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얼굴 인식 또는 지문인식 같은 바이오인식 모델을 만들 때, 데이터 설계에서 가장 먼저 결정해야 하는 3가지는 무엇인가요?
바이오인식 모델의 데이터 설계에서 가장 먼저 결정해야 하는 3가지는 무엇인가요?
답변 : 첫째 타깃시나리오 정의입니다.
데이터, 파이프라인, 운영입니다.
답변 : 핵심 리스크는 공격이 진화한다는 점입니다.
동시에 로그와 샘플을 기반으로 원인을 데이터, 전처리, 모델, 운영정책으로 분해해 재현 가능한 형태로 확정합니다.
답변 : 원인은 대체로 세 가지입니다.
데이터 불균형, 전처리 실패, 센서 환경 차이입니다.

슈프리마-면접[SWE ngineer] AI2026년 채용 연계형 인턴십 면접 질문 기출, 2025 면접족보
실 사용 환경에서 성능이 떨어지는 원인을 어떻게 분해하고, 어떤 순서로 개선하겠습니까?
실패 사례를 하나 들고, 그 때 문제를 어떻게 좁혀서 해결했는지 말해주세요.
저는 모델을 만드는 것에서 끝내지 않고, 데이터 설계부터 평가기준 정의, 엣지 추론 최적화, 운영 모니터링까지 연결하는 엔지니어링을 하고 싶습니다.
정확도, 둘째 일관성, 셋째 설명 가능성입니다.
정확도는 기본이지만, 환경이 바뀌어도 성능 이 유지되는 일관성이 없으면 현장에서 바로 불만이 터집니다.
데이터, 파이프라인, 운영입니다.
파이프라인 층에서는 전처리크롭 정렬 품질, 압축, 센서노이즈 같은 입력 변형을 봅니다.
운영층에서는 임계 값 설정, 품질 필터, 재시도 정책이 적절한지 확인합니다.
전처리에서 해상도를 과하게 쓰면 모델이 가벼워도 느려집니다.
또한 배치 처리, 캐시, 쓰레딩, 하드웨어가 속을 통해 전체 레이턴시를 줄이는 전략이 필요합니다 .
저는 정확도 0.1보다 현장 레이턴시 50ms가 더 중요해지는 순간이 많다고 봅니다.
답변 : 양자화는 하드웨어가 정수연산 최적화가 되어 있고, 정확도 하락이 관리 가능한 경우에 가장 실용적입니다.
먼저 프로파일링으로 병목이 모델인지 전처리인지 확인하고, 모델이 병목이면 양자화를 1순위로 검토하 되정확도 하락이 크면 증류를 결합하는 방식으로 가겠습니다.
먼저 그룹별 성능을 분해해 봅니다.
격차가 크면 원인이 데이터 불균형인지, 전처리 실패인지, 특정 조건에서 품질 저하인지분해합니다.
데이터 보강과 리샘플링, 조건별 증강설계, 마지막으로 손실함수나 학습전략조정입니다.
예를 들어 인증 실패를 남길 때도 원본을 남기는 대신 품질 점수, 환경조건, 익명화된 식별자처럼 문제를 분석할 수 있는 최소 정보만 남깁니다.
답변 : 저는 성능이 갑자기 떨어진 모델을 만났을 때, 처음에는 모델 구조를 의심했지만 실제 원인은 데이터 파이프라인에 있었습니다.
예를 들어 정확도 요구는 FARFRR 목표와 평가 데이터 조건으로 바꾸고, 속도 요구는 p95 지연 시간과 디바이스 사양으로 고정합니다.
답변 : 3개월에는 팀의 모델 학습 및 평가 파이프라인을 완전히 이해하고, 재현 가능한 실험 템플릿을 정리해 실험속도를 높이겠습니다.
실패 케이스 수집, 데이터 버전 관리, 지속적 평가기준을 체계화해 모델이 시간이 지나도망가 지지 않게 만드는 구조를 남기겠습니다.
답변 : 저는 책임을 피하지 않겠습니다.
동시에 로그와 샘플을 기반으로 원인을 데이터, 전처리, 모델, 운영정책으로 분해해 재현 가능한 형태로 확정합니다.
데이터가 적을수록 실험설계 의질이 중요합니다.
속도가 더 중요하면 정확도를 포기할 겁니까?
속도가 중요하다면 정확도 목표를 하나로 두지 않고, 운영 정책과 결합합니다.
병목이나 실패를 데이터로 재현 가능한 형태로 만들고, 개선 전후를 숫자로 보여드리겠습니다.
인턴이든 정규직이든, 팀이 원하는 것은 멋진 아이디어가 아니라 시간을 줄여주는 결과물입니다.

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