1. 지원하는 회사와 분야(직무)에 대한 지원 동기를 자유롭게 기술해 주십시오. (최대 400자 입력가능)
공간 AIoT 디지털 플랫폼 기업 HDC랩스는 딥러닝을 기반으로 영상/음성/언어 분야의 문제를 해결하고, 상업공간 및 주거공간 서비스를 제공합니다. 저는 자연어처리 연구실에서 석사 과정을 수료하며, 오디오/텍스트/이미지/Wi-Fi 무선 신호 등 다양한 모달리티를 이용한 7개의 프로젝트 및 멀티모달 연구를 수행했습니다. 다중 모달리티를 활용한 연구를 수행하며, 각 모달리티의 특징을 파악하고 이를 기반으로 모델링 하는 것에 흥미를 느꼈습니다. 입사 후에도 모달리티에 구애받지 않고, HDC 랩스에서 수집한 방대한 데이터로 다양한 딥러닝 기반의 기술을 개발할 것입니다. 사람들을 편리하게 하는 서비스 제공 및 시스템 개발을 위한 HDC랩스의 다양한 도전에 함께하고 싶습니다.
2. 본인의 강점을 SNS (틱*, 인별그램 등)에 올린다면 사용할 해시태그(#)와 키워드는 무엇이며, 그렇게 생각하는 이유를 기술하여 주십시오. (최대 200자 입력가능)
#책 #기록 #글쓰기
글을 읽고 쓰는 것을 좋아합니다. 세상을 이롭게 함으로 나를 이롭게 하자는 방향성으로 향하기 위해서는, 의미있는 결과들을 내야겠다는 다짐을 하곤 합니다. 나라는 모델 학습에도 수많은 인풋이 필요합니다. 어디든 존재하는 많은 글이 저의 인풋이 됩니다. 더 깊은 모색과 논리를 위해 부지런히 읽겠습니다.
3. 다른 사람들이 지원자를 평가할 때 가장 많이 언급하는 장점과 단점을 기술하여 주십시오. (부모님, 친구 등) (최대 300자 입력가능)
졸업작품 프로젝트를 하며 갈등이 있었습니다. Wi-Fi sensing 정보를 수집하기 위해, 공유기 설치 및 linux 기반 환경세팅을 해야 했습니다. 요일별로 역할을 분담하여 프로젝트를 수행하고자 했습니다. 오전 시간을 오후로 잘못 이해하여 커뮤니케이션의 문제가 생겼고, 분담한 역할을 제대로 수행하지 못한 다른 두 팀원 사이의 갈등이 있었습니다. 사교적인 성격으로 두 팀원의 입장차이를 중재하여 갈등을 해결할 수 있었습니다. 그러나 다소 엉뚱한 면이 있어 다양한 코드를 작성하고 시도하여, 프로젝트의 완성이 오래걸렸던 경험이 있습니다
4. 본인이 살아오면서 가장 도전적이었거나 가장 인상 깊었던 경험을 기술해 주십시오. (예. 프로젝트 및 공모전 경험, 학회/동아리 등 단체 활동, 인턴/아르바이트 등 사회 경험. 리더십 수행 경험, 역량개발 경험, 해외 경험, 국내/외 봉사 활동 등) (최대 400자 입력가능)
[그릿, IQ/재능/환경을 뛰어넘는 열정적 끈기의 힘]
공간정보기술에서 yolov4를 활용한 딥러닝 프로젝트를 통해, 내적 동기가 주는 파급력을 신뢰하며 뚜렷한 방향성을 갖게 되었습니다. 고등학교를 문과로 졸업하고 교차지원으로 입학한 저는, 대입 이후 고등학교 때 배우지 못한 수학과목과 이해할 수 없는 프로그래밍 언어들로 어려움을 겪었습니다. 몰입하여 전공과목을 학습했지만, 2학년때까지 부진한 성적을 냈습니다. 그러나 3학년 산학과제에서 처음 경험한 딥러닝 프로젝트의 모델을 학습하여 새로운 데이터에 대한 결과를 예측한다라는 점이 흥미로웠습니다. 이후 딥러닝 학습에 대한 열의로 성적장학금을 받으며, 마지막 학기에는 석차 1등을 기록하며 졸업했습니다. 내적 동기는 저를 움직이게 하는 동력임을 깨달았습니다
5. 자기소개서 (*자유로운 형식으로 기술) (최대 1,500자 입력가능)
HDC 랩스는 상업 및 주거공간에 인공지능을 도입하여 소비자들에게 차별화 된 서비스를 제공하도록 노력하는 선두 기업입니다. 저는 HDC 랩스에서 수집한 방대한 멀티 모달리티 데이터를 이용하여 서비스를 확장하고, LLM의 환각 현상 해결을 통한 시스템 고도화에 기여하고자 지원했습니다. 특히, 음성과 대화 및 3D 얼굴인식 등 멀티 모달을 활용한 주거공간에서의 신원 인식 시스템 개발을 하고 싶습니다. 지문인식 도어락을 넘어, 주거공간에서도 인공지능 기반의 신원 인식 시스템의 도입은 스마트홈의 새로운 방향성을 제시할 것 입니다.
