2026-02-12 : 뉴스 20건, 기술자료 12건 아래 링크 참고하시기 바랍니다. 다른 자료는 Search에서 키워드 입력하여 검색 가능합니다.
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▷ 뉴스 : SKHynix H3 (HBM, HBM Hybrid), 삼성 zHBM, 경기도 팹리스 과제 공모, DRAM 부족, Intel 18A, Rapidus 2nm, AI PC 구도, RRAM, ZAM 시제품, AI Agent, Physical AI, AMKOR Capacity
▷ 기술 자료 : SKHynix H3, AI HPC 프로세서, AI 팩토리, CPO, Hybrid Bonding, Solder 취성, Substrate, 전기전자 전망
| NO | 키워드 | 제목 | 등록일 | 출처 | URL |
| N1 | 데일리 뉴스 | 한국 반도체 산업협회 - 데일리 뉴스 모음 | 2026-02-12 6:30 | KSIA | https://www.ksia.or.kr/infomationKSIA.php?data_tab=1 |
| N2 | 데일리 뉴스 | [제20260210-TI-01호] 2026년 2월 10일 글로벌 반도체 산업 관련 주요 뉴스 요약 > "부르는 게 값"…車반도체 1위 인피니언도 가격 인상 > 삼성·SK 돈잔치에도 떠나는 인재들..."3배 연봉 어떻게 뿌리쳐요" > "전 세계가 ASML 원한다"…EU, 3.7조원 투입해 美 겨냥 '나노IC’ 가동 > TSMC 투자 늘면 美 빅테크 기업도 반도체 관세 면제 > HBM 이어 차세대 D램도 ‘中 굴기’…한국 LCD 기술 베낀 BOE 닮은꼴 | 2026-02-11 9:00 | SPTA Times | https://www.sptatimeskorea.com/post/제20260210-ti-01호-2026년-2월-10일-글로벌-반도체-산업-관련-주요-뉴스-요약 |
| N3 | 뉴스 모음 | 메모리/반도체, 새 LPDDR6 메모리, 중국산 메모리, TSMC 확장 > ISSCC LPDDR6 새 메모리 / 중국 CXMT HBM3 생산 투입 / 화창베이 전자상사 / TSMC 투자 ($45 billion) / 미국 상무부 관세 / 대만 정부 거부 | 2026-02-10:45 | Gigglehd.com | https://gigglehd.com/gg/hard/18459495 |
| N4 | 주간 뉴스 | 주간뉴스 2/9 - 290K+ 취소, 애즈락 공식, AM4 판매, 아이폰 17e와 아이패드? S26 공식 이미지, 빗썸 사태, 가상화폐 시즌 > 코어 울트라9 290K 플러스는 취소다 / 애즈락 공식 입장 / AM4가 제일 잘 나가 / 반도체/메모리 / 아이폰 17e와 아이패드? / 갤럭시 S26 이렇게 생김 / 빗썸 사태, 가상화폐 시즌 종료 / 이것이 K 서비스다 / AI 그거 꼭 써야 하나? / 블리자드 35주년, 일단은 오버워치부터 | 2026-02-11 8:33 | Gigglehd.com | https://gigglehd.com/gg/ggnews/18459010 |
| N5 | 뉴스 모음 | ITFIND > 최신동향 - 오늘의 뉴스 | 2026-02-11 | ITFIND | https://www.itfind.or.kr/trend/todayNews.do |
| N6 | SK하이닉스의 'H3' | SK hynix H³: HBM의 용량 한계, 'HBF 하이브리드'로 돌파하다 > LLM의 시퀀스 길이가 1,000만 (10M) 토큰 단위로 급증함에 따라 HBM의 용량 부족이 현실화되었습니다. SK하이닉스는 이를 해결하기 위해 HBM과 고대역폭 플래시 (HBF)를 결합한 H³ 아키텍처를 제안했습니다. 시뮬레이션 결과, 이 구조는 2.69배 높은 전력 효율과 최대 18.8배 큰 배치 사이즈 처리가 가능함을 입증했습니다. 특히, 느린 플래시 속도를 SRAM 기반 LHB (Latency Hiding Buffer)로 해결한 설계가 핵심인 듯 합니다. | 2026-02-06 17:39 | X.com | https://x.com/PhotonCap/status/2019692432984862755 |
