이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
신호 처리 과제를 처음 맡았을 때 신호와 노이즈를 구분하는 기준 자체를 먼저 정해야 한다는 점이 예상보다 어려웠습니다. 노이즈 특성을 모른 채 필터를 설계하면 유용한 신호를 함께 깎아내는 문제가 생겼습니다. FFT로 주파수 스펙트럼을 먼저 분석해서 노이즈 주파수 대역을 파악하고, 그 범위에 맞는 밴드패스 필터를 설계하는 순서를 잡았습니다.
필터 파라미터를 조금씩 바꾸면서 결과를 반복 확인하는 과정이 생각보다 많은 시간이 필요했습니다. 실험 설계에서 한 번에 여러 변수를 동시에 바꾸면 어떤 변화가 결과를 개선했는지 추적이 어려웠고, 변수를 하나씩 고정하면서 실험하는 방식이 더 신뢰할 수 있었습니다.
노이즈 상황이 달라지면 같은 필터가 다르게 작동하므로 조건 문서화도 중요합니다.
신호 처리에서 알고리즘 선택보다 먼저 신호 특성을 이해하는 것이 우선이라는 걸 배웠습니다.
진동 신호에서 이상 감지를 해야 하는 과제였는데, FFT 분석을 바로 적용했다가 주요 이상 주파수 대역이 노이즈에 묻혀 검출이 안 됐습니다. 알고리즘 문제라고 생각했지만, 원본 신호의 샘플링 레이트와 이상 발생 타이밍을 먼저 비교해보니 샘플링 간격이 이상 지속 시간보다 길었습니다. 알고리즘이 아니라 수집 설정이 문제였습니다.
이후 모든 신호 처리 실험 전 샘플링 레이트·지속 시간·노이즈 스펙트럼을 먼저 분석하는 것을 표준 절차로 삼았습니다. 근거 없는 알고리즘 교체보다 신호 자체를 먼저 보는 습관이 실험 속도를 높여줬습니다.
신호 처리 기술에서 가장 자주 마주치는 한계는 실험실 성능과 현장 성능의 차이입니다.
개발 환경에서는 검출률 95%가 나온 모델이 현장에서는 70%대로 떨어졌습니다. 원인은 현장의 전기 노이즈와 진동 간섭이 실험 데이터에 없었기 때문이었습니다. 처음엔 알고리즘을 더 정교하게 만들려 했지만, 근본적으로는 데이터 수집 환경을 현장과 같게 맞추는 것이 우선이었습니다.
이 경험 이후 신호 처리 기술을 정의할 때 '이 기술이 동작할 수 있는 노이즈 조건'을 스펙으로 먼저 명시하게 됐습니다. 한계를 정의하는 것이 약점이 아니라 기술을 올바르게 쓸 수 있는 조건을 만드는 것이라고 생각합니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성SDI 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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