AUV 운용 최적화를 위한 경량 디지털 트윈 프레임워크 제안 = Proposal of a Lightweight Digital Twin Framework for AUV Operational Optimization

국문 초록 (Abstract)

자율 무인 잠수정(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)은 해양 감시, 정찰, 기뢰 탐색, 해저 조사 등 다양한 군사 및 민간 응용 분야에서 활용되고 있다. 그러나 AUV 운용에는 실시간 운용 최적화, 제한적인 수중 통신 환경, 유지보수 및 이상 감지의 어려움과 같은 기술적 한계가 존재한다. 기존 모델링 및 시뮬레이션(M&S) 방식은 AUV의 성능 분석에 유용하지만, 실시간 운용 최적화에는 한계가 있다. 디지털 트윈(Digital Twin, DT)은 실시간 데이터를 반영하여 가상 모델을 지속적으로 업데이트하고, 운용 최적화를 수행할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 본 논문에서는 AUV 운용을 위한 DT 적용 방안을 제안하고, 기존 M&S 방식과 비교하여 DT의 장점을 분석한다. 특히, 제한적인 수중 통신 및 연산 자원을 고려하여 Lightweight Digital Twin 개념을 도입하고, 실시간 최적화 및 유지보수 예측을 수행할 수 있는 방안을 제시한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Autonomous Underwater Vehicles (AUVs) are widely utilized in military and civilian applications such as maritime surveillance, reconnaissance, mine detection, and seabed exploration. However, AUV operations face several technical challenges, including real-time optimization, limited underwater communication, and difficulties in maintenance and fault detection. Traditional Modeling and Simulation (M&S) approaches are useful for performance analysis but have limitations in real-time operational optimization. Digital Twin (DT) technology has gained attention as it enables continuous updates of virtual models based on real-time data, allowing for operational optimization. This paper proposes a DT-based approach for AUV operations and analyzes its advantages compared to conventional M&S methods. Specifically, a Lightweight Digital Twin concept is introduced, considering the constraints of underwater communication and computational resources, to enable real-time optimization and predictive maintenance.