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연구 및 기술 동향
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각 분야의 전문가분들께서 연구 및 기술 동향 등에 대해 직접 기고해 주신 글을 서비스 하고 있습니다.
교수 및 전문 연구원분들의 동향 원고를 기다리고 있습니다. 기고를 원하시는 분은 (eiric@eiric.or.kr)로 연락 바랍니다.

퀀텀 알고리즘 구현을 위한 소프트웨어 라이브러리 소개

윤원준, 곽윤석, 조현희 고려대학교

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최근 퀀텀 알고리즘의 구현을 지원하는 다양한 소프트웨어 라이브러리가 개발되어, 많은 연구자들이 양자 알고리즘 및 머신러닝 연구에 박차를 가할 수 있게 되었다.
이러한 퀀텀 소프트웨어 라이브러리들이 장단점을 소개하며, 연구자들에게 필요한 라이브러리 선택을 돕고자 하며, 또한 몇몇 라이브러리 상에서 양자 회로를 직접 구현하여 비교해 보며, 설계한 알고리즘을 양자 회로 상에 직접 구현하는 과정을 보이고자 한다.

퀀텀 머신러닝 및 퀀텀 딥러닝

김중헌 고려대학교

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양자 알고리즘과 기존의 인공신경망 기반 기계학습 기법을 결합한 퀀텀 머신러닝 및 퀀텀 딥러닝 기술은 기존 기계학습 기법들이 가지고 있던 문제들에 대응하고자 하는 새로운 시도로써 주목받고 있다.
퀀텀 딥러닝의 가장 기본적인 구조이자, 인공신경망의 작동 원리를 모방한 양자 회로인 VQC(Variational Quantum Circuit)에 대하여 설명한다. 그리고 CNN을 양자 회로 상에서 구현한 QCNN, 그리고 이러한 양자 회로들을 활용한 다양한 퀀텀 딥러닝 구현 예제를 코드에 대한 간단한 설명과 함께 소개한다.

퀀텀 알고리즘 개요 및 조합 최적화

김중헌 고려대학교

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양자 알고리즘은 기존 알고리즘과 다른 계산복잡도를 가지므로 큰 수의 소인수분해 등 기존 알고리즘들이 해결하지 못했던 많은 문제를 해결해 줄 것으로 기대되고 있다. 그러나 현재의 양자컴퓨터 하드웨어 기술의 한계로 인해 대부분의 양자 알고리즘은 실질적인 응용이 불가능하기 때문에, 이러한 한계 속에서도 구현 가능한 양자 알고리즘의 연구가 필수적이다.
우선 양자계산 이득을 얻을 수 있는 간단한 양자 알고리즘을 설명하고, 양자 알고리즘 적용의 현실적인 어려움 및 그에 대응하는 NISQ(Noisy Intermideate Scale Quantum) 양자 알고리즘에 대해 소개한다. 그리고 대표적인 NISQ 양자 알고리즘인 QAQA(Quantum Approximation Optimization Algorithm) 및 이를 적용한 조합 최적화 문제 해결 과정을 소개한다.

퀀텀 기본 표기법 및 퀀텀 회로 설계

김중헌 고려대학교

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모든 양자 컴퓨팅 기술의 기초가 되는 양자 회로의 이해와 설계는 관련 연구 진행에 있어 필수적인 테크닉이다.
이러한 양자 회로의 작동을 이해할 수 있도록 기본적인 큐비트와 게이트의 표기법과 함께, 양자 회로의 다양한 기본 구조와 그 응용법에 대하여 다양한 예시와 함께 설명한다. 이를 통해 양자 컴퓨팅에 대한 전반적인 이해를 높이고 이후 필요한 기본적인 배경 지식들을 전달하고자 한다.

ATSC 3.0 기반 UHD 방송 현황

박성익 ETRI

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Broadcast Internet으로 알려진 2세대 디지털 방송표준인 ATSC 3.0 기술의 대표적인 특징 및 현황에 대해 간략히 소개하고, 우리나라를 비롯한 다양한 나라에서의 표준화 현황 및 killer application에 대해 알아본다.