본 논문은 자율주행에서의 센서 데이터(LiDAR 및 카메라)의 불완전성 문제를 해결하기 위해, 관측되지 않은 영역의 점유 및 의미 정보를 추론하는 의미 점유 예측(SOP)에 초점을 맞추고 있습니다. 기존 트랜스포머 기반 SOP 방법들의 공간 구조 모델링 부족 문제를 해결하고자, 국소 공간 맥락을 어텐션에 통합하는 새로운 메커니즘인 공간 인식 윈도우 어텐션(SWA)을 제안합니다. SWA는 LiDAR 기반 SOP 벤치마크에서 최첨단 성능을 달성하며, 카메라 기반 SOP에도 적용 가능함을 보여줍니다.
