이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
졸업 프로젝트에서 카메라와 YOLO 기반 객체 탐지를 활용해 물류 컨베이어 위 물건을 인식하고 위치와 종류를 분류하는 시스템을 만들었습니다. 처음에는 조명 조건이 달라질 때 탐지 정확도가 40% 이하로 떨어지는 문제가 있었습니다. 데이터 증강으로 다양한 조명 조건의 학습 이미지를 추가하고, 전처리 단계에서 히스토그램 균등화를 적용했더니 정확도가 87%까지 올라갔습니다. 팀원 두 명과 역할을 나눠 진행했는데, 비전 파트를 제가 맡고 로봇 제어 파트를 파트너가 담당했습니다. 두 시스템을 연결할 때 인터페이스 설계가 가장 어려웠고, 그 과정이 가장 많이 배운 부분이었습니다.
두 시스템을 연결할 때 인터페이스가 가장 어렵고 가장 중요합니다. 비전과 제어가 명확한 계약으로 연결됐을 때 시스템이 안정됐고, 그게 설계의 핵심이었습니다.
로봇 비전 시스템에서 조명 변화는 학습 데이터와 실제 환경의 분포 차이를 만들기 때문에 정확도에 직접적인 영향을 줍니다. YOLO처럼 실시간 탐지 모델은 빠른 추론이 강점이지만, 학습 때 보지 못한 조명 조건에서는 특징 추출이 불안정해집니다. 졸업 프로젝트에서 이 문제를 경험하면서 데이터 증강이 단순히 데이터를 늘리는 것이 아니라 환경 변화에 대한 강건성을 높이는 방법이라는 것을 이해했습니다.
히스토그램 균등화를 전처리 단계에 추가한 것은 입력 이미지의 밝기 분포를 일정하게 맞춰주기 때문에 조명 변화의 영향을 줄이는 원리입니다. 비전 기술을 적용할 때는 모델 성능보다 환경 조건을 먼저 파악하는 것이 선행되어야 한다는 것을 이 경험에서 배웠습니다. 환경이 고정된 공장 라인과 가변적인 현장은 전혀 다른 설계가 필요합니다.
졸업 프로젝트에서 팀원과 역할을 비전과 제어로 나눴는데, 두 파트를 연결하는 인터페이스 설계가 가장 어려운 부분이었습니다. 비전 파트에서 탐지한 객체 위치 정보를 제어 파트가 사용할 수 있는 형식으로 넘겨야 했는데, 처음에는 각자 편한 방식으로 데이터를 다루다 보니 연결 지점에서 형식이 맞지 않는 문제가 생겼습니다.
인터페이스를 먼저 정의하고 각자 개발을 시작했더라면 통합 단계에서 시간이 훨씬 적게 걸렸을 것입니다. 그 이후로 협업에서 가장 먼저 해야 하는 것은 각자가 무엇을 어떤 형태로 주고받을지를 먼저 합의하는 것이라는 기준이 생겼습니다. 이 원칙은 코드 연결이 아니더라도 데이터 파이프라인이나 API 설계처럼 서로 다른 역할이 맞닿는 모든 협업에 적용됩니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 쿠팡 ML 엔지니어 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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