인간 컬링에 이어 AI(인공지능)컬링에서도 대한민국이 최강의 실력을 드러냈다.

유니스트(UNIST·총장 정무영)는 전기전자컴퓨터공학부 최재식 교수와 김솔아·이교운 대학원생이 개발한 AI 컬링 프로그램이 일본에서 열린 '디지털 컬링 대회'에서 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.

디지털 컬링 대회는 AI 프로그램이 컴퓨터 공간에서 컬링 경기를 치르는 게임으로, 2015년 3월 일본 전기통신대학(UEC)에서 처음 시작돼 올해 4회를 맞는다. 이번 대회는 일본에서 열리는 '게임 인공지능 토너먼트'의 한 종목으로 매년 3월 열린다.

올해 대회에는 유니스트 최재식 교수팀과 일본팀 5곳이 참가했다. 최 교수팀은 7승 3패로 공동 1위에 올랐고, 플레이오프 게임에서 2승을 추가해 최종 1위에 올랐다. 유니스트 김솔아 씨는 "플레이오프 게임에서 승부를 벌인 3개 팀이 승률이 높기로 유명한 AI 컬링 프로그램이었다"며 "일본보다 늦게 개발을 시작한 AI 프로그램이지만 성능만큼은 세계 수준임을 입증해 뿌듯하다"는 소감을 밝혔다.

컬링은 상대를 파악하고 복잡한 전략을 세워 정교하게 수행하는 경기로, '빙판 위의 체스'로도 불린다. 최적의 전략을 세워야 한다는 점에서는 바둑과 유사하다. 하지만 실제 전략을 세우는 건 바둑보다 훨씬 복잡하다. 빙판 위 스톤(stone)이 위치할 경우의 수가 무한대에 가깝고, 스톤 충돌이나 빙질에 따른 불확실성, 경기수행능력 등 변수가 다양하기 때문이다.

최 교수팀은 AI 컬링 프로그램에 알파고(AlphaGo)의 자가학습 딥 러닝(Deep Learning) 기술과 함께 연속공간을 효과적으로 탐색하는 커널 회귀(Kernel Regression) 기법을 적용해 스스로 이기는 전략을 수립하도록 만들었다. 자가학습 딥 러닝은 '경기 상황에서 유리한 투구 위치를 예측하는 네트워크'(정책망)와 '현재 상황에서 승률을 예측하는 네트쿼크'(가치망)를 하나로 결합해 학습 속도와 성능을 최대화한다. 또 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.

유니스트 이교운 씨는 "컴퓨터상에서 벌어지는 게임이라 현실에서 사람과 컬링 경기를 할 때와 조금 차이는 있다"면서도 "기존 전략들을 학습해 최적의 전략을 짜내는 알고리즘은 컬링 선수들의 훈련이나 전략 수립에도 도움이 될 것"이라고 설명했다. 김솔아 씨는 "현실에서 움직이는 로봇에서 구현된 AI는 시뮬레이터에서 작동할 때와는 또 다른 점이 있었다"며 "하드웨어와 제대로 결합할 수 있는 AI 소프트웨어를 개발해 사람들의 삶을 윤택하게 만드는 데 기여하고 싶다"고 말했다.