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황원주 교수 연구실 (QuAIL), BigComp 2026 Best Poster Paper Award 수상
황원주 교수 연구실(QuAIL)의 응웬 도안 히우(석박사통합과정)가 발표한 논문 “Quantum Machine Learning-aided Personalized Federated Learning for Big Data”가 BigComp 2026에서 Best Poster Paper Award를 수상하는 영예를 안았습니다.
본 연구는 우리 학부 권준호 교수님과의 공동연구로 진행되었으며, 빅데이터 환경에서 연합학습(Federated Learning, FL) 수행 시 발생하는 클라이언트 간 데이터 불균형(non-IID) 문제를 해결하고자 하였습니다.
기존 FL에서는 클라이언트별 데이터 분포 차이로 인해 글로벌 학습 성능이 저하되거나 모델 집계 과정이 발산하는 문제가 빈번히 발생합니다. 본 연구에서는 이를 해결하기 위해 개인화 양자 연합학습(Personalized Quantum Federated Learning, PerQFL) 프레임워크를 제안하였습니다. PerQFL은 양자 신경망(Quantum Neural Network, QNN)의 고성능 계산 능력과 클래식 기반의 개인화 전략을 결합한 하이브리드 모델로, 클라이언트별 데이터 특성에 맞춘 학습과 효율적인 글로벌 집계를 동시에 실현하였습니다.
특히, 50개 클라이언트를 대상으로 한 현실적 non-IID 환경에서 우리가 제안한 PerQFL은 기존의 순수 클래식 모델과 비교하여 높은 정확도와 효율성을 동시에 달성하며, 빅데이터 기반 분산 학습 환경에서 개인화와 효율성을 균형 있게 달성할 수 있음을 보였습니다.
이번 수상은 양자 머신러닝과 연합학습을 결합한 혁신적 접근이 실질적 성과를 낼 수 있음을 보여주는 중요한 사례로, 학계와 산업계 모두에서 큰 주목을 받고 있습니다.
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