다시 도 11 을 참조 하 면 , 1140 단계 에서 , 차량 ( 100 ) 또는 센싱 장치 ( 200 ) 는 1130 단계 에서 획득 한 , 3 차원 공간 에 대한 시간 별 공간 정보 에 대해 신경망 기반 의 객체 분류 모델 을 이용 하 여 식별 된 적어도 하나 의 객체 의 객체 정보 와 1120 단계 에서 획득 한 , 개별 객체 영역 에 기초 하 여 , 감지 된 3 차원 공간 을 추적 할 수 있 다 . 1130 단계 에서 활용 되 는 신경망 기반 의 객체 분류 모델 은 충분히 학습 되 지 않 은 객체 에 대해서 는 객체 의 식별 및 객체 정보 의 추정 이 곤란 할 수 있 으므로 , 차량 ( 100 ) 또는 센싱 장치 ( 200 ) 는 이 와 같 은 식별 불가 한 객체 에 대해서 는 1120 단계 에서 획득 한 개별 객체 영역 으로부터 객체 의 위치 나 형상 , 또는 개수 등 에 관한 정보 를 획득 할 수 있 다 . 또한 , 1130 단계 에서 활용 되 는 신경망 기반 의 객체 분류 모델 이 추정 한 객체 의 정보 는 감지 된 3 차원 공간 상 의 객체 의 실제 정보 와 다를 수 도 있 으므로 , 1120 단계 에서 획득 한 개별 객체 영역 으로부터 획득 할 수 있 는 객체 의 위치 나 형상 , 또는 개수 등 에 관한 정보 를 이용 하 여 보정 할 수 도 있 다 . 결과 적 으로 , 신경망 기반 의 객체 분류 모델 이 추정 한 객체 의 정보 와 클러스터 링 을 통해 구분 된 개별 객체 영역 으로부터 획득 한 객체 에 관한 정보 를 통합 하 여 , 각 객체 를 식별 하 고 , 객체 의 위치 나 형상 등 에 관한 정확 한 정보 를 획득 할 수 있 다 . 또한 , 신경망 기반 의 객체 분류 모델 을 통해 식별 또는 분류 할 수 없 는 객체 에 대해서 도 , 클러스터 링 을 통해 구분 된 개별 객체 영역 으로부터 획득 한 객체 에 관한 정보 를 이용 함 으로써 , 감지 된 3 차원 공간 상 의 모든 객체 를 놓치 지 않 고 추적 할 수 있 다 .