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์ „์ฒด ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์ด์ •๋ฆฌ โ€” ๋Œ€์™ธ ๊ณต๊ฐœ์šฉ

์กฐํšŒ ์ˆ˜ 0
์ถ”์ฒœ ์ˆ˜ 0
๋Œ“๊ธ€ 0

์ „์ฒด ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์ด์ •๋ฆฌ โ€” ๋Œ€์™ธ ๊ณต๊ฐœ์šฉ

์ •๋ฆฌ ๊ธฐ์ค€: 2026๋…„ 10์›” 12์ผ ยท ๊ธฐ์กด ๋Œ€ํ™” ๊ธฐ๋ก ๋ฐ ์ ‘๊ทผ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์—ฐ๊ตฌ ์›๊ณ  ๊ธฐ์ค€

์ง€๊ธˆ๊นŒ์ง€ ์ง„ํ–‰ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ค‘๋ณต ๋…ผ๋ฌธ ๋ฒ„์ „์€ ํ†ตํ•ฉํ•˜๊ณ , ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ์—ฐ๊ตฌ๋Š” ๋…๋ฆฝ์ ์œผ๋กœ ๊ตฌ๋ถ„ํ•ด ์ •๋ฆฌํ•˜๊ฒ ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ๋ชฉ๋ก์€ ๋‹ค๋ฅธ ์—ฐ๊ตฌ์ž, ๊ต์ˆ˜, ์ผ๋ฐ˜์ธ์—๊ฒŒ ์—ฐ๊ตฌ ๋ถ„์•ผ๋ฅผ ์†Œ๊ฐœํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋„๋ก ์ž‘์„ฑํ•œ ๊ณต๊ฐœ์šฉ ๊ฐœ์š”์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ๋ฏธ๊ณต๊ฐœ ์„ค๊ณ„๋„, ํ•ต์‹ฌ ์ œ์ž‘ ์ˆ˜์น˜, ๋…์ž์ ์ธ ์ƒ์„ธ ์ฆ๋ช…, ์‹คํ—˜ ์กฐ๊ฑด, ๋‚ด๋ถ€ ์†Œ์Šค์™€ ๊ฐœ์ธ์‹๋ณ„ ์ •๋ณด๋Š” ์ œ์™ธํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋˜ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์ ์œผ๋กœ ์ฆ๋ช…ํ•œ ๋ถ€๋ถ„, ์ด๋ก ์ ์œผ๋กœ ์ œ์•ˆํ•œ ๋ถ€๋ถ„, ์ˆ˜์น˜ ์‹œ๋ฎฌ๋ ˆ์ด์…˜์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•œ ๋ถ€๋ถ„์„ ๋ชจ๋‘ ๋ฌด์กฐ๊ฑด์ ์ธ ๊ณผํ•™์  ๋ฐœ๊ฒฌ์œผ๋กœ ํ‘œํ˜„ํ•˜์ง€ ์•Š์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

1. ์—ฐ๊ตฌ ์ „์ฒด๋ฅผ ์„ค๋ช…ํ•˜๋Š” ํ•ต์‹ฌ ๋ฌธ์žฅ

์ผ๋ฐ˜์ƒ๋Œ€์„ฑ์ด๋ก ๊ณผ ์–‘์ž์—ญํ•™, ์ˆ˜ํ•™์  ์œ„์ƒ๊ธฐํ•˜ํ•™, ์ „์ž๊ธฐํ•™์„ ๋ฐ”ํƒ•์œผ๋กœ ์šฐ์ฃผ์™€ ๋ฌผ์งˆ์˜ ๊ธฐ๋ณธ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ํƒ๊ตฌํ•˜๊ณ , ๊ทธ ๊ณผ์ •์—์„œ ๋ฐœ์ „์‹œํ‚จ ์ˆ˜ํ•™์  ๋ฐฉ๋ฒ•์„ ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ, ๋ฐ˜๋„์ฒด, ์—๋„ˆ์ง€ ์‹œ์Šคํ…œ, ๊ด‘ํ•™ ๋ฐ ๊ณ„์‚ฐ๊ณผํ•™์— ์ ์šฉํ•˜๋Š” ์ด๋ก ยท์ˆ˜์น˜ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ์ง„ํ–‰ํ•ด ์™”์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์—ฐ๊ตฌ ์ „๋ฐ˜์—์„œ ๋ฐ˜๋ณต์ ์œผ๋กœ ํ™œ์šฉํ•˜๋Š” ๋„ค ๊ฐ€์ง€ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ตฌ์กฐ๋Š” ๋‹ค์Œ๊ณผ ๊ฐ™์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๊ณตํ†ต ์—ฐ๊ตฌ ๋„๊ตฌ ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ์˜ ์—ญํ• 
Gaussian ํ™•์‚ฐ, ์ •์น™ํ™”, ์žก์Œ, ์—๋„ˆ์ง€ ๋ฐ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ํ•ด์„
Tยณ (3์ฐจ์› ํ† ๋Ÿฌ์Šค) ์ฃผ๊ธฐ์  ๊ณต๊ฐ„, ๊ฒฝ๊ณ„์กฐ๊ฑด, ์œ„์ƒ๊ณผ ๋ชจ๋“œ ๊ตฌ์กฐ
Solid Torus (์†”๋ฆฌ๋“œ ํ† ๋Ÿฌ์Šค) ๊ณ ๋ฆฌํ˜• ๊ณต๊ฐ„, ์ „์ž๊ธฐ ๊ตฌ์† ๋ฐ ๋‚ด๋ถ€ ๊ฒฝ๊ณ„ ๊ตฌ์กฐ
Mรถbius (๋ซผ๋น„์šฐ์Šค) ๋’คํ‹€๋ฆฐ ๊ฒฝ๊ณ„์กฐ๊ฑด, ์œ„์ƒ ๊ฐ„์„ญ ๋ฐ ๋ฐ˜์ฃผ๊ธฐ ๋Œ€์นญ

์ผ๋ถ€ ์ˆ˜ํ•™ ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ๋Š” ์›์ฃผ์œจ ฯ€, Fourier ํ•ด์„, ํ™•๋ฅ ๋ก , ์—ฐ์‚ฐ์ž ์ด๋ก ๋„ ๊ฒฐํ•ฉํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

์ด ๋„ค ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ๊ฒฐํ•ฉํ•˜๋Š” ๊ฒƒ์ด ์—ฐ๊ตฌ์˜ ๊ณตํ†ต ๋ฐฉ๋ฒ•๋ก ์ด์ง€๋งŒ, ๋ชจ๋“  ์‘์šฉ์—์„œ ์„ฑ๋Šฅ ํ–ฅ์ƒ์ด ์ž…์ฆ๋œ ๊ฒƒ์€ ์•„๋‹™๋‹ˆ๋‹ค.

