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[네이버] 2025 팀네이버 신입 공채 : Tech
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상세내용
[네이버] 2025 팀네이버 신입 공채 : Tech
모집 부문
- Front-end
- Back-end
- Android
- iOS
- Data
- 인프라
- 보안
- Tech Management
지원 자격
- 2026년 2월 이내 졸업 예정인 학/석사 (전공 무관)
또는 경력 1년 이하의 기졸업자
- 병역필 또는 면제자이며, 해외여행에 결격 사유가 없는 분
전형 안내
- 원서 접수 > 서류 전형 > 기술 역량 인터뷰 > 종합 역량 인터뷰 > 입사
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더보기중경외시 / 어문/무역 / 학점 3.71 / 오픽: AL / 사회생활 경험: 의료기기 회사 마케팅 프리렌서 4개월, 연구소 학부생 연구원 10개월, 남미 교환학생 1학기, 해외전시회 7회 참가, 스포츠 동아리 주장, 창업 동아리 / 전국 전자상거래 경진대회 우수상 / 한국사검정시험: 고급, 컴퓨터활용능력: 1급, 기타: 무역영어 1급
1. 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. (예: 성격의 장단점, 가치관, 관련경험 등) - 저의 장점이자 제가 추구하는 최고의 가치관은 바로 '능동적인 자세와 기여하는 삶'입니다. 브라질에서 교환학생으로 지내던 시절, 저는 현지 대학생 14명과 함께 생활하며 언어와 문화의 차이로 인한 어려움이 많았습니다. 하지만 저는 포르투갈어를 배우기 위해 적극적으로 노력하며 현지 대학생들과 소통을 시도했습니다. 매일 저녁, 현지 학생들과 함께 식사하며 그들의 문화를 배우고, 저의 문화를 소개하는 시간을 만들어 서로의 차이를 이해하고 존중하는 분위기를 조성할 수 있었습니다. 또한, 현지 문화 적응에 그치지 않고 제가 가진 역량을 활용하여 기여하고자 브라질과 미국에서의 국제 박람회 여행을 스스로 계획했습니다. 여러 한국 중소기업에 이메일을 보내 인건비 없이 해외 전시회 공동 참여를 제안드렸고, 좋은 기회로 남미 최대 식품 박람회와 미국 최대 반도체 박람회에서 수천 명의 바이어를 응대하는 경험을 하게 되었습니다. 그들의 비즈니스 관행과 문화적 특성을 빠르게 파악하고, 맞춤형 제안을 제시함으로써 거래 성사율을 높이는 데 기여했습니다. 그러나 저의 과도한 책임감은 때로는 단점으로 작용하기도 했습니다. 미식축구부 주장으로 활동하며 팀의 성과와 모든 팀원의 역할을 책임지려는 마음이 강했기 때문에, 혼자서 많은 일을 처리하려다 번아웃을 경험한 적이 있습니다. 그때 저는 팀원들에게 업무를 적절히 분배하고, 각자의 역량을 최대한 발휘할 수 있도록 지원하는 것이 중요하다는 점을 파악하여 저는 팀원들과의 소통을 강화하고, 그들의 의견을 적극 반영하여 함께 문제를 해결하는 팀 회의 방식을 도입했습니다. 그 결과, 팀원들의 참여도가 높아지고 팀 전체의 경기력이 향상되어 창단 첫 전국대회 우승이라는 값진 결과도 맛 볼 수 있었습니다. 이러한 경험은 함께 일하는 사람들의 가치를 존중하는 자세를 배우게 해주었으며 책임감을 가지고 일을 수행하되, 적절한 시점에 도움을 요청하고 협업하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었습니다. 2. 희망하는 지원분야를 선택한 이유와 본인이 기여할 수 있는 바에 대해 작성해 주세요. - NAVER Cloud의 공공사업 지원 분야에 인턴으로 지원하게 된 이유는 NAVER Cloud의 뛰어난 기술력과 공공사업에 대한 높은 이해도를 통해 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있다고 확신했기 때문입니다. 