실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려하여 시스템을 설계한 경험에 대해 말씀해 주세요.

센서 노이즈와 한계를 고려한 설계에서 제가 들고 간 절차는, 스펙의 이상값을 믿기 전에 실제 운용 환경의 노이즈 패턴을 먼저 측정하는 일이었습니다. 수업 로봇 제어 프로젝트에서 IMU로 자세를 추정할 때, 원시 데이터를 그대로 쓰니 노이즈로 추정값이 불안정하게 흔들렸습니다. 그래서 저는 먼저 실제 데이터에서 어떤 노이즈가 나오는지를 보고, 칼만 필터로 측정 노이즈와 과정 노이즈를 분리 추정해 안정성을 개선했습니다. IMU 드리프트는 시간이 지나며 오차가 누적돼 GPS 등 다른 센서와 융합해 보정했고, 전처리에 이상치 탐지 로직을 넣어 급격한 스파이크를 걸러냈습니다. 한 번 풀고 끝내지 않고 전처리 단계를 절차로 남겼습니다. 다만 도움 받은 자리도 인정합니다. 칼만 필터 공분산 튜닝은 조교의 조언을 빌렸고, 저는 학생 프로젝트 수준이라 실차 환경의 다양한 노이즈까지는 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 노이즈 패턴을 먼저 측정한 절차를 토대로, 그 설계 역량을 더 키우려 합니다.