엄지척 블로그

[인프핑] 인프라 + 똑똑핑

Umgee — Tue, 2 Sep 2025 15:14:48 +0900

똑똑핑인데, 인프라를 잘 다루는 똑똑핑을 한번 만들어봤습니다.

인프핑

[경사하강법] [목적식 증명](L2 노름)

Umgee — Wed, 25 Jan 2023 21:50:02 +0900

[프로그래머스][줄 서는 방법]

Umgee — Sun, 15 Jan 2023 16:33:57 +0900

프로그래머스 링크 : https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/12936

프로그래머스

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문제를 풀다가 우연히 수학공식을 발견하게 되어서 위 글을 쓰게 된다.

숫자가 [1,2,3]

이 있을시

1 2 3

1 3 2

2 1 3

3 1 2

이 순으로 나열할수 있는데

조금더 n 을 크게 하여서 일반화를 시킬수 있다.

예를 들어 1 ,2 , 3, 4 ,5 가 있으며

49번째 수를 구할때에는

1 이 가장 앞에나올때는 4! 의 경우가 있으며

2 가 가장 앞에나올때는 4! 의 경우가 있으며

다음 3이 나올때의 49 - 4!*2 번째 수를 구하면 된다.

이를 생각을 하다가

n! = (n-1)*(n-1)! + (n-2)*(n-2)! + (n-3)*(n-3)! + ......... 1*1! + 1 이라는 것을 알게 되었다.

증명은 k! - (k-1)*(k-1)! = (k-2)! 이라는것을 계산하기만 하면 자연스럽게 증명을 할수있다.

각설하고...

위를 토대로 n 장의 숫자카드로 만들수있는 경우는 n! 인데

n! 은 팩토리얼 의 합으로 나타낼수있다는 것을 알아냈다.

이는

가장 앞에 나오는 카드의 숫자를 구한다음에 기존에 가지고있는 배열에

그숫자를 뺸 이후 ,

새롭게 얻을 배열과 , 새롭게 얻어진 k번쨰의 숫자를 구하여 재귀함수 형식으로 구할시 코드를 빠른시간안에 완성시킬수 있다는 것을 알수있게 된다.

코드는 다음과 같다.

import math

def get_array(array, n, k):
    if n==1:
        return array
    
    tmp_factorial = math.factorial(n-1)
    for i in range(1,n+1):
        if k <= i*tmp_factorial:
            # i 번째수 빼고 뒤로가면댐
            target_number = array[i-1]
            array.remove(target_number)
            
            return [target_number] + get_array(array,n-1, k- (i-1)*tmp_factorial)
    

def solution(n, k):
    array = [i for i in range(1,1+n)]
    return get_array(array, n, k)

[논문 분석 및 요약] [리나 칸 - 아마존 반독점 역설]

Umgee — Sun, 18 Dec 2022 20:18:15 +0900

논문 원본 링크

아마존의 반독점 역설 (Amazon's Antitrust Paradox)-리나 칸(Lina M. Khan) > 보고서 | (사)국가미래연구원

이 보고서는 미국 예일대의 ‘The Yale Law Journal ’에 2017년에 실린 리나 칸(Lina M. Khan)의 논문을 우리말로 요약한 것이다. 번역 내용과 원본 논문을 첨부해 함께 소개한다.리나 칸(Lina M. Khan)은 1989

www.ifs.or.kr

[리나 칸 인물소개]

리나칸

리나 칸(Lina M. Khan)은 1989년생으로 미국의 법학자이자 미 연방거래위원회(FTC) 위원장이다.
예일 법학대학원 재학 중 미국의 독점금지법과 경쟁법 관련 내용을 주로 연구했다.
조 바이든 대통령이 연방거래위원회 위원장으로 임명해 2021년 6월부터 위원장으로 근무하고 있다. 또한, 컬럼비아 법학대학원의 법학 부교수를 역임하고 있다. - (상단 ifs 출저)

뉴욕타임즈(NYT) 에 따르면 칸은 학생시절 뉴욕 인근의 스타벅스 가게가 학생들이 지나치게 오랫동안 매장을 점유한다는 이유로 매장 내 착석을 금지하자 이를 질타하는 고발기사를 쓸정도로 어려서부터 권력 감시에 대해서 열심히였다고 볼수있다. - (동아일보)

[논문을 읽게 된 동기]

유튜브나 독서 등 이곳저곳 영상매체 및 글을 접하면서 리나칸이라는 인물, 아마존에 대해서 많이 접해보기도 하였고...

1. 슈카월드 - [미국 최연소 연방거래 위원장 32세 리나칸, '아마존 킬러'의 등장]
2. 비전공자를 위한 IT 지식

빅테크 독점 이슈가 최근 화두로 떠올랐다. 대표적으로 국내에서는

1. 카카오 택시 독점 이슈 - 택시기사들에게 과도한 수수료 부과
2. 야놀자의 과도한 광고료 이슈 - 매달 300만원을 내도 33번 광고 노출
3. 네이버 검색알고리즘 조작 혐의 266억 과징금 부담 - 스마트스토어 입점업체와 경쟁 오픈마켓 차별 조정
4. 배달의 민족 수수료 독점 논란 - 소상공인들에게 과도한 수수료 부과
5. 카카오 선물 환불 과도한 수수료 논란 - 수수료 10% 떼고 환불해주던 카카오 "개선 검토"

이런 이슈들이 있었으며, 쿠팡은 아마존과 가장 비슷한 형태의 기업이라고 볼수있는데

가끔 쿠팡을 사용할 때 이런생각이 들기도 한다.

지나치게 싼값으로 무료배달이 되고 , 빠르게 배달이 되는 로켓 프레시,

월 3900 원이면, 쿠팡플레이 시청가능하고 거의 우리나라의 모든 사람들이 쿠팡을 이용한다고 해도 과언이 아니다.

근데 먼가 가끔식은 찝찝한 느낌이 든다.

"음.... 과연 이 상태가 정말로 괜찮은거고 모두가 좋아하는 상황일까?"

위 논문은 위에대한 해답까지는 아니고 하나의 견해 및 시각을 내놓는다고 본인은 생각한다.

논문의 구조 는 크게 다음과 같다.

1. 반독점 법의 역사

2. 아마존의 사업전략

3. 아마존이 구조적인 우위를 차지한 사례

4. 위 문제에 대한 해결책

1. 반독점법의 역사

경제 구조주의

1960 년대 이전에는 경제 구조주의가 주를 이루었다.

