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“영미! 한판 붙자” 국내 개발 AI 컬링로봇, 인간과 첫 대결…결과는?

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2018년 03월 09일 06:00 프린트하기

인공지능(AI) 컬링로봇 시스템 ‘컬리(Curly)’의 투구로봇이 8일 경기 이천시 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터에서 열린 춘천기계공고 컬링팀과의 대결에서 투구를 준비하고 있다. - 과학기술정보통신부 제공
인공지능(AI) 컬링로봇 시스템 ‘컬리(Curly)’의 투구로봇이 8일 경기 이천시 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터에서 열린 춘천기계공고 컬링팀과의 대결에서 투구를 준비하고 있다. - 과학기술정보통신부 제공

“얍얍. 헐∼헐∼. 워!”

“….”

 

8일 경기 이천시 대한장애인체육회 이천훈련원 컬링센터에서 열린 경기. ‘얍’(스위핑 시작), ‘헐’(빠르게 스위핑), ‘워’(그만) 등 선수들끼리 열심히 구호를 외치는 상대팀과 달리 다른 한 팀은 경기 내내 서로의 마음을 읽기라도 하는 듯 소리 없이 움직이기만 했다. 이 팀의 이름은 ‘컬리(Curly)’. 컬리팀은 고려대를 중심으로 지난해 4월부터 울산과학기술원(UNIST), 대구경북과학기술원(DGIST), 국내 로봇기업 엔티(NT)로봇 등 8개 기관 국내 연구자 60여 명이 공동 개발한 인공지능(AI) 컬링로봇 2대로 구성돼 있다. 이 로봇들은 키 2.2m, 무게 86kg에 바퀴 3개로 이동한다.

 

이날 컬리는 지난해 ‘이마트배 고등부 컬링 대회’에서 우승한 춘천기계공고 컬링팀(4명)을 상대로 인간과 첫 대결을 펼쳤다. 인공지능 컬링 소프트웨어(SW)로 실제 기계를 자율적으로 제어하는 컬링로봇을 만든 건 이번이 처음이다.


컬링은 보통 10엔드로 진행되는데, 각 엔드마다 빙판 위에서 두 팀이 번갈아 각각 8개씩 컬링스톤을 던져 표적(하우스) 중심에 더 가까이 밀어 넣는 팀이 점수를 얻는 경기다. 스톤이 위치하는 경우의 수가 사실상 무한대인 데다 스톤의 속도와 충돌 여부, 마찰력, 빙질 변화 등을 모두 고려해 투구 전략을 짜야 하는 복잡성으로 ‘빙판 위의 체스’로도 불린다. 

 

● 대결선 0-3으로 졌지만, ‘더블 테이크아웃’ 등 다양한 전략 선보여…상대팀 선수 “무섭고 당황스러웠다”


원래 컬리는 투구 전략을 짜는 AI 컬링 소프트웨어 ‘컬브레인(CurlBrain)’과 스킵로봇, 투구로봇, 빙판을 문지르는 스위핑로봇으로 구성된다. 이 중 스위핑로봇은 아직 개발 단계로 경기에는 스킵로봇과 투구로봇 2대만 참가했다. 2엔드의 약식으로 진행된 이날 대결에서 컬리팀은 0-3으로 패했다. 고등부 팀은 1엔드에서는 스위핑을 했고, 2엔드에서는 컬리팀처럼 브룸(빗자루)을 사용하지 않았다.

 

스킵로봇(왼쪽)이 헤드에 달린 카메라로 상대팀의 경기 상황을 모니터링 하고 있다. - 이천=송경은 기자 kyungeun@donga.com
스킵로봇(왼쪽)이 헤드에 달린 카메라로 상대팀의 경기 상황을 모니터링 하고 있다. - 이천=송경은 기자 kyungeun@donga.com

컬리팀은 1엔드 5번째 투구에서 하우스 정중앙에 스톤을 넣는 데 성공했지만, 뒤이어 고등부 팀이 이 스톤을 완전히 하우스 밖으로 밀어내면서 전세가 뒤집혀 1점을 뺏겼다. 2엔드 역시 초반에는 중심에서 반경 1.2m인 빨간색 원 안에 컬리팀의 스톤만 2개가 들어갔다. 하지만 후반부로 가면서 자기 팀 스톤을 밀어내는 ‘자폭’ 투구가 두 차례 발생했다. 결정타인 마지막 투구까지 가드(방어막)를 세우는 데 쓰면서 고등부 팀이 2점을 가져갔다.

