ℹ️ Informations

  • (주)슈프리마의 개발 사업 본부 슈프리마ID의 개발 품질팀
  • C 및 C++ 로 윈도우 MFC 프로그램 개발
  • 신규 모바일 솔루션 앱의 기능 성능 검증 QA 업무 진행
  • 첫 인턴 경험이자 초점을 둔 목표 : 기획자, 디자이너, 개발자의 협업에 참여하는 QA의 역할을 수행하며 기획부터 배포까지의 프로세스를 이해하는 경험을 쌓고자 함.

🗂️ Tasks & Projects

  • 신규 개발 및 변경된 Finger, Doucment, 인감, Mobile Solution에 대하여 제품 기능과 성능에 대한 전반적인 품질 활동을 진행
  • Enrollment Scanner, Authentication Scanner 의 Matching 성능 확인
  • DB 수집 및 Tool 작성 및 결과 도출
  • 자사 Device 및 SDK 을 활용한 지문인식 및 매칭 프로그램 데모 구현 프로젝트 참여
  • 통합 Mobile Solution의 동작을 이해하고 각 Solution에 따라 기능 & 성능 검증 진행
  • 인증, 등록 제품의 Live Finger Detect, 스캐너의 품질 확인을 위한 기능 및 성능 검증 활동
  • 자사 제품과 경쟁사 제품의 비교 분석을 통하여 기준 및 개선점 확립

💬 커뮤니케이션

  • 인턴 기간 동안, 매일 선임, 팀리더와 코드 리뷰 및 피드백 세션을 진행했습니다. 또한, 다른 QA 인턴들과는 다르게 업무 능력을 인정받아 지문인식 데모프로그램을 만드는 프로젝트에도 참여하여 회사 내의 레거시와 코드를 살펴볼 수 있는 기회를 가졌습니다. 또한 매주 회사 대표님과 있는 주간 회고 시간 때 진행 상황을 공유하고 토론을 진행했습니다. 매일 Notion에 작업 기록을 남기고 정기적으로는 보고서를 꾸준하게 작성하였습니다.
  • Jira와 Confluence를 사용하여 QA 활동을 진행했습니다. 이슈를 보고하고 다양한 테스트 케이스를 작성하여 성능 검증을 하였습니다.

📄보고서

보고서 갤러리 링크


해당 보고서 작성과 인턴 활동에 대한 우수한 성적을 거두며 최우수상 (1위)를 수상했습니다.

🔍 Description

슈프리마ID 동계 인턴 실습 - 자사 SDK를 이용한 지문인식 및 매칭 프로그램 데모 구현

Suprema ID의 인턴 실습 기간 동안 자사 SDK 라이브러리들을 이용하여 자체 지문인식 매칭 프로그램을 데모로 제작하는 프로젝트를 진행했다. 스캐너 biomini 제품을 이용하여 지문을 스캔하고 이를 활용한 이미지 캡처, 데이터 추출, 지문 대조, 확인 결과 값 도출 등의 기능을 사용할 수 있으며, 이 결과들을 확인하고 지표를 만들 수 있게 데이터를 정리한다. 이 파일에 대한 정보를 이용하여 신원에 대한 결과 값까지 만들 수 있는 프로그램이다.


📜 Contents

지문 인식 기기인 Bioini 를 연결하고 SDK를 설치하고 실행할 경우 프로그램 실행이 가능하다.

지문이미지를 캡쳐하고, 캡쳐 이미지를 통해 지문 대조, 이미지 조회, 조회 결과에 대한 분석 결과 파일 생성, 실제 손가락-위조 손가락 이미지 구분 등이 가능하다.


⛏️ Develop Growing Points


📕 C++ 과 MFC 프로그래밍 학습

한번도 배워보지 않았던 언어 C++을 인턴실습을 하면서 학습하게 되었습니다. 2주간 회사에서 맡은 기능의 도메인을 학습하고, 6주간 개발을 진행했습니다. 원래 직무가 QA였기 때문에 QA 업무외에 시간으로 부여된 프로젝트였습니다. 이에 필요한 언어에 대한 문법학습, 예제 풀이 등을 통해 프로젝트를 꼭 해결하고자 하여 개인적으로 추가진행하였습니다.

MFC 프로그래밍에 필요한 File Dialog, File Find, 파일 입출력 로직 등을 적용하여 구현하고자 했다.


🛠️ Debugging

레거시와 몇천줄이 넘는 코드를 처음 경험해보았습니다. 현재 내가 작성하고 있는 코드의 흐름을 이해하기 위해 Visual Studio Code의 디버깅 툴을 이용하여 변수와 함수를 톺아보며 하나하나 분석하는 경험을 했습니다. 디버깅의 중요성과 편리함을 깨닫는 계기였습니다.


📉 Genuine & Imposter Matching

측정한 유사도 값에 대한 확률밀도함수를 획득하여 유사도의 임계치에 따른 오수락율(FAR: False Acceptance Rate)과 오거부율 (FRR: False Rejection Rate)이 최소가 되는, 즉 FAR과 FRR이 동일하게 나타나는 동일오류율(EER: Equal Error Rate) 지점을 베이시안 최소오류 결정이론에 근거하여 계산하여 동일 인물의 손가락 영상 간 매칭(genuine matching) 유사도와 다른 인물의 손가락 영상 간 매칭(imposter) 유사도를 측정 로직을 구현했습니다.


🖥️ Service Mockup

(타인 지문에 대한 우려로 블러 처리)