(19) 민 특허청(KR)

(12) 등 특허공보(B1)

(45) 공고 2017 01월24

(11) 등 10-1699414

(24) 등 2017 01월18

(51) 특허 (Int. Cl.)

G06K 9/38 (2006.01) G06K 9/62 (2006.01)

G06N 99/00 (2010.01)

(52) CPC특허

G06K 9/38 (2013.01)

G06K 9/6227 (2013.01)(21) 원 10-2015-0143833

(22) 원 2015 10월15

심사청 2015 10월15

(56) 술 사 헌

JP2013114596 A

JP2014241484 A

KR1020080106911 A

(73) 특허

울시립 산 단

울특별시 동 울시립 163 ( 동,울시립 내)

(72)

안도열

울특별시 양재 1109, 6동 1505 (동, 림가 아 트)

(74) 리

, 강태훈, 나 균

체 청 수 : 18 심사 : 경

(54) 트 양 역 공 시각 시스 연산

(57) 약

본 트 양 역 공 시각 시스 연산 에 술 , 보다 상 게 공 시

각 복 주 심 간 계 간 상 트 양 역 공 시각

시스 연산 에 것 다.

본 간 상 리 극 간 상 징 에 트

양 역 공 시각 시스 연산 안 것 다.

도 - 도1

등록특허 10-1699414

- 1 -

(52) CPC특허

G06N 99/002 (2013.01)

지원 가연 개 사업

과 고 1711028311

처 미 창 과

연 리 보통신 술진

연 사업 IT·SW 산업원천 술개

연 과 양 암 통신망 통 신뢰 검 술 QKD 고도 심 술 개

여 1/1

주 에스 (주)

연 간 2015.06.01 ~ 2016.05.31

등록특허 10-1699414

- 2 -

청

청 1

양 시스 (quantum system) 여 공 시각(machine vision)에 상 간 식 연산 에

어 ,

1 상 심 들 간 계 도 1 과, 2 상 심 들 간 계 도

2 간 사도에 수 링 ;

상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지

양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1 과 2

탐색 ;

포 양 시스 공 시각 상 식 연산 .

청 2

1 에 어 ,

상 링 상 1 상 심 들 간 계 고, 상 상 1 상 심 들

간 계 집 상 1 링 고,

상 2 상 심 들 간 계 고, 상 상 2 상 심 들 간 계 집

상 2 링 것 특징 양 시스 공 시각 상 식 연산

.

청 3

1 에 어 ,

상 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 4

3 에 어 ,

상 양 시스 체 극 상 징(Ising) 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 5

4 에 어 ,

상 징 트 스 -포 커 링 리 것 특징 양 시스

공 시각 상 식 연산 .

청 6

1 에 어 ,

상 양 시스 상 수에 에 지 가지 리 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 7

양 시스 여 상 간 식 공 시각 에 어 ,

등록특허 10-1699414

- 3 -

1 상 득 듈;

상 득 1 상 심 들 간 계 1 도 고, 2 상 심 들 간 계

2 도 ;

상 도 상 1 상 2 리;

포 고,

상

상 리에 상 1 상 2 간 사도에 수 링 ;

상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지

양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1 과 2

탐색 ;

포 것 특징 양 시스 공 시각 .

청 8

7 에 어 ,

상

상 1 상 심 들 간 계 고, 상 상 1 상 심 들 간 계 집

상 1 링 고,

상 2 상 심 들 간 계 고, 상 상 2 상 심 들 간 계 집

상 2 링 것 특징 양 시스 공 시각 .

청 9

7 에 어 ,

상 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 양

시스 공 시각 .

청 10

공 지 (artificial intelligence) 계 습(machine learning) 식 고

연산 에 어 ,

상 연산 양 시스 (quantum system)과 연결 고,

1 들 간 계 도 1 과, 2 들 간 계 도

2 간 사도에 수 링 ;

상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지

양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1 과 2

탐색 ;

포 양 시스 공 지 계 습 식 연산 .

청 11

양 시스 (quantum system) 여 공 시각(machine vision)에 상 간 식 연산 에

어 ,

1 상 심 들 간 계 도 1 과, 2 상 심 들 간 계 도

2 간 사도에 수 단계;

상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지

등록특허 10-1699414

- 4 -

양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1 과 2

탐색 단계;

포 양 시스 공 시각 상 식 연산 .

청 12

11 에 어 ,

상 수 단계

상 1 상 심 들 간 계 고, 상 상 1 상 심 들 간 계 집

상 1 링 고,

상 2 상 심 들 간 계 고, 상 상 2 상 심 들 간 계 집

상 2 링 것 특징 양 시스 공 시각 상 식 연산

.

청 13

11 에 어 ,

상 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 14

13 에 어 ,

상 양 시스 체 극 상 징(Ising) 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 15

14 에 어 ,

상 징 트 스 -포 커 링 리 것 특징 양 시스

공 시각 상 식 연산 .

청 16

11 에 어 ,

상 양 시스 상 수에 에 지 가지 리 포 것 특징 양

시스 공 시각 상 식 연산 .

청 17

공 지 (artificial intelligence) 계 습(machine learning) 식 고

연산 연산 에 어 ,

상 연산 에 1 들 간 계 도 1 과, 2 들 간

계 도 2 간 사도에 수 단계;

상 1 상 2 리 상태 변수 링 수 양 시스 과 상 연산 연결

단계;

상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지

양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1 과 2

탐색 단계;

포 양 시스 공 지 계 습 식 연산 .

등록특허 10-1699414

- 5 -

청 18

11 내지 17 어 실 그 어 것 특징 컴퓨

에 독 가 매체.

술 야

본 트 양 역 공 시각 시스 (machine vision system) 연산 에 술 ,[0001]

보다 상 게 공 시각 복 주 심 간 계 간 상 트

양 역 공 시각 시스 연산 에 것 다.

경 술

간 재 체 식, 지식 , , 습 연 언어 처리 등 여러 야에 계 통 보다 뛰[0002]

어난 가지고 다. 에 , 계 간 사고 식 거나 가 복

계산 식 거쳐야 므 상당 어 움 고 다.

