본 논문은 비전 기반 제어를 사용하는 자율 시스템의 안전성 확보 문제를 해결하기 위해, 도달 가능성 분석, 조건부 생성적 적대 신경망(cGAN), 그리고 분포-자유 꼬리 경계를 통합한 새로운 준확률적 검증 프레임워크를 제시합니다. 이 프레임워크를 통해 효율적이고 확장 가능한 비전 기반 신경망 제어기의 검증을 가능하게 합니다. 또한, 새로운 안전 손실 함수, 안전 인식 데이터 샘플링 전략, 그리고 커리큘럼 학습을 활용하는 경사 기반 훈련 접근 방식을 개발하여 준확률적 프레임워크 내에서 안전한 제어기를 효율적으로 합성합니다. X-Plane 11 비행기 착륙 시뮬레이션, CARLA 자율 차선 유지 시뮬레이션, 그리고 물리적 미니어처 환경에서의 F1Tenth 차선 유지 실험을 통해 강력한 공칭 성능을 유지하면서 공식적인 안전 보장을 달성하는 방법의 효과를 실증적으로 보여줍니다.
