KR102320586B1

KR102320586B1 - 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법 및 장치

Info

Publication number: KR102320586B1
Application number: KR1020190076770A
Authority: KR
Inventors: 김종환; 홍찬솔; 정인배
Original assignee: 한국과학기술원
Priority date: 2018-06-27
Filing date: 2019-06-27
Publication date: 2021-11-03
Also published as: KR20200001550A

Abstract

본 발명은 이미지 기반 인공지능 시뮬레이션 경기에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다시각적 모델링을 이용하여 참가자의 인공지능 개발에 대한 부담을 낮추고 관중에게는 시각적인 흥미를 유발하여 효과적인 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기를 구성할 수 있는 방법에 관한 것이다.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법으로서, (a) 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계; 및 (b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계를 포함한다.

Description

다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법 및 장치{Control method and device for artificial intelligent robot simulator using multi-visual modeling}

본 발명은 이미지 기반 인공지능 시뮬레이션 경기에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 다시각적 모델링을 이용하여 참가자의 인공지능 개발에 대한 부담을 낮추고 관중에게는 시각적인 흥미를 유발하여 효과적인 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기를 구성할 수 있는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법 및 장치에 관한 것이다.

기존의 인공지능 로봇 경기에서는 인공지능 개발의 난해함으로 인하여, 로봇에게 사람이 보기에는 미관상 좋지 않으나 인공지능이 인식하기 좋은 이미지 패치를 붙이거나, Raw 이미지를 사용해 참가자가 인공지능 개발을 위해 추가적인 이미지 프로세싱을 진행해야 하는 부담을 주거나, 이미지가 아닌 로봇의 좌표 값만을 제공하는 등 인공지능 경기 구성에 많은 제약이 있었다.

이로 인하여 참가자의 인공지능 개발에 대한 부담과, 관중의 시각적인 흥미 유발도를 떨어뜨리고 인공지능 경기의 난이도 조절에 트레이드 오프(Trade-off) 관계가 성립하였다.

KR

10-2019-0040508

A

본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로서, 이미지 기반 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기에서 양립하기 힘든 참가자의 인공지능 개발 부담을 가하지 않으면서 관중에게 시각적인 즐거움을 제공할 수 있도록 하는데 목적이 있다.

이와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 인공지능 로봇 시뮬레이터를 제어하는 장치에 의해 수행되는 방법으로서, (a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; 및 (c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계를 포함한다.

상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 인공지능 축구 시뮬레이션 경기인 것이다.
상기 단계 (a)에서 상기 객체는 로봇 및 공의 형태인 것이다.

삭제

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 측면은 적어도 하나의 프로세서; 및, 컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 메모리를 포함하되, 상기 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여, (a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; 및 (c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계를 실행한다.

상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 축구 경기인 것이다.

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또 다른 측면은 비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여 실행되면, (a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계; (b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; (c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계를 실행한다.

상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 축구 시뮬레이션 경기인 것이다.

상기 단계 (a)에세 상기 객체는 로봇 및 공의 형태인 것이다.

본 발명에 의하면, 인공지능 기술의 중요성과 효과가 대두되는 4차 산업혁명의 시대가 오고 있음에 따라, 다양한 시뮬레이션 기반의 인공지능 경기가 개최될 때 참가자에게는 개발 부담을 덜어 더욱 뛰어난 인공지능을 개발 하는데 집중하게 지원할 수 있으며, 관중에게는 시각적으로 흥미로운 화면을 제공하는 것으로 인공지능 경기에 대한 관심도를 높여, 성공적인 인공지능 경기로 이끌 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 시스템의 구성을 나타낸 블럭도.
도 2는 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법을 나타낸 순서도.
도 3은 본 발명에 따른 시뮬레이터 모듈(100)을 이용한 시청자(관중)에게 보여지는 화면의 일 실시예.
도 4는 인공지능 축구 시뮬레이션의 각 객체의 형태가 중첩되어 있는 모델을 보여주는 도면
도 5는 도 4에 따른 각 객체의 중첩된 형태에서 시청자(관중)에게 포착되어지는 객체를 보여주는 도면.
도 6은 도 4에 따른 각 객체의 중첩된 형태에서 A팀에서 포착되어지는 객체를 보여주는 도면.
도 7은 도 4에 따른 각 객체의 중첩된 형태에서 B팀에서 포착되어지는 객체를 보여주는 도면.
도 8은 도 3에 따른 시청자(관중)가 보게 될 경기장 화면을, A팀의 가상 카메라로 볼 경우를 나타낸 일 실시예.
도 9는 본 발명에 따른 다시각적 모델링으로 세 가상 카메라에서 보이는 인공지능 축구 시뮬레이션 경기 도중의 화면을 보여주는 도면.

