Booil Jung

웨이모 자율주행 기술

웨이모의 여정은 2009년, 구글의 내부 프로젝트로 시작되었다.1 ‘구글 카(Google Car)’로도 알려진 이 프로젝트는 단순히 자동차를 만드는 것을 넘어, 교통 체증, 운전이 어려운 노약자 및 장애인의 이동성 문제와 같은 근본적인 교통 문제를 해결하려는 원대한 목표를 가지고 출범했다.3 프로젝트 초기 팀은 미국 국방고등연구계획국(DARPA)이 주최한 무인 자동차 경주 ‘그랜드 챌린지’의 우승자들이 주축이 된 스탠퍼드 및 카네기멜런 대학 연구팀으로 구성되었다.2 이는 웨이모의 DNA에 깊이 각인된 학술적이고 연구 중심적인 문화를 초기부터 확립했음을 보여준다.

거의 10년에 가까운 연구개발 기간을 거친 후, 이 프로젝트는 2016년 12월 구글의 연구소를 떠나 알파벳 산하의 독립 법인 ‘웨이모(Waymo)’로 공식 출범했다.1 이는 순수 연구 단계를 넘어 기술의 상용화를 향한 전략적 전환을 의미하는 중요한 이정표였다.

웨이모의 발전 과정은 신중하고 단계적인 접근법을 통해 기술의 성숙도를 입증하며 대중의 신뢰를 구축해 온 역사이다.

• 2017년 4월: 미국 애리조나주 피닉스에서 ‘얼리 라이더(Early Rider)’ 프로그램을 시작했다. 이는 선별된 소수의 고객 그룹을 대상으로 실제 환경에서의 사용자 피드백을 수집하기 위한 중요한 단계였다.1
• 2018년 12월: 세계 최초의 상업용 자율주행 호출 서비스인 ‘웨이모 원(Waymo One)’을 피닉스 광역권에서 공식 출시했다. 초기에는 만일의 사태에 대비해 인간 안전 운전자가 동승하는 형태로 운영되었으며, 이는 대중을 대상으로 한 서비스 배포에 있어 신중하면서도 필수적인 조치였다.1
• 2020년 10월: 업계에 한 획을 긋는 사건이 발생했다. 웨이모는 피닉스에서 운전석에 안전 요원이 탑승하지 않은 완전 무인 자율주행차 운행을 공식적으로 시작했다.1 이는 유료 고객을 대상으로 진정한 레벨 4 자율주행 서비스를 제공한 세계 최초의 사례로, 웨이모의 기술적 리더십을 공고히 했다.6
• 2021년 이후: 피닉스에서의 성공을 발판으로 샌프란시스코, 로스앤젤레스 등 미국의 다른 주요 도시로 점진적이지만 꾸준히 서비스를 확장하며, 도시별 맞춤형 확장 전략을 구사하고 있다.7

웨이모의 진화 과정은 ‘연구 우선, 확장 차선(research-first, scale-second)’이라는 뚜렷한 철학을 드러낸다. 2009년부터 2016년까지 구글 내부에서 긴 인큐베이팅 기간을 거치고, 상용화 과정 역시 얼리 라이더 프로그램, 안전요원 동승 서비스, 완전 무인 서비스 순으로 신중하게 단계를 밟았다. 이러한 의도적이고 체계적인 속도는 안전성과 신뢰성 확보를 상업적 확장보다 우선시하는 핵심 신념을 반영한다. 이처럼 장기적이고 자본 집약적인 접근은 모기업 알파벳의 막대한 지원이 있었기에 가능했다. 이는 경쟁사 대비 상당한 기술적 우위와 시스템 성숙도를 확보하는 기반이 되었지만, 동시에 높은 비용 구조와 상대적으로 느린 확장 모델이라는 특징을 낳았다. 이 근본적인 전략은 현재 웨이모가 직면한 기회와 과제에 직접적인 영향을 미치고 있다.

웨이모 자율주행 기술의 핵심에는 ‘이중화(redundancy)’ 철학이 자리 잡고 있다. 웨이모 드라이버(Waymo Driver)로 명명된 하드웨어 시스템은 단일 센서의 고장에 대비하고 어떤 상황에서도 신뢰할 수 있는 인지 능력을 확보하기 위해 다중 모드 센서 제품군(multi-modal sensor suite)으로 설계되었다. 이 시스템은 라이다(LiDAR), 고해상도 카메라, 레이더라는 세 가지 핵심 센서를 유기적으로 결합하여 차량 주변 360도에 대한 중첩되고 상호 보완적인 시야를 확보한다.10

이러한 다중 모드 접근 방식은 각 센서가 가진 고유한 장점을 극대화하고 약점을 보완하는 안전망 역할을 한다. 예를 들어, 카메라는 악천후나 강한 역광에서 성능이 저하될 수 있지만, 레이더는 이러한 환경에서도 물체의 속도와 방향을 안정적으로 감지할 수 있다. 라이다는 카메라만으로는 불가능한 정밀한 3차원 깊이 정보를 제공하여 어둠 속에서도 주변 환경을 입체적으로 재구성한다.10 이처럼 여러 센서에서 들어오는 정보를 종합적으로 판단함으로써, 시스템은 단일 고장점(single-point failure)을 방지하고 안전성을 극대화한다.15

웨이모 드라이버를 구성하는 각 센서는 자율주행이라는 단일 목표를 위해 맞춤 설계 및 최적화되었다.

• 라이다 (LiDAR - Light Detection and Ranging): 웨이모 스스로 “가장 강력한 센서 중 하나”라고 칭하는 라이다는 레이저 펄스를 발사해 그 빛이 물체에 반사되어 돌아오는 시간을 측정함으로써 주변 환경에 대한 정밀한 3D ‘포인트 클라우드(point cloud)’를 생성한다.10 이를 통해 차량 주변 360도, 최대 300미터 떨어진 물체의 크기와 거리를 조명 조건에 관계없이 정확하게 측정할 수 있다.10
• 카메라 (Cameras): 웨이모의 비전 시스템은 높은 동적 범위(High Dynamic Range)와 열 안정성을 갖추도록 설계되어, 밝은 대낮부터 어두운 밤까지 선명한 이미지를 포착한다. 5세대 드라이버에 탑재된 카메라 시스템은 360도 시야를 제공하며, 500미터 이상 떨어진 보행자나 정지 신호와 같은 중요한 세부 정보를 식별할 수 있는 능력을 갖췄다.10 웨이모 원 서비스에 사용되는 재규어 I-PACE 차량에는 총 29개의 카메라가 장착되어 있다.12
• 레이더 (Radar): 레이더는 밀리미터파를 사용하여 물체의 속도와 방향을 즉각적으로 측정하는 데 독보적인 능력을 발휘하며, 특히 비, 안개, 눈과 같은 악천후 상황에서 그 진가를 발휘한다.10 웨이모는 5세대 드라이버에서 기존 자동차 레이더의 한계(정지 또는 저속 물체 감지 능력 부족)를 극복하기 위해 세계 최초의 ‘이미징 레이더(imaging radar)’ 시스템을 도입했다. 이 시스템은 더 높은 해상도를 통해 정지된 장애물까지도 효과적으로 감지하고 추적할 수 있다.13

웨이모의 하드웨어는 성능을 향상시키면서 동시에 비용을 획기적으로 절감하는 방향으로 진화해왔다. 이는 기술 성숙도의 지표이자 상업적 확장을 위한 필수 과제이다.

