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1. 서론: 연산 최적화의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 실시간으로 수집하며, 객체 검출, 경로 계획, 충돌 회피 등 핵심 기능에 활용된다. 하지만 포인트 클라우드 데이터는 수백만 개의 포인트를 포함하고 있어 연산 부담이 크며, 실시간 처리를 위해 효율적인 신경망 기반 경량화 모델이 필요하다. 2. 연산 최적화 전략 2.1 포인트 샘플링 포인트 샘플링은 데이터 양을 줄이면서 핵심 정보는 유지하는 방법이다. - Neural Sampling: 중요 포인트를 학습 기반으로 선택 - Farthest Point Sampling (FPS): 원거리 객체 감지 강화 적용 시 연산 비용을 줄이면서 학습 효율을 높일 수 있다. 2.2 Voxelization Voxelization은 포인트 클라우드를 정규 격자로 변환하여 CNN 기반 모델 적용을 가능하게 한다. - 3D CNN과 결합 시 근거리 및 원거리 객체 학습 최적화 - 연산량 감소 및 병렬 처리 용이 Voxel 크기와 밀도를 조절하여 속도와 정확도 균형 조절 가능 2.3 신경망 구조 경량화 모델 경량화는 연산 최적화 핵심 기술이다. - PointNet++ 경량화: 계층 수와 파라미터 수 감소 - Depthwise Separable Convolution: 3D CNN 연산량 절감 - GNN 경량화: 포인트 간 관계 학습 효율화 경량화된 모델은 GPU 메모리 사용을 줄이고 실시간 처리 속도를 높인다. 3. 데이터 전처리와 최적화 연계 노이즈 제거: PointCleanNet을 통해 불필요한 포인트 제거 밀도 보정: DensityNet 적용으로 원거리 포인트 확보 데이터 증강: 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가로 학습 일반화 멀티스케일 학습: 근거리·원거리 포인트 동시 학습 데이터 전처리와 연산 최적화를 연계하면, 경량화 모델의 성능 저하 없이 정확도를 유지할 수 있다. 4. 적용...

1. 서론: 부분 가림 문제와 자율주행 안전 도심 환경에서 자율주행 차량은 다양한 구조물, 차량, 가로수 등으로 인해 보행자가 부분적으로 가려지는 상황이 빈번하게 발생한다. 라이다(LiDAR) 센서가 제공하는 포인트 클라우드 데이터만으로는 이러한 부분 가림 보행자를 정확하게 감지하기 어렵다. 부분 가림 보행자 감지 성능을 향상시키는 기술은 자율주행 안전성과 사고 예방 측면에서 핵심적이다. 2. 부분 가림 보행자 인식 문제 정의 근거리 및 원거리 보행자 포인트 희박화 차량, 가로수, 신호등 등 구조물에 의한 가림 발생 불완전한 포인트 클라우드로 인한 신경망 학습 불안정 이러한 문제는 신경망 기반 객체 검출 모델에서 False Negative를 증가시키며, 도심 환경 AI 안전성을 저하시킨다. 3. 데이터 전처리 및 보정 기법 3.1 노이즈 제거 부분 가림 환경에서 포인트 클라우드 노이즈 제거는 필수적이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈 및 가림 포인트 제거와 학습 안정성 강화 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거로 근거리 보행자 포인트 유지 3.2 포인트 보완 및 증강 부분 가림으로 결손된 포인트를 보완하기 위해 데이터 증강 및 복원 기법을 활용한다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - GAN 기반 포인트 클라우드 보완으로 가림 영역 예측 - 악천후 시뮬레이션으로 다양한 환경 대응 3.3 밀도 보정 근거리와 원거리 보행자 포인트의 밀도 불균형을 해결하여 학습 안정성을 향상시킨다. - DensityNet: 밀도 불균형 조정으로 가림된 보행자 포인트 학습 강화 - Adaptive Sampling: 중요 포인트 선택으로 연산 효율 개선 4. 신경망 기반 모델 구조 PointNet++: 지역적 특징 학습으로 가림된 보행자 구조 정보 보존 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 근거리 및 원거리 보행자 인식 강화 GNN: 포인트 간 관계...

1. 서론: 라이다 데이터 품질과 자율주행 AI 성능 자율주행 차량의 안전성과 정확한 환경 인식을 위해 라이다(LiDAR) 센서 데이터 품질은 매우 중요하다. 원시 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 반사율 불균형, 희박한 원거리 포인트, 부분 가림 등 문제를 포함한다. 이러한 문제를 해결하지 않으면 신경망 기반 객체 검출 및 경로 계획의 성능이 저하된다. 따라서 고품질 라이다 데이터를 확보하기 위한 신경망 기반 전략이 필요하다. 2. 데이터 품질 개선 전략 2.1 노이즈 제거 및 이상치 필터링 포인트 클라우드 노이즈 제거는 품질 개선의 첫 단계이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈와 가림 환경 대응 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거 신경망 기반 모델은 기존 필터링 기법보다 안정성과 일반화 성능이 뛰어나며, 학습 데이터의 품질을 향상시킨다. 2.2 포인트 샘플링 및 밀도 보정 원거리와 근거리 포인트 불균형 문제를 해결하기 위해 포인트 샘플링과 밀도 조정이 필요하다. - Neural Sampling: 중요 포인트 학습 선택으로 연산 효율과 학습 안정성 향상 - DensityNet: 포인트 밀도 균형 조정으로 장거리 및 근거리 객체 감지 개선 2.3 데이터 증강 및 환경 적응 데이터 다양성 확보를 위해 데이터 증강 및 환경 적응 전략을 적용한다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - 악천후 시뮬레이션(비, 눈, 안개) - 차량 속도 및 센서 위치 변화 반영 이를 통해 모델 일반화 능력과 도심 환경 안정성을 강화할 수 있다. 3. 신경망 구조 최적화 PointNet++: 지역적 특징 학습으로 구조 정보 보존 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 장거리 객체 인식 향상 GNN: 포인트 간 관계 학습으로 가림 및 희박 포인트 문제 해결 멀티스케일 학습: 근거리와 장거리 포인트 동시에 학습하여 전체 인식 성능 향상 4. 적용 사례 P...

1. 서론: 보행자 감지의 중요성 도심 환경에서 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 확보하기 위해 보행자 감지는 핵심 기술이다. 라이다(LiDAR) 센서를 이용한 포인트 클라우드 기반 보행자 감지는 차량, 자전거, 신호등 등 다양한 객체가 밀집된 도심에서 어려움을 겪는다. 포인트 희박화, 반사율 불균형, 부분 가림 등 문제를 해결하여 감지 성능을 높이는 기법이 필요하다. 2. 데이터 전처리 기법 2.1 노이즈 제거 보행자 감지를 위해 포인트 클라우드 노이즈 제거는 필수적이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈 제거, 가림 환경 대응 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거 노이즈 제거를 통해 보행자 포인트 식별 가능성을 높이고 신경망 학습 안정성을 강화한다. 2.2 포인트 밀도 조정 보행자 감지는 근거리 및 원거리 포인트 밀도 불균형에 민감하다. - DensityNet: 포인트 밀도 균형 조정 - Adaptive Sampling: 중요 포인트 학습 선택 밀도 보정으로 학습 데이터가 균형 있게 분포되어, 모델의 감지 성능이 향상된다. 2.3 데이터 증강 학습 데이터 다양성을 확보하여 모델 일반화 능력을 높인다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - 악천후 환경 시뮬레이션(비, 눈, 안개) - 차량 속도 및 센서 위치 변화 반영 이로 인해 도심 환경 다양한 상황에서 보행자 감지 정확도가 개선된다. 3. 신경망 기반 보행자 감지 모델 PointNet++: 지역적 특징 학습으로 보행자 구조 정보 보존 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 근거리 및 장거리 보행자 인식 향상 GNN: 포인트 간 관계 학습으로 부분 가림 보행자 감지 개선 멀티스케일 학습: 근거리와 원거리 보행자 동시 인식 4. 적용 사례 PointCleanNet + DensityNet 적용 시 보행자 검출 정확도 28~32% 향상 Neural Sampling과 멀티스케...

1. 서론: 라이다 데이터 전처리 최적화의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 실시간으로 수집하며, AI 기반 객체 검출과 경로 계획의 핵심 입력 데이터를 제공한다. 하지만 원시 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 반사율 불균형, 희박한 원거리 포인트, 부분 가림 등 다양한 문제를 포함하고 있어 학습 효율과 정확도를 저하시킨다. 따라서 심층 학습 기반 라이다 데이터 전처리 모델 설계를 통해 데이터를 최적화하는 것은 AI 성능 향상에 필수적이다. 2. 데이터 전처리 설계 전략 2.1 노이즈 제거 노이즈 제거는 전처리 최적화의 첫 단계이다. - PointCleanNet: 비정형 노이즈 제거와 가림 환경 대응 - SOR / ROR: 통계적 이상치 제거 심층 학습 기반 모델은 기존 통계적 기법보다 일반화와 안정성이 뛰어나며, 학습 데이터의 품질을 높인다. 2.2 다운샘플링 및 밀도 조정 포인트 수가 많으면 연산 비용과 학습 시간이 증가하므로, 중요 포인트를 유지하면서 다운샘플링과 밀도 보정이 필요하다. - Neural Sampling: 중요 포인트 학습 선택 - DensityNet: 원거리 및 근거리 포인트 균형 조정 이를 통해 장거리 차량, 보행자, 자전거 등 다양한 객체를 효율적으로 학습 가능하다. 2.3 데이터 증강 심층 학습 모델은 데이터 다양성을 요구한다. - 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가 - 악천후 시뮬레이션(비, 눈, 안개) - 차량 속도 및 센서 위치 변화 반영 데이터 증강은 모델 일반화 능력을 높이고 실시간 인식 안정성을 강화한다. 3. 심층 학습 모델 구조 PointNet++: 지역적 특징 계층적 학습으로 포인트 구조 정보 유지 3D CNN: Voxel 기반 전체 구조 학습, 장거리 객체 인식 강화 GNN: 포인트 간 관계 학습으로 가림과 희박 포인트 문제 해결 멀티스케일 학습: 근거리와 장거리 포인트 동시...

1. 서론: 라이다 데이터 처리의 중요성 자율주행 차량과 스마트 시티 개발에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 기반으로 주변 환경을 정밀하게 인식하는 핵심 센서다. 최근에는 단순한 전처리와 통계적 필터링을 넘어, 신경망을 활용한 데이터 처리 기술이 자율주행 AI 성능을 혁신적으로 향상시키고 있다. 본 글에서는 최신 신경망 기반 라이다 데이터 처리 사례와 연구 동향을 분석한다. 2. 신경망 기반 데이터 처리 기법 2.1 PointCleanNet PointCleanNet은 포인트 클라우드의 이상치와 노이즈를 학습 기반으로 제거하는 신경망 모델이다. 도심 환경, 장거리 차량, 보행자, 자전거 등 다양한 객체 인식에서 정확도를 높이며, 기존 통계적 필터링 대비 학습 안정성과 일반화 능력이 우수하다. 2.2 Neural Sampling Neural Sampling은 신경망 기반 중요 포인트 선택 기법으로, 학습 과정에서 핵심 포인트를 선택하여 모델 연산 효율을 높인다. PointNet++, 3D CNN, GNN 등 다양한 신경망 구조와 결합 시 학습 속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있다. 2.3 DensityNet DensityNet은 포인트 밀도 불균형을 보정하는 신경망 모델로, 원거리와 근거리 포인트의 균형을 맞춰 객체 검출 성능을 향상시킨다. 장거리 차량과 보행자, 악천후 환경에서도 안정적인 인식 결과를 제공한다. 3. 연구 사례 도심형 보행자 및 차량 인식: PointCleanNet과 DensityNet 조합 적용 시 정확도 25~30% 향상 장거리 차량 인식: Neural Sampling + DensityNet 활용 시 정확도 15~18% 개선 악천후 환경 대응: 멀티센서 융합과 신경망 기반 전처리 적용 시 False Positive 약 20% 감소 실시간 처리: GPU 병렬 연산 및 경량화 모델 적용으로 50ms 이하 실시간 처리 가능 4. 연구 동향 멀티센서...

