패키징을 위한 디지털 트윈: 설계, 제조, 테스트 및 신뢰성 간 연결

한때 주로 설계 탐색과 연관되었던 디지털 트윈은 이제 제조 라이프사이클 전반으로 확대되고 있다. 포장 및 조립 공정에서 디지털 트윈은 설계 의도를 공정 실행과 연결하고, 여러 단계에 걸친 변동을 모니터링하며, 경우에 따라 실시간으로 시정 조치를 제안하는 방식으로 부상하고 있다.

패키징 가상화에 대한 압박이 커지고 있다. 고급 통합 방식은 엔지니어가 관리해야 할 변수 수를 증가시키고 있다. 연결 구조는 더 촘촘해지고, 소재는 더 다양해지며, 시스템 요구사항은 더 까다로워지고 있습니다. 평탄도, 열팽창, 뒤틀림에서 발생하는 사소한 편차조차도 연쇄적인 고장을 유발할 수 있습니다. 통계적 공정 관리, 레시피 검증, 하류 공정에서의 근본 원인 분석과 같은 전통적인 접근 방식은 여전히 중요하지만, 문제가 발생한 후에는 수율 손실을 막기에는 대응이 너무 느린 경우가 많습니다. 엔지니어들은 손상이 발생하기 전에 문제를 더 일찍 예측하고 실행 가능한 선택지를 제공할 수 있는 도구를 찾고 있습니다.

암코르의 길 루텐 사장 겸 최고경영자(CEO)는 "고객들은 단일 패키지에 여러 다이 유형을 통합하는 이종 통합 방식을 요구하고 있다"며 "수율과 신뢰성을 유지하려면 사후 대응적 수정에만 의존할 수 없다. 결합, 응력, 열 상호작용을 사전에 시뮬레이션해야 한다"고 말했다.

그림 1: 앰코르(Amkor)의 CEO 길 루텐(Giel Rutten)이 세미콘 웨스트(Semicon West)에서 첨단 패키징 과제에 대해 논의하고 있다. 출처: 그레고리 헤일리(Gregory Haley)/세미컨덕터 엔지니어링(Semiconductor Engineering)

이러한 관점은 업계가 패키징 디지털 트윈으로 눈을 돌리는 이유를 부각시킨다. 물리적 테스트나 검사를 대체하기보다는, 생산 라인에서 문제가 발생하기 전에 다이, 기판, 재료 간의 상호작용을 이해할 수 있는 예측 계층을 제공한다.

테스트를 피드백 엔진으로 활용하기
많은 기업들이 패키지 수준 테스트 셀에서 트윈을 처음으로 실험하고 있습니다. 테스트는 패키징 성능을 조기에 측정할 기회를 제공하지만, 역사적으로 테스트 데이터는 사후 분석에만 사용되었습니다. 고장 사례가 기록되고 엔지니어들이 원인을 조사한 후, 사후에야 시정 조치가 이루어졌습니다.

테스트 셀에서 구축된 디지털 트윈은 이러한 역학을 변화시킵니다. 프로브 동작, 로드 보드 응력 및 패키지 경계를 시뮬레이션함으로써, 이는 발생 중인 문제에 대한 조기 신호를 제공하고 수율 급락 전에 해당 정보를 조립 공정으로 피드백할 수 있습니다.

"테스트 셀 트윈에서 우리는 프로빙 환경, 로드 보드 및 패키지 경계를 시뮬레이션합니다."라고 코후 애널리틱스 솔루션의티그니스(Tignis) 솔루션 엔지니어링 디렉터 보이드 핀레이(Boyd Finlay)는 말했다. "이를 통해 신호 및 열적 스트레스 문제를 사전에 탐지하고, 그에 따라 패키징 매개변수를 조정할 수 있습니다."

이 접근법은 테스트를 단순한 합격/불합격 판정에서 프로세스 최적화를 위한 피드백 메커니즘으로 전환합니다. 모델이 접촉 저항 증가를 감지하면 본드 압력 조정을 권고할 수 있습니다. 열 응력이 축적되는 것을 확인하면 언더필 경화 조건 변경을 제안할 수 있습니다. 핵심 과제는 속도와 정확도입니다. 모델은 대량 테스트 속도에 맞춰 충분히 빠르게 작동해야 하며, 진정한 드리프트와 무작위 노이즈를 신뢰성 있게 구분해야 합니다.

