[책 기록] 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』

책 정보

• 『정지훈의 양자 컴퓨터 강의』
• 정지훈 저
• 한빛미디어 (2025)

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책 정리

[1장] 양자 컴퓨팅 개요

큐비트(qubit): 중첩(superposition) 상태로 정보를 저장. ex) 0일 확률 20%, 1일 확률 80%

정보 처리 방식: 양자 병렬성(quantum parallelism) → 정보를 동시에 처리

큐비트 간 얽힘(entanglement): 한 큐비트가 측정되면 얽힌 큐비트의 상태도 동시에 결정

⇒ 시뮬레이션, 여러 경우의 수를 조합하는 복잡한 선택 문제 해결에 유리. ex) 신약 개발, 기상 예측, 자산 포트폴리오 구성, 최적화 문제

 

양자역학 기본 개념

• 중첩: 여러 상태가 한 번에 존재한다. 측정을 통해 양자 상태가 붕괴하면 딱 하나의 상태로 결정된다.
• 얽힘: 두 입자 사이의 거리에 관계없이 한쪽의 상태가 결정되면 다른 한쪽의 상태도 즉시 결정되는 현상
• 양자 터널링(quantum tunneling): 입자가 자신보다 큰 에너지 장벽을 통과하는 현상. 입자가 벽을 뚫고 반대편에 나올 확률이 존재하는 것이다.

"자연은 고전 컴퓨터로 시뮬레이션하기엔 너무 복잡하다. 그렇다면 자연을 그대로 이용해 보면 어떨까?" (리처드 파인만)

 

역사:

1. 아이디어: 1980 폴 베니오프의 논문 → 1985 데이비드 도이치의 최초의 양자 알고리즘
2. 현실화: 1994 쇼어의 알고리즘 → 1998 2큐비트 양자 컴퓨터 구현
3. 실용화: 2007 D-웨이브 시스템, 상용 양자컴퓨터 → 2016 IBM, 클라우드 접속 가능한 5큐비트 양자 컴퓨터 → 2019 구글, 53큐비트 양자컴퓨터 시카모어
4. 발전: 2020년대 IBM, 구글, 마이크로소프트, 퀀티뉴엄, 아이온큐, 리게티, 아마존 증 여러 IT 기업의 경쟁과 협력

 

과제: 오류 문제 해결이 중요하다. 현재의 큐비트는 결맞음 시간(coherence time)이 너무 짧다. 즉, 큐비트가 민감해서 작은 진동이나 온도 변화에 의해 상태가 쉽게 바뀌어버린다. 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 혁신을 연구 중이다.

 

"양자 우위(quantum supremacy)": 기존 컴퓨터로 불가능한 문제를 양자 컴퓨터가 실제로 해결하는 것. 5~10년 안에 양자 우위가 달성될 것으로 기대된다. 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터의 대체제가 아닌 특정 분야의 강력한 보완재로써 기능할 가능성이 높다. 기존 컴퓨터는 물리적인 한계(무어의 법칙의 한계), 소프트웨어적인 한계(알고리즘적 한계)에 다다르고 있다. 이런 상황에서 완전히 새로운 방식의 혁신이 필요한데 이것이 양자 컴퓨팅을 통해 이루어질 가능성이 높다.

 

[2장] 큐비트의 구현 방식

1. 초전도 큐비트 - IBM, 구글, 리게티

조셉슨 효과를 이용한다. 조셉슨 효과란 두 초전도체 사이의 얇은 절연막을 끼운 구조인 조셉슨 접합을 전자쌍(쿠퍼쌍)이 통과하는 현상이다. 보통 전류가 도는 방향으로 큐비트의 상태를 정의한다. 마이크로파를 이용해 큐비트의 상태를 설정, 변경, 측정할 수 있고, 공진기를 사용해 얽힌 상태를 만들 수 있다.

- 장점: 기존의 반도체 산업 기술을 사용 → 큐비트의 대량 생산이 가능해 확장성이 좋음. 연산 속도가 빠름

- 단점: 초전도 현상을 위해 극저온 상태를 유지하는 게 필요, 외부 잡음에 취약

 

2. 이온 트랩 큐비트 - 아이온큐, 퀀티뉴엄

이온을 큐비트로 사용한다. 초고진공의 상태에서 RF(고주파)와 DC(직류) 전압을 걸어 이온을 공중에 가둔다. 냉각 레이저로 이온의 움직임을 약화시키고 게이트 레이저로 이온의 상태를 바꾸거나 읽고, 중첩 상태를 만든다. 이온의 전기적 특성을 이용해 얽힌 상태를 만든다.

