미래기술육성센터 2022 년하반기과제공모기술분야 1. 반도체설계 /Simulation 고도화 2. 신개념반도체 3. 미세메모리소자구현을위한공정및소재 4. 미세시스템반도체소자구현을위한로직공정및소재 5. Cognitive Map 6. 차세대스마트홈플랫폼 7. 차세대실감인터

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1 미래기술육성센터 2022 년하반기과제공모기술분야 1. 반도체설계 /Simulation 고도화 2. 신개념반도체 3. 미세메모리소자구현을위한공정및소재 4. 미세시스템반도체소자구현을위한로직공정및소재 5. Cognitive Map 6. 차세대스마트홈플랫폼 7. 차세대실감인터렉션 8. 신개념모바일헬스 9. 온라인소비자오피니언분석 10. 차량내탑승자모니터링시스템 11. 차세대디스플레이 12. 차세대통신 13. 모바일기능성신소재 14. 차세대센서 15. 차세대배터리 16. 차세대가전혁신소재 17. 차세대바이오치료제 18. 바이오치료제생산을위한공정 19. 기타 - 1 -

2 1. 반도체설계및 Simulation 1) 차세대 SoC 향설계플랫폼 - HPC, AI 및기타고사양제품에적용되는차세대 SoC 는 Big Die 와 Heterogeneous Multi Die 를사용한고성능 / 고효율 Design 이필요 - 메모리 BW(Bandwidth) 증가에따라 HBM 탑재수량이 증가하는추세로 2.5D/3D 설계기반기술에대한니즈증대 1 2.5D/3D 설계 - Die-to-Die Interconnection을위한 High-bandwidth Interface 설계 - 3DIC 전용 Testability (Die간연동성기반 DFT) 2 Big Die 설계 - High Power SoC(>1000W) 향설계방법론 - 차세대서버 SoC 향 Virtualization Solution 에대한 Feature 발굴및관련 Solution 3 Machine Learning 기반 Advanced Design 방법론 - ML 기반 PPA Optimization - 설계 TAT 단축 - 2 -

3 2) ML 및 AI 를활용한 Simulation Platform (V-NAND 향회로 ) - 설계난이도증가에따른 TAT 혁신및완성도확보필요 - Machine Learning과 Artificial Intelligence를이용한반도체회로설계및최적화 - VNAND가고층화되면서, WL Loading을구동하기위한 Pump 회로의전력소모와면적이커지고있음 - 이를극복하기위한최고효율의 VNAND 향최적고전압생성 Pump 회로 1 Analog Layout 자동화 - 모든동작조건에서 Mismatch를최소화할배치최적화알고리즘 - Clock Power 및 Decoupling Cap 배치기술, Clock Driver 배치기술, Clock Routing Pitch, 연결기술 2 DRAM Core IP(BLSA/SWD) Library 개발 - Area 최적화를위한단위 IP 구성방법및구성별 Place & Route 방법을찾고 Library화하여 PPA(Power, Performance & Area) 최적화설계를위한 Template 개발 3 Analog Input/ Output 회로설계최적화 - Memory Tx/Rx I/O Path의성능을결정하는 Analog 회로 (CML Divider, Phase Splitter, Sense Amp 등 ) 설계에있어사양에맞는구조결정, 소자 Sizing(PPA) 에 AI/ML 기반의진보된방법론을적용하여최적 I/O 성능구현 - 3 -

4 4 차세대 VNAND 향초고효율 Pump - 외부전압 2.5V로부터 30V, 12V, 4V 등의다양한고전압생성 Pump 회로에대해이론적한계에근접하거나이를뛰어넘은초고효율의 Pump 회로설계기법 5 초저전력 Pump - 최소한의 Power를소모하며미래 VNAND의 High Cap. Loading 을구동 - 초고효율 Pump 혹은저전력 Pump 회로설계 6 최소면적의 Pump - 고효율, 저전력을달성하면서회로면적을최소화할수있는미래 VNAND 향 Pump 회로설계 7 상기의 4, 5, 6을모두만족하면서차세대초고층 VNAND 구동에최적화된고전압 Pump 회로설계 - 4 -

5 3) Fab 자동화를위한 AI 기반 Robotics - 환경안전 Risk 제거를위해 Robotics 자동화기반의 Fab 설비유지 / 보수 / 관리작업자동화에활용 - 기존의단순물류자동화단계를넘는자율무인 Fab 구축활용 1 사람처럼환경 / 사물을빠르게인지하고상황을 (Fast & Reliable Sensing/Perception) - 실시간으로빠르게물체및환경을인식 2 사람처럼대상물체및환경을기민하게조작 (Dexterous Manipulation) - 로봇팔과손으로 Manipulation 행동유형학습 및非학습물체조작을위한행동생성 3 사람처럼좁은공간內에이동가능한高정밀자율주행 - 카메라, IMU, LiDAR 等을바탕으로 Fab에서로봇의위치추정및주행을정밀하게하는 SLAM 4 Continuum Robot Platform - 설비內협소공간움직임을위한고강성 / 소형 / 구동메커니즘및장애물회피를위한, Path Planning 및 Configuration 교시 - 5 -

6 4) 반도체미세화에따른원자수준 Simulation 고도화 - 반도체미세화에따른대규모원자수준 Simulation 필요성 이증가하고있고이를통해다양한반도체소재에대한기 계적 열역학적 전기적물성및반응해석에활용 - 새로운원자수준 Simulation 의차세대반도체실제공정 및구조를반영할수있는소재발굴에활용 1 대규모병렬화및 Simulation 고속화 - 원자수준 Molecular Dynamics 시뮬레이션으로 Full Device 및실제공정묘사가가능한방법론가속화및다양한 Rare-event Sampling / Accelerated Dynamics 의접목 - 신규아키텍쳐 (GPU/CPU hybrid 등 ) 에최적화된병렬분산계산알고리즘개발및 Accelerated Dynamics / Rare Event Sampling 등의가속화알고리즘접목을 통한기존 MD 시뮬레이션의한계극복 2 다양한소재間상호작용에관한방법론 - 다양한공정 (ALD, CVD, PVD 등 ) 과소재의거동을표현할수있는모델 Coverage 확장 ( 산화물 / 질화물등의전통적인반도체소재外금속, 합금재료등의물성해석에필요한상호작용 ) - AI 等의다양한접근방법을활용한신규물질상호작용에대한신속한확장방법론개발 3 AI 기반 Meshless 3D Simulation - 6 -

