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컬링은 빙판에서 스톤을 던져 ‘하우스’라 불리는 장소에 위치시키는 겨울 스포츠다. 스톤을 원하는 지점에 위치시키려면 다양한 변수를 고려할 수 있어야 한다. 스톤은 아이스 시트 위의 페블과 마찰을 일으키며 움직이고, 경기장의 온도 및 습도 등의 환경 변수에 영향을 받기 때문이다. 그래서 기존의 연구들은 주로 스톤과 페블 사이의 마찰력 등의 관계를 분석한 컬링 스톤의 궤적 및 움직임에 관한 연구들이다. 하지만, 실제 컬링 경기에서는 투구 이동 거리 및 궤적이 빙판의 상태에 따라 민감하게 달라져, 스톤을 원하는 지점에 위치시키지 못하고 이동 거리 및 컬 거리가 증감하는 현상이 발생한다. 따라서, 기존 연구들의 컬링 스톤 움직임으로는 실제 환경에서 일어나는 컬링 스톤 움직임을 대변하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 문제를 해결하기 위해 페블 마모 현상을 이용한 페블 마모 모델을 제안하였다. 본 논문은 마모로 인해 페블의 형태가 변동됨에 따라 스톤과 페블의 접촉 변화를 모델링 하였고, 적용되는 마찰력 변화에 따른 적응적 컬링 스톤 움직임을 제안하였다. 실제 컬링 경기장에서 인공지능 컬링 로봇을 이용하여 투구된 컬링 스톤의 궤적 및 도착 지점과 제안하는 모델의 컬링 스톤 움직임을 평가하였다. 결과적으로 평균 cosine 유사도 92% 및 평균 제곱근 오차 7cm 미만으로 높은 성능을 얻었다. 따라서, 제안하는 페블 마모 모델은 실제 환경에서 투구 스톤의 움직임을 성공적으로 재현할 수 있음을 보였다.

1	Introduction                                                             1
2	Related Work                                                              3
3	Method                                                                   6
	3.1 Relationship between pebbles and running bands …………………………… 7
	3.2 Pebble wear model ………………………………………………………………… 8 
		3.2.1 Hypothesis of the pebble wear ………………………………………… 8
		3.2.2 The contact between pebbles and running bands …………………… 9
		3.2.3 The curling stone movement model based on pebble change …… 10
4	Experiments                                                            15
	4.1 Simulating the proposed model on the realistic simulator ……………… 15
	4.2 Throwing the curling stone with AI curling robot ………………………… 21
	4.3 Acquisition of stones’ trajectory with Indoor GPS devices ……………… 22
5	Result                                                                   24
	5.1 Trajectory Similarity …………………………………………………………… 24
	5.2 Correlation between pebbles, running band points, and trajectory …… 28
	5.3 Correlation between wear of pebbles and reached points ……………… 29
6	Discussion & Conclusion …………………………………………………………… 30