Research Report: Preparing for the Futureof AI - Economic, Industrial, and Social Change___Analysis and policy responses Youngho Hong,Senior AI Researcher, Yangpyeong

 

1. Introduction

AI technology will have a profound impact on current and futureeconomies, industries, and societies. To this end, this study to analyzethe major changes that AI will bring about, and propose policydirections and action plans to respond to these changes. Thedevelopment of AI not just a technological advancement, but afundamental change in the structure of national economies andsocieties. Therefore, policy responses are needed to maximize the use ofAI technology in each sector and to address potential problems.

This report analyzes the impact that major changes in AI will have onthe economy, industry, and society, and provides specific policyresponses for each.

 

2. Research objectives

The main objectives of this study were toAnalyze the major changes that AI will bring to the economy, industry, and society and provide policy responses Contribute to setting policy directions and action plans to prepare for the future AI era

 

3. Key research areas

 

3.1. Research and development (R&D)

Advancing AI technology requires ongoing research and development (R&D)investment. This increases the efficiency of utilizing and developing AI technologies and can spur new technological innovations.

Promoting research and innovation in AI-powered technologies: Government and business collaborate on key research in AI technologies minutes drive the development of innovative technologies.

Expanding the applications of AI technology: It is important to strengthen research and develop practical solutions to apply AI technology to a variety of applications, including healthcare, agriculture, and manufacturing.

3.2. Normally

Securing AI sovereignty is key to securing and utilizing AI technology nationally, which requires international trade norms and policies.

Establish AI-related international norms and agreements: Countries establish international norms related to AI technologies to facilitate the diffusion and utilization of AI technologies.

Strengthen AI-related trade policies: Establish trade policies to maintain competitiveness and leadership in the AI industry, so that can offer internationally competitive AI products and services.

 

3.3. Industries

AI technology is being integrated into existing industries improve productivity and create new industries. Explore how AI can be applied to existing industries and create new ones.

Promote AI industries: Leverage AI technology in existing industries increase efficiency and create new services and products, e.g., building smart factories using AI in manufacturing, applying autonomous driving technology in logistics, etc.

Create new industries: Identify new AI-based industries and strengthen policy support for them, e.g.AI-enabled robotics, big data analytics, autonomous vehicles, etc.

 

3.4. Enterprise

It's important to help companies utilizing AI become globally competitive.

Nurturing AI companies: Nurture startups and SMEs that utilize AI technology and help them compete in the global marketplace.

Build innovative business models powered by AI: Enable companies to leverage AI to increase productivity, reduce costs, personalize services, and more to become more competitive.

 

3.5. Jobs

The proliferation of AI will cause major changes in the structure of jobs. While some jobs may disappear with AI, new ones will be created, and we need to be ready for them.

Increase training and retraining in AI technologies: Strengthen training programs to create a workforce with an understanding and ability to use AI technologies, which will help create jobs that fit the existing labor market and build capacity to respond to changes in AI technologies.

Strengthen social safety nets: Strengthen social safety nets for those who may be impacted by AI, and put policies in place to respond to job changes.

 

4. Key agenda and policy initiatives

 

4.1. Leverage your data

Vast amounts of data are essential for the advancement of AI technology, so we have a data utilization policy in place.

Open Data Policy: Promote the openness and sharing of data so that companies and research organizations can freely utilize the data they need to develop AI technologies.

Ensure data protection and privacy: Privacy and security issues are important in the use of data, and we have legal standards and systems in place to ensure this.

 

4.2. Build infrastructure

To effectively utilize AI technology, you need the right infrastructure.

Build the infrastructure to support AI technology: Build the infrastructure to support AI technology, such as high-speed internet, cloud computing, and data centers, to provide an enabling environment for businesses to leverage AI technology.

 

4.3. Build your workforce

The proliferation of AI technology requires the development of talent to support it.

Expanding AI-related educational programs: AI-related majors and research at universities and research institutions. strengthen your program and provide training that you can put to work right away.

AI skills training and retraining: Provide training and retraining programs for existing workers in AI skills to them adapt to the changing job market.

 

 

4.4. Legal framework

Setting legal standards to ensure that AI-related technologies and services are socially safe and fair.

Enact AI-related legislation: Amend existing laws or enact new ones to keep pace with advances in AI technology, ensuring ethical use of AI and clarifying social responsibility.

Establish an AI ethics code: Establish a code that considers the ethical aspects of using AI technology to ensure fair and safe use of AI.

 

4.5. Strengthening social safety nets

We need policies that prepare for AI-induced job changes and strengthen economic and social safety nets.

Build social safety nets: Create proactive support policies for those affected by AI-driven job changes and strengthen social safety nets.

Basic income and retraining support: Strengthen basic income systems to respond to job changes and provide opportunities for people to prepare for new jobs through

ongoing retraining.

 

5. Conclusion

AI technologies are expected to profoundly transform economies, industries, and societies. In order to prepare for this, it is important to establish specific policies for each of these areas and come up with feasible measures. This study presents major research areas to prepare for the advancement of AI technology and discusses specific policy directions for each sector. The cooperation and proactive response of

governments, companies, academia, and society will be necessary to effectively prepare for the changes in the AI era.

 

 

 

 

 

 

 

References

Benda, N. C., Desai, P. M., Reza, Z., Zheng, A., Kumar, S., Harkins, S., Hermann, A., Zhang, Y., Joly, R., Kim, J., Pathak, J., & Turchioe, M. R. (2024). Patient Perspectives on AI for Mental Health Care: Cross-Sectional Survey Study. JMIR mental health, 11, e58462.

 

Garcia-Saiso, S., Marti, M., Pesce, K., Luciani, S., Mujica, O., Hennis, A., & D'agostino, M. (2024). Artificial Intelligenceas a Potential Catalyst to a More Equitable Cancer Care. JMIR Cancer, 10.

 

Mahony, S., & Chen, Q. (2024). Concerns about the role of artificial intelligence in journalism, and mediamanipulation.Journalism.

 

Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Artificial intelligence in healthcare: a mastery.Biotechnology and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.

 

San, S. C., Olariu, A. A., & Popa, Ș. (2024). Implications of Artificial Intelligence on Organizational Agility: APLS-SEM and PLS-POS Approach. Amfiteatru Economic.

研究レポート:未来のAI時代への準備 -
経済、産業、社会の変化
分析及び政策対応策 AI 研 究 員 先 任
ホン・ヨンホ
1. はじめに
AI技術は、現在と未来の経済、産業、社会に深い影響を与えるでしょ
う 。
このため、本研究は、AIがもたらす主な変化を分析し、このような変
化に対応するための政策的方向性と実行計画を提示することを目指
します。AIの発展は、単に技術的な進歩にとどまらず、国家経済と社
会 構 造 の 根 本 的 な 変 化 を 引 き 起 こ す で し ょ う 。
これにより、各分野でAI技術の活用を最大化し、潜在的な問題を解決
するための政策的対応が必要です。
本報告書は、AIの主な変化が経済、産業、社会に与える影響を分析し
、各分野ごとに必要な政策的対応策を具体的に提示します。
2. 研究目的
本研究の主な目的は以下の通りです:
AIが経済、産業、社会に及ぼす主な変化を分析し、政策
的対応を提示将来のAI時代に備えるための政策の方向性設定及び実行
計画の策定に寄与
3. 主な研究分野
3.1.研究開発(R&D)
AI技術の発展には、継続的な研究開発(R&D)投資が必要です。これは、A
I技術の活用と開発における効率を高め、新たな技術革新を促進すること
ができます。
• AI基盤技術の研究とイノベーションの促進:政府と企業が協力
してAI技術の中核的な研究を行う分🅓を選定し、これにより革新的な技術開発を推進🅓します。
• AI技術の応用分野🅓拡大:医療、農業、製造業など様々な分
野🅓にAI技術を応用する研究を強化し、実用的なソリューシ
ョンを開発することが重要です。
3.2.通常
AI技術を国家的に確保して活用するためには、AI主権を確保するこ
と が 重 要 で す 。
そのためには、国際的な通商規範及び政策を策定することが必要
です。
• AI関連の国際規範と協定の策定:各国はAI技術に関連する国
際規範を策定し、これによりAI技術の普及と活用を促進しま
す。
• AI関連通商政策の強化:AI産業における競争力を維持し、主
導権を確保するための通商政策を策定し、これにより国際的
に競争力のあるAI製品とサービスを提供することができます

3.3.産業
AI技術は既存産業に融合し、生産性の向上と新産業創出を可能にしま
す。既存産業にAIを導入し、新たな産業を創出する方策を模索します

• AI融合産業の促進:既存産業でAI技術を活用し、効率を高め
、新しいサービスや製品を創出。
例えば、製造業でAIを活用したスマート工場の構築、物流分
野での自動運転技術の適用などです。
• 新産業創出:AI基盤の新産業を発掘し、そのための政策的支
援 を 強 化 し ま す 。
例えば、AIを活用したロボティクス、ビッグデータ分析、自
動運転車などの分野があります。3.4.企業
AIを活用する企業がグローバル競争力を持てるように支援することが
重要です。
• AI専門企業の育成:AI技術を活用したスタートアップと中小
企業を育成し、グローバル市場で競争力を持つように支援し
ます。
• AI基盤の革新的な企業モデルの構築:企業がAIを活用し、生
産性の向上、コスト削減、顧客カスタマイズサービスの提供
などを通じて競争力を強化できるようにします。3.5.求人情報
AIの普及は、雇用構造に大きな変化をもたらします。AIの導入により
、一部の仕事は消滅する可能性がありますが、新しい仕事もでしょ
う。 これに対する準備が必要です。
• AI技術に関する教育及び再教育の強化:AI技術に対する理解
と活用能力を備えた人材を育成するために教育プログラムを
強化。
これにより、既存の労働市場に適した雇用を創出し、AI技術
の変化に対応できる能力を養うことができます。
• 社会セーフティネットの強化:AIによって影響を受ける可能
性のある階層のための社会的セーフティネットを強化し、雇
用の変化に対応できる政策を用意します
4. 核心アジェンダと政策案
4.1.データ活用
AI技術の発展には、膨大な量のデータが必要不可欠です。
そのためのデータ活用方針を策定します。
• オープンデータ政策:データの開放と共有を促進し、企業や
研究機関がAI技術開発に必要なデータを自由に活用できるよ
うにします。
• データ保護とプライバシーの確保:データの活用において
、個人情報保護とセキュリティの問題が重要であるため、
そのための法的基準と制度を設け🅓ます。
4.2.インフラ構築
AI技術を効率的に活用するためには、関連インフラが必要です。
• AI技術基盤インフラの構築:超高速インターネット網、クラウドコンピューティング、データセンターなど、AI技術を支
援できるインフラを構築し、企業がAI技術を活用できる環境
を提供します。
4.3.人材育成
AI技術の普及には、それを支える人材の育成が必要です。• AI関連教育プログラムの拡大:大学と研究機関を中心にAI関連
専攻と研究
プログラムを強化し、実務にすぐに適用できる教育を提供しま
す。
• AI技術トレーニングと再教育:既存の労働者を対象にAI技術
に関するトレーニングと再教育プログラムを提供し、変化す
る雇用市場に適応できるようにします。
4.4.法制度整備
AI関連技術とサービスが社会的に安全かつ公正に活用されるように、
法的基準を定め🅓ます。
• AI関連法の制定:AI技術の発展に合わせて、既存の法律を改
正したり、新たな法律を制定し、AIの倫理的な活用を保証し
、社会的責任を明確にします。
• AI倫理規範の策定:AI技術の使用において倫理的な側面を考慮
した規範を策定し、AIの公正かつ安全な活用を保証します。
4.5.社会的セーフティネットの強化
AIによる雇用の変化に備え、経済的・社会的セーフティネットを強化
する政策が必要です。
• 社会セーフティネットの構築:AIによる雇用の変化によって
影響を受ける階層のための積極的な支援政策を策定し、社会
セーフティネットを強化します。
• 基本所得と再教育支援:仕事の変化に対応できるように基本
所得制度を強化し、継続的な再教育を通じて新しい職業を準
備する機会を提供します。
5. 結論
AI技術は、経済、産業、社会に深い変化をもたらすことが予想されます。これに備えるためには、各分野ごとに具体的な政策を策定し
、実行可能な方策を用意することが重要です。本研究では、AI技術
の発展に備えるための主な研究領域を提示し、各分野別の政策の方
向性を具体的に議論しました。政府、企業、学界、社会各分野🅓の
協力と積極的な対応が必要であり、これによりAI時代の変化を効果
的に準備することができるでしょう。参考文献
Benda, N. C., Desai, P. M., Reza, Z., Zheng, A., Kumar, S., Harkins, S., Hermann, A., Zhang, Y., Joly, R., Kim, 
J., Pathak, J., & Turchioe, M. R. 
(2024).メンタルヘルスケアのためのAIに関する患者の視点:横断的調査研究. JMIR mental , 11, 
e58462.
Garcia-Saiso, S., Marti, M., Pesce, K., Luciani, S., Mujica, O., Hennis, A., & D'agostino, M. 
(2024).より公平ながん治療への潜在的な触媒としての人工知能.JMIR Cancer, 10.
Mahony, S., & Chen, Q.(2024).ジャーナリズムにおける人工知能の役割とメディア操作に関する懸念。
ジャーナリズム。
Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023).医療における人工知能:習熟. Biotechnology and 
Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
Ștefan, S. C., Olariu, A. A., & Popa, Ș.(2024).人工知能が組織のアジリティに与える影響:PLS-SEMとPLSPOSアプローチ.
Amfiteatru Economic.

楊平郡人工知能(AI)活用方案研究報告書
2024_12楊平郡AI研究員シニアホン・ヨンホ
要約
本研究は、楊平郡の特殊な社会的、経済的環境を考慮し、人工知能(AI)技術を
効果的に活用するための方策を提示する。AIは農業、観光、交通、環境モニタ
リング、教育、医療など様々な分野で革新的な変化を可能にし、楊平郡の持続
可能な発展のための重要な挑戦課題となる可能性がある。研究は各分野別にAI
技術の適用可能性と期待効果を議論し、これを通じて地域経済の活性化と住民
の生活の質の向上に貢献できる方法を提示する。
スマート農業では、AIと5Gネットワークを活用した精密農業システムを通じて
、生産性の向上と資源の効率化をことができる。観光産業では、AI基盤のカス
タマイズされた推薦システムと仮想ツアーサービスを通じて、観光客誘致及び
地域経済の活性化を図ることができる。交通管理では、リアルタイムの交通デ
ータ分析を通じて交通の流れを最適化し、事故を防止することができる。環境
モニタリングでは、AI技術を活用して汚染の原因をリアルタイムで追跡し、対
応するでき、教育プログラムは地域住民のデジタル能力を強化し、AI技術の効
果的な活用を支援する。また、AIベースの医療サービスは、診断精度を向上さ
せ、住民の健康管理を最適化することができる。
本研究は、楊平郡に適用可能なAIモデルを提示し、これを通じて持続可能な発
展のための政策提案と実行計画を具体化する。AI技術の潜在力だけでなく、倫
理的、経済的、社会的側面を包括する総合的なアプローチが必要であり、楊平
郡がAI技術を積極的に導入し、地域発展の核心要素として位置づけられるよう
にすることに重点を置く。
テーマ語: 
人工知能(AI)、スマート農業、観光産業、交通最適化、持続可能な発展2 -- -
1. はじめに
研究の目的は、楊平郡の特殊な社会的・経済的環境を考慮し、AI技術を活用す
ることで、地域の発展を図ることである。
AIは様々な分野で革新的な変化を、地域社会へのポジティブな影響とともに発
生する可能性のある倫理的な問題に対する認識を強調した1)。
楊平郡は京畿道の美しい自然環境と豊富な農業資源を持つ地域であり、持続可
能な発展のための革新的な技術導入が必要である。その中で、人工知能(AI)技
術は農業、観光、交通、環境モニタリングなど様々な分野で効率及び革新を増
大させ、住民の生活の質を向上させることができる重要な挑戦課題となる可能
性が。本報告書は、楊平郡でAIを効果的に活用できる方策を提示し、各分野で
期待できる肯定的な変化と成果を議論する。
楊平郡の人口統計、経済指標、社会的特性などを分析し、AI導入の必要性と潜
在的な効果を評価する。
既存インフラのデジタル化レベルと新技術の受容可能性を評価し、AI技術の活
用方向を設定する2) 。
2. スマート農業
2.1. スマート農業の必要性
AIと5Gネットワークを活用して精密農業システムを構築することで、農作物の
生育段階、健康状態、栄養状態をリアルタイムでモニタリングすることができ
る。これは、作物の収量と品質を向上せることに貢献することができる3)。
AIとモノのインターネット(IoT)を組み合わせたスマート農業技術は、楊平郡
の農業生産性を飛躍的に向上させる可能性を秘めている。気候変動と労働力不
足の問題を解決できる技術的ソリューションを提供し、農作物の生育状態をリ
アルタイムでモニタリングし、最適な灌漑と精密農業を実現することができる

2.2. AIベースの農業技術
AIベースのモデルは、気象条件、土壌水分レベル、温度など様々な環境変数を
リアルタイムで分析します。3 -- -
1) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能:倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.
2) Alloulbi, A., Öz, T., & Alzubi, A. (2022).The Use of Artificial Intelligence for 
Smart Decision-Making in Smart Cities : A Moderated Mediated Model of 
Technology Anxiety and Internal Threats of IoT. Mathematical Problems in 
Engineering.
3) Alzubi, A., & Galyna, K. 
(2023).持続可能な農業とスマート農業のための人工知能とモノのインターネット.I
EEE Access, 11, 78686-78692.4 -- -
し、農作物の健康状態と成長段階を予測する。これにより、最適な灌漑スケジュ
ールを自動的に生成し、作物の栄養状態をモニタリングして最適な生育環境を造
成することができる。
- AIベースの灌漑システム:土壌水分センサーとAI分析を組み合わせることで
、作物に最適な水供給を自動化することができます。これにより、水資源の効
率的な使用とコスト削減に貢献できる。
- スマート農業データ分析:農業データの迅速な伝送と処理は、5Gネットワー
クを通じて可能であり、リアルタイムのデータ分析と迅速な意思決定を支援し
ます。
2.3.期待効果
- 生産性の向上:作物の状態をリアルタイムで把握し、最適な農業環境を提供
することで生産性を最大化することができる
- コスト削減:精密灌漑と自動化システムにより、水と資源の無駄を減らすこと
ができます。
- 環境保護: 
持続可能な農業を通じて環境汚染を減らし、農業生態系を保護することができ
ます。
3. 観光の活性化
AIベースのカスタマイズされた観光サービス及びチャットボットを通じて、客
にパーソナライズされた旅行情報を提供する。これにより、郡の観光資源の活用
度を高め、訪問者の経験を向上させることができる4)。
3.1. AIを活用した観光活性化戦略
AIは観光産業の革新をリードする重要な技術である。観光客の好みや嗜好を分
析し、パーソナライズされた情報を提供するAIベースの推薦システムを導入す
ることができる。また、仮想現実(VR)と拡張現実(AR)技術を活用したバーチャ
ルツアーサービスを通じて、楊平郡の主要観光地をリアルタイムで体験できる
ようにし、観光客誘致を強化することができる。
3.2. AI推薦システム
AIは大規模なデータに基づいて観光客の行動パターンを分析し、パーソナライ
ズされた観光スケジュールを推薦することができる。例えば、ユーザーの興味
や旅行スタイルに合った観光地、飲食店、宿泊施設などを自動的に推薦するこ
とができる。
3.3.バーチャルツアーサービス5 -- -
AIとVR/AR技術を活用し、観光客が実際に訪問することなく、楊平郡の主要名
所を仮想的に体験することができる。これにより、地方観光の活性化に貢献す
ることができ、特に距離の制限がある状況で大きな効果が期待できる。
3.4.期待効果
- 観光客誘致の増加:カスタマイズされた情報提供とバーチャルツアーサービス
は、観光客により多くの選択肢を提供します。
4) Chong, T., Yu, T., Keeling, D., & Ruyter, K. 
(2021).代理店の課題と機会に取り組むサービス最前線のAIチャットボット。 
Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102735.6 -- -
提供し、楊平郡を訪れる理由を作る。
- 地域経済の活性化:観光産業の発展は、地域経済と商圏の活性化に貢献するこ
とができます。
4. 交通管理
AIを活用したスマート交通システムにより、交通の流れを最適化し、物流管理
の効率を増大させることができる。これは地域内の交通渋滞を減らし、物流コ
ストを削減する役立つ5)。
4.1. AIによる交通の最適化
AIを活用した交通フロー分析及び最適化システムを導入し、楊平郡の交通渋滞
問題を解決することができる。リアルタイムの交通データを分析し、これに基
づ い て 交 通 信 号 体 系 を 効 率 的 に 調 整 す る 方 式 で 。 
また、事故発生時に迅速な対応が可能で、交通事故を予防することができる。
4.2. AI交通管理システム
- 交通フロー分析:AIは道路のリアルタイム状況を分析し、混雑地域と時間帯
を予測し、交通信号を自動的に調整する。
- 事故予測と対応:AIは、交通事故発生の可能性を予測し、それを予防するた
めの対応策を講じる。事故発生時の迅速な警告と対応により、事故を最小限に
抑えることができる。
4.3.期待効果
- 交通効率の向上:交通の流れを円滑に調整することで、渋滞を減らし、ドラ
イバーの移動時間を短縮することができる。
- 安全性の向上:事故予測と迅速な対応で交通事故を減らし、道路の安全性を
強化することができる。
5. 環境モニタリング
AIによる環境データ分析とリアルタイム汚染監視システムを構築し、地域の生
態環境を保護・管理することができる6)。
5.1. AIによる環境モニタリング
AIは楊平郡の環境保護と管理に大きく貢献できる。AI基盤システムを通じて大
気汚染、水質汚染、温室効果ガス排出などの環境指標をリアルタイムでモニタ
リングし、汚染原因を正確に追跡して迅速な対応が可能だ。7 -- -
5.2. AI環境分析システム
5) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
6) Alzubi, A., & Galyna, K. 
(2023).持続可能な農業とスマート農業のための人工知能とモノのインターネット.I
EEE Access, 11, 78686-78692.8 -- -
AIは様々な環境データを分析し、汚染の原因とパターンを追跡することができ
る。例えば、大気質センサーとAI分析を組み合わせて大気汚染レベルをリアル
タイムでモニタリングし、これを改善する方法を提示する。
5.3.期待効果
- 環境保護:リアルタイムの環境モニタリングにより、汚染の原因を正確に把
握し、タイムリーに対応することができます。
- 持続可能な発展:AI 
を通じて、自然資源を保護し、持続可能な農業や産業活動を支援することがで
きる。
6. 教育プログラム
AI教育プログラムを運営し、地域住民と学生のデジタル能力を強化し、地域社
会のAI人材を育成する。このような教育は、AI技術の持続可能な発展を支援す
る7)。
6.1. AI教育プログラム開発
楊平郡の住民と青少年を対象にAI関連教育プログラムを開発し、デジタル能力
を強化し、地域社会のAI技術活用能力を向上させることができる。これにより
、デジタル転換を促進し、地域社会の人材を育成することができる。
6.2. AIベースの教育コンテンツ
AIベースのオンライン教育プラットフォームを提供し、住民がいつでもどこで
もAI関連の知識を習得できるように支援する。また、実習中心の教育を通じて
、AI技術を現業に適用できる能力を養うことができる。
6.3.期待効果
- デジタル能力強化:AI教育を通じて住民のデジタル能力を向上させることがで
きる。
- 地域社会の発展:地域住民がAI技術を活用して起業したり、新たな雇用を創
出するための基盤を築くことができる。
7. 医療サービス
7.1. AIベースの診断・治療補助システム
AIは医療データ分析を通じて病気を予測し、個人に合わせた治療方法を提示す
ることができる。楊平郡の医療サービスでAIを活用すれば、診断の精度を高め
、患者に合わせた治療計画を立てることができる9 -- -
7) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能:倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.10 -- 
-
7.2. AI医療データ分析
- 疾病予測:AIは医療データを分析して疾病発生の可能性を予測し、予防的な
治療を提案する。
- パーソナライズされた治療:AIは患者の健康状態や遺伝子データを分析し、
パーソナライズされた治療方法を導き出すことができる
7.3.期待効果
- 医療サービスの質の向上:AIの助けを借りて、より正確で迅速な診断が可能に
なる。
- 健康管理:地域住民の健康をより効率的に管理し、治療プロセスを最適化す
ることができます。
8. 結論
国内外のAI活用成功事例を分析し、楊平郡に適用可能なモデルを導き出す。特
に、農業、観光、交通分野での成功事例をベンチマーキングし、地域特性に合
わせた戦略を提示する8)。
楊平郡はAI技術を様々な分野に適用することで、地域経済を活性化し、住民の
生活の質を向上させる可能性を秘めている。スマート農業、観光活性化、交通
管理、環境モニタリング、教育プログラム、医療サービスなどでAIの効率的な
活用が行われる場合、楊平郡は持続可能な発展のためのモデルとして位置づけ
られるだろう。AI技術を地域発展の核心的な課題として積極的に導入し、活用
することが重要な時期である。
AI活用を通じて期待できる経済的、社会的効果をまとめ、AI導入のための政策
提案及び実行計画を具体化する。これは楊平郡の持続可能な発展と住民の生活
の質の向上に貢献するだろう.9)
このような構造は、AIの多様な活用可能性を体系的に分析し、楊平郡の発展の
ための具体的かつ実質的な方案を提示するのに役立つだろう。研究はAI技術の
潜在力だけでなく、倫理的、経済的、社会的側面を包括する包括的なアプロー
チを必要とする。11 -- 
-
8) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
9) Nguyen-Tan, T., & Le-Trung, Q.(2024).A Novel 5G PMN-Driven Approach for 
AI-Powered Irrigation and Crop Health Monitoring.IEEE Access, 12, 125211-
125222.12 -- 
-
参考文献
Aljaafari, M., El-Deep, S. E., Abohany, A., & Sorour, S. E. 
(2024).ヘルスケアにおけるイノベーションの統合:糖尿病と腎臓病モニタリン
グ の 強 化 の た め の "CURA's"AI 駆 動 型 仮 想 病 棟 の 進 化 .IEEE Access, 12, 
126389-126414.
Alzubi, A., & Galyna, K. 
(2023).持続可能な農業とスマート農業のための人工知能とモノのインターネッ
ト.IEEE Access, 11, 78686-78692.
Alloulbi, A., Öz, T., & Alzubi, A. (2022).The Use of Artificial Intelligence 
for Smart Decision-Making in Smart Cities : A Moderated Mediated 
Model of Technology Anxiety and Internal Threats of IoT. Mathematical 
Problems in Engineering, None.
Chong, T., Yu, T., Keeling, D., & Ruyter, K. 
(2021).代理店の課題と機会に取り組むサービス最前線のAIチャットボット。 
Journal of Retailing and Consumer Services, 63, 102735.
Hassan, S. A., Omar, A. I., & Ahmed, N. R. 
(2024).公衆衛生研究におけるAIの倫理的影響の探求:包括的な分析。South 
Eastern European Journal of Public Health, None.
Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, 
J., Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能:倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.
Nguyen-Tan, T., & Le-Trung, Q.(2024).A Novel 5G PMN-Driven Approach 
for AI-Powered Irrigation and Crop Health Monitoring.IEEE Access, 12, 
125211-125222.
Zheng, X., Zhang, H., & Shi, J. 
(2022).変電所運転・保守管理における人工知能に基づく応用.Computational 13 -- 
-
Intelligence and Neuroscience, 2022.

