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Journal of the Korean Magnetics Society

여러 부분으로 구성된 계의 양자 얽힘

이혁재

Published Feb 1, 2006• 0 citations
OpenAlex

Abstract

양자상태의 얽힘을 양으로 나타낼 수 있는 방법들에 대하여 기술하였다. 두 부분으로 구성된 순수 양자상태는 쉽게 얽힘을 판별할 수 있는 방법을 알 수 있으나 혼합된 형태의 양자상태는 양자 얽힘을 판별하기가 어렵다. 일반적으로 부분이 많아지는 경우에 대해서는 순수 상태도 그 판별을 하는 것이 어렵다고 알려져 있으나 이 논문에서 그 방법을 제시하고 혼합 상태로의 적용에 대하여 논의한다.

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양자 통신에서 양자 채널은 일반적으로 잡음을 수반하여 송신자가 보낸 양자 신호들에 잡음을 더하고 신호의 왜곡을 생성하는데, 일반적으로 이 잡음의 정도는 송수신자 간의 통신을 통해 규명할 수 있다. 본 논문에서는 양자 암호 프로토콜에서 양자채널의 구성에 고차원의 양자계가 적용되었을 때 보안성을 얻을 수 있는 양자 채널의 조건들을 살펴보고자 한다. 특별히 고차원의 양자 신호를 사용하고 양방향 통신을 활용하여 안전한 양자 암호 프로토콜이 견딜 수 있는 한계 잡음 수준을 올릴 수 있음을 보이고자 한다. 본 연구의 결과는 2차원의 양자 신호를 사용하는 양자 암호 프로토콜인 Bennett-Brassard-1984 프로토콜, six-state 프로토콜 등에 적용할 수 있으며, 확장된 일반적인 d차원에서 2-기저 프로토콜 혹은 (d+1)-기저 프로토콜등에 적용할 수 있다.

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한국광학회지•Aug 1, 2003•0 citations

딥러닝 기반의 순방향 전파형 가중치 양자화 기법

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여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝은 뉴럴 네트워크의 은닉 계층을 늘려 깊은 네트 워크 구조를 형성할 수 있다. 이에 따라 복잡한 데이터를 쉽게 분류할 수 있으나, 가중치 수 증가로 인해 학습 연산량 및 메모리가 증가한다. 이처럼 많은 연산과 메모리가 필요한 딥러닝은 일반적으로 클라우드 상으로 학습하나, 클라우드는 사용자와의 통신상태가 원활해야 하며 서비스 비용에 대한 부 담감 및 개인정보 유출에 대한 위험성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 딥러닝을 임베디드 디바이스에 탑재해야 하며 온디바이스 탑재를 위한 네트워크 경량화가 필요하다. 경량화 기법으로는 프루닝 기법과 양자화 기법이 널리 사용되고 있으며 기존 양자화 기법은 비지도 학습 중 하나인 Kmeans를 사용하여 각 계층의 가중치들을 군집화하여 대푯값을 결정한다. K-means 기법에서 군집의 개수를 의미하는 K는 시행착오 방법을 통해 설정해야 하며 이에 따른 오버헤드가 발생한다. 또한, 기 존 양자화 기법은 네트워크 각 계층의 연결 관계를 무시한 채 독립적으로 양자화한다. 우리는 연산 오 버헤드 문제를 해결하기 위해 가중치들의 통계적 정보를 이용한 즉각적 가중치 양자화 기법을 제안하 고 네트워크 각 계층의 의존관계를 고려하여 순차 적으로 양자화함으로써 향상된 학습 성능을 보여준다.

•Jun 1, 2018•0 citations

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최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하 게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성 을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자 오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호 기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.

융합보안논문지•Sep 1, 2019•0 citations

가상 영상을 이용한 주파수 영역에서의 광학적 암호화 및 복호화 방법

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본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변화하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다. 하지만 위상 암호화 방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.

