1. 지도교수 및 연구실 소개

연구실 명: 양자인공지능연구실 (Quantum AI Lab, QuAIL)

연구분야: 양자 인공지능(Quantum AI), 양자 최적화(Quantum Optimization)

연구실 홈페이지: https://quantum-ai.pusan.ac.kr/

지도교수: 황원주 (wjhwang@pusan.ac.kr, IT관 713호)

안내사항: 졸업과제 상담을 희망하는 학생은 이메일(E-mail)로 상담을 신청하기 바랍니다.

 

2. 졸업과제 주제

[주제 1] 의료 AI: 하이브리드 QCNN 기반 파라미터 경량화 및 질환 분류(X-ray/MRI) 파이프라인 구축

-수백만 개의 파라미터를 사용하는 기존 딥러닝의 한계를 보완하기 위해, 의료 영상 분류 문제에서 양자 회로의 파라미터 효율성을 실험적으로 검증한다.

-고전 연산으로는 찾기 어려운 미세한 질환 패턴을 양자 회로의 얽힘(Entanglement) 특성을 활용해 추출할 수 있는 가능성을 탐색하고 성능을 벤치마킹한다.

-Kaggle ‘Chest X-ray Pneumonia’ 또는 AI 허브(AI HUB) ‘척추/관절 MRI’와 같은 오픈소스 의료 데이터셋을 활용하여 질환 분류 모델을 구축한다.

-고해상도 의료 이미지를 고전 CNN으로 1차 압축한 뒤, 소수의 파라미터로 구성된 양자 회로에 입력하여 질환 유무를 판별하는 ‘하이브리드 양자-고전 분류 파이프라인’을 구현한다.

 

[주제 2] 양자 최적화 및 강화학습 기반 Physical AI 로봇 시스템

-카메라 기반 환경 인식을 통해 주변 물체와 환경 정보를 파악하고, 이를 바탕으로 로봇의 수행 작업을 계획하는 Physical AI 로봇 시스템을 구현한다.

-작업 순서 결정 및 경로 계획 등 로봇의 의사결정 문제를 QUBO와 같은 조합 최적화 문제로 모델링하고, 양자 알고리즘 또는 양자 영감(Quantum-inspired) 기반 최적화 기법을 활용하여 해결한다.

-강화학습 기반 제어 기법을 활용하여 로봇의 이동 및 물체 처리 전략을 학습하며, 실제 로봇 플랫폼(JetBot 또는 로봇 팔)을 이용해 물체 이동, 수집 또는 적재 작업을 수행하도록 구현한다.

 

[주제 3] Physical AI

-첨부된 공지문 확인

 

[주제 4] Quantum AI 및 Quantum Optimization 관련 자유 주제

-양자 인공지능 및 양자 최적화와 관련된 학생 제안 자유 주제