| N7 | SK하이닉스의 'H3' | AI 판 흔들 '괴물 스펙'…SK하이닉스 '비밀병기'에 관심 폭발 > SK하이닉스가 HBM과 HBF를 결합한 Hybrid 구조 ‘H3’ AI 칩 콘셉트를 IEEE 논문으로 공개했으며, 시뮬레이션에서 전성비가 최대 2.69배 향상되는 것으로 나타났다. H3에서는 대용량 KV 캐시를 HBF에 저장해 GPU·HBM의 부담을 줄여, 동일 작업을 기존 32개 GPU 대신 2개 GPU로 처리하고 배치 사이즈를 최대 18.8배까지 키울 수 있었다. 다만 낸드 기반 HBF의 느린 쓰기 성능과 컨트롤러 고도화 등 기술 과제가 남아 있어, HBM 이후 차세대 AI 메모리로 자리잡기까지는 추가 연구가 필요하다는 평가다. | 2026-02-11 9:47 | 한국경제 | https://www.hankyung.com/article/202602117796i |
| N8 | SK하이닉스의 'H3' | SK하이닉스의 'H3' : HBM과 HBF를 결합한 AI 추론 하이브리드 아키텍처 > SK하이닉스의 'H3' 아키텍처를 다루었다. H3는 HBM (High Bandwidth Memory)과 HBF (High Bandwidth Buffer)를 결합한 Hybrid 구조로, 대규모 언어 모델(LLM)의 AI 추론(inference) 환경에 최적화되어 있다. 특히 추론 과정에서 연산 성능보다 메모리 병목 현상이 더 큰 문제로 부각되는 맥락에서 H3의 메모리 효율성을 강조한다. | 2026-02-09 | 네이버 프리키엄 컨텐츠 | https://contents.premium.naver.com/banya/banyacompany/contents/260209103850853xc?lfrom=kakao |
| N9 | 삼성, zHBM | [세미콘코리아 2026] 송재혁 삼성전자 CTO "커스텀 HBM·zHBM 통해 혁신 기술 보여줄 것" > HBM4 피드백 관해선 고객사 측 만족감 드러내 > 삼성전자는 HBM4를 기반으로 파운드리·패키징 역량을 결합해 HBM을 단순 메모리가 아닌 AI 시스템 아키텍처 플랫폼으로 확장하겠다는 전략을 밝혔다. HCB (하이브리드 코퍼 본딩)로 20단 이상 고적층, 열 저항·온도 개선을 노리면서, 다이-투-다이 인터페이스와 커스텀 HBM으로 성능·전력 효율을 높이겠다고 했다. 삼성은 멀티 웨이퍼 본딩을 활용한 3D zHBM (HBM/Interposer/GPU 수직 적층) 구상을 제시하며, 피지컬 AI 시대에 필요한 대역폭·전력 효율 혁신을 이 기술로 달성하겠다고 강조했다 | 2026-02-11 17:51 | 이코노밀 리뷰 | https://www.econovill.com/news/articleView.html?idxno=729491 |
| N10 | 팹리스 과제 공모 | 경기도, 2026 팹리스 양산성능평가 4개 과제 공모 > AI·IoT 등 분야, 다음달13일까지 신청 접수 / 수요연계 컨소시엄 필수, TRL8~9 기술 대상 | 2026-02-11 0:40 | 전자신문 | https://www.etnews.com/20260211000002 |
| N11 | Rubin AI칩, HBM4 사양 조정 | [루머] Rubin AI 칩, HBM4 사양 조정 가능성 : 공급 부족 변수 > 애널리스트 Jukan은 루머를 인용해, NVIDIA가 HBM4 요구 속도를 낮췄고 이로 인해 삼성만으로는 물량을 못 채워 마이크론에도 기회가 생길 수 있다고 언급했다. 다만 다른 보도들에 따르면 현재 전망상 NVIDIA Rubin 플랫폼의 HBM4는 SK하이닉스가 약 70%, 삼성전자가 약 30%를 공급하고, 마이크론은 배제되거나 비중이 매우 낮을 것으로 예상된다. NVIDIA는 2026년 Vera CPU와 Rubin GPU, 그리고 HBM4를 탑재한 Vera Rubin AI 플랫폼을 출시해 차세대 AI 인프라에 투입할 계획이다. | 2026-02-11 13:56 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965937 |
