Sim2Real — 도메인 랜덤화로 일반화 범위 확장
약 90초
sim-real gap 경험 → 파라미터 랜덤화 → 랜덤화 범위 튜닝
시뮬레이터에서 학습한 정책이 실환경에 그대로 적용되지 않는 sim-to-real gap 문제를 프로젝트에서 직접 겪었습니다. 마찰 계수, 조명, 물체 질감을 매 에피소드마다 무작위로 바꾸는 도메인 랜덤화를 적용하니 정책이 더 다양한 조건을 경험하게 됐습니다. 핵심은 정책이 특정 파라미터에 과적합되지 않고 환경의 변동성 자체를 학습하도록 만드는 것입니다. 랜덤화 범위를 너무 넓게 잡으면 학습 난이도가 지나치게 올라가서 수렴이 안 되는 문제도 경험했고, 적절한 범위를 찾는 게 핵심 튜닝 포인트였습니다. 도메인 랜덤화만으로 부족할 때는 도메인 적응 기법과 병행하는 게 효과적이라고 알게 됐습니다.
이 결의 특징
처음 접한 경험부터 습득까지의 발전 과정이 구체적으로 보이는 흔적입니다.
이 결이 통하는 자리
이론이 아닌 실제 손에 잡은 기술 경험이 담길 때 면접관이 후속 질문을 던지는 자리입니다.