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

1. Vision AI 프로젝트에서 주로 다루는 기술이나 알고리즘에 대해 설명해보세요.

Vision AI 프로젝트는 주로 딥 러닝 기반의 영상처리 알고리즘과 컴퓨터 비전 기술을 활용합니다. 객체 검출, 분할, 인식 등의 핵심 기술이 포함되며, 대표적으로 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용한 이미지 분류와 R-CNN, YOLO, SSD와 같은 객체 검출 알고리즘이 활용됩니다. 또한, 영상 내의 실시간 트래킹을 위해 계속해서 발전하는 트래킹 알고리즘인 SORT, Deep SORT 등을 적용하며 정확도를 높입니다. 최근 연구에서는 Transformer 기반의 Vision Transformer(ViT)를 도입하여 기존 CNN보다 더 높은 성능을 추구하며, 이미지 세그멘테이션을 위해 U-Net, Mask R-CNN 같은 네트워크도 사용됩니다. 실험 결과, 특정 게임 내 행동 인식 프로젝트에서는 92%의 정확도를 기록했고, 영상 분석을 통해 0. 3초 내에 이상 행동을 감지하는 시스템을 구축하였습니다. 다량의 영상 데이터를 학습시키며 데이터 증강 및 전처리 기법을 적극 활용하여, 모델의 일반화 성능을 높이며, 95% 이상의 정밀도와 90% 이상의 재현율을 달성하는 것이 목표입니다. 이러한 기술들은 게임 내 캐릭터…