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지난주 소개해 드린 3D Point Cloud 기억하시나요? 3차원 공간상에 퍼져 있는 여러 포인트들의 집합을 말하는 포인트 클라우드는 각 X, Y, Z의 각 좌표점으로 물체의 모양과 구조를 정의하고 있어요. 포인트 클라우드는 수천 개의 점을 포함하고 있기 때문에, 이 대량의 정보를 효율적으로 처리하고 분석하는 것은 다소 어렵게 느껴지기도 하는데요. 특히, 합성 데이터가 많이 쓰이는 자율주행 차나 로봇 공학 분야에서는 실시간 처리가 요구되기 때문에, 데이터의 처리 속도와 정확성이 매주 중요하답니다!
그렇기 때문에 이번 시간에는 포인트 클라우드 데이터를 어떻게 효율적으로 처리할 수 있는지, 그리고 XGEN을 통해 3D 환경에서 어떤 도움을 줄 수 있는지에 대해서 소개해 드리겠습니다 :) 😉
▼ 3D Point Cloud 알아보기 ▼
Point Cloud 데이터를 사용하는 이유 |
다시 한번 돌아봅시다. 포인트 클라우드 데이터, 왜 사용하는 것일까요? 포인트 클라우드 데이터를 통한 모델링은 LiDAR 센서가 제공하는 정확한 거리 측정 데이터를 활용하여 물체의 위치, 크기 및 방향을 인식하며 3차원 데이터 개체의 기하학적 구조, 모양 및 공간 관계를 정확하게 표현해 줘요.
모델 공간 환경에 대한 정확도가 높을수록 자율주행의 안정성은 높아지고, 사용자는 실제 세계에 있는 것처럼 가상 환경과 상호작용하고 탐색할 수 있기 때문이에요!
예를 들어, 🧚가상 현실에서는 개체 및 표면 거리가 실제 세계와 일치하도록 만들어, 사용자가 가상 환경을 탐색하고 상호 작용할 수 있게 만들어줘야 해요. 이처럼 Point Cloud 데이터 3D 모델링은 객체의 위치 및 크기 등의 공간 정확도를 유지함으로써 더 현실적인 가상 현실, 그리고 산업 환경을 갖춘 고품질 AI 모델을 구축할 수 있답니다! 😆 또한 Point Cloud 데이터를 수집 가공함으로써 AI 모델의 품질과 성능을 더욱 향상시킬 수 있어요.
Point Cloud 데이터를 처리하는 방법 |
포인트 클라우드 데이터를 처리하는 과정은 여러 단계로 나눌 수 있으며, 각 단계는 데이터의 품질을 향상시키고 유용한 정보를 추출하는 데 중요한 역할을 하고 있어요. 일반적인 처리 과정은 다음과 같아요.🙌
1️⃣데이터 수집
Lidar, 스테레오 카메라, 구조광 스캐너 등 다양한 장비를 통해 포인트 클라우드 데이터를 수집해요. 이 단계에서 수집된 데이터는 원시 포인트 클라우드 형태로 저장돼요.
2️⃣전처리 단계
전처리 단계에서는 노이즈 제거와 다운 샘플링을 통해 필터링을 진행해요.
- 노이즈 제거: 수집된 데이터에는 환경적 요인이나 센서의 한계로 인해 노이즈가 포함될 수 있으므로 필터링 기법을 사용해 노이즈를 제거해요. (예시: Statistical Outlier Removal, Pass-Through Filter)
- 다운 샘플링: 데이터의 양이 너무 많을 경우, 속도가 느려질 수 있으므로 Voxel Grid 필터와 같은 방법을 이용하여, 포인트 수를 줄이고 필요한 정보만 남기고 나머지를 줄여서 처리 속도를 높입니다!
3️⃣ 정렬 및 정합
여러 개의 포인트 클라우드가 수집된 경우, 이를 하나의 통합된 데이터로 만들기 위해 정렬해야 하는데요. 주로 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘과 같은 기법을 사용하여 서로 다른 뷰에서 수집된 데이터를 정렬해요.
4️⃣세그멘테이션
포인트 클라우드를 여러 개의 특정 객체나 영역으로 나누는 과정이에요. 예를 들어, RANSAC(Random Sample Consenus) 알고리즘을 사용하여 평면, 원통형 객체나 표면을 분리할 수 있어요.
5️⃣특징 추출
포인트 클라우드에서 중요한 특징(예: 경계, 표면 등)을 추출하여 분석에 필요한 정보를 얻는 단계에요. Normals, Curvature, Shape Descriptors 등의 특징을 계산하여 객체인식 및 분류를 활용해요.
6️⃣ 모델링
포인트 클라우드를 기반으로 3D 모델을 생성해요. 매쉬 생성 알고리즘을 사용하여 포인트 클라우드를 매쉬 형태로 변환하고, 재구성할 수 있어요.
