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  • 제가 듣고 싶었는데 강사로 함께 하고 있어요. - 자율주행 데브코스 다민X형기 강사님 인터뷰
    교육 이야기/인터뷰 2022. 10. 6. 16:39
    Summary 

    우연히 자율주행 데브코스 광고를 보고 '나도 듣고 싶다'라고 생각했는데, 교육생이 아닌 강사로 참여하고 있다는 장형기 님과 그런 장형기 님의 추천으로 함께 하게 된 다민 님의 인터뷰입니다. 평소 자율주행 분야에 대해 관심이 있었다면 실무자 두 분의 이야기를 들어보는 것을 추천합니다. 데브코스를 준비하고 있다면 미리 공부해야 하는 것도 콕 집어서 알려주시니 지원 전에 읽고 준비하세요. 

     

    강사분들이 실제 현업에서 일하고 계시기 때문에
    자율주행 분야에 필요한 가장 핵심 부분을
    강의로 잘 녹여낸 것이 도움이 된다고 생각합니다. 

    강사로 참여하면서 직접 경험해 보니
    현업에 계신 강사님들께서 축적한 지식과 노하우를 속성으로 받기 때문에
    데브코스가 끝날 때쯤은 웬만한 대학원 나오신 분들에 비해
    크게 뒤떨어지는 게 없을 거란 생각이 들었습니다.

     

     

    장형기 : 안녕하세요. 자율주행 데브코스에서 SLAM 파트의 강의를 맡은 장형기입니다. 현재 스트라드비젼에서 자동차 자율주행 기술에 Visual SLAM 알고리즘을 연구 개발하고 적용하고 있습니다.

    이다민 : 안녕하세요. 저는 현재 스트라드비젼 드라이빙 팀에 소속되어 있는 이다민이라고 합니다. 저는 회사에서 차량의 주행 영상을 다루며 딥러닝 퍼셉션 모델 개발을 주로 하고 관련 알고리즘 개발까지 하고 있습니다. 운전자의 차량 주행에 도움을 주는 ADAS 소프트웨어에 들어가는 퍼셉션 모델 개발을 하고 있기 때문에, 다양한 주행 영상을 토대로 높은 성능이 나오도록 매번 고군분투하고 있습니다. 프로그래머스에는 3기에 합류하여 딥러닝 퍼셉션 강의를 담당하고 있습니다.

     

    업무에 대해 자세히 설명 부탁드려도 될까요?

    장형기 : Visual SLAM 기술은 카메라를 이용해서 어떤 공간 속 내 위치를 추론하고, 또 동시에 주변 환경에 대한 지도를 그리는 기술입니다. 자율주행에서는 안전이 최우선이기 때문에 접촉 사고가 나지 않게 정확하게 내 위치를 알고, 또 장애물과의 거리가 얼마나 떨어졌는지 이해하는 것이 중요합니다. Visual SLAM 기술을 통해 정확하고 빠르게 이러한 정보를 얻어내는 자율주행 소프트웨어를 개발하고 있습니다.

    이다민 : 운전자가 차량을 운전할 때 첨단 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 도움으로 조금 더 안전하고 편한 주행을 할 수 있게 해주는데, 이때 전후방, 또는 측면 카메라에서 들어오는 영상으로 주변 객체 인식을 하는 모델을 개발하는 업무를 맡고 있습니다. 주로 검출하는 것은 사람, 차, 도로 위 장애물, 그리고 신호등과 신호 표지판 등입니다. 차량에 탑재되는 SOC(system on chip)에 돌아갈 수 있게 모델을 설계해야 해서 성능은 끌어올리면서 모델 크기는 최대한 줄이는 업무를 주로 하고 있습니다. 

     

    두 분이 서로 다른 분야를 맡고 계시는데요. 
    해당 분야를 선택한 이유가 있으신가요? 

