기업명 비공개

CJ올리브네트웍스에서는 이러한 경험을 바탕으로, 기술과 현장의 간극을 좁히는 AI 솔루션 설계자로서 핵심 역할을 하고 싶습니다. 고객 산업에 특화된 실전형 인프라를 설계하고, AI의 일상화를 이끄는 기반을 만들겠습니다. 인생에서 가장 노력해 본 성공 또는 실패 사례를 작성하고, 해당 경험이 본인에게 끼친 영향이 무엇인지 작성해 주세요. 가장 많은 노력을 기울였던 경험은 비대면 사이즈 예약 솔루션을 개발하며 신체 둘레를 자동으로 측정하는 AI 모델을 구현한 프로젝트입니다. 앱 개발자 및 PM과 협업하며 전체 프로젝트를 주도했고, 특히 AI 모델 설계, 추론 API 개발, 앱 연동 및 배포를 담당했습니다. 초기에는 3차원 Depth 정보를 기반으로 Point Cloud를 재구성하고, Open3D 라이브러리를 활용해 정밀 치수 계산을 시도했습니다. 하지만 이러한 방법은 과도한 연산량과 메모리 사용으로 인해 처리 속도가 느리고, 여러 번의 촬영을 해야하는 비효율이 발생했습니다. 기술적 완성도에만 집중한 나머지, 실사용 환경을 고려하지 못한 접근이었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 사용자 관점에서 접근 방식을 전면 수정했습니다. 여러 차례의 사용자 테스트와 피드백 분석을 거쳐, 촬영 횟수를 줄이면서도 측정 정확도를 확보할 수 있는 알고리즘을 새롭게 설계했습니다. Canny edge detection 기반 키포인트 보정 알고리즘을 개발하여 2차원 이미지로 표현한 depth map에 적용하였습니다. 그 결과, 3D 복원 없이도 안정적인 측정이 가능하도록 만들었고, 최종적으로 평균 상대 오차 5.2%를 기록하며 내부 상용화 기준을 충족시켰습니다. 해당 기술은 비대면 정장 대여 업체와의 베타 테스트를 성공적으로 마치고, 2개 기업과 추가 계약으로 이어졌으며, 2024 산학연협력 EXPO에서 시연되었고 연구 내용은 MDPI Applied Sciences 저널에도 논문으로 게재되었습니다. 이 경험을 통해 기술적 고도화도 중요하지만, 사용자 관점에서 접근했을 때 해결책이 더 명확해지고 단순해질 수 있음을 깨달았습니다. 복잡한 기술적 접근보다 사용자의 핵심 문제를 정의하고 해결하는 것이 실질적인 AI 기술 활용에서 중요한 요소임을 배울 수 있었습니다