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한국광학회 학술대회논문집•Jul 1, 1994•0 citations
양자상태의 얽힘을 양으로 나타낼 수 있는 방법들에 대하여 기술하였다. 두 부분으로 구성된 순수 양자상태는 쉽게 얽힘을 판별할 수 있는 방법을 알 수 있으나 혼합된 형태의 양자상태는 양자 얽힘을 판별하기가 어렵다. 일반적으로 부분이 많아지는 경우에 대해서는 순수 상태도 그 판별을 하는 것이 어렵다고 알려져 있으나 이 논문에서 그 방법을 제시하고 혼합 상태로의 적용에 대하여 논의한다.
양자 통신에서 양자 채널은 일반적으로 잡음을 수반하여 송신자가 보낸 양자 신호들에 잡음을 더하고 신호의 왜곡을 생성하는데, 일반적으로 이 잡음의 정도는 송수신자 간의 통신을 통해 규명할 수 있다. 본 논문에서는 양자 암호 프로토콜에서 양자채널의 구성에 고차원의 양자계가 적용되었을 때 보안성을 얻을 수 있는 양자 채널의 조건들을 살펴보고자 한다. 특별히 고차원의 양자 신호를 사용하고 양방향 통신을 활용하여 안전한 양자 암호 프로토콜이 견딜 수 있는 한계 잡음 수준을 올릴 수 있음을 보이고자 한다. 본 연구의 결과는 2차원의 양자 신호를 사용하는 양자 암호 프로토콜인 Bennett-Brassard-1984 프로토콜, six-state 프로토콜 등에 적용할 수 있으며, 확장된 일반적인 d차원에서 2-기저 프로토콜 혹은 (d+1)-기저 프로토콜등에 적용할 수 있다.
전파정수가 불규칙하게 존재하는 선로를 설정하고, 선로 상의 파동함수의 해가 국재성을 나타내는 원인과 그 조건에 대하여 확률함수를 이용하여 해석하였다. 랜덤한 매질로는 특성 임피던스가 불규칙하게 변동하는 전송선로를 설정하고, 이 선로 상에서의 전압파나 전류파의 국재현상에 대하여 살펴보았다. 수치해석을 실시한 결과, 랜덤 선로 중에 국재하는 해가 존재하는 것이 확인되었으며, 전류원을 삽입하여 선로를 강제 여진시킨 경우에도 선로 상에 전압파가 국재하는 것을 알 수 있었다. 선로 전체에 손실을 설정한 경우에 대한 해석 결과에서는 국재가 존재하는 위치의 파가 가장 큰 영향을 받는다는 사실에서, 광의 국재는 파동이 반사를 반복하는 것에 의해 나타난다는 것을 알 수 있었다.
여러 분야에서 뛰어난 성능을 보이는 딥러닝은 뉴럴 네트워크의 은닉 계층을 늘려 깊은 네트 워크 구조를 형성할 수 있다. 이에 따라 복잡한 데이터를 쉽게 분류할 수 있으나, 가중치 수 증가로 인해 학습 연산량 및 메모리가 증가한다. 이처럼 많은 연산과 메모리가 필요한 딥러닝은 일반적으로 클라우드 상으로 학습하나, 클라우드는 사용자와의 통신상태가 원활해야 하며 서비스 비용에 대한 부 담감 및 개인정보 유출에 대한 위험성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 딥러닝을 임베디드 디바이스에 탑재해야 하며 온디바이스 탑재를 위한 네트워크 경량화가 필요하다. 경량화 기법으로는 프루닝 기법과 양자화 기법이 널리 사용되고 있으며 기존 양자화 기법은 비지도 학습 중 하나인 Kmeans를 사용하여 각 계층의 가중치들을 군집화하여 대푯값을 결정한다. K-means 기법에서 군집의 개수를 의미하는 K는 시행착오 방법을 통해 설정해야 하며 이에 따른 오버헤드가 발생한다. 또한, 기 존 양자화 기법은 네트워크 각 계층의 연결 관계를 무시한 채 독립적으로 양자화한다. 우리는 연산 오 버헤드 문제를 해결하기 위해 가중치들의 통계적 정보를 이용한 즉각적 가중치 양자화 기법을 제안하 고 네트워크 각 계층의 의존관계를 고려하여 순차 적으로 양자화함으로써 향상된 학습 성능을 보여준다.
최근 엄청난 계산 능력을 보여주는 양자 컴퓨터와 정보 접근성이 높고 비용이 낮은 클라우드 컴퓨팅에 대한 개발이 활발하 게 이루어지고 있다. 이러한 양자 컴퓨터의 경우 양자오류정정부호가 필수적이며, 클라우드 컴퓨팅의 경우 보안성 및 계산성 을 확보하기 위해 동형암호가 사용될 수 있다. 각각 다른 목적을 위해 사용되는 이 두 기법은 서로 비슷한 가정을 바탕으로 하고 있어, 양자오류정정부호를 기반으로 동형암호를 구성하는 연구들이 진행되어왔다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 양자 오류정정부호를 변형하여 동형암호적 양자정보처리가 가능한 기법을 제시한다. 기존의 양자오류정정부호를 이용한 동형암호 기법의 경우 부호를 사용하였지만 오류정정 능력이 전혀 없는데 반해, 제시한 양자오류정정부호 기법을 사용하면 동형암호적 양자정보처리가 가능하면서도, 동시에 양자오류정정부호 본연의 기능인 양자정보의 연산, 저장 중의 오류를 정정할 수 있는 장점이 존재한다.
본 논문에서는 위상 변조된 가상 영상과 결합변환상관기를 이용하여 암호화 및 복호화 수준을 향상시키는 방법을 제안하였다. 원 영상은 주파수 영역에서 가상 위상 영상과 무작위 위상 영상의 곱을 퓨리에 변화하여 만든 암호화 영상과 제안한 위상 대응 규칙으로 만든 퓨리에 복호화 키를 퓨리에 변환하여 출력 평면에서 간단히 복원된다. 제안한 방법은 암호화된 영상을 허가되지 않은 사람들이 분석함으로써 있을 수 있는 복제 가능성을 원 영상의 어떤 정보도 포함하지 않은 가상 영상을 사용함으로써 배제할 수 있다. 또한 위상 변조된 영상의 자기상관성분의 세기는 1이므로 원 영상은 이 자기상관성분을 이용하여 재생되므로 결합변환상관기의 가장 큰 문제점인 자기상관성분을 제거해야 하는 문제를 해결할 수 있다. 하지만 위상 암호화 방법은 잡음이나 흠집에 민감하여 복원영상의 왜곡이 발생할 수 있으므로 본 논문에서는 이 문제를 분석하고 해결책을 제시하였다. 검증 실험을 통하여 분석의 타당성을 확인하고 제안한 암호화 방법이 광 암호화 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
레이저를 이용한 다색 다단계 공명이온화의 원리와 선택적 광이온화의 특성을 고찰하고, 수은 원자에 이 방법을 적용한 선택적 광이온화에 대하여 연구하였다. 레이저의 특성을 이용하는 공명이온화 기술은 한 종류의 원소만을 선택적으로 광이온화시킬 수 있을 뿐만아니라 생성된 이온신호의 검지 능력을 크게 향상시킬 수 있다. 수은 원자에 이 방법을 적용하면 3색 3단계 이온화구도에서 한 종류의 원소를 선택적으로 광이온화시킬 수 있으며, 사용되는 레이저의 편광을 조합하여 이용하면 더 높은 선택도를 얻을 수 있음을 입증하였다.