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지원동기 [미래를 계획하는 회사] NC소프트는 2011년부터 AI팀을 만들어 딥러닝을 연구하고, 현재 국내 1위의 R&D 투자비율로 공격적인 AI 기술력을 확보하고 있습니다. 그리고 가까운 미래에 NC소프트는 게임 외에 기업고객을 위한 AI 솔루션을 만들 것으로 생각합니다. 이러한 NC소프트의 미래 먹거리를 향한 끊임없는 도전은 NC를 일하고 싶은 회사로 만들었고, 일하면서 회사와 함께 성장할 수 있을 것으로 생각하여 지원하게 되었습니다. [딥러닝 영상처리의 적성] 전자공학 학부과정 중 접한 DSP 과목은 영상신호 처리에 큰 흥미를 갖게 했고, 호기심과 더 공부하고 싶은 마음에 석사과정 진학을 결정했습니다. 그리고 연구실 생활을 하며 4건의 프로젝트와 2건의 딥러닝 객체탐지 연구과제를 통해 실무적 역량을 쌓고, 딥러닝 영상처리에 재미를 느끼게 되었습니다. 딥러닝 영상처리는 모든 응용분야에서 중요한 역할을 하며, 구현해보고 싶은 객체탐지 모델, 모델 압축 등의 아이디어와 연구하고 싶은 분야들이 많았기 때문입니다. 그 결과 연구실 생활 중 4건의 수상실적, 4건의 국내/외 학회발표, 그리고 1건의 SCI 실적을 쌓을 수 있었습니다. 석사과정 중 연구과제를 수행하며 딥러닝 모델의 지식 증류(KD) 및 객체 탐지를 주제로 공부했습니다. 지식 증류는 온-디바이스 딥러닝을 가능하게 만들어 고객에게 더 최적화된 서비스를 제공할 수 있게 해줍니다. 객체 탐지는 영상처리 응용분야에서 중요한 기반 정보를 제공하는 역할을 합니다. 입사 후, 저의 전공을 바탕으로 딥러닝 모델을 이용하여 게임 및 고객 응대 등의 서비스를 효율화하고 싶습니다. 그리고 모델 압축 및 지식 증류, 객체 탐지 등의 원천기술을 고도화하여 새로운 AI 솔루션을 개발하고 싶습니다. 저는 필요한 것이 있다면 스스로 찾아 공부하는 사람입니다. 그리고 NC소프트에 입사해서도 제 꿈을 펼치는 데 필요한 것이 있다면 주저 없이 배우고, 도전하는 인재가 되겠습니다. 자신이 하고 싶은 것을 진지하게 수행했던 경험(Integrity), 무엇인가에 빠져 헌신적으로 수행했던 경험(Passion), 끊임없는 개선을 통해 타인을 감동시켰던 경험(Never-ending Change) 중 한 개를 선택하여 그 경험과 결과에 대해 서술하시오. [할 땐 제대로] '할 땐 제대로'는 제 신념이자 목표입니다. 그리고 그 목표를 이루기 위해 '열정적'으로 노력합니다. 저는 1등을 목표로 '딥러닝을 이용한 영어문장 기반의 영상 재구성'을 주제로 융합KWIX 공모전에 도전했습니다. 최고가 되기 위한 프로젝트에 가장 중요한 것은 참신한 주제라고 생각했습니다. 참신한 주제를 위해선 시야의 다변화가 필요했습니다. 이를 위해 학교 커뮤니티에 글을 올리고 지인을 수소문하며 타과 팀원을 구하는 노력을 했습니다. 그 결과 영문학과 친구와 함께할 수 있었습니다. 영문학과 팀원의 의견은 전자과 팀원에게 신선하게 다가왔고, '딥러닝을 이용한 영어문장 기반의 영상생성'이라는 참신한 주제를 정할 수 있었습니다. 프로젝트를 시작하며 딥러닝 영상처리에 대한 지식이 없던 일부 팀원들은 프로젝트를 완수할 수 없다는 부정적인 마음을 갖고 있었습니다. 