이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트로 2D 카메라와 OpenCV를 활용한 박스 자세 인식 시스템을 구현했습니다. 목표는 컨베이어 위에서 이동하는 박스의 위치와 회전 각도를 실시간으로 감지해 로봇 암 제어 신호로 전달하는 것이었습니다. 초기에는 조명 변화로 인한 오인식 문제가 자주 발생했는데, ROI(관심 영역) 설정과 이진화 전처리 조합으로 안정성을 높였습니다. 처리 속도 문제는 불필요한 프레임을 건너뛰는 방식으로 해결했고, 최종적으로 프레임당 30ms 이내 처리를 달성했습니다. 3D 시스템은 시간 제약으로 구현까지는 못 했지만, 포인트 클라우드 처리와 깊이 센서 활용 방식을 이론적으로 공부해 두었습니다. 이 프로젝트를 통해 비전 알고리즘이 실제 물류 환경에서 어떻게 적용되는지 흐름을 이해하게 됐습니다.
졸업 프로젝트에서 처리 속도 문제를 혼자 해결하려다 막혔을 때 지도교수에게 조언을 구한 것이 전환점이었습니다. 교수님이 프레임 건너뜀 방식을 제안해주셨고, 어떤 기준으로 건너뛸지를 결정하는 로직을 함께 검토해 주셨습니다.
혼자 시도했을 때는 프레임 단위 최적화를 시도했는데, 그것이 처리 부하를 줄이는 효과적인 방법이 아니라는 것을 그때 알게 됐습니다. 전문가에게 방향을 물어보는 것이 시간을 줄이는 방법이라는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 알고리즘 선택이나 파라미터 설정처럼 경험 기반의 판단이 필요한 자리에서는 혼자 탐색하는 것보다 이미 알고 있는 사람에게 물어보는 것이 더 빠릅니다.
도움을 요청하는 타이밍을 아는 것이 프로젝트를 효율적으로 진행하는 역량이라는 것을 알게 됐습니다.
2D 기반 물류 인식 프로젝트 경험이 이후 비전 관련 공부를 계속할 때 접근 방식에 영향을 줬습니다. 프로젝트에서 조명 변화가 오인식을 유발한다는 것을 알게 된 이후로, 실제 환경 변수를 먼저 파악하는 것이 알고리즘 선택보다 앞서야 한다는 인식이 생겼습니다.
알고리즘이 좋아도 입력 데이터 품질이 불안정하면 결과가 불안정합니다. 전처리 설계가 알고리즘 선택만큼 중요하다는 것을 실제 프로젝트에서 확인했습니다. 3D 시스템을 공부할 때도 포인트 클라우드의 노이즈 문제를 먼저 이해하고 처리 방식을 결정하는 순서로 접근했습니다.
환경 이해 → 전처리 설계 → 알고리즘 선택 → 검증의 순서가 이후 프로젝트에서 유지됐습니다. 그 감각이 실제 적용의 출발점이라는 것을 알고 있습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 HD현대중공업(울산) 공통직무·미지정 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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