양자 근사 최적화 알고리즘(Quantum Approximate Optimization Algorithm, QAOA)은 근기(近期) 양자 하드웨어에서 조합 최적화 문제를 해결하기 위한 유망한 후보로 널리 거론된다. 그러나 실제 적용은 하드웨어가 유발하는 잡음과 디코히런스에 의해 심각하게 제한된다. 완전한 결함 허용성(fault tolerance)이 부재한 상황에서, 양자 오류 완화(Quantum Error Mitigation, QEM) 기법은 시끄러운 중간 규모 양자(NISQ) 장치에서 QAOA 성능을 향상시키는 실행 가능한 접근법을 제공한다. 본 연구에서는 QAOA에 특화된 QEM 전략에 대한 통합적 분류를 제시하며, 이를 전처리, 실행 중, 후처리 단계로 체계적으로 범주화한다. 또한 하드웨어 제약이 있는 장치, 확률적 잡음이 지배하는 환경, 조밀 그래프(dense graphs) 문제와 같은 QAOA 배치 설정을 추가로 분류하고, 각 설정에 적합한 QEM 기법을 권고한다. 비교 분석을 통해 서로 다른 잡음 유형에 대한 완화 정확도, 자원 오버헤드, 강건성 간의 트레이드오프를 도출한다. 최근의 발전을 종합하고 미해결 과제를 규명함으로써, 본 논문은 근기 양자 플랫폼에서 견고하고 잡음에 강인한 QAOA 파이프라인을 설계하기 위한 종합적인 조사와 실용적 프레임워크를 함께 제공한다.

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