| N12 | DRAM 부족 | 수요 폭증에 DRAM 부족 심화: 2027년 물량까지 매진 > 윈본드 사장은 DDR4를 중심으로 한 DRAM과 SLC NAND 공급 부족이 매우 심각하며, 단기간 해소가 어렵고 가격도 크게 상승했다고 밝혔다. 윈본드의 2025년 매출은 전년 대비 약 9.6% 증가했고, 순이익은 약 3.5배 늘어나는 등 메모리 호황에 힘입어 실적이 크게 개선됐다. 2026~2027년 생산 물량이 이미 매진된 가운데, 회사는 과잉 판매를 막기 위해 분기 단위로만 가격을 협상하며, AI 인프라 확산으로 메모리 수요·가격 강세가 당분간 이어질 것으로 보고 있다. | 2026-02-11 12:45 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965917 |
| N13 | Intel, 18A 공정 | 인텔 18A 공정, 남은 과제는 업계 설득 > 인텔 18A 공정은 파워비아(BSPDN)와 리본펫(GAA)를 결합해 전력·신호 경로를 분리함으로써 성능과 전력 효율에서 경쟁사보다 앞선 공정 우위를 확보한 기술적 도약으로 평가된다. 그러나 BSPDN은 칩 레이아웃과 설계 툴·라이브러리·워크플로우를 근본적으로 재구성해야 해, 현재로선 인텔 내부 프로세서(팬서 레이크) 외에 외부 고객의 채택이 제한적이다. 업계는 2027년 전후, 14A 이후 노드 시점에 설계 생태계와 툴 벤더들이 새 패러다임에 적응하면서 파워비아의 본격적인 상용 채택이 이뤄질 것으로 전망하며, 그때 비로소 인텔의 기술 우위가 파운드리 사업 성과로 이어질 가능성이 크다고 본다. | 2026-02-11 10:03 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965844 |
| N14 | Rapidus 2nm | Rapidus 2nm 로드맵 공개: 2028년 양산 돌입 > 라피더스는 2025년 4월 시범 생산 라인 가동을 시작으로 2027 회계연도 하반기 2nm 칩 생산, 2028 회계연도 본격 양산을 목표로 하고 있다. 홋카이도 치토세 공장에서 웨이퍼 제조부터 패키징까지 전 공정을 수행하며, 초기 월 6,000장 생산에서 약 1년 내 25,000장 수준으로 확대할 계획이다. 200대 이상 장비의 안정 운용과 수율 향상이 핵심 과제이며, 2nm 양산 이후 2~3년 간격으로 1.4nm와 1.0nm 공정으로 공정을 고도화할 방침이다. | 2026-02-11 9:07 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965799?page=2 |
| N15 | AI PC 구도 | AI PC 경쟁 구도 재편 : 인텔·AMD 질주, 퀄컴은 발목 > 유럽 AI PC 시장에서 인텔과 AMD는 x86 생태계·채널 신뢰도를 바탕으로 입지를 강화하는 반면, 퀄컴은 ARM 기반 호환성·신뢰성 우려로 기업 고객 확장에 어려움을 겪고 있다. Copilot+ PC에 필요한 16GB 메모리 부족 속에서, 인텔의 메모리 일체형 루나 레이크 아키텍처는 DRAM 수급 리스크를 줄여 OEM과 기업에 전략적 이점을 제공한다. AMD는 기업 채널 투자와 안정적 생태계로 인텔의 현실적인 대안으로 부상하고 있으며, 중기적으로 경쟁이 심화되더라도 상용 환경에서는 다음 업그레이드 주기까지 x86이 우위를 유지할 가능성이 크다. | 2026-02-11 8:39 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965789?page=2 |
