이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
비선형 최적화와 센서 보정을 수업에서 배우면서 최적화 문제의 구조를 이해하는 것이 먼저라는 점을 배웠습니다. 비선형 최적화에서 가장 자주 사용하는 방법은 Gauss-Newton과 Levenberg-Marquardt(LM) 알고리즘입니다. LM은 Gauss-Newton과 경사 하강법을 결합한 방식으로, 수렴 속도와 안정성 사이의 균형을 자동으로 조절하는 특징이 있어 센서 캘리브레이션에 많이 사용됩니다. 센서 보정에서는 카메라 내부 파라미터(intrinsic)·외부 파라미터(extrinsic) 보정을 수업 과제로 직접 구현해봤습니다. 체커보드 패턴을 사용해 여러 각도에서 영상을 촬영하고, 비선형 최소 자승법으로 렌즈 왜곡 파라미터를 추정하는 과정을 경험했습니다. 비선형 최적화에서 배운 것은 초기값 설정이 수렴 속도와 결과에 큰 영향을 미친다는 점이고, 좋은 초기값을 얻는 방법 자체가 문제의 절반을 차지한다고 생각합니다.
비선형 최적화와 센서 보정에서 제가 직접 한 건, 카메라 내부·외부 파라미터를 보정하는 과제를 구현한 일입니다. 체커보드 패턴을 여러 각도에서 촬영하고, 비선형 최소 자승법으로 렌즈 왜곡 파라미터를 추정했습니다. 그 과정에서 Levenberg-Marquardt를 썼는데, Gauss-Newton과 경사 하강법을 결합해 수렴 속도와 안정성 사이의 균형을 자동으로 조절하는 특성이 보정에 잘 맞았습니다. 제가 직접 잡은 건 이 보정 파이프라인 구현이었고, 잔차를 최소화하며 왜곡 파라미터가 수렴하는 걸 확인했습니다. 다만 한계도 인정합니다. 비선형 최적화는 초기값이 수렴 속도와 결과를 크게 좌우해, 좋은 초기값을 얻는 게 문제의 절반이었습니다. 또 저는 수업 과제 수준이라, 실환경 데이터의 이상치 영향을 정규화나 수렴 조건 조정으로 줄이거나 그 정확도를 수치로 검증해 본 경험은 부족합니다. 그래서 카메라 왜곡을 보정한 경험을 토대로, 그 실무 최적화 역량을 더 키우려 합니다.
비선형 최적화에서 제가 가장 크게 의식한 건, 초기값 설정이 수렴 속도와 결과를 좌우한다는 점입니다. 목적 함수가 비볼록이면 전역 최솟값 보장이 없어, 초기값이 나쁘면 엉뚱한 지역 최솟값에 빠집니다. 그래서 저는 센서 보정 과제에서 Levenberg-Marquardt를 쓰되, 좋은 초기값을 얻는 방법 자체가 문제의 절반이라고 보고 거기에 신경 썼습니다. LM은 Gauss-Newton과 경사 하강을 결합해 수렴과 안정성의 균형을 조절해 보정에 적합했습니다. 잔차를 최소화하며 파라미터가 수렴하는지를 확인했습니다. 다만 한계도 인정합니다. 저는 수업에서 구조를 이해하고 체커보드 보정을 구현한 수준이라, 실환경의 이상치를 정규화나 스텝 크기 조정으로 다루거나 비볼록 문제에서 초기화 전략을 체계적으로 설계해 본 경험은 없습니다. 그래서 초기값이 수렴을 좌우함을 본 경험을 토대로, 그 최적화 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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