다개체 협력 시스템 기반 AI 로봇 오목 플랫폼 개발
Development of AI Robotic Gomoku Platform Based on Multi-Robot Cooperative System
0
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
2016년 이세돌과 알파고의 대국 이후로 AI는 큰 화두가 되었다. 하지만 대국에서 알파고의 연산결과는 대리기사의 손을 통하여 이루어졌다. 발전된 소프트웨어에 걸맞는 하드웨어가 있었더라면 시청자로 하여금 더욱 바둑대국에 몰입하게 되고 알파고와 이세돌의 대국이 AI와 인간의 대국으로 극명하게 가시화 될 것 이라 예측했다. 따라서 본 논문에서는 사용자 몰입도, AI와의 실시간 쌍방향 소통을 위하여 비전 시스템과 도봇을 사용하여 소프트웨어와 하드웨어간의 결합을 설계구현 하고자 한다. 특히 기존에 1대의 도봇으로 처리되어 국한적 영역에서만 진행되었던 이전 실험과 달리 2대의 도봇 환경에서 병렬적 처리를 통하여 보다 높은 사용자 인터랙션을 유도한다. 비전 시스템의 구현은 Zet Brains사의 python 환경에서 이루어졌으며 2대의 도봇이 사용된다. 실제 바둑판에서 유저가 오목알을 착수할 시 비전 시스템을 통하여 오목AI의 착수점이 계산되고 이는 도봇을 통하여 바둑판에 착수가 이루어진다. 결론적으로 본 논문에서 제안된 다개체 협력 시스템 기반 AI 로봇 오목 플랫폼을 활용하여 발달 장애 아동 교육과 같은 치료 및 교육 분야에서 활용할 수 있을 것이다.
Abstract
Artificial Intelligence (AI) has become a hot topic since 2016 when Lee Se-dol and AlphaGo became a big hit. However, AlphaGo's computational results were made through the hand of a substitute driver in the game. It predicted that if there was hardware that matched advanced software, viewers would be more immersed in the Go game and that AlphaGo and Lee Se-dol would be clearly visible as AI and human. Therefore, in this paper, we want to design the combination between software and hardware using vision system and Robot for user immersion and real-time interactive communication with AI. In particular, unlike previous experiments in which only one robot was previously treated as a single robot and conducted only in a limited area, it induces higher user interaction through parallel processing in two. The implementation of the vision system took place in the Python environment of Zet Brains, and two robots are used. In fact, when a user starts a concave egg on a board of go, the starting point of the concave AI is calculated through the vision system, and the launch of the board is carried out through the robot. In conclusion, the proposed AI robotic omok platform based on multi-robot cooperative system proves its effectiveness and will be available in areas such as education for children with developmental disabilities.
참고문헌 (14)
- 김대원, "알파고와 이세돌 대국이 지적(知的) 업무로의인공지능 도입에 대한 인식에 미친 영향 탐색: PR담당자의 유관된 인식 유형 변화를 통해", 사이버커뮤니케이션학보, 33(4), pp.107~158 (2016), 사이버커뮤니케이션학회
- A. L. Zobrist, "A model of visual organization for the game of go", AFIPS ‘69(Spring):Proceedings of the May 14-16, 1969, spring joint computer conference, pp.103~112 (1969)
- Modification of uct with patterns in monte-carlo go, "S. G. W. Munos", 30~56, pp.Technical Report RR-6062, Vol. 32 (2006)
- D. Silver, "Mastering the game of go with deep neaurl networks and tree search", Nature, 529, pp.484~489 (2016)
- 반경진, "경험 기반의 물리적인 인터페이스가 게임 몰입에 미치는 영향", 디자인학연구, 21(3), pp.201~210 (2008), 한국디자인학회
- "Computer-Vision and Open CV" (2020)[URL]
- "daily-coding" (2020)[URL]
- "Dobot" (2020)[URL]
- "Vegard Haugland" (2020)[URL]
- K. He, "Delving deep into rectifiers: surpassing human-Level performance on imageNet classification", ICCV ‘15: Proceedings of the 2015 IEEE international Conference on Computer Vision(ICCV), pp.1026~1034 (2015)
- "Pyautogui" (2020)[URL]
- 김기원, "동공 마우스를 이용한 로봇 제어 환경 구축", 한국지식정보기술학회 논문지, 8(6), pp.1~8 (2013), 한국지식정보기술학회
- Y. K. Yoon, "Algorithm of detecting go board corners", The Korean Society Of Broad Engineers, pp.223~236 (2017)
- 안성옥, "Direct X와 인공지능을 효율적으로 사용한 3D 바둑 게임", 한국지식정보기술학회 논문지, 4(2), pp.45~52 (2009), 한국지식정보기술학회