| N16 | RRAM | RRAM의 지연, 적층 메모리가 신경망 연산을 대신할까 > UCSD 연구팀이 RRAM(저항성 RAM)의 구조를 재설계해, 메모리 안에서 직접 신경망을 실행함으로써 CPU‑메모리 간 병목(메모리 장벽)을 줄이려는 시도를 하고 있다. 여러 층을 쌓은 3D ‘벌크 RRAM’으로 40nm 수준 집적과 셀당 64단계 저항값을 구현했고, 웨어러블 센서 데이터를 분류하는 테스트에서 약 90% 정확도로 기존 디지털 신경망에 근접한 성능을 보였다. 다만 동작 온도·데이터 보존·신뢰성 등 과제가 남아 있어, 대규모 언어모델·챗봇용 메인 플랫폼이 되기까지는 추가적인 재료·소자 최적화가 필요하다. | 2026-02-11 8:28 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965784?page=2 |
| N17 | Intel, ZAM 시제품 | 인텔 ZAM 메모리 프로토타입 공개, 획기적인 열/연산 성능 제시 > 인텔은 소프트뱅크 계열 Saimemory와 함께 HBM의 한계를 겨냥한 ‘Z-앵글 메모리(ZAM)’를 공개하고, 다이 내부를 대각선으로 연결하는 계단형 인터커넥트 구조의 프로토타입을 선보였습니다. ZAM은 발열 처리 능력 향상과 제조 공정 단순화, 칩당 최대 512 GB 수준의 용량 확장, 전력 소비 40~50% 감소 등을 목표로 하는 차세대 메모리 아키텍처입니다. 인텔은 초기 투자와 전략적 의사결정을 맡으며, 핵심 임원들이 직접 참여한 점으로 미뤄 ZAM 프로젝트가 HBM 시장을 정면으로 겨냥한 전략적 확장 시도로 평가됩니다. | 2026-02-11 6:29 | QUASARZONE | https://quasarzone.com/bbs/qn_hardware/views/1965766?page=2 |
| N18 | AI 에이전트 | AI 에이전트, 실리콘밸리에서는 어떻게 업무 도구가 되고 있나 > 사람이 설계한 업무를 실행하는 도구로 AI 에이전트를 활용 > AI 에이전트의 활용 여부는 기술의 자율성보다 기업 IT 환경과 통제 가능한 운영 구조에 달려 | 2026-02-11 | KOTRA | https://www.itfind.or.kr/admin/getStreamDocsRegi.htm?identifier=02-004-260211-000004 |
| N19 | 피지컬 AI 동향 | ITFIND > 최신 동향 > 주간기술 동향 > 최신 주간기술동향 > 피지컬 AI와 AI 기술 동향 [주간기술동향 2204호] > 최근 CES 2026에서 Atlas를 비롯한 다양한 로봇 공개가 급증한 현상을 배경으로, 피지컬(Physical) AI의 부상을 파운데이션 모델과 Vision-Language-Action(VLA) 모델의 결합 관점에서 체계적으로 분석한다. 피지컬 AI를 폐루프 지능형 에이전트로 정의하고, 이에 따른 계층적 아키텍처를 제시한다. 또한, Cosmos, Genie 3, PAN, Gemini Robotics-ER 등 기반 모델과 RT-X, π0 계열, OpenVLA, Gemini Robotics, Optimus Brain 등 VLA 정책 동향을 비교하여, 범용 로봇 지능 구현을 위한 기술적 수렴 방향과 관련 핵심 이슈에 대해 고찰해 본다. | 2026-02-11 | ITFIND | https://www.itfind.or.kr/admin/getStreamDocsRegi.htm?identifier=JUGI_8777 |
| N20 | AMKOR Capacity | Amkor to Significantly Boost Arizona Packaging Capacity for Intel and TSMC (영문) > 앰코가 미국 애리조나 패키징 공장을 대폭 확장하면서, 2025년 약 9억 달러 수준이던 설비투자를 2026년에 최대 30억 달러까지 세 배 이상 늘려 인텔·TSMC 물량을 노리고 있다. 인텔은 EMIB·Foveros 같은 자사 첨단 패키징을 미국 내에서 구현하기 위해 애리조나 앰코와 협력하고, TSMC도 CoWoS 패키지 일부를 대만으로 다시 보내지 않고 미국에서 완료하도록 앰코에 맡길 계획이다. 이로써 앰코는 EMIB·Foveros·CoWoS 등 고부가 패키징 공급망의 핵심 거점이 되어, 인텔·TSMC가 미디어텍·구글·퀄컴·테슬라 등 고객사의 고밀도 패키징 수요를 더 많이 처리하도록 돕는 역할을 하게 된다. | 2026-02-11 | TECHPOWERUP | https://www.techpowerup.com/346189/amkor-to-significantly-boost-arizona-packaging-capacity-for-intel-and-tsmc |