1. 서론: 도심 환경 특성과 데이터 전처리 필요성 도심 환경은 차량, 보행자, 자전거, 신호체계, 건물 등 다양한 객체가 밀집되어 있어 라이다(LiDAR) 센서 데이터의 정확한 처리와 학습이 매우 중요하다. 원시 포인트 클라우드는 노이즈, 가림, 반사율 불균형 등 다양한 문제를 포함하며, 이를 그대로 학습할 경우 신경망 기반 객체 검출 모델의 성능 저하를 초래한다. 따라서 도심형 라이다 데이터에 최적화된 전처리 알고리즘 선택과 비교가 필수적이다. 2. 주요 전처리 알고리즘 2.1 Statistical Outlier Removal (SOR) SOR은 포인트 간 거리 통계 정보를 기반으로 이상치를 제거하는 전통적 방법이다. 밀집 구간에서는 성능이 우수하지만, 도심 환경의 비정형 노이즈와 부분 가림 상황에서는 제한적일 수 있다. 2.2 Radius Outlier Removal (ROR) ROR은 특정 반경 내 포인트 수가 기준 미달인 포인트를 제거한다. 장거리 차량과 장애물 인식에서 유리하지만, 근거리 밀집 구간에서 과잉 제거가 발생할 수 있다. 2.3 PointCleanNet PointCleanNet은 신경망 기반 이상치 제거 모델로, 비정형 노이즈와 가림 환경에서도 높은 성능을 보인다. 도심 환경에서 보행자, 자전거, 장애물 등 다양한 객체를 안정적으로 학습 가능하다. 2.4 Neural Sampling Neural Sampling은 신경망 기반 중요 포인트 선택 기법으로, 다운샘플링 과정에서 학습 효율을 높이고 연산 비용을 줄인다. PointNet++, 3D CNN, GNN과 결합하면 도심 환경의 복잡 객체 인식 성능을 향상시킨다. 2.5 DensityNet DensityNet은 포인트 밀도 불균형을 보정하여 원거리와 근거리 포인트 간 균형을 맞춘다. 장거리 차량, 보행자 인식 성능을 개선하며, 악천후 및 부분 가림 환경에서도 안정적 결과를 제공한다. 3. 성능 비교 기법 장점 ...

1. 서론: 라이다 데이터 최적화의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 실시간 수집하며, AI 기반 객체 검출, 경로 계획, 충돌 회피의 핵심 입력 데이터를 제공한다. 하지만 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 반사율 불균형, 원거리 포인트 희박화, 가림 현상 등 문제를 포함해, 최적화되지 않은 상태에서는 AI 모델 성능 저하를 초래한다. 따라서 라이다 데이터 최적화는 자율주행 AI 성능 향상에 필수적이다. 2. 라이다 데이터 최적화 전략 2.1 노이즈 제거 노이즈 제거는 최적화의 첫 단계이다. 신경망 기반 PointCleanNet 또는 전통적 Statistical Outlier Removal(SOR)을 사용하여 이상치와 불규칙 반사점을 제거하면, 객체 검출 안정성을 크게 향상시킬 수 있다. 2.2 다운샘플링 및 밀도 조정 포인트 수가 많을수록 연산 비용이 증가하므로, 중요 포인트를 유지하면서 다운샘플링을 수행한다. - Farthest Point Sampling (FPS) : 포인트 간 최대 거리 기준 선택 - Neural Sampling : 신경망 기반 중요 포인트 선택 또한, DensityNet을 활용한 밀도 보정으로 원거리 및 근거리 포인트 균형을 맞춰 AI 학습 안정성을 강화한다. 2.3 멀티센서 융합 라이다 단독으로는 가림, 악천후, 반사율 저하 등의 문제에 취약하다. 카메라, 레이더와 데이터 융합 시, 보완적 정보를 활용해 근거리, 원거리, 색상, 속도 정보를 통합하여 AI 성능을 높일 수 있다. 3. 신경망 학습 최적화 PointNet++: 지역적 특징 학습으로 포인트 구조 정보 보존 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 장거리 객체 전체 구조 학습 GNN: 포인트 간 관계 학습으로 가림 및 희박 포인트 문제 해결 멀티스케일 특징 학습: 근거리와 장거리 포인트를 동시에 고려 4. 최적...

1. 서론: 라이다 데이터 품질과 자율주행 라이다(LiDAR) 센서는 자율주행 차량의 핵심 환경 인식 센서로, 3차원 포인트 클라우드를 실시간 수집한다. 하지만 센서 위치와 차량 속도 변화는 포인트 클라우드 품질에 직접적인 영향을 미친다. 데이터 품질 저하는 객체 검출, 거리 측정, 경로 계획 정확도를 떨어뜨려 자율주행 안전성을 저해할 수 있다. 2. 센서 위치에 따른 데이터 품질 영향 전방 루프/지붕 장착: 전방 객체 인식과 장거리 차량 검출에 유리, 측면과 근거리 포인트는 부족 범퍼/측면 장착: 근거리 보행자, 자전거, 소형 객체 검출에 유리, 장거리 차량 인식에는 제한 센서 높이 변화: 센서 높이가 높을수록 원거리 포인트 밀도 감소, 반사율 약화 발생 따라서 센서 위치 선정은 전체 포인트 분포와 객체 검출 성능 균형을 고려해야 한다. 3. 차량 속도 변화에 따른 영향 저속 주행: 포인트 클라우드 샘플링 간격 좁아 밀도 높음, 근거리 객체 정확도 우수 고속 주행: 포인트 간격 확대, 원거리 차량 및 장애물 인식 정확도 저하 속도 변화 대응: Adaptive Sampling, Distance-Based Weighting 기법 활용 필요 속도 변화에 따른 포인트 간격 불균형을 신경망 학습에 반영하면, 인식 성능을 안정화할 수 있다. 4. 데이터 전처리 및 신경망 적용 전략 노이즈 제거: Statistical Outlier Removal, PointCleanNet 등 밀도 보정: 차량 속도와 거리 기반 포인트 가중치 조정 다운샘플링: Farthest Point Sampling, Neural Sampling 적용 멀티센서 융합: 카메라, 레이더와 결합하여 근거리·원거리 데이터 균형 확보 멀티스케일 신경망 학습: PointNet++, 3D CNN, GNN 기반 모델 적용 5. 적용 사례 실제 도심 및 고속도로 환경 테스트: 전방 루프 장착 +...

1. 서론: 라이다 데이터 전처리의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 실시간 수집하며, 환경 인식과 경로 계획의 핵심 역할을 수행한다. 그러나 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 원거리 포인트 희박화, 반사율 불균형, 가림 현상 등 다양한 문제를 포함한다. 이로 인해 신경망 기반 객체 검출 모델 학습 시 정확도와 안정성이 저하될 수 있다. 따라서 효율적인 전처리 기법을 적용하고 성능을 평가하는 것은 자율주행 안전성 확보에 필수적이다. 2. 주요 신경망 기반 전처리 기법 2.1 PointCleanNet PointCleanNet은 신경망 기반 노이즈 제거 모델로, 포인트 간 관계를 학습하여 비정형 노이즈와 이상치를 제거한다. 특히 밀집 환경과 부분 가림 환경에서 기존 통계적 필터링보다 우수한 성능을 보인다. 2.2 Neural Sampling Neural Sampling은 학습 과정에서 중요 포인트를 선택하는 신경망 기반 다운샘플링 기법이다. 포인트 간 간격 불균형과 학습 데이터 과적합을 줄여, 모델 연산 효율과 학습 안정성을 향상시킨다. 2.3 DensityNet DensityNet은 포인트 클라우드의 밀도 불균형을 자동으로 보정하는 신경망 모델이다. 원거리 포인트 가중치를 높이고, 근거리 과적합을 방지하여, 장거리 및 근거리 객체 모두에서 균형 잡힌 학습을 지원한다. 3. 전통적 기법과 신경망 기법 비교 기법 장점 단점 적용 사례 Statistical Outlier Removal (SOR) 단순 구현, 빠른 연산 비정형 노이즈 대응 제한, 환경 변화 민감 일반 도심형 포인트 클라우드 필터링 Radius Outlier Removal (ROR) 원거리 포인트 이상치 제거에 효과적 밀집 구간 과잉 제거 가능 장거리 차량 및 장애물 검출 전처리 PointCleanNet 비정형 노이즈 제거, 가림...

1. 서론: 장거리 차량 인식의 중요성 자율주행 차량에서 장거리 객체 인식은 충돌 회피, 경로 계획, 주행 속도 결정 등 안전성과 직결된다. 라이다(LiDAR) 센서는 3D 포인트 클라우드를 제공하지만, 장거리 차량의 포인트는 희박하고 노이즈가 많아 신경망 학습 시 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 따라서 장거리 차량 인식 성능 개선을 위한 포인트 클라우드 전처리와 신경망 최적화가 필요하다. 2. 장거리 포인트 클라우드 특징 포인트 밀도가 낮고, 일부 포인트는 센서 노이즈에 의해 왜곡됨 원거리 차량은 가림, 반사율 저하, 악천후 등 환경 영향이 큼 장거리 포인트 정보 손실 시 객체 크기, 위치, 속도 추정 정확도 저하 3. 전처리 및 최적화 전략 3.1 노이즈 제거 장거리 차량 포인트는 잡음과 불규칙 반사점이 많으므로, Statistical Outlier Removal(SOR) 및 PointCleanNet과 같은 신경망 기반 필터링을 적용해 이상치를 제거한다. 3.2 밀도 보정 Distance-Based Weighting과 DensityNet을 활용하여 장거리 포인트 가중치를 높이고, 희박 구간에서 중요한 특징이 손실되지 않도록 조정한다. 3.3 다운샘플링 Farthest Point Sampling(FPS) 또는 Neural Sampling 기법을 적용하여, 핵심 특징을 유지하면서 학습 효율과 연산 속도를 향상시킨다. 4. 신경망 기반 학습 기법 PointNet++: 지역적 특징 학습으로 장거리 차량 경계 보존 3D CNN: Voxel 기반 학습으로 장거리 차량 전체 구조 학습 가능 GNN: 포인트 간 관계 학습으로 부분 가림 및 희박 포인트 문제 해결 멀티스케일 특징 학습: 근거리와 장거리 포인트를 동시에 고려하여 모델 일반화 향상 5. 적용 사례 및 성능 향상 도심과 고속도로 환경 테스트 결과: 장거리 차량 검출 정확도 15~20% 향상 부분 가림 환경에...

