본 논문은 자율 주행 연구를 위한 실제 교통사고 영상 데이터 확보의 어려움을 해결하기 위해, 물리적으로 사실적인 교통사고 영상을 생성하는 새로운 프레임워크인 AccidentSim을 제안합니다. AccidentSim은 실제 교통사고 보고서의 물리적 단서와 상황 정보를 활용하여 물리 시뮬레이터를 통해 충돌 후 차량 궤적을 재현하고, 이를 기반으로 데이터셋을 구축합니다. 구축된 데이터셋으로 언어 모델을 미세 조정하여 사용자의 설명에 따라 물리적으로 일관된 충돌 후 궤적을 예측하고, NeRF를 이용하여 고품질 배경을 생성하여 사실적인 교통사고 영상을 생성합니다. 실험 결과, AccidentSim이 시각적 및 물리적 사실성 모두에서 우수한 성능을 보임을 입증합니다.
