이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
EDA 자동화 실습에서 Python만 쓰다가 Tcl이 기본 스크립팅 언어인 도구를 처음 접했을 때 문법이 낯설었습니다. Tcl을 익히면서 변수와 리스트 처리 방식이 Python과 달라 처음에 실수가 있었지만, 도구 내부 명령어와 자연스럽게 연결된다는 장점이 컸습니다. 이후 Tcl은 도구 내부 자동화, Python은 결과 파싱과 리포트 생성으로 역할을 나눠 씁니다. bash는 파일 처리와 환경 설정에 씁니다. 세 언어를 조합하면 EDA 플로우 전체를 자동화하는 파이프라인을 구성할 수 있습니다. 프로젝트에서 Tcl+Python 조합으로 합성 후 타이밍 리포트 파싱과 위반 항목 자동 추출 스크립트를 작성했습니다. 지금도 도구 특성에 맞는 언어 선택을 먼저 합니다.
EDA 자동화에서 어떤 언어를 선택할지의 기준이 문법 친숙도가 아니라 도구 인터페이스와의 궁합이라는 것을 배웠습니다. 도구 자체가 Tcl 인터프리터를 내장하고 있는 경우, Python으로 외부에서 도구를 호출하는 방식보다 Tcl로 도구 내에서 직접 제어하는 것이 속도와 안정성에서 유리합니다.
도구 내장 Tcl API를 직접 활용하면 도구 상태 정보에 즉시 접근할 수 있지만, 외부 호출 방식은 상태 정보를 파싱해야 하는 오버헤드가 생깁니다. 언어 선택이 자동화 코드의 복잡도를 결정하는 경우가 많습니다. 이 경험에서 새 EDA 도구를 접할 때 그 도구의 스크립팅 인터페이스가 어떤 언어를 지원하는지를 먼저 확인하는 습관이 생겼습니다. EDA 자동화에서 언어 선택은 취향이 아니라 도구 구조에서 결정됩니다.
자동화 스크립트를 작성하면서 자동화가 실제로 얼마나 시간을 줄였는지를 측정하지 않으면 다음 자동화에 우선순위를 잘못 잡는 경우가 생긴다는 것을 배웠습니다. Tcl 스크립트로 합성 후 위반 항목을 자동 추출했을 때 수동으로 할 때 30분 걸리던 작업이 1분 이내로 줄었고, 이 차이가 매 실행마다 누적됐습니다. 실행 횟수 × 절약 시간 계산으로 자동화 투자 대비 회수 시점을 추정하면 어떤 작업을 다음으로 자동화할지를 데이터로 결정할 수 있습니다.
측정 없이 '자동화가 빠르다'고 말하는 것은 자동화를 정당화하는 이유가 아니라 감입니다. 이 경험에서 새 자동화를 작성하기 전에 현재 수동 작업의 시간과 빈도를 먼저 측정하는 습관이 생겼습니다. 자동화의 가치는 수치로 증명할 때 다음 프로젝트에서도 설득력이 생깁니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 반도체 회로설계 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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