PCB를 공급받아 고 신뢰성 전자제품을 제조하여 판매하는 기업 입장에서는 PCB 제품이 최종 제품에 미치는 영향을 고려할 때 특별한 관심과 지속적인 관리가 대단히 중요하다. 신뢰성물리학 도구를 사용하면 고장의 근본원인을 보다 빠르게 찾아내고 고장대책을 적용하여 제품의 신뢰성을 높일 수 있다.



인쇄회로기판(Printed Circuit Board, PCB)은 고 신뢰성 전자제품의 신뢰성에 큰 영향을 미친다. 그러나 PCB 제조산업의 구조상 PCB 품질 수준에 대한 단일 표준이 없고, 업체 간 품질 수준을 객관적이고 과학적으로 평가할 방안이 부족한 게 현실이다.

IPC-TR-579 표준(Round Robin Reliability Evaluation of Small Diameter of Plated-Through Holes in Printed Wiring Boards)에 따르면, PCB 제조업체의 품질 수준을 평가하기 위해서 동일한 조건에서 제작된 샘플들을 동일한 환경에서 열 사이클링 테스트를 수행한다. PCB 제조업체의 품질 인덱스(가장 낮은 등급인 0부터 가장 높은 등급인 10까지로 구분)에 따라 PCB 고장 메커니즘 중 가장 중요한 PTH(Plated-Through Holes) 피로수명의 평가결과가 크게 차이 난다(표 1 참고).



표 1을 보면, 제조업체에게 부여된 품질 인덱스에 따라서 PTH의 수명이 크게 차이난다(Superior 평가 등급 업체와 Marginal 평가 등급 업체가 제조한 동일 제품의 피로 수명이 대부분 5배 이상). 따라서 PCB를 공급받아 고 신뢰성 전자제품을 제조해 판매하는 기업 입장에서는 PCB 제품이 최종 제품의 신뢰성에 미치는 영향을 고려할 때 특별한 관심과 지속적인 관리가 중요하다. 즉 PCB 제조업체의 품질 인덱스가 조금만 바뀌어도 PTH의 품질 수준이 크게 차이나는 점을 감안하면, PCB 제조업의 품질 인덱스를 정확히 평가하고 지속적으로 관리해야 한다.

그럼 제조업체의 품질 인덱스는 어떻게 평가하나? IPC-TR-579는 각 제조업체로부터 제시된 기준에 따라 생산된 샘플들을 받아서 표 1에 표시된 것처럼 여러 가지 조건에서 열 사이클링 테스트를 하고, 그에 따른 고장까지의 사이클 수를 측정하여 제조업체의 평가등급(품질 인덱스)을 부여한다.






그림 1과 2는 각각 품질 인덱스가 Superior로 평가된 경우와 Marginal로 평가된 경우를 예시했다.
제조사의 품질 인덱스는 PTH 신뢰성에 직접적인 영향을 미치는 반면, PCB 설계 파라미터 역시 간접적으로 신뢰성에 영향을 미친다고 할 수 있다. 즉 PTH 직경, PTH 구리 두께, PWB 두께 등이 PCB를 설계하는 업체가 관심 가져야 할 내용이다.

PTH 피로 수명의 시뮬레이션을 통해 평가할 수 있는 Sherlock 제품은 이러한 신뢰성 이슈를 어떻게 다루고 있는지 살펴보자.

Sherlock 소프트웨어는 IPC-TR-579에서 정의한 산업계 수용 모델에 맞추어 신뢰성물리학(Reliability Physics) 또는 고장물리(Physics of Failure) 기반으로 PTH 고장까지 시간을 계산한다. 열 사이클링에 노출된 PTH의 수명 계산은 다음 3단계로 이루어진다.

첫 번째 단계는 PTH의 구리 배럴이 경험하는 스트레스(σ)를 계산한다.



여기서, α는 열팽창계수(CTE), T는 온도, E는 탄성계수, h는 보드 두께, d는 홀 직경, t는 도금두께, 밑수 E와 Cu는 보드와 구리의 속성이다.

일단, 스트레스 값이 결정되면 변형 범위가 다음과 같이 계산된다.



여기서, S_y는 구리의 항복강도이다. 이 변형 값이 두 개의 상수에 의해 다음과 같이 조정된다.



여기서, K_d는 변형분포지수이고, K_Q는 품질 인덱스이다.

K_Q는 PTH 품질에 의존한다(예를 들어, 보이드/틈/접힘 등과 같은 결함의 존재). 이 품질 인덱스는 0부터 10까지의 값이며 다음과 같은 수치를 부여한다.

•Extraordinary 수준 (K_Q = 10)
•Superior 수준 (K_Q = 8.7)
•Good 수준 (K_Q = 6.7)
•Marginal 수준 (K_Q = 4.8)
•Poor 수준 (K_Q = 3.5)

IPC-TR-579에서 구분한 제조업체의 품질 인덱스는 K_Q ＞ = 7.5(Superior), 7.5 ＞ K_Q ＞ = 6.0(Good), 6.0 ＞ K_Q ＞ = 3.5(Marginal), K_Q ＜ 3.5(Poor)의 4단계로 PTH 품질을 평가한다. 반면에, Sherlock에서는 시뮬레이션의 편의상 5단계로 구분해 제조업체의 품질 인덱스로 활용하고 있으며 변형분포진수도 품질 인덱스에 따라 조정계수로 정해 사용한다.

일단 변형 범위가 정의되면 고장까지의 사이클(Nf)은 다음 식에 따라 반복적으로 계산된다.



여기서, Su는 인장강도, Df는 도금 구리의 연성 값이다.

