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이준구 교수 랩 연구팀, QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지 우승
우리 대학 전기및전자공학부 이준구 교수 연구실 류주영, 이증락, Eyuel Elala 석사과정 학생으로 이뤄진 AI양자컴퓨팅 ITRC 양자소프트웨어 연구팀이 QHack 2022 오픈 해커톤 사이언스 챌린지(Open Hackathon Science Challenge)에서 1등상(First Place)을 수상했다.
QHack 2022 Open Hackathon은 미국 Xanadu 사에서 주최하여, 총 100여 개 국가에서 250여 명이 참가한 세계 최대 규모의 양자소프트웨어 해커톤 행사다. IBM Quantum, AWS, CERN QTI, Google Quantum AI 등의 대회 스폰서가 챌린지를 제시하고, 주제에 맞는 프로젝트를 심사하여 우승팀을 선정하였다. 본 프로젝트는 총 13개 챌린지 중에 CERN QTI에서 제시한 사이언스 챌린지에서 1등상(First Place)을 받았다.
학생들은 'Learning Based Error Mitigation for VQE'라는 주제로 양자 컴퓨터의 에러를 감소시키는 LBEM 프로토콜을 구현하고, 이를 이용한 분자 구조해석에 있어 바닥 상태 에너지를 계산하는 VQE 알고리즘에 적용하였다. 그 결과 IBM Quantum 하드웨어와 가상 에러 모델에서 에러를 효과적으로 보정하는 결과를 보였다.
연구팀은 부상으로 일주일 간 유럽원자핵공동연구소(CERN) 투어와 온라인 인턴십 기회를 받을 예정이다.
한편 이준구 교수는 세계적 기술역량을 갖춘 AI양자컴퓨팅 ITRC의 성과를 기반으로 국내 최초 양자컴퓨팅 분야 벤처인 큐노바 컴퓨팅(https://qunovacomputing.com)을 창업하여 국내 양자소프트웨어 산업의 활성화를 리드하고 있다.
2022.04.07 조회수 7230 -
국내 양자 컴퓨팅 연구 가속화 및 생태계 육성을 위해 IBM Q네트워크 합류
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 비즈니스와 과학 분야에 사용되는 양자 컴퓨팅을 발전시키기 위해 IBM과 협업하는 포춘 500대 기업, 교육기관, 스타트업, 연구소들의 공동체인 IBM Q 네트워크에 합류했다고 29일 발표했다.
우리 대학은 국내 최초의 IBM Q 네트워크 학술 멤버(Academic Member)로서 IBM의 진보된 양자 컴퓨팅 시스템을 활용해 양자 정보 과학의 발전과 초기 애플리케이션 탐구를 위한 연구 프로젝트를 수행할 예정이다. 또한, 과학과 비즈니스 전반에 걸쳐 큰 변화를 가져올 양자 컴퓨팅 시대에 대비해 양자 전문 인력 양성을 위한 인재 교육 및 훈련에 IBM 양자 재원을 활용하게 될 것이다. 이를 통해 4차 산업 혁명을 실현하기 위해 반드시 필요한 실행 기술이 될 것으로 기대되는 양자 컴퓨팅의 생태계 육성에 앞장서게 될 것이다.
이 멤버십 체결을 주도한 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터장 이준구 교수(전기및전자공학부)는 양자 컴퓨팅을 “수학적 난제에 해당하는 계산 문제를 아주 빠르고 적은 전력으로 계산할 수 있는 새로운 기술, 미래를 바꿀 기술”이라고 설명하며 “한국은 양자 컴퓨팅에 대한 투자를 비교적 늦게 시작해 현재는 기술 격차가 크지만, KAIST의 IBM Q 네트워크 합류는 국가적 경쟁력 확보에 중요한 밑거름이 될 것”이라는 큰 기대감을 표했다.
