1. 서 론

발광 다이오드(Light Emitting Diode, LED)는 높은 에너 지 효율성과 뛰어난 내구성뿐 아니라 다양한 색상 선택과 디자인적인 장점 등으로 인하여 건물, 도로, 자동차, 가전 제품 등 많은 산업 분야에서 활발하게 활용되고 있다[5]. 특히 LED 산업은 소형화, 고출력화, 고신뢰성 측면을 강 조하는 방향으로 빠르게 발전하고 있는데, 이에 따라 LED 패키지의 제조 공정도 고도화되어 가고 있는 추세에 있다. LED 패키지는 LED 칩을 외부 회로와 연결하고 기계적 안정성과 열 방출 성능을 확보하는 기능을 수행하는 것인 데, 이때 LED 칩과 패드를 전기적으로 연결하는 와이어 본딩(wire bonding) 공정은 제품의 수명과 성능에 큰 영향 을 끼친다[1].

와이어 본딩 공정은 골드 와이어(gold wire)를 이용하여 리드 프레임(lead frame)과 칩(chip)을 연결하는 공정으로 제품의 성능과 신뢰성에 밀접하게 연관되어 있다[6]. 이처 럼 와이어 본딩 공정은 제품의 수명과 성능에 직접적인 영향을 미치기 때문에, 사전에 공정에 영향을 미치는 요소 를 식별하고 이를 적절히 통제하는 것이 매우 중요하다. 와이어 본딩 공정에서 발생할 수 있는 여러 문제 중 하나는 패드 리프트(pad lift)인데, 이는 두 번째 범프 볼 본딩 과정에 서 본딩된 와이어가 기판으로부터 이탈하는 현상이다. 와이 어 본딩 과정에서 발생하는 본딩 패드 리프트 불량은 소자 의 구조와 기계적 특성, 접합 조건 등에 영향을 미침으로써 제품의 성능 저하 및 조기 고장을 유발한다[11].

이처럼 와이어 본딩이 반도체 및 LED 패키지 제조공정 에서 중요한 역할을 함에 따라 이에 대한 공정 변수 최적화 연구가 다양하게 진행되고 있다. 기존 연구들은 본딩 강도 와 공정 안정성을 확보하기 위하여 다양한 실험계획 방법 을 적용하고자 하였는데, 특히 반응표면분석법(Response Surface Methodology, RSM)은 그중에서 가장 널리 활용되 는 방법 중 하나이다. Ha et al.[4]은 LED 다이 본딩 공정에 서 RSM과 중심합성설계를 통해 접합 강도와 위치 정렬성 을 최적화하였으며, 주요 인자들의 영향력을 분석하였다. Lin et al.[8]은 은 합금 와이어를 골드 와이어 대체재로 적 용한 LED 본딩 공정에서 전류 변화 등 여러 품질 특성을 대상으로 Taguchi 설계법과 주성분분석, RSM을 통합적으 로 활용하여 다중 응답 최적화를 수행하였다. Elangovan et al.[2]은 알루미늄 소재를 대상으로 압력, 용접 시간, 진폭 등 주요 공정 인자에 대하여 RSM와 유전 알고리즘을 기반 으로 한 최적화를 수행하였고, 실험 결과와 모델 예측이 잘 일치함을 검증하였다. Meng[10] 등은 초음파 금속용접 에서, 박리 및 전단 강도 같은 복수 반응변수를 동시에 최 적화하기 위해 기계학습기반 RSM을 적용함으로써 예측 정확도를 높였다. 보다 최근 사례로, Yao et al.[13]은 RSM 기법 중 Box‑Behnken 설계를 통하여 구리 선과 알루미늄 판을 초음파 접합하는 공정에서 압력, 용접 에너지 및 진폭 의 영향을 분석하고, 접합 강도와 용접 시간을 기준으로 최적 조건을 도출하였다. 또한 Goodarzi et al.[3]은 얇은 금속 층 구조의 초음파 용접 공정에서 RSM 기반 최적화를 수행하여 진폭, 압력, 시간 등의 변수 최적 범위를 제시하 였다.

