비선형 동적 시스템을 제어하기에 적합한 귀환 신경망에 대한 연구는 안정성(stability) 유도와 학습 알고리듬(learning algorithm) 개발의 두가지 방향으로 지금까지 많은 연구가 이루어져 왔다. 본 논문에서는 비선형 동적 시스템 제어시 온라인(on-line) 학습이 가능하고 안정성을 보장하도록 귀환 신경망의 학습 알고리듬에 VSS이론을 도입하여 개발한다. 또한 개발한 학습 알고리듬을 사용한 귀환 신경망을 전형적인 비선형 동적 시스템인 로보트 매니퓰레이터의 제어 시스템에 적용하고 기존의 학습 방법의 적용 결과와 비교하여 개발한 제어 알고리듬의 효용성을 입증한다.