단순이론이 아니라 제가 했던 임베디드 프로젝트에 대입해보면서 설계기준과 차이점을 비 교했고, 이를 통해 차량용 SW 개발 환경의 안정성과 확장성을 이해하게 되었습니다.
또한 문제를 완전히 해결하려면 소프트웨어 한 부분만 수정하는 것이 아니라 전체 데이터 흐름과 제어 구조를 함께 이해해야 한다는 점을 팀과 공유해 이후 협업 효율도 높았습니다.
특히 영상 처리팀에서 추출한 차선 데이터가 제어팀으로 전달되는 과정 에서 값의 단위와 기준이 서로 달라 매번 보정작업이 필요해졌고, 어느 한쪽의 오류가 전체 시스템을 멈추게 하는 구조적 문제가 계속 발생했습니다.
문제를 해결하기 위해 저는 팀 전체의 데이터 흐름을 다시 점검하고, 인터페이스 기준을 하나로 통일하는 작업을 제안했습니다.
이후 어떤 프로젝트를 맡더라도 팀이 바라보는 기준을 먼저 맞추고, 데이터를 매개로 협업 구조를 설계하는 방식이 좋은 결과를 만든다는 확신을 얻었습니다.
단순이론이 아니라 제가 했던 임베디드 프로젝트에 대입해보면서 설계기준과 차이점을 비 교했고, 이를 통해 차량용 SW 개발 환경의 안정성과 확장성을 이해하게 되었습니다.
프로젝트를 통해 얻은 구조화·정밀 분석·예외 상황 대응 능력, 실제 하드웨어 기반 SW 설계 경험, 그리고 AUTOSAR 학습을 통한 체계적 이해는 제가 해당 직무에 적합하다고 자신 있게 말씀드릴 수 있는 이유입니다.
이 때 제가 맡은 역할은 문제의 원인을 단계별로 정리하고, 데이터 기반으 로 검증하는 체계를 만드는 일이었습니다.
우선 발생 조건을 명확히 하기 위해 동일 환경에서 30회 이상 반복 테스트를 진행해 로그 데이터를 모두 수집했습니다.
또한 문제를 완전히 해결하려면 소프트웨어 한 부분만 수정하는 것이 아니라 전체 데이터 흐름과 제어 구조를 함께 이해해야 한다는 점을 팀과 공유해 이후 협업 효율도 높았습니다.
앞으로도 문제 상황에서는 빠르게 현상을 분류하고, 근본 원인을 찾는 방식으로 안정적인 SW 개발에 기여하겠습니다.
특히 영상 처리팀에서 추출한 차선 데이터가 제어팀으로 전달되는 과정 에서 값의 단위와 기준이 서로 달라 매번 보정작업이 필요해졌고, 어느 한쪽의 오류가 전체 시스템을 멈추게 하는 구조적 문제가 계속 발생했습니다.
문제를 해결하기 위해 저는 팀 전체의 데이터 흐름을 다시 점검하고, 인터페이스 기준을 하나로 통일하는 작업을 제안했습니다.
이 과정에서자 연스럽게 팀원들이 데이터 기준을 공유하게 되었고, 중간 단계마다 발생했던 오해도 거의 사라졌습니다.
예를 들어 영상팀 모듈만 단독 실행하여 전처리 결과를 검증하고, 이후 제어팀이 해당 데이터만 입력해 안정성 여부를 체크하도록 구조를 바꿨습니다.
이후 어떤 프로젝트를 맡더라도 팀이 바라보는 기준을 먼저 맞추고, 데이터를 매개로 협업 구조를 설계하는 방식이 좋은 결과를 만든다는 확신을 얻었습니다.
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