이성환 고려대 인공지능학과 교수, 세계최초 ‘컬링로봇 프로젝트’ 소개
불확실성이 큰 영역에서의 AI기술 구현 가능성 시사

이성환 고려대 인공지능학과 교수가 19일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최된 ‘인공지능포럼(AIF) 2019’에서 ‘인공지능 로봇의 만남:심층강화 학습 기반 인공지능 컬링 로봇’이라는 주제로 기조연설을 하고 있다. /사진=최기원PD
이성환 고려대 인공지능학과 교수가 19일 서울 중구 더플라자호텔에서 개최된 ‘인공지능포럼(AIF) 2019’에서 ‘인공지능 로봇의 만남:심층강화 학습 기반 인공지능 컬링 로봇’이라는 주제로 기조연설을 하고 있다. /사진=시사저널e

인공지능(AI)와 로봇이 만나면 어떤 상황이 펼쳐질까. AI로봇들이 인간의 파트너이자 조언자 역할을 하는 기존 SF영화에서만 관측되던 모습들이 점차 현실화되고 있다.

이성환 고려대 인공지능학과 교수는 19일 시사저널e 주최로 서울 중구 더플라자호텔에서 개최된 ‘인공지능포럼(AIF) 2019’에서 ‘인공지능 로봇의 만남:심층강화 학습 기반 인공지능 컬링 로봇’이라는 주제로 기조연설을 맡았다.

이 교수는 “특정 영역에서 인공지능 기술이 구체적으로 어떻게 사용되고, 구현되고 있는지 경험을 바탕으로 설명하겠다”며 지난 2017년부터 시작한 ‘컬링로봇 프로젝트’ 시행 과정을 소개했다.

우리나라에는 지난 2018년 평창올림픽 당시 이른바 ‘영미팀’으로 인기를 모았던 한국 여자 컬링팀의 선전으로 잘 알려진 컬링은 상대팀보다 스톤을 하우스(원) 안에 많이 남기느냐를 두고 경쟁하는 ‘고도의 전략적 사고’를 요구하는 게임이다. 특히 컬링은 빙판 위에서 진행되는 만큼 경기장의 온도, 습기, 선수들의 이동 등에 따라 빙질의 다양한 변화로 인한 불확실성이 큰 게임이기도 하다.

이 교수는 알파고(AlphaGo)가 학습 중인 바둑과 컬링을 비교하면서, 컬링은 바둑과 달리 “‘무한대’의 경우의 수가 존재해 비교할 수 없을 만큼 복잡한 사고가 필요하다”고 말했다. 또한 바둑이 불확실성이 존재하지 않는 반면 컬링은 빙질의 차이 따라 궤적, 마찰력 등에 변화가 생기는 불확실성이 매우 큰 게임이라고 설명했다.

때문에 이 교수팀이 만든 컬링로봇 ‘Curly’는 경기장 상황 파악, 스톤 등 경기 진행상황 파악, 상황분석 등을 위한 시각 모듈기반 분석 기술 개발이 장착됐다. 이 교수는 실시간 경기상황인식 기술을 개발하고, 컬링 경기 빅테이터 구축, 사실적 컬링 시뮬레이션 기술 개발, 심층 신경망‧카를로 트리 탐색 기반 최적 전략 수립 기술 개발 등 연구에 집중했다고 밝혔다.

더불어 이 교수팀은 이와 같은 분석에 따라 수립된 최적의 전략을 온전히 수행할 수 있는 로봇 디자인, 동작‧주행 제어 기술 개발 등 과정에서의 다양한 시행착오도 소개했다.

이 교수는 약 3년에 걸친 노력 속에서 진화를 거듭하고 있는 컬링로봇의 고등부 컬링1위팀, 휠체어 컬링 국가대표팀, 경기‧전북도청팀 등과의 연습게임 영상과 경기결과를 이 자리에서 공개하기도 했다.

이 교수는 컬링로봇 프로젝트에 대해 “실세계 환경에서 인공지능과 로봇 기술의 성공적 융합”이라고 자평하면서 “다양한 분야에서 인공지능과 로봇이 융합된다면 해당 분야에서 인간의 좋은 파트너가 될 수 있을 것”이라고 말했다. 이어 그는 “인간이 놓친 전략 등에 대해 조언해줄 수 있는 역할을 하게 될 것”이라고 덧붙였다.

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