"도전적인 성격 - 꾸준한 자기 계발"
재료공학을 전공했지만 IT라는 분야에 새롭게 도전을 해왔습니다. 제일 처음에는 웹프로그래밍부터 시작해서 엄청난 데이터를 가공하여 시각화를 하였고 현재는 4차 산업혁명을 맞이하여 신기술인 AI를 배우고 있습니다. 아쉬운점 1딥러닝 모델 중 Faster R-CNN 모델을 사용해 SNS, 1인 미디어에서 이슈가 될 수 있는 얼굴, 차량 번호판 등 개인 정보를 자동으로 blur 처리를 하는 모델을 구축한 경험이 있습니다. KT AI Academy를 수강하며 딥러닝, 머신러닝 등 배웠던 내용을 바탕으로 프로젝트를 했습니다. 블로그, SNS, 1인 미디어 방송 등에서 콘텐츠와 관련이 없는 일반인의 얼굴, 차량 번호판이 나와 개인 정보가 문제가 된다는 점에서 착안했습니다. 기존 카카오에서 지도를 런칭하며 로드뷰에서 Faster R-CNN 모델을 사용해서 blur 처리를 하고 있었지만, 코드, 데이터 등 공개된 정보들이 없었기 때문에 1인 미디어 운영자, SNS 사용자 등 누구나 사용할 수 있게 주제를 선정했습니다.
3주 동안 팀원 4명이서 Faster R-CNN 모델과 관련된 base 논문을 분석하고, github의 오픈소스를 활용해 tensorflow로 모델을 구축했습니다. blur 처리를 위해 python 코드를 변경하였고, object detection과 blur 총 2가지 모듈을 2 step으로 쉘 스크립트로 병합하여 Faster R-CNN 모델과 blur를 같이 사용할 수 있었습니다. training을 위해 WIDERFACE dataset을 사용해 5 epoch의 11만 번의 iteration을 수행하였고, 번호판의 경우에는 직접 찍은 데이터 1,200장으로 5 epoch로 트레이닝을 실행했습니다. 처음 트레이닝을 시도하여 번호판을 detection 하는 작업을 시행했습니다. 하지만 분명한 번호판이 아닌 희미한 번호판만 인식하는 문제가 발생했습니다. 그리고 얼굴 데이터도 원칙적으로는 한 사람에 하나의 bounding box가 생겨야 하는데, 여러 개의 bounding box가 잡히는 문제가 발생했습니다. 문제 해결을 위해 논문, KT 융합기술원의 연구원들에게 도움을 구해 training의 iteration을 더 늘리고 선명한 차량 번호판과 큰 얼굴 dataset의 수를 더 늘렸습니다.
팀에서 맡은 제 역할은 논문을 분석하고 Faster R-CNN, pyblur 코드 분석과 moviePY를 사용하여 기존 영상에서 블러처리를 시켜 결과물을 내는 업무였습니다. 처음에는 앱으로 만들자는 시도를 했지만, 시간과 기술의 부족으로 구현하지 못했습니다. 대안으로, 동영상을 프레임 단위로 자르고 blur 처리를 처리한 후, moviePY를 통해 사진을 합쳐 동영상으로 결과물을 만들었습니다. 이 모델을 길거리 방송 등에 적용하여 콘텐츠와는 전혀 관련이 없는 일반인의 얼굴에 대해서 blur 처리를 하였고, mAP 0.5를 넘기는 정확도를 달성했습니다. 높은 정확도로 인해 데모 영상이 잘 나왔기에 KT 융합 기술원 로드쇼에 오르는 좋은 결과를 얻을 수 있었고 상용화 여부는 현재 특허가 진행되고 있기 때문에, 진행 중에 있습니다. 아쉬운점 2
"개발 프로젝트 - 풍부한 IT 경험"
JSP와 Maria DB를 이용하여, 물류정보시스템을 기반으로 한 햄버거 배달 시스템을 구축한 경험이 있습니다. 약 2주간의 웹페이지 구현 프로젝트에서 CSS로 웹 디자인을 구현했습니다. 그 중에서 제 역할은 게시판을 담당하는 개발자 역할과 DB 총괄자였습니다. eXERD를 이용해 원재료의 재고부터 배달 서비스에 필요한 총 9개의 DB를 모델링하고 maria DB로 구축하였습니다. DB의 설계와 구축으로 끝날 줄 알았던 DB 담당자 역할이었지만 총 2주간 프로젝트 동안 팀원의 의견을 반영하여 수정하는 일이 빈번했습니다. 대략 30번 정도의 DB 수정 과정을 거쳐 프로젝트에서 DB 구축 프로세스를 익혔습니다. DB 관리자와 더불어 JSP 파일로 게시판을 짜면서 완벽한 게시판을 구현하기 위한 노력을 해왔습니다. 수업시간에 배운 내용을 바탕으로 파일 첨부 및 첨부된 파일을 목록에 띄우기 위해 수많은 시행착오를 겪었지만 끈기있게 도전한 결과, 성공을 맛볼 수 있었습니다.아쉬운점 3
아쉬운점 1 엄청난 데이터를 가공했다는 것이 무엇인지 구체적으로 설명해야 합니다.
아쉬운점 2 이 경험은 IT학원에서 교육을 수강하면서 수행한 프로젝트인 것 같습니다. 그런데 내용을 보면 뭔가 대단한 일을 한 것처럼 쓰여져 있습니다. KT기술원 연구원도 참여했고, 특허도 진행되고 있다는 부분이 그것입니다. 학원 교육을 무시하는 것은 아니지만 일반적으로 해당 분야에 지식이 부족한 사람들이 무언가를 배우기 위해 간다는 것을 감안할 때, 지원자 역시, 크게 다르지 않을 것이라 판단됩니다. 이 내용에 믿음이 생기지 않는 이유는 이 경험에 대한 배경설명이 충분하지 않기 때문입니다. 자신이 수행한 일이 왜 대단한 것인지, 그리고 이 프로젝트가 왜 수준 높은 결과를 가지게 된 것인지 좀 더 구체적인 설명이 필요합니다. 또한 이 경험이 지원회사 직무에 어떤 연관이 있는지도 설명할 필요가 있습니다.
아쉬운점 3 이 부분도 과장된 느낌이 든다는 점이 아쉽습니다. 소제목에 풍부한 IT경험을 했다고 했는데, 제시한 것은 단 하나의 프로젝트 경험이고, 그 내용도 웹페이지 개발입니다. 어디서 했고, 왜 했는지 무엇이 성공인지 구체적인 내용이 없어 이 경험의 가치를 파악하기도 어렵습니다.
