AI를 활용하여 정적 타이밍 분석 관련 작업의 효율성을 어떻게 개선했는지 구체적인 예를 들어주세요.

STA 리포트에서 수천 개의 위반 경로가 쏟아질 때 어디서 시작해야 할지를 직접 경험해보고 싶어 파이썬으로 간단한 분석 스크립트를 만들었습니다. timing report의 텍스트 파일을 파싱해 각 위반 경로의 슬랙 값, 경유 셀 수, 배선 길이 추정값을 추출하고 pandas로 분포를 시각화했습니다. 슬랙이 작은 경로들이 특정 셀 유형에 집중되는 패턴이 보였는데, 그 패턴을 기준으로 분류 기준을 만들어보니 전체 위반의 약 30%가 같은 셀 유형을 포함한 경로였습니다. 이 스크립트는 규칙 기반 분류에 머물렀고, 예외 경로를 놓치는 한계도 있었습니다. 하지만 어떤 특성을 기준으로 분류하면 수정 효과가 집중되는지를 직접 데이터로 확인했다는 점에서, 이론으로만 배웠을 때와는 이해 수준이 달랐습니다.

패턴 분류의 정확도보다 분류 기준을 어떻게 설계하느냐가 실질적인 차이를 만든다는 것을 그때 배웠습니다.