AR/VR 산업이 성장함에 따라 실제 세계의 3차원 공간 분석에 대한 관심이 증가하였다. 이에 따라 실내 환경에서 주변 객체를 식별하는 방법론에 대한 관심 또한 증가하였고, 효율적인 방법론을 제시하고자 단안 RGB 영상의 3차원 복원을 통해 주변 객체를 인식하는 방법에 대해 연구하였다. RGB 영상을 양질의 깊이 영상으로 추출하는 자기 지도 신경망을 학습하여 단안 컬러 영상으로부터 깊이 정보를 추출하고, 이를 토대로 3차원으로 재구성하여 Point Cloud를 구성한 뒤 이를 객체 식별 신경망의 입력으로 사용하여 객체 식별을 구현하였다. Point Cloud를 구성하기 위해 깊이 영상 획득에 사용되는 깊이 센서 데이터를 학습시켜 추후 단안 컬러 영상으로도 Point Cloud를 구성할 수 있으므로 비용적 장점이 있었다.