brunch

매거진 모두의연구소

라이킷 12 댓글

You can make anything
by writing

C.S.Lewis

계정을 잊어버리셨나요?

by 모두의연구소 Jun 30. 2022

탑건 매버릭이 AI를 만난다면?!

모두팝 세미나 - 인공지능 도그파이트

모두의연구소에서는 매주 현업 전문가 분들이 인공지능 트렌드에 대한 세미나를 재미있게 전달해주는 '모두팝(MODUPOP)' 세미나가 있습니다. 이번 주에는 탑건 매버릭 영화 개봉에 맞춰 EpiSci의 류봉균 박사님이 영화에 대한 스포 없이 영화를 재미있게 볼 수 있도록 탑건에 나오는 도그파이트와 인공지능 도그파이트에 대해 소개해주시는 내용이 진행되었어요!

탑건 매버릭을 관람 후 '이건 꼭 영화관에서 봐야 해' 하며 영화 홍보대사를 자청하던 저는 이번 세미나를 놓칠 수 없었습니다. 탑건 영화를 좋아하는 분들, 인공지능에 관심 있는 분들도 모두 영화를 즐겁게 볼 수 있는 방법을 알려주셨어요. 탑건 매버릭을 밀도높게 즐길 수 있는 도그파이트의 세계! 모두팝 세미나 후기로 공유해봅니다.

전투기들 간의 격추전 - 도그파이트(Dogfight)

전투기들 간의 전투를 '도그파이트', 일명 개싸움이라고 부르는 사실, 알고 계셨나요? 개싸움이라고 불리는 이유는 비행기 꼬리 쪽으로 가야 전투에서 이길 수 있는 확률이 더 높아지기 때문이라고 해요. 자신의 포지션을 적군의 뒤에 위치하는 것이 전투에서 승리할 수 있는 포인트! 이를 위해서는 연료, 상대적인 위치가 중요하고 파일럿은 대부분 눈으로 상황을 판단하며 선회율(Turn Rate)을 빨리 할 수 있어야 했죠.

격추전 훈련 중인 F-22 랩터 (출처: 위키백과)

인공지능 기술의 발달로 알파고처럼, 인공지능과 F-16 인간 조종사가 도그파이트를 시뮬레이션을 통해 대결하기도 했는데 AI가 5:0으로 이긴 사례도 있었습니다.

https://www.youtube.com/watch?v=NzdhIA2S35w

포비스 2020.8.20 기사

도그파이트 외에도 영화 속에서 나오는 비행 용어에 대해 자세히 알아볼 수 있었는데요.

'BMF : Basic Flight Maneuvering (기본 전투기동)'는 공중 전투기동 중 전투기가 상대보다 유리한 위치를 차지하기 위해 수행하는 전술적 이동을 의미합니다. 파일럿이 되어 가장 처음 훈련받는 내용이 BMF이죠. 또한 비행하다 보면 다양한 고도를 센싱하고 제어하는 것도 매우 중요한데, 훈련 교전을 위한 안전 최하 고도를 'Hard Deck'이라고 부릅니다. 탑건 매브릭에서도 낮은 고도에서 빠르게 이동하느냐가 미션 성공의 키 포인트로 언급이 되죠.

영화에서 나온 F-18보다 우수한 기종의 비행기가 있지만 1인승이기 때문에, 비행장면 촬영 시 배우와 파일럿이 함께 동승 하기 위해 2인승 비행기인 F-18이 선택된 것 같습니다. 영화에서처럼 2대의 비행기가 함께 협공 작전을 진행할 때는 각각 교전(engagement)과 지원(support)의 역할을 각자 담당하며 서로 신뢰 속에서 역할을 유기적으로 바꾸는 것이 중요합니다. 이때 팀워크가 굉장히 중요한데 AI 적으로 강화 학습을 할 때 언제 팀워크가 형성되었는지 확인을 하는 것이 어렵다고 합니다. '신뢰'라는 것이 사람 사이의 관계에서도 어려운 만큼 인공지능 분야에서도 역시 어려운 과제입니다.