| ♥ 반도체 기술 자료 (11건) | |||||
| NO | 키워드 | 제목 / 내용 요약 | 등록일 | 출처 | URL |
| T1 | SK하이닉스의 'H3' | H3 : Hybrid Architecture Using High Bandwidth Memory and High Bandwidth Flash for Cost-Efficient LLM Inference (영문) > IEEE Computer Architecture Letters - Early Access Articles : 해당 논문이 정식으로 채택·심사·편집을 마쳤고 DOI까지 부여되었지만, 아직 권(vol.), 호(no.), 페이지가 배정되지 않은 상태의 “온라인 선(先)출판” 형식입니다 (PDF 원문은 IEEE 멤버만 오픈 가능) > 요약 : Large language model (LLM) inference requires massive memory capacity to process long sequences, posing a challenge due to the capacity limitations of high bandwidth memory (HBM). High bandwidth flash (HBF) is an emerging memory device based on NAND flash that offers HBM comparable bandwidth with much larger capacity, but suffers from disadvantages such as longer access latency, lower write endurance, and higher power consumption. This paper proposes H3, a hybrid architecture designed to effectively utilize both HBM and HBF by leveraging their respective strengths. By storing read-only data in HBF and other data in HBM, H3 equipped systems can process more requests at once with the same number of GPUs than HBM-only systems, making H3 suitable for gigantic read-only use cases in LLM inference, particularly those employing a shared pre-computed key-value cache. Simulation results show that a GPU system with H3 achieves up to 2.69x higher throughput per power compared to a system with HBM-only. This result validates the cost-effectiveness of H3 for handling LLM inference with gigantic read-only data. | 2026년 | IEEE Computer Architecture Letters | https://www.computer.org/csdl/journal/ca/5555/01/11371745/2dRBflMI7M4 |
