[면접 합격자료] 현대중공업그룹(신사업분야) [컴퓨터비전연구] 카메라시스템 엔지니어 합격 문항 기출 최종합격

1. 컴퓨터비전 분야에서 주로 사용하는 알고리즘이나 기법에 대해 설명해보세요.

컴퓨터비전 분야에서는 객체 검출, 분할, 추적을 위해 CNN(Convolutional Neural Networks)을 주로 사용합니다. 특히, R-CNN 계열(빠른 R-CNN, Faster R-CNN, YOLO, SSD 등)은 실시간 영상 분석에 널리 활용되며, 정확도와 속도 모두 향상시켜 왔습니다. 예를 들어, YOLOv4는 45fps 이상의 속도와 COCO 데이터셋에서 평균 정밀도 약 43%를 기록하여 자율주행 및 감시 시스템에 적합합니다. 또한, 딥러닝 기반의 세그멘테이션 알고리즘인 U-Net은 의료 영상 분야에서 병변의 정밀한 분할에 성공하여 95% 이상의 정확도를 보여줍니다. 기법으로는 SIFT, SURF 등의 특징점 검출 알고리즘과 병합하여 영상 정합 및 추적능력을 향상시키기도 하며, 최근에는 Transformer 기반의 비전 모델이 이미지 이해능력을 높이고 있습니다. 이 기술들을 이용해 차량 번호판 인식률 98%, 품질 검사 자동화 등 다양한 산업 적용이 확산되고 있으며, 시스템의 신뢰성을 위해 데이터 증강, 앙상블 기법도 병행됩니다.

2. 카메라 시스템의 이미지 처리 과정에서 발생할 수 있는 주요 문제점과 해결 방안을 말…