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    問
    배배달의민족(우아한형제들)SW·IT 일반직무 역량2026년 출제

    모션 제어와 관련된 알고리즘 개발 경험이 있다면, 구체적으로 어떤 알고리즘을 개발했는지 이야기해 주세요.

    답변 미리보기

    로보틱스 수업 프로젝트에서 2축 로봇 팔 모션 제어 알고리즘을 처음 구현해봤습니다. 목표 각도로 이동할 때 단순히 목표값을 바로 주면 모터 관성으로 인해…

    예상 답변 시간
    60~90초
    예상 꼬리질문
    3회
    난이도
    난이도 중상
    출제 빈도
    보통
    INTERVIEWER'S INTENT · 면접관의 의도

    이 질문, 네 갈래로 뜯어봅니다.

    면접관이 이 한 문장으로 확인하려는 것들. 각 갈래를 알면 답의 뼈대가 잡혀요.

    問
    01
    어떤 결의 어려움이었는가?
    추상적 어려움이 아니라 본인이 어디서 부딪혔는지 답에 드러나는 결이 강합니다.
    骨
    02
    본인이 들고 간 절차가 있는가?
    닥치는 대로 푼 게 아니라 본인이 어떤 순서로 결을 잡았는지 답에 흐르는 자리가 통합니다.
    語
    03
    도움 받는 자리도 인정하는가?
    혼자 푸는 영웅담이 아니라 누구의 손을 빌렸는지 답에 드러나는 결이 강합니다.
    本
    04
    이후 절차로 옮겼는가?
    한 번 풀고 끝나는지, 본인이 어떤 결로 절차로 남겼는지 답에 흐르는 자리가 통합니다.
    말로 해봐야 는다
    읽는 것과 말하는 건 다릅니다.
    이 질문, 소리 내어 답해 볼까요?
    배달의민족(우아한형제들) 면접관 페르소나가 이 질문을 던지고, 당신의 답에 꼬리질문으로 되물어요.
    음성으로 답해보기
    PID 제어기 튜닝으로 오버슈팅 해결한 모션 제어 경험약 60초Ziegler-Nichols로 초기 게인 설정 후 경험 기반 튜닝 가속 결실험 로그 축적과 비교 기반 튜닝 효율화 결
    A
    약 60초

    PID 제어기 튜닝으로 오버슈팅 해결한 모션 제어 경험

    로보틱스 수업 프로젝트에서 2축 로봇 팔 모션 제어 알고리즘을 처음 구현해봤습니다. 목표 각도로 이동할 때 단순히 목표값을 바로 주면 모터 관성으로 인해 오버슈팅이 발생하는 문제가 있었습니다. PID 제어기를 적용해 현재 오차에 비례하는 보정값을 계산하고, 미분 항으로 속도 변화를 억제했더니 목표 위치에 안정적으로 수렴했습니다. 각 게인 값을 튜닝하면서 P·I·D 세 파라미터가 서로 영향을 주는 방식을 체감했는데, 이론으로 배운 것과 실제 하드웨어에서 동작이 다른 경우가 많아 반복 실험이 중요했습니다. 이 경험에서 제어 알고리즘은 수식보다 실제 시스템 응답을 관찰하며 조정하는 것이 핵심이라는 걸 배웠습니다.

    이 결의 특징
    각 게인 값을 튜닝하면서 P·I·D 세 파라미터가 서로 영향을 주는 방식을 체감했는데, 이론으로 배운 것과 실제 하드웨어에서 동작이 다른 경우가 많아 반복 실험이 중요했습니다
    이 결이 통하는 자리
    PID 제어기 튜닝으로 오버슈팅 해결한 모션 제어 경험 습니다
    예시 답변 2

    Ziegler-Nichols로 초기 게인 설정 후 경험 기반 튜닝 가속 결

    PID 제어기를 처음 구현하면서 게인 값을 어떻게 조정해야 하는지 방향을 잡기 어려웠습니다. P 값을 높이면 응답이 빨라지는데 진동이 생기고, D 값을 높이면 진동이 줄어드는데 응답이 느려지는 것을 경험했지만, 어떤 기준으로 조정해야 하는지 판단 기준이 없었습니다.

