본 논문은 동적 환경에서의 탐색, 안정성, 적응성 문제를 해결하기 위해 양자 컴퓨팅, 인지 과학, 강화 학습을 통합한 새로운 프레임워크인 ARDNS-FN-Quantum을 제시합니다. ARDNS-FN-Quantum은 2-큐비트 양자 회로를 이용한 행동 선택, 인간 인지에서 영감을 받은 이중 메모리 시스템, 그리고 보상 분산과 호기심에 의해 조절되는 적응적 탐색 전략을 통합합니다. 10x10 그리드 월드에서 20,000 에피소드에 걸친 평가 결과, ARDNS-FN-Quantum은 DQN과 PPO보다 성공률, 평균 보상, 목표 달성까지의 평균 단계 수에서 우수한 성능을 보였습니다. 특히, 보상 분산이 현저히 낮아 안정성이 뛰어남을 보였습니다. 로봇 공학, 자율 시스템, 불확실성 하에서의 의사 결정 등 다양한 분야에 적용 가능성을 제시합니다.