특히, 클라우드 인프라 운영과 정부 정책 대응, 그리고 공공사업 수행을 통해 다양한 기관과 협력하며, 사회적 가치를 창출할 수 있는 점에 매력을 느꼈습니다. 제가 기여할 수 있는 부분은 여러 가지가 있습니다. 우선, 국제 전시회에 참여하며 쌓은 네트워킹 경험과 중남미 연구소에서의 연구 지원과 사무처리 능력을 바탕으로, NAVER Cloud의 주요 사업 지원에 기여하고 싶습니다. 예를 들어, NIA 초 거대 AI 사업이나 NIPA 고성능 컴퓨팅 지원 사업에서 시장조사 및 경쟁사 분석을 수행할 때, 저의 분석력과 데이터 리서치 능력을 활용할 수 있습니다. 또한, 저는 전국 전자상거래 창업 경진대회에서 팀을 이끌며 우수상 수상이라는 성공적인 결과를 이끌어낸 경험이 있습니다. 이 과정에서 다양한 시장 분석과 전략 수립, 그리고 팀원들과의 협업을 통해 목표를 달성할 수 있었습니다. 이러한 경험은 NAVER Cloud의 새로운 사업 기회 발굴과 파트너십 구축에서도 큰 도움이 될 것입니다. 특히, 다른 MSP사들과의 파트너십을 구축하고, 새로운 솔루션을 탐색하는 과정에서 저의 전략적 사고와 협상 능력을 발휘할 수 있습니다. 마지막으로, 저의 적극적인 학습 자세와 봉사 정신을 바탕으로, NAVER Cloud의 공공사업 지원 인턴으로서 사회적 가치를 창출하는 데 기여하고자 합니다. 저는 항상 새로운 지식과 기술을 적극적으로 배우고, 이를 바탕으로 팀에 기여하는 것을 목표로 하고 있습니다. NAVER Cloud에서의 경험을 통해 더욱 성장하며, 회사와 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있기를 기대합니다. 3. 본인이 보유한 Skill의 활용 정도를 모두 적어주세요. [작성 예시 : 한글, PPT 등 문서작성 능력 및 발표자료, 보고서 작성 경험 등 자유롭게 기술해주세요 ] - 전자상거래 창업 경진대회에서 '글로벌 전자상거래 플랫폼을 활용한 중소기업 해외 진출 지원' 을 주제다양한 AI 도구와 SEO 응용 프로그램을 효과적으로 활용한 경험이 있습니다. Helium 10과 Uber Suggest를 사용해 제품 연구와 키워드 분석을 수행했고, Google Trends를 통해 시장 트렌드와 소비자 관심사를 파악해 마케팅 전략을 수립했습니다. 이러한 도구들을 통해 우리는 목표 시장에 대한 깊이 있는 이해와 제품의 성공 가능성을 높일 수 있었습니다. 또한, AI 도구를 이용해 콘텐츠 제작과 창업 아이템 구체화에서 적극 활용했습니다. Chat GPT와 같은 AI 도구는 마케팅 카피 작성 및 콘텐츠 아이디어 도출에 큰 도움을 주었습니다. 이를 통해 우리는 효과적인 광고 문구와 블로그 포스트를 작성하여 소비자들의 관심을 끌 수 있었습니다. Gemini와 Claude를 활용하여 데이터 분석을 수행하고, 시장 조사 결과를 기반으로 전략을 수립하여 경쟁사와 차별화된 마케팅 방안을 제시할 수 있었습니다. 특히, 이러한 도구들을 활용해 타겟 시장의 니즈를 정확히 파악하고, 이를 반영한 제품 개발과 마케팅 전략을 통해 성과를 극대화했습니다. 파워포인트와 Canva를 이용해 시각적으로 매력적이고 이해하기 쉬운 발표자료를 제작하였습니다. 데이터를 효과적으로 시각화하여 심사위원들에게 명확하게 전달할 수 있었고, 이는 팀의 우수상 수상에 큰 기여를 했습니다. 각 팀원의 역할과 기여도를 명확히 설명하고, 프로젝트의 성과를 체계적으로 정리하여 발표했습니다. 또한, 컴퓨터활용능력 1급을 보유하고 있어 중남미 연구소에서 학부생 연구원으로 근무하면서 한글과 워드를 활용해 문서 작성 및 보고서를 작성하는 데 능숙했습니다. 중남미 지역의 경제 동향과 정책 변화에 대한 보고서를 작성할 때 한글과 워드를 사용하여 체계적이고 정확한 문서를 작성했고, 데이터 정리와 분석을 위해 엑셀을 활용하였습니다. 이를 통해 연구 성과를 효과적으로 정리하고 전달할 수 있었습니다.