人工知能の発展方向についての詳細な分析:技術的、倫理的、
社会的側面
2024_12AI研究員シニアホン・ヨンホ
要約
本報告書は、人工知能(AI)の発展方向を技術的、倫理的、社会的側面から深く
分析する。AI技術は近年急速に発展し、産業、医療、金融、教育など様々な分
野で重要な役割を果たし、同時に様々な課題とリスクを伴っている。報告書は
、AI技術の核心であるディープラーニング、強化学習、説明可能な人工知能(X
AI)などの発展を見て、各技術が社会と産業に与える影響を分析する。また、A
Iの倫理的な問題として、公正性、個人情報保護、自律性、責任の問題を取り上
げ、これを解決するための方策を提示する。最後に、AIの社会的側面では、労
働市場の変化、デジタル格差、社会的責任と規制の必要性を議論する。本報告
書は、AI技術の発展が社会的・倫理的基準を考慮してバランスよく行われなけ
ればならないことを強調し、そのための政策的努力と企業の社会的責任が重要
であることを提示する。AI技術が人間社会に肯定的な影響を与えることができ
るような方向性を模索することに重点を置いている。
テ ー マ 語 : 
AI技術の発展、倫理的なAI問題、AIと社会的責任、ディープラーニングと強化
学習、AIの公正性とプライバシー保護1. はじめに
人工知能(AI)は近年急速に発展し、社会全般に大きな影響を及ぼしています。
AI技術の発展は、特に産業、医療、金融、教育、そして社会問題の解決におい
て 重 要 な 役 割 を 果 た し て い ま す 。 
しかし、AI技術の発展は、それ自体にポジティブな変化だけでなく、様々課題
と リ ス ク を 内 包 し て い ま す 。 
そのため、AIの発展方向について深く分析する必要があります。本レポートで
は、AIの発展の技術的、倫理的、社会的側面を総合的に見て、これらの要素が
AIの未来発展に及ぼす影響を分析したいと思います。
2. 技術開発の方向性
人工知能(AI)は、様々な技術の発展により、ますます高度化しています。 
特に、機械学習とディープラーニングアルゴリズムが様々な分野でイノベーシ
ョンをリードしており、医療診断、自動運転車、スマートファクトリーなどの
領域で実現されています。例えば医療分野では、AIは精密医療や診断、治療方
法の最適化に活用されており、これは大容量の生物学的データセットを使用す
る こ と で 可 能 に な り ま し た [2][3] 。 
また、自動運転車のようなスマートモビリティシステムでもAIは重要な役割を
果たしており、予測と自動化されたシミュレーションを通じて都市計画と運営
の改善に貢献してす[1)。
2.1. ディープラーニングとニューラルネットワークの発展
AI 技 術 の 核 心 で あ る デ ィ ー プ ラ ー ニ ン グ (Deep 
Learning)は、人間の脳のニューラルネットワークを模倣したアルゴリズムを
ベースに急激に発展してきました。 特に、深層ニューラルネットワーク(Deep 
Neural Networks, 
DNN)は、画像認識、自然言語処理、自動運転など様々な分野で優れた成果を
上げています。今後、AIはより深く、より洗練されたニューラルネットワーク
構造を通じて、より複雑な問題を解決することができるようになるでしょう。
- 自動化と効率化:高度化されたアルゴリズムにより、産業の自動化がより効
率的かつ精巧になり生産性の向上とともに新しい経済モデルを生み出すことが
できます。
- 自動運転とロボティクス:AIの自動運転システムはさらに進化し、交通事故
を減らし、効率的な交通システムを作ることができます。ロボットの能力は、肉体労働だけでなく、医療や手術などの精密な作業にも拡大するでしょう。
2.2.説明可能な人工知能 (XAI, Explainable AI)
AI システムの判断がどのように行わのかを理解することは重要なです。 
は「ブラックボックス」のような性質を持ち判断の根拠をすることは。 
そ の た め 、 AI 
システムの判断がどのように行われたのかを理解することは重要な問題です。
1) Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI Agents 
and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-5129.そのため、**説明可能な人工知能(XAI)**の開発が重要です。
- 法 的 ・ 倫 理 的 責 任 : 
AIの決定が人の生活に影響を与える場合、その決定がなぜそうなるのかを説明
することができなければ、法的・倫理的責任を果たすことができません。
- 透明性の向上:AIシステムの説明可能性は、技術への信頼を高め、社会的受
容を促進することができます。
2.3. AIと強化学習 (Reinforcement Learning)
強化学習は、AIが環境との相互作用を通じて最適な戦略を学習する方法で、ゲ
ー ム 、 ロ ボ ッ ト 制 御 、 経 済 学 の 分 野 で 大 き な 成 果 を 示 し ま し た 。 
今後、AIの自律性と効率は強化学習を通じて発展していくでしょう。
- 自律的なシステムの拡張:AIはますます自律的なシステムに発展し、人間の
介入なしに様々な分野で意思決定を行うことができるようになります。
- 医療分野:医療分野では、AIが診断や治療方法を提示する役割を果たすこと
ができ、個人に合わせた健康管理や治療が可能になります。
3. 倫理的側面
AI の 発 展 に は 様 々 な 倫 理 的 な 問 題 が 伴 い ま す 。 
特に、プライバシー保護とアルゴリズムの偏向性は、医療分野でも顕著な懸念
事項です[1]。例えばAIに基づく医療システムは、データの偏りにより公平な医
療サービスを提供できない可能性が、特に低・中所得国や低・中所得国では、
こ の よ う な 問 題 が 発 生 可 能 性 が あ り ま す 。 
そのため、AIの導入に関連する倫理的問題を解決するためには、明確な規制や
ガイドラインが必要です[2].
3.1. 公平性と偏りの問題
AIシステムは学習データに依存しているため、データに内在するバイアスを学
習することになります。このようなバイアスはAIの決定に影響を及ぼし、人種
、性別、年齢などに基づいて不公平な結果をもたらす可能性があります。
- AIの公平性確保:AIシステムの公平性を確保するためには、偏ったデータを
避け、様々な社会的グループを考慮したデータ収集と学習方法が必要です。
- 社会的不平等の深刻化:AIが社会的弱者やマイノリティを差別する可能性が
あるため、倫理的な配慮が必要。2) Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., 
Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能:倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical Ethics, 
22.が必須です。
3.2.個人情報保護とセキュリティ
AIは大量のデータを処理・分析する過程で個人情報を収集する可能性がありま
す。これは個人のプライバシーを侵害するリスクがあり、データセキュリティ
の重要な問題を引き起こします。
- 個人情報保護法規の強化:GDPR(一般データ保護規則)などの個人情報保
護法規は、AIシステムのデータ使用に対する規制を強化する必要性を示唆して
います。
- セキュリティの脆弱性:AIシステムのセキュリティの脆弱性が悪用される可
能性があり、これを防止するための安全なアルゴリズムの構築とシステム設計
が重要です。
3.3. AIの自律性と倫理的責任
AIが自律的に意思決定を行うようになると、その結果に対する責任が誰にある
のかがはっきりしない場合があります。AIがエラーをその責任を人間に帰すの
か、それともAIシステム自体に帰すのかの議論が必要です。
- 責任の所在:AIシステムが誤った判断をしたり、損害をもたらした場合、そ
の 責 任 を 明 確 に す る 必 要 が あ り ま す 。 
これは、倫理的・法的問題を解決するための重要な課題です。
4. 社会的側面
人工知能の普及は経済的不均衡をもたらす可能性があり、特に雇用の減少と関
連して。AI技術の発展により自動化が加速する中一部の職業は代替される危機
に瀕しており、これは社会的不平等を深化させる可能性があります3)。これを緩
和するためには、教育・再訓練プログラムを通じて労働者が変化する職業環境
に適応できるように支援することが重要です。AIの活用は社会的合意によって
れるべきであるという声が高まって、これはAI技術が社会的価値とすることを
するために不可欠です4)。
4.1. 労働市場の変化3) イ ・ ジ ョ ン ソ ン , サ ー ボ ミ ル , & 
ク ォ ン ・ ヨ ン オ ク .(2021). 人 工 知 能 が 意 思 決 定 に 及 ぼ す 影 響 に 関 す る 研 究 : 
人間と人工知能の協業及び意思決定者の性格特性を中心に.知能情報研究, 27(3), 231-
252.
4) Kaebnick, G., Magnus, D., Kao, A., Hosseini, M., Resnik, D. B., Dubljević, V., 
Rentmeester, C., Gordijn, B., Cherry, M. J., Maschke, K. J., McMillan, J., 
Rasmussen, L. M., Haupt, L., Schüklenk, U., Chadwick, R., & Diniz, D. 
(2023).学術雑誌出版における生成型AI技術の責任ある利用に関する編集者声明.Ethics 
& human research, 45(5), 39-43.AI と 自 動 化 技 術 の 発 展 は 、 労 働 市 場 に 大 き な 影 響 を 与 え て い ま す 。 
特に、反復的で単純な作業を行う職種では、AIが人間に取って代わる可能性が
高いです。
- 雇用の代替と再教育の必要性:AI技術の発展により、一部の職種は自動化さ
れ、それに伴う大規模な失業が発生する可能性があります。これを解決するた
めの社会的な再教育と職業転換プログラムが必要です。
- 新しい職業の創出:AI技術は新しい産業を創出することができ、特にAI開発
、データ分析、ロボット管理などの新しい職業が増えるでしょう。
4.2.デジタル格差とアクセシビリティ
AI技術の進歩は、一部の地域や階層に集中する可能性があり、デジタルデバイ
ドを深刻化させる可能性があります。
- デジタルアクセシビリティ:AIに関連する教育やリソースへのアクセスを平
等 に 提 供 す る こ と が 重 要 で す 。 
そうしないと社会的不平等がさらに深刻する可能性があります。
4.3. 社会的責任と規制
AIの急速な発展に伴い、政府や企業はAIの社会的責任を考慮する必要がありま
す。AIの社会的影響を管理・調整するためには、強力な規制と政策が必要です

- AIの倫理的な規制の必要性:AIの公正性、透明性、個人情報保護などを管理
できる規制の必要性が強調されます。
- AI企業の社会的責任:AIを開発する企業は、技術の社会的影響を十分に考慮
し、AI技術の乱用を防ぐために倫理的責任を果たす必要があります。
5. 結論
AIは未来技術の核心であり、その発展方向は技術的、倫理的、社会的な側面か
ら非常に重要な影響を及ぼします。AIの技術的発展は産業革新を促進する一方
、 倫 理 的 な 問 題 と 社 会 的 課 題 を 伴 い ま す 。 
したがって、AIの発展は技術的な進歩だけでなく、その社会的責任と倫理的基
準 を 考 慮 し て バ ラ ン ス よ く 行 わ れ な け れ ば な り ま せ ん 。 
このため、各国の政府、企業、研究機関はAI技術の発展方向を綿密に検討し、社会的・倫理的基準を設定し、AIが人間社会に肯定的な影響を与えるように努
力しなければならないでしょう。参考文献
イ ・ ジ ョ ン ソ ン , サ ー ボ ミ ル , & 
クォン・ヨンオク.(2021).人工知能が意思決定に及ぼす影響に関する研究: 
人間と人工知能の協業及び意思決定者の性格特性を中心に.知能情報研究, 27(3), 
231-252.
Beam, A. L., Drazen, J. M., Kohane, I. S., Leong, T., Manrai, A., & Rubin, 
E. J. (2023).Artificial Intelligence in Medicine.New England Journal of 
Medicine, 388(13), 1220-1221.
Benda, N. C., Desai, P. M., Reza, Z., Zheng, A., Kumar, S., Harkins, S., 
Hermann、
A., Zhang, Y., Joly, R., Kim, J., Pathak, J., & Turchioe, M. R. 
(2024).メンタルヘルスケアのためのAIに関する患者の視点:横断的調査研究. 
JMIR mental , 11, e58462.
Kaebnick, G., Magnus, D., Kao, A., Hosseini, M., Resnik, D. B., Dubljević, 
V., Rentmeester, C., Gordijn, B., Cherry, M. J., Maschke, K. J., McMillan, 
J., Rasmussen、
L. M., Haupt, L., Schüklenk, U., Chadwick, R., & Diniz, D. 
(2023).学術雑誌出版における生成型AI技術の責任ある利用に関する編集者声明.
Ethics & human research, 45(5), 39-43.
Ma, H., Liu, Y., Jiang, Q., He, B. Y., Liao, X., & Ma, J. (2024).Mobility AI 
Agents and Networks. IEEE Transactions on Intelligent Vehicles, 9, 5124-
5129.
Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. 
(2023). 医 療 に お け る 人 工 知 能 : 習 熟 。 Biotechnology and Genetic 
Engineering Reviews, None, 1-50. Murphy, K., Ruggiero, E. D., Upshur, 
R., Willison, D., Malhotra, N., Cai, J., Malhotra, N., Lui, V., & Gibson, J. 
(2020).健康のための人工知能:倫理文献のスコープレビュー。BMC Medical 
Ethics, 22.

연구보고서: 3D 공간 데이터 처리기술 및 그 응용 분야__AI 연구원 2025_01홍영호

 

 

 

 

 

 

 

초록:

 

본 연구는 3D 공간 데이터 처리기술, 특히 LiDAR 센서를 활용한 Point Cloud 데이터 수집과 3D 객체 탐지 기술의 발전 및 응용 분야에 대해 다룬다. 3D 객체 탐지 기술인 VoxelNet, PointNet, PointRCNN을 중심으로, 이 기술들이 자율주행 차량, 의료, 산업 자동화, 안전 감시 시스템, VR/AR 등 다양한 분야에서 어떻게 활용되고 있는지 설명한다. LiDAR 센서를 통해 수집된 Point Cloud 데이터는 높은 정밀도로 3D 공간을 분석하며, 이를 기반으로 한 3D 객체 탐지 기술은 실시간 환경 인식, 정밀 진단, 제조 공정 최적화 등에서 중요한 역할을 한다. 본 연구는 3D 공간 데이터 처리기술이 현대 산업과 기술 혁신에 미치는 영향을 분석하고, 향후 발전 가능성에 대해서도 논의한다.

 

 

 

 

 

 

키워드:

 

3D 공간 데이터, LiDAR 센서, Point Cloud, 3D 객체 탐지, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, 자율주행 차량, 의료 분야, 산업 자동화, 안전 감시 시스템, VR/AR, 딥러닝

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

1. 서론

 

데이터 수집, 저장, 분석 및 시각화 과정을 포함하며, LiDAR, photogrammetry, 3D 스캐닝 등의 기술을 사용하여 3차원 공간 정보를 처리한다. 이러한 기술은 다양한 소프트웨어 플랫폼에서 사용되며, 특히 GIS(Geographic Information Systems)CAD(Computer-Aided Design)가 주요 도구로 활용된다. 이를 통해 복잡한 공간 분석이 가능해진다.

 

LiDAR는 레이저 펄스를 사용하여 거리 데이터를 수집하고, photogrammetry는 항공 사진을 사용하여 3D 모델을 생성한다. 이러한 데이터는 데이터베이스에 저장되어 필요시 분석 및 시각화에 사용된다.

 

연구에 따르면, 3D CNN 구조를 사용하여 3D 표현을 학습할 수 있으며, 이는 기존의 완전 3D CNN 기반 방법보다 효율적으로 수행될 수 있다.

 

GPU 기반의 3D 시각화 방법을 통해 더욱 정교하고 정확한 공간 경계 설정이 가능해졌다.

 

3D 모델링은 건축 설계 및 시뮬레이션 과정에서 필수적인 도구로 사용된다. 이를 통해 구조물의 안전성을 평가하고, 설계의 정확성을 높일 수 있다.

 

3D 공간 데이터는 생태계 변화 및 재해 관리에 관한 연구에 활용된다. 예를 들어, 3D 지질 모델링은 지하수 탐사 및 지질학적 연구에 사용된다.

 

몰입형 환경을 개발하기 위해 3D 데이터를 활용하여 사용자 경험을 향상시키고 있다. 이는 교육, 의료, 엔터테인먼트 등 다양한 산업에서 적용되고 있다.

 

3D 공간 데이터 처리기술은 최근 다양한 분야에서 급격히 발전하고 있으며, 특히 LiDAR 센서를 통한 Point Cloud 데이터 수집과 3D 공간에서의 객체 탐지 기술이 주목받고 있다. 이 기술들은 자율주행 차량, 의료 분야, 산업 자동화, 안전 감시 시스템, 그리고 VR/AR 환경에서 혁신적인 변화를 일으키고 있다. 본 연구보고서는 3D 공간 데이터 처리기술에 대한 기본적인 이해를 돕고, 해당 기술들이 어떻게 다양한 산업에 응용되고 있는지를 설명한다.

 

2. LiDAR 센서를 이용한 Point Cloud 데이터 수집

 

LiDAR 센서를 이용한 Point Cloud 데이터 수집은 다양한 응용 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 특히 고해상도의 3D 데이터 수집에 적합하다. LiDAR 기술은 레이저 펄스를 방출하여 물체에 반사된 신호를 수신하고 이를 기반으로 거리 정보를 계산한다. 이 정보는 포인트 클라우드 형식으로 저장되며, 각 포인트는 X, Y, Z 좌표 및 반사 강도를 포함한다.

 

LiDAR 포인트 클라우드는 도시 계획, 환경 모니터링, 자원 관리 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 예를 들어, 삼림의 구조 분석이나 건물의 정밀 측량 등에서 유용하게 사용될 수 있다. 또한, 포인트 클라우드는 노이즈 제거, 정렬, 표면 재구성을 위한 후처리 과정을 거쳐 3D 모델이나 GIS 데이터로 변환된다. 이 과정에서 다양한 소프트웨어가 사용되며, 특히 GPU 기반의 3D 시각화 방법을 통해 더욱 정교한 공간 경계 설정이 가능하다.

 

LiDAR 데이터는 자율주행 차량을 위한 인식 시스템에서도 중요한 역할을 한다. 자율주행 분야에서의 LiDAR 포인트 클라우드 처리 및 학습은 도로 환경의 정확한 인식과 물체 감지에 기여하였다. 이러한 데이터는 고해상도의 실시간 3D 지도를 구성하는 데 필수적이며, 이를 통해 자율주행 차량은 복잡한 도로 상황에서도 안전하게 주행할 수 있다.

 

또한, LiDAR 포인트 클라우드는 지질학적 모델링에서도 활용될 수 있다. 예를 들어, 항공기 탑재 LiDAR를 통해 수집된 데이터는 지질학적 구조를 3D 모델로 재구성하는 데 사용될 수 있으며, 이는 지하수 탐사나 지질학적 연구에 기여한다. 이러한 3D 지질 모델링은 새로운 지질학적 해석을 가능하게 하며, 지역의 지질학적 특성을 보다 정확하게 파악하는 데 도움을 준다.

 

LiDAR 기술의 장점은 고속 데이터 수집과 높은 정확성을 제공한다는 점이다. 그러나 비용이 비교적 높고, 비가 오거나 안개가 낀 날씨에서는 성능이 저하될 수 있는 한계가 있다. 이러한 기술적 한계를 극복하기 위해 지속적인 연구와 개발이 이루어지고 있으며, 이를 통해 다양한 산업 분야에서 LiDAR 기술의 활용도가 더욱 확대되고 있다.

 

 

LiDAR(Light Detection and Ranging) 센서는 레이저를 이용하여 물체의 표면을 측정하고, 그 데이터를 통해 3D 공간 정보를 얻을 수 있는 기술이다. LiDAR 센서가 생성하는 Point Cloud 데이터는 3D 공간에 분포하는 수많은 점들의 집합으로, 각 점은 고도, 거리, 위치 정보를 포함하고 있다. 이러한 데이터는 자율주행차량의 주변 환경 인식, 건축 및 토목 분야의 모델링, 그리고 3D 맵핑을 위해 매우 중요한 역할을 한다.

 

3. 3D 객체 탐지 기술

 

3D 객체 탐지 기술은 3D 공간에서 물체를 인식하고 위치를 파악하는 중요한 기술로, 자율주행 차량, 로봇 공학, 증강 현실 등 다양한 분야에서 필수적으로 활용된다. 이 기술은 주로 LiDAR, RGB-D 카메라, 스테레오 비전 시스템을 통해 수집된 3D 데이터를 기반으로 한다.

 

LiDAR로 생성된 포인트 클라우드를 활용하여 물체의 위치와 형태를 인식하는 방법이다. PointNet과 같은 딥러닝 모델이 이 분야에서 널리 사용되며, 이러한 방법들은 고해상도의 실시간 3D 지도 생성에 필수적이다.

 

RGB 카메라로 얻은 2D 이미지와 3D 정보를 결합하여 물체를 탐지하는 기술이다. 이 방법은 물체의 색상 및 패턴 정보를 추가하여 탐지 성능을 향상시킨다. 최근 연구에서는 LiDAR와 카메라 이미지를 결합하여 탐지의 정확성을 높이는 FusionRCNN과 같은 방법이 제안되었다.

 

CNN(Convolutional Neural Networks) RNN(Recurrent Neural Networks)과 같은 딥러닝 구조를 사용하여 3D 객체의 특징을 학습하고 인식한다. 이러한 모델은 데이터셋에 기반하여 물체 분류 및 위치 추정의 정확성을 높이며, 특히 자율주행 차량에서의 장애물 인식에 중요한 역할을 한다.

 

도로의 장애물 및 보행자를 탐지하여 주행 안전성을 높이는 데 사용된다. 이 분야에서는 LiDAR 포인트 클라우드와 비전 데이터를 융합하여 더욱 정밀한 탐지를 구현하는 연구가 활발히 진행되고 있다.

 

로봇이 주변 환경을 이해하고 상호작용할 수 있도록 돕는다. 이는 특히 물체의 정확한 위치를 파악하여 로봇의 경로 계획 및 작업 수행을 지원하는 데 중요한 역할을 한다.

 

사용자 경험을 향상시키기 위해 실시간으로 물체를 인식하고 반응한다. 예를 들어, 증강 현실에서는 물체의 위치와 형태를 정확하게 파악하여 가상 객체와의 상호작용을 강화해야 한다.

 

이러한 기술들은 지속적으로 발전하고 있으며, 더욱 정밀하고 효율적인 3D 객체 탐지 솔루션을 제공하고 있다. 연구와 기술의 발전은 실제 환경에서의 인식 정확성을 크게 향상시키고 있다.

 

3D 객체 탐지는 3D 공간에서 특정 객체를 정확히 식별하고 분류하는 기술로, 다양한 3D 공간 데이터 처리기술이 이를 지원한다. 최근에는 딥러닝 기반의 기술들이 3D 객체 탐지에 활발히 적용되고 있다. 대표적인 기술들로는 VoxelNet, PointNet, PointRCNN 등이 있다.

 

3.1 VoxelNet

 

VoxelNet은 자율 주행 시스템에서 매우 중요한 포인트 클라우드를 사용하여 3D 객체를 감지하도록 특별히 설계된 혁신적인 딥러닝 아키텍처이다. 이 아키텍처는 원시 포인트 클라우드 데이터를 구조화된 3D 복셀 그리드로 변환하여 효율적인 처리 및 특징 추출을 가능하게 함으로써 독특한 접근 방식이다. 복셀 표현으로의 변환은 VoxelNet3D 컨볼루션을 효과적으로 활용할 수 있게 하여 공간 정보를 캡처하는 동시에 계산 효율성을 보장하기 때문에 매우 중요하다. 이러한 효율성은 자율 주행에 필요한 실시간 애플리케이션에 필수적이다.

 

VoxelNet의 강점은 각 복셀의 표현력을 크게 향상시키는 새로운 특징 인코딩 레이어를 통합할 수 있다는 점에 있다. 이는 각 복셀에 포함된 포인트의 고유한 특성을 고려함으로써 달성되며, 이는 복잡한 환경 내에서 객체를 감지하고 분류하는 네트워크의 능력을 향상시킨다. 이 특징 인코딩 단계는 전통적인 2D 합성곱 신경망을 사용하여 처리하기 어려운 점 클라우드 데이터의 불규칙하고 희소한 특성으로 인해 발생하는 문제를 해결하는 데 매우 중요하다.

 

연구에 따르면 VoxelNet3D 객체 감지 분야에서 상당한 기여를 하고 있다. 예를 들어, 높은 정확도를 제공하면서도 계산 효율성을 유지할 수 있는 아키텍처 덕분에 자율주행차의 실시간 응용 분야에서 선호되는 선택이다. 게다가 VoxelNet의 희소 표현 통합은 자율주행 시나리오에서 흔히 볼 수 있는 대규모 데이터를 효과적으로 처리할 수 있게 해준다.

 

VoxelNet의 개발은 3D 데이터 처리 분야에서 상당한 진전을 이루었으며, 자율 주행 기술의 미래 혁신을 위한 토대를 마련했다. 효율적인 복셀화와 고급 특징 인코딩 기술을 결합하여 이 분야의 핵심 과제를 해결한다. 이는 탐지 정확도를 향상시킬 뿐만 아니라 보다 정교한 실시간 3D 인식 시스템 개발의 경계를 허물고 있다. 강력한 성능과 혁신적인 접근 방식을 바탕으로, VoxelNet3D 포인트 클라우드 처리 및 자율 시스템 분야의 지속적인 연구 개발에 지속적으로 영향을 미치고 있다.

 

VoxelNet3D 객체 탐지를 위한 혁신적인 모델로, Point Cloud 데이터를 3D 격자(voxel)로 변환하여 처리한다. voxelPoint Cloud의 한 점을 대표하며, 이를 통해 모델은 공간적인 정보를 보다 효과적으로 처리할 수 있다. VoxelNet은 이 voxel 정보를 통해 객체를 탐지하고, 예측을 수행한다. 이 방식은 효율적이고 빠르게 대규모 Point Cloud 데이터를 처리할 수 있다는 장점이 있다.

 

3.2 PointNet

 

포인트넷은 순서가 없는 포인트 세트를 직접 소비하여 3D 포인트 클라우드 데이터 처리에 혁명을 일으킨 획기적인 딥러닝 아키텍처이다. 구조화된 입력이 필요한 기존 방법과 달리 포인트넷은 대칭 함수를 사용하여 순열 불변성을 보장함으로써 포인트 간의 공간 관계를 유지하므로 입력 포인트 순서에 관계없이 출력이 일관되게 유지된다.

