게임 콘텐츠가 점점 복잡해짐에 따라 기존의 수동 테스트 및 스크립트 기반 테스트 방법 은 비용과 테스트 범위 측면에서 한계를 보이고 있다. 본 연구에서는 픽셀 수준의 시각 정 보만을 사용하여 게임의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)와 상호작용하는 딥 강화학습(DRL) 기반 자동 게임 테스트 에이전트를 제안한다. 제안된 에이전트는 ResNet18 기반 시각 인식 모듈과 Proximal Policy Optimization(PPO) 알고리즘을 결합하여, 게임에 대한 어떠한 선 해 정보 없이도 게임 내 장애물을 만났을 때 점프, 웅크리기, 벽 오르기와 같은 회피 방법 을 효과적으로 선택할 수 있다. 실험 결과, 제안된 에이전트는 다양한 장애물 구성 환경에 서 무작위 기준 모델 대비 더 높은 과제 성공률과 안정적인 학습 성능을 보였으며, 이를 통해 블랙박스 게임 환경에서 DRL 기반 자동 테스트의 실현 가능성을 입증하였다.

The Korean National Residue Program consists of three sampling plans for domestic and imported foods of animal origin : monitoring, surveillance/enforcement and exploratory testing. Monitoring and surveillance/enforcement testing programs are routinely implemented by 17 Provincial Veterinary Services for domestic products and two regional offices of Animal, Plant and Fisheries Quarantine and Inspection Agency (QIA) for imported products, respectively. The exploratory testing is designed to test substances which are not included in the list of monitoring and enforcement testing programs controlled by headquarter of QIA. In 2010, the exploratory testing was carried out in domestic and imported foods of animal origin for 24 veterinary drugs including florfenicol, clavulanic acid, four quinolones (nalidixic acid, difloxacin, marbofloxacin, orbifloxacin), two anthelmintics (closantel, levamisole), two sedatives (azaperone, carazolol), six glucocorticoids (dexamethasone, betamethasone, flumethasone, prednisone, prednisolone, methylprednisolone), eight non-steroidal anti-inflammatory drugs (phenylbutazone, paracetamol, carprofen, flunixin, ketoprofen, meloxicam, tolfenamic acid, acetylsalicylic acid). In the total of 1,153 domestic samples, only florfenicol was detected from 17 pig muscles at levels of 0.2～614 ng/g. Of 17 positive pig muscles, 16 samples were non-violative and one sample was violative. In the total of 1,065 imported samples, florfenicol was detected at 0.4 ng/g in one pork. Also, flunixin was detected at 22 ng/g in one beef.