[2024년 회고] 한 해를 돌아보며...

회고를 시작하며

개인적 혹은 업무적으로 큼직한 사건이 있었지만 작은 변화가 쌓여 나에게 더 큰 영향을 끼쳤다고 생각합니다. 이번 글에서는 개발, 업무소통 항목으로 구분하여 2024년도를 돌아보겠습니다.

개발 회고 #1

안드로이드에서 구동 가능한 음성 내 키워드 검출 모델을 신규 개발하였습니다.

• 만족스러웠던 점
  • TF1 기반의 모델 학습코드를 TF2로 리팩토링하여 장기적으로 사용 가능한 코드 개발
  • 모델 추론 관련 인자를 깔끔하게 관리할 수 있도록 설정 파일 구성
  • Docker 기반의 TfLite 동적 라이브러리 빌드 프로세스를 구축하여 단일 shell script 실행으로 다양한 아키텍쳐를 지원하는 동적 라이브러리 빌드 가능
• 아쉬운 점
  • 모델 추론 관리 목적으로 ini 파일 파싱 라이브러리를 사용했는데, 이를 위해 header-only 라이브러리를 사용하였다면 좀 더 심플한 라이브러리 구성 가능
  • 모델 학습코드의 모듈화 및 체계화가 미흡
  • 모델 학습데이터 전처리 및 dataloader 최적화 필요, TensorFlow Dataset class 대신 huggingface 기반의 dataloader 적용 시도 고려
  • 좀 더 면밀한 모델 성능 디버깅 기능 필요, 오검출 음원 취합 뿐만 아니라 음원 각 지점에서의 keyword probability 변화 로깅 필요

개발 회고 #2

의료 도메인의 음성인식 모델을 학습하고 평가하였습니다. 개발 요소에서는 많은 내용을 나눌 순 없지만 느낀점 위주로 나열하자면...

• 만족스러웠던 점
  • 정해진 기간 내에 다양한 변인을 조정하며 모델 성능을 검증해야 했는데, 애자일한 내부 업무문화에 적응하기 위해 나도 모르게 대략 2주 단위의 스프린트 단위로 고도화 과정을 구분하여 개선 및 변경사항을 용이하게 추적함
  • 데이터 전처리 코드를 별도 레포지토리에 정리하고 스프린트 단위로 구분할 수 있도록 명시함
• 아쉬운 점
  • 테스트셋 버저닝을 간과하여 모델 성능평가 시 불필요한 시간을 소모

업무소통 회고

2024년에는 현 직장에 근무하며 나 위주의 업무소통에 집중했던 것 같습니다. 내가 무엇을 했고 무엇을 개선해야 하는지 관리자에게 전달하는 일에 스스로 미흡하다고 판단하였고 업무의 인과에 유념하여 구두로 잘 전달할 수 있도록 머릿속에서 정리하고 노력하였습니다. 그 결과 업무과정을 팀원에게 전달하는 일에 자신감이 생겼습니다.
2025년에는 팀 위주의 업무소통에 집중할 예정입니다. 나의 업무 뿐만 아니라 팀 전체의 과제를 해결하고 선순환의 개발이 이루어질 수 있도록 개발 아이템 산정 및 업무분담, 일정계획을 문서화하며 주도해볼 예정입니다.

2025년도에 살고 있는 나에게 전하는 말

사람은 고민하고 걱정하기 전에 움직여야 한다고 생각합니다. 나를 좀 더 넓은 사회에 풍덩 빠뜨려 다양한 경험을 쌓는 한 해를 만들고 싶습니다. 화이팅! 😊