ITPE * JackerLab

ADK(Assessment and Deployment Kit)

개요ADK(Assessment and Deployment Kit)는 Microsoft에서 제공하는 윈도우 운영체제 배포 및 평가 도구 모음입니다. IT 관리자와 시스템 통합업체(SI), 엔터프라이즈 환경에서 윈도우 OS를 대규모로 설치하고 성능을 테스트하는 데 유용한 기능들을 포함하고 있어, 윈도우 환경 구축 및 최적화에 필수적인 도구입니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의ADK는 윈도우 OS 배포 및 성능 측정, 이미지 생성 등을 위한 도구 모음입니다.목적운영체제 배포 효율화, 하드웨어 평가, 사용자 환경 구성 지원필요성대규모 IT 환경에서 자동화된 OS 배포 및 안정성 확보 필요ADK는 WAIK(Windows Automated Installation Kit)의 후속으로, Windows 8 이후 버..

SDx(Software-Defined Everything)

개요SDx(Software-Defined Everything)는 데이터센터, 네트워크, 스토리지, 보안 등 모든 IT 인프라 요소를 소프트웨어 기반으로 제어 및 운영하는 개념입니다. 이는 하드웨어 중심에서 벗어나 유연하고 자동화된 IT 운영을 가능하게 하며, 클라우드 및 디지털 전환의 핵심 기술로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의SDx는 "모든 것을 소프트웨어 정의"한다는 의미로, 인프라 전반을 소프트웨어로 통제하는 방식입니다.목적운영 자동화, 유연성 확보, 비용 절감 및 확장성 증대를 목표로 합니다.필요성디지털 전환과 클라우드 기반 환경에서 빠른 변화 대응이 요구되기 때문입니다.SDx는 SDN(Software-Defined Networking), SDS(Software-Define..

AI RAN (Artificial Intelligence for Radio Access Network)

개요AI RAN은 무선접속망(RAN: Radio Access Network)의 다양한 제어 및 운영 요소에 인공지능(AI)을 적용하여 자동화된 네트워크 최적화와 지능형 운영을 구현하는 기술입니다. 이는 5G 및 6G 시대의 네트워크 복잡도, 사용자 다양성, 실시간 제어 수요에 대응하기 위한 핵심 전략으로 부상하고 있습니다. 특히 Open RAN(Open Radio Access Network) 아키텍처와 결합되며, AI는 RAN 지능화의 핵심 엔진으로 작동합니다.1. 개념 및 정의AI RAN은 무선기지국(BS), 분산유닛(DU), 중앙유닛(CU) 등 RAN 구성 요소에 AI 기반 모델을 적용하여 자율적인 자원관리, 트래픽 예측, 장애 감지 및 복구를 가능하게 하는 기술 프레임워크입니다. 특히 RAN Int..

Fine Data

개요Fine Data는 인공지능과 데이터 과학에서 사용되는 개념으로, 잡음이 적고 정제된 고품질 데이터를 의미합니다. 이는 단순히 양이 많은 빅데이터(Big Data)와는 다르게, 정확도, 정합성, 도메인 적합성, 라벨 품질 등에서 높은 수준의 정밀도를 갖춘 데이터셋을 지칭합니다. 특히 고도화된 AI 학습, 정밀 예측, 보안/의료/금융 등 민감 영역에서 Fine Data는 성공의 핵심 요소로 작용합니다.1. 개념 및 정의Fine Data는 데이터 수집, 정제, 라벨링, 검증까지의 모든 과정에서 품질 관리가 철저히 이루어진 데이터셋을 의미합니다. 이는 다음과 같은 속성을 포함합니다:정확성(Accuracy): 오차 및 왜곡이 최소화된 데이터정밀성(Precision): 필요 정보만을 포함하며 중복이나 불필요 ..

양자채널식별(QCD, Quantum Channel Discrimination)

개요양자채널식별(QCD, Quantum Channel Discrimination)은 두 개 이상의 양자 채널(quantum channel), 즉 **양자 시스템의 동작이나 환경의 영향을 나타내는 완전양자작용(Completely Positive Trace-Preserving maps, CPTP)**을 구분하는 문제입니다. 이는 양자 정보 이론, 양자 센싱, 양자 통신 등에서 정보의 손실, 잡음, 공격 여부를 판별하기 위한 기초 기술로 사용됩니다.1. 개념 및 정의양자채널식별 문제는 "어떤 양자 채널이 주어졌는가?" 또는 "두 채널 중 어떤 것이 적용되었는가?"를 최소한의 오류로 판단하는 문제로 정식화됩니다. 이때 채널에 입력할 최적의 상태, 출력 측정 전략, 오류 확률 최소화 방법을 함께 고려해야 합니다...

