이 질문 뒤에 면접관이 확인하려는 것은 따로 있습니다.
기계 비전 프로젝트에서 참여한 역할은 학습 데이터 전처리 파이프라인 구축이었습니다. 이미지 파일을 수집·정규화·라벨 매핑하는 과정을 자동화했고, 데이터 품질이 모델 성능에 직접 영향을 준다는 것을 실감했습니다.
모델 학습 단계에서는 PyTorch로 구성된 분류 모델에 커스텀 데이터셋 클래스를 연결했습니다. 데이터 로더의 배치 크기와 증강 전략이 학습 속도와 일반화 성능에 모두 영향을 미쳐, 증강 파라미터를 실험적으로 조정하는 과정이 인상적이었습니다.
추론 통합 단계에서는 학습된 모델을 API로 감싸 다른 서비스에서 호출 가능한 형태로 배포했습니다. 응답 속도와 모델 정확도 사이의 트레이드오프를 고려해 모델 경량화 옵션도 비교해봤습니다.
기계 비전 프로젝트에서 모델 성능이 생각만큼 나오지 않는 이유를 추적했습니다. 하이퍼파라미터를 조정해봐도 개선이 없어서 데이터를 다시 살펴봤더니, 라벨링이 일관되지 않은 이미지가 섞여 있는 것을 발견했습니다. 같은 결함이 라벨러에 따라 다르게 분류돼 있어서 모델이 일관된 패턴을 학습하지 못하고 있었습니다. 라벨링 가이드를 정리하고 재라벨링을 진행했더니 성능이 올랐습니다. 이 경험에서 기계 비전 모델의 성능 한계는 알고리즘보다 데이터 품질에서 결정되는 결이 있다는 것을 배웠습니다. 모델이 잘 안 된다면 데이터를 먼저 의심하는 것이 ML 엔지니어링에서 중요한 사고 패턴이라는 것도 이 경험에서 알게 됐습니다.
기계 비전 모델을 서비스에 통합할 때 응답 속도가 너무 느린 문제가 생겼습니다. 모델 정확도는 충분했지만, 추론에 걸리는 시간이 사용자 경험에 영향을 줄 정도였습니다. ONNX로 변환하니 추론 속도가 빨라졌지만 일부 특수 레이어에서 정확도가 떨어지는 케이스가 있었습니다.
양자화(Quantization)를 적용했더니 속도는 더 빨라졌지만 경계값 근처 분류 정확도가 낮아졌습니다. 각 방식의 속도와 정확도를 테스트셋으로 측정해 정리하고, 요구사항에 맞는 방식을 선택했습니다. ML 모델 배포는 정확도만의 문제가 아니라 운영 요구사항과의 균형을 찾는 결이 있다는 것을 이 경험에서 배웠습니다.
답변에서 흔히 빠지는 것들 — 빠져 있으면 꼬리질문이 깊어집니다.
이 질문에 이어 삼성전자 풀스택 면접관이 던질 가능성이 높은 후속 질문.
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