양자 컴퓨터 알아가기

 현대의 양자역학은 학문적 성격보다는 실용 응용 분야를 중점적으로 연구되고 있습니다. 하지만, 아시다시피 양자역학은 굉장히 혁신적이면서도 불완전합니다. 그렇기에 확실히 투자받기 어려운 분야였는데, 이번 시간에는 이 양자 컴퓨터의 개발이 가속화된 이유를 이야기해보고자 합니다.

 양자 컴퓨터는 고전 컴퓨터에서 사용하는 정보 단위인 '비트(bit)'에 상응하는 '양자 비트'를 필요로 합니다. 고전 비트가 0과 1 중 하나로 정보를 표현하는 것에 반해, 0이면서 1인 중첩 상태를 갖습니다. 그리고 이 양자 비트를 구현하는 것이 핵심 연구 과제입니다. 양자 비트를 구현하는 방법을 크게 분류하면 원자나 이온을 이용한 양자 비트, 초전도체를 이용한 양자 비트, 스핀을 이용한 양자 비트로 구분할 수 있습니다.

 위에서 언급한 양자 컴퓨터는 극저온 진공 상태에서 양자를 구현하여 계산하는 방식을 목표로 하고있습니다. 극저온을 유지하지 않으면 양자가 온도에 의한 영향을 받으며 결과를 내는데 지장이 생길 수 있습니다. 또한 진공으로 유지하는 이유도 마찬가지로 공기 중에 있는 입자들과의 접촉으로 발생하는 문제를 차단하기 위함입니다. 이렇게 양자 상태를 구현하는 것도 어려운데 조건까지 까다로운 양자 컴퓨터, 왜 개발이 가속화되었을까요?

 극저온 상태와 진공 상태를 유지하는데 많은 비용이 든다고 해도, 고전 컴퓨터에 비하면 훨씬 저렴하기 때문입니다. 기존 컴퓨터는 대량의 트랜지스터를 이용하여 논리 연산을 진행하는데, 회로가 논리 연산을 진행할 때마다 전기에너지가 소모되고, 열에너지가 배출됩니다. 금속과 반도체 사이의 경계면을 전자가 통과할 때 상태가 변경되어 입력과 출력 사이에 에너지 차이가 생겨서 에너지 차이만큼 열에너지가 배출됩니다. 하지만 양자 컴퓨터는 입력과 출력 상태가 같아 에너지 차이로 인한 열에너지가 발생하지 않습니다. 심지어는 양자 비트 간 양자 얽힘을 이용한 알고리즘을 사용하면 논리 연산을 줄여서 계산할 수도 있어서 경제적으로 큰 효과를 얻을 수 있습니다.

 이후 저자는 다른 방식의 양자컴퓨터를 제시합니다. 이전까지 설명한 방식을 한정된 공간에서 정지된 양자 비트를 이용해 계산한다는 점에서 '정지형 양자 비트'라 하고, 자신이 연구중인 양자 컴퓨터를 빛의 양자인 광자를 사용한다는 점에서 '비행형 양자 비트'라고 불렀습니다. 광자를 이용하여 양자 컴퓨터를 제작하면 양자 상태를 유지하기 위해 냉각 장치가 필요하지 않고, 단일 광자를 검출해내는 효율적인 기술이 개발되어있기 때문입니다. 광자는 열에너지로 환산하면 섭씨 수만 도에 상응하는 에너지를 갖고 있어서 광자에게 상온은 원자나 전자 같은 다른 양자들에게 극저온과 같은 온도입니다. 때문에 극저온으로 냉각하지 않아도 상온에서 양자 상태를 오래 유지할 수 있습니다. 또한 단일 광자의 상태를 제어하기 쉽고, 장거리 전송에도 용이하다는 이유로 광자를 이용한 양자 컴퓨터가 더 효율적이라고 저자는 말합니다.

 광자를 이용한 양자 컴퓨터, 광양자 컴퓨터의 가장 기초가 되는 개념은 양자 텔레포테이션 입니다. 양자 텔레포테이션은 양자역학을 이용한 '정보'의 송신 방법을 가리킵니다. 일반적으로 우리는 컴퓨터를 사용하면서 ctrl C ctrl V와 같이 손쉽게 정보를 복사하고 전달합니다. 하지만 양자의 세계에서는 이렇게 정보를 복사하는 행위가 불가능합니다. 이를 '양자 복제 불가능 정리'라고 합니다. 따라서 양자 텔레포테이션은 송신 측의 정보를 지우고, 수신 측에 정보를 나타내는 행위를 나타냅니다. 양자의 세계는 정보를 다루기가 왜 이렇게 힘든 걸까요?

