이 논문은 디지털 트윈이 상태 동기화를 넘어 인지 능력을 갖추도록 진화한 '인지 디지털 트윈(CDT)'을 위한 4계층 아키텍처를 제안한다. 물리층, 디지털트윈층, 인지층, 과제층으로 구성되며 물리 상태가 디지털 표현으로 동기화되고, 지식·기억·주의를 통해 과제별 인지 모델이 구성되며, 제약 조건 하에서 과제 수준 결정이 내려지는 자기진화형 폐루프를 형성한다. 운영 피드백이 인지 경험을 정교화하고 디지털 표현의 관계·주석을 갱신해 이후의 과제 해석과 추론이 시스템 운영과 함께 진화하도록 한다. 경량 시뮬레이션을 통해 제한된 의미 정보 하에서도 신뢰할 수 있는 폐루프 과제 수행과 누적 경험을 통한 운영 효율 향상을 확인했다.

• •물리·디지털트윈·인지·과제 4계층으로 구성된 자기진화형 CDT 아키텍처 제안
• •지식·기억·주의 기반으로 과제별 인지 모델을 구성하는 폐루프 구조
• •사용자 요청 기반과 자기 구동 기반 두 가지 운영 모드 제시
• •경량 시뮬레이션으로 제한된 의미 정보 하에서도 신뢰성 있는 폐루프 수행 확인