본 연구는 안전 강화 학습에서 중요한 역할을 하는 라그랑주 방법에 대한 실질적인 이해를 목표로 합니다. 특히, 성능 극대화와 안전 제약 조건을 균형 있게 다루는 라그랑주 승수 $\lambda$의 중요성을 강조하며, 다양한 안전 과제에 대한 제약 조건 기하학 및 자동 업데이트 메커니즘의 제약 조건 체제 민감도를 분석합니다. 다목적 분석을 통해 반환과 비용 간의 절충점을 시각화하는 경험적 파레토 최전선을 제시하며, $\lambda$의 민감한 특성과 작업 내에서도 비용 제약의 가변성을 밝혀냅니다.