    이다민 : 저는 자동차에 대한 관심이 많고 운전하는 것도 좋아하는 성향이 자율주행 분야를 선택하는 데 한 몫을 한 것 같습니다. 대학교 입학 후 면허를 따면 보통 장롱면허가 되는 경우가 많은데, 저는 바로 보험을 들 수 있는 21살부터 쏘카와 아버지 차를 빌리며 열심히 운전을 시작하는 등 자동차와 운전에 관심이 많았어요.

    차를 정말 좋아해서 다양한 브랜드와 모델에 대해서 꿰고 있었고 신차가 나오면 찾아보는 등 관심이 많았던 터라 스트라드비젼을 알게 되고 나서 바로 흥미가 생겨 찾아보고 지원을 했던 것 같습니다. 좋아하는 분야를 업으로 삼는 것만큼 행복한 게 어디 있을까요 :)

    장형기 : Visual SLAM은 자율주행 분야에서 흔히 말하는 인지, 판단, 제어 분야 중에 인지 쪽에 속해있긴 하지만, 인지 분야만 해도 사실 분야는 매우 많긴 합니다. 인기가 많은 분야도 많고요. 그중에서 Visual SLAM은 비싼 라이다 센서를 사용하지 않고 저렴한 카메라 센서만으로도 3D 공간 자체를 이해하게 해주는 유용한 기술입니다. 또, 자율주행 기술이 대중화되기 위해서는 이 기술이 꼭 필요하다고 생각했습니다. 기술 내부를 들여다보면 수학적으로도 굉장히 엘레강스해서 매력적으로 느껴집니다.

    사실 저는 자율주행 기술을 공부하기 전부터 Visual SLAM 기술에 관심이 많았습니다. 이전에는 수술 로봇과 증강현실 분야에서 컴퓨터 비전 기반 트래킹이나 Visual SLAM 연구개발을 하다가, 이후에 자율주행 분야로 넘어온 경우입니다.

     

    현재 재직중엔 회사에서 일하고 있는 형기님, 다민님의 모습

     

    자율주행 분야로 커리어를 선택해 좋았던 순간이 있으신가요? 

    이다민 : 제가 개발에 참여한 제품이 실제 차량에 탑재되어 운전자에게 사고 방지와 운전에 도움을 줄 수 있다는 사실이 좋아요. 동시에 저에게 동기부여가 되고 더 좋은 제품을 만들기 위해 노력해야겠다고 생각합니다.

    장형기 : 자율주행의 문제를 풀다 보면 ‘아, 이거 되게 챌린징 하다’라고 느낄 때가 종종 있고 여기서 재미를 느끼는 거 같아요. 여기서는 되던 알고리즘이 저기서는 안될 때가 있습니다. 프로그램을 짤 때 정확도와 속도 둘의 밸런스를 잡는 것도 쉽지 않고요. 저렴한 가격대를 유지하기 위해 컴퓨팅 파워가 아주 작은 하드웨어를 사용하기도 합니다. 힘들 것 같지만, 막상 직접 피부로 느끼면 굉장히 짜릿하고 재밌습니다. '이 정도 난이도의 문제를 또 언제 풀어보겠어? 실력 많이 늘겠네', '앞으로 10년은 이걸로 먹고살 수 있겠군' 이런 생각하면서 긍정적으로 받아드려요.

     

    혹시 반대로 후회했던 순간이 있으신가요?

    이다민 : 크게 후회했던 순간은 없지만, 어려웠던 점을 뽑으라면 개발에 제약이 많다는 점입니다. 실제 SoC 칩의 하드웨어 사양에 제약이 있다 보니 딥러닝 모델 개발 시 새로운 기술들을 접목하는 데 어려움이 많습니다. 새로운 기술들을 적용해 보고 싶은데 그럴 수 없는 아쉬움이 있습니다.

    장형기 : 아무래도 자율주행은 접촉 사고가 났을 때 책임소재를 묻는 경우도 많고 안전이 중요시되는 분야이다 보니, 개발의 여러 부분에서 보수적인 모습을 보여주기도 합니다. 특히, 자동차 자율주행 쪽이 굉장히 보수적인데 지난 회사에서는 최신 모던 C++을 사용했었는데, 지금 이 분야에서는 쓸 수 없더라고요. 그럴 때 조금 답답함을 느끼기도 합니다.

