이은호 성균관대 교수는 반도체 패키징 주요 도전 과제인 열 관리와 공정 한계를 '피지컬 AI' 기술과 딥러닝으로 극복해야한다고 강조했다.
이 교수는 20일 열린 '2026 해동 패키징 기술 포럼'에서 '피지컬 AI 시스템의 첨단 패키징 적용'을 주제로 발표하며 이같이 밝혔다.
그는 반도체 패키지 설계가 점점 복잡해지면서 발열이 시스템 신뢰성을 발목 잡는 난제라고 진단했다. 이를 해결하기 위한 방법으로 딥러닝 기반 예측 솔루션을 제시했다.
이 교수 연구팀은 삼성전자 지원으로 복잡한 패키징 패턴의 3차원(3D) 열 특성을 실시간 예측하는 '딥러닝 기반 3D 열 네트워크 모델'과 자동 ETC(열전도도) 예측 프로그램을 개발했다. 패키징 분야 권위 학회인 'ECTC'에서 베스트 페이퍼상을 수상, 기술력을 인정 받았다.
이 교수는 제조 전반에 AI가 스스로 판단하고 실시간 제어하는 '피지컬 AI 시스템' 도입 중요성도 강조했다. 센서 데이터를 수집하는 장비(L1)부터 엣지 AI 제어기(L2), 라인 오케스트레이션(L3), 디지털 트윈(L4), AI 클라우드(L5)로 이어지는 5계층 자율 제조 체계가 필요하다는 의미다.
이 교수 연구팀은 현대모비스와 협력으로 전기차 헤어핀 모터 권선 공정에서 코일 소성변형 문제를 엣지 AI 제어를 통한 실시간 서보 교정으로 해결한 바 있다.
이 교수는 “패키징 공정 난도가 급증하는 상황에서 단순히 데이터 축적을 넘어 AI가 스스로 신뢰성 있는 물리적 결정을 내리는 자율 제조 체계로의 전환이 필수”라며 “피지컬 AI가 차세대 패키징의 수율과 신뢰성을 확보하는 핵심 솔루션이 될 것”이라고 말했다.
권동준 기자 djkwon@etnews.com
