본 논문은 충전 속도와 배터리 수명 저하 사이의 상충 관계를 해결하기 위해, 고충실도 물리 기반 배터리 모델을 사용한 데이터 기반 충전 및 안전 프로토콜 설계 방식을 제안합니다. Counterexample-Guided Inductive Synthesis 기법을 활용하여 강화 학습(RL)과 데이터 기반 형식적 방법을 결합한 하이브리드 제어 전략을 제시합니다. 강화 학습으로 개별 제어기를 합성하고, 데이터 기반 추상화를 통해 배터리 초기 출력 측정값에 따라 전환되는 구조로 제어기를 분할합니다. 결과적으로 RL 기반 제어기들 간의 이산적인 선택과 연속적인 배터리 동역학이 결합된 하이브리드 시스템을 구현하며, 설계가 요구 조건을 충족하면 추상화를 통해 폐루프 성능에 대한 확률적 보장을 제공합니다.
