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컴퓨터에 의해 수행되는 양자역학적 인공 시각 연산방법으로서, 컴퓨터가,제1 영상의 관심점들 사이를 연결하는 제1 라벨드 그래프 및 제2 영상의 관심점들 사이를 연결하는 제2 라벨드 그래프를 획득하는 단계;상기 제1 영상의 관심점들과 상기 제2 영상의 관심점들 간을 매칭시켜 점대점 조합을 생성하고, 가장 큰 유사도를 가지는 점대점 조합을 시작으로, 임계치보다 큰 유사도를 가지는 점대점 조합을 꼭지점으로 추가하여 컨플릭트 그래프를 생성하는 단계;상기 컨플릭트 그래프의 최대 독립적 집합을 찾아내기 위한 비제한적 이진 최적화식을 생성시키는 단계;상기 비제한적 이진 최적화식을 양자 시스템의 유사 이징 모델(Ising model)해밀토니안 HI로 변환시키는 단계,(σzi는 i번째 전자스핀에 작용하는 파울리 스핀 오퍼레이터이고, σzj는 j번째 전자스핀에 작용하는 파울리 스핀 오퍼레이터이며,σznj는j번째 핵스핀에 작용하는 파울리 스핀 오퍼레이터, Jij 및 Aij는 양의 값을 갖는 파라메터로서, 외부의 전원을 케인큐빗의 A-게이트 및 J-게이트에 인가함에 따라서 변동되는 값); 및케인큐빗의 A-게이트 및 J-게이트에 인가되는 외부의 전원을 변화시켜가며 상기 유사 이징 모델의 최소 해밀토니안을 갖도록 계산함으로써 상기 비제한적 이진 최적화식의 솔루션을 구하는 단계; 를 수행하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 연산방법
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제1 항에 있어서,상기 유사 이징 모델의 해밀토니안을, 케인큐빗을 기반하여 계산함으로써 상기 비제한적 이진 최적화식의 솔루션을 구하는 단계는,핵스핀과 전자스핀 상호작용의 강도를 제어하는 A-게이트와 전자스핀간의 상호작용의 강도를 제어하는 J-게이트가, 행방향 및 열방향을 따라서 교번적으로 배열된 케인큐빗을 이용하여 획득되는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 연산방법
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제2 항에 있어서, 상기 케인큐빗은,진성 실리콘층;상기 진성 실리콘층 상부에 형성된 장벽층; 및상기 진성 실리콘층 내부에 형성된 도우너를 포함하고,상기 A-게이트 및 상기 J-게이트는 상기 장벽층 상부에 형성되며,상기 도우너는 상기 A-게이트 하부에 형성된 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 연산방법
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제1 항에 있어서,상기 유사 이징 모델의 해밀토니안을, 케인큐빗을 기반하여 계산함으로써 상기 비제한적 이진 최적화식의 솔루션을 구하는 단계에서,상기 유사 이징 모델의 해밀토니안은 단열적 전개(adiabatic evolve)를 통해서 계산하는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 연산방법
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제1 항에 있어서,상기 비제한적 이진 최적화식을 머신러닝을 통해서 반복 학습시키는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 연산방법
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영상을 획득하는 영상 획득 모듈;상기 영상 획득 모듈로부터 획득된 영상의 처리를 위한 양자 처리 프로세서; 및상기 양자 처리 프로세서의 연산에 필요한 자료들을 저장하는 메모리부;를 포함하고,상기 양자 처리 프로세서는, 제1 영상의 관심점들 사이를 연결하는 제1 라벨드 그래프 및 제2 영상의 관심점들 사이를 연결하는 제2 라벨드 그래프를 획득하고, 상기 제1 영상의 관심점들과 상기 제2 영상의 관심점들 간을 매칭시켜 점대점 조합을 생성하고, 가장 큰 유사도를 가지는 점대점 조합을 시작으로, 임계치보다 큰 유사도를 가지는 점대점 조합을 꼭지점으로 추가하여 컨플릭트 그래프를 생성하고, 상기 컨플릭트 그래프의 최대 독립적 집합을 찾아내기 위한 비제한적 이진 최적화식을 생성시키고, 상기 비제한적 이진 최적화식을 양자 시스템의 유사 이징 모델(Ising model)해밀토니안 HI로 변환시키고,(σzi는 i번째 전자스핀에 작용하는 파울리 스핀 오퍼레이터이고, σznj는j번째 핵스핀에 작용하는 파울리 스핀 오퍼레이터, Jij 및 Aij는 양의 값을 갖는 파라메터로서, 외부의 전원을 케인큐빗의 A-게이트 및 J-게이트에 인가함에 따라서 변동되는 값), 및 케인큐빗의 A-게이트 및 J-게이트에 인가되는 외부의 전원을 변화시켜가며 상기 유사 이징 모델의 최소 해밀토니안을 갖도록 계산함으로써 상기 비제한적 이진 최적화식의 솔루션을 구하는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 시스템
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제6 항에 있어서,상기 양자 처리 프로세서는,핵스핀과 전자스핀 상호작용의 강도를 제어하는 A-게이트와 전자스핀간의 상호작용의 강도를 제어하는 J-게이트가, 행방향 및 열방향을 따라서 교번적으로 배열된 케인큐빗을 포함하는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 시스템
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제7 항에 있어서,상기 케인큐빗은,진성 실리콘층;상기 진성 실리콘층 상부에 형성된 장벽층; 및상기 진성 실리콘층 내부에 형성된 도우너를 포함하고,상기 A-게이트 및 상기 J-게이트는 상기 장벽층 상부에 형성되며,상기 도우너는 상기 A-게이트 하부에 형성된 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 시스템
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제8 항에 있어서,상기 도우너는 31P로 구성된 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 시스템
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제6 항에 있어서,상기 양자 처리 프로세서는,상기 유사 이징 모델의 해밀토니안을, 케인큐빗을 기반하여 계산함으로써 상기 비제한적 이진 최적화식의 솔루션을 구하는 과정에서, 상기 유사 이징 모델의 해밀토니안은 단열적 전개(adiabatic evolve)를 통해서 계산하는 것을 특징으로 하는 케인큐빗 기반의 양자역학적 인공 시각 시스템
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