도심 환경 라이다 데이터 학습을 위한 전처리 알고리즘 비교

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 단점 도심 환경 적용 결과
SOR 간단, 빠른 처리 비정형 노이즈 대응 제한 근거리 보행자 검출 정확도 70% 수준
ROR 장거리 객체 이상치 제거 효과적 근거리 과잉 제거 가능 장거리 차량 인식 정확도 75% 수준
PointCleanNet 가림 및 비정형 노이즈 대응 우수 GPU 학습 필요, 데이터 준비 필수 보행자 및 자전거 검출 정확도 90% 이상
Neural Sampling 중요 포인트 학습 최적화, 연산 효율 높음 모델 학습 필요, 초기 데이터셋 구축 필요 PointNet++ 학습 속도 20~30% 향상
DensityNet 포인트 밀도 균형, 장거리 객체 인식 향상 실시간 처리 시 병목 가능 장거리 차량 인식 정확도 85% 이상

4. 적용 전략

  • 도심형 데이터: PointCleanNet + DensityNet 조합으로 보행자 및 장거리 차량 모두 안정적 인식
  • 실시간 처리: Neural Sampling 적용으로 모델 경량화 및 GPU 병렬 연산 최적화
  • 멀티센서 융합: 카메라, 레이더 데이터 통합으로 악천후, 가림 환경 성능 보완

5. 결론

도심 환경 라이다 데이터 학습을 위한 전처리 알고리즘 비교 결과, 신경망 기반 기법(PointCleanNet, Neural Sampling, DensityNet)이 기존 통계적 방법(SOR, ROR)보다 정확성과 안정성에서 우수함을 확인할 수 있다. 멀티센서 융합 및 멀티스케일 학습을 결합하면, 보행자, 차량, 자전거 등 복잡 객체 인식을 향상시키며, 실시간 처리 성능까지 확보 가능하다. 향후 연구는 동적 환경 적응, 데이터 일반화, 실시간 최적화까지 포함하여 도심 자율주행 상용화 기반을 강화할 것으로 기대된다.

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