이 저널을 만드는 이유
나는 20년 넘게 소프트웨어 엔지니어로 일해왔다. 다음 커리어 단계를 완전히 리셋하고 싶지는 않다. 지금까지의 경험을 확장하고 싶다.
목표는 software architecture, distributed systems, cloud infrastructure, reliability, deployment, observability, data systems, debugging 경험을 robotics와 Physical AI로 가져가는 것이다.
앞으로 약 2년 동안의 목표는 적응이다. 튜토리얼이나 vendor demo를 소비하는 수준을 넘어, 실제 로보틱스 시스템을 독립적으로 만들고, 통합하고, 디버깅하고, 운영할 수 있는 수준으로 가고 싶다.
더 긴 시간 범위는 약 10년이다. 이 저장소가 초보 단계를 지나 professional Physical AI engineering, 잠재적인 consulting, 더 큰 시스템, 그리고 수년간 직접 해본 뒤 생기는 교훈까지 계속 살아남았으면 한다.
그래서 초기 기록이 중요하다.
작업이 멋져 보이기 시작한 시점부터만 역사를 남기고 싶지는 않다.
기록에는 이런 질문도 포함되어야 한다.
- 이 커넥터는 무엇인가?
- 왜 배터리가 개발을 계속 중단시키는가?
- 왜 VNC는 잘못된 abstraction인가?
- vendor ROS stack은 실제로 무엇을 하는가?
- 무엇을 Jetson에서 실행하고 무엇을 RTX 4090에서 실행해야 하는가?
나중에는 이런 질문으로 발전했으면 한다.
- 이 autonomous system은 어떻게 recovery해야 하는가?
- robot fleet은 어떻게 관찰하고 업데이트해야 하는가?
- inference는 어디에서 실행해야 하는가?
- multimodal agent가 robot capability와 어떻게 안전하게 상호작용해야 하는가?
- 실제 Physical AI 시스템에서 어떤 architecture가 효과적이었고 무엇이 실패했는가?
어떤 증거를 남기고 싶은가
유용한 증거는 certificate나 완료한 tutorial 목록이 아닐 것이다.
다음과 같이 말할 수 있는 시스템을 쌓고 싶다.
- 내가 이것을 만들었다.
- 내가 이것을 망가뜨려봤다.
- 내가 원인을 진단했다.
- 내가 측정했다.
- 내가 다시 설계했다.
- 왜 동작하는지 이해한다.
공개 저장소는 정리된 기록이다. raw command output, 민감한 configuration, vendor-specific 조사, 미완성 작업은 공개할 가치가 생기고 안전하게 정리될 때까지 별도의 private research repository에 남긴다.
문서화를 또 하나의 직업으로 만드는 것이 아니라 engineering process의 일부로 만드는 것이 목표다.
이것이 이 기록의 시작점이다.