본 논문은 반복적인 식물과 약한 구조적 단서, 그리고 여러 번의 통과에 따른 외형 변화로 인해 숲 환경에서의 시각적 장소 인식이 어렵다는 문제점을 해결하기 위해 제안되었습니다. DINOv2 기반 장소 인식 모델에 기하학적 단서를 주입하는 가벼운 깊이 인식 증류 프레임워크를 사용했습니다. WildCross 벤치마크 평가 결과, 외형만 사용하는 모델보다 성능이 향상되어 외형 변화에 강건함을 보였습니다.