1. 서론: 도심형 주행과 센서 융합 필요성 도심 환경은 다양한 차량, 보행자, 자전거, 신호체계, 건물 구조물 등 복잡한 객체가 밀집되어 있어 자율주행 차량의 정확한 환경 인식이 필수적이다. 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 제공하지만, 가림, 밀집, 악천후 등 환경 요인으로 인식 성능이 제한될 수 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카메라와 레이더 데이터를 통합한 멀티센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 전략이 중요하다. 2. 센서 특성 및 장단점 라이다: 거리 측정과 3D 형상 인식 정확도 높음, 반사율 낮거나 악천후에 민감 카메라: 색상, 텍스처, 패턴 정보 제공, 조명 변화와 가림에 취약 레이더: 장거리 탐지 및 속도 측정 강점, 해상도 낮음, 근거리 객체 구분 제한 각 센서의 장점을 통합하면 단일 센서에서 발생할 수 있는 인식 오류를 보완할 수 있다. 3. 멀티센서 융합 전략 3.1 데이터 레벨 융합 라이다, 카메라, 레이더 원시 데이터를 정합(Registration) 후 통합 입력으로 신경망 학습. 정확한 공간적 및 시간적 동기화가 필수적이며, 3D CNN 또는 GNN 기반 모델에 적용 가능하다. 3.2 특징 레벨 융합 각 센서에서 추출한 특징 벡터를 결합하여 학습. 라이다의 거리와 3D 구조 정보, 카메라의 색상·텍스처 특징, 레이더 속도 정보를 통합하면, 도심형 복잡 객체 인식 정확도를 크게 향상시킬 수 있다. 3.3 의사결정 레벨 융합 각 센서 모델이 독립적으로 객체 검출을 수행한 후, 확률적 결합 또는 가중치 기반 투표로 최종 결정. 센서 결함, 악천후, 부분 가림 환경에서도 안정적 결과 제공. 4. 최적화 기법 전처리 최적화: 노이즈 제거, 다운샘플링, 밀도 보정 후 통합 멀티스케일 특징 학습: PointNet++, GNN, 3D CNN 적용 실시간 처리: GPU 병렬 연산, 모델 경량화, Quantization ...

1. 서론: 악천후 환경에서의 자율주행 문제 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경 인식의 핵심 센서지만, 비, 눈, 안개, 강풍 등 악천후 환경에서는 포인트 클라우드(Point Cloud) 품질이 크게 저하된다. 노이즈 발생, 신호 반사 손실, 일부 포인트 손실 등으로 인해 객체 검출 및 경로 계획 정확도가 감소하며, 차량 안전성에 큰 영향을 미친다. 따라서 악천후 환경에서도 안정적 성능을 제공할 수 있는 신경망 학습 전략이 필수적이다. 2. 악천후 환경 특징 강우: 물방울 노이즈, 라이다 반사율 감소, 원거리 포인트 손실 눈: 불규칙 반사점 증가, 시야 가림, 포인트 손실 발생 안개: 신호 약화, 장거리 포인트 정보 감소 강풍: 이동 입자 및 작은 객체로 인한 노이즈 증가 이러한 환경 변화를 반영한 데이터 전처리와 학습 전략이 필요하다. 3. 라이다 데이터 전처리 전략 노이즈 제거: Statistical Outlier Removal, Radius Outlier Removal, PointCleanNet 적용 밀도 보정: Distance-Based Weighting, Adaptive Sampling, DensityNet 활용 다운샘플링: Voxel Grid Sampling, Farthest Point Sampling, Neural Sampling 적용 데이터 증강: 비, 눈, 안개 시뮬레이션 데이터 포함, 회전·이동·랜덤 노이즈 추가 4. 신경망 학습 전략 4.1 멀티모달 학습 라이다뿐만 아니라 카메라, 레이더 데이터를 함께 활용하면 악천후 환경에서도 안정적 성능 유지 가능. 특히 라이다가 시야 제한을 받을 때, 레이더 및 카메라 데이터가 보완적 역할 수행. 4.2 데이터 증강 기반 학습 악천후 상황을 시뮬레이션한 데이터 증강 적용. 회전, 이동, 노이즈 추가, 반사율 감소 등 다양한 기법을 통해 모델 일반화 성능 강화. 4.3 모델 최적...

1. 서론: 라이다 데이터 전처리의 중요성 자율주행 차량 및 스마트 모빌리티 시스템에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 실시간 수집한다. 하지만 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 거리 불균형, 반사율 변화, 밀집 구간 및 가림 현상 등 다양한 문제를 포함하고 있어, 신경망 기반 학습의 정확성과 안정성에 직접적인 영향을 준다. 따라서 라이다 데이터 전처리는 신경망 모델 성능 최적화의 핵심 단계이며, 최신 기술들은 노이즈 제거, 다운샘플링, 밀도 보정 등 다양한 방법으로 발전하고 있다. 2. 주요 전처리 기술 비교 2.1 노이즈 제거(Noise Filtering) 노이즈 제거는 라이다 포인트 클라우드에서 이상치를 제거하여 학습 안정성을 높이는 과정이다. 최근 신경망 기반 기법은 전통적 필터링 방식과 차별화된 성능을 제공한다. Statistical Outlier Removal (SOR): 주변 포인트 통계 정보를 활용하여 이상치를 제거. 단순하지만 밀집 환경에서 성능 제한. Radius Outlier Removal (ROR): 특정 반경 내 포인트 수가 적으면 제거. 원거리 및 가림 구간에서 효과적. PointCleanNet: 신경망 기반 포인트 클라우드 노이즈 제거 모델. 포인트 간 관계를 학습하여 비정형 노이즈도 제거 가능. 2.2 다운샘플링(Downsampling) 다운샘플링은 포인트 수를 줄여 연산 효율을 높이면서 중요한 특징을 유지하는 기술이다. Voxel Grid Sampling: 3D 격자 단위로 포인트를 선택, 연산 효율 높임. 경계 손실 가능. Farthest Point Sampling (FPS): 포인트 간 최대 거리 기준으로 샘플링, 특징 손실 최소화. Neural Sampling: 신경망 기반 샘플링 방법으로, 학습 데이터의 중요 포인트를 선택하고, 모델 학습 효율 극대화. 2.3 밀도 보정(Density ...

1. 서론: 라이다 데이터 처리의 중요성 자율주행 차량과 스마트 모빌리티 시스템에서 라이다(LiDAR) 센서는 핵심 센서 중 하나로, 차량 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 수집한다. 하지만 포인트 클라우드는 센서 노이즈, 거리 불균형, 환경 조건 변화 등으로 인해 처리와 학습이 어려워, 정확한 객체 인식과 경로 계획에 제약을 준다. 최근 신경망 기반 처리 기법이 혁신적으로 발전하며, 라이다 데이터 처리 성능 향상과 실시간 처리 가능성을 동시에 높이고 있다. 2. 신경망 기반 라이다 처리 사례 2.1 PointNet 계열 모델 PointNet과 PointNet++는 포인트 클라우드의 개별 포인트를 직접 입력으로 받아, 지역적 및 글로벌 특징을 학습한다. 밀집 구간에서도 객체 경계를 잘 보존하며, 다운샘플링과 밀도 보정 전처리와 결합 시 정확도를 향상시킬 수 있다. 2.2 Graph Neural Network(GNN) 적용 포인트 간 관계를 그래프 구조로 학습하는 GNN은 밀집 환경, 부분 가림, 원거리 포인트 인식에서 성능을 높인다. 노드와 엣지 특징 강화, 계층적 그래프 학습을 통해 객체 경계와 공간 구조 정보를 유지할 수 있다. 2.3 3D Voxelization CNN 포인트 클라우드를 Voxel로 변환하여 CNN으로 학습하면 장거리 차량 및 장애물 인식 정확도가 향상된다. 멀티스케일 특징 학습과 계층적 CNN 구조를 활용하여 근거리와 장거리 객체 모두에서 안정적 성능을 제공한다. 3. 전처리 및 최적화 기법 노이즈 제거: Statistical Outlier Removal, Radius Outlier Removal 등 다운샘플링: Voxel Grid Sampling, Farthest Point Sampling, Random Sampling 밀도 보정: Distance-Based Weighting, Adaptive Sampling, Density Redistr...

1. 서론: 도심 환경에서 라이다 데이터 전처리의 중요성 자율주행 차량이 도심 환경을 안전하게 주행하기 위해서는 라이다(LiDAR) 센서의 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터의 품질이 핵심적이다. 밀집된 차량, 보행자, 신호체계와 건물 구조물 등 다양한 객체가 존재하는 도심 환경에서는 노이즈 제거, 밀도 균형, 객체 경계 보존 등 전처리 과정이 학습 성능에 큰 영향을 미친다. 2. 주요 라이다 전처리 알고리즘 라이다 전처리 알고리즘은 크게 노이즈 제거, 다운샘플링, 밀도 보정으로 구분할 수 있다. 2.1 노이즈 제거 알고리즘 Statistical Outlier Removal (SOR): 주변 포인트 통계 기반 이상치 제거 Radius Outlier Removal (ROR): 일정 반경 내 포인트 개수가 적은 이상치 제거 Conditional Filtering: 반사율, 높이, 거리 기반 조건 적용 2.2 다운샘플링 알고리즘 Voxel Grid Sampling: 포인트를 3D 격자로 묶어 대표 포인트 선택, 연산 효율 향상 Farthest Point Sampling (FPS): 포인트 간 최대 거리 기준 샘플링, 객체 경계 보존 Random Sampling: 학습 데이터 다양성 확보, 모델 일반화 2.3 밀도 보정 알고리즘 Distance-Based Weighting: 원거리 포인트에 가중치 부여, 학습 중요도 균형 Adaptive Sampling: 센서 위치와 차량 속도에 따라 포인트 밀도 동적 조정 Density Redistribution: 밀집 구간에서 포인트 제거, 희박 구간에서는 보간 보정 3. 알고리즘 비교 및 성능 평가 도심 환경 학습 데이터셋에서 전처리 알고리즘 적용 결과: SOR + Voxel Grid: 연산 효율과 노이즈 제거 균형 우수, 보행자 검출 정확도 18~22% 향상 FPS + Density Redistr...

1. 서론: 악천후 환경에서의 자율주행 문제 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경 인식의 핵심 역할을 하지만, 비, 눈, 안개, 강풍 등 악천후 환경에서는 포인트 클라우드(Point Cloud) 품질이 크게 저하된다. 노이즈, 신호 반사 손실, 불완전한 포인트 등으로 인해 객체 검출 및 경로 계획 정확도가 떨어지므로, 악천후 환경에서도 안정적인 인식 성능을 확보하는 신경망 학습 전략이 필요하다. 2. 악천후 환경 특성 분석 비: 강우로 인해 라이다 반사율 감소, 물방울 노이즈 발생 눈: 포인트 클라우드에 불규칙적 반사점 발생, 가림 현상 증가 안개: 장거리 반사 신호 약화, 일부 객체 정보 소실 강풍: 이동하는 작은 객체 및 입자에 의한 노이즈 증가 이러한 요인을 고려한 데이터 전처리와 신경망 학습이 필수적이다. 3. 라이다 데이터 전처리 전략 노이즈 제거: Statistical Outlier Removal, Radius Outlier Removal 등 필터 적용 밀도 보정: 원거리 포인트와 근거리 포인트 간 균형 조정 데이터 보강: 악천후 시뮬레이션 데이터를 포함한 학습 데이터셋 구축 동적 보정: 차량 속도, 센서 각도, 환경 상태에 따른 실시간 포인트 조정 4. 신경망 학습 전략 4.1 멀티모달 학습 라이다뿐만 아니라 카메라, 레이더 데이터를 통합하여 학습하면 악천후 환경에서도 안정적 성능을 유지할 수 있다. 특히 카메라가 시야 제한을 받을 때, 레이더와 라이다 데이터가 보완적 역할을 수행한다. 4.2 데이터 증강 기반 학습 비, 눈, 안개 등의 악천후 상황을 시뮬레이션하여 데이터 증강을 수행한다. 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가, 반사율 감소 등 다양한 시뮬레이션 기법을 적용하여 모델 일반화를 높인다. 4.3 모델 최적화 PointNet++, GNN, 3D CNN 기반 모델을 활용하며, 경량화 및 GPU 병렬 연산을 적용하여 실시간 ...

