, 즉 포인트 클라우드 내 의 포인트 각각 의 시맨틱 융합 된 인 스턴스 특징 벡터 를 획득 한 후 , 각각 의 포인트 에 대해 , 포인트 클라우드 내 의 포인트 각각 의 시맨틱 융합 된 인 스턴스 특징 벡터 에 따라 kNN ( k - Nearest Neighbor ) 알고리즘 을 사용 하 여 인 스턴스 임 베 딩 벡터 공간 에서 인접 한 포인트 ( 포인트 자체 포함 ) 의 미리 설정 된 수량 ( K ) 을 찾 을 수 있 다 .