최고 품질의 상품들을 지금보다 더 많은 소비자들이 여러 유통 채널에서 더욱 폭 넓고 쉽게...
1. 'LG이노텍'과 '지원 분야'를 선택하신 이유를 구체적으로 기술해주십시오.
전공 수업을 들으며 HW에 대한 지식을 익히면서도, SW 수업을 듣고 여러 프로젝트를 하며 Python, C언어와 자료구조, 알고리즘을 익혔으며 AUTOSAR와 마이크로프로세서를 현재 배우고 있습니다. 이러한 상황에서 지난 학기 스마트카공학개론 과목을 수강하며 여러 ADAS 시스템의 작동 알고리즘을 알게 되었고, 이것을 SW로 구현하는 것에 흥미를 느끼게 되었습니다. 이에 대해 더 알기 위해 관련 특허를 찾아보던 중, LG이노텍의 특허에 대해 찾아보게 되었습니다. 그 결과 차량 온습도에 따른 카메라 모듈 변형을 막기 위한 특허출원 등을 찾을 수 있었고, 이를 통해 LG이노텍은 우수한 카메라 기술을 ADAS 시스템에 적용하는 방법을 탐구하는 회사라는 생각이 들었습니다.
저 역시도 카메라를 이용한 차선, 손 인식 프로젝트를 하며 우수한 카메라 모듈은 오작동을 막는 중요한 요소라는 것을 느꼈습니다. 그렇기에, LG이노텍에서 우수한 비전 기술을 이용해 ADAS SW를 연구하고 싶습니다.
2. 지원 분야를 위해 '노력한 내용(전공, 직무경험 등)'과 이를 통해 '확보된 역량'을 구체적으로 기술해주십시오.
1. 모빌리티를 위한 지식
전자회로, 논리회로설계실험, 인공지능개론 등 HW와 SW에 관한 여러 과목을 수강했습니다. 이 과정에서 Python과 C 프로그래밍을 하며 자료구조와 알고리즘에 대한 이해를 할 수 있었으며, Pspice, Verilog 등 프로그램을 사용해 보며 미래 모빌리티를 이해하는데 필요한 지식을 쌓을 수 있었습니다. 그리고 4학년이 되며 스마트카공학개론 과목을 통해 CAN, LIN과 같은 통신시스템, 자동차의 구성, AI와 컴퓨터 비전 기술 등 미래 모빌리티에 대한 지식을 얻을 수 있었습니다. 현재 차량용임베디드시스템, 마이크로프로세서실험 과목을 수강하며 e2 studio와 같은 프로그램 사용과 임베디드 시스템의 기초, AUTOSAR에 대해 배우고 있습니다.
2. 여러 프로젝트 경험
학교 수업으로 얻은 지식을 바탕으로 여러 프로젝트에 도전하였습니다. 자율주행SW경진대회에서 OpenCV를 이용한 차선 인식 기술, 그리고 인식된 차선의 기울기를 바탕으로 PID제어를 이용해 모형 전기차의 조향을 제어하는 알고리즘을 개발하였습니다. 그리고 졸업프로젝트로서 청각장애인 어린이의 수화 학습을 보조하는 장치를 구현하며 아두이노와 라즈베리파이를 써서 구현하며 마이크로프로세서의 기초, AI와 컴퓨터 비전 지식을 익힐 수 있었고, 팀장을 맡아 팀원들과 언제까지 어떤 것을 해야 하는지 명확히 정하고, 각자 잘하는 것을 파악해 모두가 참여할 수 있게 하는 리더십을 발휘했습니다. 또한 자율주행차 SW개발 실무 부트캠프를 하며 AUTOSAR 구조에 맞게 FCW SW 아키텍쳐를 설계하고 있습니다. 이를 통해 모빌리티를 위한 다양한 지식을 얻을 수 있었으며, 팀원과 협업하고 포기하지 않는 정신을 배웠습니다.
이외에도 저는 영어와 일본어를 공부하며 커뮤니케이션 능력을 키웠으며, 대학 생활동안 변리사 시험 1차를 합격하고 2차 시험을 준비하며 법률 지식을 얻을 수 있었습니다. 앞으로 관련 부서와 소통을 할 때가 온다면 이러한 지식을 가지고 소통하는 사람이 되겠습니다.
3. LG이노텍의 세 가지 핵심가치(고객가치, 새로운 시도, 집요한 실행) 중 하나를 선택하여 이를 실천한 본인의 성공 또는 실패 사례를 기술해주십시오.
모형 자율주행차를 센서와 SW를 이용해 정해진 트랙을 완주하게 하는 학교 주관 자율주행SW경진대회에 학우들과 팀을 이루어 참가했던 때, 저는 SW 개발을 맡아 차선 인식과 조향 알고리즘을 개발했습니다. 저희에게 있어 자율주행 SW는 처음이었기에 목표를 트랙 완주로 잡았으나, 그마저도 많은 시행착오를 겪었습니다. AI 모델로 차선을 인식하려 했지만 프로세서 성능 한계로 실패했고, 하드웨어 고장도 발생했으며, 차선 인식을 성공해도 조향이 되지 않았습니다. 그래서 한편으로는 포기하고 싶었지만 끝까지 집요하게 도전했습니다. AI 대신 OpenCV를 이용해 Canny edge detection으로 차선을 검출하고, 하드웨어를 하나씩 디버깅하며 문제를 찾아냈습니다. 조향 역시 PID 제어를 도입해 최적의 PID 제어 상수를 찾기 위해 노력했습니다. 결국 대회에서 트랙 완주에 성공했습니다. 비록 우수한 결과는 아니었지만 목표를 달성하며 자신감을 얻었고, 이 경험은 앞으로의 원동력이 될 것입니다.
