LG전자

[기술의 실현 장소, 생산기술원] LG전자 생산기술원은 전사 제조 지능화를 위한 소프트웨어 표준을 수립하는 곳입니다. 저는 소프트웨어가 화면 속 서비스에 머물지 않고, 실제 제품이 생산되는 물리적인 현장을 제어하고 최적화할 때 발생하는 데이터의 가치에 관심을 가져왔습니다. 특히 LG전자가 스마트파크 등을 통해 구축하고 있는 지능형 공정 시스템은 소프트웨어 전공자로서 제 역량을 가장 실질적으로 기여할 수 있는 분야라고 생각합니다. 인턴 기간 중 컴퓨터 비전 기반의 실시간 객체 검출 및 불량 판별 알고리즘 과제를 수행하며, 현장에서 발생하는 이미지 데이터를 전처리하고 모델에 적용해 본 경험이 있습니다. 이 과정에서 이론적인 모델보다 실제 데이터의 특성을 파악하고 예외 상황을 처리하는 로직이 시스템의 안정성에 더 큰 영향을 미친다는 것을 배웠습니다. 이러한 경험은 제조 공정의 수많은 변수를 소프트웨어로 제어해야 하는 생산기술원의 업무 성격과 맞닿아 있다고 생각합니다. 저는 생산기술원에서 공정 자동화와 지능화를 위한 SW 솔루션 개발에 참여하고 싶습니다. 현장의 엔지니어들이 신뢰하고 사용할 수 있는 안정적인 코드를 작성하는 것을 최우선으로 삼겠습니다. 입사 후, LG전자의 생산 기지가 데이터 기반으로 최적의 의사결정을 내릴 수 있도록 지원하는 소프트웨어 엔지니어가 되겠습니다. · 본인이 지원한 직무와 관련된 본인의 향후 미래 계획에 대해 구체적으로 기술해주시기 바랍니다. [현장 도메인 이해를 바탕으로] 입사 후 1년 내에는 생산기술원이 운영하는 소프트웨어 프레임워크와 제조 공정 흐름을 완전히 숙지하겠습니다. 소프트웨어는 현장을 이해할 때 비로소 제 기능을 발휘한다고 생각합니다. 현장 엔지니어들과 소통하며 실제 설비에서 발생하는 데이터의 특성을 파악하고, 시스템 운영 중 발생하는 기술적 병목 현상을 해결하는 데 집중하겠습니다. 이후에는 인턴 시절 경험한 비전 검사 알고리즘 역량을 심화하여, 제품의 미세 결함을 사전에 포착하거나 검사 속도를 높이는 솔루션 고도화에 참여하고 싶습니다. 기술적 화려함보다는 공정 효율과 수율 향상이라는 실질적인 결과에 기여하는 소프트웨어를 만들겠습니다. 장기적으로는 LG전자의 글로벌 생산 기지에 공통으로 적용될 수 있는 표준화된 제조 플랫폼 설계 전문가로 성장하는 것이 목표입니다. · 프로젝트 경험 대학교 4학년 인턴십 당시, 실제 생산 라인을 가정한 환경에서 제품의 외관 불량을 실시간으로 탐지하는 연구를 수행했습니다. 당시 시스템은 이미지 처리 부하로 인해 실시간성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 제 목표는 초당 30프레임 이상의 처리 속도를 유지하면서, 불량 검출 정확도를 기존 시스템 대비 10% 이상 향상시키는 것이었습니다. 가장 먼저 이미지 데이터의 품질을 높이기 위해 전처리 파이프라인을 재설계했습니다. 분석 결과, 특정 조명 환경에서 제품의 질감과 불량 부위의 경계가 모호해져 검출력이 떨어지는 현상을 확인했습니다. 이를 해결하기 위해 이미지의 적응형 이진화 로직을 도입하고, 관심 영역을 설정하여 필요한 부분만 연산하도록 데이터 처리 구조를 수정했습니다. 또한, 성능 측정도구를 활용해 알고리즘의 실행 시간을 구간별로 측정하여 병목 지점을 파악했습니다. 불필요한 전체 탐색 연산을 줄이기 위해 데이터 구조를 최적화했고, 이 과정에서 발생한 오검출 오류를 해결하기 위해 로그를 역추적하며 에지 케이스를 하나씩 점검했습니다. 특히 환경 변화에 따른 예외 처리 로직을 보완하여 시스템의 안정성을 확보하는 데 집중했습니다. 최종적으로 테스트 데이터 셋 기준 검출 정확도를 기존 대비 약 15% 향상시켰으며, 끊김 없는 실시간 모니터링 환경을 구축했습니다. 이 경험을 통해 소프트웨어 성능 개선은 데이터의 특성을 정확히 분석하는 것에서 시작됨을 배웠습니다. 또한, 팀원들과의 코드 리뷰를 통해 제가 놓쳤던 예외 상황을 파악하며 협업이 결과물의 완성도에 미치는 영향을 체감했습니다. 생산기술원에서도 과장되지 않은 분석과 끈기 있는 코드 수정으로 실무적인 문제를 해결해 나가겠습니다.