저는 모든 팀원이 함께해야 좋은 결과를 낼 수 있다고 생각했습니다. 이를 위해 팀원들의 마음을 돌리기 위한 스터디를 계획했습니다. 프로젝트가 진행되는 5개월 동안 최소 주 1회씩 모이며 기본 영상처리부터 딥러닝의 기초까지 다루는 스터디를 진행했습니다. 끊임없는 노력 끝에 팀원들은 자신감을 얻게 되었고, Stack GAN 등 관련 논문과 Git 코드를 찾고 같이 분석하며 프로젝트에 참여했습니다. 프로젝트를 진행하며, 팀원들과 GAN을 이해하기 위해 외부 강연 등을 찾아 참석하고 공부했습니다. 그리고 VGG 논문을 근거로 네트워크의 깊이를 깊게 한 후 모델을 학습시켜 작품을 완성할 수 있었습니다. 그 결과 작품전시회에서 우수상과 인기상을 받고, 상금 30만 원을 획득할 수 있었습니다. 이 경험은 달성하기 어려운 목표라도 열정적으로 프로젝트에 임하고, 팀원들과 함께 협력하며 노력한다면 결국 성취가 가능하다는 것을 증명해준 소중한 경험이었습니다. 이를 바탕으로 NC소프트에 입사 후에도 당면하는 과제를 해결하기 위해 팀원과 함께 끊임없이 노력하는 개발자가 되겠습니다. 지원한 분야의 전문성과 역량을 갖추기 위해 본인이 노력했던 경험과 그 결과에 대하여 구체적으로 서술하시오. 학부 및 석사과정 중 다수의 프로젝트 참여를 통해 영상신호 처리와 AI에 관련된 지식을 쌓고 기술을 개발한 경험이 있습니다. [학부 연구생 경험] 3학년부터 학부 연구생 생활을 하며 학부 공부 외에도 연구실에서 영상신호 처리를 공부했습니다. 또한 딥러닝을 공부하기 위해 Coursera, CS231n 등의 강의를 스스로 찾아 학습했습니다. 그 과정에서 기본적인 영상처리부터 딥러닝의 기초인 선형 회귀모델, 그리고 CNN 영상처리까지 배울 수 있었습니다. 이를 바탕으로 Stack GAN을 이용한 문장 기반 영상 재창작, Neural Style을 이용한 영상 재구성을 주제로 2회의 공모전에 참여해 우수상 및 인기상을 받았습니다. 또한 영상 내 안개 제거를 주제로 한 연구과제의 전국 대학 ICT 연구센터 페스티벌에서 장려상을 수생했습니다. [딥러닝 기술 개발경험] 2018년 작고 빠른 모델의 정확도 향상에 관한 연구를 진행했습니다. 저는 빠르지만 부정확한 모델의 정확도 향상을 위한 지식 증류를 이용한 방법을 제안했습니다. 그 결과 Cifar-100 분류 모델의 정확도를 최대 5%가량 증가시켰습니다. 2019년 실시간 객체 탐지 기술을 개발했습니다. Inception, RFBNet을 근거로 가볍고 빠른 객체 탐지 모델을 설계하고, 정확도 향상을 위한 화면 분할처리 방법을 제안했습니다. 제안한 방법은 MS COCO에서 가벼운 모델 중 가장 정확한 21mAP, 33 FPS로 동작했습니다. 이러한 연구 과정에서 직접 우분투 개발환경을 세팅하고 Tensorflow, Pytorch, Git 등을 사용하며 실무적인 개발능력이 향상됐습니다. 또한 다양한 논문을 읽고 개인 블로그에 정리하며 딥러닝 영상처리에 대한 지식과 기본기를 다질 수 있었습니다. 학부 및 석사과정 중 공부한 영상신호 처리 및 딥러닝 영상처리는 비전 AI 분야에 기초적으로 필요한 중요한 요소입니다. 이러한 저의 경험을 바탕으로 NC소프트에서 비전 딥러닝 전문가로서 더욱더 성장하고 싶습니다.