Trustable AI - 신뢰성과 퍼포먼스를 함께 해결

도그파이팅처럼 100% 신뢰할 수 있는 의사 결정의 판단이 필요한 인공지능을 구현하기 위해서 어떤 기술적 도전을 하고 있을까요? 이를 위해 수많은 데이터를 센싱 해서 강화 학습을 진행하는 일반적 뉴럴 네트워크 모델과는 달리, 의사 결정에 필요한 내용을 블록으로 모듈화 시키고 그중 일부만 뉴럴 네트워크를 활용하는 Neuro Symbolic AI 기술을 사용합니다. 이 경우 일반 뉴럴네트워크와 비교해서 더 신뢰성이 높고, 작은 기기에서도 적용 가능하다는 장점이 있습니다.

이러한 하이브리드 AI 기술의 활용이 저도 무척 신기했습니다. 현실에서는 신뢰성과 퍼포먼스 모두가 중요한데 신뢰성의 핵심을 모듈 디자인을 통해 해결하고, 퍼포먼스를 위해 강화 학습을 사용하는 거죠. 이렇게 하이브리드로 모듈을 주게 되면 상당히 많은 코딩이 필요하다고 합니다. 많은 인공지능 기술이 입력에서 출력까지(End-to-End) 딥러닝을 활용한 강화학습을 적용하고 있지만, 현실의 실제 문제를 해결하기 위해 의사 결정에 필요한 신뢰성을 Rule 기반으로 정의하는 기술 또한 그 활용도가 무궁무진하다는 생각이 들었습니다.

온라인, 오프라인에서 모두 적극적으로 질문을 주셔서 후끈한 토론 분위기가 조성되었던 Q&A 세션의 내용의 일부도 소개해봅니다.

Q. 인공지능은 두려움이 없으니 사람보다 더 유리하지 않나요?

영화에서도 나오듯이 실제 현실 세계에서는 노이즈가 있을 수밖에 없습니다. 변화하는 환경에 능동적으로 적응하는 능력이 필요한데, 이 부분은 인공지능보다 사람이 더 강합니다. 비디오 게임을 할 때는 인공지능이 더 잘해도, 실전은 많이 다르죠.

또한 일반적인 두려움은 파일럿이 훈련을 통해 극복하지만 인간이 두려움을 느끼는 상황은 '인식하는 상황이 따라오지 않을 때'입니다. 예를 들어, 오른쪽으로 가야 하는데 오른쪽으로 안 갈 때처럼 내가 기대하는 행동을 안 할 때의 두려움이 가장 큽니다.

Q. 무인기로 가장 빨리 변화하고 있는 비행 분야는 어느 분야일까요? 전투기처럼 목숨이 위험한 도그파이트는 가장 먼저 무인기로 변화해야 하는 환경이 아닐까 궁금해지네요.(영화에서는 톰을 응원하지만 현실에서는 톰을 보호하고 싶습니다..ㅎㅎ)

자율주행차의 경우 이상적으로 차가 모든 걸 해결해야 하는데 현실적으로는 통신사가 거리 상황 등을 알려줘야 하는 것이 필요합니다. 인공지능이 전적으로 쓰일 수 있는 환경은 크루즈 미사일처럼 사람이 타지 않고, 장애물을 피해 목표를 향해 가는 경우가 가장 빠르게 적용할 수 있습니다. 이 경우 미사일간 상호작용이 필요한 큰 뉴럴네트워크를 만들 필요가 없습니다. 하지만 도그 파이트 같은 경우 실제 환경에서 발생할 수 있는 모든 경우의 수를 고려할 수 없기에 능동적 대처가 가능한 사람의 탑승이 필요하며 사람이 인식할 수 있는 정보를 줄 수 있어야 합니다.