문장 스크랩

---

복사

---

공유

1. "LG전자"에 대한 지원동기에 대하여 구체적으로 기술하여 주십시오. [글로벌 No. 1 LG전자] LG전자는 ‘고객을 위한 가치창조’, ‘인간 존중의 경영’ 이념을 앞세워 생활가전 분야에서 글로벌 1위를 달성하였습니다. 또한, 22년 역대 최대 실적을 달성하며 더욱더 입지를 굳혔습니다. 이에 그치지 않고, 고객의 다양한 경험을 연결, 확장하기 위해 ‘스마트 라이프 솔루션 기업으로의 변화’라는 비전을 선포하고 이를 위해 총 50조 원 이상의 투자를 진행했습니다. 이렇게 한 곳에 안주하지 않고 더 높은 목표를 세우고 꾸준히 노력해 이루어내는 것이 제 가치관과 부합한다고 생각합니다. 저는 LG전자에 입사해 생활 가전과 딥러닝 기술을 접합해 새로운 서비스를 기획하고 개발하고 싶습니다. 한가지 예로, 무드업 냉장고에 컴퓨터 비전 기술을 적용한 ‘식자재 유통기한 알림 서비스’를 생각해보았습니다. 이를 통해, 식재료 낭비를 줄이고 환경 보호까지 실천할 수 있습니다. 이러한 서비스를 개발해 고객에게 더 나은 삶과 F-U-N 경험을 제공하고 싶습니다. 이를 위해, 학부생 시절 컴퓨터 비전 연구실에서 15개월간의 인턴 경험을 쌓았습니다. Gradient descent, loss function 등 기본적인 딥러닝 이론을 학습했고 EfficientNet에 가지치기, 지식 증류, 양자화 등 경량화 기술을 적용해 동일 정확도 대비 용량을 30% 줄였습니다. 연구 결과를 바탕으로 IPIU 학회에 논문을 투고하고 발표한 경험이 있습니다. 제 역량을 기반으로 생활가전에 새로운 기술을 접목한 제품을 기획하고 창의적인 아이디어를 실제로 구현하며 고객에게 완벽한 스마트 라이프를 제공하고 싶습니다. 2. 본인이 지원한 직무관련 향후 계획에 대하여 본인이 지원한 직무와 관련된 본인의 향후 미래 계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다. [SF 영화 같은 삶] 미디어에서 접하는 미래 사회는 거의 완벽에 가까운 스마트 라이프라고 생각합니다. 인공지능 비서가 자동으로 일정 관리를 해주고, 사람의 맥박이나 호흡 등을 감지해 집의 분위기를 형성해주기도 합니다. 저는 이러한 미래를 위해 컴퓨터 비전과 자연어 처리의 결합이 중요하다고 생각합니다. 따라서, 향후 10년간 논문 분석, 학회 참여 등을 통해 두 분야에 대한 학습을 지속하고 두 기술을 활용한 서비스 개발 프로젝트를 진행하며 전문성뿐만 아니라 기술 리더로서의 역량도 키우고자 합니다. 또한, LG전자의 학위파견제도를 이용해 최신 딥러닝 기술을 접하고 활용하며 본인의 기술 수준을 고도화할 것입니다. 이러한 과정을 통해 장기적으로는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 분야의 전문가로 성장하여 우리 삶을 더 윤택하게 만들어 줄 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 것이 목표입니다. 3. 프로젝트 경험 최선을 다해 참여했던 학교 수업의 팀플레이 과제, 경진대회, 공모전 등 가장 기억에 남고 많은 것을 배운 프로젝트에 대해 기술하세요. 제목/기간/참여인원/본인의 역할/내용과 결과를 반드시 포함해주시고, 최초 프로젝트 목표, 목표 대비 달성 수준과 본인이 배우고 느낀 점을 포함하면 좋습니다. [스마트 알약 배급기] 종합설계과제로 영양제를 통에서 매번 꺼내 섭취해야 하는 불편함을 해결하기 위해 라즈베리파이, LCD, 서보모터를 이용한 제품을 5인 1조로 제작했습니다. 3개월 동안, 팀장과 제품 모델링 및 제작, LCD GUI 구현, 모터 제어 코드 구현을 맡았습니다. 퓨전360을 이용해 하드웨어 배치, 제품 모델링을 진행한 후 3D 프린팅하여 외관을 제작했습니다. LCD 위치에 맞게 tkinter 라이브러리를 사용해 GUI를 구현했고, GPIO 라이브러리로 모터 제어 코드를 구현했습니다. GUI와 제어 코드를 연동해 사용자의 입력에 따라 제품이 동작하도록 구현했습니다. 최초 목표는 딥러닝을 활용해서 사용자의 얼굴을 학습 및 인식해 영양제 출력을 개인화하는 것이었지만, 제품 프린팅 과정 중 많은 시간이 소요되었고 발표 기간이 임박하여 LCD로 제어하도록 제품의 기능을 수정했습니다. 초기 기획을 달성하지 못했지만, 문제를 인지하고 다른 방법을 찾아 도전하여 프로젝트를 성공적으로 마무리할 수 있었습니다. [시각장애인을 위한 딥러닝 기반 제스처 필기 인식] 임베디드 인공지능 과목의 팀 프로젝트로 젯슨나노와 미디어파이프 알고리즘을 활용한 프로그램을 2인 1조로 개발했습니다. 한 달의 기간 동안 저는 데이터셋 구축, 딥러닝 모델 훈련 및 탑재 파트를 맡았습니다. 젯슨 나노의 성능을 고려해 모바일넷 모델을 선택하고 자체 데이터셋에 맞게 classifier를 수정하여 사용했습니다. 알파벳별 데이터셋을 구축하고 훈련, 검증데이터로 나누어 데이터 전처리와 모델 학습을 진행한 결과 95%의 정확도를 달성했습니다. 또한, 실시간 추론을 위해 Pytorch 모델을 ONNX 모델로 변환해 최적화하여 추론 시간을 현저히 줄였습니다. 팀원과의 원활한 협업을 통해 초기 기획대로 완성할 수 있었고 프로젝트 평가에서 1위라는 좋은 결과를 내었습니다. 이러한 경험을 통해 딥러닝 활용 및 최적화 능력을 키웠고, 협업 중에 발생한 문제를 지혜롭게 해결하는 방법을 배웠습니다.