이하 첨부된 도면을 참조로 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

도 1은 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 장치의 구성을 나타낸 블록도이고, 도 2는 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법을 나타낸 순서도이다.

도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 장치의 구성은, 다시각적 모델링을 제공하는 시뮬레이터 모듈(100)과, 이 시뮬레이터 모듈(100)로 특정 노드를 특정 가상 카메라에서 포착할 수 있도록 기능을 제어하며, 이 제어된 시뮬레이터 모듈(100)을 통한 제어신호를 출력 모듈에 제공하는 제어모듈(110)과, 제어모듈(110)로부터 제어된 시뮬레이터 모듈(100)의 신호를 분리하여 출력시키는 출력모듈(120)과, 경기와 관련된 객체인 로봇 및 공(ball)에 대한 정보를 저장하는 저장부(130)를 포함한다.

시뮬레이터 모듈(100)은 Webots Robot Simulator 라는 상용 소프트웨어 상에 구현된 시뮬레이션으로 3개의 가상 카메라를 이용하여 시청자(관중)가 볼 화면과 빨간색과 파란색 팀 인공지능 학습용 프로그램이 전달받을 화면을 촬영한다. 도 3은 시뮬레이터 모듈(100)을 이용하여 시청자(관중)에게 보여지는 화면을 나타내는 일 실시예이다.

저장부(130)는 경기와 관련된 객체가 저장되어 있으며, 본 발명에서는 축구 경기와 관련된 객체인 로봇과 공이 저장되어 있다.

제어모듈(110)은 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성될 수 있도록 시뮬레이터 모듈(100)을 제어하고, 다중으로 형성된 객체가 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리될 수 있도록 하며, 분리된 시청자용 객체는 시청자에게 제공되도록 하며, 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되도록 한다.

도 2는 본 발명에 따른 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법을 나타낸 순서도이다.

먼저, 도 1의 제어모듈(110)은 저장부(130)에 저장된 축구 경기와 관련된 객체들인 로봇 및 공의 형태가 중첩되도록 시뮬레이터 모듈(100)을 제어한다. 즉 경기와 관련된 객체인 로봇 및 공을 다중으로 형성시킨다(S100). 여기서 도 4는 인공지능 축구 시뮬레이션의 각 객체의 형태가 중첩되어 있는 모델을 보여주는 도면이다. 즉 인공지능 축구 시뮬레이션의 각 물체인 경기장, 로봇, 관중석 등의 복수의 형태가 중첩되어 있는 모델을 보여주고 있다. 여기서 도 4의 (a)는 A팀의 1번 로봇 모델로, 시청자에게 보여질 등번호, A팀과 B팀 인공지능에게 보여질 이미치 패치가 중첩된 형태이고, 도 4의 (b)는 축구공 모델로 시청자(관중)에게 보여질 흰색 육각형과 검은색 오각형으로 이루어진 축구공 형태와, A팀과 B팀 인공지능에게 보여질 주황색 공 형태가 중첩되어 있다.

이러한 중첩된 형태를 지닌 모델을, Webots Robot Simulator가 지원하는 특정 노드를 특정 가상 카메라에서 포착 가능하게 할지 설정할 수 있는 기능을 이용하여 각 가상 카메라마다 물체의 형태가 다르게 보이도록 설정하는 것으로, 도 5는 시청자(관중)이 포착할 수 있도록 설정된 예를 보여주는 도면이고, 도 6은 A팀이 포착할 수 있도록 설정된 예를 보여주는 도면이며, 도 7은 B팀이 포착할 수 있도록 설정된 예를 보여주는 도면이다.

도 8은 도 3에 따른 시청자(관중)가 보게 될 경기장 화면을, A팀의 가상 카메라로 볼 경우를 나타낸 실시예로서, 단순화 된 형태로 보게 되어 인공지능 개발의 난이도를 낮춰 참가자를 독려할 수 있는 동시에 관중이 보게 될 경기장 화면을 보기 좋게 꾸미거나 재차 변경을 하여도 인공지능이 입력으로 사용할 이미지에 영향을 주지 않아 참가자의 인공지능 개발에 지장 없이 관중에게서 시각적인 흥미를 유발할 수 있게 된다.

