[면접 합격자료] 티맥스메타에이아이 컴퓨터 비전 인식 모델 개발자 합격 문항 기출 최종합격

1. 컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 주요 알고리즘과 기술에 대해 설명하세요.

컴퓨터 비전 분야에서 사용되는 주요 알고리즘과 기술에는 딥러닝 기반의 합성곱 신경망(CNN)이 가장 널리 활용됩니다. 특히, AlexNet(2012년)은 이미지 분류 성능을 크게 향상시켜 당시 ImageNet 챌린지에서 1 3%의 오류율을 3 0%로 낮췄으며, 이후 VGG, ResNet 등의 아키텍처가 출시되어 대규모 이미지 데이터셋에서 높은 정확도를 구현하였습니다. 객체 인식과 검출 분야에서는 YOLO(You Only Look Once)와 SSD(Single Shot MultiBox Detector)가 실시간 성능을 갖추어 자동차 자율주행 시스템에서 사용되며, YOLOv4는 45프레임/초의 속도를 유지하면서 COCO 데이터셋 기준 평균 정밀도(AP)를 4 5%까지 달성하였습니다. 세그멘테이션 분야에서는 U-Net과 Mask R-CNN이 의료 영상 분석과 자율주행의 환경 인식에 널리 쓰이는데, U-Net은 의료 영상 분할에서 일반적인 정확도 90% 이상을 기록하며 높은 신뢰도를 보여줍니다. 또한, 트랜스포머 기반의 기술도 이미지 이해력 향상에 활용되어, 최근 Vision Transformer(ViT)는 대량 데이터셋에서 기존 CNN보다 우수한 성능을 보여주고 있습니다…