• 5세대 드라이버 (2020년경 도입): 2,000만 마일(약 3,200만 km)의 실제 도로 주행 데이터와 100억 마일(약 160억 km)의 시뮬레이션 데이터를 기반으로 완전히 새롭게 설계되었다.13 장거리 360도 라이다와 단거리 주변 라이다로 구성된 새로운 라이다 제품군, 500미터 이상의 탐지 거리를 자랑하는 고해상도 카메라, 그리고 혁신적인 이미징 레이더 시스템이 특징이다. 가장 중요한 성과는 이전 세대 대비 절반의 비용으로 더 높은 성능을 구현했다는 점이다.13
• 6세대 드라이버 (2024년경 발표): 최적화와 비용 절감에 더욱 집중한 세대이다. 안전에 필수적인 이중화 구조는 유지하면서도 센서 기술과 배치 전략의 발전을 통해 전체 센서 수를 줄였다.11 6세대 제품군은 13개의 카메라, 4개의 라이다, 6개의 레이더 유닛, 그리고 외부 소리 감지기(external audio receivers)로 구성된다.11 500미터의 물체 식별 능력은 유지하면서, 미국 13개 주에서의 테스트 경험을 바탕으로 혹독한 기상 조건에서의 성능을 강화했다. 또한, 추운 기후 지역을 위한 센서 클리닝 시스템 조정과 같이 특정 운행 환경에 맞춰 부품을 교체할 수 있는 유연한 모듈식 아키텍처를 채택했다.11 이 모든 변화의 핵심 목표는 안전성을 저해하지 않으면서 “비용을 대폭 절감”하는 것이었다.11

기능/부품	5세대 웨이모 드라이버	6세대 웨이모 드라이버	전략적 의미
핵심 철학	성능 극대화 및 비용 절감 시작	비용 최적화 및 확장성 강화	‘가능성’에서 ‘경제성’으로의 무게중심 이동
센서 구성	다수의 센서로 구성된 복합 시스템	13개 카메라, 4개 라이다, 6개 레이더, 외부 소리 감지기	센서 기술 및 소프트웨어 성숙으로 인한 효율적 구성
라이다	장거리 360도 및 단거리 주변 라이다 제품군	더욱 향상된 성능의 라이다 시스템 (4개)	성능 유지/향상과 동시에 수량 및 비용 최적화
카메라	500m 이상 탐지 가능한 고해상도 카메라	13개의 카메라로 구성된 서라운드 뷰 시스템	비용 효율적인 고성능 비전 시스템 유지
레이더	세계 최초의 이미징 레이더 시스템 도입	향상된 카메라-레이더 서라운드 뷰 (6개)	악천후 대응 능력 및 속도 감지 능력 강화
외부 소리 감지	미포함	외부 소리 감지기(EARs) 추가	긴급 차량 사이렌 등 청각 정보 활용으로 안전성 증대
탐지 거리	최대 500m 이상 (카메라 기준)	최대 500m	핵심 성능 지표 유지
비용	이전 세대 대비 50% 절감	“대폭 절감(significantly reduced)”	로보택시 사업의 상업적 확장을 위한 핵심 과제 해결
주요 설계 목표	다양한 환경 대응 능력 확보	대량 생산 및 운영 비용 최적화	기술적 성숙을 바탕으로 한 비즈니스 모델 현실화

웨이모 하드웨어의 진화는 ‘어떤 대가를 치르더라도 최고의 성능’을 추구하던 초기 단계에서 ‘확장 가능한 성능’을 목표로 하는 성숙 단계로의 전환을 명확히 보여준다. 6세대 드라이버가 비용 절감과 모듈성에 집중하는 것은 로보택시 사업을 대규모로 전개하는 데 따르는 경제적 현실에 대한 직접적인 대응이다. 이는 웨이모가 현재의 운행 설계 영역(ODD) 내에서는 ‘충분히 좋은’ 성능에 도달했으며, 이제 주요 엔지니어링 과제가 “우리가 이것을 할 수 있는가?”에서 “우리가 이것을 사업적으로 지속 가능하게 할 수 있는가?”로 전환되었음을 시사한다. 이러한 변화는 자율주행 산업 전체의 성숙도를 보여주는 선행 지표이며, 향후 하드웨어 개발은 순수한 성능 지표보다는 로보택시 비즈니스 모델의 경제성에 의해 더욱 강력하게 주도될 것임을 예고한다.

웨이모의 소프트웨어 아키텍처는 “감지, 해결, 주행”이라는 세 단계의 명확한 패러다임을 기반으로 한다. 이는 센서 데이터를 주행 행동으로 변환하는 근본적인 프레임워크로, 차량이 주변 세계를 인지하고(Sense), 최적의 경로를 판단하며(Solve), 결정된 경로에 따라 차량을 제어(Go)하는 일련의 과정을 의미한다.10

인지 시스템은 웨이모 드라이버의 ‘눈’과 ‘귀’에 해당하며, 최첨단 소프트웨어와 머신러닝(ML) 모델을 통해 센서로부터 쏟아지는 방대한 데이터를 해석한다.14

• 센서 퓨전 (Sensor Fusion): 이 기술은 각 센서의 장점을 증폭시키고 탐지 신뢰도를 높이는 핵심적인 역할을 한다. 예를 들어, 카메라가 정지 신호를 포착하면 라이다가 그 형태와 위치를 3차원으로 확인하여 버스 광고판에 그려진 이미지가 아닌 실제 표지판임을 검증할 수 있다.14 이러한 데이터 융합은 다양한 주행 조건에서 안정적인 작동을 가능하게 한다.14
• 객체 분류 및 추론 (Object Classification and Inference): 시스템은 단순히 물체를 보는 것을 넘어, 보행자, 차량, 자전거 등으로 분류하고 그 의도를 파악한다. 더 나아가, 센서가 직접 볼 수 없는 영역에 대해서도 추론을 수행한다. 예를 들어, 대형 트럭에 가려져 보이지 않게 된 차량의 존재를 기억하고, 해당 공간으로 차선을 변경하지 않는 식이다.14 또한, 센서 시야가 확보되지 않는 사각지대 커브길에서는 스스로 속도를 줄이는 등 시스템 자신의 한계를 인지하고 보수적으로 대응한다.14
• 조감도 (Bird’s-Eye View, BEV): 웨이모는 업계에서 조감도 기술을 선도적으로 활용했다. 모든 센서 데이터를 위에서 내려다보는 2차원 지도 위에 투영하여 통합함으로써, 카메라의 사각지대 문제를 해결하고 객체의 정확한 공간적 위치를 파악하는 데 획기적인 발전을 이루었다.16

AI는 현재 상황을 이해하는 것을 넘어, 미래를 예측하고 최적의 행동을 선택하는 단계로 나아간다.

• 행동 예측 (Behavior Prediction): 시스템은 2,000만 마일 이상의 실제 도로 주행 경험을 바탕으로 다른 도로 사용자들이 다음에 무엇을 할지 예측한다.6 자전거 이용자와 트럭 운전자의 행동 패턴이 다르다는 것을 학습하여, 교차로에서 발생할 수 있는 잠재적 충돌 위험을 몇 초 전에 미리 예측하는 것을 목표로 한다.6
• 주행 계획 (Planning): 예측된 정보를 바탕으로, 계획 모듈은 실시간으로 가장 안전한 경로와 조향, 가속, 제동과 같은 구체적인 주행 계획을 수립한다.10 웨이모 드라이버는 본질적으로 “신중하고 방어적인(cautious and defensive)” 주행을 하도록 설계되었다.10 공사 구역을 통과하거나 긴급 차량에 양보하는 것과 같은 복잡한 상황을 해결하기 위해 머신러닝이 광범위하게 사용된다.6

웨이모 AI 개발의 이면에는 구글의 막강한 인프라가 있다.