| T2 | AI, HPC 프로세서 | AI 워크로드를 위한 고성능 컴퓨팅 (HPC) 프로세서 기술 발전 동향 (Technology Trends in HPC Processors for Supporting AI Workloads) > HPC의 변화 : 현대 AI 워크로드의 막대한 연산 수요에 대응하기 위해, 전통적 연구용이었던 HPC(고성능 컴퓨팅) 프로세서 아키텍처가 급격히 진화하고 있습니다. 주요 기술 분석 : Intel, AMD, NVIDIA의 최신 사례를 통해 칩렛(Chiplet) 패키징, 고대역폭 메모리(HBM) 통합, 초고속 인터커넥트 등 효율성 극대화를 위한 구조적 혁신을 분석했습니다. 미래 방향성 제시 : 이러한 분석을 바탕으로 AI 작업 최적화를 위한 차세대 HPC 인프라 아키텍처의 발전 방향과 설계 전략을 제시하고 있습니다. | 2026-02-02 | ETRI, 전자통신동향분석 | https://share.google/Tt5pYnn3WCVaaJfnX |
| T3 | AI, CPO | AI 데이터센터를 위한 CPO용 광통신부품기술 동향 (Optical Component Technologies for Co-Packaged Optics in AI Data Centers) > 배경 및 목적 : 대규모 AI 모델 확대로 인한 데이터 센터의 전력 소비와 처리량 문제를 해결하기 위해, 스위치 칩과 광학 엔진을 하나로 통합하는 CPO 기술이 주목받고 있습니다. 기술적 이점: 전기와 광학 간 연결 거리를 단축함으로써 데이터 전송 속도와 밀도를 높이는 동시에, 지연 시간(Latency)과 에너지 소모를 획기적으로 줄여줍니다. 연구 내용 : 기존의 플러거블(Pluggable), LPO, OBO 방식과 CPO의 구조적 특성을 비교 분석하여 차세대 AI 데이터 센터를 위한 초고속·저전력 광 연결 솔루션을 검토합니다. | 2026-02-02 | ETRI, 전자통신동향분석 | https://share.google/r8120MrMODyKrIw6u |
| T4 | AI 팩토리 구축 가이드 | NVIDIA Enterprise Reference Architecture Overview (White-Paper) > 엔터프라이즈를 위한 AI 팩토리 구축 : 생성형 AI의 요구 사항을 충족하기 위해 기존의 범용 컴퓨팅 한계를 넘어, 데이터와 전력을 지능으로 변환하는 'AI 팩토리' 구축을 위한 가이드라인을 제공합니다. 검증된 설계 패턴 및 성능 최적화 : 수십 년간의 경험과 테스트를 바탕으로 CPU, GPU, 네트워킹 구성의 병목 현상을 최소화하고 성능, 가용성, 총소유비용(TCO)을 최적화한 표준화된 설계 패턴을 제시합니다. 유연한 확장성 및 비즈니스 혜택 : 32개에서 256개 GPU 규모의 엔터프라이즈 환경에 맞춤화된 구성을 지원하며, 이를 통해 배포 위험을 줄이고 비즈니스 가치 창출 시간을 단축할 수 있도록 돕습니다. | 2025-05-01 | NVIDIA | https://share.google/ENP8odm3EGfaz8926 |
| T5 | Hybrid Bonding | 첨단 반도체 패키징을 위한 저온 Hybrid Cu Bonding 연구 동향 (Recent Advances in Hybrid Cu Bonding at Low-Temperature for Advanced Semiconductor Packaging) > 최근 HBM (high bandwidth memory), 3-D IC (integrated circuit)에 대한 관심도가 증가함에 따라 하나의 패키지에 여러 칩을 실장하는 첨단 패키징 기술에 대한 중요성이 대두되었다. 기존에 사용되어온 솔더 접합 방식의 경우, 접합부 계면에 형성되는 금속간화합물(intermetallic compound, IMC)로 인해 취성 및 전기 저항이 증가하여 반도체 패키지의 성능 저하가 발생한다. 이러한 문제를 해결하고자 솔더를 사용하지 않아 금속간화합물이 형성되지 않고, 우수한 열적/전기적 특성을 보이는 Cu를 직접적으로 접합하는 Cu-Cu direct 접합 기술이 제안되었다. 