 하이젠베르크라는 사람을 알고 계신가요? 하이젠베르크는 독일의 물리학자로 '불확정성 원리'를 발표하여 양자역학의 발전에 큰 기여를 했습니다. 이 '불확정성 원리'에 따르면 위치와 운동량은 동시에 정해질 수 없습니다. 물체의 위치가 정해지면 운동량은 불확실해지고, 물체의 운동량이 정해지면 위치가 불확실해집니다. 이는 우리가 물체의 정보를 얻기 위해 '관측'을 행하기 때문인데, 대상을 관측하기 위해 빛, 광자를 쬐면 관측하려는 입자의 위치나 운동량이 변하게 됩니다. 즉 우리는 위치와 운동량 둘 중 하나의 상태 정보만을 얻을 수 있는데, 만약 양자 상태가 복사가 된다면, 원본에서는 위치를 측정하고 복사본에서 운동량을 측정하는 행위가 가능해집니다. 이것이 양자의 복제가 불가능한 이유입니다.

 오늘의 내용은 '빛의 양자컴퓨터' 2장과 3장의 내용입니다. 4장에서는 양자 텔레포테이션을 이용하여 광양자 컴퓨터가 어떻게 연구되고 있는지를 설명하고 있습니다. 그러면 다음 시간에 돌아오겠습니다. 감사합니다.

하이젠베르크 만나보기

https://computerstudying.tistory.com/11

참고

후루사와 아키라, 빛의 양자컴퓨터(동아시아)

이혁성, 양자컴퓨터 기술 동향 및 산업 응용(한국컨텐츠학회)

https://www.ciokorea.com/insider/37247

 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터'를 뒤이은 두 번째 양자 컴퓨터 도서 리뷰 시간입니다. 이번에 가져온 책은 '후루사와 아키라'라는 도쿄대학교 교수님이 작성하신 '빛의 양자컴퓨터'입니다. 왜 제목이 빛의 양자컴퓨터일까요? 양자 컴퓨터는 양자의 얽힘, 중첩, 불확정성 등의 양자역학 원리를 반영하여 제작한 컴퓨터입니다. 이러한 양자 컴퓨터는 '양자 상태'를 구현하여 유지시키는 방식에 따라 구분하고는 합니다. 대표적으로 극저온에서 초전도체를 이용하여 아날로그 방식으로 양자를 구현하는 '어널 링 방식', 극저온에서 초전도체를 이용하여 디지털 방식으로 양자를 구현하는 '초전도 방식', 이온을 레이저로 가두고 포획하여 양자를 구현하는 '이온 트랩 방식', 전자의 스핀을 이용하여 양자를 구현하는 '반도체 양자점 방식', 전자의 위상학적 특징을 이용하여 양자를 구현하는 '위상수학 방식'이 있습니다. 하지만 본 저자는 '빛'을 이용한 양자 텔레포테이션을 이용하여 양자 컴퓨터를 구현하는 것을 목표로 하고 있습니다. 과연 양자 텔레포테이션이 무엇이고, 어떠한 이유로 빛을 이용하여 양자 컴퓨터를 제작하게 되었는지 한번 알아보도록 하겠습니다.

 양자 컴퓨터는 양자 전기역학 분야의 기초연구로 노벨 물리학상을 수상한 리처드 파인먼이라는 물리학자에 의해서 주목받기 시작하였습니다. 우선 양자 컴퓨터의 원리를 이해하기 위해서 우리는 '양자'라는 존재에 대해서 알아보아야 합니다. 양자는 쉽게 원자나 분자, 전자, 광자 등의 아주 작은 물질이나 에너지의 단위입니다. 그리고 '양자중첩'은 이러한 양자가 여러 상태를 동시에 취하는 중첩된 현상을 가리킵니다. 즉 일반적으로 0 혹은 1의 값으로 표현될 데이터가 0과 1 어느 쪽의 상태로도 존재하는 현상을 중첩 상태라고 하는 것입니다. 그리고 이러한 중첩 상태를 가장 잘 나타내는 예시가 '슈뢰딩거의 고양이'입니다. 이전에도 여러 번 다루어보기는 했지만, 깊게 다루지는 않았던 것 같아 이번에는 이 슈뢰딩거의 고양이를 중점적으로 파헤쳐보려고 합니다.

