대한전자공학회
The Institute of Electronics and Information Engineers
| 행 사 명 | 퀀텀인공신경망 기술과 자율이동체 응용
“Quantum Neural Network Theory and Applications to Autonomous Mobility”
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| 일 시 | 2023년 10월 26일(목) - 27일(금) |
| 장 소 | 온라인 |
| 주 최 | 대한전자공학회 통소사이어티 |
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초대의 말씀
통신 분야에서 연구 및 개발에 종사하시는 귀하 및 귀사의 무궁한 발전을 기원합니다. 대한전자공학회에서는 퀀텀인공신경망 기술과 자율이동체 응용” 강좌를 준비하였습니다. 통신, 네트워크, 그리고 모빌리티 분야에도 딥러닝(Deep Learning)기술을 활발히 적용한지 오랜 시간이 흘렀고 이를 기반으로 하여 많은 발전을 이루어 왔습니다. 더불어 2023년부터는 거대언어모델과 GPT기술의 발달로 이러한 관심이 다시 가속화되고 있습니다. 이러한 발전은 통신 분야에서도 활발하게 이루어지고 있어 자율이동체 및 분산학습 등의 연구분야에서 많은 연구 성과가 나오고 있습니다. 이러한 발전에 힘입어 여러 학술 단체에서 딥러닝에 관한 많은 기술강좌를 열어 그 핵심 기술들을 소개하고 이해하려 노력하고 있습니다. 하지만, 많은 경우 응용한 사례 소개에 집중되고 있어서 통신, 네트워크, 그리고 모빌리티 연구 분야에 종사하는 대학원생 및 연구원들이 심도 있는 이해를 바탕으로 논문을 쓰는 데에는 부족함이 있는 것이 사실입니다. 이러한 요구에 발맞추어 통신, 네트워크, 그리고 모빌리티 분야의 대학원생이라면 광범위하게 도움이되는 단기강좌로 만들겠다는 취지로 최근 많은 분야에서 다양한 관심을 가져온 퀀텀인공신경망 주요 기초 기술과 더불 모빌리티 기술에 필수적으로 논의되는 강화학습으로의 적용인 퀀텀강화학습에 대한 이론과 모빌리티 응용 구현에 대해 깊이있게 논하는 시간을 갖습니다. 다양하게 구성된 이번 강좌를 통하여 퀀텀인공신경망 연구의 저변을 넓히고 대학원생 및 연구원들이 인공지능을 이용한 연구 논문 작성에 도움이 되기를 진심으로 기원합니다. 감사합니다. 2023년 9월
대한전자공학회 통신소사이어티 회장 유명식 프로그램 위원장 김중헌 |
< 1일차 >
● 09:20-09:30 환영사
● 09:30-10:30 김중헌 교수(고려대)
제 목 : 인공신경망의 선행적 이해
강의개요 : 본 워크샵은 퀀텀인공신경망에 대해서 다룬다. 이에 인공신경망에 대한 선행적인 이해를 필수로 한다. 따라서 인공신경망 기술의 기본에 대해서 논하고 이를 기반으로 한 CNN기술에 대해서도 심도 있게 논한다.
제 목 : 심층강화학습의 기초 및 모빌리티 응용
강의개요 : 인공신경망의 이해를 바탕으로 하여 인공신경망을 이용한 강화학습 기술인 심층강화학습에 대해서 논한다. 더불어 이러한 심층강화학습의 모빌리티 응용에 대한 연구성과와 현재 트랜드를 심도 있게 논한다.
● 11:40-13:00 중 식
제 목 : 퀀텀컴퓨팅의 기초 – 큐빗과 양자상태
강의개요 : 본 강좌에서는 이전 강의에서 언급한 인공신경망 기술의 퀀텀컴퓨팅기반 설계를 위하여 가장 기본적인 퀀텀컴퓨팅 및 알고리즘의 단위인 큐빗에 대해서 이해하고 그에 기반한 양자상태의 개념에 대해서 논한다.
제 목 : 퀀텀 게이트 및 퀀텀 회로
강의개요 : 퀀텀컴퓨팅 이론의 구현을 위한 퀀텀 게이트 설계에 대해서 다루며 관련 수학이론에 대해서 논한다. 더불어 다양한 퀀텀회로의 구성과 이러한 회로의 최적화에 대해서도 다양한 예제르 통해서 논한다.
< 2일차 >
● 09:30-10:30 김중헌 교수(고려대)제 목 : 퀀텀 게이트 및 최적화 이론과 통신네트워크 응용
강의개요 : 퀀텀컴퓨팅에 대한 기본적인 이해를 바탕으로 퀀텀 게이트 설계에 대해서 다뤄 퀀텀컴퓨팅 개념의 실질적인 구현에 대해서 논한다. 이를 바턍으로 하여 Quantum Approximate Optimization Algorithm (QAOA)기반 최적화 이론의 개념과 그의 통신네트워크 응용의 연구결과를 심도있게 다룬다.
제목: 퀀텀인공신경망의 이해
강의개요: 본 워크샵은 퀀텀 인공신경망의 구조와 특징에 대해서 다룬다. 이러한 개념을 기반으로 하여 왜 퀀텀인공신경망이 기본적인 인공신경망에 대해서 더 나은 성능을 가지는지를 다각도로 논의한다.
● 11:40-13:00 중 식
제 목 : 퀀텀강화학습 기초 및 모빌리티 응용
강의개요 : 본 강좌에서는 이전 강의에서 언급한 인공신경망 기술의 퀀텀컴퓨팅기반 설계를 위하여 가장 기본적인 퀀텀컴퓨팅 및 알고리즘의 단위인 큐빗에 대해서 이해하고 그에 기반한 양자상태의 개념에 대해서 논한다.
제 목 : 퀀텀 연합학습 및 퀀텀 분할학습
강의개요 : 본 강좌에서는 분산딥러닝에서 대표적으로 다뤄지는 연합학습과 분할학습 알고리즘들이 어떻게 퀀텀컴퓨팅 개념 하에 설계되고 있는지와 그에 대한 성능에 대해서 심도 있게 다룬다. 더불어 그 성능의 향상과 연구의 방향성에 대해서 논한다.