- 장점: 자연의 원자 그 자체를 큐비트로 이용 → 결맞음 시간이 긺. 이론상 모든 큐비트가 쿨롱 힘을 통한 직접 상호작용이 가능 → 복잡한 계산이 가능함

- 단점: 속도가 느림. 이온이 늘어날수록 안정성 유지가 어려워 확장성이 떨어짐. 초고진공, 레이저 운용 기술 자체의 난도가 높음

 

3. 중성 원자 큐비트 - 큐에라 컴퓨팅, 파스칼, 아톰 컴퓨팅, 인플렉션

광학 족집게 기술을 사용해 차가운 원자 기체를 비열시키고 원자의 내부 에너지를 큐비트 상태로 정의한다. 바닥상태를 |0⟩, 고에너지인 리드버그 상태를 |1⟩로 정의하는 식이다. 리드버그 상태의 원자는 크기가 커지고 외부 전기장과 이웃한 원자와의 상호작용이 강해져 얽힘을 만들기가 쉽다. 또 레이저를 통해 원자를 들뜨게 만들면 전기장이 강해져 다른 원자는 들뜨지 못하는데 이 현상을 이용해 조건부 연산을 구현하고 2큐비트 게이트도 구현할 수 있다.

- 장점: 외부 간섭이 적어 결맞음 시간이 긺. 수백~수천 개 큐비트를 자유롭게 배열 가능해 확장성이 높음.

- 단점: 연산 정확도를 높이기 위해 정밀한 레이저 제어, 원자 손실 방지 기술 등의 과제가 해결되어야 함.

 

4. 광자 큐비트 - 사이퀀텀, 자나두

광자의 진동 방향(편광)을 큐비트 상태로 정의하거나 광자의 경로를 큐비트 상태로 정의한다. 필요할 때 안정적으로 단 하나의 광자를 만들어 내는 단일 광자 소스, 편광판과 파장판, 빔 스플리터(광자의 경로를 나누거나 합침), 위상 변환기와 같은 부품을 결합한 광학 회로를 통해 중첩 상태를 만들고 여난을 수행한다. 측정은 단일 광자 검출기로 수행한다.

- 장점: 상온에서 운용 가능. 광섬유 → 먼 거리 정보 전달 → 양자 통신, 분산형 양자 컴퓨팅에 적용 가능.

- 단점: 광자 간 상호작용이 매우 약함 → 얽힘, 조건부 연산(CNOT 등) 수행의 어려움. 광자가 흡수되거나 손실되면 시스템의 계산 전체가 실패함.

 

5. 위상학적 큐비트 - 마이크로소프트

한 입자의 상태가 아닌 여러 입자가 만든 시스템의 성질에 큐비트 정보를 저장한다. 마요라나 페르미온 입자를 사용한다. 멀리 떨어진 두 마요라나 입자의 조합으로 |0⟩, |1⟩을 정의하고, 이 두 입자의 위치를 교차하는 '땋기' 과정을 통해 연산을 수행한다.

- 장점: 정보를 시스템에 저장하여 오류율이 낮고 안정성이 높음. 확장성과 연산 속도가 우수함

- 단점: 마요라나 준입자의 제어가 어려워 지속적인 연구가 필요함

 

[3장] 양자컴퓨터의 소프트웨어

[양자 알고리즘]

3가지 핵심 원리:

• 중첩: 양자 상태 큐비트는 0과 1의 상태를 동시에 가질 수 있다. α|0⟩ + β|1⟩의 형태로 표현한다.
• 얽힘: 한 큐비트의 상태가 얽힌 큐비트의 상태를 즉시 결정한다. 예를 들어 |00⟩ + |11⟩은 두 큐비트가 항상 같은 값을 가지도록 얽혀 있는 상태임을 표현한다.
• 양자 간섭: 큐비트의 파동성을 이용한다. 여러 양자 상태의 파동이 중첩, 상쇄되어 원하는 결과를 증폭시키고 원하지 않는 결과를 상쇄시킨다. 이를 통해 올바를 해답의 확률이 증가한다.

