Chapter 22. 잔차 학습과 구조적 정책 (Residual Learning & Structured Policies) Chapter 22. 잔차 학습과 구조적 정책 (Residual Learning & Structured Policies) 22.1 하이브리드 제어의 철학: 안정성과 유연성의 공존 22.2 잔차 강화학습 (Residual Reinforcement Learning, RRL) 프레임워크 22.3 구조적 정책 1: 학습 가능한 제어 이득과 파라미터 튜닝 22.4 구조적 정책 2: 동적 움직임 원형과 신경망의 결합 22.5 물리학을 내재한 신경망 구조 (Physics-Informed Architectures) 22.6 잔차 학습의 안정성 분석 및 보증 22.7 사례 연구: 정밀 조립과 고속 비행