1. 서론: 센서 융합의 필요성 자율주행 차량은 도심과 고속도로 환경에서 다양한 객체를 정확하게 인식해야 한다. 단일 센서(LiDAR, 카메라, 레이더)만으로는 노이즈, 가림, 악천후, 조명 변화 등 다양한 문제를 완벽히 처리하기 어렵다. 따라서 라이다, 카메라, 레이더 데이터를 통합하여 신경망 기반으로 처리하는 다중 센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 기술이 핵심 역할을 한다. 2. 센서 특성과 장단점 라이다: 3D 포인트 클라우드를 제공, 거리 측정 정확도 높음, 악천후나 반사율 변화에 민감 카메라: 색상, 텍스처, 패턴 정보를 제공, 조명 변화에 취약 레이더: 장거리 탐지와 속도 측정 강점, 해상도 낮음 센서 별 장단점을 고려한 융합 모델은 각 센서의 강점을 최대화하고, 약점을 보완할 수 있다. 3. 융합 처리 전략 3.1 데이터 레벨 융합 원시 데이터를 결합하여 학습 모델에 입력하는 방식으로, 공간적 정렬과 시간 동기화가 핵심이다. 포인트 클라우드와 이미지 데이터를 정합(Registration) 후 3D CNN 또는 GNN 기반 모델에 입력하여 객체 검출 성능을 높인다. 3.2 특징 레벨 융합 각 센서별로 추출한 특징(Feature)을 융합하는 방식으로, 멀티모달 특징 통합을 통해 객체 검출과 분류 정확도를 향상시킨다. 예를 들어 라이다의 거리 정보와 카메라의 색상, 텍스처 정보를 통합하여 보행자와 차량 경계를 정확히 구분한다. 3.3 의사결정 레벨 융합 각 센서별 개별 모델의 결과를 결합하여 최종 의사결정을 수행한다. 투표, 가중치 기반 결합, 확률적 융합 등 방법을 적용하며, 악천후나 센서 오류 상황에서도 안정적 성능을 제공한다. 4. 학습 및 최적화 기법 데이터 정합(Registration): 라이다-카메라-레이더 데이터 공간적 정렬 멀티모달 특징 추출: CNN, GNN, PointNet++를 통한 특징 통합 경량화 및 실시간 처리: 모델 ...

1. 서론: 실시간 처리의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 수십만~수백만 포인트의 3차원 데이터를 실시간으로 수집한다. 이 데이터를 빠르게 처리하지 못하면 보행자 및 차량 감지, 경로 계획, 사고 회피 등 핵심 기능에서 지연이 발생할 수 있다. 따라서 GPU 병렬 연산과 모델 경량화를 통해 실시간 처리를 최적화하는 연구가 필수적이다. 2. GPU 병렬 연산 활용 GPU는 다수의 연산 코어를 활용하여 포인트 클라우드 병렬 처리에 강점을 가진다. 라이다 데이터 처리에서 GPU 병렬화 전략은 다음과 같다. 포인트 단위 병렬 처리: 각 포인트의 특징 추출을 병렬 수행 Batch 처리 최적화: 여러 포인트 클라우드 샘플을 동시에 처리 GPU 메모리 최적화: 메모리 접근 패턴을 개선하여 연산 병목 최소화 3. 모델 경량화 기법 대규모 신경망은 높은 정확도를 제공하지만 연산량과 메모리 요구가 크다. 경량화 기법을 적용하면 실시간 성능을 확보하면서 정확도를 유지할 수 있다. Pruning: 불필요한 뉴런과 가중치 제거 Quantization: 32비트 실수 대신 8비트 등 저정밀 연산 활용 Knowledge Distillation: 대형 모델에서 학습된 지식을 소형 모델에 전이 4. 실시간 처리 최적화 전략 GPU 병렬 연산과 모델 경량화를 결합한 최적화 전략: 포인트 클라우드 전처리와 다운샘플링을 GPU에서 병렬 처리 경량화된 PointNet++, GNN, 3D CNN 모델 적용 멀티스케일 특징 학습과 실시간 추론 병렬화 센서 속도와 주행 환경에 따른 동적 처리 우선순위 적용 5. 적용 사례 실제 도심형 자율주행 테스트에서 GPU 병렬 연산과 모델 경량화 적용 결과: 포인트 클라우드 처리 속도 50ms 이하 달성 보행자 및 차량 검출 정확도 20~25% 향상 밀집 환경에서 False Positive 25% 감소 실시간 ...

1. 서론: 포인트 클라우드 데이터 처리의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 수집한다. 하지만 포인트 클라우드는 차량 속도, 센서 위치, 거리 및 반사율 변화 등으로 인해 밀도가 불균형하고, 데이터 처리 속도 및 객체 검출 정확도에 영향을 준다. 따라서 다운샘플링과 밀도 보정 기법을 활용하여 포인트 클라우드를 최적화하고, 신경망 기반 모델의 학습 성능을 향상시키는 연구가 중요하다. 2. 다운샘플링 기법 다운샘플링은 고밀도 포인트 클라우드를 처리 가능한 수준으로 줄이면서 중요한 특징을 유지하는 과정이다. Voxel Grid Sampling: 포인트를 3차원 격자로 묶어 대표 포인트만 선택 Farthest Point Sampling (FPS): 포인트 간 최대 거리 기준으로 샘플링, 특징 손실 최소화 Random Sampling: 학습 데이터 다양성을 위해 랜덤 샘플링 적용 3. 밀도 보정 기법 밀도 보정은 원거리와 근거리 포인트 간 불균형을 해소하고, 모델 학습에서 과도한 영향이나 정보 손실을 방지한다. 거리 기반 가중치 적용: 원거리 포인트에 가중치를 높여 학습 중요도 균형 조정 포인트 재분포: 밀집 구간에서는 포인트를 일부 제거하고, 희박 구간에서는 보간 보정 Adaptive Sampling: 센서 위치와 주행 속도에 따라 동적으로 포인트 밀도 조절 4. 신경망 최적화 적용 4.1 PointNet 계열 모델 적용 다운샘플링과 밀도 보정 후 포인트 클라우드를 입력으로 PointNet 또는 PointNet++ 모델을 학습하면, 노이즈와 데이터 불균형 문제를 줄일 수 있다. 특히 PointNet++의 지역적 특징 학습은 밀집 구간에서도 객체 경계를 보존하며, 보행자 및 차량 검출 정확도를 향상시킨다. 4.2 GNN 기반 관계 학습 Graph Neural Network(GNN)를 적용하면, 다운샘...

1. 서론: 라이다 장거리 인식 문제 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 통해 주변 환경을 인식한다. 하지만 장거리 차량과 장애물은 포인트 밀도가 낮아 정확한 객체 검출이 어려워, 기존 PointNet 계열 모델만으로는 인식 성능이 제한된다. 이를 해결하기 위해 포인트 클라우드를 3D 격자(Voxel)로 변환하여 3D CNN 기반 학습 모델을 적용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 2. 3D Voxelization CNN 개요 3D Voxelization은 포인트 클라우드를 일정한 크기의 격자로 변환하여, 각 Voxel 단위로 특징을 추출하고 CNN으로 학습하는 방법이다. Voxelization은 공간적 구조 정보를 유지하면서, 장거리 및 밀집 구간의 객체를 효과적으로 처리할 수 있는 장점이 있다. 3D CNN 기반 학습은 지역적 및 글로벌 특징을 동시에 학습하여 장거리 차량과 장애물의 인식 정확도를 향상시킨다. 3. 모델 구조 및 학습 전략 3.1 격자화(Voxelization) 단계 포인트 클라우드를 정해진 해상도의 3D 격자로 변환한다. 격자의 크기는 장거리 포인트 밀도와 처리 속도를 고려하여 선택하며, 중요한 특징이 손실되지 않도록 최적화한다. 3.2 3D CNN 계층 학습 Voxel 단위 특징을 입력으로 CNN을 계층적으로 학습한다. 지역적 특징 추출과 글로벌 통합을 동시에 수행하여, 장거리 차량과 장애물의 경계 및 형태를 정확하게 인식한다. 3.3 멀티스케일 특징 통합 멀티스케일 CNN을 활용하여 근거리와 장거리 객체 모두에서 최적 성능을 달성한다. 이 접근법은 도심 밀집 구간과 고속도로 장거리 구간 모두에서 안정적이고 정확한 객체 인식을 가능하게 한다. 4. 학습 최적화 기법 데이터 전처리: 노이즈 제거, 밀도 보정, Voxel Downsampling 데이터 증강: 회전, 이동, 랜덤 노이즈 추가로 모델 일반화 경량...

1. 서론: 밀집 환경에서 라이다 객체 검출의 문제 도심형 자율주행 환경에서는 차량, 보행자, 신호체계 등 다양한 객체가 밀집되어 있으며, 라이다(LiDAR) 센서로 수집된 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터에서 객체 간 경계가 흐려지거나 일부 보행자와 차량이 가려지는 경우가 발생한다. 이러한 환경에서는 기존 PointNet 계열 모델만으로는 객체 경계를 정확히 구분하기 어려우며, 특히 밀집 구간과 부분 가림 환경에서 정확도가 저하된다. 2. Graph Neural Network(GNN) 개요 GNN은 포인트 클라우드의 각 포인트를 노드(Node)로, 포인트 간 연결 관계를 엣지(Edge)로 표현하여 학습하는 신경망 구조이다. 이를 통해 공간적 관계와 주변 포인트 정보를 활용하여 객체 경계와 구조적 특징을 보존할 수 있다. GNN은 밀집 구간, 회절 노이즈, 부분 가림 환경에서도 높은 성능을 제공하며, 특히 복잡한 도심 환경에서 유용하다. 3. GNN 기반 관계 학습 전략 3.1 포인트 간 관계 모델링 포인트 클라우드를 그래프 구조로 변환하고, 포인트 간 거리, 반사율, 속도 정보 등을 엣지 특성으로 포함한다. 이를 통해 주변 포인트의 영향을 학습하고, 밀집 구간에서도 객체 경계를 명확하게 구분할 수 있다. 3.2 계층적 그래프 학습 GNN 계층 구조를 통해 지역적 특징을 먼저 학습하고, 전체 포인트 클라우드에서 글로벌 특징을 통합한다. 계층적 그래프 학습은 포인트 클라우드의 불균형, 노이즈, 밀집 구조 문제를 동시에 해결하며, 장거리 및 근거리 객체 모두에서 경계 정보를 보존한다. 3.3 노드 및 엣지 특징 강화 포인트 노드에는 위치, 반사율, 속도 등 다중 채널 정보를 포함하고, 엣지는 거리 기반 연결 및 가중치 할당을 통해 중요한 포인트 관계를 강조한다. 이 과정에서 신경망은 노이즈를 제거하고, 객체 경계를 보존하며, False Positive와 False Negative를 최소화한다. 4. ...