이와 같이 기존 연구들이 나름대로 본딩 공정 최적화에 기여하였지만 단일 품질특성에 국한되거나, 실험 반복성 및 공정능력까지 고려하지 못하였다는 한계가 있다. 이에 반해 본 연구는 와이어 본딩 공정 중 2차 리드 볼 본딩 단계에 초점을 맞추고, 4개의 반응변수를 통합 고려하여 최적 조건을 도출하였으며, 실험 반복성과 공정능력 지수 를 평가하여 품질 신뢰성과 적용 가능성을 확보하였다는 점에서 차별적인 의미가 있다.

앞서 언급하였듯이 본 연구는 리드 프레임과 칩의 전극 을 연결하는 와이어 접합 공정 중에서 두 번째 볼 본딩 단계에서 발생하는 문제, 즉 골드 와이어와 칩의 패드 메 탈 사이에서 발생하는 패드 리프트 불량을 최소화하는데 목적이 있다. 이를 위하여 RSM을 사용하였는데, 공정에 영향을 미치는 주요 인자들의 효과 및 교호작용을 파악하 고, 공정의 품질과 신뢰성을 높일 수 있는 최적 조건을 도 출하였다.

2. 반응표면 분석

반응표면분석(Response Surface Method, RSM)은 다변 량 실험에서 독립변수들과 반응변수 간의 함수 관계를 수 학적으로 모형화하고, 실험 영역 내에서 반응을 최적화하 는 조건을 도출하는 통계기법으로 실험계획법(Design of Experiment, DOE) 중 하나이다[4, 5]. 반응표면분석법은 일반적으로 2차 다항 회귀모형(polynomial regression)을 기반으로 하며, 실험의 효율성과 해석력을 동시에 확보할 수 있다는 것이 장점이다. 특히 다수의 변수에 의한 곡률 효과를 평가하는데 매우 유용하다.

실험자가 독립변수인 x 1 , x 2 , ⋅ ⋅ ⋅ , x k 의 변화에 좌우되는 반응(종속변수)인 y에 관하여 상황을 가정하면, 이러한 함 수관계는 식 (1)과 같은데 여기서 ∈는 오차항에 해당된다.

χ개의 독립변수를 가진 1차 및 2차 회귀모형은 각각 식 (2), (3)과 같다.

식 (2)와 (3)에서 β는 회귀계수이며, 반응표면의 정점 (또는 saddle point)를 통하여 최적 조건을 찾을 수 있다.

본 연구에서는 2차 리드 볼 본딩 공정에 영향을 미치는 핵심 요인 5가지를 독립변수로 하고, 이에 대한 반응변수 에 미치는 영향을 분석하여 최적 조건을 도출하기 위하여 반응표면분석법을 활용하였다.

3. 실험장치 및 실험방법

3.1 실험 구성 요소

본 연구에서 선정한 LED 패키지 프레임은 <Figure 1> 과 같은데, 와이어 본딩(wire bonding)을 위해 탑뷰(top view) 형태의 가로 20열, 세로 14행 PLCC(Plastic-Leaded- Chip-Carrier) 구조이며, 하단의 확대된 그림은 와이어 본 딩이 이루어지는 패드의 상세 모습에 해당된다.

실험에 사용된 주요 재료는 리드 프레임(CPI사, LED3528), LED 칩(EPITOP사, ET20E), Die paste (Shinetsu사, KER-3001-K5), Ag paste (Ablestik사, 84-1LMI-SR4),제너다 이오드(ODTech사, OSZ-1021A-14V) 등이며[7], 실험에 사 용된 자재 및 실험 장비는 각각 <Table 1>, <Table 2>와 같다. 구체적으로 <Table 1>과 <Table 2>는 각각 실험에 사용된 핵심재료(리드프레임, 본딩 와이더, 캐필러리) 및 주요장비(와이어 본더, WPT/BST Tester, 볼 치수 테스터)의 구체적인 모델명과 사양을 제시하고 있다.

