반도체 재료의 미세구조와 기계적 특성 연구는 첨단 반도체 소자의 성능과 신뢰성 확보에 핵심적인 역할을 합니다. 본 연구실에서는 알루미늄 합금, 스테인리스강, 텅스텐-구리 복합재 등 다양한 금속 및 합금 재료의 미세구조를 분석하고, 결정 소성, 입계 석출물, 미세 입자 분포 등이 재료의 기계적 거동에 미치는 영향을 체계적으로 규명합니다. 이를 위해 전자현미경, EBSD, X-선 회절 등 첨단 분석 장비를 활용하여 미세구조 변화를 정밀하게 관찰하고, 실험적 결과와 수치 해석을 결합하여 재료의 거동을 예측합니다. 특히, 결정 소성 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 접목한 연구를 통해, 다양한 변형 조건(온도, 변형 속도, 응력 상태 등)에서의 재료 거동을 정량적으로 분석합니다. 예를 들어, Al-Cu-Li 합금 및 고망간강 등 신소재의 변형 및 파괴 메커니즘을 실험과 시뮬레이션으로 규명하고, 이로부터 얻어진 데이터는 실제 반도체 패키지 및 소자 신뢰성 평가에 직접적으로 활용됩니다. 또한, 미세구조 최적화 및 입자 크기 제어를 위한 소결 및 가공 공정 조건의 최적화 연구도 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 반도체 패키지의 내구성 향상, 미세화 공정에서의 신뢰성 확보, 그리고 차세대 반도체 소재 개발에 필수적인 기초 데이터를 제공합니다. 궁극적으로, 본 연구실의 미세구조 및 기계적 특성 연구는 반도체 산업의 경쟁력 강화와 혁신적인 소재 개발에 크게 기여하고 있습니다.

반도체 소자 및 패키지의 신뢰성 확보를 위해서는 다양한 물리적 현상(열, 기계, 전기, 환경 등)이 상호작용하는 복합적인 거동을 정밀하게 예측할 수 있는 다중 물리-스케일 모델링이 필수적입니다. 본 연구실은 실험 데이터와 연계된 유한요소해석(FEM), 결정 소성 모델, 컴퓨터 시뮬레이션 기법을 활용하여, 반도체 패키지 및 인쇄회로기판의 열-기계적 신뢰성, 계면 파괴, 잔류응력, 변형 및 파손 거동을 정량적으로 분석합니다. 특히, 첨단 패키징 신뢰성 예측을 위한 다중 물리-스케일 모델 및 물리정보 신경망 기반 사이버 물리 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 실험적 측정이 어려운 응력, 변형, 파괴 현상을 수치해석과 인공지능 기반 예측 모델을 결합하여 정밀하게 예측하며, 이를 통해 실제 반도체 공정 및 패키지 설계에 적용 가능한 신뢰성 평가 솔루션을 제공합니다. 또한, 계면 파괴 인성 측정, 혼합 모드 파괴 해석, 잔류응력 재분포 등 다양한 신뢰성 이슈에 대한 실험 및 시뮬레이션 연구를 병행하고 있습니다. 이러한 연구는 반도체 패키지의 소형화, 고집적화, 고신뢰성화에 필수적인 기반 기술로, 산업 현장에서 요구되는 신뢰성 평가 및 예측 정확도를 획기적으로 향상시키는 데 기여합니다. 또한, 산학협력 프로젝트 및 국가 연구과제를 통해 실제 산업 적용성과 실용성을 높이고 있습니다.