 

PointNet의 핵심 혁신은 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하고 맥스 풀링 연산을 수행하는 데 있다. 이 아키텍처는 개별 포인트의 특징을 글로벌 표현으로 효율적으로 집계하여 분류 및 분할과 같은 작업에 특히 유용하다. 대규모 포인트 클라우드를 효율적이고 정확하게 처리할 수 있는 능력 덕분에 PointNet은 이 분야의 기초 모델이 되었으며, 이는 그 원칙을 기반으로 한 수많은 후속 아키텍처에 영감을 주었다.

 

PointNet의 영향력은 학문적 연구를 넘어 자율 주행 및 로봇 인식과 같은 분야에서 실질적인 구현에 영향을 준다. 예를 들어, 자율 시스템에서 PointNetLiDAR 데이터를 처리하여 실시간으로 객체를 식별하고 분류함으로써 객체 감지 및 내비게이션을 개선하는 데 사용되었다. PointNet의 설계는 3D 데이터와 관련된 복잡성, 예를 들어 폐색 및 점 밀도의 변화를 효과적으로 처리할 수 있게 하여 컴퓨터 비전 응용 분야에서 다재다능한 도구가 된다.

 

PointNet이 가져온 발전은 다양한 혁신적인 맥락에서 PointNet의 적응을 이끌어냈다. 예를 들어, 이는 공중 LiDAR 데이터를 분류하는 데 적용되어 원격 감지 작업의 정확성과 효율성을 향상시켰다. 또한, PointNet의 적응력은 물리 기반 신경망과의 통합을 통해 균열 전파 분석 및 유체 역학 시뮬레이션과 같은 복잡한 산업 문제를 해결하는 데 입증되었다.

 

포인트넷은 3D 데이터 처리 분야에서 벤치마크 역할을 계속하며, 포인트 클라우드 데이터를 처리하는 딥러닝 모델의 능력을 크게 발전시키고 있다. 그 영향력은 이론적 발전과 실제 응용 모두에서 분명하며, 인공지능과 머신러닝의 진화하는 환경에서 지속적인 관련성과 적응력을 보여준다.

 

PointNetPoint Cloud 데이터를 직접 처리할 수 있는 모델로, 각 점의 순서와 관계없이 3D 공간에서 객체를 인식할 수 있다. PointNet은 점들의 특징을 추출하고, 이를 기반으로 분류 및 세그멘테이션을 수행한다. 이 모델은 Point Cloud의 비정형적인 특성을 처리할 수 있어 자율주행, 로봇공학, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다.

 

3.3 PointRCNN

 

PointRCNN3D 객체 감지 분야에서 중요한 프레임워크로, 특히 자율 주행과 같은 응용 분야에 적합하다. 이 프레임워크는 3D 포인트 클라우드 데이터에서 객체를 감지하는 정확성과 효율성을 향상시키기 위해 두 단계의 감지 프로세스를 사용한다. 첫 번째 단계는 포인트 기반 지역 제안 네트워크를 통해 객체 제안을 생성하는 것이다. 이 단계는 원시 포인트 클라우드 데이터에서 직접 작동하므로 이미지 투영이나 복셀화에 의존하는 전통적인 방법에서 손실될 수 있는 상세한 공간 정보를 보존할 수 있기 때문에 매우 중요하다.

 

두 번째 단계에서 PointRCNN3D 바운딩 박스 회귀를 수행하여 초기 제안을 세분화한다. 이는 포인트 클라우드 데이터 내에서 감지된 객체에 더 잘 맞도록 바운딩 박스의 크기와 방향을 조정한다. PointRCNN은 원시 포인트 클라우드에서 직접 추출한 특징을 활용함으로써 객체 감지에서 더 높은 정확도를 달성하며, 특히 복잡한 기하학적 구조와 폐색이 있는 어려운 환경에서 더욱 그렇다.

 

PointRCNN의 주요 장점 중 하나는 종단 간 학습이 가능하다. 이 아키텍처는 네트워크 단계의 원활한 통합을 촉진하여 모델의 탐지 성능뿐만 아니라 계산 효율성도 향상시켜 자율 주행 시스템에 필요한 애플리케이션과 같은 실시간 애플리케이션에 적합하다.

 

연구에 따르면 포인트 클라우드 데이터를 사용하는 방법은 자율 주행 상황에서 3D 장면의 이해와 해석을 크게 향상시킬 수 있다. 예를 들어, PointRCNN을 기반으로 한 다중 목표 탐지 알고리즘과 복셀 포인트 클라우드 융합 기법을 사용하면 동적 시나리오에서 그 다재다능함과 효과를 입증할 수 있다. 또한, 3D 포인트 클라우드 및 딥러닝 접근법 분야의 설문조사는 자율 주행에서 장면 이해를 위한 이러한 프레임워크의 중요성이 점점 더 커지고 있다.

 

전반적으로 PointRCNN3D 객체 감지 기술에서 상당한 발전을 하였다. 원시 포인트 클라우드 데이터를 직접 처리할 수 있는 능력과 효율적인 2단계 감지 프로세스 덕분에 안전과 성능에 있어 빠르고 정확한 객체 감지가 중요한 자율 주행 산업에서 강력한 도구이다.

 

PointRCNN3D 객체 탐지를 위해 PointNet을 기반으로 한 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용한 기술로, Point Cloud 데이터를 효과적으로 처리하여 객체를 정확히 탐지한다. PointRCNN은 기존의 2D 객체 탐지 방법을 3D 환경에 맞게 확장한 기술로, 자율주행 차량의 객체 인식, 로봇의 환경 인식 등에 적용된다.

 

4. 응용 분야

 

PointRCNN은 자율주행 시스템에서 필수적인 역할을 하며, 주변 환경의 객체를 정확히 인식하고 추적하는 데 사용된다. 이는 차량의 안전한 주행을 보장하는 데 중요한 요소로 작용한다. 3D 포인트 클라우드를 이용한 객체 감지는 차량이 복잡한 교통 상황에서도 높은 정확도로 장애물을 피할 수 있다.

 

로봇은 환경과 상호작용하기 위해 3D 객체 탐지 기술을 활용한다. PointRCNN은 로봇이 실시간으로 주변 환경을 이해하고 필요한 작업을 수행한다.

 

AR 환경에서 가상 객체를 실제 세계에 자연스럽게 삽입하기 위해서는 3D 공간에서의 정확한 객체 감지가 필요하다. PointRCNN은 이러한 작업에서 중요한 역할을 한다.

 

드론은 비행 중 다양한 장애물을 인식하고 회피하는 기능이 필요하다. PointRCNN을 활용하여 드론의 센서 데이터로부터 실시간으로 객체를 감지하고, 안전한 비행 경로를 설정할 수 있다.

도시 환경의 3D 모델링과 분석에 PointRCNN을 적용하여, 도시 계획 및 관리에 중요한 인사이트를 제공한다. 이는 교통 효율성을 높이고, 도시 내 안전을 강화하는 데 도움을 줄 수 있다.

 

이러한 응용 분야에서 PointRCNN은 높은 정확도와 실시간 처리가 요구되는 상황에서 매우 유용하다. 연구에 따르면, PointRCNN을 기반으로 한 멀티타겟 탐지 알고리즘과 같은 기술은 이러한 응용에서 그 성능과 효율성을 입증하고 있다. PointRCNN3D 객체 감지의 정확성과 효율성을 극대화하는 데 기여하며, 이는 자율주행차 및 기타 첨단 시스템의 발전에 중요한 역할을 한다.

 

 

3D 공간 데이터 처리기술은 여러 산업 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 주요 응용 분야는 다음과 같다.

 

4.1 자율주행 차량

 

자율주행 차량은 첨단 기술을 통해 인간의 개입 없이 스스로 주행할 수 있는 차량을 의미한다. 이 차량들은 다양한 센서, 카메라, 레이더, LiDAR 등을 활용하여 주변 환경을 정밀하게 인식한다. 이러한 기술들은 실시간 데이터 처리와 결합되어 안전한 주행 경로를 결정하는 데 필수적이다.

 

특히, 3D 객체 감지 기술은 자율주행 차량의 핵심 요소로, 차량 주변의 물체를 정확하게 탐지하고 인식하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, PointRCNN은 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 차량의 주변 환경을 고해상도로 분석할 수 있도록 한다. 이를 통해 자율주행 차량은 보행자, 다른 차량, 도로 표지판 등을 실시간으로 인식하여 안전한 운전을 보장할 수 있다.

 

또한, 자율주행 차량은 머신러닝 및 인공지능 기술을 적용하여 주행 패턴을 학습하고, 다양한 주행 상황에 적응할 수 있는 능력을 갖추고 있다. 이러한 기술들은 차량의 안전성, 효율성, 그리고 사용자 경험을 향상시키는 데 기여하고 있다. 특히, 다중 센서 융합 기술은 3D 객체 감지의 정확도를 높여 다양한 환경에서도 안정적인 성능을 발휘할 수 있도록 한다.

 

자율주행 차량은 복잡한 알고리즘과 센서 기술의 융합을 통해 미래의 교통체계를 혁신하는 중요한 분야로 자리 잡고 있다. 이러한 기술은 교통 혼잡을 줄이고, 교통사고를 감소시키며, 보다 효율적인 교통 흐름을 가능하게 함으로써 사회 전반에 긍정적인 영향을 준다.

 

자율주행 차량에서는 LiDAR 센서와 3D 객체 탐지 기술을 이용하여 차량의 주변 환경을 실시간으로 인식하고 분석한다. 이를 통해 장애물 회피, 보행자 인식, 교차로 분석 등을 수행하며, 차량의 안전성과 주행 효율성을 극대화한다.

 

4.2 의료 분야

 

의료 분야에서의 3D 객체 감지 기술, 특히 PointRCNN과 같은 기술은 다양한 응용 가능성을 가지고 있다. 이러한 기술들은 주로 의료 이미징, 수술 로봇, 환자 모니터링 시스템 등에서 활용된다.

 

3D 객체 감지 기술은 CT, MRI, 초음파 이미지에서 병변을 정확하게 탐지하는 데 도움을 준다. 이는 특히 방사선학과 같은 분야에서 중요한 역할을 하며, 인공지능과 머신러닝을 활용한 컴퓨터 보조 진단 시스템과 결합하여 진단의 정확도를 높인다.

 

수술 로봇 시스템에서 3D 객체 감지 기술은 수술 중 주변 조직 및 장기의 정확한 인식을 가능하게 하여, 안전하고 정밀한 수술을 돕는다. 이는 의료 인공지능의 발전과 함께 수술의 효율성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있다.

 

3D 센서와 객체 감지 기술을 통해 환자의 실시간 움직임과 생체 신호를 분석하여, 조기에 이상 징후를 발견할 수 있다. 이러한 기술은 인공지능 기반의 환자 모니터링 시스템과 결합되어 환자의 상태를 지속적으로 추적하고 관리하는 데 유리하다.

 

가상 현실(VR)과의 결합을 통해 의료 교육 및 훈련에 활용될 수 있다. 3D 객체 감지 기술은 의사나 의료 전문가가 수술 및 진단을 시뮬레이션하는 데 중요한 역할을 하며, 실제와 유사한 환경에서의 학습을 가능하게 한다.

 

이러한 응용들은 의료 분야에서의 진단 및 치료의 정확성을 높이고, 전반적인 안전성을 개선하는 데 기여한다. 특히, 인공지능과 결합된 3D 객체 감지 기술은 의료 분야에서의 혁신을 가속화하며, 환자의 건강과 안전을 증진하는 데 중요한 도구로 자리 잡고 있다. 이러한 연구들은 의료 AI의 상업적, 규제적, 사회적 측면에서의 활용 가능성에 대한 새로운 관점을 제공한다.

 

의료 분야에서는 3D 공간 데이터 처리기술을 활용하여 정밀한 진단과 수술 계획을 수립한다. 3D 의료 이미징, 예를 들어 CT 스캔이나 MRI 결과에서 얻은 Point Cloud 데이터를 이용하여 수술 부위를 시각화하고, 정확한 위치와 크기를 측정하여 수술의 정확성을 높인다.

 

4.3 산업 자동화 및 로봇공학

 

산업 자동화 및 로봇공학 분야에서 3D 객체 감지 기술, 특히 PointRCNN과 같은 모델은 혁신적인 변화를 이끌고 있다. 이러한 기술은 다양한 산업 분야에서 효율성과 정확성을 크게 향상시키며, 다음과 같은 구체적인 분야에서 중요한 역할을 수행한다

 

3D 객체 감지 기술은 로봇 시스템이 창고 내에서 물체를 인식하고 분류하는 데 필수적이다. 이를 통해 다양한 크기와 형태의 물체를 정확히 인식하여 로봇이 효율적인 이동 및 분류 작업을 수행할 수 있다. 이러한 기술은 산업 공정의 효율성을 높이고, 물류 시스템의 자동화를 촉진한다.

 

산업용 로봇이 부품을 자동으로 조립할 때 3D 객체 감지는 부품의 정확한 위치와 방향을 인식하여 조립 효율성을 높인다. 이는 생산 속도를 증가시키고 불량률을 감소시키는 데 크게 기여하며, 스마트 제조 환경에서 중요한 역할을 수행한다.

 

3D 스캐닝 기술을 활용하여 제품의 형상 및 치수를 검사하는 데 사용되며, 제품의 품질을 보장하고 결함을 조기에 발견하여 비용을 절감하는 데 중요한 역할을 한다. 이러한 자동화된 품질 검사 시스템은 제품의 신뢰성을 높인다.

 

로봇과 자동화 시스템의 안전성을 높이기 위해 3D 객체 감지 기술이 활용된다. 이를 통해 로봇이 인근의 인간이나 장애물을 인식하고 안전하게 작동할 수 있다. 이러한 안전 메커니즘은 산업 환경에서의 사고를 줄이는 데 기여한다.

 

자율주행 차량이나 드론이 물체를 감지하고 경로를 계획하는 데 필수적이다. 3D 객체 감지 기술은 이러한 시스템이 효율적으로 작동하며, 장애물을 피하고 안전하게 배송 작업을 수행할 수 있도록 한다.

 

이러한 분야에서 3D 객체 감지 기술은 산업 자동화의 혁신을 이끌며, 생산성 향상과 비용 절감, 안전성 강화를 실현하는 데 큰 기여를 하고 있다. 앞으로도 이러한 기술은 로봇공학 및 자동화 시스템의 발전에 필수적인 요소로 자리 잡을 것이다. 연구 결과에 따르면, 이러한 기술의 적용은 산업 공정의 효율성을 높이고, 자동화 시스템의 복잡성을 관리하는 데 중요한 기여를 하고 있다.

 

산업 자동화 및 로봇공학에서는 3D 공간 데이터 처리기술을 통해 제조 공정의 효율성을 높이고 품질 검사를 자동화한다. 로봇은 LiDAR 센서나 3D 카메라를 사용하여 제품을 인식하고, 이상을 감지하여 품질 문제를 해결하는 데 도움을 준다.

 

4.4 안전 감시 시스템

 

안전 감시 시스템에서 3D 객체 감지 기술은 다양한 환경에서의 효과적인 모니터링과 보안 솔루션을 제공하는 데 중요한 역할을 한다. 이 기술은 특히 실시간 모니터링, 침입 감지, 사고 예방, 데이터 분석 및 보고, 그리고 인공지능 통합과 같은 영역에서 두드러진 활약을 보였다.

 

실시간 모니터링 기능을 통해 3D 객체 감지 시스템은 카메라와 센서를 활용하여 주변 환경을 실시간으로 분석한다. 이러한 실시간 분석은 사람, 차량 및 물체의 정확한 인식을 가능하게 하며, 위험한 상황이 발생할 경우 즉각적인 경고를 한다. 이는 특히 도로나 공항과 같은 복잡한 환경에서 안전성을 높이는 데 필수적이다.

 

침입 감지와 관련하여, 3D 객체 감지 기술은 특정 보안 구역 내에서 비정상적인 움직임이나 행동을 탐지하는 데 효과적이다. 이는 침입자의 접근을 조기에 발견하고 보안 인력에게 즉각적인 알림을 제공함으로써 보안 구역의 무단 진입을 방지한다.

 

사고 예방의 측면에서, 이러한 시스템은 산업 현장을 포함한 다양한 환경에서 위험 요소를 조기에 감지하여 경고를 제공함으로써 사고를 예방한다. 예를 들어, 작업자가 위험 구역에 접근할 때 자동 경고 시스템이 작동하여 사고를 방지할 수 있다.

 

데이터 분석 및 보고 기능은 수집된 3D 데이터를 활용한 후속 분석을 통해 보안 상황을 평가하고, 문제를 파악하는 데 도움을 준다. 이러한 분석 결과는 향후 보안 전략 수립에 중요한 인사이트를 제공하며, 지속적인 보안 개선을 가능하게 한다.

 

인공지능 통합을 통해 3D 객체 감지 기술은 머신러닝 알고리즘과 결합하여 보다 지능적인 감시 시스템을 구축할 수 있다. 이는 시스템이 패턴을 학습하고, 더욱 정교한 경고 및 반응 메커니즘을 구현할 수 있도록 한다.

 

이와 같은 방법으로 3D 객체 감지 기술은 안전 감시 시스템의 필수적인 요소로 자리 잡고 있으며, 다양한 보안 요구를 충족시키고 시설의 안전성을 높이는 데 기여하고 있다. 이러한 기술은 앞으로도 더욱 발전하여 보다 정교하고 효율적인 안전 감시 솔루션으로 자리매김할 것으로 기대된다. 이러한 기술 발전은 특히 인공지능과의 통합을 통해 더욱 강력한 보안 시스템으로 진화할 것이다.

 

3D 객체 탐지 기술은 안전 감시 시스템에서도 중요한 역할을 한다. LiDAR 센서와 3D 객체 탐지 기술을 통해 침입자를 탐지하거나, 사람이 근처에 있는지 확인하는 데 사용할 수 있다. 또한, 3D 공간에서의 행동 패턴을 분석하여 불법 활동을 추적하고 예방할 수 있다.

 

4.5 VR/AR

 

가상 현실(VR) 및 증강 현실(AR) 분야에서 3D 객체 감지 기술은 다양한 산업에서 사용자 경험을 크게 향상시키고 있다. 3D 객체 감지는 사용자가 가상 환경 내에서 실제 물체와 상호작용할 수 있게 하며, 이는 특히 AR 애플리케이션에서 실시간으로 주변 환경을 인식하여 가상의 요소를 정확히 배치하고 조작하는 데 필수적이다. 이는 사용자 경험을 더욱 몰입감 있게 만든다.

 

VR 환경에서 3D 객체 감지는 현실적인 시뮬레이션을 구현하는 데 활용된다. 이는 의료, 군사, 항공 등 다양한 분야에서 훈련 시나리오를 제공하여 참여자들이 실제 상황을 안전하게 경험하고 연습할 수 있게 한다. 특히 건설 안전 분야에서 VR/AR의 응용은 작업자의 안전 인식을 높인다.

 

게임 산업에서 3D 객체 감지는 플레이어의 움직임과 위치를 정확히 추적하여 몰입감 넘치는 경험을 제공한다. 이는 가상 캐릭터와의 상호작용을 가능하게 하여 게임의 현실감을 증대시킨다.

 

건축 및 엔지니어링 분야에서 AR 기술을 활용하여 설계 모델을 실제 환경에 시각화할 수 있다. 이를 통해 설계 과정에서의 오류를 미리 발견하고, 고객과의 소통을 원활하게 할 수 있다. 이러한 응용은 특히 건설 안전 분야와 시너지를 발휘할 수 있다.

 

AR 기술은 소비자가 제품을 가상으로 체험할 수 있게 하여 구매 결정을 돕는다. 예를 들어, 가구를 집에 배치하거나 화장품 색상을 미리 시도해 볼 수 있는 기능을 제공한다. 이는 소비자의 구매 경험과 상호작용을 강화한다.

 

이와 같은 방식으로 3D 객체 감지 기술은 VR AR 분야에서 혁신적인 경험을 제공하며, 다양한 산업에서 활용되고 있다. 앞으로도 이러한 기술은 더욱 발전하여, 사용자와 가상 환경 간의 상호작용을 더욱 매끄럽고 자연스럽게 만들어 줄 것이다. 이는 VR/AR 기술이 교육, 엔터테인먼트, 상업 등 다양한 분야에서의 활용을 더욱 확대할 것이다. 동시에 이러한 기술의 발전은 관광 및 호스피탈리티 산업에서도 새로운 기회를 창출할 것이다.

 

VR(가상 현실)AR(증강 현실) 분야에서는 3D 공간 데이터가 실세계 객체와 상호작용하는 데 중요한 역할을 한다. 3D 공간 데이터를 통해 가상 객체를 실세계에 적절하게 배치하고, 사용자가 자연스럽게 상호작용할 수 있도록 돕는다.

 

5. 결론

 

3D 공간 데이터 처리기술은 자율주행, 의료, 산업, 안전, VR/AR 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어가고 있다. 특히, LiDAR 센서와 3D 객체 탐지 기술은 각각의 분야에서 중요한 역할을 하며, 실시간 환경 분석, 정확한 진단 및 치료, 효율적인 자동화 시스템 구축에 기여하고 있다. 이러한 기술들은 향후 더욱 발전할 것이며, 다양한 분야에서 더욱 풍부한 사용자 경험을 제공할 것이다.

 

참고 문헌

 

1. Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). Lidar Point Cloud Compression, Processing and Learning for Autonomous Driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24, 962-979.

2. Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving Applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-3795.

3. Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D data computation and visualization. Displays, 73, 102169.

4. Beam, A. L., Drazen, J. M., Kohane, I. S., Leong, T., Manrai, A., & Rubin, E. J. (2023). Artificial Intelligence in Medicine. New England Journal of Medicine, 388(13), 1220-1221.

5. Campilho, R., & Silva, F. J. G. (2023). Industrial Process Improvement by Automation and Robotics. Machines.

6. Cao, M., & Wang, J. (2020). Obstacle Detection for Autonomous Driving Vehicles With Multi-LiDAR Sensor Fusion. Journal of Dynamic Systems Measurement and Control - Transactions of the ASME, 142.

7. Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D object detection from monocular, stereo and point cloud for autonomous driving. Neurocomputing, 494, 23-32.

8. Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). An Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring. Remote. Sens., 15, 2922.

9. Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. (2020). New regional stratigraphic insights from a 3D geological model of the Nasia sub-basin, Ghana, developed for hydrogeological purposes and based on reprocessed B-field data originally collected for mineral exploration. Solid Earth, 11, 349-361.

10. Enríquez, J. G., Ramirez, A. J., Domínguez-Mayo, F. J., & García-García, J. A. (2020). Robotic Process Automation: A Scientific and Industrial Systematic Mapping Study. IEEE Access, 8, 39113-39129.

11. Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Super Sparse 3D Object Detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 45, 12490-12505.

12. Fernandes, D., Silva, A., Névoa, R., Simões, C., Gonzalez, D. G., Guevara, M., Novais, P., Monteiro, J., Melo-Pinto, P., & Melo-Pinto, P. (2021). Point-cloud based 3D object detection and classification methods for self-driving applications: A survey and taxonomy. Information Fusion, 68, 161-191.

13. Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.

14. Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). AAPM task group report 273: Recommendations on best practices for AI and machine learning for computer-aided diagnosis in medical imaging. Medical physics.

15. Huang, S. (2019). Augmented reality and virtual reality: the power of AR and VR for business. Information Technology and Tourism, 21, 457-459.

16. Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021). Learning-Based Automation of Robotic Assembly for Smart Manufacturing. Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.

17. Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). ‘The persuasion effects of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) video advertisements: A conceptual review’. Journal of Business Research.

18. Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). Triplanar convolution with shared 2D kernels for 3D classification and shape retrieval. Computer Vision and Image Understanding, 193, 102901.

19. Kim, J., Kim, M., Park, M., & Yoo, J. (2022). Immersive interactive technologies and virtual shopping experiences: Differences in consumer perceptions between augmented reality (AR) and virtual reality (VR). Telematics and Informatics, 77, 101936.

20. Kusiak, A. (2023). Hyper-automation in manufacturing industry. J. Intell. Manuf., 35, 1-2.

21. Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A critical review of virtual and augmented reality (VR/AR) applications in construction safety. Automation in Construction, 86, 150-162.

22. Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 20707-20720.

23. Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey. International Journal of Computer Vision, 131, 1909-1963.

24. Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). Industrial vision and automation. Measurement Science and Technology, 33.

25. Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Artificial intelligence in healthcare: a mastery. Biotechnology and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.

26. Nebot, E. (2018). Robotics: From Automation to Intelligent Systems. Engineering.

27. Ren, S., Pan, X., Zhao, W., Nie, B., & Han, B. (2022). Dynamic graph transformer for 3D object detection. Knowledge-Based Systems, 259, 110085.

28. Song, S., Huang, T., Zhu, Q., & Hu, H. (2023). ODSPC: deep learning-based 3D object detection using semantic point cloud. Visual Computer, , 1-15.

29. Wei, W. (2019). Research progress on virtual reality (VR) and augmented reality (AR) in tourism and hospitality. Journal of Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.

30. Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). A Novel Method for Regional Prospecting Based on Modern 3D Graphics. Minerals.

31. Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). Artificial IntelligenceBased Prediction of Lung Cancer Risk Using Nonimaging Electronic Medical Records: Deep Learning Approach. Journal of Medical Internet Research, 23.

32. Zhou, Q. (2022). Computer-aided detection and diagnosis/radiomics/machine learning/deep learning in medical imaging. Medical Physics.