7 - Mesh 기반으로수행되는다양한물리 Simulation 의 TAT- Coverage-정합성 Tradeoff를 AI로극복 - 정형 / 비정형 Mesh의 Graph Network 변환및 Simulation 상황에따라적응적으로 Network의 Resolution을조절하는알고리즘필요 4 AI기반물리방정식고속 Solver - Simulator내부의물리방정식 (PDE: Partial Differential Equation) 의해를수치해석기법이아닌미분가능한 Deep Learning (DL) 을사용하여직접구하는방법제시 - 7 -

8 2. 신개념반도체 1) Scaling Down 을위한신규소재및차세대비휘발성메모리 - Logic 및 Memory Scaling down 의한계극복을위한신규소재연구 Power 및 speed 향상을위한 Nonvolatile memory 1 Scaling down의한계극복을위한신규소재 - 단채널효과 (Short channel effect) 의극복을위한 2D material 기반소자의 component 저온성장을위한 precursor 및성장방법 공정성과낮은 contact 저항을갖는 metal contact 낮은 trap density를갖는 Gate oxide interface - High stability 및 p-type oxide semiconductor 고온 bias 신뢰성향상을위한물질연구및신뢰성 열화기석 p-type 신규소재및증착방법 - Power 및 delay 감소를위한신규저저항 metal - 10나노이하 DRAM 미세화한계에따른집적도향상 3D Cell Line 구조화 (TR+Cap. 적층 ) 저온에서이동도가높은채널新소재 - 8 -

9 2 Emerging Nonvolatile Memory - Vertical memory 개발을위한 Atomic Layer Deposition (ALD) 기반 Phase Change Memory ALD 向신물질및 stack, ALD 공정 /precursor 제안 - High Endurance를갖는 FeFET Endurance 향상을위한신규계면박막제안및제어 / 증착 - 저전력고속동작특성을가지는 MRAM Magnetic domain wall motion 또는 Spin orbit torque MRAM용신물질및구조제안 3 차세대저저항물질 - 배선의선폭이 10nm 이하로감소됨에따라 scattering에의한급격한배선저항증가문제해결 Grain boundary scattering 감소 Interface scattering 감소불순물이낮고, 막 (Bulk) 밀도가높은 ALD Metal 공정 4 실리콘포토닉스소자 - 레이저를활용한저전력초고속통신 - : 서버-데이터센터간광통신, 원거리통신해결 실리콘광소자및집적화 Interface scattering 감소 - 9 -

10 2) CTF 대체소자 - CTF 기반 3D VNAND Cell 을대체할수있는 신규비휘발성 (NVM) 메모리소자 CTF Cell 기반 3D VNAND 의지속적인적층단수 증가에따른공정난이도, Cost 증가등한계예상 - (Logic 공정호환가능경우 ) NVM-in-Logic 응용 1 신물질, 신구조, 신개념의비휘발성메모리소자 2 3D VNAND 구조에기반한신규비휘발성메모리소자 3 Si 기반공정과호환가능 ( 선택사항 ) ( 참고 ) 제안 Spec Bit density: > * 100Gb/mm 2 - 세대연장성 (30% 이상 /Gen.) 가능성제시필요 Endurance: SLC 기준 100K Retention: 100, 10Hrs

11 3) 강유전체활용반도체 (DRAM 향 Ferroelectric 소자 ) - 차세대 DRAM 제품, Neuromorphic Synapse 소자, IoT 저전력반도체소자 DRMA의소비전력, Scaling 한계등에따라 NVM 이면서 High speed, 3D 구성가능성이있는 강유전반도체 (FeFET) 에대한관심증가 - 차세대메모리 (D0b) 제품 BCAT(Buried Cell Array Transistor)/Cap 한계도래로 Vertical stack 과 Stack height 감소가능한 Cap-less DRAM향 Ferroelectric 물질필요 1 High Performance 구현가능한강유전체물질개발 - <10ns 수준의 Speed 특성확보 - >1E12 수준의 Endurance 특성확보 2 강유전체산포및양산성확보 - O-phase portion >95% 확보 - Grain size 및 uniformity 제어 3 강유전체게이트소자모델링 - 물질 / 소자 / 회로모델링 - 파워-성능특성 Metric

12 4 Ferroelectric 박막구조분석 - Ferroelectric 박막의물리적구조와특성발현의 mechanism 규명을위한측정 - 박막에전압을가하며구조변화와 ferroelectric 특성을동시에측정 5 Ferroelectric 소자의산포를개선 - Ferroelectric 박막의 grain size 조절 - Ferroelectric 박막의배향성조절 6 Ferroelectric 소자의고주파측정 - 1GHz 이상에서소자동작 monitoring

13 4) 고성능로직 Transistor _ Alternative Channel MOSFET - 고성능 Logic Transistor ( 고성능, 저전력 ), Logic 소자 Area Scaling, 3D logic 의 2 층 transistor 2nm 이후대비를위한 2D MOSFET 개발및특성향상 예 ) 2D Channel 물질 : Graphene, TMDC, MoS 2, WS 2, Di-chalcogenide 등 1 2D MOSFET 특성향상을위한低저항 Contact 형성 - 2D MOSFET 향 Contact Metal 발굴 - 2D 물질 - Metal Interface 최적화를통한저항감소 2 2D MOSFET 향 Gate Stack 형성 - 2D MOSFET 향 Gate Dielectric, Work Function Metal 물질개발 3 Alternative channel 형성 - Wafer-scale, High quality(crystallite), Low temp. 공정기반 Channel growth 및 layer transfer - Surface treatment (Dit 감소, Gox 형성 ) - Si 동등이상의 Band gap 물질개발 - High-k interface 제어 (EOT scaling) 4 低저항 Contact 형성 - Contact 저항감소 - 低저항interconnection 5 2D channel MOSFET - On/Off current 특성개선 - Si MOSFET과의 Co-integration