 

이성환 고려대 뇌공학과 교수는 “빙판은 경기장 온도와 습도, 정빙 정도 등에 따라 수시로 빙질이 바뀐다. 오전에 진행된 1엔드의 연습게임에서는 1-0으로 이겼는데, 아직까지는 빙질에 맞게 적응하는 능력이 정교하지 못한 것 같다”고 평가했다. 설상훈 고려대 전기전자공학부 교수는 “올가을에 스위핑로봇까지 추가되면 성능이 향상될 것”이라고 설명했다. 

 

대결에서는 졌지만 컬리의 가능성을 엿볼 수 있는 경기였다. 연구진에 따르면 현재 컬리가 던지는 스톤은 하우스의 빨간색 원 안에 60∼70% 이상 들어간다. 이렇게 밀어 넣는 ‘드로’ 외에 상대팀 스톤을 쳐내는 ‘테이크아웃’ 전략에서는 성공 확률이 80∼90%까지 올라가는 것으로 나타났다. 이날 경기 중에도 2개의 스톤을 동시에 쳐내는 ‘더블 테이크아웃’을 선보여 관중의 탄성을 자아냈다. 경기에 참가한 고등부 팀 선수는 “로봇이 생각보다 다양한 전략을 잘 짜는 것 같다. 무섭기도 하고 당황스럽기도 했다”고 말했다.

 

인공지능(AI)의 결정에 따라 기계적인 움직임을 정밀하게 제어한 덕분이다. 주행속도는 초당 0.01m 단위로, 투구 각도는 0.05도 단위로 조절이 가능하다. 초당 3.5m 속도까지 안정적으로 이동할 수 있으며, 한 번에 최대 2시간 30분까지 운행 가능하다. 설 교수는 “컬리는 실제 컬링 경기와 유사한 가상의 컬링 시뮬레이션 프로그램으로 훈련을 받았다. 인공지능이 시각 정보를 바탕으로 판단을 내릴 뿐만 아니라 기계를 제어하고, 이런 경험을 쌓아가며 스스로 학습해나갈 수 있다는 점이 핵심”이라고 밝혔다. 

 

 ​ 인공지능(AI) 컬링로봇 ‘컬리(Curly)’의 두뇌 역할을 하는 AI 소프트웨어 ‘컬브레인(CurlBrain)’의 경기 분석 화면. 카메라로 인식한 스톤의 위치와 궤적, 현재 점수 등이 보인다. 컬브레인은 경기 상황에 유리한 투구 위치를 찾는 ‘정책망’과 경기 승률을 예측하는 ‘가치망’ 등 2가지 딥러닝(심층 기계학습) 네트워크가 결합된 형태다. - 이천=송경은 기자 kyungeun@donga.com
​ 인공지능(AI) 컬링로봇 ‘컬리(Curly)’의 두뇌 역할을 하는 AI 소프트웨어 ‘컬브레인(CurlBrain)’의 경기 분석 화면. 카메라로 인식한 스톤의 위치와 궤적, 현재 점수 등이 보인다. 컬브레인은 경기 상황에 유리한 투구 위치를 찾는 ‘정책망’과 경기 승률을 예측하는 ‘가치망’ 등 2가지 딥러닝(심층 기계학습) 네트워크가 결합된 형태다. - 이천=송경은 기자 kyungeun@donga.com
 

● 스킵로봇, 카메라로 경기상황 인식 → 컬브레인, 최적의 투구 위치 결정 → 투구로봇, 힘·방향·회전 조절해 투구 → 투구 결과 피드백 반영해 전략 보완

