Long-tailed Distribution일반적인 상황이 대부분이고, 안전과 직결적인 상황이 드물게 발생하는 data imbalance 문제.자주 발생하는 평범한 상황(차선을 따라가는 주행 등)이 대부분을 차지하는 반면, 안전에 중요한 드문 시나리오(사고 위험 상황 등)는 데이터셋에서 매우 희소하고 다양성이 부족합니다.이로 인해 모델이 드문 상황에서 일반화하고 적응하는 데 어려움을 겪음.많은 연구가 시뮬레이터에서 적대적 시나리오에 초점을 맞추고 있지만, 실제 데이터를 더 잘 활용하여 중요한 시나리오를 탐색하고 이를 시뮬레이션에 잠재적으로 적응시키는 것도 중요합니다.안전에 중요한 시나리오를 대상으로 엔드-투-엔드 자율주행 방법을 평가하기 위해 체계적이고, 엄격하며, 포괄적이고 현실적인 테스트 프레임워크가..