본 논문은 자율주행 환경에서 3D 객체 검출기의 안전 지향적 성능을 다룬다. 기존 연구에서 인상적인 결과가 제시되었음에도 불구하고, 학습 기반 지각 모델의 안전한 배포를 보장하는 것은 어렵다는 점에 주목한다. 이러한 어려움을 안전 지향적 지표의 부족으로 보고, 객체를 자율주행 차량에서 볼 때 예측이 객체를 완전히 덮도록 요구하는 단순하면서도 중요한 위치 요구 사항인 '타협 없는 공간 제약(USC)'을 제시한다. 원근법 및 조감도를 사용하여 정의된 이 제약 조건은 정량적 측정으로 자연스럽게 반영될 수 있어, 점수가 높은 객체 검출기일수록 충돌 위험이 낮다는 것을 의미한다. 나아가 모델 평가를 넘어, 기존 모델의 안전 지향적 미세 조정을 가능하게 하도록 일반적인 손실 함수에 정량적 측정을 통합한다. nuScenes 데이터셋과 폐쇄 루프 시뮬레이션을 사용한 실험을 통해, 지각 수준에서 안전 개념을 고려하는 것이 정확도를 넘어 모델 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 실제 시스템 안전과의 직접적인 연관성을 허용함을 보여준다.