실험에 사용된 주요 재료는 리드 프레임(CPI사, LED3528), LED 칩(EPITOP사, ET20E), Die paste (Shinetsu사, KER-3001-K5), Ag paste (Ablestik사, 84-1LMI-SR4),제너다 이오드(ODTech사, OSZ-1021A-14V) 등이며[7], 실험에 사 용된 자재 및 실험 장비는 각각 <Table 1>, <Table 2>와 같다. 구체적으로 <Table 1>과 <Table 2>는 각각 실험에 사용된 핵심재료(리드프레임, 본딩 와이더, 캐필러리) 및 주요장비(와이어 본더, WPT/BST Tester, 볼 치수 테스터)의 구체적인 모델명과 사양을 제시하고 있다.

3.2 측정 시스템 분석

본드 테스터(Dage-4000) Calibration은 와이어 본딩의 본드 볼 와이어 인장력(Wire Pull, Test, WPT) 및 접착력 (Ball Shear Test, BST) 측정을 위해 Gage R&R(Repeatability and Reproducibility)을 실시하였고[12], 이를 통해 측정 장비의 정확성과 신뢰성을 확보하였다. 측정 결과, <Table 3>과 같이 와이어 인장력(WPT) 측정 시스템의 재 현성 산포는 0.00%로 나타났는데, 이는 작업자 간 변동은 없으며, 반복 측정에 의한 변동 역시 매우 미미함으로 측 정시스템이 우수하다는 것을 알 수 있다. 또한, 측정 시스 템의 기여도는 전체 변동 중 0.01%이고, 부품 간 차이 (Part-to-Part, 99.99%)가 전체 변동의 대부분을 차지함으로 서 측정시스템은 문제가 없음을 알 수 있다.

와이어 접착력(BST) 측정 시스템 분석 결과는 <Table 4>와 같은데, 앞선 와이어 인장력 측정 시스템 분석 결과 와 비슷하게 나타났다. 재현성 산포는 0.00%, 측정 시스템 의 기여도는 전체 변동 중 0.02%로 두 지표 모두 매우 양 호하게 나타났으며, 대부분의 변동은 부품 간 차이 (Part-to-Part, 99.98%)에서 발생함으로써 측정시스템이 양 호함을 알 수 있다.

본드 치수 측정(STM-LM) Calibration을 통하여 볼 넓이 (Ball Diameter, BD) 및 볼 높이(Ball Height, BH) 측정을 위한 볼 넓이 측정 시스템 분석 결과는 <Table 5>와 같다. 여기서도 반복성 산포가 0.00%로, 작업자 간 차이가 없으 며, 반복 측정에 의한 변동 역시 거의 없다는 것을 알 수 있다. 또한 총 Gage R&R 값의 %기여가 0.01, % 연구변동 은 1.20로 매우 양호함을 알 수 있으며, 대부분의 변동 역 시 부품 간 차이(Part-to-Part, 99.99%)에서 발생하였다.

3.3 실험 및 검증 방법

3.3.1 실험 방법

와이어 인장력 시험은 Dage-4000 장비를 사용하여 반도 체 소자의 인장력(WPT)과 접착력(BST)을 측정한다. 이 시험은 <Figure 2>와 같이 Lead frame의 리드와 골드 와이 어의 인장력을 확인하고, 접착력을 확인하는데 사용된다. 이를 위해 보통 1st와 2nd로 분류된 WPT를 진행하고, 2nd 본드의 접착력을 결정하는데, 이때 특수한 재질의 Hook 형태를 사용하여 골드 와이어에 가하여 값을 측정한다. 이 테스트는 일반적으로 120 ㎛/s의 속도로 진행된다.

