딥러닝 기술로 최적 전략 수립…AI 컬링로봇 '컬리'에도 적용

▲ 유니스트(UNIST) 전기전자컴퓨터공학부 최재식 교수와 김솔아, 이교운 대학원생이 개발한 인공지능(AI) 컬링 프로그램이 일본 디지털 컬링 대회에서 우승했다.왼쪽부터 이교운, 김솔아 학생, 최재식 교수. 사진=연합뉴스
[일간투데이 홍정민 기자] 2018 평창동계올림픽에서 '영미~'로 신드롬을 일으킨 한국 여자 컬링 대표팀에 대한 인기가 이어지면서 인공지능(AI) 컬링 종목도 같이 화제를 모으고 있다.

울산과학기술원(UNIST)은 전기전자컴퓨터공학부의 최재식 교수와 김솔아, 이교운 대학원생이 개발한 AI 컬링 프로그램이 일본에서 열린 '디지털 컬링 대회'에서 우승했다고 12일 밝혔다.

이 대회는 '게임 AI 토너먼트'의 한 종목으로 AI 프로그램이 실제 빙판이 아닌 컴퓨터 공간에서 컬링 경기를 치르는 게임이다. 올해 출전한 팀은 총 6팀이며 최재식 교수팀 외에는 전부 일본팀이였다. 최 교수팀은 7승 3페러 공동 1위에 올랐으며 플레이오프 게임에서 2승을 추가해 최종 우승을 차지했다.

김솔아 학생은 "플레이오프 게임에서 승부를 벌인 3개 팀이 승률이 높기로 유명한 AI 컬링 프로그램"이라며 "일본보다 늦게 개발하기 시작한 AI 프로그램이지만 성능만큼은 높은 수준임을 입증해 뿌듯하다"고 말했다.

컬링은 상대를 파악한 뒤 복잡한 전략을 세워 정교하게 수행해야 돼 체스와 비슷한 경기로 평해진다. 최적의 전략을 세우는 점에서는 바둑과 유사하나 전략을 세우는 과정이 더 복잡하다.

최 교수팀은 AI 컬링 프로그램에 알파고의 자가학습 딥러닝 기술과 연속공간을 효과적으로 탐색하는 커널 회귀(Kernel Regression) 기법을 적용해 스스로 이기는 전략을 수립하도록 만들었다. 자가학습 딥러닝은 경기 상황에서 유리한 투구 위치를 예측하는 네트워크(정책망)과 현재 상황에서 승률을 예측하는 네트워크(가치망)을 하나로 결합해 학습 속도와 성능을 최대화한다.

커널 회귀 기법은 기존 탐색정보를 사용해 적은 수만 고려해도 최적의 전략을 찾아낼 수 있게 한다. 이를 기반으로 약 16만 투구 데이터를 초기학습에 이용했고, 이후 스스로 생성한 약 450만 투구 데이터를 통해 강화학습했다.

한편 최 교수팀의 AI 컬링 프로그램은 지난 8일 개최한 춘천 기계공고 선수팀과 컬링 로봇 '컬리'의 대결에도 사용됐다.
저작권자 © 일간투데이 무단전재 및 재배포 금지