14 5) 고성능로직 Transistor _ 차세대 2D Transistor 관련 - 차세대 Logic 제품 Channel 물질 지속되는 Scaling에따른 Si 기반 MOSFET Logic Tr의 Mobility 한계로 Channel의 mobility 향상필요 BandGap을갖는 TMDC(Transition Metal-Dichalcogenide) 는반도체특성이있으면서, 원자 level 두께에서도높은 Mobility를가져차세대 Logic 채널로유망 1 2D Channel materials high quality 성장 - 대면적 / 직성장 2D channel 형성공정 - 2D mobility >200cm2/Vs, 공정온도 <700C 형성 - Defect 저감공정 2 2D향 IL 성장 - 2D 계면과 hetero 접합가능한 IL 공정 - Grain Control 및하부 2D damage free IL 공정 3 2D Channel향 Doping/Contact - 전극과 2D vdw air gap 존재에따른접촉저항감소 (Si ~100 Ω μm, 2D materials ~1000 Ω μm) - 전하이동도핑 (charge transfer doping) - in-situ 도핑

15 3. 미세메모리소자구현을위한공정및소재 1) VNAND Channel - 차세대 VNAND 제품 동작성능확보를위해 Channel의 mobility 향상이필요 Grain size 증가를위한 poly silicon 증착및결정화개발또는 high mobility와 high step coverage를갖는막질개발필요 Cell current 향상을위한단결정및 Large Grain Silicon 형성공정 1 Channel Silicon Grain Size 증가 - 단결정 channel silicon 형성공정 - 막내 micro-crystalline 생성억제공정 - 막내 Hydrogen 저감증착공정 2 Channel Silicon Crystallinity 증가 - 막내 Defect 이적은 poly silicon 막질 - 막내 Defect Curing(ex. Void, Grain boundary) 3 균일한 channel 형성막질 - High mobility 막질과 High Step coverage 형성 (Mobility > 20cm2/Vs, Off current < 100:1)

16 2) Selective Etching/Depo _ Metal Oxide/Metal 의 Selective ALD/ALE - DRAM Capacitor 의유전막 / 전극 capacitor 박막을선택적으로증착하고제거하는기법필요 - Logic 의 high-k /Metal Gate 1 Selective ALD (ASD) - 패턴된구조에서선택적으로박막증착예 : MoM (Metal on Metal) 증착 - Selectivity 극대화 (Selectivity S > 0.99) 예 : inhibitor 적용 2 ALE - Metal oxide/sio2을선택적으로건식제거예 : ZrO2만제거하고 SiO2는유지 - Metal/SiO2를선택적으로건식제거예 : TiN만제거하고 SiO2는유지

17 3) Selective Etching/Depo _ Selective Deposition - Scaling 한계돌파와 3D 구조형성을위하여 Self-Aligned 공정이필요한모든제품 : VNAND, 3D DRAM, 반도체 Device가직면한집적화 challenges를극복하기위하여필요한 Self-Aligned 2D와 3D 구조에서원하는표면에만원하는막을노광없이선택적으로증착 1 선택적 metal silicide on Si, not on oxide - 3D DRAM. 측면에 photo 없이 Si 상부에만 contact 물질 증착 Oxide inhibitor 2 Spatial 선택적 Metal(Ru, Co, Mo, bottom up metal contact fill) - SFO 와유사하게, 빠르게 Bottom Up Contact Metal Fill 3 선택적 hardmask (HfO, ZrO) on EUV PR, not SiO2 - EUV Hardmask Boosting

18 4 Non-metal, metal doped ALD 증착 - B, C, Hf, Al 등 source의안정적공급방식개발 - in-situ doping을이용한 conformal doping 구현 - 막질강건화를위한고온 ALD용 doping precursor 개발 - 물성 S/C(Step Coverage) 를확보하기위한 doping gas 상하단 S/C 개선 5 막내 total trap density 증가확보 - Deep trap 증가 (1.5e20ea/cm 3 이상, E trap >1.2eV) - Shallow trap 감소 (1.5e20ea/cm 3 이하 ) - Total trap density 증가 (3e20 ea/cm 3 이상 ) SiN막질을기반으로한신규물질의 conformal doping을위한 new precursor ALD 과 High A/R 에서 vertical conformal doping 로물성 S/C을확보할수있는공정

19 4) Selective Etching/Depo _ 미세소자구현을위한다양한선택적 Metal 또는 Dielectric 증착 - 차세대반도체제품공통 (DRAM, FLASH, LOGIC) 차세대반도체선택적증착용 Inhibition 과 증착 1 화학적인이종표면 inhibition - 반도체공정에서접하게되는다양한이종표면중특정표면만 inhibition SiO2/SiN, SiO2/Metal, SiO2/Si, SiN/Si, SiN/Metal 후속증착온도에안정적이고, 두께제어가능한 Inhibition, 열적안정구간에따른 inhibitor 분류필요 세부 2 지형적인이종표면 inhibition - 반도체공정에서접하게되는다양한구조에서 특정구조만 inhibition Flat 표면 / 각지거나꺾이는곳, 측면 / 평면 (top/bottom), 얕은곳 / 깊은곳 3 증착 - Inhibitor를유지하며증착 : SiO2, SiN, Si, Al2O3, Metal, SiOC, SiCN

20 5) 융복합 Packaging - HPC 向, Server 向의고성능 (High Speed, Wide IO, Low Latency) 제품활용가능 * 구조 : Memory(HBM) + Logic(Chiplets) + Interposer(2.5D + 3D) 1 Hybrid Copper Bonding(HCB) - Bumpless, Gapless Bonding으로 Thermal 경쟁력확보 - 기존보유중인 CoW(Chip On Wafer) infra 활용으로원가경쟁력확보 2 3D IC 적용 FoPKG (Fan out Package) - HCB 기반 Fine Pitch 구현으로미세화한계돌파 - 고성능으로인한발열한계극복위한미래소재 3 3.5D 융복합 PKG - 고성능 2.5D + 3D 구현위한 Interconnect - 대면적 Bonding 고신뢰성공정, 소재

