미리보기

[파이썬을 기반으로, 필요한 것은 찾아서]
저는 배우지 않은 지식이라도 필요하다면 찾아서 배우고 사용하려는 의지를 갖추었습니다. 대학시절 주도적으로 배웠던 파이썬 스킬은 현재 제 메인 개발언어로 사용을 하고 있으며 학원에서 고등학생 및 대학생들을 가르칠 수 있는 수준으로 활용가능합니다. 프로젝트 및 AI를 공부하며 계속 파이썬을 사용하였고 Django 및 Pytorch같은 프레임워크를 이용하여 프로젝트를 진행할 수 있을 정도의 수준을 갖추었습니다.

두번째로, 대회 아이디어 도출수업을 진행하며 새롭게 등장하는 IT키워드들에 대한 지식을 갖추고 학생들에게 설명하였습니다. 이를 통해 끊임없이 변화하는 IT생태계에 뒤처지지 않도록 노력하는 자세를 갖추었습니다.

마지막으로, ppt를 이용한 발표에 익숙하고 워드를 기본 문서작성프로그램으로 사용할 정도로 MS기반 툴에 익숙한 사용경험을 보유하였습니다. 또한 엑셀과는 다르지만 스프레드시트를 이용한 시스템을 구축할 수 있을 정도로 엑셀함수 사용경험에도 능숙한 모습을 갖추었습니다.

이 역량들을 바탕으로 빠르게 변화하는 AI 시장 속에서 필요한 논문을 리딩하며 기술들을 쏙쏙 습득하고 제것으로 만들겠습니다.

[열정으로 배워서 사용하겠습니다!]
외부교육을 통해 [진열대 상품 가격표 인식을 통한 최저가 사이트 제공] 이라는 프로젝트를 진행하였습니다. 5명이서 진행하는 최종 프로젝트였는데 저희의 공통점 웹을 만들어 본 적도 없는 프로젝트 경험이 부족하다는 것이었습니다.

AI부트캠프였기에 팀원들에게 AI를 맡기기로 하고 저는 백엔드를 자진하여 맡았습니다. 그리고 이를 위해 자신있는 언어인 파이썬에서 웹을 만들 수 있는 Django를 공부하기 시작했습니다. 실제 웹페이지 제작을 공부와 동시에 진행하며 모델이나 OCR 함수가 잘 넘어올 것이라고 가정한 채로 만들었습니다. 최초로 만든 웹은 이미지업로드와 OCR, 모델사용을 각각 앱별로 나누어 3개의 앱을 연결한 웹페이지를 제작했지만 팀원들이 colab환경에서 작성하여 넘겨준 코드를 곧바로 적용하기에 무리가 있어 직접 코드를 수정하며 웹에 적용하였습니다.

결국 각각의 파일을 환경에 맞게 고쳐 모듈화시키고 하나의 뷰에 3가지 템플릿을 넣어 한 앱에서 작동하게끔 하였고, AWS의 EC2 인스턴스를 활용하여 성공적으로 업로드하였습니다.

이를 통해, 백엔드를 설계하는 법에 대해서 배울 수 있었고 클라우드 서비스를 어떻게 터미널을 통해 접속하고 어떻게 서버를 클라우드에 올리는지도 배울 수 있었습니다. 이러한 경험을 살려 실제 직무에서 차이점과 더 배워야 할 점을 빠르게 습득하는 인재가 되도록 하겠습니다.
외부교육을 통해 [진열대 상품 가격표 인식을 통한 최저가 사이트 제공] 이라는 프로젝트를 진행하였습니다. 5명이서 진행하는 최종 프로젝트였는데 저희의 공통점 웹을 만들어 본 적도 없는 프로젝트 경험이 부족하다는 것이었습니다.

먼저 팀원과의 분업을 통해 저는 AI 모델링 및 백엔드를 자진하여 맡았습니다. 먼저, AI모델링을 위해 필요한 전처리 기술을 고민하였습니다. 가격표에서 제품을 수행하는 방법을 CV로 진행할지, NLP로 진행할지 확신이 서지 않은 상황에서 Bert기반 언어모델들을 찾아보며 형태소 분석으로 제품명을 선별하는 방법을 고안하였습니다. 한국의 가격표 이미지 데이터도 부족한 상황에서 팀원들이 직접 촬영을 통해 250개의 데이터를 준비했고, 이를 기반으로 OCR을 진행한 뒤 직접 라벨링하여 제품명과 가격을 분류하였습니다. 이후, NER데이터셋을 이용해 조직의 태그를 전부 제품명으로 대체한 뒤 학습시키는 방법으로 진행하였습니다. 결과는 짧은 제품명은 비교적 잘 인식해냈지만 길거나 띄어쓰기가 많이 포함된 제품일수록 인식률이 떨어진다는 것을 확인하였습니다. 형태소로 글자를 찢어내는 방식에서 제품명에 포함된 띄어쓰기를 하나의 제품으로 인식하지 못하는건가 하는 의심이 피어났고, 여러번 방식을 바꾸어 시도했지만 여전히 인식률이 좋지않아 Spacy라는 모델을 고려하게 되었습니다. 이후의 과정은 팀원에게 맡긴 후 저는 백엔드 작업에 착수하였습니다.