Research Report: 3D Spatial Data Processing Technology 
and Its Applications  AI Research Institute 
2025_01Youngho Hong
Abstracts:
This research covers the development and application of 3D spatial 
data processing technologies, especially point cloud data acquisition 
and 3D object detection technologies utilizing LiDAR sensors. 
Focusing on 3D object detection technologies VoxelNet, PointNet, 
and PointRCNN, we describe how these technologies are being 
utilized in various fields such as autonomous vehicles, healthcare, 
industrial automation, safety surveillance systems, and VR/AR. Point 
cloud data collected by LiDAR sensors analyzes 3D space with high 
precision, and 3D object detection technology based on it plays an 
important role in real-time environment recognition, precision 
diagnosis, manufacturing process optimization, etc. This study 
analyzes the impact of 3D spatial data processing technology on 
modern industry and technological innovation, and discusses the 
potential for future development.
Keywords:
3D Spatial Data, LiDAR Sensors, Point Cloud, 3D Object Detection, 
VoxelNet, PointNet, PointRCNN, Autonomous Vehicles, 
Healthcare, Industrial Automation, Safety Surveillance Systems, 
VR/AR, Deep Learning2 --
1. Introduction
It involves the process of data collection, storage, analysis, and 
visualization, and uses technologies such as LiDAR, photogrammetry, 
and 3D scanning to process three-dimensional spatial information. 
These technologies are used in a variety of software platforms, with 
geographic information systems (GIS) and computer-aided design 
(CAD) the primary tools. This for complex spatial analysis.
LiDAR uses laser pulses to collect distance data, while 
photogrammetry uses aerial photographs to create 3D models. These 
data are stored in a database and used for analysis and visualization 
when needed.1)
Research has shown that 3D CNN structures can be used to learn 3D 
representations, which can be done more efficiently than traditional 
fully 3D CNN-based methods.2)
GPU-based 3D visualization methods allow for more sophisticated and 
accurate spatial demarcation.3)
3D modeling is used as an essential tool in the architectural design 
and simulation process. It allows you to evaluate the safety of 
structures and increase the accuracy of your designs.
3D spatial data is utilized in studies of ecosystem change and disaster 
management. For example, 3D geological modeling is used for 
groundwater exploration and geological research.4)
3D data being utilized to develop immersive environments to 
enhance the user experience. This is applied in a variety of 
industries, including education, healthcare, and entertainment.
3D spatial data processing technologies are rapidly advancing in 
various fields, especially point cloud data acquisition and object 
detection in 3D space using LiDAR sensors. These technologies 
revolutionizing autonomous vehicles, medical , industrial 3 --
automation, safety surveillance systems, and VR/AR environments. 
This research report provides a basic understanding of 3D spatial 
data processing technologies and explains how they are being 
applied in various industries.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D data computation and 
visualization. Displays, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Triplanar convolution with shared 2D kernels for 3D classification and 
shape retrieval. Computer Vision and Image Understanding, 193, 102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). A Novel Method for Regional 
Prospecting Based on Modern 3D Graphics. Minerals.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). New regional stratigraphic insights from a 3D geologic model of the 
Nasia sub-basin, Ghana, developed for hydrogeologic purposes and based 
on reprocessed B-field data originally collected for mineral exploration. 
Solid Earth, 11, 349-361.4 --
2. Collecting Point CLoud data with LiDAR sensors
Point cloud data collection using LiDAR sensors plays an important 
role in a wide range of applications, and is particularly well suited for 
high-resolution 3D data collection. LiDAR technology emits laser 
pulses to receive signals reflected from objects and calculates 
distance information based on them. This information is stored in a 
point cloud format, where each point contains X, Y, Z coordinates 
and reflection intensity.
LiDAR point clouds can be in a variety of fields, including urban , 
environmental , and resource management. For example, they can be 
useful for structural analysis of forests or precise surveying of 
buildings. Point clouds are then converted into 3D or GIS data by 
post-processing for denoising, alignment, and surface reconstruction. 
Various software is used in this process, especially GPU-based 3D 
visualization methods, which allow for more sophisticated spatial 
demarcation.5)
LiDAR data also plays an important role in perception systems for 
autonomous vehicles. LiDAR point cloud processing and training in 
the field of autonomous driving has contributed to accurate 
perception of the road environment and object detection.6) These 
data are essential for constructing high-resolution, real-time 3D 
maps, which autonomous vehicles to navigate safely in complex road 
conditions.
LiDAR point can also be in For example, data collected by aircraftmounted
LiDAR can be used to reconstruct 3D models of geological 
formations, which contribute to groundwater exploration or 
geological research.7) This 3D geological modeling enables new 
geological interpretations and helps to better understand the 
geological characteristics of an area.
The advantages of LiDAR technology include high-speed data 
acquisition and high accuracy, but it has limitations as relatively 
high cost and performance in rainy or Ongoing research and 5 --
development is being done to overcome these technical limitations, 
which is allowing LiDAR technology to be used in a variety of 
industries.
A LiDAR (Light Detection and Ranging) sensor is a technology that 
uses lasers to measure the surface of an object and use the data to 
obtain 3D spatial information. The point cloud data generated by a 
LiDAR sensor is a collection of many points distributed in 3D space, 
each of which can be characterized by elevation, distance, and 
positioning.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D data computation and 
visualization. Displays, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Lidar Point Cloud Compression, Processing and Learning for Autonomous 
Driving. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 24, 962-
979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). New regional stratigraphic insights from a 3D geologic model of the 
Nasia sub-basin, Ghana, developed for hydrogeologic purposes and based 
on reprocessed B-field data originally collected for mineral exploration. 
Solid Earth, 11, 349-361.6 --
beams. This data is crucial for autonomous vehicles' perception of 
their surroundings, modeling architecture and civil engineering, 
and 3D mapping.
3. 3D object detection technology
3D object detection is an important technology for recognizing and 
localizing objects in 3D space, and essential in a variety of fields, 
including autonomous vehicles, , and augmented reality. It is 
primarily based on 3D data collected through LiDAR, RGB-D cameras, 
and stereo vision systems.
It utilizes point clouds generated by LiDAR to recognize the location 
and shape of objects. Deep learning models such as PointNet are 
widely used in this field, and these methods are essential for 
generating high-resolution, real-time 3D maps.8)
It is a technique for detecting objects by combining 2D images 
obtained with RGB cameras with 3D information. This method 
improves detection performance by adding color and pattern 
information of the object. Recent studies have proposed methods 
such as FusionRCNN, which combines LiDAR and camera images to 
increase the accuracy of detection.9)
Deep structures such as convolutional neural networks (CNNs) and 
recurrent neural networks (RNNs) are used to and recognize features 
of 3D These models improve the accuracy of object classification and 
location estimation based on datasets, which especially important 
for obstacle recognition in autonomous vehicles.10)
It is used to increase driving safety by detecting obstacles and 
pedestrians on the road. There active research in this area to fuse 
LiDAR point clouds with vision data for more precise detection.11)
It helps the robot understand and interact with its environment. This 
especially important for determining the exact location of objects to 
help the robot plan its path and perform tasks.7 --
Recognize and react to objects in real time to enhance the user 
experience. For example, in augmented reality, the location and 
shape of objects must accurately determined to enhance interaction 
with virtual objects.
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D Object Detection for Autonomous Driving: 
A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-Stage 3D Object Detection. 
Remote Sensing, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Super sparse 3D 
object detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, 45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-Camera Fusion for Two-Stage 3D Object Detection. 
Remote Sensing, 15, 1839.8 --
These technologies constantly evolving, providing more precise and 
efficient 3D object detection solutions. Advances in research and 
technology are significantly improving the accuracy of recognition in 
real-world environments.
3D object detection is a technique for accurately identifying and 
classifying specific objects in 3D space, which is supported by 
various 3D spatial data processing techniques. Recently, deep 
learning-based techniques have actively applied to 3D object 
detection. Representative technologies VoxelNet, PointNet, and 
PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
VoxelNet is an innovative deep learning architecture specifically 
designed to detect 3D objects using point clouds, which is critical in 
autonomous driving systems. The architecture takes a unique 
approach by converting raw point cloud data into a structured 3D 
voxel grid to enable efficient processing and feature extraction. The 
conversion to a voxel representation is because it allows VoxelNet to 
effectively utilize 3D convolution to capture spatial information 
while ensuring computational efficiency. This efficiency is essential 
for real-time applications such as those required for autonomous 
driving.
The strength of VoxelNet lies in its ability to incorporate a new 
feature encoding layer that greatly enhances the representational 
power of each voxel. This is achieved by taking into account the 
unique characteristics of the points contained in each voxel, which 
improves the network's ability to detect and classify objects within 
complex environments.12) This feature encoding step is for solving 
problems caused by the irregular and sparse nature of point cloud 
data, which is difficult to handle using traditional 2D convolutional 
neural networks.
Research has shown that VoxelNet has made significant 9 --
contributions to the field of 3D object detection. For exampleits 
architecture's ability to provide high accuracy while maintaining 
computational efficiency makes it a preferred choice for crossexample
applications in autonomous vehicles.13) In addition, 
VoxelNet's sparse representation integration enables it to effectively 
handle the large amounts of data common in autonomous driving 
scenarios.
The development of VoxelNet represents a significant advance in 3D 
data processing and lays the foundation for future innovations in 
autonomous driving technology. It addresses key challenges in the 
field by combining efficient voxelization with advanced feature 
encoding techniques.14) This not only improves detection accuracy, 
but also enables more sophisticated enforcement
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Adversarial 
point cloud perturbations against 3D object detection in autonomous 
driving systems. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D object detection from 
monocular, stereo and point cloud for autonomous driving. 
Neurocomputing, 494, 23-32.10 --
VoxelNet is pushing the boundaries of 3D perception system 
development. With its powerful performance and innovative 
approach, VoxelNet continues influence ongoing research and 
development in the fields of 3D point cloud processing and 
autonomous systems.15)
VoxelNet is an innovative model for 3D object detection that 
processes point cloud data by converting it into 3D grids (voxels). 
Each voxel represents a point in the point cloud, which allows the 
model process spatial information more effectively. VoxelNet uses 
this voxel information detect objects and make predictions. This 
approach the advantage of being able to process large amounts of 
point cloud data efficiently and quickly.
3.2 PointNet
PointNet is a groundbreaking deep learning architecture that 
revolutionizes 3D point cloud data processing by directly consuming 
unordered point sets. Unlike traditional methods that require 
structured inputs, PointNet uses symmetry functions to ensure 
permutation invariance, the spatial relationships between points so 
that the remains regardless of the of the input points.
The key innovation of PointNet is the use of perceptrons (MLPsand 
max-pooling This architecture efficiently aggregates features from 
individual points into a global representation, which is particularly 
useful for tasks such as classification and segmentation. Thanks to its 
ability to and accurately large point , a foundational model in the 
field, inspiring numerous subsequent architectures based on its 
principles.
PointNet's impact extends beyond academic research to practical 
implementations in areas such as autonomous driving and robot 
recognition. For example, in autonomous systems, PointNet has been 
used to process LiDAR data to improve object detection and 
navigation by identifying and classifying objects from one trial to the 
next.16) PointNet's design allows it to effectively handle the 11 --
complexities associated with 3D data, such as occlusions and 
variations in point density, making it a versatile tool in computer 
vision applications.
The advances brought about by PointNet have led to its adaptation in 
a variety of innovative contexts. For example, it has been applied to 
classify airborne LiDAR data, improving the accuracy and efficiency 
of remote sensing operations.17) PointNet's adaptability has also been 
used to integrate with physics-based neural networks to analyze 
crack propagation.
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. (2020). Multi-view 
semantic learning network for point cloud based 3D object detection. 
Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Airborne LiDAR point cloud 
classification using PointNet++ network with full neighborhood features. 
PLOS ONE, 18.12 --
and fluid dynamics simulations solve complex industrial problems.18)
Pointnet continues to serve as a benchmark in 3D data processing, 
significantly advancing the ability of deep learning models to process 
point cloud data. Its impact is evident in both theoretical advances 
and practical applications, demonstrating its continued relevance 
and adaptability in the evolving landscape of artificial intelligence 
and machine learning.19)
PointNet is a model that can directly process point cloud data, 
recognizing objects in 3D space regardless of the order of each point. 
PointNet extracts the features of the points and performs 
classification and segmentation based on them. This model can 
handle the unstructured nature of point clouds and can be used in 
various fields such as autonomous driving, robotics, and medical 
image analysis.
3.3 PointRCNN
PointRCNN is an important framework in the field of 3D object 
detection, especially for applications such as autonomous driving. 
The framework uses a two-step detection process to improve the 
accuracy and efficiency of detecting objects in 3D point cloud data. 
The first step is to generate object suggestions through a point-based 
localization suggestion network. This step is because it works directly 
on the raw point cloud data, preserving detailed spatial information 
that can be lost in traditional methods that rely on image projections 
or voxelization.
In the second step, PointRCNN refines the initial proposal by 
performing 3D bounding box This adjusts the size and orientation of 
the to better fit the detected objects within the point cloud data. By 
utilizing features extracted directly from the raw point cloud, 
PointRCNN achieves higher accuracy in detection especially in 
challenging environments with complex geometry and occlusions.
One of the main advantages of PointRCNN is its ability to learn end-13 --
to-end. This architecture facilitates the seamless integration of 
network stages, improving not only the detection performance of the 
model but also its computational efficiency, making it suitable for 
real-time applications, such as those required by autonomous driving 
systems.
Research has shown that methods using point cloud data can 
significantly improve the understanding and interpretation of 3D 
scenes in autonomous driving situations. For example, the use of a 
multi-target detection algorithm based on PointRCNN and voxel 
point cloud fusion techniques can be used in dynamic scenarios due 
to their versatility and
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). Physics-informed PointNet: A deep 
learning solver for steady-state incompressible flows and thermal fields on 
multiple sets of irregular geometries. Journal of Computational Physics, 468, 
111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.14 --
In addition, surveys in the field of 3D point clouds and deep learning 
approaches the growing importance of these frameworks for scene 
understanding in autonomous driving.20)
Overall, PointRCNN represents a significant advance in 3D object 
detection technology. Its ability to directly process raw point data 
and efficient two-stage detection process makes it a powerful tool for 
the autonomous driving , where fast and accurate object is critical for 
safety and performance.
PointRCNN is a technology that utilizes a CNN (Convolutional Neural 
Network) based on PointNet for 3D object detection, effectively 
processing point cloud data to accurately detect objects. PointRCNN 
is a technology that extends the existing 2D object detection method 
to 3D environments and is applied to object recognition of 
autonomous vehicles and environment recognition of robots.
4. Applications
PointRCNNs play an essential role in autonomous driving systems 
and are used to accurately recognize and track objects in the 
surrounding environment. Object using 3D point can help vehicles 
road obstacles with a high degree of accuracy, even in complex 
traffic situations.22)
The robot utilizes 3D object detection technology to interact with the 
environment. PointRCNN enables the robot to understand its 
surroundings from run to run and perform the necessary tasks.24)
In AR environments, accurate object detection in 3D space is 
required to seamlessly insert virtual objects into the real world. 
PointRCNN plays an important role in this task.
Drones need the ability to recognize and avoid various obstacles 
during flight. PointRCNN can be utilized to detect objects in real-time 
from the drone's sensor data and set a safe flight path.25)15 --
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D Object Detection for Autonomous 
Driving: A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D Object Detection for 
Autonomous Driving: A Comprehensive Survey. International Journal of 
Computer Vision, 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16 --
PointRCNN is applied to 3D modeling and analysis of urban 
environments, providing important insights for urban planning and 
management. This help improve transportation efficiency and 
enhance safety in cities.
In these applications, PointRCNNs are very useful in situations where 
high accuracy and real-time processing are required. Research shows 
that techniques such as multi-target detection algorithms based on 
PointRCNNs demonstrating their performance and efficiency in 
these applications.26) PointRCNNs contribute to maximizing the 
accuracy and efficiency of 3D object detection, which important for 
the advancement of autonomous vehicles and other advanced 
systems.
3D spatial data processing technology used in many different 
industries. Some of the main applications include
4.1 Autonomous vehicles
vehicles are vehicles that use advanced technology to drive 
themselves without human intervention. These vehicles utilize a 
variety of sensors, cameras, radar, LiDAR, and more to accurately 
recognize their surroundings. These technologies, combined with 
real-time data processing, are essential for determining safe driving 
routes.
In particular, 3D object detection technology is a key component of 
autonomous vehicles, playing an important role in accurately 
detecting and recognizing objects around the vehicle. PointRCNN, 
for example, leverages point cloud data to enable high-resolution 
analysis of a vehicle's surroundings. This autonomous vehicles to 
recognize pedestrians, other vehicles, road signs, and more in real 
time to ensure safe driving.27)
Autonomous vehicles also the ability to apply machine learning and 
artificial intelligence technologies to learn driving patterns and adapt 17 --
to different driving situations. These technologies contributing to 
improving vehicle safety, efficiency, and user experience. In 
particular, multi-sensor fusion technology improves the accuracy of 
3D object detection, reliable performance in a variety of 
environments.28)
A Survey on 3D Object Detection Methods for Autonomous Driving 
Applications. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 
3782-3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Multi-Sensor Fusion Technology for 
3D Object Detection in Autonomous Driving: A Review. IEEE Transactions 
on Intelligent Transportation Systems, 25, 1148-1165.18 --
Autonomous vehicles a key area of innovation in the future 
transportation system through the convergence of complex 
algorithms and sensor technologies. These technologies have the 
potential to positively impact society as a whole by reducing 
congestion, decreasing traffic accidents, and enabling more efficient 
traffic flow.29)
Autonomous vehicles use LiDAR sensors and 3D object detection 
technology to recognize and analyze the vehicle's surroundings in 
real time. This allows them to avoid obstacles, recognize pedestrians, 
analyze intersections, and more to maximize safety and driving 
efficiency.
4.2 Healthcare
3D object detection techniques in the medical field, especially those 
such as PointRCNN, a wide range of possible applications. They are 
mainly utilized in medical imaging, surgical robots, patient 
monitoring systems, and more.
3D object detection technology helps accurately detect lesions in CT, 
MRI, and ultrasound images. This is especially important in fields 
such as radiology, where it can be combined with computer-aided 
diagnostic systems that utilize artificial intelligence and machine 
learning to improve the accuracy of diagnosis.30)
In surgical robotic systems, 3D object detection technology enables 
accurate recognition of surrounding tissues and organs during 
surgery, helping to ensure safe and precise surgery. This, coupled 
with advances in medical artificial intelligence, can greatly improve 
the efficiency and safety of surgery.31)
3D sensors and object detection technology can analyze a patient's 
real-time movements and vital signs to detect abnormalities at an 
early stage. These technologies be combined with artificial 
intelligence-based patient monitoring systems to continuously track 
and manage a patient's condition.32)19 --
Combined with virtual reality (VR), it can be utilized in medical 
education and training. 3D object detection technology
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for 
Autonomous Driving Applications. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). AAPM task group report 273: 
Recommendations on best practices for AI and machine learning for 
computer-aided diagnosis in medical imaging. Medical physics.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Artificial 
intelligence in healthcare: a mastery. Biotechnology and Genetic 
Engineering Reviews, None, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). The impact of AI-based decision support 
systems on nursing workflows in critical care units. International nursing 
review, None.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
Artificial intelligence in clinical decision support systems for oncology. 
International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20 --
 plays an important role in helping doctors and medical professionals 
simulate surgeries and diagnoses, enabling learning in a realistic 
environment.33)
These applications contribute to increasing the accuracy of diagnosis 
and treatment in the medical field and improving overall safety. In 
particular, 3D object detection technology combined with AI is 
accelerating innovation in healthcare and is becoming an important 
tool for improving patient health and safety. These studies provide 
new perspectives on the commercial, regulatory, and societal 
implications of medical AI.34)
In the medical field, 3D spatial data processing utilized for precise 
diagnosis and surgical planning. Point cloud data from 3D medical 
imaging, such as CT scans or MRI results, is used to visualize the 
surgical site and measure its exact location and size to improve 
surgical accuracy.
4.3 Industrial automation and robotics
3D object detection technologies, especially models like PointRCNN, 
are revolutionizing the field of industrial automation and robotics. 
These technologies significantly improve efficiency and accuracy 
across a wide range of industries, and play an important role in the 
following specific areas
3D object detection technology is essential for robotic systems to 
recognize and sort objects within a warehouse. It enables robots to 
accurately recognize objects of different sizes and shapes, allowing 
them to perform efficient movement and sorting tasks. These 
technologies increase the efficiency of industrial processes and 
facilitate the automation of logistics systems.35)
When industrial robots automatically assemble parts, 3D object 
detection increases assembly efficiency by recognizing the exact 
location and orientation of parts. This contributes significantly to 
increasing production rates and reducing defect rates, and an 21 --
important role in smart manufacturing environments.36)
Utilizing 3D scanning technology to inspect the geometry and 
dimensions of products, they play an important role in ensuring 
product quality, detecting defects early, and reducing costs. These 
automated parts
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). 
Artificial Intelligence- Based Prediction of Lung Cancer Risk Using 
Nonimaging Electronic Medical Records: Deep Learning Approach. Journal 
of Medical Internet Research, 23.
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Artificial 
intelligence in healthcare: a mastery. Biotechnology and Genetic 
Engineering Reviews, None, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C.,
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). Sim2Real in Robotics and Automation: Applications and 
Challenges. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 18, 
398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
Learning-Based Automation of Robotic Assembly for Smart Manufacturing. 
Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.22 --
Quality inspection systems increase product reliability.37)
To increase the safety of robots and automation systems, 3D object 
detection technology is utilized. This enables to recognize nearby or 
safely. These safety mechanisms contribute to reducing accidents in 
industrial settings.38)
It is essential for autonomous vehicles or drones to detect objects and 
plan their routes. 3D object detection technology these systems to 
operate efficiently, avoid obstacles, and perform delivery tasks 
safely.39)
In these areas, 3D object detection technologies driving innovation 
in industrial automation, helping to realize productivity gains, cost 
savings, and increased safety. In the future, these technologies will 
continue to be an integral part of the evolution of robotics and 
automation systems. Research shows that the application of these 
technologies is making a significant contribution to increasing the 
efficiency of industrial processes and managing the complexity of 
automated systems.40)
In industrial automation and robotics, 3D spatial data processing is 
used to increase the efficiency of manufacturing processes and 
automate quality inspections. Robots use LiDAR sensors or 3D 
cameras recognize products, detect anomalies, and help resolve 
quality issues.
4.4 Safety surveillance systems
In safety surveillance systems, 3D object detection technology an 
important role in providing effective monitoring and security 
solutions in a variety of environments. This technology has been 
particularly prominent in areas such as real-time monitoring, 
intrusion detection, incident prevention, data analysis and reporting, 
and artificial intelligence integration.
With real-time monitoring capabilities, 3D object detection systems 23 --
utilize cameras and sensors to analyze the surrounding environment 
in real time. This real-time analysis enables accurate recognition of 
people, vehicles, and objects, and provides immediate warnings in 
the event of a dangerous situation. This is essential for increasing 
safety, especially in complex environments like roads and airports.
When it comes to intrusion detection, 3D object detection technology 
is effective in detecting unusual movement or behavior within a 
specific security zone. This can lead to early detection of an 
intruder's approach and provide security personnel with immediate
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Industrial automation 
and product quality: the role of robotic production transformation. Applied 
Economics.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Designing 
Dynamic and Collaborative Automation and Robotics Software Systems. 
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotics: From Automation to Intelligent Systems. 
Engineering.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). 
Industrial vision and automation. Measurement Science and Technology, 33.24 --
Prevent unauthorized entry into secure areas by providing red flags.
In terms of accident prevention, these systems help prevent 
accidents in a variety of environments, including industrial sites, by 
detecting hazards early and providing warnings. For example, an 
automated warning system can be triggered when a worker 
approaches a hazardous area to prevent an accident.
Data analysis and reporting capabilities help you assess the security 
situation and identify issues through subsequent analysis using the 
collected 3D data. These analytics provide important insights for 
future security strategy and continuous security improvement.
With artificial intelligence integration, 3D object detection 
technology can be combined with machine learning algorithms to 
create a more intelligent surveillance system. This the system to 
learn patterns and implement more sophisticated alerting and 
response mechanisms.
In this way, 3D object detection technology is becoming an integral 
part of safety surveillance systems, fulfilling a variety of security 
needs and contributing to the safety of facilities. These technologies 
are expected to evolve further in the future, leading to more 
sophisticated and efficient safety surveillance solutions. These 
technological advancements will evolve into more robust security 
systems, especially through integration with artificial intelligence.41)
3D object detection technology also an important role in safety 
surveillance systems. LiDAR sensors and 3D object detection 
technology be used to detect intruders or determine if people are 
nearby. They also analyze patterns of behavior in 3D space to track 
and prevent illegal activity.25 --
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). An 
Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human Visual 
Comparison Mechanism for Safety Monitoring. Remote. Sens., 15, 2922.26 --
4.5 VR/AR
In virtual reality (VR) and augmented reality (AR), 3D object 
detection technology is greatly enhancing the user experience in a 
variety of industries. 3D object detection enables users to interact 
with real-world objects within virtual environments, which is 
essential for AR applications to recognize their surroundings in real 
time to accurately place and manipulate virtual elements. This makes 
the user experience more immersive.
In VR environments, 3D object detection is utilized to create realistic 
simulations. This provides training scenarios in a variety of fields, 
including medical, , and aviation, allowing participants to safely 
experience and practice real-life situations. The application of VR/AR, 
especially in the field of construction safety, increases worker safety 
awareness.42)
In the gaming industry, 3D object detection provides an experience 
by accurately tracking the player's movement and position. This 
enables interaction with virtual characters, increasing the realism of 
the game.
In architecture and engineering, AR technology can be used to 
visualize design models in real-world environments. This help detect 
errors in the design process in advance and facilitate communication 
with clients. These applications can be particularly synergistic with 
construction safety.43)
AR technology helps consumers make purchasing decisions by 
allowing them to virtually experience products. For example, it gives 
them the ability to place furniture in their home or try on cosmetic 
colors in advance. This enhances the consumer's buying experience 
and interaction.44)
In this way, 3D object detection technology is delivering 
revolutionary experiences in VR and AR, and is being utilized in a 
variety of industries. In the future, these technologies will continue 27 --
to evolve, making the interaction between the user and the virtual 
environment even more seamless and natural. This will further 
expand the use of VR/AR technology in education, entertainment, 
commerce, and more. At the same time, advances in these 
technologies will create new opportunities in the tourism and 
hospitality industries.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A critical review 
of virtual and augmented reality (VR/AR) applications in construction safety. 
Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A critical review 
of virtual and augmented reality (VR/AR) applications in construction safety. 
Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). 
'The persuasion effects of virtual reality (VR) and augmented reality (AR) 
video advertisements: A conceptual review'. Journal of Business Research.
45) Wei, W. (2019). Research progress on virtual reality (VR) and augmented 
reality (AR) in tourism and hospitality. Journal of Hospitality and Tourism 
Technology, 10, 539-570.28 --
In virtual reality (VR) and augmented reality (AR), 3D spatial data 
plays an important role interacting with real-world objects. 3D 
spatial data enables virtual objects to be properly placed in the real 
world and helps users interact with them in a natural way.
5. Conclusion
3D spatial data processing technology revolutionizing many fields, 
including autonomous driving, healthcare, industry, safety, and 
VR/AR. In particular, LiDAR sensors and 3D object detection 
technologies playing an important role in each of these fields, 
contributing to real-time environmental analysis, accurate diagnosis 
and treatment, and efficient automation systems. These technologies 
will continue to evolve and provide richer user experiences in 
various fields.29 --
References
1. Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. 
(2023). Lidar Point Cloud Compression, Processing and Learning for 
Autonomous Driving. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 24, 962-979.
2. Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for 
Autonomous Driving Applications. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 20, 3782-3795.
3. Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D data computation 
and visualization. Displays, 73, 102169.
4. Beam, A. L., Drazen, J. M., Kohane, I. S., Leong, T., Manrai, A., & 
Rubin, E. J. (2023). Artificial Intelligence in Medicine. New England 
Journal of Medicine, 388(13), 1220-1221.
5. Campilho, R., & Silva, F. J. G. (2023). Industrial Process 
Improvement by Automation and Robotics. Machines.
6. Cao, M., & Wang, J. (2020). Obstacle Detection for Autonomous 
Driving Vehicles With Multi-LiDAR Sensor Fusion. Journal of 
Dynamic Systems Measurement and Control - Transactions of the 
ASME, 142.
7. Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D object detection 
from monocular, stereo and point cloud for autonomous driving. 
Neurocomputing, 494, 23-32.
8. Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). An 
Infrared Small Target Detection Method Based on a Weighted Human 
Visual Comparison Mechanism for Safety Monitoring. Remote. Sens., 
15, 2922.
9. Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & BanoengYakubo,
B. (2020). New regional stratigraphic insights from a 3D 
geologic model of the Nasia sub-basin, Ghana, developed for 
hydrogeologic purposes and based on reprocessed B-field data 
originally collected for mineral exploration. Solid Earth, 11, 349-361.
10. Enríquez, J. G., Ramirez, A. J., Domínguez-Mayo, F. J., & GarcíaGarcía,
J. A. (2020). Robotic Process Automation: A Scientific and 
Industrial Systematic Mapping Study. IEEE Access, 8, 39113-39129.
11. Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Super 30 --
sparse 3D object detection. IEEE Transactions on Pattern Analysis 
and Machine Intelligence, 45, 12490-12505.
12. Fernandes, D., Silva, A., Névoa, R., Simões, C., Gonzalez, D. G., 
Guevara, M., Novais, P., Monteiro, J., Melo-Pinto, P., & Melo-Pinto, P. 
(2021). Point-cloud based 3D object detection and classification 
methods for self-driving applications: A survey and taxonomy. 
Information Fusion, 68, 161-191.
13. Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). 
Deep31 --
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
14. Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., 
Näppi, J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, 
H., Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., 
Samala, R. K., Summers, R., Suzuki, K.,
... & Armato, S. (2022). AAPM task group report 273: 
Recommendations on best practices for AI and machine learning for 
computer-aided diagnosis in medical imaging. Medical physics.
15. Huang, S. (2019). Augmented reality and virtual reality: the power 
of AR and VR for business. Information Technology and Tourism, 21, 
457-459.
16. Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. 
(2021).
Learning-Based Automation of Robotic Assembly for Smart 
Manufacturing. Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.
17. Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. 
(2023). 'The persuasion effects of virtual reality (VR) and augmented 
reality (AR) video advertisements: A conceptual review'. Journal of 
Business Research.
18. Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. 
(2020).
Triplanar convolution with shared 2D kernels for 3D classification 
and shape retrieval. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
19. Kim, J., Kim, M., Park, M., & Yoo, J. (2022). Immersive interactive 
technologies and virtual shopping experiences: Differences in 
consumer perceptions between augmented reality (AR) and virtual 
reality (VR). Telematics and Informatics, 77, 101936.
20. Kusiak, A. (2023). Hyper-automation in manufacturing industry. J. 
Intell. Manuf., 35, 1-2.
21. Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A critical 
review of virtual and augmented reality (VR/AR) applications in 
construction safety. Automation in Construction, 86, 150-162.
22. Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Dynamic Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud 
Fusion Based on PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent 32 --
Transportation Systems, 23, 20707-20720.
23.Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D Object Detection for 
Autonomous Driving: A Comprehensive Survey. International 
Journal of Computer Vision, 131, 1909-1963.
24.Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. 
(2022). Industrial vision and automation. Measurement Science and 
Technology, 33.
25. Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Artificial 
intelligence in healthcare: a mastery. Biotechnology and Genetic 
Engineering Reviews, None, 1-50.
26.Nebot, E. (2018). Robotics: From Automation to Intelligent Systems. 
Engineering.
27. Ren, S., Pan, X., Zhao, W., Nie, B., & Han, B. 
(2022). Dynamic graph33 --
transformer for 3D object detection. Knowledge-Based Systems, 259, 
110085.
28. Song, S., Huang, T., Zhu, Q., & Hu, H. (2023). ODSPC: deep 
learning-based 3D object detection using semantic point cloud. 
Visual Computer, , 1-15.
29.Wei, W. (2019). Research progress on virtual reality (VR) and 
augmented reality (AR) in tourism and hospitality. Journal of 
Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.
30. Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). A Novel Method for 
Regional Prospecting Based on Modern 3D Graphics. Minerals.
31. Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). 
Artificial Intelligence-Based Prediction of Lung Cancer Risk Using 
Nonimaging Electronic Medical Records: Deep Learning Approach. 
Journal of Medical Internet Research, 23.
32. Zhou, Q. (2022). Computer-aided detection and 
diagnosis/radiomics/machine learning/deep learning in medical 
imaging. Medical Physics.

