오늘은 현대의 적용기술 중 아직도 연구되고 있는 분야인 양자컴퓨팅 기초 이론에 대해 자세히 알아보도록 하겠습니다.
양자컴퓨팅 기초 이론은 양자 물리학의 원리, 양자 게이트, 양자 알고리즘, 양자 프로그래밍 등에 대한 이론적인 접근 방식 및 기초 개념 설명을 의미합니다.
1. 양자 물리학의 원리
양자 물리학은 빛, 물질 및 에너지의 행동을 설명하는 물리학 분야입니다. 양자 이론에 따른 양자 물리학 방정식을 이용하여 양자 정보 이론에 응용되는 계산 기술이 가능하게 됩니다. 양자 물리학의 원리 중 하나는 양자 채터링(principle of quantum superposition)입니다. 이는 전통적인 바이트 기반의 물리적 상태에 대한 개념이 아니라, 양자 비트(Qubit)와 같은 양자 상태에 대한 개념입니다. 이를 통해 양자 컴퓨터는 전통적인 바이트 기반의 컴퓨터와는 다른 사용법을 가지게 됩니다.
2. 양자 게이트
양자 게이트는 양자 회로를 구성하기 위한 핵심 요소 중 하나입니다. 양자 게이트는 일종의 거리측정 장치로 이해할 수 있으며, 양자 정보의 저장 공간을 다룹니다. 반복되는 양자 게이트의 사용에 의해, 한 양자 상태에서 어떤 연산이 이루어져야 하는지 결정됩니다. 양자 게이트는 양자 컴퓨터 하드웨어에서 핵심 모듈중 하나로, 여러분야에서 중요한 성과와 진보를 이룩하게 되었습니다.
3. 양자 알고리즘
양자 알고리즘은 양자 컴퓨터에서 양자 상태를 활용하여 문제를 해결하는 방법을 말합니다. 양자 알고리즘은 양자 전산 이론의 근간 중 하나로, 일반적인 바이트 기반의 전산변환보다 빠른 문제 해결 능력을 보여줍니다. 양자 알고리즘 중 특히 유명한 알고리즘은 Shor의 알고리즘이고, 여러 암호체계의 차별적인 암호해독능력을 제시하여 양자컴퓨터의 기대를 높였습니다. 그러므로, 현재 양자컴퓨팅 기술에 대한 연구는 보안관련 여러필드에서 큰 관심을 받게됩니다.
위에서 설명한 것처럼, 양자컴퓨팅 기초 이론은 양자 물리학의 원리, 양자 게이트, 양자 알고리즘, 양자 프로그래밍 등에 대한 이론적인 접근 방식 및 기초 개념 설명입니다. 이 기초 개념들은 현재 양자컴퓨팅 기술에 있어서 중요한 부분을 맡습니다. 미래의 지능형 컴퓨팅에서 언급되지 않을 수 없는 이 기초개념이 충분히 이해된다면, 우리는 아직 영위하고 있는 Moore's Law의 끝에 이르러도 새로운 컴퓨팅 세상을 창조하는 기술을 개발하게 될 정도로 혁신적인 시스템을 구축할 수 있습니다.
(용어설명)
양자 채터링(principle of quantum superposition)
양자 채터링은 양자 이론에서 가장 중요한 개념 중 하나입니다. 간단하게 말하면, 양자 채터링은 양자 물리 계에서 양자 비트(Qubit)가 동시에 두 가지 상태를 갖게 되고, 두 상태 모두에 대해 관찰을 해보면, 양자 비트의 상태는 동시에 존재하는 것처럼 보인다는 것입니다. 이것은 양자컴퓨터가 전통적인 바이트 기반의 컴퓨터와는 다른 사용법을 가지도록 하는 기술적 기초이며, 이러한 특성을 이용하여 양자 컴퓨팅을 수행합니다. 더 자세한 설명을 위해, 양자컴퓨팅에서 사용되는 기본 개념과 함께 양자 채터링의 개념을 다시 한 번 살펴보겠습니다. 전통적인 바이트 기반의 컴퓨터에서는, 각 비트는 0 또는 1의 상태를 갖게 됩니다. 하지만, 양자 비트(Qubit)는 양자 물리계에서 동시에 두 가지 상태를 갖게 됩니다. 이러한 양자 비트를 사용하여 해결하고자 하는 문제를 표현하면, 각각의 양자 비트가 동시에 어떤 값인지 알아야만 문제를 해결할 수 있습니다. 이렇게, 양자 비트가 동시에 두 가지 상태를 가지게 되면, 양자 채터링의 개념이 나타나게 됩니다. 양자 채터링의 가장 대표적인 예시 중 하나는, 양자컴퓨팅의 대표적인 알고리즘인 Shor의 알고리즘입니다. Shor의 알고리즘은 양자컴퓨터를 이용하여 소인수분해를 수행하는 알고리즘이며, 이 알고리즘에서는 양자채터링의 특성을 이용하여 소인수분해를 보다 빠르게 처리하게 됩니다.
Moore's Law
Moore's Law는 반도체 산업에서 중요한 역할을 하는 법칙 중 하나입니다. 이 법칙은 1965년 인텔(Intel)의 공동 창업자인 고든 무어(Gordon Moore)에 의해 처음 제시되었습니다. 이 법칙은 집적회로의 집적도 또는 밀도가 일정한 주기로 두 배씩 증가한다는 것을 의미합니다. 다시 말해서, 반도체 제조 공정이 개선되어 칩의 집적도가 늘어날 때마다, 칩 내부에 들어가는 소자들은 더 작아지고 밀도가 높아지게 됩니다. 이러한 기술적 발전에 따라, 컴퓨팅 성능은 매년 지수적으로 증가하게 되며, 메모리 용량, 프로세서 속도, 성능 향상 등 다양한 컴퓨터 기술에도 큰 영향을 미치게 되었습니다. Moore's Law는 기술 발전의 선순환을 가져오게 되며, 이를 통해 컴퓨터 성능이 빠르게 발전하게 됩니다. 이러한 발전은 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 블록체인 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 가져오게 되며, 디지털 혁명을 더욱 가속화시키는 중요한 역할을 하고 있습니다. 하지만, 최근 소자의 크기가 더 이상 축소되지 못할 정도로 작아지며, 무어의 법칙이 더 이상 유효하지 않아지는 시기가 다가오고 있습니다. 이러한 이유로, 반도체 산업은 새로운 기술 발전을 통해 컴퓨팅 성능을 지속적으로 향상시키기 위해 노력하고 있습니다. 요약하자면, Moore's Law는 집적회로의 집적도가 두 배씩 증가한다는 법칙으로, 컴퓨터 성능을 지속적으로 발전시키는 기술적 기반을 제공하였습니다. 하지만 소자의 크기가 한계에 도달하면서 더 이상 유효하지 않아져, 새로운 기술 발전이 필요해지고 있습니다.
[참고문헌]
데이비드 J. 괴든, 미겔 Á. 마르틴-델리스 시에라, 아이작 L. 차우와 마이클 A. 니엔하우스의 "양자컴퓨터와 양자 정보 이론"
