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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김예림 (동국대학교) 서승범 (동국대학교) 이유철 (동국대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회지 제어로봇시스템학회지 제30권 제3호
발행연도
2024.9
수록면
56 - 68 (13page)

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3차원 라이다를 통해 획득한 포인트 클라우드의 의미론적 분할은 최근 컴퓨터 비전, 자율주행, 로봇 공학 등 다양한 분야에서의 활용 가능성으로 인하여 주목받고 있다. 그러나 3D 포인트 클라우드 의미론적 분할은 데이터의 비정형성, 대용량 처리, 센서 노이즈 등으로 인한 여러 가지 도전 과제를 안고 있으며, 해결하기 위해 다양한 접근 방식과 알고리즘이 제안되고 있다. 특히 최근 몇 년간 딥러닝 기술의 발전으로 종단간 학습이 가능한 신경망 모델들로 기술 개발 영역이 확대되고 있다. 본 기고문에서는 포인트, 이미지 투영, 복셀, 트랜스포머 모델 등 다양한 접근 방식의 주요 알고리즘들을 체계적으로 분류하고, 각 방법론의 핵심 아이디어, 학습 모델의 구조 등 장단점을 비교 분석하였다. 이를 통해 3D 포인트 클라우드 의미론적 분할 분야의 현재 기술 수준을 종합적으로 파악하고, 관련 연구자에게 향후 연구 방향을 제시하고자 한다.

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경 정보
3. 학습 모델 기반 포인트 클라우드의 의미론적 분할
Ⅳ. 결론 및 차후 계획
참고문헌

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