경제 구조주의란 집중된 시장구조가 반경쟁적인 행동을 촉진시킨다는 생각에 기반한다. 위 관점에서는 집중된 시장 구조가 반경쟁적인 행동을 촉진시킨다는 생각에 기반한다.

즉, 적은수의 큰회사가 모여있는 시장이 많은 수의 중/소 기업들이 모여있는 시장보다 덜 경쟁적이라는 관점이다. 왜냐하면 독점적이고 소수에 의해 시장이 독점되는 구조는 우세한 기업들이 가격 조정, 시장 분할, 암묵적 협조적인 행동을 더 쉽고 교묘하게 하기 때문이다.

이에 따라 법정은 , 반경쟁적인 시장구조로 이어질것 같은 수평적인 합병( 같은 시장이나 제품라인의 두 경쟁회사가 합병하는것), 수직적인 합병 (같은 공급품이나 생산 체인의 다른 단계의 회사들이 합병하는 것) 등을 제제하기도 하였다.

시카고 학파혁명 : 경쟁 과정과 시장 구조에서 탈피

그러나 1970~1980년대에 큰 호응을 얻은 시카고 학파의 반독점 관련 사상은 이러한 구조주의에 반론을 제기했다.

반독점 문제를 바라보는 올바른 방법은 가격이론을 통해서라고 한다.

간단하게 아래 두가지 포인트에 초점을 두었다고 보면 된다.

1. 소비자의 가격/ 복지
2. 기업들에 의해 성장하는 시장의 효율성

소비자 후생을 중심으로 경제적 효율적 관점에서 규제를 최소화하는게 바람직하며 , 시장 구조가 독점적이어도 소비자 가격이 안정적이라면 규제할 필요가 없다고 생각하면 될 것이다.

시카고 학파의 반독점 이론은 다음의 두가지에 큰 영향을 끼쳤다고 리나칸은 주장한다.

1. 진입장벽의 개념을 눈에 띄게 협소하게 해석
2. 소비자 가격이 경쟁을 평가하는 주된 기준

덧붙여 리나칸은

시카고 학파의 이론으로는 약탈적 가격 책정과 수직적 통합을 설명하기에는 한계가 있으며,

경쟁과정과 구조가 중요한 이유에 대해서 설명한다.

약탈적 가격책정이란

경쟁자들을 내쫓기 위해서 일부러 가격을 대폭 인하한다는 것을 의미한다.

물론 약탈적 가격책정을 막는 공정거래 법 등이 제정 되었지만,

시카고 학파의 약탈적 가격 측정에 대한 평론은 원가 이하의 가격책정은 비합리적이고 거의 일어나지 않는다고 한다. 또한 가격인하를 통해 경쟁자가 떨어져 나가더라도 회사는 손해를 되찾고, 독점가격 책정에 이끌린 새로운 경쟁자들의 진입을 막기 위해 낮은 가격을 충분히 오래 유지해야 할것이라고 한다.

오늘날 약탈적 가격 책정 혐의를 인정받기 위해서는 고소인이 Recoupment test 를 증명해 피고인이 초경쟁의 가격을 통해 기존의 손실을 보상받을것이라는걸 보여주어야 한다.

그러나 온라인 플랫폼들을 상대로 약탈적 가격책정 혐의를 묻는것은 거의 불가능에 가깝다고 보면된다.

투자자들로부터 얻은 자유와 데이터컨트롤을 통해 이러한 플랫폼들은 이전의 손해를 본 시장이 아닌 다른 시장에서 티안나게 보상을 받을수 있기 때문이다.

수직적 통합이란

수직 통합이란 "제품의 둘 이상의 연속적인 생산 및 유통 라인의 회사가 합병" 하였을 경우를 말한다.

기존 법원은 수직 통합이 잠재적 경쟁자들을 제거하며,

자신의 한 비즈니스 라인의 우세함을 이용해 다른 라인라인에도 영향을 끼치는 레버러지와,

회사가 한 비즈니스 라인을 이용해 경쟁사의 다른 비즈니스라인에 영향을 주는 담보권 행사 등 2가지 잠재적 위험에 초점을 맞추었으나,

시카고 학파는 수직통합이 반경쟁적인 효과를 가져오는지에 대한 의견에 의구심을 품었다. 그들의 주장에 따르면,

수직 통합은 합병이 된 회사가 합병하지 않은 경쟁사들을 상대로 비용우위는 생기지 않을 것이며, 새로운 회사의 진입을 방해하는 위험을 가하지 않는다고 한다.

지난 세기의 대부분 법집행자들은 수직통합 역시 수평통합과 같은 기준으로 평가하였으나 , 시카고 학파는 수직 통합이 오히려 경쟁을 격려한다고 주장하였고, 이러한 견해에 힙입어 수직통합 관련 사건들의 수는 줄어들었다.

"약탈적 가격책정 과 수직통합을 설명하기 위한 경쟁과정과 구조"

현존하는 반독점 체제는 반경쟁의 특정한 형태를 제대로 짚어내지 못하고 있고 , 진정한 경쟁을 촉진시키기엔 부적합하면,

온라인 플랫폼과 데이터 기반 시장에서 더욱 두드러지고 있음을 보인다고 그녀는 주장한다.

시카고 학파의 주장과 달리 소비자 복지 중심의 체제는 실제로 더 높은 가격과 낮은 효율로 이어진다는 증거들이 발견되고 있다. 장기적인 소비자의 이익에는 상품의 질, 다양성, 그리고 혁신성이 포함되어 있고 이러한 요소들은 건전한 경쟁 프로세스와 오픈마켓을 통해 얻어질수 있으며, 한곳에 밀집된 시장구조를 유지하는 것을 위와 같은 장기적 이익을 위험에 빠뜨리는 것이다. 이전의 상품을 발전시키거나 새로운 상품을 개발할 이유가 없기 떄문이다.

즉, 우리는 소비자 복지를 반독점의 가장 중요한 목표로 하더라도 건전한 경쟁 프로세스를 보장하는 것에 집중해야 한다.

2. 아마존의 사업전략

1. 시장 지배력을 위한 이윤 희생 유지

아마존은 20년 가까운 비즈니스 중 대부분은 이익이 아닌 손실을 낳았다. 심지어 흑자에 진입하였을때 의 놀라운 성장에도 이윤은 매우 작았다. 이러한 아마존의 이익에 대한 무관심은 오히려 투자자들을 끌어들였는데 아래는 아마존의 수익 및 이윤 그래프이다.

