• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.183-186
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• 2022

고성능 양자 컴퓨터가 개발될 것으로 기대됨에 따라 잠재적인 양자 컴퓨터의 공격으로부터 안전한 양자 후 보안 시스템을 구축하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 대표적인 양자 알고리즘인 Grover 알고리즘이 대칭키 암호에 적용될 경우 보안 강도가 제곱근으로 감소되는 보안 훼손이 발생한다. NIST는 대칭키 암호에 대한 양자 후 보안 요구사항으로, 암호 알고리즘 공격에 요구되는 Grover 알고리즘 비용을 기준을 기준으로 양자 후 보안 강도를 추정하고 있다. 대칭키 암호를 공격하기 위한 Grover 알고리즘의 비용은 대상 암호화 알고리즘의 양자 회로 복잡도에 따라 결정된다. 본 논문에서는 NIST 경량암호 공모전 최종 후보에 오른 Sparkle 알고리즘의 양자 회로를 효율적으로 구현하고 Grover 알고리즘을 적용하기 위한 양자 비용에 대해 분석한다. 마지막으로, NIST 양자 후 보안 요구사항과 분석한 비용을 기반으로 경량암호 Sparkle에 대한 양자 후 보안 강도를 평가한다. 양자 회로 구현 및 비용 분석에는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ가 사용되었다.

• 정보보호학회지
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• 제33권1호
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• pp.23-30
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• 2023

Peter Shor의 양자 컴퓨터를 이용하여 다항식 시간 안에 인수분해 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이 제안됨에 따라, 다양한 수학적 난제를 기반으로 한 새로운 양자내성암호에 대한 연구가 진행되었다. 현재 가장 많이 연구되고 있으며 유망한 양자내성암호는 격자 기반 암호이고, 격자 기반 암호의 안전성을 입증하기 위해 격자 암호 분석 알고리즘들 또한 함께 연구되고 있다. 본 논문에서는 격자 암호 분석 알고리즘 및 양자 탐색 알고리즘을 적용한 격자 암호양자 분석 기술들에 대해서 설명한다.

• 정보보호학회지
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• 제30권3호
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• pp.5-10
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• 2020

본 논문에서는 특정 격자문제와 관련하여 고전계산 알고리즘에 비해 지수적으로 빠르게 문제를 해결하는 최신 양자계산 알고리즘들을 소개한다. 먼저 물리적, 전산학적 문제들을 대수적으로 정형화하는 숨은 부분군 문제의 개념을 소개하고, 양자계산 알고리즘이 효율적으로 해결하는 숨은 부분군 문제들을 통하여 기존 암호체계에 영향을 줄 수 있는 양자계산 알고리즘의 부류에 대해 알아본다. 아울러 격자문제와 관련이 있는 다항시간 양자계산 알고리즘의 연구에 대한 전반적인 성과를 정리하고, 격자문제에 기반한 post-quantum cryptography가 갖추어야 할 기본 요건에 관하여 논한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.751-762
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• 2016

본고에서는 양자역학 기반의 기계학습인 양자 기계학습의 현황과 전망을 조망하고자 한다. 양자역학 기반의 양자컴퓨팅이 보여준 혁신적인 계산속도 개선에 힘입어 기계학습 분야에 양자컴퓨팅 알고리즘을 적용하는 연구는 빅데이터 시대의 도래에 따라 최근 집중적인 관심을 받고 있다. 고전적인 기계학습 알고리즘들에 양자컴퓨팅을 접목하여 획기적인 속도개선을 가능하게 하는 알고리즘 연구들과 최초의 상용 양자컴퓨터로 화제가 되고 있는 양자 담금질 알고리즘 등을 중심으로 양자 기계학습의 최신동향과 가능성을 살펴보고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.405-408
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• 2020

양자 컴퓨터를 활용한 양자 알고리즘은 우리가 현재 사용하고 있는 많은 암호들의 안전성을 깨뜨릴 수 있다. 그루버 알고리즘을 n-bit 보안레벨을 가지는 대칭키 암호에 적용한다면 보안레벨을 O(2^n/2)까지 낮출 수 있다. 그루버 알고리즘을 적용하기 위해서는 우선 대상 암호가 양자 회로로 구현되어야 한다. 때문에 대상 블록암호를 양자 회로로 최적화하는 연구들이 최근 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 국산 경량 블록암호 LEA를 양자 회로에서 최적화 하였다. 기존의 LEA 양자 회로구현과 비교하여 양자 게이트는 더 많이 사용하였지만, 큐빗을 획기적으로 줄일 수 있었으며 이에 대한 성능 평가를 수행하였다. 마지막으로 제안하는 LEA 구현에 그루버 알고리즘을 적용하기 위한 양자 자원을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 춘계학술발표논문집(상)
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• pp.257-262
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• 2002

