이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 디지털 미디어 처리 수업에서 H.264의 CABAC entropy coding 모듈 일부를 RTL로 구현해봤습니다. 압축 IP는 알고리즘 이해 없이는 RTL 구현이 불가능한 영역이라는 걸 처음 알았습니다. 컨텍스트 모델링 로직을 상태 머신으로 바꾸면서 비트 연산 순서 하나가 출력 스트림 전체를 바꾸는 경우를 경험했습니다. 이후 알고리즘 스펙과 RTL이 정확히 1:1로 대응하는지를 테스트 벡터로 검증하는 습관이 생겼습니다. 압축 IP 개발에서는 정확성이 성능보다 먼저라는 걸 배웠습니다.
기준 소프트웨어 구현과 결과를 비트 단위로 비교하는 공동 시뮬레이션 방식이 효과적이라는 것도 그때 배웠습니다. 이미지 처리와 압축 IP의 연결 고리를 RTL 레벨에서 직접 경험한 것이 지금도 의미 있습니다.
이미지 압축 수업에서 압축률과 화질이 어느 지점에서 트레이드오프가 생기는지를 처음 수치로 확인했습니다. JPEG 압축에서 양자화 스텝 크기를 키울수록 파일 크기는 줄지만 PSNR이 낮아지는 패턴을 실험으로 측정했습니다. 비트레이트 대비 PSNR 그래프를 그려보니 어떤 구간에서 화질 저하가 급격히 시작되는지가 보였습니다.
목표 비트레이트를 먼저 정하고 그 범위에서 최대 화질을 찾는 것이 압축 IP 설계의 실질적인 접근이라는 것을 배웠습니다. 같은 압축률이라도 콘텐츠에 따라 화질 체감이 다르다는 것도 이 실험에서 배웠습니다. 지표 없이 좋은 화질이라고 말하는 것은 의미가 없다는 것이 이 경험에서 가장 남은 교훈이었습니다.
이미지 처리 파이프라인 과제에서 디노이징·샤프닝·컬러 보정을 순서대로 연결하는 것이 생각보다 복잡했습니다. 각 처리 단계를 독립적으로 구현하면 잘 동작하는데, 연결하면 특정 입력에서 아티팩트가 생기는 경우가 있었습니다. 단계 간 데이터 범위 정규화가 맞지 않아 고주파 성분 증폭 현상이 발생한 것이었습니다.
중간 단계마다 출력값 범위를 명시적으로 클리핑하는 처리를 넣은 뒤 아티팩트가 사라졌습니다. 이 경험에서 이미지 처리 파이프라인은 각 모듈을 따로 검증하는 것으로 충분하지 않고, 연결 상태에서 경계 케이스를 확인해야 한다는 것을 배웠습니다. 모듈 간 인터페이스 정의가 IP 설계만큼 중요하다는 것이 남은 교훈입니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 DB그룹 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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