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경험 기반 구체화
AI 기술을 도입해 공정이나 시스템을 효율화하는 아키텍처를 제안한 경험은 학교 AI 응용 수업에서였습니다. 제조 공정의 불량 탐지 자동화를 주제로 컴퓨터 비전 기반 이상 탐지 아키텍처를 설계했는데, 기존에 사람이 육안으로 확인하던 작업을 모델 추론으로 대체하는 흐름으로 제안했습니다. 아키텍처 설계에서 가장 중요하게 고려한 것은 추론 지연 시간이었는데, 실시간 라인에서는 배치 처리가 아닌 스트리밍 추론 구조가 필요하다는 것을 케이스 스터디에서 배웠습니다. 또 모델 자체보다 데이터 수집 파이프라인과 레이블링 체계를 먼저 갖추는 것이 AI 프로젝트 성패를 결정한다는 점이 인상적이었습니다.
비용 대비 효과를 정량화해서 제안에 포함했을 때 비기술 이해관계자들의 반응이 더 긍정적이었습니다.
이 결의 특징
제조 공정 불량 탐지 아키텍처 설계에서 추론 지연 시간을 가장 중요한 고려 요소로 삼고 실시간 라인에는 스트리밍 추론 구조가 필요하다는 결을 케이스 스터디에서 확인한 흔적이 있습니다. 모델보다 데이터 수집 파이프라인과 레이블링 체계를 먼저 갖추는 것이 성패를 결정한다는 결이 비기술 이해관계자 설득으로 연결된 자리가 자주 보입니다.
이 결이 통하는 자리
아키텍처 설계에서 고려한 요소와 비기술 이해관계자 설득 방식이 함께 설명될 때 통합니다. 설계했다는 결과보다 어떤 고려 순서로 무엇을 먼저 잡았는지가 살아 있는 자리에서 면접관의 꼬리질문이 줄어드는 결이 보입니다.