연구진은 자율 주행 시스템의 안전을 위해 움직임 예측의 중요성을 강조하며, 실제 움직임 데이터 획득 비용 문제를 해결하기 위해 합성 데이터-실제 데이터 변환(SRMP) 연구를 진행했어요.
합성 데이터-실제 데이터 변환 시 발생하는 도메인 간 격차 문제를 해결하기 위해 객체 인식 정보를 활용한 움직임 예측과 움직임 노이즈 제거 기술을 제안했어요.
연구진은 SRMP 연구를 위한 최초의 합성 4D LiDAR 데이터셋인 Motion4D 파이프라인을 구축하고, 실제 환경에서 우수한 성능을 보였음을 입증했어요.