KR101932357B1 - 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치 및 상기 장치의 동작 방법 - Google Patents

컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치 및 상기 장치의 동작 방법 Download PDF

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KR101932357B1 KR1020170151643A KR20170151643A KR101932357B1 KR 101932357 B1 KR101932357 B1 KR 101932357B1 KR 1020170151643 A KR1020170151643 A KR 1020170151643A KR 20170151643 A KR20170151643 A KR 20170151643A KR 101932357 B1 KR101932357 B1 KR 101932357B1
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최재식
김솔아
이교운
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울산과학기술원
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Abstract

컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치 및 상기 장치의 동작 방법이 제공된다. 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치로서, 상기 장치는, 주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 상기 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션하는 시뮬레이션부; 상기 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정하는 결정부; 및 상기 실제 투구 내용 및 결과를 상기 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리하는 처리부를 포함할 수 있다.

Description

컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치 및 상기 장치의 동작 방법{APPARATUS FOR PRESENTING PITCHING STRATEGY OF CURLING GAME STONE AND OPERATION METHOD OF THE APPARATUS}
아래 설명은, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치 및 상기 장치의 동작 방법에 관한 것이다.
근래에 정보 통신 기술의 비약적인 발전으로 인해, 컴퓨터를 이용한 다양한 게임 프로그램들이 개발되고 있다. 게임 프로그램의 장르도 현재, 역할 수행 게임, 대전 게임, 슈팅 게임, 1인칭 슈팅 게임 등과 같이 다양해지고 있으며, 기존의 게임 장르와 별개로 새로운 장르의 게임이나 스포츠 게임 등이 지속적으로 개발되고 있다.
또한, 센서 기술이나 제어 알고리즘의 발전으로 인해 보다 정밀한 모션이 가능한 로봇들이 등장하면서 많은 이들의 주목을 받고 있으며, 오프라인 상에서 실제 로봇을 이용한 게임과, 컴퓨터 등과 같은 단말기를 이용한 가상 공간 즉 온라인 상에서의 게임 등도 개발되고 있다.
일 실시예에 따른, 컴퓨터로 구현되며, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치로서, 상기 장치는, 주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 상기 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션하는 시뮬레이션부; 상기 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정하는 결정부; 및 상기 실제 투구 내용 및 결과를 상기 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리하는 처리부를 포함할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 상기 시뮬레이션 결과를 기초로 투구 전략 공간을 결정하고, 상기 처리부는, 상기 결정된 투구 전략 공간을 이용한 학습을 처리할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 스위치를 이용하여 현재 상황에 따른 전략에 관한 확률 분포를 이용하여 상기 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 투구 전략 공간을 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어로 분류할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 스톤의 위치를 기초로 상기 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어에 관한 공유 레이어를 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 처리부는, 상기 공유 레이어에서 상기 스톤의 위치에 관한 테이크 아웃 샷과 드로우 및 가드 샷의 공통된 특징점을 학습할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 상기 테이크 아웃 샷 레이어별 투구 확률과 상기 드로우 및 가드 샷 레이어별 투구 확률을 기초로 상기 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 경기장 하우스에 관한 라인과 투구를 기초로 상기 테이크 아웃 샷 레이어와 상기 드로우 및 가드 샷 레이어를 분류할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 상기 시뮬레이션 결과로부터 특징점을 추출할 수 있다.
일 실시예에 따른, 상기 결정부는, 상기 추출한 특징점을 기초로 투구 목표 지점의 위치를 이용하여 상기 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
일 실시예에 따른, 컴퓨터로 구현되는 장치에 의해 수행되는, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 방법은, 주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 상기 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션하는 단계; 상기 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정하는 단계; 및 상기 실제 투구 내용 및 결과를 상기 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리하는 단계를 포함할 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 데이터 처리 방식을 나타내는 도면이다.
도 3은 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 딥러닝 방식을 나타내는 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하에서, 실시예들을 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 그러나, 권리범위는 이러한 실시예들에 의해 제한되거나 한정되는 것은 아니다. 각 도면에 제시된 동일한 참조 부호는 동일한 부재를 나타낸다.
