2KB로 구현한 체스 엔진, 1200 Elo 달성!
2KB 크기의 체스 엔진(Chess Engine)을 C/C++로 구현하여 1200 Elo 수준의 성능을 달성함
MinMax 알고리즘(MinMax Algorithm)과 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning)를 활용하여 연산 효율을 높임
코드 난독화(Code Obfuscation)에 대한 긍정적 평가와 함께 가독성(Readability)에 대한 아쉬움이 공존함
2KB 제약 조건 하에서의 알고리즘 구현
개발자는 2KB라는 극도로 제한된 환경에서 체스 엔진(Chess Engine)을 구현하기 위해 다양한 최적화 기법을 사용했다. 특히, 미니맥스(MinMax) 알고리즘과 알파-베타 가지치기(Alpha-Beta Pruning)를 활용하여 탐색 깊이를 유지하면서도 연산량을 최소화했다. 또한, 120-셀 메일박스(Mailbox)를 사용하여 보드 표현(Board Representation)을 효율적으로 관리했다. 이러한 노력으로 체크메이트(Checkmate)와 스테일메이트(Stalemate)를 구현하고, 1200 Elo 수준의 성능을 달성했다.
코드 압축 및 난독화 기술
게시물에서는 코드 크기를 줄이기 위해 코드 난독화(Code Obfuscation) 기법을 사용했음을 알 수 있다. 댓글에서는 난독화된 코드로 인해 가독성이 떨어진다는 지적이 있었지만, 데모씬(Demoscene) 문화에 대한 존경심을 표하는 긍정적인 반응도 있었다. 기술적으로 보면, 변수명 축약, 불필요한 공백 제거, 코드 재구성을 통해 코드 크기를 줄였을 것으로 예상된다. 이러한 압축 기술은 제한된 환경에서 성능을 극대화하는 데 기여했다.
성능 측정 및 Elo 레이팅 획득 과정
개발자는 Elo 레이팅(Elo Rating)을 측정하기 위해 스톡피쉬(Stockfish) 엔진과 240번의 자동 대국을 진행했다. 고정된 깊이 5(Fixed Depth 5)에서 제한된 규칙(Constrained Rules)을 적용하여 게임을 진행하고, 승/무/패 결과를 로지스틱 공식(Logistic Formula)에 대입하여 Elo 레이팅을 계산했다. 이 과정에서 95% 신뢰 구간(95% Confidence Interval)을 사용하여 레이팅의 정확성을 확보했다. 하지만 캐슬링(Castling), 앙파상(En Passant), 승격(Promotion) 등 일부 규칙은 구현되지 않았다.