1. 서론: 도시형 환경에서 보행자 감지의 중요성 도심 환경의 자율주행 차량은 보행자, 차량, 자전거, 신호체계 등 다양한 객체가 밀집해 있어 정확한 환경 인식이 필수적이다. 특히 보행자 검출은 차량 안전성과 직결되며, 실시간 대응이 요구된다. 라이다(LiDAR) 센서로 수집되는 포인트 클라우드(Point Cloud)는 3차원 환경 정보를 제공하지만, 고밀도 데이터와 노이즈, 부분 가림 등으로 인해 검출 성능 향상이 어렵다. 2. PointNet++ 개요 PointNet++는 포인트 클라우드 처리에 최적화된 심층 신경망 구조이다. 기존 PointNet 모델의 한계를 극복하기 위해 지역적 특징 계층 학습(Local Feature Learning) 과 계층적 샘플링(Hierarchical Sampling) 3. PointNet++ 기반 보행자 감지 전략 3.1 지역적 특징 학습 PointNet++는 포인트 클라우드를 여러 계층으로 나누어 지역적 특징을 학습한다. 밀집 구간에서 주변 포인트의 관계를 반영하여 보행자를 정확하게 구분하며, 노이즈와 회절 패턴에 강하다. 도심 환경에서 일부 보행자가 차량, 신호등, 기타 구조물에 가려져도 효과적으로 검출할 수 있다. 3.2 계층적 샘플링 및 다운샘플링 Farthest Point Sampling(FPS) 기반 계층적 샘플링을 통해 포인트 클라우드를 효율적으로 다운샘플링하면서 중요한 특징을 유지한다. 이를 통해 데이터 처리 속도를 높이는 동시에, 보행자 경계 정보 손실을 최소화한다. 3.3 멀티스케일 특징 통합 PointNet++는 다양한 거리 범위의 특징을 통합하여, 장거리 보행자와 근거리 보행자 모두를 동시에 감지할 수 있다. 멀티스케일 특징 통합은 도심 밀집 구간에서 발생할 수 있는 False Negative를 줄이고, 전체 감지 정확도를 향상시킨다. 4. 학습 최적화 기법 데이터 전처리: 노이즈 제거, 밀도 보정, Voxel Grid 다운샘플링 데이...

1. 서론: 라이다 데이터 전처리의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경 정보를 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 제공한다. 포인트 클라우드는 차량, 보행자, 도로 구조물 등 객체 인식을 위한 핵심 데이터이지만, 센서 회절, 반사율 변화, 외부 환경 요인 등으로 인해 다량의 노이즈가 포함될 수 있다. 노이즈가 제거되지 않은 데이터는 객체 검출 정확도를 저하시킬 뿐만 아니라, 경로 계획과 주행 안전성에도 영향을 미친다. 2. 포인트 클라우드 전처리 개요 포인트 클라우드 전처리는 데이터 품질 향상과 처리 속도 최적화의 핵심 단계이다. 전처리 과정은 주로 다음과 같이 구성된다. 노이즈 제거: 외부 요인으로 인한 불필요 포인트 제거 다운샘플링: Voxel Grid, Farthest Point Sampling(FPS) 등으로 데이터 균일화 밀도 보정: 원거리와 근거리 포인트 간 균형 유지 3. 신경망 기반 노이즈 제거 기법 3.1 PointNet 계열 접근 PointNet과 PointNet++는 포인트 단위 특징(feature)을 학습하여 노이즈와 유효 데이터를 구분한다. PointNet++는 지역적 특징을 계층적으로 학습하므로, 도심 환경 밀집 구간에서도 노이즈 제거 성능이 향상된다. 실제 연구에서는 이러한 접근법으로 보행자 검출에서 False Positive를 20~25% 감소시키는 효과가 보고되었다. 3.2 Graph Neural Network(GNN) 적용 GNN은 포인트 간 관계를 그래프 구조로 학습하여 공간적 특성을 반영한다. 밀집 구간, 가림 현상, 회절 패턴에서도 객체 경계 정보를 보존하면서 불필요한 포인트를 제거한다. GNN 기반 노이즈 제거는 특히 복잡한 도심 환경에서 정확도 향상에 유리하다. 3.3 3D CNN 기반 Voxelization 포인트 클라우드를 3D 격자(Voxel)로 변환한 후 3D CNN을 활용하면, 공간적 구조를...

1. 서론: 자율주행과 라이다 데이터의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 통해 주변 환경 정보를 제공하는 핵심 센서이다. 포인트 클라우드는 차량, 보행자, 도로 구조물, 신호체계 등 다양한 객체를 실시간으로 인식할 수 있는 데이터를 제공하지만, 동시에 데이터의 고밀도, 불균형, 노이즈 및 실시간 처리 요구 등 여러 어려움이 존재한다. 최근 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 심층 신경망 기반 데이터 처리 기술이 혁신적으로 적용되고 있다. 2. 라이다 데이터 처리의 도전 과제 라이다 데이터 처리에는 다음과 같은 주요 난제가 존재한다. 고차원 비정형 데이터: 포인트 클라우드는 격자 구조가 없는 비정형 3D 데이터로, 전통적 CNN 적용이 어렵다. 노이즈 및 아티팩트: 회절, 반사율 변화, 날씨 영향 등으로 노이즈가 발생하며, 이는 객체 검출 정확도를 저하시키는 주요 요인이다. 밀집 환경 처리: 도심 환경에서는 포인트 간 간섭 및 가림 현상이 발생, 데이터 처리 및 객체 분리가 복잡하다. 실시간 처리 요구: 고속 주행 상황에서 수십만~수백만 포인트를 밀리초 단위로 처리해야 한다. 3. 신경망 기반 라이다 데이터 처리 혁신 3.1 PointNet / PointNet++ PointNet 계열은 포인트 클라우드를 직접 입력으로 사용하여 포인트 단위 특징(feature)을 학습하고, 전체 구조적 정보를 유지하며 노이즈 제거와 객체 검출을 수행한다. PointNet++는 지역적 특징을 계층적으로 학습할 수 있어, 도심 환경에서 밀집된 포인트 구조 처리에 강점을 가진다. 이 접근법은 실시간 객체 검출 및 포인트 클라우드 전처리에서 높은 정확도를 제공한다. 3.2 Graph Neural Network(GNN) 적용 GNN 기반 모델은 포인트 간 그래프 구조를 학습하여, 주변 포인트 관계와 공간적 특성을 반영할 수 있다. 밀집 구간, 가림 ...

1. 라이다 데이터 학습의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)로 제공한다. 이 데이터를 기반으로 보행자, 차량, 도로 구조물 등의 객체를 인식하고 경로를 계획한다. 그러나 라이다 데이터는 고밀도, 비정형, 노이즈가 포함되어 있어, 효과적인 딥러닝 모델 구조 설계와 최적화가 필수적이다. 2. 학습 최적화 필요성 라이다 데이터 학습에서 최적화가 필요한 이유는 다음과 같다. 포인트 클라우드 데이터가 대규모이므로 연산 비용이 높다. 복잡한 도시 환경에서 객체 다양성이 크다. 노이즈와 불균형 데이터가 모델 학습 정확도에 영향을 준다. 실시간 처리 요구로 모델 경량화가 필요하다. 3. 딥러닝 모델 구조 최적화 전략 3.1 PointNet / PointNet++ 기반 구조 PointNet 계열 모델은 포인트 단위 특징(feature)을 학습하고, 주변 포인트와의 관계를 고려하여 데이터 품질을 향상시킨다. PointNet++는 지역적 특징을 계층적으로 학습해 밀집 구간과 장거리 객체 모두에서 성능을 유지한다. 3.2 Graph Neural Network(GNN) 구조 GNN은 포인트 간 그래프 구조를 학습하여 공간적 관계를 반영한다. 복잡한 도심 환경에서도 회절, 가림 현상, 밀집 구간의 노이즈를 효과적으로 제거할 수 있으며, 객체 경계 정보를 보존한다. 3.3 3D CNN 기반 Voxelization 구조 포인트 클라우드를 3D 격자(Voxel)로 변환한 후 3D CNN으로 학습하면, 공간적 특징을 효과적으로 반영할 수 있다. 장거리 객체 인식과 속도 변화 대응에 강점이 있으며, 밀집 구간 처리 성능도 높다. 4. 모델 학습 최적화 기법 데이터 전처리: 노이즈 제거, 다운샘플링, 밀도 보정 데이터 증강: 회전, 이동, 노이즈 추가 등으로 모델 일반화 경량화: 모델 Pruning, Quantization ...

1. 도시형 환경에서 라이다 효율의 중요성 도시형 자율주행 환경은 차량, 보행자, 자전거, 신호등, 구조물 등 다양한 객체가 밀집해 있어 센서 효율이 차량 안전과 직결된다. 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 제공하지만, 고밀도 환경에서는 데이터 처리 속도와 정확도가 저하될 수 있다. 따라서 효율적인 센서 활용 전략이 필요하다. 2. 라이다 센서 효율 저하 요인 센서 효율에 영향을 주는 주요 요인은 다음과 같다. 밀집 구조물로 인한 회절 및 반사 노이즈 차량 속도 변화에 따른 포인트 밀도 불균형 센서 위치 및 설치 각도 불완전성 실시간 처리 요구로 인한 데이터 병목 현상 3. 효율 극대화 전략 3.1 포인트 클라우드 전처리 최적화 효율 극대화를 위해 포인트 클라우드 전처리가 필수적이다. 노이즈 제거: 회절, 반사율 변화, 외부 환경 요인 제거 다운샘플링: Voxel Grid 또는 Farthest Point Sampling(FPS) 적용으로 데이터 균일화 밀도 보정: 원거리와 근거리 포인트 균형 유지 3.2 신경망 기반 데이터 처리 심층 학습 모델을 활용하면 센서 효율을 극대화하면서 정밀도도 유지할 수 있다. PointNet / PointNet++: 포인트 단위 특징 학습과 노이즈 제거 Graph Neural Network(GNN): 포인트 간 그래프 구조 학습으로 복잡 환경 대응 3D CNN 기반 Voxelization: 장거리 객체와 밀집 구간 처리 효율 향상 3.3 다중 센서 융합 전략 라이다 단독으로는 일부 객체 탐지가 어려우므로 카메라, 레이더와 융합한다. 라이다: 3D 거리 및 구조 정보 제공 카메라: 색상, 텍스처 정보 제공, 부분 가림 보완 레이더: 악천후 환경에서도 거리 및 속도 정보 제공 3.4 실시간 처리 최적화 도심 환경에서는 데이터 처리 지연이 사고로 이어질 수 있다. GPU 최적화, 병렬 연...