가천대 / 소프트웨어학 / 학점 3.57/4.5 / 오픽: AL
1. [필수] 자기자신을 자유롭게 소개해 주세요. [ (1)본인이 해당 직무에 적합한 이유 ex) BE, FE , ML 등 / (2)관심있는 개발분야 ex)음성인식, OCR, NLP, 쇼핑검색, 통합검색 등 포함 ] (1000자) (1) 해당 직무에 적합한 이유 저는 자연어처리 연구실에서 학석사과정을 수료하며, 다양한 멀티모달 프로젝트에서 의미 있는 성과를 이루어 왔습니다. 음성, 시각, 언어 및 무선 신호를 이용한 프로젝트 경험을 통해 이미지 캡셔닝, 시각 질의 응답, 감정 인식 등을 구현한 경험이 있습니다. 구현 경험을 통해 멀티모달의 효과를 발견하고, 다양한 멀티모달 데이터를 다룰 수 있는 능력을 키웠습니다. ~~다양한~~ 모달리티를 활용한 경험을 통해 배운 데이터 전처리 및 분석 능력을, 네이버 클라우드의 대규모 비전-언어 모델 데이터 처리에 적용할 수 있습니다. 또한 석사과정에서의 연구 경험으로 모델을 평가하고 개선하는 과정을 이해하고 있습니다. COPA, COLA, WiC, BoolQ 과제 수행하며 벤치마크 데이터를 분석한 경험도 있어, 이를 통해 모델의 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있습니다. 저는 성장에 목마른 지원자입니다. 끊임없는 도전과 직무에 대한 책임감을 바탕으로, 네이버 클라우드 데이터 제작에 기여하겠습니다. 이를 통해 다양한 비전-언어 도메인에서 혁신적인 솔루션을 제공하겠습니다. 저는 멀티모달 데이터의 잠재력을 활용하여 네이버 클라우드의 서비스 품질을 향상시키고, 고객들에게 더 나은 가치를 제공하는 데 기여하겠습니다. (2) 관심 있는 개발 분야 저는 멀티모달에 깊은 관심을 가지고 있습니다. 최근 자연어처리 분야에서 대규모 언어 모델(LLM)의 등장 이후, 미세조정 없이 few-shot 학습 등 프롬프트만으로 다양한 문제를 해결하는 방법론들이 활발히 연구되고 있습니다. 특히 저는 Chain-of-Thought(CoT)와 같은 프롬프트 엔지니어링 기법과, 모델의 환각(hallucination) 문제를 해결하기 위한 Retrieval-Augmetned Generation(RAG) 등에 큰 관심이 있습니다. 또한 최근에는 instruction induction 데이터셋을 분석하며, 테이블이나 차트, 이미지 등의 다양한 데이터 구축에 큰 흥미를 느꼈습니다. 네이버 클라우드에서 지속적인 멀티모달 기술 탐구와 프롬프트 기반의 학습 방법론을 활용하여 모델 개선에 기여하겠습니다. 2. [필수] 지원분야와 관련하여 본인의 기술력을 보여줄 수 있는 활동내역을 모두 기재해주세요. 활동예시 : 논문, 특허, 프로젝트, 창업, 오픈소스 코드 사이트 등 * 작성항목(활동별로 아래 항목에 맞춰 각각 기재) 1) 진행기간 2) 주요내용 3) 본인이 기여한 점 4) 사용한 기술스택 및 지식 5) 결과 및 성과(서비스 URL 있으면 포함) ※ 보다 자세한 내용을 제출하고자 하는 경우, 하단 문항에 첨부해주세요. (1000자) 논문: Multimodal Prompt Learning in Emotion Recognition using Context and Audio Information 1) 2023.03 ~ 2023.06 2) 멀티모달을 위한 self-attention을 제안하며, 음성과 언어 모달리티의 합성에 대한 연구를 수행했습니다. 모델 학습에 언어 정보만을 사용하는 것보다 음성 정보와 문맥 정보를 함께 고려할 때, 더 질 높은 감정 인식을 기대할 수 있습니다. 그러나 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서는, 사전학습에서 사용하지 않은 모달리티를 사용하기 어렵다는 문제점이 있습니다. 