2. ๊ธฐ์ดˆ๋ฌผ๋ฆฌํ•™ โ€” ๊ธฐ์กด ๋…๋ฆฝ ๋…ผ๋ฌธ 9ํŽธ

2026๋…„ 4์›”์— ์ •๋ฆฌํ–ˆ๋˜ 01โ€“09 ๋…๋ฆฝ ๋…ผ๋ฌธ ์ฒด๊ณ„์ž…๋‹ˆ๋‹ค. ํ›„์† ๊ฐœ์ •ํŒ์„ ๋ณ„๋„ ๋…ผ๋ฌธ์œผ๋กœ ์ค‘๋ณต ๊ณ„์‚ฐํ•˜์ง€ ์•Š์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

๋…ผ๋ฌธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ์™€ ๋Œ€์™ธ ์„ค๋ช…
01. ๋น„์„ญ๋™ ์–‘์ž์ค‘๋ ฅ์˜ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ตฌ์„ฑ ์ผ๋ฐ˜์ƒ๋Œ€์„ฑ์ด๋ก ๊ณผ ์–‘์ž์žฅ๋ก ์„ ๋ชจ์ˆœ ์—†์ด ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๊ธฐ ์œ„ํ•ด ์–‘์ž์ค‘๋ ฅ์˜ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ธฐ์ดˆ, ์žฅ์˜ ์žฌ๊ตฌ์„ฑ, ์–‘์ž์ด๋ก ์˜ ์ผ๊ด€์„ฑ์„ ์—ฐ๊ตฌ
02. ์ง„๊ณต์˜ ๊ฐ•์„ฑ์„ ์ด์šฉํ•œ ์™ธ๋ถ€ ์ค‘๋ ฅ ์‹ ํ˜ธ ์–ต์ œ ํŠน์ • ๋ฌผ๋ฆฌ์  ์ƒํƒœ์—์„œ ์™ธ๋ถ€์—์„œ ์ธก์ •๋˜๋Š” ์ค‘๋ ฅ ๋ฐ˜์‘์ด ๋‹ฌ๋ผ์งˆ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ์—ฐ๊ตฌ
03. ํ›„๊ธฐ ์šฐ์ฃผ์˜ ์‹œ๊ณต๊ฐ„ ๊ตฌ์กฐ์™€ Tยณ ์œ„์ƒ ์šฐ์ฃผ์˜ ๊ณ ์ „์  ์‹œ๊ณต๊ฐ„ ๊ตฌ์กฐ๊ฐ€ ์–ด๋– ํ•œ ์ˆ˜ํ•™์  ์กฐ๊ฑด์—์„œ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š”์ง€, ๊ณต๊ฐ„์˜ ์ „์—ญ ์œ„์ƒ์€ ๋ฌด์—‡์ธ์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
04. ๋น„ํ‰ํ˜• ์ƒํƒœ์˜ ์—๋„ˆ์ง€ ๋ฐฉ์ถœ๊ณผ ๊ฐ•์„ฑ ์ถ”์ถœ ํ‰ํ˜•์—์„œ ๋ฒ—์–ด๋‚˜ ์ค€๋น„๋œ ๋ฌผ๋ฆฌ๊ณ„๊ฐ€ ์—๋„ˆ์ง€๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š” ๊ณผ์ •์„ ์—ด์—ญํ•™ ๋ฐ ํ‘œ์ค€ ๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฒ•์น™์œผ๋กœ ๋ถ„์„
05. ์ง„๊ณต์—๋„ˆ์ง€์™€ ์šฐ์ฃผ์ƒ์ˆ˜ ๋ฌธ์ œ ์–‘์ž์ด๋ก ์—์„œ ๊ณ„์‚ฐ๋˜๋Š” ์ง„๊ณต์—๋„ˆ์ง€์™€ ์‹ค์ œ ์šฐ์ฃผ์˜ ์•”ํ‘์—๋„ˆ์ง€ ์‚ฌ์ด์˜ ํฐ ์ฐจ์ด๋ฅผ ์„ค๋ช…ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
06. ๊ด€์„ฑ ๋ฐ ์•ฝํ•œ ์ค‘๋ ฅ์žฅ ๋ฐ˜์‘ ์กฐ์ ˆ ๋ฌผ์ฒด์˜ ์šด๋™ ๋ฐ˜์‘๊ณผ ์ค‘๋ ฅ์žฅ์— ๋Œ€ํ•œ ์‘๋‹ต์„ ์ „์ž๊ธฐ์ ยท์–‘์ž์  ์กฐ๊ฑด์—์„œ ๋ณ€ํ™”์‹œํ‚ฌ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์„ ๋ถ„์„
07. ํ† ๋กœ์ด๋“œ ์ „์ž๊ธฐ์žฅ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ถ€์ƒ ์‹œ์Šคํ…œ ๊ณ ๋ฆฌํ˜• ์ž๊ธฐ์žฅ๊ณผ ์ „์ž๊ธฐ๋ ฅ์˜ ์กฐํ•ฉ์œผ๋กœ ๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ์ง€์ง€ํ•˜๊ณ  ์ œ์–ดํ•˜๋Š” ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ Maxwell ๋ฐฉ์ •์‹์œผ๋กœ ์—ฐ๊ตฌ
08. ์šฐ์ฃผ ์„ญ๋™๊ณผ ์•ˆ์ •์„ฑ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ์šฐ์ฃผ ๋ฐฐ๊ฒฝ์— ์กด์žฌํ•˜๋Š” ์ž‘์€ ์š”๋™์ด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ์ง„ํ™”ํ•˜๋Š”์ง€, ์–ด๋–ค ์กฐ๊ฑด์—์„œ ์•ˆ์ •์„ฑ์ด ์„ฑ๋ฆฝํ•˜๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
09. ํ†ตํ•ฉ์žฅ ๋™์—ญํ•™ ์ค‘๋ ฅ, ์ „์ž๊ธฐ์žฅ, ๋ฌผ์งˆ์žฅ ๋“ฑ ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฌผ๋ฆฌ๊ณ„๋ฅผ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ตฌ์กฐ์—์„œ ์ผ๊ด€๋˜๊ฒŒ ๊ธฐ์ˆ ํ•˜๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ

์ด 9ํŽธ์€ ํ•˜๋‚˜์˜ ์—ฐ๊ตฌ ์ฒด๊ณ„์—์„œ ์„œ๋กœ ๋‹ค๋ฅธ ์งˆ๋ฌธ์„ ๋‹ค๋ฃน๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ๊ฐ ์›๊ณ ์— ์ œ์‹œ๋œ ์ œํ•œ๋œ ์ •๋ฆฌ์˜ ์„ฑ๋ฆฝ๊ณผ ํ˜„์‹ค ์„ธ๊ณ„์— ์ ์šฉ๋˜๋Š” ์™„์ „ํ•œ ํ†ต์ผ์ด๋ก ์˜ ๊ฒ€์ฆ์€ ๊ตฌ๋ณ„ํ•ด์•ผ ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

