이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
인턴 프로젝트에서 강화학습 기반 로봇 팔 제어 정책 학습을 진행했습니다. PPO 알고리즘으로 시뮬레이터 검증을 먼저 마쳤는데, 실제 하드웨어에 올리자 sim-to-real gap 때문에 동작이 계속 흔들렸습니다. 마찰 계수와 센서 지연이 시뮬레이터 가정과 크게 달랐던 게 원인이었고, 도메인 랜덤화를 적용해 해당 파라미터를 훈련 중에 무작위로 변동시키는 방식으로 전환했습니다. 이후 목표 위치 오차가 58% 감소했고 연속 50회 성공률도 43%에서 79%로 올랐습니다. 이 경험으로 실험 재현성을 위해 난수 시드와 환경 파라미터를 매번 로그에 기록하는 것이 연구 관리의 시작임을 몸으로 익혔습니다.
로봇 제어 정책 학습 실험에서 같은 코드와 같은 데이터로 실험을 반복했는데 결과가 매번 달라지는 문제를 경험했습니다. 강화학습의 특성상 난수에 따라 결과가 달라지는데, 난수 시드를 고정하지 않고 실험을 여러 번 돌리다 보니 어떤 실험 결과가 실제 성능을 반영하는지 판단하기 어려운 상황이 됐습니다. 가장 좋은 결과를 선택적으로 보고하면 실제 성능보다 높게 평가되는 문제가 생긴다는 것을 알게 됐습니다. 이후에는 난수 시드를 고정하고 같은 설정으로 여러 번 실행한 평균과 표준편차를 함께 보고하는 방식으로 바꿨습니다. 연구에서 좋은 결과를 내는 것만큼이나 그 결과가 얼마나 신뢰할 수 있는지를 함께 보여주는 것이 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
시뮬레이터에서 성능이 좋은 정책을 실제 로봇에 처음 적용했을 때 예상치 못한 움직임이 나와서 실험을 즉시 중단한 경험이 있습니다. 시뮬레이터에서는 물리 엔진이 정확한 모델을 기반으로 동작하는데, 실제 로봇은 모터 특성과 관성이 달라서 정책이 내리는 명령이 의도한 움직임과 다르게 실행됐습니다. 시뮬레이터 성능만으로 실환경 적용 가능성을 판단하는 것이 충분하지 않다는 것을 직접 경험했습니다. 이후에는 실제 로봇에 처음 적용할 때 동작 범위를 제한하고 속도를 낮춘 상태에서 단계적으로 확인하는 방식을 택했습니다. 정책 학습에서 실험 성과를 내는 것과 실제 시스템에서 안전하게 동작하는 것은 다른 기준이 필요하다는 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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