이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
실제 센서 데이터의 노이즈와 한계를 고려한 시스템 설계 경험은 수업 로봇 제어 프로젝트에서였습니다. IMU 센서 데이터를 사용해 로봇 자세를 추정하는 과제에서 원시 데이터를 그대로 쓰면 노이즈로 인해 추정값이 불안정하게 흔들리는 문제를 겪었습니다. 칼만 필터를 적용해서 측정 노이즈와 과정 노이즈를 분리 추정하는 방식으로 안정성을 개선했습니다. 센서 한계와 관련해서는 IMU 드리프트 문제도 있었습니다. 시간이 지나면서 오차가 누적되기 때문에 GPS나 다른 센서와 융합해서 보정하는 방식을 설계했습니다. 데이터 전처리 단계에서는 이상치 탐지 로직을 추가해서 급격한 스파이크 값을 걸러내는 처리를 넣었습니다. 이 경험에서 배운 건 센서 스펙의 이상적인 값보다 실제 운용 환경에서 어떤 노이즈 패턴이 나오는지 직접 측정하는 것이 설계의 출발점이라는 것입니다.
센서 노이즈와 한계를 고려한 설계에서 제가 들고 간 절차는, 스펙의 이상값을 믿기 전에 실제 운용 환경의 노이즈 패턴을 먼저 측정하는 일이었습니다. 수업 로봇 제어 프로젝트에서 IMU로 자세를 추정할 때, 원시 데이터를 그대로 쓰니 노이즈로 추정값이 불안정하게 흔들렸습니다. 그래서 저는 먼저 실제 데이터에서 어떤 노이즈가 나오는지를 보고, 칼만 필터로 측정 노이즈와 과정 노이즈를 분리 추정해 안정성을 개선했습니다. IMU 드리프트는 시간이 지나며 오차가 누적돼 GPS 등 다른 센서와 융합해 보정했고, 전처리에 이상치 탐지 로직을 넣어 급격한 스파이크를 걸러냈습니다. 한 번 풀고 끝내지 않고 전처리 단계를 절차로 남겼습니다. 다만 도움 받은 자리도 인정합니다. 칼만 필터 공분산 튜닝은 조교의 조언을 빌렸고, 저는 학생 프로젝트 수준이라 실차 환경의 다양한 노이즈까지는 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 노이즈 패턴을 먼저 측정한 절차를 토대로, 그 설계 역량을 더 키우려 합니다.
센서 노이즈를 고려한 설계에서 제가 직접 손댄 건, 전처리 단계에 이상치 탐지 로직을 넣어 급격한 스파이크 값을 걸러낸 일입니다. 수업 로봇 제어 프로젝트에서 IMU 원시 데이터에 가끔 튀는 값이 섞여 자세 추정이 흔들렸는데, 그 스파이크를 그대로 필터에 넣으면 추정 전체가 망가졌습니다. 그래서 저는 칼만 필터 앞단에 이상치 탐지를 두어 비정상적으로 급변하는 값을 먼저 거르고, 그다음 측정·과정 노이즈를 분리 추정해 안정성을 높였습니다. IMU 드리프트는 다른 센서와 융합해 보정했습니다. 막연히 필터를 썼다가 아니라, 어디서 노이즈를 걸러낼지의 순서를 잡은 게 제 자리였습니다. 다만 도움 받은 자리도 인정합니다. 탐지 임계값 설정은 시행착오와 조교 조언에 기댔고, 저는 학생 수준이라 실환경의 복잡한 노이즈 패턴까지는 경험이 없습니다. 그래서 이상치 탐지를 전처리에 넣은 경험을 토대로, 그 설계 역량을 더 키우려 합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 카카오모빌리티 자동차·기계 연구 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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