본문/내용
1. 본인의 연구 또는 프로젝트 경험에 대해 설명해 주세요.
대학원 재학 중 딥러닝 기반 영상 인식 프로젝트를 수행하였으며, CNN 딥러닝 모델을 활용하여 교통사고 영상에서 위험 구간을 자동으로 탐지하는 시스템을 개발하였습니다. 전체 데이터셋은 10,000여 개의 교통 영상으로 구성하였으며, 데이터 증강 기법을 통해 학습 데이터 수를 5배 확장하였습니다. 모델 학습 과정에서 50회 이상의 에포드를 거쳐 정확도를 92%까지 향상시켰으며, 평균 정밀도와 재현율도 각각 89%, 90% 이상을 기록하였습니다. 이러한 시스템을 교통 감시 센서와 연동하여 실시간 위험 구간 알림 서비스를 구현하였으며, 파일럿 테스트 결과 사고 위험도를 예측하는 정확도가 87% 이상으로 나타났습니다. 또한, 모델 경량화를 위해 경량 CNN 구조를 적용하여 모바일 환경에서도 15FPS 이상으로 실시간 영상 처리를 구현하였고, 성능 저하 없이 모델 크기를 30% 축소하는 데 성공하였습니다. 이 프로젝트는 교통 안전 향상과 사고 예방에 기여하였으며, 학내 발표회에서 최우수상을 수상하는 성과를 거두었습니다.
2. 컴퓨터공학 분야에서 가장 관심 있는 주제는 무엇이며, 그 이유는 무…