이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
센서 융합 알고리즘 개발에서 활용하는 주요 데이터 소스는 라이다, 카메라, IMU(관성 측정 장치), GPS입니다. 각 센서는 서로 다른 강점과 한계를 가지고 있어, 복수 센서를 결합해 단일 센서의 약점을 보완하는 것이 융합의 핵심입니다. 카메라는 색상과 텍스처를 잘 포착하지만 거리 측정이 약하고, 라이다는 정확한 3D 거리 정보를 제공하지만 색상 정보가 없습니다.
IMU는 짧은 시간의 자세 변화를 빠르게 추정하지만 적분 오차가 누적됩니다. 융합 방식으로는 칼만 필터 계열이 대표적이고, 딥러닝 기반 융합 방식도 최근 연구에서 활발히 시도됩니다. 학습 단계에서 오픈소스 데이터셋으로 센서별 특성을 시각화하는 실습을 진행했습니다.
센서 융합은 데이터 소스의 보완 관계를 이해하는 것이 설계의 출발점입니다.
센서 융합 알고리즘을 구현하면서 제가 가장 당황했던 건 실제 환경에서 카메라 센서가 이론과 다르게 동작하는 상황이었습니다. 실내 테스트에서는 문제없던 인식이 조명이 바뀌거나 반사면이 있는 환경에서 크게 흔들렸습니다. 그때 라이다와의 융합 전략을 다시 짰고, 카메라를 보조 소스로 두고 라이다 데이터를 주 기준으로 신뢰도 가중치를 재배분했습니다. 단순히 센서를 많이 추가하는 게 융합이 아니라, 각 센서가 신뢰할 수 없는 조건을 먼저 파악하는 것이 설계의 출발이라는 걸 배웠습니다. IMU도 진동이 심한 환경에서는 자이로스코프 드리프트가 예상보다 커서 짧은 갱신 주기를 두지 않으면 누적 오차가 컸습니다.
어떤 센서도 모든 환경에서 주 소스가 될 수 없다는 전제로 설계를 시작하는 게 실제 환경에서 더 안정적이었습니다.
센서 데이터를 어떻게 융합할지 선택할 때 칼만 필터 계열과 딥러닝 기반 방식 중 어느 쪽을 쓸지 고민한 경험이 있습니다. 칼만 필터는 선형 가정 안에서 연산 비용이 낮고 예측 가능한 동작을 보여줬고, 딥러닝 방식은 비선형 환경에서 더 유연했지만 학습 데이터 요구량과 추론 지연이 문제였습니다. 저는 실시간 응답이 중요한 환경이어서 칼만 필터 기반의 EKF를 먼저 구현하고 한계를 확인한 뒤 딥러닝 보조 레이어를 일부 적용하는 하이브리드 방향을 선택했습니다. 딥러닝만 쓰면 디버깅이 어렵고 오작동 원인을 추적하기 힘들었는데, 필터 기반 기준값이 있으면 어느 단계에서 오차가 생겼는지를 추적할 수 있는 기준점이 생겼습니다. 두 방식을 병행하면서 상황에 따라 비율을 조정하는 방식이 실제 환경에서는 더 안정적이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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