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기술 선택 결 → 적용 결 → 어려움 결 → 성과 결
모빌리티 서비스에 새로운 기술을 적용한 경험은 학과 자율주행 시뮬레이터 프로젝트에서 왔습니다. 기존 경로 계획 알고리즘에 강화학습 기반 의사결정 모듈을 추가하는 실험이었습니다. 기술 선택 자리에서는 룰 기반 알고리즘이 예상 외 상황에 약하다는 점에서, 학습 기반 방식으로 보완하는 방향을 택했습니다. 적용 자리에서는 시뮬레이터 환경에서 에이전트를 학습시키는 과정에서 보상 설계가 가장 많은 시간을 차지했습니다.
보상 함수가 의도와 다르게 설계되면 예상치 못한 방향으로 학습이 수렴하는 현상이 반복됐습니다. 어려움 자리에서는 시뮬레이터 환경과 실제 환경의 차이가 커서, 학습 결과가 실제 도로 상황에 바로 적용되기 어렵다는 한계가 명확했습니다. 성과 자리에서는 시뮬레이터 내에서 룰 기반 대비 특정 시나리오에서 5% 이상 효율이 향상됐고, 기술 적용의 방법론적 경험을 쌓았습니다.
이 결의 특징
기존 경로 계획 알고리즘에 강화학습 기반 의사결정 모듈을 추가하는 실험에서 보상 함수 설계가 가장 많은 시간을 차지했고, 시뮬레이터 환경과 실제 환경의 차이가 커서 학습 결과가 실제 도로 상황에 바로 적용되기 어렵다는 한계를 명확히 짚은 흔적이 있습니다. 시뮬레이터 내 특정 시나리오에서 5% 효율 향상이라는 조건 한정 수치와 함께 한계를 명시하는 결이 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
성과 수치와 한계를 조건 한정으로 함께 명시한 자리가 설명될 때 통합니다. 5% 향상이라는 수치와 시뮬레이터 환경 제약이 함께 살아 있는 자리에서 면접관의 신뢰가 생기는 결이 자주 보입니다.