Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.535-535
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2012
We present a new synthetic route and characterization for ultra small sized PbS quantum dots in extreme quantum confinement with 1.5 to 2.9 nm in diameter. We obtained a series of nanocrystals with first absorption wavelength ranging from 580 to 820 nm (2.1-1.5 eV). To get this result, PbS quantum dots size is finely controlled by adjusting the growth temperature in the range of $70-95^{\circ}C$. We demonstrate that photoluminescence (PL) shows a red shift with respect to the first absorption peak that increases with decreasing PbS quantum dots size and ranges from about 500 to 125 meV as the mean PbS quantum dots diameter increases from 1.5 to 2.9 nm. We further created the assembled PbS quantum dot solids and investigated the transport properties for energy applications.
Quantum structures containing nanoparticles have attracted much attention because of their promising potential applications in electronic and optoelectronic devices operating at lower currents and higher temperatures. The quantum dot is a particle of matter so small that the addition or removal of an electron changes its properties in some useful way. The Quantum dots typically have dimensions measured in nanometers, where one nanometer is 10-9 meter or a millionth of a millimeter. The emission and absorption spectra corresponding to the energy band gap of the quantum dot is governed by quantum confinement principles in an infinite square well potential. The energy band gap increases with a decrease in size of the quantum dot. In this review paper, we will discuss the quantum dot and their application.
This paper presents an overview of the emerging field of quantum machine learning which promises an innovative expedited performance of current classical machine learning algorithms by applying quantum theory. The approaches and technical details of recently developed quantum machine learning algorithms that have been able to substantially accelerate existing classical machine learning algorithms are presented. In addition, the quantum annealing algorithm behind the first commercial quantum computer is also discussed.
We have considered optical nonlinearities of coupled quantum dots theoretically, where an exciton dipole-dipole interaction is mediated between the adjacent large and small quantum dots. For increasing a pump pulse area in resonance with the large quantum dot exciton the induced nonlinear refractive index of the small quantum dot exciton has been obtained. As the exciton dipole-dipole interaction depends on the relative orientation of two exciton dipoles, the optical nonlinearities for the directions parallel and perpendicular to the coupling axis of the two quantum dots are compared. The directional imbalance of optical nonlinearities in coupled quantum dots can be utilized for a polarization phase modulator by controlling a pump pulse area and propagation length.
Quantum machine learning (QML) is an area of quantum computing that leverages its principles to develop machine learning algorithms and techniques. QML is aimed at combining traditional machine learning with the capabilities of quantum computing to devise approaches for problem solving and (big) data processing. Nevertheless, QML is in its early stage of the research and development. Thus, more theoretical studies are needed to understand whether a significant quantum speedup can be achieved compared with classical machine learning. If this is the case, the underlying physical principles may be explained. First, fundamental concepts and elements of QML should be established. We describe the inception and development of QML, highlighting essential quantum computing algorithms that are integral to QML. The advent of the noisy intermediate-scale quantum era and Google's demonstration of quantum supremacy are then addressed. Finally, we briefly discuss research prospects for QML.
In the rapidly growing field of quantum computing, it is evident that a robust supply chain is needed for commercialization or large-scale production of quantum chips. As a result, the success of many R&D projects worldwide relies on the development of quantum chip foundries. In this paper, a variety of quantum chip foundries, particularly the ones creating photonic integrated circuit (PIC) quantum chips, are reviewed and summarized to demonstrate current technological trends. Global projects aiming to establish new foundries, as well as information regarding their respective funding, are also included to identify the evolutionary direction of quantum computing infrastructure. Furthermore, the potential application of lithium niobate as a novel material platform for quantum chips is also discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.114-115
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2021
In this paper, we would like to introduce the basic concepts of quantum key distribution techniques so far and the problems that need to be technically advanced. Quantum key distribution technology is a technology that generates non-tapable encryption keys and distributes them to both sender and receiver using the characteristics of Quantum, which is the minimum unit of physical quantity that can no longer be split. We would like to introduce BB84 protocol, a representative protocol of this technology, to explore realistic difficulties and future challenges.
Lim Lee;Yonghee Kim;Byung Jae Chun;Taek-Soo Kim;Seung-Kyu Park;Kwang-Hoon Ko;Ki-Hee Song;Hyunmin Park
Current Optics and Photonics
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v.7
no.6
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pp.761-765
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2023
We analyzed the absorption spectra of acetone in the 3.37 ㎛ mid-infrared range using the off-axis integrated cavity output spectroscopy technique to develop a real-time, in-line breath analysis device. The linear relationship between acetone concentration and absorption increase was confirmed as 0.32%/ppm, indicating that the developed device allows for a quantitative analysis of acetone concentration in exhaled breath. To further confirm the feasibility of using our device for breath analysis, we measured the acetone concentration of human breath samples at the sub-ppm level.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.611-613
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2021
Recently, research and development of quantum computers, which exceed the limits of classical computers, have been actively carried out in various fields. Quantum computers, which use quantum mechanics principles in a way different from the electrical signal processing of classical computers, have various quantum mechanical phenomena such as quantum superposition and quantum entanglement. It goes through a very complicated calculation process compared to the calculation of a classical computer for performing an operation using its characteristics. In order to utilize each element efficiently and accurately, it is necessary to visualize the data before driving the actual quantum computer and perform error verification, optimization, reliability, and verification. However, when visualizing all the data of various elements configured inside the quantum computer, it is difficult to intuitively grasp the necessary data, so it is necessary to visualize the data selectively. In this paper, we visualize the data of various elements that make up a quantum computer, and hierarchically visualize the internal circuit components of a quantum computer that are complicatedly configured so that the data can be observed and utilized intuitively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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