웨이퍼 공정에서 조립 공정으로의 피드포워드
테스트 트윈을 조립 및 패키징과 연결하는 것은 전체 그림의 일부에 불과합니다. 패키징 결함을 유발하는 많은 변수들은 웨이퍼 공정에서 비롯됩니다. 증착 두께, 패턴 균일성 또는 결함 밀도의 변동은 종종 조립 과정에서 응력이나 정렬 불량으로 나타납니다. 신뢰성을 확보하기 위해서는 패키징 트윈이 웨이퍼 공정 및 계측 모델로부터 피드포워드 데이터를 흡수하여 이상화된 가정이 아닌 실제 입력을 반영해야 합니다.

PDF 솔루션즈의 솔루션 아키텍처 부문 수석 이사인 마크 제이콥스는 "패키징 트윈을 대규모로 신뢰할 수 있게 하려면 웨이퍼 테스트부터 조립까지의 피드포워드(feed-forward)가 필요하며, 웨이퍼 좌표를 기판을 통해 패키지까지 매핑해야 합니다"라고 말했다. "그렇지 않으면 트윈은 상류 공정 변동에 대해 눈이 멀게 됩니다."

이러한 연속성에 대한 요구는 장비 수준에서 개발된 공정 모델에도 적용됩니다. 이미 식각 및 증착 시뮬레이션은 팹 내 위험을 줄이고 있습니다. 이러한 모델을 패키징 공정으로 확장하면 엔지니어들은 조립 후 상호 연결 레이어나 표면 형태가 어떻게 동작할지에 대한 현실적인 예측을 할 수 있습니다.

"우리는 다양한 설계 단계에서 시스템 수준, 보드 수준, 패키지 수준, 칩 수준, IP 수준 등 다중 규모로 시뮬레이션을 수행해야 합니다."라고 시노프시스 산하앤시스(Ansys)의 수다르샨 말루(Sudarshan Mallu) 연구개발 부문 수석 이사는 말했다. "일부 칩렛은 완전히 구현된 상태일 수 있는 반면, 다른 칩렛은 아직 플로어 플래닝(floor planning)이나 RTL 단계에 있을 수 있습니다. 우리는 서로 다른 추상화 수준을 수용하고 이를 함께 분석할 수 있는 방법론과 시뮬레이션 역량이 필요합니다."

예측적 접근법은 물리 기반 알고리즘과 결합된 스파스 계측 기술을 활용할 수도 있습니다. 모든 웨이퍼와 모든 다이를 측정하려는 비현실적인 시도를 대신하여, 이러한 모델은 제한된 데이터 포인트를 사용하여 공정 드리프트를 추론합니다. 이 정보가 하류 공정으로 전달되면 패키징 트윈이 상류 공정의 미세한 편차가 조립 결과에 미치는 영향을 시뮬레이션할 수 있게 합니다.

시멘스 EDA 제품 관리 디렉터 조 콴은 "우리는 스파스 계측법과 쇼클리 모델링을 활용해 상류 공정에서의 드리프트를 추론합니다"라고 말했다. "이 정보는 패키징이나 테스트 같은 하류 트윈에 대한 상황별 입력값이 됩니다."

그림 2: 지멘스 EDA의 조 콴이 세미콘 웨스트에서 디지털 트윈 프레젠테이션을 발표하고 있다. 출처: 그레고리 헤일리/반도체 엔지니어링

더 큰 비전은 설계부터 팹, 패키징, 테스트에 이르기까지 상호 연결된 쌍둥이 체인입니다. 각 노드는 다음 노드에 정보를 제공하여 웨이퍼에서 완제품 시스템으로 발전하는 장치의 더 완전한 그림을 만들어냅니다. 그러나 장벽은 상당합니다. 데이터 형식 정렬, 지적 재산권 보호, 조직 경계를 넘어 모델 동기화는 새로운 프레임워크를 요구합니다. 그럼에도 부분적인 도입조차 유용함이 입증되고 있습니다.