양자 알고리즘

• 쇼어 알고리즘: 큰 수의 소인수 분해
  "확률적 알고리즘"이다. 한 번엔 실패하더라도 여러 번 시도하면 결국 성공할 수 있다. 양자 중첩으로 여러 가능성을 한 번에 탐색하고, 양자 간섭으로 정답의 경로를 뚜렷하게 만드는 방식이다.
  큰 정수 N 입력 → 숫자를 양자 상태로 변환, 중첩 상태 생성 → 주기 찾기 → 결과 도출
  어떤 수 a의 거듭제곱을 N으로 나눈 나머지가 보이는 패턴의 주기 r을 구했을 때, r이 짝수인 경우, a^(r/2) ≠ 1이면 a^(r/2) ± 1이 N의 소인수인 경우가 많다는 것이 알려져 있다. r이 홀수인 경우 a를 재설정해 시도하면 되는데, 양자 중첩 덕분에 이런 반복은 전체 계산 시간에 큰 영향을 주지 않는다.
• 그로버 알고리즘: 검색
  모든 상태를 중첩 상태로 초기화 → 목표 상태의 진폭을 증폭 → sqrt(N)번 반복하면 양자 간섭에 의해 검색된다.
  고전적 방식은 평균 N/2의 시도가 필요하므로 그로버 알고리즘이 훨씬 빠르다.
• 양자 시뮬레이션
  분자 시스템의 각 원자를 하나 이상의 큐비트로, 원자 간 상호작용을 양자 게이트로 매핑해 시뮬레이션을 진행한다. 기존 컴퓨터는 분자의 현상을 수학적으로 근사해서 계산하지만 양자 컴퓨터는 큐비트 자체가 분자와 유사한 행동을 하며 시뮬레이션이 진행된다. 신약 개발, 신소재 개발 등의 비용과 시간을 절감하는 데 큰 기여를 할 것이다.
• 양자 기계학습
  고전적 데이터를 양자 상태 |Ψ⟩로 변환하는데, 이는 고차원 데이터를 저차원으로 압축하는 것과 유사하다고 볼 수 있다. 양자 게이트를 이용해 양자 신경망을 구성하고 측정한다.
  - 장점: 병렬 처리 덕분에 패턴 인식 속도가 빠름. 중첩 상태를 이용해 금융 물류 등의 최적화 문제 해결에 강점. 전혀 새로운 학습 방식 제공.
  - 과제: 고전 데이터를 양자 상태로 변환하는 과정이 복잡하고 비효율적일 수 있음. 외부 노이즈에 민감한 현재의 양자 컴퓨터 기술로는 작은 노이즈에 양자 신경망이 깨져 학습이나 예측이 어긋날 수 있음. 양자역학 자체가 비직관적이므로 기존 신경망보다 블랙박스 성격이 더 강함.

하이브리드 접근법: 복잡한 양자 계산은 양자 컴퓨터가, 단순한 계산은 안정적인 기존 컴퓨터가 한다. 현재 우리는 NISQ(Noisy Intermediate-Scale Quantum; 잡음이 있는 중간규모 양자)시대, 즉 과도기적 단계에 있다. 노이즈 문제가 해결되기 전까진 현재의 알고리즘을 안정화해 실제 세계의 문제 해결에 적용하다가, 오류 정정 기술이 발전하면 복잡한 문제에 적용하고, 완전한 오류 정정이 구현되면 범용 양자컴퓨팅 시대가 도래하는 로드맵을 그리고 있다.

 

[양자 프로그래밍]

3가지 핵심 연산:

• 양자 게이트(Quantum Gate): 큐비트의 상태를 바꾼다.
  두 가지 성질:
  ①계산이 끝나도 전체 확률은 항상 1로 유지
  ②게이트를 거꾸로 적용하면 원래 상태로 돌아옴
  - 하다마드 게이트(H): 고전적 상태 → 중첩 상태. H|0⟩ = (1/sqrt(2))(|0⟩ + |1⟩)
  - CNOT 게이트: 제어 큐비트가 |1⟩이면 타깃 큐비트의 상태를 반전. 얽힘 생성에 필수적
• 양자 회로(Quantum Circuit): 여러 양자 게이트를 순서대로 연결해 알고리즘을 구성
• 측정(Measurement): 양자상태 → 고전적 상태. 중첩 상태의 큐비트를 하나의 확정된 값으로 붕괴시킴

벨 상태(Bell State): 두 큐비트의 얽힌 상태를 생성한다. 양자 프로그래밍의 Hello World!라고 볼 수 있다.

