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단순히 연구에 그치지 않고, 실제 현장에 도움이 되는 기술을 구현하고 싶은 열망으로 롯데건설 AI 연구개발 직무에 지원하게 되었습니다.
이 프로젝트는 스마트 건설을 주제로 했고, 저는 팀 리더로서 AI 기반의 건설현장 안전모 인식시스템을 제안했습니다.
왜 AI 기술을 건설업에 적용하고자 했나요?
대학원 시절 건설사와 진행한 산학 프로젝트를 통해, 공정지연 예측, 안전관리, 자재 최적화 등에 AI를 적용했을 때 현장 효율이 크게 향상되는 것을 체감했습니다.
건설 분야 AI 적용에서 가장 큰 기술적 어려움은 무엇이었나요?
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단순히 연구에 그치지 않고, 실제 현장에 도움이 되는 기술을 구현하고 싶은 열망으로 롯데건설 AI 연구개발 직무에 지원하게 되었습니다.
이 프로젝트는 스마트 건설을 주제로 했고, 저는 팀 리더로서 AI 기반의 건설현장 안전모 인식시스템을 제안했습니다.
저희는 실제 건설현장 CCTV 데이터를 수집하여 YOLO 알고리즘으로 안전모 착용 여부를 인식하는 모델을 만들었고, 정확도를 높이기 위해 앙상블 모델도 도입했습니다.
AI 연구개발 직무를 준비하며 가장 중점을 둔 것은 실질적인 적용 경험을 쌓는 것이었습니다.
입사 후 3년 이내에 건설현장에 최적화된 딥러닝 기반 예측시스템을 개발하여 시공리스크와 안전사고를 줄이는 데 기여하고자 합니다.
이를 위해 초기에 다양한 현장 데이터를 분석하고, 현업 엔지니어들과 밀접하게 협업하여 AI 모델의 실효성을 검증할 계획입니다.
기술은 현장을 위해 존재해야 한다'는 신념으로, 현장에서 필요로 하는 AI 기술을 지속적으로 연구하고 구현해 나가겠습니다.
대학원 시절 건설사와 진행한 산학 프로젝트를 통해, 공정지연 예측, 안전관리, 자재 최적화 등에 AI를 적용했을 때 현장 효율이 크게 향상되는 것을 체감했습니다.
건설 분야 AI 적용에서 가장 큰 기술적 어려움은 무엇이었나요?
현장 데이터의 비정형성과 불균형성이 가장 큰 문제였습니다.
처음엔 갈등이 있었지만, 팀 전체 성과를 위해 해당 팀원과 함께 매일 학습 세션을 진행했습니다. |
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2025.07.01
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