SimOps 컨셉 개요¶

문제 정의¶

현대 로보틱스 개발에는 근본적인 긴장이 존재합니다. 학습 시뮬레이터는 대규모 정책 생산을 위해 속도와 병렬성을 우선시하는 반면, 실제 배포는 하드웨어에 정책을 적용하기 전에 물리적으로 정확한 검증을 요구합니다.

현재 대부분의 팀은 하나의 시뮬레이터로 두 가지 목적을 모두 해결하거나, 검증을 생략하고 고비용의 물리 프로토타입에 의존하고 있습니다. 이로 인해 발생하는 문제:

하드웨어에서만 드러나는 Sim-to-Real 갭
물리 프로토타입이 주요 검증 수단일 때의 느린 반복 주기
정책 학습과 배포 사이의 체계적 품질 게이트 부재

SimOps 프레임워크¶

SimOps는 명확한 관심사 분리(Separation of Concerns)를 도입합니다:

flowchart TB
    subgraph Pipeline["SimOps 파이프라인"]
        direction LR

        subgraph Training["학습 시뮬레이터"]
            direction TB
            T1["• 속도<br/>• 규모<br/>• 병렬화"]
            T2["MuJoCo /<br/>Isaac Lab"]
            T1 --- T2
        end

        subgraph Validation["검증 시뮬레이터"]
            direction TB
            V1["• 물리 충실도<br/>• 접촉 물리<br/>• 센서 모델"]
            V2["AGX Dynamics +<br/>Unreal Engine 5"]
            V1 --- V2
        end

        subgraph Feedback["피드백 루프"]
            F1["검증 결과가 학습 설정에<br/>자동으로 반영"]
        end

        Training -->|정책 전달| Validation
        Validation -->|검증 결과| Feedback
        Feedback -->|재학습| Training
    end

학습 시뮬레이터 — 정책 생산¶

학습 시뮬레이터는 처리량(throughput)에 최적화됩니다. 대규모 병렬 강화학습을 통해 후보 정책을 가능한 빠르게 생산하는 것이 목표입니다.

우선순위	접근 방식
속도	단순화된 물리, GPU 가속 환경
규모	수천 개의 병렬 인스턴스
반복	보상 설계를 통한 빠른 실험

주요 엔진: MuJoCo, Isaac Lab (Isaac Sim)

검증 시뮬레이터 — 정책 검증¶

검증 시뮬레이터는 충실도(fidelity)에 최적화됩니다. 정책이 물리 하드웨어에 도달하기 전의 품질 게이트 역할을 합니다.

우선순위	접근 방식
물리적 정확성	고충실도 접촉, 마찰, 변형 모델
센서 리얼리즘	실제 하드웨어와 일치하는 카메라, LiDAR, IMU 모델
시나리오 커버리지	엣지 케이스, 실패 모드, 적대적 조건

주요 엔진: AGX Dynamics (Unreal Engine 5와 co-simulation)

폐루프 피드백¶

핵심 혁신은 폐루프(Closed Loop) 구조입니다: 검증 결과가 자동으로 학습 파이프라인에 피드백됩니다.

통과(Pass) → 정책이 하드웨어 배포 후보로 승격
실패(Fail) → 실패 분석을 통해 새로운 학습 시나리오, 보상 조정, 도메인 랜덤화 파라미터 생성
경계(Marginal) → 특정 실패 모드에 대한 타깃 재학습

매 검증 주기가 학습을 더 효과적으로 만드는 자기 개선 파이프라인을 형성합니다.

왜 하나의 시뮬레이터로는 안 되는가?¶

하나의 고충실도 시뮬레이터로 둘 다 할 수 없나요?

이론적으로는 가능합니다. 그러나 실제로는 요구사항이 상충합니다:

학습은 1,000+ 병렬 인스턴스를 10,000× 실시간 속도로 실행해야 → 단순화된 물리 필수
검증은 서브밀리초 타임스텝과 정확한 접촉 역학이 필요 → 스텝당 높은 연산량

하나의 시뮬레이터에 두 가지를 강제하면 학습이 느려지거나 검증이 불안정해집니다. SimOps는 이 트레이드오프를 제거합니다.

비유: DevOps → SimOps¶

DevOps가 개발과 운영을 분리하면서 둘 사이의 파이프라인을 자동화한 것처럼, SimOps는 학습과 검증을 분리하면서 피드백 루프를 자동화합니다.

DevOps	SimOps
개발 환경	학습 시뮬레이터
스테이징 / QA	검증 시뮬레이터
CI/CD 파이프라인	자동화된 정책 프로모션
테스트 결과 → 버그 수정	검증 실패 → 학습 조정
Infrastructure as Code	Simulation as Code