"영미, 영미, 영미…."
지난 달 열린 평창동계올림픽의 최고 인기 종목 중 하나는 컬링이었다. 빗자루처럼 생긴 '브룸'으로 빙판을 문지르면서 스톤의 방향을 조절하는 섬세한 손길에 많은 관중들이 감탄을 금치 못했다.
'팀킴'의 정교한 컬링 실력을 인공지능(AI)이 재현해낼 수 있을까?
8일 오후 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터에선 이 질문에 대한 답을 찾을 수 있는 의미 있는 경기가 열렸다.
이날 컬링센터에선 개발 주관 기관인 고려대학교 컨소시엄이 개발한 컬링로봇과 강원도 춘천기계공고 고등부팀의 컬링 대결이 펼쳐졌다. 컬링 로봇은 이날 경기에서 인간에 완패했지만 만만찮은 가능성을 보여줬다는 평가를 받았다.
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■ 알파고에 사용됐던 몬테카를로 트리분석 활용
컬링 로봇은 전략을 짜는 스킵 로봇과 컬링 스톤을 던지는 투구 로봇으로 구성돼 있다. 무게 86kg에 높이는 2미터 20센티미터 정도다. 한 번에 최대 2시간 30분 동안 컬링을 할 수 있다.
영상 분석을 활용해 컬링 시트 내 로봇과 스톤의 위치를 인식하고, 미리 딥러닝으로 학습한 세계컬링연맹의 국제 컬링 경기 기보 등 DB를 토대로 전략을 짠다. 전략 형성에는 의사 결정 알고리즘의 일종인 '몬테카를로 트리 탐색 기법이 쓰인다. 구글 '알파고'에 사용됐던 바로 그 기법이다.
정밀한 주행·투구 능력을 지닌 투구 로봇이 분석 내용을 전달받은 뒤 컬링 스톤을 던진다.
이 때도 몬테카를로 트리 탐색 기법의 핵심인 정책망과 가치망이 함께 작동한다. 정책망은 유리한 투구 위치를 예측하는 역할을, 가치망은 현 상황에서의 승률을 예측하는 역할을 한다.
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스톤을 던질 로봇은 머리 부분에 달린 카메라를 활용해 방향과 위치를 인식한다. 또 로봇 내부 카메라를 통해 투구 제한선인 호그 라인을 인지한 뒤 컬링 스톤의 투구 방향과 속도를 도출해 낸다.
스톤을 던지고 나면 컬링 시트 쪽 로봇이 착지 지점을 판단한다. 이 때는 빙질이나 정확도 등을 분석, 계산한다. 이를 0.01m/s 단위의 속도 제어, 0.05도 단위의 초정밀 각도 제어를 통해 그대로 실현해준다.
또 로봇에는 미끄럼 방지 제어 기술이 적용돼 빙판에서 바퀴가 미끄러지는 것을 막아준다.
물론 로봇들은 경기에서 승리하기 위한 전략을 짠다. 고려대 컨소시엄은 "현재 시점에서는 고등부 정상급의 실력을 지녔다"고 설명했다.
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컬링로봇 연구를 이끌고 있는 이성환 고려대학교 교수는 이를 컬링 기술의 정확도로 설명했다. 컬링 기술은 부딪히는 스톤 없이 하우스 안에 넣는 '드로우'와, 상대방의 스톤을 쳐내는 '테이크아웃'으로 나뉜다.
이 교수는 "통상적으로 우수한 국가대표 선수의 테이크, 드로우아웃 정확도가 85% 정도"라며 "현재 컬링 로봇의 경우 드로우는 약 60% 정도, 테이크아웃은 약 85% 가량의 정확도를 기록하고 있다"고 말했다.
스위핑 담당 로봇은 현재 개발 중인 상태다. 연구팀은 스위핑 로봇이 개발되면 스톤의 착지 위치를 보다 정밀하게 보정할 수 있는 만큼 정확도가 비약적으로 향상될 것이라 보고 있다. 연구팀은 올 가을에 스위핑 로봇의 프로토 타입을 개발할 계획이다.
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로봇들은 우선 선수들의 훈련용 기기로 활용될 예정이다. 이성환 교수는 "우선 컬링 선수 대상 우수한 훈련 기기가 되게 한다는 게 1차 목표이고, 최근 빙상이라는 제약을 벗어난 스크린 컬링 등이 등장하고 있는 만큼 시장도 넓어질 것으로 기대한다"며 "컬링 뿐 아니라 이동 시 시각 인지 기술이 필요한 다양한 AI 분야로 도입이 확산될 것이라 본다"고 전망했다.
■ AI 컬링 로봇은…
AI 컬링 로봇은 과학기술정보통신부가 지난해 4월 공모를 통해 선정한 컬링로봇 개발 주관 기관인 고려대학교 컨소시엄의 결과물이다.
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컨소시엄이 만든 컬링용 AI 소프트웨어는 연구 반 년 만에 일본 도쿄대, 도호쿠대, 호카이도대, 한국 고려대 등 10개 대학이 참여한 인공지능 컬링 SW 경진대회에서 1위를 차지하는 등 단기간에 우수한 성과를 냈다.
올 가을 스위핑 로봇이 개발될 경우 한층 수준 높은 경기를 펼칠 것으로 예상된다.