[면접 합격자료] 엔씨소프트 Development AI R&D Vision 합격 문항 기출 최종합격

1. Vision AI 프로젝트의 개발 과정에서 직면했던 가장 어려운 문제는 무엇이었으며, 이를 어떻게 해결했나요

Vision AI 프로젝트 개발 과정에서 가장 어려웠던 문제는 데이터의 품질과 다양성 확보였습니다. 초기에는 수집된 영상 데이터가 제한적이었으며, 조명, 배경, 각도, 객체 크기 등의 편차가 커서 모델의 일반화 능력이 낮았습니다. 이를 해결하기 위해 다양한 실험을 통해 데이터 증강 기법을 도입하였으며, 약 10만 건 이상의 가공 데이터를 생성하여 학습에 활용하였습니 다. 또한, 실제 환경과 유사한 조건을 재현하기 위해 촬영 환경을 대폭 확장하고, 센서와 카메라의 노이즈를 모사하는 노이즈 시뮬레이션 기법도 도입하였습니 다. 그 결과, 모델의 검증 정확도가 기존 78%에서 92%로 크게 향상되었으며, 실제 테스트 환경에서 오탐률이 15% 이하로 낮아졌습니다. 이러한 접근법을 통해 기존 한계였던 수집 데이터의 편향 문제를 극복하였고, 안정적인 성능을 갖춘 Vision AI 시스템을 구축하는 데 성공하였습니다.

2. 딥러닝 기반 영상 인식 모델을 개발할 때 고려해야 할 주요 성능 지표는 무엇인가요

딥러닝 기반 영상 인식 모델을 개발할 때 …