메모리 사용량 90% 절감한 브라우저 기반 Android 시뮬레이션 환경 구축

Context

기존 Android Emulator의 높은 리소스 점유율로 인한 GUI agent 학습 및 평가의 병목 현상 발생. 수 GB 단위의 메모리 소모와 낮은 동시 실행 성능으로 인해 대규모 강화 학습 데이터 생성에 제약이 큼.

Technical Solution

• TypeScript 및 React 기반의 Browser-native 구현을 통한 OS 레이어 추상화
• Activity stack, Intents, Gesture navigation 등 Android 핵심 시스템 메커니즘의 브라우저 내 재구현
• 매니페스트 기반 앱 확장 구조 설계를 통한 신규 서비스 추가 비용 최소화
• LLM-as-a-judge를 배제한 결정론적(Deterministic) 평가 로직 설계로 검증 속도 최적화
• 실서비스 연결을 배제한 Sandbox 환경 구축을 통한 Side-effect 제거 및 안전성 확보
• Python 클래스 기반의 파라미터화된 태스크 템플릿 설계를 통한 무한한 테스트 케이스 생성 체계 구축

Impact

• 메모리 사용량: 기존 4~10 GB에서 약 400 MB로 대폭 감소
• 동시성: 단일 서버 내 수백에서 수천 개의 인스턴스 병렬 실행 가능
• 전이 학습: GRPO 스타일 RL 학습 모델의 실기기 전이율 95% 이상 달성
• 평가 속도: 밀리초(ms) 단위의 결정론적 평가 완료

Key Takeaway

복잡한 OS 환경을 웹 기술로 추상화하여 Simulation-to-Real Gap을 최소화하고 학습 효율을 극대화한 고효율 가상화 설계 사례