• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.1027-1034
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• 2017

본 논문은 양자게이트의 모든 제어 동작점에서 양자들의 확률진폭, 확률, 평균 기댓값 및 정상상태 단위행렬의 행렬요소 등을 수학적 투사로 측정할 수 있는 새로운 함수 임베딩 방법을 제안하였다. 본 논문의 함수 임베딩 방법은 디랙 기호와 크로네커델타 기호를 사용해 각 제어 동작점에 대한 확률진폭의 직교 정규화조건을 2진 스칼라 연산자에 임베딩 한 것이다. 이와 같은 함수 임베딩 방법은 양자게이트 함수를 단일양자들의 텐서 곱으로 표현하는 유니터리 변환에서 유니터리 게이트의 산술 멱함수 제어에 매우 효과적 수단임을 밝혔다. Ternary 2-qutrit cNOT 게이트에 본 논문이 제안한 함수 임베딩 방법을 적용했을 때의 진화연산과 투사측정 결과를 제시하고, 기존의 방법들과 비교 검토하였다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.157-160
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• 2017

최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 위드 임베딩(Bilingual word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 절과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사천(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)을 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.101-108
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• 2017

양자게이트 행렬은 치수가 r, 제어상태벡터 수가 n 및 표적상태벡터 수가 1인 경우에 $r^{n+1}{\times}r^{n+1}$ 차원 행렬이므로 n 증가에 따른 행렬 크기는 지수 함수적 증가 특성을 갖는다. 만약 제어상태벡터의 경우 수가 $2^n$이라면 $2^n-1$ 경우는 입력이 출력에 보전되는 단위행렬의 항등연산이고, 오직 한 개의 제어상태벡터 연산만이 표적상태벡터에 대한 유니터리 연산이다. 본 논문은 행렬차원 증가에 결정적 기여를 하는 $2^n-1$개의 단위행렬 연산을 한 동작의 산술멱승 연산으로 대체할 수 있는 새로운 함수 임베딩 방법을 제안한다. 제안한 함수 임베딩 방법은 다치 임계값을 갖는 2진 리터럴 스위치를 사용하므로 범용 하이브리드 MCU 게이트를 $r{\times}r$ 유니터리 행렬로 실현할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.941-944
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• 2017

심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.599-602
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• 2002

본 논문에서는 피라미드 구조를 정방형 2-차원 메쉬로 임베딩하는 문제를 다룬다. $(4^N-1)$/3개의 정점들로 구성된 높이 N인 피라미드 $P_N$을 대상으로$(N\geq5)$인 경우에 $2^N\times2^N$의 2-차원 메쉬로 신장율 $(5/8){\cdot}2^{N-1}$로 임베딩이 가능한 새로운 임베딩 함수를 제안한다. 이러한 결과는 통일한 조건 하에서 기존의 연구결과보다 신장율 면에서 3/8에 해당하는 개선을 의미한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.325-328
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• 2003

본 논문에서는 주어진 손님 그래프 모델의 정점들과 간선들을 성능 파라미터들을 보다 우수하게 유지하면서 주인 그래프의 대응되는 정점들 및 경로들로 매핑시키는 "그래프 임베딩 문제"라고 불리는 그래프이론 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드 모델을 손님 그래프로 하여 0$(4^{(k+1)}+2)/3{\times}2^{(N-k-1)}{\times}2^{(N-k-2)}$ 구조의 병렬컴퓨터 모델로 임베딩할 수 있는 새로운 매핑 함수를 제안하고 해당 함수 적용시 신장율이 $max\{(2^{(2k+1)}+4)/3,\;5{\cdot}2^{N-k-2}/8\}$로 개선됨을 증명함으로써 그 성능을 분석한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.627-634
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• 2003

본 논문에서는 주어진 손님 그래프 모델의 정점들과 간선들을 신장율, 혼잡율 등의 성능 파라미터들을 보다 우수하게 유지하면서 주인 그래프의 대응되는 정점들 및 경로들오 매핑시키는 "그래프 임베딩 문제"라고 불리는 그래프이론 문제를 다른다. 먼저 높이가 N인 파라미트 모델을 높이가 $(4^{(N+1)/3}+2)/3$ 이고 2-차원 정방현 메쉬의 한 변의 길이가 $2^{(2N-1)/3}$인 3-차원 메쉬 구조의 대규모 병렬처리시스템으로 임베딩 할 수 잇는 새로운 매핑함수를 제안하고, 해당 임베딩 하에서 인접된 두 정점들 상호간 통신에 필요한 단계의 수를 반영하는 신장율의 관점에서 성능을 분석한다. 본 임베딩의 신장율이 $2{\cdot}4^{(N-2)/3}+4)/3$ 임을 증명한다. 이러한 결과는 동일한 조건 하에서 기존의 결과인 $4^{N+183}+2)/3$ 보다 우수한 것이다.다 우수한 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.257-263
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• 2002