한 마리의 고양이가 (외부의 간섭을 막을 수 있도록 고안된) 무시무시한 기계 장치와 함께 철로 된 방에 갇혀 있다. 그리고 그 기계장치 안에는 한 시간에 한 개의 원자만이 붕괴할 정도로 아주 미소한 양의 방사능 물질을 담고 있는 가이거 계수기(방사능 측정 장비)와 함께 청산가리가 든 병이 놓여 있다. 만약 하나의 원자가 붕괴하면, 그 계수기는 작동하면서 작은 망치를 움직여 청산가리가 든 병을 때리게 한다. 누군가가 한 시간 동안 이 전체계로부터 떠나 있었다고 하자. 그는 만약 어떤 원자도 붕괴하지 않았다면 그 고양이는 살아있을 것이라고 말할 것이다. 반면 최초의 원자 붕괴가 있었다면 그 고양이는 독살되었을 것이라고 말할 것이다. 이 경우 전체계의 상태 함수 Ψ(프사이 psi, 파동 함수를 표현하는 문자)는 죽은 고양이와 살아있는 고양이를 동등한 부분으로 포함하는 것으로 표현될 것이다. 이러한 예들의 전형적인 특성은 (양자역학의) 미결정성이, 원자적 수준에서 직접적인 측정에 의해 결정이 가능한 거시적 수준으로 옮겨간다는 점이다.

 본 내용은 양자가 파동성을 가질 때 여러가지 상태의 존재 확률을 갖고 중첩되어있다고 주장한 보어를 포함한 '코펜하겐 학파'에 반론하기 위해 에르빈 슈뢰딩거가 제시한 사고 실험의 내용입니다. 방사성 물질을 구성하는 원자의 원자핵은 양자이므로 양자역학에 따라 붕괴한 상태와 붕괴하지 않은 상태가 반반인 중첩 상태로 존재하게 됩니다. 슈뢰딩거는 고양이가 살아 있는 면 살아있는 거고, 죽어있으면 죽어있는 거지 어떻게 반은 살아있고 반은 죽어있냐는 의견을 제시합니다. 당연히도 현실 세계에서는 죽어있으면서 살아있는 고양이는 존재할 수 없습니다. 하지만 양자역학에 따르면 고양이는 관측하기 전까지 죽음과 삶이 공존하는 상태라고 합니다.

 그리고 여기서 휴 에버렛이라는 물리학자의 '다세계 해석' 이론이 등장합니다. 휴 에버렛이라는 물리학자에 대해서 '실제란 무엇인가?(2) https://computerstudying.tistory.com/12'에서 다루고 있으니 한번 읽고오시면 이해가 편하실 겁니다. 다세계 해석은 살아있는 고양이의 세계와 죽어있는 고양이의 세계가 분리된다는 이론입니다. 우리는 고양이의 생사를 확인하기 위해 상자를 여는 '관측'을 수행하게 되고, 그 상자를 여는 행위에 의해서 결과가 두 갈래로 나뉘게 됩니다. 그리고 우리는 고양이가 살아있는 세계에 존재할 수도, 고양이가 죽어있는 세계에 존재할 수도 있게 되는 겁니다.

 이렇든 저렇든 실제로 슈뢰딩거의 고양이 실험을 재현하게 된다면 우리는 살아있거나 죽어있거나 둘 중 하나의 상태로 존재하는 고양이를 확인할 수 밖에 없습니다. 우리는 이를 확인하기 위해서 뚜껑을 열어봐야 하기 때문입니다. 당연히도 뚜껑을 연다는 것은 비유적인 표현입니다. 적외선이나 X-ray를 이용해서 생사를 확인하는 행위도 당연히 관측의 일부분입니다. 여기서 말하는 관측은 상자라는 독립된 계에 영향을 주는 행위를 의미하기 때문입니다. 적외선이나 X-ray를 사용하면 계 내부의 입자들과 상호작용하게 되므로 관측하기 이전과 동일한 값을 얻을 수 없게 됩니다.

 여기까지가 슈뢰딩거의 고양이와 함께한 양자역학 이야기였습니다. 20세기 초반까지 깊게 토론되던 양자역학은 이제 학문적 성격을 떠나서 실용적인 응용 분야를 중점적으로 연구되고 있습니다. 이제 그 실용적 응용 분야의 선두 주자인 양자 컴퓨터에 대한 이야기가 시작됩니다.

참고

후루사와 아키라, 빛의 양자컴퓨터(동아시아)

허준, 양자 컴퓨터 및 양자 알고리즘(전자공학회지)

이혁성, 양자컴퓨터 기술 동향 및 산업 응용(한국컨텐츠학회)

https://www.hankyung.com/it/article/2020051205341

https://news.samsungdisplay.com/21153

 그림으로 배우는 양자 컴퓨터 마지막 시간입니다. 지금까지 양자 컴퓨터의 기술에 대해 중점적으로 다루었다면 마지막 장에서는 양자 컴퓨터가 어떻게 미래를 바꿀지를 다루고 있는데요, 한 번 양자 컴퓨터로 바뀔 미래를 체험해보도록 하겠습니다.

