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Q1.자율주행에서 가장 중요한 기술요소 하나만 말한다면 무엇인가요?
Q3 .최근 분석한 자율주행 기술 중 가장 인상 깊었던 것은 무엇인가요?
Q7.도심 자율주행에서 가장 해결하기 어려운 기술적 문제는 무엇인가요?
저는 자율주행에서 가장 중요한 기술요소는 정확한 인지기술이라고 생각합니다.
저는 센서 융합이 단순히 데이터를 합치는 기술이 아니라, 신뢰도 기반의 정확한 인지 확률 모델을 구축하는 과정이라고 이해하고 있으며, 이 구조가 자율주행 기술의 안정성과 확장성을 좌우한다고 생각합니다.
제가 분석한 관점에서 HL만도의 가장 큰 차별점은 대규모 양산 기반 ADAS 경험과 실제 차량 적용 데이터를 바탕으로 발전한 기술 신뢰성이라고 생각합니다.
IVS 과정에서 제가 가장 빠르게 성장할 수 있다고 생각하는 분야는 자율주행인지 시스템과 센서 기반 AI 처리 영역입니다.
또한 인지시스템은 센서 구조와 데이터 처리 기반을 이해해야 하고 AI 기반 모델 개선까지 포함하기 때문에 기술 확장성이 넓다고 생각합니다.
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Q1.자율주행에서 가장 중요한 기술요소 하나만 말한다면 무엇인가요?
Q6. IVS 과정과 가장 관련 있는 본인의 프로젝트 경험은 무엇인가요?
Q7.도심 자율주행에서 가장 해결하기 어려운 기술적 문제는 무엇인가요?
Q12. IVS에서 가장 빠르게 성장할 수 있다고 생각하는 분야는 어디인가요?
Q13.인 지·판단·제어 중 본인이 가장 집중하고 싶은 영역은 무엇인가요?
저는 센서 융합이 단순히 데이터를 합치는 기술이 아니라, 신뢰도 기반의 정확한 인지 확률 모델을 구축하는 과정이라고 이해하고 있으며, 이 구조가 자율주행 기술의 안정성과 확장성을 좌우한다고 생각합니다.
저는 제어 알고리즘은 단순 기술이 아니라 안전성·승차감·예측 가능성을 동시에 충족해야 하는 종합적인 설계과정이라고 생각하며, 이를 위해 시뮬레이션과 실제 테스트 환경을 반복적으로 검증하는 과정이 필요하다고 보고 있습니다.
제가 분석한 관점에서 HL만도의 가장 큰 차별점은 대규모 양산 기반 ADAS 경험과 실제 차량 적용 데이터를 바탕으로 발전한 기술 신뢰성이라고 생각합니다.
단순 연구 중심 기술이 아닌, 수년간 생산된 차량에 적용된 ADAS 알고리즘과 제어기술은 실제 환경검증 측면에서 매우 큰 강점이라고 보았습니다.
제가 진행했던 프로젝트 중 가장 연관도가 높다고 생각한 경험은 YOLO 기반 객체인식 모델을 활용해 차량 및 보행자를 검출하는 시스템을 개발했던 프로젝트입니다.
이 경험을 통해 인지시스템 구조와 AI 기반 알고리즘 역할을 체감할 수 있었고, 센서 기반 시스템에 대한 이해와 연결되며 자율주행 핵심 개념을 학습하는 기초가 되었습니다.
저는 IVS 교육에서 이 경험을 기반으로 알고리즘고도화와 센서 데이터 연계형 주행개발 역량을 확장하고 싶습니다.
따라서 강화 학습 기반 예측 모델, 행동패턴 데이터 분석, RiskMap 기반 상황 예측기술이 필요합니다.
또한 제가 직접 학습시 킨 모델이 실제 환경에서 인식 결과를 변화시키는 과정은 매우 흥미로웠고, 카메라 기반 인식 시스템의 확장성과 실용성을 체감할 수 있었습니다.
이 차이는 알고리즘 성능 검증 방식에도 영향을 주며, 동일 모델이라도 실제 환경에서는 성능 저하나 예외 상황 발생 가능성이 존재합니다.
IVS 과정에서 제가 가장 빠르게 성장할 수 있다고 생각하는 분야는 자율주행인지 시스템과 센서 기반 AI 처리 영역입니다.
특히 HL만도의 실차기반 데이터 경험과 모델 검증 시스템은 제가 기존에 경험하지 못했던 실무형 학습 환경이 될 것이라고 기대하고 있습니다.
그래서 저는 IVS 과정에서 인지 →데이터 처리→모델 검증 구조를 체계적으로 확장하며 실무형 엔지니어 역량을 쌓고 싶습니다.
또한 인지시스템은 센서 구조와 데이터 처리 기반을 이해해야 하고 AI 기반 모델 개선까지 포함하기 때문에 기술 확장성이 넓다고 생각합니다.
프로젝트 일정 지연이 예상될 때 가장 먼저 해야 할 행동은 근거기반 상황 분석과 우선순위 재조정이라고 생각합니다.
저는 IVS 과정에서 개발 역량뿐 아니라 실제 시스템 구조를 이해하는 엔지니어로 성장할 수 있다고 기대하고 있습니다.
또한 팀원이 이해하지 못한 부분이 있을 때는 지적 방식이 아닌 근거기반 설명 방식으로 소통하는 것이 중요하다고 느꼈습니다.
논의 과정에서 틀린 점을 인정하는 것이 오히려 더 성장의 기회가 된다고 믿으며, 이렇게 얻은 경험이 실질적인 역량 향상으로 이어진다고 확신합니다.
물론 실무에서는 역할에 따라 책임의 무게가 다를 수 있지만, 실제로는 의사결정 과정, 실행계획, 위험관리 등이 팀 내에서 얼마나 투명하게 공유되었는지가 핵심이라고 봅니다.
저는 팀원 개개인이 맡은 역할을 다하는 것도 중요하지만, 문제가 예측되었을 때 이를 적극적으로 공유하지 못하거나, 소통부재로 인해 리스크가 방치되는 것이 더 큰 문제라고 생각합니다.
실패 경험을 빠르게 공유하고, 팀 전체가 다양한 대안을 실험하며 최적의 결과를 찾는 과정이 장기적으로 더 큰 성과로 이어진다고 믿습니다.
저는 아직 자율주행 실무 경험은 부족하지만, 그만큼 빠른 학습력과 열정, 그리고 문제 해결을 위한 책임감은 누구보다 크다고 생각합니다.
실제로 완전히 새로운 분야에 도전할 때마다 남들보다 더 많은 자료를 찾아보고 직접 실습을 반복하면서 빠르게 성장해온 경험이 있습니다.
대학 시절 처음 컴퓨터 비전 동아리 활동에 참여하면서 인공지능과 자율주행 기술에 관심을 갖게 되었고, 그 후 교내외 다양한 프로젝트와 온라인 오픈소스 활동을 통해 실질적인 역량을 쌓아왔습니다.
이 프로젝트를 통해 저는 단순한 이론이 아니라 실제 데이터를 기반으로 문제를 정의하고, 반복적 실험을 통해 솔루션을 개선하는 태도의 중요성을 배웠습니다. |
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2025.12.27
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