충돌 방지 알고리즘의 설계 방식과 구현 과정을 설명할 수 있는지를 봅니다. 결과 자랑이 아니라 어떤 문제를 어떻게 정의하고 해결했는지 기술적 사고를 평가합니다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
충돌 방지 알고리즘 구현 경험은 로보틱스 수업 프로젝트에서 있었습니다. 이동 로봇이 정적 장애물을 피하는 경로 계획 알고리즘을 구현했는데, 먼저 격자 기반 BFS로 기본 경로를 찾고, 실시간 장애물 감지는 센서 데이터로 갱신하는 방식을 썼습니다. 처음에는 알고리즘이 장애물을 우회하다가 막힌 구역에 갇히는 문제가 생겼고, 이를 포텐셜 필드(Potential Field) 방식으로 보완해 반발력 벡터를 추가했습니다. 충돌 방지에서 중요한 것은 감지 → 판단 → 행동의 지연 시간이고, 지연이 클수록 실제 회피 거리가 짧아집니다. 앞으로도 제어 알고리즘을 구현할 때 이론적 최적해보다 실시간 응답성을 먼저 고려하는 방식을 유지하겠습니다.
현장에서 완벽한 경로보다 빠른 반응이 더 중요합니다.
게임 개발 프로젝트에서 2D 탑다운 환경의 NPC 이동 충돌 방지를 구현한 경험이 있습니다. 초기에는 단순한 AABB(Axis-Aligned Bounding Box) 충돌 감지로 시작했는데, NPC 수가 늘어나면서 프레임 저하가 생겼습니다. 원인은 모든 NPC 쌍을 매 프레임 비교하는 O(n²) 구조 때문이었습니다. 이를 해결하기 위해 공간 분할(Spatial Hashing) 방식을 도입해 인접 셀에 있는 오브젝트끼리만 비교하도록 바꿨고, NPC 50개 기준으로 충돌 검사 연산이 약 70% 줄었습니다. 게임 환경에서 충돌 방지는 물리적 정확도보다 플레이어가 인지하는 응답성이 더 중요하다는 것을 배웠습니다. 알고리즘이 수학적으로 완벽해도 프레임당 처리 예산을 넘기면 실제로 쓸 수 없는 코드가 됩니다.
드론 시뮬레이션 과제에서 복수 드론이 동시에 비행할 때 서로 충돌하지 않도록 경로를 조율하는 알고리즘을 구현했습니다. 각 드론에 고정 우선순위를 부여하고, 낮은 우선순위 드론이 경로를 양보하는 방식을 먼저 시도했는데, 드론 수가 세 개를 넘으면 모두가 서로를 기다리는 교착 상태가 생겼습니다. 해결은 대기 시간이 임계값을 넘기면 우선순위를 동적으로 갱신하는 조건을 추가한 것이고, 이후 교착 상태는 재현되지 않았습니다. 테스트는 무작위 출발점과 목적지 조합 500회 반복으로 충돌 발생 횟수와 평균 경로 길이를 기록했습니다. 알고리즘의 신뢰성은 단일 케이스가 아니라 다양한 초기 조건에서 얼마나 일관되게 동작하는지로 판단해야 한다는 것을 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 LG전자 SW·시스템 R&D 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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