산업기술/제조/경영

닛케이 모노즈쿠리_2025.9월호 (P30~32)

반도체 후공정을 연마하는 소니 계열사와 오므론
일본의 승부처는 엣지 AI와 자동화에 있어

반도체 제조에 있어서의 후공정(패키징 공정)의 중요성이 증가하고 있다. 소니그룹 산하의 소니세미컨덕터솔루션즈와 오므론 등도 이 분야를 경쟁력의 기반으로 삼고 있다. 일본은 반도체의 전공정(웨이퍼 공정)뿐만 아니라, 후공정에서도 아시아 기업 등에 뒤처져 왔다. 그러나 지금, 복수의 반도체 칩을 1개의 패키지에 담는 칩렛 집적 등, 첨단 후공정이라고 불리는 영역에서 반격을 노리고 있다.

올 6월, 도쿄빅사이트(도쿄)에서 개최된 반도체 후공정 전시회 ‘SEMIOL 2025’에서는 소니세미컨덕터솔루션즈와 오므론, 오사카대학 등을 대표하는 후공정 분야의 핵심 인재들이 강연, 개발 경쟁에서 승리하기 위한 전략에 대해 설명했다.

-- 하이브리드 접합으로 AI 탑재의 CMOS 센서 실현 --
소니세미컨덕터솔루션즈연구개발센터의 이와모토(岩本) 부센터장은 강연에서 “지금까지는 사람이 화상의 아름다움을 판단해왔다. 지금부터는 AI가 원하는 것을 보는 디바이스가 요구되고 있다”라는 견해를 밝혔다.

칩렛 집적은 일반적으로 GPU(화상처리반도체)나 HBM(광대역메모리) 등을 집적하는 첨단 패키징기술을 가리키는 것이 많다. 하지만, 다른 기능의 반도체 칩을 마치 1개의 칩과 같이 집적해 기능시키는 방법은 소니세미컨덕터솔루션즈가 CMOS(상보성금속-산화물-반도체) 이미지센서 분야에서 선도해왔다. 빛을 전기신호로 변환하는 포토다이오드와 전기신호를 처리하는 로직 반도체를 고밀도로 집적하는 방법으로 사용된다.

CMOS 센서는 스마트폰 카메라용으로 2010년경부터 시장이 급성장했다. 소니세미컨덕터솔루션즈가 그 다음으로 기대하는 용도가 자동차나 방범 카메라용 AI(인공지능) 카메라이다. 현재 카메라 내부에서 AI 처리가 가능한 CMOS 센서 개발에 주력하고 있다. 예를 들면, 얼굴만을 트리밍하거나 신장이나 성별 등의 메타데이터를 추출하는 등, 어느 정도의 정보 처리를 카메라측 AI가 담당한다. 이른바 엣지 AI이다.

필요한 정보만을 데이터센터로 보냄으로써 데이터 전송량이 줄어 소비전력을 낮출 수 있다. 기존에는 데이터센터 등 다른 장소로 영상 데이터를 전송해 AI 처리를 실시했다. 하지만 데이터 전송에 필요한 소비전력이 늘어나면서 자율주행용에서는 AI 판단 지연이 과제가 되고 있다.

소니세미컨덕터솔루션즈의 이와모토 부센터장은 “향후 CMOS 센서의 진화는 반도체 회로를 고밀도로 집적하는 패키지기술이 키를 쥐게 될 것이다”라고 강조했다. 그 핵심이 되는 기술이 반도체 칩을 다수의 구리(Cu) 배선을 통해 접합하는 하이브리드 접합이다. 기존의 납땜을 통한 접합 피치는 수십μ~수백μm가 한계였지만, 하이브리드 접합에서는 수μm까지 미세화할 수 있다. 소니세미컨덕터솔루션즈는 양산에서 1.5㎛, 연구 레벨에서는 0.4㎛ 피치를 실현했다고 한다.

-- 자동화로 품질을 안정화 --
“후공정의 자동화에서 보틀넥이 되는 것은 센싱이다”라고 오므론인더스트리얼오토메이션비즈니스컴퍼니·세미컨덕터&인큐베이션센터의 가네다(金田) 센터장은 말했다.

엣지 AI뿐만 아니라, 후공정에서 일본의 강점이 될 수 있는 것이 자동화기술이다. 반도체후공정자동화·표준화기술연구조합(SATAS)의 스즈키(鈴木) 이사장은 “후공정은 깜짝 놀랄 정도로 수작업에 의지하는 부분이 많다”라고 지적한다. 수작업이 많은 만큼 과거에 인건비가 저렴했던 중국과 동남아에서 산업이 발전해 현재도 이들 지역의 기업들이 높은 점유율을 가지고 있다. 일본OSAT연합회의 하야시(林) 사무국장은 “자동화에 의한 품질 안정화를 추진하면 일본에 기회가 있다”라고 말한다.