본드 볼 접착력 시험(BST)은 <Figure 3>과 같이 개별 칩 간 골드 와이어의 접착력을 확인하기 위해, 특정한 팁 을 사용하여 측면에서 전단력(shear force)을 가하는 방식 으로 수행된다. 첫 번째 본드의 접착력은 BST(ball shear test)를 통해 접착력을 확인하는데, 이는 패드 본딩된 볼을 특수재질 팁을 사용하여 밀어내는 방식으로 파괴 검사를 진행한다. 측정값은 1g 단위로 측정하며, 본 실험에서는 120 ㎛/s의 속도로 진행하였다.

3.3.2 검증 방법

와이어 본딩 공정에서의 와이어 본딩 인장력(WPT)과접 착력(BST)은 제품의 신뢰성과 수명에 직접적인 영향을 미친 다. 인장력과 접착력 시험과 검증은 와이어 본딩 공정 이후 불량률을 감소시키고 제품의 완성도를 향상하는 데 중요하 며, 시험 시 관리 기준은 <Table 6>에 준한다. 이는 와이어 굵기에 따른 WPT와 BST의 요구조건으로, 예를 들어 와이어 굵기가 1.0mil이면, WPT는 최소 7gf, BST인 경우 PAD는 최소 30gf, Lead는 최소 45gf 이상이어야 함을 의미한다.

와이어 본딩 공정에서 와이어 볼의 크기(BD)와 높이 (BH)는 전류량을 결정하는데, 칩과의 안정적인 연결을 보 장하는 데 중요하다. 볼의 크기 및 높이 측정은 각각 <Figure 4>와 <Figure 5>와 같이 이루어지며, 측정 기준은 제조사별로 다르지만 일반적으로 AEC-Q101-003-REVA( July. 18. 2005)를 준수하여 측정한다.

4. 와이어 본딩 공정 분석

4.1 와이어 본딩 공정능력 분석

와이어 본딩 공정의 현재 공정능력을 확인하기 위해 볼 인장력(WPT), 볼 접착력(BST), 볼 넓이(BD), 볼 높이(BH) 등 주요 요소 관련 데이터를 수집하여 분석하였다. 총 10 개의 로트에서 각 로트당 5개의 시료를 측정하여 총 50개 의 데이터를 수집하였으며, 각 항목은 현재 적용 중인 규 격을 따라 분석하였다. 2차 본딩의 볼 인장력(WPT)의 경 우 장기 공정능력(Ppk)과 단기 공정능력(Cpk)이 모두 0.160으로 나타나 매우 부족한 것으로 파악되었다. 볼 접 착력(BST) 역시 장기 공정능력(Ppk)과 단기 공정능력 (Cpk)이 0.140으로 공정능력이 매우 부족함에 따라 품질 개선이 필요한 수준이다. 이러한 인장력 및 접착력 문제는 볼 넓이와 높이의 차이로도 이어졌으며, 전체적인 공정능 력 분석 결과는 <Table 7>과 같다.

4.2 와이어 본딩 중요 제어 인자 추출

일반적으로 Au 와이어를 스티치 본딩한 후, 고전압을 인가하여 아크 방전(Electronic Flame Off, EFO) 밴드와 Au 와이어 끝을 공 모양으로 녹여 FAB(Free Air Ball)을 생성한다. FAB는 높은 표면 에너지를 가지고 있어서 칩 상부 전극에 잘 부착되며. 이러한 과정은 칩과 와이어 간 의 전기적 인터페이스를 형성한다. 이후 초음파와 압력을 이용하여 칩 상부 전극에 1차 볼 본딩을 하고, 이어서 2차 볼 본딩을 통해 리드 프레임의 표면에 강력한 물리적 접착 력을 형성한다. 와이어 본딩의 여러 주요 제어 인자 중에 서 실제 해당 공정기술 및 제조공정의 장비 운용자의 경험 을 토대로 2차 리드 볼 본딩 공정에 영향을 미치는 핵심 요인 5가지를 도출하였는데 이는 <Table 8>과 같으며, <Table 8>의 값은 이러한 5가지 요인의 최소, 평균, 최대 설정값을 의미한다.

