인터뷰

OpenCV의 기초부터 고급 기법까지
체계적으로 배울 수 있는 과정은 국내 유일할 거예요.

[ OpenCV로 배우는 컴퓨터비전 프로그래밍 ]
황선규 강사님 인터뷰

OpenCV 컴퓨터비전 C++ Python 딥러닝 오프라인

Q1. 안녕하세요. 강사님, 수강생분들께 자기소개 간단히 부탁드립니다.

안녕하세요, 수강생 여러분. OpenCV 강의를 진행할 강사 황선규입니다. 저는 대학원에서 영상 처리 및 컴퓨터 비전을 전공으로 박사 학위를 받았고, 컴퓨터 비전과 OpenCV에 관한 책을 다수 집필하였습니다. 2016년부터 패스트캠퍼스에서 'OpenCV C++로 배우는 컴퓨터 비전 프로그래밍 CAMP' 강의를 진행하였고, 코로나 시국동안은 여러 회사와 대학에서 온라인 줌(zoom) 위주로 강의를 진행했습니다.
이제 코로나가 진정되고, 패스트캠퍼스에서 다시 오프라인 강의를 시작한다고하여 반가운 마음으로 강의를 준비하고 있습니다. 그동안 온라인 강의에서 느낄 수 없었던 현장감있는 face-to-face 강의를 원하시는 분들의 많은 수강을 기대하고 있습니다.

[저서] OpenCV 4로 배우는 컴퓨터 비전과 머신 러닝
[저서] Visual C++ 영상 처리 프로그래밍

Q2. [OpenCV를 활용한 컴퓨터 비전] 은 패스트캠퍼스 오프라인 베스트셀링 강의였습니다. 코로나 이후로 온라인 녹화 강의로 진행을 했었는데요, 오프라인 강의가 그립진 않으셨는지 궁금합니다.

수강생 입장에서 온라인 강의는 개인이 원하는 시간과 장소에서 자유롭게 강의를 들을 수 있다는 장점이 있습니다. 그러나 대체로 집중도가 떨어지는 편이고, 강제성이 적어서 잘 듣지 않게 되는 경우가 많습니다. 또한 강사와의 소통이 자유롭지 않기 때문에 잘 모르는 부분을 제대로 이해하기 어렵다는 단점이 있습니다. 강사의 입장인 저 또한 제가 온라인 녹화 강의 또는 줌(zoom) 강의를 하다보면 수강생 분들의 얼굴을 제대로 보기가 어렵기 때문에 강의 내용이 잘 전달되고 있는지를 확인하기 어렵습니다.

그러나 오프라인 강의는 강의실의 분위기를 그대로 공감할 수 있고, 쉬는 시간에도 편하게 질문&답변을 할 수 있어서 강의가 더 잘 전달되는 느낌입니다. 매주 정해진 시간에 강의장까지 오는 것이 조금 번거로울 수는 있어도, 오프라인 강의가 저는 더 효과적인 공부가 된다고 믿습니다.

Q3. 이번 과정에 특히 신경쓰신 부분이 있다면 어떤 것이 있으신지 궁금합니다. 온라인 녹화 강의와 다른 점, 몇 년전이 진행한 오프라인 과정과의 차이가 궁금합니다.

올해 OpenCV 5.0 버전이 새로 출시될 것으로 예정되어 있습니다. 그래서 이번에 새로 오픈되는 강의에서도 가급적이면 OpenCV 5.0에서 나타날 것으로 예상되는 변화를 따라가려고 합니다.
몇몇 사라지는 기능도 있고, 좀 더 보강되는 기능도 있습니다. 특히 딥러닝에 대한 지원은 지속적으로 늘어나고 있어서, OpenCV 최신 버전에서 다룰 수 있는 딥러닝 모델들을 좀 더 살펴보려고 합니다. 강의 교안을 모두 새롭게 정리해야해서 시간은 저에게는 준비 기간이 조금 더 많이 필요하긴 하지만 과정 준비도 즐거운 시간이 될 것 같습니다.

