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SESSION C-5 :교통 빅데이터 및 AI(Ⅷ)
위상수학적 데이터 분석을 활용한 Point Cloud Data 분석 방법 연구
A Study on Point Cloud Data analysis method using Topological Data Analysis
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- 발행기관
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- 간행물
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- 통권
- 한국ITS학회 2024년도 춘계학술대회 (2024.04)바로가기
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- 페이지
- pp.755-758
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A445804
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원문정보
초록
- 한국어
- LiDAR는 자율주행차량이 주변의 객체를 정확하게 식별하고 안전을 강화하여 운전자를 지원할 수 있는 중요한 기술로 많은 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 및 자율주행 응용 프로그램에서 차량의 안전성과 정확성을 향상시키는 도구로 사 용되고 있다. LiDAR를 통해 생성된 Point Cloud Data를 처리하기 위한 다양한 방법론들이 연구되고 있으며 특히, 딥러닝 분야 에서도 활발하게 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 Point Cloud Data(PCD)를 처리하기 위해서 PCD의 지역적인 특징을 수학적으로 계산하고 직 접 기계에 입력할 수 있는 기법인 Topological Data Analysis(TDA)를 사용하고자 하며 이를 통해 기존의 PCD를 다루는 딥러닝 모델인 PointNet, DGCNN 등에서 발생했던 문제인 로컬 구조와 패턴에 대한 인식, 객체의 스케일과 회전 등의 변형에 대한 민 감성을 해결해보고자 한다. 이를 통해 보다 정교한 인공지능 모델을 구축하고 실제 수집된 데이터에 대해 강건하게 대응할 수 있을 것으로 기대된다.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 연구 개요
Ⅱ. 관련 연구
1. Point Cloud Data 분석론
2. Topological Data Analysis
3. 3D Classification 연구 동향
Ⅲ. 방법론
Ⅳ. 실험
1. 실험 데이터셋
2. 실험 구성
3. 실험 결과 및 벤치마크
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
참고문헌
키워드
Deep Learning Point Cloud Data Topological Data Analysis저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국ITS학회 [The Korean Society of Intelligent Transport Systems]
- 설립연도
- 2002
- 분야
- 공학>교통공학
- 소개
- ◈ 전문분야간 공동협의, 공동연구를 통한 ITS의 학술적 발전 ◈ 산·학·연 협동체계 구축으로 기술개발 지원 ◈ 정부정책 및 제도 방향에 대한 기술적 자문 ◈ 외국 ITS 관련 학술단체와 기술교류 ◈ 관련전문가 및 기술자의 교육 및 양성
간행물
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- 간행물명
- 한국ITS학회 학술대회
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 2002~2026
- 십진분류
- KDC 326 DDC 338
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