현대위아 자소서 모빌리티 임베디드 시스템 AI 경량화2026년 연구장학생 자기소개서 지원서와 면접자료 | 파일첨부

2) 자기주도적으로 진행한 프로젝트나 활동에 관해 서술해 주세요. (연구분야 관련 교육/경험/경력사항 등을 중심으로 기술해 주세요.)
3) 공동의 목표를 달성하기 위해 구성원과 협력한 경험을 구체적으로 서술해 주세요.

면접 질문

1. 현대위아 연구장학생과 모빌리티 임베디드 시스템 AI 경량화 분야에 지원한 이유는 무엇입니까
2. AI 모델 경량화에서 정확도보다 지연시간과 메모리까지 함께 고려해야 하는 이유는 무엇입니까

3. Quantization과 Pruning의 차이와 각각의 장단점을 설명해 주세요.

4. PC 환경에서는 성능이 좋은 AI 모델이 실제 차량용 임베디드 시스템에서는 원하는 성능을 내지 못한다면 어떻게 접근하시겠습니까

5. 자기주도 프로젝트에서 가장 해결하기 어려웠던 기술적 문제와 해결 과정은 무엇입니까

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제가 현대위아 연구장학생에 지원한 이유는 AI 모델의 높은 정확도를 만드는 연구에서 한 단계 더 나아가, 제한된 연산자원 안에서 실제로 작동하는 AI를 구현하는 연구자가 되고 싶기 때문입니다. 처음 딥러닝을 공부했을 때에는 정확도를 0.1%라도 높이는 것이 가장 중요한 목표라고 생각했습니다. 그러나 객체인식 모델을 임베디드 보드에 적용하는 프로젝트에서 생각이 바뀌었습니다. GPU 환경에서는 안정적으로 동작했던 모델이 실제 엣지 디바이스에서는 메모리 부족과 긴 추론시간 때문에 실시간 처리가 어려웠습니다. 그때 저는 “좋은 모델”과 “사용할 수 있는 모델”은 다를 수 있다는 사실을 처음 체감했습니다. 특히 차량과 같은 모빌리티 환경에서는 서버에 무한한 연산자원이 존재하지 않으며 센서 입력에 대해 제한된 시간 안에 판단해야 하므로 정확도뿐 아니라 latency, memory footp