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휴머노이드에서 지각인지 계획 제어 파이프라인을 어떻게 설계하겠습니까
실험에서 재현성과 검증 가능성을 어떻게 확보하십니까
AI 휴머노이드 연구개발은 단순 모델 개발이 아니라 센서인지부터 제어까지를 통합해 안전성과 성능을 동시에 책임지는 일입니다.
저는 불확실성 을 함께 추정해 계획 단계가 안전 여유를 갖도록 만들겠습니다.
이 단계의 성과는 실험이 돌아가고, 실패 원인을 추적할 수 있는 기반입니다.
저는 성과를 말 로포장하지 않고, 지표와 코드, 재현 가능한 결과로 보여드리겠습니다.
저는 새로운 시스템을 맡으면 먼저 안전과 재현성을 만들고, 그 다음 성능을 올리는 순서로 접근합니다.
안전을 먼저 설계하고, 재현 가능한 실험환경을 만든 뒤, 지각인지 계획 제어의 경계면을 데이터로 고정해 디버깅 시간을 줄이는 방식으로 일합니다.

연구 성과를 논문 특허기술 이전으로 연결하는 관점에서 본인의 접근은 어떻습니까
압박 질문 1 휴머노이드 실기체 경험이 부족한데 왜 뽑아야 합니까
성과가 안 나면 어떻게 합니까
압박 질문3 실험이 계속 실패하면 팀 분위기를 망칠 텐데 본인은 어떤 태도로 버팁니까
압박 질문 4안전사고 위험이 있는데도 속도를 내야 하면 어떻게 판단하겠습니까
AI 휴머노이드 연구개발은 단순 모델 개발이 아니라 센서인지부터 제어까지를 통합해 안전성과 성능을 동시에 책임지는 일입니다.
안전이 없으면 반복 실험이 불가능하고, 인지가 흔들리면 어떤 제어도 불안정해지며, 적응이 없으면 연구가 데모로 끝나기 때문입니다.
휴머노이드의 핵심 경쟁력은 사람 중심 환경에 대한 호환성입니다.
모방학습은 초기 정책을 빠르게 만들고, 강화 학습은 환경 변화 속에서 성능을 끌어올리는데 강합니다.
저는 먼저 사람 또는 기존 컨트롤러의 데모로 정책을 부트 스트랩하고, 이후 강화 학습으로 성능과 강인성을 높이는 흐름을 선호합니다.
다만 강화 학습은 보상설계와 안전 문제가 크고, 모방학습은 데모 편향과 분포이동에 취약합니다.
그래서 저는 안전제약을 먼저 정의하고, 오프폴리시 데이터로 학습 안정성을 높이며, 도메인 랜덤화와 현실 데이터 미세조정으로 분포이동 을 줄이겠습니다.
핵심은 학습을 목적이 아니라 수단으로 두는 것입니다.
센서도 노이즈와 드롭, 조명 변화가 다르고, 제어주기와 지연이 다르면 안정성이 깨집니다.
먼저 라벨 품질을 진단하고, 어디에서 오류가 생기는지 샘플링해 확인합니다.
또한 문제가 생겼을 때 책임을 가르기보다 재현 조건을 먼저 맞춥니다.
시뮬레이션은 물리엔진 기반 환경에서 데이터 생성과 정책 검증을 반복하고, 실기체에서는 지연과 주기, 안전제약을 최우선으로 봅니다.
3개월에는 연구장비와 소프트웨어 스택을 빠르게 파악해, 재현 가능한 실험환경과 로그체계를 정착시키겠습니다.
이 단계의 성과는 실험이 돌아가고, 실패 원인을 추적할 수 있는 기반입니다.
저는 성과를 말 로포장하지 않고, 지표와 코드, 재현 가능한 결과로 보여드리겠습니다.
실기체 경험의 유무는 중요하지만, 더 중요한 것은 실기체에서 성능이 무너지는 이유를 끝까지 추적하고 고치는 능력입니다.
첫 달 안에 센서, 제어주기, 구동기 제한, 안전절차를 체계적으로 익히고, 로그 기반 분석으로 실패 원인을 빠르게 줄이겠습니다.
팀 분위기를 망치는 것은 실패가 아니라, 실패를 설명하지 못하는 상태가 길어질 때입니다.
저는 실패를 숨기지 않고, 실패를 작게 만들고, 실패의 원인을 공유합니다.
즉 위험도를 낮춘 환경에서 동일한 핵심 요소를 먼저 검증하고, 안전장치와 제한 조건을 둔 상태에서 단계적으로 확장하겠습니다.
또한 팀이 같은 결과를 재현할 수 있도록 문서와 스크립트를 남깁니다.
반복 가능 한 결과를 만들고, 그 결과를 다음 연구가 쓸 수 있게 남기겠습니다.

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