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기존 인공지능 기술을 뛰어넘는 양자 인공지능 알고리즘 개발
우리 대학 전기및전자공학부 및 AI 양자컴퓨팅 IT 인력양성연구센터장 이준구 교수 연구팀이 독일 및 남아공 연구팀과의 협력 연구를 통해 비선형 양자 기계학습 인공지능 알고리즘을 개발했다고 7일 밝혔다.
양자 인공지능은 양자컴퓨터의 발전과 함께 현재의 인공지능을 앞설 것으로 크게 기대되고 있으나 연산 방법이 전혀 달라 새로운 양자 알고리즘의 개발이 절실하다. 특히 양자컴퓨터는 본질적으로 일차방정식을 잘 푸는 선형적 성질을 가지고 있어 복잡한 데이터를 다루는 비선형적 기계학습에 어려움이 존재했다. 하지만 이번 연구를 통해 비선형 커널이 고안되어 복잡한 데이터에 대한 양자 기계학습이 가능하게 됐다. 특히 이준구 교수팀이 개발한 양자 지도학습 알고리즘은 학습에 있어 매우 적은 계산량으로 연산이 가능하다. 따라서 대규모 계산량이 필요한 현재의 인공지능 기술을 추월할 가능성을 제시한 것으로 평가를 받고 있다.
이준구 교수팀은 학습데이터와 테스트데이터를 양자 정보로 생성한 후 양자 정보의 병렬연산을 가능하게 하는 양자포킹 기술과 간단한 양자 측정기술을 조합해 양자 데이터 간의 유사성을 효율적으로 계산하는 비선형 커널 기반의 지도학습을 구현하는 양자 알고리즘 체계를 만들었다. 이후 IBM 클라우드 서비스를 통해 실제 양자컴퓨터에서 양자 지도학습을 실제 시연하는 데 성공했다.
KAIST 박경덕 연구교수가 공동 제1 저자로 참여한 이번 연구결과는 국제 학술지 네이처 자매지인 `npj Quantum Information' 誌 2020년 5월 6권에 게재됐다. (논문명: Quantum classifier with tailored quantum kernel).
기계학습에 있어 중요한 문제 중 하나는 주어진 데이터의 특징(feature)을 구분해 분류하는 것이다. 간단한 예로 동물 이미지 학습데이터에서 입, 귀 등의 특징을 바탕으로 분류하기 위한 결정 경계(decision boundary)를 학습하고 새로운 이미지가 입력되었을 때 개 또는 고양이로 분류하는 작업을 생각해볼 수 있다. 데이터의 특징들이 잘 나타나는 경우에는 선형적 결정 경계만으로 분류할 수 있다. 그러나 입과 귀 모양의 특징으로만 개와 고양이를 분류하기 쉽지 않다면 새로운 결정 경계를 찾기 위해 특징에 관한 정보 공간의 차원을 확장해야 하는데 이러한 과정에서 비선형 커널 기술이 필요하다.
양자컴퓨팅은 고전 컴퓨팅과는 달리 큐비트(quantum bit, 양자컴퓨팅 정보처리의 기본 단위)의 개수에 따라 정보 공간의 차원이 기하급수적으로 증가하기 때문에 이론적으로 고차원 정보처리에 있어 기하급수적으로 뛰어난 성능을 낼 수 있다.
연구팀은 이러한 양자컴퓨팅의 장점을 활용해 데이터 특징 대비 기하급수적인 계산 효율성을 달성하는 양자 기계학습 알고리즘을 개발했다. 이 교수 연구팀이 개발한 이 알고리즘은 저차원 입력 공간에 존재하는 데이터들을 큐비트로 표현되는 고차원 데이터 특징 공간(feature space)으로 옮긴 후, 양자화된 모든 학습데이터와 테스트데이터 간의 커널 함수를 양자 중첩을 활용해 동시에 계산하고 테스트데이터의 분류를 효율적으로 결정한다. 이때 사용되는 양자 회로의 계산 복잡도는 학습 데이터양에 대해서는 선형적으로 증가하나, 데이터 특징 개수에 대해서는 불과 로그(log)함수로 매우 천천히 증가하는 장점이 있다.
