IT Life

컴퓨터 위의 컴퓨터, '양자 컴퓨터'의 모든 것!

2015.05.22 10:07

안녕하세요? LG CNS 대학생 기자단 이덕입니다.


여러분은 '양자 컴퓨터'에 대해 들어 보신 적 있으신가요? 양자 컴퓨터는 ‘아이, 로봇’이나 ‘이글 아이’와 같은 SF 영화에서 현 세대의 컴퓨터를 뛰어넘는 컴퓨터로 종종 소개되곤 하는데요. 그 중에서도 '이글아이’에 등장한 ‘베키'는 시스템 지배권을 모두 해킹하여 대통령 등 정부 관료들을 암살하려고까지 하지요.


그렇다면 영화 속 양자 컴퓨터는 어떻게 감정 표현이 가능하고, 모든 것을 해킹할 수 있는 것일까요? 그 궁금증 해결을 위해 오늘은 양자 컴퓨터에 대해 함께 알아보겠습니다. 


 

양자 컴퓨터(Quantum Computer)란, 얽힘(entanglement)이나 중첩(superposition) 같은 양자 역학의 원리를 이용하여 자료를 처리하는 컴퓨터입니다. 양자를 연산 소자로 활용해 슈퍼 컴퓨터의 한계를 뛰어넘는 '미래형 첨단 컴퓨터'로 불리기도 하지요. 


양자 컴퓨터는 1982년 미국의 이론 물리학자인 리처드 파인만(Richard Feynman)이 그 가능성과 필요성을 발견하고, 영국 옥스퍼드 대학의 데이비드 도이치(David Deutsch)가 더욱 구체적인 개념을 정리했는데요.[각주:1] 본격적인 이야기로 들어가기에 앞서 우선 양자 컴퓨터에서 사용되는 양자 역학의 기본 원리에 대해서 알아보겠습니다. 

양자 컴퓨터는 크게 두 가지 현상을 이용하는데요. 바로 '양자 중첩'과 '양자 얽힘' 현상입니다. 양자 중첩 현상이란 양자가 측정되기 전까지 전자가 자신의 스핀 방향의 임의성을 유지하는 것이고, 양자 얽힘 현상은 얽혀 있는 양자들 중 하나가 관측되면 거리에 무관하게 나머지 양자들도 고정되는 것인데요. 


쉽게 이해되지 않는 어려운 물리 현상이므로 오스트리아의 물리학자 에르빈 슈뢰딩거(Erwin Schrodinger)의 '고양이'라는 유명한 예를 각색해서 설명해 보겠습니다.  


고양이가 밀폐된 상자에 갇혀 있고, 그 안에 청산가리가 있다면 우리는 상자를 열어 보기 전까지는 고양이의 생사를 알 수 없습니다. 하지만 상자를 열어 보면 고양이가 죽었는지 살았는지 알게 되죠. 즉 관측과 동시에 상황은 고정된다는 것입니다. 


앞서 언급한 두 원리를 바탕으로 양자 컴퓨터는 ‘큐비트(Qubit)’라는 양자적 상태의 조합을 이용해 연산을 진행합니다. 기존 컴퓨터에서 정보의 기본단위인 비트의 상태는 0 아니면 1 인데요. 양자 컴퓨터의 정보 단위인 큐비트는 0과 1 두 개의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 양자 컴퓨터는 0인지 1인지 확정 지을 수 없는 상태, 중첩된 상태로 연산을 진행하기 때문인데요. 


따라서 두 개의 큐비트는 4개의 상태(00, 01, 10, 11)를 동시에 가질 수 있으며, 3개의 큐비트가 얽히면 8개, 4개의 큐비트가 얽히면 16개의 상태를 동시에 가질 수 있습니다. 즉, 양자 컴퓨터의 연산 속도는 병렬 처리를 통해 큐비트 개수당 2의 n제곱배로 증가하는 것입니다. 만약 큐비트가 512개라면 2의 512제곱배라는 상상할 수 없을 정도의 속도로 연산이 가능한 것이죠.

 

1) 양자 컴퓨터, 'D-WAVE' 

<최초로 상용화된 양자 컴퓨터 'D-WAVE' (출처: http://www.dwavesys.com/d-wave-two-system)>

 

2011년 D-WAVE System사는 최초로 상용화한 128 큐비트 양자 컴퓨터인 'D-WAVE 1'을 발표했습니다. 그리고 2013년에는 무려 512 큐비트의 성능을 자랑하는 'D-WAVE 2'를 발표했는데요. 가격이 무려 1,000만 달러에 달하는 이 컴퓨터를 록히드 마틴(Lockheed Martin)사와 Google, NASA 등에서 구매했다고 합니다. 


D-WAVE는 니오븀(Nb)을 재료로 한 초전도체를 사용하기 때문에 절대영도(영하 273도)에서 사용합니다. 위의 사진을 보면 굉장히 커다란 부피를 지니고 있는 것처럼 보이지만 내부를 들여다 보면 실제 컴퓨터는 주먹만한 크기인데요. 나머지 부분은 절대영도를 유지하면서 소음이 최대한 발생하지 않는 액체 헬륨 냉각기로 되어 있습니다.  