     

    점차 우리 생활 속에 자율주행 기술이 사용되고 있는 게 보이는데요.
    자율주행 업계 현황과 앞으로의 전망이 궁금합니다. 

    이다민 : 최근에 나오는 신차의 대부분은 옵션으로 주행 보조장치를 넣을 수 있게 되어있습니다. 벤츠의 C클래스와 현대의 아반떼 같은 준중형 세단부터 현재 나오는 대부분의 자동차에 자율주행 기술의 일부가 들어가고 있습니다. 또한 전기차 돌풍이 불고 있고 앞으로 전기차의 비율이 늘어날 것으로 예상되고 있는데, 이 추세 또한 자율주행 업계에선 긍정적으로 보고 있습니다. 전기차는 내연기관차에 비해 제어가 쉬운 부분이 있는 등 장점이 많기 때문에 자율주행 업계의 전망은 좋다고 조심스레 생각하고 있습니다.

    장형기 : 자율주행 업계는 지금도 핫하지만, 앞으로도 계속 핫할 것으로 생각합니다. 자동차, 로봇, 드론 등등 기술적으로도 비즈니스적으로도 무궁무진한 가능성이 있거든요. 자동차 자율주행은 이미 잘 알려져 있고, 서빙 로봇이나 무빙 키오스크 로봇, 물류/배달 로봇, 측량 드론 등등 비즈니스적 가치가 높은 제품군들이 많습니다.

    다양한 제품군을 커버하기 위해 글로벌한 기업들부터 국내의 대기업과 스타트업까지 다양한 회사들이 자율주행 기술은 연구 개발하지만, 현재의 자율주행 기능들은 아주 제한적인 상황에서만 작동하는 경우가 많기 때문에, 우리가 흔히 이야기하는 ‘완전 자율주행’ 시나리오를 구현하기 위해서는 더 많은 연구개발이 필요할 것입니다. 그래도 이른 시일 내에 완전한 자율주행이 나올 것이라 기대합니다. 

     

     

    '아 나도 저거 듣고 싶다’라고 생각했습니다. 
    그랬던 제가 지금은 강사로 있네요. 

     

    프로그래밍 교육이라고 하면 흔히 웹 개발을 떠올리기 쉬운데요.
    자율주행 교육 과정이 있다는 것을 알았을 때, 어떤 생각이 드셨나요? 

    이다민 : 자율주행 교육이라는 주제가 다소 난도가 높을 것으로 생각이 들었습니다. 보통 자율주행 업계에 개발자로 온다는 것은 대학원 석사 이상의 경력을 가진 분들이 오는 경우가 많은 것처럼, 여러 분야에 대한 지식이 필요한 분야입니다. 그래서 오히려 교육에 대한 내용이 궁금했고 자율주행에 관심이 많은 분에겐 이 교육 과정이 정말 좋은 기회일 수 있겠다는 생각도 들었습니다.

    장형기 : '아 나도 저거 듣고 싶다’라고 생각했습니다. 그랬던 제가 지금은 강사로 있네요. 

    아무래도 자율주행 현업에는 전기 전자공학, 컴퓨터공학, 자동차공학 분야로 대학원을 나오신 분들이 많다 보니, '저조차도 대학원을 다시 가야 하나'라는 생각을 한 적이 있었습니다. 근데 대학원에 가지 않고도 자율주행 관련 교육을 받을 수 있다는 사실이 엄청 좋을 거 같더라고요.

    물론 걱정도 조금 있었습니다. 처음에는 ‘남들은 대학원 가서 듣는 수업인데, 고작 몇 달 공부해서 얼마나 배우겠어?’라는 생각도 들었어요. 하지만 강사로 참여하면서 직접 경험해보니 현업에 계신 강사님들께서 축적한 지식과 노하우를 속성으로 받기 때문에 데브코스가 끝날 때쯤은 '웬만한 대학원 나오신 분들에 비해 크게 뒤떨어지는 게 없겠구나'라는 생각이 들었습니다.

