센서 데이터에서의 동시 패턴인식을 위한 양자컴퓨팅 기반 데이터 처리 알고리즘 = Quantum Computing-based Data Processing Algorithm for Simultaneous Pattern Recognition in Sensor Data

국문 초록 (Abstract)

본 연구에서는 스마트 기기에 내장된 가속도계와 자이로스코프 센서 데이터로부터 다중 모션 패턴을 동시에 인식하기 위한 양자컴퓨팅 기반 데이터 처리 알고리즘을 제안한다. 기존의 패턴 인식 방식은 각 행동 패턴을 순차적으로 평가하는 구조로 인해, 패턴 수 증가에 따라 계산 복잡도와 처리 시간이 선형적으로 증가하는 한계를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 양자 연산의 병렬성을 활용하여 다수의 행동 패턴을 단일 처리 구조 내에서 동시에 평가할 수 있는 하이브리드 알고리즘을 설계하였다.
제안된 알고리즘은 양자 푸리에 변환과 위상 추정 과정을 통해 센서 신호의 주파수 특성을 분석하고, 이를 고전적 시계열 분석 점수와 결합함으로써 후보 집합 기반 다중 패턴 인식 구조를 구현한다.
실험 결과, 단일 패턴을 확정적으로 선택하는 기존 방식에 비해 후보 집합 기반 인식 환경에서 정답 패턴 포함률이 유의미하게 향상되었으며, 특히 다중 패턴 중첩이 빈번한 조건에서 상대적 인식 성능 개선 효과가 확인되었다. 초록에서 언급한 인식 성능 개선 수치는 단일 결정 방식과 후보 집합 기반 인식 구조 간의 성능 차이를 요약적으로 나타낸 지표이며, 양자–고전 점수 결합에 따른 세부적인 상대 개선 효과는 본문에서 별도로 분석하였다.
또한 제안된 알고리즘은 반복적인 패턴 평가 과정을 제거하고 병렬적으로 수행 가능한 연산 구조를 포함함으로써, 시뮬레이션 환경에서 기존 고전적 순차 처리 방식 대비 최대 약 3배 수준의 실행 시간 감소가 관측되었다. 해당 속도 향상은 특정 실험 조건에서의 최대 성능을 기준으로 한 관측 결과로, 절대적인 실행 시간 비교보다는 구조적 처리 효율성 개선을 정성적으로 확인하는 데 목적이 있다.
본 연구는 센서 신호 간 중첩과 불확실성이 존재하는 현실적인 상황 인식 문제에서, 단일 결정 정확도 경쟁을 넘어 다중 패턴을 동시에 고려하는 새로운 인식 패러다임을 제시한다는 점에서 의의가 있으며, 향후 실시간 센서 기반 인식 시스템에 양자컴퓨팅 기술을 적용하기 위한 기초적 연구로 활용될 수 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study proposes a quantum computing-based data processing algorithm to simultaneously recognize multiple motion patterns from accelerometer and gyroscope sensor data embedded in smart devices. Existing pattern recognition methods have limitations in that computational complexity and processing time linearly increase as the number of patterns increases due to the structure that sequentially evaluates each behavioral pattern. To address this, this study designed a hybrid algorithm that can simultaneously evaluate multiple behavioral patterns within a single processing structure using the parallelism of quantum operations.
The proposed algorithm analyzes the frequency characteristics of sensor signals through quantum Fourier transform and phase estimation processes, and implements a candidate set-based multi-pattern recognition structure by combining them with classical time series analysis scores.
Experimental results show a significant improvement in the correct answer pattern inclusion rate in the candidate set-based recognition environment compared to the conventional method of definitively selecting a single pattern, especially in the condition of frequent multi-pattern overlap. The recognition performance improvement figure mentioned in the abstract is an indicator that summarizes the performance difference between a single decision method and a candidate set-based recognition structure, and the detailed relative improvement effect of the quantum-classical score combination was analyzed separately in the text.
Additionally, the proposed algorithm eliminates repetitive pattern evaluation processes and includes an operational structure that can be performed in parallel, resulting in a reduction in execution time of up to three times compared to traditional sequential processing methods in the simulation environment. The purpose of this speedup is to qualitatively confirm structural processing efficiency improvement rather than absolute execution time comparison, as an observation result based on maximum performance under specific experimental conditions.
This study is significant in that it presents a new recognition paradigm that considers multiple patterns at the same time beyond single-decision accuracy competition in realistic situational recognition problems with overlapping and uncertainty between sensor signals, and can be used as a basic study for applying quantum computing technology to real-time sensor-based recognition systems in the future.