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2025LIG넥스원 SW-영상 탐색기 탐지.
저는 인공지능 기반 영상 처리 알고리즘 연구를 중심으로 학업과 프로젝트를 수행하며, 영상탐색기 탐지/추적 SW 직무에 필요한 기술적 전문성을 갖추어 왔습니다.
단기적으로는 영상기반 신호처리SW를 완벽히 이해하고, LIG넥스원의 장비별 영상인 식 구조에 최적화된 모델을 개발하겠습니다.
기술적 리더십과 팀워크를 기반으로, LIG넥스원의 영상 탐색기 SW 개발 프로젝트가 완성도 높은 결과를 내도록 기여하겠습니다.
2년차에는 LIG넥스원의 영상 탐색기 SW 구조를 완벽히 이해하고, 실제 운용 환경에서 요구되는 성능 개선에 기여하고 싶습니다.
5년차에는 AI 기반 자동탐지 및 자가 보정 알고리즘을 연구·개발하여, LIG넥스원의 차세대 영상인식 시스템의 주역이 되는 것이 목표입니다.
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저는 인공지능 기반 영상 처리 알고리즘 연구를 중심으로 학업과 프로젝트를 수행하며, 영상탐색기 탐지/추적 SW 직무에 필요한 기술적 전문성을 갖추어 왔습니다.
대학원 연구실에서 수행한 'YOLO 기반이 동물체 탐지 성능 개선 프로젝트'는 저에게 영상 탐색기의 탐지/추적 알고리즘의 핵심을 체득하게 한 경험이었습니다.
입사 후에는 탐지·추적 알고리즘고도화 연구를 통해, LIG넥스원의 전장 시스템이 지능형 감시 및 표적 식별 분야에서 세계적 수준으로 도약하는데 기여하고 싶습니다.
중기적으로는 AI 기반 적응형 탐지시스템(AdaptiveDetectionSystem)을 연구하여, 환경 변화에도 스스로 인식 정확도를 유지하는 알고 리즘을 구현하고자 합니다.
문제의 핵심은 "드론 고도 변화에 따른 영상 왜곡"으로, 기존 CNN 모델이 학습된 데이터와 실시간 입력 영상 간의 시점 차이를 극복하지 못하고 있었습니다.
팀은 단순히 학습 데이터를 늘리는 방향으로 문제를 해결하려 했지만, 데이터 확보에는 시간과 비용이 많이 소요되었습니다.
일부 팀원은 라이다
데이터를 기준으로 좌표를 정렬해야 한다고 주장했고, 다른 팀원은 영상의 픽셀 정보를 우선해야 한다고 주장했습니다.
저는 이 경험을 통해 논리와 데이터로 협업을 이끄는 리더십을 배웠습니다.
LIG넥스원의 SW 개발 현장 역시 다양한 전문 분야(영상 처리, 제어, 시스템 엔지니어링)가 협력해야 하는 복합적인 구조입니다.
기술적 리더십과 팀워크를 기반으로, LIG넥스원의 영상 탐색기 SW 개발 프로젝트가 완성도 높은 결과를 내도록 기여하겠습니다.
입사 후에는 LIG넥스원에서 사용하는 영상센서 데이터 처리파이프라인과 내부 프레임워크를 가장 먼저 익히고 싶습니다.
개발 과정에서 가장 어려웠던 문제는 무엇이었고, 어떻게 해결했나요? |
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2025.10.31
5페이지
