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이러한 경 험은 실제 디펜스 환경에서 요구되는 AI 모델의 신뢰성과 경량화를 모두 고려한 실무능력이라 자신합니다.
특히 국방환경에서는 단순 정확도보다도 '신뢰도', '속도', '자원효율성'이 함께 요구되므로, 이들을 균형 있게 고려한 AI 모델 개발이 필수입니다.
저는 석사과정에서 영상기반의 AI 모델을 실제 환경에 적용하는 데 초점을 맞췄습니다.
이처럼 복합 데이터를 AI 모델에 적용하는 감각은 무인화 기술이 점차 고도화되는 디펜스 솔루션 환경에서 큰 강점이 될 수 있다고 생각합니다.
AI 모델 경량화 경험이 있다면 말씀해 주세요.
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입사 후에는 AI 모델의 경량화, 실시간 추론 최적화, 외부 센서 데이터와의 통합 알고리즘 설계 등 로템의 디펜스 솔루션에 실질적인 가치로 기여하고자 합니다.
또한 단순 구현을 넘어서, 전장환경에 특화된 데이터 셋 구축, MLOps 기반의 지속적 모델 개선 체계 수립 등 AI 개발 전 과정에 주도적으로 참여할 계획입니다.
AIModelE ngineer 직무는 '문제 해결형 모델 개발 능력'과 '산업환경을 고려한 최적화 감각', '멀티센서 융합에 대한 이해'가 핵심 역량이라고 생각합니다.
저는 석사과정에서 영상기반의 AI 모델을 실제 환경에 적용하는 데 초점을 맞췄습니다.
Vis ion+Lidar센서 데이터를 융합한 장애물 인식 모델을 개발하면서, 두 센서의 특성과 시간 동기화 이슈를 해결하기 위해 KalmanFilter기반 보정 알고리즘을 구현했습니다.
이처럼 복합 데이터를 AI 모델에 적용하는 감각은 무인화 기술이 점차 고도화되는 디펜스 솔루션 환경에서 큰 강점이 될 수 있다고 생각합니다.
이는 단순 영상인식과 달리 조도, 날씨, 적외선 영상 등 다양한 변수와 한계를 고려해야 했으며, 기존 방법론이 통하지 않는 환경이 많았습니다.
특히 전장환경에서 AI는 판단과 대응의 정확성을 결정하는 요소이므로, 이 분야에 기여하고자 지원했습니다.
상용 AI는 종종 사용자 경험 중심이라면, 디펜스 AI는 생존과 직결된다는 점이 차별화 요소입니다.
AI 모델 경량화 경험이 있다면 말씀해 주세요. |
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2025.04.22
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