[면접 합격 자료] 울산과학기술원 URS 박사후연구원 컴퓨터비전 기계학습 우수 예문 질문 및 답변

1.본인의 성격의 장단점에 대해 말씀해 주세요.

제 강점은 문제를 체계적으로 분해하고 지표로 검증하는 습관입니다. 연구실에서 이미지 분할 알고리즘을 개발할 때, 먼저 목표 성능 지표를 4개 정의하고, 데이터 수집에서 라벨링 편향까지 영향 요인을 12가지 항목으로 분류했습니다. 그 결과 외부 벤치마크에서 IoU 0.75 이상, F1 score 0.88 달성하는 목표를 8주 내에 달성했고, 이후 추가 개선으로 IoU 0.79, F1 0.90으로 안정화를 이끌었습니다. 이러한 프로세스는 팀 프로젝트에서도 동일하게 적용했습니다. 예를 들어 자율주행 카메라에서 도로 객체 검출을 담당할 때, 재현율을 92%에서 96%로 올리기 위해 학습 샘플링 비율을 재조정하고, 데이터 증강으로 회전 변환과 밝기 편차를 도입해 일반화 성능을 3% 포인트 올렸습니다. 또한 모델 경량화 작업에서 실제 시스템의 추론 시간을 60% 단축시키며 실시간 처리 가능하도록 만들었습니다. 이를 위해 FLOPs를 40% 감소시키는 구조 개편과 함께, 프루닝과 양자화 정밀도 실험을 병행했고, 최종적으로 0.5초 내 응답 시간을 유지했습니다. 협업 면에서도 의사소통 강화를 위해 매주 지표 리뷰 회의를 개최하고, 팀원…