• 웨이모는 구글의 데이터 센터에 있는 텐서플로(TensorFlow) 프레임워크와 텐서 처리 장치(TPU)를 적극적으로 활용하여 신경망을 훈련시킨다.6
• TPU는 모델 훈련 효율을 최대 15배까지 높여, 최신 신경망 모델을 신속하게 개발하고 차량에 배포하는 빠른 반복(iteration) 주기를 가능하게 한다.6
• 이러한 막대한 컴퓨팅 파워는 웨이모가 2,000만 마일 이상의 실제 도로 주행 데이터와 200억 마일 이상의 시뮬레이션 데이터를 처리하고, 이를 통해 소프트웨어를 지속적으로 개선하는 능력의 근간이 된다.14

웨이모의 소프트웨어 아키텍처는 ‘인지-예측-계획’으로 이어지는 고전적이면서도 견고하게 설계된 모듈식 시스템의 정점이라 할 수 있다. 이 구조의 강점은 각 구성 요소를 독립적으로 최적화하고 검증할 수 있어 해석 가능성이 높다는 점에 있다. 하지만 바로 이 모듈식 구조가 때로는 사용자들이 “다소 굼뜨다”고 느끼는 원인이 되기도 하며 16, 각 모듈 간의 정보 전달 과정에서 오류가 누적될 수 있는 잠재적 한계를 내포한다. 이는 9장에서 논의될 차세대 종단간(end-to-end) 모델이 도전하고자 하는 지점이기도 하다. 현재 웨이모가 배포한 시스템의 ‘신중하고 방어적인’ 특성은 바로 이 모듈식 설계의 직접적인 결과물이다. 이는 안전을 보장하는 효과적인 방법이지만, 인간 운전자의 유연하고 직관적인 판단력에는 미치지 못하는 성능의 상한선을 만들 수 있다. 구글의 방대한 컴퓨팅 인프라에 대한 의존은 강력한 경쟁 우위인 동시에 상당한 운영 비용을 발생시키는 양날의 검이다.

웨이모는 자사 시스템의 안전성을 입증하기 위해 ‘세이프티 케이스(Safety Case)’라는 공식적인 방법론을 개발하고 공개했다. 세이프티 케이스는 “주어진 애플리케이션과 환경에서 시스템이 적절하게 안전하다는 것을 설득력 있고, 이해 가능하며, 타당한 증거를 통해 뒷받침하는 구조화된 주장”으로 정의된다.17

이 방법론의 최상위 목표는 널리 인정되는 안전 표준인 ‘불합리한 위험의 부재(Absence of Unreasonable Risk, AUR)’를 입증하는 것이다.17 웨이모는 단순한 안전 보고서를 넘어, 규제 기관이 각 기업의 안전성 판단 근거를 전례 없는 수준으로 투명하게 들여다볼 수 있도록 이 접근법을 제시하고 있다.18

웨이모의 프레임워크는 안전에 대한 다층적 접근법을 기반으로, 잠재적 위험을 세 가지 뚜렷한 범주로 나누어 분석하고 관리한다.17

• 아키텍처 위험 (Architectural Hazards): 센서의 사각지대처럼 시스템 설계 자체에 내재된 위험이다.17 이는 이중화된 센서 제품군과 같은 설계 단계에서의 선택을 통해 완화된다.
• 행동 위험 (Behavioral Hazards): 다른 도로 사용자에게 너무 가깝게 접근하는 것과 같이 자율주행 시스템의 주행 행동에서 비롯되는 위험이다.17 이는 계획 및 제어 소프트웨어에 대한 광범위한 테스트와 검증을 통해 해결된다.
• 운영 중 위험 (In-service Operational Hazards): 악의적인 행위자의 차량 접근이나 부적절하게 고정된 화물과 같이 복잡한 실제 운영 환경에서 발생하는 위험이다.17 이는 운영 프로토콜과 보안 조치를 통해 관리된다.

웨이모는 자사의 안전 성능을 인간 운전자 기준선과 정량적으로 비교하여 평가한다. 이를 위해 ‘충돌 상황에 집중하는 비장애 운전자(Non-Impaired driver with Eyes ON conflict, NIEON)’라는, 매우 주의 깊고 유능한 인간 운전자를 가정한 모델을 벤치마크로 사용한다.17

광범위한 실제 데이터 분석을 통해, 웨이모는 운행 지역에서 인간 운전자보다 현저히 낮은 사고율을 기록했음을 입증했다. 수백만 마일의 주행 데이터를 분석한 결과, 부상을 유발하는 충돌 사고는 78%, 에어백이 전개되는 수준의 충돌 사고는 79% 감소했으며, 특히 보행자와 같은 교통 약자 관련 사고는 93%나 줄어들었다.9 세계적인 재보험사 스위스 리(Swiss Re)의 연구에서도 2,500만 마일 주행 동안 대인 상해 보험 청구는 92%, 대물 피해 보험 청구는 88% 적게 발생하여 웨이모가 인간 운전자보다 훨씬 안전하다고 결론 내렸다.20 이러한 분석은 인간 운전자의 사고 중 상당수가 경찰에 보고되지 않는다는 점까지 고려하여 방법론적 엄밀함을 기했다.21

웨이모의 세이프티 케이스는 단순한 내부 프로세스가 아니라, 미래의 규제를 형성하기 위한 전략적 도구로 기능한다. 포괄적이고 증거에 기반한 프레임워크를 선제적으로 개발하고 공개함으로써, 웨이모는 자율주행차의 안전성을 어떻게 평가하고 관리해야 하는지에 대한 업계 표준을 설정하려 시도하고 있다. 여러 주로 법규가 파편화된 상황에서 22, 웨이모는 데이터 중심적이고 성능 기반의 규제, 즉 자사의 기술 우선 접근법에 유리한 규칙을 만드는 데 영향력을 행사하고 있다. 이는 규제 당국과 대중의 신뢰를 구축하여 사회적 수용성을 높이는 동시에, 유사한 수준의 방대한 증거를 제시할 수 없는 경쟁사에게는 높은 진입 장벽으로 작용한다. 인상적인 안전 통계 9는 그들의 구조화된 ‘주장’ 17을 뒷받침하는 궁극적인 ‘증거’가 된다.

웨이모의 기술 검증 과정에서 가장 핵심적인 역할을 하는 것은 바로 가상 시뮬레이션이다. 웨이모는 실제 도로에서 2,000만 마일 이상을 주행했지만, 시뮬레이션 환경에서는 그 1,000배에 달하는 200억 마일(약 320억 km) 이상을 주행했다.12 이 수치는 가상 테스트의 엄청난 규모와 중요성을 단적으로 보여준다.

