Table Top

인터넷 없이 두는 AI 보드게임 웹앱입니다 (세 게임 모두 친구와 온라인 편지 대국도 됩니다). 한 번 열어 두면 오프라인에서도 동작하고, 홈 화면에 추가하면 앱처럼 쓸 수 있습니다 (iPhone · Android · PC).

주소: https://canopus309.github.io/tabletop/

게임

세 게임 모두 새 게임에서 상대를 AI 또는 사람(한 폰으로 번갈아 두기)으로 고를 수 있습니다. 사람끼리 둔 대국도 끝나면 수마다 분석해 주며, 기력·레이팅·순위표에는 반영하지 않습니다. 체스는 설정에서 차례마다 판을 돌릴 수 있습니다.

바둑 (go/)

• 브라우저에서 KataGo 신경망을 직접 실행 (WebGPU → WebGL → WASM → CPU 중 결과가 맞는 가장 빠른 것)
• 9 / 13 / 19줄, 접바둑, 덤 설정 (중국식 계가, 기본 덤 7.5집 · 접바둑 0.5집)
• AI 상대 6명: 형준봇 18급 · 규형봇 15급 · 제일봇 12급 · 컨디션 좋은 제일봇 6급 · 각성한 제일봇 2급 (KaTrain 급수 봇 공식, 한 수에 신경망 한 번) · 택희봇 (탐색 1,200수, b10 기준 5단+ 추정). 급수는 KataGo 사람 흉내 신경망(Human-SL, b18c384nbt-humanv0)의 급수별 설정과 단계마다 120~230판 대국해 잰 값 (b10 기준)
• 신경망 선택: 가벼움 b6 · 표준 b10 (기본) · 강함 b15
• 대국 후 수마다 승률 분석 (승률 그래프, 실수·블런더 찾아가기). 복기 중 AI 후보 수(승률·집 차이)와 최선 수순, 판을 눌러 변화도(참고도) 두기, AI 응수
• 내 기력 측정 (최근 10판)과 온라인 순위표: 대국은 오프라인, 결과는 연결될 때 자동으로 올라감
• 힌트, 형세 판단, 자동 계가, 복기, SGF 기보 내려받기. 휴대폰에서는 위치를 정한 뒤 '착수' 버튼으로 두기

온라인 대국 (편지 대국: 바둑 go/online/ · 오목 omok/online/ · 체스 chess/online/)

세 게임 공통 (아래 바둑 설명 중 계가·사람 대국 레이팅·접바둑은 바둑만. 증강 바둑도 같은 방식, 레이팅 없음)