    제어 이론을 가르치는 교수님께 이 문제를 여쭸더니 Ziegler-Nichols 방법으로 초기 게인을 설정하는 방식을 알려줬습니다. I 항을 0으로 두고 P를 높여서 시스템이 진동하기 시작하는 임계 P 값을 찾은 다음, 그 값을 기준으로 다른 게인을 계산하는 방법이었습니다.

    이 방법으로 초기 게인 범위를 잡은 뒤 세부 조정을 했더니 막연하게 실험하던 것보다 훨씬 빠르게 안정적인 값에 수렴했습니다. 제어 시스템 튜닝은 경험이 없으면 방향 없이 실험하게 되는 영역인데, 방법론을 먼저 아는 것이 시간을 크게 줄이는 자리였습니다.

    이 결의 특징
    P 값을 높이면 응답이 빨라지는데 진동이 생기고, D 값을 높이면 진동이 줄어드는데 응답이 느려지는 것을 경험했지만, 어떤 기준으로 조정해야 하는지 판단 기준이 없었습니다
    이 결이 통하는 자리
    Ziegler-Nichols로 초기 게인 설정 후 경험 기반 튜닝 가속 결이 있습니다
    예시 답변 3

    실험 로그 축적과 비교 기반 튜닝 효율화 결

    모션 제어 알고리즘을 개발하면서 파라미터 튜닝 결과를 기록하지 않다가 이전에 좋았던 설정으로 돌아가야 하는 상황에서 어려움이 생겼습니다.

    이후 파라미터를 변경할 때마다 값과 그 결과를 기록하는 로그를 만들었습니다. P·I·D 게인 값, 시험 조건, 측정된 오버슈팅 양과 안정화 시간을 표로 남겼습니다. 이렇게 쌓인 기록이 다음 조정 시 어떤 방향이 효과적이었는지 참고가 됐습니다.

    팀 프로젝트에서 다른 팀원이 같은 알고리즘을 다른 하드웨어에 적용해야 했을 때 이 기록이 출발점이 됐습니다. 완전히 동일하지는 않았지만 어떤 게인 범위에서 시작하는 것이 합리적인지를 빠르게 좁힐 수 있었습니다.

    제어 알고리즘 튜닝은 실험의 반복이 많아서 기록 없이는 무엇을 시도했는지 금방 잊어버리는 자리입니다. 실험 결과를 축적하는 것이 알고리즘 개발에서 지식이 남는 방식이라는 생각이 이 경험에서 자리 잡혔습니다.

    이 결의 특징
    모션 제어 알고리즘을 개발하면서 파라미터 튜닝 결과를 기록하지 않다가 이전에 좋았던 설정으로 돌아가야 하는 상황에서 어려움이 생겼습니다. 이후 파라미터를 변경할 때마다 값과 그 결과를 기록하는 로그를 만들었습니다. P·I·D 게인 값, 시험 조건, 측정된 오버슈팅 양과 안정화 시간을 표로 남겼습니다. 이렇게 쌓인 기록이 다음 조정 시 어떤 방향이 효과적이었 습니다
    이 결이 통하는 자리
    실험 로그 축적과 비교 기반 튜닝 효율화 결이 있습니다
    !
    위 답변은 여러 풀이 중 한 가지 예시입니다. 정답이 아니며, 외워서 그대로 말하면 면접관이 다음 질문을 그 자리에서 시작하는 경우가 많습니다. 본인의 프로젝트·기준·숫자로 다시 짜는 자리로만 쓰세요.
    ✕자주 빠지는 자리

    같은 실수가 반복돼요. 이것만 피해도 절반은 갑니다.

    • ✕떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
    • ✕선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
    • ✕결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
    • ✕지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
    ▶이어질 꼬리질문

    진짜 면접은 두 번째 질문부터예요. 이 답 뒤에 따라올 법한 것들.

    壹가장 막막했던 한 자리를 짧게 말씀해 주실 수 있나요?
    貳다른 사람의 도움 없이 어디까지 가셨나요?
    參지금 비슷한 자리에서 무엇을 바꾸시겠어요?
    이제, 직접 답해볼 차례예요.
    눈으로 읽은 답은 면접장에서 나오지 않아요. 배달의민족(우아한형제들) 면접관과 이 질문으로 한 번 대화해 보세요.
    이 질문으로 모의면접 해보기
    또는, 다음 질문으로

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    01면접관의 의도02답변의 결03실수·꼬리질문04관련 질문
    말로 해봐야 는다
    이 질문, 배달의민족(우아한형제들) 면접관과
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