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LiDAR는 자율주행차량이 주변의 객체를 정확하게 식별하고 안전을 강화하여 운전자를 지원할 수 있는 중요한 기술로 많은 ADAS(Advanced Driver Assistance System) 및 자율주행 응용 프로그램에서 차량의 안전성과 정확성을 향상시키는 도구로 사 용되고 있다. LiDAR를 통해 생성된 Point Cloud Data를 처리하기 위한 다양한 방법론들이 연구되고 있으며 특히, 딥러닝 분야 에서도 활발하게 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 이러한 LiDAR의 Point Cloud Data(PCD)를 처리하기 위해서 PCD의 지역적인 특징을 수학적으로 계산하고 직 접 기계에 입력할 수 있는 기법인 Topological Data Analysis(TDA)를 사용하고자 하며 이를 통해 기존의 PCD를 다루는 딥러닝 모델인 PointNet, DGCNN 등에서 발생했던 문제인 로컬 구조와 패턴에 대한 인식, 객체의 스케일과 회전 등의 변형에 대한 민 감성을 해결해보고자 한다. 이를 통해 보다 정교한 인공지능 모델을 구축하고 실제 수집된 데이터에 대해 강건하게 대응할 수 있을 것으로 기대된다.