     

    실무를 하면서 교육을 하기 쉽지 않았을 거 같아요.
    강사로 합류하게 된 이유가 따로 있으신가요? 

    이다민 : 제가 누군가를 강사로서 가르친다는 것은 저에게도 또 다른 도전이었지만 부담도 함께 있었습니다. 하지만 새로운 도전은 저 자신의 역량을 끌어올릴 수 있다는 생각이 들었고 자율주행 업계에 관심을 가진 열정적인 수강생분들에게 많은 내용을 전달해 드리면서, 저 또한 많이 배울 수 있을 것이라는 기대에 합류하게 되었습니다. 

    장형기 : Visual SLAM 분야는 워낙 실무자를 찾기가 쉽지 않습니다. 최근 딥러닝의 인기에 묻히기도 했고, 워낙 진입장벽이 높기로 소문나서 초창기에 많이 포기하시거든요. 저는 국내에 Visual SLAM 개발자들이 부족하다고 생각하기 때문에, 제가 축적한 지식과 노하우를 전달하면서 한 명이라도 더 진지하게 Visual SLAM을 택하는 분들이 많아지길 바라는 마음에 강사로 합류하게 되었습니다.

     

    자율주행 데브코스에서는 어떤 파트를 담당하여 가르치나요?

    이다민 : 영상 도메인에서의 딥러닝 퍼셉션 모델 개발과 함께 NVIDIA 보드에서 객체 검출 모델을 구현하는 과정을 담당하여 가르쳤습니다. 한 주는 딥러닝 퍼셉션 모델에 대한 이론 및 실습을 진행하고, 다른 한 주는 'NVIDIA 보드가 올라간 RC카에 개발한 객체 인식 모델을 구현하여 신호등 표지판 인지 및 제어'라는 주제로 오프라인 프로젝트를 진행했습니다.

    장형기 : 데브코스에서는 Visual SLAM 파트를 담당하고 있습니다. 카메라 센서를 사용해서 위치를 추정하고, 주변 환경의 지도를 작성하는 방법을 배웁니다. Visual SLAM에서 사용되는 기본적인 모듈들에 대해 학습하고, 자율주행에서 가장 많이 사용하게 되는 종류인 Feature-based SLAM을 공부합니다.

     

     

    수강생 입장에서 어떤 것이 가장 필요할까,
    어떻게 설명해야 잘 이해하실 수 있을까 고민을 많이 했어요.

     

    커리큘럼을 설계하실 때 가장 고민하신 부분이 무엇인가요?

    이다민 : 수강생 입장에서 어떤 것이 가장 필요할까, 그리고 어떻게 설명해야 잘 이해할 수 있을까 고민을 많이 했습니다. 예전 대학교 수업을 듣다 보면 유명하신 교수님 수업을 들을 때 기대했던 것보다 설명이 난해하고 이해하기 어려웠는데, 그보다 열정을 가지고 모르는 부분을 설명해주려 했던 박사과정 연구원분이 오히려 기억이 남았던 적이 있습니다.

    과거 제 경험을 떠올리며 박사과정 연구원처럼 수강생분들의 눈높이에 맞춰서 최대한 설명을 하려 노력했고, 2주라는 짧은 시간에 핵심 내용을 잘 전달할 수 있게 커리큘럼을 짰던 것 같습니다.

    장형기 : Visual SLAM 분야는 사전 지식을 상당히 많이 요구하는데, 이 지식을 습득하는 장벽을 어떻게 낮출 수 있을까 많이 고민했습니다.

    Visual SLAM을 공부하기 위해서는 기본적으로 영상처리 기법을 이해하고 프로그래밍할 수 있어야 합니다. 수학적인 부분으로는 선형대수, 확률과 통계, 최적화 이론을 전부 이해해야 하고요. 이걸 이제 Linux 기반 OS에서 C++를 이용하여 프레임워크 단위로 프로그래밍을 할 수 있어야 합니다. 하나만 잘하는 것도 쉽지 않은데, Visual SLAM에서는 이 중 하나만 빠져도 만들 수 없습니다. 그래서 혼자 공부하는 분이 많이 포기하기도 하죠.

