본문/내용
1. 자신만의 전문적인 기술지식을 활용하여 문제를 해결했던 사례
대학 시절 로봇 비전 인식 과제를 수행하던 중, 카메라 센서가 조명 변화에 민감하게 반응해 객체 인식 정확도가 낮아지는 문제가 발생했습니다. 팀원들은 딥러닝 모델의 복잡성을 높여 문제를 해결하려 했지만, 오히려 연산량이 늘어나 속도가 크게 저하되었습니다. 저는 컴퓨터 비전 관련 연구에서 배운 데이터 전처리와 보정 기법을 활용해 접근했습니다. 먼저 영상의 조명 영향을 줄이기 위해 히스토그램 평활화와 밝기 정규화를 적용했고, CNN 기반 모델에 전처리된 이미지를 학습시켰습니다. 그 결과 기존 대비 인식 정확도가 18% 향상되었고, 연산 속도도 유지할 수 있었습니다. 이 경험은 단순히 모델의 성능만을 높이는 것이 아닌, 문제의 본질을 파악하고 지식을 현장에 맞게 적용하는 능력을 길러주었습니다. 또한 로봇AI 직무 수행 시 기술적 문제를 해결하는 사고방식을 확립하게 된 중요한 계기였습니다.
2. 직무 수행을 위한 본인의 역량과 장단점 및 단점 극복 노력과 향후 계획
저의 강점은 기술과 현장 응용 능력의 결합입니다. 인공지능 전공 과정에서 머신러닝, 딥러닝, 로…