이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
학부 졸업 논문 실험에서 온도·습도 센서 데이터를 자동 수집하는 파이썬 스크립트를 직접 작성했습니다. 수동 기록 방식으로는 측정 간격이 일정하지 않아 데이터 신뢰도가 낮았기 때문입니다.
Raspberry Pi와 DHT22 센서를 연결하고 1분 간격으로 데이터를 CSV에 기록하는 스크립트를 만들었습니다. 처음에는 간헐적으로 측정이 누락되는 문제가 있었고, 타임아웃 처리와 재시도 로직을 추가해 안정성을 높였습니다. 실제 온도계와 비교 측정을 통해 오차 범위가 ±0.5°C 이내임을 확인하고 결과에 사용했습니다.
센서 데이터를 직접 다루면서 하드웨어 환경에서 소프트웨어가 기대와 다르게 동작할 수 있다는 점을 배웠습니다. 자동화의 장점과 검증 단계를 빠뜨리면 안 된다는 점을 함께 배웠습니다.
신기술 검증용 소프트웨어로 제가 직접 짠 건, 온습도 센서 데이터를 자동 수집하는 파이썬 스크립트입니다. 수동 기록은 측정 간격이 일정하지 않아 신뢰도가 낮았기 때문입니다. Raspberry Pi에 DHT22 센서를 연결해 1분 간격으로 CSV에 기록하게 했는데, 처음엔 간헐적으로 측정이 누락됐습니다. 그래서 제가 손댄 건 타임아웃 처리와 재시도 로직을 추가해 안정성을 높인 부분이었습니다. 막연히 자동화했다가 아니라, 어디서 누락이 나는지를 보고 그 지점을 보강한 게 핵심이었습니다. 실제 온도계와 비교 측정해 오차가 ±0.5도 이내임을 확인하고 결과에 썼습니다. 다만 한계도 인정합니다. 하드웨어 환경에서 소프트웨어가 기대와 다르게 동작하는 경우가 있어 검증 단계를 빠뜨리면 안 된다는 걸 배웠고, 저는 단일 센서 수집 수준이라 더 복잡한 신기술을 가설부터 검증해 이관까지 해 본 경험은 없습니다. 그래서 타임아웃·재시도로 안정화한 경험을 토대로, 그 검증 역량을 더 키우려 합니다.
신기술 검증 소프트웨어에서 제가 의식한 건, 자동화 자체보다 그 결과를 검증하는 단계를 빠뜨리지 않는 일입니다. 자동으로 잘 도는 것처럼 보여도 값이 맞는지 확인하지 않으면 믿을 수 없기 때문입니다. 그래서 저는 졸업 논문 실험에서 Raspberry Pi와 DHT22로 온습도 데이터를 자동 수집하는 스크립트를 만든 뒤, 실제 온도계와 비교 측정해 오차가 ±0.5도 이내임을 확인하고 나서야 그 데이터를 결과에 썼습니다. 자동화의 장점과 검증의 필요성을 함께 배운 셈입니다. 다만 한계도 인정합니다. 처음엔 측정 누락이 잦아 타임아웃·재시도 로직을 더해 잡았는데, 그 과정에서 하드웨어 환경의 변수를 충분히 예측하지 못했습니다. 또 저는 단일 센서 수집·검증 수준이라, 신기술을 MVP로 빠르게 검증하고 실서비스로 이관하는 흐름은 다뤄 보지 못했습니다. 그래서 검증 단계를 챙긴 경험을 토대로, 그 연구·검증 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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