[KoMiCo Lab] 정밀 공정을 위한 용해 기반 세정 기술
반도체, 디스플레이, 정밀 부품 산업 등에서는 미세한 오염물 하나가 불량의 원인이 될 수 있어, 반도체 부품 세정의 중요성은 점점 더 부각되고 있습니다.
이번 글에서는 반도체 부품 세정 방법 중 하나인 ‘용해(Dissolution)’ 기반 세정 기술에 대해 소개드리고자 합니다. 이 방식은 오염물의 화학적 특성에 따라 적절한 용제를 선택하여, 오염물 자체를 녹여 제거하는 원리입니다.
용해 세정 기술의 기본 원리는 "Like dissolves like(유사한 것이 유사한 것을 용해한다)"에 기반하고 있습니다.
즉, 극성 오염물은 극성 용매에, 비극성 오염물은 비극성 용매에 잘 용해되는 분자 간의 상호 친화성을 활용하는 것입니다. 이러한 화학적 특성의 유사성은 용매와 오염물 간의 상호 작용을 극대화하여, 세정 효율을 높이고 표면 오염을 효과적으로 제거할 수 있도록 합니다.
■ Hansen 용해도 매개변수(HSP)를 통한 정량적 접근
분자 간의 상호 친화성을 정량적으로 분석하기 위해 Hansen Solubility Parameter (HSP) 모델이 활용됩니다. HSP 모델은 용해(Dissolution) 기반 세정 기술의 핵심 이론 중 하나로, 용제(solvent)와 오염물 또는 고분자(polymer) 간의 화학적 상호작용 및 용해 가능성을 정량적으로 예측하는 데 사용됩니다.
δt = √(δd² + δp² + δh²)
- δd : 비극성 용해도 매개변수 (dispersion bonding contribution)
- δp : 극성 용해도 매개변수 (polar bonding distribution)
- δh : 수소 결합 용해도 매개변수 (hydrogen bonding distribution)
이 세 가지 요소의 조합으로 전체 용해도인 δt를 계산할 수 있으며, 두 물질 간 δt의 차이가 작을수록 용해성이 높다고 판단합니다. 이 매개변수는 Solvent-Solvent 뿐만 아니라, Solvent-Polymer 간의 용해성 예측에도 활용됩니다.

■ 아닐린 점(Aniline Point)에 의한 용매 혼합 판단
HSP 외에도 탄화수소계 용제의 상호 용해성 판단에는 아닐린 점(Aniline Point) 측정이 사용됩니다.
아닐린 점은 탄화수소계 용매의 용해성을 나타내는 수치의 일종으로 시료를 같은 용량의 아닐린과 혼합하여 냉각 시, 서로 용해할 수 없게 되어서 혼탁이 보이기 시작했을 때의 온도를 말합니다.
아닐린 점이 유사할수록 혼합 안정성 및 상호 용해성이 향상됩니다. 따라서, 복수의 유기 용제를 조합해 사용하는 경우 아닐린 점은 혼합비 설계 또는 조성 안정성 판단의 정성적 기준 지표로 활용됩니다.

코미코는 반도체 공정에서 발생하는 다양한 유기계 오염물에 효과적으로 대응하기 위해, 이론적 분석과 실증적 데이터 기반의 기술 개발을 병행하고 있습니다.
Hansen 용해도 매개변수(Hansen Solubility Parameters, HSP) 분석과 아닐린 점(Aniline Point) 측정 등 정량적 및 정성적 평가 기법을 활용하여, 오염물의 화학적 특성과 공정 조건을 정밀하게 분석하고 있으며, 이를 바탕으로 고객 맞춤형 세정 기술을 설계하여 공정 최적화와 세정 효율 극대화를 동시에 실현하는 솔루션을 제공하고 있습니다.
다음 글에서는 초음파 세정에 대해 소개해 드릴 예정입니다. 많은 관심 부탁드립니다.
<About KoMiCo>
KoMiCo는 1996년 국내 최초로 반도체 장비 부품의 세정 및 코팅 서비스를 사업화한 기업으로, 미국, 중국, 대만, 싱가포르 등 글로벌 거점을 기반으로 세계 유수 반도체 기업들로부터 품질을 인증받은 Global No.1 기업입니다.
KoMiCo는 세정·코팅 신기술을 바탕으로 기존 사업의 고도화는 물론, OEM 반도체 장비용 핵심 부품 개발과 시장 확대를 통해 사업 영역을 지속적으로 확장하고 있습니다. 앞으로도 고객의 생산성과 수율 향상에 기여하며, 반도체 장비 부품 분야의 글로벌 선도 기업으로 나아가겠습니다.
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