우리 대학 인공지능 양자컴퓨팅 IT 인력양성 연구센터는 IBM 클라우드를 통해 대중에게 제공되는 IBM 퀀텀 익스피리언스(Quantum Experience)를 양자 인공지능, 양자 화학계산 등의 양자 알고리즘 연구 개발과 양자 컴퓨팅 교육에 이미 사용하고 있었다. 우리 대학은 IBM Q 네트워크에 합류함으로써 양자 인공지능 기반 질병 진단, 양자 전산화학, 양자 기계학습 기술 등 실용화 연구와 실험을 하는데 IBM의 최상급 양자 컴퓨터를 사용할 수 있게 될 것이다. 또한, IBM Q 네트워크 소속 해외 대학 및 기업과의 교류를 통해 양자 컴퓨팅 분야에 있어 국내 기술의 세계적 입지를 견고히 할 수 있을 것으로 예상된다.
※ IBM 퀀텀(Quantum)에 대해
IBM 퀀텀은 비즈니스 및 과학 애플리케이션을 위한 양자 시스템을 구축하고자 하는 업계 최초의 이니셔티브이다. IBM이 양자 컴퓨팅에 쏟고 있는 노력에 대한 자세한 내용은 www.ibm.com/ibmq 에서 제공된다.
IBM Q 네트워크에 대한 자세한 정보와 모든 파트너, 회원 및 허브의 전체 목록은 https://www.research.ibm.com/ibm-q/network/ 에서 제공된다.
2020.09.29 조회수 23751 -
기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07 조회수 19740 -
더 빠른 인터넷세상 위해 국내 통신사 뭉쳤다
- CDN 연동기술로 연간 1000억원 이상 망투자비 절감 가능해 -
- KAIST 주관, KT·LGU+·SKT·CJ헬로비전·티브로드 공동개발 -
- HSN 2014 워크숍서 CDN 연동기술 KT·LGU+·SKT·CJ헬로비전 협력 시연 -
지난해 전 세계가 열광한 싸이의 ‘강남스타일’ 뮤직비디오 유튜브 조회
수가 18억뷰를 넘어섰다. 이 같은 인기에는 대륙별 콘텐츠 기지에 동영상을 저장해 접속 폭주로 생기는 서버 다운을 막는 기술인
‘CDN(Content Delivery Network, 콘텐츠 전달망)’이 도움이 됐다. KAIST는 이 기술을 활용, 최소한의
망투자로 인터넷 속도를 극대화하기위해 국내 통신사들과 힘을 모았다.
우리 학교 전기및전자공학과 이준구 교수는
KT·LG유플러스·SK텔레콤·CJ헬로비전 등 국내 통신사들과 공동으로 23일 10시 여수 디오션리조트호텔에서 열린 ‘2014
초고속네트워크 워크숍(HSN 2014, High-Speed Network Workshop)’에서 적은 비용으로 인터넷 서비스
속도를 개선하는 기술인 ‘CDN 연동’ 시범서비스를 공개했다.
이번 공개 시연에서 인터넷 홈페이지·동영상·음원 등 대용량 콘텐츠를 현재보다 더 적은 망트래픽으로 보다 안정적으로 전달해주는 ‘CDN 연동 표준기술’을 세계최초로 상용망에서 시범적으로 선보였다.
연구팀은 이에 앞서 실증 시범서비스를 통해 CDN 연동 시 기존 대비 40% 망트래픽을 절감하는 것을 입증, 향후 이 사업이 본격 도입되면 국가적으로 연간 1000억원 이상의 망투자비 절감 효과를 볼 수 있을 것으로 기대된다.
‘CDN 연동’은 통신사가 각자 보유한 CDN 서비스를 상대방에게 교차 제공함으로써 네트워크 전달 경로를 최소화하고 사용자에게 최상의 품질로 콘텐츠를 제공하는 기술이다.
향후 수년 안에 인터넷 트래픽 가운데 비디오 트래픽이 80%이상 점유할 것으로 예상되는데 폭발적으로 증가하는 비디오 트래픽은 중복 전송되는 문제가 있다.
따라서 망인프라 구축을 위한 투자비 절감과 함께 콘텐츠유통 사업자들에게 고품질 콘텐츠전송을 보장해주고 적은 투자로 해외서비스 진입을 위해서는 사업자간 CDN을 연동하는 체계의 사업화가 시급한 상황이다.
