영상처리 개발 자기소개서

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영상 처리 관련 프로젝트 또는 연구 경험 중 가장 기억에 남는 사례와 그 성과를 상세히 기술 하세요.
그때부터 영상 처리가 단지 '분석'의 수단을 넘어 실제 산업 문제 해결에 적용될 수 있는 현실적인 기술이라는 점을 실감하게 되었고, 자연스럽게 진로 방향도 영상 처리 중심으로 설정하게 되었습니다.
이후 팀 프로젝트로 산업용 비전 시스템 기반의 납땜검사 알고리즘 개발을 진행하면서 영상 처리 기술을 실제 산업 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 더 깊이 이해할 수 있었습니다.
해당 프로젝트를 진행하면서 영상의 전처리 단계가 얼마나 결과 정확도에 영향을 미치는지 체감할 수 있었고 , 최종적으로 약 94%의 불량 검출 정확도를 달성하였습니다.
어떤 환경에서 어떤 영상 데이터를 처리해야 하는지, 그 상황에 가장 적합한 알고리즘은 무엇인지, 그리고 속도와 정확도의 균형을 어떻게 맞출 것인지 등, 실무적 사고를 함께 키워온 점이 제강점이라고 생각합니다.
4학년 1학기 캡스톤 디자인과제로 진행한 '딥러닝 기반 고속PCB 불량 검출 시스템' 개발 프로젝트는 영상 처리 기술이 실제 산업 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 체감하게 해준 경험이었습니다.
3학년 때 영상 처리 기반 낙상감지 시스템 개발 프로젝트를 진행했을 때, 협업의 어려움과 그 안에서의 조율 과정을 깊이 경험할 수 있었습니다.
이후 팀 프로젝트로 산업용 비전 시스템 기반의 납땜검사 알고리즘 개발을 진행하면서 영상 처리 기술을 실제 산업 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 더 깊이 이해할 수 있었습니다.
주말마다 Kaggle의 이미지 처리 관련 Competition에 참가해 다양한 모델과 전처리 방식을 실험해 보았고, 모델 성능을 비교하며 실전 감각을 키웠습니다.
다양한 이미지 환경에서의 대응 능력을 기르기 위해 RGB뿐 아니라 Grays cale, IR, X-ray 이미지까지 실험해보며 영상 데이터의 특성에 따른 접근 방식을 고민했습니다.
어떤 환경에서 어떤 영상 데이터를 처리해야 하는지, 그 상황에 가장 적합한 알고리즘은 무엇인지, 그리고 속도와 정확도의 균형을 어떻게 맞출 것인지 등, 실무적 사고를 함께 키워온 점이 제강점이라고 생각합니다.
한미반도체의 고속 다이본 더나 2D/3DA OI 검사기처럼 영상 처리 기술이 핵심 역할을 하는 장비가 많다는 점에서, 영상 처리 개발자는 단순한 소프트웨어 개발을 넘어 장비 전체 성능을 결정짓는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다고 생각합니다.
저는 대학 시절 진행했던 납땜불량 검출 프로젝트와 3D 영상 기반 표면 결함 인식 실험을 통해, 영상 처리를 단순 시각화가 아닌 물리적 정밀 분석도구로 활용하는 경험을 갖고 있습니다.
특히 딥러닝 기반 검출기와 전통 알고리즘을 혼합하여 불량 검출 정확도를 높였던 사례는, 다양한 조건에서 알고리즘을 조합하고 최적화하는 능력을 실무에 잘 활용할 수 있다는 자신감을 주었습니다.
실제 산업환경에서는 단일 모델보다 상황에 맞는 알고리즘 조합과 하드웨어 자원 최적화가 필수적 이며, 제가 해온 프로젝트 방식은 이러한 현실적인 조건에 부합한다고 생각합니다.
제가 가진 영상 처리 기술 역량과 산업에 대한 이해는 한미반도체의 영상 처리 개발 직무에서 바로 실질적인 역할로 이어질 수 있다고 생각합니다.고속 검사, 정밀인식, 실시간 처리라는 세 가지 키워드 가 요구되는 영상 처리 개발 현장에서, 수치 기반 검증과 반복 실험을 통한 정확도 향상을 위해 집요하게 연구하고 개선해온 경험이 강력한 기반이 될 것입니다.
4학년 1학기 캡스톤 디자인과제로 진행한 '딥러닝 기반 고속PCB 불량 검출 시스템' 개발 프로젝트는 영상 처리 기술이 실제 산업 문제를 어떻게 해결할 수 있는지를 체감하게 해준 경험이었습니다.
검출 대상은 납땜 불량, 미세 크랙, 이물질이었으며, 문제는 이 세 가지 불량이 크기와 색상이 매우 유사해 기존 OpenCV 기반 마스크 처리 방식으로는 검출 성능이 낮다는 점이었습니다.
특히 UI 개발을 맡은 팀원이 다른 과제와 병행하면서 작업량이 늦어졌고, 일정이 지연되면서 내부 분위기도 다소 경직되었습니다.
팀원 간 대화가 줄고, 책임 회피성 발언도 나오기 시작하면서 협업이 흔들리는 상황이었습니다.
당시 저는 프로젝트의 핵심 구조인 낙상 판단 알고리즘을 거의 완성했지만, UI 통합이 되지 않아 기능시연 자체가 어려워지는 위기에 놓였 습니다.
당시 그 팀원은 프론트 엔드 경험이 많지 않아 실질적으로 도움을 요청할 타이밍을 놓친 상태였습니다.
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