ArchitectureTori Baduk
ONNX & GTP 기반 KataGo 오프라인 온디바이스 엔진 연동 특징
웹/모바일 환경에서 외부 AI 서버 없이 KataGo 딥러닝 신경망 모델을 기기 로컬 단에서 가속 구동하는 기술적 특징과 오프라인 대국 작동 원리입니다.
DataViewTech Team
2026-06-17
9분 읽기
대다수 AI 바둑 앱이 클라우드 서버 API 연동 방식에 의존하여 네트워크가 끊기면 구동되지 않는 반면, Tori Baduk은 KataGo lightweight 신경망을 ONNX 런타임 및 Native GTP 엔진으로 기기 내부에 직접 내장시켰습니다.
Tori Baduk의 집 계산 및 승패 판정은 온디바이스 KataGo 엔진 규칙에 기반하며, 비공식 연습용 대국을 위한 참고 자료로 제공됩니다. 대국 승률 및 추천 착수는 AI 추정치이므로 실제 입단이나 프로 경기 기준과 다를 수 있습니다.
1. 온디바이스 실행의 이점
서버 통신 대기 시간(Latency)이 전혀 발생하지 않으며, 데이터 요금 걱정 없이 완전한 비행기 모드 환경에서도 빠르게 AI 착수가 실행됩니다.
- 웹 환경: WebAssembly 및 ONNX Web 런타임으로 로컬 컴퓨팅 자원 활용
- 네이티브 모바일 환경: C++ 기반 KataGo GTP 엔진 백그라운드 스레드 연동
- 개인정보 보호: 나의 대국 착수 데이터가 외부 AI 서버로 송출되지 않음
2. 경량화 신경망과 발열·배터리 최적화
모바일 기기의 발열과 배터리 소모를 최소화하기 위해 탐색 노드 수 및 신경망 블록 크기를 기기 성능에 맞춰 가변적으로 제어합니다.
알림: 본 앱은 오프라인 환경에서도 AI 대국과 기보 복기를 즐길 수 있도록 돕는 개별 대국 연습 도구입니다. 네트워크가 차단된 상태에서도 온디바이스 엔진으로 원활히 작동합니다.