쌍둥이 모델이 규범적 모델로 진화할 때
쌍둥이 모델이 예측을 넘어 규범적 모델로 발전하면 그 중요성이 커진다. 진단 모델은 공극률이 증가하고 있음을 엔지니어에게 알려줄 수 있지만, 규범적 모델은 시나리오를 실행하고 구체적인 조정 방안을 제안할 수 있다. 시범 사례에서 이러한 모델들은 이미 중간 공정 단계에서 파라미터 변경을 권고하여, 그렇지 않으면 손실될 제품들을 구한 바 있다. 엔지니어는 여전히 통제권을 유지하지만, 모델이 상충관계를 평가하고 가장 안전한 옵션을 제안할 수 있다는 사실은 폐쇄형 운영 체계로의 중요한 진전을 의미한다.

“예측 모델을 구축할 때 기본적으로 두 가지 선택지가 있습니다.”라고 EMD Electronics 디지털 솔루션 운영부의 데이터 사이언스 및 디지털 비즈니스 책임자인 지아니 클레세(Gianni Klesse)는 말했다. "하나는 물리학 및 화학에 기반한 기계적 모델에 의존하는 것입니다. 두 번째는 경험적 데이터로 훈련된 인공지능(AI)과 머신러닝에 의존하는 것입니다. 저희 경험상 기계적 모델은 대량 화학 공정에는 거의 항상 적용 불가능하므로, 머신러닝이 저희 디지털 트윈의 핵심 엔진입니다. 정적 모델만 배포한다면 결국 편차가 발생해 신뢰성을 잃게 될 것입니다. 바로 이 때문에 견고한 AI는 지속적인 모니터링, 정기적인 재훈련, 그리고 불확실성에 대한 엄격한 정량화가 필요합니다."

약속은 매력적이다. 사소한 시의적절한 수정만으로도 수천 대의 장비를 폐기에서 구할 수 있지만, 위험 역시 명백하다. 모델이 제대로 보정되지 않으면 그 권고사항이 문제를 악화시킬 수 있다. 충분히 빠르게 작동하지 못하면 조언이 너무 늦게 도착해 소용없을 수 있다. 현재 대부분의 구현은 권고사항 수준으로, 엔지니어에게 권장 조치를 제시하되 최종 결정은 인간에게 맡긴다. 트윈이 결국 자율적으로 행동하도록 신뢰받을 수 있을지는 여전히 미지수다.

시간에 따른 신뢰성 모델링
수율 외에도 장기 신뢰성은 트윈이 가치를 제공할 수 있는 또 다른 영역으로 부상하고 있습니다. 기존의 신뢰성 테스트는 열 사이클링, 습도 노출, 전기이동 분석과 같은 가속 스트레스 방법에 의존합니다. 이러한 테스트는 속도가 느리고 비용이 많이 들며, 생산 라인에서 수행할 수 없습니다. 패키징 트윈에 열화 모델을 내장하면 수명 주기 행동을 가상으로 시뮬레이션할 수 있어 잠재적 고장 모드에 대한 조기 피드백을 제공합니다.

클레세는 "우리는 화학 안정성, 확산 및 시간에 따른 응력 모델을 쌍둥이 모델에 통합합니다"라고 말했다. "이를 통해 접착제나 캡슐화제가 몇 달 또는 몇 년 후에 어떻게 열화될지 시뮬레이션할 수 있습니다."

이 기능은 엔지니어들이 단기 수율과 장기 내구성을 저울질하며 양측을 모두 고려하여 재료와 공정을 최적화할 수 있게 합니다. 그러나 신뢰성 영역은 고유의 과제를 안고 있습니다. 모델은 가속된 응력 데이터를 실제 조건으로 확장하는 데 의존하며, 이러한 확장 법칙이 부정확하면 예측 결과가 현장 성능과 일치하지 않습니다. 실제 고장 데이터에 대한 보정은 필수적입니다.