21 4. 미세시스템반도체소자구현을위한로직공정및소재 1) Logic 向 3D Integration - Monolithic/sequential Logic on Logic 소자 - Heterogeneous Device on Device 소자 Area scaling 및개발지속성을갖는 3D integration 1 3D monolithic integration - CFET(Complementary FET) - High Aspect Ratio 구조에서 metal gate 형성 - 低저항 interconnection 2 3D sequential integration - <10nm aligned wafer bonding - 고성능 Transistor 특성확보가능한저온 integration 3 Backside 활용 interconnection - Backside에서 metallization 적용 4 3D integration 向 layout - 3D 구조최적화 layout 구현

22 2) Selective Etching/Depo _ Metal Oxide/Metal 의 Selective ALD/ALE - Logic 의 high-k /Metal Gate 1 Selective ALD (ASD) - 패턴된구조에서선택적으로박막증착예 : MoM (Metal on Metal) 증착 - Selectivity 극대화 (Selectivity S > 0.99) 예 : inhibitor 적용 2 ALE - Metal oxide/sio2을선택적으로건식제거예 : ZrO2만제거하고 SiO2는유지 - Metal/SiO2를선택적으로건식제거예 : TiN만제거하고 SiO2는유지

23 3) Selective Etching/Depo _ Selective Deposition - Scaling 한계돌파와 3D 구조형성을위하여 Self-Aligned 공정이필요한제품 (Advanced Logic) 1 선택적 SiN on Si(Ge), not on SiOCN(SiN) - 3DS FET Isolation. SiOCN(SiN) inhibition, inhibitor damage주지않고양질의 SiN증착 2 선택적 hardmask (HfO, ZrO) on EUV PR, not SiO2 - EUV Hardmask Boosting. 3 Non-metal, metal doped ALD 증착 - B, C, Hf, Al 등 source의안정적공급방식개발 - in-situ doping을이용한 conformal doping 구현 - 막질강건화를위한고온 ALD용 doping precursor 개발 - 물성 S/C(Step Coverage) 를확보하기위한 doping gas 상하단 S/C 개선 4 막내 total trap density 증가확보 - Deep trap 증가 (1.5e20ea/cm 3 이상, E trap >1.2eV) - Shallow trap 감소 (1.5e20ea/cm 3 이하 ) - Total trap density 증가 (3e20 ea/cm 3 이상 ) SiN막질을기반으로한신규물질의 conformal doping을위한 new precursor ALD 과 High A/R에서 vertical conformal doping 로물성 S/C (Step Coverage) 을확보할수있는공정

24 4) ALD 공정向설비 / 부품 - High Aspect Ratio Device 제조시 Void-Free 및 우수한 Step-coverage 를제공할수있는 ALD 공정向 설비 / 부품성능향상 1 차세대 Precursor 向 Gas Delivery - Solid Precursor 向 Canister - Solid Precursor 제어및모니터링 - 고온 / 고속 / 대유량 Gas Delivery 2 반도체설비向차세대가공 - Metal 3D 소재및부품제작 - 후처리 / 표면처리 / 세정 - 고효율 Heat Transfer/Flow 최적화 3 반도체설비向내부식성코팅 - Metal 소재의고온내부식성향상 ( 소재 / 코팅 ) - High Aspect Ratio Micro Hole 코팅 - 세라믹부품向 ALD 코팅

25 5) 미세반도체구조검사 - Gate All Around 와같은새로운구조및미세반도체 검사에활용 선단노드신공정및공정변경점에대한잠재불량 Risk 점검및불량검사에활용 반도체제조에사용되는소재 (Chemical 내 ) 의 Metal 불순물제거에활용 1 극미량불순물검출력향상 - 수 ppt 원소검출 (ICP-MS 대체혹은개선 ) - 수 ppt 초고분자또는소수성고분자검출 (GPC 대체혹은개선 ) - 30nm 이하파티클검출 (Liquid Particle Counter, 대체혹은개선 ) 2 PDS(Particle Deposition System) - 다양한 Size(20~300nm) 의불량유발. Size 분석을 통한 Min Size 검출한계및 Effective Size 를정의하여최적검사방법구현 3 ebeam 검사 - ebeam 전기적 Image와 GDS(Gas Delivery System) 간 Image 차이로 Chip Full Scan을통해잠재불량을검출 Physical 검증 (High Resolution, See Through) 연계 4 Deep Learning 기반 Defect 검출 - Big Data Defect Image 기반 Clustering 하여유효불량에 Targeting한 Defect 검출정합성향상

26 6) 미세반도체구현공정 ( 고해상도 EUV 패터닝, Etch, 차세대 CMP 등 ) - Gate All Around 와같은새로운구조및미세반도체구조구현을위한공정및소재에활용 Pixel Shrinkage 및 High Aspect Ratio Gap-fill 위한 Insitu Boron Doped Poly silicon Depo & Etch 공정 차세대제품 Etch 공정의 Systematic 및 Random Defect 대응력강화 GAA 구조채용한 Logic 제품에적용 1 고해상력및 Low Dose 가능한 EUV Patterning - 고해상력구현필요 : Etch 공정마진확보를위해두께상향이가능하거나 Etch 내성상향이가능한신소재 / 신 Develop 공정 - 생산성을위한 Dose 하향 : Dose 하향을위해 EUV 흡수도 / 이차전지발생 / 이후화학반응효율이높은 신규기법 - 30nm 이하파티클검출 (LPC 대체혹은개선 ) 2 차세대 Etch 공정구현을위한내식각성소재 - Part 소모및부품 Induced defect 최소화를위한 Plasma 내성이강한소재 3 N/P MOS Gate 종류별 Metal 박막 Depo - Sub Layer 에 Immunity 있는 Film 제어 - GAA 3D 구조 (Channel 별, Depth 별 ) 동일한 Thickness, 농도구현하는 Depo - 동일 Thickness 에서 Film 물성 ( 농도, Density) 조정 Scan 을통해잠재불량을검출 4 Module Process 최적화제어 (Module 공정연계 ) - 동일 Metal 박막 Depo 진행후 Area 별선택적

27 Implantaion( 이온주입 ) 진행통한 Modulation 유효불량에 Targeting한 Defect검출정합성향상 - Selective Etching 또는 Surface Treatment 통한 Film Property 보정 5 차세대 CMP Planarization을위한기능성소재 - High density에서도 erosion이최소화될수있는 bulk W CMP slurry - Metal Oxide막질 CMP용 slurry: Metal Oxide corrosion에의한 recess를제어할수있는 Slurry 6 High Aspect Ratio Pattern에서 Gap-fill 능력향상및이온주입산포개선 - High Aspect Ratio Pattern 구현및 Leaning 방지 - Depo/Etch Gap-fill 능력향상및 Void 개선 - Boron Doping Depo후 Insitu Etch

