선정해 수여하는 상으로, 김도윤 석사과정생은은 ‘3D 프린팅 기반 적층형 메모리 모듈의 열-기계적 신뢰성 해석 및 구조 최적화 연구'를 주제로 그 성과를 구두 발표했다.
○ 3D 프린팅으로 전극을 직접 적층하는 패키지는 제한된 공간에서 메모리의 고밀도 집적과 경량화가 가능하지만, 반복적인 온도 변화에 노출되면 서로 다른 재료의 열팽창 차이로 인해 열응력이 집중되거나 재료 간 접합면이 분리되는 계면 박리가 발생할 수 있다.
□ 연구팀은 이러한 점에 착안해 인공위성 등 우주용 전자장치에 적용하기 위한 적층형 메모리 패키지의 구조 신뢰성 향상을 목표로, 유한요소해석을 활용해 −55℃에서 125℃까지 반복되는 온도 사이클 조건에서 패키지 내부의 취약 부위를 분석하고, 주요 설계 변수가 열응력에 미치는 영향을 정량적으로 비교했다.
○ 이를 바탕으로 응력 집중을 완화하는 구조 최적화 방안을 도출했으며, 해석 결과 3D 프린팅 전극에 발생하는 열응력을 기존 구조 대비 최대 44% 줄일 수 있음을 확인했다.
○ 두 대학원생을 지도한 노진성 교수는 “먼저 김택균 대학원생의 연구는 딥러닝을 활용해 미세 균열 판독을 자동화함으로써 검사자의 부담을 줄이고, 반도체 패키지 검사 결과의 일관성을 높일 수 있으며, 김도윤 대학원생의 연구는 우주용 메모리 패키지의 고밀도 집적과 경량화를 추진하면서 열적․기계적 신뢰성을 높일 수 있는 설계 방향을 제시했다는 데 의미가 있다”고 전했다.