병렬 알고리즘의 내재된 자료구조를 대규모 병렬처리시스템의 상호연결망 구조로 매핑시키거나 자원 할당 분야로의 응용을 위해 그래프 임베딩 문제가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 피라미드를 정방형 2-차원 메쉬 상호 연결망으로 임베딩하는 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드를 2$^{N}$ $\times$2$^{N}$ 의 2－차원 메쉬로 신장율 max{2$^{N1}$-2. [3.2$^{N4}$＋1)/2, 2$^{N3}$＋2. [3.2$^{N4}$＋1)/2]}로 임베딩시킬 수 있는 새로운 임베딩 함수를 제안한다. 이러한 결과는 동일한 조건하에서 신장율이 기존의 연구결과인 2$^{N1}$을 약 (5/8) .2$^{N1}$로 개선하였음을 의미한다.개선하였음을 의미한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.93-110
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• 2023

최근 비정형 자료인 텍스트를 벡터로 변환하고 이를 통해 다양한 목적으로 방대한 양의 자연어를 분석하는 시도가 이루어지고 있다. 특히 코퍼스 규모가 제한적일 수밖에 없는 전문적인 도메인의 텍스트에 대해서도 분석 수요가 급증하면서, 해당 전문 분야의 문서를 범용 문서와 함께 분석하기 위한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 특정 전문어를 해당 전문어 코퍼스 외부의 일반적인 범용어와 함께 분석하기 위해서는, 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간과 일치시키는 것이 필요하다. 기존에는 변환 행렬 또는 매핑 함수 등을 통해 전문어 코퍼스로부터 얻은 전문어 임베딩 값을 범용어 임베딩 공간으로 변환, 일치시키려는 시도가 있었지만, 변환 행렬을 기반으로 하는 선형 변환은 국지적인 범위에서만 근사적인 변환 효과가 있다는 일반적인 선형 변환의 한계를 극복하지 못했다. 이러한 선형 변환의 한계를 극복하기 위해 최근에는 다양한 형태의 비선형적인 변환 방법이 제안되고 있으며, 본 연구에서는 오토인코더(Autoencoder)와 회귀 모델을 동시에 학습하는 종단형 학습을 통해 전문어 임베딩 공간을 범용어 임베딩 공간으로 변환하여 임베딩 공간을 일치시키는 모델을 제안한다. 실제 "보건의료" 분야의 R&D 문서에 대해 임베딩 변환 실험을 진행한 결과, 제안 방법론이 기존의 오토인코더를 활용한 방법 대비 변환 정확도 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.1233-1240
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• 2014

1980년 Toffoli 가역게이트 출현 이후 지난 30년 간 적당한 함수 상에 가역 임베딩을 하는 많은 가역회로 합성법들이 발표되어 오는 동안 소수의 논문만이 가역 임베딩 없이 직접적인 비가역-가역 회로 매핑 방법을 채택해 왔다. 본 논문에서는 가역 임베딩 없는 직접적 가역 매핑에 대한 효과적인 게이트비용 절감 정책을 개발하였다. 새로운 비용절감 정책을 개발하기 위해 고전회로에서 NOT 게이트 배치에 따른 Toffoli 모듈 비용의 영향을 고찰하고, 이것을 기초로 하여 고전적 AND(OR)게이트에 대한 반전입력 추가가 가역 Toffoli 모듈의 비용을 증가(감소)시킨다-라는 고전 게이트 반전입력 수와 가역 Toffoli 모듈 비용 사이의 반비례적 성질을 이끌어내었다. 직접적 가역 매핑에 선행한 반전입력 재배치 정책은 현존하는 팬-아웃 및 슈퍼셀 정책들과 병행할 경우에 가역 Toffoli 모듈의 비용과 복잡성을 개선할 수 있는 효과적인 방법이다.