• 친구와 각자 시간 날 때 한 수씩 두는 대국. 두 사람이 함께 대국 화면을 보고 있으면 상대 수가 바로(1초 안팎) 뜸 (Firebase 공식 라이브러리로 대국 문서를 실시간 구독, 안 되면 15초마다 확인)
• 대국을 만들면 6자리 방 코드와 초대 링크가 생기고, 상대는 링크를 누르거나 '코드로 참가'에 코드를 넣어(붙여넣기 버튼) 들어옴. 안드로이드는 카카오톡에서 연 초대 링크를 바깥 브라우저로 넘겨, 크롬으로 설치한 앱이 있으면 앱으로 열림. 아이폰은 링크로 홈 화면 앱을 열 수 없어서(애플 제한) 초대 화면의 '코드 복사하고 앱에서 참가' → 앱에서 붙여넣기
• 내 돌(흑·백·무작위), 한 수 기한(1·3·7일), 레이팅 대국/친선 대국을 고름 (바둑은 판 크기·접바둑(덤 0.5)도). 기한이 지나면 상대가 시간승을 받을 수 있음. 한 사람이 여러 판을 동시에 둘 수 있음
• 오목: 렌주 룰 그대로, 5목을 만든 수와 함께 끝남. 체스: 체크메이트·스테일메이트·3회 반복·50수 규칙·기물 부족을 자동 판정. 오목·체스는 무승부 제안·동의(상대가 그냥 수를 두면 거절)
• 오목·체스의 레이팅 대국 결과는 AI 대국과 같은 '내 급수'·'내 레이팅'(Glicko-2, 순위표도 같음)에 함께 반영
• 두 사람이 이어서 패스하면 계가: AI가 먼저 죽은 돌을 표시하고, 한 사람이 고쳐서 제안 → 상대가 동의하면 끝. 동의하지 않으면 이어서 둬서 정리 (중국식 계가)
• 사람끼리 두는 중에는 무르기·힌트·형세·AI 승률을 숨김. 끝나면 AI 대국과 같은 복기 (승률 그래프, 후보 수, 변화도)
• 사람 대국 레이팅: 온라인 레이팅 대국 결과로만 움직이는 Glicko-2 (1단 = 2100, 한 급마다 100점. 처음 값은 '내 기력'에서, 없으면 10급). 접바둑은 한 점을 한 급으로 보고 계산. 3판부터 순위표 '온라인 바둑'. 내가 둔 수는 '내 기력' 측정에도 더해짐
• 서버 프로그램 없이 Firestore(games 컬렉션)와 보안 규칙(firestore.rules)만으로 동작: 참가자만 고칠 수 있고, 차례인 사람만 한 수씩 덧붙이며, 기권은 자기 패로만, 계가·무승부는 다른 사람의 동의가 있어야 끝남. 수가 게임 규칙에 맞는지와 5목·체크메이트 판정은 각 폰이 확인 (동아리 안에서 믿고 쓰는 수준)
• 알림은 없음: 앱을 열면 바둑 홈과 앱 아이콘 배지(지원하는 기기, 세 게임 합계)에 '내 차례' 수가 보임. 오프라인에서 둔 수는 연결되면 보냄
• 규칙 검사: node tools/online/rules-test.js (배포된 규칙·색인에 익명 계정으로 허용·거부 87가지를 확인)

증강 바둑 (go/aug/)

• 증강 정하기는 경매: 무작위 증강 둘을 공개하고 두 사람이 번갈아 덤을 부른다(앞사람보다 높게, 또는 그만). 마지막에 높게 부른 사람이 먼저 고르고 부른 만큼 상대에게 덤으로 준다 → 덤 = 7.5 + (흑 낙찰이면 +값, 백이면 −값). 남은 증강은 상대 것. 한 폰으로 두 사람, 또는 온라인 편지 대국(go/aug/online/, 상대가 들어온 뒤 경매)
• 증강 6가지 (규칙: go/aug/aug.js, 검사: node tools/aug/aug-test.js)
  • 패왕: 늘 켜짐. 패에서 바로 되따낼 수 있음 (둘 다 패왕이면 서로 지워짐)
  • 되감기: 한 번, 내 직전 수와 상대 응수를 함께 무르고 다시 둠
  • 저격: 한 번, 수 대신 상대 돌 한 점을 들어냄 (무적인 돌 제외)
  • 슈퍼선수: 한 번, 두 수를 연달아 둠
  • 무적수: 한 번, 내 돌 하나와 이어진 돌 전부(나중에 이은 돌 포함)가 잡히지 않음
  • 결계: 한 번, 빈 점 하나를 상대가 끝까지 못 두는 점으로 (붙은 내 돌은 그 점이 활로로 남아 잡히지 않고, 확실한 눈)
• 밸런스: 공정한 값은 두 사람이 경매로 정하므로 고정 덤표는 쓰지 않는다. 증강을 고를 때 참고로 '아주 강해요! / 좋은 능력이에요 / 무난해요 / 조금 약해요' 한마디만 보여 준다 (추정 점수 9줄·13줄·19줄: 패왕 4·5·6, 되감기 6·7·8, 저격 10·12·15, 슈퍼선수 13·16·20, 무적수 18·25·35, 결계 20·28·40 를 가장 센 증강에 견준 비율). 끝난 대국의 결과와 경매 값(판 크기·두 증강·덤·승패·수 수·낙찰 값, 이름 없음)을 Firestore augstats 에 모은다 (시험 대국을 빼려고 20수 미만은 제외). 측정: tools/aug/ (몬테카를로 AI 자가대국 measure.js · fit.js, 규칙 맞대기 sim-test.js), 신경망 설계 tools/augnet/DESIGN.md
• 계가는 중국식(산 돌 + 집), 두 사람이 이어서 패스하면 죽은 돌을 직접 눌러 표시 (무적인 돌은 늘 삶). AI 상대·AI 분석은 아직 없음 (KataGo 가 증강 규칙을 모름)