28 7) 융복합 Packaging - HPC 向, Server 向의고성능 (High Speed, Wide IO, Low Latency) 제품활용가능 * 구조 : Memory(HBM) + Logic(Chiplets) + Interposer(2.5D + 3D) 1 Hybrid Copper Bonding(HCB) - Bumpless, Gapless Bonding으로 Thermal 경쟁력확보 - 기존보유중인 CoW(Chip On Wafer) infra 활용으로원가경쟁력확보 2 3D IC 적용 FoPKG (Fan out Package) - HCB 기반 Fine Pitch 구현으로미세화한계돌파 - 고성능으로인한발열한계극복위한미래소재 3 3.5D 융복합 PKG - 고성능 2.5D + 3D 구현위한 Interconnect - 대면적 Bonding 고신뢰성공정, 소재

29 5. Cognitive Map - 정밀한공간정보분석을통해다양한신규서비스창출 3 차원매핑정밀한위치인식시맨틱정보추출 Large scale, in the cloud, 자율갱신필수 1 Large Scale Cooperative Visual SLAM - 카메라및 inertial 센서기반의 SLAM 6 DoF - Crowd sourcing 을위한 cooperative SLAM - 유지보수를위한자율갱신 fault 탐지포함 -> Sub-space (i.e.submap) reconstruction 및 progressive stitching/pruning 필요 2 Voxel Level Semantic Labeling - 이미지기반 dense semantic labeling - Locally consistent labeled voxel map 생성 - Fast semantic searching 을위한 index 관리 -> Visual surface estimation 및 spatiotemporal voxel labeling 필요 3 In-the-Cloud Spatial Intelligence 서비스 - Tile 기반 localization 및 semantic layer 관리 - RESTful API 기반 database access - On device localization frontend -> Tile 기반 in the cloud database 관리및 thin-client localization frontend 필요

30 6. 차세대스마트홈플랫폼 - 점차지능화되는기기와환경에맞춰, AI 를활용한 서비스활발히적용되고있음. Cloud 컴퓨팅파워의존성과 Privacy 이슈有 - 스마트기기증가로댁내컴퓨팅리소스증가 댁내스마트기기활용한 Edge 컴퓨팅환경의스마트홈플랫폼연구개발및적용요구증대 1 다양한성능과리소스의홈스마트기기간분산 AI 프레임워크 - 저사양가전부터고사양 PC까지아우르는분산컴퓨팅 이종기기분산컴퓨팅프레임워크필요 H/W 특징이고려된시스템설계및개발 2 댁내사용자행태및동선, 상황분석 AI - 댁내기기들만으로구성된분산 AI 시스템에적합한새로운 AI 필요 - 댁내가전기기들이사용자센싱, 데이터공유및학습하는구조설계 경량화분산처리 Embedded 기기向화자 / 공간인식 Embedded 기기向영상인식 ( 문자 / 광고영역등 ) 댁내수집되는데이터보안및 Privacy 보호

31 7. 차세대실감인터랙션 - 메타버스의대두와함께현실과가상을완벽하게연결해줄상호작용의강화가매우중요 가상콘서트, 게임뿐만아니라비대면업무솔루션, 헬스케어, 교육등다양한분야로메타버스확대중 메타버스에서는기존 ' 관찰자 ' 입장의경험이아닌 ' 참여자 ' 입장의몰입도높은소비자경험제공중요 몰입도높은경험제공을위한 HW/SW에대한요구는커지고있으나, 아직구현수준은미흡한상황 - 차세대실감인터랙션을위한 HW/SW 핵심기법개발필요 1 촉각인터랙션 - 사용자가느끼는촉각적자극까지제공하고, 원격지사용자들간촉각경험의공유를제공 - 인간감각과동등한수준의촉각인식및전달을위한힘, 진동, 전기, 초음파등센서및알고리즘혁신 - 사용자가편리하게일상생활에서사용할수있는수준의글로브, 슈트등착용형제품연구 2 내츄럴의도인식및피드백결정 - 몰입도향상을위해정확한사용자의도를자연스럽게인식하고, 상황에적절한피드백을제공 - 제스처, 음성, 감정, 생체신호등의자연스러운인식및정확한의도판단을위한센서및 AI 혁신 - 파악한사용자의도및상황 ( 사용자, 주변환경등 ) 을고려한최적의피드백결정을위한 AI 연구

32 8. 신개념모바일헬스 - 모바일데이터를활용한정신건강측정및관리 터치이력, 앱사용이력등 Digital Footprint의분석 개인정보보호극대화하여데이터분석 - 피트니스큐레이션을통한사용자경험증대 홈트레이닝의효과분석및사용자인사이트제공 개인목표, 운동이력및현상황에맞는운동조합추천 1 Digital Footprint 분석 - 정신건강진단과관련있는새로운 Digital Footprint 발굴 - 개인정보보호와더불어시계열성을보존하여분석에사용할수있는효율적 Dara Aggregation - Digital Footprint의패턴화및클러스터링 2 개인화된 AI 운동추천 - 사용자가수행한운동센서정보 ( 심박수등 ) 를통한퀄리티평가 - 신체변화및만족도에따른실시간개인화파라메터최적화 - 신체정보, 히스토리, 컨텍스트의 embedding 기반한운동조합추천

33 9. 온라인소비자오피니언분석 - SNS 등소비자게시글및컨텐츠를분석하여브랜드와제품의평판을평가하는방법에대한다각적이고체계적인연구를통해브랜드가치제고. 경쟁사브랜드 / 제품과의비교분석을통한마케팅전략수립. MZ 세대 lock-in 을위한트렌드분석 - 데이터기반브랜드분석및온라인상에서의고객행동이해를통해당사온라인스토어경쟁력확보방안및타켓마케팅방법론개발 1 소비자컨텐츠 (text, image, video) 분석및평가 - 다양한미디어매체 ( 리뷰, 유튜브, 숏폼비디오등 ) 의컨텐츠분석 NLP sentiment analysis, Multi-modal video sentiment analysis, Video captioning - 소비자컨텐츠분석을통해추출한 feature 를이용하여브랜드가치분석및평가 Brand online reputation analysis 2 Online Store 의고객행동분석및데이터기반마케팅 고도화 - Online store 의 Customer Journey Map 생성및분석하고이를통해최적의고객경험제공 - Online store 의고객의행동을실시간및효율적으로모니터링하여고객맞춤마케팅및고객이탈방지 - 고객기본정보및 Online store 에서의고객행동정보를종합적으로활용한정밀한 customer segmentation

