다중 작업 학습 네트워크는 단일 작업 모델에 비해 성능과 계산 효율성을 향상시킬 수 있어 온라인 배포를 용이하게 한다. 그러나 현재 포인트 클라우드 인지 분야의 다중 작업 아키텍처는 각 작업별 포인트 클라우드 표현을 결합하여 사용하므로 네트워크가 크고 느리다. 본 연구에서는 포인트 기반 표현만을 사용하는 효율적인 다중 작업 학습 아키텍처 PAttFormer를 제안한다.
