AI 기반 역설계 모델을 활용한 유기 RDL 인터포저의 특성 임피던스 최적화 연구

• 영문명: AI-Based Inverse Design Model for Characteristic Impedance Optimization of Organic RDL Interposers
• 발행기관: 한국마이크로전자및패키징학회
• 저자명: 조민선(Minsun Cho) 이태헌(Taeheon Lee) 유지호(Jiho Yu) 정성엽(Sungyeop Jung)
• 간행물 정보: 『마이크로전자 및 패키징학회지』제32권 제3호, 100~109쪽, 전체 10쪽
• 주제분류: 공학 > 산업공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.09.30

국문 초록

유기 재배선층 인터포저의 고속·고집적 패키징에서 신호 무결성 확보를 위해 전송 선로의 특성 임피던스 매칭이 필수적이다. 기존 해석적 모델은 전송 선로의 물리적 구조 단순화 가정으로 실제 제작된 형상을 반영하기 어렵다. 한편, 2D 전자기장 해석기는 구조 편집기와 통합되어에치 구조 반영이 용이하고 전송선로의 RGLC 모델 변환으로 회로 및 시스템 수준 설계 확장성이 높으나 목표 임피던스를 충족하는 전송선로 구조 결정에 필요한 시간 소요가 여전히 크다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해, 사다리꼴 단면 및 다층 구조를 포함한 실제 특성을 반영한 데이터셋을 구축하고, AI 역설계 모델 통해 임피던스를 충족시키는 설계 방법론을 제안한다. 학습 모델 구축 이전, 데이터 분석을 진행하여 영역의 분포와 특성을 규명하고, 민감도 및 특이도 분석을 통해 데이터 라벨링 결과 및 특징 추출 결과를 반영된 모델 설계가 가능하도록 한다. 모델의 검증 단계에서도 데이터 약화 실험 및 전통적인 방법과의 비교를 통해 모델의 정확도와 신뢰성을 확보한다. 제안된 방법론은 인터포저 설계 자동화 및 최적화의 핵심 기술로 활용 가능할 것으로 기대한다.

영문 초록

In order to ensure the signal integrity of organic redistribution layer interposers for high-speed and high-density packaging, characteristic impedance matching of transmission lines is an essential task. Conventional analytical models are constrained by structural simplification of the transmission lines and cannot fully reflect actual fabricated structure. On the other hand, a 2D field-solver with structure editor could consider the etch shape and be extended to circuit or system level simulation by transforming the transmission lines into RGLC model. However, determining the parameters that ensure impedance matching still requires significant time and effort. To overcome these limitations, this study proposes an AI-based inverse design model supported by a dataset considering trapezoidal cross-sections and multilayer structures that represent realistic process characteristics. Prior to model training, data was analyzed to identify the distribution and properties of impedancematched regions, and sensitivity-specificity evaluation was used to validate labeling and feature extraction, enabling reliable model construction. In the validation stage, the performance was assessed by data weakening experiments and comparison to traditional methods to ensure the robustness and accuracy. The proposed framework could serve as a key technology for interposer design automation and optimization.

목차

1. 서 론

2. 실 험

3. 결 과

4. 결 론

감사의 글

References

키워드

RDL interposer Inverse design AI Impedance matching Signal integrity