2019년 1월 31일
양자컴퓨팅
I. 컴퓨팅 패러다임 혁신, 양자컴퓨팅 등장배경
[기존 컴퓨팅의 한계] – 폰노이만 컴퓨팅 성능 한계 – 추론, 판단 연산 어려움 – 트랜지스터 집적률 한계 – 암호화 기법 안전성 한계 | [양자컴퓨팅 등장배경] – Qubit 기반 성능한계 극복 – 인공지능 연산 최적화 – 칩 소형화 한계 극복 – PQC Suit B 알고리즘 필요 |
- 폰노이만 시스템 한계 극복 및 양자 병렬성기반 인공지능 추론 등 활용되며, 국제 경쟁력 확보, 표준화 참여 필요
II. 고전컴퓨팅과 양자컴퓨팅의 비교
항목 | 고전컴퓨팅 | 양자컴퓨팅 |
---|---|---|
구현 원리 | – 전기적 신호 – 0 ~ 5V 전위 차 | – 양자 스핀트로닉스 – 중첩, 얽힘, 불확정성 |
구성 소자 | – 실리콘 반도체 – 합금 트랜지스터 | – 초전도 큐비트 – 스핀 큐비트, 이온트랩 |
튜링머신 | – 결정론적 튜링기계 – 1입력 1출력 | – 비결정론적 튜링기계 – 동시 다중 상태 출력 |
연산 단위 | – bit (비트) 단위 – 1bit 당 0, 1 처리 | – Qubit (큐비트) 단위 – 00, 01, 10, 11동시처리 |
n 비트 정보량 | – 0 ~ 2n – 1 중 1개 값 만 기억 | – 2n 모든 값 기억 – 기억 중첩 |
ALU 연산 동작 | – n bit ALU 2n회 연산 – 3bit 시 8회 연산 | – n qubit, 1회 2n 연산 – 3 qubit 정보처리 1회 |
연산 패러다임 | – 선형적 연산 – 정확한 연산 수행 | – 병렬 기반 동시연산 – 확률적 연산 수행 |
연산 방식 | – 논리 표 기반 목표 값 계산 | – 행렬 함수 기반 다중 값 계산 |
잡음 대응 | – Noise 대응 가능 – 간편한 오류 정정 | – 작은 Noise에도 취약 – 오류 정정 어려움 |
연산 최적화 | – 일반 단/다항식 – Polynomial 최적화 | – 이산대수, 소인수분해 – NP 연산에 최적화 |
해 탐색 | – 정확성 기반 엄밀 해 도출 | – 연산 반복기반 근사 해 제시 |
시스템 구조 | – 폰노이만 구조 – 하바드 구조 | – 양자 어닐링 구조 – 양자 게이트 구조 |
- 고전컴퓨팅과 양자컴퓨팅은 상호보완적 관계이며, 양자컴퓨팅은 추론, 동시 확률적 연산에 특화
III. 양자컴퓨팅 특성에 따른 활용분야
구분 | 활용분야 | 설명 |
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확률연산 기반 AI 학습 | 비지도학습 큐비트연산 | – 머신러닝 워크플로우 연산 – 추론, 군집, 분류 최적화 |
RCNN 다중 Region Proposal | – Bounding Box 경계값 도출 – Region Classify 속도 향상 | |
양자 얽힘 통신 및 암호화 | 자유공간 프로토콜 | – 장거리 양자 전송 분야 – 광 정렬, 잡음 저감 |
QKD 기반 비밀키 공유 | – 양자 암호, QRNG, BB84 – 광 분리/간섭, 비밀키 공유 | |
의료 데이터 다중분석 | 양자게이트 신약임상실험 | – 개인 별 최적 복용량 산출 – 양자 기반 임상실험 병행 |
단백질 3차원 구조 최적화 | – 개인 맞춤형 의료 고속화 – 의족, 의수, 인공장기 설계 | |
스마트시티 데이터 큐비트연산 | 큐비트기반 C-ITS | – 다중 교통 분석, 최적화 – 상황 별 트래픽 제어 |
재해/재난 분석/예측 | – 홍수/가뭄, 미세먼지 예측 – IoT 센싱 데이터 큐빗분석 | |
금융 정보 다중동시 분석 | NP연산기반 리스크 관리 | – 채권회수 리스크 병렬분석 – 보험 사고율, 영향도 분석 |
포트폴리오 최적해 산출 | – 양자 어닐링 트레이드전략 – 투자 수익률 최고점 예측 |
- 양자컴퓨팅 기술은 현재 미국의 RSA 암호체계 무력화, 일본의 양자 인공두뇌 등 경쟁적 개발 진행 중
IV. 양자컴퓨팅 국제 경쟁력 확보를 위한 제언
양자 기술 SDK 제공 | PQC Suit B 표준화 참여 |
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– 양자 Cloud S/W SDK 필요 – 양자 기술 접근성 확보 – 특수목적 SW개발로 차별화 | – 양자컴퓨팅 표준화 미비 – ISO/IEC, IETF 표준화 참여 – SEED, ARIA 양자기술 적용 |
- 국내 통신사의 양자 암호통신 1위 기업(IDQ) 인수 사례와 같이 기술력이 우수한 스타트업의 과감한 인수도 필요