본 논문은 신경망 기반 역동 시스템의 제어 불변 집합을 합성하는 알고리즘 방법을 제시합니다. 신경망의 비선형성과 블랙박스 특성으로 인해 엄격한 안전성과 재귀적 실행 가능성을 보장하는 제어 설계가 어려운 점을 해결하기 위해, 유한한 반복 후 종료를 보장하는 집합 재귀를 이용하여 폐루프 역동성이 전방 불변인 부분 집합을 생성합니다. 이를 통해 지속적인 운영 안전성을 보장합니다. 또한, 이러한 제어 불변 집합을 혼합 정수 최적화에 통합하는 모델 예측 제어 설계를 제안하여 계산 수준에서 안전 제약 조건과 재귀적 실행 가능성을 보장합니다. 제안된 방법의 특성과 보장에 대한 포괄적인 이론적 분석과 자율 주행 시나리오의 수치 시뮬레이션을 통해 오프라인에서 제어 불변 집합을 합성하고 온라인에서 모델 예측 제어를 구현하여 안전성과 재귀적 실행 가능성을 보장하는 방법의 효과를 보여줍니다.
