1. [한국기계연구원 자소서] (연구-2)지능.hwp
2. [한국기계연구원 자소서] (연구-2)지능.pdf

한국기계연구원은 기계·로봇기반 원천기술을 실제 적용까지 연결하는 미션이 뚜렷하고, 현장 적용시 필수인 신뢰성·안전·표준화까지 포함해 연구를 완결시키는 조직이라고 판단했습 니다.
저는 지능형 로봇 분야에서 인지·계획·제어의 연결을 시스템 관점으로 풀어, 실험실 성능이 아니라 현장 성능을 만드는 연구를 수행하고자 지원했습니다.
실패를 줄이는 안전한 학습과 검증체계를 설계해 현장 적용에서 요구되는 신뢰 수준을 수치로 제시하겠습니다.
또한 성능을 단일 수치로 포장하지 않고, 실패 케이스를 분류 해 원인을 추적하며 데이터·모델·제어 중 무엇이 병목인지 재현 가능한 방식으로 검증해 왔습니다.
정확도뿐 아니라 오탐·미탐의 비용, 인지 지연이 제어에 미치는 영향, 실패 시 복구 가능성, 데이터 확보 기간을 함께 비교하게 했습니다.
구체적으로는 과제별로 평가 프로토콜과 데이터 수집 기준을 먼저 고정하 고, 모듈 단위 성능이 아니라 임무 성공률과 실패 복구 능력을 지표로 운영하겠습니다.
저는 신뢰성을 평균 성능이 아니라 실패 확률과 실패 시 피해 규모로 정의합니다.
데이터 수집 기준, 실패유형 분류체계, 지표대시보드, 실험자동화 스크립트가 포함됩니다.

본인이 한국기계연구원에 지원하게 된 동기를 다음 항목에 따라 구체적으로 작성하여 주십시오.
한국기계연구원에 임용후 실현 또는 실천하고자 하는 바를 기술하여 주십시오.
지 능형 로봇연구에서 본인이 가장 강점이 있다고 보는 연구축은 무엇이며, 한국기계연구원에서 그 강점을 어떻게 확장하겠습니까
한국기계연구원은 기계·로봇기반 원천기술을 실제 적용까지 연결하는 미션이 뚜렷하고, 현장 적용시 필수인 신뢰성·안전·표준화까지 포함해 연구를 완결시키는 조직이라고 판단했습 니다.
저는 지능형 로봇 분야에서 인지·계획·제어의 연결을 시스템 관점으로 풀어, 실험실 성능이 아니라 현장 성능을 만드는 연구를 수행하고자 지원했습니다.
실패를 줄이는 안전한 학습과 검증체계를 설계해 현장 적용에서 요구되는 신뢰 수준을 수치로 제시하겠습니다.
지능형 로봇 프로젝트에서 인지 모듈을 학습 기반으로 전면 교체할지, 기존의 기하 기반인지에 학습을 보조적으로 붙일지로 팀 내 의견 차이가 컸던 경험이 있습니다.
당시 일부 팀원은 최신 모델을 도입하면 성능지표가 즉시 좋아질 것이라고 주장했고, 다른 팀원은 데이터 수집과 라벨링 비용, 현장 일반화 실패를 우려하며 반대했습니다.
연구팀과 현장 실증팀 사이 갈등을 해소했던 경험이 있습니다.
연구팀은 새로운 알고리즘을 빠르게 적용해 성능을 올리고 싶어 했고, 실증팀은 현장 안정성을 이유로 변경을 최소화하자고 했습니다.
연구팀은 성과를, 실증팀은 사고와 운영 리스크를 떠안고 있었기 때문입니다.
저는 양쪽 모두의 논리가 타당하다고 보았고, 해결책은 한쪽을 설득해 굴복시키는 것이 아니라, 변경을 통제 가능한 형태로 바꾸는 것이라 고 판단했습니다.
예를 들어 위험등급 변경은 오프라인 로그 기반 재생테스트를 통과해야 하고, 그 다음 제한된 시간대에만 현장 적용하며, 문제가 생기면 즉시 원복 가능한 토글을 붙이도록 했습니다.
연구팀은 변경을 막힌 채로 기다리는 것이 아니라, 통과 기준이 명확한 실험을 설계해 성과를 내게 되었고, 실증팀은 리스크가 통제된 조건에서만 변경이 적용되니 책임 부담이 줄었습니다.
그래서 신뢰성은 첫째, 실패율과 실패 유형의 분포, 둘째, 위험상황에서의 안전정지와 복구 가능성, 셋째, 동일 조건 반복에서의 재현성으로 측정합니다.
학습기반인지는 복잡한 패턴을 잘 잡고 특정 작업에서 성능이 뛰어나지만, 데이터 편향과도메인 변화에 취약하고, 실패 원인 설명이 어렵습니다.
안전과 규정이 강한 현장이라면 설명 가능한 기하 기반을기 본으로 두고, 취약구간을 학습으로 보완합니다.
저는 먼저 실패 원인을 환경 변수로 분해합니다.
그 다음 통제 불가능 변수에 강한 평가세트를 만들고, 통제 가능한 변수는 범위를 넓혀 학습 또는 튜닝에 반영합니다.
데이터는 무작정 많이 모으지 않고, 실패를 많이 만드는 조건을 집중 수집합니다.
저는 조작 실패를 인지 실패, 그립 계획 실패, 접촉 모델링 실패, 제어 실패, 환경변화로 분해합니다.
코드 버전, 데이터 버전, 실험설정 파일, 실행 로그, 평가 스크립트는 반드시 남깁니다.
데이터 수집 기준, 실패유형 분류체계, 지표대시보드, 실험자동화 스크립트가 포함됩니다.

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