Exploration of Evolving Quantum Key Distribution Network Architecture Using Model-Based Systems Engineering
이 논문은 양자 컴퓨팅의 위협에 대응하기 위해 모델 기반 시스템 공학 기법을 활용하여 양자 키 분배 네트워크 아키텍처의 진화를 체계적으로 모델링하고, 이해관계자의 요구를 반영한 유연한 네트워크 설계를 위한 변이성 기반 프레임워크를 제안합니다.
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60 편의 논문
Classification of Driver Behaviour Using External Observation Techniques for Autonomous Vehicles
이 논문은 YOLO 객체 감지 모델과 커스텀 차선 추정 알고리즘을 활용하여 외부 관측 기법으로 분산 및 음주 운전 등 비연결 차량의 위험 운전 행위를 실시간으로 분류하는 새로운 프레임워크를 제안하고 그 유효성을 검증합니다.
Predicting sampling advantage of stochastic Ising Machines for Quantum Simulations
이 논문은 신경망 양자 상태를 활용한 양자 자기체 시뮬레이션에서 확률적 이징 머신의 샘플링 효율을 분석하여, 하드웨어 병렬 처리를 통해 기존 방법 대비 100 배에서 10,000 배에 달하는 가속화 효과가 기대됨을 제시합니다.
A systematic approach to answering the easy problems of consciousness based on an executable cognitive system
이 논문은 칸트의 개념적 지식 이론에 기반한 실행 가능한 인지 시스템을 구축하여 차임스의 '의식의 쉬운 문제들'을 체계적으로 설명하고, 학습 메커니즘, 감정 상태, 그리고 자극의 원천을 통해 해당 현상들을 통합적으로 증명합니다.
Transversal AND in Quantum Codes
이 논문은 3 진 양자 비트 (qutrit) 를 사용하여 가역적인 AND 게이트를 구현하고, 이를 대칭적인 T-깊이 1 회로 해석을 통해 횡단적 (transversal) AND 게이트를 갖는 새로운 양자 오류 정정 코드와 혼합 양자 비트 - 3 진 비트 프로토콜을 구축하는 방법을 제시합니다.
ShieldBypass: On the Persistence of Impedance Leakage Beyond EM Shielding
이 논문은 전자기 차폐가 수동적 방출을 억제하더라도, 외부 RF 신호를 주입하여 반사파를 분석하는 능동적 임피던스 누출 공격을 통해 차폐된 시스템에서도 실행 상태에 따른 정보가 유출될 수 있음을 실험적으로 증명합니다.
Spectral dynamics reservoir computing for high-speed hardware-efficient neuromorphic processing
이 논문은 아날로그 필터링과 엔벨로프 검출을 기반으로 한 '스펙트럼 역학 리저버 컴퓨팅 (SDRC)' 프레임워크를 제안하여, 소수의 노드로도 고성능 연산이 가능하면서도 하드웨어 효율성과 고속 처리를 동시에 달성하는 새로운 뉴로모픽 처리 방식을 실험적으로 입증했습니다.
Rethinking Reproducibility in the Classical (HPC)-Quantum Era: Toward Workflow-Centered Science
이 논문은 고전적 HPC 와 양자 컴퓨팅의 통합 환경에서 기존 재현성 프레임워크의 한계를 지적하고, 프로세스 추상화와 구현 맥락을 모두 기록하는 '워크플로우 중심'의 과학적 실천으로의 문화적 전환을 제안합니다.
Programmable superconducting neuron with intrinsic in-memory computation and dual-timescale plasticity for ultra-efficient neuromorphic computing
이 논문은 초전도 회로의 초고속·저전력 특성을 활용하여 프로그래밍 가능성, 내장 메모리, 이중 시간 규모 가소성을 하나의 단위 소자에 통합한 초고효율 뉴로모픽 신경망을 개발하고 다양한 작업에서 뛰어난 성능을 입증했습니다.
Design and Analysis of an Improved Constrained Hypercube Mixer in Quantum Approximate Optimization Algorithm
이 논문은 제약 조건이 있는 조합 최적화 문제를 해결하는 양자 근사 최적화 알고리즘 (QAOA) 의 회로 크기를 줄이고 잡음에 대한 강건성을 향상시키기 위해, 선형 함수로 정의된 제약 조건에 적용 가능한 개선된 제약 하이퍼큐브 믹서를 제안하고 그 유효성을 분석합니다.