또한 와이어 본딩의 접착력 향상을 위하여 2nd 본딩의 범프 볼 position에 대하여 high level, middle level, low level로 구분하여 평가를 실시하였는데, <Figure 6>은 이러한 범프 볼 position이 세 가지 수준에서 어떻게 설정되었는지 를 보여준다.

4.3 와이어 본딩 응답 값 결정

와이어 본딩 공정에서 2차 리드 볼 본딩의 주요 응답 값은 와이어 인장강도(WPT), 볼 전단 강도(BST), 볼 치수 (볼 크기 및 볼 높이) 및 본딩 위치 정밀도이며, 각 매개변 수의 목표치는 <Table 9>와 같은데, 이는 WPT는 7gf 이 상, BST는 45gf 이상, BD는 80±20μm, BH는 22±8μm를 만족해야 함을 의미한다.

5. 실험 및 결과분석

5.1 와이어 본딩 실험 설계

본 실험은 2차 볼 본딩 작업을 대상으로, 와이어 본딩 조건별 반응치에 영향을 미치는 변수들의 상관관계를 분 석하기 위하여 실험계획법기반으로 실험을 설계하였다. 실험설계 시 3 수준 및 4 응답으로 실험의 종류는 총 46개 이며, 각 실험 별로 5회 반복하여 총 230회를 실시하였다.

실험 조건에서 와이어 본딩의 실험 결과는 <Table 10> 과 같으며, 상관확률 분석은 <Table 11>과 같다. 상관분석 결과 P-value 기준으로 Power는 BD, BH, BST와 유의하며, FAB는 BH와 유의한 상관성을 나타내었다. 각 변수 간의 개별적인 관계 및 데이터 분포는 산점도 행렬에서 알 수 있는데 이는 <Figure 7>과 같다. <Figure 7>에서 각 점은 실험 조건에서 두 변수의 관측값이며, 붉은색 음영은 경향 성을 나타내고 있다. 대각선에 위치한 변수가 해당 셀의 x축에 해당되고, 나머지 변수가 y축에 해당된다. 예를 들 어, <Figure 7>의 좌측 하단 셀에서 ‘power–BST’ 쌍은 x 축에 power, y축에 BST 값이 배치되며, 두 변수 간에는 뚜렷한 양의 상관관계가 있음을 알 수 있다.

와이어 본딩 작업 조건별 효과 파악 및 예측을 위하여 power, FAB, force, time, position의 5가지 요소로 작업 조 건을 구성하였으며, 이에 대한 효과는 <Figure 8>과 같다. 분석 결과, P-value가 0.05 이하인 Power, FAB, Force만이 반응 변수에 통계적으로 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, Time과 Position은 P-value가 0.05를 초과 하여 통계적 유의성이 낮은 것으로 분석되었다. 비록 이 두 변수가 반응에 미치는 영향이 유의하지는 않았지만, 실 제 공정을 구현하기 위해서는 반드시 특정 설정값이 필요 하므로, 최종 최적 조건에 포함하였으며, 이에 따른 최적 의 작업 조건은 <Figure 9>와 같다.

