안녕하세요. 2025년 동계 URP를 이수한 인공지능학과 22학번 손우진입니다. 이번 URP 활동을 진행하면서 마주한 고민과 그 과정에서 얻은 깨달음을 솔직하게 공유해, 미래에 URP를 준비하시는 분들에게 조금이라도 도움이 되고 싶습니다.
[지원 동기]
원래 전기전자공학을 전공했지만, 세종대학교 인공지능학과로 편입한 후 인공지능 분야의 무한한 가능성에 매력을 느꼈습니다. 막 전공을 바꿨기에 코딩 실력이나 AI 지식이 부족하다고 생각했고, 여름방학 동안 여러 강의와 딥러닝 관련 자료를 독학하면서 한계를 크게 실감했습니다.
무엇보다 CV(Computer Vision)에 대해 깊이 있게 배우고 싶었고, 비슷한 고민을 가진 학우들과 함께 연구하며 성장하는 과정을 직접 경험하고 싶었습니다. 이러한 동기가 URP 프로그램에 참여하겠다는 결심으로 이어졌고, 비록 짧은 기간이지만 실제 연구 과정을 체험하면서 문제를 해결해보는 경험이 제 성장에 큰 도움이 될 것이라 기대했습니다.
[URP 과정]
저희 기수는 다음과 같은 순서로 URP를 진행하였습니다
1주차 : 인공지능 기초 교육 & 사용자 Dataset 정의, VGG 모델 실습
2주차 : SSD이론 논문 읽기 & 실습
3-6주차 : KAIST PD 실습 및 챌린지
7주차 : ROS2 이론 & 실습
8주차 : Camera Calibration
1 주차에는 인공지능 기초 이론을 중심으로 공부했습니다. URP를 고민하고 있다면 이미 기본적인 인공지능 지식을 어느 정도 알고 있을 거라 생각하지만, 정식 강의를 들어보지 않은 분들도 있을 수 있으니 큰 격차가 생길까 두려워할 필요는 없다고 봅니다.
사실 저도 인공지능 개념 자체는 익숙하다고 생각했지만, 막상 “왜 이 기술을 쓰는지, 그리고 구체적으로 어떤 기대효과가 있는지”를 말로 명확히 설명하기는 쉽지 않았습니다. 이번 주차를 통해 그 부분을 다시 생각하게 되었고, 열정과 노력이 있으면 누구나 복습과 추가 학습을 통해 기초를 더욱 탄탄히 다질 수 있다는 점을 깨달았습니다.
2 주차에는 SSD 모델에 대해 집중적으로 학습할 수 있었습니다. 그 과정에서 관련 논문을 꼼꼼히 살펴보았는데, 이전까지는 “이 기술이 이런 식으로 적용되는구나” 정도로만 훑어보고 넘겼던 것과 달리, 실제 코드 실습까지 병행하다 보니 사용자 데이터셋 설정부터 각 코드 블록의 역할까지 처음부터 끝까지 이해해야 했습니다.
영어 논문을 읽는 데 시간이 꽤 걸리기도 했지만, 단순히 모델을 불러와서 쓰는 게 아니라 내부 구조를 하나씩 뜯어보니 훨씬 체계적인 학습이 가능했습니다. 특히 이번 주차에서 다룬 코드는 챌린지가 끝날 때까지 계속 활용될 가능성이 높으니, 주어진 과제를 마친 뒤에도 왜 이 코드가 필요한지 다시금 생각해보는 습관을 들이면 앞으로 훨씬 수월하게 진행할 수 있을 것 같습니다.
3~6주차는 SSD 모델 코드를 활용해 Object Detection의 한계를 직접 고민하고, 스스로 문제를 정의한 뒤 해결책을 고찰해보는 시간이었습니다. 분석 과정에서 “왜 이 방법을 선택했고, 어떤 근거로 문제를 해결할 수 있으며, 해결 과정에서 새롭게 드러난 한계는 무엇인지” 등을 깊이 파고들어 보게 되면서, 말 그대로 ‘연구란 무엇인가’를 체감하게 됐습니다. 이 시기에는 계속해서 문제를 정의하고 해결하고, 또다시 문제를 찾아내며 고찰을 반복하게 되는데, 학부생 입장에서는 이 과정을 통해 비로소 ‘연구만의 재미와 어려움’을 동시에 느끼게 되는 듯합니다. 뒤돌아보면 가장 머리를 많이 썼고, Object Detection 분야 전반에 대해 학습량이 크게 늘었던 시기였다고 생각합니다.
7~8주차에는 ROS와 Camera Calibration을 배우게 되면서, 조금은 긴장이 풀린 상태에서 새로운 분야를 접하는 시간이었습니다. 이전 주차에 비해 다소 낯설게 느껴졌지만, 하드웨어를 직접 다루면서 다른 재미를 찾을 수 있었습니다. 웹캠과 Object Detection 모델을 결합해 일종의 멀티모달 실습을 진행했는데, 실시간으로 결과를 확인할 수 있어 큰 흥미를 느꼈습니다. ROS를 처음 접했더라도 공부하다 보면 어느새 기본적인 원리를 이해하게 되고, 카메라에 대해 배우면서 3D와 2D가 어떻게 연결되는지도 자연스럽게 익혔습니다. 그 과정에서 컴퓨터비전의 기초 지식이 한층 더 두터워졌고, 모델이 실제 환경에서 동작하는 모습을 직접 확인한다는 점에서 매우 인상 깊었습니다.
[느낀점]
앞서 말씀드린 것처럼, 혼자 공부하기보다 같은 고민을 나누는 학우들과 함께 체계적인 과정을 거치면서 이 분야를 탐구하고 해결책을 공유하는 경험은 정말 큰 장점이었습니다. 서로 다른 관점을 접하고, 모르는 부분이 생기면 한 분 한 분 멘토님들과 상의하며 방향성을 잡아갈 수 있었는데, 저는 재찬 멘토님과 주연 멘토님 덕분에 힘들 때마다 고민을 나누고 끝까지 함께할 수 있었습니다. 매일 모여 함께 공부하고, 밥을 먹으면서도 연구 이야기를 이어간 이번 기수 친구들에게도 고마움을 전합니다. 개인적으로 URP를 경험한 사람과 그렇지 않은 사람 사이의 차이가 분명히 있다고 생각합니다. 그만큼 이 활동이 좋은 발판이 되었고, 앞으로 연구원 진로나 석사 진학에 대해 고민하는 분들에게는 확신 혹은 방향성을 찾는 계기가 되리라 믿습니다
