가설 검증 및 의도 분석을 통한 자율주행 시스템의 계층적 결함 위치 파악

요약

본 논문은 자율주행 시스템(ADS)의 안전성 확보를 위해, 가설 검증 및 의도 분석에 기반한 계층적 결함 위치 파악 프레임워크 HINT를 제안합니다. HINT는 오류 발생 기록을 다중 모드 추상화로 변환하고 인과 추론으로 책임 모듈을 식별하며, 재시뮬레이션 없이 신뢰성 일관성 검사를 통해 의심 코드를 찾아냅니다.

핵심 포인트

• HINT는 가설 검증 및 의도 분석 기반의 결함 위치 파악 프레임워크입니다.
• 오류 발생 기록을 다중 모드 추상화로 변환하고 인과 추론을 사용합니다.
• 재시뮬레이션 없이 신뢰성 일관성 검사를 통해 코드 수준에서 버그를 찾아냅니다.
• Apollo 평가 결과, HINT는 높은 end-to-end Class@5 정확도를 달성했습니다.