CCTV 관련 개발에서 Python으로 사용했던 주요 라이브러리는 `OpenCV`와 `ffmpeg-python`입니다.
OpenCV는 영상 스트림을 프레임 단위로 처리하는 핵심 라이브러리입니다. 학부 프로젝트에서 실시간 영상에서 특정 객체를 탐지하는 기능을 구현할 때 cv2.VideoCapture로 스트림을 열고, 프레임별로 전처리 후 `YOLO` 모델 입력으로 넘기는 파이프라인을 구성했습니다.
녹화 파일 처리와 포맷 변환에는 ffmpeg-python을 사용했습니다. 영상 품질과 파일 크기 간의 트레이드오프를 조절하는 데 유용했습니다. 전처리 단계에서는 `NumPy`로 프레임 배열을 다뤘고, 탐지 결과를 시각화할 때는 cv2.rectangle과 cv2.putText 등 OpenCV 드로잉 함수를 활용했습니다. 실시간 처리 속도가 예상보다 느릴 때 프레임 스킵과 해상도 조절로 최적화했던 경험도 있습니다.
다른 결도 보시겠어요?
WHAT OFTEN MISSES
이 질문에서 자주 빠지는 자리.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
1
떨어뜨린 옵션이 1개라도 있는가? "이게 답이었어요"만으로는 의사결정이 아니라 그냥 선택입니다.
2
선택 기준이 그 프로젝트에 한정되는가? "성능이 좋아서"는 일반론, "우리 트래픽이 X 패턴이라서"가 본인의 답입니다.
3
결과 숫자 1개를 정확히 말할 수 있는가? P95·QPS·적중률 — 무엇이든 1개. 숫자가 없으면 직감으로 한 일처럼 들리기 쉽습니다.
4
지금 다시 한다면 어떻게 할지 답할 수 있는가? "잘했다"보다 "이건 다르게 했을 것 같다"가 더 깊은 인상을 남깁니다.
FOLLOW-UPS
진짜 면접은 두 번째 질문부터입니다.
이 질문에 이어 LG전자 SW·시스템 R&D 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
壹
예상 꼬리질문 1
사용한 툴이나 라이브러리를 선택한 이유는 무엇인가요?
貳
예상 꼬리질문 2
해당 라이브러리를 사용하면서 겪은 어려움은 무엇이었나요?
參
예상 꼬리질문 3
다른 라이브러리와 비교했을 때 장단점은 어떤가요?
NEXT
읽으셨다면, 한 번 말로 해보세요.
같은 질문으로 음성 면접을 받아보면 어디서 막히는지 바로 보입니다. 첫 면접은 무료입니다.
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