3. ์šฐ์ฃผ๋ก ยท์–‘์ž์ค‘๋ ฅยท๋ธ”๋ž™ํ™€ ๊ด€๋ จ ํ™•์žฅ ์—ฐ๊ตฌ

์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์ผ๋ฐ˜์ธ์„ ์œ„ํ•œ ์„ค๋ช…
10. ์‹œ๊ณต๊ฐ„ ์กด์žฌ๋ก ์  ์žฌ๊ตฌ์„ฑ โ€” Ontological Reconstruction ๊ณต๊ฐ„๊ณผ ์‹œ๊ฐ„์˜ ๊ตฌ์กฐ, ๋น›์˜ ์ด๋™, ์ ์ƒ‰ํŽธ์ด, ์šฐ์ฃผ ์ง„ํ™”, ๋ฌผ์งˆ๊ณผ ๊ด€์ธก ํ˜„์ƒ์„ ํ•˜๋‚˜์˜ ์ฒด๊ณ„๋กœ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋Š” ๋Œ€ํ˜• ํ†ตํ•ฉ ์šฐ์ฃผ๋ก 
11. ์œ„์ƒ์  ์ง„๊ณต์—๋„ˆ์ง€ ๋ฐ ์žฅ์˜ ๊ณ ์ •(Locking) ์ด๋ก  ๊ณต๊ฐ„์˜ ์ „์ฒด์ ์ธ ๊ตฌ์กฐ์™€ ์žฅ์˜ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์ด ์ง„๊ณต์—๋„ˆ์ง€์— ์˜ํ–ฅ์„ ์ค„ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ํƒ๊ตฌ
12. ํŠน์ด์  ์—†๋Š” ๋ธ”๋ž™ํ™€ ๋ชจํ˜• ๋ธ”๋ž™ํ™€ ์ค‘์‹ฌ์—์„œ ๋ฌผ๋ฆฌ๋Ÿ‰์ด ๋ฌดํ•œ๋Œ€๋กœ ๋ฐœ์‚ฐํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ๋ฅผ ์ˆ˜ํ•™์ ์œผ๋กœ ์™„ํ™”ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ œ๊ฑฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
13. ๋ธ”๋ž™ํ™€ ์ •๋ณด์—ญ์„ค๊ณผ Page Curve ๋ธ”๋ž™ํ™€์ด ์ฆ๋ฐœํ•ด๋„ ์–‘์ž์ •๋ณด๊ฐ€ ๋ณด์กด๋˜๋Š”์ง€, ๋ฐฉ์ถœ ๋ณต์‚ฌ์˜ ์ •๋ณด๋Ÿ‰์ด ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋ณ€ํ•˜๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
14. ๋ธ”๋ž™ํ™€ ํ˜•์„ฑยท๋ถ•๊ดดยท์ฆ๋ฐœ์˜ ์ˆ˜์น˜์ค‘๋ ฅ ์—ฐ๊ตฌ ์ค‘๋ ฅ์žฅ ๋ฐฉ์ •์‹์˜ ์ˆ˜์น˜๊ณ„์‚ฐ์œผ๋กœ ๋ธ”๋ž™ํ™€์˜ ๋™์—ญํ•™๊ณผ ์–‘์ž์  ํšจ๊ณผ๋ฅผ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
15. Yukawa ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ๊ณผ ๊ณ ์ฐจ ์–‘์ž๋ณด์ • ์šฐ์ฃผ๋ก  ์ž…์ž ์‚ฌ์ด์˜ ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ๊ณผ ๊ณ ์ฐจ ์–‘์žํšจ๊ณผ๊ฐ€ ์šฐ์ฃผ๋ก ์  ๋ฌผ๋ฆฌ๋Ÿ‰์— ์–ด๋–ค ๋ณ€ํ™”๋ฅผ ์ฃผ๋Š”์ง€ ๊ณ„์‚ฐ
16. Gaussian ํ•ด๋ฐ€ํ† ๋‹ˆ์•ˆ๊ณผ ์„ญ๋™ยท๋น„์„ญ๋™ ์ด๋ก  ์–‘์ž๊ณ„์˜ ์—๋„ˆ์ง€ ์—ฐ์‚ฐ์ž๋ฅผ ์„ญ๋™ ๊ณ„์‚ฐ๊ณผ ๋น„์„ญ๋™ ์ˆ˜ํ•™์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•ด ๋ถ„์„
17. Gaussian ์Šค์นผ๋ผ์žฅ๊ณผ ํ† ๋Ÿฌ์Šค ๊ณต๊ฐ„์˜ ์—๋„ˆ์ง€ ๊ตฌ์กฐ ์ฃผ๊ธฐ์  ๊ณต๊ฐ„ ์•ˆ์— ๋ถ„ํฌํ•˜๋Š” ์žฅ์˜ ์—๋„ˆ์ง€, ์•ˆ์ •์„ฑ, ๋น„์„ ํ˜• ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์„ ์—ฐ๊ตฌ

ํŠนํžˆ 10๋ฒˆ ํ†ตํ•ฉ ์šฐ์ฃผ๋ก ์—๋Š” ๋‹ค์Œ ์—ฐ๊ตฌ ๋‚ด์šฉ๋„ ํฌํ•จ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค. ์ด๋ฅผ ๊ฐ๊ฐ ๋ณ„๋„์˜ ๋…๋ฆฝ ๋…ผ๋ฌธ์œผ๋กœ ๊ณผ๋Œ€ ์ง‘๊ณ„ํ•˜์ง€๋Š” ์•Š์•˜์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

* ๊ด‘ํ•™์  ์ ์ƒ‰ํŽธ์ด: ๊ด€์ธก๋˜๋Š” ๋น›์˜ ์ฃผํŒŒ์ˆ˜ ๋ณ€ํ™”์™€ ์šฐ์ฃผ ๊ธฐํ•˜ํ•™์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ƒˆ๋กญ๊ฒŒ ๊ฒ€ํ† 
* ์šฐ์ฃผ ๊ณต๊ฐ„์˜ ์œ„์ƒ: Tยณ, ์†”๋ฆฌ๋“œ ํ† ๋Ÿฌ์Šค, ๋ซผ๋น„์šฐ์Šค ๊ตฌ์กฐ ์‚ฌ์ด์˜ ์ˆ˜ํ•™์  ๊ด€๊ณ„
* ์šฐ์ฃผ์˜ ํƒ„์ƒ๊ณผ ์„ธ๋Œ€ ์—ฐ๊ฒฐ: ์šฐ์ฃผ ์‚ฌ์ด์˜ ์ „์ด์™€ ์‹œ๊ฐ„ ๊ตฌ์กฐ์— ๋Œ€ํ•œ ์ด๋ก ์  ์—ฐ๊ตฌ
* ์•”ํ‘์—๋„ˆ์ง€ยท์•”ํ‘๋ฌผ์งˆยท๊ด€์ธก๋Ÿ‰: ์ด๋ก ์  ์˜ˆ์ธก๊ณผ ์ฒœ๋ฌธ๊ด€์ธก์˜ ์ผ์น˜์„ฑ ๊ฒ€ํ† 
* ํ‘œ์ค€ ์šฐ์ฃผ๋ก ๊ณผ์˜ ๋น„๊ต: ์šฐ์ฃผ๋ฐฐ๊ฒฝ๋ณต์‚ฌ, ์€ํ•˜ ๊ตฌ์กฐ, ๊ฑฐ๋ฆฌ ๊ด€์ธก ๋“ฑ์„ ํ†ตํ•œ ํ‰๊ฐ€