1. 라이다 데이터 품질의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)로 제공한다. 라이다 데이터 품질은 객체 검출, 경로 계획, 주행 안전성과 직결된다. 낮은 데이터 품질은 보행자 검출 실패, 차량 인식 오류, 충돌 위험 증가 로 이어질 수 있다. 2. 데이터 품질 저하 요인 라이다 데이터 품질은 여러 요인에 의해 저하될 수 있다. 센서 노이즈: 회절, 반사율 변화, 환경 광 영향 센서 위치 및 설치 각도 편차 차량 속도 변화로 인한 포인트 밀도 불균형 악천후 환경: 비, 눈, 안개 3. 신경망 기반 품질 개선 전략 3.1 노이즈 제거 및 포인트 중요도 학습 PointNet, PointNet++, 3D CNN, GNN(Graph Neural Network) 등 심층 학습 모델은 각 포인트의 중요도를 학습하고, 주변 포인트 관계를 분석하여 노이즈를 제거한다. 이를 통해 불필요한 포인트를 제거하면서도 객체 경계 손실을 최소화할 수 있다. 3.2 포인트 클라우드 정밀도 향상 포인트 클라우드의 밀도와 분포를 균일화하여, 장거리 객체 및 밀집 구간에서도 정확도를 유지한다. 밀도 보정: 멀리 있는 포인트 보정 다운샘플링: Voxel Grid 또는 Farthest Point Sampling(FPS) 적용 포인트 재배치: 차량 속도 변화에 따른 밀도 최적화 3.3 다중 센서 융합 라이다 데이터만으로는 일부 객체를 놓칠 수 있으므로 카메라, 레이더와의 융합이 필요하다. 라이다: 거리 및 3D 구조 정보 제공 카메라: 색상, 텍스처 정보 제공, 부분 가림 보완 레이더: 악천후 환경에서도 거리 및 속도 정보 제공 3.4 실시간 처리 최적화 실시간 품질 개선을 위해 GPU 최적화, 병렬 연산, 경량화 모델(Pruning, Quantization)을 적용한다. 이를 통해 수십만 포인트를 수 밀리초 내 처리할 수...

1. 도심 환경에서 보행자 감지의 중요성 자율주행 차량에서 도심 환경은 보행자, 자전거, 차량, 신호등 등 다양한 객체가 밀집되어 있어 가장 복잡한 주행 환경 중 하나이다. 라이다(LiDAR) 센서를 활용한 보행자 감지는 자율주행 안전성과 직결된다. 포인트 클라우드 데이터의 정확성과 효율적 처리 기술이 부족하면, 보행자 검출 실패나 False Positive 가 발생하여 사고 위험이 높아진다. 2. 라이다 데이터 특성과 도전 과제 도심 주행 라이다 데이터의 특징과 문제점은 다음과 같다. 고밀도 포인트 클라우드, 복잡한 구조물 반사 보행자 크기와 위치 다양성, 부분 가림 현상 회절, 노이즈, 주변 차량 및 구조물로 인한 신호 왜곡 실시간 처리 요구: 밀집 환경에서 빠른 인식 필요 3. 성능 향상 기법 3.1 포인트 클라우드 전처리 전처리는 보행자 감지 성능 향상의 핵심 단계이다. 노이즈 제거: 회절 패턴과 반사율 변화에 따른 포인트 필터링 다운샘플링: Voxel Grid 또는 Farthest Point Sampling(FPS) 적용으로 데이터 균일화 밀도 보정: 원거리 보행자 포인트 보정으로 인식률 향상 3.2 심층 학습 기반 감지 모델 심층 학습 모델을 활용하면 복잡한 도심 환경에서도 보행자 감지를 강화할 수 있다. PointNet / PointNet++: 포인트 단위 특징 학습 및 주변 관계 분석 3D CNN 기반 Voxelization: 공간적 특징을 효과적으로 반영하여 장거리 보행자 인식 개선 Graph Neural Network(GNN): 포인트 간 그래프 구조 학습으로 부분 가림 및 복잡 구조 처리 가능 3.3 다중 센서 융합 라이다 단독으로는 일부 보행자 탐지가 어려울 수 있으므로 카메라, 레이더와 결합한 다중 센서 융합이 필요하다. 라이다: 3D 거리 정보 제공 카메라: 색상 및 텍스처 정보 제공, 부분 가림 보완 레이더: 악...

1. 라이다 데이터 전처리의 필요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드를 생성하여 주변 환경을 인식한다. 그러나 라이다 데이터는 고밀도, 비정형, 노이즈가 포함된 특성을 가지고 있어, 심층 학습 모델이 학습하기 전에 적절한 전처리가 필요하다. 전처리를 최적화하지 않으면 학습 속도가 느려지고, 객체 검출 및 환경 인식 정확도가 떨어질 수 있다. 2. 전처리 최적화 목표 라이다 데이터 전처리 최적화의 주요 목표는 다음과 같다. 노이즈 제거: 회절, 반사율 변화, 외부 환경 요인으로 생긴 불필요한 포인트 제거 데이터 균일화: 포인트 밀도 불균형 해소 및 다운샘플링 학습 효율 향상: 모델 학습 시간 단축 및 정확도 개선 실시간 처리: 자율주행 환경에서 실시간 데이터 처리를 가능하게 함 3. 심층 학습 모델 설계 3.1 PointNet / PointNet++ 기반 모델 PointNet 계열 모델은 포인트 단위 특징(feature)을 학습하고, 주변 포인트와의 관계를 반영하여 노이즈를 제거하고 유효한 포인트를 강조한다. PointNet++는 지역적 특징을 계층적으로 학습할 수 있어, 도심과 고속도로 환경 모두에서 높은 정밀도를 유지한다. 3.2 Graph Neural Network(GNN) 모델 GNN은 포인트 간 그래프 구조를 학습하여, 복잡한 공간적 관계를 반영할 수 있다. 이를 통해 회절 패턴, 밀집 구간, 장애물 근처의 데이터 왜곡을 효과적으로 제거하며, 객체 구조를 보존한다. 3.3 3D CNN 기반 Voxelization 모델 포인트 클라우드를 3D 격자(Voxel)로 변환한 후 3D CNN으로 학습하면, 공간적 구조를 효과적으로 반영할 수 있다. 이 접근법은 특히 장거리 객체 인식과 차량 속도 변화 대응에 효과적이다. 4. 전처리 최적화 전략 심층 학습 모델의 효율성을 높이기 위한 전처리 전략은 다음과 같다. 노이즈 후보 포인트 제거: ...

1. 라이다 데이터와 자율주행 환경 인식 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 생성하여, 차량 주변 환경을 실시간으로 인식하는 핵심 기술이다. 라이다 데이터는 도로, 보행자, 차량, 신호등, 구조물 등 객체를 정확하게 탐지하고 추적하는 데 필수적이다. 데이터 처리 기술의 발전은 자율주행 차량의 안전성과 주행 효율을 결정짓는다. 2. 라이다 데이터 처리 기술 필요성 라이다 센서로 수집되는 포인트 클라우드는 다음과 같은 특징을 가진다. 고밀도, 비정형 데이터 노이즈 발생 가능성: 회절, 반사율 변화, 날씨 요인 대규모 데이터 처리 요구: 실시간 주행 환경 대응 따라서 자율주행 AI의 정확한 환경 인식을 위해서는 노이즈 제거, 포인트 클라우드 최적화, 객체 추출 등 효율적 데이터 처리 기술이 필요하다. 3. 핵심 라이다 데이터 처리 기술 3.1 포인트 클라우드 전처리 데이터 처리의 첫 단계는 포인트 클라우드 전처리이다. 주요 전처리 기술은 다음과 같다. 노이즈 제거: 통계적 필터링 또는 심층 학습 모델(PointNet++, 3D CNN) 적용 다운샘플링: Voxel Grid, Farthest Point Sampling(FPS)으로 포인트 균일화 밀도 보정: 원거리 객체 포인트 보정 및 데이터 균일화 3.2 객체 검출 및 추적 전처리된 포인트 클라우드를 활용하여 보행자, 차량, 도로 구조물 등을 검출한다. 3D CNN 및 PointNet++: 포인트 단위 특징 학습 및 객체 분류 RPN(Region Proposal Network): 관심 영역 기반 객체 후보 생성 Kalman Filter / LSTM: 객체 추적 및 이동 예측 3.3 다중 센서 융합 라이다 단독 데이터는 한계가 있으므로 카메라, 레이더와 결합한 다중 센서 융합이 필요하다. 라이다: 3D 거리 정보 제공 카메라: 색상, 텍스처...

1. 라이다 회절 패턴과 노이즈 문제 라이다(LiDAR) 센서는 레이저 빛을 발사하여 물체에 반사된 신호를 수집함으로써 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 생성한다. 그러나 레이저가 물체의 모서리, 투명 물체, 혹은 얇은 장애물을 통과하면서 회절(Diffraction) 현상이 발생하고, 이로 인해 포인트 클라우드에 노이즈 가 생성된다. 회절 패턴 노이즈는 보행자, 차량, 도로 구조물 검출 정확도를 저하시켜 자율주행 안전성에 직접적인 영향을 미친다. 2. 기존 노이즈 제거 기법의 한계 전통적인 회절 패턴 노이즈 제거 방식은 규칙 기반 필터링이나 통계적 방법이 사용되었다. 거리 기반 필터링: 기준 거리 이상 또는 이하 포인트 제거 평균 및 표준편차 기반 필터링: 주변 포인트와 비교하여 이상치 제거 하지만 이러한 방법은 회절 패턴의 복잡성을 충분히 반영하지 못하며, 유효한 포인트까지 제거할 위험이 있다. 3. 딥러닝 기반 접근법 최근 연구에서는 심층 학습(Deep Learning) 모델을 활용하여 라이다 회절 패턴 노이즈를 제거하고 데이터 정확도를 향상시키고 있다. 딥러닝 모델은 대규모 포인트 클라우드를 학습하여 노이즈 패턴 인식, 포인트 중요도 평가, 객체 구조 보존 을 자동화한다. 3.1 모델 구조 PointNet / PointNet++: 각 포인트의 특징(feature) 학습과 주변 포인트 관계 분석으로 회절 노이즈 제거 Graph Neural Network(GNN): 포인트 간 그래프 구조 학습으로 복잡한 회절 패턴 인식 3D CNN 기반 Voxelization: 포인트 클라우드를 3D 격자로 변환 후 CNN으로 특징 추출 및 노이즈 제거 3.2 학습 전략 지도 학습(Supervised Learning): 회절 노이즈 레이블이 있는 데이터로 정확한 노이즈 제거 학습 데이터 증강(Data Augmentation): 다양한 각도, 조명, 환경 조...

1. 포인트 클라우드 정밀도의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 생성하여 주변 환경을 인식한다. 포인트 클라우드의 정밀도가 높을수록 보행자, 차량, 도로 구조물 등의 객체 인식과 위치 추정 정확도가 향상된다. 정밀도가 낮은 데이터는 객체 검출 실패, 경로 계획 오류, 안전성 저하로 이어질 수 있으므로, 포인트 클라우드 정밀도 향상은 자율주행 AI 성능을 결정하는 핵심 요소이다. 2. 신경망 기반 정밀도 향상 개요 전통적인 포인트 클라우드 정밀도 향상 기법은 통계적 필터링, 규칙 기반 보정 등이었다. 그러나 이러한 방식은 복잡한 환경에서 유연성이 떨어지고, 객체 형태 손실이 발생할 수 있다. 최근 연구에서는 심층 학습 기반 신경망(Deep Neural Network)을 적용하여 포인트 간 관계 학습, 노이즈 제거, 밀도 보정 을 자동화함으로써 데이터 정밀도를 크게 향상시키고 있다. 3. 신경망 적용 사례 3.1 PointNet / PointNet++ 적용 PointNet 계열 모델은 각 포인트의 특징(feature)을 학습하고, 주변 포인트와의 관계를 고려하여 노이즈를 제거하고 중요 포인트를 강조한다. 사례 연구에서는 PointNet++를 적용한 결과, 도심 환경에서 보행자 및 차량 검출 정확도가 약 15~20% 향상 되었다. 3.2 Graph Neural Network(GNN) 적용 GNN은 포인트 간 그래프 구조를 학습하여 공간적 관계와 맥락 정보를 반영한다. 이를 통해 기존 모델 대비 포인트 클라우드 밀집도 불균형과 노이즈 영향을 최소화 할 수 있다. 실제 테스트에서는 밀집 차량 구간에서 False Positive가 약 25% 감소하였다. 3.3 3D CNN 기반 Voxelization 적용 포인트 클라우드를 3D 격자(Voxel)로 변환한 후 3D CNN을 적용하면, 공간 구조를 효과적으로 학습할 수 있다. 고속도로 환경에서 적용한 사례에서는 장거리 ...