아래 설명에서 사용되는 용어는, 연관되는 기술 분야에서 일반적이고 보편적인 것으로 선택되었으나, 기술의 발달 및/또는 변화, 관례, 기술자의 선호 등에 따라 다른 용어가 있을 수 있다. 따라서, 아래 설명에서 사용되는 용어는 기술적 사상을 한정하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 실시예들을 설명하기 위한 예시적 용어로 이해되어야 한다.
또한 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 설명 부분에서 상세한 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 아래 설명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌 그 용어가 가지는 의미와 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 이해되어야 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치를 나타내는 블록도이다.
먼저, 도 1을 참조하면, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치(100)는 시뮬레이션부(110), 결정부(120), 처리부(130)를 포함할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치(100)는 디지털 컬링 시뮬레이션 경기 데이터를 수집하여, 주어진 경기 상황에서 최적의 전략을 추천할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치(100)는 세분화된 전략을 나눠 학습하는 스위치 기반 전략 네트워크를 이용할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치(100)는 전략에 해당하는 투구공간을 테이크아웃 공간과 드로우 및 가드 공간으로 나누어 학습할 수 있다.
시뮬레이션부(110)는 주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션할 수 있다.
결정부(120)는 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정할 수 있다. 결정부(120)는 시뮬레이션 결과를 기초로 투구 전략 공간을 결정할 수 있다. 결정부(120)는 스위치를 이용하여 현재 상황에 따른 전략에 관한 확률 분포를 이용하여 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
결정부(120)는 투구 전략 공간을 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어로 분류할 수 있다. 결정부(120)는 스톤의 위치를 기초로 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어에 관한 공유 레이어를 결정할 수 있다. 결정부(120)는 테이크 아웃 샷 레이어별 투구 확률과 드로우 및 가드 샷 레이어별 투구 확률을 기초로 제2 투구 전략을 결정할 수 있다. 결정부(120)는 경기장 하우스에 관한 라인과 투구를 기초로 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어를 분류할 수 있다.
결정부(120)는 시뮬레이션 결과로부터 특징점을 추출할 수 있다. 특징점은 스톤 색상, 상수, 하우스, 턴 수 등이 될 수 있다. 결정부(120)는 추출한 특징점을 기초로 투구 목표 지점의 위치를 이용하여 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
처리부(130)는 실제 투구 내용 및 결과를 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리할 수 있다. 처리부(130)는 결정된 투구 전략 공간을 이용한 학습을 처리할 수 있다. 처리부(130)는 공유 레이어에서 스톤의 위치에 관한 테이크 아웃 샷과 드로우 및 가드 샷의 공통된 특징점을 학습할 수 있다.
처리부(130)는 스톤의 위치에 관한 테이크 아웃 샷과 드로우 및 가드 샷의 각각의 전략 네트워크에서 각각의 전략에 해당하는 세밀한 특징점을 나누어 학습할 수 있다. 처리부(130)는 기계학습 알고리즘(Machine Learning Classifier Algorithm) 등을 이용하여 학습할 수 있다. 처리부(130)는 네트워크를 세분화하고, 스위치를 통하여 각 전략의 가중치를 두어 전체 투구 공간의 투구 확률을 정규화할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 데이터 처리 방식을 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 컬링 시뮬레이션 데이터를 전처리할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 컬링 경기장 데이터로서 컬링 경기 시뮬레이션 데이터에서 하기 표 1의 특징점과 같은 몇가지의 딥러닝 특징점을 추출하고, 실제 투구한 샷과 투구 전략을 함께 저장하도록 설계될 수 있다. 예를 들어, 추출된 특징점은 팀별 스톤의 위치, 턴 수 등의 경기장 데이터일 수 있다. 한편, 투구 전략은 투구 후, 스톤의 위치가 아니라 투구 목표 지점의 위치를 기준으로 레이블화될 수 있다.
특징점 특징 수 설명
스톤 색 3 팀별 스톤의 위치(2),
스톤이 없는 공간(1)
상수 1 상수 "1"로 채워진 공간
하우스 3 하우스 내에 위치한 스톤의 위치(1),
팀별 점수에 관여하는 스톤의 위치(2)
턴 수 16 현재까지 투구된 스톤의 수에 해당하는
레이블이 상수 "1"로 채워진 공간
도 3은 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 딥러닝 방식을 나타내는 흐름도이다.
도 3을 참조하면, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 상태와 행동 공간이 연속인 컬링 게임의 경기 데이터를 딥러닝에 사용하기 위해 공간을 이산화할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 투구 및 행동을 추출하기 위해, 시뮬레이터 상에서 미끄러짐 등의 빙상의 특수성을 고려한 투구의 불확실성과 다른 스톤들과의 물리적 충돌의 복잡성이 모두 고려된 투구후의 스톤의 위치를 그대로 추출하여 사용할 수도 있으나, 노이즈를 고려하여 투구 추출은 투구시 힘, 각도, 회전방향 등에 따라 목표로 하는 위치를 구하여 사용할 수 있다.
컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 전략 분류를 위해, 경기장 하우스 끝의 백라인을 기준으로 백라인을 넘어가는 투구는 테이크아웃 전략으로, 백라인을 넘어가지 않은 투구는 드로우 및 가드 전략으로 투구 공간을 나누어 분류할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 전체 투구 공간을 사용함으로써 가능한 여러 가지 상황에 대응할 수 있고, 여러 전략이 고려된 수준 높은 대회 경기 데이터를 이용함으로써 보다 정밀하면서도 다양한 전략적 투구를 할 수 있다는 장점이 있다.
컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 현재 스톤들의 위치 등의 주어진 입력에 대해 공유레이어에서의 테이크 아웃 샷, 드로우 및 가드 샷에 관한 공통된 특징점을 학습할 수 있다. 공유레이어는 복수의 컨볼루션 레이어를 포함할 수 있고, 각각의 컨볼루션 레이어의 계층은 복수의 필터를 포함할 수 있다. 예를 들어, 공유레이어의 경우에는 10개의 컨볼루션 레이어를 가지며 각 계층은 3 x 3 사이즈를 가지는 32개의 필터로 구성될 수 있다. 이때 각 레이어 사이에는 풀링을 하지 않으며, 제로 패딩을 하여 각 레이어의 입력의 높이와 폭이 동일할 수 있다.