그 에 간 시각 지 거나 가 여 공 시각 시스 [0003]

에 루 고 다.

공 시각 복 계산 결 여 양 컴퓨 양 역 계산 수 [0004]

다.

, 링 계(Turing machine) 1936 앨런 링(Alan Turing)에 계산 시스[0005]

(theoretical computing system)에 당 다. 다 링 계 시뮬 트(simulate) 수

링 계 링 계(Universal Turing Machine, UTM) 고 다. 처 - 링 (Church-Turing

thesis) 어 실 (practical) 계산 도 UTM 등가(equivalent) 집 (subset) 갖

다 특징 나타낸다.

양 컴퓨 계산 수 나 그 상 양 과(quantum effect)들 [0006]

리 시스 (physical system) 다. 다 양 컴퓨 시뮬 트 수 양 컴퓨

양 컴퓨 (Universal Quantum Computer-UQC) 고 다.

1981 리처드 P. 만(Richard P. Feynman) 양 컴퓨 들 특 계산 UTM 보다 욱 과[0007]

결 사 수 , 처 - 링 도 사 수 다고 다.

내 International Journal of Theoretical Physics, Vol. 21(1982) pp.467-488에 재 만 R.P.

"Simulating Physics with Computers"에 재 어 다.

들어, 만 양 컴퓨 가 UTM 사 보다 시뮬 트 양 시스 어 특 (property)[0008]

에 지수 (exponentially) 욱 계산 가 게 어 다 양 시스 시뮬 트

사 수 다고 다.

1. 양 계산에 근[0009]

양 컴퓨 들 계 운 에 가지 근 다. 나 근 양 계산 "[0010]

(circuit model)"에 당 다. 러 근 에 들(qubits) 컴 (compiled) 알고리

리 게 트(logical gate) 순 에 동 다. 양 컴퓨 (circuit model quantum

computer)들 실 실 과 에 어 가지 심각 애(serious barrier)들 가지고 다. 에

들(qubits) 나 게 트 시간(single-gate time)보다 욱 간 시간 동안 런트

(coherent)가 지 도 다. 러 양 컴퓨 들 동 양

에러 (quantum error correction) 고 리 동 들 에 생 다. 양 에러

나 게 트 시간 약 1000 시간 간격 동안 양 런스(quantum coherence) 지 수

양 컴퓨 들 없 수 수 없다. 양 컴퓨 들 보 닛(basic

information unit)들 런스 갖 들 개 맞 수많 연 들

등록특허 10-1699414

- 6 -

었다. 내 Shor, P. W. "Introduction to Quantum Algorithms", arXiv.

org:quantph/0005003(2001), pp. 1-27 에 재 어 다. 같 술 야 실 양 컴퓨 들

계 고 운 지 런스 상시 여 체 고

다.

2. [0011]

들 양 컴퓨 에 보 단 들 사 다. UTMs 내 트들과 같 , 들 어도 [0012]

개 다 양(quantity) 나타낼 수 다. 보가 실 리 (actual physical device)

미 수 , 리 에 보 단 체 미 수도 다.

들 고 지 트 개 다. 고 보 "0" 과 "1" [0013]

가지 다 상태들 수 다. 리 러 개 다 상태들 ,

압 같 다 고 별 가지 고 보 리 상태들에

, 트 상태 양(quantity) 고 리 다. 역시 "0" 과 "

1" 가지 다 리 상태들 포 수 다. 리 러 가지 다 상태들

, 압 같 다 고 별 가지 양 보 리 상

태들에 , 트 상태 양(quantity) 양 리 다. 러 상태들

리량(physical quantity) 계 양 같 동 다 , 상 "0"과 "1" 첩 공

간(superposition)에 가 수 다. , 동시에 "0"과 "1" 상태 재 수 , 동시

에 상 가지 상태에 계산 수 수 다.

3. 도 [0014]

양 컴퓨 들 사 에 어 , 많 다 드웨어 트웨어 근 들 다. 나 드웨어[0015]

근 알루미 (aluminum) 니 (niobium)과 같 도 질 집 들 사 것

다.

도 집 들 계 고 과 에 포 술들 과 들 집 에 사 술[0016]

들 스들과 사 다.

도 들 도 집 에 포 수 도 에 당 다. 도 들 보[0017]

사 리량에 가지 고리 수 다. 들어, 도 들

Makhlin et al., 2001, Reviews of Modern Physics 73, pp. 357-400에 (charge)

(device), 럭스(flux) 상(phase) 들 수 다. 들 상태들에

보 고 처리 , 단 들 쿠 (Cooper pair)들 리 어 다. 쿠

2e 포 , 들어, 포 상 (phonon interaction)에 께 개 들

다. 내 Nielsen and Chuang, Quantum Computation and Quantum Information,

Cambridge University Press, Cambridge(2000), pp. 343-345에 재 어 다. 럭스 들 보

(magnetic flux)과 변수에 보 통 여 다. 상 들 상

역들 사 도 상 차 과 변수 보 다. 근, 개 그

상 , 럭스 상 도(degree of freedom) 사 리드(hybrid) 들 개 었다.

내 들어, 미 등 특허 No. 6,838,694 미 특허 원 No. 2005-0082519(미 공개특허

2005/0207718 A1)에 재 어 다.

4. 계산 복 도 (Computational Complexity Theory)[0018]

컴퓨 과 에 , 계산 복 도 원 연 계산 (theory of computation)과 주어진[0019]

계산 결 계산 다. 시간과 공간과 같 계산 원

(computational resources) 리 상 미 들(abstract parameter)에 다. 시간

결 단계(step)수 미 고, 공간 보 량 리 양

미 다.

들(Optimization problems) 나 그 상 수(objective function)들 변수들 [0020]

트에 , 약 건(constraints) 트들 건 에 고, 들에

당 다.

