본 논문은 어려운 액션 RPG 게임인 Dark Souls에서의 게임 플레이 자동화에 신경망 증강 토폴로지 진화(NEAT)를 적용한 연구 결과를 제시합니다. 기존의 강화 학습이나 게임 플레이 접근 방식과 달리, 원시 픽셀 데이터로부터 직접 신경망을 진화시켜 명시적인 게임 상태 정보 없이도 게임 플레이를 가능하게 합니다. 이를 위해 실시간 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 플레이어와 적의 체력 상태 등 중요한 게임 지표를 추출하는 새로운 Python 프레임워크인 Dark Souls API (DSAPI)를 소개합니다. NEAT를 사용하여 에이전트는 사전 정의된 행동이나 도메인 특정 휴리스틱 없이 게임의 첫 번째 보스인 Asylum Demon을 물리칠 수 있는 효과적인 전투 전략을 진화시킵니다. 실험 결과, 진화된 에이전트는 최대 35%의 성공률을 달성하여 복잡하고 시각적으로 정교한 게임 시나리오에서 신경 진화의 실현 가능성을 보여줍니다. 본 연구는 비전 기반 신경 진화의 흥미로운 적용 사례를 보여주며, 직접적인 API 지원이나 잘 정의된 상태 표현이 부족한 다양한 어려운 게임 환경에서의 잠재적 활용 가능성을 강조합니다.