그리고 제어 모듈(110)은 단계 S100 에서와 같이 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하여(S110), 분리된 시청자용 객체는 시청자에게 제공되도록 출력 모듈(120)을 제어하고, 분리된 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되도록 한다(S120). 예를 들면 A팀과 B팀의 가상 카메라에 보이는 경기장 화면을 각각 다르게 하는 것으로, 이로써 참가자의 인공지능 개발에 필요한 부담을 추가적으로 덜 수 있는데, 앞서 도 6의 (a)는 A팀의 1번 로봇을 A팀의 가상 카메라로 본 것이며, 도 7의 (a)는 같은 로봇을 B팀의 가상 카메라로 본 것이다. 즉 A팀, B팀 모두 자신의 로봇을 빨간색 식별자를 지닌 것으로 보고, 상대 팀의 로봇을 파란색 식별자를 지닌 것으로 보게 된다. 이를 통해 참가자는 인공지능 프로그램을 구현할 시 자신의 팀이 A팀인지 B팀인지 구별할 필요가 없게 된다.

이는 좌표 값 기반 인공지능 대회가 사용하던 방식을 이미지 기반 인공지능 대회에도 다각적 모델링을 이용해 적용한 것이다. 좌표 값 기반 인공지능 대회에서는 각 물체의 좌표 및 바라보는 방향을 180도 회전하는 것으로 A팀과 B팀이 같은 형식의 좌표 데이터를 얻을 수 있었다. 하지만 이미지 데이터에서는 방향을 180도 회전하는 것으로는 로봇의 팀 식별자가 반전되지 않아 참가자가 추가적인 처리를 할 필요가 있었다. 이러한 부담을 다각적 모델링을 이용하여 덜어주는 것으로 참가자 인공지능 개발을 더욱이 독려할 수 있게 된다.

도 9는 본 발명에 따른 다시각적 모델링으로 세 가상 카메라에서 보이는 인공지능 축구 시뮬레이션 경기 도중의 화면을 보여주는 도면으로 상단 (a)는 관중이 보게 될 인공지능 축구 경기 장면이며, (b)는 A팀 인공지능이 보게 될 상단 (a)의 장면이고, (c)는 B팀 인공지능이 보게 될 상단 (a)의 장면이다. 하단의 (b)와 (c)의 장면은 시각의 180도 회전과 다각적 모델링을 이용한 식별자 반전을 통해 양 팀이 경기 도중의 한 장면을 같은 형식으로 포착할 수 있다.

이와 같이 본 발명은 시뮬레이션 내부의 가상 카메라에서 경기장의 물체들이 보이는 모습을 다르게 하는 다시각적 모델링을 활용하는 것으로, 경기 참가자에게 전달될 이미지를 촬영하는 카메라에서는 이미지 기반 인공지능 개발 시 활용하기 쉬운 이미지 형태가 될 수 있도록 모델링하고, 시청자(관중)들이 볼 영상을 촬영하는 메인 카메라에서는 관중들에게 시각적 즐거움을 유발할 수 있도록 모델링하여 더욱 효과적인 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기를 구성할 수 있게 된다.

이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.

100: 시뮬레이터 모듈
110: 제어 모듈
120: 출력 모듈
130: 저장부

Claims

인공지능 로봇 시뮬레이터를 제어하는 장치에 의해 수행되는 방법으로서,
(a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계;
(b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; 및
(c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계
를 포함하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 인공지능 축구 시뮬레이션 경기인 것
을 특징으로 하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법.
청구항 1에 있어서,
상기 단계 (a)에서 상기 객체는 로봇 및 공의 형태인 것
을 특징으로 하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 방법.
적어도 하나의 프로세서; 및,
컴퓨터로 실행가능한 명령을 저장하는 메모리
를 포함하되,
상기 메모리에 저장된 상기 컴퓨터로 실행가능한 명령은, 상기 적어도 하나의 프로세서에 의하여,
(a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계;
(b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; 및
(c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계
를 실행하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 장치.
청구항 4에 있어서,
상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 축구 경기인 것
을 특징으로 하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 장치.
비일시적 저장 매체에 저장되며, 프로세서에 의하여 실행되면,
(a) 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기와 관련된 객체를 다중으로 형성시키는 단계;
(b) 상기 단계 (a)에서 다중으로 형성된 객체를 시청자용과 인공지능 학습용으로 분리하는 단계; 및
(c) 상기 단계 (b)에서 분리된 상기 시청자용 객체는 시청자에게 제공되고, 상기 인공지능 학습용 객체는 인공지능에게 제공되는 단계
를 실행하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 프로그램.
청구항 6에 있어서,
상기 인공지능 로봇 시뮬레이션 경기는 인공지능 축구 시뮬레이션 경기인 것
을 특징으로 하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 프로그램.
청구항 6에 있어서,
상기 단계 (a)에서 상기 객체는 로봇 및 공의 형태인 것
을 특징으로 하는 다시각적 모델링을 이용한 인공지능 로봇 시뮬레이터의 제어 프로그램.