등록특허 10-1699414

- 7 -

들어, 원 (Traveling Salesman Problem-TSP) 들어 거리 수가[0021]

순 계 (itinerary) 찾 어야 에 당 , 러 순 계 에

답 변수들 트 다. 들어, 지역들 들 주어진 상태에 , 상

든 지역들에 가 단 경 찾 과 것 다. 들 다

들 독립 트(Maximum Independent Set), 수 그 (integer programming), 건

(constraint optimization), 링(factoring), 링(prediction modeling) k-SAT가 다. 러

들 운 연 (operation research), 재 포트폴리 택(financial portfolio selection), 스

링(scheduling), 공 리(supply management), 계(circuit design), 여 경 (travel route

optimization)과 같 많 실 계 들 상 개 (abstraction)들에 당 다.

내 "A High-Level Look at Optimization: Past, Present, and Future" e-Optimization.com, 2000"에 재

어 다.

시뮬 들 보통 시간 간격 동안 다 시스 에 나 시스 시뮬 다[0022]

룬다. 들어, 컴퓨 시뮬 들 사업 스(business process), 생태 식지(ecological

habitats), 단 질 (protein folding), 닥 상태(molecular ground states), 양 시스 (quantum

systems) 등 다. 러 들 복 상 계(complex inter-relationship) 동 규

(behavioral rules)과 다 다양 수많 실재(entity)들 포 다. 만에 양 시스 UTM 보

다 욱 리 시스 시뮬 사 수 안 다.

많 시뮬 들 UTM 사 수 없다. 러 약 에, UTM 어[0023]

계산 수 계산 들 다. 들어, 단 질 (protein folding) 야에 그리

드 계산 시스 (grid computing system)과 슈 컴퓨 들 단 질 시스 시뮬 트 시도 사

어 다. 내 Shirts et al., 2000, Science 290, pp. 1903-1904, and Allen et al.,2001,

IBM Systems Journal 40, p.310에 재 어 다. NEOS solver 들에 트워

(online network solver) , 사 고, 결 알고리 택 , 앙

(central server) 상 택 알고리 실 수 트워 상 컴퓨 게 다.

내 Dolan et al., 2002, SIAM News Vol. 35, p.6.에 재 어 다. 결

다 지 컴퓨 시스 과 들 견 수 다. 내 들어, Fourer et

al.,2001, interfaces 31, pp.130-150에 재 어 다. 그러나 러 든 들 상 들 UTM

지 컴퓨 사 다 사실에 , 결 시간 사 직 지 않 스

링(scaling) 과 고 계산 계에 쉽다.

러 결 술에 가 등 특허 10-1309677 "단열 양 연산 [0024]

"에 술 어 다.

상 술 복수 들 포 양 시스 사 양 계산 에 내 , 양 컴[0025]

퓨 에 원 에 지( or ) 첩 상태 (configuration) 동시에

트 킹 양 어닐링(Quantum annealing) 가 , 특 양 어닐링 수 여 단열 양 계

산(Adiabatic Quantum Computation) 다. , AQC 상태에 상태 지 니안 단

열 변 원 상태에 (solution) 사 다.

술 복 결 양 컴퓨 시스 동 술 고 , 러[0026]

술 재에도 고 체 복 결 여 양 시스 택 단

남아 다.

술 헌

특허 헌

(특허 헌 0001) 등 특허 10-1309677 (등 2013.09.11) [0027]

(특허 헌 0002) 미 등 특허 6,838,6954 (등 2005.01.04)

(특허 헌 0003) 미 등 특허 7,788,192 (등 2010.08.31)

(특허 헌 0004) 미 등 특허 8,504,497 (등 2013.08.06)

등록특허 10-1699414

- 8 -

(특허 헌 0005) 미 공개특허 2005/0207718 (공개 2005.09.22)

특허 헌

( 특허 헌 0001) "Simulating Physics with Computers", Richard P. Feynman, International Journal of[0028]

Theoretical Physics, Vol. 21(1982) pp.467-488.

( 특허 헌 0002) "Introduction to Quantum Algorithms", Shor, P. W., arXiv.

org:quantph/0005003(2001), pp. 1-27.

( 특허 헌 0003) Makhlin et al., 2001, Reviews of Modern Physics 73, pp. 357-400.

( 특허 헌 0004) Nielsen and Chuang, "Quantum Computation and Quantum Information", Cambridge

University Press, Cambridge(2000), pp. 343-345.

( 특허 헌 0005) "A High-Level Look at Optimization: Past, Present, and Future" e-Optimization.com,

2000".

( 특허 헌 0006) Shirts et al., 2000, Science 290, pp. 1903-1904, and Allen et al.,2001, IBM Systems

Journal 40, p.310.

( 특허 헌 0007) Dolan et al., 2002, SIAM News Vol. 35, p.6.

( 특허 헌 0008) Fourer et al.,2001, interfaces 31, pp.130-150.

( 특허 헌 0009) "Image recognition with an adiabatic quantum computer, I. Mapping to quadratic

unconstrained binary optimization", Hartmut Neven et al., April 28, 2008.

내

결 과

본 공 시각과 복 연산 주 심 들 간 상 보 계 [0029]

간 상 링 여 결 트 양 역 공 시각 시스 연산

안 것 다.

본 간 상 리 극 간 상 징 에 트 [0030]

양 역 공 시각 시스 연산 안 것 다 다.

, 본 징 (Ising Model)에 양 컴퓨 드웨어 여 공 시각과 복[0031]

연산 쉽게 결 것 다.

본 징 양 컴퓨 드웨어 , 니안(Hamiltonian) 단열 변 [0032]

상태에 루 단열 양 컴퓨 (AQC) 것 다.

본 징 에 특 트 (Trapped Ion) 스 -포 커 링(spin-phonon coupling)[0033]

양 컴퓨 드웨어 고, 그 양 컴퓨 드웨어 수 리 에 여

공 시각과 복 연산 결 것 다.

과 결 수단

상 같 달 여, 본 실시 에 양 시스 공 시각 상 [0034]

식 연산 1 상 심 들 간 계 도 1 과, 2 상 심 들 간 계

도 2 간 사도에 수 링 상 수가

상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지 양 상태 여 상

1 과 상 2 간 사도가 1 과 2 탐색 포

다.

등록특허 10-1699414

- 9 -

상 링 상 1 상 심 들 간 계 고, 상 상 1 상 심 들[0035]

간 계 집 상 1 링 고, 상 2 상 심 들 간 계 고, 상

상 2 상 심 들 간 계 집 상 2 링 것 특징 다.

