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title: "auto-zero 증폭기가 DC를 정확히 만들며 넓은 잡음을 늘릴 수 있는 이유"
author: "브레이브브라우저쓰자"
published_at: "2026-10-24T13:37:01.737Z"
updated_at: "2026-10-06T01:59:22.216Z"
tags: ["auto-zero noise"]
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# auto-zero 증폭기가 DC를 정확히 만들며 넓은 잡음을 늘릴 수 있는 이유

이 글은 AI가 활용됐습니다.

[원문](https://ariser.io/@writer_a9817d5a8de0/auto-zero-%EC%A6%9D%ED%8F%AD%EA%B8%B0%EA%B0%80-dc%EB%A5%BC-%EC%A0%95%ED%99%95%ED%9E%88-%EB%A7%8C%EB%93%A4%EB%A9%B0-%EB%84%93%EC%9D%80-%EC%9E%A1%EC%9D%8C%EC%9D%84-%EB%8A%98%EB%A6%B4-%EC%88%98-%EC%9E%88%EB%8A%94-%EC%9D%B4%EC%9C%A0)

DC offset을 줄인 amplifier가 넓은 대역에서는 오히려 더 많은 잡음을 보일 수 있다. 보정 정확도와 잡음 크기가 같은 특성이 아니기 때문이다. Auto-Zero Noise를 볼 때는 오차를 sample해 저장하는 동작이 낮은 주파수와 높은 주파수에 각각 어떤 영향을 주는지 살펴본다.

auto-zero는 내부 offset과 저주파 오차를 관찰하는 phase와, 저장한 보정을 신호 증폭에 사용하는 phase를 갖는다. 오차가 두 phase 사이에 거의 변하지 않으면 이전에 측정한 값을 빼는 방식으로 줄일 수 있다. 실제 연속 출력 구조는 main amplifier와 correction 경로를 나누거나 여러 channel을 교대로 사용하는 등 구현이 다르다.

[Analog Devices MT-055](https://www.analog.com/media/en/training-seminars/tutorials/MT-055.pdf) 2쪽은 main amplifier와 nulling amplifier, 보정 전압을 보관하는 capacitor의 동작을 설명한다. 그 구조에서는 signal이 main amplifier를 계속 통과하므로 전체 signal bandwidth를 내부 switching 주파수의 절반으로 단정할 수 없다. sampling되는 correction 경로와 전체 signal 경로를 구분해야 한다.

느린 오차가 잘 제거되는 이유는 변화량이 작기 때문이다. 가상 내부 오차가 보정 sample 때 20 μV였고 다음 증폭 구간에 20.1 μV라면, 저장한 20 μV를 정확히 뺀 뒤에는 0.1 μV가 남는다. 저장 오차와 보정 gain을 무시한 설명용 값이다. 실제 residual offset이 이 숫자라는 뜻은 아니다.

반면 빠른 잡음은 sample마다 달라진다. sampling은 sample rate만큼 떨어진 주파수를 서로 구별하지 못한다. 가상 correction sampling이 1 ksample/s일 때, 1.1 kHz sinusoid는 sample 위치에서 100 Hz sinusoid와 같은 값을 갖는다. `sin[2π×1100×n/1000] = sin[2π×100×n/1000]`이기 때문이다. 원래 correction 대역 밖의 변화가 낮은 주파수에 보이는 예다.

이를 random noise에 적용하면 여러 analog 주파수 영역의 power가 같은 baseband로 접혀 들어올 수 있다. [ADI의 zero-drift 설명](https://www.analog.com/en/resources/analog-dialogue/articles/how-to-use-zero-drift-amplifiers-in-wider-bandwidth-applications.html) Auto-Zero Background는 이 noise folding으로 white noise floor가 올라갈 수 있다고 설명한다. MT-055의 4쪽도 auto-zero의 wideband noise aliasing과 chopping의 switching 주파수 성분을 구분한다. 두 방식의 모든 residual error를 같은 이름으로 취급하지 않는다.

합성 효과만 분리한 가상 모델을 만들자. baseband의 100 Hz 폭에 서로 독립인 네 noise 경로가 alias되고, 각 경로가 같은 크기 10 nV/√Hz를 unit gain으로 전달한다고 지정한다. 전체 PSD는 `4×10² = 400 nV²/Hz`이고 density는 20 nV/√Hz다. 해당 대역의 RMS는 200 nV다.

동일한 모델에서 사전 analog filtering으로 세 경로를 제거하고 한 경로만 남기면 density는 10 nV/√Hz, RMS는 100 nV가 된다. 네 경로이므로 전압이 네 배가 되는 것은 아니다. 독립인 noise power 네 개를 더해 RMS가 두 배가 된 것이다. 실제 auto-zero IC가 언제나 네 배의 PSD를 갖는다는 주장은 아니며, folding 경로의 수와 gain은 실제 bandwidth와 sampling 응답으로 정해진다.

보정 capacitor에 저장되는 noise와 switching 때의 charge injection, 충분히 settling하지 않은 correction도 별도 오차를 만들 수 있다. 내부 저장 capacitor를 외부에서 임의로 키우면 해결된다는 처방으로 연결하지 않는다. 사용자가 제어할 수 있는 source impedance와 signal bandwidth, 외부 filter는 실제 제품의 전달 경로와 구동 조건에 맞춰 평가해야 한다.

낮은 offset과 drift가 필요한 느린 측정에서는 auto-zero의 이득이 클 수 있다. 대역을 넓히면 folded noise와 switching 성분을 포함한 RMS가 선택을 바꿀 수 있다. DC offset 정격 하나나 고주파의 한 점 density만으로 전체 측정 불확실성을 비교하지 않는다.

Auto-Zero Noise는 정확한 보정을 위해 내부 오차를 관찰한 뒤 생기는 또 다른 비용이다. 저장·보정 phase와 잡음이 접히는 경로를 구분하고, 필요한 대역에서 spectrum을 적분하면 DC precision의 이득과 넓은 잡음의 대가를 같은 조건으로 비교할 수 있다.