 

주요 양자 프로그래밍 도구:

• 키스킷: IBM이 개발. 파이썬 기반의 모듈형 프레임워크. 양자 회로 생성, 시뮬레이션, 알고리즘 구현, 오류 보정 및 하드웨어 특성화 모듈이 각각 분리되어 있음.
• 써크: 구글이 개발. 실제 하드웨어의 물리적 특성을 반영한 최적화된 회로 설계에 유리.
• Q#: 마이크로소프트가 개발. .NET 기반의 언어로 큐비트 할당 및 해제를 명시적으로 관리. 비주얼 스튜디오와의 통합으로 강력한 디버깅 기능을 제공함.

클라우드 양자 개발 환경: IBM, 구글, 마이크로소프트, 아마존 등이 제공. 개발 목표, 자체 HW vs 다양한 제조사의 HW, 프로그래밍 언어와 개발환경 등 여러 측면에서 선택할 필요가 있다.

 

[4장] 양자 통신

현대 암호화 기술: RSA, ECC(타원곡선)을 주로 사용한다. 현대 암호는 계산의 복잡성에 의존하는데, 양자 컴퓨터는 강력한 계산 능력을 바탕으로 이런 수학적 난제에 기반한 암호를 쉽게 무력화할 수 있다.

양자 통신: 정보이론적 보안(Information-Theoretic Security)을 제공한다. "양자역학"이라는 물리 법칙 수준에서 도청 및 해킹 시도를 감지해 차단하는 것이 가능하다. ①양자 복제 불가능성(No-Cloning Theorem)-어떤 양자 상태도 완벽하게 복제할 수 없다는 원리-를 통해 도청 시도가 생기면 즉시 양자 상태가 변화해 감지가 가능하다. 또 ②양자 얽힘을 통해 송신자-수신자만 공유하는 안전한 암호키 생성도 가능하다.

 

양자 키 분배 방식:

1. A가 무작위 비트열을 생성해 양자 상태(광자의 편광 상태)로 인코딩
2. 양자 채널(광섬유 등)로 B에게 전송
3. B는 도착한 광자마다 무작위로 측정 기저를 선택해 비트값을 계산
4. 고전 채널(인터넷망 등)로 A와 B가 각자 사용한 측정 기저를 공유
5. 측정 기저가 서로 일치한 비트만 골라내는 sifting 과정
6. 일부 비트를 비교해 오류율이 일정 수준 이상이면 도청이 있었다고 판단하고 처음부터 재시작
7. 오류율이 낮다면 남는 비트에 대해 오류 수정, 비밀성 증폭(위험한 부분을 잘라내 짧지만 안전한 비밀 키로 만드는 과정) 수행
8. 안전한 비밀 키 확보

• BB84 프로토콜: 두 가지 기저(수직-수평 기저(+), 대각-반대각 기저(×))를 이용한다. 다른 기저로 측정하면 결과가 무작위로 나타난다는 성질이 있다. 도청자가 도청을 위해서 어떤 기저로 측정해야 할지 모르므로 무작위로 선택해야 하는데, 이에 의해 절반 정도의 확률로 측정 결과에 오류가 발생하여 통계적으로 감지가 가능하다.
• E91 프로토콜: 얽힌 광자쌍을 A와 B에게 하나씩 전송하고 측정 결과의 상관관계를 통해 비밀 키를 생성한다. 벨 부등식 검증을 통해 도청 여부의 엄격한 감지가 가능하다. 간단하지만 노이즈에 더 취약하다는 단점이 있다.
• MDI-QKD(측정기기 독립 양자 키 분배) 프로토콜: 기존 시스템의 측정장치가 해킹될 수 있다고 가정해 측정 기기 등을 신뢰하지 않는다. A와 B 모두 광자를 만들어 제3자에게 전송해 측정하는데, 이때 제3자가 누구든(도청자일지라도) 프로토콜의 보안성은 유지된다.

