연구논문 · 게시 2022.04.16 · 출판·채택: 저자 보고
Ergo, SMIRK is Safe: 보행자 AEB의 ML 구성요소 Safety Case
Ergo, SMIRK is Safe: A Safety Case for a Machine Learning Component in a Pedestrian Automatic Emergency Brake System
자료 개요
SMIRK는 산업용 시뮬레이터에서 작동하는 ML 기반 보행자 자동 긴급 제동 데모이다. 연구는 제한된 ODD에 AMLAS를 적용한 safety case와 구현을 공개하고 안전 보장 과정에서의 교훈을 정리한다.
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Accepted for publication in Software Quality Journal
판본: arXiv v3 — manuscript revision