디지털 트윈은 설계 영역에도 진입하고 있다. 다중 다이 시스템은 분할, 상호 연결, 전력 공급 측면에서 어려운 선택을 요구한다. 설계 초기 단계에서 내린 결정은 조립 과정에서 발생하는 결과에 직접적인 영향을 미친다. 제조 현장의 현실적인 피드백 없이 이러한 선택을 내릴 경우, 엔지니어들은 실현 불가능한 길로 너무 깊이 빠져들 수 있다. 아키텍처 탐색에 디지털 트윈을 활용하면 테이프아웃 전에 위험 요소를 식별할 수 있어, 패키징 제약 조건을 고려한 상충 관계 비교가 가능해진다.

시노프시스(Synopsys)의 수티르타 카비르(Sutirtha Kabir) 연구개발(R&D) 총괄 이사는 "다중 다이(silicon-based, chiplet-based packaging) 시대로 접어들면서 많은 고객사들이 아직도 언제 뛰어들어야 할지 고민하고 있다"며 "핵심 동인은 스케일링, 재사용성, 설계 시간 단축이다. 트윈 기반 아키텍처 탐색 없이 무턱대고 길을 가다간 나중에 실행 불가능한 길로 빠질 위험이 있다"고 말했다.

이는 쌍둥이가 생산 현장에만 국한되지 않음을 다시 한번 확인시켜 줍니다. 쌍둥이는 설계와 제조를 연결하는 더 넓은 생태계의 일부입니다. 데이터가 양방향으로 이동할 수 있을 때, 즉 설계가 공정 선택에 정보를 제공하고 제조가 설계에 피드백을 제공할 때, 비용 절감과 시간 단축의 잠재력이 크게 향상됩니다.

도입 장벽
디지털 트윈에 대한 열의를 누그러뜨리는 몇 가지 해결되지 않은 과제가 존재한다. 첫 번째는 데이터 신뢰성이다. 패키징 트윈은 웨이퍼 공정, 조립, 테스트 단계의 정보를 필요로 하며, 이는 종종 기업 경계를 넘나든다. 이로 인해 지적 재산 노출에 대한 우려가 제기된다. 안전한 프레임워크와 명확한 거버넌스 없이는 기업들이 의미 있는 모델 구축에 필요한 심층 데이터를 제공하는 것을 주저할 수 있다. 단일 조직 내에서도 통합을 제한하는 사일로 현상이 발생할 수 있다. 부분적인 정보만 파악하는 디지털 트윈은 예측적이기보다는 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 위험이 있다.

모델 신뢰도 문제도 밀접하게 연관되어 있습니다. 엔지니어들은 예측 결과가 실제 결과와 지속적으로 일치하지 않는 한 디지털 트윈을 채택하지 않을 것입니다. 검증은 일회성 작업이 아닙니다. 모델은 드리프트를 감지하기 위해 생산 데이터와 자주 대조되어야 합니다. 초기 시험에서 우수한 성능을 보였던 모델도 공정 레시피가 진화하거나 재료가 변경되거나 패키지 유형이 다양해지면 편차가 발생할 수 있습니다. 지속적인 재교정은 필수적이지만, 이는 자원을 소모하고 엄격한 상관관계 연구를 요구합니다.

또 다른 장벽은 해석 가능성이다. 엔지니어들은 그 배후의 논리를 이해하지 못한 채 블랙박스식 권고를 따르지 않을 것이다. 모델이 압력 증가나 경화 시간 변경을 권고한다면, 팀은 그 이유를 알아야 한다. 물리 기반 트윈은 엔지니어들에게 익숙한 방정식에 기반한다는 장점이 있지만, 실시간 사용에는 너무 느릴 수 있다. 반면 머신러닝 모델은 더 빠르게 실행되지만, 종종 불투명하다.

하이브리드 접근법이 현재 연구되고 있지만, 엔지니어가 평가할 수 있는 설명을 제공해야 합니다. 해석 가능성 없이는 예측 정확도와 무관하게 도입이 지연될 것입니다.