, 상 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징[0036]

다. , 상 양 시스 체 극 상 징(Ising) 포 것 특

징 , 상 징 트 스 -포 커 링 리 것 특징

다.

상 양 시스 상 수에 에 지 가지 리 포 것 특징 다.[0037]

본 실시 에 양 시스 공 시각 1 상 득 듈, 상 득[0038]

1 상 심 들 간 계 1 도 고, 2 상 심 들 간 계 2

도 상 도 상 1 상 2 리 포 고, 상

상 리에 상 1 상 2 간 사도에 수

링 상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻

어지 양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가 1

과 2 탐색 포 것 특징 다.

, 상 상 1 상 심 들 간 계 고, 상 상 1 상 [0039]

심 들 간 계 집 상 1 링 고, 상 2 상 심 들 간 계

고, 상 상 2 상 심 들 간 계 집 상 2 링 것 특징

다.

, 상 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징[0040]

다.

본 실시 에 양 시스 공 시각 상 식 연산 1 상 심 들[0041]

간 계 도 1 과, 2 상 심 들 간 계 도 2 간 사도에

수 단계 상 수가 상 양 시스 단열 개(adiabatic

evolve) 과 거쳐 얻어지 양 상태 여 상 1 과 상 2 간 사도가

1 과 2 탐색 단계 포 다.

, 상 수 단계 상 1 상 심 들 간 계 고, 상 [0042]

상 1 상 심 들 간 계 집 상 1 링 고, 상 2 상 심 들 간

계 고, 상 상 2 상 심 들 간 계 집 상 2

링 것 특징 다.

, 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 , [0043]

체 극 상 징(Ising) 포 것 특징 다.

상 징 트 스 -포 커 링 리 것 특징 , 상 양[0044]

시스 상 수에 에 지 가지 리 포 것 특징 다.

과

본 에 공 시각과 복 연산 각 미지 주 심 에 심 간 계 간[0045]

상 링 여 게 연산 수 다.

본 간 상 리 극 간 상 에 여 징 에 양 컴[0046]

퓨 드웨어 므 공 시각과 복 연산 쉽게 결 수 과가 다.

, 본 징 에 특 트 (Trapped Ion) 스 -포 커 링(spin-phonon[0047]

coupling) 양 컴퓨 드웨어 고, 양 컴퓨 드웨어 수 리

에 여 공 시각과 복 연산 결 수 다.

도 간단

등록특허 10-1699414

- 10 -

도 1 본 실시 에 주 심 에 심 간 계 간 상 링 도 다.[0048]

도 2 식 공 시각 링 나타낸 도 다.

도 3 도 2(a) 도 2(b) 개 상들 내 특징 들 드 그 (labeled graph) 링

과 도시 다.

도 4 본 실시 에 주 심 에 심 간 계 나타낸 도 다.

도 5 본 실시 에 공 시각 상 식 연산 상 게 나타낸 도 다.

도 6 본 실시 에 양 시스 공 시각 상 게 나타낸 도 다.

도 7 본 실시 에 공 시각 상 식 연산 나타낸 순 도 다.

도 8 러닝(Deep learning) 사 얼 과 고양 얼 별 고 식 과 도

시 도 다.

실시 체 내

상 에 본 다 특징들 첨 도 참 실시 에 통 여 드[0049]

러나게 것 다.

본 직 실시 첨 도 들 참 여 상 다. 본 에 어, 공[0050]

지 에 체 본 지 릴 수 다고 단 경우에 그 상

생략 다.

본 실시 에 , , 등 편 여 과 것 수 다. 본 실시 들[0051]

에 거나 것 아니다. 각 도 에 시 동 참 동 재 나타낸다.

도 1 본 실시 에 공 시각 에 다 상 간에 식 과 링[0052]

도 다.

공 시각 에 컴퓨 미리 런스 과 상 여 상[0053]

식 , 과 훈 과 거쳐 고도 다. 리스틱(heuristic) 알고리 리 알고

리 특 (particular) 타 상에 , 리스틱 알고리 상에 다양 게 달리

수 다.

, 간 시각 시각 보 지 뇌 , 다 상 간 매 여, 각 상[0054]

나타내 게 사 (describe) 수 특징 들 고, 그 특징 들 , 열, 특징

들 간 거리 등 식 여 특징 들 특징 들 간 상 보 지

다. 후 간 뇌 상 보 여 상 지 다. 러

과 단순 나 과 간 동 만 탐색 어 우 , 주변 들 포 간 매

것 수 다.

그러나 지 가지 공 시각에 러 간 뇌에 루어지 동 간[0055]

감각 (sensory data) 사 극 어 다. 간 뇌에 루어지 동 사

것 NP-Hard (NP-Hard Problem) 고 알 다.

도 1에 다 상 간 식 과 링 고, 그 과 NP-Hard 에 [0056]

다. 도 1(a) 도 1(b) 상 다 상 지만 동 리 (same physical

structure) 가진 상 다 수 다.

공 시각에 식 연산 각 상 내에 각 심 (특징 )들 간 상 보[0057]

나타내 계 들 , 러 계 들 간 각 상 식

과 사 미 가지 것 수 다.

그런 상마다 과 , 특징 과 과 어 특징 들 간 상[0058]

보 계 식 지 결 과 루어질 수 , Deterministic

수 것 아니고, 결과 가 값 찾아야 Non-deterministic 에 다.

등록특허 10-1699414

- 11 -

도 1(a) 상 내 심 (특징 )들 i, j, k 간 계 들 집 루어진 X 고 가[0059]

고, 도 1(b) 상 내 심 (특징 )들 간 계 들 루어진 Y 고 가

, 도 1(a) 상 X 도 1(b) 상 Y 연산 가 어 운 다.

도 1(a) 상과 도 1(b) 상 간 매 사 도 1(a) 가 사 수 [0060]

X 도 1(b) 가 사 수 Y 야 , X가 Y 어떻게 변

(displace) 지도 연산 통 여 도 야 다. , 도 1(a) 상과 도 1(b) 간 상 간 매

사 계 탐색 것 가 X Y 탐색 것 볼 수 다.