PTH 피로수명 모델에서 핵심적인 질문은, 만일 고장이 설계나 프로세스에 관련된 것 때문이라면 테스트 결과로부터 품질 인덱스를 추출하거나 문헌 속 결과에 비추어 품질 인덱스를 벤치마킹해야 한다. Sherlock 수명 모델에 들어가는 입력 값으로는 지오메트리, 재질, 테스트 파라미터 값들이 필요하다. 표 2는 그 예시이다.



Sherlock의 신뢰성물리학 기반의 PTH 수명분석기법을 활용하면, PTH 피로수명이 현장 스트레스 조건을 견디기에 필요한 여러 신뢰성 대안 조치들의 유효성을 계량적으로 평가할 수 있다.

첫 번째는 보드 두께를 줄이는 것이다. 이러한 재설계는 최소 비용으로 가능하고 다른 설계 내용에 대한 영향을 최소화한다.
두 번째로 재설계 안은 더 두꺼운 도금 두께를 사용하는 것이다.

마지막 방안은 보드 재질을 바꾸는 것이다. 예를 들어, 현재 FR-4 에폭시의 면외(Out of plane) CTE 값이 70 ppm이라면, 무연(Pb-free) 리플로우 시 PCB 강건성에 대한 우려를 줄이기 위해 면외 CTE 값이 35에서 50 ppm인 라미네이트를 채택할 수 있다.

결론적으로 PCB 설계자나 PCB 제조업체는 PTH 신뢰성과 관련해 다음과 같은 항목을 관리해야 한다.

•PCB의 면외 열팽창계수(CTE)
•도금 두께
•가로세로비(Aspect Ratio, 홀 직경 대비 보드 두께)
•도금 재질 속성(강도 및 연성) 및 도금 품질

Sherlock처럼, PTH 피로수명분석에 IPC 모델을 사용하게 되면 PTH 품질에 대한 민감성이 높기 때문에 제조업체의 품질 인덱스를 정확하게 평가하고 관리하는 것도 필요하다. 이런 기반에서 시뮬레이션 결과와의 일치성도 담보할 수 있다. 품질 인덱스를 Sherlock 시뮬레이션에 반영하는 방법은 다음 두 가지가 사용된다.

첫 번째 방법은 보수적인 판단을 전제로 품질 인덱스로 Good 수준(K_Q = 6.7) 또는 Marginal 수준(K_Q = 4.8) 중의 하나로 가정하여 수명을 산출한다.

두 번째는 상호연결 스트레스 테스트(Interconnect Stress Testing, IST) 또는 고 가속 열 쇼크(Highly Accelerated Thermal Shock, HATS) 적격성 테스트의 결과에서 품질 인덱스를 계산하여 적용한다.

PTH의 고장 행동을 기술하기 위해 사용하는 확률분포는 2 파라미터 와이블(Weibull)이다. 와이블 분포는 연성 금속의 저 사이클 피로 행동을 잘 반영하는 분포로서 수용된다. 두 파라미터는 특성화 수명(Characteristic Life)과 모양계수(Shape Factor, 경사)이다. 경사(Slope)는 대개 품질을 나타낸다. 경사가 더 클수록 고장까지의 시간이 더 가까워진다. Sherlock 소프트웨어는 품질 인덱스와 일치하는 서로 다른 경사 값을 이용한다. 품질 인덱스가 감소하면 낮아진 품질을 반영하기 위해 경사(Slope)가 줄어든다.



그림 3은 Sherlock 시뮬레이션을 통해 분석한 자동차 전장품 보드의 PTH 수명 분석 결과이다. 목표 수명은 15년에 3%의 고장률을 기준으로 분석한 것으로, 분석결과 4층으로 구성된 보드는 약 12년 6개월이 지나면 허용 고장률을 초과하는 것으로 평가됐다. 따라서 앞서 언급한 대안 활동의 유효성을 계량적으로 평가해 보고 목표 신뢰성(테스트 또는 현장 운영환경)을 달성하기 위해 현실적으로 수용 가능한 여러 가지 조치를 취해야 한다.

Sherlock에서 PTH 수명을 예측하는 방법은, 그림 3에 예시한 바와 같이 PCB의 각층 재질과 디자인에 기초해서 적층 PCB 구조를 단순 모델링하고 신속하게 PTH 수명예측 하는 방법이 주로 사용된다. 최근에는 응용분야에 따른 수명예측 정확도를 높이기 위한 IMEC PTH 피로수명 모델이 추가됐다. 또한 PCB 각 층별 트레이스를 상세히 모델링한 후 Ansys, Abaqus, Nastran 등의 FEA 유한요소 분석 도구로 내보내기 하여 상세한 비아나 패턴까지도 세부적인 수명 예측을 할 수 있는 방안도 제시되고 있다.

자율주행차, IoT 등으로 전자제품의 지능화가 전 산업분야에서 가속화됨에 따라, 전자 하드웨어의 고 신뢰성 확보는 기업의 핵심 의제가 되고 있다. 점점 더 미세한 회로와 복잡성이 증가하는 전자제품의 PCB 신뢰성을 담보하기 위해서는 전통적으로 사용해온 물리적 측정(전기적 테스트, 유관검사, X-Ray 검사하거나 관심지점을 광학현미경 등으로 검사) 만으로는 부족하다.

새로운 기술과 신제품에 내재된 고장 메커니즘을 과학적으로 분석하고 평가할 수 있는 신뢰성물리학 도구를 사용하면, 고장의 근본원인을 보다 신속하게 찾아내고 고장대책을 적용하여 제품의 신뢰성을 높일 수 있다. 또한 기업에 필수적으로 요구되는 경제적 가치와 경쟁력을 높이는 데도 많은 도움이 된다.