이성환 고대 교수 개발 세계 첫 컬링AI, 사이언스 로보틱스에 게재

기계학습 기반 AI가 숙련된 인간 수준 실제 환경 문제 해결 주목

고려대학교(총장 정진택)는 인공지능학과 이성환 교수와 이 교수가 지도한 원동옥 박사의 연구 논문이 세계적인 과학저널 '사이언스 로보틱스(Science Robotics)'에 현지시각 23일자(한국시각 24일)에 게재됐다고 밝혔다.

논문 제목은 '실세계 환경에서 컬링 로봇에게 인간 수준의 성능을 가능케하는 적응형 심층 강화 학습 기술(An adaptive deep reinforcement learning FRAMEwork enables curling robots with human-like performance in real world conditions)'이다.

적응형 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 바탕으로 컬링 로봇이 재학습 없이 새로운 빙판 환경에 빠르게 적응할 수 있는 훈련 방법을 제안했다. 그 결과, 컬링 로봇이 불안정한 빙판 환경에 안정적으로 적응, 숙련된 선수 수준의 컬링 경기 수행을 가능하게 했다고 논문은 밝혔다.

유튜브에 출연한 이성환 고대 교수.

동계올림픽 정식 종목이기도 한 컬링은 경기장 온도, 습도, 정빙 정도 등에 따라 빙판이 불규칙하게 변화하는 특징이 있다. 컬링 스톤을 원하는 위치에 안정적으로 보내기 위해 숙련된 선수들은 수년에 걸쳐 빙판의 상태를 파악하는 훈련을 한다. 이번 논문에서 소개한 컬링 인공지능은 3~4일 만의 학습 및 훈련으로 최적의 투구 전략을 수립하고 투구 로봇의 힘, 투구 방향, 스톤 컬 회전을 제어, 숙련된 컬링 선수의 투구 수준에 근접하는 결과를 냈다.

논문 교신 저자인 이성환 교수는 "세계 최초로 선보인 인공지능 컬링 로봇 '컬리(Curly)'는 다양한 빙질 환경에 적응하는 인공지능은 물론, 스톤을 원하는 곳으로 보내기 위한 로봇공학 등 최첨단 융합 기술의 결정체"라며 "이번 논문은 숙련된 선수 수준으로 실제 컬링 경기를 수행할 수 있는 경기력을 갖추기 위한 로봇 인공지능의 핵심 기술을 소개했다"고 밝혔다.

이 교수는 "기존의 기계학습 기반 학습 방법은 단순히 안정적인 가상환경 또는 실험실 환경 수준의 문제를 풀고 검증하는 수준에 그쳤다면, 이번 연구는 기존에 시도하지 않은 불확실성이 높은 얼음(아이스) 환경 문제에 도전, 숙련된 인간 수준의 기능을 구현한 로봇 인공지능의 핵심 원천 기술을 개발했다"며 "기계학습 기반 인공지능 기술이 숙련된 인간 수준으로 실제 환경 문제를 해결하고 대응할 수 있다는 점에서 괄목할 만한 성과"라고 연구 의의를 설명했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 '인공지능 대학원 지원사업’과 ‘ICT융합산업 원천기술 개발사업’의 지원을 받아 수행됐다.