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1. 'LG이노텍'과 '지원 분야'를 선택하신 이유를 구체적으로 기술해주십시오.
전공 수업을 들으며 HW에 대한 지식을 익히면서도, SW 수업을 듣고 여러 프로젝트를 하며 Python, C언어와 자료구조, 알고리즘을 익혔으며 AUTOSAR와 마이크로프로세서를 현재 배우고 있습니다. 이러한 상황에서 지난 학기 스마트카공학개론 과목을 수강하며 여러 ADAS 시스템의 작동 알고리즘을 알게 되었고, 이것을 SW로 구현하는 것에 흥미를 느끼게 되었습니다. 이에 대해 더 알기 위해 관련 특허를 찾아보던 중, LG이노텍의 특허에 대해 찾아보게 되었습니다. 그 결과 차량 온습도에 따른 카메라 모듈 변형을 막기 위한 특허출원 등을 찾을 수 있었고, 이를 통해 LG이노텍은 우수한 카메라 기술을 ADAS 시스템에 적용하는 방법을 탐구하는 회사라는 생각이 들었습니다.
저 역시도 카메라를 이용한 차선, 손 인식 프로젝트를 하며 우수한 카메라 모듈은 오작동을 막는 중요한 요소라는 것을 느꼈습니다. 그렇기에, LG이노텍에서 우수한 비전 기술을 이용해 ADAS SW를 연구하고 싶습니다.
2. 지원 분야를 위해 '노력한 내용(전공, 직무경험 등)'과 이를 통해 '확보된 역량'을 구체적으로 기술해주십시오.
1. 모빌리티를 위한 지식
전자회로, 논리회로설계실험, 인공지능개론 등 HW와 SW에 관한 여러 과목을 수강했습니다. 이 과정에서 Python과 C 프로그래밍을 하며 자료구조와 알고리즘에 대한 이해를 할 수 있었으며, Pspice, Verilog 등 프로그램을 사용해 보며 미래 모빌리티를 이해하는데 필요한 지식을 쌓을 수 있었습니다. 그리고 4학년이 되며 스마트카공학개론 과목을 통해 CAN, LIN과 같은 통신시스템, 자동차의 구성, AI와 컴퓨터 비전 기술 등 미래 모빌리티에 대한 지식을 얻을 수 있었습니다. 현재 차량용임베디드시스템, 마이크로프로세서실험 과목을 수강하며 e2 studio와 같은 프로그램 사용과 임베디드 시스템의 기초, AUTOSAR에 대해 배우고 있습니다.
2. 여러 프로젝트 경험
학교 수업으로 얻은 지식을 바탕으로 여러 프로젝트에 도전하였습니다. 자율주행SW경진대회에서 OpenCV를 이용한 차선 인식 기술, 그리고 인식된 차선의 기울기를 바탕으로 PID제어를 이용해 모형 전기차의 조향을 제어하는 알고리즘을 개발하였습니다. 그리고 졸업프로젝트로서 청각장애인 어린이의 수화 학습을 보조하는 장치를 구현하며 아두이노와 라즈베리파이를 써서 구현하며 마이크로프로세서의 기초, AI와 컴퓨터 비전 지식을 익힐 수 있었고, 팀장을 맡아 팀원들과 언제까지 어떤 것을 해야 하는지 명확히 정하고, 각자 잘하는 것을 파악해 모두가 참여할 수 있게 하는 리더십을 발휘했습니다. 또한 자율주행차 SW개발 실무 부트캠프를 하며 AUTOSAR 구조에 맞게 FCW SW 아키텍쳐를 설계하고 있습니다. 이를 통해 모빌리티를 위한 다양한 지식을 얻을 수 있었으며, 팀원과 협업하고 포기하지 않는 정신을 배웠습니다.
이외에도 저는 영어와 일본어를 공부하며 커뮤니케이션 능력을 키웠으며, 대학 생활동안 변리사 시험 1차를 합격하고 2차 시험을 준비하며 법률 지식을 얻을 수 있었습니다. 앞으로 관련 부서와 소통을 할 때가 온다면 이러한 지식을 가지고 소통하는 사람이 되겠습니다.
3. LG이노텍의 세 가지 핵심가치(고객가치, 새로운 시도, 집요한 실행) 중 하나를 선택하여 이를 실천한 본인의 성공 또는 실패 사례를 기술해주십시오.
모형 자율주행차를 센서와 SW를 이용해 정해진 트랙을 완주하게 하는 학교 주관 자율주행SW경진대회에 학우들과 팀을 이루어 참가했던 때, 저는 SW 개발을 맡아 차선 인식과 조향 알고리즘을 개발했습니다. 저희에게 있어 자율주행 SW는 처음이었기에 목표를 트랙 완주로 잡았으나, 그마저도 많은 시행착오를 겪었습니다. AI 모델로 차선을 인식하려 했지만 프로세서 성능 한계로 실패했고, 하드웨어 고장도 발생했으며, 차선 인식을 성공해도 조향이 되지 않았습니다. 그래서 한편으로는 포기하고 싶었지만 끝까지 집요하게 도전했습니다. AI 대신 OpenCV를 이용해 Canny edge detection으로 차선을 검출하고, 하드웨어를 하나씩 디버깅하며 문제를 찾아냈습니다. 조향 역시 PID 제어를 도입해 최적의 PID 제어 상수를 찾기 위해 노력했습니다. 결국 대회에서 트랙 완주에 성공했습니다. 비록 우수한 결과는 아니었지만 목표를 달성하며 자신감을 얻었고, 이 경험은 앞으로의 원동력이 될 것입니다.