LG전자

학부연구생과 대학원 과정에서 저는 알고리즘 구현 자체보다, 실제 시스템 환경에서의 성능과 효율을 고려한 소프트웨어 설계에 집중해 왔습니다. 알고리즘 성능 저하의 원인을 데이터 전처리, 메모리 접근, 반복 연산 병목 등으로 분해해 분석하며, 수치 기반으로 개선 효과를 검증했습니다. 대학원에서는 대용량 데이터를 처리하는 소프트웨어 구조를 설계하며 처리 지연, 확장성, 안정성을 동시에 고려해야 했고, 멀티스레딩 구조와 처리 흐름 재설계를 통해 시스템 전체 성능을 개선한 경험이 있습니다. 이 과정에서 부분적인 최적화보다 전체 구조의 균형이 중요하다는 점을 체득했습니다. 이러한 경험은 센서 데이터 처리, 실시간 제어, 안정성이 중요한 로봇 소프트웨어 개발에 직접적으로 활용될 수 있는 강점이라고 생각합니다. 특히 로봇 시스템에서 발생하는 다양한 병목과 예외 상황을 구조적으로 분석하고, 시스템 관점에서 안정적인 동작을 구현하는 데 기여할 수 있습니다. 입사 후에는 로봇 제어 및 서비스 로봇 소프트웨어 개발에 참여하며, 제품이 실제 환경에서 안정적으로 동작할 수 있도록 핵심 모듈의 품질과 성능을 높이는 데 집중하고 싶습니다. 장기적으로는 하드웨어 구조와 동작 특성에 대한 이해를 바탕으로, 로봇 시스템 전반의 성능과 신뢰성을 함께 개선할 수 있는 소프트웨어 엔지니어로 성장하여 LG전자 로봇 사업의 기술 경쟁력 강화에 기여하는 것이 목표입니다.

이 문제를 극복하기 위해 접근 방식을 근본적으로 바꾸었습니다. 단순히 결과를 다시 얻는 데 집중하기보다, 왜 성능이 낮게 나왔는지를 구조적으로 분석하는 데 시간을 투자했습니다. 알고리즘 로직을 단계별로 분해하고, 데이터 전처리 방식, 메모리 접근 패턴, 반복 연산에서의 병목을 각각 독립 변수로 두고 실험을 설계했습니다. 작은 구현 차이가 실행 시간과 자원 사용량에 미치는 영향을 수치로 비교하며 검증했고, 이를 통해 성능 저하의 원인이 특정 연산 구조와 데이터 처리 방식에 있음을 밝혀낼 수 있었습니다. 이 경험은 이후 대학원 과정에서도 큰 자산이 되었습니다. 대용량 데이터를 처리하는 소프트웨어 구조를 설계하는 과정에서 성능 저하와 처리 지연 문제가 반복적으로 발생했지만, 과거의 경험을 바탕으로 문제를 감각이 아닌 근거로 분해하고 접근할 수 있었습니다. 부분적인 수정에 그치지 않고 처리 흐름 자체를 재설계하며, 멀티스레딩 구조와 데이터 분할 방식을 적용해 시스템 전반의 균형을 개선했습니다. 이러한 경험을 통해 저는 어려운 상황일수록 문제를 명확히 정의하고, 과정과 근거를 통해 해결책을 찾는 태도가 중요하다는 것을 배웠습니다. 결과에만 집중하던 개발자에서, 과정을 통해 신뢰할 수 있는 결과를 만들어내는 개발자로 성장할 수 있었던 전환점이었으며, 이후 어떤 과제에서도 쉽게 포기하지 않고 구조적으로 해결해 나가는 제 강점의 기반이 되었습니다.