본 논문은 불확실한 매개변수를 가진 항공기에서 조종사가 기동을 수행하는 비행 테스트에서 런타임 안전 모니터링을 위한 데이터 기반 접근 방식을 개발한다. 안전 위반은 이러한 불확실성으로 인해 예기치 않게 발생할 수 있으므로, 조종사는 안전 위반 전에 기동을 중단하기 위한 명확하고 사전적인 기준이 필요하다. 이를 위해 오프라인 확률적 궤적 시뮬레이션을 사용하여 조종사가 직면한 단기 안전 위험에 대한 보정된 통계 모델을 학습한다. 비행 테스트는 본질적인 안전 위험, 불확실성 및 인간 상호 작용으로 인해 데이터 기반 안전 학습/모니터링의 동기 부여 예시로 사용된다. 제안된 방법은 미래 상태 예측 모델, 예측 상태의 안전성을 분류하는 최근접 이웃 모델, 및 컨포멀 예측을 통한 분류기 보정의 세 가지 광범위하게 적용 가능한 구성 요소로 구성된다. 불확실한 매개변수를 가진 비행 역학 모델에 대해 평가했으며, 안전하지 않은 시나리오를 안정적으로 식별하고, 이론적 보장을 충족하며, 위험의 사전 분류에서 기존 접근 방식보다 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.