1. 라이다 데이터 정확도의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 제공하여, 차량 주변의 보행자, 차량, 도로 구조물 등 객체를 인식한다. 데이터 정확도가 떨어지면 객체 검출 오류, 충돌 예측 실패, 경로 계획 오류 가 발생할 수 있으며, 이는 자율주행 안전성에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 라이다 데이터의 정확도를 높이는 알고리즘 연구는 자율주행 기술의 핵심 과제이다. 2. 라이다 데이터 정확도 저하 요인 라이다 데이터 정확도는 다양한 요인에 의해 저하된다. 센서 노이즈: 레이저 회절, 반사율 변화, 주변 광 환경에 의한 오류 센서 위치와 설치 각도: 포인트 밀도와 사각지대 발생 차량 속도 변화: 고속 주행 시 포인트 밀도 불균형 환경 조건: 비, 눈, 안개 등 악천후에서 데이터 왜곡 3. 알고리즘 기반 정확도 향상 전략 3.1 신경망 기반 노이즈 제거 PointNet, PointNet++, 3D CNN, Graph Neural Network(GNN) 등 심층 학습 모델은 라이다 데이터의 노이즈를 자동으로 제거하고, 포인트 클라우드의 구조적 특징을 유지한다. 이 과정에서 모델은 유효 포인트와 노이즈 포인트를 구분 하고, 객체 경계 손실을 최소화하여 데이터 정확도를 향상시킨다. 3.2 포인트 클라우드 보정 차량 속도 변화와 센서 위치 편차에 따른 데이터 왜곡을 보정하기 위해, 알고리즘은 다음과 같은 전략을 사용한다. 보간(Interpolation): 포인트 간 거리 불균형을 줄여 데이터 균일화 속도 기반 포인트 재배치: 차량 속도에 따라 포인트 밀도 최적화 다중 프레임 융합: 시간 축 데이터를 활용하여 이동 객체 위치 정확도 향상 3.3 다중 센서 융합 라이다 단독으로는 도심 환경의 복잡한 구조를 완벽히 인식하기 어렵다. 따라서 카메라, 레이더와 결합한 다중 센서 융합(Multi-Sensor Fusion) 이 ...

1. 라이다 데이터와 딥러닝의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 차량 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 제공하여, 보행자, 차량, 도로 구조물 등 객체 인식과 경로 계획의 핵심 정보를 제공한다. 딥러닝(Deep Learning) 모델은 이러한 대규모 라이다 데이터를 학습하여 객체 검출, 분류, 예측 을 수행할 수 있다. 그러나 라이다 데이터는 매우 고밀도이며 불규칙적이고, 포인트 클라우드 구조가 복잡하여 효율적 학습과 정확도 확보를 위한 모델 최적화가 필수적이다. 2. 딥러닝 모델 구조 최적화 필요성 원시 라이다 데이터를 바로 학습에 활용하면, 다음과 같은 문제가 발생한다. 데이터 양이 방대하여 학습 속도 저하 노이즈와 불균일 포인트로 인한 학습 정확도 감소 복잡한 모델 구조로 인한 GPU 메모리 부담 따라서 효율적이고 경량화된 딥러닝 모델 구조 설계와 최적화는 라이다 학습 성능과 실시간 처리 성능을 동시에 향상시킨다. 3. 주요 최적화 전략 3.1 포인트 클라우드 전처리 모델 최적화의 첫 단계는 데이터 전처리이다. 신경망 기반 전처리(PointNet++, 3D CNN 등)를 활용하면, 노이즈 제거, 포인트 균형 조정, 객체 구조 유지가 가능하다. 전처리 과정에서 데이터 양을 줄이고, 모델이 학습할 핵심 특징을 유지함으로써 학습 속도와 정확도를 동시에 개선할 수 있다. 3.2 모델 경량화 고성능 딥러닝 모델은 정확도가 높지만, GPU 메모리와 연산량이 크다. 이를 해결하기 위해 다음과 같은 방법을 적용한다. Pruning: 중요하지 않은 신경망 연결 제거 Quantization: 연산을 저정밀도로 변환하여 속도 향상 Knowledge Distillation: 대형 모델 학습 후 소형 모델에 지식 전달 이 방법을 통해 실시간 학습과 추론이 가능한 경량 모델 구조를 구현할 수 있다. 3.3 공간적 특징 학습 최적화 라이다 포인트 클...

1. 도시형 자율주행과 라이다 센서의 역할 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경을 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 감지하여 차량, 보행자, 도로 구조물 등을 인식한다. 특히 도심 환경에서는 차량 밀집, 보행자 이동, 교통 신호, 다양한 구조물 이 동시에 존재하므로 센서 효율과 데이터 처리 전략이 주행 안전성과 직결된다. 2. 라이다 센서 효율 극대화 필요성 도시형 주행 환경에서 라이다 데이터는 매우 방대하다. 센서 해상도와 회전 속도가 높을수록 포인트 클라우드 데이터 양이 증가하여, 실시간 처리에 부담을 줄 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 다음과 같은 효율 극대화 전략 이 필요하다. 포인트 클라우드 노이즈 제거와 데이터 정제 중복 및 불필요 포인트 감소 실시간 처리 가능한 데이터 구조 최적화 3. 핵심 전략 3.1 포인트 클라우드 전처리 효율적인 라이다 데이터 처리를 위해, 먼저 노이즈 제거와 데이터 정제 가 필요하다. 심층 학습 기반 모델(PointNet++, 3D CNN 등)을 활용하면, 환경 노이즈와 구조물 간섭을 구분하고, 유효 포인트를 유지하면서 불필요한 데이터를 제거할 수 있다. 이 과정은 데이터 양을 줄여 처리 속도를 높이는 동시에, 객체 인식 정확도를 유지한다. 3.2 포인트 다운샘플링 대규모 포인트 클라우드를 실시간으로 처리하려면 효율적 다운샘플링 이 필수적이다. Voxel Grid Filter: 포인트를 3D 격자로 평균화하여 데이터 수 감소 Farthest Point Sampling(FPS): 공간상 고르게 대표 포인트 선택 학습 기반 압축: 신경망이 중요 포인트를 선택하여 정보 손실 최소화 이 방법들은 처리 속도를 향상시키면서도 보행자, 차량 등 주요 객체의 구조를 유지할 수 있다. 3.3 다중 센서 융합 도심 환경에서는 단일 라이다만으로 모든 정보를 확보하기 어렵다. 카메라, 레이더와 결합한 다중 센서 융합(Mu...

1. 라이다 노이즈 문제와 자율주행 AI 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 제공하여 차량 주변 환경을 인식하는 핵심 기술이다. 그러나 라이다 데이터는 레이저 회절, 반사율 변화, 날씨 영향, 센서 설치 각도 등 다양한 요인으로 인해 노이즈가 발생할 수 있다. 노이즈는 보행자, 차량, 도로 구조물 등 객체 인식 정확도를 저하시켜 자율주행 AI의 판단 오류를 유발할 수 있다. 따라서 라이다 노이즈 필터링 최적화는 안전하고 신뢰성 높은 자율주행 을 위해 필수적인 연구 과제이다. 2. 기존 노이즈 필터링 방식의 한계 전통적인 라이다 노이즈 제거 방식은 규칙 기반 필터링 또는 통계적 기법을 활용하였다. 규칙 기반 필터링: 특정 거리, 반사율 기준을 벗어난 포인트 제거 통계적 필터링: 주변 포인트와 평균·표준편차 비교 후 이상치 제거 하지만 이러한 방법은 복잡한 도심 환경이나 극한 날씨 조건 에서는 유연성이 떨어지고, 유효 데이터까지 제거할 위험이 있다. 3. 심층 학습 기반 라이다 필터링 최근 연구에서는 심층 학습(Deep Learning) 기반 필터링 기법이 라이다 노이즈 제거에 큰 성능 향상을 보여준다. 신경망 모델은 대규모 포인트 클라우드 데이터를 학습하여 노이즈 패턴 인식, 포인트 보정, 객체 구조 유지 를 자동으로 수행할 수 있다. 3.1 모델 구조 PointNet / PointNet++: 포인트 단위 특징(feature) 학습을 통해 노이즈와 유효 포인트 구분 Graph Neural Network(GNN): 포인트 간 공간적 관계를 학습, 주변 환경 맥락 기반 필터링 3D CNN 기반 Voxelization: 포인트 클라우드를 격자로 변환 후 CNN으로 필터링 3.2 학습 전략 라이다 필터링 모델 학습에는 다음 전략이 활용된다. 데이터 증강(Data Augmentation): 다양한 날씨, 조명, 교통 환경 데이터로 학습...

1. 라이다 전처리의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 포인트 클라우드(Point Cloud)를 제공하며, 차량 주변 환경 인식과 안전 주행의 핵심 요소로 자리잡고 있다. 하지만 원시 포인트 클라우드 데이터는 노이즈, 불균일 포인트 분포, 센서 오류 등 다양한 문제를 포함한다. 이러한 데이터는 후속 객체 인식, 경로 계획, 충돌 예측에 직접적인 영향을 미치므로, 전처리 과정에서 정확성과 효율성을 높이는 기술이 필수적이다. 2. 신경망 기반 전처리 기법 개요 최근 연구에서는 심층 학습(Deep Learning) 기반 전처리 기법이 라이다 데이터 품질 향상에 큰 역할을 하고 있다. 전통적인 규칙 기반 필터링이나 통계적 방법과 달리, 신경망 모델은 대규모 포인트 클라우드 학습을 통해 노이즈 제거, 포인트 균형 조정, 객체 구조 유지 를 자동화할 수 있다. PointNet/PointNet++: 포인트 단위 특징(feature)을 학습하여 노이즈와 유효 포인트를 구분 Graph Neural Network(GNN): 포인트 간 공간적 관계를 그래프로 표현, 주변 맥락 기반 노이즈 제거 3D CNN 기반 Voxelization: 포인트 클라우드를 3D 격자로 변환 후 CNN으로 처리 3. 주요 전처리 단계와 전략 3.1 노이즈 제거 라이다 포인트 클라우드는 레이저 회절, 반사율 변화, 날씨 등 다양한 요인으로 노이즈가 발생한다. 신경망 기반 모델은 이러한 노이즈 패턴을 학습하여 유효한 포인트는 유지하고, 불필요한 포인트는 제거 한다. 데이터 증강(Data Augmentation) 기법과 결합하면 다양한 환경에서도 높은 정확도를 유지할 수 있다. 3.2 포인트 균형 조정 포인트 클라우드 내 밀집도 불균형 문제를 해결하기 위해, 신경망은 공간적 특징과 포인트 중요도를 학습하여 멀리 있는 객체 포인트를 보정하고, 가까운 객체 포인트를 최적화 한다. 이를 통해 도심 환경과 고속도로 환경 모두에서 균일한 데이...

