광운대학교, 광운대 대학원 / 학점 4.2(대학교),4.5(대학원) / 오픽 IH / 교내 연합봉사동아리 2년(부회장 1년), 교내 공모전 2회 참여: 우수상, 인기상 2회 수상, 전국단위 연구과제 공모전 참여: 장려상 수상, 임베디드소프트웨어경진대회 자율주행부문 참여, 학부연구생 생활 2년, 석사 2년, 석사과정 국가 연구과제 담당 2건, 국내/국제학회 학술발표 5건, 국외학회 학술발표 1건, 국내특허출원 2건, 국제특허출원 1건, SW저작권 1건, SCOPUS 논문 3건, SCI 논문 1건, 컴활 1급
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1. 지원 직무를 희망하는 이유와 해당 직무에 대해 본인이 이해하고 있는 내용을 상세하게 기술 바랍니다.
[안전한 사회를 만들고 싶다는 꿈]
초등학생 시절 아버지의 교통사고는 잊을 수 없는 기억입니다. 도로 위의 차들이 서로 정보를 알고 있더라면 발생하지 않았을 사고였기 때문입니다. 그 뒤로 불필요한 사고가 없는 안전한 사회를 만들고 싶다는 꿈을 꾸게 되었습니다. 그리고 전자공학과를 전공으로 선택하고 석사과정까지 영상처리 및 딥러닝을 공부했습니다. 제 꿈은 V2X/스마트 도시 솔루션을 만드는 것이었고, 딥러닝 신호처리의 결과는 이러한 솔루션에 필요한 기반정보로 쓰이기 때문입니다.
지원한 ICT R&D 인공지능 분야는 DT 등의 다양한 ICT 솔루션에 사용되는 기반정보를 만드는 모델부터 타 부서와 협업하여 고객을 위한 서비스까지 개발합니다. 학부 연구생부터 시작한 연구실 생활을 통해 신호처리 프로그래밍, Pytorch를 이용한 딥러닝 모델 설계 등의 실무적인 연구역량을 쌓았습니다. 그리고 이 경험을 바탕으로 현대 오토에버에서 사회를 위한 안전하고 편리한 ICT 솔루션을 만들고 싶습니다.
2. 업(業)에 대한 본인의 가치관과 신념은 무엇이며, 입사 후 이를 어떻게 지켜나갈 것인지 구체적으로 기술 바랍니다.
[의미 있는 일]
회사 선택의 기준은 의미 있는 일을 할 수 있는가입니다. 오토에버는 AI를 이용한 스마트 도시/공장 등의 안전/효율화 솔루션을 갖고 있습니다. 저는 오토에버에서 불필요한 사고를 줄이는 의미 있는 일을 할 수 있다고 생각했습니다. 그리고 안전/효율화 ICT 솔루션의 고도화를 위한 딥러닝 예측 모델의 연구 및 개발을 위해 지원했습니다.
연구실에서 2건의 객체탐지 연구과제와 4건의 영상처리 프로젝트를 담당했습니다. 이를 위해 딥러닝 등 필요한 것을 스스로 찾아 공부했습니다. 그 결과 우분투, Pytorch 등의 활용역량과 국내외 5건의 학술발표 및 SCI 1건의 실적을 쌓을 수 있었습니다.
오토에버에 입사하여 실무적인 개발경험을 바탕으로 계열사에서 얻어지는 데이터를 예측하고 분석하는 고성능의 가벼운 모델을 개발하겠습니다. 그리고 타 부서와 협업하여 스마트 도시/공장 등의 솔루션에 필요한 예측 모델을 개발하고 상품화해 고객과 회사 모두의 승리에 일조하고 싶습니다.
3. 지원 직무를 수행함에 있어 본인만의 강점과 핵심역량은 무엇인지 기술 바랍니다.
해당 직무에서 실무적인 개발능력을 바탕으로 창의적으로 문제를 해결하는 것은 중요한 역량입니다.
[시점의 변환]
NVIDIA Jetson TX2 상 실시간 객체탐지 모델을 구현했습니다. 무거운 모델을 가볍게 만들기보다, 가벼운 모델을 정확하게 만드는 방법을 택했습니다. 그리고 지식 증류의 일종인 유사성 학습을 제안했고, 그 결과 분류 모델에서 최대 5%의 성능 향상 결과를 얻었습니다.
[문제 나누기]
드론 영상 내 실시간 객체 탐지를 위한 방법을 제안했습니다. 각종 논문에 근거해 새로운 모델을 제안했지만, 성능향상의 폭은 작았습니다. 그래서 처음으로 돌아가 문제를 작게 분해했고, 모델에 입력부에서 정보손실률이 높은 것을 발견해 이를 해결하는 방법을 제안했습니다. 그 결과 50m 고도에서 정확도가 2배 이상 향상됐습니다.
문제를 여러 방면에서 고민하고 나누는 것은 저의 강점이며, 현대 오토에버에서도 부딪히는 문제를 창의적인 방법으로 해결하고 싶습니다.
4. 현대오토에버 입사 후 해당 분야에서 이루고자 하는 (직무 관점에서의) 궁극적인 목표와 실행 계획은 무엇인지 기술 바랍니다. (입사 후 포부)
학부 연구생과 석사과정을 통해 쌓은 기본기와 현대 오토에버의 AI 인프라를 바탕으로 ICT 분야에서 경쟁력 있는 딥러닝 전문가가 되겠습니다.
1년 차에 다양한 ICT 솔루션에 사용되는 딥러닝 모델의 정확도와 속도를 향상하고, 온-디바이스 동작이 가능한 모델을 만들겠습니다.
3년 차에는 AI 플랫폼을 활용해 계열사의 빅데이터와 딥러닝으로 스마트 도시 솔루션을 고도화하고, 영상기반 스마트 교통 등 기존 인프라를 활용하는 효율적인 제품을 만들어 상품화하겠습니다.
입사 10년 후, 고도화된 딥러닝 모델을 이용한 인공지능 솔루션을 개발하고, 고객사에 신사업을 추천하는 스마트 기업 서비스를 연구하겠습니다.
이는 단순히 뜬구름 잡는 이야기가 아니고 싶습니다. 그러기에 꾸준히 알고리즘 및 딥러닝을 공부하며 개인 블로그에 정리해 저만의 지식 백과사전을 만드는 중입니다. 현대 오토에버 입사 후에도 창의적인 방법으로 문제를 해결하며 고객사를 위한 최고의 솔루션을 만드는 전문가가 되겠습니다.
석사 논문명 및 논문요약
드론 영상 내 실시간 객체 탐지를 위한 방법
작은 객체를 잘 찾도록 특징맵의 표현력을 강화하는 Deeper Receptive Field Block (DRFB) module과 이를 MobileNet v1 backbone SSD300에 장착한 DRFBNet300을 제안합니다. 모델의 학습을 위해 bird-view 드론 영상이 갖는 객체의 왜곡 특성을 포함하는 UAV-cars dataset을 제안합니다. 그리고 DRFBNet300의 정확도 향상을 위한 화면 분할 처리 방법인 SIP method를 제안합니다.
논문에서 제안하는 DRFBNet300은 MS COCO metric에서 45FPS, 21mAP로 다른 lightweight 1-stage 방법 중 가장 높은 점수를 획득했습니다. UAV-cars dataset 실험에선 SIP method 적용시 33FPS로 실시간 객체탐지가 가능했으며, 50m 고도에선 2배 이상 정확도가 향상되었습니다.