아마존의 수익과 순익 - 리나칸 논문 인용

아마존의 CEO 인 Bezos 는 아마존의 가치를 평가할수 있는 기준은 소비자와 매출증가라고 말한다. 또한 그는 지속으로 아낌없는 투자를 통해 고객층, 브랜드, 그리고 기반을 확충하고 오래가는 프랜차이를 설립할 것이라고 한다.

다시 말해 아마존의 비즈니스 모델의 전제는 scale 설립, 즉, 회사의 성장을 최우선으로 두었고 공격적인 투자가 매우 중요하며 일시적인 금액손해는 감수해야 하는 부분이다.

대표적인 예로 아마존 프라임(Amazon Prime)이 있는데,

아마존 프라임

아마존 프라임은 2005년에 시작하여 79달러에 무제한 2일 배송및, e-book, 렌탈, 음악, 다운로드, 당일 배송등 더 나은 혜택을 제공하는 서비스이다. 2011년에 추정한 것에 의하면 아마존 프라임 고객 한명당 일년에 투자해야 하는 금액은 적어도 90달러며, 이떄문에 매년 10~20억 달러에 가까운 손해를 보고있다.

그럼에도 불구하고 프라임은 아마존의 온라인 사업의 성장에 결정적인 역할을 해왔으며, 추후 $99 로 인상하였음에도 많은 회원들이 이에 동요되지 않았으며, 아마존은 대규모 온라인 상업의 개척자로서 혜택을 누리고 있다.

이는 프라임의 가장 큰 성장의 주역은 아마존의 낮은 가격 책정과 공격적인 투자성향이라고 볼수있다.

2. 다양한 비즈니스 라인으로의 확장

또다른 아마존의 전략은 다양한 비즈니스 라인으로의 공격적인 확장이다.

지금은 마케팅 플랫폼, 배달 및 물류 네트워크, 결제서비스, 신용대출 기관, 경매장, 주요도서 출판사, 텔레비전 및 영화 제작사, 패션디자이너, 클라우드 서버 산업의 선두주자이다. 대부분의 경우 이미 존재하는 회사들을 인수하며 확장한 것이다.

다양한 라인의 비즈니스를 운영하고 있다는 것은 아마존의 경쟁사들이 그들의 고객이기도 한다는 뜻이기도 한다 . 즉, 이런러한 구조는 이해의 충돌을 일으킬수도 있다. 왜냐하면 아마존은 경쟁사의 제품이나 서비스 대신 본인들의 것을 선호할수 있는 위치에 있기 떄문이다.

결정적으로 아마존은 여러 비즈니스 라인을 통합하였을 뿐만 아니라, 인터넷 경제의 중요 인프라로 자리잡았다.

즉, 새로운 사업들로 하여금 아마존의 시스템을 따라하거나 경쟁하기 매우 어렵게 만들었으며,

경쟁은 커녕 경쟁사들이 아마존에게 의지하도록 만들었다. 이 전략은 현대의 반독점 분석이 틀렸음을 증명한다. 이상적인 기업들은 그들의 라이벌을 쫒아낼 것이라고 주장했지만, 아마존은 경쟁사들과 경쟁을 하는 동시에 경쟁사들로부터 일을 받아내고 있다. 더 나아가 경쟁자들로 부터 얻은 정보를 이요하여 우세한 자리를 더욱 단단히 굳히고 있다.

3. 아마존의 구조적 우위 확립 사례

1. 베스트 셀러 E-book 의 원가 이하 가격 책정 사례

2007년 후반기 아마존은 자신들의 e-book 서비스를 사용하기 위한 기기인 Kindle 과 더불어 e-book 라이브러리를 출시하였다. Kindle 을 출시하기 전에 e-book 은 9.99달러에 판매하기로 결정하였고 , 이는 원가 이하의 가격으로 판매하기로 결정한것이다.

이를 통해 알수있는 Bezos 의 목적은 e-book 시장 독점이라는 것을 알수있고, 2009년 아마존은 전체 e-book 의 90%를 판매하며 시장을 독점하였다.

경쟁 출판사들은 아마존의 9.99달러 e-book 가격이 영구적으로 모든 책들의 가격을 낮출까 두려워하여, 아마존이 9.99$에 판매하는걸 막았으나 오히려 DOJ(법무부)는 Apple 과 다른 출판사들을 e-book 가격을 인상하기위해 공모한 혐의로 고소하였다.

DOJ 는 아마존의 가격 책정 전략을 조사하였으나, 아마존이 약탈적 가격책정을 했다는 설득력있는 증거가 부족하다고 결론 내렸으며, 그들의 전략을 약탈이 아닌 손해 (loss-leading) 으로 본 것이다. 이러한 조치는 아마존 전략의 매우 중요한 핵심을 제대로 보지 못했다는 것을 증명한다.

1. 한 기업이 플랫폼 기반 상품에 대해 파격적인 할인을 진행하였을때 그기업이 독점력을 갖게 될 위험이 높아진다.
2. 아마존이 기존에 할인을 진행했던 e-book 베스트샐러가 아닌 다른 여러 상품의 가격 조정을 통해 손실을 메꿀수 있다는 점.

2. Quidisi(쿼디씨) 인수합병의 약탈적 사례

위 사례는 아마존이 원가 이하의 가격정쟁을 통해 경쟁기업을 압박하고 인수하는데 성공한 사례이다.

2008년 Quidisi는 빠른 성장을 보여주는 e-commerce 회사중 하나였으며 아기용품, 가정용품, 뷰티용품 등 다양한 상품들을 판매하는 회사였다. 아마존은 2009년 이런 Quidisi 를 인수하려 하였으나 처음엔 거절당했다.

하지만 곧바로 아마존은 자신의 플랫폼내 아기 용품 가격을 30% 까지 낮추었고 , 이는 Quidisi의 아기용품 가격을 철저히 감시당하면서 Quidisi 가 가격 변화를 줄때마다 아마존은 그에 맞춰 자신들의 상품가격을 낮추는 사태로 이어졌다.

이로인하여 Quidisi 는 3달동안 1억달러에 달하는 손해를 볼 상황에 빠졌다.

