Investigating the performance of novel class discovery (NCD) approach for semantic segmentation on realworld SLAM LiDAR point cloud data
본 연구는 실제 환경의 SLAM LiDAR 포인트 클라우드에 대한 시맨틱 세그멘테이션(semantic segmentation)을 위한 신규 클래스 발견(Novel Class Discovery, NCD)의 적용을 평가하며, 알려진 클래스를 식별하고 미지의 포인트들을 그룹화하는 능력을 입증하는 동시에 현재의 성능 안정성이 데이터 품질, 파라미터 설정 및 고유한 포인트 클라우드 특성에 의해 제한된다는 점을 강조한다.
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현대적인 매핑의 세계에서, LiDAR라고 불리는 기술은 우리 주변의 3차원 형태를 보는 강력한 도구가 되었습니다. 빛의 펄스를 빠르게 발사하고 그것이 되돌아오는 데 걸리는 시간을 측정함으로써, 이 센서들은 건물, 나무 또는 지면의 특정 지점을 나타내는 수백만 개의 개별 점들로 이루어진 거대한 점 구름(cloud)을 생성합니다. 이 데이터는 믿기지 않을 정도로 상세하지만, 이를 자동으로 이해하는 것은 어려운 과제입니다. 컴퓨터는 종면 도로, 집, 또는 나무와 같이 이전에 보여준 대상만을 인식하도록 훈련되는 경우가 많습니다. 만약 컴퓨터가 독특한 형태의 울타리나 건설 잔해와 같은 새로운 대상을 마주하게 되면, 설령 적합성이 떨어지더라도 해당 대상을 이미 알고 있는 범주 중 하나로 강제로 분류해 버리곤 합니다. 이러한 한계는 복잡한 실제 환경에서 자동화된 지도가 중요한 세부 사항을 놓치거나 완전히 잘못 식별하게 만들 수 있음을 의미합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '새로운 클래스 발견(novel class discovery)'이라 불리는 방법을 탐구하고 있는데, 이는 컴퓨터가 단순히 아는 것을 인식하는 것을 넘어, 새로운 것이 나타났을 때 이를 알아차리고 스스로 그 새로운 것들을 그룹화하도록 가르치는 것을 목표로 합니다.
인도네시아 가자 마다 대학교(Universitas Gadjah Mada)의 연구팀은 야외 환경을 이동하는 휴대용 장치로부터 캡처된 데이터를 사용하여 이 아이디어를 테스트하기 위해 나섰습니다. 정지된 스캐너와 달리, SLAM LiDAR 시스템이라고 알려진 이 장치는 사람이 캠퍼스를 걸어 다니는 동안 센서가 동시에 영역을 매핑하고 자신의 위치를 추적할 수 있게 해줍니다. 이는 세상에 대한 연속적이고 흐르는 듯한 기록을 만들어내지만, 통제된 실험실 환경에서는 발생하지 않는 변화하는 점 밀도나 미세한 위치 오차와 같은 문제도 함께 도입합니다. 연구진은 건물, 식생, 그리고 포장된 표면이 혼합된 약 18 헥타르 규모의 대학교 캠퍼스 특정 구역에 집중했습니다. 그들은 이 구역을 통과하는 15개의 서로 다른 경로를 걸으며, 실제 세계의 복잡성을 나타내는 방대한 양의 가공되지 않은 점 구름 데이터를 수집했습니다.
그들의 작업 중 첫 번째 단계는 이 가공되지 않은 데이터를 정제하고, 컴퓨터 모델이 그들이 중요하게 생각하는 세 가지 주요 요소인 지면, 식생, 건물을 인식하도록 가르치는 것이었습니다. 그들은 컴퓨터에게 이 세 가지 범주가 어떻게 보이는지 안내하기 위해 데이터의 일부를 수동으로 라벨링했습니다. 모델이 훈련된 후, 그들은 전체 데이터셋에 걸쳐 알려진 객체들을 식별하는 능력을 테스트했습니다. 결과는 지면에 대해 고무적이었는데, 모델이 매우 높은 정확도로 지면을 식별했기 때문입니다. 식생 또한 잘 인식되었으나, 나무와 건물이 만나는 경계 부분에서 혼동이 발생하기도 했습니다. 건물은 가장 어려웠는데, 이는 건물의 형태가 매우 다양하고 휴대용 스캐너가 걷는 각도 때문에 벽이나 지붕의 일부를 놓치는 경우가 있었기 때문으로 보입니다. 이러한 불완전함에도 불구하고, 모델은 복잡한 지형 전반에 걸쳐 세 가지 주요 범주를 구분하는 데 성공했습니다.