 양자 컴퓨터의 제작 목적이 기존 컴퓨터로 현실적인 시간 내로 해결하지 못하는 문제를 해결하는 것인 만큼 '최적화 계산'과 '양자 화학 계산' 분야에 큰 영향을 줄 것이라 예상하고 있습니다. 이 외에도 '머신러닝', '딥러닝', '암호', '보안', '검색의 고속화' 등 다양한 분야에서 활용될 것이라 기대하고 있습니다. 이 중에서 가장 효과적인 변화를 가져올 것이라 생각되는 분야는 '양자 화학 계산'인데, '양자 화학 계산'은 재료의 특성을 결정하는 요인을 찾기 위해 원자나 전자와 같은 아주 작은 양자가 어떻게 조합되는지를 상세하게 분석하는 것을 말합니다. 여기서 '양자'는 원자나 분자를 의미하는 단어로 '양자 컴퓨터'의 양자와는 직접적인 관계는 없습니다.

 양자 화학 계산의 목적은 안정적인 분자 구조의 상태를 찾는 것입니다. '튼튼하고 잘 깨지지 않는다'던가 '오랜 시간이 지나도 성질이 변하지 않는다'는 상태를 말이죠. 때문에 양자 화학은 실험의 결과에 대한 가설과 검증, 다중 스케일 계산, 다중 물리학의 계산, 다수의 조합 계산 등 다양한 연산을 필요로 합니다. 때문에 기존 방법을 통해 양자 화학의 고분자 계산을 수행하려면 몇 개월에서 몇 년의 시간을 필요로 합니다. 하지만 양자 컴퓨터로 '양자 푸리에 변환 알고리즘'을 사용한다면 매우 빠른 시간 내 양자 화학 계산에 필요한 분자의 상태를 계산할 수 있습니다. 양자 화학 계산 분야와 같은 경우에는 이전 시간에 말했던 'NISQ 형 양자 컴퓨터'로도 연산이 가능합니다.

 솔직히 평범히 사는 우리들 입장에서는 양자 화학 계산이 발전되고, 고분자 계산이 빨라진다 해서 우리의 삶에 큰 변화를 가져올거라는 생각을 하기는 힘듭니다. 하지만, 양자 컴퓨터로 인해서 내 개인정보가 유출될 수 있다고 하면 관심을 가질 사람은 많을 거라고 생각합니다. 양자 화학 계산 속도가 빨라지는 만큼 당연하게도 내 개인정보를 빼가기 위해 해커들이 해킹하는 속도도 빨라질 것입니다. 기존 컴퓨터로는 풀 수 없는 암호도 현실적인 시간 내로 해결할 수 있기 때문입니다. 블록체인과 암호화폐처럼 보안이 중요시되는 현재 인터넷 상황 특성상 암호화 기술을 붕괴시키는 것은 사회적으로 매우 큰 혼란을 불러일으킬 것입니다. 때문에 양자 컴퓨터로도 풀기 힘든 새로운 암호 체계, '양자 내성 암호'에 대한 연구가 진행되는 것입니다.

 양자 내성 암호의 유력한 후보로 제시되는 것은 '격자 암호'입니다. 격자 암호는 비스듬히 뒤틀린 격자에서 두 개의 벡터를 만들면 '좌표계의 뒤틀린 정도'를 쉽게 해독하지 못한다는 점을 기반으로 제작한 암호입니다. 격자 암호 외에도 '다변수 다항식 암호'와 'Isogeny 암호', '해시 암호' 등이 있습니다.

 이렇게 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터'의 5단원까지의 리뷰가 끝났습니다. 6, 7단원은 'Blueqat'을 이용하여 양자 회로를 설계하고 양자 컴퓨터의 연산을 체험하는 방법을 알려주고 있으니까 관심있으신 분은 책을 찾아보시면 좋을 것 같습니다. 양자 컴퓨터는 미래를 바꿀 혁신 기술로 불리는 만큼 수많은 분야에서 변화를 불러일으킬 거라고 생각합니다. 최근 이루어진 많은 연구와 발전에도 불구하고 양자 컴퓨터, 양자 시뮬레이터, 양자 계산 화학, 양자 암호까지 아직 실용화되기에는 많은 부족함이 느껴집니다. 하지만, 미국, 중국을 포함한 다양한 선진국과 구글, IBM과 같은 IT 대기업들까지 많은 투자를 하고 있는 만큼 양자 컴퓨터가 얼마나 빠르게 개발될지 관심을 가져보는 것은 어떨까 조심스레 의견을 내봅니다. 여기까지 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터'였습니다. 부족한 글을 읽어주셔서 감사합니다.

