[노컷V YouTube 영상보기] [노컷V 구독하기]
2018 평창 동계패럴림픽대회 개막을 하루 앞둔 8일 경기 이천시 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터.
2m20㎝로 키가 큰 로봇이 긴 목을 빼더니, 머리에 달린 카메라로 컬링경기장 상태를 확인했다. 잠시 뒤 경기장 반대편에 있던 다른 로봇이 이 정보를 받았다는 듯 서서히 움직이기 시작했다. 로봇은 몸을 낮추더니, 빙판 위로 스톤을 밀어 보냈다.
(사진=과학기술정보통신부 제공)
컬링 선수가 상체를 숙이고 투구하는 것처럼 보이는 로봇의 모습은 시선을 사로잡기에 충분했다.
이 로봇의 이름은 '컬리'. 세계 최초의 인공지능(AI) 컬링 로봇이다.
과학기술정보통신부는 이날 '인공지능 컬링 로봇 경기 시연회'를 열고 컬리를 선보였다.
컬링 로봇 컬리는 지난해 4월부터 고려대와 울산과학기술원(UNIST), 엔티(NT)로봇 등 8개 기관 연구원 60여 명이 진행한 연구 결과로 탄생했다.
컬리의 머리 부분에는 스톤 투구 전략을 수립하는 소프트웨어(SW)인 '컬브레인'(CurlBrain)이 탑재돼 있다. 로봇은 이 SW를 이용해 스스로 경기전략을 수립하고 빙판 위에서 최대 2시간 30분간 바퀴로 달릴 수 있다.
컬리는 투구 전략을 세우는 스킵로봇과 스톤을 투구하는 투구로봇으로 구성됐다. 올해 안에 스위퍼로봇도 추가 개발할 예정이다.
연구팀은 "컬리는 스톤을 하우스 안에 넣는 드로우(Draw)의 경우 지름 1.2m의 안쪽 빨간색 원 안착이 70% 이상, 상대 스톤을 쳐내는 테이크아웃은 90%가량 확률로 성공하고 있다"고 전했다.
컬리는 어떻게 구동될까.
스킵로봇이 장착된 카메라로 스톤 위치 등의 경기 상황을 인식한 뒤 이를 AI SW 컬브레인에게 전송한다. 인식 결과를 받은 컬브레인은 강화학습 기반 딥러닝 기술을 통해 최적의 투구전략을 세워 투구에 필요한 힘, 방향, 스톤 컬 방향 등의 정보를 투구로봇에게 보낸다. 이에 따라 투구로봇이 목표지점으로 최종 투구한다.
스스로 경기 상황을 파악해 경기전략을 수립하고 빙판 위에서 주행하며 경기할 수 있도록 만든 것. 딥러닝을 위한 학습 데이터베이스는 국제 컬링경기 1321경기(약 1만1000엔드 16만 투구) 기보를 활용했다.
컬리는 바둑 인간 최고수를 모두 누른 AI 알파고보다도 훨씬 복잡하고 어려운 기술을 적용했다.
바둑이 한정된 격자 위의 착수 전략만 수립하는 데 비해 컬링은 빙판 위에서 스톤이 위치할 무한대의 경우의 수, 스톤 충돌, 빙질 변화, 경기 수행능력 등을 모두 고려해야 하기 때문이다.
특히 빙판의 불규칙 변화가 가장 큰 걸림돌이었다. 경기장 온도, 습도, 정빙 정도, 정빙 후 시간, 이전 투구 경로 등 불확실성의 원인이 매우 다양한 탓.
연구팀은 "컬리가 외부의 도움 없이 경험과 감각, 노하우를 가진 인간처럼 실시간 대처할 수 있게끔 학습하는 것 자체가 큰 도전이었다"고 말했다.
연구팀은 이를 극복하기 위해 실제 컬링과 유사한 시뮬레이션 환경을 구축하고 고속시뮬레이션 기술, 광선투사 기법을 활용해 스톤 충돌을 예측했다. 또한 착점에 대한 확률분포를 이용해 빙질의 불확실성을 고려할 수 있도록 개발했다.
컬브레인은 지난해 11월 일본에서 개최된 '국제 인공지능 컬링 SW 경진대회' 1위를 차지하기도 했다.
개발 주관기관인 고려대의 이성환 교수(뇌공학과)는 "기존에도 AI를 물리 세계에 적용하려는 시도가 있었지만 컬링로봇처럼 고차원적 사고가 필요한 AI가 로봇 제어에 융합된 사례는 매우 드물다"고 설명했다.
이번에 개발된 기술은 앞으로 딥러닝 기반 AI 게임과 이동 환경에서의 컴퓨터 시각, 지능로봇 정밀제어 등에 응용된다. 컬링을 배우는 일반인이나 컬링 선수 경기력 향상을 위한 훈련 지원에도 활용될 수 있다.
양환정 과기정통부 정보통신정책실장은 "컬리는 인공지능 및 로봇공학 등의 다양한 학문이 융합된 최첨단 기술"이라며 "이번 시연회를 계기로 컬링의 인지도 향상 및 대중화에 기여하고, 인공지능 핵심기술 개발과 인력 양성 등에 힘쓰겠다"고 말했다.