Challenge

K사는 자율주행 경로 생성 결과를 시나리오별로 불러와 지도 위에서 경로와 주변 정보를 함께 검토하고, LLM 기반 분석 기능으로 문제점과 개선 방향을 제시하는 대시보드를 개발하고 있었습니다. 좌표나 로그만으로는 전체 상황을 파악하기 어렵기 때문에, 입력·출력 상태, 객체 충돌, 맵 경로, 제한속도, 갓길 도달 여부 같은 항목이 화면에서 누락 없이 표시되어야 했습니다.

지도 영역 역시 도로 링크, 차량, 주변 객체, 경로, 시설물 정보가 함께 표시되어야 의미를 가지며, 특정 레이어가 출력되지 않거나 화면이 중단되면 검토 작업 자체가 제한될 수 있었습니다. 이번 검증의 범위는 경로 데이터 자체의 정합성 판정이 아니라, 대시보드와 LLM 응답이 사용자가 확인 가능한 형태로 안정적으로 제공되는지였습니다.

Testing Approach

와이즈스톤은 경로 생성 결과 검토 기능과 LLM 기반 분석 기능으로 구분해 평가했습니다. 여러 시나리오에서 다수의 케이스를 선택해, 검증 시스템이 중단 없이 실행되는지, 화면이 멈추거나 오류 상태가 되지 않는지를 먼저 확인했습니다.

검증 메시지 영역에서는 입력·출력·객체 충돌·맵 경로·제한속도·갓길 도달 항목이 정해진 상태 형식으로 표시되는지 확인했으며, 지도 영역에서는 도로 링크·차량·주변 객체·경로·시설물 레이어가 누락이나 화면 깨짐 없이 표시되는지 점검했습니다.

LLM 기반 분석 기능은 AI 엔진 연결 상태가 정상적으로 표시되는지 확인한 뒤, 분석 실행 버튼을 통해 출력된 응답에 분석·개선·권고에 해당하는 내용이 포함되는지를 확인했습니다.

What We Tested

• ৹ 시나리오별 케이스 화면의 정상 출력 및 중단·오류 발생 여부

• ৹ 입력, 출력, 객체 충돌, 맵 경로, 제한속도, 갓길 도달 등 상태 메시지 표시 여부

• ৹ 도로 링크, 차량, 주변 객체, 경로, 시설물 등 지도 레이어 출력 여부

• ৹ AI 엔진 연결 상태 표시 여부

• ৹ LLM 기반 문제점 분석 및 개선 방향 응답 출력 여부

Results & Value

K사는 이번 검증을 통해 자율주행 경로 생성 결과를 시나리오별로 불러오고, 지도 레이어와 상태 메시지, LLM 분석 응답을 통해 검토할 수 있는 화면 흐름을 확인했습니다. 와이즈스톤은 경로 데이터의 실제 정합성을 단정하지 않고, 사용자가 결과를 화면에서 살펴보고 후속 분석으로 이어갈 수 있는 기능 구성이 제대로 동작하는지 검증했습니다.