34 10. 차량내탑승자모니터링시스템 (Driver/Occupant Monitoring System) - 운전자 / 탑승자의안전과편의를위해카메라 / 라이다등센서와 AI를활용한자동차내부모니터링시스템 - 운전자의안전운전방해요소 ( 심리적 / 신체적상태 ) 를모니터링하고이를해소할수있도록지원 - 또한차량내다양한맞춤식서비스 / 콘텐츠제공을위해운전자 / 탑승자의현재상황 ( 신체, 심리등 ) 을이해해지원 1 운전자 / 탑승자모니터링용센서퓨전 - 카메라 / 라이더 / 레이더등다양한종류의센서를융합하여생체신호, 행동특성을감지 2 사용자인지 ( 얼굴 / 동공 / 체형인식등 ) - 좌석별사용자 Identification, 성별 / 나이등인지 3 운전자 / 탑승자신체상태분석및행동감지 AI - 운전자 / 탑승자의주의산만 / 좌석위치 / 제스쳐등의인식 - 생체신호기반신체상태분석 ( 피로도, 졸음등 ) - 음주 / 약물복용등의감지 4 차량용헬스기초연구 ( 지식재산확보목적 ) - 주행환경에따른운전자 / 탑승자심리상태분석 - 차량내환경변화에따른심리 / 신체상태변화분석 5 운전자 / 탑승자케어를위한차량환경자동제어 AI - 스트레스 / 부주의 / 졸음등안전운전방해요인저감 - 멀미 / 피로등탑승자의편의성저하요인저감

35 11. 차세대디스플레이 1) 차세대실감형입체영상디스플레이 - (Pseudo) Hologram, Light field 1 입체영상실시간랜더링 / 전송 실시간입체영상캡쳐및생성 高입체감표현을위한렌더링 Contents CG to 3D 변환 실사 to 3D 변환 실시간영상전송을위한압축또는영상처리 2 FPD 用입체영상구현 대면적 (TV 用 ), 광시야각 (FoV 확장 ) 가능한구조자연스러운입체영상표시가능한 Light Field 또는 Hologram 고해상도, 고컬러구현으로두께 5 cm이하의 Flat Panel 광학 / 광원 2) 오감미디어및 Display - AR/VR 등이가속화된미래가상현실생태계에서의새로운 경험을제공하는신규 Device 및서비스 1 감각을 Capturing 하고영상내감각정보를 Mastering - 영상내물체별감각정보를 Embedded 하여감각을표현하는새로운영상의획득및생성 2 감각정보를전송하는 Tele-haptic - 감각정보를모델링 / 압축하여원격전송 3 감각영상을재현하여표현하는 Display - 영상내감각정보를표현할수있는 Rendering 및 감각 Display HW 및 SW 포함한시스템

36 12. 차세대통신 1) Digital Twin for Wireless Communications - Call/Air 알고리즘설계 - Digital Twin에기반한성능최적화 AI 알고리즘설계 1 Unified Channel Simulation - Digital Map (Clutter, Satellite, ) 기반정교한 Channel Propagation 분석 - Field Data 활용한신뢰도보정 2 Unified Data fitting - 이동통신망주요성능지표들을실제 field data 기 반으로 fitting - 계절 / 온도 / 날씨 / 시간정보및 3D map/ray tracing 기 반의채널정보등을활용한고속 fitting 3 Unified L2/L3 Protocol Simulation - O-RAN Reference Architecture 지원 - L2/L3 주요기능모듈화지원 ( 모듈별업데이트가능 ) - LTE/NR 최신규격지원 - Field Data 활용한신뢰도보정 4 Network Traffic Modeling - Voice, Video, Data, Interactive Gaming, Hologram image 등 5 Simulation 가속화 6 대용량시뮬레이션 (i.e. 100 sector x 5 carrier)

37 2) Beyond 5G and 6G Communications - 차세대통신기지국및단말 1 Terahertz/Sub-Terahertz 대역통신 - 저전력 Mlti-Chain RFIC(CMOS), 고이득 / 효율 PA 방 식고집적 Phased Array 안테나 - 초광대역 ADC/DAC ( 5 Gsps) - 초고속모뎀및데이터패킷처리 ( 20 Gbps) 2 차세대 Duplex 및안테나 - Full Duplex 지원을통한스펙트럼효율향상 (Self-interference 완화 / 제거, Full Duplex 기반의다중안테나수신알고리즘等 ) - 고효율다중화이득을얻을수있는다중안테나 - 메타물질기반의지능형반사표면을이용한 QoS 증 대 (Reconfigurable Intelligent Surface 等 ) 3 AI 통신 - 5G 이동통신네트워크자원의운용최적화및성능 개선위한 Network 지능화 AI - AI 를내재화하여통신성능을혁신적으로개선하는 차세대 6G 무선접속및네트워크 4 Cloud 친화적 Network 구조 - 가상화된무선접속 (vran) 장비들과코어네트워크장비들의구조를최적화하여자원운용에효율적이고 Cloud 친화적인네트워크구조설계등