‘시뮬레이션시티(SimulationCity)’는 웨이모가 자체 개발한 고충실도(high-fidelity) 가상 환경으로, 소프트웨어를 테스트하는 핵심 플랫폼이다.23 이 가상 세계는 실제 도로 주행 데이터를 기반으로 구축되어, 엔지니어들은 실제 발생했던 사건을 재현하고 변형하거나, 완전히 새로운 가상 시나리오를 무한히 생성할 수 있다.12 시뮬레이션의 정교함은 센서 성능에 영향을 줄 수 있는 햇빛의 눈부심이나 빗방울 같은 미세한 요소까지 모델링할 수 있는 수준에 이른다.24

시뮬레이션은 개발 속도를 가속화하고 안전성을 향상시키는 데 결정적인 기여를 한다.

• 학습 가속화: 시뮬레이션을 통해 웨이모는 실제 세계에서는 경험하기 어려운 도전적인 시나리오를 수천, 수만 번 반복해서 연습할 수 있다. 이는 개발 일정을 단축하고 테스트 기간을 기하급수적으로 압축하는 효과를 가져온다.12
• 엣지 케이스 테스트: 안전하고 통제된 가상 환경에서 복잡하고 드물게 발생하는 ‘엣지 케이스(edge cases)’를 집중적으로 시험할 수 있다. 웨이모가 자체 테스트 트랙에서 수행한 40,000개 이상의 독특한 시나리오들은 대부분 시뮬레이션에서 먼저 개발되고 검증되었을 가능성이 높다.12
• 충돌 회피 능력 검증: 웨이모는 실제 발생했던 수천 건의 치명적인 교통사고를 시뮬레이션 환경에서 재현했다. 그 결과, 자사의 기술이 대부분의 사고를 회피하거나 심각도를 크게 완화할 수 있었음을 입증했다.24

웨이모는 시뮬레이션, 폐쇄된 개인 테스트 트랙에서의 주행, 그리고 실제 공공 도로에서의 운행이라는 세 가지 축을 중심으로 한 통합 테스트 접근법을 사용한다.12

이 세 가지 요소는 상호 보완적인 피드백 루프를 형성한다. 먼저, 시뮬레이션에서 대규모 테스트를 통해 도전적인 상황을 식별한다. 그 중 가장 의미 있는 시나리오들은 폐쇄 코스에서 물리적으로 재현하여 검증한다. 마지막으로, 이렇게 검증된 소프트웨어는 공공 도로에서 실제적이고 예측 불가능한 상황에 노출시켜 성능을 최종 평가한다.12 이 과정에서 수집된 실제 도로 데이터는 다시 시뮬레이션의 정확도를 높이는 데 사용되며, 이는 다시 소프트웨어를 개선하는 선순환 구조로 이어진다.

시뮬레이션은 웨이모 AI 개발의 핵심적인 확장 엔진이다. 실제 도로 주행 마일리지가 데이터 수집과 최종 검증에 필수적이지만, AI가 드물게 발생하는 ‘롱테일(long tail)’ 문제에 대응하는 법을 배우고 거의 무한에 가까운 시나리오에 대해 테스트받을 수 있게 하는 것은 바로 시뮬레이션의 방대한 규모 덕분이다. 시뮬레이션 주행 거리가 실제 주행 거리의 1,000배에 달한다는 사실은 15, 웨이모가 실제 도로 데이터만으로는 안전한 자율주행차를 훈련하고 검증하기에 충분하지 않다고 판단함을 보여준다. 그들은 알려지거나 가상으로 만들어진 위험에 대해 시스템의 논리와 반응을 체계적이고 철저하게 테스트하기 위해 시뮬레이션을 사용하며, 이는 순수하게 차량 운행 데이터로부터 학습하는 모델과는 다른 전통적인 엔지니어링 접근법이다. 이러한 시뮬레이션에 대한 높은 의존도는 웨이모의 핵심적인 차별점이며, 위험한 시나리오를 반복적이고 안전하게 테스트할 수 있게 해준다. 그러나 이는 동시에 ‘시뮬레이션과 현실 간의 격차(sim-to-real gap)’라는 근본적인 질문을 제기한다. 이 문제를 해결하기 위한 웨이모의 노력이 바로 9장에서 다룰 SceneDiffuser++와 같은 생성형 AI 기반의 차세대 시뮬레이션 기술 연구로 이어지고 있다.

웨이모 원(Waymo One)은 웨이모의 기술이 집약된 상용 서비스로, 운행 지역 내에서 연중무휴 24시간 이용 가능한 세계 최초의 완전 자율주행 호출 서비스이다.8 모든 서비스 차량은 100% 재생 가능 에너지로 구동되는 완전 전기차로, 지속 가능한 교통수단이라는 점을 강조한다.9

사용자는 웨이모 원 앱을 통해 차량을 호출하며, 차량 내 경험은 신뢰 구축에 초점을 맞추어 설계되었다. 차량 내부 스크린을 통해 자동차가 무엇을 보고 있고, 어떤 경로로 주행할 계획인지를 시각적으로 투명하게 보여줌으로써 승객의 불안감을 해소하고 기술에 대한 이해를 돕는다.3

웨이모는 시장 진출 전략으로 소비자와 직접 소통하는 모델과 거대 플랫폼과 협력하는 모델을 병행하고 있다.

• 직접 서비스 모델 (피닉스, 샌프란시스코, 로스앤젤레스): 웨이모가 가장 먼저 진출하고 기술적 성숙도가 높은 핵심 시장에서는 사용자가 웨이모 원 앱을 직접 다운로드하여 서비스를 이용한다.7 이 모델은 웨이모가 사용자 경험과 데이터에 대한 완전한 통제권을 갖게 해준다.
• 파트너십 모델 (오스틴, 애틀랜타): 신규 시장으로 확장할 때는 세계 최대의 차량 공유 플랫폼인 우버(Uber)와 손을 잡았다. 이들 도시에서는 사용자가 우버 앱을 통해 UberX, Uber Green 등을 요청하면 웨이모 차량이 배차될 수 있다.7 이 전략은 웨이모가 신규 도시에서 겪게 되는 가장 큰 난관인 ‘고객 확보’ 문제를 해결하고, 우버의 방대한 사용자 기반에 즉시 접근할 수 있게 해준다. 피닉스에서는 우버 이츠(Uber Eats) 음식 배달 서비스도 테스트 중이다.7

도시	초기 출시	완전 무인 출시	현재 서비스 지역(면적)	서비스 모델
피닉스	2018년 12월	2020년 10월	315 제곱마일 (약 816 km²)	웨이모 원 앱 / 우버
샌프란시스코	2022년 말	2022년 말	샌프란시스코 시 및 인근 지역	웨이모 원 앱
로스앤젤레스	2023년 11월	2023년 11월	약 120 제곱마일 (약 311 km²)	웨이모 원 앱
오스틴	2024년	2024년	90 제곱마일 (약 233 km²)	우버 앱 전용
애틀랜타	2024년	2024년	65 제곱마일 (약 168 km²)	우버 앱 전용
마이애미	2026년 예정	-	-	출시 예정
워싱턴 D.C.	2026년 예정	-	-	출시 예정

웨이모의 이원화된 상용화 전략(직접 앱 + 우버 파트너십)은 브랜드 통제와 빠른 시장 침투 사이의 균형을 맞추는 영리한 접근법이다. 이는 신규 서비스가 시장에 진입할 때 겪는 전형적인 ‘콜드 스타트(cold start)’ 문제를 완화한다. 웨이모는 가장 성숙한 시장에서는 자체 앱을 운영하며 브랜드 정체성을 확립하고, 오스틴이나 애틀랜타 같은 새로운 확장 도시에서는 우버에 전적으로 의존하여 시장 진입의 위험을 줄이고 확장을 가속화하고 있다.7 이는 웨이모와 우버 모두에게 이로운 공생 관계이다. 웨이모는 고객과 운영 경험을 얻고, 우버는 장기적으로 운전자 공급 문제에 대한 잠재적 해결책이 될 수 있는 선도적인 자율주행 기술에 접근할 수 있다. 이러한 유연성은 웨이모가 스스로를 단순한 서비스 운영자가 아닌 기술 공급자로도 여기고 있음을 시사하며, 복잡한 차량 호출 서비스의 경제학을 헤쳐나가고 규모를 달성하는 데 핵심적인 역할을 한다. 한때 추진했던 트럭 운송 사업 ‘웨이모 비아(Waymo Via)’를 중단하고 로보택시 서비스인 웨이모 원에 집중하기로 한 결정 7 역시, 자원을 가장 유망한 분야에 집중하려는 그들의 실용적인 전략을 보여준다.