자동화에서는 제조 공정에 관련된 데이터 센싱이 중요하다. 하지만, 오므론인더스트리얼의 가네다 센터장에 따르면, 현재는 자동화에 필요한 데이터의 30% 정도 밖에 취득하지 못하고 있다고 한다. 예를 들어 반도체 웨이퍼의 제조 환경에 한해서 보아도, 온도나 전기장분포, 형상, 대전(帶電), 화학반응속도, 플라즈마밀도분포 등을 충분히 측정하지 못하고 있다.

그래서 오므론은 “반도체 제조의 영원한 과제로 여겨지고 있는 웨이퍼의 온도측정기술 등의 개발에 주력하고 있다”(가네다 센터장)라고 한다. 후공정에서 웨이퍼상의 칩을 수지 봉지할 때, 내부의 칩을 포함하여 온도를 관리할 수 있게 되면 품질 안정으로 이어진다. 하지만 실제로는 웨이퍼상의 온도는 물론, 그 안쪽의 온도조차 재지 못하고 있다고 한다. 오므론은 현재 새로운 측정 원리 개발에 착수해 반도체 패키지의 고밀도화를 염두에 둔 안정된 양산 프로세스를 모색 중이다.

3차원(3D)화의 흐름에도 대비하고 있다. 칩렛 집적에서는 유리 기판 등 이종 소재 간 접합이 증가할 것으로 전망된다. 그렇게 되면 소재마다 다른 열응력에 의해 휨이나 크랙이 발생해 품질 불량을 초래할 가능성도 있다. 오므론은 이러한 과제의 해결에도 나섰다.

3D 적층한 반도체 칩은 표면뿐 아니라, 내부 온도도 감안해 열을 컨트롤하지 않으면 품질이 안정되지 않는다. 내부 온도는 직접 측정할 수 없기 때문에, 표면 온도나 히터의 배치, 칩렛 집적의 구조 등 복수의 파라미터를 통해 추정하는 것이 주류이다. 오므론은 내부 온도의 고속 추정에 대응한 알고리즘 개발에 도전. 이미 요소기술 개발을 마치고 평가시험을 시작, 실용화 전망이 높아지고 있다.

-- 일본의 승부처는 엣지 AI --
“일본 기업의 진면목은 자동차와 로봇 산업에서 요구되는 고성능·고신뢰·저비용의 칩렛 집적 제조이다”(오사카대학 산업과학연구소의 스가누마(菅沼) 특임교수).

칩렛 집적에서는 생성 AI를 비롯한 하이퍼포먼스컴퓨팅(HPC)용으로 TSMC나 인텔 등 반도체 대기업들이 각축을 벌이고 있다. 오사카대학 산업과학연구소의 스가누마 특임교수에 따르면, 일본의 승부처는 여기가 아니다.

그는 “일본이 칩렛 집적에서 강점을 발휘할 수 있는 것은 자동차와 로봇에 탑재되는 엣지 AI용”이라고 지적했다. 엣지 AI용 칩렛 집적은 HPC용의 뒤를 이어 시장이 만들어질 것으로 예상되고 있다.

특히 자동차 분야에서는 자율주행용 칩렛 집적에 큰 수요가 예상되고 있다. 자동차에 탑재되는 칩렛 집적에는 높은 성능뿐만 아니라, 높은 신뢰성 및 낮은 코스트가 요구된다. 스가누마 특임교수에 따르면, 이러한 것들의 균형을 맞춘 제조기술은 일본이 승부할 수 있는 토대이다.

최근에는 해외 기업들이 일본에 후공정 거점을 구축하는 움직임도 잇따르고 있다. 2022년에는 TSMC가 ‘TSMC재팬 3DIC연구개발센터’를 이바라키(茨城)현 쓰쿠바시에 설립. 인텔은 2024년 4월에 일본의 장치 제조사 등과 SATAS를 설립했다. 해외 기업들의 이러한 움직임은 “틀림없이 일본의 자동차 산업으로의 공급을 목표로 하는 것이다”라고 스가누마 특임교수는 분석한다.

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닛케이 모노즈쿠리_2025.09 목차

도전자
금속 3D 프린터 ‘AM’ 사업은 일본의 승부처, 킬러앱으로 공세
히로노 요코(DMG모리세이키 집행임원 AM 통괄부 부장 겸 DMG모리세이키 Additive 부사장)

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