현재 양자 키 분배 방식의 한계:

• 거리가 멀어지면 광섬유 내 광자 손실이 급격히 증가(현재 수백km 이내의 거리에서만 안정적) ⇒ "양자 중계기", 위성 기반 양자 키 분배 기술
• 키 생성 속도가 느림
• 구현이 복잡하고 비쌈
• side-channel attack(이론상 보안이 완벽하지만 실제 장비의 물리적 결함, 누설된 정보 등을 노린 보안 위협) ⇒ DI-QKD(장치 독립 양자 키 분배)
• 표준화
• 시스템의 소형화, 집적화가 필요 ⇒ 실리콘 포토닉스 기술(실리콘 칩에 광학 부품을 집적하는 기술)

cf) 양자 중계기를 위한 기술:

① 양자 얽힘 스와핑: 두 쌍의 얽힌 큐비트 중 하나씩을 측정해 남은 두 큐비트 간의 얽힘을 만드는 기술

② 양자 메모리: 양자 상태를 일정 시간 저장하고 필요할 때 다시 불러오는 장치

 

양자 통신 기업

• SK텔레콤: 최초의 상용 암호 키 분배 시스템을 출시한 아이디퀀티크 인수(2018). 아이온큐와 전략적 제휴(2025)
• 도시바: 양자 컴퓨틱 + 양자 통신 네트워크 ⇒ 통합적인 양자 기술 리더십을 구축하고 양자 보안 시장을 선점하려는 전략
• KT: 대전-세종 구간 양자 암호 통신망 구축(2022)
• 우리로: 단일 광자 검출기 개발 성공
• 퀀텀씨텍(중국): 중국 정부의 전폭적 지원 아래 2000km 이상 국가 양자 통신망 구축에서 핵심적 역할 수행

 

양자 인터넷

- 분산 양자 컴퓨팅: 전 세계의 양자 컴퓨터를 연결해 대규모 계산 문제를 빠르게 해결

- 양자 센서 네트워크: 기존 센서보다 물리량을 정밀하게 측정하는 양자 센서를 서로 연결해 지진 예측, 의료, 과학 연구 등에서 획기적인 발전을 이끌어 낼 수 있음

- 핵심 과제:

① 양자 중계기: 근거리의 얽힘 쌍을 생성해 중계기에서 벨 측정을 수행하면 그 결과에 따라 원거리의 새로운 얽힘 상태 형성

② 양자 메모리: 긴 저장 시간, 높은 충실도(fidelity), 효율적인 읽기 쓰기 작업, 다중 큐비트 저장 능력 필요

③ 양자 인터페이스: 서로 다른 방식으로 구현된 양자 시스템 간의 정보 교환을 효율적으로 할 수 있게끔 해주는 역할

 

[5장] 양자 컴퓨팅

현재의 공개키 암호 시스템: B의 공개 키를 사용해 A가 메시지를 암호화, B는 개인키를 사용해 메시지를 복호화

이때 사용되는 암호화 알고리즘은 RSA, ECC 같은 수학적 난제에 기반한 알고리즘이다. → 쇼어 알고리즘, 양자 컴퓨터 등장 → 현대 암호 시스템의 근간을 위협 → 금융, 안보, 전자서명, 인증, 불록체인 시스템 전체를 위협

그러나 2048비트 RSA 암호(RSA-2048) 해독을 위해선 4000개의 안정적 큐비트가 필요한 것으로 알려져 있고, 현재 가장 앞선 양자 컴퓨터의 큐비트는 1000~2000개 수준이며 안정적 큐비트는 100개 남짓이라 아직 임계점이 오지는 않았다.

지금 암호화된 데이터를 미리 수집해 미래에 기술이 발전했을 때 해독하는 식의 공격도 위협적이다.

 

양자 내성 암호(PQC;Post-Quantum Cryptography): 양자 통신과 상호보완적인 보안 기술로, 양자 컴퓨터의 공격에도 안전한 암호화 알고리즘. 여러 연구 기관에서 연구 중.

