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이런 경험을 통해 문제를 단순히 기술적으로 해결하는 것을 넘어, 사용 자 체감품 질을 개선하는 방향으로 사고하는 습관을 키웠습니다.
영상 신호 분석과 색보정 알고리즘 설계 경험을 통해 화질 개선과 시각적 몰입을 높이는 기술적 이해를 갖추었습니다.
입사 후에는 영상 처리 기술과 인공지능을 결합하여 사용자의 시청 환경을 분석하고, 자동으로 최적화된 화면을 구현하는 알고리즘 개발에 참여하고 싶습니다.
특히 삼성전자는 단순히 제품을 만드는 기업이 아니라, '삶의 경험'을 설계하는 기술기업이라고 생각합니다.
특히 사용자 환경 데이터를 실시간으로 분석하여 자동으로 최적화된 영상을 구현하는 기술에 참여하고자 합니다.
가장 중요한 것은 '사용자 중심 사고를 가진 기술적 전문성'이라고 생각합니다.
저는 개발자로서 기술적 성취보다 '사회적 신뢰'를 더 중요하게 생각합니다.
Q9.기술적인 실패를 겪은 적이 있다면, 그 경험에서 무엇을 배웠나요?
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저는 이런 변화의 중심에서 소프트웨어 개발자로서 새로운 사용자 경험을 창출하고 싶습니다.
완성된 결과를 실제 TV 화면에 적용했을 때, 주변 환경에 따라 색감이 자연스럽게 변하는 모습을 보며 기술이 사용자의 몰입 경험을 바꾸는 힘을 체감했습니다.
이런 경험을 통해 문제를 단순히 기술적으로 해결하는 것을 넘어, 사용 자 체감품 질을 개선하는 방향으로 사고하는 습관을 키웠습니다.
대학 입학 후, 제 성격과 사고방식에 가장 큰 영향을 준 사건은 '영상 데이터 처리 알고리즘 실패' 경험이었습니다.
이후 저는 실패의 원인을 분석하고, 근본적인 문제 해결력을 기르기 위해 전공 외에도 통계학과 머신러닝을 함께 공부했습니다.
데이터를 해석하고 모델의 동작 원리를 이해하는 과정에서, 문제 해결의 정확도가 높아졌습니다.
그 결과 프로젝트 평가에서 '사용자 중심 접근이 돋보인다'는 피드백을 받았습니다.
주어진 문제를 해결하기 위해 밤새 팀원들과 알고리즘을 검토하고, 코드 효율화를 반복했습니다.
AI 윤리 문제는 단지 도덕적 담론이 아니라, 기술 경쟁력과도 직결됩니다.
저는 개발자로서 이러한 책임을 기술적 구현 단계에서 실천하는 것이 중요하다고 생각합니다.
예를 들어, 데이터 수집 단계에서의 익명화처 리, 알고리즘 편향 최소화를 위한 정규화, 투명한 모델 학습 구조 공개 등은 개발자의 윤리의식을 직접적으로 드러내는 부분입니다.
AI의 윤리적 문제는 결국 기술의 신뢰성과 기업의 지속가능성을 결정짓는 핵심가치입니다.
저 또한 개발자로서 기술의 방향을 사회와 함께 고민하고, 인간 중심의 가치를 구현하는 책임 있는 엔지니어로 성장하겠습니다.
저는 이러한 경험을 통해 영상디스플레이 소프트웨어 개발 직무에 필요한 역량을 체계적으로 준비해 왔습니다.
입사 후에는 영상 처리 기술과 인공지능을 결합하여 사용자의 시청 환경을 분석하고, 자동으로 최적화된 화면을 구현하는 알고리즘 개발에 참여하고 싶습니다.
대학 시절 영상 처리 연구를 진행하면서, 사용자의 감각적 만족을 구현하는 것이 기술의 핵심임을 느꼈습니다.
Q2.입 사 후 어떤 목표를 가지고 있습니까?
특히 사용자 환경 데이터를 실시간으로 분석하여 자동으로 최적화된 영상을 구현하는 기술에 참여하고자 합니다.
Q3.영상 디스플레이 SW 개발 직무에 필요한 역량은 무엇이라고 생각하나요?
영상 신호 분석, 컬러 매핑, 데이터 최적화 같은 세부기술도 중요하지만, 결국 핵심은 사용자 관점에서의 완성 도입니다.
Q4. 협업 과정에서 갈등이 생긴 적이 있다면 어떻게 해결했나요?
Q5.AI 윤리에 대해 어떤 생각을 가지고 있습니까?
Q6.가장 기억에 남는 개발 경험은 무엇인가요?
삼성의 SmartTV를 사용하면서 느낀 가장 큰 인상은 '세밀한 사용자 경험설계' 였습니다. |
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2025.11.03
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