4. ์–‘์ž๊ธฐ์ดˆยท์ „์ž๊ธฐํ•™ยท์ƒˆ๋กœ์šด ๋ฌผ๋ฆฌ ํ˜„์ƒ

์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์ผ๋ฐ˜์ธ์„ ์œ„ํ•œ ์„ค๋ช…
18. ์‚ผ์ค‘ ํ† ๋กœ์ด๋“œ ๊ธฐ๋ฐ˜ ๋ฌด์งˆ๋Ÿ‰ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ์ „๋‹ฌ ์ „์ž๊ธฐ์žฅ๊ณผ ์–‘์ž์ƒํƒœ์˜ ๋ณ€ํ™˜์„ ์ด์šฉํ•ด ๊ฑฐ์‹œ ๋ฌผ์ฒด์˜ ์—๋„ˆ์ง€ ๋ฐ ์œ ํšจ ์งˆ๋Ÿ‰ ํŠน์„ฑ์„ ์ œ์–ดํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
19. ์ „์ž๊ธฐยท์–‘์ž์ „๋ฅ˜ ๊ธฐ๋ฐ˜ ์—๋„ˆ์ง€ ์ „๋‹ฌ๊ณผ ์ €์žฅ ๊ณต์ง„, ์ „๋ฅ˜, ์–‘์ž์ƒํƒœ์™€ ์—๋„ˆ์ง€ ์ „๋‹ฌ์„ ์—ฐ๊ฒฐํ•˜๊ณ  ์—๋„ˆ์ง€ ๋ณด์กด ๋ฒ•์น™์— ๋”ฐ๋ผ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ž‘๋™ ๋ฒ”์œ„๋ฅผ ๋ถ„์„
20. ์ž๊ธฐ ํ™€๊ทน์˜ ์กด์žฌ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ๊ณผ ๋™์—ญํ•™ N๊ทน์ด๋‚˜ S๊ทน ํ•˜๋‚˜๋งŒ์„ ๊ฐ–๋Š” ์ž๊ธฐ ํ™€๊ทน์ด ์ˆ˜ํ•™์  ์žฅ ์ด๋ก ์—์„œ ์–ด๋–ค ์กฐ๊ฑด์— ๋”ฐ๋ผ ๋‚˜ํƒ€๋‚  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
21. ์ค‘์„ฑ๋ฏธ์ž์˜ ์„ฑ์งˆ๊ณผ ๋™์ผ์„ฑ ๋ฌธ์ œ ์ค‘์„ฑ๋ฏธ์ž์˜ ์งˆ๋Ÿ‰, ๋Œ€์นญ์„ฑ, ์ž…์ž ์ƒํƒœ์™€ ์žฅ ์ด๋ก  ์‚ฌ์ด์˜ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ํƒ๊ตฌ
22. ์–‘์ž ๋ถˆํ™•์ •์„ฑยท์˜๋ถ„์‚ฐยท์–ฝํž˜์˜ ๋ณด์กด ์–‘์ž์ธก์ •์˜ ๋ถˆํ™•์ •์„ฑ์ด ์–ด๋–ค ์ˆ˜ํ•™์  ์ œ์•ฝ์„ ๊ฐ–๋Š”์ง€, ํŠน์ • ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ ์•„๋ž˜ ๋ถ„์‚ฐ๊ณผ ์–ฝํž˜์˜ ๋ณด์กด ์กฐ๊ฑด์„ ๋ถ„์„
23. ์ƒ์˜จ ์ดˆ์ „๋„ ๊ฐ€๋Šฅ์„ฑ์˜ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ์ด๋ก  ์ „์žยท๊ฒฉ์ž ์ง„๋™ยท์–‘์ž ๊ฒฐํ•ฉ์„ ํ•จ๊ป˜ ๋ถ„์„ํ•˜์—ฌ ์ƒ์˜จ ์ดˆ์ „๋„์— ํ•„์š”ํ•œ ๋ฌผ๋ฆฌ์  ์กฐ๊ฑด๊ณผ ์•ˆ์ •์„ฑ ํ•œ๊ณ„๋ฅผ ์—ฐ๊ตฌ

๋˜ํ•œ ์–‘์ž์ง„๊ณต์—์„œ ์ž…์ž์Œ์ด ์ƒ์„ฑ๋˜๋Š” Schwinger ํšจ๊ณผ, ์‹œ๊ฐ„์—ฌํ–‰ ๋ฐ ๋‹ซํžŒ ์‹œ๊ฐ„๊ณก์„ (CTC), ์‹œ๊ณต๊ฐ„๊ณผ ์–‘์ž์ •๋ณด ์ „๋‹ฌ์˜ ๊ด€๊ณ„๋„ ๋ณ„๋„๋กœ ๋…ผ์˜ํ–ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค. ๋‹ค๋งŒ ์ ‘๊ทผ ๊ฐ€๋Šฅํ•œ ์ž๋ฃŒ๋งŒ์œผ๋กœ๋Š” ์ด ๋ชจ๋‘๋ฅผ ์œ„ 6๊ฐœ์™€ ๊ฐ™์€ ์ˆ˜์ค€์˜ ์™„์„ฑ๋œ ๋…๋ฆฝ ๋…ผ๋ฌธ์œผ๋กœ ํ™•์ธํ•  ์ˆ˜ ์—†์–ด ์—ฐ๊ตฌ ๊ตฌ์ƒ๊ณผ ๊ธฐ์กด ์›๊ณ ๋ฅผ ๊ตฌ๋ถ„ํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

5. ์ˆœ์ˆ˜์ˆ˜ํ•™ ๋ฐ ์„ธ๊ณ„์  ์ˆ˜ํ•™ ๋‚œ์ œ

๊ธฐ์กด์— ํ•ด๊ฒฐ๋œ ์ •๋ฆฌ์˜ ๋Œ€์•ˆ์  ์ฆ๋ช… ์—ฐ๊ตฌ์™€ ์•„์ง ํ•ด๊ฒฐ๋˜์ง€ ์•Š์€ ๋‚œ์ œ์— ๋Œ€ํ•œ ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋ชจ๋‘ ํฌํ•จํ•ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