• 격자 기반 암호: 고차원 격자 구조에서 가장 짧은 벡터를 찾는 문제(SVP), 가장 가까운 격자점을 찾는 문제(CVP) 이용
  장점 - 암호화, 전자서명, 키 교환 등 다양한 보안 기능을 하나의 프레임워크에서 구현 가능
  단점 - 키의 용량이 크고, 일부 특허 문제가 있어 활용에 제약이 있을 수 있음
• 코드 기반 암호: 오류 정정 부호의 디코딩이 어려움을 이용
  장점 - 빠른 암호화 속도, 양자 공격에 대한 높은 보안성
  단점 - 공개키 크기가 매우 큼, 복호화 과정이 복잡
• 해시 기반 암호: 해시 함수의 역산은 양자 컴퓨터로도 어려움을 이용.
  장점 - 주로 전자 서명에 사용하기 유리, 이론상 매우 안전
  단점 - 서명의 크기가 크고 서명 생성 및 검증 속도가 느림
• 다변수 다항식 기반 암호: 다변수 고차 방정식의 해를 구하는 것이 어려움을 이용. 이차 이상인 MQ(Multivariate Quadratic) 문제는 NP-Hard 문제로 잘 알려져 있음
  장점 - 빠른 연산 속도, 작은 서명 크기
  단점 - 큰 공개키, 일부 알고리즘의 보안 취약점 발견
• 동종사상 기반 암호: 타원곡선 간의 동종사상(isogeny; 두 타원곡선 사이의 구조를 보존하면서 점들을 연결해 주는 함수) 계산이 어려움을 이용
  장점 - 키의 크기가 매우 작음
  단점 - 연산 속도가 느림, 예상보다 낮은 내구성

 

양자 내성으로의 전환:

• 공개 키 인프라(디지털 인증서를 통해 신원확인, 데이터 무결성, 기밀성을 보장하는 핵심 보안 체계): 기존 서명 방식에 양자 내성 서명 방식을 결합한 하이브리드 인증서, 여러 암호 알고리즘을 사용하는 복합 암호화, 단계적인 마이그레이션
• 전자상거래 시스템: 기존 TLS1.3 프로토콜에 양자 내성 키 교환 알고리즘을 통합, 기존 인증 방식에 다중 인증(MFA)과 양자 내성 암호를 결합한 인증 시스템, 기존 데이터의 암호화 방식과 보존 기간을 재검토
• 블록체인, 암호화폐: 기존 타원곡선 기반 알고리즘을 양자 내성 암호 알고리즘으로 교체, 작업증명 방식을 지분증명 방식으로 전환, 핵심 가치인 분산화, 신뢰 최소화 원칙은 유지하며 양자 내성 전환을 추진
• 금융, 의료, 공공, 국방, 데이터 분야: 중요도가 높은 정보부터 순차적으로 양자 내성 전환. 장기 보관 데이터에 대한 양자 보안 확립.
• 통신: 기존의 TLS/SSL 프로토콜을 양자 내성으로 전환, 라우터, 기지국 등 통신 인프라 장비, VPN, IPsec 등 보안 통신 솔루션의 재설계, 양자 내성 TLS 표준 개발, 통신 인프라 장비의 양자 내성 펌웨어 업데이트
• 사물인터넷: 경량 양자 내성 암호 개발, 개별 IoT 기기보다 강력한 컴퓨팅 능력을 지닌 게이트웨이에 양자 내성 암호를 적용하는 게이트웨이 중심의 보안 아키텍처, 모든 접근을 기본적으로 신뢰하지 않는 제로 트러스트 접근법

과제: 성능, 리소스 요구량 문제 해결, 기존의 방대한 시스템과의 호환성 확립, 표준화, 알고리즘 안전성에 대한 지속적 검증 필요

기업: 암호 민첩성(Crypto Agility; 암호화 알고리즘의 변경이 용이하고 빠른 시스템 아키텍처) 획득, 양자 위험 평가 수행

정부: 충분한 투자와 지원, 규제 최신화, 국제 협력을 통한 표준 개발

개인: 서비스 사용 시 양자 내성 보안 기능을 지원하는지 확인

 