Requirements on bit resolution in optical Ising machine implementations
이 논문은 수치 시뮬레이션을 통해 광학 이징 머리의 성능에 필요한 최소 비트 해상도를 분석한 결과, 8 비트 해상도가 충분하지만 의외로 1 비트 해상도의 변조기를 사용할 때 오히려 성능이 크게 향상됨을 보여주었습니다.
Adaptive Quantized Planetary Crater Detection System for Autonomous Space Exploration
이 논문은 우주 탐사 플랫폼의 엄격한 전력 및 메모리 제한을 극복하기 위해 양자화 인식 학습을 통한 저정밀도 신경망과 적응형 다중 센서 융합 모듈을 통합한 '적응형 양자화 행성 분화구 탐지 시스템 (AQ-PCDSys)' 아키텍처의 기술적·수학적 타당성을 제시하는 개념 논문입니다.
Distributed Quantum Computing with Fan-Out Operations and Qudits: the Case of Distributed Global Gates
이 논문은 분산 양자 컴퓨팅 환경에서 GHZ 상태와 같은 다체 얽힘 자원과 4 차원 쿼디트를 활용하여 전역 게이트 (Global Gates) 를 효율적으로 구현하는 방법과 이를 통한 회로 깊이 감소 가능성 및 향후 양자 데이터 센터 설계에 대한 시사점을 다룹니다.
Forward-only learning in memristor arrays with month-scale stability
이 논문은 Forward-Forward 알고리즘과 1V 미만의 리셋 전용 단일 펄스 업데이트를 결합하여, 기존 필라멘트형 HfOx/Ti 메모리스터 어레이에서 에너지 효율이 높고 한 달 이상 안정적으로 유지되는 온칩 학습을 실현했음을 보여줍니다.
Restoring Sparsity in Potts Machines via Mean-Field Constraints
이 논문은 Potts 모델 기반 확률 하드웨어에서 제약 조건으로 인한 밀집 결합 문제를 해결하기 위해, 하드웨어 친화적인 p-dit 표현과 평균장 제약 (MFC) 기법을 도입하여 그래프 밀도를 획기적으로 낮추면서도 CPU 대비 수천 배 빠른 가속을 달성하는 방법을 제안합니다.
Human-Certified Module Repositories for the AI Age
이 논문은 AI 지원 개발 시대에 신뢰할 수 있는 소프트웨어 구축을 위해 인간의 감독과 자동 분석을 결합하여 모듈을 인증하고 안전한 조립을 지원하는 새로운 아키텍처 모델인 '인간 인증 모듈 저장소 (HCMR)'를 제안합니다.
Causal Learning Should Embrace the Wisdom of the Crowd
이 논문은 개별 에이전트나 인간 전문가가 가진 분산된 인과 지식을 대규모 크라우드소싱, 전문가 의견 통합, 그리고 대규모 언어 모델 시뮬레이션을 통해 종합하여 단일 주체로는 달성할 수 없는 전역 인과 구조를 복원하는 새로운 패러다임을 제안합니다.
Joint Hardware-Workload Co-Optimization for In-Memory Computing Accelerators
이 논문은 단일 워크로드에 국한되지 않고 다양한 신경망 모델에 걸쳐 일반화된 인메모리 컴퓨팅 가속기 아키텍처를 설계하기 위해 최적화된 진화 알고리즘을 활용한 하드웨어 - 워크로드 공동 최적화 프레임워크를 제안하며, 이를 통해 기존 방법 대비 최대 95.5% 의 에너지 - 지연 - 면적 곱 (EDAP) 절감 효과를 입증했습니다.
Boundaries of Acceptable Defectiveness: Redefining Surface Code Robustness under Heterogeneous Noise
이 논문은 STIM 기반 시뮬레이션 프레임워크를 통해 이질적인 잡음 환경에서도 특정 물리적 오류율 이하의 결함 큐비트가 논리적 오류율에 미치는 영향이 미미할 수 있음을 규명함으로써, 양자 오류 정정의 허용 가능한 결함 한계를 정의하고 하드웨어 설계 목표를 설정하는 데 기여합니다.
Fast and memory-efficient classical simulation of quantum machine learning via forward and backward gate fusion
이 논문은 순방향 및 역방향 게이트 융합 기법을 통해 양자 머신러닝 고전 시뮬레이션의 메모리 접근을 최소화하고 처리량을 20 배 이상 향상시켜, 소비자 GPU 환경에서도 대규모 양자 모델 훈련을 가능하게 하는 효율적인 방법을 제안합니다.