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초록·키워드
UAV 비행 제어 소프트웨어는 다양한 임무와 기체 환경에 대응하기 위해 다수의 제어 파라미터를 제공한다. 그러나 권장 범위 내의 파라미터 값이라도 특정 조합에서는 경로 이탈, 비행 정지, 충돌과 같은 이상 동작을 유발할 수 있다. 이러한 후보 파라미터 조합을 모두 실행 검증하는 것은 높은 비용을 요구하므로, 학습 기반 탐색에서는 적합도 함수를 통해 이상 가능성이 높은 후보를 우선적으로 탐색한다. 기존 ICSearcher는 구간 내 예측 편차 합산을 적합도 함수로 사용하지만, 편차의 크기, 회복 실패 양상, 상위 편차를 충분히 반영하지 못한다. 본 논문은 이를 보완하기 위해 정규화된 제곱 편차, 회복 실패 항, 상위 편차 항을 결합한 편차 특성 기반 적합도 함수를 제안한다. 동일한 예측기와 탐색 알고리즘을 사용하여 적합도 함수 변경에 따른 효과를 비교하였다. ArduPilot 기반 시뮬레이션 실험 결과, 제안 함수는 기존 편차 합산 적합도 함수보다 높은 이상 동작률과 후보 구분 성능을 보였다.
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