본 논문은 자율주행 자동차(AV)의 안전성과 신뢰성을 향상시키기 위해 희귀하고 위험한 교통 상황(Corner Cases, CC)을 효과적으로 생성하는 오픈소스 프레임워크인 CORTEX-AVD를 제시합니다. CORTEX-AVD는 CARLA 시뮬레이터와 Scenic을 통합하여 텍스트 설명으로부터 CC를 자동 생성하며, 유전 알고리즘(GA)을 이용하여 위험 상황 발생 확률을 높이도록 시나리오 매개변수를 최적화합니다. 기존 방법과 달리, 거리, 시간, 속도, 충돌 가능성 등 다양한 요소를 고려하는 다중 요소 적합도 함수를 사용하며, GA 기반 CC 생성 방법을 비교하기 위한 벤치마크를 제공합니다. 실험 결과, CORTEX-AVD는 CC 발생률을 높이고 불필요한 시뮬레이션 비율을 줄이는 것으로 나타났습니다.