연구팀은 이와 함께 양자 회로의 체계적 설계를 통해 다양한 양자 커널 구현이 가능함을 이론적으로 증명했다. 커널 기반 기계학습에서는 주어진 입력 데이터에 따라 최적 커널이 달라질 수 있으므로, 다양한 양자 커널을 효율적으로 구현할 수 있게 된 점은 양자 커널 기반 기계학습의 실제 응용에 있어 매우 중요한 성과다.
연구팀은 IBM이 클라우드 서비스로 제공하는 다섯 개의 큐비트로 구성된 초전도 기반 양자 컴퓨터에서 이번에 개발에 성공한 양자 기계학습 알고리즘을 실험적으로 구현해 양자 커널 기반 기계학습의 성능을 실제 시연을 통해 이를 입증하는 데 성공했다.
이 연구에 참여한 박경덕 연구교수는 "연구팀이 개발한 커널 기반 양자 기계학습 알고리즘은 수년 안에 상용화될 것으로 예측되는 수백 큐비트의 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 컴퓨팅의 시대가 되면 기존의 고전 커널 기반 지도학습을 뛰어넘을 것ˮ이라면서 "복잡한 비선형 데이터의 패턴 인식 등을 위한 양자 기계학습 알고리즘으로 활발히 사용될 것ˮ이라고 말했다.
한편 이번 연구는 각각 한국연구재단의 창의 도전 연구기반 지원 사업과 한국연구재단의 한-아프리카 협력기반 조성 사업, 정보통신기획평가원의 정보통신기술인력 양성사업(ITRC)의 지원을 받아 수행됐다.
관련 논문: https://www.nature.com/articles/s41534-020-0272-6
2020.07.07
조회수 20712
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장소에 따라 유용한 앱이 한눈에..
한동수 교수
- 위치에 따라 유용한 앱을 자동으로 추천해주는 앱 스토어 ‘플레이스 앱스’ 개발 -
“버스 정류장에 도착했더니 버스 운행정보 앱을 추천해줘서 유용하게 썼어요. 다른 장소로 갔더니 또 그곳에 잘 맞는 어플을 추천해줘서 신기하기도 하구요. 카톡만 쓰던 스마트폰을 이제 진짜로 스마트하게 사용할 수 있겠네요”
SNS시대가 도래하면서 정보는 우리가 애써서 찾는 것이 아니라, 정보가 우리에게로 다가오고 있다. 이러한 흐름을 이용한 앱이 KAIST 연구진에 의해 개발됐다.
KAIST(총장 서남표)는 전산학과 한동수 교수 연구팀이 스마트 폰 소지자가 특정 위치에 접근하면 해당 장소 근처에서 사용할 수 있는 앱을 자동으로 추천해 주는 위치 기반 앱 스토어 ‘플레이스 앱스(PlacesApps)’를 개발했다고 21일 밝혔다.
이 앱은 지난 15일부터 18일까지 서울 코엑스에서 열린 ‘2012 월드 IT 쇼(World IT Show 2012)에서 선보여 참가자들로부터 커다란 호응을 받았다.
사용자가 자신이 원하는 앱을 키워드나 카테고리 검색을 통해 찾는 기존의 방식과는 달리, 개발된 앱은 특정 위치에서 사용 가능한 앱을 자동으로 추천하고 추천된 앱을 사용자가 선택하는 방식이다.
예를 들면 버스를 타려고 정류장에 도착하면 버스 운행 관련 앱이 추천되고, 관광지에 가면 해당 관광지를 소개하는 앱이 추천된다. 또한 코엑스와 같이 복잡한 건물로 들어서면 코엑스의 다양한 정보를 한 눈에 확인할 수 있는 ‘myCoex’ 앱이 추천된다.
이에 따라 원하는 앱을 실시간으로 찾아 활용하는 것에 익숙하지 않은 사람들이 새로운 앱을 접하고 사용하는 환경을 획기적으로 개선해 줄 것으로 기대된다.