๋ฒˆํ˜ธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์—ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ 
24 ๋ฆฌ๋งŒ๊ฐ€์„ค (Riemann Hypothesis) ์†Œ์ˆ˜์˜ ๋ถ„ํฌ๋ฅผ ์ง€๋ฐฐํ•˜๋Š” ๋ฆฌ๋งŒ ์ œํƒ€ํ•จ์ˆ˜์˜ ์˜์  ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ˆ˜ํ•™์ ์œผ๋กœ ๊ทœ๋ช…
25 ์–‘โ€“๋ฐ€์Šค ์ด๋ก ๊ณผ ์งˆ๋Ÿ‰๊ฐ„๊ทน ์–‘์ž ๊ฒŒ์ด์ง€ ์ด๋ก ์˜ ์ˆ˜ํ•™์  ์กด์žฌ์„ฑ๊ณผ ์–‘์˜ ์งˆ๋Ÿ‰๊ฐ„๊ทน์„ ์ฆ๋ช…ํ•˜๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
26 ๋‚˜๋น„์—โ€“์Šคํ† ํฌ์Šค ์ „์—ญ ์ •์น™์„ฑ 3์ฐจ์› ์œ ์ฒด ํ๋ฆ„์—์„œ ์œ ํ•œ์‹œ๊ฐ„ ํŠน์ด์ ์ด ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š”์ง€, ํ•ด๊ฐ€ ๊ณ„์† ๋งค๋„๋Ÿฝ๊ฒŒ ์œ ์ง€๋˜๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
27 P vs NP ๋ฌธ์ œ ์ •๋‹ต์„ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ๊ฒ€์ฆํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ๋ฌธ์ œ๊ฐ€ ์–ธ์ œ ๋น ๋ฅด๊ฒŒ ํ•ด๊ฒฐ๋  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€๋ฅผ ํƒ๊ตฌ
28 ํ˜ธ์ง€ ์ถ”์ธก (Hodge Conjecture) ๋Œ€์ˆ˜๊ธฐํ•˜ํ•™์˜ ๊ธฐํ•˜ํ•™์  ๋Œ€์ƒ๊ณผ ์œ„์ƒ์  ๊ตฌ์กฐ ์‚ฌ์ด์˜ ๊ทผ๋ณธ์ ์ธ ๊ด€๊ณ„ ์—ฐ๊ตฌ
29 ๋ฒ„์น˜โ€“์Šค์œ„๋„ˆํ„ด๋‹ค์ด์–ด ์ถ”์ธก (BSD) ํƒ€์›๊ณก์„ ์˜ ์œ ๋ฆฌ์ˆ˜ ํ•ด์™€ Lํ•จ์ˆ˜ ์‚ฌ์ด์˜ ๊นŠ์€ ๊ด€๊ณ„๋ฅผ ์ฆ๋ช…ํ•˜๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
30 ํ‘ธ์•ต์นด๋ ˆ ์ •๋ฆฌ์™€ 4์ฐจ์› ๋งค๋„๋Ÿฌ์šด ํ‘ธ์•ต์นด๋ ˆ ๋ฌธ์ œ 3์ฐจ์› ์œ„์ƒ ์ •๋ฆฌ์˜ ๋Œ€์•ˆ์  ์ฆ๋ช…๊ณผ 4์ฐจ์› ๋งค๋„๋Ÿฌ์šด ๋‹ค์–‘์ฒด ๋ฌธ์ œ ํƒ๊ตฌ
31 ํŽ˜๋ฅด๋งˆ์˜ ๋งˆ์ง€๋ง‰ ์ •๋ฆฌ ๋Œ€์•ˆ ์ฆ๋ช… ๊ธฐ์กด์— ์ฆ๋ช…๋œ ์ •๋ฆฌ๋ฅผ ์œ„์ƒ๊ธฐํ•˜ํ•™๊ณผ ํ•ด์„ํ•™์„ ๊ฒฐํ•ฉํ•ด ๋‹ค๋ฅธ ๋ฐฉ์‹์œผ๋กœ ์žฌ๊ตฌ์„ฑ
32 ์ฝœ๋ผ์ธ  ์ถ”์ธก ๋‹จ์ˆœํ•œ ์ •์ˆ˜ ๋ฐ˜๋ณต ๊ทœ์น™์ด ๋ชจ๋“  ์–‘์˜ ์ •์ˆ˜์— ๋Œ€ํ•ด ๊ฒฐ๊ตญ 1์— ๋„๋‹ฌํ•˜๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
33 ์นด์˜ค์Šค ์ด๋ก ๊ณผ ์ „์—ญ ๋™์—ญํ•™ ๋ณต์žกํ•˜๊ณ  ์˜ˆ์ธกํ•˜๊ธฐ ์–ด๋ ค์šด ์šด๋™์—์„œ ์•ˆ์ •์„ฑ, ๋Œ๊ฐœ, ๋ถˆ๋ณ€๋Ÿ‰ ๋ฐ ์œ„์ƒ๊ตฌ์กฐ ๋ถ„์„

์ด ์ค‘ ๋ฆฌ๋งŒ๊ฐ€์„ค, ์ผ๋ฐ˜์ ์ธ P vs NP, ์–‘โ€“๋ฐ€์Šค ์งˆ๋Ÿ‰๊ฐ„๊ทน, 3์ฐจ์› ๋‚˜๋น„์—โ€“์Šคํ† ํฌ์Šค ์ •์น™์„ฑ, ํ˜ธ์ง€ ์ถ”์ธก, BSD, ์ฝœ๋ผ์ธ  ์ถ”์ธก ๋“ฑ์€ ์ „์ฒด ๋ฌด์กฐ๊ฑด์  ์ฆ๋ช…์ด ํ™•๋ณด๋˜์—ˆ๋‹ค๊ณ  ์†Œ๊ฐœํ•ด์„œ๋Š” ์•ˆ ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

6. ํ†ต๊ณ„ํ•™ยท์ธ๊ณต์ง€๋Šฅยท๊ณ„์‚ฐ๋ณต์žก๋„ ๋‚œ์ œ

๋ฒˆํ˜ธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ์—ฐ๊ตฌ ๋ชฉ์ 
34 ํ‘œ๋ณธ์••์ถ• ์ถ”์ธก (Sample Compression Conjecture) ํ•™์Šต์— ํ•„์š”ํ•œ ์ •๋ณด๋ฅผ ์ž‘์€ ํ‘œ๋ณธ์œผ๋กœ ์••์ถ•ํ•˜๋ฉด์„œ ์ผ๋ฐ˜ํ™” ์„ฑ๋Šฅ์„ ์œ ์ง€ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
35 LPN โ€” Learning Parity with Noise ์žก์Œ์ด ์„ž์ธ ์ด์ง„ ๋ฐ์ดํ„ฐ๋ฅผ ํ†ตํ•ด ์ˆจ๊ฒจ์ง„ ์ •๋ณด๋ฅผ ๋ณต์›ํ•˜๋Š” ๋ฌธ์ œ์™€ ์•”ํ˜ธํ•™์  ๊ณ„์‚ฐ ๋‚œ์ด๋„ ๋ถ„์„
36 Distribution-Free DNF Learning ๋ฐ์ดํ„ฐ ๋ถ„ํฌ์— ๊ด€ํ•œ ๊ฐ•ํ•œ ๊ฐ€์ • ์—†์ด ๋…ผ๋ฆฌ์‹์„ ํšจ์œจ์ ์œผ๋กœ ํ•™์Šตํ•˜๋Š” ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์—ฐ๊ตฌ
37 SBM โ€” Stochastic Block Model ๋ณต์žกํ•œ ๋„คํŠธ์›Œํฌ์—์„œ ์ˆจ๊ฒจ์ง„ ์ง‘๋‹จ์„ ๊ตฌ๋ณ„ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ†ต๊ณ„์ ยท๊ณ„์‚ฐ์  ๊ฒฝ๊ณ„ ์—ฐ๊ตฌ
38 Gaussian Single-Index Model ๊ณ ์ฐจ์› ๋ฐ์ดํ„ฐ์—์„œ ํ•ต์‹ฌ ์˜ˆ์ธก ๋ฐฉํ–ฅ์„ ๋ฐœ๊ฒฌํ•˜๊ณ  ํ•™์Šตํ•˜๋Š” ํ†ต๊ณ„์  ๋ฐฉ๋ฒ• ์—ฐ๊ตฌ
39 Planted Clique ๋ฌธ์ œ ๋ฌด์ž‘์œ„ ๊ทธ๋ž˜ํ”„ ์†์— ์ˆจ๊ฒจ์ง„ ์™„์ „ ์—ฐ๊ฒฐ ์ง‘๋‹จ์„ ๋ฐœ๊ฒฌํ•˜๋Š” ๊ณ„์‚ฐ ๋‚œ์ œ ์—ฐ๊ตฌ
40 Gaussianโ€“Tยณ ์ŠคํŽ™ํŠธ๋Ÿผ ์ถ”๋ก  ๋ฐ Sparse PCA ์žก์Œ์— ๊ฐ€๋ ค์ง„ ์ •๋ณด๋ฅผ ๋ณต์›ํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ํ•œ๊ณ„, ๊ณ ์ฐจ์› ํ†ต๊ณ„ ์ถ”๋ก  ๋ฐ ์ฐจ์›์ถ•์†Œ ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜ ์—ฐ๊ตฌ