저는 T5 모델의 프롬프트 러닝에서 오디오, 발화 텍스트, 과거 발화의 감정과 문맥 정보를 함께 사용하는 방법을 제안했습니다. 3) 딥러닝 모델을 구현하고, 제안하는 아이디어를 코드로 작성하는 역할을 했습니다. 또한 모델이 높은 성능을 도출하도록 하이퍼파라미터 튜닝을 수행했습니다. 4) python, pytorch, ubuntu, huggingface transformers, wandb 5) https://github.com/KimGyunYeop/2023_KCC_ER_ISNLP **[필수] 본인이 보유한 기술과 해당 기술의 활용정도를 모두 적어주세요. 예시 . Android - 상, JAVA - 상 . iOS - 중, C - 중 . Linux - 중, CUDA - 중, Python - 상, C - 상, C++ - 중 . ML - 상, NLP - 중, Python - 상, C - 중 활용정도 . 상 - 서비스 환경에 맞춰 최적화를 수행할 수 있는 높은 수준의 기술을 보유하고 있음. . 중 - 주요 이슈 트러블슈팅을 할 수 있을 정도로 내부 구조에 대해 이해하고 있음. . 하 - 코드를 읽을 수 있으며, 기본적인 기능을 구현할 수는 있음. (1000자)** Linux - 중, CUDA - 중, Python- 중, ML- 중, NLP- 중, mySQL- 중, Git- 중 3. [필수] 소개해 줄 만한 성공적인 프로젝트 경험을 기술해주세요. (2000자)** 1) 감정 인식에서의 문맥 정보와 음성 정보를 이용한 멀티모달 프롬프트 러닝 음성과 언어 정보를 이용한 멀티모달 연구를 수행하고 SCI급 저널에 게재한 경험이 있습니다. 멀티모달 프롬프트 러닝 연구를 수행하며 음성과 언어를 합성하기 위한 방법을 제안했습니다. 연구를 통해 해결하고자 했던 문제는, 단일 모달리티를 이용하여 사전학습한 기존 언어 모델의 프롬프트 러닝에서 사전학습에 사용하지 않은 모달리티를 사용할 수 없다는 문제점입니다. 프로젝트를 수행하면서 음성 및 언어 정보 합성의 어려움이 있었습니다. 첫째, 음성 처리에 대한 경험이 부족했습니다. 둘째, 음성과 언어의 원활한 합성을 위해 두 정보를 하나의 트랜스포머 기반의 모델에 입력할 때, 음성도 언어처럼 임베딩 벡터로 처리해야 한다는 것입니다. 따라서 기존 멜 스펙트로그램 방법이 적합하지 않다고 판단하고, wav2vec을 사용하여 문제를 해결했습니다. 이를 통해 하나의 모델에 음성과 언어를 모두 입력하여, 두 모달리티에 대한 모델의 이해도를 높일 수 있었습니다. 그 결과, 38.43이었던 F1 성능이 41.39만큼 향상할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 음성을 언어처럼 벡터로 표현하여 학습하는 역량과, 모델 성능을 향상하기 위해 문맥 정보를 고려하도록 모델을 구조하는 역량을 배양할 수 있었습니다. 멀티 모달 방법론과 효과를 깊이 이해할 수 있었습니다. 2) 시각과 언어의 정렬을 통한 이미지 캡셔닝 시각과 음성 정보를 정렬하는 연구를 수행한 경험이 있습니다. 연구의 목표는 독립적으로 사전학습된 인코더-디코더 모델에서, 같은 의미를 가지는 시각 정보와 음성 정보가 상이하다는 문제점을 정렬로 해결하는 것입니다. 상이한 시각과 음성 정보의 임베딩을 정렬하기 위해, 대조학습과 변분 오토인코더(VAE)를 적용했습니다. 같은 의미를 가진 정보들은 가깝게, 다른 의미를 가진 정보들은 멀게 학습하는 방법을 통해 상이한 두 임베딩의 문제를 해결하고자 했습니다. 또한 오토인코더를 사용하여 주어진 이미지에 대한 핵심 정보를 압축하여 성능을 향상하고자 했습니다. 