모터 제어 알고리즘 개발에 어떤 접근 방식을 사용했는지 설명해 주세요.

머신러닝 모델 서빙 코드를 작성할 때, 입력 분포가 바뀌어도 모델이 의미 있는 출력을 내야 한다는 조건이 생각보다 까다로웠습니다. 처음에는 고정된 테스트셋으로만 검증했는데, 프로덕션에서 카테고리 인코딩이 훈련 때 없던 값으로 들어오자 예외가 터지는 상황을 겪었습니다. 경계 조건 자체를 속성으로 명시하는 특성 기반 테스트(Property-based Testing)를 도입해 입력 공간을 자동으로 탐색하도록 바꿨습니다. 출력이 항상 0~1 사이여야 한다, 입력 길이가 달라도 결과 행 수는 일치해야 한다처럼 속성을 정의하니, 수작업 케이스로는 상상도 못 한 입력 조합이 자동으로 생성됐습니다. 실제로 이 과정에서 희소 벡터와 밀집 벡터를 동시에 처리할 때 발생하는 수치 불안정성을 사전에 잡았습니다.

테스트 케이스를 고르는 대신 속성을 명시하는 방향으로 전환했더니 강건성 커버리지가 훨씬 넓어졌습니다.