참고

미나토 유이치로, 그림으로 배우는 양자 컴퓨터(영진 닷컴)

김재완, 양자 암호(Quantum cryptography)(정보보호학회지)

서화정, 양자 내성 암호 구현(한국통신학회지)

김용수 외 1명, 양자계산화학 응용을 위한 양자컴퓨팅(한국통신학회지)

 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터' 세 번째 시간입니다. 양자 컴퓨터 쪽 분야를 연구하는 것을 목표로 공부하고 있지만, 이론을 배우면 배울수록 내가 컴퓨터를 공부하는 건지 물리학을 공부하는 건지 구분하기 너무 어렵습니다 ㅎㅎ.. 한계가 느껴지기 전까지 최선을 다해 공부해며 도전해보려고 합니다.

 그래서, 오늘 리뷰할 단원은 3단원 '원리로부터 풀어내는 양자 컴퓨터'와 4단원 '양자 알고리즘의 작동 방식을 알아봅시다'입니다. 3단원에서는 양자 컴퓨터의 구조와 연산 원리를 다루고 있습니다. 양자 컴퓨터의 구조를 알려면 기존 컴퓨터의 구조를 먼저 알아야 합니다. 기존 컴퓨터는 크게 CPU(제어장치 + 연산장치)와 입력장치(ex) 키보드, 마우스), 기억장치(ex), 메모리, 하드디스크), 그리고 출력장치(ex) 모니터, 스피커)로 구성되어있습니다. 

 그럼 양자 컴퓨터는 어떤 구조로 되어있을까요? 양자 컴퓨터는 '빠른 계산 속도'를 목표로 하는 만큼 '연산장치'를 중심으로 연구되고 있습니다. 이는 양자 컴퓨터의 연산에 필요한 '양자 상태'를 유지하는 기술이 아직 연구 중에 있기 때문인데요, 양자 상태를 유지하는 시간, '코히어런스 시간'을 유지할 수 있는 시간이 현재 100 마이크로초에서 1밀리 초 사이로 아주 짧은 시간이기 때문이라고 합니다. 때문에 양자 상태를 유지하는 양자 메모리를 제작하기에는 아직 연구가 부족하여 현재의 양자 컴퓨터는 연산장치로만 구성되며, 입력장치와 기억장치는 기존 컴퓨터의 장비를 사용합니다.

 양자 컴퓨터는 앞에 나온 양자 상태의 양자 비트를 이용하여 연산을 수행합니다. 양자 비트는 0부터 1사이의 방향을 나타내는 '상태 벡터'라는 벡터로 표현됩니다. 양자 비트는 0과 1의 확률로 나타나고, 양자 상태의 관찰 확률의 합은 항상 1이 됩니다. 양자 상태의 관찰 확률을 나타낼 때는 '브라켓 표기법'을 사용합니다. 이전에 '블로흐 구'를 다루면서 나왔던 |0>과 |1>이 브라켓 표시법의 예시인데요, 관측 결과가 100% 확률로 '0'이 됨을 나타낼 때 |0>, 100% 확률로 '1'이 됨을 나타낼 때 |1>로 나타냅니다. 양자 컴퓨터의 연산은 양자 비트를 |0>으로 초기화한 뒤 블로흐 구의 x축, y축, z축, y=x 그래프 등을 기준으로 회전하며 0과 1의 확률을 변화시키며 연산합니다. 예를 들어 |0> 상태의 양자 비트가 x축을 기준으로 180도 회전한다면 |1>인 상태로 변하는 것을 확인할 수 있습니다.

 4단원은 양자 알고리즘에 대해 다루고 있습니다. 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터의 알고리즘과는 방식이 많이 다릅니다. 양자 컴퓨터의 목적 자체가 기존 컴퓨터에서 계산이 오래걸리는 문제를 빠르게 해결하는 것이기 때문입니다. 이러한 성질을 양자 컴퓨터의 '고속성'이라고 합니다. 또한, 기존 컴퓨터에서 가능한 연산을 빨리 해결하기 위해 양자 컴퓨터를 사용하므로 양자 컴퓨터로 계산할 수 있는 연산은 기존 컴퓨터에서도 사용 가능합니다. 이런 성질을 '범용성'이라고 합니다. 두 가지 성질을 종합해보면 기존 컴퓨터에서 사용 가능한 알고리즘을 양자 컴퓨터에서 그대로 사용한다면 양자 컴퓨터를 사용하는 의미가 없습니다. 고속 연산을 위한 양자 컴퓨터만의 특별한 알고리즘이 필요합니다.

