게임 클라이언트 성능 최적화를 위해 어떤 방법을 사용했는지 설명해주세요.

졸업 프로젝트에서 `Unity` 환경에서 간단한 게임 `AI` 에이전트를 구현했습니다. 강화학습 기반으로 학습시켰는데, 초반에 에이전트가 수렴하지 않고 계속 같은 실수를 반복하는 문제가 있었습니다. 원인을 분석하니 보상 함수가 너무 희소해서 에이전트가 어떤 행동이 좋은지 피드백을 거의 못 받고 있었습니다. 보상을 목표 도달에만 주는 대신 목표에 가까워질 때마다 소규모 보상을 추가하는 방식(Reward Shaping)으로 수정했습니다. 이후 학습 속도가 눈에 띄게 빨라졌습니다. 또 하이퍼파라미터 탐색을 체계적으로 하지 않고 직관으로 조정하다가 시간을 많이 쓴 경험이 있어, 학습률과 엡실론 감쇠 조합을 그리드 서치로 실험한 뒤 최적 설정을 골랐습니다. 실시간 환경에서는 탐색-활용 균형을 어떻게 잡느냐가 성능에 직결된다는 것을 그 프로젝트에서 배웠습니다.