Transformer 알고리즘의 3차원공간정보 적용 방안: 포인트클라우드 처리 기법을 중심으로 (Application of Transformer Algorithms to 3D Spatial Information: Focusing on Point Cloud Processing Techniques)

서지정보

· 발행기관 : 한국측량학회
· 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 43권 / 2호 / 271 ~ 281페이지
· 저자명 : 임재형, 윤희천

초록

최근 GPT와 DeepSeek와 같은 대규모 언어 모델들은 Transformer 알고리즘을 기반으로 뛰어난 성능을 보이고 있 다. 특히 DeepSeek는 부동 소수점 연산 최적화와 SFT (Supervised Fine Tuning) 과정을 생략하고 대규모 강화학 습을 적용하여 학습 효율을 획기적으로 향상시켰다. 본 연구는 Transformer 알고리즘을 3차원 공간정보, 특히 포인 트 클라우드 데이터의 처리에 효과적으로 적용하기 위한 방법론을 제안하였다. 구체적으로, Transformer 모델 성능 을 극대화 하도록 입력 벡터를 최적화하는 방안을 제시하였으며, 데이터 내의 고정값과 추론값을 효과적으로 처리 하기 위한 가중치 행렬 설계 방안을 제안하였다. 또한, 3차원 공간정보의 국소적, 전역적 특성을 모두 반영할 수 있 는 Attention 영역을 설정하는 전략과, 공간정보에 특화된 Multi-Head Attention 구조를 설계하였다. 나아가 입력 벡 터에 주입된 속성 일부를 마스킹하여 비지도 사전학습을 수행하는 방법론을 제시하였으며, 공간정보에 특화된 대 규모 언어 모델과의 Joint Embedding을 활용한 강화학습 기반의 효율적인 학습 전략도 제안하였다. 본 연구는 이론 적 접근을 중심으로 향후 실험적 연구와 실제적 응용을 위한 견고한 기초를 제공한다. 기존의 인공지능 전문가가 공 간정보를 다루는 방식이 아니라, 공간정보 전문가의 관점에서 인공지능 기술을 도입함으로써, 공간정보 분야에서 Transformer 알고리즘의 실질적인 적용 가능성을 입증하는 데 중요한 이론적 기초를 마련하였다. 이는 궁극적으로 AI 기반 공간추론 및 공간인식 분야의 기술적 진보를 위한 시금석이 될 것으로 기대한다.

영어초록

Recently, large-scale language models such as GPT and DeepSeek have demonstrated remarkable performance based on Transformer algorithms. In particular, DeepSeek has significantly improved training efficiency by optimizing floating-point computations and employing large-scale reinforcement learning, omitting the conventional supervised fine-tuning (SFT) process. This study proposes an effective methodology for applying Transformer algorithms to 3D spatial information, specifically point cloud data. The proposed approach includes optimization strategies for input vectors to maximize Transformer model performance, and the design of weight matrices capable of efficiently handling both fixed and inferable values within the data. Furthermore, the study introduces a strategy for defining attention regions that incorporate both local and global characteristics inherent in 3D spatial data, along with the development of a Multi-Head Attention structure tailored specifically for spatial information. Additionally, an unsupervised pre-training method using attribute masking within input vectors is proposed, alongside an efficient reinforcement learning-based training strategy leveraging joint embedding with spatially specialized large language models (LLMs). Primarily theoretical, this study provides a solid foundation for future experimental research and practical applications. Rather than adopting a traditional AI-centric approach to spatial data processing, this research introduces AI technology from the perspective of spatial information experts, thereby establishing a critical theoretical basis for verifying the practical applicability of Transformer algorithms in the spatial information domain. It is hoped that this work will contribute to technical advances in AI-based spatial reasoning and spatial perception.

참고자료

· 없음