그러나 진정한 시험은 그다음 단계였습니다. 연구진은 모델에게 확신이 없는 점들을 보고 "알 수 없음(unknown)"으로 처리하도록 요청했습니다. 이 시스템은 불확실한 점들을 지면, 식생, 또는 건물 범주로 강제로 밀어 넣는 대신, 그것들을 새로운 별도의 클러스터로 그룹화하도록 설계되었습니다. 이것이 새로운 클래스 발견 방식의 핵심입니다. 즉, 컴퓨터가 이해하지 못하는 것들에 대해 스스로 그룹을 찾도록 하는 것입니다. 모델은 전체 점의 작은 비율인 약 9%를 '알 수 없음'으로 식별했습니다. 그런 다음 이 알 수 없는 점들을 세 개의 새로운 그룹으로 분류했습니다. 연구진이 이 새로운 그룹들이 실제로 무엇을 포함하고 있는지 확인했을 때, 성공과 한계가 공존하는 결과를 발견했습니다. 하나의 새로운 그룹은 유틸리티 폴(전봇대)이나 케이블과 같이 기존의 주요 범주와는 확실히 다른 뚜렷한 객체들을 성공적으로 분리해 냈습니다.
하지만 이 연구는 이 방법이 아직 실제 야외 데이터에 적용하기에는 완벽하지 않다는 점을 드러냈습니다. 이 새로운 "알 수 없음" 그룹에 배치된 점의 상당 부분은 사실 기존의 범주에 속하는 것들이었습니다. 예를 들어, 모델이 확신하지 못했던 건물의 파편이나 나무의 일부가 새로운 발견물들과 잘못 함께 그룹화되었습니다. 이는 초기 모델이 자신의 예측에 충분히 확신을 갖지 못하여, 기존 객체의 일부를 새로운 발견으로 잘못 라벨링했기 때문에 발생했습니다. 연구진은 이러한 새로운 그룹의 품질이 모델이 원래의 세 가지 범주를 얼마나 잘 이해하느냐에 크게 의존한다는 것을 발견했습니다. 만약 모델이 특정 건물이나 울창한 덤불 패치에 대해 어려움을 겪는다면, 그 오류는 시스템 전체로 퍼져나가, 진정한 새로운 객체가 아니라 단지 혼란에 빠진 기존 조각들을 지저한 새로운 그룹으로 만들어 버렸습니다.
연구는 또한 물리적인 데이터의 특성이 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 강조했습니다. 센서가 움직이고 있었기 때문에, 운영자가 얼마나 빨리 걷는지 또는 객체에 얼마나 가까이 있는지에 따라 점의 밀도가 변했습니다. 점이 희소하거나 노이즈가 많은 영역에서는 모델이 알려진 객체와 새로운 객체를 구분하는 데 더 큰 어려움을 겪었습니다. 더욱이, 연구진은 찾아야 할 새로운 그룹의 수를 고정된 숫자로 결정해야 했는데, 이러한 경직된 선택은 서로 관련 없는 객체들을 같은 바구니에 강제로 넣거나, 단일 유형의 객체를 여러 그룹으로 나누게 만들기도 했습니다. 이 새로운 객체들이 무엇이어야 하는지에 대한 완벽한 참조 가이드가 없었기에, 연구진은 시각적 검사를 통해 결과를 판단했으며, 이를 통해 시스템이 새로운 패턴을 찾을 수는 있지만 그 패턴들이 종종 불안정하고 기존 클래스의 오류와 섞여 있다는 것을 확인했습니다.
궁극적으로, 이 연구는 새로운 클래스 발견이라는 개념이 실제 세계를 매핑하는 데 큰 가능성을 품고 있지만, 움직이는 센서로 캡처한 데이터를 적용할 때 상당한 장애물에 직면해 있음을 보여줍니다. 시스템은 무언가가 다르다는 것은 식별할 수 있지만, 그 차이를 데이터 자체의 노이즈 및 불확실성과 깔끔하게 분리하는 데는 어려움을 겪습니다. 새로운 클래스를 찾는 성공 여부는 기존 객체의 초기 인식 정확도와 깊게 연결되어 있습니다. 컴퓨터가 건물에 대해 확신하지 못한다면, 근처의 전봇대가 새로운 것인지도 확신할 수 없습니다. 저자들은 이 기술이 실제 사용을 위해 신뢰를 얻으려면, 기초 모델이 더 견고해져야 하고, 알 수 없는 객체를 포착하는 방법이 더 유연해져야 하며, 이러한 새로운 그룹에 대한 평가가 더 체계적이어야 한다고 결론지었습니다. 앞으로의 과제는 이러한 시스템이 실제 세계의 지저분하고 불완전한 데이터로부터 학습하는 방식을 개선하여, 무언가 새로운 것을 발견했을 때 그것이 정말로 새로운 것인지, 아니면 단지 실수인지를 확실히 구분할 수 있도록 하는 것입니다.
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