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ComputerVis ion 중 탐지/추적 알고리즘을 직접 구현해본 경험이 있는가
영상 처리 과정에서 실시간 성이 중요한 이유는 무엇인가
P ython/C++기반 영상 처리 최적화 경험을 설명해달라
저는 Tracking 안정성 향상과 실시간 최적화 분야에서 빠르게 기여할 수 있습니다.
1년차 : 군사용 영상·센서 처리, Tracking구조 이해, C++기반 최적화 역량 강화
저는 탐지·추적 알고리즘 설계, 실시간 최적화, 불확실한 환경에서 안정적 성능을 만드는 기술에 집중해온 개발자입니다.
YOLO 기반 탐지 모델 구현, Kalm anFilterTracking, IR영상 전처리 등 실제 프로젝트를 수행하며 "군사 환경은 산업용 Vis ion과 완전히 다른 세계"라는 사실을 배웠습니다.
영상탐색기 알고리즘 성능 개선에 기여하는 산학장학생이 되겠습니다.
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P ython/C++기반 영상 처리 최적화 경험을 설명해달라
DeepLearning 기반 탐지모델과 Class icalCV 기반 탐지모델의 차이를 설명하라
저는 "환경이 열악할수록 더욱 정확한 판단이 요구되는 알고리즘"을 개발한다는 점에서 군사용 영상탐지 분야에 강한 흥미를 느꼈습니다.
일반산업용 ComputerVis ion은 대체로 고정된 환경, 최적화된 촬영 조건에서 동작하지만, 군사시스템은 열악한 조도·먼지·흔들림·빠르고 불규칙적 목표물 등 현실적 장애요인이 매우 많습니다.
저는 이러한 제약 속에서도 안정적 성능을 내는 알고리즘을 만들기 위해.Class icalVis ion+Tracking이해.DeepLearning 기반 ObjectD etection/Tracking.Sensorno isemodel.실시간 처리 최적화 등을 꾸준히 공부했습니다.
따라서 군사용 알고리즘은 DeepLearning만으로 해결할 수 없고, Class icalFilter·SensorFus ion·Featu re-level Tracking이 함께 요구됩니다.
특히 IR 영상의 경우 Contrastenhancem ent가 탐지성능에 크게 영향을 미쳤고, 연기·먼지 환경에서는 Edge중심의 Hybrid 모델이 효과적이었습니다.
이 때문에 실시간 처리를 위해서는 Kalman기반 모델을 우선 적용하는 것이 적절하다고 판단했습니다.
Real-tim e 요구는 단순 속도 문제가 아니라 무기체계 전체의 생존성과 직결되는 요소입니다.
OpenCV 기반 영상 처리에서 C++ 버전이 Python보다 3~5배 이상 빠른 경우가 많았습니다.
등을 적용해 Frame 처리 속도를 2배 향상시킨 경험이 있습니다.
군사용 영상탐지기는 두 기술을 단순히 선택하는 것이 아니라 Hybrid 구조로 설계하는 것이 가장 유리하다고 생각합니다.
결과적으로 상황별 Hybrid 적용이 더 나은 결론이라는 사실을 찾았고, 팀원들도 데이터 기반 결정에 납득했습니다.
초기에는 YOLOv8 기반 탐지모델을 그대로 적용했지만, 열영상 기반 환경에서는 FP가 지나치게 높았습니다.
학습 데이터가 부족한 환경에서는 AI 모델의 한계를 Class ical 방식이 보완할 수 있다는 중요한 교훈이었습니다.
Kalm anFiltertuning, pre-process ingpipelines, multi-th read 구조 설계 등의 경험을 통해 실제 무기체계에 사용할 수 있는 실용적 알고리즘 구현 경험이 있습니다.
1년차 : 군사용 영상·센서 처리, Tracking구조 이해, C++기반 최적화 역량 강화
2년차 : 실제 무기체계 적용 가능한 알고리즘 개발 참여
제가 강점으로 가진 것은 "구조적으로 문제를 분석하고 튜닝하는 능력"이며, LIG넥스원에서 실제 데이터를 기반으로 빠르게 고도화할 자신이 있습니다.
저는 탐지·추적 알고리즘 설계, 실시간 최적화, 불확실한 환경에서 안정적 성능을 만드는 기술에 집중해온 개발자입니다. |
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2025.12.05
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