 양자 컴퓨터는 데이터를 부풀려서 연산하는 특징을 갖고있습니다. 이러한 양자 컴퓨터의 특징과 가장 맞는 알고리즘이 탐색 알고리즘과 암호 알고리즘, 조합 알고리즘과 같은 알고리즘입니다. 현재 양자 알고리즘은 크게 '만능형'과 'NISQ형'으로 구분됩니다. NISQ는 'Noisy Intermediate-Scale Quantum Computer'의 약자로 연산 과정에서 발생하는 다양한 노이즈를 제거하지 못한 양자 컴퓨터를 의미합니다. 현재 모든 양자 컴퓨터가 노이즈(오류)를 해결하지 못하는 NISQ형 양자 컴퓨터이고, 이와 반대로 오류 정정 기능을 가진 완성형 양자 컴퓨터가 '만능형'입니다. 즉, 지금 개발되고 있는 양자 알고리즘의 대부분은 오류를 고려해도 답을 도출할 수 있을 정도의 사용하기 쉬운 알고리즘이 주류입니다.

 양자 알고리즘은 계산 방식에 따라 '위상 추정형'과 '그로버형'으로 분류됩니다. 소인수분해를 하는 대표적인 양자 알고리즘인 쇼어 알고리즘이 위상 추정형에 속하며, 목표 달성을 위한 최솟값을 구하는데 목표를 두고 있습니다. 반대로 그로버형은 데이터를 정리하는 알고리즘처럼 계산을 반복하여 기존 컴퓨터보다 고속으로 결과를 냅니다.

 쇼어 알고리즘은 등차수열의 푸리에 변환을 이용하여 고속으로 소인수분해를 수행하는 알고리즘입니다. 소인수분해의 '주기성'을 바탕으로 해를 구하는 방식으로 N비트로 나타내지는 2^N개의 숫자에 대해 소인수분해를 수행하려면 고전 컴퓨터는 2^N 대가 필요하지만, 양자 컴퓨터는 단일 컴퓨터로 연산이 가능합니다.

 쇼어 알고리즘을 사용하면 기존 컴퓨터보다 적은 비용으로 소인수분해가 가능하다는 것인데, 문제는 현재 인터넷 인증에 사용되고 있는 공개키 암호 방식인 RSA 암호는 거대한 두 소수의 곱을 이용하여 암호를 제작한다는 점입니다. 이후 정밀화된 양자 컴퓨터가 개발된다면 쇼어 알고리즘으로 인한 RSA 암호의 붕괴를 걱정하지 않을 수 없습니다. 양자 컴퓨터로 인해 기존의 암호화 방식이 붕괴된다면 양자 컴퓨터를 기반으로 한 새로운 암호화 방식이 필요함을 알 수 있습니다. 때문에 등장한 개념이 '양자 암호 기술'입니다. 양자 정보가 관측하면 붕괴되는 특징을 이용하는 방식으로 연구 중인 기술인데요, 양자 암호 기술을 포함하여 양자 컴퓨터를 이용한 다양한 기술을 다음 시간에 5단원 '양자 컴퓨터로 할 수 있는 일'을 리뷰하며 다루어보고자 합니다.

 부족한 글을 읽어주셔서 감사합니다.

참고

미나토 유이치로, 그림으로 배우는 양자 컴퓨터(영진 닷컴)

김태현, 양자컴퓨터의 소개 및 전망(전자공학회지)

김재완, 양자 암호(Quantum cryptography)(정보보호학회지)

이순칠, 공개키 암호 체계와 Shor 알고리듬(정보보호학회지)

손수덕 외 3명, 양자비트와 양자기반 탐색 알고리즘의 연산자(한국공간구조학회지)

 두 번째로 돌아온 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터' 리뷰 시간입니다. 어제 첫 글을 쓰면서 내 생각을 정리하고 설명하는 능력이 굉장히 부족하다고 생각이 들어 이번에 두 번째 글, 그리고 다음 글을 쓰면서 점차 글쓰기 능력이 늘어나면 좋겠습니다.

 2단원 '도대체 '양자'란 무엇인가?'는 양자의 성질을 다루며 물리학적인 내용을 이야기하고있습니다. 그럼 양자는 무엇일까요? 쉽게 생각하면 양자는 우리 주변 모든 것입니다. 모든 물질을 이루는 작은 입자, 예를 들어 원자나 전자, 양성자가 이번에 말하는 양자입니다. 현대 물리학에서 양자가 중요시되는 이유는 양자가 입자와 파동의 성질을 둘 다 갖고 있기 때문인데요, 이를 파동-입자 이중성(wave-particle duality)라고 부릅니다. 파동-입자 이중성을 검증할 때 주로 이중 슬릿 실험을 통해 검증합니다.

