이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
강화학습 프레임워크를 활용한 제어 알고리즘 설계 경험은 시뮬레이션 환경에서 간단한 로봇 팔 제어 과제를 구현하면서 쌓았습니다. OpenAI Gym과 유사한 환경을 구성해 에이전트가 목표 위치까지 팔을 이동하는 보상 함수를 정의했습니다. 보상 함수 설계가 가장 어려운 부분이었는데, 목표 달성 시 보상만 주면 비효율적인 경로로 돌아가는 경우가 생겨 이동 거리 패널티를 함께 추가했습니다.
PPO 알고리즘을 사용해 학습했는데, 정책 업데이트의 안정성이 다른 알고리즘보다 높아 초보 실험에 적합했습니다. 실시간 제어에서의 한계는 학습된 정책이 시뮬레이션에서 잘 동작해도 실제 환경에서 다르게 동작하는 sim-to-real 격차였는데, 이를 줄이기 위한 도메인 랜덤화 기법을 이후에 공부했습니다. 강화학습 제어는 보상 함수가 에이전트의 행동을 결정한다는 것이 결임을 배웠습니다.
강화학습 보상 함수를 설계할 때 목표 달성만 보상으로 두었다가 에이전트가 안전하지 않은 경로를 택하는 경험을 했습니다. 보상을 높이는 방향만 학습하다 보니 속도 제한을 초과하거나 장애물에 가까이 붙는 행동을 선택했습니다.
이후엔 보상에 안전 위반 페널티 항목을 추가하고, 그 가중치를 조정하면서 정책의 안전성을 확인하는 반복을 거쳤습니다. reward shaping으로 중간 단계 보상을 세분화하니 에이전트가 더 안전한 경로를 선호하도록 수렴했습니다.
이 경험으로 보상 함수 설계는 목표와 제약을 함께 표현해야 한다는 걸 배웠습니다. 목표만 있고 제약이 없으면 에이전트는 가장 빠른 길을 찾아갑니다.
시뮬레이션에서 잘 작동하던 정책이 실제 환경에서 붙었을 때 성능이 크게 떨어지는 경험을 했습니다. 시뮬레이션 물리 모델과 실제 센서 노이즈·지연 특성이 달랐고, 정책이 시뮬레이션에 맞게 과적합된 상태였습니다.
이 Sim-to-Real 갭을 줄이기 위해 시뮬레이션에서 도메인 랜덤화를 적용해 다양한 환경 파라미터를 무작위로 바꾸는 방식을 사용했습니다. 노이즈 주입과 물리 파라미터 범위 확장으로 학습 환경을 다양화하니 실제 환경 적용 시 성능 저하 폭이 줄어드는 패턴을 확인했습니다.
이 경험으로 강화학습 실시간 제어에서 시뮬레이션 성능이 전부가 아니라는 것을 Sim-to-Real 갭으로 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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