1. 프로텍 Machine Vision 개발(2026년 신.hwp
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딥러닝 없이 전통적 Vis ion만으로도 해결할 수 있는 문제인데 굳이 왜 딥러닝인가
이 경험을 통해 Vis ion 문제는 알고리즘보다 '환경제어'가 핵심이라는 것을 배웠습니다.
저는 Vis ion 문제의 70%는 조명과 촬영 조건을 잡으면 해결된다고 실제 경험을 통해 느꼈습니다.
미세스크래치·패턴 불량 등 전통적 Vis ion 이 어려워하는 문제를 해결할 수 있습니다.
저는 HW·조명·전처리까지 통합적으로 이해하려는 접근 방식을 갖고 있고, 프로젝트에서도 낮은 품질의 데이터를 환경제어로 해결하는 등 Vis ion의 본질을 빠르게 익혔습니다.
Vis ion 문제는 끊임없이 변수가 발생하는 것이 정상이며, 이를 해결하는 과정 자체가 기술력이라고 생각합니다.
저는 딥러닝을 Vis ion 개발의 목적이 아니라 '문제를 해결하기 위한 도구 중 하나'로 사용합니다.
저는 MachineVis ion을 단순한 알고리즘 개발이 아니라, 실제 장비 환경 속에서 문제를 통합적으로 해결하는 기술이라고 이해하고 있습니다.

이미지처리 경험이 부족해 보이는데, 왜 프로텍에서 Vis ion 개발을 해야 하는가
단순한 SW 개발이 아니라, 실제 장비·조명·센서와 결합된 환경에서 문제를 해결한다는 점이 매력적이었습니다.
대학 프로젝트에서 카메라 기반 유사 이미지 분류 모델을 만들면서 촬영 조건·노이즈·전처리 변화만으로 성능이 크게 달라지는 것을 경험했습니다.
프로텍은 장비·정밀 제조 분야에서 Vis ion이 곧 제품 경쟁력과 직결되는 곳이기에, 기술로 제품 품질을 직접 높일 수 있다는 점에서 지원하게 되었습니다.
Vis ion 개발은 단순히 촬영하고 분류하는 기능을 만드는 것이 아니라, 라인 운영 속도, 조명 조건, 환경변화에 영향을 받지 않는 안정성을 확보하는 과정이라고 이해합니다.
초기 정확도는 60~70% 수준이었지만, 조명을 확산광으로 변경해 반사광 영향을 줄이고, 이미지 대비를 CLAHE 방식으로 조정하자 성능이 크게 향상되었습니다 .
저는 Vis ion 문제의 70%는 조명과 촬영 조건을 잡으면 해결된다고 실제 경험을 통해 느꼈습니다.
저는 성능 문제를 데이터→전처리→모델 구조→하이퍼파라미터 →성능지표 해석 순으로 접근합니다.
모델 구조가 문제인 경우 ResNet 계열 모델 또는 경량 CNN으로 변경해 특징 추출 방식을 바꿉니다.
저는 카메라의 FOV, workingdistance, distortion, sensors ize와 같은 HW 사양을 먼저 분석하고, SW 알고리즘이 요구하는 이미지 조건을 충족할 수 있는지 검토합니다.
첫 번째는 처리 속도, 두 번째는 지연 최소화, 세 번째는 CPU/GPU 리소스 최적화입니다.
첫 번째는 현장에서 직접 장비를 보며 '이미지가 어떻게 만들어지는가'를 이해하는 것입니다.
딥러닝보다 중요한 것은 조명·렌즈·광학 원리와 전처리입니다.
세 번째는 문제 해결 기록을 문서화해 패턴을 분석하는 습관입니다.
네 번째는 HW와 SW 연결구조를 빠르게 이해하는 것입니다.
저는 HW·조명·전처리까지 통합적으로 이해하려는 접근 방식을 갖고 있고, 프로젝트에서도 낮은 품질의 데이터를 환경제어로 해결하는 등 Vis ion의 본질을 빠르게 익혔습니다.
Vis ion 문제는 끊임없이 변수가 발생하는 것이 정상이며, 이를 해결하는 과정 자체가 기술력이라고 생각합니다.
저는 환경 변화, 노이즈 문제, 통신 지연 등 다양한 변수를 해결했던 경험이 있고, 문제를 "코드"가 아니라"시스템 전체"로바라보는 시각을 가지고 있습니다.
딥러닝을 '항상' 사용하는 것이 아니라, 해결이 필요한 문제의 특성에 따라 선택해야 한다고 생각합니다.
책임은 "누가 잘못했는가"가 아니라"문제를 어떻게 구조화하고 해결했는가"라고 생각합니다.

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