유리기판 유기기판 차이

유리기판 기술
유리기판 유기기판 차이 대표 이미지

핵심 요약

유리기판과 유기기판의 차이는 소재, 열팽창, 전기 특성, 가공 방식, 비용 구조에 걸쳐 있습니다. 어느 쪽이 절대적으로 우수한 것이 아니라, 패키지 요구 사양에 따라 최적 선택이 달라집니다.

기본 구조

유기기판은 유리섬유 직물에 에폭시 또는 BT(비스말레이미드 트리아진) 수지를 함침시킨 코어에 ABF(Ajinomoto Build-up Film) 빌드업층을 적층한 복합 소재입니다. 구리 배선은 SAP 공정으로 형성하며, 관통 비아는 기계 드릴 또는 레이저 드릴로 가공합니다. 유리기판은 단일 소재(무기 유리)로 코어를 구성하며, TGV로 관통 비아를 형성합니다. 유기기판의 복합 구조는 다양한 물성 조합을 가능하게 하지만, 이종 소재 계면에서의 박리 리스크와 흡습에 따른 치수 변화가 내재되어 있습니다. 유리기판은 단일 소재이므로 내부 계면 문제가 적지만, 금속과 유리 사이의 접착이 과제입니다.

이 항목을 실제 자료에 적용할 때는 단일 특성만 떼어 결론을 내리지 않는 것이 중요하다. 기본 구조에 관한 결과는 유리 조성, 패널 두께, 비아와 배선의 형상, 후속 조립 조건이 함께 달라지면 같은 방향으로 재현되지 않을 수 있다. 따라서 공급사 사양서는 시험 온도와 주파수, 시편 크기, 측정 방법을 맞춘 뒤 비교하고, 개발 샘플과 고객 인증, 파일럿 생산, 양산 출하를 서로 다른 단계로 구분해야 한다. 공개 자료에 조건이 빠져 있다면 우열을 단정하기보다 확인이 필요한 항목으로 남기는 편이 안전하다.

검토 기록에는 자료의 발행 주체와 확인일, 시험 조건, 비교 대상, 아직 검증되지 않은 가정을 함께 적는다. 공정 변경 전후에는 동일한 측정법으로 결함 위치와 전기적 결과를 연결하고, 평균값뿐 아니라 분포와 가장자리 편차도 확인한다. 이런 방식은 홍보 문구와 실제 제조 가능성을 구분하고, 설계 요구가 바뀌었을 때 판단 근거를 다시 추적하는 데 도움이 된다.

열 특성

열팽창계수(CTE)는 두 소재의 가장 핵심적인 차이입니다. 유기기판의 면내 CTE는 12~17ppm/°C(실온~Tg 이하), 면외 CTE는 40~60ppm/°C로 방향에 따라 비등방적(anisotropic)입니다. 유리기판의 CTE는 3~8ppm/°C이며 등방적(isotropic)입니다. 이 차이는 플립칩 접합 시 범프 전단 응력, 리플로우 후 휨(warpage), 온도 사이클 시 솔더 조인트 피로 수명에 직접 영향을 미칩니다. 특히 대면적 패키지(40×40mm 이상)에서는 CTE 불일치에 의한 상대 변위가 누적되어 가장자리 범프의 파손 리스크가 급격히 증가합니다.

열 특성 항목 유기기판(ABF) 유리기판
CTE 면내(ppm/°C) 12~17 3~8
CTE 면외(ppm/°C) 40~60 3~8(등방)
Tg(°C) 180~220 해당 없음(무기)
열전도율(W/m·K) 0.2~0.4 ~1
유리기판 유기기판 차이 기술 설명 이미지
유리기판과 유기기판을 나란히 비교한 모습 (설명용 이미지)

전기 특성

유기기판(ABF)의 유전상수는 Dk 3.2~3.5, 유전손실은 Df 0.003~0.005로 저유전 특성이 우수합니다. 유리기판의 Dk는 4.5~6.5, Df는 0.003~0.007입니다. 절대적 수치로는 유기기판이 낮은 Dk를 가지지만, 유리는 주파수에 따른 Dk/Df 변동이 작고 소재 균질성이 높아 밀리미터파 대역(28GHz 이상)에서 안정적입니다. 유기기판의 유리섬유 직물은 국소적으로 유전상수가 달라 고주파에서 신호 왜곡(skew)을 유발할 수 있으나, 유리기판은 비정질 구조로 이 문제가 없습니다.

  • 유기기판 강점: 낮은 Dk → 전송선 임피던스 설계 유리, 양산 성숙도 높음
  • 유리기판 강점: Dk/Df 주파수 안정성, 소재 균질성, 낮은 흡습률
  • 공통 과제: 두 소재 모두 56GHz+ 초고주파에서의 손실 최적화 연구 진행 중

가공 수율

유기기판은 수십 년에 걸친 양산 경험으로 성숙한 공정 인프라와 높은 수율(90% 이상)을 확보하고 있습니다. 반면 유리기판은 아직 파일럿 이하 단계로, 각 공정(TGV, 도금, 배선)의 수율 최적화가 진행 중입니다. 유기기판의 가공 수율이 높은 이유는 소재의 연성(ductile)과 가공 관용도(forgiving nature) 때문이기도 합니다. 유기 수지는 약간의 공정 편차를 흡수할 수 있지만, 유리는 결함에 대한 관용도가 낮아 공정 편차가 곧바로 수율 손실로 이어집니다.

