도 3 에서 와 같이 , 이미지 정보 를 촬영 하 는 영상 센서 ( 10 ) , 거리 정보 를 감지 하 는 레이저 센서 ( 20 ) 및 측위 정보 및 이 동체 의 속도 , 위치 및 자세 등 의 항법 정보 를 제공 하 는 항법 센서 ( 30 ) 와 , 레이저 센서 ( 20 ) 의 데이터 에 항법 센서 ( 30 ) 의 정보 를 입력 하 여 레이저 센서 ( 20 ) 데이터 를 절대 좌표 화 하 는 제 1 절대 좌표 화부 ( 80 a ) 와 , 절대 좌표 화 된 레이저 센서 ( 20 ) 데이터 와 영상 센서 ( 10 ) 데이터 각각 에 기계 학습 적용 하 여 객체 검출 및 인식 하 는 제 1 객체 검출 및 인식 부 ( 70 a ) 와 , 절대 좌표 화 된 레이저 센서 ( 20 ) 데이터 내 에서 후보 군 을 기계 학습 을 통해 검출 하 고 , 검출 된 후보 군 에 순차 적 으로 추가 기계 학습 모델 을 적용 하 여 대상 사물 이 나타내 는 정보 를 인식 하 여 분류 하 는 제 2 객체 검출 및 인식 부 ( 70 b ) 와 , 제 1 객체 검출 및 인식 부 ( 70 a ) 의 객체 데이터 에 항법 센서 정보 를 입력 하 여 절대 좌표 화 를 수행 하 는 제 2 절대 좌표 화부 ( 80 b ) 를 포함 하 고 , 영상 센서 ( 10 ) 로부터 인식 된 객체 에 절대 좌표 화 된 레이저 센서 ( 20 ) 데이터 를 추가 로 적용 하 여 지도 화 를 위한 데이터 를 출력 한다 .