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앞으로도 영상 처리 분야에서 전문성을 더 욱 강화하고, 실제 산업의 다양한 문제를 해결하는 개발자로 성장해가고자 합니다.
프로젝트마다 반복된 데이터 품질관리, 실시간 스트림 데이터 처리, API 개발과 사용자 인터페이스 설계 경험은 실제 장비 현장에 배포되는 영상 처리 시스템의 신뢰성 확보와 유지관리까지 큰 강점이 될 수 있습니다.
해당 프로젝트는 실제 반도체 제조 현장 데이터를 바탕으로, 수마이크론 단위의 결함을 이미지로부터 정확히 검출하고 불량 여부를 자동 판정하는 영상 처리 알고리즘을 개발하는 것이 주 목표였습니다.
이 프로젝트를 통해 영상 처리와 딥러닝 기술을 실전 문제에 적용하는 전 과정을 경험할 수 있었고, 수많은 시행착오 속에서 현장 중심의 실질적 성장도 이루었습니다.
이 경험을 통해 저는 영상 처리 기술이 이론적 지식에만 머물지 않고, 실제 산업현장의 복잡한 문제를 해결하는데 얼마나 큰 가치를 발휘하는지 실감할 수 있었습니다.
앞으로도 새로운 기술을 현장 중심에서 융합하고, 실질적인 가치를 만들어내는 영상 처리 개발자가 되고자 합니다.

이 과정에서 영상 데이터 셋의 구축, 증강, 데이터 라벨링, 전처리 등 영상 처리의 기본기를 체계적으로 익혔고, 팀원들과 협업하며 프로젝트 관리와 분업, 결과 분석 능력도 함께 키울 수 있었습니다.
마지막으로, 다양한 영상 처리 경진대회와 논문 스터디, 오픈소스 커뮤니티 활동을 통해 최신 영상 처리 기술 트렌드와 실제 응용 사례를 꾸준히 학습하고 있습니다.
MaskR-CNN, AttentionMechanism, Trans former기반 영상분석, GAN을 활용한 이미지 보정 등 새롭게 등장하는 알고리즘을 직접 실습하며, 영상 처리의 무한한 발전 가능성과 산업현장에서의 응용폭을 체감하고 있습니다.
저는 반도체 산업이 세계 기술 경쟁의 최전선에 있으며, 특히 고정밀 영상 처리 기술이 반도체 제조와 품질혁신을 이끄는 핵심 동력임을 실무 경험을 통해 직접 확인할 수 있었습니다.
한미반도체는 반도체 후공정 장비 분야에서 영상 처리 자동화 기술과 딥러닝 응용을 선도적으로 개발하며, 국내외 반도체 제조사의 생산성과 품질혁신에 크게 기여하고 있는 기업입니다.
실제로 회사의 기술 블로그와 특허자료, 논문 발표 등을 조사하면서, 고정밀 머신비전 검사, 불량자동분류, 신호처리 최적화 등 다양한 영상 처리 기술이 산업현장에 직접 적용되는 사례를 확인했습니다.
특히 고해상도 멀티카메라 데이터, 초고속 영상 스트리밍, GPU 병렬처리 등 한미반 도체만의 차별화된 영상 처리 플랫폼에 매력을 느꼈고, 이 분야의 기술개발자로 현장 문제를 직접 해결하고 싶다는 열망이 더욱 커졌습니다.
저는 앞서 경험한 반도체 검사자동화, 산업용 머신비전 프로젝트, 영상 내 미세결함 검출 연구 등 다양한 현장 중심 경험을 바탕으로 한 미반도체가 요구하는 실질적 역량을 이미 갖추고 있다고 자신합니다.
실제 연구실과제에서는 결함이 극소수로 나타나는 불균형 데이터 셋 문제, 빠른 처리 속도를 위한 실시간 추론엔진 최적화, 다양한 조명·노이즈 환경에서 의 견고한 알고리즘 설계 등 실무에서 반드시 직면하게 되는 어려움을 반복적으로 해결한 경험이 있습니다.
프로젝트마다 반복된 데이터 품질관리, 실시간 스트림 데이터 처리, API 개발과 사용자 인터페이스 설계 경험은 실제 장비 현장에 배포되는 영상 처리 시스템의 신뢰성 확보와 유지관리까지 큰 강점이 될 수 있습니다.
특히 데이터셋내 클래스 불균형 문제가 심각해, 적은 수의 결함이미지에 대해 GAN을 활용한 합성 데이터 생성, 회전·스케일링 등 증강기법을 적용해 데이터의 다양성과 모델의 일반 화성능을 높였습니다.
프로젝트 발표 단계에서는 실험 결과를 논문 형식으로 체계적으로 정리하고, 모델 구조와 데이터 파이프라인, 현장 적용 사례, 개선효과를 시각 자료로 만들어 산학협력기관에 제출했습니다.
특히 데이터 전 처리 담당팀원과 모델링 담당인 저사이에서 데이터 포맷 변경이나 결측치 처리 기준 등이 제대로 공유되지 않아, 모델 학습 단계에서 오류가 반복적으로 발생했습니다.
이후 협업방식이 크게 개선되면서, 데이터 오류나 코드 충돌이 현저히 줄고, 각자의 작업 결과가 신속하게 팀 전체에 공유될 수 있었습니다.

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