์ด ์—ฐ๊ตฌ๋“ค์€ ์•”ํ˜ธํ•™, ๋จธ์‹ ๋Ÿฌ๋‹, ๋„คํŠธ์›Œํฌ ๋ถ„์„ ๋ฐ ์ธ๊ณต์ง€๋Šฅ์˜ ์ด๋ก ์  ๊ธฐ๋ฐ˜๊ณผ ์—ฐ๊ฒฐ๋ฉ๋‹ˆ๋‹ค.

7. ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐยท์–‘์ž์ •๋ณดยท์–‘์ž๊ด‘ํ•™

๋ฒˆํ˜ธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๋žŒ์—๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•  ๋‚ด์šฉ
41 ๊ด‘์ž ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ ๋น›์˜ ์ž…์ž์ธ ๊ด‘์ž๋ฅผ ์ •๋ณด ๋‹จ์œ„๋กœ ์‚ฌ์šฉํ•˜๊ณ  ๊ด‘ํ•™ ๊ฐ„์„ญ์„ ํ†ตํ•ด ์–‘์ž๊ณ„์‚ฐ์„ ๊ตฌํ˜„ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
42 ์ด์˜จํŠธ๋žฉ ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ ์ „์ž๊ธฐ์žฅ์œผ๋กœ ํฌํšํ•œ ์ด์˜จ์„ ๋ ˆ์ด์ €๋กœ ์ œ์–ดํ•ด ์–‘์ž๋…ผ๋ฆฌ ์—ฐ์‚ฐ์„ ์ˆ˜ํ–‰ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
43 ์ค‘์„ฑ์›์žยท๋ฆฌ๋“œ๋ฒ ๋ฆฌ ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ ์ค‘์„ฑ์›์ž ์‚ฌ์ด์˜ ์–‘์ž ์ƒํ˜ธ์ž‘์šฉ์„ ์ด์šฉํ•œ ๊ณ ์ •๋ฐ€ ์–‘์ž๊ฒŒ์ดํŠธ์™€ ์˜ค๋ฅ˜ ์ œ์–ด ์—ฐ๊ตฌ
44 ์ดˆ์ „๋„ ํšŒ๋กœ ์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ ์กฐ์ง€ํ”„์Šจ ํšŒ๋กœ์˜ ์–‘์ž์ƒํƒœ๋ฅผ ์ œ์–ดํ•˜๊ณ  ๊ฒŒ์ดํŠธ ๋ˆ„์„ค๊ณผ ์žก์Œ์„ ์ค„์ด๊ธฐ ์œ„ํ•œ ์ด๋ก  ์—ฐ๊ตฌ
45 ์–‘์žํ†ต์‹ ๊ณผ ์–‘์ž ์˜ค๋ฅ˜์ •์ • ๋ฉ€๋ฆฌ ๋–จ์–ด์ง„ ์žฅ์†Œ๋กœ ์–‘์ž์ •๋ณด๋ฅผ ์ „๋‹ฌํ•˜๊ณ , ์ „์†ก ๋ฐ ์ฒ˜๋ฆฌ ๊ณผ์ •์—์„œ ์ƒ๊ธฐ๋Š” ์˜ค๋ฅ˜๋ฅผ ์ •์ •ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
46 ์–‘์ž๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ ๊ด‘์ž๋‚˜ ๋ฌผ์งˆ์˜ ์–‘์ž์ •๋ณด๋ฅผ ์ €์žฅํ–ˆ๋‹ค๊ฐ€ ์›๋ž˜์˜ ์ƒํƒœ์— ๊ฐ€๊น๊ฒŒ ๋‹ค์‹œ ๊บผ๋‚ด๋Š” ์žฅ์น˜ ์—ฐ๊ตฌ
47 ์ƒ์˜จ ๊ด‘์ž์ˆ˜ ๋ถ„ํ•ด ๊ฒ€์ถœ๊ธฐ (PNR) ์‹ค์˜จ์—์„œ ๋‹จ์ผ ๊ด‘์ž๋ฅผ ๊ฒ€์ถœํ•˜๊ณ  ์ž…์‚ฌํ•œ ๊ด‘์ž์˜ ๊ฐœ์ˆ˜๊นŒ์ง€ ๊ตฌ๋ณ„ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ์—ฐ๊ตฌ
48 NV ์„ผํ„ฐ ๊ธฐ๋ฐ˜ 3์ถ• ์–‘์ž ์ž๊ธฐ์„ผ์„œ ๋‹ค์ด์•„๋ชฌ๋“œ ๋‚ด๋ถ€์˜ ์–‘์ž๊ฒฐํ•จ์„ ์ด์šฉํ•ด ๋ฏธ์„ธํ•œ ์ž๊ธฐ์žฅ์˜ ๋ฐฉํ–ฅ๊ณผ ์„ธ๊ธฐ๋ฅผ ์ธก์ •ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
49 WSeโ‚‚ ๋‹จ์ผ๊ด‘์ž์›๊ณผ HOM ๊ฐ„์„ญ ์ด์ฐจ์› ๋ฐ˜๋„์ฒด์—์„œ ๋ฐฉ์ถœ๋œ ๊ด‘์ž๋“ค์ด ์–ผ๋งˆ๋‚˜ ๊ตฌ๋ณ„ ๋ถˆ๊ฐ€๋Šฅํ•œ์ง€, ๊ฐ„์„ญ ํ’ˆ์งˆ์„ ๋†’์ผ ์ˆ˜ ์žˆ๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
50 ๊ด‘์ง‘์  ์–‘์žํšŒ๋กœ (QPIC) ๊ด‘์ž์›ยท๋„ํŒŒ๋กœยท๊ณต์ง„๊ธฐยท๊ด‘ํ•™ ๊ฒŒ์ดํŠธ๋ฅผ ์ž‘์€ ์นฉ์— ์ง‘์ ํ•˜๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ์—ฐ๊ตฌ
51 ์‹ค๋ฆฌ์ฝ˜ ํฌํ† ๋‹‰์Šค์™€ ์œ„์ƒ ์ œ์–ด ๊ณต์ง„๊ธฐ ๋น›์˜ ๊ฒฝ๋กœ์™€ ์œ„์ƒ์„ ์ •๋ฐ€ํ•˜๊ฒŒ ์กฐ์ ˆํ•˜๋Š” ์‹ค๋ฆฌ์ฝ˜ ๊ด‘ํ•™ํšŒ๋กœ ๋ฐ ๊ณต์ง„ ๊ตฌ์กฐ ์—ฐ๊ตฌ
52 ์–‘์ž ์ œ์–ด ํ™”ํ•™ (Quantum-Controlled Chemistry) ๋น›์˜ ์œ„์ƒ๊ณผ ์–‘์ž๊ฐ„์„ญ์„ ์ด์šฉํ•˜์—ฌ ๋ถ„์ž์˜ ๋ฐ˜์‘ ๊ฒฝ๋กœ๋‚˜ ์ƒ์„ฑ๋ฌผ์˜ ๋ถ„ํฌ๋ฅผ ์ œ์–ดํ•˜๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ

