현대자동차 자소서 / 자율주행시스템 기술 개발 2019 하반기 합격

* 1. 본인이 회사를 선택할 때의 기준은 무엇이며, 왜 현대자동차가 그 기준에 적합한지를 기술해 주십시오. [자동차에 대한 흥미, 열정, 그리고 영상처리의 적성] 어려서부터 자동차를 좋아했던 저는 중학생 시절 RC카를 직접 설계하고, 만들고, 튜닝하며 동작 메커니즘과 전자부품의 중요성을 이해할 수 있었습니다. 이를 계기로 '자율주행 자동차를 만들고 싶다'라는 꿈을 꾸게 되었고, 현실화를 위해 전자공학과를 선택했습니다. 학부과정 때 접한 디지털 신호처리(DSP) 과목은 영상신호처리 분야에 대한 큰 흥미를 갖게 했습니다. DSP에 대한 호기심과 자율주행을 위한 영상처리를 더 공부하고 싶어 석사과정 진학을 결정했고, 인터넷에서 신호처리 프로그래밍과 딥러닝에 대해 스스로 찾아 공부하며 기본기를 닦았습니다. 그리고 연구실에서 2건의 딥러닝 객체탐지 연구과제와 4건의 프로젝트 경험을 통해 점점 더 큰 흥미를 느끼며 연구분야가 제 적성에 맞는다는 것을 확인했습니다. [끊임없는, 창의적인 도전정신] 현대자동차는 기술 고도화 데이터를 쌓기 위해 꾸준히 WRC, TCR 등의 모터스포츠에 도전하고, V2X 플랫폼 시장의 도전을 위해 별도의 에어랩을 신설하는 등 창의적인 방법으로 문제 해결을 위해 계속 도전을 하고 있습니다. 저는 자율주행의 필수요소인 영상처리 공부를 위해 석사과정까지 끊임없이 노력하는 과정에서 창의적인 방법으로 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있었습니다. 그 결과 우수한 전공성적과 4건의 교내, 1건의 교외 수상경력, 그리고 영상신호처리, 우분투 활용능력, Pytorch를 통한 딥러닝 개발의 실무적 역량을 기를 수 있었습니다. 또한 임베디드 SW 경진대회 자율주행에 도전하며 꿈을 위한 구체적인 경험을 쌓았습니다. RC카를 직접 설계하고 만드는 자동차에 대한 열정, 전자공학과를 거쳐 딥러닝 영상처리라는 석사과정 세부전공과 프로젝트 경험들은 현대차에서 꼭 필요로 하는 요소들이라고 생각합니다. 이 경험과 열정을 바탕으로 현대자동차에서 자율주행 차량에 필수인 실시간 고정밀 객체탐지 모델을 만들고, 타 부서와 협업하여 자율주행 차를 만드는 제 꿈을 현실화시키고 싶습니다. * 2. 현대자동차 해당 직무 분야에 지원하게 된 이유와 선택 직무에 본인이 적합하다고 판단할 수 있는 이유 및 근거를 제시해 주십시오. 석사과정 중 2건의 실시간 객체탐지 과제를 통해 실무경험을 쌓고, 시점 다변화와 문제 나누기의 창의적 접근방법으로 연구과제를 성공적으로 완수한 경험이 있습니다. 이러한 경험은 자율주행 시스템 기술 개발에 적합하다고 생각하여 지원하게 되었습니다. [시점의 다변화] NVIDIA Jetson TX2 보드 내 실시간 객체탐지 구현을 위한 딥러닝 모델을 제안해야 했습니다. 실시간 구현을 위해 가벼운 모델 구조는 필수입니다. SSD 구조에 다양한 백본 네트워크를 활용해봤지만 가벼운 모델은 만족스러운 성능을 내지 못했습니다. 그때, 저는 문제를 바꿔 가벼운 모델을 정확하게 만들게 하는 방법을 떠올렸습니다. 수많은 논문은 찾아본 후 유사성 학습이라는 지식 증류 방법을 제안했고, 분류모델에서 최대 5%의 성능 향상이 있었습니다. 