삼성전자

이국종 교수 – 뛰어난 실력과 올바른 가치관으로 최고 전문의로 거듭남

이를 위해, 저는 학부 인턴 딥러닝 관련 연구 중 이미지 분류를 위한 CNN 모델인 Efficient Net을 최적화하여 모델 용량을 30% 줄이면서도 정확도를 유지하는 경험을 통해 자원 활용 능력과 분석 능력을 키웠습니다. 또한, 딥러닝 모델 기반 제스처 필기 인식 프로젝트를 진행하며 임베디드 시스템에 대한 역량을 키웠습니다. 이러한 경험을 바탕으로 시스템 LSI 사업부에 입사 후 불량 제품 데이터를 수집 및 분석해 제품 불량 분석 알고리즘을 개발하여 불량률을 낮추고 싶습니다. 또한, 사내 교육을 이용해 직무 이해도를 높히고 임베디드 시스템 활용 능력으로 SoC에 쓰이는 최적화된 SW를 개발하고 싶습니다.

[꾸준함의 결실] 저는 학부생 동안 미래 SW 엔지니어로서의 경쟁력 확보를 위한 프로그래밍 역량 강화와 학업 집중도를 높이기 위한 전 학기 장학금 수혜라는 목표를 세웠습니다. 이를 위해 동기들과 주 2회씩 전공 스터디를 진행하며 문제에 대한 각자의 생각을 공유하고 멘토-멘티 활동을 진행했습니다. 수강 내용을 오래 기억하기 위해 수강 후 2시간의 복습을 했고, 이해되지 않는 부분을 교수님께 질문을 하며 해결했습니다. 이를 통해, 자기주도학습 습관과 의견을 정확히 전달하는 방법을 배울 수 있었습니다. 그 결과, 프로그래밍 관련 전공에서 좋은 성적을 취득할 수 있었고 전 학기 학점 평균 4 이상을 유지하며 4년 연속 장학생이라는 목표를 달성할 수 있었습니다. 이를 통해 다시 한번 꾸준함의 힘에 대해 깨달았습니다. [학부 인턴을 통해 시야를 넓히다] 신입생 교양 수업에서 영어 몇 자로 컴퓨터의 특정 기능을 구현할 수 있음에 충격을 받았고 프로그래밍에 관심을 가지게 되었습니다. 프로그래밍언어, 디지털 영상처리, 임베디드 인공지능 등의 전공을 수강했고 프로그래밍과 딥러닝 관련 학부연구실에서 15개월간 학부 인턴을 했습니다. 딥러닝에 관해 공부하기 시작하며 학부 수업과 차원이 다른 난이도에 많은 어려움을 겪었습니다. 지도-비지도 학습, Loss Function 등 기본적인 이론들은 구글링과 관련 서적을 찾아보며 최대한 혼자서 이해하기 위해 노력했고, gradient descent, optimizer 등 막히는 개념은 선배들에게 질문하며 극복해갔습니다. 학습 과정에서 제가 관심 있는 분야를 연구해서 논문을 투고하고 싶다는 목표를 세우게 되었습니다. 저는 딥러닝 모델을 제약 없이 실생활에 적용해보고 싶어 딥러닝 모델 경량화라는 분야에 관해 연구했습니다. 새로운 기술을 공부하며 많은 어려움과 한계에 부딪혔지만 온라인 강의를 시청하고 관련된 논문을 분석해 논문 스터디에서 발표하며 부족한 부분을 보완할 수 있었습니다. 그 결과 IPIU학회에 성공적으로 논문을 투고할 수 있었습니다. 이를 통해 성장을 위해서는 고정된 시야에 머물지 않고 새로운 지식을 수용하는 자세가 중요하다는 것을 알게 되었습니다.

국가적 차원 : 관련된 기술에 대한 교육 기회를 확대해서 국민 모두에게 평등한 교육 기회를 제공해야 합니다. 이를 통해, 경제적/지역적으로 제약이 있는 상황에서도 국민이 기술 교육을 받을 수 있게 만들어 사회적 불평등을 완화할 수 있습니다. 또한, VR/AR 등 4차산업 분야는 미래 직업 수요가 높기에 취업난과 같은 사회적 문제 또한 해결할 수 있습니다. 기업적 차원 : 관련된 기술 분야에서 새로운 사업 기회를 포착하고 이를 위한 인재 양성에 힘써야 합니다. 좋은 예로, 삼성전자가 소프트웨어 분야 인재 양성을 위한 SSAFY를 운영하는 것이 있습니다. 이를 통해 전문 인력을 양성하여 글로벌 시대 속 선두 주자로 나아가 경쟁력을 확보할 수 있습니다. 개인적 차원 : 발전된 기술에 대해 열린 자세로 받아들이고 이 기술을 활용해서 개인적인 성장을 이루어 낼 수 있도록 노력해야 합니다. 현재 대부분의 대학이나 교육 기관에서 AR/VR 관련 교육을 많이 진행하고 있습니다. 이를 통해 새로운 기술을 습득하여 더 많은 사회적 가치를 창출하며 본인의 경쟁력도 높일 수 있습니다. 이러한 관점을 통해 새로운 기술 분야에서의 국가적 경쟁력을 갖추고 경제적인 부가가치를 창출하며 글로벌 선두 주자로서 발돋움할 수 있습니다.

종합설계과제로 라즈베리파이, LCD 디스플레이, 서보모터를 이용해 스마트 알약 배급기를 제작했습니다. 사용자가 제품을 쉽게 사용할 수 있도록 tkinter 라이브러리를 이용해서 LCD GUI를 기획하고 구현했습니다. 또한, Fusion360으로 제품의 3D모델링을 수행하고, GPIO 라이브러리를 이용하여 서보모터 제어 코드를 구현하였습니다. GUI와 제어 코드를 연동해 사용자의 입력에 따라 제품이 동작하도록 구현하였으며, 서보모터 사용 중 발생한 전압 부족 문제를 브레드보드와 전원 공급장치를 추가하여 해결하였습니다. 이를 통해 HW-SW를 유기적으로 관리하며 개발하는 방법과 임베디드 시스템 활용 능력을 길렀습니다. 임베디드 인공지능 과목의 팀 프로젝트로 젯슨나노와 Mediapipe 알고리즘을 활용해 시각장애인을 위한 딥러닝 기반 제스처 필기 인식 프로그램을 개발하였습니다. 젯슨 나노의 성능을 고려해 가벼운 모바일넷 분류기를 자체 데이터셋에 맞게 classifier를 수정하여 사용했습니다. 알파벳별 데이터셋을 구축하고 훈련 데이터와 검증 데이터로 나누어 데이터 전처리와 모델 학습을 진행한 결과 95%의 정확도를 달성했습니다. 또한, 실시간 추론을 위해 Pytorch 모델을 ONNX 모델로 변환해 최적화하여 추론 시간을 현저히 줄였습니다. 이를 통해 데이터 처리 및 딥러닝 활용 능력과 조건에 맞게 라이브러리를 활용하는 능력을 길렀습니다. 이 경험들을 기반으로 딥러닝을 활용해서 반도체 불량 분석 알고리즘을 개발해 불량률을 낮추고, 임베디드 시스템 활용 능력으로 SoC에 사용되는 최적화된 SW를 개발함으로써 시스템 LSI 사업부에 기여하겠습니다.