AI 기반 아날로그/디지털 회로설계 자동화 실무 - 현업 LDO/AXI-Lite IP 설계와 검증
'삼성전자, SK하이닉스 현업' 에서 요구하는 'AI 기반 회로설계/검증 자동화' 실무 강의입니다. TSMC 180nm PDK 기반 LDO IP 설계·검증 자동화 + AI 기반 AXI-Lite RTL 구현 + Python/TCL/Batch Script Regression 자동화 역량을 완성합니다.
안녕하세요. 삼코치입니다.
이번에 아날로그 회로설계 강의와 디지털 회로설계 강의에 실무형 프로젝트를 대폭 추가했습니다.
이번 업데이트는 단순히 실습 파일을 몇 개 보완한 수준이 아닙니다. 회로를 설계하고 시뮬레이션하는 단계에서 끝내지 않고, 반복 작업을 자동화하고 결과를 검증하며 최종 산출물로 정리하는 흐름까지 경험할 수 있도록 구성했습니다.
최근에는 반도체 엔지니어에게도 AI를 실제 업무에 어떻게 활용했는지를 묻는 경우가 늘고 있습니다. 이번 SK하이닉스 채용 지원서에도 ‘AI 활용 경험 기술’ 항목이 별도로 들어갔습니다.
여기서 말하는 AI 경험은 단순히 ChatGPT로 자료를 검색하거나 문장을 작성해 본 경험만을 뜻하지 않습니다.
직무에서 발생하는 문제를 정의하고, AI나 자동화 도구를 적용한 뒤, 생성된 결과를 엔지니어가 직접 검증하고 개선한 경험이 있어야 설득력 있게 작성할 수 있습니다.
이번에 추가한 두 프로젝트는 이러한 경험을 직접 만들어 볼 수 있도록 설계했습니다.
아날로그 강의에는 TSMC 0.18μm CMOS LDO 설계 프로젝트가 추가됐습니다.
LTspice와 Python을 연동해 트랜지스터 크기와 보상회로 값을 자동으로 변경하고, DC Gain, UGF, Phase Margin을 반복 측정합니다. Optuna TPE와 NSGA-II를 이용한 자동 사이징, 성능·전력·면적 간의 다목적 최적화, PVT Corner와 Monte Carlo 검증까지 진행합니다.
자연어로 작성한 회로 사양을 구조화하고, 공정 조건별 결과를 분석하며, 데이터시트 RAG와 KLayout Python 자동화까지 연결하는 과정도 포함했습니다.
이 프로젝트를 마치면 단순히 “AI를 사용했다”가 아니라 다음과 같은 흐름으로 경험을 설명할 수 있습니다.
“수작업으로 반복하던 LDO 회로 사이징과 시뮬레이션 결과 정리 문제를 정의하고, Python과 최적화 알고리즘을 이용해 설계 탐색을 자동화했다. AI가 구조화하거나 설명한 결과는 LTspice PVT·Monte Carlo 시뮬레이션으로 다시 검증했다.”
디지털 강의에는 SystemVerilog 기반 AXI4-Lite Slave IP 설계 및 검증 프로젝트가 추가됐습니다.
AXI4-Lite의 Read·Write Channel FSM과 16개 Memory-Mapped Register를 직접 구현하고, Verible Lint, SystemVerilog Assertion, Cocotb BFM, Scoreboard, Random Test, Functional Coverage를 이용해 RTL을 검증합니다.
이후 Quartus FPGA 합성, Setup·Hold Timing 분석, VCD 기반 전력 추정, GitHub Actions CI, Git Commit별 QoR 추적까지 연결합니다.
디지털 프로젝트에서는 AI가 작성하거나 제안한 RTL과 테스트 시나리오를 그대로 사용하는 것이 아니라, Lint, Assertion, Simulation, Scoreboard, Coverage로 검증하는 방법을 익히는 것이 중요합니다.
예를 들어 AI를 이용해 AXI 예외 조건이나 테스트 시나리오 초안을 만든 뒤, 이를 Cocotb와 SVA로 구현하고 실제 실패 사례를 분석하는 방식으로 본인만의 AI 활용 경험을 확장할 수 있습니다.
SK하이닉스 AI 활용 경험 항목을 준비할 때도 사용한 AI 도구의 이름만 나열하지 마세요.
다음 내용이 드러나도록 정리하는 것이 좋습니다.
어떤 반복 업무나 기술적 문제를 발견했는지, AI와 자동화를 어느 단계에 적용했는지, 본인이 직접 설계한 기준과 로직은 무엇인지, AI가 만든 결과를 어떤 시뮬레이션과 지표로 검증했는지, 적용 전후에 작업 방식이나 결과가 어떻게 달라졌는지를 설명해야 합니다.
특히 회로설계 직무에서는 “AI에게 회로를 만들어 달라고 했다”는 설명보다, AI 결과를 검증할 수 있는 전공지식과 판단 기준을 갖고 있다는 점이 더 중요합니다.
이번 프로젝트를 진행할 때는 결과 화면만 남기지 말고 다음 자료도 함께 기록해 보세요.
처음 정의한 문제와 목표 사양
직접 수정한 RTL 또는 회로 파라미터
사용한 AI·자동화 도구와 적용 범위
실패한 결과와 원인 분석
시뮬레이션 및 검증 지표
최종 결과와 개선 전후 비교
AI 결과를 그대로 사용하지 않고 수정한 근거
이 기록이 있어야 자기소개서와 경험기술서뿐 아니라 면접에서도 본인의 역할을 구체적으로 설명할 수 있습니다.
다른 PC에서도 실습을 재현할 수 있도록 설치 경로와 환경 설정 안내도 함께 보강했습니다.
아날로그 프로젝트에는 LTspice 실행 경로, Python 가상환경, 모델·심볼 파일 관리, PVT·Monte Carlo 실행 방법을 정리했습니다.
디지털 프로젝트에는 Quartus, ModelSim, Verible, OSS CAD Suite, Icarus Verilog, Cocotb, GNU Make 설치 및 환경변수 설정 방법을 상세히 정리했습니다.
반도체 회로설계 직무를 준비하고 있다면 이번 프로젝트를 단순히 따라 실행하는 데서 끝내지 말고, 직접 사양과 테스트 조건을 바꾸어 본인만의 결과를 만들어 보시기 바랍니다.
AI를 사용한 경험보다 더 중요한 것은 AI를 이용해 직무 문제를 해결하고, 그 결과를 엔지니어의 기준으로 검증한 경험입니다.
강의에서 프로젝트 파일과 상세 수업 노트를 확인해 주세요.
감사합니다.
삼코치 드림