가공 비교 유기기판 유리기판
비아 가공 레이저/기계 드릴 레이저 + 습식 식각(TGV)
배선 L/S 8/8μm~ 2/2μm~(목표)
양산 수율 90%+ 개발 단계(비공개)
패널 크기 515×510mm 300×300mm~

이 항목을 실제 자료에 적용할 때는 단일 특성만 떼어 결론을 내리지 않는 것이 중요하다. 가공 수율에 관한 결과는 유리 조성, 패널 두께, 비아와 배선의 형상, 후속 조립 조건이 함께 달라지면 같은 방향으로 재현되지 않을 수 있다. 따라서 공급사 사양서는 시험 온도와 주파수, 시편 크기, 측정 방법을 맞춘 뒤 비교하고, 개발 샘플과 고객 인증, 파일럿 생산, 양산 출하를 서로 다른 단계로 구분해야 한다. 공개 자료에 조건이 빠져 있다면 우열을 단정하기보다 확인이 필요한 항목으로 남기는 편이 안전하다.

검토 기록에는 자료의 발행 주체와 확인일, 시험 조건, 비교 대상, 아직 검증되지 않은 가정을 함께 적는다. 공정 변경 전후에는 동일한 측정법으로 결함 위치와 전기적 결과를 연결하고, 평균값뿐 아니라 분포와 가장자리 편차도 확인한다. 이런 방식은 홍보 문구와 실제 제조 가능성을 구분하고, 설계 요구가 바뀌었을 때 판단 근거를 다시 추적하는 데 도움이 된다.

비용 공급망

유기기판의 공급망은 잘 확립되어 있으며, 이비든, 신코전기, 삼성전기, 대덕전자 등이 대규모 양산 체제를 갖추고 있습니다. ABF 필름 공급은 아지노모토(Ajinomoto Fine-Techno)가 독점에 가깝지만, 대체 소재 개발이 병행 중입니다. 유리기판의 공급망은 아직 형성 초기 단계로, 유리 원판(AGC, Schott, Corning), TGV 가공, 배선 형성의 각 단계를 통합 제공하는 업체가 제한적입니다. 비용 측면에서 유기기판은 규모의 경제로 단가가 낮지만, 유리기판은 대면적 패널 가공이 양산 단계에 이르면 비용 경쟁력이 높아질 잠재성이 있습니다.

유리기판 유기기판 차이 기술 설명 이미지
기판 소재 비교 연구 환경 (설명용 이미지)

선택 기준

유기기판과 유리기판의 선택은 패키지 요구 사양(면적, 피치, 주파수, 수량)과 시점(현재 양산 vs. 미래 양산)에 따라 달라집니다. 현재 양산이 필요한 대부분의 패키지에는 유기기판이 적합하며, 유리기판은 기존 기판의 한계가 명확한 차세대 고밀도·대면적 패키지에서 도입이 검토됩니다.

용도별 선택

두 소재의 용도별 적합성을 정리하면 다음과 같습니다.

  1. 중저밀도 패키지(L/S 10μm+, 면적 30×30mm 이하): 유기기판이 비용·양산성 모두 우위
  2. 고밀도 대면적 패키지(L/S 5μm 이하, 면적 50×50mm+): 유리기판의 치수 안정성이 필요한 영역
  3. 고주파 RF 패키지: 유리기판의 Dk/Df 안정성이 장점, 유기 저유전 소재와 비교 평가 필요
  4. 칩렛 집적 인터포저: 대면적과 미세 배선이 동시에 필요한 영역으로, 유리기판의 핵심 타깃

이 항목을 실제 자료에 적용할 때는 단일 특성만 떼어 결론을 내리지 않는 것이 중요하다. 용도별 선택에 관한 결과는 유리 조성, 패널 두께, 비아와 배선의 형상, 후속 조립 조건이 함께 달라지면 같은 방향으로 재현되지 않을 수 있다. 따라서 공급사 사양서는 시험 온도와 주파수, 시편 크기, 측정 방법을 맞춘 뒤 비교하고, 개발 샘플과 고객 인증, 파일럿 생산, 양산 출하를 서로 다른 단계로 구분해야 한다. 공개 자료에 조건이 빠져 있다면 우열을 단정하기보다 확인이 필요한 항목으로 남기는 편이 안전하다.

검토 기록에는 자료의 발행 주체와 확인일, 시험 조건, 비교 대상, 아직 검증되지 않은 가정을 함께 적는다. 공정 변경 전후에는 동일한 측정법으로 결함 위치와 전기적 결과를 연결하고, 평균값뿐 아니라 분포와 가장자리 편차도 확인한다. 이런 방식은 홍보 문구와 실제 제조 가능성을 구분하고, 설계 요구가 바뀌었을 때 판단 근거를 다시 추적하는 데 도움이 된다.

이 글은 AI(인공지능)의 도움을 받아 작성되었습니다.