1. 라이다 데이터 품질의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 주변 환경 인식과 안전 주행 에 핵심적인 역할을 한다. 그러나 센서가 제공하는 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터의 품질은 단순히 센서 성능에만 의존하지 않는다. 센서 설치 위치, 차량 속도, 주행 환경 등 다양한 요인이 데이터 정확도와 신뢰성에 영향을 미친다. 데이터 품질이 낮으면 객체 인식, 충돌 예측, 경로 계획 등 자율주행 핵심 기능의 성능이 크게 떨어진다. 따라서 센서 위치와 속도 변화가 포인트 클라우드 품질에 미치는 영향을 이해하고 최적화하는 것은 매우 중요한 연구 과제다. 2. 센서 위치가 데이터 품질에 미치는 영향 라이다 센서의 설치 위치와 각도는 포인트 클라우드 데이터의 밀도, 범위, 정밀도에 직접적인 영향을 준다. 전방 중앙 설치: 도로 전방에 대한 거리 정보와 객체 인식 정확도가 높지만, 측면 정보가 제한될 수 있다. 측면 및 후방 설치: 차량 주변 전체 환경을 포괄적으로 관측할 수 있으나, 일부 영역에서 포인트 밀도가 낮아 객체 탐지 정확도가 떨어질 수 있다. 높이와 각도 조절: 센서 높이와 회전 각도에 따라 포인트 클라우드의 해상도와 사각지대가 달라지며, 보행자와 작은 객체 인식 성능에 큰 영향을 준다. 연구 결과, 차량 전방과 측면에 적절한 센서를 조합 하면 보행자, 차량, 도로 구조물 등 다양한 객체를 높은 정확도로 인식할 수 있다. 또한 센서 위치 최적화는 노이즈 최소화와 포인트 균일 분포 에도 기여한다. 3. 차량 속도가 데이터 품질에 미치는 영향 차량 속도 변화도 포인트 클라우드 품질에 중요한 영향을 미친다. 저속 주행: 포인트 밀도가 높고, 객체의 움직임 변화가 적어 데이터 정확도가 높다. 고속 주행: 포인트 간 거리 차이가 커지고, 센서 회전 속도 대비 이동 거리가 길어 밀집도 불균형 이 발생한다. 이는 특히 멀리 있는 객체의 인식 정확도를 낮춘다. 속도 변화에 따른 데이터 품...

1. 포인트 클라우드의 중요성 자율주행 차량에서 포인트 클라우드(Point Cloud)는 라이다(LiDAR) 센서로 수집한 3차원 공간 데이터로, 차량 주변 환경을 정확하게 인식하는 핵심 자료이다. 포인트 클라우드는 보행자, 차량, 도로 구조물, 신호등 등 모든 객체를 3D 좌표 형태로 제공한다. 그러나 포인트 클라우드는 수십만~수백만 개의 포인트를 포함하고 있어, 데이터 처리량과 실시간 분석 성능 이 중요한 과제로 떠오른다. 따라서 포인트 클라우드의 정확성, 효율성, 최적화 가 자율주행 AI 성능에 직접적인 영향을 미친다. 2. 최적화 기술의 필요성 라이다로 수집된 원시 포인트 클라우드는 다양한 문제를 포함한다. 노이즈 포인트: 센서 회절, 반사율 변화, 날씨 영향 등 불균형 포인트 분포: 가까운 객체는 고밀도로, 먼 객체는 희박하게 기록 중복 데이터: 반복되는 포인트로 처리 속도 저하 이러한 문제를 해결하지 않으면, 객체 인식, 충돌 예측, 경로 계획 등 자율주행 핵심 기능의 정확도가 떨어진다. 따라서 포인트 클라우드 최적화 는 단순 데이터 정리가 아닌, 자율주행 안전성과 효율성을 높이는 필수 기술이다. 3. 포인트 클라우드 최적화 기술 전략 3.1 노이즈 제거 및 데이터 정제 노이즈 제거는 포인트 클라우드 최적화의 첫 단계다. 심층 학습 기반 모델(PointNet, PointNet++, GNN 등)을 활용하면, 환경적 노이즈와 구조물 간섭 을 효율적으로 구분할 수 있다. PointNet++ : 포인트 단위 특징 학습과 주변 관계 분석을 통해 불필요한 포인트 제거 Voxelization 기반 3D CNN : 격자 단위로 포인트를 변환하여 노이즈 제거 및 데이터 압축 이 과정은 정밀도를 유지하면서 데이터량을 줄이는 효과 가 있어, 후속 객체 인식 및 경로 계획에 적합한 입력 데이터를 제공한다. 3.2 포인트 다운샘플링 및 압축 대규모 포인트 클라우드를 실시간으로 처리하려면 효율적 다운샘플링 이 필요하...

1. 도심 환경 자율주행의 특수성 자율주행 차량은 도심 환경에서 가장 복잡한 주행 조건에 직면한다. 좁은 도로, 다수의 보행자, 자전거, 차량, 신호등과 다양한 구조물 등으로 인해 센서 데이터의 해석이 어렵다. 보행자 예측(Pedestrian Prediction)은 사고 예방과 안전 주행에 결정적인 역할을 하며, 라이다(LiDAR) 센서 데이터의 정확성과 처리 전략에 크게 의존한다. 도심 환경에서는 보행자가 갑자기 도로에 진입하거나, 차량과 장애물 사이에서 움직이는 등 동적 변화가 많기 때문에 기존의 단순 필터링이나 통계적 기법만으로는 예측 정확도가 제한 된다. 따라서 라이다 데이터의 고도화된 처리 전략이 필요하다. 2. 라이다 데이터 기반 보행자 예측의 핵심 과제 라이다 데이터는 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 제공되며, 보행자 탐지와 위치 예측을 위해 다음과 같은 과제를 해결해야 한다. 노이즈 제거: 도심 환경에서 다른 차량, 구조물, 날씨 요소에 의해 발생하는 포인트 노이즈 제거 객체 분리: 밀집된 포인트 클라우드 내에서 보행자, 자전거, 차량 등 다양한 객체를 구분 동적 추적: 보행자의 움직임을 실시간으로 추적하고, 속도와 방향을 정확히 예측 이러한 과제를 효과적으로 해결해야만 자율주행 차량이 안전하게 주행할 수 있다. 3. 심층 학습 기반 데이터 처리 전략 3.1 노이즈 제거 및 데이터 정제 보행자 예측 정확도를 높이기 위해, 먼저 노이즈 제거와 데이터 정제 가 필수적이다. 심층 학습 모델은 라이다 포인트의 패턴을 학습하여 유효한 보행자 포인트를 유지하고, 환경 노이즈를 제거 할 수 있다. PointNet/PointNet++ : 개별 포인트 특징과 주변 관계를 학습하여 보행자 포인트와 노이즈를 구분 3D CNN 기반 voxelization : 포인트 클라우드를 격자로 변환해 공간적 맥락을 학습, 밀집 환경에서도 효과적 데이터 정제 과정에서 시간 축 데이터(Time-series)를 활...

1. 라이다 센서 노이즈 문제의 중요성 자율주행 차량에서 라이다(LiDAR) 센서는 3차원 거리 데이터를 기반으로 주변 환경을 인식하는 핵심 센서다. 그러나 라이다 데이터는 다양한 외부 요인에 의해 노이즈(Noise)가 발생한다. 예를 들어, 강한 햇빛, 비, 눈, 먼지 등 환경적 요인뿐만 아니라 센서 자체의 레이저 회절, 반사율 변화, 센서 배치 각도 등의 기술적 요인도 노이즈를 유발한다. 노이즈가 존재하면 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터의 정확성이 떨어지고, 보행자·차량·도로 구조물 등의 객체 인식에 오류가 발생할 수 있다. 따라서 라이다 데이터의 정확성과 신뢰성을 높이기 위한 노이즈 제거 기술 은 자율주행 안전성을 확보하는 핵심 과제이다. 2. 전통적 노이즈 제거 방법의 한계 기존 라이다 노이즈 제거 방식은 주로 규칙 기반 필터링 과 통계적 방법 을 활용했다. 규칙 기반 필터링: 일정 거리 이상 또는 반사율 값이 특정 범위를 벗어난 포인트를 제거 통계적 필터링: 주변 포인트와의 평균 거리, 표준편차 등을 계산해 이상치를 제거 이러한 방법은 단순하고 구현이 용이하지만, 환경 변화나 복잡한 도시 주행 조건에서는 유연성이 떨어지고 성능이 제한적 이다. 예를 들어, 보행자가 많은 도심에서는 노이즈와 실제 객체를 구분하기 어렵거나, 비·눈 등 날씨 조건에서는 필터가 과도하게 동작하여 유효한 데이터를 제거할 위험이 있다. 3. 심층 학습 기반 노이즈 제거 모델 최근 연구에서는 심층 학습(Deep Learning) 기반 모델 이 라이다 노이즈 제거에서 큰 성능 향상을 보여주고 있다. 심층 학습 모델은 대규모 포인트 클라우드 데이터에서 노이즈 패턴과 환경 변화를 자동으로 학습 할 수 있으며, 기존 필터링 기법보다 정밀하고 적응성이 뛰어나다. 3.1 모델 구조 PointNet/PointNet++ : 포인트 단위 특징(feature)을 학습하여 각 포인트가 노이즈인지 아닌지 판단 Graph Neural Network...

1. 라이다 센서의 역할과 데이터 처리 필요성 자율주행 기술이 상용화 단계에 접어들면서, 차량 주변 환경을 인식하는 센서 데이터 처리의 중요성이 날로 증가하고 있다. 라이다(LiDAR, Light Detection and Ranging) 센서는 3차원 거리 데이터를 실시간으로 수집할 수 있어 자율주행 차량의 핵심 센서로 자리 잡았다. 그러나 라이다 데이터는 대량의 포인트 클라우드(Point Cloud)를 포함하고 있으며, 센서 노이즈, 회절 패턴, 기상 조건, 차량 속도 변화 등 다양한 변수에 따라 데이터 품질이 크게 달라진다. 따라서 라이다 데이터의 정확성과 효율성을 높이는 최적화 연구가 필수적이다. 2. 신경망 기반 데이터 처리의 장점 최근 연구에서는 신경망 기반 데이터 처리 기법 이 라이다 데이터 최적화에 큰 역할을 하고 있다. 전통적인 필터링 및 보정 기법은 규칙 기반(rule-based) 알고리즘으로 한정되어 있으며, 다양한 환경 변화에 유연하게 대응하기 어렵다. 반면, 딥러닝과 신경망 모델은 대규모 포인트 클라우드 학습을 통해 노이즈를 자동으로 제거하고, 보행자·차량·도로 구조물 등 객체를 더 정밀하게 인식할 수 있다. 특히 컨볼루션 신경망(CNN)이나 그래프 신경망(GNN)을 활용하면 포인트 클라우드 내 공간적 패턴을 효율적으로 학습할 수 있어, 라이다 데이터의 전처리 단계에서 큰 성능 향상을 보여준다. 3. 라이다 데이터 최적화 접근 전략 3.1 노이즈 제거와 전처리 최적화 라이다 센서는 레이저 회절, 반사율 변화, 먼지나 빗방울 등 외부 요인으로 인해 노이즈가 발생할 수 있다. 신경망 기반 필터링 모델은 이러한 노이즈 패턴을 학습하여 불필요한 포인트를 제거하고, 중요한 객체 정보만 남기도록 최적화할 수 있다. 이 과정에서 데이터 증강(Data Augmentation) 기법과 결합하면, 다양한 환경 조건에서도 높은 인식 정확도를 유지할 수 있다. 3.2 객체 검출 및 분류 정확도 향상 자율주행 환경에서는 보행자, 자전거, 차량 등 ...