7️⃣ 시각화
처리된 포인트 클라우드를 시각화하여 분석하는데요. 이때 다양한 소프트웨어 도구를 사용하여 3D 뷰어에서 시각화할 수 있어요. 예를 들어 지형 분석, 건물 모델링, 객체 인식 등을 모두 시각화할 수 있답니다!
이러한 단계들은 포인트 클라우드 데이터를 효과적으로 처리하고 활용하기 위해 필수적으로 진행되는 과정이에요. 이와 함께 포인트 클라우드 데이터를 다루는 3D 인공지능 모델은 어떤 것이 있을까요?
포인트 클라우드 데이터를 다루는 3D 인공지능 모델 |
◎ PointNet
PointNet은 포인트 클라우드 데이터를 직접 처리할 수 있는 첫 번째 심층 학습 아키텍처 중 하나에요. 이 모델은 입력 포인트의 순서에 무관하게 고정 크기의 표현을 생성할 수 있어요. PointNet은 분류, 분할 및 의미론적 분할 작업에 사용될 수 있답니다!
다음과 같은 아키텍처가 조금 더 확장하게 되면, PointNet ++으로 불리는데요. 지역적인 구조를 더 효과적으로 캡처하기 위한 계층적인 접근 방식을 사용해요. 포인트 넷은 여러 크기의 이웃을 고려하여 포인트 클라우드의 다양한 규모에서 특징을 추출할 수 있어요!
◎ VoxeNet
포인트 클라우드를 3D 복셀(voxels)로 나누고, 각 복셀 내의 포인트들을 고정 크기의 특징 벡터로 인코딩해요. 주로 자율 주행 분야에서 객체 탐지로 많이 활용되며, 다차원 공간에서의 구조를 정확히 인지해요.
◎ Dynamic Graph CNN(DGCNN)
DGCNN은 가장 가까운 이웃을 기반으로 동적으로 그래프를 구성하여 포인트 클라우드 데이터에서 특징을 추출해요. 이 동적 그래프 구조를 통해 CNN과 유사한 연산을 수행해요.
◎ PointPillars
3D 포인트 클라우드를 수직 기둥으로 나누고, 이 기둥들의 정보를 2D 이미지 형식으로 표현하여 객체 탐지를 수행해요. 기존 복셀 기반 방법들보다 계산 효율성이 뛰어나며, 높은 정확도를 달성할 수 있어요.
◎ KPConv
Kernel Point Convolution (KPConv) 변형 가능한 커널을 사용하여 포인트 클라우드 데이터에 컨볼루션을 적용해요. KPConv는 리기드와 디폼러블 두 가지 버전으로 나누어진답니다.
Point Cloud의 응용과 XGEN의 데이터 관리 |
XGEN은 다양한 환경과 시나리오를 가상으로 구현하고, 이를 기반으로 AI 학습에 필요한 데이터를 생성하게 돼요. 특히, 현실에서 수집하기 어려운 데이터를 합성하여 다양한 조건에서 AI 모델이 학습할 수 있도록 돕는데요. XGEN이 생성한 환경에서의 Point Cloud를 통해 AI 모델이 실시간으로 상황을 분석하고 적응할 수 있는 능력을 학습하게 돼요.
XGEN 내에서 지원하는 객체 탐지 기술은 구체적으로 어떤 도움을 줄 수 있을까요?
✅ 고밀도 데이터와 객체 분류
Point Cloud 데이터는 고밀도 데이터로 이루어져 있어, 객체를 세밀하게 분류하는 데 유리합니다. XGEN은 이러한 고밀도 데이터를 바탕으로 복잡한 환경에서도 다양한 객체를 정확하게 인식할 수 있도록 지원해요. 예를 들어 도시 환경에서 차량, 건물, 나무 등 여러 객체를 동시에 인식하고 분류하는 작업을 수행할 수 있어요.
✅ 객체 추적 및 동적 분석
3D 환경에서 객체의 움직임을 분석하는 것도 매우 중요한 기술인데요. XGEN은 Point Cloud 데이터를 기반으로 객체의 움직임을 추적하고 분석할 수 있는 기능을 제공해요. 이를 통해 자율주행차는 이동하는 차량이나 보행자의 동선을 예측하고, 이에 맞춰 적절한 경로를 설정할 수 있어요.
XGEN은 PointCloud 데이터를 효율적으로 처리하고 분석하는 기술을 통해, 다양한 산업에서 AI 학습 성능을 극대화할 수 있는 솔루션을 제공해요. 3D 데이터 처리 관점에서 XGEN은 노이즈 제거, 다운 샘플링, 객체 라벨링, 실시간 처리와 같은 핵심 기술을 통해 고정밀 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있어요. 이를 통해 자율주행, 로봇 공학, 스마트 시티 관리 등 다양한 산업에서 AI 혁신 주도가 가능하답니다!
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