📝 모의고사 — 4과목 지능 소프트웨어

요구공학은 도출(끌어냄) → 분석(충돌 해결·우선순위) → 명세(SRS 문서화) → 검증(의도 일치 확인)의 순서이며, 검증에서 불일치가 발견되면 앞 단계로 되돌아간다.
📚 출처: 작업 요구사항 분석

가반하중은 손목 끝에 걸리는 전체 무게 기준이므로 엔드이펙터 무게를 포함한다: 2.0 + 0.5 = 2.5 kg. 그리퍼 무게를 빠뜨린 ②가 전형적 함정이다.
📚 출처: 로봇 성능 분석

목표사양의 3대 요건은 정량성·측정 조건 명시·달성 가능성이다. ②만이 숫자와 조건, 판정 기준을 갖춰 검증 가능하다. ①③은 모호, ④는 달성 불가능한 목표다.
📚 출처: 작업지능 소프트웨어 목표사양

행동은 전제조건(실행 가능하려면 참이어야 하는 조건)과 효과(실행 후 상태 변화)를 가지며, 계획기는 이 연쇄를 탐색해 행동 순서를 스스로 도출한다.
📚 출처: 작업지능 소프트웨어 설계

같은 행동을 다시 해 보고(재시도), 안 되면 현재 상태에서 새 계획을 세우고(재계획), 그래도 불가하면 기능을 줄이거나 사람에게 넘긴다(축퇴·인계). 재계획의 전제는 인지가 갱신하는 정확한 현재 상태다.
📚 출처: 작업지능 소프트웨어 설계

인터록은 조건 미충족 시 동작을 원천 금지한다(도어 열림 중 기동 불가, 로봇 재실 중 프레스 하강 금지). 비상정지와 함께 SW를 거치지 않는 안전 회로로 구성하는 것이 원칙이다.
📚 출처: 주변장치 인터페이스 분석

Precision = TP/(TP+FP) = 90/120 = 75% (검출한 것 기준)
Recall = TP/(TP+FN) = 90/100 = 90% (실제 있는 것 기준)
분모가 무엇인지가 두 지표를 가르는 핵심이다.
📚 출처: 인지지능 소프트웨어 목표사양

과적합은 모델이 학습 데이터의 우연한 특징까지 외운 상태이므로, 모델을 더 복잡하게 하면 악화된다. 데이터의 양·다양성을 늘리고 모델을 억제하는 것이 정석 대책이다.
📚 출처: 인지지능 알고리즘 설계

검출은 "무엇이 어디에"(클래스+경계 상자), 분류는 영상 전체의 라벨 하나, 세그멘테이션은 픽셀 단위 영역, 추적은 프레임 간 동일 물체 연결이다.
📚 출처: 인지지능 알고리즘 설계

TTS(Text-To-Speech)가 음성 합성을 담당한다. ASR는 음성→텍스트(받아쓰기), NLU는 텍스트→의도·개체(뜻 알아듣기), 대화 관리는 문맥 유지와 다음 행동 결정이다.
📚 출처: HRI 소프트웨어 설계

정반대다 — 상태·의도의 가시화가 HRI의 핵심 원칙이며, 예측할 수 없는 로봇은 유능해도 불안과 사고를 부른다. 피드백·예측 가능성·오류 관용·일관성이 4대 원칙이다.
📚 출처: HRI 소프트웨어 설계

직접교시는 힘 감지 기반으로 팔을 손으로 움직여 가르치는 협동로봇의 대표 기능이다. 티치 펜던트는 전용 단말의 버튼 조작, 오프라인 프로그래밍은 시뮬레이터에서의 경로 작성이다.
📚 출처: HRI 인터페이스

절대형은 자리마다 고유 코드가 새겨져 있어 켜자마자 절대 각도를 안다. ②는 증분형의 설명이고, 방향 판별은 A·B상 위상차의 몫이며(Z상은 원점 기준), 그레이 코드는 1비트만 변해 경계 오독을 막는다(④는 반대).
📚 출처: 로봇센서 작동 원리

d = v×t/2 = 340 × 0.005 / 2 = 0.85 m. 측정 시간은 왕복이므로 2로 나눈다 — 나누지 않은 1.7 m(②)가 대표 함정이다.
📚 출처: 로봇센서 작동 원리

LiDAR(레이저)·초음파(음파)는 에너지를 쏘는 능동 센서로 조명과 무관하게 동작한다. 카메라·마이크·지자기는 환경의 에너지만 받는 수동 센서다.
📚 출처: 센서 종류

LSB = 5 V / 2⁸ = 5/256 ≈ 19.5 mV. 10비트면 4.88 mV, 12비트면 1.22 mV — 비트 수가 2 늘 때마다 4배 미세해진다.
📚 출처: 로봇센서 인터페이스

시작 바이트(예: 0xAA 0x55)는 프레임의 시작 표시로, 수신기는 이를 탐색해 어디서부터 한 메시지인지 동기화한다. 길이 필드는 데이터 끝의 위치를, 체크섬은 오류 검출을 담당한다.
📚 출처: 통신 프로토콜 설계

"살아 있는 영점(live zero)" 설계다 — 정상이면 최소 4 mA가 흐르므로 0 mA는 곧 단선·고장이다. 전류 전송이라 긴 배선의 노이즈·전압 강하에 강한 점과 함께 산업 계측의 표준인 이유다.
📚 출처: 로봇센서 인터페이스 · 통신 프로토콜 설계

고속 대량 데이터에 폴링을 쓰면 CPU가 확인에만 매달리고 놓침도 생긴다 — 카메라·LiDAR급은 DMA가 정석이다. "저속 소량=폴링, 이벤트=인터럽트, 대량=DMA"로 기억하자.
📚 출처: 로봇센서 드라이버 구현

상보 필터는 자이로 적분(단기·고주파 신뢰)과 가속도계 기울기(장기·저주파 신뢰)를 α≈0.98 가중으로 합성해 서로의 약점(드리프트/진동 노이즈)을 보완한다 — θ = α(θ+ωΔt) + (1−α)θ_acc.
📚 출처: 로봇센싱 알고리즘 설계