 이중 슬릿 실험을 쉽게 생각하려면 두 개의 긴 줄을 뚫어놓은 벽에 총을 쏜다고 생각해봅시다. 일반적인 비비탄총을 쏜다면 벽에 부딪치지 않은 총알들은 일직선으로 나아갈 것입니다. 하지만 소방차가 쓰는 물대포를 벽에다 쐈다면 물은 원뿔과 같은 모양을 그리며 벽 뒤로 퍼져나갈 것 입니다.

 이러한 이중성에 대해서 물리학자들이 양자역학적 관점에서 해석한 내용을 '코펜하겐 해석'이라고 합니다. 코펜하겐 해석은 닐슨 보어와 베르너 하이젠베르크를 포함한 1900년대 후반 물리학자들이 해석한 내용을 정리한 것으로 '상보성 원리'와 '불확정성 원리'의 기반을 만들었습니다. 이 중 '불확정성 원리'가 그 유명한 '슈뢰딩거의 고양이'의 '관측'을 담당하고 있습니다.

  지금이야 슈뢰딩거의 고양이가 양자역학을 이야기할 때 가장 대표되는 소재이지만, 사실 슈뢰딩거의 고양이는 양자역학의 불완정성을 나타내기 위해서 양자역학을 부정하던 에르빈 슈뢰딩거가 고안한 사고 실험입니다. 

한 마리의 고양이가 (외부의 간섭을 막을 수 있도록 고안된) 무시무시한 기계 장치와 함께 철로 된 방에 갇혀 있다. 그리고 그 기계장치 안에는 한 시간에 한 개의 원자만이 붕괴할 정도로 아주 미소한 양의 방사능 물질을 담고 있는 가이거 계수기(방사능 측정 장비)와 함께 청산가리가 든 병이 놓여 있다. 만약 하나의 원자가 붕괴하면, 그 계수기는 작동하면서 작은 망치를 움직여 청산가리가 든 병을 때리게 한다. 누군가가 한 시간 동안 이 전체계로부터 떠나 있었다고 하자. 그는 만약 어떤 원자도 붕괴하지 않았다면 그 고양이는 살아있을 것이라고 말할 것이다. 반면 최초의 원자 붕괴가 있었다면 그 고양이는 독살되었을 것이라고 말할 것이다. 이 경우 전체계의 상태 함수 Ψ(프사이 psi, 파동 함수를 표현하는 문자)는 죽은 고양이와 살아있는 고양이를 동등한 부분으로 포함하는 것으로 표현될 것이다. 이러한 예들의 전형적인 특성은 (양자역학의) 미결정성이, 원자적 수준에서 직접적인 측정에 의해 결정이 가능한 거시적 수준으로 옮겨간다는 점이다.

 물론 사고 실험이기 때문에 그 어떤 고양이도 죽지 않았습니다. 다만 슈뢰딩거는 이 실험을 통해서 고양이의 상태가 '살아있음'과 '죽음' 중 하나일 것이라 설명하려고 했지만 아쉽게도 그렇게 되지 않았습니다. 양자역학에 의해 고양이는 '살아있음'과 '죽음' 두 가지 상태를 모두 갖게 된다는 중첩 상태가 되었습니다.

 양자 컴퓨터에서는 고양이가 아닌 양자를 이용해 |0>이자 |1>인 중첩 상태로 존재하게 만들고, 측정을 통해 결과를 도출합니다. 물론 관측을 하게 되면 중첩 상태가 해제되니 계산 도중 양자의 상태를 확인할 수 없지만, 계산을 하려면 양자의 상태를 알아야 하기에 이를 시각적으로 나타내고자 '블로흐 구'라고 불리는 구로 표현합니다.

 이 구는 세로축, z 축을 중심으로 계산합니다. 구의 가장 윗부분이 0, 가장 아랫부분이 1에 대응하며, 중간은 0과 1의 중첩을 표현합니다. y축과 x축은 양자를 이용하여 게이트를 만들 때 회로의 변환 과정에서 사용됩니다. 

여기까지 양자 컴퓨터의 기본을 다룬 양자에 대한 내용이었습니다. 블로흐 구에 적힌 |0>과 |1>이 무엇인지와 양자 컴퓨터의 구조가 어떤 식으로 구성되는지를 다음 단원에서 다루어보도록 하겠습니다.

참고

미나토 유이치로, 그림으로 배우는 양자 컴퓨터(영진닷컴)

이중원, 측정에 대한 새로운 접근과 슈뢰딩거의 고양이: 스테른 겔락의 정당화(과학철학 12권 1호)

 안녕하세요~ 저는 컴퓨터를 공부하며 대학교에 재학 중인 평범한 대학생입니다.