 

컬리의 작동 원리는 이렇다. 스킵로봇은 하우스 뒤편에서 길이 45.72m, 너비 5m의 직사각형 빙판을 좌표화하고, 헤드에 달린 영상 카메라로 스톤의 위치, 투구 궤적, 현재 점수 등 경기 상황을 실시간 인식해 중앙컴퓨터로 전송한다. 컬브레인은 이 정보를 바탕으로 착점에 대한 확률적 분포를 분석해 3초 내에 최적의 투구 전략을 세워 투구로봇에 전달한다. 투구로봇은 이 전략에 따라 던지는 힘과 진행 방향, 스톤의 회전 방향 등을 고려해 스톤을 목표 지점까지 보낸다. 컬브레인과 스킵로봇이 국가대표 여자컬링팀 주장인 ‘안경 선배’ 김은정 선수의 머리와 눈 역할을 하는 셈이다. 


‘알파고(AlphaGo)’처럼 강화학습 기반의 딥러닝(심층 기계학습) 기술이 적용된 컬브레인은 경기 상황이 입력되면 먼저 핵심 조건을 중심으로 후보를 뽑아낸다. 예를 들어 컬브레인 상대팀이 먼저 던진 스톤이 하우스 정중앙(티)에 위치해 있을 경우, 데이터베이스(DB)에서 이와 유사한 사례를 검색해 150건의 투구 위치 후보를 추출한다. 딥러닝 네트워크 ‘정책망’을 이용해 이들 후보를 비교, 평가해 경기 상황에 유리한 최적의 투구 위치를 결정한다. 최재식 UNIST 전기전자공학부 교수는 “투구 후 결과가 나오면 경기 승률을 예측하는 ‘가치망’을 이용해 피드백 평가를 하고, 다음 투구에 반영하면서 점점 승률을 높여 나간다”고 설명했다.

 

컬브레인 DB에는 세계컬링연맹의 2014∼2017년 국제 컬링경기 기보 1321건에 포함된 1만1000엔드의 스톤 배치 상황과 16만 번의 투구 전략 등이 들어 있다. 딥러닝 DB로는 아직 많지 않은 양이지만, 컬브레인은 지난해 11월 일본 전기통신기관(UEC)이 주최한 ‘국제 인공지능 컬링 소프트웨어 경진대회’에서 1위를 차지하는 등의 가능성을 보였다. 컬브레인을 구동하는 중앙컴퓨터는 개인컴퓨터(PC) 1대다. 

 

과학기술정보통신부 제공
과학기술정보통신부 제공

● 컬링선수 경기 훈련, 일반인 교육·게임 등에 활용…향후 자율 생산 로봇 등 범용 연구도

 

컬링로봇은 향후 컬링 선수들의 경기 훈련은 물론 일반인을 위한 컬링 교육, 게임 등에 활용될 전망된다. 이 교수는 “컬리를 이용한 훈련으로 베이징 겨울올림픽에서도 한국 대표팀이 메달을 딸 수 있도록 하는 게 1차 목표”라며 “‘플로 컬링’이나 ‘스크린 컬링’ 등에도 활용이 가능하다”고 말했다. 연구진은 향후 컬링로봇의 범용성을 확보해 자율 생산 로봇, 자율자동차 등 무인 이송 서비스 등으로 발전시킬 계획이다. 

 

한편 평창 겨울올림픽에 이어 9일부터 열흘간 겨울패럴림픽이 개최된다. 6개 종목 중에는 휠체어컬링도 있다. 혼성 경기인 휠체어컬링은 컬링과 달리 8엔드로 진행되며 스위핑이 없고 손뿐만 아니라 막대기(딜리버리 스틱)를 이용해서도 스톤을 던질 수 있다. 한국 대표팀은 10일 오후 2시 35분 강원 강릉컬링센터에서 미국팀과 예선 경기를 치를 예정이다.

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