팀 내부의 갈등

전략 논의와 병행하여, 팀 내부에서는 기술 방향을 둘러싼 논쟁이 진행되고 있었다.

팀원 동욱과 영훈은 ADRC(능동외란억제제어)를 공부하고 있었다. 대표인 나는 강화학습(RL) 기반 접근이 장기적으로 맞다고 판단했고, 김화랑은 현실적 우려를 제기했다.

“되는 거 하나 확실히 할 텐가, 대박 노리고 도박해볼 텐가” — 김화랑 “돈은 제가 댈 테니 도박 한번 해보시죠. 진짜 개쩌는 거 만들고 싶을 거 아닙니까” — 전우진

ADRC의 한계

ADRC는 제어공학 기초 체력을 쌓는 데는 의미가 있지만, WIM의 비전과 정합하지 않는 부분이 있었다:

• GPU를 쓰는 이유가 없다 — ADRC는 CPU에서도 충분히 돌아간다. “SoC 기반 GPU 활용”을 피치하면서 ADRC를 하면 하드웨어 스토리와 충돌한다.
• 특정 로봇 구조에 최적화된다 — “다양한 로봇 폼팩터에 범용 적용” 비전과 맞지 않는다.
• Claude Code가 구현 가능하다 — ADRC 구현 자체는 코드이므로, moat이 되지 않는다.

RL의 현실

한편, 내가 원하는 “하위제어에 RL을 쓰겠다”는 방향에도 문제가 있었다. 팩트체크 결과:

• 업계에서 RL은 거의 전부 상위제어(10-50Hz)에서 사용
• 하위제어(1kHz+)에 RL을 쓰는 곳은 사실상 없음
• PID가 이미 99% 성능을 냄
• 안전 인증(ISO 13849) 불가능 — “이 모터 제어는 신경망이 합니다”하면 즉시 거부

결론: 둘 다 목적이 아니라 수단이다. “이걸 연구하겠다”가 목표가 되면 안 된다.

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ZED 카메라의 교훈

중요한 경험을 하나 공유했다.

“전에 ZED 카메라를 썼었는데, 성능 자체는 Intel RealSense와 비슷했어. 근데 그 안에 neural net 기능이 들어가니까 성능이 진짜 너무 잘 나오더라.”

ZED(Stereolabs)의 성공 모델: 하드웨어 스펙은 경쟁사와 비슷하지만, 디바이스 안에 neural net이 내장되면서 depth 추정, object detection, body tracking이 극적으로 향상. “그냥 카메라”가 “지능형 카메라”가 됨.

현실의 벽

하지만 즉시 핵심을 찔렀다.

“우리는 서보 드라이브를 안 만들어. 서보 드라이브는 사서 써.” “로봇에 이미 PID가 다 적용된 컨트롤러가 붙어서 나와.” “과연 고객이 우리에게 돈을 낼 만큼 지금 불편함을 겪고 있나?”

자기 모순 인정

앞에서는 “하위제어에 neural net은 의미 없다”고 하면서, ZED 비유에 이끌려 “지능형 제어기”를 제안한 모순이 드러났다. 이 모순을 지적했고, 분석의 기준이 세워졌다:

사실 정확성이 동조보다 우선한다.

매력적으로 들리더라도 앞뒤가 안 맞으면 바로 짚는다. 이것이 이 전략 논의의 규칙이 되었다.