엣지 컴퓨팅을 활용한 LiDAR 데이터 병목 현상 완화 및 물체 감지 신뢰도 강화에 대한 연구 = A Study on Alleviating Bottlenecks of LiDAR Data and Enhancng Object Detection Reliability using Edge Computing

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

LiDAR sensors are a technology that measures distance using lasers. Until recently, the limited application of LiDAR sensors was due to their high cost and large size. However, advances in technology and increased productivity have made it possible to make LiDAR sensors more widely available. LiDAR sensors can detect surrounding objects, terrain, and other structures to collect spatial information about the environment. This information can be used to create a 3D map or to recognize the position, size, and shape of objects for 3D modeling. Due to the real-time scanning of objects, the amount of input data generated by LiDAR is enormous. This can lead to a bottleneck problem in processing large amounts of real-time data in systems that use LiDAR. To solve this problem, this paper proposes a compression technique that can quickly process massive point clouds using an edge computing server. Multiple LiDAR sensors are required to scan wide areas in real-time. Therefore, to detect objects in real-time, multiple LiDAR sensor data must be processed simultaneously. To solve the bottleneck problem that may occur in this case, the point cloud is efficiently compressed on the edge computer to perform data acceleration, and all data is compressed in real-time on the main cloud to enable it to be used. As a result, users can control LiDAR sensors through a central system without the data bottleneck problem that was present in traditional cloud-based systems.

국문 초록 (Abstract)

LiDAR 센서는 레이저를 이용해 거리를 측정하는 기술로 이전까지는 가격이 비싸고 크기가 커서 적용 범위가 제한적이었지만 최근 기술의 발전과 생산 성의 증가로 LiDAR 센서의 보급이 가능해졌다. LiDAR 센서는 주변 사물이나 지형지물 등을 감지하여 주변 환경의 공간 정보를 수집할 수 있으며 이를 활용해 3차원 지도를 생성하거나 물체의 위치, 크기, 모양 등을 인식하여 3D 영상으로 모델링 할 수 있다. 최근 LiDAR 센서는 기존의 2D 카메라나 RADAR와는 다른 새로운 정보를 제공하여 자율주행 자동차, 로봇, 보안 시스템 등 다양한 분야에서의 활용되고 있다. 이러한 LiDAR 센서는 레이저의 반사 범위에 제한이 있어 넓은 영역을 실시간으로 스캔하기 위해서는 여러 대의 LiDAR 센서가 필요할 뿐만 아니라 각 센서로부터 입력되는 데이터도 매우 크다. 이로 인해 LiDAR를 활용하는 시스템에서는 대용량 데이터를 실시간으로 처리하는 과정에서 방대한 포인트 데이터양으로 인해 병목 되는 문제가 발생할 수 있어 이에 대안이 필요하다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 엣지 컴퓨팅 서버를 활용하여 방대한 포인트 클라우드를 빠르게 처리할 수 있는 압축기법을 제안한다. 실시간으로 물체를 감지하고 인식하려면 여러 대의 LiDAR 센서 데이터를 동시에 처리해야 하는데 이때 발생할 수 있는 병목현상을 해결하기 위해 엣지 컴퓨터에서 포인트 클라우드를 압축해 데이터 가속을 수행하고, 메인 클라우드에는 모든 데이터를 실시간에 압축 해제해 사용할 수 있도록 설계했다. 이를 통해 LiDAR 센서에서 실시간으로 들어오는 데이터의 전송량을 증가시키는 동시에 데이터 압축을 통해 시각화 속도도 향상하는 결과를 얻었다. 사용자는 기존 클라우드 기반 방식에서 문제였던 데이터 병목현상 없이 LiDAR 센서들을 중앙 시스템을 통해 제어할 수 있게 된다.

목차 (Table of Contents)

• 제1장 서론 1
• 제2장 관련 연구 3
• 2.1 LiDAR 관련 연구 3
• 2.2 LiDAR 센서 오탐지 방지 기술 5
• 2.3 엣지 컴퓨팅에서 데이터 전송량 절감 관련 연구 6
• 제3장 LiDAR 데이터의 압축을 위한 엣지 컴퓨팅 기법 9
• 3.1 시스템 개요 9
• 3.2 엣지 컴퓨팅 서버에서의 데이터 압축과 좌표계 통일 11
• 3.3. 물체 감지 신뢰성 강화를 위한 LiDAR 센서의 오 탐지 방지 17
• 제4장 실험 및 결과 21
• 제5장 결론 25
• 참고 문헌 27