아날로그집적회로 SPICE 시뮬레이션

본 내용은 " A 아날로그집적회로 SPICE simulation of circuits " 의 원문 자료에서 일부 인용된 것입니다. 2025.03.09

문서 내 토픽

• 1. Thevenin 등가회로

  회로 a-b 단자 사이의 Thevenin 등가회로를 결정하기 위해 SPICE 시뮬레이션을 수행했습니다. 개방회로 전압(Voc)과 단락회로 전류(Isc)를 측정하여 Thevenin 저항(R_TH)을 계산했습니다. 시뮬레이션 결과 노드 3과 4의 전압이 2.7×10^13V로 나타나 물리적으로 불가능한 값이 도출되었으며, 이는 회로 설정이나 소자 연결에 문제가 있음을 시사합니다.

• 2. NGSpice 시뮬레이션

  NGSpice를 이용하여 0~0.1초 구간의 과도응답 시뮬레이션을 수행했습니다. Netlist를 구성하고 시뮬레이션을 실행한 결과, 일부 회로에서 모든 노드 전압이 0으로 나타났으며 시간에 따른 전압 변화가 발생하지 않았습니다. 이는 전압원/전류원 설정 오류나 회로 구성의 문제를 나타냅니다.

• 3. Thevenin 저항 측정

  Circuit #2에서 ro=100Ω, Rs=20Ω, gm=0.1 조건으로 a-b 단자 사이의 Thevenin 저항을 측정했습니다. 초기 시뮬레이션에서 전압 변화가 없었으나, Vth를 0.1V로 설정하여 수정한 결과 회로가 정상 동작하였고 노드 간 전압 변화가 예상대로 나타났습니다.

• 4. 회로 시뮬레이션 오류 분석

  시뮬레이션 결과에서 비정상적으로 큰 전압값(10^13 수준)이 나타났으며, 이는 부적절한 소자 연결이나 전압/전류 소스 설정 오류로 인한 것으로 분석됩니다. 그래프에서 시간에 따른 동적 변화가 제대로 반영되지 않았으며, 회로의 초기 조건 설정 재검토가 필요합니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

• 1. Thevenin 등가회로

  Thevenin 등가회로는 복잡한 선형 회로를 단순화하는 강력한 도구입니다. 임의의 선형 회로를 전압원과 직렬 저항으로 표현함으로써 회로 분석을 크게 단순화할 수 있습니다. 특히 부하 저항이 변할 때 회로의 동작을 빠르게 예측할 수 있어 실무에서 매우 유용합니다. 다만 비선형 소자가 포함된 회로에는 직접 적용할 수 없다는 한계가 있으며, Thevenin 등가값을 정확히 구하기 위해서는 개방 전압과 단락 전류를 정확히 측정해야 합니다. 회로 설계 및 분석 단계에서 필수적인 개념이라고 생각합니다.

• 2. NGSpice 시뮬레이션

  NGSpice는 오픈소스 회로 시뮬레이터로서 무료이면서도 강력한 기능을 제공합니다. SPICE 언어 기반으로 다양한 회로 분석이 가능하며, 특히 과도 응답 분석과 주파수 응답 분석에 우수합니다. 그러나 사용자 인터페이스가 다소 불친절하고 학습 곡선이 가파르다는 단점이 있습니다. 정확한 시뮬레이션을 위해서는 소자 모델의 정확성이 중요하며, 실제 회로와의 오차를 최소화하려면 신뢰할 수 있는 모델 라이브러리를 사용해야 합니다. 교육 목적이나 프로토타입 검증에 매우 효과적인 도구입니다.

• 3. Thevenin 저항 측정

  Thevenin 저항 측정은 회로 분석에서 중요한 단계입니다. 이론적으로는 모든 독립 전원을 제거한 후 입력 임피던스를 계산하면 되지만, 실제 측정에서는 여러 어려움이 있습니다. 멀티미터로 직접 측정할 때는 회로의 상태를 정확히 파악해야 하며, 특히 종속 전원이 있는 경우 주의가 필요합니다. 시뮬레이션을 통한 측정이 더 정확하고 재현성이 높으므로, 실무에서는 두 방법을 병행하는 것이 좋습니다. 정확한 Thevenin 저항 값은 회로의 동작 특성을 올바르게 이해하는 데 필수적입니다.

• 4. 회로 시뮬레이션 오류 분석

  회로 시뮬레이션 오류는 여러 원인에서 비롯될 수 있습니다. 소자 모델의 부정확성, 회로 구성 오류, 수치 해석 문제 등이 주요 원인입니다. 시뮬레이션 결과와 실제 측정값의 차이를 분석할 때는 체계적인 접근이 필요합니다. 먼저 회로도를 재확인하고, 소자 값과 모델 파라미터를 검증한 후, 시뮬레이션 설정(수렴 조건, 스텝 크기 등)을 조정해야 합니다. 오류의 원인을 찾기 위해 부분 회로 시뮬레이션이나 민감도 분석도 유용합니다. 체계적인 오류 분석은 시뮬레이션의 신뢰성을 높이고 설계 품질을 향상시킵니다.