특정 프로젝트에서 맡은 역할을 설명하게 함으로써 팀 내 기여 방식과 실제 개발 역량의 수준을 평가한다.
이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
번호판 인식 프로젝트에서 데이터 수집과 전처리를 담당했습니다. 공개 데이터셋과 직접 촬영한 이미지를 합쳐 학습용 데이터를 구성하고, 라벨링 툴로 번호판 영역을 직접 표시했습니다. 조명 조건이 다른 이미지를 균형 있게 포함시키는 작업이 예상보다 오래 걸렸고, 야간과 역광 샘플 비율을 높이면서 모델 정확도가 개선되는 것을 확인했습니다. 팀에서 모델링을 맡은 팀원과 어떤 형식으로 데이터를 넘길지 사전에 맞추는 과정이 협업의 핵심이었습니다. 이 경험에서 데이터 품질이 모델 성능의 천장을 결정한다는 걸 직접 체감했습니다.
데이터 품질이 모델 성능의 천장을 결정한다는 걸 직접 확인했고, 전처리와 라벨링에 투자한 시간이 모델 개선으로 직결됐습니다. 라벨링 품질이 모델 개선으로 이어지는 경험을 하면서, 데이터 작업에 시간을 투자하는 것의 가치를 직접 체감했습니다.
번호판 인식 프로젝트에서 전처리 단계에 OpenCV, 검출 모델로 YOLOv5를 선택한 이유를 설명드릴 수 있습니다. OpenCV는 이미지 전처리(그레이스케일 변환, 엣지 검출, 히스토그램 평활화)를 빠르게 수행할 수 있고 커뮤니티 자료가 풍부해서 선택했습니다. YOLOv5는 실시간 처리 속도와 소형 모델 사이즈가 장점이어서 번호판처럼 정형화된 객체를 빠르게 찾는 작업에 적합했습니다. 초기에 Faster RCNN도 고려했는데, 처리 속도가 YOLOv5보다 느려서 실시간 요구사항에 맞지 않는다고 판단해 제외했습니다.
기술 선택은 성능 지표뿐만 아니라 프로젝트 요구사항(속도·정확도·자원)을 함께 고려해야 한다는 것을 이 비교 과정에서 배웠습니다. 요구사항이 달랐다면 다른 선택을 했을 것입니다.
번호판 인식 프로젝트에서 가장 의미 있는 성과는 야간과 역광 조건에서의 인식 정확도를 끌어올린 것입니다. 초기 모델에서 주간 일반 조건은 정확도 92%였는데, 야간 조건에서는 54%로 떨어졌습니다. 그 원인을 분석하니 학습 데이터에 야간 샘플이 전체의 8%밖에 없었습니다.
야간 이미지를 직접 촬영하고 밝기 조건을 다양화해 학습 데이터를 재구성한 뒤, 야간 정확도가 54%에서 78%로 개선됐습니다. 전체 정확도 상승분보다 취약 조건에서의 개선이 실용성 기준에서 더 중요했습니다. 모델 성능은 평균 정확도보다 가장 낮은 조건에서의 성능이 실제 신뢰도를 결정한다는 것을 그 경험에서 배웠습니다. 데이터의 다양성이 성능의 균형을 만든다는 것을 숫자로 확인한 경험이었습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 한전KDN ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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