결국 아마존의 낮은 가격 정책으로 인하여 , 투자자들은 Quidisi 에 더 많은 돈을 쏟아 붓지 않도록 경계했고, Quidisi 는 결국 그들의 영향력에 대한 두려움으로 인해 아마존에게 인수를 동의하게 된다. FTC(미국 연방 거래 위원회) 는 아마존과 Quidisi 의 합병을 검토하였고 이 거래가 반경쟁적인 위협을 가하지 않는다고 판단해 허락해주었다.

아마존은 Quidisi 인수후 다시 상품가격을 인상하였으며, 이러한 행동은 현대의 약탈적 가격 정책의 전제를 또다시 반박한다.

물론 공식적인 장애물이 없다면 경쟁자들의 진입은 쉬울것으로 보인다. 철도사업과 달리 아기용품을 온라인에서 판매하는 것은 과도한 투자나 고정비용이 들지 않는다. 하지만 개인 온라인 사업자로서 새로운 고객층을 확보하고 판매수익을 내기 위해서는 큰 탐색비용이 들게 되고 , 이미 존재하는 회사의 고객들을 끅어들일수 있을만큼 강력한 브랜드를 만들어내야 하는데 이러한 운영을 하기 위한 진입장벽은 굉장히 높다.

아마존의 가격인상 이후에도 그에 대적할 새로운 경쟁사가 나오고 있지 않다는 것은 현재 반독점 정책의 전제가 틀렸다는 것을 보여준다.

3. 아마존 배송 시스템을 이용한 우위 확보

아마존의 Quidsi 인수과정에서 볼 수 있듯이 아마존의 손실을 감수하는 원가 이하 가격 전략은 그들이 온라인 소
매업자로서의 우세함을 가질 수 있게 해주었다.

이 기세를 이어 아마존은 물류 제국을 건설하기로 결정한다. 실제 오프라인 시설들을 지음으로써 아마존은 배송시간을 줄이고 동시에 다른 경쟁사들의 진입장벽을 더욱 높일수 있었다.

아마존이 자신들의 온라인 판매 지배권을 사용해 배송까지 수직통합을 한사례는

1. 한기업이 특정 비즈니스 라인에서의 우세함을 이용해 다른 라인에서 이점으로 활용하는 교과서적인 예라고 볼수있다.
2. 아마존은 온라인 판매와 배송을 아우르는 전 부문에서의 우세함을 통해 높은 진입장벽을 만들수 있는 위치에 있다.

예를 들어 아마존은 자신들의 물류 인프라를 통해 자신들의 상품들을 더 빨리 배송할수 있으며, 자신의 플랫폼에 의존하는 다른 기업들과 경쟁을 한다는 것은 여러가지 이해의 충돌을 야기시킨다. 이는 자신의 상품들을 편애할수 있는 힘을 가지게 된다는 것을 의미한다.

리나 칸은 지금의 반독점 정책이 아마존의 지배력이 만들어내는 차별문제와 진입장벽을 제대로 인지하지 못하고 있다고 한다. 이는 소비자 복지 기준의 체제가 정의한 유해함은 소비자 가격의 인상으로 나타난다는 인식 때문이다. 시카고 학파의 전제에 따르면 아마존의 수직확장은 그들이 자신의 우세함을 이용해 소비자들에게 더 많은 비용을 지불하게 만들었을 때만 그 위험성이 증명된다.

4. 플랫폼 데이터를 이용하여 경쟁사 압박 및 악용

아마존을 이용하는 판매자들은 자신들의 상품을 아마존 플랫폼에 올리고 아마존은 이들을 통한 판매수익의 6%~50% 를 가져간다. 이들은 아마존의 플랫폼에서 판매하는 것이 그들을 불리하게 한다는 것을 알고있다. 하지만 한 상인은 말하길, 아마존은 우리의 주된 경쟁사라는것을 누구보다 잘알고 있다고 한다.

아마존은 외부 판매자들에 의한 판매데이터를 통해 새로 구매할 상품들을 정하고, 그에 대해 낮은 가격을 책정한다. 예를 들어 하루에 백개씩 인형이 판매되는것을 아는 아마존은 , 동일한 인형을 본인의 사이트에서 가장 잘보이는 곳에 홍보를 함으로써 소규모 판매사를 상대로 전면적인 경쟁을 할수있다. 직접적으로 인형 생산 회사와 거래하며 개인 판매사를 몰아낸 것이다.

오프라인 매장들과 달리 아마존의 차이점은 그들이 축적하는 방대한 양의 데이터와 그 데이터의 정교함에 있다.

들리는 소문에 의하면(논문 발췌), 어떤 스타트업 회사가 아마존의 웹서비스를 많이 사용하는 조사해 그 회사의 성공률을 미리 가늠해 볼수 있으며, 이를 토대로 클라우드 비즈니스의 고객이기도 한 여러 스타트업에 투자할수도있다.

리나 칸은 이렇게 아마존이 전반적인 비즈니스라인에 걸쳐 영향력을 행사할수 있었던 것은 지금의 법이 수직통합의 반경쟁적인 위험성을 제대로 인지하지 못했으며, 온라인 플랫폼에서 더욱 두드러진다고 강조하였다. 아마존은 다른기업들을 위한 인프라 역할을 함과 동시에 그들로부터 방대한 데이터를 수집하고, 이를 새로운 비즈니스로 이어갔다.

그녀는 현재의 독점 금지 체제는 데이터에대한 통제가 집중 된 기업이 시장을 체계적으로, 유리하게 기울여 원하는 부문을 극적으로 재구성할수 있다는 사실을 아직 인식하지 못했다는 것을 비판하였다.

4. 플랫폼 시장의 반경쟁적인 구조를 막기위한 두가지 해결방안

1. 경쟁을 통한 온라인 플랫폼 시장의 통제

- 약탈적 가격책정

지금도 약탈적 가격책정은 불법이나, recoupment requirement 로 인해 혐의를 인정받는것이 매우 어렵다.

그렇기에 recoupment requirement 를 없애는게 중요하다. 또한 독점 쟁취방법으로 우세한 플랫폼들이 원가 이하의 가격책정을 하는 경향이 있다는 것을 인정해야한다.

기업들은 기존의 손실을 메꾸기 위해 몇년이 지난 후에도 가격을 인상할수도 있고, 기존에 손실을 본 상품이 아닌 다른 상품의 가격을 인상해서 보상을 받을수도 있기 때문이다. 또한 고객별 차별화 된 가격 책정을 통해 이익을 얻을 수도 있다. 이는 발견하기도 어렵고 증명하기도 매우 어렵다.

