본 논문은 심해 탐사에서 발생하는 방향 감각 상실, 통신 두절, 항법 실패 등의 문제를 해결하기 위해, SLAM과 Soar 기반 인지 아키텍처를 통합한 자율 수중 인지 시스템(AUCS)을 제시합니다. 이 시스템은 SONAR, LiDAR, IMU, DVL 등 멀티 센서 데이터를 활용하여 지각, 주의, 계획, 학습을 위한 인지 추론 모듈을 통합합니다. AUCS는 기존 SLAM 시스템과 달리, 의미 이해, 적응형 센서 관리, 기억 기반 학습을 통해 동적 객체와 정적 객체를 구분하고, 잘못된 루프 클로저를 줄여 장기적인 맵 일관성을 향상시킵니다. 제안된 아키텍처는 완전한 지각-인지-행동-학습 루프를 시연하며, 자율 수중 차량이 지능적으로 감지, 추론 및 적응할 수 있도록 합니다. 이 연구는 차세대 인지 잠수 시스템의 기반을 마련하여 심해 탐사의 안전성, 신뢰성 및 자율성을 향상시킵니다.