KAIST-CDNI 컨소시엄은 미래부의 RnD 사업 지원을 받아
KAIST·KT·LG유플러스·SK텔레콤·솔박스·한국전자통신연구원·연세대학교와 협력해 핵심기술을 개발했다. 이 기술을 기반으로
KT·LG유플러스·SK텔레콤·SK브로드밴드·CJ헬로비전·티브로드는 KAIST·NIA와 공동으로 시범서비스 시연을 마쳤다.
현재 연구팀이 개발한 이 기술은 최근 IETF(인터넷국제표준화기구) 등 국제 표준 기구에서 기술 표준화 마무리 단계까지 이르렀다.
이준구 교수는 “경쟁구도의 통신사들이 모여 인터넷강국의 경쟁력 제고와
함께 수천억원의 망투자비 저감을 위한 공동연구개발을 수행한 것은 국내인터넷분야에서는 처음”이라며 “사업자 간 합의를 통해
2015년부터 국내외 CDN 연동사업이 본격화돼 보다 빠른 인터넷 서비스를 누리게 될 것으로 기대한다”고 말했다.
□ 보충자료
현재의 CDN 체계는 인터넷콘텐츠를 유통하기 위해 CDN 사업자가 세계 각국의 인터넷 통신사업자 데이터센터에 캐시 서버를 설치하고
콘텐츠를 유통하고자 하는 인터넷사업자의 콘텐츠를 캐시에 미리 저장했다가 인터넷 사용자의 콘텐츠의 요청이 들어오면 지역적으로
가까운 캐시 서버가 해당 콘텐츠를 제공하고 있다.
이러한 유통체계로 상당히 콘텐츠 트래픽을 저감시키고 콘텐츠 제공 품질을 향상시키고 있다. 하지만 사용자는 여러 인터넷 통신사업자를 통해 접속해 있기 때문에 인터넷의 실질적 트래픽은 여전히 기하급수적으로 증가하는 추세.
CDN 연동은 통신사업자가 자신의 통신망을 통해 접속하는 인터넷
사용자에게 최적화된 콘텐츠를 제공하는 통신사 CDN 서비스를 구축하고 기존 CDN 사업자, 경쟁 통신사 CDN과 연동을 하여
서비스를 상호 제공함으로써 콘텐츠의 다양화, 사용자 시장의 접근성 확대, 서비스 품질의 고급화의 효과를 얻을 수 있다.
CDN연동 효과를 극대화하기 위해서 국내 통신사업자뿐만 아니라, 향후
해외 고객의 확대를 위하여 글로벌 통신사업자와의 연동 확대가 필요하다. 연동을 통한 국내 콘텐츠 해외 유통은 시장 진입 배용을 반
이상 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다. 이를 위해 국내 CDN 연동기술의 표준화 반영 및 글로벌 테스트 베드 구축이
필수적이다.
기술적으로 CDN연동를 통해 통신사업자간의 인터넷교환(IX) 구간의 트래픽 절감의 성과는 확연하나 CDN연동 사업환경 구축을 위해 각 사업자간 과금정산에 관한 합의 도출의 필요성이 중요한 당면 과제로 남아있다.
CDN연동 기술은 세계적으로 주요 통신사와 장비제조사의 협력으로 국제
인터넷표준화기구인 IETF에서 올해 표준 제정이 완료로 활발한 연구 개발이 진행되고 있고 국내에서는 통신 3사, ETRI,
솔박스, KAIST가 KAIST-CDNI 컨소시엄를 통하여 2012년부터 서비스 리라우팅 분야 핵심기술 제안을 포함해 활발한
표준화 활동을 주도해 왔다.
22일부터 24일까지 진행되는 HNS 2014에서 KAIST가 설치한
CDN 연동 기술이 KT, LG유플러스, SK텔레콤, CJ헬로비젼 4사의 CDN 시범서비스 상용망에서 시연된다. 본 CDN망 연동
시연을 통해 비디오스트리밍과 콘텐츠다운로드 서비스의 속도와 품질 개선과 트레픽저감을 체험할 수 있다.
□ CDN 연동서비스 모식도
2014.01.23 조회수 16309