자율주행 기술 개발 경쟁은 단순히 기술력의 우위를 가리는 것을 넘어, 근본적으로 다른 철학과 접근법의 대결이다. 웨이모, 테슬라, 그리고 GM의 크루즈는 이 경쟁의 대표적인 주자들이다.

업계의 가장 근본적인 기술적 차이는 센서 구성에서 비롯된다.

• 웨이모/크루즈: 카메라, 레이더, 그리고 결정적으로 라이다(LiDAR)를 포함하는 다중 모드 센서 제품군을 채택한다.28 이 “벨트와 멜빵(belt-and-suspenders)” 식 접근법은 하드웨어 단계에서부터 이중화를 통해 높은 신뢰도의 인지 능력을 확보하는 것을 최우선으로 한다.
• 테슬라: 테슬라는 오랫동안 카메라에만 의존하는 ‘비전 온리(vision-only)’ 접근법을 추구해왔다.28 그러나 최근의 하드웨어 4(HW4) 업데이트와 함께 이러한 전략에 중요한 변화가 생겼다. 2023년부터 생산된 모델 S와 모델 X 등 프리미엄 모델을 중심으로, 이전에 제거했던 레이더를 고해상도 사양으로 다시 탑재하기 시작한 것이다.49 이 움직임은 순수 비전 시스템의 한계를 보완하고 악천후 등에서의 신뢰성을 높이려는 전략적 진화로 해석된다. 다만, 이 새로운 레이더가 주된 인지 센서로 활용될지, 아니면 비전 시스템의 학습과 검증을 위한 보조적인 ‘실측 데이터(ground truth)’로 사용될지에 대해서는 분석이 엇갈리고 있다.51 이는 테슬라가 비용 효율성과 확장성을 중시하면서도28 센서 기술의 현실적인 필요성을 일부 수용하는 유연한 태도를 보이고 있음을 시사한다.

시스템이 자신의 위치를 파악하고 학습하는 방식에서도 극명한 차이가 드러난다.

• 웨이모/크루즈: 서비스 배포에 앞서 운행 지역에 대한 매우 상세한 3D 고정밀 지도(HD map)를 사전에 제작한다. 차량은 주행 중에 센서 데이터를 이 지도와 대조하여 자신의 정확한 위치를 파악한다.6 이 방식은 높은 신뢰도를 보장하지만, 지도가 구축된 지리적으로 제한된(geo-fenced) 구역 내에서만 운행이 가능하다는 한계가 있다.
• 테슬라: 사전 제작된 HD맵에 의존하지 않는다. 대신, 인간처럼 카메라 피드를 실시간으로 해석하여 어떤 도로에서든 주행하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 전 세계에 판매된 400만 대 이상의 방대한 차량 네트워크를 활용하여 막대한 양의 실제 주행 데이터를 수집하고, 이를 신경망 훈련에 사용한다.27

이러한 기술적 선택의 차이는 최종 제품과 비즈니스 모델의 차이로 이어진다.

• 웨이모/크루즈: 운행 설계 영역(ODD) 내에서 완전 무인으로 작동하는 레벨 4 자율주행 ‘로보택시 서비스’를 구축하고 있다. 비즈니스 모델은 차량 공유 서비스를 위한 자체 차량(fleet) 운영이다.27
• 테슬라: 개인 소유 차량에 탑재되는 레벨 2 ‘운전자 보조 시스템’(FSD Beta)을 소비자에게 판매하고 있다. 장기적인 목표는 무선 소프트웨어 업데이트(OTA)를 통해 이 시스템을 완전 자율주행으로 업그레이드하는 것이다. 비즈니스 모델은 개인 소유주에 대한 소프트웨어 및 하드웨어 판매이다.27

항목	웨이모	테슬라	크루즈
핵심 철학	안전성 기반의 점진적 확장	범용 AI 기반의 급진적 확장	안전성 기반의 도시 중심 확장
센서 제품군	라이다, 레이더, 카메라 (다중 모드)	카메라 중심, HW4 탑재 모델에 고해상도 레이더 재도입 49	라이다, 레이더, 카메라 (다중 모드)
매핑 전략	고정밀(HD) 지도에 의존	HD 지도 미사용, 실시간 비전 인식	고정밀(HD) 지도에 의존
데이터 수집	전문 테스트 차량 및 시뮬레이션	소비자 차량 플릿 (크라우드소싱)	전문 테스트 차량 플릿
자율주행 레벨	레벨 4 (지오펜스 내 완전 무인)	레벨 2 (운전자 보조, 감독 필요)	레벨 4 (지오펜스 내 완전 무인)
상업 제품	로보택시 서비스 (Waymo One)	운전자 보조 소프트웨어 (FSD Beta)	로보택시 서비스 (운행 일시 중단)
확장성 접근법	도시 단위의 체계적 확장	전 세계 동시 배포 및 OTA 업데이트	대도시 중심의 집중적 확장

‘웨이모 대 테슬라’의 논쟁은 단순히 누가 ‘이기고 있는가’의 문제가 아니라, 장기적으로 어떤 근본 철학이 더 확장 가능하고 생존력이 있는지를 가늠하는 시험대이다. 웨이모의 접근법은 하드웨어 이중화와 사전 매핑을 통해 불확실성을 최소화하여, 지리적으로는 제한되지만 매우 안전한 시스템을 만든다. 반면 테슬라의 접근법은 불확실성을 수용하고 전체 문제를 AI에 맡김으로써, 보편적으로 작동 가능하지만 예측 가능성이 낮은 시스템을 만든다. 웨이모의 지오펜스는 HD맵 의존의 직접적인 기술적 결과물이며 28, 테슬라가 지도 없는 곳에서도 운행할 수 있는 능력은 비전 온리, 실시간 해석 접근법의 산물이다. 이는 공학적 철학의 근본적인 분열을 나타낸다. 웨이모는 “제한된 환경에서 안전과 신뢰성을 먼저 해결한 후 확장한다”는 전략을, 테슬라는 “범용 지능과 확장성을 먼저 해결한 후 신뢰성을 반복 개선한다”는 전략을 택하고 있다. 자율주행 산업의 미래는 이 두 거대한 베팅 중 어느 쪽이 성공하느냐에 달려있을 수 있으며, 이는 현재 자율주행 분야의 가장 핵심적인 전략적 질문이다.

웨이모는 업계 선두주자이지만, 상업적 성공을 향한 길에는 여전히 여러 가지 기술적, 비기술적 장애물이 존재한다.