그리고 이를 MobileNet v1 SSD300에 적용한 후 별도의 프레임 조절부를 거쳐 보드 상에서 30FPS로 객체탐지가 가능했습니다. 분류모델 결과를 바탕으로 국내학술대회 발표실적이 있으며, 좌장 추천 논문으로 선정될 수 있었습니다. [문제 나누기] 드론 영상 내 실시간 객체 탐지를 위한 방법을 제안했습니다. Inception, RFBNet 등 다양한 논문을 바탕으로 작은 객체를 잘 찾도록 특화된 모델을 설계했습니다. 수일에 걸쳐 MS COCO를 이용해 학습과 검증을 했지만, 모델의 성능 향상은 제한적이었습니다. 여기서 저는 처음으로 돌아가 문제를 작게 나눴습니다. 그리고 네트워크에 입력되는 영상의 정보손실률이 크다는 문제점을 발견했습니다. 이를 해결하기 위해 화면을 분할 처리하는 방법을 제안했고, 그 결과 자체 드론 데이터셋에서 50m 고도 정확도가 2배 이상 향상되었습니다. 이 결과를 바탕으로 국제학술대회 발표 및 SCI 논문 실적이 있습니다. 연구실에서 과제를 진행하며 쌓은 지식과 경험을 바탕으로 현대자동차에서 자율주행 구현을 위한 실시간 객체탐지 모델을 만들고, 다양하고 창의적인 방법으로 당면하는 문제를 해결하는 개발자가 되겠습니다. 3. 연구경력 및 세부전공에 대해 기술해 주십시오. (수행 프로젝트/연구경력 중심 기술) ※본 항목은 선택사항이므로, 희망자에 한해 작성해 주십시오. 학부 연구생 및 석사과정 중 진행한 프로젝트와 과제에 관한 내용을 a.수행한 업무, b.배운 것, c.직무와의 연관성 순으로 정리했습니다. - 석사과정 연구과제 a. 우분투, Python, Pytorch를 이용한 객체인식 모델 및 방법제안, Git을 이용한 코드 관리, NVIDIA Jetson TX2 보드 포팅 b. 우분투 활용능력, 딥러닝 영상처리의 실무적 역량 강화, Git 활용능력 강화, 딥러닝 라이브러리 임베디드 보드 포팅 경험 c. 딥러닝 객체인식, 협업을 위한 Git의 활용, 임베디드 보드 개발 경험은 자율주행 알고리즘 개발과 직접적인 관련이 있음 - 임베디드 SW 경진대회 자율주행부문 a. PC 상에서 C언어 기반의 실시간 차선인식 알고리즘 구현, 데모 맵 제작 b. C언어 크로스 컴파일 경험, 팀 단위 개발을 통한 협업의 효율성, 자율주행 환경에서 고려해야 할 요소들 분석능력 향상 c. 차선인식 및 자율주행 환경의 외부요소(조명, 미끄러짐 등의 외부요소, 언더스티어링등의 차량 요소 등)의 중요성 파악경험은 robust 한 알고리즘 구현에 도움이 됨 - KWIX/융합 KWIX 프로젝트 a. 우분투, Python, Tensorflow를 이용한 생성기 모델(GAN) 활용 b. 우분투 활용능력, CNN을 사용하는 딥러닝 영상처리의 이해, GAN의 이해, Git 코드 활용 및 응용을 통한 코드 분석 능력 c. Coursera를 통한 선형 회귀모델부터 CNN 영상처리에 대한 이해를 통해 석사과정 연구과제에 필요한 기본지식을 쌓음 - 창의자율과제 a. C언어, OpenCV를 이용한 영상 내 안개 제거 알고리즘 구현, 연산자와 for 문 최적화, inline 함수 이용을 통한 코드 고속화 b. 팀 단위 협업의 효율성, 스터디를 통한 영상 내 안개 제거 방법에 대한 이해, 코드 최적화를 통한 고속화 경험 c. 역할분담을 통한 팀 단위 프로젝트 개발경험은 실제 모듈 단위로 개발되는 자율주행 구현에 도움이 됨

합격 자소서

현대자동차 / 자율주행시스템 기술 개발 / 2019 하반기