초록
최근 점군 처리 분야의 최신 기법들은 점 컨볼루션(point convolution) 개념에 기반하고 있으며, 이에 대한 여러 접근 방식이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 이미지 처리에서의 이산 컨볼루션(discrete convolution)에 영감을 받아, 다양한 점 컨볼루션 기법들을 연결하고 분석할 수 있는 체계적인 수식을 제안한다. 또한, 기하학적 정보 없이 커널 가중치를 추정하고, 이를 특성의 공간적 지원 영역에 정렬하는 과정을 분리하는 자체적인 컨볼루션 변형을 제안한다. 더불어, 효과적이면서도 빠른 점 샘플링 전략을 정의한다. 마지막으로, 본 연구에서 제안하는 컨볼루션 및 샘플링 전략을 활용하여 분류 및 의미 분할 기준 평가에서 경쟁력 있는 성능을 보였으며, 시간 및 메모리 측면에서도 효율성을 입증하였다.