|
|
|
|
|
 |
단순히 알고리즘 구현에 그치지 않고, 실제 실험 데이터를 수집해 모델을 보정하며 예측 정확도를 15% 이상 향상시킨 경험은 AIE ngineer로서 문제 해결에 필요한 실질적인 역량 을 증명하는 과정이었습니다.
AIE ngineer로서 데이터 기반의 문제 해결 능력, 협업 속에서 발휘되는 실행력, 끊임없이 배우고도전하는 태도를 바탕으로 현대로템이 지향하는 첨단 방산연구개발에 기여하겠습니다.
무엇보다 실사용 환경에 대한 이해와 현장 데이터를 직접 확보한 경험은 AIE ngineer로서 단순히 알고리즘만이 아닌 실질적인 문제 해결력과 현장 적응력을 동시에 요구받는다는 것을 체감하게 해주었습니다.
당시 다양한 환경조건 속에서도 높은 정확도를 유지하기 위해 직접 데이터를 수집하고, 라벨링하며 모델을 재학습시켰고, 이 과정에서 실시간 성확 보를 위한 연산 최적화도 경험했습니다.
이 경험은 전장환경에서 실시간 대응이 중요한 방산장비에 적용할 수 있는 기반 기술이라고 생각합니다.
Q4. 예상하지 못한 문제 상황을 해결한 경험이 있나요?
드론 기반 객체인식 프로젝트에서 실제 환경과 학습 데이터의 차이로 성능 저하가 발생한 적이 있습니다.
AIE ngineer에게 가장 중요한 역량은 '현장 적용을 위한 문제 해결력'이라고 생각합니다.
|
|
|
 |
단순히 알고리즘 구현에 그치지 않고, 실제 실험 데이터를 수집해 모델을 보정하며 예측 정확도를 15% 이상 향상시킨 경험은 AIE ngineer로서 문제 해결에 필요한 실질적인 역량 을 증명하는 과정이었습니다.
또 한 국책과제 연구실 인턴 경험을 통해 실제 방산연구와 유사한 협업환경을 경험했습니다.
저는 그동안 실제 데이터 기반 연구와 협업 경험을 통해 불완전한 환경에서도 최적의 해답을 도출하는 역량을 쌓아왔습니다.
AIE ngineer로서 데이터 기반의 문제 해결 능력, 협업 속에서 발휘되는 실행력, 끊임없이 배우고도전하는 태도를 바탕으로 현대로템이 지향하는 첨단 방산연구개발에 기여하겠습니다.
무인차량의 영상 인식 성능을 개선하는 과제를 맡았을 때, 단순히 기존 데이터 셋으로 학습을 반복하는 것은 한계가 있었습니다.
YOLOv4 기반의 딥러닝 모델을 활용해 물체를 탐지하는 구조였고, 초기 학습 데이터로는 공개된 항공촬영 영상이미지셋을 사용했습니다.
문제는 실시간 테스트 단계에서 드론의 실제 촬영 환경과 학습 데이터 환경이 다르다
드론을 조종해 실제 테스트 환경에서 여러 시간대와 장소에서 영상을 촬영하고, 이를 프레임 단위로 분할하여 수작업으로 라벨링 작업을 수행했습니다.
특히 자율주행, 영상인식, 이상 탐지 알고리즘과 관련된 프로젝트를 수행해 왔기에, 이를 기반으로 현대로템의 무기체계 및 방산장비 지능화에 실질적인 성과를 만들어내고자 합니다.
학부 시절 드론 기반 탐지시스템을 구현하며 실시간 객체인식 모델을 설계한 경험이 있습니다.
이 경험은 전장환경에서 실시간 대응이 중요한 방산장비에 적용할 수 있는 기반 기술이라고 생각합니다.
입사 후에는 이러한 경험을 바탕으로 현대로템의 무기체계 및 자율무기 플랫폼에 AI 기반의 상황 인식, 경로판단, 이상 탐지기술을 적용하고, 장기적으로는 AI 신뢰성과 안전성을 확보하는 기술연구에도 도전하고 싶습니다.
AIE ngineer는 단순히 기술을 구현하는 개발자가 아니라, 끊임없는 학습과 검증을 통해 고도화된 기술을 시스템에 적용하는 실천적 연구자라고 생각합니다.
현장 중심의 문제 해결 태도는 AIE ngineer에게 꼭 필요한 자질이라고 생각합니다.
AIE ngineer에게 가장 중요한 역량은 '현장 적용을 위한 문제 해결력'이라고 생각합니다.
처음에는 학습 환경의 문제라고 생각했지만, 알고 보니 보상설계 자체가 모순이었던 것이 원인이었습니다.
Q7.어떤 연구나 개발 프로젝트가 가장 기억에 남나요?
가장 기억에 남는 프로젝트는 드론 기반 실시간 객체인식 시스템 구현 경험입니다.
이 프로젝트를 통해 AI는 데이터 품질이 핵심이라는 것을 깨달았습니다.
Q8.최근 관심 있게 본 AI 기술이나 논문이 있다면 소개해주세요.
또한, 선배 연구원들과의 협업을 통해 개발 프로세스와 기술 흐름을 배우며, 실증 데이터를 기반으로 한 프로젝트에 직접 참여하는 것을 목표로 삼고 있습니다. |
 |
데이터, 기술, 경험, 환경, 문제, 모델, 해결, 학습, 기반, 로템, 인식, 실제, 알고리즘, 연구, 단순하다, 과정, 구현, 현장, 시스템, 적용 |
|
|
|
|
|
|
 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
| |
|
|
|
2025.09.01
6페이지
