체스 로봇이 학원 책상 위에 있다고요? 거기서 AI 프로젝트가 시작됩니다

체스 로봇이 학원 책상 위에 있다고요? 거기서 AI 프로젝트가 시작됩니다

며칠 전 과학 선생님들 단톡방에서 재미있는 장면이 펼쳐졌습니다.

한 선생님이 자기 학원 책상에 올려둔 물건 사진을 올리셨는데, 다들 "저게 뭐예요?"로 난리가 났거든요. 다름 아닌 AI 체스 로봇이었습니다. 그것도 로봇팔이 직접 체스 말을 집어서 보드 위에 탁탁 올려놓는, 꽤 신기한 물건이었어요.

이름은 Manya Cynus. 홍콩의 스타트업에서 킥스타터 크라우드펀딩으로 개발한 제품인데, 스마트 로봇팔과 Stockfish 체스 엔진을 탑재하고 스마트폰이나 인터넷 없이도 완전 독립적으로 작동하는 AI 체스 로봇입니다. 8단계 난이도 조절이 가능하고, ELO 400부터 2500까지 대응합니다. Yahoo Finance

거기다 Bluetooth LE 5.1 기반 오픈소스 프로토콜로 개발자가 직접 Python 코드를 짜서 새로운 기능을 추가하거나 Lichess, Chess.com 같은 플랫폼과 연동할 수도 있습니다. Manyaspace

저는 이 이야기를 보면서 솔직히 "오, 이거 학생 프로젝트 소재로 딱이다!" 싶었어요.

오늘은 이 체스 로봇을 소재로, 고등학생이 어떻게 코딩 프로젝트를 만들고 학생부에 의미 있게 담아낼 수 있는지 이야기해 보려 합니다.

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근데 이게 어떤 교과랑 연결되냐고요?

사실 이 체스 로봇, 뜯어보면 생각보다 여러 교과가 얽혀 있어요.

일단 통합과학부터 이야기하면요. Manya Cynus에는 3MP AI 비전 카메라가 달려 있어서 보드 위 체스 말 위치를 실시간으로 파악합니다. CoolThings.com 카메라가 말을 인식하는 원리 자체가 빛의 반사, 렌즈와 상의 형성, 디지털 신호 처리와 연결되거든요. 통합과학에서 배우는 '물질과 에너지', '시스템과 상호작용' 단원이랑 자연스럽게 이어집니다.

그리고 정보·컴퓨터 쪽에서는 뭐니뭐니해도 이 로봇의 핵심인 체스 AI 알고리즘이 나와요. 어떻게 수십만 가지 경우의 수 중에서 최선의 수를 찾아낼까요? 바로 미니맥스(Minimax) 알고리즘과 **알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning)**입니다. 정보 교과 '알고리즘과 프로그래밍' 단원이랑 딱 맞아 떨어지죠.

수학도 빠질 수 없어요. 게임 트리를 탐색하는 과정에서 그래프 이론, 재귀 함수, 경우의 수와 확률이 전부 등장합니다. 수학 선생님이 보셔도 "오, 이건 수업 시간에 배운 내용이랑 연결되네"라고 하실 만한 내용들이에요.

정리하자면 이렇습니다.

AI 카메라가 말을 인식하는 원리 (통합과학) → 인식된 정보로 최선의 수를 찾는 알고리즘 (정보·수학) → 이걸 직접 Python으로 구현하는 코딩 프로젝트

세 교과가 하나의 흐름으로 연결되는 거예요. 학종에서 이런 흐름이 생기부에 보이면 진짜 강력합니다.

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생기부에 어떻게 담으면 좋을까요?

학종에서 생기부가 빛나려면 "책 읽었어요", "활동했어요"가 아니라 교과 개념 → 직접 탐구 → 심화·확장의 스토리가 보여야 합니다.

이 프로젝트에서 뽑아낼 수 있는 탐구 기록은 이런 식이에요.

예를 들어 정보 교과 세특에 이런 내용이 담긴다고 생각해 보세요.

"AI 체스 로봇(Manya Cynus)의 동작 원리에 흥미를 느껴 체스 AI의 핵심인 미니맥스 알고리즘을 자체적으로 탐구함. 틱택토 게임에 미니맥스를 직접 구현하며 재귀 함수와 게임 트리의 개념을 체득하였고, 탐색 노드 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 인식해 알파-베타 가지치기 기법을 추가로 적용함. 적용 전후 탐색 속도를 비교 분석한 실험 결과를 보고서로 작성함."

이 정도면 개념 이해, 직접 구현, 문제 인식, 개선까지 한 사이클이 완성됩니다. 읽는 입학사정관 입장에서도 "이 학생 그냥 따라한 게 아니구나"가 느껴지죠.

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고2 때는 이렇게, 고3 때는 이렇게 해보세요

고2 — 개념 잡고 직접 만들어보기

고2 때 무리하게 체스 AI부터 만들려고 하면 금방 지칩니다. 단계를 밟아야 해요.

