삼성전자㈜

2018년 상반기 삼성전자 합격자 자기소개서 08

01. 자소서 항목

  1. 1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오(700자)
  2. 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (1500자)
  3. 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.(1000자)
  4. 4. 프로그램 개발, 알고리즘 풀이 등 SW개발 관련 경험 중 가장 어려웠던 경험과 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함)(1000자)

02. 합격 자소서

지원분야응용프로그래머
  • 1. 삼성전자를 지원한 이유와 입사 후 회사에서 이루고 싶은 꿈을 기술하십시오(700자)닫기
    저는 예전부터 스마트 디바이스들을 보면서 해당 디바이스로부터 수집될 수 있는 영상 데이터가 많은 부분에 활용될 수 있을 거로 생각했습니다. 삼성은 현재 스마트 폰, 스마트 TV 등 다양한 디바이스들을 세계적으로 판매하고 있습니다. 이로부터 수많은 영상 데이터가 수집되고 이러한 비정형 영상 데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미 있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용할 수 있다고 생각합니다.
    저는 고등학교 때부터 프로그램의 가장 기본 역량인 문제 해결 능력을 키우기 위하여 알고리즘을 공부하였고 이로 인해 몇몇 대회에서 수상할 수 있었습니다. 또한, 현재 많은 데이터가 스마트폰을 통해서 수집되고 있기 때문에 애플리케이션 개발도 끊임없이 해왔습니다.
    최근 인공지능이 활발하게 연구되어 기존의 영상처리 기술로는 제약이 많았던 작업이 인공지능으로 해결할 수 있게 되었습니다. 현재 삼성도 스마트폰, 자율 주행 차 등의 많은 부분에서 영상처리 인공지능을 연구 및 개발을 하고 있다고 알고 있습니다. 이에 따라 저는 Human Pose Estimation, GAN 다양한 인공지능 모델을 관심 있게 보았고 관련된 프로젝트도 진행했습니다.
    저는 삼성에서 이러한 영상 처리를 포함한 다양한 분야의 인공지능 연구에 기여하여 전 세계의 많은 사람에게 더 가치 있고 유용한 기술들을 제공할 수 있을 거로 생각합니다.
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  • 2. 본인의 성장과정을 간략히 기술하되 현재의 자신에게 가장 큰 영향을 끼친 사건, 인물 등을 포함하여 기술하시기 바랍니다. (1500자)상세
    저는 개발자의 덕목으로 개발 역량과 사람들과의 커뮤니케이션이 중요하다고 생각합니다.
    개인의 개발 역량은 물론 중요한 요소이지만 프로그래밍은 혼자 개발해서는 훌륭한 프로젝트를 수행하기 힘들다고 생각합니다. 어린시절 저는 사람들과의 관계, 대화는 좋아했으나 처음 만나는 사람들과의 낯가림이 조금 심했습니다. 배달 음식을 주문할 때도 몇 번을 연습하고 나서야 전화를 할 수 있는 정도였습니다. 이러한 성격이 바뀌어야 한다고 생각했고 저는 대학생이 되자마자 취미로 즐겼던 기타 동아리에 들어가 처음 만나는 선배, 동기들에게 먼저 말을 걸기 위해 노력했고 이후엔 회장까지 하게 되었습니다. ‘자리가 사람을 만든다’라는 말처럼 회장이 된 저는 동아리의 활동을 위해서 처음 본 사람들에게 동아리를 홍보하기도 이야기를 하면서 낯가림이 줄어들 수 있었습니다. 그 이후로도 IT 취업동아리에서 스터디를 진행하면서 많은 사람들 앞에서 발표도 많이 하게 되었습니다. 또 프로젝트에서 수행하면서 여러 사람들과 협업을 진행하고 경진대회와 해커톤등에도 참석하여 다양한 사람들과 만날 수 있었습니다.
    고등학교 때 프로그래밍에 관심을 가진 이후 지속적으로 공부를 했습니다. 지금은 코딩 교육이 주목을 받고 있지만 당시에는 지금과 같지 않았기 때문에 힘들게 프로그래밍을 가르치는 학원을 찾을 수 있었습니다. 하지만 해당 학원도 전문적으로 프로그래밍을 가르치는 학원은 아니 였기 때문에 단순히 C언어의 문법 정도만 배울 수 있었습니다. 하지만 저는 무에서 유를 창조해내는 듯한 작업에 크게 흥미를 느꼈고 처음으로 밤을 새며 공부를 하기도 했습니다. 주로 공부를 했던 것이 알고리즘이었는데 그때는 DFS나 이진 탐색도 같은 기본적인 알고리즘도 배우지 못했기 때문에 대부분을 가장 단순한 부르트 포스로 풀었던 것 같습니다. 그래서 한 문제를 푸는데 몇 시간씩 걸린 적도 많았습니다. 고민을 하다 결국 문제를 풀어내는 과정마저 재미있게 느껴졌고 그렇게 공부한 결과 한국 정보 올림피아드에서 지역본선이지만 수상을 할 수 있었습니다. 또한 대학교 때는 프로젝트를 많이 수행하려고 했습니다. 이때 틀에 박힌 알고리즘이 아니라 스스로 생각해서 문제를 풀었던 고등학교 때 공부가 도움이 많이 됐다고 생각합니다. 프로젝트는 주로 IT 취업 동아리원들과 했는데 같이 아이디어 회의를 하고 만들고 싶었던 프로그램을 만들었습니다. 프로그램 제작에 너무 빠져 학교 수업에 조금 소홀한 면도 없지 않아 있었습니다. 하지만 당시 참여했던 프로젝트가 국제 캡스톤 경진대회까지 진출하여 여러 대학, 벡스코에서 전시를 하는 등의 학교에서 배울 수 없는 다양한 경험들을 할 수 있었던 유익한 시간이 였다고 생각합니다. 그리고 최근에는 인공지능, 블록 체인 같이 많은 연구가 이루어지는 기술들에 대해 관심을 가지고 공부를 하고 있습니다.