 이번이 블로그를 개설하면서 처음 쓰게 되는 독서 감상문이네요. 진로를 찾아가면서 읽은 책들을 간략히 정리하며 관련된 자료를 찾아 정리해보고자 합니다. 가장 처음 리뷰할 책은 미나토 유이치로 저 '그림으로 배우는 양자 컴퓨터'입니다.

 이 책의 저자 미나토 유이치로는 도쿄대학교 공학부를 졸업하여 양자 게이트 모델링 애플리케이션과 초전도 양자 비트를 연구하고 있습니다. 저자의 주 연구 분야에서 알 수 있듯이 본 도서는 양자 게이트와 양자 비트 위주의 양자 컴퓨터의 구조와 작동 방식을 설명하는 것을 핵심 목표로 삼고 있습니다.

  책은 총 7개의 단원으로 구성되어있습니다. 이번에는 1단원 양자 컴퓨터로 인한 사회 변화에 대해서 다루어보고자 합니다. 양자 컴퓨터는 인공지능과 함께 꿈의 기술로 거론되는 최첨단 분야입니다. 환경, 농업, 의료, 에너지, 기후, 재료 과학 등 아직 인류가 접하지 못한 다양한 분야의 큰 도전 과제를 해결하기 위해 연구되고 있습니다. 양자 컴퓨터의 중요성이 나타나고 있는 이유는 우리는 계산해야 할 것들이 너무 많은데, 일반 컴퓨터의 성능은 향상되기 점점 어려워지기 때문입니다.

 기존 컴퓨터는 반도체 집적 회로를 연결하여 연산 속도를 늘리는 방식을 사용하고 있습니다. 대표적인 예시로 슈퍼컴퓨터가 있습니다. 주로 고분자 분석이나 기상청에서 날씨를 예측할 때 사용합니다. 슈퍼컴퓨터의 성능 향상은 무어의 법칙을 따라왔습니다. 무어의 법칙은 1965년에 인텔 창업자 중 한 명인 고든 무어(Gordon Moore)가

'The complexity for minimum component costs has increased at a rate of roughly a factor of two per year. Certainly over the short term this rate can be expected to continue, if not to increase. Over the longer term, the rate of increase is a bit more uncertain, although there is no reason to believe it will not remain nearly constant for at least 10 years.(최소 구성 요소 비용에 대한 복잡성은 연간 약 2배의 비율로 증가했습니다. 단기적으로 이 비율은 증가하지 않더라도 확실히 계속될 것으로 예상할 수 있습니다. 장기적으로 보면 증가율이 다소 불확실하지만 적어도 10년 동안 거의 일정할 것이라고 못 믿을 이유는 없습니다.)'

라 '일렉트로닉스'라는 잡지에 글을 남긴 것에서 유래되었습니다. 내용을 정리하면 집적 회로상의 트랜지스터 수는 2년마다 2배로 증가한다고 합니다. 그렇게 지금까지는 칩을 축소하여 반도체의 수를 늘리는 방식으로 반도체 기술이 발달되어왔지만, 더 이상 축소하기 힘든 지경에 이르렀다고 합니다.

 때문에 1980년대 초반, 미국의 물리학자 리처드 파인만은 양자 물리학의 법칙에 따라 작동하는 컴퓨터에 대한 아이디어를 제안했고, 이후 양자 정보에 대한 관심이 증가하며 본격적인 양자 컴퓨터 연구가 시작되었습니다.

 양자 컴퓨터는 기존 컴퓨터와 계산 방식부터 큰 차이를 갖습니다. 기존 컴퓨터의 디지털 논리회로의 경우에는 특정한 순간에 메모리에  0 또는 1 둘 중 하나를 구하는 계산을 고속으로 수백, 수천, 수만 번 반복하며 값을 구하는 반면, 양자컴퓨터는 0과 1의 중첩 상태를 계산, 즉 양자 컴퓨터 내부에서 데이터를 부풀려 계산한다고 합니다.

 부풀려서 계산하다 보니 정보량을 표현할 때 확률로 나타낸다고 합니다. 그럼 여기서 어떻게 정보를 확률로 나타내는지가 궁금해집니다. 확률로 정보를 나타내는 방법을 이해하려면 슈뢰딩거의 고양이 개념을 먼저 다루어야 하는데요, 슈뢰딩거의 고양이와 이 양자 컴퓨터의 양자가 무엇인가에 대해서는 다음 단원에서 다루어보도록 하겠습니다.

참고

미나토 유이치로, 그림으로 배우는 양자 컴퓨터(영진닷컴)

김태현, 양자컴퓨터의 소개 및 전망(전자공학회지)

https://docs.microsoft.com/ko-kr/azure/quantum/overview-understanding-quantum-computing