- 수직 통합

현재의 독점금지법 정책은 수직 통합이 어떻게 반경쟁적 이해의 충돌 일으킬 수 있는가를 충분히 설명하지 못하
며, 지배적인 기업의 다른 사업 부문의 발전을 위해 다른 부문에서 지배력을 이용하는 부분도 적절하게 잡아내지
못한다.

이를 보완할수 있는 방법으로는 회사들의 합병을 더욱 철저히 검토하거나 , 이해관계의 충돌이 있을수 있는 합병을 미리 예방하고 금지하는 것이다.

2. 규제를 통한 지배적 플랫폼 관리

- 공공사업규제

역사적으로 공공사업으로 규제를 받았던 사업들은 주로 원자재(물, 전기,가스), 교통(철도, 선박) 그리고 통신 사업들이었다. 이러한 공공사업 제도는 경쟁을 없애는 것을 목표로 한다. 독점으로부터 오는 이점을 인정하고 독점력을 남용하지 못하도록 규제하는 것이다.

아마존이 점점더 인터넷 경제에 있어 필수적인 인프라의 역할을 하고있기에 공공사업규제를 적용하는 것도 고려해볼만한다. 대표적인 공공사업규제 정책에는

1. 차별없는 가격과 서비스

2. 임금률 설정의 한도 세팅

3. 자본화와 투자 강제

등이 있다.

- commen carrier 의무

commen carrier 의무란 플랫폼이 다른 비즈니스들에게 공정한 기회를 제공하도록 강제하는 것을 말한다.

common carrier 의 의무에 따라 아마존을 규제하는 두가지 방식은 다음과 같다.

1. 다른 비즈니스들이 의존하는 아마존의 모든 비즈니스에 공공사업규제를 적용하는 것이다.

2. 아마존 비즈니스 일부를 해산시키고 차별금지법을 각각 적용시키는 것이다. 예를 들어, Amazon Marketplace와 Amazon Web service를 서로 다른 독립체로 보는 것이다.

리나칸은

이러한 체제를 도입하는데는 정치적 어려움이 있으니 예전의 반독점 정책을 강화하는 것이 가장 실현 가능해
보인고 주장한다.

조금 더 가벼운 규제로는 필수 설비 정책(essential facilities doctrine)이 있다. 이 정책은 자연독점으로 생긴 자산
(다른 시장의 필수적인 input역할을 할)을 공유하는 요구사항을 강제한다.

1) 독점가가 필수 시설을 컨트롤한다.

2) 경쟁사가 이 필수시설을 따라하는것은 실질적으로 불가능하다.

3) 독점자가 경쟁사가 이필수 시설을 사용하는것을 거부한다.

4) 시설을 제공하는 것이 가능하다.

위의 네가지 조건이 성립되기 때문에 아마존의 비즈니스를 essential facility 로 보는건 합당해보인다고 그녀는 주장한다.

필수 설비 정책은 지금까지 다리, 도로, 항구, 전력망, 그리고 전화망등 기본시설에 적용되었다. 그러나 아마존
이 전자상거래의 중요기반을 컨트롤한다는 사실을 보았을 때 이는 기본 시설로써 다른 기업들에게 평등한 접근
의 기회를 주는게 타당해 보인다.

아직 필수 설비 정책이 인터넷 경제에 적용된 적은 없지만 이를 추진 시키기 위한 제안서들은 만들어지고 있다.

온라인 플랫폼에 이러한 체제를 적용시킨다면 scale의 이점은 유지하되 독점기업들이 힘을 남용하는 것을 막을 수 있을 것으로 보인다.

마지막으로

1. 현재 우리의 법적 틀은 독점기업들이 인터넷 경제에서 어떻게 힘들 얻고 행사하는지에 대한 현실을 잘 반영하는가?

2. 어떠한 형태와 정도의 힘을 경쟁에 대한 위협으로 판단할 것이냐?

라는 질문과 함께 위의 두 질문에 대한 답을 고려하지 않는다면 우리가 금지하고자 했던 독점 기업들의 성장을 허락하는 것이나 마찬가지다라고 말하며 그녀는 논문을 끝맺음한다.

[React Native] [Bottom Navigator 화면 안에 Top Navigator 추가하기]

Umgee — Thu, 10 Nov 2022 00:28:25 +0900

React Native 를 통해서 앱을 개발하다가 ,

Bottom Navigator 화면 안에다가 Top Navigator 를 집어넣고 싶다는 생각에 ,

스택 오버플로우나 , 슬랙등 여기저기 물어보다가

알맞은 코드를 어떻게 구현하게 되었다.

한번씩 가져다가 쓰는것도 좋을듯 (코드는 밑에 붙여놓았다)

참고 snack 링크 : https://snack.expo.dev/@aza1200/material-top-tabs-navigator-%7C-react-navigation

Material Top Tabs Navigator | React Navigation - Snack

Try this project on your phone! Use Expo's online editor to make changes and save your own copy.

snack.expo.dev

참고했던 링크들 및 본인이 올렸던 게시글 링크

1. 스택 오버플로우 (https://stackoverflow.com/questions/74780482/how-to-add-top-tabs-inside-the-bottom-tab-navigation)

2. 공식문서[top tab navigator] - ( https://reactnavigation.org/docs/material-top-tab-navigator/ )

3. https://shockoe.com/ideas/development/how-to-combine-bottom-tabs-top-tabs-and-a-hamburger-menu-in-a-react-native-application/

How to Combine Bottom Tabs, Top Tabs and a Hamburger Menu in a React Native Application | Shockoe

Mixing different navigation components can be tricky to implement. There may be scenarios where it's necessary to mix those components.

shockoe.com

import * as React from 'react';
import { Text, View } from 'react-native';
import { NavigationContainer } from '@react-navigation/native';
import { createBottomTabNavigator } from '@react-navigation/bottom-tabs';
import { createMaterialTopTabNavigator } from '@react-navigation/material-top-tabs';

function FeedScreen() {
  return (
    <View style={{ flex: 1, justifyContent: 'center', alignItems: 'center' }}>
      <Text>Feed!</Text>
    </View>
  );
}

function NotificationsScreen() {
  return (
    <View style={{ flex: 1, justifyContent: 'center', alignItems: 'center' }}>
      <Text>Notifications!</Text>
    </View>
  );
}


const TopTab = createMaterialTopTabNavigator();
const BottomTab = createBottomTabNavigator();

const TopTabNavigator = () => {
  return(
  <TopTab.Navigator >
    <TopTab.Screen name="Post Room" component={FeedScreen} />
    <TopTab.Screen name="Rooms" component={NotificationsScreen} />
  </TopTab.Navigator>
  )
}

export const App = () => {
  return (
    <NavigationContainer>
      <BottomTab.Navigator screenOptions={{headerShown: false}}>
        <TopTab.Screen name="Top Tabs will" component={TopTabNavigator} />
        <BottomTab.Screen name="Rooms" component={NotificationsScreen} />
      </BottomTab.Navigator>
    </NavigationContainer>
  )
}


export default App;