투자 기회: 양자 기술은 불확실하므로 다양한 분야에 걸친 분산 투자가 필요

• 양자 내성 암호 관련 기업 - 이사라, PQ실드, 크립토넥스트시큐리티
• 양자 보안 기술 기업 - 아이디퀀티크, 도시바, 큐비텍, 퀸테센스랩스
• 양자 통신망 구축 기업 - 차이나텔레콤, NTT, BT그룹, 스텍트랄, 큐이넷
• 양자 컴퓨팅 하드웨어 개발 기업 - IBM, 구글, 마이크로소프트, 인텔, 리게티, 아이온큐, D-웨이브

 

[6장] 양자 컴퓨팅과 산업

신약, 신소재 개발:

• 기존 - 수많은 후보 물질을 합성하고 실험을 통해 검증하는 과정을 반복한다. 따라서 긴 시간, 막대한 비용이 투입되지만 성공률이 낮다.
• 양자 시뮬레이션을 이용해 원자 수준에서 신소재의 특성을 계산할 수 있다. 실제로 항암제 후보 물질 발견, BeH2 분자의 기저에너지 상태를 정확하게 계산, 화학반응 예측 등의 연구 성과가 나타났다.

금융:

• 포트폴리오 최적화, 파생상품 가격 결정, 리스크 관리, 사기 탐지, 신용평가에서 양자 컴퓨팅이 사용될 수 있다.
  파생상품 가격 결정: 기존의 몬테카를로 방법이 N번의 샘플링을 필요로 하는 반면 양자 진폭 측정(Quantum Amplititude Estimation)을 통해 sqrt(N)번으로 동일한 정확도 달성이 가능하다.
  사기 탐지 및 신용평가: 양자 기계학습 알고리즘(양자 커널 방법, 양자 신경망)을 도입해 정확도를 높일 수 있다.
• 과제 - 양자 오류 정정 기술 발전이 필요하고 금융 분야에 특화된 알고리즘 개발이 필요하다. 실무에 적용하기 위한 SW 프레임워크가 개발되어야 하며 양자 컴퓨팅과 금융 도메인을 모두 이해하는 전문 인력이 필요하다. 더불어, 금융 시장에 미칠 수 있는 영향(초고속 거래 알고리즘에 의한 시장 불안정성 증가, 기술 접근성 격차에 따른 금융시장 불공정성 심화)에 대한 윤리적, 제도적 고민이 필요하다.
• 단순히 계산을 빠르게 하는 것을 넘어 완전히 새로운 상품과 서비스 출시 등 금융 시장의 구조 자체가 바뀔 것이다.

AI:

• 양자 기계학습:
  • n개의 큐비트는 2^n개의 상태를 '동시에' 표현 → 데이터 포인트를 힐버트 공간의 양자 상태로 인코딩해 고차원 데이터의 특성을 유지하면서도 효율적으로 처리할 수 있음
  • 양자 푸리에 변환은 고전적 푸리에 변환보다 훨씬 빠름 → 이미지, 음성 데이터에서 패턴을 효율적으로 식별 가능
  • 고전적 PCA(주성분 분석)가 O(N^3)인 데 반해 양자 PCA는 N*N 행렬의 대각화에 O(logN)만 소요 → 대규모 데이터셋의 차원 축소가 훨씬 빨라짐
  • 양자 신경망 → 더 적은 파라미터로 복잡한 함수 학습 가능 → MNIST 손글씨 숫자 데이터셋 분류에 양자 신경망을 적용했을 때 기존 신경망보다 2~3배 적은 파라미터로 95% 이상의 정확도를 달성 (2021, 구글+MIT)
    
  • 양자 지원 벡터 머신(Support Vector Machine) → 양자 상태 간 내적 계산을 통해 더 효율적인 분류 가능
  • 양자 생성 모델 → 중첩을 활용해 더 다양하고 복잡한 데이터 패턴 생성 가능
• 활용
  • 이미지 인식
  • 자연어 처리: 번역, 감성 분석, 챗봇 등에 사용될 수 있지만 최근 딥시크 이후 부상한 소형 언어 모델(SLM)의 성과에 비해 양자 기계학습의 강점이 부각되지는 못하는 상황이다.
  • 물류, 교통 최적화: QAOA, 양자 어닐링을 적용하기 좋은 문제들이다. ex) 폭스바겐의 베이징 시내 택시 이동경로 최적화, 에어버스&BMW의 물류네트워크 최적화(탄소배출량, 납기, 관세 등 다양한 제약조건 적용) 챌린지
  • 기상 예측: 양자 위상 추정 알고리즘, HHL 알고리즘 → 현대 기상 모델이 사용하는 연립 미분방정식을 빠르게 해결. 다양한 초기 조건으로 여러 시뮬레이션을 수행하는 앙상블 예측을 효율적으로 실행 → 예측의 불확실성을 정량적으로 평가 가능하다.
• 과제: 실용적인 양자 알고리즘 개발, 고전적 데이터의 효율적인 양자 상태 인코딩