VQE 기반 학습(Variational Quantum Eigensolver Learning)

개요VQE(Variational Quantum Eigensolver)는 양자컴퓨팅에서 널리 사용되는 변분 최적화 기반 알고리즘으로, 양자 시스템의 바닥 상태 에너지 추정을 위한 하이브리드 알고리즘입니다. 최근에는 이 원리를 활용해 머신러닝 문제를 양자 최적화 방식으로 접근하는 'VQE 기반 학습' 모델이 각광받고 있습니다. 이는 양자 회로를 활용한 비용 함수 최적화를 통해 고차원 문제 해결, 강화학습, 함수 근사 등의 다양한 AI 영역에 응용되고 있습니다.1. 개념 및 정의VQE는 파라미터화된 양자 회로(PQC)를 통해 양자 상태를 생성하고, 고전 컴퓨터를 활용해 기대값(Energy Expectation Value)을 계산하며 최소 에너지 상태에 해당하는 파라미터를 찾는 방식으로 작동합니다.이러한 원리를..

QGAN (Quantum Generative Adversarial Network)

개요QGAN(Quantum Generative Adversarial Network)은 고전 GAN 구조를 양자컴퓨팅 기반으로 확장한 모델로, **양자 생성자(Quantum Generator)**와 고전 또는 양자 판별자(Discriminator)가 경쟁하며 학습하는 양자 생성 모델입니다. 양자역학의 중첩, 얽힘을 통해 데이터 분포를 효과적으로 근사하거나 양자 상태를 생성할 수 있는 새로운 방식의 머신러닝 모델로 주목받고 있습니다.1. 개념 및 정의QGAN은 양자 회로로 구성된 생성자가 임의의 양자 상태 또는 확률 분포를 생성하고, 판별자가 진짜(데이터)와 가짜(생성 데이터)를 구분하는 과정에서 생성자가 점점 더 실제와 유사한 출력을 만들어내도록 훈련되는 구조입니다.이는 고전 GAN처럼 미니맥스(minim..

QNN (Quantum Neural Network)

개요QNN(Quantum Neural Network)은 양자컴퓨팅의 원리를 기반으로 신경망 구조를 양자 회로 상에서 구현한 머신러닝 모델입니다. 고전 신경망의 연산을 양자 게이트로 대체함으로써, 고차원 특징 공간 탐색, 병렬 연산, 파라미터 효율성 측면에서 새로운 가능성을 제시합니다. 특히 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum) 환경에 적합하도록 설계된 하이브리드 아키텍처는, 현재 실험적 적용에서 활발히 연구되고 있습니다.1. 개념 및 정의QNN은 입력 데이터를 양자 상태로 인코딩한 뒤, **파라미터화된 양자 게이트(Parametrized Quantum Circuits, PQC)**를 활용하여 비선형 변환을 수행하고, 출력 상태의 측정 결과를 고전적인 예측으로 활용하는 구조..

QSVM (Quantum Support Vector Machine)

개요QSVM(Quantum Support Vector Machine)은 고전적인 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 양자 컴퓨팅 환경에 맞게 확장한 머신러닝 분류 모델입니다. 양자의 중첩과 얽힘을 활용해 복잡한 커널 연산을 고속으로 처리함으로써, 고차원 분류 문제에서의 성능 향상과 새로운 커널 공간 구현 가능성을 제시합니다. 이는 NISQ(노이즈 있는 중간 규모 양자 컴퓨터) 시대에 적합한 대표적인 양자머신러닝 알고리즘입니다.1. 개념 및 정의QSVM은 고전적인 SVM에서의 커널 트릭(Kernel Trick)을 양자 컴퓨터를 통해 구현하는 알고리즘으로, 데이터를 양자 상태로 인코딩하고, 두 양자 상태의 내적을 커널 함수로 활용하여 경계면을 분류합니다. 이를 통해 기존 SVM보다 ..