지연 시간과 계산 비용은 구현에 큰 부담이 됩니다. 실시간 보정은 모델이 생산 속도를 따라잡을 만큼 충분히 빠르게 실행될 때만 의미가 있습니다. 고정밀 물리 시뮬레이션은 속도가 현저히 느린 것으로 악명 높습니다. 차원 축소 모델은 속도를 위해 세부 사항을 희생하지만, 중요한 상호작용을 놓칠 위험이 있습니다. 여기에 AI를 추가하면 도움이 될 수 있지만, 해당 모델의 훈련 및 유지 관리에는 추가 부담이 따릅니다. 부분 데이터나 근사값으로 실행되는 트윈을 패키징하는 것은 어느 정도 가치를 제공할 수 있으나, 대량 생산의 시간 창 내에서 실행 가능한 결과를 제공할 수 있을 때까지는 그 활용도가 제한적일 것입니다.

일반성도 또 다른 문제점이다. 패키징 기술은 빠르게 진화한다. 한 세대의 인터포저나 재료 스택으로 훈련된 모델은 다음 세대에 적용되지 않을 수 있다. 엔지니어들은 재훈련 비용과 과적합 위험을 우려한다. 전이 학습 접근법이 연구되고 있지만, 여러 세대의 패키징 기술에 걸쳐 검증된 사례는 거의 없다. 업계는 공정이 변화할 때마다 트윈을 처음부터 재구축하지 않고도 업데이트하고 적응할 수 있는 전략이 필요하다.

PDF의 제이콥스는 "쌍둥이 모델은 일회성 모델이 아닙니다"라고 말했다. "지속적인 검증, 드리프트 탐지, 그리고 기반 프로세스가 진화할 때 재훈련을 위한 프레임워크가 필요합니다. 그렇지 않으면 예측 도구처럼 보이는 것이 오히려 위험 요소가 됩니다."

이러한 경고적 견해는 설계 및 EDA 전문가들 사이에서도 공감을 얻고 있으며, 이들은 강력한 데이터 통합 없이는 패키징 트윈이 실패할 것이라고 말한다. 그들은 매핑, 좌표계, 인터페이스에 대한 표준에 합의가 이루어지지 않는 한 모델들은 분열된 상태로 남을 것이라고 주장한다.

시노프시스의 카비르는 "설계와 제조 전반에 걸쳐 일관성을 확보하는 데 어려움이 있다"며 "디지털 트윈은 또 다른 사일로가 아닌 가교 역할을 해야 한다. 그렇지 않으면 여러 부분적인 시각만 존재하게 되어 전체적인 그림을 완성하지 못하게 된다"고 말했다.

신뢰성 모델링은 또 다른 복잡성을 더합니다. 응력, 확산, 열화 메커니즘을 모델링할 수 있지만, 어느 정도까지만 가능합니다. 단기 가속 시험으로 장기 성능을 예측하는 것은 항상 어려웠으며, 이러한 외삽법을 디지털 트윈에 적용하면 위험 부담이 커집니다. 신뢰성을 과대평가하는 모델은 조기 고장이 현장에 유출될 수 있게 합니다. 신뢰성을 과소평가하는 모델은 과잉 설계와 수율 저하로 이어질 수 있습니다. 현장 데이터로 보정하는 것이 필수적이지만, 현장 반품 사례는 드물고 축적 속도가 느립니다.

조직적·문화적 장벽도 존재한다. 많은 팹과 OSAT 업체들은 데이터 보호에 익숙하다. 추상화된 형태로라도 데이터를 공유하는 것은 기존 관행을 뒤흔든다. EDA, 장비, 조립 업체 간 협력이 필요하지만, 이들 주체들의 인센티브를 조율하는 것은 결코 쉽지 않다. 업계 단체들이 표준화를 논의하기 시작했지만, 도입을 위해서는 기술적 해결책 이상의 것이 필요하다. 경쟁 우위와 공유 인프라를 균형 있게 조율하는 새로운 비즈니스 모델이 요구될 것이다.

디지털 트윈의 향후 방향
이러한 장애물에도 불구하고, 패키징 분야의 디지털 트윈에 대한 관심은 그 혜택이 매우 매력적이기 때문에 계속해서 증가하고 있습니다. 고장으로 이어지기 전에 편차를 감지하거나, 공정 중간에 변경을 권고하거나, 장기적인 신뢰성 위험을 강조할 수 있는 트윈은 수백만 달러의 수율 및 보증 비용을 절감할 수 있습니다. 설계, 제조, 패키징, 테스트를 단일 연속 모델로 연결하는 가능성은 여전히 목표 단계에 있지만, 그 방향성은 분명합니다.

