이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
GNSS/INS 센서를 직접 활용한 경험은 없지만, 수업에서 관성 항법 시스템(INS)과 GNSS의 보완 관계를 배우면서 두 센서가 왜 함께 사용되는지를 이해했습니다. GNSS는 장기적으로 정확하지만 신호 단절에 취약하고, INS는 단기적으로 높은 정밀도를 제공하지만 시간이 지날수록 오류가 누적(drift)되는 특성이 있습니다. 이 두 특성이 서로를 보완하기 때문에 Kalman filter 기반의 센서 융합으로 결합해 사용합니다. 수업 프로젝트에서 시뮬레이션 데이터를 사용해 기본 Kalman filter 구현을 경험했는데, 상태 모델과 노이즈 공분산 행렬 설정이 추정 정확도에 얼마나 영향을 미치는지를 직접 확인했습니다. GNSS/INS 활용에서 핵심은 각 센서의 특성과 한계를 이해하고 융합 알고리즘의 파라미터를 환경에 맞게 조정하는 것이라고 생각합니다.
GNSS와 INS를 다룰 때 제가 이해한 핵심은 두 센서의 약점이 서로를 보완한다는 것입니다. GNSS는 길게 보면 정확하지만 신호가 끊기면 위치를 잃고, INS는 짧은 구간에서 정밀하지만 시간이 갈수록 오차가 누적됩니다. 그래서 저는 수업 프로젝트에서 두 센서를 칼만 필터로 융합해, 한쪽의 약점을 다른 쪽이 메우게 하는 구조를 시뮬레이션 데이터로 구현해봤습니다. 그 과정에서 상태 모델과 노이즈 공분산을 어떻게 설정하느냐가 추정 정확도를 크게 좌우한다는 것을 직접 확인했습니다. 파라미터가 환경과 안 맞으면 융합해도 결과가 나빠졌습니다. 두 센서를 함께 쓴다는 것은 단순히 합치는 것이 아니라, 각 약점을 보완하도록 융합 파라미터를 맞추는 것이라고 생각합니다.
GNSS/INS 활용에서 제가 중요하게 본 것은 신호가 끊기는 구간을 어떻게 넘기느냐입니다. 터널이나 지하처럼 위성 신호가 안 잡히는 곳에서는 GNSS만으로 위치가 비어버립니다. 그래서 저는 그런 구간에서는 관성 센서가 높은 갱신 빈도로 위치를 이어주고, 신호가 다시 잡히면 GNSS로 누적된 오차를 보정하는 구조가 필요하다고 이해했습니다. 한쪽이 안 될 때 다른 쪽이 받쳐주는 것입니다. 다만 관성 센서만으로 오래 버티면 오차가 쌓여, 신호 복구 시점이 중요했습니다. 또 센서 품질에 따라 오차 누적 속도가 달랐습니다. GNSS/INS 활용은 한 센서에 의존하는 것이 아니라, 신호 차폐 구간을 보완하도록 두 센서를 상황에 맞게 쓰는 것이라고 생각합니다.
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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