AI 기반 검사 지능화나 Machine Vision 등 첨단 검사 기술에 대해 알고 있는 부분이 있다면 설명하고, 본인의 학습 의지를 말씀해주세요.

Machine Vision은 카메라와 AI 알고리즘을 결합해 제품 결함이나 치수 편차를 자동으로 검출하는 기술로 알고 있습니다. 비전 검사 수업에서 OpenCV를 사용해 간단한 결함 탐지 알고리즘을 구현해봤는데, 조명 조건이 조금만 달라져도 인식률이 크게 떨어진다는 걸 직접 경험했습니다. 그게 실제 산업 현장에서 환경 제어가 왜 중요한지를 이해하는 계기가 됐습니다. 관련 경험으로는 캡스톤 프로젝트에서 불량품 이미지 데이터셋을 모아 간단한 CNN 분류기를 학습시킨 것이 있습니다. 정확도가 높지는 않았지만, 라벨 품질과 데이터 다양성이 모델 성능을 좌우한다는 걸 확인했습니다. 기술 트렌드로는 딥러닝 기반 이상 탐지가 기존 룰 기반 방식을 빠르게 대체하는 흐름이고, 설명 가능한 AI를 품질 검사에 적용하려는 시도도 늘고 있다고 알고 있습니다. 아직 현장 경험은 부족하지만, 입사 후 실제 장비와 데이터를 다루면서 학습 속도를 높이겠다는 생각입니다.