바둑 학습 (go/learn/)

• 사활 150문제 (입문 · 초급 · 중급 각 50): 기본 눈 모양 + 생성기로 만든 귀·변 문제. 정답이 하나뿐이고 패 없이 해결되는 문제만 골랐습니다
• 맥 10문제: 축 · 단수 방향 · 먹여치기 · 양단수 · 환격 (▲ 표시된 백 잡기). 축 문제는 판 전체에서 축 판정으로, 나머지는 둘러싸인 모양이라 계산기로 정확히 검증
• 정석: 조세키피디아 링크 (인터넷 필요)
• 사활·맥은 go/learn/tsumego.js(사활 계산기: 문제 영역 안의 수를 끝까지 읽는 탐색 + Benson 무조건 삶 판정)로 정답·오답·가장 끈질긴 응수를 미리 계산해 problems.js에 넣었습니다. 학습 판에는 좌표가 표시됩니다

오목 (omok/, 렌주 룰)

• 15×15, 흑 첫 수는 천원. 흑은 33 · 44 · 장목 금수 (거짓 3 판정 포함), 백은 제한 없음
• 흑 차례에 금수 자리 표시, 5목 승리선 표시, 복기
• 대국 후 수마다 흑 승률 그래프와 실수·블런더 찾기, 실수한 장면에서 AI 추천 수(☆) 표시. 승률은 필승 수순(연속 4) 탐색 + 가상 대국 96판을 AI 대국 1703국면의 실제 결과로 보정한 값
• AI 6단계: 입문·초급은 직접 만든 엔진(패턴 평가 + 알파베타 탐색 + 연속 4(VCF) 탐색, 열린 3과 4는 반드시 막음), 중급부터는 Rapfi(Gomocup 우승 엔진, WebAssembly, 읽는 노드 수로 세기 조절), 최강은 Rapfi + 렌주 신경망(처음 고를 때 약 19MB 받음). 힌트와 변화도 AI 수도 Rapfi
• 급수: 앱 자체 척도(600 = 18급, 80점 = 1급). 입문·초급은 예전 측정값, Rapfi 단계는 그 둘과 단계끼리 20판씩 대국해 이어 잰 값 (사람 기준과 비교할 방법은 없음)
• 내 급수(Glicko-2 레이팅을 급수로 표시, 무르기·힌트 쓴 대국 제외)와 온라인 순위표
• 오목 퍼즐 (omok/learn/): 연속 4로 이기기 41문제 (2~8수, 열린 4 · 4·4 · 4·3 · 금수 이용) · 상대의 연속 4 막기 23문제. AI끼리 둔 대국 1,800판에서 골라, 렌주 규칙을 따르는 연속 4 풀이기(omok/learn/vcf.js)로 정답이 하나인 것만 남겼고, 화면에서도 같은 풀이기로 채점합니다

체스 (chess/)

• Stockfish 19 Lite (WASM, 1.8MB) 를 Web Worker 로 실행. 규칙은 chess.js
• AI 7단계, 리체스(래피드) 기준 레이팅: 입문 1100 · 초보 1200 · 초급 1400 · 중급 1550 · 고급 1700 · 상급 1900 · 최강 2300+ (Stockfish 를 깊이·온도로 약하게 만든 설정. 리체스 사람 기보로 배운 Maia(1100·1500·1900, 리체스에서 사람과 둔 래피드 1477·1691·1749)와 단계마다 60판씩 대국해 잼. 최강은 Maia 를 모두 압도해 하한만 확인)
• 내 레이팅: Glicko-2 (무르기·힌트를 쓴 대국은 미반영), 온라인 순위표는 레이팅 순
• 눌러서/끌어서 두기, 갈 수 있는 칸·체크 표시, 프로모션, 기보, 대국 후 수마다 승률 분석·실수 찾기
• 체스 퍼즐 (chess/learn/): Lichess 퍼즐 데이터베이스(CC0)에서 고른 652개. 내 레이팅에 맞춰 나오는 레이팅 퍼즐 460개(Glicko-2 퍼즐 레이팅, 처음 푼 결과만 반영)와 주제별 퍼즐(1·2·3수 메이트, 포크, 핀·스큐어, 디스커버드 어택, 희생, 엔드게임 각 24개). 모든 수를 chess.js 로 검증했고, 마지막 수는 다른 수라도 체크메이트면 정답