์–‘์ž๊ธฐ์ˆ  ์—ฐ๊ตฌ์—์„œ๋Š” ๋‹จ์ผ ์žฅ์น˜์˜ ์ด๋ก ์  ์„ฑ๋Šฅ๋ฟ ์•„๋‹ˆ๋ผ ๊ด‘์ž ์†์‹ค, ์–‘์ž์ƒํƒœ์˜ ๊ฒฐ๋งž์Œ, ์žก์Œ, ์˜ค๋ฅ˜์ •์ • ๋ฐ ์‹ค์ œ ์†Œ์ž ๊ตฌํ˜„์˜ ํ•œ๊ณ„๋ฅผ ํ•จ๊ป˜ ๋‹ค๋ฃจ์—ˆ์Šต๋‹ˆ๋‹ค.

8. ๋ฐ˜๋„์ฒดยท์ „์žํšŒ๋กœยทRFยท์ปดํ“จํŒ…

๋ฒˆํ˜ธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๋žŒ์—๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•  ๋‚ด์šฉ
53 ๋ซผ๋น„์šฐ์Šค ๊ตฌ์กฐ ์–‘์ž๊ฐ„์„ญ ํŠธ๋žœ์ง€์Šคํ„ฐ (FTQIT) ๋‚˜๋…ธ๊ตฌ์กฐ์—์„œ ์ „์ž์˜ ๊ฐ„์„ญ์„ ์ด์šฉํ•ด ์ „๋ฅ˜๋ฅผ ์„ ํƒ์ ์œผ๋กœ ํ๋ฅด๊ฒŒ ํ•˜๊ฑฐ๋‚˜ ์ฐจ๋‹จํ•˜๋Š” ์ƒˆ๋กœ์šด ํŠธ๋žœ์ง€์Šคํ„ฐ ๊ตฌ์กฐ ์—ฐ๊ตฌ
54 ์ดˆ์ €์ „์•• ํŠธ๋žœ์ง€์Šคํ„ฐ ๋งค์šฐ ๋‚ฎ์€ ์ „์••์—์„œ ์Šค์œ„์นญํ•ด ๋ฐ˜๋„์ฒด์˜ ์—๋„ˆ์ง€ ์†Œ๋ชจ๋ฅผ ์ค„์ด๋ ค๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
55 GaN ์ „๋ ฅ๋ฐ˜๋„์ฒด์˜ EMIยท์Šค์œ„์นญ ์†์‹ค ์–ต์ œ ๊ณ ์† ์ „๋ ฅ๋ฐ˜๋„์ฒด์—์„œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ์ „์ž๊ธฐ ๊ฐ„์„ญ, ์Šค์œ„์นญ ์†์‹ค ๋ฐ ๋ฐœ์—ด์„ ๋™์‹œ์— ์ค„์ด๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
56 ์œ„์ƒ ๊ธฐ๋ฐ˜ RF ํ•„ํ„ฐยท๊ณต์ง„ํšŒ๋กœ ์›ํ•˜์ง€ ์•Š๋Š” ์ฃผํŒŒ์ˆ˜์™€ ๊ธฐ์ƒ ๊ณต์ง„์„ ์ฐจ๋‹จํ•˜๋ฉด์„œ ํ•„์š”ํ•œ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ์ •๋ฐ€ํ•˜๊ฒŒ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š” ํšŒ๋กœ ์—ฐ๊ตฌ
57 ๋น„์ž์„ฑ RF ์„œํ˜๋ ˆ์ดํ„ฐ ์ „ํ†ต์ ์ธ ์ž์„ฑ์ฒด์— ์˜์กดํ•˜์ง€ ์•Š๊ณ  ์ „์ž๊ธฐ ์‹ ํ˜ธ๋ฅผ ํŠน์ • ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ์ „๋‹ฌํ•˜๋Š” ๊ณ ์ฃผํŒŒ ํšŒ๋กœ ์—ฐ๊ตฌ
58 ์นฉ๋ › ์‹ ํ˜ธยท์ „๋ ฅ ๋ฌด๊ฒฐ์„ฑ (SI/PI) ์—ฌ๋Ÿฌ ๋ฐ˜๋„์ฒด ์นฉ์„ ์—ฐ๊ฒฐํ•  ๋•Œ ์‹ ํ˜ธ ์™œ๊ณก, ์ „๋ ฅ๋ง ์žก์Œ, ์ „์ž๊ธฐ ๊ฐ„์„ญ์„ ์ค„์ด๋Š” ์„ค๊ณ„ ์—ฐ๊ตฌ
59 ๊ฐ€์—ญ ์ปดํ“จํ„ฐ (Reversible Computing) ๊ณ„์‚ฐ ์ค‘ ์ •๋ณด๊ฐ€ ์†Œ๋ฉธํ•˜๋ฉด์„œ ๋ฐœ์ƒํ•˜๋Š” ์—๋„ˆ์ง€ ์†์‹ค์„ ์ค„์ด๊ธฐ ์œ„ํ•ด ๊ณ„์‚ฐ ๊ณผ์ •์„ ๊ฐ€์—ญ์ ์œผ๋กœ ๊ตฌ์„ฑํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ

์ด ๋ถ„์•ผ๋Š” ์ˆ˜ํ•™์  ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์‹ค์ œ ์ง‘์ ํšŒ๋กœ์™€ ์ „๋ ฅ์ „์ž ์‹œ์Šคํ…œ์˜ ์„ค๊ณ„ ๋ฌธ์ œ์— ์ ์šฉํ•˜๋ ค๋Š” ์‘์šฉ ์—ฐ๊ตฌ์ž…๋‹ˆ๋‹ค.

