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AI 시뮬레이션으로 로마 보드게임 구명

세상의 모든 역사 2026. 2. 11. 00:22
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새긴 선을 연필로 표시한 게임판. 사진 제공: 월터 크리스트

 
현재 네덜란드 헤를렌Heerlen에 위치한 로마 정착지 코리오발룸Coriovallum에서 발굴된 석회암 유물이 로마 시대 사람들이 보드게임을 어떻게 즐겼는지에 대한 귀중한 증거를 제공한다.

헤트 로메인스 박물관Het Romeins Museum에 소장된 이 유물은 평평한 표면에 새긴 선 패턴이 특징이다.

고고학자들은 오랫동안 이 유물이 게임과 관련이 있을 것으로 추측했지만, 알려진 로마 또는 그 이전 유럽 어떤 게임도 이 디자인과 일치하지 않았다.

세부적인 마모 분석은 새긴 선을 따라 발생한 손상에 초점을 맞추었다.
 

로마 전략 게임판이 새긴 돌. 사진 제공: 라이덴 대학교

 
미세한 마모는 고르지 않게 나타났으며, 일부 경로는 다른 경로보다 훨씬 더 많이 마모되었다.

이러한 패턴은 작은 조각들이 무작위적인 접촉이나 장식적인 조각보다는 특정 경로를 따라 반복적으로 움직였음을 시사한다.

돌을 의도적으로 다듬은 흔적은 단순한 표식이 아닌, 어떤 의도적인 기능이 있었음을 시사한다.

연구진은 마모 현상이 놀이로 설명될 수 있는지 알아보기 위해 고고학적 관찰과 인공지능 기반 시뮬레이션을 결합했다.

연구팀은 역사적인 보드게임을 모델링하도록 설계된 플랫폼인 루디Ludii 시스템을 사용했다.

자동화한 플레이어 둘이 돌판의 디지털 버전에서 서로 경쟁했다.
 

돌의 3D 스캔. 사진: W. Crist 외. 2026 / 라이덴 대학교

 
시뮬레이션은 스칸디나비아와 이탈리아를 포함한 북유럽 소규모 게임에 기록된 여러 규칙 체계를 기반으로 했다.

결과는 관찰된 마모와 블로킹 게임 기반 시뮬레이션 간에 높은 일치도를 보였다.

블로킹 게임에서는 플레이어가 말을 잡는 것보다 상대방의 움직임을 제한하는 것을 목표로 한다.

시뮬레이션된 게임에서는 돌 표면에서 보이는 것과 같은 선을 따라 움직임이 집중되는 현상이 반복적으로 나타났다.

다른 규칙 체계는 이러한 불균일한 마모 현상을 재현하지 못했다.

코리오발룸에서 출토된 유리 게임 말. 출처: 헤트 로마인스 박물관

 
블로킹 게임은 유럽 고고학 기록에서 비교적 작은 비중을 차지한다.

확실한 증거는 로마 지배가 끝난 후 수 세기가 지난 중세 시대에 이르러서야 나타난다.

그러나 코리오발룸 게임판은 이 게임 유형의 존재 시기를 훨씬 더 앞당긴다.

이 발견은 로마 시대 플레이어들이 문헌이나 예술 작품에 기록되지 않은 규칙 체계를 실험했을 가능성을 시사한다.

고대 게임은 흔적을 거의 남기지 않는 경우가 많다.

많은 게임판은 흙이나 나무에 새겼고, 임시 말들을 사용했다.

게임판이 살아남기 위해서는 돌에 게임판을 새기는 것과 같은 독특한 방법이 필요하다.

따라서 전통적인 방법은 알려진 이름이나 이미지와 관련된 반복적인 기하학적 패턴에 의존하기 때문에, 개별적인 유물만으로는 식별이 어렵다. 

AI 기반 시뮬레이션 결과는 관련 대각선을 따라 비대칭적인 플레이를 보여준다. 이러한 게임에서는 말이 더 많은 플레이어가 말이 더 적은 플레이어를 막으려고 한다. 말은 시작 위치에 표시되며, 게임판에 말이 없는 경우 모든 말이 배치될 때까지 번갈아 가며 배치된다. 흰색은 1번 플레이어를 나타냅니다. 게임판은 변환 후 모습으로, 가장 많이 사용된 대각선이 오른쪽 아래에 표시된다. 출처: Walter Crist 외, Antiquity (2025)

 
Antiquity에 발표된 이 연구는 시뮬레이션된 게임이 새로운 연구 방향을 제시함을 보여준다.

마모 패턴을 모델링된 행동과 비교함으로써, 연구자들은 기록된 자료 없이도 개별 유물을 평가할 수 있는 방법을 얻게 된다.

이 접근 방식은 물리적 증거에 기반하여 게임 규칙을 재구성할 수 있도록 해준다. 

이 연구는 단순한 분류를 넘어 로마 변경 도시의 일상생활에 생생한 질감을 더한다.

보드게임은 사회적 상호작용, 여가 시간, 그리고 공유된 지식을 반영한다.

코리오발룸에서 발견된 보드게임은 수 세기에 걸친 게임 방식의 연속성을 보여주는 동시에 지역적 차이도 드러낸다.

사용 흔적 분석과 인공지능을 결합함으로써 과거 게임에 대한 연구 가능성을 확장하고, 말로 표현되지 않던 유물들을 당시의 삶의 경험에 더욱 가깝게 다가갈 수 있게 해준다. 

More information: Walter Crist, Éric Piette, Karen Jeneson, Dennis J.N.J. Soemers, Matthew Stephenson, Luk van Goor & Cameron Browne. (2025). Ludus Coriovalli: using artificial intelligence-driven simulations to identify rules for an ancient board game. Antiquity. doi:10.15184/aqy.2025.10264 

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