구조

• go/home/, omok/home/, chess/home/ 게임 홈 (이어 두기 · 새 대국 · 지난 대국 · 학습/퍼즐 · 순위표 · 규칙, common/hub.js). 대국 화면의 ‹ 는 게임 홈, 게임 홈의 ‹ 는 첫 화면
• index.html 홈 (게임 고르기), sw.js 오프라인 캐시, manifest.webmanifest
• ranks/ 바둑 · 온라인 바둑 · 오목 · 체스 온라인 순위표를 한곳에서 (홈의 트로피 버튼, 각 게임 순위표의 "모아 보기"). 닉네임은 세 게임 공통
• records/ 지난 대국: 세 게임의 대국을 한 수마다 이 기기(IndexedDB, common/records.js)에 저장. 누르면 각 게임 화면의 복기로 열리고(#rec=대국id), 한 판씩 또는 전체를 기보 파일(바둑·오목 SGF, 체스 PGN)로 내려받기
• rules/ 바둑 · 오목(렌주) · 체스 규칙 설명 (그림 예시, 각 게임 화면의 ? 버튼)
• go/board.js 바둑판 규칙 (대국 화면 · AI 워커 · 학습 화면이 함께 씀)
• common/learn.js, common/learn.css 학습·퍼즐 화면 공통 (문제 목록, 푼 기록, 판 그리기)
• common/ 공통 스타일·대화상자·효과음 (base.css, ui.js), 온라인 순위표 (leaderboard.js: Firebase 익명 로그인 + Firestore, 규칙은 firestore.rules), 체스·오목 레이팅과 레이팅 순위표 (rating.js), 온라인 대국 (online.js 문서 읽고 쓰기·실시간 구독, online-core.js 레이팅·목록·만들기·참가, online-list.js·online.css 목록·초대·참가 화면, online-play.js 오목·체스 대국 화면 쪽 진행). 게임별 설정은 */online/core.js, 바둑 대국 화면 쪽(계가 포함)은 go/online/play.js

사용한 오픈소스

구성 요소	라이선스
KataGo g170 신경망 g170e-b10c128, g170e-b15c192 (go/models/*.bin.gz)	CC0
KataGo 시험용 신경망 g170-b6c96-s175395328-d26788732 (go/models/katago-b6.js)	MIT (go/vendor/LICENSE-katago.txt)
TensorFlow.js 4.22.0 (go/vendor/)	Apache-2.0
KaTrain의 급수 보정 봇 공식 (rankNMoves, rankMove)	MIT
Stockfish 19 Lite WASM (nmrugg/stockfish.js) (chess/vendor/)	GPL-3.0
chess.js 1.4.0 (chess/vendor/chess.js)	BSD-2-Clause
Lichess 퍼즐 데이터베이스 (chess/learn/problems.js, 652개 발췌)	CC0
Rapfi 오목·렌주 엔진 (omok/vendor/rapfi/, 빌드: tools/rapfi/)	GPL-3.0
rapfi-networks 렌주 신경망 mix9svq, 고전 평가 모델 (omok/vendor/rapfi/)	CC0
Firebase JS SDK 11.10.0 (온라인 대국 화면에서 gstatic CDN 으로 불러옴, 실시간 구독만)

바둑 엔진의 입력 특징·축 판독·모델 형식은 KataGo의 nninputs.cpp, board.cpp, desc.cpp를 따랐고, 브라우저 구현은 web-katrain(MIT)을 참고했습니다. 오목은 입문·초급 엔진을 직접 작성했고, 윗단계는 Rapfi 입니다.