자율주행 날씨, 건설, 긴급 차량에 초점...웨이모, "꾸준하게 학습하며 지속적으로 진화중"

"도로에서 다른 사람의 운전 경험을 자동으로 학습하여 그들이 겪은 모든 복잡한 시나리오에 대한 지식을 흡수할 수 있다고 상상해 보라. 웨이모 드라이버는 사람이 평생 운전한 경험에 해당하는 수만 마일을 며칠 만에 주행할 수 있으며, 시뮬레이션에서는 몇 분 만에 주행할 수 있다. 하지만 운전은 사회적이며 복잡한 작업이므로, 단순히 주행 거리를 쌓는 것이 아니라 각 주행에서 학습하는 것이 중요하다."

웨이모(Waymo)가 자율주행 솔루션인 웨이모 드라이버(Waymo Driver)를 기계 학습 과정을 거쳐 꾸준하고 지속적으로 발전시키고 있다고 소개했다. 웨이모 드라이버에는 엠엘-프라이머리(ML-primary)라는 기계 학습 기술이 적용되어 있는데, 강력한 교육 및 평가 인프라와 결합해 웨이모 드라이버의 성능과 기능을 정기적이고 빠르게 업데이트하고 있다는 것이다.

웨이모의 자율주행 솔루션인 '웨이모 드라이버'는 날씨, 건설, 긴급 자동차에 대한 판단과 학습을 통한 대응 능력을 높이며 진화하고 있다. (자료 : Waymo)

점점 더 복잡해지는 운전 환경에서 다양한 요소와 사건을 학습하고, 이를 기반으로 더 정확하고 고도화된 업데이트를 정기적으로 수행하고 있다고 웨이모는 전했다. 특히 웨이모 드라이버가 중점을 두고 있는 분야는 날씨, 건설, 긴급 차량 세 가지 요소다. 세 가지 모두 지역, 시간, 도로 여건 등에 따라 수많은 변수가 존재하는, 자율 주행에서 마주하게 되는 복잡하고 어려운 상황이다.

최근 들어 이상 기후 현상으로 전 세계 각지에서 전에 없었던 폭염, 폭우, 폭설 등의 자연 현상이 재해 수준으로 나타나고 있다. 웨이모 드라이버가 학습을 진행하고 있는 미국 주요 도시도 이러한 기후 재앙을 피하지 못했고, 폭풍과 강풍이 몰아친 지난겨울 시즌의 캘리포니아에서 웨이모 드라이버는 99.4%의 가동률을 달성했다. 

폭우나 폭설이 내리면 단순하게 비와 눈이 많은 오는 수준을 넘어, 교통 체증이 발생하고 교차로에서 신호등이 고장 나는 등 다양한 상황이 발행한다. 웨이모는 이러한 악조건 속에서 자율 주행을 진행하며 경험하고 학습하며, 지난해와 비교하면 훨씬 향상된 자율 주행 가동 시간을 달성했다고 밝혔다. 이를 통한 소프트웨어 업데이트를 진행했고, 샌프란시스코에서는 전 보다 훨씬 심한 안개 상황에서 주행하는 것이 가능해졌다. 

건설 현장과 주변 역시 자율 주행 자동차에게는 고난도의 난코스로 수많은 변수가 가득하다. 도심에서 진행되는 공사 현장은 업체에서 설치한 임시 표지판, 다양한 색상과 크기의 원뿔형 표지판으로 이루어진 진로 방향 표시, 심지어는 적절한 안내 표지판 없이 도로 작업을 위한 차선 변경 등을 접해야 한다. 웨이모는 이러한 상황에서의 자율 주행 성능 개선이 완료되지 않았지만 빠르게 이루어지고 있다고 전했다.

경찰차, 소방차, 구급차와 같은 긴급 자동차를 인지하고 빠르게 길을 양보하는 것도 웨이모 드라이버가 열심히 학습하며 똑똑해지는 중이다. 웨이모 드라이버는 약 100마일 주행에 한번, 하루에 수백 건의 해당하는 긴급 차량을 만나고 있다. 이때 사이렌과 깜박이는 불빛을 감지한 후, 위치와 속도를 파악하여 긴급 자동차가 지나갈 수 있도록 속도를 줄이고 방향을 조절할 수 있도록 되어 있다. 

단순하게 주행 차로 옆으로 비켜주는 수준이 아니라. 전방으로 주행하며 양보하는 것이 여의치 않다면, 후진으로 길을 비켜줄 수 있도록 진화했다. 또한, 웨이모 팀과 긴급 차량 운전자가 연락할 수 있는 통신 라인을 구축해, 필요하다면 수동으로 전환하여 빠르게 이동할 수 있도록 시스템을 구축했다. 

웨이모는 "차량이 멈추거나 과거에는 멈췄을 수 있는 대부분의 이러한 상황은, 이제 도움 없이 웨이모 드라이버가 해결한다. 이러한 상황을 보다 효율적으로 해결하고 웨이모 드라이버의 행동을 보다 예측 가능하게 만들기 위해, 최근 새로운 외부 오디오 경고 기능을 도입하여 정지한 차량 주변의 보행자에게 차량이 움직이기 위해 작업 중임을 알리거나 안전할 때 이동하려는 경로에 있음을 알릴 수 있도록 했다"고 밝혔다.

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