데이비드 도이치가 정의 내린 양자 컴퓨터와는 달리 양자 어닐링(annealing) 현상을 이용해서 조합 최적화 문제(NP-완전)를 푸는데 최적화되어 있는 것이죠. 여기서 양자 어닐링 현상이란 물체의 온도를 높인 뒤 온도를 내리면 기저 상태라 불리는 매우 안정된 상태를 양자가 찾아 가는 과정을 말합니다. 


2) 'D-WAVE'의 장단점

● 장점

2014년 1월, 구글이 발간한 D-WAVE 벤치마크에 따르면 양자 컴퓨터는 조합 최적화 문제의 종류에 따라 PC에 비해 굉장히 빠른 속도를 보인다는 결과가 존재합니다. 그러나 때로는 PC보다 늦은 결과가 나올 때도 있다는 보고가 되기도 했는데요. 평균적으로 봤을 때 데이터에 규칙성이 있는 조합 최적화 문제가 평균적으로 연산 처리 속도가 빨랐습니다.[각주:2]   


● 단점

D-WAVE는 크게 3가지의 단점이 있습니다.


우선 D-WAVE는 상용화된 양자 컴퓨터라는 명예로운 수식어와 함께 진정한 양자 컴퓨터가 아니라는 불명예스러운 수식어가 같이 따라다니는데요. 그 이유는 양자 CPU에서 처리된 연산 결과를 외부의 컴퓨터가 다시 읽는 구조이기 때문입니다. 따라서 사실상 일반 워크스테이션에 큐비트 CPU를 보조 연산 장치로 달아 놓은 반 쪽짜리 양자 컴퓨터라고 할 수 있습니다.[각주:3] 


다음으로 CPU가 작동하면서 열이 발생합니다. 그리고 발열된 CPU를 냉각하는 과정에서 냉각 장치를 사용하면 소음이 발생하면서 계산상의 오차가 생길 수 있는데요. 뿐만 아니라 냉각 장치의 부피를 키우고 절대 온도를 안정시키기 위해 양자 컴퓨터 자체의 부피도 커지게 됩니다. 


마지막으로 D-WAVE는 기존에 정의되었던 양자 컴퓨터와 다르게 양자 어닐링에 터널 효과를 이용해서 제작했습니다. 이 때 터널 효과란 입자가 자신의 위치 에너지보다 더 높은 위치 에너지 장벽을 확률적으로 튀어 나가는 현상을 의미하는데요. 그 결과 특수한 상황의 연산을 제외하고는 기존 컴퓨터보다 연산 속도가 압도적으로 빠르지 않습니다. 

 

 

양자 컴퓨터는 아직까지 일반적인 문제를 해결할 수 있는 알고리즘이 개발되지 않아 소인수 분해나 양자 푸리에 변환(Fourier transform, 시간에 대한 함수를 그 진동수로 분해하는 작업)과 같이 특수한 연산을 위한 알고리즘만이 개발되어 사용 중입니다. 


하지만 이러한 문제를 해결 할 수 있는 알고리즘과 큐비트를 지속적으로 유지할 수 있는 기술이 개발되고, 상온 초전도체(상온에서도 전기저항이 0에 가까워지는 초전도현상이 나타나는 도체)가 등장한다면 양자 컴퓨터는 일상 생활에서 도움을 줄 수 있을 만큼 대중화될 수 있을 것입니다. 


최근 양자역학을 활용한 소재와 제품들도 출시되고 있는데요. 양자점(Quantum dot)을 활용한 TV가대표적인 예입니다. 앞으로 양자 통신이 발전하게 되면 도청이나 데이터를 중간에서 가로채는 행위도 불가능해진다고 하는데요. 영화 속이나 우리의 상상 속에서만 존재하던 많은 기술들이 이제는 우리의 현실 속에서 가능할 날들이 얼마 남지 않은 것 같습니다. 


컴퓨터 위의 컴퓨터, '양자 컴퓨터'의 앞으로의 활약을 기대해 봅니다!   




  1. 출처: 네이버 캐스트(http://navercast.naver.com/contents.nhn?rid=122&contents_id=31579) [본문으로]
  2. 출처: 'D-WAVE' 실험 보고서(https://plus.google.com/+QuantumAILab/posts/DymNo8DzAYi) [본문으로]
  3. 출처: 동아 사이언스(http://www.dongascience.com/sctech/view/720) [본문으로]
Posted by IT로 만드는 새로운 미래를 열어갑니다 LG CNS

댓글을 달아 주세요

  1. BlogIcon Enda 2016.04.22 10:16  댓글주소  수정/삭제  댓글쓰기

    큐빗이 00 01 10 11 4개 상태를 동시에 표현할 수 있는게 아니라

    큐빗 하나가 0과 1을 동시에 표현할 수 있으므로 큐빗이 두개일 경우 4개상태를 동시에 표현할 수 있는것입니다.

    즉 큐빗이 많을수록 동시에 표현할수있는 조합도 2의 x제곱으로 커집니다.

위로