공유레이어에서 나온 출력은 가드샷 레이어와 드로우 및 가드샷 레이어의 입력으로 들어간다. 가드샷 레이어, 드로우 및 가드샷 레이어는 각각 복수의 레이어를 포함할 수 있고, 복수의 레이어의 각각의 계층의 필터의 형태는 공유레이어와 동일할 수 있다. 예를 들어, 가드샷 레이어, 드로우 및 가드샷 레이어 각각의 레이어는 2개의 컨볼루션 레이어를 가지며 각 계층의 필터 개수와 사이즈는 공유레이어와 동일할 수 있다.
컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드샷 레이어의 전략별 레이어에서 각 전략별 투구 확률을 계산할 수 있다. 이때, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 스위치를 이용하여 현재 상황에서 각 전략을 취할 확률 분포를 계산할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 전략별 레이어에서 특징점들을 학습할 수 있고, 전략별 레이어에서 학습된 특징점들을 스위치를 이용하여 완전 연결 레이어를 통하여 학습할 수 있다. 이때 스위치의 출력은 각 전략을 취할 확률이 된다. 스위치의 경우,컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 스위치의 각 전략별 확률을 각 전략의 출력 레이어의 각 투구별 확률 분포에 곱하여 계산할 수 있다. 또한, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 최종적으로 전체 투구 공간의 확률을 정규화한 값을 출력할 수도 있다.
도 4는 일 실시예에 따른 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 동작 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 4를 참조하면, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 시뮬레이션부, 결정부, 처리부 등의 구성 요소를 이용하여, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 동작 방법을 수행할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치의 동작 방법은 하기와 같은 단계를 포함할 수 있다.
단계(410)에서, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션할 수 있다.
단계(420)에서, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 시뮬레이션 결과를 기초로 투구 전략 공간을 결정할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 스위치를 이용하여 현재 상황에 따른 전략에 관한 확률 분포를 이용하여 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 투구 전략 공간을 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어로 분류할 수 있고, 스톤의 위치를 기초로 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어에 관한 공유 레이어를 결정할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 테이크 아웃 샷 레이어별 투구 확률과 드로우 및 가드 샷 레이어별 투구 확률을 기초로 제2 투구 전략을 결정할 수 있다. 또한, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 경기장 하우스에 관한 라인과 투구를 기초로 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어를 분류할 수 있다.
한편, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 시뮬레이션 결과로부터 특징점을 추출할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 추출한 특징점을 기초로 투구 목표 지점의 위치를 이용하여 제2 투구 전략을 결정할 수 있다.
단계(430)에서, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 실제 투구 내용 및 결과를 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 결정된 투구 전략 공간을 이용한 학습을 처리할 수 있다. 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치는 공유 레이어에서 스톤의 위치에 관한 테이크 아웃 샷과 드로우 및 가드 샷의 공통된 특징점을 학습할 수 있다.
이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPA(field programmable array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제 상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.
소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로(collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상 장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치, 또는 전송되는 신호 파(signal wave)에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
실시예들이 비록 한정된 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.
그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims (11)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 컴퓨터로 구현되며, 컬링 게임 스톤 투구 전략을 제시하는 장치로서, 상기 장치는:
    주어진 학습 데이터, 현재 게임 상태 및 적어도 하나의 투구 파라미터를 포함하는 제1 투구 전략을 적용하여 상기 제1 투구 전략에 대한 게임 결과를 시뮬레이션하는 시뮬레이션부;
    상기 시뮬레이션 결과에 기초하여, 실제 투구를 하도록 추천하는 제2 투구 전략을 결정하는 결정부; 및
    상기 실제 투구 내용 및 결과를 상기 학습 데이터에 반영하도록 기계 학습을 처리하는 처리부
    를 포함하고,
    상기 결정부는,
    투구 전략 공간을 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어로 분류하는, 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 결정부는,
    스톤의 위치를 기초로 상기 테이크 아웃 샷 레이어와 드로우 및 가드 샷 레이어에 관한 공유 레이어를 결정하는, 장치.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 처리부는,
    상기 공유 레이어에서 상기 스톤의 위치에 관한 테이크 아웃 샷과 드로우 및 가드 샷의 공통된 특징점을 학습하는, 장치.
  7. 제4항에 있어서,
    상기 결정부는,
    상기 테이크 아웃 샷 레이어별 투구 확률과 상기 드로우 및 가드 샷 레이어별 투구 확률을 기초로 상기 제2 투구 전략을 결정하는, 장치.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 결정부는,
    경기장 하우스에 관한 라인과 투구를 기초로 상기 테이크 아웃 샷 레이어와 상기 드로우 및 가드 샷 레이어를 분류하는, 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 삭제
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