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hwp( 목 차 )
1. 본인이 영상처리 분야에 관심을 갖게 된 계기와 그 과정에서 습득한 기술 또는 경험에 대해 서술하세요.
2. 한미반도체의 영상처리 개발 직무에 지원하게 된 이유와 본인이 회사에 기여할 수 있는 점을 구체적으로 설명하세요.
3. 영상처리 관련 프로젝트 또는 연구 경험 중 가장 기억에 남는 사례와 그 성과를 상세히 기술하세요.
4. 협업 상황에서 본인이 겪었던 어려움과 이를 해결한 방법에 대해 서술하고, 그 경험이 본인의 성장에 미친 영향을 설명하세요.
1. 본인이 영상처리 분야에 관심을 갖게 된 계기와 그 과정에서 습득한 기술 또는 경험에 대해 서술하세요.
처음 영상처리에 관심을 가지게 된 계기는 대학교 2학년 때 졸업생 선배의 영상분석 프로젝트 발표를 들었을 때였습니다. 단순히 눈으로 이미지를 판단하는 것이 아니라, 알고리즘을 통해 사람의 시각을 대체하거나 보완하는 기술이라는 점이 매우 흥미로웠습니다. 특히 산업용 이미지 처리에 활용되는 머신비전 기술이 생산 효율성과 불량률 감소에 직결된다는 점이 인상 깊었습니다. 그때부터 영상처리가 단지 ‘분석’의 수단을 넘어 실제 산업 문제 해결에 적용될 수 있는 현실적인 기술이라는 점을 실감하게 되었고, 자연스럽게 진로 방향도 영상처리 중심으로 설정하게 되었습니다.
3학년 진학 후 본격적으로 관련 수업을 이수하면서 기초적인 영상처리 이론부터 실습까지 단계적으로 학습했습니다. 영상 필터링, 컨볼루션, 에지 디텍션, 히스토그램 평활화와 같은 전통적인 처리 기법은 OpenCV를 활용해 Python과 C++ 환경에서 직접 구현했고, 노이즈 제거 및 해상도 향상 기법의 성능을 PSNR 및 SSIM 기준으로 비교 분석하며 각각의 알고리즘이 갖는 물리적 의미와 활용 범위에 대해 감을 잡을 수 있었습니다. 이 과정을 통해 저는 단순히 알고리즘을 사용하는 데 그치지 않고, 각 기법이 어떤 조건에서 적절하게 작동하는지 고민하고 실험적으로 검증하는 습관을 가지게 되었습니다.
이후 팀 프로젝트로 산업용 비전 시스템 기반의 납땜 검사 알고리즘 개발을 진행하면서 영상처리 기술을 실제 산업 문제에 어떻게 적용할 수 있는지 더 깊이 이해할 수 있었습니다. SMT 공정 과정에서 발생하는 납땜 불량(미납, 과납, 브릿지 등)을 탐지하는 프로젝트였는데, 수작업으로 불량을 판별하던 기존 방식을 자동화하는 것이 목표였습니다. Raspberry Pi 기반 카메라로 PCB 이미지를 획득하고, HSV 색공간 분리 후 Thresholding 및 Morphological Operation을 이용해 납땜 영역을 추출했습니다. 하지만 초기에는 조명 변화나 카메라 각도에 따라 오검출이 잦았고, 이를 해결하기 위해 라이트닝 보정 및 윤곽선 기반 필터링을 적용했습니다. 또한 불량 데이터가 부족했던 탓에 데이터 증강을 위해 회전, 크롭, 가우시안 노이즈 삽입 등의 방식을 활용하여 학습 데이터를 보완했습니다. 해당 프로젝트를 진행하면서 영상의 전처리 단계가 얼마나 결과 정확도에 영향을 미치는지 체감할 수 있었고, 최종적으로 약 94%의 불량 검출 정확도를 달성하였습니다.
졸업을 앞두고는 영상처리를 딥러닝 기반으로 확장하고 싶어 YOLOv5 기반 실시간 객체 인식 과제를 수행했습니다. COCO Dataset을 기반으로 Pre-trained 모델을 학습시킨 후, 특정 사물 인식 및 위치 추적을 시도했고, 이후 자율주행 시뮬레이션 환경에서 차량 인식 실험까지 진행하였습니다. 특히 NMS(Non-Max Suppression)나 Confidence Threshold 값을 조정하면서 False Positive를 줄이고자 시도했던 부분이 기억에 남습니다. 실시간 처리 속도를 높이기 위해 TorchScript로 모델을 변환하고, GPU 메모리 최적화도 병행했습니다. 이를 통해 단순히 모델을 사용하는 데서 나아가, 실무에서 어떻게 속도와 정확도를 모두 고려한 튜닝을 해야 하는지 감각을 기를 수 있었습니다.