Kutatási jelentés: Yangpyeong Megyei AI Kutatóintézet 
2025_01Youngho Hong: 3D térbeli adatfeldolgozási technológia 
és alkalmazásai 2025_01Youngho Hong
Kivonatok:
Ez a kutatás a 3D térbeli adatfeldolgozási technológiák fejlesztésével és 
alkalmazásával foglalkozik, különösen a pontfelhő-adatgyűjtés és a 3D 
objektumfelismerési technológiák LiDAR-érzékelők használatával. A 
kutatás a VoxelNet, PointNet és PointRCNN 3D objektum-felismerési 
technológiákra összpontosít, és elmagyarázza, hogyan használják ezeket 
a technológiákat különböző területeken, például az autonóm 
járművekben, az egészségügyben, az ipari automatizálásban, a 
biztonsági felügyeleti rendszerekben és a VR/AR-ban. A LiDARérzékelők
által gyűjtött pontfelhőadatok nagy pontossággal elemzik a 3D 
teret, és az erre épülő 3D objektumfelismerő technológia fontos szerepet 
a valós idejű környezeti tudatosság, a precíziós diagnosztika, a gyártási 
folyamatok optimalizálása stb. területén. Ez a tanulmány elemzi a 3D 
térbeli adatfeldolgozási technológia hatását a modern iparra és a 
technológiai innovációra, és megvitatja a jövőbeli fejlődési 
lehetőségeket.
Kulcsszavak:
 3D térbeli adatok, LiDAR érzékelők, pontfelhő, 3D 
objektumfelismerés, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, autonóm 
járművek, egészségügy, ipari automatizálás, biztonsági megfigyelő
rendszerek, VR/AR, mélytanulás, mélytanulás.2- -
1. Bevezetés
Az adatgyűjtés, -tárolás, -elemzés és -megjelenítés folyamatát foglalja 
magában, és olyan technológiákat használ, mint a LiDAR, a 
fotogrammetria és a 3D szkennelés a háromdimenziós térbeli 
információk feldolgozásához. Ezeket a technológiákat számos 
szoftverplatformon használják, a legfontosabb eszközök a földrajzi 
információs rendszerek (GIS) és a számítógéppel segített tervezés (CAD). 
Ez az összetett térbeli elemzéseket.
A LiDAR lézerimpulzusokat használ távolsági adatok gyűjtésére, míg a 
fotogrammetria légi felvételeket használ 3D modellek létrehozásához. 
Ezeket az adatokat adatbázisban tárolják, és szükség esetén elemzésre és 
megjelenítésre használják.1)
A kutatások kimutatták, hogy a 3D CNN struktúrák felhasználhatók 3D 
reprezentációk tanulására, és hogy ez hatékonyabban elvégezhető, mint 
a hagyományos, teljesen 3D CNN-alapú módszerek.2)
A GPU-alapú 3D-s vizualizációs módszerek kifinomultabb és pontosabb 
térbeli elhatárolást tesznek lehetővé.3)
A 3D modellezés az építészeti tervezés és szimuláció alapvető eszköze. 
Lehetővé teszi szerkezetek biztonságának értékelését és a tervek 
pontosságának növelését.
A 3D térbeli adatokat az ökoszisztéma-változással és a 
katasztrófavédelemmel kapcsolatos kutatásokban használják. A 3D-s 
geológiai modellezést például a felszín alatti vizek feltárására és a 
geológiai kutatásra használják.4)
 3D-s adatokat a felhasználói élmény fokozása érdekében magával 
ragadó környezetek kialakítására használják. számos iparágban 
alkalmazzák, többek között az oktatásban, az egészségügyben és a 
szórakoztatóiparban.
A 3D térbeli adatfeldolgozási technológiák gyorsan fejlődnek különböző
területeken, különösen a pontfelhő-adatgyűjtés és a 3D térben lévő
objektumok felismerése LiDAR-érzékelők segítségével. Ezek a 3- -
forradalmasítják az autonóm járműveket, az orvosi alkalmazásokat, az 
ipari automatizálást, a biztonsági felügyeleti rendszereket és a VR/ARkörnyezeteket.
Ez a kutatási jelentés alapvető ismereteket nyújt a 3D 
térbeli adatfeldolgozási technológiákról, és elmagyarázza, hogyan 
alkalmazzák ezeket a különböző iparágakban.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D adatszámítás és vizualizáció. 
Displays, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Triplanáris konvolúció megosztott 2D kernelekkel 3D osztályozáshoz és 
alakvisszakereséshez. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Új módszer a regionális 
kutatáshoz a modern 3D grafikán alapuló regionális kutatáshoz. Ásványok.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Új regionális rétegtani meglátások a ghánai Nasia részmedence 3D-s 
geológiai modelljéből, amelyet hidrogeológiai célokra fejlesztettek ki, és 
amely eredetileg ásványkincs-kutatáshoz gyűjtött, újra feldolgozott B-mezős 
adatokon alapul. Solid Earth, 11, 349-361.4- -
2. Point CLoud adatok gyűjtése LiDAR érzékelőkkel
A LiDAR-érzékelőkkel történő pontfelhő-adatgyűjtés fontos szerepet 
játszik számos alkalmazásban, és különösen alkalmas a nagy felbontású 
3D-adatgyűjtésre. A LiDAR-technológia lézerimpulzusokat bocsát ki az 
objektumokról visszavert jelek fogadására, és ezek alapján 
távolságinformációkat számol ki. Ezt az információt pontfelhő
formátumban tárolja, ahol minden egyes pont X, Y és Z koordinátákat és 
a visszaverődés intenzitását tartalmazza.
A LiDAR pontfelhők számos területen felhasználhatók, többek között a , 
a környezeti és az erőforrás-gazdálkodásban. Hasznosak lehetnek 
például az erdők szerkezeti elemzéséhez vagy az épületek precíziós 
felméréséhez. A pontfelhőket ezután utólagos feldolgozással vagy GISadatokká
alakítják át a zajmentesítés, az igazítás és a 
felszínrekonstrukció céljából. Ebben a folyamatban különféle 
szoftvereket használnak, különösen a GPU-alapú 3D vizualizációs 
módszereket, amelyek kifinomultabb térbeli elhatárolást tesznek 
lehetővé.5)
A LiDAR-adatok fontos szerepet játszanak az autonóm járművek 
érzékelő rendszereiben is. A LiDAR pontfelhő feldolgozása és az 
autonóm vezetés területén végzett képzés hozzájárult az útkörnyezet 
pontos érzékeléséhez és az objektumok felismeréséhez.6) Ezek az adatok 
elengedhetetlenek a nagy felbontású, valós idejű 3D térképek 
létrehozásához, amelyek autonóm járművek biztonságos navigálását 
összetett útviszonyok között.
A LiDAR is felhasználhatók. Például a repülőgépre szerelt LiDAR által 
gyűjtött adatok a geológiai képződmények 3D-s modelljeinek 
rekonstruálására, ami hozzájárul a felszín alatti vizek feltárásához vagy 
a geológiai kutatáshoz.7) Ez a 3D-s geológiai modellezés új geológiai 
értelmezéseket tesz lehetővé, és segít jobban megérteni egy terület 
geológiai jellemzőit.
A LiDAR-technológia előnyei közé tartozik a nagy sebességű adatgyűjtés 
és a nagy pontosság, de vannak korlátai a viszonylag magas költségek és 
a teljesítmény esős vagy időben. Folyamatos kutatás és fejlesztés folyik 5- -
e technikai korlátok leküzdésére, lehetővé teszi a LiDAR szélesebb körű
alkalmazását az iparágak szélesebb körében.
A LiDAR (Light Detection and Ranging) érzékelő olyan technológia, 
amely lézerrel méri egy tárgy felszínét, és az adatokból 3D térbeli 
információk nyerhetők. A LiDAR-érzékelő által generált 
pontfelhőadatok a 3D térben elosztott sok pont gyűjteménye, amelyek 
mindegyike magassággal, távolsággal és helymeghatározással írható le.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D adatszámítás és vizualizáció. 
Displays, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Lidar pontfelhő tömörítés, feldolgozás és tanulás az autonóm vezetéshez. 
IEEE Transactions on Intelligent Transportation , 24, 962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Új regionális rétegtani meglátások a ghánai Nasia részmedence 3D-s 
geológiai modelljéből, amelyet hidrogeológiai célokra fejlesztettek ki, és 
amely az eredetileg ásványkincs-kutatáshoz gyűjtött B-mezős adatok 
újrafeldolgozásán alapul. Solid Earth, 11, 349-361.6- -
gerendák. Ezek az adatok az autonóm járművek környezetük 
érzékeléséhez, az építészeti és modellezéshez, valamint a 3D 
térképezéshez.
3. 3D tárgyfelismerő technológia
A 3D objektumdetektálás fontos technológia a 3D térben lévő
objektumok felismeréséhez és helymeghatározásához, és számos 
területen, például az autonóm járművek, a és a kiterjesztett valóság 
területén . Elsősorban LiDAR, RGB-D kamerák és sztereó látórendszerek 
által gyűjtött 3D adatokon .
A LiDAR által generált pontfelhőket használja az objektumok helyének 
és alakjának felismerésére. A mélytanulási modelleket, például a 
PointNet-et széles körben használják ezen a területen, és ezek a 
módszerek elengedhetetlenek a nagy felbontású, valós idejű 3D térképek 
előállításához.8)
Ez egy olyan technika, amely az objektumok felderítésére szolgál az 
RGB-kamerák által készített 2D-s képek és a 3D-s információk 
kombinálásával. Ez a javítja a felismerési teljesítményt az objektum 
szín- és mintainformációinak hozzáadásával. A legújabb tanulmányok 
olyan módszereket javasoltak, mint a FusionRCNN, amely a LiDAR és a 
kameraképek kombinálásával javítja a felismerés pontosságát.9)
A struktúrákat, például a konvolúciós neurális hálózatokat (CNN) és a 
rekurrens neurális hálózatokat (RNN) a 3D jellemzőinek és 
felismerésére használják. Ezek a modellek javítják az 
objektumosztályozás és a helymeghatározás pontosságát az 
adathalmazok alapján, különösen fontos az autonóm járművek 
akadályfelismerése szempontjából10).
A vezetés biztonságának növelésére szolgál az úton lévő akadályok és 
gyalogosok észlelésével. Aktív kutatás ezen a területen a LiDAR 
pontfelhők és a látási adatok összevonására a pontosabb észlelés 
érdekében.11)
Segít a robotnak megérteni a környezetét és kölcsönhatásba lépni vele. 
különösen fontos a tárgyak pontos helyének meghatározásához, hogy 7- -
segítse a robotot az útvonal megtervezésében és a feladatok 
végrehajtásában.
A felhasználói élmény fokozása érdekében valós időben felismeri a 
tárgyakat és reagál rájuk. kiterjesztett valóságban például pontosan 
meg kell határozni a tárgyak helyét és alakját a virtuális tárgyakkal való 
interakció javítása érdekében.
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D objektumfelismerés az autonóm 
vezetéshez: A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-kamera fúzió kétlépcsős 3D objektumfelismeréshez. 
Remote Sensing, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N. és Zhang, Z. (2023). Super Sparse 3D 
objektum detektálás. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine , 
45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: LiDAR-kamera fúzió kétlépcsős 3D objektumfelismeréshez. 
Remote Sensing, 15, 1839.8- -
Ezek a technológiák fejlődnek, és egyre pontosabb és hatékonyabb 3D 
objektumfelismerési megoldásokat kínálnak. A kutatás és a technológia 
fejlődése jelentősen javítja a felismerés pontosságát valós környezetben.
A 3D objektumdetektálás a 3D térben lévő konkrét objektumok pontos 
azonosítása és osztályozása, amelyet különböző 3D térbeli 
adatfeldolgozási technikák támogatnak. A közelmúltban a 
mélytanuláson alapuló aktívan alkalmazzák a 3D 
objektumdetektálásban. A reprezentatív technológiák VoxelNet, a 
PointNet és a PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
A VoxelNet egy innovatív mélytanulási architektúra, amelyet 
kifejezetten 3D objektumok pontfelhőkből történő felismerésére 
terveztek, ami az autonóm vezetési rendszereknél kritikus fontosságú. 
Az architektúra egyedi megközelítést alkalmaz, a nyers 
pontfelhőadatokat strukturált 3D voxelrácsokká alakítja, hogy lehetővé 
tegye a hatékony feldolgozást és a jellemzők kinyerését. A voxelreprezentációvá
alakítás , mivel lehetővé teszi a VoxelNet számára, hogy 
hatékonyan használja a 3D konvolúciót a térbeli információk 
megragadására, miközben biztosítja a számítási hatékonyságot. Ez a 
hatékonyság elengedhetetlen az autonóm vezetéshez szükséges valós 
idejű alkalmazásokhoz.
A VoxelNet erőssége abban rejlik, hogy képes egy új funkciókódoló 
réteget beépíteni, amely nagymértékben növeli az egyes voxelek 
reprezentációs erejét. Ezt az egyes voxelekben található pontok egyedi 
jellemzőinek figyelembevételével éri el, ami javítja a hálózat képességét 
az objektumok felismerésére és osztályozására komplex környezetben.12) 
Ez a jellemző-kódolási lépés a pontfelhőadatok szabálytalan és ritka 
jellegéből adódó problémák megoldásához, amelyeket a hagyományos 
2D-s konvolúciós neurális hálózatokkal nehéz kezelni.
A kutatások kimutatták, a VoxelNet jelentős mértékben hozzájárult a 
3D-s objektumfelismerés területéhez. Például az, hogy az architektúrája 
nagy pontosságot képes biztosítani a számítási hatékonyság fenntartása 
mellett, előnyös választássá teszi az autonóm járművekben történő9- -
megvalósításközi alkalmazásokhoz.13) Továbbá a VoxelNet ritka 
reprezentációjának integrációja lehetővé teszi, hatékonyan kezelje az 
autonóm vezetési forgatókönyvekben gyakran előforduló nagy 
mennyiségű adatot.
A VoxelNet fejlesztése jelentős előrelépést jelent a 3D 
adatfeldolgozásban, és megalapozza az autonóm vezetési technológia 
jövőbeli innovációit. A hatékony és a fejlett jellemző-kódolási technikák 
kombinálásával a terület legfontosabb kihívásaira ad választ.14) Ez 
nemcsak az észlelési pontosságot javítja, hanem kifinomultabb 
végrehajtást is lehetővé tesz.
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine , 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Ellentétes 
pontfelhő perturbációk a 3D objektumfelismerés ellen autonóm vezetési 
rendszerekben. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D objektumdetektálás 
monokuláris, sztereó és pontfelhőből autonóm vezetéshez. Neurocomputing, 
494, 23-32.10- -
A VoxelNet 3D érzékelőrendszerek fejlesztésének határait feszegeti. 
Nagy teljesítményével és innovatív a VoxelNet továbbra is befolyásolja 
3D pontfelhő-feldolgozás és az autonóm rendszerek terén folyó kutatást 
és fejlesztést.15)
A VoxelNet egy innovatív modell a 3D objektumok észlelésére, amely a 
pontfelhő-adatokat 3D rácsokká (voxelekké) alakítva dolgozza fel. 
Minden egyes voxel a pontfelhő egy pontját képviseli, ami lehetővé teszi 
a modell számára térbeli információk hatékonyabb feldolgozását. A 
VoxelNet ezt a voxelinformációt használja fel objektumok észlelésére és 
előrejelzések készítésére. Ennek a az az előnye, hogy hatékonyan és 
gyorsan képes nagy mennyiségű pontfelhőadat feldolgozására.
3.2 PointNet
A PointNet egy úttörő mélytanulási architektúra, amely forradalmasítja 
a 3D pontfelhőadatok feldolgozását azáltal, hogy közvetlenül fogyasztja 
a rendezetlen ponthalmazokat. A hagyományos módszerekkel 
ellentétben, amelyek strukturált bemenetet igényelnek, a PointNet 
szimmetriafüggvényeket használ a permutációs invariabilitás 
biztosítására, a pontok közötti térbeli kapcsolatokat, így a bemeneti 
pontok marad.
A PointNet legfontosabb újítása a perceptronok (MLP-k és a maxpooling
használata. Ez az architektúra hatékonyan aggregálja az egyes 
pontokból származó jellemzőket egy globális reprezentációba, ami 
különösen hasznos az olyan feladatokhoz, mint az osztályozás és a 
szegmentálás. nagy és pontos feldolgozására való képességének 
köszönhetően a a terület egyik alapmodelljévé vált és számos későbbi, 
az elvein alapuló architektúrát inspirált.
A PointNet hatása túlmutat az akadémiai kutatáson, és olyan 
területeken is , mint az autonóm vezetés és a robotfelismerés. Az 
autonóm rendszerekben például a PointNet-et a LiDAR-adatok 
feldolgozására használták a tárgyak felismerésének és navigációjának 
javítása érdekében azáltal, hogy az objektumokat egyik kísérletről a 
másikra azonosítja és osztályozza.16) A PointNet felépítése lehetővé teszi, 
hogy hatékonyan kezelje a 3D-s adatokkal kapcsolatos összetett 11- -
problémákat, például az elfedéseket és a pontsűrűség változásait, ami 
sokoldalú eszközzé teszi a számítógépes látás alkalmazásaiban.
A PointNet által elért eredmények a PointNet különböző innovatív 
kontextusokban történő adaptálásához vezettek. Például a légi LiDARadatok
osztályozására alkalmazták, javítva a távérzékelési műveletek 
pontosságát és hatékonyságát.17) A PointNet alkalmazkodóképessége 
vezetett a fizikán alapuló neurális hálózatokkal való integrálásához is a 
repedések terjedésének elemzése céljából.
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. (2020). Több nézeti 
szemantikus tanulási hálózat pontfelhő alapú 3D objektum detektáláshoz. 
Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). Deep 
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine , 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Légi LiDAR pontfelhő osztályozása 
PointNet++ hálózat segítségével, teljes szomszédsági jellemzőkkel. PLOS 
ONE, 18.12- -
és áramlástani szimulációkat, és bizonyítottan alkalmas komplex ipari 
problémák megoldására.18)
A Pointnet továbbra is mérceként szolgál a 3D-s adatfeldolgozásban, 
jelentősen javítva a mélytanulási modellek képességét a 
pontfelhőadatok feldolgozására. Hatása nyilvánvaló mind az elméleti 
előrelépésekben, mind a gyakorlati alkalmazásokban, ami bizonyítja 
folyamatos relevanciáját és alkalmazkodóképességét a mesterséges 
intelligencia és a gépi tanulás fejlődő táján.19)
A PointNet egy olyan modell, amely közvetlenül feldolgozni a 
pontfelhőadatokat és felismerni az objektumokat a 3D térben, 
függetlenül az egyes pontok sorrendjétől. A PointNet kivonja a pontok 
jellemzőit, és ezek alapján osztályozást és szegmentálást végez. Ez a 
modell képes kezelni a pontfelhők strukturálatlan jellegét, és számos 
területen , például az autonóm vezetés, a robotika és az orvosi 
képelemzés területén.
3.3 PointRCNN
A PointRCNN fontos keretrendszer a 3D-s objektumdetektálás területén, 
különösen az olyan alkalmazásokban, mint az autonóm vezetés. A 
keretrendszer kétlépcsős észlelési folyamatot alkalmaz a 3D 
pontfelhőadatokban lévő objektumok észlelésének pontosságának és 
hatékonyságának javítása érdekében. Az első lépés az 
objektumjavaslatok generálása egy pontalapú helyi javaslati hálózaton 
keresztül. Ez a lépés azért , mert közvetlenül a nyers pontfelhőadatokon 
dolgozik, megőrizve a részletes térbeli információkat, amelyek a 
hagyományos, képvetítésre vagy voxelizációra épülő módszereknél 
elveszhetnek.
A második lépésben a PointRCNN a 3D határoló dobozok elvégzésével 
finomítja a kezdeti javaslatot. Ezáltal beállítja a méretét és orientációját, 
hogy jobban illeszkedjen a pontfelhőadatokon belül észlelt 
objektumokhoz. A közvetlenül a nyers pontfelhőből kinyert jellemzők 
felhasználásával a PointRCNN nagyobb pontosságot ér el az 
felismerésében különösen a bonyolult geometriájú és elfedésekkel 
rendelkező, kihívást jelentő környezetekben.13- -
A PointRCNN egyik fő előnye, képes végponttól végpontig tanulni. Ez az 
architektúra megkönnyíti a hálózati zökkenőmentes integrálását, ami 
nemcsak a modell észlelési teljesítményét, hanem a számítási 
hatékonyságát is javítja, így alkalmassá teszi a valós idejű
alkalmazásokhoz, például az autonóm vezetési rendszerekhez szükséges 
alkalmazásokhoz.
Kutatások kimutatták, hogy a pontfelhőadatokat használó módszerek 
jelentősen javíthatják a 3D-s jelenetek megértését és értelmezését 
autonóm vezetési helyzetekben. Például a PointRCNN-en és a voxeles 
pontfelhőfúziós technikákon alapuló több célpontot felismerő
algoritmusok használata sokoldalúságuknak és sokoldalúságuknak 
köszönhetően dinamikus forgatókönyvekben is alkalmazható.
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). Physics-informed PointNet: Egy 
mélytanuló megoldó állandósult állapotú inkompresszibilis áramlásokhoz 
és hőmezőkhöz több szabálytalan geometriájú halmazon. Journal of 
Computational Physics, 468, 111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.14- -
Emellett a 3D pontfelhők és a mélytanulási megközelítések területén 
végzett felmérések hogy ezek a keretrendszerek egyre nagyobb 
jelentőséggel bírnak az autonóm vezetésben a jelenetek megértésében.20)
Összességében a PointRCNN jelentős előrelépést jelent a 3D-s 
objektumfelismerési technológiában. A nyers pontfelhőadatok 
közvetlen feldolgozására való képessége és a hatékony kétlépcsős 
felismerési folyamat hatékony eszközzé autonóm számára, ahol a gyors 
és pontos kritikus fontosságú a biztonság és a teljesítmény 
szempontjából.
A PointRCNN egy olyan technológia, amely a PointNet-en alapuló CNN-t 
(Convolutional Neural Network) használja a 3D objektumok észlelésére, 
és hatékonyan feldolgozza a pontfelhőadatokat az objektumok pontos 
észlelése . A PointRCNN olyan technológia, amely a meglévő 2D-s 
objektumfelismerési módszert kiterjeszti 3D-s környezetre, és autonóm 
járművek objektumfelismerésére és robotok környezetfelismerésére 
alkalmazzák.
4. Alkalmazások
A PointRCNN-ek alapvető szerepet játszanak az autonóm vezetési 
rendszerekben, és a környezetükben lévő objektumok pontos 
felismerésére és követésére szolgálnak. A 3D segítségével történő
segíthet a járműveknek abban, hogy nagy pontossággal az útakadályokat, 
még összetett forgalmi helyzetekben is.22)
A robot 3D-s tárgyfelismerő technológiát használ a környezettel való 
interakcióhoz. A PointRCNN lehetővé teszi a robot számára, hogy 
futásról futásra megértse a környezetét, és elvégezze a szükséges 
feladatokat.24)
Ahhoz, hogy a virtuális tárgyakat zökkenőmentesen be lehessen 
illeszteni a valós világba egy AR-környezetben, pontos tárgyfelismerésre 
van szükség a 3D térben. A PointRCNN fontos szerepet ebben a 
feladatban.
A drónoknak repülés közben fel ismerniük és el kell kerülniük a 
különböző akadályokat. A PointRCNN segítségével a drón érzékelőinek 15- -
adataiból valós időben felismerhetők az objektumok, és beállítható a 
biztonságos repülési útvonal.25)
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). 3D objektumfelismerés az autonóm 
vezetéshez: A Survey. Pattern Recognition, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D objektumfelismerés az 
autonóm vezetéshez: International Journal of Computer , 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. (2022). A Survey of 3D Point Cloud and Deep 
Learning-Based Approaches for Scene Understanding in Autonomous 
Driving. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16- -
A PointRCNN-t a városi környezet 3D-s modellezésére és elemzésére 
alkalmazzák, fontos ismereteket nyújtva a várostervezés és -irányítás 
számára. segíthet a közlekedés hatékonyságának javításában és a 
biztonság növelésében a városokban.
Ezekben az alkalmazásokban a PointRCNN-ek nagyon hasznosak olyan 
helyzetekben, ahol nagy pontosságra és valós idejű feldolgozásra van 
szükség. A kutatások azt mutatják, az olyan technikák, mint például a 
PointRCNN-eken alapuló több célpontot észlelő algoritmusok 
bizonyítják teljesítményüket és hatékonyságukat ezekben az 
alkalmazásokban.26) A PointRCNN-ek hozzájárulnak a 3D 
objektumfelismerés pontosságának és hatékonyságának 
maximalizálásához, fontos az autonóm járművek és más fejlett 
rendszerek fejlesztése szempontjából.
A 3D térbeli adatfeldolgozási számos iparágban használják. Néhány a 
főbb alkalmazások közül
4.1 Autonóm járművek
járművek olyan járművek, amelyek fejlett technológiával, emberi 
beavatkozás nélkül vezetik magukat. Ezek a járművek különféle 
érzékelőket, kamerákat, radart, LiDAR-t és egyebeket használnak, hogy 
pontos képet kapjanak a környezetükről. Ezek a technológiák a valós 
idejű adatfeldolgozással kombinálva elengedhetetlenek a biztonságos 
vezetési útvonalak meghatározásához.
Különösen a 3D objektumfelismerő technológia az autonóm járművek 
kulcsfontosságú eleme, amely fontos szerepet játszik a jármű körüli 
objektumok pontos felismerésében és érzékelésében. A PointRCNN 
például pontfelhőadatokat használ fel a jármű környezetének nagy 
felbontású elemzéséhez. Ez autonóm járművek számára, hogy valós 
