글 작성하다가 최근 2주 정도 글 작성을 못한거 같은데요. 바로 엊그제 antigravity라고 11월 19일에 나온 구글 코리아 블로그를 읽어 보고 해보고 싶어서 바로 블로그 글 적어보려고 합니다.
먼저 오늘 만든 프로젝트의 git 주소입니다
https://github.com/YooSeungHo0124/Janggi-3D
https://blog.google/intl/ko-kr/company-news/technology/google-gemini-3/
평가 기준표 봤을때 수학문제 풀어주는 거나 다른 지표들을 봐도 평가에 장난질 해서 높은 것 처럼 해놓은게 아니고 정말 현존 중에는 최상위 모델인것 같긴 합니다.
anti gravity
해당 글을 읽게 되면 무엇이든 배우고, 만들고, 계획 해봐라! 라고 나와있는데 이미 많은 사람들이 간단하게 3D 웹 구현으로 three.js 같은 것을 이용해서 만든것들도 몇개 보았는데 좋더라고요.
그래서 저는 취미로 장기를 두고 있는데 그거 한번 구현해보려고 합니다. 걱정되는게 서양권은 체스가 있고, 동양의 장기를 간혹 일본의 쇼기랑 헷갈릴수도 있다고 생각하는데 중국식 장기가 아닌 한국식 장기를 제대로 이해하고 만들수 있는지 한번 해보겠습니다.
참고로 제일 중요한것은 가장 좋은 모델인 이 gemini3를 현재는 무료로 antigravity에서 사용할수 있으니까 기존에 cursor 같은 IDE 사용해보셨던 분들은 유로로 돈 많이 주시면서 하실텐데 더 좋은 모델로 한번 바로 설치해서 해보시면 좋을 것 같아요.
툴 자체는 vscode랑 별반 다르지 않습니다.
3D 장기를 웹 구현을 위해서 프롬프트를 작성하고 직접 동작을 시켰습니다.
그렇게 되면 알아서 Implementation Plan을 작성해줘서 어떤 것을 작성할것이고 어떤 도구나 방식등을 사용할지 설명해주는게 좋네요.
처음 프롬프트 후 결과
처음 결과가 생각보다도 너무 잘나와서 놀랐습니다.
한 두세번 정도 수정을 거치면 훨씬더 높은 퀄리티가 바로 될것 같은 가능성이 확실해서 몇번더 프롬프팅과 수정을 거치도록 하겠습니다.
보완
제가 초안을 사용해봤을때 부족한 점들 10가지 이상 찾고, 디자인적으로도 이를 보완하는 작업을 지시했습니다.
직접 필요한 이미지도 gemini 이용해서 위에 처럼 생성하고, 장기판과 장기알은 따로 찾아서 이용했습니다.
일단 기존의 장기룰을 다 구현하는게 가장 기본이니까 룰을 모두 따라서 기물들의 움직임을 구현하고, 점수제에 따른 점수와 선수, 후수 개념까지 따라서 작성했습니다.
복기, 포진 설정, 장군 확인 등의 것들을 모두 구현해서 실제 여타 서비스 중인 게임 수준의 기능은 모두 구현했습니다.
혼자서 localhost에 띄우고 연습겸 할게 아니라면 상대가 필요한데 따로 웹소켓 연결 같은건 안해놓은 상태라서 상대가 없어서 AI 상대가 있으면 좋겠다고 생각했고, 그래서 대표적으로 알파고같은 강화학습을 개인적으로 나중에 시킬수 있다면 시켜서 올리고 싶은데 현재는 CPU 하나있는 노트북이라서 뭔가 튜닝하기에도 한국식 장기도 제대로된 성능이 있는 오픈소스가 없어서 아마 AlphaZero 이용해서 직접 해봐야할것 같은데 기회되면 해보는 것으로하고,
대신 현재는 Minimax 알고리즘을 사용한 고전적인 방식(Simple)을 이용했습니다.
Tree Search: It simulates future moves (currently 2 steps ahead: AI moves -> Player moves).
Evaluation: It calculates the score of the board based on piece values (e.g., Chariot = 13, Soldier = 2).
Decision: It assumes the player will play perfectly (minimize AI's score) and chooses the move that maximizes its own score in that worst-case scenario.
Alpha-Beta Pruning: It skips calculating branches that are obviously bad, making the search faster.
결과
나쁘지 않게 나온것 같아서 개인적으로 만족하고, 추후에 강화학습해서 직접 AI 모델 만들수 있으면 그때는 다음 글을 작성 할 것 같습니다.
이상으로 새로 나온 gemini3를 이용한 Antigravity 사용 끝!
참고로 화면 각도를 바꾸시면 저의 github 링크와 프로필이 적힌 배너를 이스터에그 처럼 숨겨 두었습니다.