영상처리에 대한 관심은 학술적인 영역에 그치지 않고, 일상에서도 지속되었습니다. 주말마다 Kaggle의 이미지 처리 관련 Competition에 참가해 다양한 모델과 전처리 방식을 실험해 보았고, 모델 성능을 비교하며 실전 감각을 키웠습니다. 특히 Medical Image Segmentation 문제에서 U-Net 구조를 개선해 IoU 점수를 높였던 경험은 영상처리의 활용 범위가 의료, 제조, 방위 산업 등 매우 넓다는 걸 실감하게 해주었습니다. 다양한 이미지 환경에서의 대응 능력을 기르기 위해 RGB뿐 아니라 Grayscale, IR, X-ray 이미지까지 실험해보며 영상 데이터의 특성에 따른 접근 방식을 고민했습니다.
지금까지의 과정에서 저는 영상처리를 하나의 도구로 익히기보다는, 특정한 문제 상황에서 ‘어떤 방식이 가장 현실적이고 효율적인가’를 기준으로 판단하는 개발자로 성장하고자 노력해왔습니다. 어떤 환경에서 어떤 영상 데이터를 처리해야 하는지, 그 상황에 가장 적합한 알고리즘은 무엇인지, 그리고 속도와 정확도의 균형을 어떻게 맞출 것인지 등, 실무적 사고를 함께 키워온 점이 제 강점이라고 생각합니다. 이러한 접근은 이후 반도체 패키징 검사나 정밀 장비에서의 영상처리 문제 해결에도 충분히 확장 가능하다고 믿고 있습니다.
2. 한미반도체의 영상처리 개발 직무에 지원하게 된 이유와 본인이 회사에 기여할 수 있는 점을 구체적으로 설명하세요.
한미반도체는 글로벌 반도체 패키징 공정 분야에서 독보적인 장비 기술력을 보유한 기업이며, 특히 머신비전 기반의 고속·고정밀 영상처리 기술을 바탕으로 한 설비 자동화에서 뛰어난 경쟁력을 확보하고 있다고 알고 있습니다. 반도체 후공정은 구조적으로 매우 미세하고, 정밀도 오차에 대한 허용 범위가 극히 적기 때문에 수 μm 단위의 오차를 감지하고 수정할 수 있는 영상 인식 시스템의 성능이 곧 장비 품질로 이어지는 산업입니다. 한미반도체의 고속 다이 본더나 2D/3D AOI 검사기처럼 영상처리 기술이 핵심 역할을 하는 장비가 많다는 점에서, 영상처리 개발자는 단순한 소프트웨어 개발을 넘어 장비 전체 성능을 결정짓는 매우 중요한 역할을 수행하게 된다고 생각합니다. 저는 이러한 산업 구조에 깊이 공감하고 있고, 그 중심에서 실제 장비의 눈이 되어줄 수 있는 알고리즘을 개발하고자 하는 목표로 지원하게 되었습니다.
한미반도체가 개발한 ‘비전 얼라인먼트 시스템’ 기술은 특히 인상 깊었습니다. 기존에는 다이의 위치를 정확히 맞추기 위해 기계적 정렬 방식이 사용되었지만, 이 기술은 실시간 고속 카메라 영상과 영상 보정 알고리즘을 활용해 다이의 위치를 자동으로 추적하고 정렬합니다. 저는 이를 통해 영상처리 기술이 단지 보조적 요소가 아니라, 제품 경쟁력 자체를 좌우하는 핵심임을 다시 한 번 느낄 수 있었습니다. 정렬 정확도가 낮아질 경우 수율 저하로 이어지고, 이는 전체 생산라인의 효율에도 악영향을 미칠 수 있기 때문에, 미세한 변화도 포착할 수 있는 영상 인식 기술 개발은 매우 중요하다고 생각합니다.
저는 대학 시절 진행했던 납땜 불량 검출 프로젝트와 3D 영상 기반 표면 결함 인식 실험을 통해, 영상처리를 단순 시각화가 아닌 물리적 정밀 분석 도구로 활용하는 경험을 갖고 있습니다. 특히 딥러닝 기반 검출기와 전통 알고리즘을 혼합하여 불량 검출 정확도를 높였던 사례는, 다양한 조건에서 알고리즘을 조합하고 최적화하는 능력을 실무에 잘 활용할 수 있다는 자신감을 주었습니다. 실제 산업 환경에서는 단일 모델보다 상황에 맞는 알고리즘 조합과 하드웨어 자원 최적화가 필수적이며, 제가 해온 프로젝트 방식은 이러한 현실적인 조건에 부합한다고 생각합니다.
또한 비전 기반 시스템의 한계점 중 하나인 조명 변화나 이미지 노이즈에 대한 민감도 문제를 개선하기 위해, 실제 공장 조도 환경을 시뮬레이션한 테스트를 진행했던 경험도 있습니다. 동일한 장면이라도 빛의 각도나 카메라 노출 설정에 따라 완전히 다른 결과가 나오는 영상 환경에서, Adaptive Histogram Equalization(AHE), Retinex 기반 보정 알고리즘을 적용해 이미지 안정성을 향상시켰습니다. 이러한 기법은 실제 반도체 생산라인처럼 조명이 일정하지 않은 환경에서도 유용하게 활용될 수 있으며, 실제 업무에서도 민감도 보정 알고리즘 개선에 기여할 수 있다고 생각합니다.
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