본 에 과 나 수(objective function) 고 수

고 고 다. 앞에 언 것처럼 NP- 드 알 다.

본 에 러 양 컴퓨 여 결 고 , 상 내에 각 심 (특징[0061]

)들 간 연결 나타내 살 극 링 다. , 살 각 심 (특징 )들 간 과

미 , 수도 다.

여 (i) 도 1(a) 상 특징 과 도 1(b) 상에 그 특징 간 미스매[0062]

나타내 (term)과, (ii) 들(matches) 간 산(divergence)

들 간 공간 (spatial consistency) 나타내 (term) 수 다.

양 컴퓨 리 도 1(a)에 가 X 도 1(b)에 가 [0063]

Y 동시에 찾 수 다. 도 1(a) 상에 심 (특징 )들 i, j, k간 계 들 과 도

1(b) 상에 심 (특징 )들 간 계 들 꺼 에 양 컴퓨 리

링 고 리 찰 X Y 께 수 다.

상태 리 에 지가 닥 상태 리 상태 취 얻 수 다.

들어 양 컴퓨 가 스 내에 리 고, 리 여 단열 진 과

거쳐 상태( 닥 상태)가 었 스 내 리 찰 그 결과 얻어지

X Y 수 다.

, 각 상들 심 (특징 )들 간 간 극 에 여 사 도 극 리[0064]

특 포 리 스 내 리 택 수 다.

도 1(a) 상에 심 (특징 ) i 시 고 j 계 나타낼 수 [0065]

다. , 심 (특징 ) i j 지 계 특징 지 들 간 평 동(translation) 뿐만 아니

(local scale) (orientation) 차 지 포 다. 계 역 동, , 스 링

(global translation, rotation, and scaling) 여 규 수 다.

도 1(a)에 특징 들 i, j, k 그 GA 고, 도 1(b)에 심 (특징 )들 그[0066]

GB , 수 식 1 각 상에 도 특징 들(i ∈ GA, ∈ GB)간 거리에 나타

낸다. 도 1(a)에 특징 들 개수가 M , GA M개 드 가지 드 그 (labeled graph)

다. 도 1(b)에 특징 들 개수가 N , GB N개 드 가지 드 그 다.

GA ith 지 에 규 특징 (normalized feature vector) , GB

th지 에

규 특징 미 다. 규 특징 헌에 local descriptor 리 도

다. 들 규 특징 심 주변 변 가보 웨 (Gabor wavelets

of varying scale and orientation)에 수도 다. 그 GA GB 에지(edge) 특징 간

계(geometric relationship) 나타낸다. 도 1(a) 상 도 1(b) 상 간 사도

(similarity) 개 드 그 GA GB 간 사도 수 다.

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- 12 -

[수 식 1][0067]

[0068]

특징 간 scalar product , 상 연 특징 사 척도 [0069]

수 규 값 다. 도 1(a)에 얻어지 i 도 1(b)에 얻어지 간 (i,

) 수 다. (i, )가 술( 사) 에 (potential match) 지

나타내 척도 단 포 계 (Point-wise Threshold) Tfeature 다 (i, )가

d(i, ) > Tfeature 만 경우 (i, )가 상 술 에

(potential match) 고 수 다.

도 1(a) 도 1(b) 그 사 척도 그 GA GB 컨 릭트 그 GC 생[0070]

수 다. 가 값 가지 (i, ) 시 상 술 에

가 컨 릭트 그 GC 지 순차 컨 릭트 그 GC

생 수 다. 컨 릭트 그 GC 생 과 든 포 지 복

루어질 수 다.

컨 릭트 그 GC 내 엣지 도 1(a) 상에 드 그 GA 내 [0071]

사 (geometric consistency) 도 1(b) 상에 드 그 GB 내

사 드 여 나타내 척도 수 다.

컨 릭트 그 GC 내 든 지 어 (단, 경우)에 심 들 간[0072]

어들 = 계산 수 다.

= 규 값 수 다.[0073]

매 어 양립 가 (geometric[0074]

compatibility) 수단 수 다. 매 어

간 동(global translation), (rotation) 변 (scaling)에 변 가 규

후, 연 심 들 지 변 (local displacement), 변 , 에 남 차

(residual difference) 수 므 , 양립 가 수단 수 다.

만 규 후에 남 차 가 어 돌 상태(in[0075]

geometric conflict) 고 양립 가 지 않 것 므 , 매 것 허 지 않 다.

= 돌 계값 Tgeometric에 여[0076]

< Tgeometric 건 만 어 돌 상

태 간주 다.

컨 릭트 그 Gc 돌 상태에 지 어 if 에 여 에지 가[0077]

진다. 고 앞에 같다. 러 컨 릭트 그 Gc

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- 13 -

L개 지 가질 수 다. 컨 릭트 그 독립 집 (maximum independent set) 언 드 그

(unlabeled graph) GA GB 공통 그 등가 (equivalent to the maximum common subgraph)

다.

컨 릭트 그 Gc 독립 집 찾 과 수 식 2 같 차 진 [0078]

(quadratic unconstrained binary optimization problem) 수 다.

[수 식 2][0079]

[0080]

든 지 에 고, 컨 릭트 그 상 엣지가 재 어 [0081]

에 주어진다.

에 지 가 독립 집 에 에만 = 1 주어지고, 나 지 경우에 = 0[0082]

주어진다. 수 식 2 알 진 NP- 드 L 가 계산시간 매우 도 가 것

알 다.

에 수 식 2 양 역 징 (Quantum Ising Model)에 단열 양 계산(adiabatic[0083]

quantum computation)에 여 변 다.

N개 울 변수(Boolean Variables) 열 고 N x N Q , 상 수[0084]

식 2 수 식 3과 같 나타내어질 수 다.

[수 식 3][0085]

[0086]

편, 양 역 징 상 수 식 3에 S = 2X - 1 계식 여 변수 X에 S 체[0087]

수 식 4 같 나타낼 수 다.

[수 식 4][0088]

[0089]

변수 S 양 역 스 (quantum-mechanical spin) 리 , 양 역 징 양 컴퓨 [0090]

특 단열 양 컴퓨 (AQC)에 수 다.