하지만 이 경우 Cu 산화 및 높은 공정 온도의 문제가 존재하기 때문에 Cu의 미세구조 제어, 표면 처리 및 금속 패시베이션 (passivation) 층 삽입 등과 같이 Cu 산화 방지 및 공정 온도를 낮추기 위한 연구가 진행되어 왔다. 본 review 논문에서는 Cu의 산화를 방지하고 저온에서 접합을 하기 위한 다양한 연구를 비교 분석하였다. | 2025-06-30 | Korea Science | https://www.koreascience.kr/article/JAKO202520361203759.pdf |
| T6 | Hybrid Bonding | 저온 Cu 하이브리드 본딩을 위한 SiCN의 본딩 특성 리뷰 (A Review on the Bonding Characteristics of SiCN for Low-temperature Cu Hybrid Bonding) > 디바이스 소형화의 한계에 다다르면서, 이를 극복할 수 있는 방안으로 차세대 패키징 기술의 중요성이 부각되고 있다. 병목 현상을 해결하기 위해 2.5D 및 3D 인터커넥트 피치의 필요성이 커지고 있는데, 이는 신호 지연을 최소화 할 수 있도록 크기가 작고, 전력 소모가 적으며, 많은 I/O를 가져야 하는 등의 요구 사항을 충족해야 한다. 기존 솔더 범프의 경우 미세화 한계와 고온 공정에서 녹는 등의 신뢰성 문제가 있어, 하이브리드 본딩 기술이 대안책으로 주목받고 있으며 최근 Cu/SiO2 구조의 문제점을 개선하고자 SiCN에 대한 연구 또한 활발히 진행되고 있다. 해당 논문에서는 Cu/SiO2 구조 대비 Cu/SiCN이 가지는 이점을 전구체, 증착 온도 및 기판 온도, 증착 방식, 그리고 사용 가스 등 다양한 증착 조건 에 따른 SiCN 필름의 특성 변화 관점에서 소개한다. 또한, SiCN-SiCN 본딩의 핵심 메커니즘인 Dangling bond와 OH 그룹의 작용, 그리고 플라즈마 표면 처리 효과에 대해 설명함으로써 SiO2와의 차이점에 대해 기술한다. 이를 통해, 궁극적 으로 Cu/SiCN 하이브리드 본딩 구조 적용 시 얻을 수 있는 이점에 대해 제시하고자 한다. | 2024-01-09 | Korea Science | https://www.koreascience.kr/article/JAKO202301257604286.pdf |
| T7 | IC Substrate | Recent Advances in Integrated Circuit Substrates for Enhanced Semiconductor Packaging : 201-220페이지 > 반도체 기술 발전에 따라 고성능·고신뢰성·소형화된 IC 패키징 솔루션의 수요가 증가하고 있다. 유리·폴리머 기반 신소재, 2.5D·3D 구조 등 최신 IC 서브스트레이트 기술이 성능·열관리·전기적 무결성 향상에 기여하고 있다. 정부와 산업·학계 협력을 통해 전자재료 연구개발을 강화하고 응용 분야를 확대할 필요가 있다. | 2025-08-01 | ResearchGate, KAJOSMAT | https://share.google/wFi2ShINNAv5T6srX |
| T8 | 3D 반도체, 솔더 취성 | 3D 반도체 패키징 적용을 위한 Sn-58wt%Bi 솔더의 취성 개선 전략 리뷰 (A Review of Strategies for Improving Brittleness in Sn-58wt_Bi Solder for 3D Semiconductor Packaging Applications) > 3D 반도체 패키징 기술의 급속한 발전으로 전자 부품의 집적도가 현저히 증가함에 따라, 리플로우 공정 후 발생하는 warpage 및 열적 손상 방지를 위한 저융점 솔더의 중요성이 부각되고 있다. 특히, Sn-58Bi (wt.