<Figure 9>는 도출된 최적 조건에서 각 응답변수들의 예상분포와 목표 달성 여부를 시각적으로 제시하고 있는데, Desirability Function 값이 1에 가까워 각 응답 변수의 개 별적인 만족도(BST-0.8374, WPT-1.0000, BH-0.3011, BD-0.9938) 및 종합만족도(0.7076)가 우수하여 근접한 목표를 달성하였음을 알 수 있다. 보다 구체적으로 살펴 보면, 세로 빨간선은 각 변수의 설정값을 의미하며, 가로 축은 독립변수(Power, Force, Time, FAB, Position), 세로 축은 반응변수(BST, WPT, BH, BD)의 예측값을 나타내 며, 파란점선은 반응변수의 목표값을 나타내며, 곡선은 변수 변화에 따른 반응 경향을 의미한다. 분석결과 높은 전압(power), 높은 인장세기(FAB), 높은 하중(force), 긴 시간(time), 일정한 위치(position) 유지가 좋은 조건에 따 라, 이를 바탕으로 <Table 12>와 같은 작업 조건을 설정 하였다.

<Figure 10>은 회귀모델이 예측한 값과 실제 측정값을 비교하여 모델의 적합성을 시각적으로 보여주고 있는데, P-value 값이 0.318인 WPT를 제외하고는 실제 데이터와 예측 데이터를 비교한 결과 모두 유의한데, 이는 실제 데 이터에 대해 적합함을 의미하며, R-Square도 0.8 이상으로 크게 나와 만족한 수준이라 할 수 있다.

5.2 본딩 조건에 따른 반응값의 통계적 유의성검정

와이어 본딩의 방향, 시간, 위치에 따라 통계적 가설검 정을 실시하였으며, 와이어 본딩 방향은 <Figure 11>과 같 다. 와이어 본딩 방향별 WPT, BST, BD, BH에 대한 일원 분산분석 결과는 <Figure 12>와 같이 P-value(α=0.05) 기준 으로 BD(0.000), BH(0.005)를 제외한 WPT, BST는 유의한 차이가 없다. 와이어 본딩 시간별 WPT, BST 일원분산분 석 결과는 <Figure 13>과 같이 BST(0.000)에서 유의한 차 가 있으며, 위치별 차이 분석은 <Figure 14>와 같이 WPT(0.004)에서 P35가 P25, P45와 유의한 차가 발생하였 다. 그러나 평균 값 0.3 g의 차이는 미세함으로 무시해도 무방한 수준이다. BST 측정 결과 P-value(α=0.05)보다 큰 0.125로 펌프 볼 위치별 유의한 차이는 없는 것으로 나타 났다.

5.3 실험분석 및 최적의 조건 도출

5.3.1 와이어 본딩 조건 최적화

와이어 본딩 공정의 2차 볼 본딩 작업 조건 최적화를 위하여 추가적인 실험과 분석을 수행하였는데, 와이어 본 딩 공정의 진행 단계는 <Figure 15>와 같다. 이 과정에서 power 및 FAB 요인이 반응 변수에 미치는 영향을 분석하 여, 유의성이 확인된 2가지 요인을 고려하여 세 가지 수준 과 세 가지 응답에 대한 최종 평가를 수행하였다. 두 번째 범프 볼 본딩을 위한 중요한 공정 제어 변수는 <Table 13> 과 같으며, 반응 및 목표치는 <Table 14>와 같다.

와이어 본딩작업 조건이 반응 변수에 미치는 영향을 주 로 power와 FAB라는 두 가지 주요 요소를 고려하였는데, 이에 대한 결과는 <Figure 16>과 같다.

와이어 본딩 실험분석 및 최적조건 설정 시 반응표면 분석 후 반응 최적화 도구를 사용하여 잠정적인 최적 조건 을 도출하였다. 두 번째 볼 본딩의 응답(BST, BD, BH)에 대한 목표 값은 <Table 15>와 같으며, Power와 FAB 요인 모두 2차 곡률 효과가 확인되었고, 유의한 반응을 보였다. 와이어 본딩 응답 값에 대한 공정 제어 매개변수는 <Figure 17>에서 확인할 수 있는데, Power 58.4, FAB 34.5 가 최적 조건이며, 이때의 신뢰도는 98.3%로 나타났다.

