본 발명은 입력된 포인트 클라우드 데이터의 다수의 포인트를 복셀화하여 복셀 데이터를 획득하는 복셀화부, 복셀 데이터의 다수의 복셀 각각에 대해 미리 학습된 신경망 연산을 수행하여 다수의 복셀 특징을 획득하고, 학습 포인트 데이터 클라우드를 기반으로 미리 획득되어 저장된 다수의 저장 포인트 특징 중 획득된 복셀 특징 각각과 가장 유사한 기지정된 개수의 포인트 특징을 대응하는 복셀 특징과 결합하고 2차원 위치 정보에 매칭하여 혼합 표현자를 생성하는 혼합 표현자 생성부, 혼합 표현자에 대해 미리 학습된 신경망 연산을 수행하여 서로 다른 각 스케일에서의 특징을 추출하고, 추출된 특징에서 스케일에 따른 주의 영역을 강조하고, 동일 스케일로 변환 및 결합하여 다중 스케일 특징을 획득하는 다중 스케일 특징 추출부 및 다중 스케일 특징에 대해 미리 학습된 신경망 연산을 수행하여 포인트 클라우드 데이터에 포함된 객체를 검출하는 객체 검출부를 포함하여 고속으로 고속으로 정확하게 객체를 검출할 수 있는 3D 객체 탐지 장치 및 방법을 제공한다.