%) 솔더는 낮은 융점과 우수한 비용 효율성으로 주목받고 있으나, 높은 취성으로 인한 기계적 충격 저항성 저하가 주요 단점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 Sn-58Bi 솔더의 취성 개선을 위한 다양한 전략을 체계적으로 고찰한다. 구체적으로, 합금 설계 최적화, 나노복합재료 첨가, 그리고 혁신적 공정 기법 적용을 통한 미세구조 제어 및 기계적 특성 향상 방안을 중점적으로 분석한다. 이를 통해 Sn-58Bi 솔더의 성능을 획기적으로 개선하여 차세대 3D 반도체 패키징 기술 발전에 기여할 수 있는 실질적인 해결책을 제시하고자 한다 | 2025-02-10 | Korea Science | https://www.koreascience.kr/article/JAKO202405260480101.pdf |
| T9 | 2026년 전망, 소부장 | 2026 Outlook, 반도체 / 소부장 Nothing Better > AI 데이터센터 수요와 메모리·스토리지 구조 변화(HBM, HBF, DDR5, CXL, eSSD, GPUaaS 등)로 2026년까지 반도체 시장의 3년 연속 두 자릿수 성장 ‘울트라 슈퍼 사이클’을 전망하는 리포트다. HBM·HBF·AI 서버·네오클라우드·AI PC·스마트폰 등 세트·인프라 수요가 미세공정, TSV·하이브리드 본딩, 인터커넥트 고도화를 끌어올리며 전공정 식각·계측/검사·후공정 패키징 장비의 중요성이 크게 부각된다고 본다. 투자 측면에서는 삼성전자·SK하이닉스와 함께 원익IPS(전공정), 오로스테크놀로지(계측/검사), 프로텍(후공정 본딩/디스펜서)을 핵심 수혜주로 보고, 각각 공격적인 ‘BUY’와 목표주가를 제시한다. | 2025-10-22 | 유진투자증권 | https://share.google/OHBVarkDTUpa2BPhv |
| T10 | 2026년 전망, 전기전자 | 2026년 전기전자 전망, AI가 이끄는 성장형 시클리컬로 전환, 삼성전기 > 2026년 전기전자 업종은 스마트폰·PC 세트 수요는 정체(성장률 Flat)에 가까우나, AI 인프라(서버·추론) 투자가 예상보다 강하게 이어지며 업종 전체를 이끄는 구조로 전망된다. MLCC·FC-BGA·메모리 패키지기판 등 핵심 컴포넌트는 AI 서버·레거시 DRAM·SOCAMM·GDDR7 수요로 인해 ‘순수 시클리컬’에서 인프라 기반의 ‘성장형 시클리컬’ 산업으로 재평가될 것으로 본다. 투자전략 측면에서 AI 수혜도가 높은 삼성전기(MLCC·FC-BGA), LG이노텍(광학·기판), 대덕전자·심텍(메모리/AI 기판), 해성디에스(DDR5 기판), 기가비스(AOI 장비), 아모텍(AI 서버용 MLCC) 등을 ‘BUY’로 제시한다. ※ 시클리컬 : Cyclical은 경기나 업황이 주기적으로 호황과 불황을 반복하는 산업·종목을 뜻하는 말 | 2025-11-24 | iM증권 | https://share.google/7arSdd2IzgaGVbVQ4 |
| T11 | IT HW 업종 투자 전략 | Issue Comment, 전기전자, IT HW 투자전략 : 가동률을 넘어 판가로 확산되는 기대 > IT H/W 업종에 대해 비중확대(Overweight)를 유지하며, 삼성전기·LG이노텍을 최선호, 메모리 기판 노출도가 높은 PCB 업체(삼성전기, 심텍, 대덕전자, 티엘비 등)에 대한 바스켓 매수를 추천한다. MLCC는 삼성전기 가동률이 3Q25 약 95%·4Q25도 계절성을 상회할 수준으로 예상되고, 탄탈륨 캐패시터 판가 인상(Yageo) 사례를 계기로 향후 MLCC 판가 인하폭 축소·판가 인상 가능성까지 열려 있다고 본다. 메모리 PCB는 2026년 PER 22배 수준까지 글로벌 peer와 키맞춤이 이뤄졌지만, 3Q25 실적 이후 LPDDR·NAND 기판 수주·가동률(70→80% 이상) 상향과 BT 기판 판가 인상 전가 여부에 따라 2차 주가 랠리와 추가 마진 업사이드가 기대된다고 분석한다. | 2025-10-28 | iM증권 | https://share.google/c0pfykNWyJX5b1ZmK |