이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 알고리즘 설계에서 가장 중요하게 고려한 요소는 센서 데이터의 불확실성을 어떻게 모델링하느냐입니다. 라이다나 카메라 데이터에는 노이즈가 포함되기 때문에, 확률적 프레임워크(예: EKF, 파티클 필터)로 위치 추정 불확실성을 표현하는 것이 중요합니다. 또 연산 효율도 중요한 제약입니다.
실시간 처리가 요구되는 환경에서는 그래프 최적화 방식을 써서 연산량을 관리합니다. 루프 클로징은 오랫동안 이동한 뒤 같은 장소로 돌아올 때 오차가 누적되는 문제를 해결하는 핵심 단계입니다. SLAM은 알고리즘 정밀도와 계산 비용의 균형을 지속적으로 조율하는 작업이라고 이해하고 있습니다. 학습 단계에서 오픈소스 구현을 분석하며 이 균형 감각을 쌓았습니다.
SLAM 알고리즘을 처음 직접 구현해본 건 졸업 프로젝트에서 소형 이동 로봇의 실내 지도 생성을 맡았을 때입니다. 라이다 센서 데이터를 기반으로 EKF-SLAM을 구현했는데, 이론에서는 간단해 보이던 공분산 업데이트가 실제 노이즈 데이터에서는 수렴이 불안정했습니다. 초기에는 랜드마크 추출 단계에서 오검출이 많아 지도가 왜곡됐고, RANSAC 기반 필터링을 추가한 후 안정성이 올라갔습니다. 직접 구현하면서 알고리즘을 이해하는 것과 실제 센서 데이터에 적용하는 것이 다르다는 걸 경험했습니다. 논문에서 잘 동작하는 방법도 실제 환경에서는 파라미터 튜닝이 상당히 필요했습니다.
SLAM 구현 후 성능이 좋아졌는지 판단하는 기준을 먼저 정하는 것이 중요했습니다. 지도가 시각적으로 그럴듯해 보여도 실제 위치 추정 오차가 크면 쓸모가 없습니다. 프로젝트에서 절대 위치 오차(ATE)와 상대 자세 오차(RPE)를 지표로 삼고, 알려진 경로에서 로봇을 이동시켜 추정 경로와 비교했습니다.
수치 기준이 있으니 파라미터를 바꿀 때마다 효과를 확인할 수 있었습니다. 수치 없이 시각적 판단만 할 때는 개선됐다고 생각했는데 실제로는 오차가 더 커진 경우도 있었습니다. 측정 기준을 먼저 정하는 것이 SLAM 개발의 효율을 좌우한다는 걸 그 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성물산 건설부문 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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