악천후는 인간 운전자에게도 가장 큰 위협 요인 중 하나이며, 자율주행 시스템에게도 마찬가지로 어려운 과제이다.31

• 웨이모는 이 문제를 해결하기 위해 다중 모드 센서 제품군에 크게 의존한다. 특히 레이더는 카메라 시야가 제한되는 비, 안개, 눈 속에서 물체를 탐지하는 데 매우 효과적이다.14
• 또한, 웨이모는 각 차량을 ‘움직이는 기상 관측소’처럼 활용하여 실시간으로 기상 조건을 분류하고, 이를 바탕으로 고해상도 안개 및 강우 지도를 생성하는 정교한 시스템을 갖추고 있다.32
• 한계점: 이러한 기술적 노력에도 불구하고, 시스템은 근본적인 안전장치를 내장하고 있다. 만약 기상 조건이 안전 운행에 영향을 미칠 정도로 악화되면, 차량은 스스로 안전한 곳에 정차하여 날씨가 좋아질 때까지 기다리도록 설계되었다.31 이는 장시간 악천후가 지속되는 지역에서 승객을 고립시킬 수 있다는 심각한 운영상의 문제를 제기한다.33
• 실제 운행 경험은 엇갈린다. 일부 사용자는 폭우 속에서 웨이모가 인간보다 더 안정적으로 운전한다고 보고하는 반면 34, 서비스가 제한되거나, 눈길 테스트가 비교적 평탄한 지역에 집중되어 복잡한 빙판길이나 언덕 지형은 피하고 있다는 지적도 있다.33

기술적 실현 가능성만큼이나 중요한 것은 비즈니스로서의 생존 가능성이다.

• 차량 비용 (Capex): 초기 차량 및 센서 하드웨어 비용은 가장 큰 비중을 차지한다. 과거에는 차량 한 대당 비용이 12만~18만 달러에 달하는 것으로 추정되었으나, 기술 발전과 양산 규모 확대에 따라 이 비용은 점차 감소하고 있다.35 특히 6세대 드라이버는 비용 절감을 핵심 목표로 설계되었다.11
• 운영 비용 (Opex): 한 분석에 따르면, 마일당 운영 비용은 약 $0.51로 추산되며, 75%의 유상 운행률을 가정할 때 손익분기점 요금은 마일당 약 $0.68에 달한다.35 주요 운영 비용 항목은 원격 지원 및 유지보수를 위한 인건비, 전기료, 차고지 임대료 등이다.35
• 현재 요금: 사용자들의 경험에 따르면, 현재 웨이모의 요금은 우버나 리프트와 비슷하거나 때로는 더 비싸다.37 장기적으로 40~60% 저렴해질 것이라는 기대는 아직 현실화되지 않았다.37
• 수익성 확보 경로: 수익성 확보는 차량의 감가상각비와 운영 비용(특히 원격 지원 인건비)을 공격적으로 절감하고, 차량 가동률을 극적으로 높이는 데 달려 있다.35

기술 외적인 장벽 역시 확장의 큰 걸림돌이다.

• 미국 내에는 통일된 국가 수준의 자율주행 규제가 부재하며, 각 기업은 주마다 다른 복잡한 법규의 조합을 헤쳐나가야 한다. 이는 상당한 간접비와 불확실성을 야기한다.22
• 캘리포니아와 같이 규제가 엄격한 주와 텍사스와 같이 허용적인 주 사이의 차이는 기업들이 테스트 및 배포 지역을 선택하는 데 직접적인 영향을 미친다.22
• 사고 발생 시 책임 소재(소유주, 제조사, 소프트웨어 개발사 중 누구의 책임인가)는 여전히 법적으로 명확하게 해결되지 않은 가장 중요한 문제 중 하나이다.22 이러한 모호성은 보험 및 대중의 신뢰 확보에 큰 장애물이다.
• 또한, 웨이모는 기존의 테스트 프로토콜이 레벨 2 ADAS 시스템을 위해 설계되어, 자사의 레벨 4 시스템을 제대로 평가하기에는 난이도가 충분히 높지 않다는 문제에도 직면해 있다.38

웨이모의 수익성 확보 경로는 기술 및 비용 개선 속도와 투자자들의 인내심 사이의 경주와 같다. 날씨, 비용, 규제라는 세 가지 주요 역풍은 서로 연결되어 있으며 동시에 해결되어야 할 과제이다. 예를 들어, 악천후 대응 기술을 해결하면(기술 문제) 차량 가동률이 높아져 수익성이 개선되고(경제 문제), 경제성 문제(예: 저렴한 라이다)를 해결하면 확장이 용이해지며, 규제 문제(예: 명확한 국가 책임법)를 해결하면 전체 비즈니스 모델의 위험이 감소한다. 이 세 가지 영역 중 어느 하나에서의 실패는 전체 사업을 위태롭게 할 수 있다. 따라서 웨이모의 전략은 다각적일 수밖에 없다. 그들은 날씨 성능 향상을 위한 R&D, 비용 절감을 위한 엔지니어링, 그리고 세이프티 케이스를 통한 정책 로비 및 형성을 동시에 추진하고 있다. 이는 자율주행차의 상용화가 기술적 과제인 동시에 법률적, 경제적 과제임을 명백히 보여준다.

웨이모는 현재의 성공에 안주하지 않고, 기존 시스템의 한계를 극복하고 차세대 기술 패권을 장악하기 위한 연구개발에 막대한 투자를 하고 있다. 최근 발표된 연구들은 그들의 미래 방향성을 엿볼 수 있는 중요한 단서이다.

전통적인 ‘인지-예측-계획’ 모듈식 파이프라인은 견고하지만, 각 모듈 간 오류가 누적될 수 있고 예기치 못한 상황에 취약할 수 있다는 한계가 있다.16 이에 대한 대안으로 ‘종단간(End-to-End)’ 모델이 부상하고 있다. 이 모델은 원시 센서 입력에서 차량 제어 출력까지의 주행 과업 전체를 하나의 거대한 신경망을 통해 직접 학습하는 것을 목표로 한다. 이는 훨씬 더 어려운 AI 문제이지만, 성공할 경우 더 유연하고 일반화 성능이 뛰어나며 인간과 유사한 주행을 구현할 잠재력을 지닌다.29

EMMA(End-to-End Multimodal Model for Autonomous driving)는 웨이모가 이 새로운 패러다임을 탐구하기 위해 공개한 획기적인 연구 모델이다.39

• EMMA는 구글의 파운데이션 모델인 ‘제미나이(Gemini)’를 기반으로 구축되었다.
• 이 모델은 주행 과업을 ‘시각적 질의응답(Visual Question Answering)’ 문제로 재구성한다. 원시 카메라 이미지와 “좌회전 후 직진”과 같은 텍스트 명령을 입력받아, 주행 경로, 주변 객체 정보, 도로 구조 등을 자연어 텍스트 형태로 출력한다.39
• 핵심 장점: 거대 언어 모델(LLM)이 가진 방대한 ‘세상 지식(world knowledge)’과 추론 능력을 활용하여 복잡하고 드문 시나리오에 더 잘 대처할 수 있다.43 또한, ‘사고의 연쇄(Chain-of-Thought)’ 추론을 통해 성능과 결정 과정의 설명 가능성을 동시에 높인다.43
• 성능: EMMA는 공개 벤치마크에서 동작 계획(motion planning) 부문 최고 수준의 성능을 달성했으며, 여러 주행 과업을 동시에 수행할 수 있는 ‘범용(generalist)’ 주행 모델로서의 가능성을 보여주었다.40
• 한계: 논문은 현재 모델의 한계를 솔직하게 인정한다. 계산 비용이 매우 높고, 현재는 카메라 입력만을 사용하며(라이다/레이더 미포함), 긴 비디오 시퀀스를 처리하는 능력이 제한적이다.42

생성형 AI는 웨이모의 또 다른 핵심 역량인 시뮬레이션을 혁신할 기술로 주목받고 있다.

