이성환 교수팀 Science Robotics 논문 게재
아이스 환경 적응 및 실제 컬링 경기 수행이 가능한 로봇 인공지능 기술 개발

 

 

 

연구진 소개

▲ 왼쪽부터 원동옥 박사(제1저자), Klaus-Robert Müller 고려대 겸임교수(공동저자), 이성환 고려대 교수(교신저자)
 


대학원 인공지능학과 이성환 교수와 지도 학생이었던 원동옥 박사의 연구 논문이 세계적인 과학저널 ‘사이언스 로보틱스(Science Robotics)’에 현지시간 9월 23일자(한국시간 9월 24일)로 게재됐다.
* 논문제목 : An adaptive deep reinforcement learning framework enables curling robots with human-like performance in real world conditions

게재된 논문 “실세계 환경에서 컬링 로봇에게 인간 수준의 성능을 가능케하는 적응형 심층 강화 학습 기술”은 제안한 적응형 심층 강화 학습(Deep Reinforcement Learning)을 바탕으로 재학습 없이 새로운 빙판 환경에도 빠르게 적응할 수 있도록 컬링 로봇 훈련 방법을 제안했다. 그 결과, 컬링 로봇이 불안정한 빙판 환경에 안정적으로 적응하여 숙련된 선수 수준의 컬링 경기 수행을 가능하게 했다.

동계올림픽 정식 종목이기도 한 컬링은 경기장 온도, 습도, 정빙 정도 등에 따라 빙판이 불규칙하게 변화하는 특징이 있어 컬링 스톤을 원하는 위치에 안정적으로 도달하기 위해서는 숙련된 선수들은 수년에 걸친 빙판의 상태를 파악하는 훈련을 진행한다. 반면 이번 논문에 발표한 컬링 인공지능은 3~4일 만의 학습 및 훈련을 통해, 최적의 투구 전략을 수립하고 투구 로봇의 투구 힘, 투구 방향, 스톤 컬 회전을 제어해 숙련된 컬링 선수의 투구 수준에 근접하는 결과를 얻었다.

논문의 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 기술"이라고 말했다. 또한, “기존의 기계학습 기반 학습 방법은 단순히 안정적인 가상환경 또는 실험실 환경 수준의 문제를 풀고 검증하는 수준에 그쳤다면, 이번 연구는 기존에 시도하지 못했던 불확실성이 높은 실제 아이스 환경 문제에 도전하여 숙련된 인간 수준의 로봇 인공지능 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 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부/정보통신기획평가원 ‘인공지능대학원지원사업’과 ‘ICT융합산업원천기술개발사업’의 지원을 받아 수행됐다. 


[ 그 림 설 명 ]

그림1
그림1. 제안하는 컬링 로봇 인공지능의 적응형 심층 강화 학습 프레임워크


그림2
그림2. 실제 컬링장에서의 투구 실험 및 결과

그림3
그림3. 투구/스킵 로봇과 컬링 인공지능으로 구성된 인공지능 컬링 로봇 시스템(Curly)

 




커뮤니케이션팀 서민경(smk920@korea.ac.kr)