1. 양자 머신러닝 (QML, Quantum Machine Learning)의 개요 개념 특징 학습의 속도와 데이터 처리 능력을 혁신적으로 높이기 위해 중첩, 얽힘, 간섭 등 양자역학을 적용한 머신러닝 기술 – 양자 병렬 처리를 통해 복잡한 계산을 고전 컴퓨터보다 빠르게 수행 – 방대한 데이터를 효율적으로 처리하여 기존에 발견하기 힘든 패턴 발견 세스 로이드(Seth Lloyd) 등은 2009년 선형 연립방정식을 양자
1. 가트너 2025년 10대 전략 기술 트렌드 개요 가트너(Gartner)에서 발표한 “2025년 기업들이 주목해야 할 10대 전략 기술 트렌드“는 AI의 필요성과 위험성, 새로운 컴퓨팅 영역, 인간-기계 시너지의 확장을 포괄 2. 가트너 2025년 10대 전략 기술 구분 전략 기술 활용 전망 AI 필수사항 및 위험 에이전틱 AI (Agentic AI) 사용자가 정의한 목표를 달성하기 위해 자율적으로 계획하고
I. 양자 암호 기술의 개요 가. 양자 암호 기술의 개념 양자의 중첩, 얽힘, 불확정성 특성 기반 도청이 불가능한 안전한 통신을 위한 암호 기술 나. 양자 암호 기술의 필요성 현대 암호 기술의 수학적 계산 복잡도에 의존하는 근본적 보안 취약성 대응 필요 기존 컴퓨팅 한계를 넘는 고성능 양자 컴퓨터의 출현 및 이를 활용한 공격 위협 대두 양자
I. 컴퓨팅 패러다임 혁신, 양자컴퓨팅 등장배경 [기존 컴퓨팅의 한계] – 폰노이만 컴퓨팅 성능 한계 – 추론, 판단 연산 어려움 – 트랜지스터 집적률 한계 – 암호화 기법 안전성 한계 [양자컴퓨팅 등장배경] – Qubit 기반 성능한계 극복 – 인공지능 연산 최적화 – 칩 소형화 한계 극복 – PQC Suit B 알고리즘 필요 폰노이만 시스템 한계 극복 및