영상을 적은 비트로 표현할 때 먼저 양자화를 이용하여 칼라맵을 생성한다. 그리고 적은 비트의 칼라맵으로도 인간의 시각에 적합하게 표현하기 위해 디더링을 결합한다. 본 논문에서는 디더링 기법중 오차확산법이 주변화소로 양자화 에러를 확산한다는 것을 고려하여 칼라맵을 생성하는 새로운 방법을 제안한다. 제안방법은 LBG 알고리즘의 개선하여 클러스터의 양자화 벡터를 구하는 각각의 반복단계에서 현재 양자화 벡터와 새로운 중심값(centroid)을 연결하는 직선 상에서 새로운 양자화벡터를 구하는 기존의 알고리즘에 에러를 고려하여 새로운 양자화 벡터를 얻을 수 있도록 하였다. 제안방법을 적용하였을 때 기존의 LBG 알고리즘에 비해 양자화 영상과 디더영상의 화질이 개선되었다. 또한 각 칼라별 MSE 와 영상전체 MSE 에 대해서도 제안방법은 기존의 LBG 알고리즘에 대해 개선되었다.

• 정보보호학회지
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• 제33권2호
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• pp.5-11
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• 2023

양자는 물리학에서 더 이상 나눌 수 없는 물리량의 최소 단위이다. 양자에는 일반적인 물리법칙이 적용되지 않는 대신, 양자역학이라는 법칙이 적용된다. 이를 활용한 알고리즘으로 양자암호통신과 양자난수발생기가 존재한다. 양자암호통신은 기존 암호통신과는 다른 차원의 보안성을 제공하는 통신기술이다. 이는 양자를 관측하면 양자상태가 붕괴된다는 특징을 활용하여 도청자를 손쉽게 발견할 수 있게 한다. 양자난수발생기는 의사난수를 대체할 수 있는 알고리즘으로, 가장 완벽한 난수 장치로 여겨진다. 의사난수는 결정론적 알고리즘이기 때문에 값을 예측할 수 있는 반면, 양자난수는 자연 현상에서 뽑아내는 난수이기 때문에 예측할 수 없다. 다만 수학적 연산을 통해 계산하는 의사난수와는 다르게 양자난수는 난수를 추출할 장치가 필요하다. 본 고에서는 양자암호통신과 양자난수발생기의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.186-187
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• 2012

본 논문에서는 기존의 표준 동영상 부호기의 산술적 연산 복잡도 및 대역폭을 낮추기 위하여 양자화된 두 영상에서 움직임을 예측하는 고속 영상 부호화 알고리즘을 제안한다. 기존에 제안된 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘은 표적 영상과 참조 영상의 각 매크로 블록 단위로 가우시안 양자화를 적용한 뒤, 움직임 예측을 수행하기 때문에 블록 단위의 아티팩트로 인한 탐색 성능 저하를 피할 수 없다. 따라서, 우리는 참조 영상의 탐색 영역에 대해 하나의 양자화기를 적용함으로써 보다 정확한 움직임을 예측한다. 또한, 기존 알고리즘이 하나의 가우시안 양자화기를 적용하는 것과 달리, 제안 알고리즘은 데이터 특성 파악에 따른 다양한 확률 모델을 가정한 뒤 각 모델에 적합한 최적의 양자화기를 적용함으로써 블록 매칭 오류를 낮춘다. 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 기존의 이진 변환 기반 움직임 예측 알고리즘에 비해 보다 정확한 움직임 벡터를 예측함을 보인다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1998년도 학술발표대회 논문집 제17권 1호
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• pp.197-200
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• 1998

본 논문에서는 유전자 알고리즘(genetic Algorithm)을 사용하여 벡터 양자화(vector quantization : VQ)를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 벡터 양자화를 수행하여 코드북(codebook)을 생성할 때 생성된 코드북과 학습벡터(training vector)사이에는 반드시 양자화 오차(quantization error)가 발생하는데 기존의 K-means 알고리듬을 사용하여 코드북을 생성했을 경우 양자화 오차를 줄이는데 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 벡터 양자화는 이 양자화 오차를 감소시키기 위해서 연구되었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성데이터를 기존의 K-means 알고리즘에서 클러스터의 중심을 선택하는 방법중의 하나인 Minimax방법으로 코드북을 생성하여 제안한 방법과 양자화 오차를 비교한 결과 양자화 오차가 감소됨을 알 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.110-113
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• 2019

본 논문에서는 임베디드 시스템에서의 양자화 기계학습을 수행할 경우 발생하는 양자화 오차를 효과적으로 보상하기 위한 방법론을 제안한다. 경사 도함수(Gradient)를 사용하는 기계학습이나 비선형 신호처리 알고리즘에서 양자화 오차는 경사 도함수의 조기 소산(Early Vanishing Gradient)을 야기하여 전체적인 알고리즘의 성능 하락을 가져온다. 이를 보상하기 위하여 경사 도함수의 최대 성분에 대하여 직교하는 방향의 보상 탐색 벡터를 유도하여 양자화 오차로 인한 성능 하락을 보상하도록 한다. 또한, 기존의 고정 학습률 대신, 내부 순환(Inner Loop) 없는 비선형 최적화 알고리즘에 기반한 적응형 학습률 결정 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안한 방식의 알고리즘을 비선형 최적화 문제에 적용할 시 양자화 오차로 인한 성능 하락을 최소화시킬 수 있음을 확인하였다.