양 역 에 스 상태 트 공간(Hilbert space) 내에 직 미 [0091]

(qubits) 여 시 수 다. (qubits) 상태 수 식 5 에 여 술 수

다.

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- 14 -

[수 식 5][0092]

[0093]

들 첩(superposition) 리 (linear combination)에 여 수 ,[0094]

과 수 식 6과 같 나타내어진다.

[수 식 6][0095]

[0096]

양 시스 개별 공간 곱(tensor product) 통 다. 들어, 수 식 7[0097]

나타낼 수 다.

[수 식 7][0098]

[0099]

N 개 (qubit) 상태 첩(superposition) 개별 N 스 상태 각각 찰 수 [0100]

연 진폭(associated amplitudes) 가질 수 다.

, 단 연산 (single qubit operator) 수 식 8과 같 수 다.[0101]

[수 식 8][0102]

[0103]

수 식 8 연산 수 식 5 에 수 식 9 같 결과 얻 수 다.[0104]

[수 식 9][0105]

[0106]

2- 상태에 , 연산 첫 째 고 스 고, 연산 [0107]

째 고 스 , 연산 개 고 스 곱 수 다.

N 스 양 역 징 수 식 10과 같 니안 시 다.[0108]

[수 식 10][0109]

[0110]

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- 15 -

, ith 에 연산 미 다.[0111]

양 시스 여, 다 스 연산 수 식 11과 같 수 다.[0112]

[수 식 11][0113]

[0114]

수 식 11 스 연산 상태 시킬(flip) 수 다.[0115]

ith 에 스 연산 여 상태 니안(ground state Hamiltonian) 수[0116]

식 12 같 나타낼 수 다.

[수 식 12][0117]

[0118]

그리고 수 식 12 상태 니안 고 상태(eigenstate) 수 식 13과 같 나타낼 수 다.[0119]

[수 식 13][0120]

[0121]

수 식 13 양 상태 시간 수 식 14 슈뢰 거 식 나타낼 수 다.[0122]

[수 식 14][0123]

[0124]

양 역 징 단열 t=0에 주어진 건 단열[0125]

니안 스 태(convex form) 수 식 15 같 나타낼 수 다.

[수 식 15][0126]

[0127]

t=0에 양 시스 가 낮 에 지 상태 가진다. 가 낮 에 지 상태 든 고 에[0128]

여 동등 수 다. t=T에 공 시각 양 역 징 에

도 계 다.

러 식 , 고 처리 어 운 NP- 드 주어진 양 시스 양 역 단열 진[0129]

통 여 결 수 다.

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- 16 -

단열 양 컴퓨 (AQC, Adiabatic Quantum Mechanics)에 여 얻어진 역 가 낮 고 [0130]

(globally lowest classical configuration) 공 시각과 복 연산 2차 진

에 가 수 다. 양 컴퓨 NP- 드 결 에 고 에 여 지수

수 가 (exponential speed-up) 공 수 수 어 다.

상 수 식 2에 여 규 차 진 여 단열 양 컴퓨 시스 훈[0131]

과 , 알고리 드웨어 훈 시 다. 알고리 수 식 16

과 같 나타내어진다.

[수 식 16][0132]

[0133]

, 고, 에 여 미 다.[0134]

특징 탐지 x 수 , 훈 동안 가

나타낸다.

훈 수 식 17에 나타난 산 (discrete optimization problem) 결 루어질[0135]

수 다.

[수 식 17][0136]

[0137]

상 수 식 17 S개 훈 샘 에 여 술 다.[0138]

에 공 시각 드웨어 드웨어 술 수 수 식 다. 드[0139]

웨어 트 (trapped ion) 스 -포 체 (spin-phonon chains) 양 역 징 (quantum

Ising model)에 여 수 다. 트 스 -포 체 양 역 징 극 에

리 , 극 공 시각 특 에 시 양 역 단열 진 통

여 극 상태 변수 통 여 공 시각 특 수

다. 극 (dipole) 등에 과 가지 다. 극 양 역 징

각 공 시각 특 에 시킬 수 다.

상 극 특징 들 술 도 시스 링 수도 고, 도 1(a) 상에[0140]

심 (특징 ) i 시 고 j 계 들 술 도 시스 링

수도 다. 극 가 특징 들 술 도 링 경우 상 연 특징 간 사

도 극 들 간 scalar product 얻 수 것 고,

극 가 계 들 술 도 링 경우 어들

극 간 연산 통 여 수도 것 다.

트 스 -포 체 양 역 징 니안 수 식 18과 같 [0141]

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- 17 -

수 다.

[수 식 18][0142]

[0143]

어스에 여 닝 수 값 스 -포 체 징 상 (Ising[0144]

interaction) 나타낸다. 포 에 여 술 체 나타낸다. 편 니안 에

지 상태 미 므 , 니안 수 고 니안(에 지가 상태)

것 수 것 수 다.

양 에 량 결 (capacitively coupled) 감지 검 (sensitive charge detector) 싱 샷 검[0145]

(single-shot detection)에 여 스 단 링 트(spin-dependent single-electron

tunneling event)에 여 개별 검 루어질 수 다.

N 양 시스 니안 수 식 19 같 나타낼 수 다.[0146]

[수 식 19][0147]

[0148]

미 Jij hi 양 변수 , 각각 압 가 변경 수 다. 들 게 트들 어스[0149]

압들 양 연산 에 니안 얻 여 어 수 다.

시간 t=0 니안 든 i j에 여 Jij = 0 도 어스 얻 수 다.[0150]

수 식 15 변수 T 수 다. 상태(initial ground state)

에 지 역 에 지(global minimum energy) 간 에 지 리(energy separation) 나타낸다.

도 2 식 공 시각 링 나타낸 도 다.[0151]

도 2 도 3 상 "Image recognition with an adiabatic quantum computer, I. Mapping to quadratic[0152]

unconstrained binary optimization", Hartmut Neven et al., April 28, 2008.에 것 다.

