웨이모, 로보택시 개선을 위해 가상 인간 운전사 제작

Source: Engadget

회사는 이 시스템을 행동 기반 충돌 테스트 더미에 비유했습니다.

Waymo

인간 운전자가 더 뛰어난 이유는 무엇일까요? Waymo는 사람들의 도로 안전 운전 방식을 모델링한 새로운 인지 시스템인 ReD(Reference Driver)https://waymo.com/blog/2026/06/reference-driver/를 통해 그 답을 찾으려 하고 있습니다. 목표는 이 가상 인간 운전자를 자체 로보택시와 비교 테스트해 사고 회피 능력을 향상시키는 것입니다.

“자율주행 차량(AV) 안전성을 평가하는 일은 다면적이며, 인간이 갈등 상황을 어떻게 처리하는지를 이해하는 것이 퍼즐의 핵심 조각입니다.”라고 Waymo 안전 책임자 Mauricio Pena가 말했습니다. ““유능한 인간 반응의 기준 모델을 구축함으로써, 업계가 충돌 회피 행동을 평가하기 위한 공유되고 과학적으로 근거된 접근법으로 나아가도록 도울 수 있습니다.”

Waymo는 네덜란드 델프트 공과대학과 협력해 ReD 모델을 개발했으며, 그 결과를 Nature 연구 논문에 발표했습니다. 회사는 이 시스템을 사고를 미연에 방지하도록 설계된 행동 기반 충돌 테스트 더미에 비유했습니다.

ReD는 **활동 추론(active inference)**이라는 신경과학 개념에 기반합니다. 이 이론은 사람이 언제나 놀라움을 최소화하려 한다고 가정합니다. Waymo는 기존 모델을 확장해 “신중하고 유능한 인간 운전자가 상황이 전개됨에 따라 자신의 믿음을 어떻게 업데이트하고, 다른 도로 이용자의 의도에 대한 불확실성을 어떻게 관리하며, 브레이크, 차선 변경 또는 두 가지를 조합한 회피 조작을 어떻게 선택하는지”를 시뮬레이션한다고 설명했습니다.

이 모델은 여러 인간 특성을 결합합니다. **“looming”(위협 판단)**은 물체가 시야에 들어오는 속도(크기 증가)를 기준으로 위협을 평가하고, **“traffic norm”(교통 규범)**은 법을 위반하는 행동을 필터링해 문제가 발생했을 때 대처 방안을 마련합니다. 또한 가속 페달과 브레이크 사이에 0.2초의 일시 정지를 두어 한 발로 운전하는 상황도 고려합니다.

ReD는 우리 대부분이 부모나 운전 강사에게 배운 **‘문제가 발생할 것을 가정한다’**는 원칙도 구현합니다. “ReD는 사전 회피를 모델링하여, 유능한 운전자가 잠재 위험을 미리 예측하고 처음부터 갈등 상황에 들어가지 않도록 하는 방식을 보여줍니다.”라고 Waymo 팀이 설명했습니다.

Waymo는 다른 연구자들, 안전 기관 및 규제 당국과 협력해 ‘신중하고 유능한’ 인간 운전자를 반영하는 모델을 완성하려 하고 있습니다. 이를 가속화하기 위해 회사는 ReD를 학술용(비상업적) 라이선스 하에 오픈 소스로 제공할 예정입니다.