[해동 패키징 포럼]이은호 성균관대 교수 “패키징 난제, 피지컬 AI·딥 러닝 예측으로 극복”

AI 요약

이은호 성균관대 교수는 20일 열린 2026 해동 패키징 기술 포럼에서 피지컬 AI 기술과 딥러닝으로 반도체 패키징의 핵심 도전 과제인 열 관리와 공정 한계를 극복해야 한다고 강조했습니다. 이 교수 연구팀은 삼성전자 지원으로 복잡한 패키징 패턴의 3차원 열 특성을 실시간 예측하는 딥러닝 기반 3D 열 네트워크 모델과 자동 ETC(열전도도) 예측 프로그램을 개발해 ECTC에서 베스트 페이퍼상을 수상했습니다. 또한 센서 데이터(L1)부터 엣지 AI 제어기(L2), 라인 오케스트레이션(L3), 디지털 트윈(L4), AI 클라우드(L5)로 구성된 5계층 자율 제조 체계 도입과 현대모비스와의 협력에서 엣지 AI로 코일 소성변형 문제를 실시간 서보 교정으로 해결한 사례를 제시하며 피지컬 AI가 차세대 패키징의 수율과 신뢰성을 확보하는 핵심 솔루션이 될 것이라고 밝혔습니다.