이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
자율주행 관련 연구를 주도했던 건 학부 교통공학 수업 팀 프로젝트에서였습니다. 자율주행 차량의 도심 도입 시 교통 신호 체계와의 상호작용을 시뮬레이션으로 분석하는 과제였습니다. 팀 리더를 맡아 데이터 수집 방식·분석 모델·결과 해석 각 단계에서 역할을 나누고 진행 상황을 조율했습니다. 시뮬레이션 결과에서 자율주행 차량 비율이 일정 수준을 넘어서야 교통 흐름 개선 효과가 나타나는 임계점을 발견했고, 그 임계점 이하에서는 오히려 혼합 교통 상황에서 지연이 생기는 패턴이 보였습니다. 이 결과를 정책 권고안 형태로 정리해서 발표했습니다. 연구를 주도하면서 배운 건 기술 가능성과 실제 도입 조건 사이의 간격을 명확히 정의하는 것이 정책 관련 연구에서 중요하다는 점입니다. 시뮬레이션 결과가 어떤 가정에 의존하는지 항상 명시했습니다.
자율주행 연구를 주도한 건 학부 교통공학 수업 팀 프로젝트에서였습니다. 자율주행 차량의 도심 도입 시 교통 신호 체계와의 상호작용을 시뮬레이션으로 분석하는 과제로, 저는 팀 리더를 맡아 데이터 수집·분석 모델·결과 해석 각 단계에서 역할을 나누고 진행을 조율했습니다. 제가 직접 부딪힌 어려움은, 시뮬레이션 결과가 어떤 가정에 의존하느냐에 따라 크게 달라진다는 점이었습니다. 그래서 저는 결과를 단정하지 않고, 어떤 가정을 두었는지를 항상 명시했습니다. 분석에서 자율주행 비율이 일정 수준을 넘어야 교통 흐름 개선 효과가 나는 임계점을 발견했고, 그 이하에선 오히려 혼합 교통에서 지연이 생기는 패턴을 봤습니다. 이를 정책 권고안으로 정리해 발표했습니다. 기술 가능성과 실제 도입 조건 사이의 간격을 명확히 정의하는 게 정책 연구에서 중요하다는 걸 배웠습니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 시뮬레이션 모델 설계에서 막힌 부분은 조교의 조언을 받았고, 실제 도로 데이터로 검증하진 못해 그 부분을 더 익히려 합니다.
자율주행 연구에서 제가 가장 중요하게 본 건, 기술이 가능하다는 것과 실제로 도입될 수 있다는 것 사이의 간격입니다. 수업 프로젝트에서 자율주행과 신호 체계의 상호작용을 시뮬레이션하며, 자율주행 비율이 임계점을 넘어야 효과가 나고 그 이하에선 오히려 지연이 생기는 걸 봤습니다. 기술이 좋아도 도입 조건이 안 맞으면 효과가 거꾸로 나는 셈입니다. 그래서 저는 정책 관련 연구에서는 그 간격을 명확히 정의하고, 결과가 어떤 가정에 기대는지를 항상 밝히는 게 중요하다고 봤습니다. 단정하면 정책이 잘못된 전제 위에 서기 때문입니다. 다만 제 한계도 인정합니다. 저는 학부 시뮬레이션 수준이라, 그 가정들이 실제 도로 환경에서 얼마나 현실적인지를 데이터로 검증해 본 경험은 없습니다. 또 정책 권고가 실제 의사결정에 어떻게 받아들여지는지도 겪어 보지 못했습니다. 그래서 기술과 도입 조건의 간격을 보는 시각을 토대로, 그 검증과 정책 연결 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오모빌리티 정책·연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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