이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
로봇 자율주행 기능 테스트에서 가장 중점적으로 확인해야 한다고 생각하는 것은 경계 조건과 예외 상황입니다. 정상 경로에서 잘 작동하더라도, 장애물이 갑자기 나타나거나 센서 노이즈가 발생했을 때 어떻게 반응하는지가 실제 안전을 결정하기 때문입니다. 졸업 프로젝트에서 소형 이동 로봇에 장애물 회피 알고리즘을 구현하고 테스트했는데, 조명 조건이 달라지면 카메라 기반 인식이 크게 달라진다는 것을 실험으로 확인했습니다. 재현 가능한 테스트 환경을 만들기 위해 동일한 경로와 조건을 반복 실행하고 결과를 로그로 남겼습니다.
엣지 케이스 재현이 가장 어려웠는데, 실제 환경에서 발생한 실패를 시뮬레이터에서 재현하는 것이 쉽지 않았습니다. 자율주행 테스트는 통과 여부보다 실패 패턴을 기록하는 것이 더 중요하다는 결을 얻었습니다.
자율주행 로봇 테스트에서 실환경에서 직접 테스트하면 엣지 케이스 재현 비용이 크다는 문제가 있었습니다. 시뮬레이터(Gazebo)를 먼저 활용하는 방향으로 접근했고, 인지 레이어에서 조명 조건과 센서 노이즈를 파라미터로 바꿔가며 실패 시나리오를 반복 실행했습니다. 실환경에서 한 번 재현하려면 사람이 환경을 세팅해야 하는데, 시뮬레이터에서는 스크립트 하나로 수백 번 돌릴 수 있었습니다. 한계는 시뮬레이터에서 통과한 시나리오가 실환경에서 실패하는 경우가 있었습니다. 바닥 재질의 마찰 계수가 달라 제어 레이어 파라미터를 재조정해야 했는데, 이 현상이 시뮬레이션-현실 간 격차(sim-to-real gap)라고 불린다는 것을 이 과정에서 배웠습니다.
시뮬레이션은 반복 검증을 빠르게 하는 도구이지, 실환경 테스트의 대체가 아니다라는 것을 경험으로 익혔습니다.
자율주행 로봇 테스트에서 기능 동작보다 안전 시나리오를 먼저 검증해야 한다는 점을 가장 중요하게 생각했습니다. 특히 비상 정지(E-Stop) 반응 시간이 안전 기준을 충족하는지 확인하는 것이 핵심이었습니다. 장애물이 일정 거리 이내로 접근했을 때 로봇이 몇 ms 이내에 정지하는지를 반복 측정해 허용 범위를 검증했습니다. 측정해보니 소프트웨어 처리 지연과 모터 응답 지연이 합산되어 기대보다 반응이 늦어지는 경우가 있었습니다. 제어 루프 주기를 줄이고 E-Stop 명령을 우선순위 큐로 분리해 지연을 줄였습니다.
안전 관련 기능은 일반 기능 테스트와 달리 수치 기준과 측정 방법을 먼저 합의해야 한다는 것을 이 과정에서 배웠습니다. 통과 기준이 없는 안전 테스트는 검증이 아니라 관찰에 그친다는 것을 실감했습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 배달의민족(우아한형제들) MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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