időben felismerjék a gyalogosokat, más járműveket, közúti jelzőtáblákat 
és egyebeket a biztonságos vezetés érdekében.27)
Az autonóm a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia technológiák 
alkalmazásával képesek tanulni a vezetési mintákat és alkalmazkodni a 
különböző vezetési helyzetekhez. Ezek a hozzájárulnak a 17- -
járműbiztonság, a hatékonyság és a felhasználói élmény javításához. 
Különösen a több érzékelő fúziós technológiája javítja a 3D-s 
objektumfelismerés pontosságát, a megbízható teljesítményt a 
legkülönbözőbb környezetekben28).
Az autonóm vezetési alkalmazások 3D objektum-felismerési módszereinek 
áttekintése. IEEE Transactions on Intelligent Transportation , 20, 3782-3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). Dynamic 
Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion Based on 
PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 23, 
20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Több szenzoros fúziós technológia 
3D objektumfelismeréshez az autonóm vezetésben: IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation , 25, 1148-1165.18- -
Az autonóm járművek összetett algoritmusok és érzékelőtechnológiák 
konvergenciája révén a jövő közlekedési rendszereinek egyik 
kulcsfontosságú innovációs területét . Ezek a pozitív hatást gyakorolnak 
a társadalom egészére azáltal, hogy csökkentik a forgalmi torlódásokat, 
mérséklik a közúti balesetek számát, és hatékonyabbá teszik a forgalom 
áramlását.29)
Az autonóm járművek LiDAR-érzékelőket és 3D-s tárgyfelismerő
technológiát használnak a jármű környezetének valós idejű érzékelésére 
és elemzésére. Ez lehetővé teszi az akadályok elkerülését, a gyalogosok 
felismerését, a kereszteződések elemzését és a jármű biztonságának és 
vezetési hatékonyságának maximalizálása érdekében.
4.2 Egészségügy
A 3D objektumdetektálási technikák az orvostudomány területén, 
különösen az olyanok, mint a PointRCNN, széleskörű alkalmazási 
lehetőségeket . Ezeket a technológiákat elsősorban az orvosi 
képalkotásban, a sebészeti robotikában, a betegmegfigyelő
rendszerekben stb. használják.
A 3D objektumfelismerő technológia segít CT-, MRI- és 
ultrahangfelvételeken az elváltozások pontos felismerésében. Ez 
különösen fontos az olyan területeken, mint a radiológia, ahol a 
mesterséges intelligenciát és gépi tanulást alkalmazó számítógépes 
diagnosztikai rendszerekkel kombinálva javítható a diagnosztikai 
pontosság.30).
A sebészeti robotrendszerekben a 3D objektumfelismerő technológia 
lehetővé teszi a környező szövetek és szervek pontos felismerését a 
műtét során, ami a biztonságos és pontos műtétben. Az orvosi 
mesterséges intelligencia fejlődésével együtt ez nagymértékben 
javíthatja műtétek hatékonyságát és biztonságát31).
A 3D érzékelők és a tárgyfelismerő technológia képes elemezni a páciens 
valós idejű mozgását és életjeleit, hogy a rendellenességeket korai 
stádiumban felismerje. Ezeket a mesterséges intelligencia alapú 
betegmegfigyelő rendszerekkel kombinálva folyamatosan nyomon 19- -
követhető és kezelhető a beteg állapota.32)
A virtuális valósággal (VR) kombinálva az orvosi oktatásban és képzésben 
is felhasználható lenne. 3D-s tárgyfelismerő technológia
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for 
Autonomous Driving Applications (Felmérés a 3D objektumfelismerési 
módszerekről autonóm vezetési alkalmazásokhoz). IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation , 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). AAPM munkacsoport 273. jelentése: 
Ajánlások a legjobb gyakorlatokról a mesterséges intelligencia és a gépi 
tanulás számítógépes diagnosztikájához az orvosi képalkotásban. Orvosi 
fizika.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Mesterséges 
intelligencia az egészségügyben: mesterséges intelligencia. Biotechnology 
and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). Az AI-alapú döntéstámogató rendszerek hatása 
az ápolási munkafolyamatokra a kritikus ápolási osztályokon. International 
nursing review, None.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
Mesterséges intelligencia az onkológiai klinikai döntéstámogató 
rendszerekben. International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20- -
Fontos szerepet játszanak orvosok és az egészségügyi szakemberek 
műtétek és diagnózisok szimulálásában, lehetővé téve a valósághű
környezetben történő tanulást.33)
Ezek az alkalmazások hozzájárulnak a diagnózis és a kezelés 
pontosságának növeléséhez az orvostudomány területén, valamint az 
általános biztonság javításához. Különösen a 3D objektumfelismerő
technológia és a mesterséges intelligencia kombinációja gyorsítja az 
innovációt az egészségügyben, és betegek egészségének és 
biztonságának javítását szolgáló fontos eszközzé válik. Ezek a 
tanulmányok új perspektívákat nyújtanak az orvosi mesterséges 
intelligencia kereskedelmi, szabályozási és társadalmi vonatkozásaival 
kapcsolatban.34)
Az orvostudományban a 3D térbeli adatfeldolgozást pontos diagnózis és 
a műtéti tervezés során használják. A 3D orvosi képalkotásból, például 
CT- vagy MRI-vizsgálatokból származó pontfelhőadatokat a műtéti 
terület vizualizálására és pontos helyének és méretének mérésére 
használják a műtéti pontosság javítása érdekében.
4.3 Ipari automatizálás és robotika
A 3D-s tárgyfelismerő technológiák, különösen az olyan modellek, mint 
a PointRCNN, forradalmasítják az ipari automatizálás és a robotika 
területét. Ezek a technológiák jelentősen javítják a hatékonyságot és a 
pontosságot az iparágak széles körében, és fontos szerepet játszanak a 
következő konkrét területeken
A 3D-s tárgyfelismerő technológia elengedhetetlen a robotrendszerek 
számára a raktárban lévő tárgyak felismeréséhez és szortírozásához. 
Lehetővé teszi a robotok számára, hogy pontosan felismerjék a 
különböző méretű és formájú tárgyakat, lehetővé téve számukra a 
hatékony mozgatási és válogatási feladatok elvégzését. Ezek a 
technológiák növelik az ipari folyamatok hatékonyságát, és 
megkönnyítik a logisztikai rendszerek automatizálását.35)
Amikor az ipari robotok automatikusan szerelik össze az alkatrészeket, a 
3D objektumfelismerés növeli az összeszerelés hatékonyságát az 
alkatrészek pontos helyzetének és tájolásának felismerésével. Ez 21- -
jelentősen hozzájárul a gyártási sebesség növeléséhez és a hibaarány 
csökkentéséhez, és fontos szerepet az intelligens gyártási 
környezetekben.36)
A 3D szkennelési technológia segítségével a termékek geometriájának és 
méreteinek ellenőrzésére szolgálnak, és fontos szerepet a 
termékminőség biztosításában, a hibák korai felismerésében és a 
költségek csökkentésében. Ezek az automatizált alkatrészek
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). A 
tüdőrák kockázatának mesterséges intelligencián alapuló előrejelzése nem 
képalkotó elektronikus orvosi nyilvántartások felhasználásával: 
mélytanulási megközelítés. Journal of Medical Internet Research, 23.
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Mesterséges 
intelligencia az egészségügyben: mesterséges intelligencia. Biotechnology 
and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C.,
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). Sim2Real a robotikában és az automatizálásban: 
Alkalmazások és kihívások. IEEE Transactions on Automation Science and , 
18, 398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
A robotok összeszerelésének tanuláson alapuló automatizálása az intelligens 
gyártáshoz. Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.22- -
A minőségellenőrzési rendszerek növelik a termékek megbízhatóságát.37)
A robotok és automatizálási rendszerek biztonságának növelése 
érdekében 3D-s tárgyfelismerő technológiát alkalmaznak. Ez lehetővé 
teszi számára, hogy felismerjék a közeli vagy biztonságosan Ezek a 
biztonsági mechanizmusok hozzájárulnak az ipari környezetben 
bekövetkező balesetek csökkentéséhez.38)
Az autonóm járművek vagy drónok számára alapvető fontosságú a 
tárgyak észlelése és útvonaltervezés. A 3D-s objektumfelismerő
technológia e rendszerek hatékony működését, az akadályok elkerülését 
és a szállítási feladatok biztonságos végrehajtását.39)
Ezeken a területeken a 3D-s objektumfelismerő technológiák ipari 
automatizálás innovációjának motorjai, segítve a termelékenység 
növelését, a költségek csökkentését és a biztonság javítását. Ezek a 
technológiák a jövőben is szerves részét képezik majd a robotika és az 
automatizálási rendszerek fejlődésének. Kutatások kimutatták, e 
technológiák alkalmazása jelentősen hozzájárul az ipari folyamatok 
hatékonyságának növeléséhez és az automatizált rendszerek 
komplexitásának kezeléséhez.40)
Az ipari automatizálásban és a robotikában a 3D térbeli adatfeldolgozást 
a gyártási folyamatok hatékonyságának növelésére és a 
minőségellenőrzések automatizálására használják. A robotok LiDARérzékelőket
vagy 3D-kamerákat használnak termékek felismerésére, a 
rendellenességek észlelésére és a minőségi problémák megoldásának 
elősegítésére.
4.4 Biztonsági felügyeleti rendszerek
A biztonsági felügyeleti rendszerekben a 3D objektumfelismerő
technológia fontos szerepet a hatékony felügyeleti és biztonsági 
megoldások biztosításában a legkülönbözőbb környezetekben. A 
technológia különösen kiemelkedő szerepet tölt be az olyan területeken, 
mint a valós idejű megfigyelés, a behatolásérzékelés, az incidensek 
megelőzése, az adatelemzés és jelentéskészítés, valamint a mesterséges 
intelligencia integrálása.23- -
A valós idejű megfigyelési képességekkel rendelkező 3D 
objektumérzékelő rendszerek kamerákat és érzékelőket használnak a 
környezet valós idejű elemzésére. Ez a valós idejű elemzés lehetővé teszi 
az emberek, járművek és tárgyak pontos felismerését, és veszélyes 
helyzet esetén azonnali figyelmeztetést ad. Ez elengedhetetlen a 
biztonság növeléséhez, különösen az olyan összetett környezetekben, 
mint az utak és repülőterek.
A behatolásérzékelés során a 3D objektumérzékelési technológia 
hatékonyan érzékeli a szokatlan mozgást vagy viselkedést egy adott 
biztonsági területen belül. Ez a behatoló közeledésének korai 
észleléséhez vezethet, és a biztonsági személyzet számára azonnali
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Ipari automatizálás és 
termékminőség: a robotizált termelés átalakításának szerepe. Alkalmazott 
közgazdaságtan.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Dinamikus 
és együttműködő automatizálási és robotikai szoftverrendszerek tervezése. 
IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotika: Az automatizálástól az intelligens rendszerekig. 
Mérnöki tudományok.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). 
Ipari látás és automatizálás. Measurement Science and Technology, 33.24- -
Vörös jelzéssel megakadályozza az illetéktelen behatolást a biztonságos 
területekre.
A balesetmegelőzés szempontjából ezek a rendszerek a veszélyek korai 
észlelésével és figyelmeztetéssel előzik meg a baleseteket a 
legkülönbözőbb környezetekben, beleértve az ipari telephelyeket is. Egy 
automatikus figyelmeztető rendszer akkor léphet működésbe, amikor 
egy munkavállaló megközelít egy veszélyes területet, így megelőzhető a 
baleset.
Az adatelemzési és jelentéstételi képességek segítenek a biztonsági 
helyzet értékelésében és a problémák azonosításában az összegyűjtött 
3D-s adatok későbbi elemzésével. Ezek az elemzések fontos betekintést 
nyújtanak a jövőbeli biztonsági stratégiához, és folyamatos biztonsági 
fejlesztést.
A mesterséges intelligencia integrálásával a 3D objektumfelismerő
technológia gépi tanulási algoritmusokkal, hogy intelligensebb 
felügyeleti rendszert hozzon létre. Ez hogy a rendszer mintákat tanuljon, 
és kifinomultabb riasztási és reagálási mechanizmusokat alkalmazzon.
Így a 3D objektumfelismerő technológia a biztonsági felügyeleti 
rendszerek szerves részévé válik, segítve a különböző biztonsági igények 
kielégítését és növelve a létesítmények biztonságát. Ezek a technológiák 
a jövőben várhatóan tovább fejlődnek, ami még kifinomultabb és 
hatékonyabb biztonsági felügyeleti megoldásokat eredményez. Ezek a 
technológiai fejlesztések robusztusabb biztonsági rendszerekké fognak 
fejlődni, különösen a mesterséges intelligenciával való integráció 
révén.41)
A 3D objektumfelismerő technológia a biztonsági felügyeleti 
rendszerekben is fontos szerepet . A LiDAR-érzékelők és a 3D-s 
objektumfelismerő technológia a betolakodók észlelésére vagy annak 
megállapítására, hogy emberek vannak-e a közelben. A 3D térben a 
viselkedésmintákat elemezhetik, hogy nyomon követhessék és 
megakadályozhassák az illegális tevékenységeket.25- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Egy 
súlyozott emberi vizuális összehasonlítási mechanizmuson alapuló 
infravörös kis célpont észlelési módszer a biztonsági megfigyeléshez. 
Remote. Sens., 15, 2922.26- -
4.5 VR/AR
A virtuális valóságban (VR) és a kiterjesztett valóságban (AR) a 3D 
objektumfelismerő technológia jelentősen javítja a felhasználói élményt 
számos iparágban. A 3D objektumfelismerés lehetővé teszi a 
felhasználók számára, hogy a virtuális környezetben valós tárgyakkal 
lépjenek interakcióba, ami az AR-alkalmazások számára 
elengedhetetlen ahhoz, hogy valós időben felismerjék a környezetüket a 
virtuális elemek pontos elhelyezéséhez és manipulálásához. Ezáltal a 
felhasználói élmény még magával ragadóbbá válik.
A VR-környezetekben a 3D-s objektumérzékelést valósághű szimulációk 
létrehozására használják. Ez képzési forgatókönyveket biztosít számos , 
többek között az orvostudomány, a és a repülés területén lehetővé téve a 
résztvevők számára, hogy biztonságosan megtapasztalják és gyakorolják 
a valós élethelyzeteket. A VR/AR alkalmazása, különösen az építőipari 
biztonság területén, növeli a munkavállalók biztonságtudatosságát.42)
A játékiparban a 3D-s objektumérés a játékos mozgásának és 
helyzetének pontos követésével élményt nyújt. Ez lehetővé teszi a 
virtuális karakterekkel való interakciót, növelve a játék realizmusát.
Az építészetben és a mérnöki tudományokban az AR-technológia a 
tervezési modellek valós világban történő megjelenítésére . segíthet a 
tervezési folyamat hibáinak előzetes felismerésében, és megkönnyítheti 
az ügyfelekkel való kommunikációt. Ezek az alkalmazások különösen 
szinergikusak az építési biztonsággal.43)
Az AR technológia segíti a fogyasztókat a vásárlási döntések 
meghozatalában, mivel lehetővé teszi számukra a termékek virtuális 
megtapasztalását. Például lehetővé teszi számukra, hogy előre 
elhelyezzék a bútorokat az otthonukban, vagy előre felpróbálják a 
kozmetikai színeket. Ez fokozza a fogyasztók vásárlási élményét és 
interakcióját.44)
Így a 3D-s tárgyfelismerő technológia innovatív élményeket nyújt a VR 
és az AR területén, és számos iparágban alkalmazzák. A jövőben ezek a 
technológiák tovább fognak fejlődni, még zökkenőmentesebbé és 
természetesebbé téve a felhasználó és a virtuális környezet közötti 27- -
interakciót. Ez tovább fogja bővíteni a VR/AR technológia használatát az 
oktatásban, a szórakoztatásban, a kereskedelemben és még sok más 
területen. Ugyanakkor e technológiák fejlődése új lehetőségeket teremt 
a turizmusban és a vendéglátásban.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A virtuális és 
kiterjesztett valóság (VR/AR) alkalmazások kritikai áttekintése az építőipari 
biztonságban. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A virtuális és 
kiterjesztett valóság (VR/AR) alkalmazások kritikai áttekintése az építőipari 
biztonságban. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). 
"A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) videóreklámok 
meggyőző hatása: Egy koncepcionális áttekintés". Journal of Business 
Research.
45) Wei, W. (2019). A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) 
kutatási előrehaladása a turizmusban és a vendéglátásban. Journal of 
Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.28- -
A virtuális valóságban (VR) és a kiterjesztett valóságban (AR) a 3D térbeli 
adatok fontos szerepet játszanak valós tárgyakkal való interakcióban. A 
3D térbeli adatok virtuális tárgyak megfelelő elhelyezését a valós 
világban, és a felhasználók számára a velük való természetes interakciót.
5. Következtetés
A 3D térbeli adatfeldolgozási számos területet forradalmasít, többek 
között az autonóm vezetést, az egészségügyet, az ipart, a biztonságot és a 
VR/AR-t. Különösen a LiDAR-érzékelők és a 3D-s objektumfelismerési 
technológiák fontos szerepet e területek mindegyikén, hozzájárulva a 
valós idejű környezeti elemzéshez, a pontos diagnózishoz és kezeléshez, 
valamint a hatékony automatizálási rendszerekhez. Ezek a tovább 
fejlődnek, és gazdagabb felhasználói élményt nyújtanak majd a 
különböző területeken.29- -
Hivatkozások
1. Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. 
(2023). Lidar pontfelhő tömörítés, feldolgozás és tanulás az autonóm 
vezetéshez. IEEE Transactions on Intelligent Transportation , 24, 962-
979.
2. Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). A Survey on 3D Object Detection Methods for 
Autonomous Driving Applications (Felmérés a 3D objektumfelismerési 
módszerekről autonóm vezetési alkalmazásokhoz). IEEE Transactions 
on Intelligent Transportation , 20, 3782-3795.
3. Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). 3D adatszámítás és 
vizualizáció. Displays, 73, 102169.
4. Beam, A. L., Drazen, J. M., Kohane, I. S., Leong, T., Manrai, A., & 
Rubin, E. J. (2023). Mesterséges intelligencia az orvostudományban. 
New England Journal of Medicine, 388(13), 1220-1221.
5. Campilho, R., & Silva, F. J. G. (2023). Ipari folyamatfejlesztés 
automatizálással és robotikával. gépek.
6. Cao, M., & Wang, J. (2020). Akadályérzékelés autonóm vezetésű
járművek számára több LiDAR érzékelő fúziójával. Journal of Dynamic 
Systems Measurement and Control - Transactions of the ASME, 142.
7. Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: 3D objektumdetektálás 
monokuláris, sztereó és pontfelhőből autonóm vezetéshez. 
Neurocomputing, 494, 23-32.
8. Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Egy 
súlyozott emberi vizuális összehasonlítási mechanizmuson alapuló 
infravörös kis célpont észlelési módszer a biztonsági megfigyeléshez. 
Remote. Sens., 15, 2922.
9. Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & BanoengYakubo,
B. (2020). Új regionális rétegtani meglátások a ghánai Nasia 
részmedence 3D-s geológiai modelljéből, amelyet hidrogeológiai célokra 
fejlesztettek ki, és amely eredetileg ásványkincs-kutatáshoz gyűjtött Bmezős
adatok újrafeldolgozásán alapul. Solid Earth, 11, 349-361.
10. Enríquez, J. G., Ramirez, A. J., Domínguez-Mayo, F. J., & GarcíaGarcía,
J. A. (2020). Robotic Process Automation: A Scientific and 
Industrial Systematic Mapping Study. IEEE Access, 8, 39113-39129.
11. Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N. és Zhang, Z. (2023). Super 
Sparse 3D objektum detektálás. IEEE Transactions on Pattern Analysis 30- -
and Machine , 45, 12490-12505.
12. Fernandes, D., Silva, A., Névoa, R., Simőes, C., Gonzalez, D. G., 
Guevara, M., Novais, P., Monteiro, J., Melo-Pinto, P., & Melo-Pinto, P. 
(2021). Pontfelhő alapú 3D objektum detektálási és osztályozási 
módszerek önvezető alkalmazásokhoz: Egy áttekintés és taxonómia. 
Information Fusion, 68, 161-191.
13. Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun. (2019). 
Mély31- -
Learning for 3D Point Clouds: A Survey. IEEE Transactions on Pattern 
Analysis and Machine Intelligence, 43, 4338-4364.
14. Hadjiiski, L. M., Cha, K. H., Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, 
J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., 
Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. 
K., Summers, R., Suzuki, K..,
... & Armato, S. (2022). AAPM munkacsoport 273. jelentése: Ajánlások a 
legjobb gyakorlatokról a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás 
számítógépes diagnosztikájához az orvosi képalkotásban. Orvosi fizika.
15. Huang, S. (2019). A kiterjesztett valóság és a virtuális valóság: az AR 
és a VR ereje az üzleti életben. Information Technology and Tourism, 21, 
457-459.
16. Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. 
(2021).
A robotok összeszerelésének tanuláson alapuló automatizálása az 
intelligens gyártáshoz. Proceedings of the IEEE, 109, 423-440.
17. Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. 
(2023). "A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) 
videóreklámok meggyőző hatása: Egy koncepcionális áttekintés". 
Journal of Business Research.
18. Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020).
Triplanáris konvolúció megosztott 2D kernelekkel 3D osztályozáshoz és 
alakvisszakereséshez. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
19. Kim, J., Kim, M., Park, M., & Yoo, J. (2022). Merev interaktív 
technológiák és virtuális vásárlási élmények: Különbségek a fogyasztók 
megítélésében a kiterjesztett valóság (AR) és a virtuális valóság (VR) 
között. Telematika és informatika, 77, 101936.
20. Kusiak, A. (2023). Hiperautomatizálás a feldolgozóiparban. J. Intell. 
Manuf., 35, 1-2.
21. Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, A. P. C. (2018). A virtuális és 
kiterjesztett valóság (VR/AR) alkalmazások kritikai az építőipari 
biztonságban. Automation in Construction, 86, 150-162.
22. Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Dynamic Multitarget Detection Algorithm of Voxel Point Cloud Fusion 
Based on PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
23. Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). 3D objektumfelismerés az 32- -
autonóm vezetéshez: A Computer Vision International Journal of 
Computer Vision, 131, 1909-1963.
24. Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). 
Ipari látás és automatizálás. Measurement Science and Technology, 33.
25. Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). 
Mesterséges intelligencia az egészségügyben: mesterséges intelligencia. 
Biotechnology and Genetic Engineering Reviews, None, 1-50.
26. Nebot, E. (2018). Robotika: Az automatizálástól az intelligens 
rendszerekig. Mérnöki tudományok.
27. Ren, S., Pan, X., Zhao, W., Nie, B., & Han, B. 
(2022). Dynamic graph33- -
transzformátor a 3D objektumok felismeréséhez. Knowledge-Based 
Systems, 259, 110085.
28. Song, S., Huang, T., Zhu, Q., & Hu, H. (2023). ODSPC: mélytanulásalapú
3D objektumdetektálás szemantikus pontfelhő felhasználásával. 
Visual Computer, , 1-15.
29. Wei, W. (2019). A virtuális valóság (VR) és a kiterjesztett valóság (AR) 
kutatási előrehaladása a turizmusban és a vendéglátásban. Journal of 
Hospitality and Tourism Technology, 10, 539-570.
30. Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Új módszer a regionális 
kutatáshoz a modern 3D grafikán alapuló regionális kutatáshoz. 
Ásványok.
31. Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). A 
tüdőrák kockázatának mesterséges intelligencián alapuló előrejelzése 
nem képalkotó elektronikus orvosi nyilvántartások felhasználásával: 
mélytanulási megközelítés. Journal of Medical Internet Research, 23.
32. Zhou, Q. (2022). Számítógéppel támogatott észlelés és 
diagnózis/radiomika/gépi tanulás/mély tanulás az orvosi képalkotásban. 
Medical Physics.

