[면접 합격자료] 플레이스에이 [R&D] 컴퓨터 비전 머신러닝 엔지니어 합격 문항 기출 최종합격

1. 컴퓨터 비전 분야에서 주로 사용하는 알고리즘이나 모델에 대해 설명해 주세요.

컴퓨터 비전 분야에서는 주로 딥러닝 기반의 알고리즘과 모델이 활용됩니다. 특히 컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 분류, 객체 검출, 세분화 분야에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, ImageNet 데이터세트에서 AlexNet이 2012년에 우승하며 딥러닝의 혁신을 가져온 이후, VGG, ResNet, DenseNet 등 다양한 구조가 개발되어 성능이 지속적으로 향상되고 있습니다. ResNet은 잔차 학습 구조를 통해 152층 깊이에서도 학습이 가능하며, ImageNet 검증 데이터셋에서 Top-5 정확도가 9 4%에 이른다. 객체 검출 분야에서는 YOLO(You Only Look Once), Faster R-CNN 구조가 널리 활용되어, 실시간 검출 속도와 높은 정확도를 동시에 확보하고 있으며, 특히 YOLOv4는 약 65 FPS의 실시간 성능과 COCO 데이터셋에서 평균 정밀도(mAP) 43%를 기록하였다. 세그멘테이션 분야에서는 U-Net이 의료 영상 분석에 광범위하게 적용되며, 폐 CT 영상에서 종양 검출 정확도를 90% 이상 향상시킨 사례도 있다. 이와 같이 최신 알고리즘들은 대량 데이터와 GPU 병렬처리 덕분에 학습시간이 단축되고, 실시간 처리…