프로젝트를 수행하며, 이미지의 압축 크기에 따라 자연어 생성 성능이 달라질 수 있다는 것을 알게 되었습니다. 저는 이미지의 핵심 정보를 추출하고 압축하는 가장 적절한 크기를 찾기 위해 다양한 크기로 실험을 수행했습니다. 그 결과, 기존의 45.6이었던 ROUGE-1 성능이 46.4까지 개선되었습니다. 프로젝트를 통해 멀티모달 연구에서, 정렬의 방법과 필요성을 학습할 수 있었습니다. 또한 모델의 내구조를 이해하여 인지한 문제점을 해결하는 방법을 제안하는 능력과, 이를 코드로 구현하는 능력을 배양할 수 있었습니다. 3) 2021 국립국어원 인공지능 언어능력 평가에서의 4개 과제 해결 국립국어원에서 주최한 인공지능 대회를 참가하여, 4개의 과제(문장 문법성 판단, 동형이의어 구별, 인과 관계 추론, 판정 의문문)를 해결한 경험이 있습니다. 저를 포함한 4명의 학생이 함께 프로젝트를 수행했기 때문에 모델 구조에 대한 아이디어는 주 2회 회의를 통해 논의하고, 역할을 분담했습니다. 제가 담당한 역할은 한국어 데이터 증강과 앙상블 기법의 적용이었습니다. 주어진 한국어 데이터의 양이 약 3000개로 모델 학습으로 사용하기에는 매우 부족했습니다. 저는 back translation 기법을 사용하여 주어진 한국어 데이터를 영어로 번역한 후, 다시 한국어 데이터로 번역하는 방식으로 데이터를 증강했습니다. 또한 4가지 과제에 대한 성능 향상을 위해 5개의 모델을 사용하여, 각 모델이 예측한 결과값 중 다수의 예측을 따르는 hard voting을 적용했습니다. 프로젝트를 수행하며 데이터 전처리의 중요성과 모델 성능을 향상하기 위한 앙상블 방법을 이해하고 구현할 수 있었습니다. 프로젝트를 통해 배운 지식과 경험은, 저의 인공지능 분야에서의 역량을 한층 더 발전시키는 계기가 되었습니다. 이러한 학습과 실습 경험은 앞으로 네이버 클라우드에서의 연구와 실무에서도 큰 자산이 될 것 입니다.
고려대학교 / 컴퓨터학과 / 학점 3.94/4.5 / 토익: 980, 오픽: IH /
[필수] 1. 다음 중 본인의 가장 자신 있고 희망하는 분야를 한 가지 선택해 주세요. ■ Front-End ■ Back-End ■ Android ■ iOS ■ Data ■ 공통 선택한 분야에 관심을 갖게 된 계기와 자신 있는 이유(그동안의 노력, 경험, 강점 포함) 등에 대해 구체적으로 설명해 주세요. ※ 작성 예시 : ■ Front-End / 관심 계기 및 자신 있는 이유 : ※ 구체적인 희망 직무 분야가 미정이신 경우 '공통'으로 선택하시고 상세 사유를 작성해 주세요. 일상 속에서 문제를 발견하고 이를 창의적으로 해결하는 것에 관심이 매우 많으며, 해결 방법의 창의성 이전에 편리함이 선행되어야 한다고 생각합니다. “모바일”이 가장 “편리한” 수단이라고 생각했고 Android와 iOS 플랫폼에서 모두 서비스를 제공하기 위해 Flutter를 공부했습니다. 학부 수업에서 배운 Java에 대한 이해는 Flutter 프로젝트 내의 Android Native Code를 수정하여 MethodChannel을 통해 새 기능을 활용하는 것에 도움이 되었습니다. 또한 VM의 컴파일러를 배우며 각 VM의 메모리 관리 및 Garbage Collection의 수행 방식과 byte code의 기계어 변환 방식을 비교해보았고, 실행이 아닌 설치 시점에서 기계어 번역이 필요한 앱 특성 상 Android가 JIT가 아닌 AOS 컴파일러를 선택한 이유를 명확히 이해할 수 있었습니다. “Google Solution Challenge”에서 첫 Flutter 프로젝트를 수행하였고, 이틀에 한 번 스터디와 스크럼을 진행하며 ‘Global Top 100’이라는 쾌거를 이루었습니다. 수상을 통해 얻은 자신감으로 여러 Flutter 프로젝트에 참여했습니다. 