38 3) 재난및위기상황에서작동하는모바일네트워크 - 재해재난및기후위기상황에서이동통신망이붕괴되었을때, 지역망내에서미디어통신및긴급통신기능지원 3GPP 5G 기반의 NPN (Non-public network) 에서의재난망연결 - 기기간직접연결을통해통신영역을확대하여원거리의이동통신망과관제서버에연결지원 Multi-Hops 지원하는 UE-to-NW Relay 위성망과재난망을연결하는사용자등록및연결 1 5G NPN 을기반으로한재난통신망구성 - 5G NPN 하의 D2D 및 Mesh 통신지원위한인증 - 5G NPN 하의 AN/CN on Vehicle을위한단말가입 / 인증 - 5G NPN 과 Satellite 재난통신망연동시경로선정 NPN: Non-public network 으로독립으로운용가능한 NW 2 Multi-hop 을지원하는 Layer-2, Layer-3 - 최적연결을위한 Path Selection 및 Relay Node Selection - QoS 요구사항 (e.g., latency*, reliability) 를 만족하는 UE relay - 원격단말의데이터손실없는경로변경 참고 : U2N Relay U2E latency 요구사항 30 msec (3GPP TS Release 17)

39 13. 모바일기능성신소재 - 다양한모바일 foam factor 변화에대응하기위한기능성신소재. 얇고가벼운제품을구현하기위한고강성저비중 금속소재. 외부충격에도쉽게깨지지않는고강성폴리머소재. Display 면을보호할수있는내충격코팅소재 1 고강성경량금속소재 - 비중이낮으면서도높은강도를가진금속소재. 신규소재를활용한경량제품구현 - 성형 / 가공성, 비자성, 컬러구현 2 고강성폴리머소재 - 외부충격에강한 Unbreakble 소재. 낙하, 뒤틀림, 찍힘등에잘깨지지않는 Rigid 한소재. Glass 에근접한내 Scratch 성능확보 - 원하는디자인을쉽게구현할수있는성형가공 3 내충격코팅소재 - Flexible Display 면보호를위한코팅소재. 내충격, 내마모, 투명성능. 다양한구동환경을견딜수있는유연성확보 - 박막코팅막을고르게도포할수있는코팅

40 14. 차세대센서 1) AI 기반 Image signal processing ( 알고리즘및 H/W) - AI 영상처리알고리즘, HW (ISP), 카메라 / 센서설계 - 카메라시스템은광학 - 센서 -ISP- 알고리즘의고복잡순차 시스템이나, System-Level Optimization 부재로, 차세대카메라구조, 센서구조설계방법론한계 1 AI 영상처리알고리즘적용을위한최적 HW 구조설계 - AI 알고리즘 - Computing - 메모리구조 ( 멀티카메라연계, 최적 Precision, 저전력 /High-throughput Video 처리등 ) 2 AI 설계방법론기반최적카메라 / 센서 - Deep Optics 등, End-to-end System Optimization 기반 신규카메라모듈, 센서설계 ( 광학 / 센서-ISP-알고리즘 Co-Optimization 등 ) 3 화질 Metric - Noise/Structure/Artifact/Perceptual IQ Metric을포괄, Ultra Low-Light에서 Super Resolution 등에대응가능한화질 Metric 모델링

41 2) 저조도개선을위한 Image 센서 - 이미지센서는 Mobile, 가전, Automotive, AR/VR 등다양한분야에서중요성이높아지고있는상황 - 저조도특성개선과 High Dynamic Range를위한 Pixel Scheme, 공정 / 소자, 회로필요 1 저조도이미지특성개선 (Low Noise) - RTS, Flicker Noise 등저주파 Noise 저감을위한새로운소자 (SF Transistor) 구조 - Pixel Scheme 및 Multi-sampling, PGA 등회로기법을이용한 Noise 저감 - In-pixel ADC 구현을위한 Low Noise & Compact Sub-threshold Operation Amplifier 2 HDR (High Dynamic Range) - 새로운 HDR 구현 Pixel Scheme 발굴 기존 Multi-exposure, Multi-gain, Overflow Cap. 은 DR 확장에효과적이나, Image Quality 저하와픽셀사이즈이슈존재 이를해결하기위한새로운 HDR 구현방안 (Pixel Scheme) 발굴필요 - Digital Pixel Sensor 구조활용한 HDR 구현 Low-power & Low-noise ADC 회로, 픽셀소형화를위한 CIS향 In-pixel Memory, Chip Size 최적화위한 3D Architecture (ex. Data Flow, Thermal Distribution 등 )

42 3) Image/Object/Gesture 인식을위한 H/W - Mobile, Wearable, IoT, Robot 등적용을위한 always on 초전력인식필요 1 Ultra Low-power Image Capture - Image/Object/Gesture 인식에특화된 Ultra Low-power Sensor - Capture & Neural Processing 을동시에 Optimize 할수있는 Device 2 Analog + Digital Neural Network HW - Ultra Low-power Image/Object/Gesture 인식을위해, High Energy Efficiency 필요 Layer는 Analog에서처리하고, High Precision 필요 Layer는 Digital에서처리하는등의 Mixed Neural Network System 3 Multi-stage - Cascading 기법으로 Detection/Recognition을진행하면전체적인 System Energy를 Optimize할수있을것으로보고, 이에필요한 Architecture + Algorithm Co-optimization 하는기법

43 4) 차량용 SoC 설계 - 자동차의 Smart Device 화및자율주행차량시장확대 - 이를위한차량용 Infortainment SoC 와 ADAS SoC 필요 1 System Modeling 및 Performance Simulation - 제품개발전필요한 Spec을만족하기위한 System을미리 Modeling 하고, Application Level의성능평가를위한 Simulation 2 SoC Safety 환경구축 - Fault-campaign Platform 구축 - ASIL-D Grade 확보 - 주행환경을고려한 DVFS 및 Thermal Management - 동작중 SoC Health를진단 3 Multi-chip 연결 - 4개이상의 Chip을 CCIX나 CXL을통해하나의 Coherent System으로연결 - 주행환경에서 Chip 간고속 Interface의안정성확보 4 설계목표에따른구현최적화 - 동일설계물 (RTL) 로부터 Highend 제품은 Power, Area를소모하여성능극대화하고, Volume 제품은성능은낮추고 Area 최소화하는등여러 Segment용 SoC 제품을만들어낼수있는 Backend - AI 기반의 Backend 최적화