도 2(a) 런스 상 미 고, 도 2(b) 상 다.[0153]

식 공 시각 링 실 계에 동 가지 개 상 내에 특징 들[0154]

어링 루어진다. 사도(similarity) (geometric consistency)가 개

상 어 도 사 지 수 다. 에 미드 지 , 스 스 얼

, , , 미드 진 경계 등 어링 수 다. 그러나 들 엄

말 나 아니 그 체가 복수 특징 들 가진 나 특징 역 고, 보 각도

에 도 2(a) 도 2(b)에 다 수 다.

도 3 도 2(a) 도 2(b) 개 상들 내 특징 들 드 그 (labeled graph) 링[0155]

과 도시 다.

도 3(a)에 도시 것처럼 도 2(a) 상에 여 특징 i, j, k 각각 계 가 수 다. 도[0156]

3(b)에 도 2(b) 상에 여 특징 각각 계 가 수 다. 처럼 각 상

특징 들 간 계 집 드 그 술 과 도 3 통 여 도시 다.

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- 18 -

도 3 실시 에 도 3(a) 특징 i, j, k 각각 도 3(b) 특징 각각에 직[0157]

알 수 다. 처럼 간 미 식 루어 에 각 상들 간 특징 계

가 식 다. 지만 공 시각에 특징 i가 특징 어 에 지, 어

특징 택 야 지에 연산 루어 야 므 러 계산 특징 수가 많

수 매우 많 연산량 NP- 드 다.

도 4 본 실시 에 주 심 에 심 간 계 나타낸 도 다.[0158]

도 4에 i, j, k 도 3(a) 특징 미 , 도 3(b)에 특징 미 다. 도 3(b) 도[0159]

3(a)가 움직 거나 틀 것 고 가 , 본 에 특징 (feature location)들 변

찰 여, 도 3(b) 도 3(a) 수 다. 도 3(b) 도 3(a) 특징 들 변

(displacement) 뷰포 트(Viewpoint)만 결 지 못 수도 다. 지만 특징 들끼

리 사 변 것 고 수 다.

, 특징 들끼리 께 동 것 상 수 다. 결과 상 것 [0160]

간주 수 , 러 개 들 간 수 시도 링

수 다.

도 4에 도시 것 도 3(a) 특징 들과 도 3(b) 특징 들 간 매 실시 다. , 특징 i[0161]

특징 나 매 수 지만 도 4에 가 i 매 경우가 도시 다. 매

어 (i, ) 도 4 그 지 지 도시 다.

수(objective function)가 도 3(a)에 특징 들 간 계 ( 살 들 집 ) 도 3(b)에 특징[0162]

들 간 계 차 도 계 었다 , 수 가 사 게 사 도

3(a) 과 도 3(b) 찾 수 다.

수 양 컴퓨 에 양 시스 에 지 고, 에 지 양 시스 가 안[0163]

상태 수 므 가 안 상태 도 3(a) 과 도 3(b) , 도 3(a) 도 3(b)간 변 계

계산 수 , , 변 계 도 3(a) 도 3(b) 상 간 동, , 틀림 등 미 다.

, 각 특징 들 계 가지 만 지 않 , 다양 수도 다. 에 [0164]

, 1 수 다. 에 지 역(global) 었 지 지

(local) 었 지에 다 값 수 고 에 연산 결과 다

상 게 나타날 수도 다.

도 5 본 실시 에 공 시각 상 식 연산 상 게 나타낸 도 다.[0165]

양 시스 (quantum system) 여 공 시각(machine vision)에 상 간 식 연산 [0166]

(500) 링 (510) (520) 포 다.

링 (510) 1 상 심 들 간 계 도 1 과 2 상 심 들 간 계[0167]

도 2 간 사도에 수(Objective function) 다.

, 1 상 상 미 , 편 상 도 1(a) 상 미 다. 2 상 런스 [0168]

상 미 , 도 1(b) 상 미 다. , 심 각 상들 특징 과 같 미 가진다. 다만

실시 에 상과 런스 상 드시 에 없 , 뀔 수도 것 다.

(520) 수(Objective function)가 상 양 시스 단열 개(adiabatic[0169]

evolve) 과 거쳐 얻어지 양 상태 여 링 (510)에 링 1 과 2

간 사도가 1 과 2 탐색 다.

, 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 , [0170]

상 , 상 리 극 간 상 링 수 다.

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, 양 시스 체 극 상 징(Ising) 포 수도 다.[0171]

, 징 트 (Trapped Ion) 스 -포 커 링(spin-phonon coupling) [0172]

리 다.

, 양 시스 수에 에 지 가지 리 포 수도 다.[0173]

에 , 공 시각과 복 연산 주 심 에 심 간 계 간 상 [0174]

링 가 , 링 통 여 공 시각과 복 연산 결 수 다.

도 6 본 실시 에 양 시스 공 시각 상 게 나타낸 도 다.[0175]

양 시스 여 상 간 식 공 시각 (600) 듈(610), 리(620) [0176]

(630) 포 , (630) 링 (631) (632) 포 다.

듈(610) 1 상 득 , 태양 나 등에 복사 특 사, , 수, 간 , [0177]

등 여 공간에 체 상 시 거나, 어 체에 사 사 여 그 체

질 연 다.

(630) 듈(610) 득 1 상 심 들 간 계 1 도 고, 2[0178]

상 심 들 간 계 2 도 다. , 2 상 1 상 런스 상 ,

1 상 변 상 미 다.

리(620) (630)에 도 1 2 역 다.[0179]

(630)에 포 링 (631) 리(620)에 1 2 간 사도에 [0180]

수 , (632) 수가 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과

거쳐 얻어지 양 상태 여 1 과 2 간 사도가 1

과 2 탐색 역 다.

, (630) 1 상 심 들 간 계 고, 1 상 심 들 간 [0181]

계 집 1 링 고, 2 상 심 들 간 계 고, 상 2

상 심 들 간 계 집 2 링 다.

, 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 수 다.[0182]

도 7 본 실시 에 공 시각 상 식 연산 나타낸 순 도 다.[0183]

양 시스 (quantum system) 여 공 시각(machine vision)에 상 간 식 연산 [0184]

1 상 심 들 간 계 도 1 과, 2 상 심 들 간 계 도

2 간 사도에 수 다(S710).