• 시뮬레이션의 궁극적인 목표는 실제 주행 테스트를 보강할 수 있는 ‘생성형 가상 도시(generative simulated city)’를 만드는 것이다.45
• SceneDiffuser++는 도시 규모에서 A 지점에서 B 지점까지의 주행을 시뮬레이션할 수 있는 종단간 생성형 월드 모델이다. 이 모델은 주변 차량과 보행자를 동적으로 생성 및 제거하고, 가려진 객체를 추론하며, 신호등과 같은 환경 요소를 제어할 수 있다.47
• 이는 장시간의 동적인 시나리오를 제대로 다루지 못했던 이전 시뮬레이터의 한계를 극복하고, 가상 세계의 현실성을 크게 높여 ‘시뮬레이션과 현실 간의 격차’를 더욱 줄여준다.47

웨이모가 공개한 EMMA와 SceneDiffuser++ 연구는 그들이 현재 배포된 시스템의 내재적 한계를 극복할 기술을 적극적으로 개발하고 있다는 강력한 전략적 신호이다. 이는 웨이모의 ‘차세대 기술 해자(technological moat)’를 구축하기 위한 R&D 활동이다. 현재 웨이모 시스템은 모듈식이며 HD맵과 선별된 시뮬레이션에 의존한다. 반면, EMMA 연구는 종단간, (고수준 경로 외) 지도 불필요, 카메라 전용 접근법을 탐구하고 있으며 39, SceneDiffuser++ 연구는 기록된 데이터를 재생하는 것보다 훨씬 현실적이고 제약이 적은 동적 시뮬레이션을 탐구한다.47 이 두 연구는 현재 웨이모 드라이버의 주요 약점과 확장성 병목 현상을 직접적으로 겨냥하고 있다. EMMA는 아키텍처의 경직성과 다중 모드 센서의 비용 문제를, SceneDiffuser++는 시뮬레이션의 충실도 한계를 다룬다. 이는 웨이모가 현재의 접근 방식을 맹목적으로 고수하는 것이 아니라, 구글의 AI 인재와 연구 역량을 활용하여 차세대 자율주행 패러다임을 내부적으로 구축하고 있음을 보여준다. EMMA가 오늘날에는 연구 프로젝트에 불과하지만, 이는 웨이모가 비전 온리 접근법의 확장성과 자사의 안전 최우선 시스템 엔지니어링 경험을 결합한 미래 시스템을 배포할 수 있는 잠재력을 나타낸다. 이는 궁극적으로 어떤 아키텍처 철학이 승리하든 관계없이 리더십을 유지하기 위한 장기적인 전략이다.

본 고찰을 통해 확인된 웨이모의 핵심 경쟁 우위는 다음과 같다.

• 연구 중심 문화와 자본력: 알파벳의 막대한 자본 지원을 받는 깊이 있는 ‘연구 우선’ 문화는 장기적인 기술 개발을 가능하게 했다.
• 성숙하고 견고한 레벨 4 시스템: 하드웨어와 소프트웨어의 이중화 원칙에 기반한, 이미 상업적으로 검증된 성숙한 레벨 4 자율주행 시스템을 보유하고 있다.
• 압도적인 데이터 및 시뮬레이션 인프라: 실제 도로 주행 마일리지뿐만 아니라, 그 규모와 충실도 면에서 타의 추종을 불허하는 시뮬레이션 및 테스트 인프라는 AI 개발의 핵심 동력이다.
• 체계적인 안전성 입증: 공개된 ‘세이프티 케이스’ 방법론은 규제 당국과 대중의 신뢰를 구축하고 업계 표준을 선도하는 역할을 한다.

그러나 이러한 강점에도 불구하고, 대규모 상업적 성공을 위해서는 다음과 같은 주요 장애물을 극복해야 한다.

• 경제적 생존 가능성: 인간이 운전하는 차량 공유 서비스와 경쟁하기 위해 차량 및 운영 비용을 획기적으로 절감해야 하는 시급한 과제가 있다.
• 지리적 확장성: HD맵 제작에 의존하는 체계적인 도시 단위 확장 방식은 여전히 시간과 비용이 많이 소요되는 프로세스이다.
• 기술적 완성도: 특히 악천후와 극도로 복잡한 도심 환경에서 발생하는 마지막 1%의 엣지 케이스를 완벽하게 해결해야 한다.
• 규제의 파편화: 국가적 또는 전 세계적 차원에서 자율주행차 배포를 위한 명확하고 일관된 법적, 규제적 프레임워크가 부재하다.

웨이모의 미래 성공은 두 가지 상이한 트랙을 동시에 성공적으로 추진하는 능력에 달려 있다. 단기적으로는 현재 세대 기술의 비용과 효율성을 끊임없이 최적화하여 상업적 확장을 가속화해야 한다. 동시에 장기적으로는 EMMA와 같은 차세대 아키텍처에 과감히 투자하여 현재 접근법의 확장성 한계를 극복하고 미래 기술 리더십을 확보해야 한다.

이처럼 점진적인 ‘진화’와 혁명적인 ‘창조’라는 두 흐름을 성공적으로 통합하는 것이야말로, 치열한 자율주행 경쟁에서 웨이모가 최종적인 승자가 될 수 있는지를 결정할 것이다. 웨이모는 단순한 기술 회사를 넘어, 교통의 미래를 재정의하는 거대한 사회적 실험을 이끌고 있으며, 그 여정은 이제 막 본궤도에 오르고 있다.

1. 웨이모 (r10 판) - 나무위키, accessed July 23, 2025, https://namu.wiki/w/%EC%9B%A8%EC%9D%B4%EB%AA%A8?rev=10
2. 웨이모 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전, accessed July 23, 2025, https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%9B%A8%EC%9D%B4%EB%AA%A8
3. 구글 웨이모, 자율주행차 UX 디자인 - 브런치, accessed July 23, 2025, https://brunch.co.kr/@@aUwQ/34
4. 구글 웨이모, 세계 최초 상용 자율주행차 서비스 개시 - 미주 한국일보, accessed July 23, 2025, http://www.koreatimes.com/article/1218460

5. With the launch of self-driving ride-share service ‘Waymo One,’ what’s next for cities?

   Trellis, accessed July 23, 2025, https://trellis.net/article/launch-self-driving-ride-share-service-waymo-one-whats-next-cities/

6. How Waymo is using AI for autonomous driving?

   Analytics Steps, accessed July 23, 2025, https://www.analyticssteps.com/blogs/how-waymo-using-ai-autonomous-driving

