Development of a Framework for Training Data Construction through 3D Gaussian Splatting-based Automatic Labeling of 3D Point Clouds
이공학학술연구기반구축(R&D) · 석사과정생연구장려금지원
2026년
2340054689
교육부
한국연구재단
경상국립대학교
박준열
1명
2026.03.01 ~ 2026.08.31
2025.09.01 ~ 2026.08.31
600만원
600만원
기초연구
대학
경상남도 진주시
정보/통신 > 정보이론 > 알고리즘
본 연구의 궁극적인 목표는 3D 가우시안 스플래팅(3D Gaussian Splatting) 기반의 3D 포인트 클라우드 자동 라벨링 프레임워크를 개발하여, 대규모 실내·외 공간에서 취득한 포인트 클라우드 데이터에 대해 효율적이고 일관성 있는 의미론적 라벨링을 실현하는 것이다. 이를 통해 기존 수작업 기반 라벨링의 한계를 극복하고, 고품질의 학습데이터를 신속하게 ...
... Model)이 결합된 SA-GS(Segment Any 3D Gaussians) 기반의 자동 라벨링 프레임워크를 개발하는 것을 목표로 한다. 최근 3D 비전 분야의 패러다임이 포인트 클라우드에서 3DGS로 전환됨에 따라, 본 연구는 텍스트 프롬프트만으로 복잡한 3차원 공간을 정밀하게 이해하고 라벨링하는 Zero-shot 기반의 자동화 파이프라인을 제안한다. 이를 통해 기존 수작업 ...
1) 연구개발성과 활용계획본 연구에서 개발하는 SA-GS 기반 3D 자동 라벨링 프레임워크는 디지털트윈 및 공간정보 산업의 핵심 원천 기술로 활용될 수 있다. 우선, 4족 보행 로봇으로 수집된 대규모 공간 데이터를 사람의 개입 없이 자동으로 라벨링하여, 시멘틱 디지털트윈(Semantic Digital Twin) 구축, 실내 자율주행 로봇을 위한 3D 시멘틱...