44 15. 차세대배터리 1) 반고체전지 - 전기차, Drone, UAM, Robot, ESS 등적용가능 1 안전성향상및해석 - 고체전해질과액체전해질이혼합적용되어 LIB 대비안전성개선가능하나, 전고체전지대비개선한계 액체전해질혼합적용하여도충분히안전성확보가가능함을증명하는해석필요 2 고체전해질-액체전해질間리튬이온이동분석 - 고체전해질과액체전해질, 극판에서리튬이온의원활한이동을통해전지성능확보필요 고체전해질 - 액체전해질間리튬이온이동원리규명필요 3 고체전해질과액체전해질혼합적용 - 액체전해질적용時 SEI 생성되나, 고체전해질과의상호작용等영향불분명 고체전해질 -액체전해질 SEI 및부반응분석필요 4 에너지밀도향상 - 고용량의리튬금속음극적용이필요하나, 리튬금속은액체전해질과함께적용時침상리튬형성하여부반응발생시켜수명확보어려움 침상리튬형성억제필요

45 2) 차세대전지 ( 리튬황 / 나트륨 / 리튬공기 ) - 전기차, Drone, UAM, Robot, ESS 등적용가능 - 리튬황전지, 나트륨전지, 리튬공기전지等 1 리튬황전지 : 용량이높고생산량이풍부한황을양극활물질로이용하여중량당에너지밀도가우수한전지 ( 現 LIB 대비 1.5배 ) 충방전中양극에서형성한 Polysulfide, 음극에서형성한침상리튬이부반응을발생시켜수명확보어려움 Polysulfide 용출및확산억제, 도전성향상, 전극 Swelling/Cracking 완화기법필요 2 나트륨전지 : 매장량이풍부한저가의나트륨을양극 활물질로사용하여가격절감가능한전지 활물질의용량및작동전압이낮아에너지밀도가낮음 Li 이온대비직경이큰 Na 이온의삽입 / 탈리가용이한신규고용량양극및음극소재개발필요 3 리튬공기전지 : 대기중산소를양극, 리튬금속을음극활물질로사용하여높은이론에너지밀도를갖는전지 양극부반응및침상리튬형성되어수명확보어려움 수명확보를위한양극및양극전해질소재, 침상리튬형성억제필요

46 16. 차세대가전혁신소재 - 고효율에너지및고성능구동 1 소재열전도도제어 최저열전도도제어 Rigid Urethane Foam 의최저열전도도를위한친환경발포소재 ( 발포 Gas, 핵제, 촉매등 ) 및공정 고효율및고내구성 ( 고강도 ) Peltier 열전소자 전기전도도, 열전도도 세계최고수준의냉각용열전소자상용화 2 고효율모터용소재및시스템 CNT, Graphen 등저차원소재등을활용한고성능 자석대체소재및모터구동시스템설계 3 모터용 Cu Wire 대체고전류용량소재및가공 High Current Carrying Capacity를갖는 Cu Wire 대체 Nano 소재및 Motor에적용을위한가공 소재, 가공, electric insulation 피복및 Welding

47 17. 차세대바이오치료제 - 기존바이러스유전자치료제및 mrna 유전자치료제의한계를극복할수있는차세대유전자치료제등단클론항체치료제를넘어선차세대바이오치료제개발관련기술 - 다중항체, 유전자치료제, 세포-유전자치료제등차세대바이오치료제물질후보발굴뿐만아니라목적지향적약물전달기술등당분야관련기술 1 기존바이러스성벡터기반유전자치료제의한계를극복한기술 - AAV 의약품의반복투여또는 re-dosing needs를만족하는면역원성극복기술 - 숙주세포염색체에삽입되지않으면서치료유전자를장기간발현할수있는기술 - 미토콘드리아질환을치료할수있는유전자치료제 - 타겟장기특이적으로치료효과를거둘수있는유전자치료기술 2 기존 mrna 유전자치료제의한계를극복한기술 - LNP, Lipoplex, exosome 등신규 shuttle 기술 (invivo stability 개선, PK 개선, toxicity 및 immunogenicity 개선, tropism 개선등 ) - 기존 circular RNA의한계점을극복하는신규기술 - organ/tissue-specific expression 기술 - mrna 등유전자로부터최적의치료용단백질을합성할수있게도와주는프로그램개발및연구 (Codon 최적화기술등최적 mrna cassette design 방법또는그결과물 )

48 3 뇌질환에대해기존치료제 ( 화학합성의약품등 ) 의한계를극복할수있는차세대유전자치료제개발 - 퇴행성또는난치성뇌질환 ( 예. 알츠하이머, 헌팅턴, 자폐증 ) 의진행을늦추거나개선할수있는유전자치료제기술 - 뇌로유전자치료제를효과적으로전달할수있는기술 ( 뇌에직접주사는제외 ) - 뇌에서특이적으로치료유전자를발현할수있는기술 4 DNA/RNA/Epigenome 대상유전자편집기술 - 차세대유전자치료타겟세포를제조및변형시킬수있는기본적인 gene engineering 기술들 ( 예 : CRISPR/Cas9, 10, 13 등 ) 5 기존세포치료제의한계를극복한기술 - off-the-shelf cell therapy가가능한 ex-vivo engineered cell 개발기술 (CAR-NK, -T cell 등 ) - ipsc 기술을이용한 off-the-shelf cell replacement therapy 개발기술 6 신규혁신 biologics 개발 - 항암, 자가면역, CNS 질환등주요질환치료를위한신규개념의 multi-specific antibody 또는 ADC 등 antibody derivatives 기술및후보물질 - in-vivo immune cell reprogramming 관련기술

49 18. 바이오치료제생산을위한공정 - 차세대바이오치료제생산을위한최적공정기술개발 現 AAV 생산성한계극복, viral vector 생산, mrna 분리정제기술등 1 기존바이러스성벡터기반유전자치료제생산공정기술 - Current AAV 생산성한계를극복하는신규생산공정기술 - 의약품용 viral vector 생산을위한기존공정대비고효율방법 ( 신규 helper system, 고효율 host cell engineering 등 ) 2 기존 mrna 기반유전자치료제생산공정기술 - 의약품용 mrna 생산을위한고생산성 /lower risk IVT 및분리정제기술 - 생산효율향상등공정개선을위한신규필수소재개발 (high-temperature RNA polymerase, new pseudonucleotide, new 5 -cap molecule 등 ) 3 기타 - 유전자편집기술도입을통한유효성및생산성극대화기술개발 - 세포분리및배양 / 증식최적화를통해치료제생산효율을극대화시킬수있는공정기술개발 - 이상