ㅇ판금 공정 지능화를 위한 원소재, 금형, 설비, 품질의 4대 요소 데이터 분석 및 취득을 위한 센싱 기술 및 장비 개발- 판금 제조 기업의 실시간 원소재 물성 데이터 취득을 위한 디바이스 개발- 금형 마모 분석을 위한 제품 버 측정설비 개발- 프레스 설비 이상감지를 위한 센싱 기술 개발- 육안검사 대체 AI 알고리즘 기반 자동 검사 기술 개발ㅇ국제 표준을...
판금
디지털화
인공지능
자율제조
협업 플랫폼
2
2024년 3월-2028년 12월
|850,000,000원
물리기반 인공지능과 열-기계 연계 물성을 활용한 차세대 반도체 패키지 신뢰성 진단 및 방열성능 최적화
본 과제는 열-기계 연계 물성 측정과 물리기반 인공지능에 기반한 예측 플랫폼 구축을 통해 차세대 반도체 패키지의 신뢰성 진단 및 방열성능 최적화를 최종 목표로 함. 세부 목표로 1) 차세대 반도체 패키지 구조 설계 및 고방열 성능 테스트, 2) 패키지 열/기계 물성 평가 및 데이터베이스 구축, 3) 인공지능기반 패키지 신뢰성 해석 및 건전성 진단 기술 개발...
차세대 반도체 패키지
물리기반 인공지능
신뢰성
방열설계
열-기계 연계 물성
3
2024년 2월-2029년 2월
|7,575,561,000원
차세대반도체소재부품장비후공정전문인력양성
글로벌 경쟁력 확보를 위한 중소·중견기업 수요 연계 및 실무 중심형 반도체 소재·부품·장비 전문인력 양성- 석박사 교육과정개발 운영 : 차세대반도체 소재,부품,장비, 후공정 분야 연간 신규 110명 이상 양성- 산업계 수요를 반영한 산학 프로젝트 및 전문 교육과정 운영- 산학협력체계 구축 및 성과확산
반도체소재부품장비
반도체 후공정
인적자원
학위과정
4
주관|
2023년 3월-2027년 12월
|524,724,000원
3D 패키지 배선을 위한 하이브리드 본딩 기술
본 과제는 NAND COP, HBM, SIP 등 3D 패키지 배선을 위해 초연결성(high connectivity) 저온 하이브리드 본딩 소재·공정 기술을 개발하는 연구임.
연구 목표는 sub-μm~10μm 피치의 D2W/W2W 하이브리드 본딩 적용 가능 공정 및 소재, 본딩 기구·신호전달·warpage 해석, Cu/dielectric 신뢰성 향상 기술 확립에 있음. 전처리·나노막 소재, 본딩층 CMP 및 fly cutting 평탄화, 계면접착력 평가, Multi-scale mechanism 규명과 머신러닝 기반 설계가이드라인을 수행함. 기대 효과는 소형화·고집적 HPC 반도체 원천기술 확보, Cu pad 최적 디자인 제시, 확산 촉진 제어 및 저온 미세접합 신뢰성 강화, 3D 패키징 경쟁력 및 전문인력 배출에 기여함.
