이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
비정형 공정에서 정책 일반화가 중요한 이유는 동일한 작업이어도 워크피스마다 자세, 위치, 표면 상태가 달라지기 때문이라고 이해하고 있습니다. 고정된 환경만을 위한 정책은 부품이 조금만 틀어져도 실패하는 취약점이 있습니다. 연구 과정에서 도메인 랜덤화와 few-shot 적응을 결합해 일반화 범위를 넓히는 시도를 했고, 촉각 센서 피드백을 접촉력 제어에 사용하면 시각 기반 단독보다 견고성이 높아지는 패턴을 확인했습니다. 완전한 실무 경험은 없지만 imitation learning으로 전문가 시연 데이터를 초기 정책으로 쓰고 RL로 미세 조정하는 흐름이 실용적인 접근이라고 보고 있습니다.
일반화와 정밀도는 트레이드오프 관계여서 도메인 요구사항이 먼저 명확해야 한다는 것도 배운 점입니다.
비정형 조립 공정에서 정책 일반화 범위를 넓히면서 정밀도가 낮아지는 트레이드오프를 직접 다룬 경험을 공부하면서 이해하게 됐습니다. 다양한 부품 자세를 커버하는 일반화된 정책을 학습시키면 특정 자세에서의 정밀도가 낮아지는 경향이 있었는데, 모든 경우를 잘 처리하려는 정책이 특정 경우에서 최적이 아닌 행동을 선택하는 것이 원인이었습니다. 조립 공정에서는 부품의 공차 범위가 좁기 때문에 일반화가 조금만 정밀도를 깎아도 실제 조립에서 실패가 나오는 상황이 됩니다. 이 트레이드오프를 이해하면서 일반화와 정밀도를 동시에 달성하려는 접근보다, 도메인 요구사항에서 어느 쪽을 먼저 충족해야 하는지를 결정하는 것이 더 중요한 설계 결정이라는 것을 알게 됐습니다. 비정형 공정에서 정책 일반화는 무조건 좋은 것이 아니라 실제 공정이 허용하는 범위 안에서 의미 있는 것이라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
비정형 자동차 조립 공정에서 로봇 정책을 검증하는 과정에서 안전 검증이 기능 검증과 별개로 필요하다는 것을 배웠습니다. 정책이 조립 작업을 정확히 수행하는지를 확인하는 것과, 예상치 못한 상황에서 안전하게 동작을 멈추는지를 확인하는 것은 다른 테스트가 필요했습니다. 기능 테스트에서 잘 동작하던 정책이 부품이 예상 범위 밖에 있을 때 어떻게 반응하는지를 별도로 테스트해보니, 일부 케이스에서 정책이 잘못된 방향으로 계속 움직이려는 경향이 있었습니다. 이상 상황에서 작업을 중단하고 안전 상태로 전환하는 로직은 정책 학습과 별개로 하드웨어 레벨 혹은 감시 로직으로 다뤄야 한다는 것을 알게 됐습니다. 비정형 공정에서 정책의 일반화는 정상 케이스의 범위를 넓히는 것이지, 비정상 케이스에서의 안전 동작을 보장하는 것은 아니라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 MLOps 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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