Q4. 어떤 분들이 수강하시면 가장 좋을까요? 혹시 수강생분들이 사전에 공부하고 오시면 좋을 내용이 있다면 말씀해주세요.

OpenCV 오프라인 과정은 컴퓨터 비전의 원리와 활용을 모두 다루고 있습니다. 그래서 몇몇 알고리즘은 OpenCV 함수 활용법만 배우는 것이 아니라 직접 구현하는 방법까지 설명합니다. 그렇기 때문에 사용하는 프로그래밍 언어도 파이썬 보다는 C++을 주로 다룹니다. 그러므로 C++ 기초 문법과 일반적인 C++ 코딩 방법에 대해 어느 정도는 알고 있어야 원활한 수업 이해가 가능할 것 같습니다. 참고로, 이 강의를 듣기 위해 필요한 몇몇 최신 C++ 문법은 제가 따로 동영상 강의를 미리 공개할 예정이므로 또 너무 겁내지는 않으셨으면 좋겠습니다.

Q5. 실습도 진행하지만, 과제가 함께 진행되는 과정으로 들었습니다. 어떤 과제가 진행되나요?

이 강의에서는 대부분의 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 예제 프로그램을 따로 제공합니다. 나름 군더더기 없이 깔끔한 예제 코드를 제공하고 있어서, 많은 수강생분들이 나중에 다른 프로그램을 만들 때 코드 참고하기가 좋다고 하셨던게 기억이 나네요. 여하튼 그동안 정해진 강의 시간동안 최대한 많은 이론과 팁을 전달하기 위해, 강의 시간에 실습 시간을 많이 드리지 못했던 것 같습니다.

그러다보니 코딩에 익숙한 분들은 수업을 잘 따라오는데, 또 그렇지 못한 분들도 있었습니다. 그래서 이번에는 모든 수강생 분들이 수업을 잘 따라오고 있는지를 확인하기 위해 과제를 내드리고, 작성한 코드에 대한 피드백을 드리는 것도 생각하고 있습니다. 모든 수강생분들의 코드를 확인해야하기 때문에 너무 자주 과제를 진행하기는 어려울 것 같고, 대략 2주에 한 번 정도는 과제를 통해 수업 내용 복습과 좋은 코드 작성 방법을 익힐 수 있지 않을까 기대해봅니다. 자세한 과제 안내는 수업시간에 그리고 강의 소개페이지 커리큘럼에서 미리 확인하실 수 있도록 하겠습니다.

Q6. 마지막으로, 과정 참가를 고민하시는 분들께 한 말씀 부탁드립니다.

구글에서 OpenCV 강의를 찾아보면 꽤 많은 강의를 발견할 수는 있지만, 기초부터 고급 기법까지 체계적으로 알려주는 강의는 찾기 어렵습니다. 특정 컴퓨터 비전 토픽을 단편적으로 알려준다거나, 또는 단순히 OpenCV 함수 활용법만 알려줘서 정작 내가 만들려고 하는 프로그램에 어떻게 적용해야하는지 고민해야 하는 경우를 많이 봐왔습니다.

저는 대학에서 영상 처리와 컴퓨터 비전을 전공하였고, 다수의 컴퓨터 비전 및 OpenCV 책을 집필하였기 때문에 초보자분들도 컴퓨터 비전의 기초부터 전문적인 내용까지 이해할 수 있는 강의를 제공하고 있습니다. 특히 오프라인 강의는 강사와 수강생 분들과의 직접적인 소통이 가능하기 때문에 더욱 원활한 지식 전달이 가능하다고 생각합니다. 8주간의 과정을 통해서 컴퓨터 비전을 제대로 이해할 수 있는 기회를 잡기 바랍니다.

강의실에서 뵙겠습니다. 감사합니다.