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  • 3. 최근 사회이슈 중 중요하다고 생각되는 한가지를 선택하고 이에 관한 자신의 견해를 기술해 주시기 바랍니다.(1000자)상세
    Deep Learning은 많은 양의 데이터를 이용해 컴퓨터를 학습시키는 인공지능 기술입니다. Deep Learning은 작업에 대한 높은 완성도를 보여주지만 높은 연산량을 필요로 하게 됩니다. 최근 하드웨어의 발전으로 이를 충족시킬 수 있게 되었고 높은 성능의 Deep Learning 기술도 구현할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술은 자연어 처리, 음성 인식 등의 다양한 분야에 적용될 수 있게 되었습니다. 그 중에서도 좀 더 복잡하고 비정형화된 이미지를 처리하는 영상처리 분야에서 Deep Learning가 두각을 나타낸다고 생각합니다.
    영상관련 인공지능에는Classification, 객체 인식, 이미지 생성 등 다양한 기술들이 있습니다. 특히 Classification기술은 2015년도 ImageNet이라는 대용량의 이미지셋을 분류하는 대회에서 인간의 인식 정확도인 95%가 넘는 수치를 기록하기도 하였습니다. 이러한 영상 Deep Learning을 이용해 사람과 신호등을 인식하는 자동 차량 주행, 병을 판별하고 진단하는 의료 분야, 사용자를 인식하는 가전제품 등 많은 실제 서비스가 만들어 지고 있습니다.
    대부분의 사람들이 스마트폰을 사용하고 IoT가 발전함에 따라 더 많은 데이터들이 생겨나고 이를 이용한 사용자에 맞는 자동화된 서비스가 더욱 더 중요하게 여겨질 것이라고 생각합니다. 그렇기 때문에 많은 대학 뿐만 아니라 많은 IT 기업들이 이러한 분야에 많은 연구와 투자를 하고 있습니다. 매년 새롭고 획기적인 구조를 가진 인공 신경망들이 제안되고 있고 그 성능 또한 예상을 벗어날 만큼 뛰어납니다. 그 중에서 영상 분석은 다른 분야에 비해 좀더 복잡하고 심층적인 학습을 요구하고 그 가능성이 무궁무진한 분야이기 때문에 앞으로 더 많은 발전이 있을 것으로 예상됩니다.
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  • 4. 프로그램 개발, 알고리즘 풀이 등 SW개발 관련 경험 중 가장 어려웠던 경험과 해결방안에 대해 구체적으로 서술하여 주시기 바랍니다. (과제 개요, 어려웠던 점, 해결방법, 결과 포함)(1000자)상세
    ‘비선형 다중 참여 스토리텔링을 이용한 웹툰 웹 애플리케이션’이라는 주제를 가지고 졸업 작품을 만들었습니다. 이 프로그램은 작가가 제공자로서 독자에게 일방적으로 제공하는 형태를 벗어나 독자가 작가가 되어 만화의 스토리를 원하는 대로 만들어 낼 수 있는 웹 애플리케이션입니다. 이때 전문적 그림 실력이 없는 독자가 쉽게 만화를 그릴 수 있게 하려고 다양한 기능들을 지원하게 되었습니다. 배경 그리기, 자동 채색, 인체 가이드라인 제공 등의 기능이 있었는데 그중 일부는 단순한 영상처리 기술을 사용하여 구현할 수 있었으나 다른 복잡한 기능을 구현하기 위해선 인공지능 기술이 필요했습니다.
    필요한 기능을 구현하기 위해서는 Automatic Colorization과 Human Pose Estimation을 수행하는 인공 신경망들이 필요했습니다. 하지만 저희는 해당 분야에 관한 공부를 깊게 하지 못한 상황이었고 졸업 작품의 기한을 맞춰야 했습니다. 그래서 인공지능 모델을 직접 개발하기보다 기존의 증명된 모델을 사용하기로 하였고 해당 기능에 적합한 인공지능 모델을 찾기 위해 많은 양의 논문을 봐야 했습니다. 몇 개의 후보 모델을 뽑은 후에 팀원들과 나누어 동작을 시켜 보았고 결국 원하는 인공지능 모델들을 찾을 수 있었습니다.
    하지만 구현된 모델도 그대로 사용할 수 없었기에 모델의 전, 후처리 부분을 바꿔야 했고 단일 환경에 맞게 구현되어 있지 않았기 때문에 리눅스 컨테이너를 관리할 수 있는 Docker를 이용해 각각 모델에 맞는 환경을 구성했습니다.
    처음 인공지능 모델을 다뤘고 해당 분야에 지식도 많이 부족했기 때문에 논문을 읽고 검색을 많이 하고 지도교수님의 도움도 많이 받았던 것 같습니다. 졸업 작품은 무사히 완성했지만, 인공지능 모델을 직접 만들지 않고 블랙박스 형태로 이용만 했던데 아쉬움을 느껴 이후 좀 더 깊이 있게 인공지능에 관한 공부를 하고 있습니다.
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[출처 ㈜사람인]

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