기업명 비공개

제 나름대로 열심히 공부했다고 생각하고 본 첫 시험 성적은 N2 152점이었습니다. 만족할만한 성취였지만 N2는 N1보다 난도가 낮았으므로 4개월 남짓 한 시간 동안 N1 180점을 얻으려면 턱없이 부족했습니다. 이를 극복하기 위해 시험까지의 제 생활을 모두 일본어 공부에 최적화시키기로 했습니다. 먼저 기본적으로 퇴근 후 매일 4시간 이상 한자만을 공부했습니다. 고득점 성취에 가장 중요한 것은 한자라고 생각했기 때문입니다. 둘째로는 모든 자투리 시간에 유튜브 대신 일본 드라마를 시청했습니다. 마지막으로 이동하거나 혼자 있을 때마다, 주제에 상관없이 그때의 생각을 일본어로 말하는 연습을 했습니다. 이렇게 모든 시간을 집요하리만큼 일본어에 몰두한 결과, 2017년 2회 시험에서 N1 180점을 취득할 수 있었습니다. 1년에 우리나라에서 약 100명 조금 넘는 인원만이 취득할 수 있는 N1 만점을 비전공자임에도 취득했다는 점은 제게 큰 자부심이 되었습니다. 이러한 최고 경험의 성취를 바탕으로 한 자부심은 제게 보다 도전적인 자세를 심어주었고, 이러한 자세가 Sony의 엔지니어로서 성장하는 데에 큰 도움이 될 거라 생각합니다. 대학교 입학 이후 경험했던 팀 프로젝트 중 하나를 선택하여, 본인이 팀 내에서 맡았던 역할과 기여한 바를 중심으로 자세히 작성해 주세요. [책임감을 지닌 협업] 종합설계 팀 프로젝트로 서로 간의 협업과 책임감 있는 자세를 통해 성공적인 결과를 얻은 경험이 있습니다. 파이썬을 이용하여 특수문자 손글씨 인식을 하는 코드 및 데이터셋을 구축하는 것이 프로젝트의 주된 내용이었고 가장 핵심적인 해결 과제는 수만 장이 필요한 데이터셋을 어떻게 확보하냐는 것이었습니다. 하나의 글씨마다 사진을 찍는 것은 비효율적이라고 생각했기 때문에 저는 우선 A4용지 한 장에 100개의 특수문자 글씨를 작성한 후 그 사진 하나를 이용하자고 제안했습니다. 모두들 동의하였고 교수님은 추가적으로 가로 세로를 정확히 등분하는 서비스를 제공하는 사이트를 알려주셨습니다. 하지만 A4용지에 사람이 정확한 간격으로 작성할 수 없고 하나하나의 크기가 달라질 수 밖에 없는 것 또한 원치 않는 노이즈를 발생시킬 것이라 생각했습니다. 그리하여 저는 OpenCV 라이브러리를 이용하여 100개의 글씨를 자동으로 인식하고 글씨의 크기가 일정하게 인식되도록 하는 방식을 제안했습니다. 다들 긍정적인 반응이었고 다 같이 업무를 분배하여 적절하게 코드와 데이터셋을 구성했습니다. 그 결과 인식률을 99% 가까이 올릴 수 있었고, 그 결과 종합설계 과목에서 A+를 취득했습니다. 프로젝트 속에서 배운 책임감과 협업의 정신을 바탕으로 팀에 빠르게 적응하고 녹아들겠습니다.