1학기: 미니맥스 알고리즘을 틱택토로 이해하기

체스는 처음부터 너무 복잡하니까, 3×3 틱택토로 시작합니다. 작은 보드지만 미니맥스 원리를 이해하기에는 정말 딱이거든요. "내 점수는 최대화하고, 상대 점수는 최소화한다"는 개념을 직접 코드로 짜면서 재귀 함수랑 트리 구조를 자연스럽게 익히게 됩니다.

이게 되면 수학 시간에 배운 점화식이랑 연결된다는 걸 학생 스스로 느끼게 돼요. 그게 진짜 세특 기록으로 이어지는 순간입니다.

2학기: 오목으로 옮겨가며 알파-베타 가지치기 적용하기

틱택토는 경우의 수가 적어서 미니맥스만으로도 충분해요. 그런데 오목(9×9 정도)으로 넘어가면 탐색해야 할 경우의 수가 폭발적으로 늘어납니다. 이때 자연스럽게 "어떻게 하면 더 빠르게 탐색할 수 있을까?"라는 질문이 생기고, 거기서 알파-베타 가지치기가 등장하죠.

적용 전후로 탐색 노드 수를 직접 세어서 비교하는 실험까지 하면, 알고리즘 성능 분석 경험까지 생기부에 담을 수 있습니다.

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고3 — 진짜 체스 AI에 도전하고 진로와 연결하기

고3 때는 범위를 넓히는 게 아니라 깊이를 더하는 방향으로 가야 합니다.

1단계: python-chess 라이브러리로 실제 체스 AI 구현

Python에는 python-chess라는 라이브러리가 있어서 체스 규칙 처리는 라이브러리한테 맡기고, 학생은 탐색 알고리즘과 평가 함수 설계에만 집중할 수 있어요.

평가 함수가 뭐냐면, "지금 이 보드 상태가 얼마나 유리한지"를 숫자 하나로 계산하는 함수입니다. 폰은 1점, 나이트·비숍은 3점, 루크는 5점, 퀸은 9점 이런 식으로 말 가치를 합산하고, 거기에 포지션 보너스나 킹 안전도 같은 요소를 더해서 점수를 매기는 거예요. 이 함수를 어떻게 설계하느냐에 따라 AI의 전략과 실력이 완전히 달라집니다.

"내가 만든 평가 함수 A 버전이랑 B 버전을 100판 붙여서 승률을 비교했더니..." 이런 탐구가 생기부에 담기면 굉장히 인상적이죠.

2단계: 머신러닝과 연결하기

여기서 재미있는 이야기를 하나 하자면, Manya Cynus에 탑재된 Stockfish 엔진도 원래는 규칙 기반 평가 함수를 썼는데 최근 버전에서 신경망(NNUE)을 접목해서 실력이 크게 향상됐습니다. Hackaday 이 흐름 자체가 탐구 주제가 됩니다.

"규칙 기반 평가 함수의 한계가 뭔지, 왜 머신러닝을 접목하게 됐는지"를 탐구하고, 실제로 간단한 신경망 기반 평가 함수를 구현해서 기존 방식과 비교해 보는 거예요. Python 융합과정에서 배운 머신러닝 내용이 여기서 자연스럽게 활용됩니다.

지망 진로에 따라 마무리 방향도 달라집니다

같은 프로젝트라도 어떤 방향으로 심화하느냐에 따라 생기부의 색깔이 달라져요.

컴퓨터공학을 노린다면 병렬 탐색이나 해시 테이블(Transposition Table)을 적용해서 성능을 극한까지 끌어올리는 방향으로, 수학·통계 쪽이라면 게임 트리의 분기 복잡도를 수식으로 분석하는 방향으로, 전기전자 쪽이라면 AI 비전 카메라가 체스 말을 인식하는 이미지 처리 원리를 탐구하는 방향으로 가면 딱 맞습니다.

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마치며

Manya Cynus 이야기가 단톡방에서 잠깐 스쳐 지나간 소재였는데, 저는 거기서 학생들에게 해줄 수 있는 이야기가 꽤 많다는 걸 느꼈습니다.

결국 생기부 프로젝트는 거창한 데서 시작하는 게 아니에요. 수업 시간에 배운 개념, 혹은 우연히 접한 신기한 물건 하나에서 "이게 어떻게 작동하지?"라는 질문을 품고 직접 탐구해 나가는 과정 자체가 가장 진정성 있는 기록으로 남습니다.

저희 원당컴퓨터학원에서는 C++ 알고리즘반에서 미니맥스·게임 트리 탐색 같은 내용을 경시대회 문제와 연결해서 다루고 있고, Python 융합과정에서는 기본 알고리즘 구현 이후 머신러닝·딥러닝 단계로 자연스럽게 이어지는 방식으로 수업을 진행하고 있어요. 이런 흐름 속에서 학생 개개인의 관심사와 진로에 맞는 프로젝트를 찾아가도록 함께 고민해 드립니다.

체스처럼, 학종도 첫 수가 중요합니다. 🙂

📍 원당컴퓨터학원 인천시 서구 당하동 장원프라자 502호 ☎ 032-565-5497

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