석사과정을 마칠때 딥러닝 분야가 미국에서 뜨는 것을 보았지만 당시에는 한국에서는 별로 관심이 없었죠.
그러나 한국에서 알파고 이후 관심을 받게 되면서 잠깐 유행할 것이라 생각했지만, 예상보다 오래가고 앞으로도 계속 수요가 있을 것 같아서 2019년에 이직하면서 이미지 검색 관련 프로젝트를 하면서 독학으로 공부하게 되었습니다.
원래 전공이 물리학에 컴퓨터 비전과 그래픽스쪽이라서 딥러닝에서 CNN은 낯설지가 않더라구요. 오히려 과거에 검출기 알고리즘 직접 설계하는 것보다도 진입장멱이 많이 낮아진 것 같았습니다. 당시 프로젝트에 참여했던 교수님들이나 박사님과는 거의 싸우면서 프로젝트를 진행을 했었고 결국 제가 제안한 방법이 큰 성과를 내서 이후에는 오히려 그분들이 힘이 되어 주셨었습니다.
같은 원리로 벡터DB가 나왔더군요. 이미 같은 원리로 직접 구현한 경험이 있어서 시간만 되면 저도 벡터DB를 충분히 만들 수 있을 것 같습니다.
다만, 해당 프로젝트 이후에는 대학원 선배의 추천으로 국내 연구원으로 이직하게 되었는데, 그곳 상사는 딥러닝 개념을 몰라서 일반적인 풀스댁(임베디드를 포함한) 업무를 하다가 로봇쪽에 관심 있어서 로봇 스타트업에 2년간 근무를 했습니다. 입사 당시 당장은 아니더라도 딥러닝 업무를 할 수 있도로 약속을 했는데, 경영진의 전문성과 미숙함으로 늦어지는 문제가 있어서 관련 연구는 8개월 정도 하다가 회사와 개인 성장 문제로 퇴사하게 되었습니다. 그 사이에 딥러닝 관련 생태계는 많이 바뀐것 같더라고요.
문제는 다른 컴퓨터 비전 관련 회사를 지원해도 대부분 해당 분야 경력 3년 이상을 요구하는지 지원을 하면 대부분 서류 탈락을 하더라고요. 오히려 응용 프로그램 개발 제의는 많이 오는 편입니다. 근데, 저는 응용 프로그램의 경우 프로그램을 만들려고 했다기 보다는 딥러닝 학습 데이터를 정제하는 등 필요한 툴을 만들다보니 숙련된 거라 원하는 '주' 보다 원치 않은 '부' 때문에 이직을 하게 생겼더라고요.
그렇다고 딥러닝 컴퓨터 비전 분야를 주니어로 하기에는 너무 많이 알고 있고, 경력자로 하기에는 해당 분야 연차가 짧고, 애매한 상황이 되었습니다. 물론 쉬면서 그 동안 놓쳤던 공부를 하게 되었죠. 다만, 공부를 하고 실력을 쌓아도 그걸 외부로 표현 가능한 것이 이력서인데, 회사를 다니지 않는 이상 이력서가 쌓이지 않을 것 같고 국가에서 지원하는 딥러닝 교육을 듣자니 그 교육을 듣기에는 많은 것을 알고 있어서 애매하더라구요.
그럼 남은 방법은 박사과정이 남은 건가 싶네요. 사실 개인적으로 이미지 유사도 프로젝트 할때만 해도 임베디드로 벡터 연산을 할 생각 하는 사람이 없었기에 논문을 썼었다면 좋았겠지만, 지금은 대부분 어느 정도 알고 있는 것 같네요. 물론 당시 회사 소속이라. 그런 지원이 없었지만요.
이제는 응용프로그램을 하기 보다는 딥러닝 관련 프로젝트나 연구를 하고 싶은데, 방법이 박사 과정 외에 다른 방법이 있는지 모르겠네요.
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