[프로그래머스 - 순위] [그래프][DFS]

Umgee — Fri, 26 Nov 2021 12:09:57 +0900

https://programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/49191

코딩테스트 연습 - 순위

5 [[4, 3], [4, 2], [3, 2], [1, 2], [2, 5]] 2

programmers.co.kr

해당 문제에 대한 풀이를 검색한 결과

플로이드 와샬 알고리즘을 활용한 풀이가 많았지만,

실전에서 과연 플로이드 와샬 알고리즘을 활용할수있을까? 라는 의문이 더 앞선 문제였다.

그래서 조금은 흔한 방법인 DFS 를 활용한 풀이를 게시할려 한다.

풀이방법

1. 권투 대회에서 이기는 방향, 지는 방향으로 Dictionary 배열 생성 총 두개를 생성한다.

프로그래머스 예제 데이터

권투에서 이기는 방향으로 화살표로 표현했을시

다음과 같이 Dictionary 두개를 생성할수있다.

Dict = { 1:[2] , 3:[2] ,4:[2],2:[5] }
Dict = { 2:[1,3,4] , 5:[2] }

2. 1~n 까지 돌면서 이기는 방향 , 지는 방향으로 dfs 탐색을 하며 visit 배열 체크를 한다.

3. 1~n 까지 visit 배열의 합이 n 일시 answer 값에다가 +1 을 해준다.

visit = [0] * 200


def get_dfs(now, node_dict):
    global visit
    visit[now] = 1

    for val in node_dict[now]:
        if visit[val] != 1:
            get_dfs(val, node_dict)


def solution(n, results):
    global visit
    answer = 0

    front_dict = {}
    back_dict = {}

    for i in range(1, n+1):
        front_dict[i] = []
        back_dict[i] = []

    for result in results:
        front_dict[result[0]].append(result[1])
        back_dict[result[1]].append(result[0])

    for i in range(1, n+1):
        visit = [0] * 200
        get_dfs(i, front_dict)
        get_dfs(i, back_dict)

        if sum(visit) == n:
            answer += 1

    return answer

print(solution(5, [[4, 3], [4, 2], [3, 2], [1, 2], [2, 5]]))

[머신러닝 기초 2] [학습이란?]

Umgee — Mon, 1 Nov 2021 23:36:16 +0900

머신러닝에서의 학습

데이터를 특별한 알고리즘에 적요하여 머신러닝 모델을 정의된 문제에 최적화하는 과정

학습 분류

1. 지도학습과 비지도 학습

지도학습 ▶ 정답을 알려주면서 진행되는 학습

비지도학습 ▶ 레이블(정답) 이 없이 진행되는 학습

2. 지도학습 : 분류와 회귀

지도학습에는 분류와 회귀가 대표적이다.

분류 ▶ 데이터가 입력됐을 때 지도학습을 통해 미리 학습된 하나 또는 여러개의 레이블로 예측 (불연속)

회귀 ▶ 입력된 데이터에 대해서 연속된 데이터로 예측한다. (연속)

회귀는 34.5 도, 34.7 도, 34도 와 같이 정해진 레이블이 아닌 연속성을 가진 수치로 예측한다.

분류와 회귀는 연속이냐 불연속이냐 로 구분하면 좋을것 같다.

3 분류 : [ 이진분류, 다중분류, 다중 레이블 분류 ]

이진분류 ▶ (예, 아니오) , ( 남자, 여자 ) 와 같이 둘중 하나의 값으로 분류하는 경우

다중분류 ▶ ( 빨강, 녹색, 파랑 ) , (0~9 손글씨) 와 같이 여러개의 분류값중 하나의 값으로 예측하는 경우

다중 레이블 분류 ▶ 데이터가 입력됐을 때, 두 개 이상의 레이블로 분류할경우,

다중 레이블 분류일 경우 ,

분류값으로 세모, 네모, 동그라미 가 있으며, 아래 그림이 입력 값으로 들어왔을경우

다중 레이블 분류 모델의 예측값은 (동그라미, 세모) 가된다.

다중 레이블 분류 테스트 데이터 예제

출저 : 나의 첫 머신러닝 딥러닝 교재

[머신러닝 기초 1] [ 머신러닝을 시작하면서 .. ]

Umgee — Mon, 1 Nov 2021 23:04:45 +0900

막연하게 머신러닝 이 무엇인지, 어디서부터 시작해야할지 애매할수 가 있기에 가장 기초적인 개념부터 짚고 넘어가고자 한다.

1. 결정론 vs 비결정론

우선 머신러닝 기반 소프트웨어란 비결정론적 소프트웨어라는 사실을 인지하고 있어야 한다.

일반 프로그램 ▶ 언제나 똑같은 과정을 통해 동일한 결과를 낸다.

머신러닝 기반 소프트웨어 ▶ 데이터와 사용된 알고리즘에 따라 때로는 다른 결과를 추론해낸다.

스마트폰 얼굴인식 잠금해제 일경우를 생각해보자.

항상 같은 입력에 대해서 동일한 결과값만을 도출한다면 세상에서 오직 한 사람의 얼굴만 스마트폰의 잠금을 해제할 수 있을 것이다.

물론 조건문을 여러 번 적용하여 여러 명의 얼굴을 지원할 수도 있지만, 사용자만큼의 조건문을 만들어야 한다.

물론 어느정도 해결이 될수는 있다.하지만, 코드가 상당히 복잡해지고, ,표정이 조금만 달라져도 다른 사람으로 인식할 확률이 높다.

즉, 같은 Input 에 대해서 동일한 결과값만을 도출해내는 결정론적 소프트웨어에서 해결하기 어려운 문제는 비결정론적 소프트웨어를 사용하면 간소한 코드로 좋은 성능을 기대할 수 있다.