    어떻게 하면 이 장벽을 낮춰서, 짧은 시간 안에 중요한 내용들을 전부 습득할 수 있을지에 대한 고민을 많이 한 끝에 실제로 이론이 어떻게 적용되는지 느끼는 게 중요하기 때문에, 강의, 과제, 실습에 걸쳐서 여러 번 반복하는 커리큘럼을 설계했습니다.

    🚗 여기서 잠깐! 강의 듣기 전 미리 학습해 와야 하는 선수 지식 
    - 선형대수/미적분학 
    - 파이썬, C++ 

     

    데브코스에 관심 있는 분들이 많이 궁금해하실 거 같은데요.
    자율주행 데브코스를 수료하면 어떤 일을 할 수 있나요?  

    이다민 : 컴퓨터 비전부터 딥러닝, 슬램 등 핵심 분야를 모두 배우기 때문에 다양한 직무로 자율주행 관련 회사에서 일할 수 있습니다. 본인이 데브코스에서 배운 과정 중에 가장 흥미로운 분야를 찾아 잘 준비한다면 충분히 원하는 곳에서 일할 수 있을 것 같습니다.

    장형기 : 자율주행 분야가 사용되는 자동차 자율주행, 로봇 자율주행, 드론 자율 비행 등 다양한 분야로 취직할 수 있습니다. Visual SLAM 쪽으로 보면 VR이나 AR 쪽 취직도 가능할 거고요. 꼭 자율주행이 아니라고 하신다면, 딥러닝 기술을 이용해 컴퓨터 비전을 이용하는 기술 기업으로도 취직이 가능하실 것 같습니다. 공부에 더 흥미를 느껴 대학원에 진학 기회가 열리기도 할 것입니다.

     

     

    강사분들이 실제 현업에서 일하고 계시기 때문에
    자율주행 분야에 필요한 가장 핵심 부분을 강의로 잘 녹여냈어요.

     

    자율주행 분야는 석박사 출신이 많다고 들었습니다만, 자율주행 데브코스를 통해서도 취업이 꽤 되고 있습니다.
    어떤 부분 때문에 가능하다고 생각하시나요? 

    장형기 : 제 입으로 말하기에는 부끄럽지만, 현업에 계신 강사님들께서 실제 업무에서 필요한 부분을 중점적으로 교육을 했기 때문이지 않을까 생각합니다.

    이다민 : 강사분들이 실제 현업에서 일하고 계시기 때문에 자율주행 분야에 필요한 가장 핵심 부분을 강의로 잘 녹여낸 것이 도움이 된다고 생각합니다. 수강생분들이 모든 커리큘럼을 마치고 키운 역량과 그에 대한 포트폴리오가 취업 시 도움이 되는 것 같습니다. 물론 노력은 뒷받침되어야겠죠.

     

     

    본인의 기술 분야에 관심을 갖고
    최신 기술을 빠르게 습득하려고 하는 자세가 필요해요.

     

    자율주행 분야로 취업하려면 ‘이건 꼭 필요하다’고 생각하는 부분이 있으신가요? 

    이다민 : C++을 다루는 역량이 자율주행 업계에선 필요하다고 생각합니다. 실제 보드에 잘 돌아가게 하려면 C++ 기반으로 돌아가기 때문에 필요한 부분이라 생각됩니다.

    장형기 : 본인 기술 분야에 관심이 있어야 한다고 생각합니다. 자율주행 분야로 지원하는 만큼 자율주행 기술이나 트렌드에도 민감해야 할 것이고요. 빠르게 변하는 기술인만큼, 관심을 가지고 항상 최신 기술을 빠르게 습득하고 성장하려는 모습도 필요하다고 생각합니다.

