로봇과 생성형 AI가 만드는 인터랙티브 OX 게임 구현 사례

로봇과 AI가 함께하는 인터랙티브 게임, RoboTic-Tac-Toe 구축 활용기

최근 생성형 AI의 기술 발전이 빠르게 이루어지며 콘텐츠 요약, 언어 이해는 물론 복잡한 문제 해결까지 가능해졌습니다. AWS는 이러한 인공지능(Artificial Intelligence) 기술을 물리적인 세계와 접목하여, 단순한 코드 실행을 넘는 실제 하드웨어 제어까지 도달했습니다. 그 대표적인 사례가 바로 RoboTic-Tac-Toe 프로젝트입니다. 이 블로그에서는 AWS AI 서비스와 로봇 제어 기술을 융합해 만든 인터랙티브 게임의 아키텍처와 구현 방법, 활용 방안 등을 자세히 소개합니다.

RoboTic-Tac-Toe란?

RoboTic-Tac-Toe는 AWS re:Invent 2024 Builders Fair에서 소개된 AI 기반의 인터랙티브 게임으로, 플레이어가 자연어로 명령을 내리면 실제 로봇이 OX 게임판에서 움직이며 경기를 진행합니다. 이 게임은 서버리스 환경(AWS Lambda)과 AI 모델(Amazon Bedrock, Amazon SageMaker), IoT 연동(AWS IoT Core)을 통해 실시간으로 동작합니다.

게임 모드:

• 사용자 vs 사용자
• 사용자 vs 생성형 AI (LLM)
• AI vs AI

플레이어는 모바일 웹 포털을 통해 접속하고 자연어로 명령을 입력합니다. 이를 바탕으로 AI가 전략을 수립하고 Raspberry Pi 기반 로봇에게 움직임을 전달하면 로봇이 실제 보드판 위에서 마커를 배치합니다.

핵심 구성 요소 및 활용 기술

1. Amazon Bedrock:
   기반 LLM 및 프롬프트 엔지니어링으로 전략 수립 및 로봇 수행 계획 수립에 사용되며, 자동화된 지능적인 의사결정을 지원합니다.

2. Strands Agents:
   모델 중심 지능형 에이전트 오케스트레이션 SDK로서, Supervisor Agent가 Move Agent와 Game Agent 간의 통신을 조절합니다. 이는 다양한 요청을 자동으로 분류하고 적절한 Agent에게 연결하는 자동화 계층 역할을 수행합니다.

3. Amazon SageMaker:
   Vision 분석 및 Robot Movement Planning을 위한 ML 기반 추론을 담당합니다. OpenCV 모듈이 컨테이너화되어 SageMaker 엔드포인트에서 동작합니다.

4. AWS Lambda:
   게임 상태 업데이트, 에이전트 호출, 비전 처리 결과 통합 등 다양한 서버리스 업무를 자동 수행합니다.

5. AWS IoT Core:
   Raspberry Pi 기반 하드웨어 제어기를 AWS와 연결하여 로봇 제어 명령을 주고받는 브로커 역할을 수행합니다.

6. Amazon DynamoDB 및 Amazon S3:
   게임 상태 저장, 플레이어 히스토리 저장, 비전 로그 및 추론 결과 저장 등 데이터 저장소로 사용됩니다.

기술 사례: Supervisor / Move / Game Agent 활용 방법

• Supervisor Agent:
  상위 통합 제어기 역할을 수행하며, Game Agent 혹은 Move Agent를 호출할지 결정합니다. 요청의 맥락을 파악하여, 구조화된 결과를 반환하며, Amazon S3에 로그를 기록함으로써 트레이싱과 디버깅을 용이하게 합니다.

• Move Agent:
  로봇의 출발점과 도착점(예: "3A에서 4B로 북쪽 이동") 정보를 받아 Python 코드 형태로 실행 가능한 명령을 생성합니다. 생성된 명령은 AWS Lambda를 통해 실행되며 JSON과 CSV 형식으로 S3에 저장됩니다.

• Game Agent:
  게임판 이미지를 분석한 후 현재 상태를 확인하고 최적의 게임 전략을 제공합니다. 이는 AI를 상대하는 게임 모드에서 실시간으로 작동하며, 상태 정보는 DynamoDB에 기록되어 차후 경기 재구성에 활용됩니다.

컴퓨터 비전과 OpenCV의 활용

로봇의 정확한 위치 추적 및 방향 판단을 위해 비전 기술을 적용했습니다. Raspberry Pi 카메라로 이미지가 캡처되어 Amazon S3로 전송되며, PCA(주성분 분석) 기법을 활용해 로봇의 방향성과 위치를 계산합니다.

• 주요 처리 과정:
  • OpenCV 기반 이미지 처리
  • Amazon SageMaker를 통한 비전 추론
  • 전처리 및 결과 조율을 담당하는 AWS Lambda

이러한 연동 구조를 통해 고정된 루틴이 아닌, 실시간 인공지능 응답 기반으로 로봇 제어가 가능해졌습니다. 이는 비즈니스 환경에서의 자동화 로봇 배치, 교육용 스마트 로봇 개발 등으로의 확장 가능성을 보여줍니다.

활용 포인트 및 결론

RoboTic-Tac-Toe 프로젝트는 단순히 AI를 활용한 시뮬레이션을 넘어, 실제 물리적인 로봇을 전략 기반으로 제어하는 미래지향적 기술을 잘 보여줍니다.

• 활용 포인트:
  • LLM 기반 실시간 전략 분석 및 인간과 AI의 자연어 인터페이스
  • IoT 센서 기반으로 실시간 데이터 수집 및 반영
  • 클라우드 기반 서버리스 아키텍처로 유연한 확장성과 배포 자동화 가능

이러한 활용 예시는 미래 교육, 의료보조기기, 인더스트리 4.0 공정 제어 등 다양한 산업 분야에서 AI와 로봇의 만남이 실제 변화로 이어질 수 있다는 점을 시사합니다. 향후 게임 모드 확장, 멀티플레이 기능 강화 등 다양한 활용 변화가 기대됩니다.

https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/bringing-tic-tac-toe-to-life-with-aws-ai-services/