일반 소프트웨어와 머신러닝 모델 기반 소프트웨어의 차이점

2. 머신러닝 프로젝트 과정

학습 데이터 ▷ 머신러닝 모델 구현시 활용할 데이터

검증 데이터 ▷ 여러 머신러닝 모델들의 성능을 검토할시 활용할 데이터

테스트 데이터 ▷ 최종적으로 선별된 머신러닝 모델의 성능을 측정할시, 사용할 데이터

프로젝트 프로세스

문제정의 ▶ 프로젝트의 목표를 정의하고 그에 따른 계획을 세우는 단계이다. 대략적으로 어떤 데이터를 수집해서 어떠한 머신러닝 알고리즘으로 문제를 해결할지 결정.

데이터 획득 ▶ 머신러닝 모델에 필요한 데이터를 수집하는 단계이다. 이 때 획득한 데이터는 위에서 설명한 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터 로 나누어진다.

모델 구현 ▶ 학습된 데이터를 기반으로 한 개 이상의 머신러닝 모델을 구현한다.

검증 ▶ 검증 데이터를 사용하여 머신러닝 모델들의 성능 검증. 이때의 결과를 바탕으로 더욱 최적화된 머신러닝 모델을 만들수 있으며, 최종적으로 검증 결과가 가장 높은 모델 선택

테스트 ▶ 검증 결과를 통해 선택된 모델의 성능을 테스트 데이터로 측정한다.

출저 : 나의 첫 머신러닝 딥러닝 교재

[ Multiple Qubits and Entangled States ] [ 다중 큐빗과 양자 얽힘 ]

Umgee — Sun, 17 Oct 2021 00:57:28 +0900

1. 단일 큐빗

단일 큐빗 상태

지금까지는 단일 큐빗 상태를 표현하는 것만 다루었다.

그러나 단일 큐빗로는 기술적인 이점을 취하기는 어렵다.

앞서 설명하였듯이 구글이 양자우위 달성에 사용된 큐비트의 수는 53개이며, 이는 이론상 $2^{53}$ 에 해당하는 천문학적인 숫자의 연산을 처리할수 있다.

위 사실로만 보아도, 단일큐빗이 아닌 다중큐빗의 상태를 나타내는 방식에 대한 필요성을 느낄수있다.

2. 다중 큐빗 의 양자 상태

우선 두개의 큐빗 상태에 대해서 생각해보자.

여기서 주의해야 할점은 $ \left |\Psi_{1} \right\rangle $ 의 $ \left |0 \right\rangle $ 과 $ \left |\Psi_{2} \right\rangle $ 의 $ \left |0 \right\rangle $ 은 엄연히 다르다는 것이다. 두 Qubit 의 연산은 엄연히 다르기 때문에 혼동하지 않도록 주의하자.

그렇다면 두개의 큐빗을 한꺼번에 기술할려면 어떻게 나타내어야 할까?

이는 $\otimes$ 으로 표현이 가능하다 Tensor Product (텐서곱) 이라고 하며, 다음과 같이 표현 가능하다.

연산과정은 곱하기와 다를게 없으며,

이처럼 두 상태의 텐서 곱으로 나타내어진 상태는 분리가능한 상태(Separable State) 라고 한다. 반대로, 전체 계의 가운데 이와 같이 두 부분계의 상태의 텐서 곱으로 나타낼수 없는 상태를 얽힌 상태(Entangled State) 라고 한다. 얽힘 상태에 대해서는 밑에서 다룰 예정이다.

여기서 주의 할점은 $ \left |0 \right\rangle\otimes\left |1 \right\rangle $ 와 $ \left |1 \right\rangle\otimes\left |0 \right\rangle $ 은 다르다는 것이다!

텐서곱 간단한 표현방식.

텐서곱은 위 이미지와 같이 간단하게 표현할수도 있다.

3. 다중 Qubit 기술시 연산자의 표현

지금까지는 다중Qubit 의 양자 상태를 어떻게 표현하는가를 알아보았다.

그렇다면 양자상태에 가해지는 연산자(Operator)는 어떻게 표현할수 있을까?

아래와 같이 Qubit 1과 Qubit 2 대한 이미지를 보자.

A1 연산자는 Qubit 1 에만 작용하고 A2 연산자는 Qubit 2 에만 작용한다는 점 주의하자.

- 두개의 Qubit 을 기술할때 연산자는 어떻게 바뀔까?

즉, $ \left |\Psi_{1}\Psi_{2} \right\rangle $ 에 어떤 연산자가 취해질수 있는가에 대한 질문으로 이해할수있다. 이것에 대한 해답은 밑의 이미지를 참조하면 된다.

적용되는 양상은

A1 연산자는 $ \left |\Psi_{1} \right\rangle $ 에만 적용되며 , A2 연산자는 $ \left |\Psi_{2} \right\rangle $ 에만 적용되기 때문에 , 다음과 같이 $ A1\left |\Psi_{1} \right\rangle \otimes A2\left |\Psi_{2} \right\rangle $ 로 표현이 가능하다.

4. 얽힘 상태

다음과 같이 두개의 큐빗과 두개의 큐빗을 한꺼번에 나타내는 양자상태를 다음과 같다고 가정하자.

그렇다면, 위 상태를 $ ac\left |00 \right\rangle + ad\left |01 \right\rangle + bc\left |10 \right\rangle + bd\left |11 \right\rangle = \frac{1}{\sqrt{2}}\left |00 \right\rangle + \frac{1}{\sqrt{2}}\left |11 \right\rangle $ 로 표현할수 있을까?

결론부터 말하자면, a,b,c,d 에 어떠한 수를 집어넣어도 불가능하다.

이와같이 $ (a\left |0 \right\rangle + b\left |1 \right\rangle) \otimes (c\left |0 \right\rangle + d\left |1 \right\rangle) $ 로 표현이 불가능한 상태를 '얽힘상태'(Entangled State )라고 한다.

분리가능 상태와 얽힘 상태

5. 측정과 얽힘 현상의 해석

위의 얽힘상태에 대해서 이야기해보자면,

Qubit 1 이 1이라면, Qubit 2 역시 1의 상태가 나오고,

Qubit 1 이 0이라면, Qubit 2 역시 0의 상태가 나온다는 결론이 나온다.

그렇다면, 위 결론이 의미하는 바는 무엇일까?

조금더 명확히 하기 위해서 Alice 와 오른쪽남자 (Bob) 의 거리를 10억 광년이라고 가정하자.

Alice 가 Bob 에게 "안녕" 이라는 정보를 전달하기 위해서는 10억년이 필요하다.