한동수 교수는 “현재 대전 KAIST 주변과 서울 코엑스를 중심으로 시범 서비스를 실시하고 있는 ‘플레이스 앱스’에는 아직 등록된 앱이 많지 않아 서비스를 제공하는 데 한계가 있다”며 “앞으로 다양한 장소에 많은 앱을 등록해 사용자들이 불편함 없이 사용할 수 있도록 할 것”이라고 말했다.
앞으로 한 교수는 플레이스 앱스의 기능을 보강해 위치 기반 앱 스토어 기술의 상용화에 관심을 보이는 국내 앱 스토어 운영 기업에 기술을 제공하거나, 해외 특허가 확보되면 구글, 애플과의 협력도 모색할 계획이다.
한 교수 연구실에서 고안한 위치 기반 앱 스토어와 관련된 2건의 발명은 지난해와 올해 각각 국내 특허로 등록되었고 국제 특허 출원을 위한 PCT 출원도 완료된 상태다.
향후에도 KAIST ISI LAB에서는 PlacesApps 앱 스토어의 기능을 더욱 보강하고 등록되는 앱의 종류도 보강하여 PlaceApps의 유용성을 널리 알려 많은 사용자들이 사용케하고 구글, 애플, 삼성, SKT등 앱 스토어를 운영하는 기업에서도 카이스트에서 개발한 위치 기반 앱 스토어의 기술을 채택하여 사용하도록 노력할 계획이다.
<작동 원리>위치 기반 앱 스토어인 ‘PlacesApps’가 특정 위치에 머무르는 사용자에게 해당 장소에서 사용하면 유용한 앱을 추천하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필요하다.
1. 앱 개발자가 위치 기반 방식으로 자신의 앱을 사용자에게 노출시키기 위해서는 PlacesApps에서 제공하는 앱 등록 사이트(http://placesapps.com/wp/)에 자신의 앱을 위치 정보와 함께 등록한다. 이때 등록을 위해서는 로그인 하는 절차가 필요하다. 위치 정보는 주소를 입력한 뒤 맵 상에 표시되는 마커를 이동시켜 위치를 선택한다. 아래 그림은 myCoex를 서울 삼성동 코엑스에 등록하는 화면의 일부를 보여주고 있다. 그 밖의 앱 등록 절차는 구글 Playstore나 SKT T-Store와 크게 다르지 않다. 다만 일반적인 앱 스토어는 바이러스 체크 등의 기능이 필요한데 PlacesApps에는 그러한 기능이 없어 기존의 앱 스토어에 등록된 앱 만을 등록할 수 있다.
2. 등록된 앱이 원하는 위치에 올바르게 등록되었는지 PlacesApps 웹 사이트(http://placesapps.com/wp/) 상에서 확인한다. 등록된 앱을 확인하는 데 있어서는 로그인 절차는 필요치 않다. 현재는 코엑스 주변과, 카이스트 주변, 그리고 뉴욕 맨하탄 주변에 몇 개의 앱을 등록하고 베타 테스트를 진행하고 있다. 아래 그림은 코엑스 주변에 등록되어 사용 가능한 앱들과 myCoex 앱을 선택한 상태의 화면이다.
3. 위의 코엑스 주변과 같이 특정 위치에서 사용 가능한 앱 들이 PlacesApps에 등록된 상태에서 스마트 폰 사용자가 PlacesApps 앱을 구동시키면 해당 위치에서 사용 가능한 앱 들이 맵 상에 표시되거나 리스트 형태로 표시된다. 사용자는 표시된 앱에서 원하는 앱을 선택하여 자신의 스마트 폰에 내려 받고 구동하여 사용하게 된다. 아래 그림은 코엑스 주변에 머무는 스마트폰 사용자가 PlacesApps를 구동하였을 때 코엑스 주변에서 사용 가능한 앱을 맵 상에 보여주는 화면의 스냅 샷이다. 사용자는 자신의 주변에 사용 가능한 앱이 다수 존재함을 확인할 수 있고 어떤 종류의 앱이 존재하는 지도 쉽게 확인할 수 있으며, 필요한 앱이 확인되면 해당 앱을 내려 받아 사용함으로써 앱을 찾는 노력을 획기적으로 개선할 수 있다.
2012.05.22
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