[강화학습-12] 실전 프로젝트 사례 연구 – 환경 선정, 튜닝, 시뮬레이터 연동

12. 실전 프로젝트 & 사례 연구

“논문 속 알고리즘이 실제 비즈니스 임팩트로 이어지려면?” 이 장에서는 환경 선정→목표 정의→튜닝→배포까지 실무 흐름을 단계별 체크리스트로 제시합니다.

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12-1. 환경 선정 & 목표 정의

스텝	핵심 질문	Tip
문제 타입 구분	Discrete vs Continuous? 단일 vs 다중 에이전트? MAB vs MDP?	문제가 순차적 결정인지 먼저 확인. 정적 추천은 Supervised 가 더 적합.
환경 난이도 (탐험 곤란도)	보상 희소/지연? 상태 차원 수?	첫 프로토타입은 MiniGrid · CartPole · Pendulum 같은 가벼운 환경으로 검증 → 점진 확장.
성공 지표	Return 외 KPI? (비용↓, 생산↑, 안전↑)	프로덕션에서는 “충족해야 하는 하드 제약” 추가 필요 (예: 공정 품질, 법규, 안전).

그림 1. MiniGrid – 빠른 프로토타이핑용 경량 환경

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12-2. 하이퍼파라미터 튜닝 가이드

범주	주요 파라미터	튜닝 힌트
학습률	$\alpha$ (actor / critic / Q)	Log-scale(1e-5 ~ 1e-3) → Cosine decay 가 안정적
탐험 강도	$\epsilon$-greedy, $\sigma$ (Gaussian)	지수 또는 선형 감쇠. 초기 탐험 실패 시 replay warm-up ↑
배치 크기	SGD batch, Replay buffer, GAE $n$–step	GPU 메모리 한도 내 최대화 → Variance ↓
엔트로피 보너스	$\beta$ (PPO, A2C) / $\alpha$ (SAC)	PPO는 0.001~0.01, SAC는 자동 α 튜닝 권장
클립 범위	$\epsilon_\text{clip}$ (PPO)	0.1~0.3, 큰 네트워크일수록 살짝 감소

자동화 도구 : Optuna, Ray Tune, Weights&Biases Sweeps 등으로 Population Based Training·bisection·Bayesian Search 가능.

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12-3. 실제 데이터 & 시뮬레이터 연동

① 하이브리드 오프라인 + 온라인 파이프라인

그림 2. 오프라인 데이터 사전 학습 → 온라인 파인튜닝 흐름

1. 오프라인 프리트레인 : 로그 데이터로 BC / CQL / IQL 학습
2. 시뮬레이터 Fine-Tune : 도메인랜덤·파라미터 노이즈
3. A/B 샌드박스 Deploy → KPI 모니터링 & Safety Guard

② 예제 – CARLA 자율주행 시뮬레이터 ↔ RLlib

import ray, gymnasium as gym
from ray import air, tune
from ray.rllib.algorithms.ppo import PPOConfig
from carla_gym.envs import CarlaEnv   # 커스텀 Gym wrapper

ray.init()

cfg = (PPOConfig()
       .environment(env=CarlaEnv,
                    env_config={"town": "Town05",
                                "task": "lane_follow"})
       .framework("torch")
       .rollouts(num_rollout_workers=8)
       .training(gamma=0.995,
                 lr=3e-4,
                 lambda_=0.95,
                 vf_clip_param=100.0)
       .evaluation(evaluation_interval=5))

tune.Tuner(
    "PPO",
    run_config=air.RunConfig(stop={"episode_reward_mean": 500}),
    param_space=cfg.to_dict()
).fit()

• 실험 메타데이터는 air.RunConfig 로 MLflow / W&B 연동.
• 시뮬레이터 딜레이 보정은 Frame Skip·Action Repeat이 필수.

③ 실물 IoT 장치 (예: Edge Robot) 연동 팁

과제	권장 솔루션
지연(100 ms↑)	동적 action queue, Model-Predictive RL
안전 제약	Shielded RL · CBF(Control Barrier Function)
희소 보상	Reward Shaping, Curriculum → Sim2Real
연속 배포	Shadow Mode + Canary Release, KPI Guardrail

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12-4. 체크리스트 (Launch → Maintain)

• Versioning : 코드뿐 아니라 시뮬레이터 빌드·데이터 스냅샷·HP 셋까지 태깅
• 온라인 모니터링 : Reward/Cost, Safety Constraint, Drift Detection
• Pipelines : 쿠버네티스 + Ray Serve / TorchServe 로 API 배포
• 재학습 트리거 : 성능 저하·환경 변동·계절성 이벤트 감지 → 자동 핫스왑

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12-5. 마무리

지금까지 실전 RL 프로젝트의 전체 수명 주기를 살펴봤습니다. 다음 장에서는 Offline RL·Meta-RL·LLM + RLHF 까지 “최신 SOTA 흐름”을 상세히 다룰 예정입니다.

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참고 링크

• Peng et al., “Advantage Weighted Actor Critic for Offline RL,” NeurIPS 2021
• Liang et al., “Ray RLlib: A Scalable Reinforcement Learning Library,” ICML 2022
• CARLA Simulator – https://carla.org
• OpenAI Engineering Blog – “Productionizing Reinforcement Learning”