이 상태에서 Alice 가 Qubit 을 측정하여서 0 을 얻었다고 하자.

그러면, 10억광년 떨어진 Bob 도 역시 얽힘상태 함수에 의해 0 으로된다.

이 현상은 10억광년이 떨어져도 동시에 일어난다.

이 현상은 빛의 속도를 초월해서 정보를 전달하는 것으로 이해해도 괜찮을까?

결론적으로 말하면, 그렇지 못하다. Alice 가 정보를 전달할려면, Bob 의 상태가 어떻게 (0 혹은 1 ) 전달 되어야 한다는

의지가 반영되어야 한다.

하지만, Bob 의 상태는 Alice 의 의지와 무관하게 Random 하게 나온다.

왜냐하면, Alice 가 Qubit 1 을 측정하였을때 0이 나올지 1이 나올지 모른다.

즉, 이는 정보를 전달하는것이 목적이 아니기에 빛의 속도에 제한받지 않는것으로 볼수있다.

출저 : https://www.youtube.com/channel/UCgpc1maR24C05Mc9OdZkt5Q

한양QueST

한양대학교 양자컴퓨터 학술동아리 공식 유튜브 계정

www.youtube.com

[양자역학][Qubit 정리]

Umgee — Tue, 12 Oct 2021 01:54:14 +0900

1. 큐비트란?

- 큐비트(Qubit)는 중첩이라는 양자 역학현상을 사용하여 두 상태의 선형조합을 구현.

기존 이진 비트는 0 이나 1과 같은 단일 이진 값만 나타낼수 있어서 두가지 가능한 상태중 하나만 가능하다.

그러나 큐비트는 0이나 1외에 0일 확률이 확실한 상태와 1일 확률이 확실한 상태의 두가지 상태 중첩으로 0과1의 임 의의 비율을 나타낼수 있음

용어 및 사진 출저

▶ microsoft azure

2. 무엇이 큐빗이 될수 있을까?

- 다양한 것들이 큐빗이 될수있지만, 가장 대표적으로 전자의 스핀으로 큐빗을 사용하고있다.

물론 광자도 큐빗의 일종이 될수있다.

그러면 어떻게 전자의 스핀이 큐빗이 될수있을까?

이러한 의문을 품는 목적이란,

전자의 스핀이라는 것이 '관측시, 0 혹은 1로만 측정이 가능하며, 관측하기 전에는 0과1의 중첩된 상태로 어떻게 이해 할수 있느냐 ?' 라는 의문으로 봐도 좋을것같다.

슈테른 - 게를라흐 실험을 참조하면 이해하기가 수월할 것이다.

용어 및 사진 출저

▶ 위키피디아

고전적인 자기모멘트, 전자기학에서 물체가 자기장에 반응하여 돌림힘을 받는 정도를 나타내는 물리량은 연속적인 값이므로 유리판의 자취는 연속적인 모양을 해야할것으로 예상하였지만, 실제 실험결과 자취는 두개의 서로 떨어진 점으로 귀결되었다는 것이다.

즉, 자취가 불연속적이며, 은의 자기 모멘트는 두개의 양자화된 값 가운데 하나를 가진다는 것을 알수있다.

은의 바닥상태 , 양자역학적인 계에서 가장낮은 에너지를 가진 상태 에서 가능한 각운동량값은 두가지라는 것을 알수있으다. 이는 양자역학적으로 은 원자 안의 전자의 스핀의 임의의 성분이 두가지의 값을 가질수 있다는 것을 의미한다.

전자의 스핀

3. 수학적으로 기술할수 있는 Qubit 의 표현

여러 표현방식이 있지만 , 그중에서

블로흐 구면(Bloch sphere) 을 이용하여 기술할 예정이다.

우선 2단계 양자상태의 가장 일반적인 형태를 표현해보자

α 와 β 는 0 또는 1을 측정할 확률을 말하며,

두수 모두 a +bi 의 형태를 가지는 복소수이다.

기호 " | > " 은 bra-ket 표기법이라는 양자상태를 표현하는 표준 표기법이다.

또한 ψ 는 프사이(PSI) 라고 읽는다.

복소수 α , β 를 계수로 가진 0 및 1의 이나타내는 확률의 합계는 1이 되어야 하며, 0,과1 을 벡터로 생각할시,

벡터의 크기는 1이 되어야 하기에 다음과같은 식이 성립한다.

여기에 다음과 같은 수식을 대입하도록 한다.

오일러 등식 에 의하면,

$e^{ix}=1$ 이며 $\alpha^2 + \beta^2 =1 $은 유지된다.

이후 θ에 관한식을 $\alpha^2 + \beta^2 =1 $에 대입후 표현할시 다음그림처럼 표현할수있다.

$$\left |\psi \right\rangle = \cos(\frac{\theta}{2}) +e^{i\phi}\sin(\frac{\theta}{2}) $$

4. 양자 게이트

기존 컴퓨터에는 비트의 상태를 변형할수 있는 게이트들이 있다.

양자 컴퓨터의 큐비트는 기존 비트와 달리 0과1 이 동시에 될수있는 상태를 가질수있지만,

양자 컴퓨터 또한 연산등을 위해 사용되어져야 하는 만큼, 연산 도중 특정 상태를 갖추어야 한다. 이를 위해서 양자 컴퓨터에는 양자 게이트가 있다.

용어및 사진출저

▶ medium

- Not 게이트

기존 컴퓨터의 Not 게이트와 동일하게 볼수있다.

$ \left |1 \right\rangle → \left |0 \right\rangle $

$ \left |0 \right\rangle → \left |1 \right\rangle $

$ a\left |1 \right\rangle + b\left |0 \right\rangle → a\left |0 \right\rangle + b\left |1 \right\rangle $ 큐비트의 상태를 0에서 1로, 1에서 0으로 바꾸는 게이트라고 생각하면 된다.

중첩상태에 있는 큐비트일시 0과 1이 될수있는 확률을 변경하는 형태로 작동한다.

블로흐 구면에서는 x 축을 기준으로 서로 대칭을 표현한다고 생각해도 될듯 싶다.

- NAND 게이트

And 게이트 이후 Not 을 붙여주면 된다.

출저 : 한양대학교 양자역학동아리[QueST] https://www.youtube.com/channel/UCgpc1maR24C05Mc9OdZkt5Q

한양QueST

한양대학교 양자컴퓨터 학술동아리 공식 유튜브 계정