이 과정을 통해 AI학습에서 데이터 전처리가 무엇보다 중요하고 시간이 오래 걸리는 작업이라는 것을 다시 한번 실감할 수 있었고, 라벨링 과정에서 어려움을 겪었기 때문에 데이터셋이 얼마나 중요한지 알게 되었습니다.

부족한 시간 안에 웹을 만들어야 했기 때문에 자신있는 언어인 파이썬에서 웹을 만들 수 있는 Django를 공부하기 시작했습니다. 실제 웹페이지 제작을 공부와 동시에 진행하며 모델이나 OCR 함수가 잘 넘어올 것이라고 가정한 채로 만들었습니다. 최초로 만든 웹은 이미지업로드와 OCR, 모델사용을 각각 앱별로 나누어 3개의 앱을 연결한 웹페이지를 제작했지만 팀원들이 colab환경에서 작성하여 넘겨준 코드를 곧바로 적용하기에 무리가 있어 직접 코드를 수정하며 웹에 적용하였습니다.

결국 각각의 파일을 환경에 맞게 고쳐 모듈화시키고 하나의 뷰에 3가지 템플릿을 넣어 한 앱에서 작동하게끔 하였고, AWS의 EC2 인스턴스를 활용하여 성공적으로 업로드하였습니다.

이를 통해, 백엔드를 설계하는 법에 대해서 배울 수 있었고 클라우드 서비스를 어떻게 터미널을 통해 접속하고 어떻게 서버를 클라우드에 올리는지도 배울 수 있었습니다. 이러한 경험을 살려 실제 직무에서 차이점과 더 배워야 할 점을 빠르게 습득하는 인재가 되도록 하겠습니다.

[열정을 가지고 새롭게 거듭나자]
저는 적극적으로 문제해결에 앞장서고 도전을 하고 싶은 사람입니다. 학원에서 강사로 일할 때, 누가 시키지도 않았는데 5개나 되는 업무일지를 간단히 해보고 싶어 일지 자동화 시스템을 구축하는 기획서를 제출하였습니다. 학원의 승인을 받아 1달정도 퇴근 후에도 집에서 매달린 자동화시스템은 스프레드시트의 함수와 시스템을 사용하여 중앙시트 하나를 통해 각 강사의 배정시트마다 서로 다른 학생배정과 업무지시를 할당할 수 있게 만든 시스템이었습니다. 엑셀의 더하기 함수조차 잘 모르던 저는 열정 하나로 1달만에 이 시스템을 완성할 수 있었고, 학원에 정착시킬 수 있었습니다. 이러한 경험은 도전을 두려워하지 않게 했고 성장하는데 기쁨을 맛보게 하였습니다.

[AI에 대해 관심을 갖고 변화하는 시장에 빠르게 적응하겠습니다]
저는 AI에 대해 큰 관심을 가지고 있고 세상 어디에서나 AI는 필수적인 기술일 수밖에 없다고 생각합니다. 그렇기에 저는 미래를 준비하고자 학사연구생 경험을 통해 QNN 등의 논문을 읽고 발표하며 AI의 지식을 갖추고자 노력하였습니다. 게다가 졸업 후 더 역량을 쌓고자 프로그래머스 인공지능 데브코스에 참여해 CNN을 통한 이미지 분류, GAN을 이용한 얼굴 마스크 이미지 등 미니프로젝트를 진행하며 인공지능 기초지식을 쌓았습니다. 마지막 최종 프로젝트에서는 그동안 실습으로 진행해보지 않았던 NLP를 진행해보고자 주도적으로 NER의 개념을 제시하고 Spacy를 통한 가격표 인식 프로젝트를 진행하였습니다.

이러한 다양한 경험을 바탕으로 주어진 업무에 성실히 적응하고 해내겠습니다.