Laporan Penelitian: Teknologi Pemrosesan Data Spasial 3D 
dan Aplikasinya Lembaga Penelitian AI Kabupaten 
2025_01Youngho Hong
Abstrak:
Penelitian ini mencakup pengembangan dan penerapan teknologi 
pemrosesan data spasial 3D, khususnya akuisisi data point cloud dan 
teknologi deteksi objek 3D menggunakan sensor LiDAR. Penelitian 
ini berfokus pada teknologi pendeteksian objek 3D VoxelNet, 
PointNet, dan PointRCNN serta menjelaskan bagaimana teknologi ini 
digunakan di berbagai bidang seperti kendaraan otonom, perawatan 
kesehatan, otomasi industri, sistem pengawasan keselamatan, dan 
VR/AR. Data point cloud yang dikumpulkan oleh sensor LiDAR 
menganalisis ruang 3D dengan presisi tinggi, dan teknologi 
pendeteksian objek 3D yang didasarkan pada data tersebut peran 
penting dalam kesadaran lingkungan secara real-time, diagnosis 
presisi, optimalisasi proses manufaktur, dll. Studi ini menganalisis 
dampak teknologi pemrosesan data spasial 3D terhadap industri 
modern dan inovasi teknologi, serta membahas potensi 
pengembangannya di masa depan.
Kata kunci:
 Data Spasial 3D, Sensor LiDAR, Point Cloud, Deteksi Objek 
3D, VoxelNet, PointNet, PointRCNN, Kendaraan Otonom, Perawatan 
Kesehatan, Otomasi Industri, Sistem Pengawasan Keselamatan, 
VR/AR, Pembelajaran Mendalam2- -
1. Pendahuluan
Hal ini melibatkan proses pengumpulan, penyimpanan, analisis, dan 
visualisasi data, dan menggunakan teknologi seperti LiDAR, 
fotogrametri, dan 3D untuk memproses informasi spasial tiga 
dimensi. Teknologi ini digunakan dalam berbagai platform 
perangkat lunak, dengan Sistem Informasi Geografis (GIS) dan 
Desain Berbantuan Komputer (CAD) sebagai alat utama. Hal ini 
analisis spasial yang kompleks.
LiDAR menggunakan pulsa laser untuk mengumpulkan data jarak, 
sedangkan fotogrametri menggunakan foto udara untuk membuat 
model 3D. Data ini disimpan dalam basis data dan digunakan untuk 
analisis dan visualisasi bila diperlukan.1)
Penelitian telah menunjukkan bahwa struktur CNN 3D dapat 
digunakan untuk mempelajari representasi 3D, dan hal ini dapat 
dilakukan dengan lebih efisien daripada metode tradisional berbasis 
CNN 3D sepenuhnya.2)
Metode visualisasi 3D berbasis GPU memungkinkan demarkasi spasial 
yang lebih canggih dan akurat.3)
Pemodelan 3D digunakan sebagai alat bantu penting dalam desain 
arsitektur dan proses simulasi. Alat ini memungkinkan Anda menilai 
keamanan struktur dan meningkatkan akurasi desain Anda.
Data spasial 3D digunakan dalam penelitian tentang perubahan 
ekosistem dan manajemen bencana. Sebagai contoh, pemodelan 
geologi 3D digunakan untuk eksplorasi air tanah dan penelitian 
geologi.4)
Data 3D digunakan untuk mengembangkan lingkungan yang imersif 
untuk meningkatkan pengalaman pengguna. Hal diterapkan di 
berbagai industri, termasuk pendidikan, perawatan kesehatan, dan 
hiburan.3- -
Teknologi pemrosesan data spasial 3D berkembang pesat di berbagai 
bidang, terutama akuisisi data point cloud dan deteksi objek dalam 
ruang 3D menggunakan sensor LiDAR. Teknologi ini kendaraan 
otonom, aplikasi medis, otomasi industri, sistem pengawasan 
keselamatan, dan lingkungan VR/AR. Laporan penelitian ini 
memberikan pemahaman dasar tentang teknologi pemrosesan data 
spasial 3D dan menjelaskan bagaimana teknologi tersebut diterapkan 
di berbagai industri.
1) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). Komputasi dan visualisasi data 
3D. Displays, 73, 102169.
2) Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. (2020). 
Konvolusi triplanar dengan kernel 2D bersama untuk klasifikasi 3D dan 
pengambilan bentuk. Computer Vision and Image Understanding, 193, 
102901.
3) Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Metode Baru untuk Prospeksi 
Regional Berdasarkan Grafik 3D Modern. Mineral.
4) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Wawasan stratigrafi regional baru dari model geologi 3D subcekungan
Nasia, Ghana, yang dikembangkan untuk tujuan hidrogeologi dan 
berdasarkan data lapangan-B yang diproses ulang yang awalnya 
dikumpulkan untuk eksplorasi mineral. Solid Earth, 11, 349-361.4- -
2. Mengumpulkan data Point CLoud dengan sensor LiDAR
Akuisisi data point cloud menggunakan sensor LiDAR memainkan 
peran penting dalam berbagai aplikasi, dan sangat cocok untuk 
akuisisi data 3D resolusi tinggi. Teknologi LiDAR memancarkan 
pulsa laser untuk menerima sinyal yang dipantulkan dari objek dan 
menghitung informasi jarak berdasarkan sinyal tersebut. Informasi 
ini disimpan dalam format awan titik (point cloud), di mana setiap 
titik berisi koordinat X, Y, dan Z serta intensitas pantulan.
LiDAR point clouds dapat di berbagai bidang, termasuk kota, 
lingkungan, dan manajemen sumber daya. Sebagai contoh, data ini 
dapat berguna untuk analisis struktural hutan atau survei presisi 
bangunan. Point cloud kemudian dikonversi menjadi 3D atau data 
GIS melalui proses pasca-pemrosesan untuk denoising, perataan, 
dan rekonstruksi permukaan. Berbagai perangkat lunak digunakan 
dalam proses ini, terutama metode visualisasi 3D berbasis GPU, yang 
memungkinkan demarkasi spasial yang lebih canggih.5)
Data LiDAR juga memainkan peran penting dalam sistem persepsi 
untuk kendaraan otonom. Pemrosesan dan pelatihan point cloud 
LiDAR di bidang pengemudian otonom telah berkontribusi pada 
persepsi yang akurat tentang lingkungan jalan dan deteksi objek.6) 
Data ini sangat penting untuk membuat peta 3D real-time beresolusi 
tinggi, yang kendaraan otonom menavigasi dengan aman dalam 
kondisi jalan yang kompleks.
LiDAR point juga dapat dalam Sebagai contoh, data yang 
dikumpulkan oleh LiDAR yang dipasang di pesawat dapat digunakan 
untuk merekonstruksi model 3D formasi geologi, yang berkontribusi 
pada eksplorasi air tanah atau penelitian geologi.7) Pemodelan 
geologi 3D ini memungkinkan interpretasi geologi yang baru dan 
membantu untuk lebih memahami karakteristik geologi suatu 
daerah.
Keunggulan teknologi LiDAR termasuk akuisisi data berkecepatan 
tinggi dan akurasi tinggi, tetapi memiliki keterbatasan biaya yang 5- -
relatif tinggi dan kinerja dalam hujan atau Penelitian dan 
pengembangan yang sedang berlangsung sedang dilakukan untuk 
mengatasi keterbatasan teknis ini, dan hal ini memungkinkan 
teknologi LiDAR untuk digunakan di berbagai industri.
Sensor LiDAR (Light Detection and Ranging) adalah teknologi yang 
menggunakan laser untuk mengukur permukaan suatu objek, dan 
datanya dapat digunakan untuk mendapatkan informasi spasial 3D. 
Data point cloud yang dihasilkan oleh sensor LiDAR adalah 
kumpulan banyak titik yang didistribusikan dalam ruang 3D, yang 
masing-masing dapat dijelaskan berdasarkan ketinggian, jarak, dan 
posisi.
5) Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). Komputasi dan visualisasi data 
3D. Displays, 73, 102169.
6) Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. (2023). 
Kompresi, Pemrosesan, dan Pembelajaran Awan Titik Lidar untuk 
Pengemudian Otonom. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 24, 962-979.
7) Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & Banoeng-Yakubo, B. 
(2020). Wawasan stratigrafi regional baru dari model geologi 3D subcekungan
Nasia, Ghana, yang dikembangkan untuk tujuan hidrogeologi dan 
berdasarkan data lapangan-B yang diolah ulang yang awalnya dikumpulkan 
untuk eksplorasi mineral. Solid Earth, 11, 349-361.6- -
balok. Data ini sangat penting untuk persepsi kendaraan otonom 
terhadap lingkungannya, pemodelan arsitektur dan teknik sipil, 
serta pemetaan 3D.
3. Teknologi deteksi objek 3D
Deteksi objek 3D adalah teknologi penting untuk mengenali dan 
menemukan objek dalam ruang 3D, dan penting dalam berbagai 
bidang, termasuk kendaraan otonom, , dan realitas tertambah. 
Teknologi terutama didasarkan pada data 3D yang dikumpulkan 
melalui LiDAR, kamera RGB-D, dan sistem penglihatan stereo.
Metode ini menggunakan point cloud yang dihasilkan oleh LiDAR 
untuk mengenali lokasi dan bentuk objek. Model pembelajaran 
mendalam seperti PointNet banyak digunakan di bidang ini, dan 
metode ini sangat penting untuk menghasilkan peta 3D real-time 
beresolusi tinggi.8)
Ini adalah teknik untuk mendeteksi objek dengan menggabungkan 
gambar 2D yang diperoleh kamera RGB dengan informasi 3D. 
Metode ini meningkatkan kinerja deteksi dengan menambahkan 
informasi warna dan pola objek. Penelitian terbaru telah 
mengusulkan metode seperti FusionRCNN, yang menggabungkan 
LiDAR dan gambar kamera untuk meningkatkan akurasi deteksi.9)
Struktur mendalam seperti Convolutional Neural Networks (CNN) 
dan Recurrent Neural Networks (RNN) digunakan untuk dan 
mengenali fitur-fitur 3D. Model-model ini meningkatkan akurasi 
klasifikasi objek dan estimasi lokasi berdasarkan kumpulan data, 
yang penting untuk pengenalan rintangan pada kendaraan 
otonom.10)
Teknologi ini digunakan untuk meningkatkan keselamatan 
berkendara dengan mendeteksi rintangan dan pejalan kaki di jalan. 
penelitian aktif di bidang ini untuk menggabungkan point cloud 
LiDAR dengan data penglihatan untuk deteksi yang lebih tepat.11)7- -
Ini membantu robot memahami dan berinteraksi dengan 
lingkungannya. ini terutama penting untuk menentukan lokasi 
objek yang tepat untuk membantu robot merencanakan jalurnya dan 
melakukan tugas.
Mengenali dan bereaksi terhadap objek dalam waktu nyata untuk 
meningkatkan pengalaman pengguna. Misalnya, dalam augmented 
realitylokasi dan bentuk objek harus ditentukan secara akurat untuk 
meningkatkan interaksi dengan objek virtual.
8) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). Deteksi Objek 3D untuk Mengemudi Otonom: 
Sebuah Survei. pengenalan Pola, 130, 108796.
9) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: Fusi LiDAR-Kamera untuk Deteksi Objek 3D Dua Tahap. 
Penginderaan Jauh, 15, 1839.
10) Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Deteksi Objek 
3D Super Jarang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine 
Intelligence, 45, 12490-12505.
11) Xu, X., Dong, S., Xu, T., Ding, L., Wang, J., Jiang, P., Song, L., & Li, J. (2023).
FusionRCNN: Fusi LiDAR-Kamera untuk Deteksi Objek 3D Dua Tahap. 
Penginderaan Jauh, 15, 1839.8- -
Teknologi ini terus berkembang, memberikan solusi pendeteksian 
objek 3D lebih tepat dan efisien. Kemajuan dalam penelitian dan 
teknologi secara signifikan meningkatkan akurasi pengenalan dalam 
lingkungan dunia nyata.
Deteksi objek 3D adalah identifikasi dan klasifikasi objek tertentu 
akurat dalam ruang 3D, yang didukung oleh berbagai teknik 
pemrosesan data spasial 3D. Baru-baru ini, teknik berbasis 
pembelajaran mendalam telah aktif diterapkan pada deteksi objek 
3D. Teknologi yang representatif VoxelNet, PointNet, dan PointRCNN.
3.1 VoxeLNet
VoxelNet adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang inovatif 
yang dirancang khusus untuk mendeteksi objek 3D menggunakan 
point cloud, yang sangat penting dalam sistem mengemudi otonom. 
Arsitektur ini mengambil pendekatan unik dengan mengubah data 
point cloud mentah menjadi kisi-kisi voxel 3D terstruktur untuk 
memungkinkan pemrosesan dan ekstraksi fitur yang efisien. 
Konversi ke representasi voxel sangat karena memungkinkan 
VoxelNet untuk secara efektif memanfaatkan konvolusi 3D untuk 
menangkap informasi spasial sambil memastikan efisiensi 
komputasi. Efisiensi ini sangat penting untuk aplikasi waktu nyata 
yang diperlukan untuk pengemudian otonom.
Kekuatan VoxelNet terletak pada kemampuannya untuk 
menggabungkan lapisan pengkodean fitur baru yang sangat 
meningkatkan daya representasi setiap voxel. Hal ini dicapai dengan 
mempertimbangkan karakteristik unik dari titik-titik yang 
terkandung di setiap voxel, yang meningkatkan kemampuan jaringan 
untuk mendeteksi dan mengklasifikasikan objek di dalam 
lingkungan yang kompleks.12) Langkah pengkodean fitur ini sangat 
untuk menyelesaikan masalah yang disebabkan oleh sifat data point 
cloud yang tidak beraturan dan jarang, yang sulit ditangani dengan 
menggunakan jaringan syaraf tiruan 2D tradisional.9- -
Penelitian telah menunjukkan bahwa VoxelNet telah memberikan 
kontribusi yang signifikan pada bidang deteksi objek 3D. 
Misalnyakemampuan arsitekturnya untuk memberikan akurasi 
tinggi dengan tetap mempertahankan efisiensi komputasi 
menjadikannya pilihan yang disukai untuk aplikasi antarimplementasi
pada kendaraan otonom.13) Selain itu, integrasi 
representasi yang jarang dari VoxelNet memungkinkannya untuk 
secara efektif menangani sejumlah besar data yang biasa ditemukan 
dalam skenario mengemudi otonom.
Pengembangan VoxelNet merupakan kemajuan yang signifikan 
dalam pemrosesan data 3D dan menjadi dasar bagi inovasi masa 
depan dalam teknologi pengemudian otonom. VoxelNet menjawab 
tantangan utama dalam bidang ini dengan menggabungkan 
voxelisasi yang efisien dengan teknik pengkodean fitur canggih.14) 
Hal ini tidak hanya meningkatkan akurasi deteksi, tetapi juga 
memungkinkan penegakan hukum yang lebih canggih.
12) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun (2019). Deep 
Learning untuk Awan Titik 3D: Sebuah Survei. Transaksi IEEE tentang 
Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 43, 4338-4364.
13) Wang, X., Cai, M., Sohel, F., Sang, N., & Chang, Z. (2021). Gangguan awan 
titik berlawanan terhadap deteksi objek 3D dalam sistem mengemudi 
otonom. Neurocomputing, 466, 27-36.
14) Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: Deteksi objek 3D dari 
monokuler, stereo, dan point cloud untuk pengemudian otonom. 
Neurocomputing, 494, 23-32.10- -
VoxelNet mendorong batas-batas pengembangan sistem persepsi 3D. 
Dengan kinerja yang kuat dan pendekatan inovatifnya, VoxelNet 
terus memengaruhi penelitian dan pengembangan sedang 
berlangsung di bidang pemrosesan point cloud 3D dan sistem 
otonom.15)
VoxelNet adalah model inovatif untuk deteksi objek 3D yang 
memproses data point cloud dengan mengubahnya menjadi kisi-kisi 
3D (voxel). Setiap voxel mewakili sebuah titik dalam point cloud, 
yang memungkinkan model memproses informasi spasial secara 
lebih efektif. VoxelNet menggunakan informasi voxel ini mendeteksi 
objek dan membuat prediksi. Keuntungan pendekatan ini adalah 
efisien dan cepat untuk memproses data point cloud dalam jumlah 
besar.
3.2 PointNet
PointNet adalah arsitektur pembelajaran mendalam yang merevolusi 
pemrosesan data cloud titik 3D dengan langsung mengonsumsi 
kumpulan titik yang tidak berurutan. Tidak seperti metode 
tradisional yang membutuhkan input terstruktur, PointNet 
menggunakan fungsi simetri untuk memastikan invarian permutasi, 
hubungan spasial antar titik sehingga tetap terlepas dari titik input.
Inovasi utama PointNet adalah penggunaan perceptron (MLP dan 
max-pooling. Arsitektur ini secara efisien menggabungkan fitur dari 
masing-masing titik ke dalam representasi global, yang sangat 
berguna untuk tugas-tugas seperti klasifikasi dan segmentasi. Berkat 
kemampuannya untuk point besar dan akurat, telah model dasar di 
bidang , dan telah mengilhami banyak arsitektur berikutnya 
berdasarkan prinsip-prinsipnya.
Dampak PointNet tidak hanya terbatas pada penelitian akademis, 
tetapi juga pada implementasi praktis di berbagai bidang seperti 
pengemudian otonom dan pengenalan robot. Sebagai contoh, dalam 
sistem otonom, PointNet telah digunakan untuk memproses data 
LiDAR untuk meningkatkan deteksi objek dan navigasi dengan 11- -
mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek dari satu uji coba ke 
uji coba berikutnya.16) Desain PointNet memungkinkannya untuk 
secara efektif menangani kerumitan yang terkait dengan data 3D, 
seperti oklusi dan variasi kepadatan titik, sehingga menjadikannya 
alat yang serbaguna dalam aplikasi visi komputer.
Kemajuan yang dibawa oleh PointNet telah mengarah pada adaptasi 
PointNet dalam berbagai konteks inovatif. Sebagai contoh, PointNet 
telah diterapkan untuk mengklasifikasikan data LiDAR dari udara, 
meningkatkan akurasi dan efisiensi operasi penginderaan jarak 
jauh.17) Kemampuan adaptasi PointNet juga telah mengarah pada 
integrasinya dengan jaringan syaraf berbasis fisika untuk 
menganalisis perambatan retak
15) Yang, Y., Chen, F., Wu, F., Zeng, D., Ji, Y., & Jing, X. (2020). Jaringan 
pembelajaran semantik multi-view untuk deteksi objek 3D berbasis point 
cloud. Neurocomputing, 397, 477-485.
16) Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun (2019). Deep 
Learning untuk Awan Titik 3D: Sebuah Survei. Transaksi IEEE tentang 
Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 43, 4338-4364.
17) Nong, X., Bai, W., & Liu, G. (2023). Klasifikasi awan titik LiDAR dari udara 
menggunakan jaringan PointNet++ dengan fitur ketetanggaan penuh. PLOS 
ONE, 18.12- -
dan simulasi dinamika fluida, dan telah terbukti dapat memecahkan 
masalah industri yang kompleks.18)
Pointnet terus menjadi tolok ukur dalam pemrosesan data 3D, yang 
secara signifikan memajukan kemampuan model pembelajaran 
mendalam untuk memproses data point cloud. Dampaknya terlihat 
jelas dalam kemajuan teoretis dan aplikasi praktis, yang 
menunjukkan relevansi dan kemampuan beradaptasi yang 
berkelanjutan dalam lanskap kecerdasan buatan dan pembelajaran 
mesin yang terus berkembang.19)
PointNet adalah model yang secara langsung memproses data point 
cloud dan mengenali objek dalam ruang 3D terlepas dari urutan 
setiap titik. PointNet mengekstrak fitur-fitur dari titik-titik tersebut 
dan melakukan klasifikasi dan segmentasi berdasarkan fitur-fitur 
tersebut. Model ini dapat menangani sifat point cloud yang tidak 
terstruktur dan dapat digunakan di berbagai bidang seperti 
mengemudi secara otonom, robotika, dan analisis gambar medis.
3.3 PointRCNN
PointRCNN adalah kerangka kerja yang penting dalam bidang 
deteksi objek 3D, terutama untuk aplikasi seperti mengemudi 
otonom. Kerangka kerja ini menggunakan proses deteksi dua 
langkah untuk meningkatkan akurasi dan efisiensi pendeteksian 
objek dalam data point cloud 3D. Langkah pertama adalah 
menghasilkan saran objek melalui jaringan saran lokal berbasis titik. 
Langkah ini sangat karena bekerja secara langsung pada data point 
cloud mentah, mempertahankan informasi spasial terperinci yang 
dapat hilang dalam metode tradisional yang mengandalkan proyeksi 
gambar atau voxelisation.
Pada langkah kedua, PointRCNN menyempurnakan proposal awal 
dengan melakukan kotak pembatas 3D. Hal ini menyesuaikan 
ukuran dan orientasi agar lebih sesuai dengan objek yang terdeteksi 
di dalam data point cloud. Dengan memanfaatkan fitur yang 
diekstrak langsung dari point cloud mentah, PointRCNN mencapai 13- -
akurasi yang lebih tinggi dalam pendeteksian terutama di 
lingkungan yang menantang dengan geometri dan oklusi yang 
kompleks.
Salah satu keunggulan utama PointRCNN adalah untuk belajar 
secara menyeluruh. Arsitektur ini memfasilitasi integrasi tahapan 
jaringan yang mulus, tidak hanya meningkatkan kinerja deteksi 
model tetapi juga efisiensi komputasinya, sehingga cocok untuk 
aplikasi waktu nyata, seperti yang diperlukan untuk sistem 
mengemudi otonom.
Penelitian telah menunjukkan bahwa metode yang menggunakan 
data point cloud dapat secara signifikan meningkatkan pemahaman 
dan interpretasi pemandangan 3D dalam situasi mengemudi secara 
otonom. Sebagai contoh, penggunaan algoritme pendeteksian multitarget
berdasarkan PointRCNN dan teknik fusi point cloud voxel 
dapat digunakan dalam skenario dinamis karena keserbagunaannya 
dan
18) Kashefi, A., & Mukerji, T. (2022). PointNet yang diinformasikan secara 
fisika: Pemecah pembelajaran mendalam untuk aliran tak mampu mampat 
dan medan termal pada beberapa set geometri tak beraturan. Jurnal Fisika 
Komputasi, 468, 111510.
19) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.14- -
Selain itu, survei di bidang point cloud 3D dan pendekatan 
pembelajaran mendalam semakin pentingnya kerangka kerja ini 
untuk pemahaman pemandangan dalam mengemudi secara 
otonom.20)
Secara keseluruhan, PointRCNN merupakan kemajuan yang 
signifikan dalam teknologi pendeteksian objek 3D. Kemampuannya 
untuk secara langsung memproses data point mentah dan proses 
deteksi dua tahap yang efisien alat yang ampuh untuk pengemudian 
otonom, di mana objek yang cepat dan akurat sangat penting untuk 
keselamatan dan kinerja.
PointRCNN adalah teknologi yang menggunakan CNN (Convolutional 
Neural Network) berdasarkan PointNet untuk deteksi objek 3D, dan 
secara efektif memproses data point cloud mendeteksi objek secara 
akurat. PointRCNN adalah teknologi yang memperluas metode 
deteksi objek 2D yang ada ke lingkungan 3D, dan diterapkan pada 
pengenalan objek kendaraan otonom dan pengenalan lingkungan 
robot.
4. Aplikasi
PointRCNN memainkan peran penting dalam sistem pengemudian 
otonom dan digunakan untuk mengenali dan melacak objek di 
lingkungan sekitar secara akurat. objek menggunakan point 3D 
dapat membantu kendaraan rintangan di jalan dengan tingkat 
akurasi yang tinggi, bahkan dalam situasi lalu lintas yang 
kompleks.22)
Robot ini memanfaatkan teknologi pendeteksian objek 3D untuk 
berinteraksi dengan lingkungan. PointRCNN memungkinkan robot 
untuk memahami lingkungannya dari satu putaran ke putaran 
lainnya dan melakukan tindakan yang diperlukan.24)
Untuk memasukkan objek virtual ke dalam dunia nyata di 
lingkungan AR dengan mulus, diperlukan deteksi objek yang akurat 
dalam ruang 3D. PointRCNN peran penting dalam tugas ini.15- -
Drone membutuhkan kemampuan untuk mengenali dan 
menghindari berbagai rintangan selama penerbangan. PointRCNN 
dapat digunakan untuk mendeteksi objek secara real-time dari data 
sensor drone dan menetapkan jalur penerbangan yang aman.25)
20) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
21) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
22) Qian, R., Lai, X., & Li, X. (2021). Deteksi Objek 3D untuk Mengemudi 
Otonom: Sebuah Survei. pengenalan Pola, 130, 108796.
23) Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). Deteksi Objek 3D untuk 
Mengemudi Otonom: Sebuah Survei Komprehensif. Jurnal Internasional 
Visi Komputer, 131, 1909-1963.
24) Wang, L., & Huang, Y. (2022). Sebuah Survei Pendekatan Berbasis 3D 
Point Cloud dan Deep Learning untuk Pemahaman Adegan dalam 
Mengemudi Otonom. IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 14, 
135-154.
25) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & Mouzakitis, 
A. (2019).16- -
PointRCNN diterapkan pada pemodelan 3D dan analisis lingkungan 
perkotaan, memberikan wawasan penting untuk perencanaan dan 
manajemen perkotaan. Hal ini membantu meningkatkan efisiensi 
transportasi dan meningkatkan keselamatan di perkotaan.
Dalam aplikasi ini, PointRCNN sangat berguna dalam situasi di mana 
akurasi tinggi dan pemrosesan waktu nyata diperlukan. Penelitian 
menunjukkan bahwa teknik seperti algoritme deteksi multi-target 
berdasarkan PointRCNN menunjukkan kinerja dan efisiensinya 
dalam aplikasi ini.26) PointRCNN berkontribusi dalam 
memaksimalkan akurasi dan efisiensi deteksi objek 3D, penting 
untuk pengembangan kendaraan otonom dan sistem canggih lainnya.
Teknologi pemrosesan data spasial 3D digunakan berbagai industri. 
Beberapa aplikasi utama meliputi
4.1 Kendaraan otonom
Kendaraan adalah kendaraan yang menggunakan teknologi canggih 
untuk mengemudikan dirinya sendiri tanpa campur tangan manusia. 
Kendaraan ini menggunakan berbagai sensor, kamera, radar, LiDAR, 
dan banyak lagi untuk mendapatkan kesadaran yang tepat tentang 
lingkungan mereka. Teknologi ini, dikombinasikan dengan 