9. ์—๋„ˆ์ง€ยท์ „๋ ฅยท์—ด๋ฌผ๋ฆฌยท์ƒ๋ฌผ๋ฌผ๋ฆฌ

๋ฒˆํ˜ธ ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ ๋‹ค๋ฅธ ์‚ฌ๋žŒ์—๊ฒŒ ์„ค๋ช…ํ•  ๋‚ด์šฉ
60 ๊ณ ํšจ์œจ ๋ฌด์„ ์ „๋ ฅ์ „์†ก ์ฝ”์ผ ๋ฐ ๊ณต์ง„ ๊ตฌ์กฐ๋ฅผ ์ตœ์ ํ™”ํ•ด ์ „๋ ฅ์„ ๋ฌด์„ ์œผ๋กœ ์ „๋‹ฌํ•˜๋ฉด์„œ ์†์‹ค๊ณผ ์œ„์น˜ ์˜ค์ฐจ ์˜ํ–ฅ์„ ์ค„์ด๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
61 ์ดˆ๊ณ ์•• ์ง๋ฅ˜์†ก์ „(HVDC) ๋ณดํ˜ธ ์‹œ์Šคํ…œ ๋Œ€๊ทœ๋ชจ ์ „๋ ฅ๋ง์—์„œ ์‚ฌ๊ณ  ์ „๋ฅ˜๋ฅผ ์‹ ์†ํ•˜๊ฒŒ ์ฐจ๋‹จํ•˜๊ณ  ์ •์ƒ ์šด์ „์˜ ์†์‹ค์„ ๋‚ฎ์ถ”๋Š” ๊ธฐ์ˆ  ์—ฐ๊ตฌ
62 ์ „๊ณ ์ฒด ๋ฆฌํŠฌ ๋ฐฐํ„ฐ๋ฆฌ ๋ฐฐํ„ฐ๋ฆฌ ๋‚ด๋ถ€ ์ด์˜จ ์ด๋™, ๊ณ„๋ฉด ์‘๋ ฅ, ๋ฆฌํŠฌ ๋ด๋“œ๋ผ์ดํŠธ, ์ถฉ์ „ ํšจ์œจ๊ณผ ์ˆ˜๋ช…์„ ๊ฐœ์„ ํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
63 ํ•ต์œตํ•ฉ ์ˆœ์ „๋ ฅ ๋ฐœ์ „ ํ”Œ๋ผ์Šค๋งˆ ๊ตฌ์† ๋ฐ ๊ฐ€์—ด ํšจ์œจ์„ ๊ฐœ์„ ํ•ด ์ „์ฒด ๋ฐœ์ „์†Œ์—์„œ ์‹ค์ œ ์ˆœ์ „๋ ฅ์„ ์ƒ์‚ฐํ•  ์ˆ˜ ์žˆ๋Š” ์กฐ๊ฑด์„ ์—ฐ๊ตฌ
64 ๋‚˜๋…ธ๊ฐญ ์—ด ๋‹ค์ด์˜ค๋“œ ๋งค์šฐ ์ž‘์€ ๊ฐ„๊ฒฉ์—์„œ ์—ด์ด ํŠน์ • ๋ฐฉํ–ฅ์œผ๋กœ ๋” ์ž˜ ์ „๋‹ฌ๋˜๋„๋ก ์—ด๋ณต์‚ฌ์™€ ์ „์ž๊ธฐ ๋ชจ๋“œ๋ฅผ ์ œ์–ดํ•˜๋Š” ์—ฐ๊ตฌ
65 Gaussianโ€“Tยณโ€“Mรถbius ์—ด๋ฌผ๋ฆฌ ๋ฐ FPUT ์—ด์ˆ˜์†ก ๋น„์„ ํ˜• ์ง„๋™๊ณ„์—์„œ ์—๋„ˆ์ง€๊ฐ€ ํผ์ง€๋Š” ๊ณผ์ •๊ณผ ์—ด์ „๋„ ๋ฒ•์น™์ด ๋ฏธ์‹œ์ ์œผ๋กœ ์–ด๋–ป๊ฒŒ ๋‚˜ํƒ€๋‚˜๋Š”์ง€ ์—ฐ๊ตฌ
66 ์–‘์ž์ƒ๋ฌผ๋ฌผ๋ฆฌ ์ƒ๋ฌผํ•™์  ๋ถ„์ž์™€ ์—๋„ˆ์ง€ ์ „๋‹ฌ ๊ณผ์ •์— ์–‘์ž๊ฒฐ๋งž์Œ, ์œ„์ƒ, ํ™•์‚ฐ ๋ฐ ํ™˜๊ฒฝ ์žก์Œ์ด ๋ฏธ์น˜๋Š” ์˜ํ–ฅ์„ ํƒ๊ตฌ

10. ์ „์ฒด ์—ฐ๊ตฌ๋ฅผ ๋ถ„์•ผ๋ณ„๋กœ ๋ฌถ์œผ๋ฉด

๊ธฐ์ดˆ๋ฌผ๋ฆฌํ•™ยท์šฐ์ฃผ๋ก 

23๊ฐœ

์–‘์ž์ค‘๋ ฅ, ์‹œ๊ณต๊ฐ„, ์ง„๊ณต, ๋ธ”๋ž™ํ™€, ์ „์ž๊ธฐํ•™

์ˆ˜ํ•™ยทํ†ต๊ณ„ยท๊ณ„์‚ฐ๋ณต์žก๋„

17๊ฐœ

์ˆ˜ํ•™ ๋‚œ์ œ, ํ†ต๊ณ„ํ•™์Šต, ์•”ํ˜ธํ•™, ์•Œ๊ณ ๋ฆฌ์ฆ˜

์–‘์ž์ •๋ณดยท์–‘์ž๊ด‘ํ•™

12๊ฐœ

์–‘์ž์ปดํ“จํ„ฐ, ์–‘์ž๋ฉ”๋ชจ๋ฆฌ, ๊ด‘์ž, ์„ผ์‹ฑ

๋ฐ˜๋„์ฒดยท์ „์žํšŒ๋กœยท์ปดํ“จํŒ…

7๊ฐœ

ํŠธ๋žœ์ง€์Šคํ„ฐ, RF, ์ „๋ ฅ๋ฐ˜๋„์ฒด, ๊ฐ€์—ญ๊ณ„์‚ฐ

์—๋„ˆ์ง€ยท์—ดยท์ƒ๋ฌผ๋ฌผ๋ฆฌ

7๊ฐœ

๋ฐฐํ„ฐ๋ฆฌ, ์†ก์ „, ํ•ต์œตํ•ฉ, ์—ด์ˆ˜์†ก, ์ƒ๋ฌผ๊ณ„

์ด๋ฒˆ์— ๋ถ„๋ฆฌํ•œ ์ „์ฒด ์—ฐ๊ตฌ ์ฃผ์ œ

66๊ฐœ

๋…๋ฆฝ ์›๊ณ ยทํ†ตํ•ฉ ์›๊ณ ยท์—ฐ๊ตฌ๋…ธํŠธ ํฌํ•จ

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