이 같은 추세는 외부 요인에 의해 더욱 가속화되고 있다. 시장 진입 기회가 줄어들고 있으며, 고객들은 복잡한 시스템의 신속한 납품과 예상치 못한 문제 발생을 최소화할 것을 요구한다. 동시에 수율 손실 비용은 증가하고 있다. 첨단 공정 노드와 초소형 피치 패키징에서의 불량품 발생 및 재작업 비용은 이전 세대에 비해 현저히 높아져 예측 제어의 경제적 타당성을 더욱 강화시키고 있다.

대부분의 엔지니어는 권고 사항을 제공하는 조언형 시스템을 선호하며, 최종 결정은 인간 전문가에게 맡긴다. 항공 분야의 자동 조종 장치 사용과 마찬가지로, 조언형 시스템은 업무량을 줄이고 일상적인 작업을 처리할 수 있지만, 비정상적인 상황에서의 판단 책임은 여전히 조종사에게 있다. 패키징 트윈스도 동일한 경로를 따를 수 있다. 즉, 조언 보조 도구로 시작하여 신뢰도가 쌓임에 따라 점차 더 지시적인 역할로 전환되는 것이다.

디지털 트윈으로의 추진은 AI, 머신러닝, 엣지 컴퓨팅과 같은 더 큰 산업 동향과도 교차한다. 장비에 더 많은 센서가 추가되고 AI 도구가 잡음이 많은 다차원 데이터를 처리하는 능력이 향상됨에 따라 실시간 모델의 실현 가능성이 높아진다. 그러나 물리학이 배제된 AI는 취약해질 위험이 있고, AI가 배제된 물리학은 지나치게 느려질 위험이 있다. 진정한 가치는 물리학을 활용해 모델을 제약하고 AI를 활용해 실행을 가속화하는 방식으로 두 가지를 결합하는 데 있을 수 있다. 적절한 균형을 찾는 것은 향후 10년간 패키징 트윈을 구현하는 데 있어 핵심 과제가 될 것이다.

지멘스의 콴은 "도전은 단순히 쌍둥이 모델을 구축하는 데 그치지 않고, 정확성, 속도, 해석 가능성의 적절한 균형을 유지하며 실제 환경에서 활용 가능하게 만드는 데 있다"고 말했다. "엔지니어들이 일상적으로 사용할 수 없다면 모델이 아무리 정교해도 소용이 없다."

결론
기술이 성숙해짐에 따라 디지털 트윈의 적용 범위는 확대될 전망이다. 단일 공정 단계를 최적화하는 수단으로 시작된 것이 전체 조립 라인 관리 프레임워크로 진화할 수 있다. 트윈을 활용해 공구 배치를 계획하고, 자재 흐름을 최적화하며, 인력 수요까지 시뮬레이션할 수 있다. 신뢰성 트윈은 장기 내구성을 입증하는 자료로 고객 커뮤니케이션에 활용될 수 있다. 설계 통합형 트윈은 아키텍처를 조기에 검증함으로써 시장 출시 기간을 단축할 수 있다.

그러나 이 모든 것은 데이터와 모델, 그리고 이를 지원하는 생태계에 대한 신뢰에 달려 있습니다. 그러한 신뢰가 없다면 트윈은 해결책이 아닌 또 다른 복잡성의 층이 될 위험이 있습니다. 신뢰가 있다면 트윈은 포장을 사후 대응적 분야가 아닌 예측적이고 처방적인 분야로 전환시켜 설계 의도와 제조 현실을 일치시킬 수 있습니다.

디지털 트윈이 등장하는 이유는 유행이기 때문이 아니라, 대안이 점점 관리 불가능해지고 있기 때문이다. 복잡성이 기존 방식을 앞지르고 있다. 패키징은 사소한 실수가 연쇄적으로 큰 실패로 이어질 수 있는 중대한 병목 지점이 되었다. 엔지니어들은 이에 대처할 새로운 도구가 필요하다. 디지털 트윈은 여러 도전 과제를 안고 있지만, 가장 유망한 접근법 중 하나를 제시한다.