다양한 환경에서 작동하는 고도화된 항공 모빌리티(Advanced Air Mobility, AAM) 시스템의 경우, 임무를 지속적이고 안전하게 수행하기 위해서는 중복(리던던트) 위치추정 기법이 필수적이다. 본 연구에서는 반구형 라이다(hemispherical Light Detection and Ranging, LiDAR) 센서를 사용하여 AAM을 위한 3차원 장소 인식 및 자세 추정 방법을 제안한다. 제안된 접근법은 주변 물체의 높이 차이를 활용하는 특징 추출 방법, 특징 거리로부터 국소 및 전역 기술자(descriptor)를 생성하는 방법, 그리고 대응(correspondence) 계산을 통한 효율적인 기하학적 검증 및 위치추정 절차를 포함한다. 또한, 점군(point cloud) 지도를 이용하여 가상 기술자 데이터베이스를 생성하는 과정을 포함함으로써 방문하지 않은 영역에서도 견고한 위치추정을 가능하게 한다. 모든 절차는 수작업으로 설계되었으며, 시뮬레이터에서 생성한 데이터셋을 사용하여 최첨단 방법들과 비교함으로써 제안 방법의 성능을 검증하였다. 제안 방법은 루프 클로저(loop closure) 검출에서 평균 정밀도(average precision, AP) 99.16% 이상, F1 점수 99.99%를 달성하였다. 자세 추정에서는 위치에 대해 제곱평균제곱근오차(root mean square error, RMSE) 0.836m 이하, 방위(heading)에 대해 0.195도 이하를 달성하였다. 더 나아가 일반 PC와 임베디드 장치 모두에서 시간 분석을 수행하여, 저전력 환경에서의 실시간 위치추정 가능성을 입증하였다. 임베디드 장치에서의 평균 자세 추정 시간은 21.70밀리초로, 제안 방법의 실시간 처리 능력을 확인하였다.