그 중, 서비스를 실제로 출시해보고 사용자 피드백을 받아 지속적으로 개발을 하고 싶다는 생각으로 팀원들과 교내 공지사항 알림 앱을 출시했습니다. 서비스의 완성도를 위해 출시 이후에도 사용자에게 피드백을 받아 성능 및 안정성 향상을 위해 지속적으로 수정 중입니다. 또한 모듈화를 통해 개별 컴포넌트의 독립성을 유지하고, 재사용성을 높이기 위해 코드를 리팩토링하고 아키텍쳐를 개선하며 유지보수를 가속화하고 있습니다. 최근 네이버와 같은 기업에서 기존의 네이티브 서비스들을 크로스 플랫폼 서비스로 전환하고 있습니다. Android 및 Flutter에 대한 구체적인 이해와 실제 서비스 출시를 비롯한 다양한 실전 경험을 바탕으로 이 전환에 기여하여 사용자 경험 개선 및 개발 효율성 증대에 이바지하겠습니다. [필수] 2. 가장 열정을 가지고 임했던 프로젝트(목표/과제 등)를 소개해 주시고, 해당 프로젝트의 수행 과정 및 결과에 대해 기재해 주세요. * 지원 부문과 관련된, 어려웠거나 인상 깊었던 문제를 해결한 경험을 중심으로 작성해 주세요. (학교수업, 경진대회, 대외활동 등) * 맞닥뜨린 문제를 ‘구체적’으로 기술하고, 본인의 접근 방법과 해결 과정, 그리고 실제 결과를 ‘상세히’ 기술해 주세요. * 문제를 잘 해결했다면 그 경험에서 아쉬웠던 점 혹은 더 나은 방법은 없었을지에 대한 고민 과정을 함께 작성해 주세요. * 해결하지 못한 경험이더라도 해결을 위해 얼마나 깊이 있게 고민을 했는지 그 과정에 대해 이야기 해 주세요. ※ 코드로 설명해 주셔도 좋습니다. 교내 개발 학회에서 3명의 팀원들과 두 번째 “Google Solution Challenge”에 참가하였습니다. 치매 환자를 위한 VR 기반의 회상 치료 서비스를 기획하였고 저는 안드로이드 및 FE 개발을 맡았습니다. 보호자가 선택한 인물과 장소로 만들어진 VR영상을 제작하여 피보호자의 효과적이고 손쉬운 VR기반의 회상 치료 경험을 이끌어내는 것이 목표였습니다. 이를 위해, 저는 클라이언트 개발자로서 Flutter를 활용하여 사용자가 영상 제작 서버에 VR 제작에 필요한 데이터를 전송할 수 있도록 구현했습니다. 처음에는 인물의 위치를 고정한 채로 VR영상 제작을 위한 사진이나 영상의 3D모델 파일만을 HTTP 통신으로 서버에 전송하려고 했지만, VR환경에서의 현실감을 평가하기 위한 내부 IPQ 설문의 Spatial presence와 Realness의 점수가 2,54, 2.21로 낮게 측정되었습니다. 인물의 고정된 위치가 몰입을 저하한다는 피드백이 있었고, 인물 위치 정보를 추가하여 영상을 제작하기로 수정했습니다. 인물 모델의 위치를 조정할 수 있도록 WebXR과 three.js 활용한 웹페이지를 제작하여 좌표 데이터와 해당 3D모델 파일을 함께 전송했습니다. 이를 위해 모바일에서 웹페이지의 동작 제어가 필요했기 때문에, Flutter의 WebView 패키지의 WebViewController를 활용하여 웹페이지에 JavaScript 메시지를 전송하여 좌표 데이터를 얻고, 3D모델 파일과 함께 서버로 전송하도록 구현하였습니다. “사용자 중심 설계” 수정을 통해 VR영상의 품질이 향상되어 내부 IPQ 설문의 점수가 각각 3.21, 3.67로 상승하였고, 서비스의 기술력과 기획의 견고성을 인정받아 학회원 평가 1위를 달성할 수 있었습니다. 설계 단계에서 사용자에 대한 고려가 부족하여 발생한 문제였고, ‘사용자 중심 설계’를 다시 가슴 속에 새겼습니다. 이후 출시한 서비스에 대해서 지속적인 유저 피드백을 받으며 사용자 중심 서비스 개발을 위해 노력하고 있습니다.
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