, 1 상 심 들 간 계 고, 1 상 심 들 간 계 집 1[0185]

링 고, 2 상 심 들 간 계 고, 2 상 심 들 간 계

집 2 링 수 다.

, 1 상 상 미 , 2 상 1 상 변 상 , 1 상 런스 상[0186]

미 다.

수가 양 시스 단열 개(adiabatic evolve) 과 거쳐 얻어지 양 상태[0187]

여 1 과 2 간 사도가 1 과 2 탐색 다(S720).

, 양 시스 극 (dipole) 간 상 리 포 것 특징 , [0188]

체 극 상 징(Ising) 포 것 특징 다.

, 징 트 (Trapped Ion) 스 -포 커 링(spin-phonon coupling) [0189]

리 것 특징 , 양 시스 수에 에 지 가지 리 포 수

다.

에 , 공 시각과 복 연산 주 심 에 심 간 계 간 상 [0190]

링 가 , 링 통 여 공 시각과 복 연산 결 수 다.

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상 실시 에 양 시스 단열 진 공 시각과 복 연산 링 양 컴퓨[0191]

에 술 개시 었다(disclosed). 본 아 어 상 수 식 2 수 고 양

시스 극 (dipole) 간 상 리 포 도 택 , 상

, 상 리 극 간 상 링 수 다. 링 양 시스

니안 상 수 식 10과 같 주어진다.

본 아 어 공 시각 상 식 실시 심 개시 었 나 공 시각에만 야[0192]

가 지 않 다. 식 수 공 지 (artificial intelligence)

계 습(machine learning) 에 상에 개시 식 등가 변 여 가

다.

공 지 계 습 야 (optimization) 과 양 시스 단열 진[0193]

(adiabatic evolve) 여 니안 상태 찾 과 링 수 므 본 아

어 다양 야에 수 다.

계 습 야에 본 아 어가 수 어 리 근 각 고 러닝(deep[0194]

learning) 들 수 다. 러닝 사 사고 식 동 수 도 컴퓨 - 신

습 다. 들어 러닝 간 상 계에 들

고 여 상 그룹 식 다. 상 보 경우에 간 연 계 열

(represent) 시가 고 다. 러닝 간 뇌가 수많 에

견 사 보 처리 식 여 컴퓨 가 스스 사 별 도 컴퓨 가 습

과 미 , 러닝 경우 견 과 가 컴퓨 스스 지(recognition)

(reasoning) 과 거쳐 루어진다.

러닝 복 식 과 컴퓨 가 지 수 도 여 deep[0195]

neural network, convolutional deep neural network, deep belief network 등 체 사 ,

컴퓨 , 식, 연어 처리, /신 처리 등 야에 다.

식에 러닝 수많 재 후보들 에 미 후보만 가 내 과[0196]

동 다. 러 과 도 8 통 여 도시 다. 도 8 러닝 사 얼 과 고양 얼

별 고 식 과 개 다. 수많 후보들 지만 그 미 후보들만

택 고, 택 들에 여 체 상에 평가가 루어진다.

본 아 어 복 deep neural network 등 과 양 시스 에[0197]

단열 진 통 여 연산 체 고 것 다. neural network 값에 여 티

에 도달 지 못 고 컬 티 수 경우가 많 리 알 , 러 약 극복

여 계 deep neural network 등 고 다. 지만 근본 neural network 특 상 시

루 티 신 수 없 , 티 얻 여 상태에

exhaustive 탐색 수 야 경우도 재 다. deep neural network 등 상당 연산 시

간 므 실시간 식 어 리 에 만 만 질 공 지 못 수도

다. 본 아 어 양 시스 단열 진 여 연산 시간 단 고 실시간

식 어 리 에 도 만 만 질 공 고 것 다.

본 아 어 각 엔트리 간 계 수 고 들 들 [0198]

그룹 간 사도 스에 가 다. 들 들어 스 경우 각

스트 간 연 , , 컨 스트(context) 여 공 수도 고,

경우에 각 시간에 주 수 변 여 공 수도 다.

양 시스 리 상태 변수 링 수 고, 들어 양 시스 상태 극 통 여

술 수 경우에 상 수 식 10 니안 수 앞에 같다.

본 아 어 료 상 독(reading and diagnosis of medical image), 약 산업에 신약 [0199]

거나 미리 탐지 어 리 , 마 나 고객 리 동 식,

사 (Internet of Things) 통 여 얻어지 가운 에 미 보 고

어 리 에도 수 것 다.

본 실시 에 양 시스 공 시각 상 식 연산 다양 컴퓨 수단[0200]

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통 여 수 수 그 태 어 컴퓨 독 가 매체에 수 다. 상 컴퓨

독 가 매체 그 , , 등 단독 여 포 수 다.

상 매체에 그 본 여 특별 계 고 것들 거나 컴퓨 트웨

어 당업 에게 공지 어 사 가 것 수도 다. 컴퓨 독 가 매체 에 드 스 ,

스 같 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD 같 매체(optical

media), 티컬 스 (floptical disk) 같 - 매체(magneto-optical media), (ROM),

(RAM), 시 리 등과 같 그 고 수 도 특별 드웨어 가 포

다. 그 에 컴 러에 만들어지 것과 같 계어 드뿐만 아니 리 등

사 컴퓨 에 실 수 고 언어 드 포 다. 상 드웨어 본 동

수 나 상 트웨어 듈 동 도 수 , 그 역도 마찬가지 다.

상과 같 본 에 체 등과 같 특 사 들과 실시 도 에 [0201]

었 나 본 보다 돕 공 것 뿐, 본 상 실시 에

것 아니 , 본 야에 통상 지식 가진 러 재 다양 수

변 가 다.

, 본 사상 실시 에 어 아니 , 후술 특허청 뿐 아니[0202]

특허청 균등 거나 등가 변 든 것들 본 사상 주에 다고 것 다.

500: 양 시스 공 시각 상 식 연산 [0203]

510: 링

520:

도

도 1

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도 2

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도 3

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도 4

도 5

도 6

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도 7

도 8

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