기초과학:

• 양자장 이론, 양자 중력 이론, 초전도체 등 기초 과학에 대한 효율적이고 정교한 시뮬레이션이 가능

 

[7장] 양자 컴퓨팅의 과제

기술적 문제:

1. 큐비트 오류: 현재의 오류율은 1/10000~1/1000 수준으로 기존 컴퓨터와 비교했을 때 매우 높은 수치다.
   
   • 비트 플립 오류(큐비트 상태가 0→1, 1→0으로 바뀌어버리는 오류)
   • 위상 플립 오류(큐비트의 중첩 상태에서 위상이 변해 양자 간섭 패턴에 영향을 주는 오류)
     
   • 결잃음 오류(외부 환경과 상호작용으로 인해 큐비트의 양자 상태가 붕괴되는 오류
   오류의 영향을 줄이기 위한 방법:
   • 양자 오류 수정(QEC) 기술: ex) 표면 코드 - 2차원 격자 형태로 큐비트를 배열해 인접 큐비트의 상관관계를 정기적으로 평가하여 오류를 탐지하고 정정
   • 오류 완화: 양자 회로를 여러 번 실행한 결과를 통계적으로 보정. ex) 확률적 오류 상쇄, 제로-노이즈 외삽법
2. 확장성: 큐비트 수가 많아질수록 오류가 많아지고(crosstalk; 양자 신호가 서로 섞임) 배선 복잡도와 냉각 시스템 용량이 커진다.
   ⇒ 모듈형 아키텍처 - 작은 큐비트 칩 여러 개를 연결해 더 큰 양자 프로세서를 구성
3. 냉각: 열은 큐비트의 양자 상태를 붕괴시키므로 극저온 환경 유지가 필수적이다. 현재의 희석 냉동기는 가격과 운용 유지 보수비용이 모두 비싸고, 초기 냉각에 소요되는 시간이 길며 시스템이 복잡하고 민감하다는 문제가 있다.
   ⇒ 펄스관 냉동기, 열 차폐 기술 개선을 통한 냉각 효율 증가, 초저온 전자 장치 개발을 통해 큐비트 제어 신호 전달 과정에서 발생하는 열을 최소화
4. 소프트웨어: 양자 알고리즘의 개발은 직관에 반하는 양자역학적 사고방식을 요구한다.
   일부 핵심 연산만 양자 컴퓨터로 수행하는 양자-고전 하이브리드 알고리즘 연구도 활발하다. ex) QAOA(양자 근사 최적화 알고리즘), VQE(변분 양자 고윳값 계산기)

사회윤리적 문제:

1. 암호 체계 붕괴
2. 압도적 연산 능력으로 인한 개인 정보 보호 위기 (감시사회)
3. 일자리 감소
4. 양자 격차 (국가 간, 기업 간 양자 기술 격차)

 

[8장] 양자 컴퓨팅 생태계

응용, 서비스	현실 문제 해결 - 신약개발, 금융 최적화, 클라우드 양자 컴퓨팅 서비스(QCaaS)
소프트웨어	알고리즘, 컴파일러, 시뮬레이션 도구 개발
하드웨어	물리적 실체 구현 및 냉각 시스템, 제어 신호 관련 부품, 양자 회로 관련 부품 제조 및 생산

 

에필로그

중요한 것은 단순한 지식 암기가 아니라 양자적 사고방식을 익히는 것이다. 즉, 확률적이고 중첩적인 현상을 받아들이고 복잡한 문제를 새로운 시각에서 유연하게 바라보는 능력을 키우는 것, 익숙한 고전적 세계관의 틀에서 벗어나 양자 세계의 논리에 익숙해지는 것, 이것이 진정한 퀀텀 시대의 시민으로 나아가는 길이다. (261p)