이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
전공 수업에서 PMIC(전력 관리 IC) 기초 회로 과목을 수강하면서 벅 컨버터 설계를 처음 다뤘습니다. 설계 과정에서 스위칭 주파수·인덕턴스·출력 커패시턴스 세 변수가 서로 트레이드오프 관계라는 점을 배웠습니다. 주파수를 높이면 부품 크기를 줄일 수 있지만 스위칭 손실이 커지는 문제가 생겼고, 저는 시뮬레이션으로 허용 손실 범위 안에서 최적 주파수를 찾는 접근을 사용했습니다. 이 과정에서 이론 계산과 시뮬레이션 결과가 5% 이상 차이가 나서 원인을 찾아보니 기생 저항 성분을 모델에 포함하지 않은 것이 원인이었습니다. 문제를 해결한 뒤 실제 부품 데이터시트의 기생 파라미터를 모델에 추가하는 방식으로 수정해 오차를 1% 이내로 줄였습니다. 설계 문제는 가정을 명시하고 실측과 비교하는 반복 검증 과정에서 풀린다는 점을 배웠습니다.
전공 수업에서 벅 컨버터를 설계하며, 제가 직접 부딪힌 건 이론 계산과 시뮬레이션 결과가 5% 넘게 차이 난 일이었습니다. 스위칭 주파수·인덕턴스·출력 커패시턴스가 서로 트레이드오프라, 주파수를 높여 부품 크기를 줄이려다 스위칭 손실이 커졌습니다. 저는 허용 손실 범위 안에서 최적 주파수를 시뮬레이션으로 찾았는데, 이론과 결과가 어긋났습니다. 원인을 찾아보니 기생 저항 성분을 모델에 안 넣은 것이었습니다. 그래서 부품 데이터시트의 기생 파라미터를 모델에 추가해 오차를 1% 이내로 줄였습니다. 설계 문제는 가정을 명시하고 실측과 비교하는 반복 검증으로 풀린다는 걸 배웠습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 수업 수준의 설계라, 실제 PMIC 양산에서 열이나 수율 같은 변수까지 잡아 본 경험은 없습니다. 또 시뮬레이션이 실측과 또 다를 수 있어, 실제 부품 측정까지 가야 완결됩니다. 그래서 가정을 명시하고 반복 검증하는 방식을 토대로, 실측 단계의 경험을 더 쌓으려 합니다.
PMIC 회로 설계에서 제가 문제를 푸는 방식의 핵심은, 가정을 명시하고 실측과 비교하며 반복 검증하는 것입니다. 수업에서 벅 컨버터를 설계할 때, 이론값과 시뮬레이션이 어긋나는 걸 겪으며 알게 된 건 대개 모델에 빠진 가정이 원인이라는 점이었습니다. 기생 성분을 안 넣었다든지 하는 식입니다. 그래서 저는 설계할 때 어떤 가정을 두었는지를 분명히 적어 두고, 결과가 어긋나면 그 가정 목록부터 의심해 하나씩 모델에 채워 넣습니다. 감으로 고치는 게 아니라 가정을 추적해 좁히는 셈입니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 기초 회로 수준이라, 실제 제품에서 효율·안정성·수율 같은 결과를 수치로 확인하며 설계를 다듬어 본 경험은 없습니다. 또 가정을 다 떠올리지 못하면 검증이 헛돌 수 있습니다. 그래서 가정 명시와 반복 검증을 토대로 하되, 실제 측정과 양산 변수를 다루는 깊이를 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 DB그룹 서비스 오너 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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