7. Waymo Expands in Austin. Everything to Know About the Robotaxi …, accessed July 23, 2025, https://www.cnet.com/roadshow/news/waymo-expands-in-austin-everything-to-know-about-the-robotaxi/
8. Ride-Hailing App - Make the Most of Your Drive - Waymo One, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/waymo-one/
9. Waymo - Self-Driving Cars - Autonomous Vehicles - Ride-Hail, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/
10. How our cars drive - Waymo One Help, accessed July 23, 2025, https://support.google.com/waymo/answer/9190838?hl=en
11. Meet the 6th-generation Waymo Driver: Optimized for costs, designed to handle more weather, and coming to riders faster than before, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2024/08/meet-the-6th-generation-waymo-driver
12. Self-Driving Car Technology for a Reliable Ride - Waymo Driver, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/waymo-driver/
13. Introducing the 5th-generation Waymo Driver: Informed by experience, designed for scale, engineered to tackle more environments, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2020/03/introducing-5th-generation-waymo-driver
14. The Waymo Driver Handbook: Teaching an autonomous vehicle how to perceive and understand the world around it, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2021/10/the-waymo-driver-handbook-perception

15. A look inside the sixth-generation Waymo Driver

    Automotive Dive, accessed July 23, 2025, https://www.automotivedive.com/news/waymo-6th-generation-driver-autonomous-driving-hardware-robotaxi-lidar-ai/725519/

16. From Perception to Prediction: How World Model Enables Autonomous Driving to Break Through “Experienced Driver” Bottleneck - 36氪, accessed July 23, 2025, https://eu.36kr.com/en/p/3379671971453315
17. Waymo’s Safety Case and Use of Reference Models - UNECE Wiki, accessed July 23, 2025, https://wiki.unece.org/download/attachments/208536093/FRAV-42-13.pdf?api=v2
18. A Blueprint for AV Safety: Waymo’s Toolkit For Building a Credible Safety Case, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2023/03/a-blueprint-for-av-safety-waymos
19. (PDF) Waymo’s Safety Methodologies and Safety Readiness Determinations, accessed July 23, 2025, https://www.researchgate.net/publication/345215361_Waymo’s_Safety_Methodologies_and_Safety_Readiness_Determinations
20. Safety - Waymo, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/safety/
21. Waymo Safety Impact, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/safety/impact/
22. The Legal Challenges Facing Tesla and Waymo’s Robotaxis - Legal …, accessed July 23, 2025, https://www.legalreader.com/legal-challenges-facing-tesla-and-waymos-robotaxis/
23. Welcome to Simulation City, the Virtual World Where Waymo Tests Its Autonomous Vehicles, accessed July 23, 2025, https://www.ccam-tac.org/news/welcome-to-simulation-city-the-virtual-world-where-waymo-tests-its-autonomous-vehiclesys/
24. Simulation City: This Is Where Waymo Trains, Tests Its Autonomous Vehicles - Gadgets 360, accessed July 23, 2025, https://www.gadgets360.com/transportation/news/waymo-simulation-city-train-test-self-driving-autonomous-cars-vehicles-alphabet-google-2481389
25. Waymo SimulationCity is a powerful tool for testing autonomous …, accessed July 23, 2025, https://www.therobotreport.com/waymo-simulationcity-is-a-powerful-tool-for-testing-autonomous-driving/
26. Utilizing virtual space simulation for autonomous driving vehicle development - Techrecipe, accessed July 23, 2025, https://en.techrecipe.co.kr/posts/16562
27. Tesla vs. Waymo vs. Cruise: Who’s Leading the Autonomous …, accessed July 23, 2025, https://patentpc.com/blog/tesla-vs-waymo-vs-cruise-whos-leading-the-autonomous-vehicle-race-market-share-stats
28. Tesla versus Waymo: Two Very Different Roads to Full Autonomy. : r …, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/teslamotors/comments/1l7rm0h/tesla_versus_waymo_two_very_different_roads_to/
29. From a technical perspective, what are the difference between tesla, waymo, and cruise - Reddit, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/18rfia9/from_a_technical_perspective_what_are_the/
30. Tesla Robotaxi vs. Waymo vs. Cruise: Here’s How They Stack Up - InsideEVs, accessed July 23, 2025, https://insideevs.com/news/736709/tesla-robotaxi-waymo-cruise/

31. Safety at Waymo

    Waymo and the Weather, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2019/08/waymo-and-weather

32. What’s in the forecast: Using cutting-edge weather research to …, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2022/11/using-cutting-edge-weather-research-to-advance-the-waymo-driver
33. Waymo and the Weather : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/cugsln/waymo_and_the_weather/
34. Waymo vs Weather - Reddit, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/waymo/comments/1hsqe37/waymo_vs_weather/
35. Estimate of running a robotaxi service : r/SelfDrivingCars - Reddit, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1c3c318/estimate_of_running_a_robotaxi_service/
36. Where did the whole talk about the cost of Waymo cars come from - Reddit, accessed July 23, 2025, https://www.reddit.com/r/SelfDrivingCars/comments/1g8vv7o/where_did_the_whole_talk_about_the_cost_of_waymo/
37. When will robotaxi trip cost come down? - Telematics Wire, accessed July 23, 2025, https://telematicswire.net/when-will-robotaxi-trip-cost-come-down/
38. Challenges for the evaluation of automated driving systems using current ADAS and active safety test track protocols - Waymo, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/research/challenges-for-the-evaluation-of-automated-driving/
39. EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving - arXiv, accessed July 23, 2025, https://arxiv.org/html/2410.23262v1

40. EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving

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41. EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving - OpenReview, accessed July 23, 2025, https://openreview.net/pdf/4fcc3080cadc58a6621168809f92fa57cee712d5.pdf
42. EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving - Waymo, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/research/emma/
43. Introducing Waymo’s Research on an End-to-End Multimodal Model …, accessed July 23, 2025, https://waymo.com/blog/2024/10/introducing-emma
44. [2410.23262] EMMA: End-to-End Multimodal Model for Autonomous Driving - arXiv, accessed July 23, 2025, https://arxiv.org/abs/2410.23262
45. SceneDiffuser++: City-Scale Traffic Simulation via a Generative …, accessed July 23, 2025, https://www.researchgate.net/publication/393148204_SceneDiffuser_City-Scale_Traffic_Simulation_via_a_Generative_World_Model
46. [2506.21976] SceneDiffuser++: City-Scale Traffic Simulation via a Generative World Model, accessed July 23, 2025, https://arxiv.org/abs/2506.21976
47. SceneDiffuser++: City-Scale Traffic Simulation via a Generative World Model - CVF Open Access, accessed July 23, 2025, https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/papers/Tan_SceneDiffuser_City-Scale_Traffic_Simulation_via_a_Generative_World_Model_CVPR_2025_paper.pdf
48. SceneDiffuser++: City-Scale Traffic Simulation via a Generative World Model - arXiv, accessed July 23, 2025, https://arxiv.org/html/2506.21976v1
49. Tesla’s Relationship With Radar - Edge AI and Vision Alliance, accessed July 24, 2025, https://www.edge-ai-vision.com/2024/01/teslas-relationship-with-radar/
50. Tesla teardown confirms the presence of the new radar in HW4-equipped vehicles, accessed July 24, 2025, https://www.teslaoracle.com/2023/06/19/tesla-teardown-confirms-the-presence-of-the-new-radar-in-hw4-equipped-vehicles/
51. Tesla’s Model Y With Hardware 4.0 Doesn’t Include Radar: We Take a Look at Why, accessed July 24, 2025, https://www.notateslaapp.com/news/1456/tesla-s-model-y-with-hardware-4-0-doesn-t-include-radar-we-take-a-look-at-why