[문제 해결력 향상은 정확한 문제 정의와 질문을 반복하는 것]
이러한 목표를 달성하고자 학석사과정에서 7개의 프로젝트와 SCI 1개, KCI 2개의 논문 게재(1저자), 4개의 수상, 자연어처리 강의 경험이 있습니다. 22년 12월부터 23년 3월까지 pytorch 기반의 Vision-Language 모델에서의 Variational 오토인코더와 대조 학습을 이용한 멀티모달 정렬을 연구 개발하여 성능 향상을 도출했습니다. 데이터 수집 및 전처리, 문제 정의, 방법론 제시 및 실험을 스스로 수행하여 가장 큰 성장을 보인 연구입니다. 해당 연구에서 해결하고자 했던 문제는 독립적으로 사전학습된 인코더-디코더는 같은 의미를 가지는 두 모달리티의 임베딩이 상이하기 때문에, dot product 기반 cross-attention의 attention score가 가중치를 나타낼 수 없다는 것입니다. 저는 같은 의미를 갖는 벡터들을 가깝게, 다른 의미를 갖는 벡터들은 멀게 학습하는 대조 학습을 이용하여 두 임베딩을 정렬하고자 했습니다. 또한 주어진 이미지에서 유의미한 정보만 추출하기 위해 variational 오토인코더를 적용하여 성능을 향상시켰습니다. 이 과정에서 딥러닝의 기초지식과 원리를 이해하고자 노력했습니다. 연구를 수행하며 정확한 문제 정의보다 실험 성능 향상 및 하락의 원인을 파악하는 것이 어려웠습니다. 끊임없이 왜라는 질문을 스스로에게 던지며 근본적인 이유를 딥러닝 기초 지식을 공부하며 찾고, 문제 해결 방법을 모색하며 부족한 이해도를 보충했습니다. 연구를 진행하며 새로운 방법론을 제시하는 것만큼 중요한 것은, 깊이 있게 딥러닝 모델의 내구조를 이해하여 결과를 해석하는 것임을 배웠습니다. 연구 및 개발하며 겪었던 시행착오들이 HDC 랩스에서 멀티모달 자연어처리 개발자로 성장하는데 큰 거름이 될 것입니다. HDC 랩스에서 급변하는 인공지능 연구 흐름에 발맞추어, 혁신적인 서비스를 제공하는 멀티모달 자연어처리 개발자로 성장하고 싶습니다.
또한 석사과정 중에 자연어처리에 관심 있는 학부생 18명을 모집하여, 주 2회 4시간씩 자연어처리 이론 및 실습 강의를 진행한 경험이 있습니다. 석사과정에서 배운 딥러닝 이론들을 정리하여 직접 강의자료를 만들었고, 퍼셉트론부터 Transformer과 BERT까지 강의를 했습니다. 자연어처리 개발자 꿈을 향한 저의 열망을 HDC 랩스와 발맞추어 걸으며 펼치고 싶습니다
