이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
대학원 연구 프로젝트에서 다수 에이전트가 충돌 없이 경로를 공유하는 문제를 다뤘습니다. 중앙집중식과 분산식을 비교했는데, 중앙 관제자가 있으면 전역 최적 경로를 계산할 수 있지만 관제자가 다운되면 전체가 멈추는 단점이 있었습니다. CBS(Conflict-Based Search) 알고리즘을 구현하면서 에이전트 수가 늘수록 탐색 공간이 기하급수적으로 커지는 문제를 경험했습니다. 분산 접근에서는 각 에이전트가 국소 정보만으로 충돌을 회피하도록 우선순위 기반 예약 방식을 적용했고, 완전한 최적해보다 빠른 실용해를 택하는 트레이드오프를 배웠습니다. 실제 로봇보다 시뮬레이터(Gazebo)에서 테스트했기 때문에 실환경 노이즈 처리는 아직 약한 부분이라고 인식하고 있습니다.
CBS 알고리즘을 구현하면서 에이전트 수가 늘어날수록 계산 시간이 급격히 늘어나는 문제를 경험했습니다. 소수의 에이전트에서는 최적 경로를 잘 찾았는데, 에이전트를 10개 이상으로 늘리자 탐색 공간이 커지면서 실시간으로 경로를 계산하기 어려운 수준이 됐습니다. 이 경험에서 최적해를 찾는 알고리즘이 실제 시스템에서 항상 적합하지 않다는 것을 배웠습니다. 계산 시간 제한을 두고 시간 내에 찾은 가장 좋은 경로를 사용하는 방식이나, 에이전트를 그룹으로 나눠서 각 그룹 내에서만 최적화하는 방식으로 대안을 탐색했습니다. 다수 에이전트 관제 시스템은 알고리즘의 이론적 성능만큼이나 주어진 시간 제약 안에서 충분히 좋은 해를 내는 것이 실용적으로 더 중요하다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
다수 로봇 협업 알고리즘을 시뮬레이터에서 검증했는데, 실제 환경에서 테스트했을 때 예상과 다른 동작이 나온 경험을 공부하면서 배웠습니다. 시뮬레이터에서는 로봇의 움직임이 정확하고 예측 가능하게 동작하는데, 실제 로봇은 센서 노이즈와 모터 특성 차이로 인해 경로를 정확히 따라가지 않는 경우가 있었습니다. 이 차이를 고려하지 않으면 시뮬레이터에서 충돌 없이 동작하던 알고리즘이 실제 환경에서 로봇이 서로 겹치는 상황이 생길 수 있다는 것을 알게 됐습니다. 안전 마진을 더 넓게 잡고 실제 로봇의 이동 불확실성을 고려한 경로 계획이 필요하다는 것을 배웠습니다. 자율 관제 알고리즘의 검증은 시뮬레이터가 현실을 얼마나 잘 모사하는지를 이해하는 것에서 시작해야 하고, 시뮬레이터에서 잘 된다는 것이 실환경에서도 잘 된다는 보증이 아니라는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 현대자동차 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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