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기존에 독학과 소규모 프로젝트를 통해 배운 임베디드 시스템, 네트워크 설정, 센서제어 기술은 기초수준에 머물러 있었지만, VEDA의 커리큘럼을 통해 최신 엣지 디바이스 하드웨어 설계, AI 모델 경량화, 실시간 영상분석 알고리즘 적용 등 실무에 직결되는 역량을 완성하고자 합니다.
이러한 경험은 제가 이번 VEDA 교육에서 실무 최적화 기술을 반드시 배우고 싶은 이유가 되었습니다.
AI 기반 영상분석 기술의 엣지 디바이스 적용**입니다.
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기존에 독학과 소규모 프로젝트를 통해 배운 임베디드 시스템, 네트워크 설정, 센서제어 기술은 기초수준에 머물러 있었지만, VEDA의 커리큘럼을 통해 최신 엣지 디바이스 하드웨어 설계, AI 모델 경량화, 실시간 영상분석 알고리즘 적용 등 실무에 직결되는 역량을 완성하고자 합니다.
이러한 경험은 제가 이번 VEDA 교육에서 실무 최적화 기술을 반드시 배우고 싶은 이유가 되었습니다.
센서·카메라·네트워크 모듈을 결합한 시스템을 안정적으로 설계하고, 발열·전력 소모·환경 내 구성을 고려한 하드웨어 설계 방법을 배우고자 합니다.
AI 기반 영상분석 기술의 엣지 디바이스 적용**입니다.
엣지 디바이스는 외부 해킹, 데이터 위·변조 위협에 노출되기 쉽기 때문에, 데이터 암호화, 인증, 보안 프로토콜 적용을 통해 안전한 시스템을 설계하는 역량을 확보하고자 합니다.
VEDA 수료 후 3년 이내에는 한화비전과 같은 글로벌 보안·영상기기 제조사 또는 IoT 솔루션 기업에 입사해 제품 개발과 필드테스트를 담당하고자 합니다.
또한, 대기업은 제품 개발에 있어 장기적인 R\&D 투자가 가능하므로, 엣지 디바이스 분야에서 차세대 기술을 연구·적용할 기회가 많을 것으로 기대합니다. |
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2025.08.12
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