본 논문은 효율적인 통합 포인트 클라우드 기하 압축 프레임워크인 UniPCGC를 제안합니다. 기존 학습 기반 포인트 클라우드 압축 방법들의 높은 복잡성, 제한적인 압축 모드, 가변 비율 지원 부족 등의 문제점을 해결하기 위해, 손실 압축, 손실 없는 압축, 가변 비율 및 가변 복잡성을 지원하는 경량 프레임워크를 제시합니다. 손실 없는 모드에서는 불균일 8단계 손실 없는 코더(UELC)를 통해 코딩 난이도에 따라 계산 복잡도를 다르게 할당하고, 난이도가 낮은 그룹은 병합합니다. 손실 압축 모드에서는 비율 변조 모듈과 동적 희소 합성곱을 통해 가변 비율 및 복잡도 모듈(VRCM)을 구현합니다. UELC와 VRCM의 동적 조합을 통해 하나의 프레임워크 내에서 손실 압축, 손실 없는 압축, 가변 비율 및 복잡성을 달성합니다. 기존 최첨단 방법과 비교하여 손실 없는 압축에서 8.1%의 압축률 향상, 손실 압축에서 14.02%의 BD-Rate 향상을 달성하며, 가변 비율 및 가변 복잡성까지 지원합니다.