두 번째 범프볼 본딩의 응답 값인 BST, BD, BH 각각에 대하여 주요 매개 변수인 Power와 FAB 사이에는 교호작 용은 없었는데 이는 <Figure 18>에 나타나 있다.

BST, BD 및 BH 모두 P-value (α=0.05) 값이 통계적으로 유의하며, R-Square 값 역시 0.92 이상으로 양호함으로써 모델의 적합성을 확인할 수 있었는데, 이는 <Figure 19>와 같다.

와이어 본딩 매개변수 최적화를 위하여 <Figure 20>과 같이 공정능력을 1.33 이상으로 설정하였으며, 이를 위해 Power 범위를 50에서 60으로, FAB 범위를 30에서 34로 설정하였다. 매개변수의 목표 값과 예측된 응답 값은 <Table 15>와 같다.

5.3.2 최적 조건 검증 및 공정능력평가

도출된 잠정 최적 조건의 유효성을 검증하기 위하여 30 개 패키지에 대한 추가 실험을 수행하고 각 반응에 대하여 공정 능력을 살펴보았다. 잠정적 최적 조건에서의 반응 분 포 결과는 <Figure 17>과 같으며, 잠정적 최적 조건에서 모든 반응이 목표치를 달성하였다. 최종적으로 도출된 최 적 조건은 <Table 16>과 같다.

도출된 최적 조건에서 와이어 본딩 조건별 평가 결과는 <Table 17>과 같고, 단기 공정능력 평가는 결과는 <Table 18>과 같다. 각 응답에 대한 분포는 <Figure 21>에 주어져 있는데, 관찰 결과, 모든 응답에서 불량률이 0%로 나타났 다. 구체적으로 WPT, BST, BD, BH의 단기 공정능력 Cpk 값은 각각 4.91, 1.56, 1.29, 1.85로, 이들 모두는 각각 0%, 0%, 0.006%, 0%로 예측되었는데, 이들 중 볼 넓이(BD)를 제외한 나머지 항목은 예상치와 차이를 보였다. 와이어 본 딩의 다섯 가지 파라미터 유형별로, Cpk 평가 결과 볼 넓 이(BD)를 제외한 나머지 모든 항목이 Cpk 1.33 이상을 만 족한다. 특히, P3 조건(Power: 60 / FAB: 33)은 다른 조건 보다 우수한 결과를 보이고 있다.

6. 결 론

본 연구에서는 LED 패키지 프레임의 와이어 본딩 공정 중 2차 리드 범프 볼 공정의 최적화 실험을 수행하였다. 먼저, 와이어 본딩 조건별 반응표면 분석을 적용하여 주요 변수의 영향을 분석하고 최적 조건을 도출하였다. 최적 조 건으로 초음파 발생 전압 50∼60mV, 본드 시간 20ms, 힘 70gf, FAB 크기 30∼34mils 미만으로 나타났다. 다음으로 도출한 최적 조건에서 추가 검증 실험을 수행하였다. 이 결과 모든 반응에서 실제 관측치에서 불량률은 0%로 나타 나 향상된 공정 성능을 확인 하였다. 특히 볼 넓이를 제외 한 모든 항목에서 목표 공정능력 Cpk 1.33 이상을 만족하 여 최적화된 공정이 높은 품질 안정성을 제공함을 입증하 였다.

본 연구는 실험계획법 중 하나인 RSM을 활용하여, LED 본딩 공정 중 2차 리드 볼 본딩의 품질 특성(WPT, BST, BD, BH)을 통합적으로 개선할 수 있는 최적 조건을 도출하였다는 점에서 실질적 의의가 있다. 특히 기존 공정 대비 Cpk가 대폭 향상되었으며, 이는 품질 신뢰성을 확보 하는 데 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 향후 연구에서 는 BD 편차 개선을 위한 인자 추가 탐색과 더불어 다양한 LED 패키지 유형에서의 일반화 가능성에 대한 연구가 필 요하다.