     

     

    문제를 해결 했던 경험을 반드시 쓰라고 이야기 해요.
    자신감을 가지라고 자주 이야기하는 편이죠.

     

    포트폴리오 첨삭 및 1:1 면담도 하신다고 들었습니다.
    수강생들에게 자주 하는 말이 있으신가요? 

    이다민 : 모르는 분야에 대해서 스스로 공부하는 자세를 가지라고 이야기해요. 포트폴리오에 팀 프로젝트 설명 시 본인의 역할을 꼭 기재하고 문제를 해결했던 경험을 반드시 쓰라고 얘기합니다. 특히 문제 해결 경험은 회사에서 꼭 필요로 하는 역량이기 때문에 강조하고 있습니다. 

    장형기 : 자신감을 가지라고 자주 이야기하는 편입니다. 본인의 역량이 가장 잘 표현되는 포트폴리오를 만들기 위해서는 후회되지 않을 만큼 공부하고, 그걸 잘 녹여내라고 이야기합니다.

     

    기억에 남는 수강생이 있나요? 

    장형기 : 지난 기수에는 잘하시는 분들이 많이 계셨지만 그중에서 가장 기억에 남는 분이 한 분 있습니다. 처음에는 기본적인 내용도 어려워하셨고, 질문 답변도 다른 분들에 비해 훨씬 많이 하기도 했습니다. 대신 개인 시간에도 엄청 열심히 공부하시고 저와 같이 꾸준히 질문 답변을 하다 보니, 데브코스가 끝날 때쯤에는 상당히 어려운 Visual SLAM 논문에 대해 날카로운 질문을 던질 수 있는 수준이 되셨고, 프로젝트에서 다른 분들을 리드하시더라고요. 

    이다민 : 이종록, 한은기 수강생이 기억에 남습니다. 이종록 수강생은 팀 프로젝트에서 리더 역할을 하며 어려운 문제 해결을 위해 열심히 노력하는 모습을 많이 보였고, 어려운 부분이나 궁금증이 생기면 항상 제게 찾아와 많은 질문을 하던 모습이 기억에 남았습니다. 한은기 수강생은 내주는 과제마다 기한 내에 정말 성실히 해내던 모습이 기억에 남습니다. 과제 또한 다른 곳에서 카피하지않고 직접 풀려 노력했던 흔적이 보였고, 리드미로 과제에 대한 자세한 설명을 넣는 등 매우 성실한 자세를 보여 기억이 남습니다.

     

     

    4기에서도 강사로 참여한다고 들었습니다. 어떤 수강생이 들어오길 바라시나요?

    이다민 : 위에 기억에 남던 수강생처럼 공부하려는 분야에 열정을 가지고 임하는 자세를 가진 분이었으면 좋겠습니다. 모르는 부분이 있다면 질문하고, 내주는 과제에 대해 어려워도 최선을 다해 제출하는 태도를 가진 분들이었으면 좋겠네요.

    장형기 : 5개월 동안 불태우실 분을 찾고 있습니다! 질문을 수시로 해서 저에게 많이 얻어가셨으면 좋겠고요. 좋은 Visual SLAM 개발자가 되셔서 수료 후에도 네트워크 이어갔으면 좋겠습니다. 

     

    자율주행 분야로 커리어를 쌓아가고 싶어 하는 예비 개발자분들에게 응원의 한마디 부탁드려요.

    장형기 : 얼른 로켓에 올라타시죠!  

    이다민 : 자율주행 분야에 발을 딛기가 어려워 보일 수 있겠지만, 구체적인 꿈을 가지고 긍정적인 사고로 열심히 노력하신다면 어느 순간 그 꿈을 이룰 수 있으실 거라 믿습니다. 자율주행 데브코스를 이용하던 스스로 공부하던 자신의 부족한 부분을 보완하고 계속 발전하는 모습을 보이신다면 그 꿈을 꼭 이룰 수 있으실 거라 생각합니다. 본인을 과소평가하지 마시고 꼭 긍정적인 사고로 열심히 노력하는 자세를 가지시길 바랍니다:)

     

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