본 논문은 자율주행 자동차(AV)의 안전성 및 신뢰성 향상을 위한 희귀 고위험 교통 상황(Corner Cases, CC) 생성 문제를 해결하기 위해 CORTEX-AVD 프레임워크를 제시한다. CORTEX-AVD는 CARLA 시뮬레이터와 Scenic을 통합하여 텍스트 설명으로부터 CC를 자동 생성하며, 유전 알고리즘(GA)을 이용하여 위험 사건 발생률을 높이도록 시나리오 매개변수를 최적화한다. 기존 방법과 달리, 거리, 시간, 속도, 충돌 가능성 등 다중 요소를 고려하는 적합도 함수를 사용하며, GA 기반 CC 생성 방법 비교를 위한 벤치마크를 제공한다. 실험 결과, CORTEX-AVD는 CC 발생률을 높이고 불필요한 시뮬레이션 비율을 줄이는 효과를 보였다.
