Rapfi on philipjkim

오목 엔진 Rapfi 해부 Part 5: Rapfi 로 오목·렌쥬 서비스를 만들 때

Thu, 24 Sep 2026 19:21:56 +0900

이 글은 Claude Opus 5.5 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

시리즈의 마지막 편입니다. Part 4 에서 Rapfi 를 명령 단위로 돌려 봤으니, 이번에는 이것을 서비스의 엔진 으로 쓸 때 부딪히는 문제들을 정리합니다. 온라인 대국 사이트의 AI 상대, 기보 분석 기능, 퍼즐(필승 수순 찾기) 앱 같은 것을 염두에 둡니다.

이 글의 코드 인용은 master 커밋 3c94c2a (2026-07-23) 기준이고, 실측은 Apple M1 Max 에서 했습니다.

1. 어디서 돌릴 것인가

가장 먼저 정할 것은 엔진의 위치입니다. 이 결정이 라이선스 의무, 비용, 공정성을 한꺼번에 정합니다.

오목 엔진 Rapfi 해부 Part 4: 직접 빌드해서 돌려 보기

Thu, 24 Sep 2026 19:18:43 +0900

이 글은 Claude Opus 5.5 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

Part 3 에서 Rapfi 의 내부를 소스 코드로 봤습니다. 이번 편은 직접 돌려 봅니다. 아래의 모든 출력은 2026-09-24 에 Apple M1 Max (macOS, Apple clang 17) 에서 master 커밋 3c94c2a 를 빌드해 실제로 실행한 결과 입니다. 긴 출력은 줄였고, 줄인 곳은 ... 로 표시했습니다.

1. 빌드와 준비

1.1 받을 것

Windows 라면 공식 릴리스 에 CPU 별 실행 파일과 GUI 가 함께 들어 있어 빌드할 필요가 없습니다. macOS·Linux 이거나 최신 master 를 쓰려면 직접 빌드합니다. 필요한 것은 C++17 컴파일러(README 는 Clang 을 권합니다)와 CMake 입니다.

오목 엔진 Rapfi 해부 Part 3: Rapfi 는 어떻게 수를 고르는가

Thu, 24 Sep 2026 19:14:57 +0900

이 글은 Claude Opus 5.5 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

Part 2 에서 Rapfi 는 “평가를 싸게 만들고 깊게 읽는” 엔진이라고 했습니다. 이번 편은 그 말을 소스 코드로 풀어 봅니다. 인용하는 코드와 줄 번호는 모두 dhbloo/rapfi master 커밋 3c94c2a (2026-07-23, 버전 0.43.02) 기준이고, 경로는 저장소 안의 Rapfi/ 디렉터리 기준입니다.

0. 전체 흐름

TURN 7,8 같은 명령을 받은 뒤 좌표를 답하기까지의 흐름입니다.

flowchart TD
 A["명령 수신<br/>TURN / BOARD / BEGIN"] --> B{"탐색 없이<br/>답할 수 있나?"}
 B -->|"빈 판, 즉시 오목,<br/>DB 에 기록된 필승수"| Z["좌표 출력"]
 B -->|"아니오"| C{"탐색기 선택"}
 C -->|"기본값"| D["알파-베타 (PVS)<br/>반복 심화"]
 C -->|"INFO SEARCH_TYPE mcts"| M["MCTS (PUCT)"]
 D --> E["노드마다: 즉승 판정 → TT →<br/>평가 → 가지치기 → 수 정렬"]
 E -->|"깊이 0 도달"| F["VCF 잎 탐색<br/>(사만 이어 두기)"]
 F -.->|"값 반환"| E
 E --> G["스레드 투표로<br/>최선 결과 선택"]
 M --> N["방문 수 + LCB 로<br/>최종 수 선택"]
 N --> Z
 G --> H{"STRENGTH < 100?"}
 H -->|"예"| I["상위 후보 중<br/>무작위 선택"]
 H -->|"아니오"| Z
 I --> Z
 style D fill:#FFD700,color:#000000
 style F fill:#FF9999,color:#000000
 style M fill:#87CEEB,color:#000000

아래에서 판을 읽는 법(1~2절), 평가(3절), 탐색(4~5절), 그 밖의 장치(6~7절) 순으로 봅니다.

오목 엔진 Rapfi 해부 Part 2: Rapfi 와 KataGo, 같은 문제를 반대로 푸는 두 엔진

Thu, 24 Sep 2026 19:13:28 +0900

이 글은 Claude Opus 5.5 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

Part 1 에서 오목·렌쥬 오픈소스 생태계의 최상위권이 Rapfi 와 KataGomo 두 갈래라고 했습니다. KataGomo 는 바둑 엔진 KataGo 를 오목용으로 고친 것입니다. 이번 편은 두 엔진을 나란히 놓습니다.

결론부터 말하면 두 엔진은 같은 목표를 정반대의 트레이드오프로 풉니다.

Rapfi: 평가를 극단적으로 싸게 만들고, 그만큼 깊고 빠르게 읽습니다. CPU 한 코어에서 초당 수십만 노드입니다.
KataGo / KataGomo: 평가를 비싸고 정확하게 만들고, 그 평가가 가리키는 곳만 골라서 읽습니다. GPU 에서 초당 수천 번입니다.

1. KataGo 는 무엇인가

KataGo 는 David J. Wu(lightvector)가 만든 바둑 엔진이고, 가장 널리 쓰이는 AlphaZero 계열 공개 바둑 엔진 중 하나입니다. 2026-08-30 에 v1.18.2 가 나왔습니다.

오목 엔진 Rapfi 해부 Part 1: 오목·렌쥬 오픈소스 생태계와 Rapfi 의 역사

Thu, 24 Sep 2026 19:11:13 +0900

이 글은 Claude Opus 5.5 을 이용해 초안이 작성되었으며, 이후 퇴고를 거쳤습니다.

바둑에 KataGo 가 있다면 오목·렌쥬에는 Rapfi 가 있습니다. dhbloo/rapfi 는 GPLv3 로 공개된 C++ 오목·렌쥬 엔진이고, 오목 AI 들의 연례 대회인 Gomocup 에서 2022년부터 2026년까지 참가한 리그를 거의 모두 우승했습니다.

이 시리즈는 Rapfi 를 다섯 편에 걸쳐 뜯어봅니다.

편	주제
Part 1 (이 글)	오목·렌쥬 오픈소스 생태계, Rapfi 의 역사
Part 2	Rapfi 와 KataGo 비교
Part 3	Rapfi 는 어떻게 수를 고르는가: 패턴, NNUE, 알파-베타, MCTS
Part 4	직접 빌드해서 돌려 보기: 실측 예제
Part 5	Rapfi 로 오목·렌쥬 서비스를 만들 때

규칙 자체(금수, 26주형, 스왑 오프닝)는 렌쥬 입문 시리즈 에서 다뤘으므로 여기서는 필요한 만큼만 다시 적습니다. 이 시리즈의 소스 코드 인용은 모두 2026-07-23 자 master 커밋 3c94c2a (내부 버전 0.43.02) 기준입니다.