자율주행 기술의 선두 주자 중 하나인 웨이모(Waymo)가 새로운 도전에 직면했습니다. 바로 혹독한 겨울 날씨 속에서 로보택시(robotaxi)를 안전하게 운행하는 것이죠. 웨이모는 그동안 따뜻하고 건조한 기후의 도시에서 주로 서비스를 제공해왔지만, 이제는 눈과 얼음이 흔한 동부 해안 도시들로의 확장을 목표로 하고 있어 겨울철 운행 능력이 핵심 과제로 떠올랐습니다.
웨이모, 따뜻한 도시를 넘어 겨울 도시로!
웨이모는 서비스 초기부터 피닉스, 로스앤젤레스, 애틀랜타, 오스틴과 같이 온화한 기후를 가진 도시들을 중심으로 운영 전략을 펼쳐왔습니다. 하지만 다음 확장 단계에서는 보스턴, 뉴욕시, 워싱턴 D.C. 등 동부 해안의 주요 도시들을 염두에 두고 있습니다. 웨이모의 날씨 제품 책임자인 로버트 첸(Robert Chen)은 이번 겨울 시즌이 웨이모에게 매우 중요한 시기가 될 것이라고 언급하며, 겨울철 운행 능력 확보가 웨이모 서비스의 유용성과 성장에 결정적인 영향을 미칠 것이라고 강조했습니다. 인간이 운전하는 다른 차량 호출 서비스들이 모든 날씨 조건에서 운행하는 것처럼, 웨이모 역시 날씨에 구애받지 않는 신뢰할 수 있는 서비스를 제공하고자 합니다.
눈과 얼음, 자율주행차의 가장 큰 난관
자율주행차는 인간 운전자와 마찬가지로 시야가 좋고 도로가 건조할 때 최고의 성능을 발휘합니다. 하지만 도로가 얼어붙고 눈이 쌓이면 상황은 복잡해집니다. 웨이모는 갑작스러운 홍수나 피닉스의 먼지 폭풍(하부브)과 같은 다양한 기상 조건에 직면했지만, 눈은 특히 독특하고 어려운 도전 과제라고 합니다.
카네기 멜론 대학교의 자율주행차 기술 전문가 필 쿱먼(Phil Koopman)은 인간 운전자는 도로 표식이나 표지판이 부분적으로 가려져도 그것이 무엇인지 추측할 수 있지만, 로봇은 그렇지 못할 수 있다고 지적합니다. 눈이 도로 표식이나 표지판을 가리면 차량의 인지 시스템이 정확하게 반응하기 어려워질 수 있다는 것이죠.
- 인간 운전자: 정지 표지판의 3분의 1만 보여도 그것이 정지 표지판임을 압니다.
- 자율주행차: 부분적으로 가려진 표지판에 대한 훈련이 부족하면 인식에 어려움을 겪을 수 있습니다.
하지만 라이다(lidar), 레이더(radar), 카메라와 같은 여러 센서를 사용하는 웨이모의 시스템은 결국 이 문제를 해결할 수 있을 것이라고 쿱먼은 덧붙였습니다. 특히 카메라만 사용하는 시스템(예: 테슬라)은 눈보라에 취약할 수 있지만, 레이더는 눈 속에서도 큰 도움이 될 수 있다고 합니다.
희소한 겨울 데이터, AI로 극복하다
겨울철 주행 조건은 웨이모의 데이터셋에서 매우 드물게 나타납니다. 전체 주행 데이터 중 5% 미만, 심지어는 1% 미만일 정도로 관련 데이터가 희소한 것이 문제입니다. 이러한 데이터 부족은 웨이모가 혁신적인 기술을 사용하도록 이끌었습니다. 첸은 고급 인공지능(AI) 방법을 활용하여 데이터를 증강하고 분석함으로써 개발 및 검증에 진전을 이루고 있다고 설명했습니다. 웨이모는 이미 캘리포니아 트러키, 미시간, 뉴욕 북부 등 눈이 오는 지역에서 주행 테스트를 진행했으며, 현재 덴버와 시애틀에서도 테스트를 이어가고 있습니다.
6세대 웨이모 드라이버, 겨울을 정복할 준비
웨이모의 5세대 시스템은 추운 날씨와 가벼운 눈을 처리할 수 있습니다. 하지만 곧 출시될 6세대 웨이모 드라이버(Waymo Driver)는 혹독한 겨울 조건을 처리하도록 특별히 설계되고 테스트되고 있습니다.
웨이모는 로보택시가 미끄럽고 질척거리는 도로를 더 잘 탐색할 수 있도록 다양한 해결책을 모색하고 있습니다.
- 센서 보호: 차량 지붕의 라이다 센서에 눈을 닦아내는 작은 기계식 와이퍼를 설치했습니다.
- 강력한 히터: 모든 센서의 성에를 제거하기 위해 더 강력한 히터도 포함됩니다.
- 실시간 정보 공유: 웨이모의 현재 시스템은 이미 빙판길 조건에 대해 훈련되어 있으며, 블랙 아이스(black ice)와 같은 문제도 처리할 수 있습니다. 각 차량은 이동식 기상 관측소처럼 도로 데이터를 기록하고, 미끄러운 구간을 만나면 해당 정보를 다른 차량과 공유하여 전체 차량이 해당 위치가 미끄럽다는 것을 알 수 있도록 합니다.
만약 도로가 너무 위험하여 대부분의 사람들이 외출하지 않는 수준으로 상황이 악화되면, 웨이모는 서비스를 일시 중단할 수도 있습니다. 이러한 결정은 드물지만, 대중이 이동하지 않는다면 차량을 운행할 필요가 없기 때문입니다.
가상 시뮬레이션과 AI의 힘
눈이 녹은 후에도 웨이모는 고급 시뮬레이션 모델을 사용하여 희귀한 조건을 재현함으로써 자율주행 기능을 계속 개발할 수 있습니다. 이는 데이터 희소성 문제를 해결하는 데 매우 중요합니다. 웨이모는 생성형 AI와 기반 모델을 시스템에 통합하고 있으며, 젖은 눈, 가루눈, 진눈깨비 등 다양한 종류의 눈을 구분하고 이 정보를 훈련 파이프라인에 다시 공급하는 계층화된 모델을 사용하고 있습니다.
웨이모 고객들이 눈 오는 날 로보택시를 처음 경험하기까지는 시간이 좀 걸릴 수 있습니다. 웨이모는 내년에 워싱턴 D.C.에서 서비스를 시작할 예정이지만, 다른 동부 해안 도시들의 날짜는 아직 정해지지 않았습니다. 또한 런던과 일본 진출도 목표로 하고 있습니다. 기온이 떨어지고 눈발이 휘날리기 시작하면, 로버트 첸과 그의 팀은 겨울을 맞이할 준비를 할 것입니다. 자율주행 문제는 그 자체로도 매우 어렵지만, 여기에 극한의 날씨 조건까지 더해지면 정말 도전적인 과제가 아닐 수 없습니다.