pemrosesan data waktu nyata, sangat penting untuk menentukan 
rute mengemudi yang aman.
Secara khusus, teknologi pendeteksi objek 3D merupakan komponen 
utama kendaraan otonom, yang berperan penting dalam mendeteksi 
dan mengenali objek di sekitar kendaraan secara akurat. PointRCNN, 
misalnya, memanfaatkan data point cloud untuk memungkinkan 
analisis resolusi tinggi terhadap lingkungan sekitar kendaraan. Hal 
ini kendaraan otonom untuk mengenali pejalan kaki, kendaraan lain, 
rambu-rambu jalan, dan lainnya secara real time untuk memastikan 
berkendara yang aman.27)
Kendaraan otonom juga kemampuan untuk mempelajari pola 17- -
mengemudi dan beradaptasi dengan situasi mengemudi yang 
berbeda dengan menerapkan teknologi pembelajaran mesin dan 
kecerdasan buatan. Teknologi ini berkontribusi dalam 
meningkatkan keselamatan, efisiensi, dan pengalaman pengguna 
kendaraan. Secara khusus, teknologi fusi multi-sensor meningkatkan 
akurasi deteksi objek 3D, sehingga kinerja yang andal di berbagai 
lingkungan.28)
Sebuah Survei tentang Metode Deteksi Objek 3D untuk Aplikasi Mengemudi 
Otonom. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-
3795.
26) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
27) Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent Transportation 
Systems, 23, 20707-20720.
28) Wang, X., Li, K., & Chehri, A. (2024). Teknologi Fusi Multi-Sensor untuk 
Deteksi Objek 3D dalam Pengemudian Otonom: Sebuah Tinjauan. IEEE 
Transactions on Intelligent Transportation Systems, 25, 1148-1165.18- -
Kendaraan otonom area utama inovasi dalam sistem transportasi 
masa depan melalui konvergensi algoritme yang kompleks dan 
teknologi sensor. Teknologi ini memiliki dampak positif bagi 
masyarakat secara keseluruhan dengan mengurangi kemacetan lalu 
lintas, mengurangi kecelakaan di jalan raya, dan memungkinkan 
arus lalu lintas yang lebih efisien.29)
Kendaraan otonom menggunakan sensor LiDAR dan teknologi 
pendeteksi objek 3D untuk melihat dan menganalisis lingkungan 
sekitar kendaraan secara real time. Hal ini memungkinkan 
rintangan, pengenalan pejalan kaki, analisis persimpangan, dan 
untuk memaksimalkan keselamatan kendaraan dan efisiensi 
berkendara.
4.2 Kesehatan
Teknik pendeteksian objek 3D di bidang medis, terutama yang 
seperti PointRCNN, berbagai aplikasi potensial. Teknologi ini 
terutama digunakan dalam pencitraan medis, robotika bedah, sistem 
pemantauan pasien, dll.
Teknologi pendeteksian objek 3D membantu mendeteksi lesi secara 
akurat pada gambar CT, MRI, dan ultrasound. Hal ini sangat penting 
dalam bidang-bidang seperti radiologi, di mana teknologi ini dapat 
dikombinasikan dengan sistem diagnostik berbantuan komputer 
yang menggunakan kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin 
untuk meningkatkan akurasi diagnostik.30)
Dalam sistem robotik bedah, teknologi pendeteksian objek 3D 
memungkinkan pengenalan yang akurat terhadap jaringan dan 
organ di sekitarnya selama pembedahan, sehingga membantu 
memastikan pembedahan yang aman dan tepat. Bersama dengan 
kemajuan dalam kecerdasan buatan medis, hal ini dapat sangat 
meningkatkan efisiensi dan keamanan pembedahan.31)
Sensor 3D dan teknologi pendeteksi objek dapat menganalisis 19- -
gerakan real-time dan tanda-tanda vital pasien untuk mendeteksi 
kelainan pada tahap awal. Teknologi ini dikombinasikan dengan 
sistem pemantauan pasien berbasis kecerdasan buatan untuk terus 
melacak dan mengelola kondisi pasien.32)
Dikombinasikan dengan virtual reality (VR), alat ini dapat digunakan 
dalam pendidikan dan pelatihan medis. Teknologi pendeteksian objek 
3D
29) Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). Sebuah Survei tentang Metode Deteksi Objek 3D untuk 
Aplikasi Mengemudi Otonom. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 20, 3782-3795.
30) Hadjiiski, LM, Cha, KH, Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, J., 
Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., Huisman, H., 
Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, R. K., Summers, R., 
Suzuki, K., ... & Armato, S. (2022). Laporan kelompok tugas AAPM 273: 
Rekomendasi praktik terbaik untuk AI dan pembelajaran mesin untuk 
diagnosis berbantuan komputer dalam pencitraan medis. Fisika medis.
31) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Kecerdasan 
buatan dalam perawatan kesehatan: sebuah penguasaan. Ulasan 
Bioteknologi dan Rekayasa Genetika, Tidak ada, 1-50.
32) Almagharbeh, W. (2024). Dampak sistem pendukung keputusan berbasis 
AI pada alur kerja keperawatan di unit perawatan kritis. Tinjauan 
keperawatan internasional, Tidak ada.
[8] Wang, L., Chen, X., Zhang, L., Li, L., Huang, Y., Sun, Y., & Yuan, X. (2023). 
Kecerdasan buatan dalam sistem pendukung keputusan klinis untuk 
onkologi. International Journal of Medical Sciences, 20, 79-86.20- -
Alat memainkan peran penting dalam membantu dokter dan tenaga 
kesehatan profesional melakukan simulasi operasi dan diagnosis, 
sehingga memungkinkan pembelajaran dalam lingkungan yang 
realistis.33)
Aplikasi ini berkontribusi dalam meningkatkan akurasi diagnosis 
dan perawatan di bidang medis dan meningkatkan keselamatan 
secara keseluruhan. Secara khusus, teknologi pendeteksian objek 3D 
yang dikombinasikan dengan AI mempercepat inovasi dalam bidang 
perawatan kesehatan dan menjadi alat penting untuk meningkatkan 
kesehatan dan keselamatan pasien. Studi-studi ini memberikan 
perspektif baru tentang implikasi komersial, peraturan, dan sosial 
dari AI medis.34)
Dalam bidang medis, pemrosesan data spasial 3D digunakan untuk 
diagnosis yang tepat dan perencanaan bedah. Data point cloud dari 
pencitraan medis 3D, seperti hasil CT scan atau MRI, digunakan 
untuk memvisualisasikan lokasi pembedahan dan mengukur lokasi 
serta ukuran yang tepat untuk meningkatkan akurasi pembedahan.
4.3 Otomasi industri dan robotika
Teknologi pendeteksian objek 3D, khususnya model seperti 
PointRCNN, merevolusi bidang otomasi industri dan robotika. 
Teknologi ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan akurasi di 
berbagai industri, dan memainkan peran penting dalam bidangbidang
spesifik berikut ini
Teknologi pendeteksian objek 3D sangat penting bagi sistem robotik 
untuk mengenali dan menyortir objek di dalam gudang. Teknologi 
ini memungkinkan robot untuk secara akurat mengenali objek 
dengan berbagai ukuran dan bentuk, sehingga memungkinkan 
mereka untuk melakukan tugas pergerakan dan penyortiran yang 
efisien. Teknologi ini meningkatkan efisiensi proses industri dan 
memfasilitasi otomatisasi sistem logistik.35)
Ketika robot industri secara otomatis merakit komponen, deteksi 21- -
objek 3D meningkatkan efisiensi perakitan dengan mengenali posisi 
dan orientasi komponen yang tepat. Hal ini berkontribusi secara 
signifikan dalam meningkatkan tingkat produksi dan mengurangi 
tingkat cacat, serta peran penting dalam lingkungan manufaktur 
cerdas.36)
Mereka digunakan untuk memeriksa geometri dan dimensi produk 
menggunakan teknologi pemindaian 3D, dan peran penting dalam 
memastikan kualitas produk, mendeteksi cacat lebih awal dan 
mengurangi biaya. Suku cadang otomatis ini
33) Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). Prediksi 
Risiko Kanker Paru-paru Berbasis Kecerdasan Buatan Menggunakan Rekam 
Medis Elektronik Nonimaging: Pendekatan Pembelajaran Mendalam. 
Journal of Medical Internet Research, 23.
34) Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). Kecerdasan 
buatan dalam perawatan kesehatan: sebuah penguasaan. Ulasan 
Bioteknologi dan Rekayasa Genetika, Tidak ada, 1-50.
35) Höfer, S., Bekris, K. E., Handa, A., Gamboa, J. C., Mozifian, M., Golemo, F., 
Atkeson, C.,
Fox, D., Goldberg, K., Leonard, J., Liu, C., Peters, J., Song, S., Welinder, P., & 
White, M. (2021). Sim2Real dalam Robotika dan Otomasi: Aplikasi dan 
Tantangan. IEEE Transactions on Automation Science and Engineering, 18, 
398-400.
36) Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. (2021).
Otomatisasi Berbasis Pembelajaran dari Perakitan Robotik untuk 
Manufaktur Cerdas. Prosiding IEEE, 109, 423-440.22- -
Sistem pemeriksaan kualitas meningkatkan keandalan produk.37)
Untuk meningkatkan keamanan robot dan sistem otomasi, teknologi 
pendeteksian objek 3D digunakan. Hal ini memungkinkan untuk 
mengenali atau sekitarnya aman. Mekanisme keselamatan ini 
berkontribusi untuk mengurangi kecelakaan di lingkungan 
industri.38)
Sangat penting bagi kendaraan otonom atau drone untuk mendeteksi 
objek dan merencanakan rutenya. Teknologi pendeteksian objek 3D 
sistem ini beroperasi secara efisien, menghindari rintangan, dan 
melakukan tugas pengantaran dengan aman.39)
Di area ini, teknologi pendeteksian objek 3D mendorong inovasi 
dalam otomasi industri, membantu meningkatkan produktivitas, 
mengurangi biaya, dan meningkatkan keselamatan. Di masa depan, 
teknologi ini akan terus menjadi bagian integral dari evolusi sistem 
robotika dan otomasi. Penelitian telah menunjukkan bahwa 
penerapan teknologi ini kontribusi yang signifikan dalam 
meningkatkan efisiensi proses industri dan mengelola kompleksitas 
sistem otomatis.40)
Dalam otomasi industri dan robotika, pemrosesan data spasial 3D 
digunakan untuk meningkatkan efisiensi proses manufaktur dan 
mengotomatiskan inspeksi kualitas. Robot menggunakan sensor 
LiDAR atau kamera 3D mengenali produk, mendeteksi anomali, dan 
membantu menyelesaikan masalah kualitas.
4.4 Sistem pengawasan keselamatan
Dalam sistem pengawasan keamanan, teknologi pendeteksian objek 
3D peran penting dalam menyediakan solusi pemantauan dan 
keamanan yang efektif di berbagai lingkungan. Teknologi ini sangat 
menonjol di berbagai bidang seperti pemantauan waktu nyata, 
deteksi intrusi, pencegahan insiden, analisis dan pelaporan data, 
serta integrasi kecerdasan buatan.23- -
Dengan kemampuan pemantauan waktu nyata, sistem pendeteksian 
objek 3D memanfaatkan kamera dan sensor untuk menganalisis 
lingkungan sekitar secara waktu nyata. Analisis waktu nyata ini 
memungkinkan pengenalan orang, kendaraan, dan objek secara 
akurat, dan memberikan peringatan segera jika terjadi situasi 
berbahaya. Hal ini sangat penting untuk meningkatkan keselamatan, 
terutama di lingkungan yang kompleks seperti jalan raya dan 
bandara.
Dalam hal deteksi penyusupan, teknologi deteksi objek 3D efektif 
dalam mendeteksi gerakan atau perilaku yang tidak biasa di dalam 
area keamanan tertentu. Hal ini dapat mengarah pada deteksi dini 
pendekatan penyusup dan memberikan informasi kepada petugas 
keamanan dengan segera.
37) Wang, K., Zhou, J., Li, G., Hu, Y., & Hu, F. (2024). Otomasi industri dan 
kualitas produk: peran transformasi produksi robotik. Ekonomi Terapan.
38) Salcic, Z., Atmojo, U., Park, H., Chen, A., & Wang, K. (2019). Merancang 
Sistem Perangkat Lunak Otomasi dan Robotika yang Dinamis dan 
Kolaboratif. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 15, 540-549.
39) Nebot, E. (2018). Robotika: Dari Otomasi ke Sistem Cerdas. Teknik.
40) Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. (2022). Visi 
dan otomatisasi industri. Ilmu dan Teknologi Pengukuran, 33.24- -
Mencegah masuknya orang yang tidak berwenang ke area aman 
dengan memberikan peringatan merah.
Dalam hal pencegahan kecelakaan, sistem ini mencegah kecelakaan 
di berbagai lingkungan, termasuk lokasi industri, dengan 
mendeteksi bahaya secara dini dan memberikan peringatan. 
Misalnya, sistem peringatan otomatis dipicu saat pekerja mendekati 
area berbahaya untuk mencegah kecelakaan.
Analisis data dan kemampuan pelaporan membantu Anda menilai 
situasi keamanan Anda dan mengidentifikasi masalah melalui 
analisis selanjutnya menggunakan data 3D yang dikumpulkan. 
Analisis ini memberikan wawasan penting untuk strategi keamanan 
di masa depan dan peningkatan keamanan yang berkelanjutan.
Dengan integrasi kecerdasan buatan, teknologi pendeteksian objek 
3D dapat dikombinasikan dengan algoritma pembelajaran mesin 
untuk menciptakan sistem pengawasan yang lebih cerdas. Hal ini 
sistem untuk mempelajari pola dan mengimplementasikan 
mekanisme peringatan dan respons yang lebih canggih.
Dengan cara ini, teknologi pendeteksian objek 3D menjadi bagian 
integral dari sistem pengawasan keamanan, membantu memenuhi 
berbagai kebutuhan keamanan dan meningkatkan keamanan 
fasilitas. Teknologi ini diharapkan akan berkembang lebih jauh di 
masa depan, yang mengarah pada solusi pengawasan keamanan 
yang lebih canggih dan efisien. Kemajuan teknologi ini akan 
berkembang menjadi sistem keamanan yang lebih canggih, terutama 
melalui integrasi dengan kecerdasan buatan.41)
Teknologi pendeteksian objek 3D juga penting dalam sistem 
pengawasan keamanan. Sensor LiDAR dan teknologi pendeteksi 
objek 3D digunakan untuk mendeteksi penyusup atau menentukan 
apakah ada orang di dekatnya. Mereka juga menganalisis pola 
perilaku dalam ruang 3D untuk melacak dan mencegah aktivitas 
ilegal.25- -
41) Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). Metode 
Deteksi Target Kecil Inframerah Berdasarkan Mekanisme Perbandingan 
Visual Manusia Berbobot untuk Pemantauan Keselamatan. Remote Sens. 15, 
2922.26- -
4.5 VR/AR
Dalam virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), teknologi 
pendeteksian objek 3D secara signifikan meningkatkan pengalaman 
pengguna di berbagai industri. Deteksi objek 3D memungkinkan 
pengguna untuk berinteraksi dengan objek dunia nyata di dalam 
lingkungan virtual, yang sangat penting bagi aplikasi AR untuk 
mengenali lingkungan mereka secara real-time untuk menempatkan 
dan memanipulasi elemen virtual secara akurat. Hal ini membuat 
pengalaman pengguna menjadi lebih imersif.
Dalam lingkungan VR, deteksi objek 3D digunakan untuk 
menciptakan simulasi yang realistis. Hal ini memberikan skenario 
pelatihan di berbagai bidang, termasuk medis, , dan penerbangan, 
yang memungkinkan peserta untuk mengalami dan mempraktikkan 
situasi kehidupan nyata dengan aman. Penerapan VR/AR, terutama 
di bidang keselamatan konstruksi, meningkatkan kesadaran 
keselamatan pekerja.42)
Dalam industri game, pendeteksian objek 3D memberikan 
pengalaman yang dengan melacak pergerakan dan posisi pemain 
secara akurat. Hal ini memungkinkan interaksi dengan karakter 
virtual, sehingga meningkatkan realisme permainan.
Dalam arsitektur dan teknik, teknologi AR dapat digunakan untuk 
memvisualisasikan model desain di dunia nyata. Hal ini membantu 
mendeteksi kesalahan dalam proses desain sebelumnya dan 
memfasilitasi komunikasi dengan klien. Aplikasi ini dapat sangat 
sinergis dengan keselamatan konstruksi.43)
Teknologi AR membantu konsumen membuat keputusan pembelian 
dengan memungkinkan mereka merasakan produk secara virtual. 
Misalnya, teknologi ini memberi mereka kemampuan untuk 
menempatkan furnitur di rumah mereka atau mencoba warna 
kosmetik terlebih dahulu. Hal ini meningkatkan pengalaman 
pembelian dan interaksi konsumen.44)27- -
Dengan cara ini, teknologi pendeteksian objek 3D memberikan 
pengalaman inovatif dalam VR dan AR, dan dimanfaatkan dalam 
berbagai industri. Di masa depan, teknologi ini akan terus 
berkembang, membuat interaksi antara pengguna dan lingkungan 
virtual menjadi lebih mulus dan alami. Hal ini akan semakin 
memperluas penggunaan teknologi VR/AR dalam pendidikan, 
hiburan, perdagangan, dan banyak lagi. Pada saat yang sama, 
kemajuan dalam teknologi ini akan menciptakan peluang baru 
dalam industri pariwisata dan perhotelan.45)
42) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, APC (2018). Tinjauan kritis 
terhadap aplikasi virtual dan augmented reality (VR/AR) dalam keselamatan 
konstruksi. Automation in Construction, 86, 150-162.
43) Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, APC (2018). Tinjauan kritis 
terhadap aplikasi virtual dan augmented reality (VR/AR) dalam keselamatan 
konstruksi. Automation in Construction, 86, 150-162.
44) Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. (2023). 
'Efek persuasi dari iklan video virtual reality (VR) dan augmented reality 
(AR): Sebuah tinjauan konseptual'. Jurnal Penelitian Bisnis.
45) Wei, W. (2019). Kemajuan penelitian tentang virtual reality (VR) dan 
augmented reality (AR) dalam pariwisata dan perhotelan. Jurnal Teknologi 
Perhotelan dan Pariwisata, 10, 539-570.28- -
Dalam virtual reality (VR) dan augmented reality (AR), data spasial 
3D memainkan peran penting berinteraksi dengan objek dunia nyata. 
Data spasial 3D objek virtual ditempatkan dengan benar di dunia 
nyata dan memungkinkan pengguna untuk berinteraksi dengan 
objek tersebut secara alami.
5. Kesimpulan
Teknologi pemrosesan data spasial 3D banyak bidang, termasuk 
pengemudian otonom, perawatan kesehatan, industri, keselamatan, 
dan VR/AR. Secara khusus, sensor LiDAR dan teknologi pendeteksian 
objek 3D memainkan peran penting dalam setiap bidang ini, 
berkontribusi pada analisis lingkungan secara real-time, diagnosis 
dan perawatan yang akurat, dan sistem otomatisasi efisien. 
Teknologi ini akan terus berkembang dan memberikan pengalaman 
pengguna yang lebih kaya di berbagai bidang.29- -
Referensi
1. Abbasi, R., Bashir, A., Alyamani, H. J., Amin, F., Doh, J., & Chen, J. 
(2023). Kompresi, Pemrosesan, dan Pembelajaran Awan Titik Lidar 
untuk Pengemudian Otonom. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 24, 962-979.
2. Arnold, E., Al-Jarrah, O. Y., Dianati, M., Fallah, S., Oxtoby, D., & 
Mouzakitis, A. (2019). Sebuah Survei tentang Metode Deteksi Objek 
3D untuk Aplikasi Mengemudi Otonom. IEEE Transactions on 
Intelligent Transportation Systems, 20, 3782-3795.
3. Bai, X., Zhou, J., Ning, X., & Wang, C. (2022). Komputasi dan 
visualisasi data 3D. Displays, 73, 102169.
4. Beam, AL, Drazen, JM, Kohane, IS, Leong, T., Manrai, A., & Rubin, 
EJ (2023). Kecerdasan Buatan dalam Kedokteran. New England 
Journal of Medicine, 388(13), 1220-1221.
5. Campilho, R., & Silva, F. J. G. (2023). Peningkatan Proses Industri 
dengan Otomasi dan Robotika. Mesin.
6. Cao, M., & Wang, J. (2020). Deteksi Rintangan untuk Kendaraan 
Mengemudi Otonom Dengan Fusi Sensor Multi-LiDAR. Jurnal 
Pengukuran dan Kontrol Sistem Dinamis - Transaksi ASME, 142.
7. Chen, W., Li, P., & Zhao, H. (2022). MSL3D: Deteksi objek 3D dari 
monokuler, stereo, dan point cloud untuk pengemudian otonom. 
Neurocomputing, 494, 23-32.
8. Chen, Y., Wang, H., Pang, Y., Han, J., Mou, E., & Cao, E. (2023). 
Metode Deteksi Target Kecil Inframerah Berdasarkan Mekanisme 
Perbandingan Visual Manusia Berbobot untuk Pemantauan 
Keselamatan. Remote Sens. 15, 2922.
9. Dzikunoo, E., Vignoli, G., Jørgensen, F., Yidana, S., & BanoengYakubo,
B. (2020). Wawasan stratigrafi regional baru dari model 
geologi 3D sub-cekungan Nasia, Ghana, yang dikembangkan untuk 
tujuan hidrogeologi dan berdasarkan data lapangan-B yang diolah 
ulang yang awalnya dikumpulkan untuk eksplorasi mineral. Solid 
Earth, 11, 349-361.
10. Enríquez, J. G., Ramirez, A. J., Domínguez-Mayo, F. J., & GarcíaGarcía,
J. A. (2020). Otomasi Proses Robotik: Studi Pemetaan 
Sistematis Ilmiah dan Industri. IEEE Access, 8, 39113-39129.
11. Fan, L., Yang, Y., Wang, F., Wang, N., & Zhang, Z. (2023). Deteksi 30- -
Objek 3D Super Jarang. IEEE Transactions on Pattern Analysis and 
Machine Intelligence, 45, 12490-12505.
12. Fernandes, D., Silva, A., Névoa, R., Simões, C., Gonzalez, D. G., 
Guevara, M., Novais, P., Monteiro, J., Melo-Pinto, P., & Melo-Pinto, P. 
(2021). Deteksi objek 3D berbasis point-cloud dan metode klasifikasi 
untuk aplikasi swakemudi: Sebuah survei dan taksonomi. 
Information Fusion, 68, 161-191.
13. Guo, Y., Wang, H., Hu, Q., Liu, H., Liu, L., & Bennamoun (2019). 
Dalam31- -
Pembelajaran untuk Awan Titik 3D: Sebuah Survei. Transaksi IEEE 
tentang Analisis Pola dan Kecerdasan Mesin, 43, 4338-4364.
14. Hadjiiski, LM, Cha, KH, Chan, H., Drukker, K., Morra, L., Näppi, 
J., Sahiner, B., Yoshida, H., Chen, Q., Deserno, T., Greenspan, H., 
Huisman, H., Huo, Z., Mazurchuk, R., Petrick, N., Regge, D., Samala, 
R. K., Summers, R., Suzuki, K.,
... & Armato, S. (2022). Laporan kelompok tugas AAPM 273: 
Rekomendasi praktik terbaik untuk AI dan pembelajaran mesin 
untuk diagnosis berbantuan komputer dalam pencitraan medis. 
Fisika medis.
15. Huang, S. (2019). Augmented reality dan virtual reality: kekuatan 
AR dan VR untuk bisnis. Teknologi Informasi dan Pariwisata, 21, 457-
459.
16. Ji, S., Lee, S., Yoo, S., Suh, I., Kwon, I., Park, F., Lee, S., & Kim, H. 
(2021).
Otomatisasi Berbasis Pembelajaran Perakitan Robotik untuk 
Manufaktur Cerdas. Prosiding IEEE, 109, 423-440.
17. Jayawardena, N. S., Thaichon, P., Quach, S., Razzaq, A., & Behl, A. 
(2023). 'Efek persuasi dari iklan video virtual reality (VR) dan 
augmented reality (AR): Sebuah tinjauan konseptual'. Jurnal 
Penelitian Bisnis.
18. Kim, E. Y., Shin, S. Y., Lee, S., Lee, K., Lee, K. H., & Lee, K. M. 
(2020).
Konvolusi triplanar dengan kernel 2D bersama untuk klasifikasi 3D 
dan pengambilan bentuk. Computer Vision and Image 
Understanding, 193, 102901.
19. Kim, J., Kim, M., Park, M., & Yoo, J. (2022). Teknologi interaktif 
yang imersif dan pengalaman belanja virtual: Perbedaan persepsi 
konsumen antara augmented reality (AR) dan virtual reality (VR). 
Telematika dan Informatika, 77, 101936.
20. Kusiak, A. (2023). Hiper-otomatisasi dalam industri manufaktur. 
J. Intell. Manuf., 35, 1-2.
21. Li, X., Yi, W., Chi, H., Wang, X., & Chan, APC (2018). Tinjauan 
kritis terhadap aplikasi virtual dan augmented reality (VR/AR) dalam 
keselamatan konstruksi. Automation in Construction, 86, 150-162.
22. Luo, X., Zhou, F., Tao, C., Yang, A., Zhang, P., & Chen, Y. (2022). 
Algoritma Deteksi Multitarget Dinamis dari Voxel Point Cloud Fusion 32- -
Berdasarkan PointRCNN. IEEE Transactions on Intelligent 
Transportation Systems, 23, 20707-20720.
23.Mao, J., Shi, S., Wang, X., & Li, H. (2022). Deteksi Objek 3D untuk 
Mengemudi Otonom: Sebuah Survei Komprehensif. Jurnal 
Internasional Visi Komputer, 131, 1909-1963.
24.Mulaveesala, R., Arora, V., Dua, G., Morello, R., & Vavilov, V. 
(2022). Visi dan otomatisasi industri. Ilmu dan Teknologi 
Pengukuran, 33.
25. Mukherjee, J., Sharma, R., Dutta, P., & Bhunia, B. (2023). 
Kecerdasan buatan dalam perawatan kesehatan: sebuah penguasaan. 
Ulasan Bioteknologi dan Rekayasa Genetika, Tidak ada, 1-50.
26.Nebot, E. (2018). Robotika: Dari Otomasi ke Sistem Cerdas. Teknik.
27. Ren, S., Pan, X., Zhao, W., Nie, B., & Han, B. 
(2022). Grafik dinamis33- -
transformator untuk deteksi objek 3D. Sistem Berbasis Pengetahuan, 
259, 110085.
28. Song, S., Huang, T., Zhu, Q., & Hu, H. (2023). ODSPC: deteksi 
objek 3D berbasis deep learning menggunakan semantic point cloud. 
Visual Computer, , 1-15.
29.Wei, W. (2019). Kemajuan penelitian tentang virtual reality (VR) 
dan augmented reality (AR) dalam pariwisata dan perhotelan. Jurnal 
Teknologi Perhotelan dan Pariwisata, 10, 539-570.
30. Xue, Z., Wu, S., Li, M., & Cheng, K. (2024). Metode Baru untuk 
Prospeksi Regional Berdasarkan Grafik 3D Modern. Mineral.
31. Yeh, M. C., Wang, Y., Yang, H., Bai, K., Wang, H., & Li, Y. (2020). 
Prediksi Risiko Kanker Paru-Paru Berbasis Kecerdasan Buatan 
Menggunakan Medis Elektronik Nonimaging: Pendekatan 
Pembelajaran Mendalam. Journal of Medical Internet Research, 23.
32. Zhou, Q. (2022). Deteksi dan diagnosis berbantuan 
komputer/radiomik/pembelajaran mesin/pembelajaran mendalam 
dalam pencitraan medis. Fisika Medis.

+ Recent posts