이번 연구는 양자 컴퓨터가 가지는 중첩의 특성을 이용하여 음악을 만들어 보고자 하는 의도에서 시작하였다. 기존의 음악은 작곡가가 작곡한 것에 제한되는 특징을 가진다. 하지만, 양자 컴퓨터의 중첩을 이용한 음악은 제한된 범위 내에서 실행 시에 변화되는 음악적 특징을 가진다. 이를 이용하여, 실행 시에 특정 화음을 기준으로 변화하는 음악을 만들 수 있을 것이다. 이번 논문에서는 양자 컴퓨터와 기존 컴퓨터를 연결하여 소리를 발생시킨다, 그리고 중첩의 성질을 적용하여 변화하는 음을 만들어내는 것에 중점을 둔다.
A quantum computer, based on quantum mechanics, is a paradigm of information processing that can show remarkable possibilities of exponentially improved information processing. This paradigm can be solved in a short time by calculating factoring problem and discrete logarithm problem that are typically used in public key cryptosystems such as RSA(Rivest-Shamir-Adleman) and ECC(Elliptic Curve Cryptography). In 2013, Lei et al. proposed a secure NTRU-based key distribution protocol for quantum computing. However, Lei et al. protocol was vulnerable to man-in-the-middle attacks. In this paper, we propose a NTRU(N-the truncated polynomial ring) key distribution protocol with mutual authentication only using NTRU convolution multiplication operation in order to maintain the security for quantum computing. The proposed protocol is resistant to quantum computing attacks. It is also provided a secure key distribution from various attacks such as man-in-the middle attack and replay attack.
Today some many types of 3D display are developed but that are not possibly multiviewer, multiview and full parallax. Our new research work uses the Quantum optic to develop 3D display. Quantum mechanically, we can think of the first photon making a virtual transition to the second state. If the second photon appears within the lifetime of that state, the absorption sequence to the third level can be completed. When the electron, located in the third state, shifts to the first state, that electron emits one visible photon. We controlled the two invisible lights to draw a pixel in volume.
양자얽힘 상태를 만들어내는 것은 매우 중요하다. 근거리에 있는 두 계를 양자얽힘 상태로 만드는 것은 그리 어렵지 않으나 직접 상호작용이 불가능 할 정도로 멀리 떨어져서 고정되어 있는 계들을 양자적으로 얽히게 하는 것은 어려운 문제 중의 하나다. 본 논문에서는 먼 거리에 떨어져있는 스핀-1/2입자들 사이에 양자얽힘 상태를 직접적인 상호작용이 아니라 제 삼의 스핀-l/2를 이용하여 생성할 수 있다는 것을 보였다. 상호작용으로는 $F\"{o}rster$ 상호작용과 스핀-스핀 교환 상호작용을 사용하였다.
Quantum-dot cellular automata (QCA) is an alternative complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) technology that is used to implement high-speed logical circuits at the atomic or molecular scale. In this study, an optimal 2-to-4 decoder in QCA is presented. The proposed QCA decoder is designed using a new formulation based on the MV32 gate. Notably, the MV32 gate has three inputs and two outputs, which is equivalent two 3-input majority gates, and operates based on cellular interactions. A multilayer design is suggested for the proposed decoder. Subsequently, a new and efficient 3-to-8 QCA decoder architecture is presented using the proposed 2-to-4 QCA decoder. The simulation results of the QCADesigner 2.0.3 software show that the proposed decoders perform well. Comparisons show that the proposed 2-to-4 QCA decoder is superior to the previously proposed ones in terms of cell count, occupied area, and delay.
본 연구는 상태관리를 위한 새로운 모델, Quantum State Management (QSM)을 제안한다. QSM은 어플리케이션의 상태를 Quantum이라는 최소 단위로 나누어 비동기 및 병렬처리를 최적화하며, 상태의 추적가능성을 높이는 모델이다. 본 연구에서는 QSM의 개념을 제시하고 이를 Flux 패턴의 Redux와 비교하여 QSM이 갖는 장점과 비교한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2702-2719
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2013
A new optimal scheme based on curvelet transform is proposed for retinal image enhancement (RIE) using real-coded quantum genetic algorithm. Curvelet transform has better performance in representing edges than classical wavelet transform for its anisotropy and directional decomposition capabilities. For more precise reconstruction and better visualization, curvelet coefficients in corresponding subbands are modified by using a nonlinear enhancement mapping function. An automatic method is presented for selecting optimal parameter settings of the nonlinear mapping function via quantum genetic search strategy. The performance measures used in this paper provide some quantitative comparison among different RIE methods. The proposed method is tested on the DRIVE and STARE retinal databases and compared with some popular image enhancement methods. The experimental results demonstrate that proposed method can provide superior enhanced retinal image in terms of several image quantitative evaluation indexes.
다중 프로세서 환경에서 경성 실시간 태스크 집합의 스케줄링 문제를 해결하는 Pfair 스케줄링 알고리즘은 고정된 퀀텀 크기를 기반으로 한다. 최근 mode change 환경에서 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 방법이 제안되었는데, 이 방법에서는 태스크들의 주기가 감소되는 경우만을 다루고 있다. 본 논문에서는 태스크들의 주기가 증가되는 경우까지도 고려하여 최대 퀀텀 크기를 동적으로 결정하는 개선된 방법을 제안하였고 모의실험에서 이를 구현하여 효율성을 입증하였다.
CMOS (complementary metal-oxide-semiconductor)의 소형화에 대한 한계를 극복할 수 있는 대체 기술 중 하나인 양자 셀룰라 오토마타 (QCA; quantum cellular automata)는 나노 단위의 셀들로 이루어져 있고, 전력의 소모량이 매우 적은 것이 특징이다. QCA를 이용한 다양한 회로들이 연구되고 있고, 그 중에서 XOR (exclusive-OR)게이트는 오류 검사 및 복구에 유용하게 사용되고 있다. 기존의 XOR 논리 게이트는 확장성이 부족하고, 클럭 구간의 수가 많이 소요되며, 실제 구현에 어려움이 있는 경우가 많다. 이러한 단점을 극복하기 위해 클럭 구간의 수를 단축한 다수결 게이트를 이용한 XOR 논리 게이트를 제안한다. 제안한 회로는 기존의 XOR 논리 게이트들과 비교 분석하고 그 성능을 검증한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권2호
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pp.47-54
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2023
This article reviews recent advances and perspectives in neuroscience related to consciousness, cognition, and neural networks in the brain. The neural mechanisms underlying cognitive processes, such as perception, attention, memory, and decision-making, are explored. The article also examines how these processes give rise to our experience of consciousness. The implications of these findings for our understanding of the brain and its functions are presented, as well as potential applications of this knowledge in fields such as medicine, psychology, and artificial intelligence. Additionally, the article explores the concept of a quantum viewpoint concerning consciousness, cognition, and creativity and how incorporating DNA as a key element could reconcile classical and quantum perspectives on human behaviour, consciousness, and cognition, as explained by genomic psychological theory. Furthermore, the article explains how the human brain processes external stimuli through the sensory nervous system and how it can be simulated using an artificial neural network (ANN) consisting of one input layer, multiple hidden layers, and an output layer. The law of learning is also discussed, explaining how ANNs work and how the modification of weight values affects the output and input values. The article concludes with a discussion of future research directions in this field, highlighting the potential for further discoveries and advancements in our understanding of the brain and its functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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