이 교수팀은 물리시뮬레이션과 인공지능(딥러닝 기반 강화학습) 기법을 이용해 가상의 비행생명체가 스스로 움직이는 방법을 학습할 수 있는 컴퓨터 알고리즘을 개발했다. 워크스테이션 기준으로 1~2일간의 학습기간을 거치면 가상의 비행생명체가 장애물에 부딪히지 않고 자유자재로 날 수 있게 한 것이다.
이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 가상 비행생명체의 신체를 강체시뮬레이션을 통해 부력과 저항력이 단순화된 공기역학 시뮬레이션으로 모델링했다. 그 다음 딥러닝 기반 강화학습 방법을 이용해 비행생명체가 동작을 스스로 배우는 방법을 고안했다. 비행생명체가 빠른 시간 내에 장애물에 부딪히지 않고 목표지점에 도달하면 큰 보상을 받도록 보상시스템을 설계하고, 진화적 탐색을 결합하는 새로운 탐색 방법을 추가해 더 빠른 시간 내에 더 사실적인 학습이 가능해졌다.
개발된 알고리즘이 잘 동작한다는 것을 확인하기 위해 다양한 비행생명체 실험도 했다. 그 결과 모든 비행생명체에 대해 사실적인 동작을 생성해 낼 수 있다는 것이 확인됐다. 또한 만들어진 움직임에 특수 그래픽 효과를 넣어 영화나 게임의 콘텐츠 생성에 도움을 줄 수 있다는 것을 검증했다.
이 교수팀의 알고리즘을 이용하면 실제 존재하지 않거나 멸종된 생명체의 움직임을 재현 혹은 예측해 볼 수 있다. 또한 애니메이션이나 영화에 등장하는 가상캐릭터의 사실적인 움직임을 만들 수 있기 때문에, 고품질 콘텐츠의 생성을 기대할 수 있다. 그 뿐 아니라 드론이나 비행로봇에도 적용 가능할 것으로 기대된다.
연구 논문(How to Train Your Dragon: Example-Guided Control of Flapping Flight)은 실효성을 인정받아 컴퓨터 그래픽스 분야의 최고 권위 학술지 'ACM Transactions on Graphics'에 게재됐다. 이제희 교수는 "알파고가 바둑의 수를 대입해 보면서 어떤 수가 좋은 것인지 스스로 학습했던 것처럼 가상 비행생명체가 주어진 환경에서 에너지를 적게 소모하면서, 안정적으로 원하는 방향으로 스스로 움직일 수 있는 방법을 개발했다"며 "이를 이용해 실제 존재하지 않거나 멸종된 다른 생명체들의 사실적인 움직임도 재현할 수 있을 것"이라고 설명했다. 이규화 선임기자 david@dt.co.kr
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