"막히는 길 미리 계산한다"...양자 알고리즘 교통 최적화 연구 작성일 04-18 132 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">멜버른대학·포드자동차 연구진, 도시 교통 문제 양자컴퓨터 적용</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="6uewbAwMkF"> <p contents-hash="95f4495bdf3518529baab0558c501e834907b5f215ce8e470ee24ad6c19f25e6" dmcf-pid="PsF4lK41kt" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)<span>양자컴퓨터가 교통체증 등 현실 문제 해결에 활용될 가능성이 실험을 통해 확인됐다.</span></p> <p contents-hash="a54190b72869cd0757170397ed316673d4641167410c8729f107e8bb3cb9008c" dmcf-pid="QO38S98ta1" dmcf-ptype="general">양자컴퓨터가 현재의 컴퓨팅 인프라를 완전히 대체할 수준은 아니지만, 특정 계산 단계에서는 효과적으로 활용될 수 있다는 평가다. 특히 도시 교통처럼 복잡한 현실 환경에 적용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다.</p> <p contents-hash="c77e0cb072c5785396556c963616808f79c2591a8e208b7aa5463d19f17380da" dmcf-pid="xI06v26Fc5" dmcf-ptype="general">18일 호주 멜버른대학교와 포드자동차 연구진은 양자컴퓨터를 이용해 도시 교통체증을 줄이는 실험 결과를 담은 논문 '교통 체증을 최소화하는 맥락에서의 하이브리드 양자 최적화'를 논문 저장소 아카이브(arXiv)에 공개했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="74883a84db0bf3a14648817293052ad6d58de21c73a03944b79b8c9cf8c91677" dmcf-pid="yVNSPOSgjZ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="IBM의 양자컴퓨터 '퀀텀 시스템 원'(이미지=IBM)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/18/ZDNetKorea/20250418161413129aiuo.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="4XMEqNEQN0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/18/ZDNetKorea/20250418161413129aiuo.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> IBM의 양자컴퓨터 '퀀텀 시스템 원'(이미지=IBM) </figcaption> </figure> <p contents-hash="49be7dfd531dc8b589d962a40de874aa3df78633e63e922e9eb055e9b8639f4b" dmcf-pid="WfjvQIvajX" dmcf-ptype="general">논문에 따르면 연구진은 도시 교통 문제를 해결하기 위해 차량 경로 선택을 최적화하는 복잡한 수학 문제를 설정했다. 이 문제를 양자컴퓨터가 처리할 수 있도록 변환한 뒤 IBM의 클라우드 양자컴퓨팅 시스템을 활용해 실험을 진행했다. 실험은 양자 시뮬레이션 환경과 실제 양자컴퓨터 하드웨어에서 각각 진행됐다.</p> <p contents-hash="b71d9106c321daa164f3642e774bf7eedf5975137e40ed9bc211690b88f9fd15" dmcf-pid="Y4ATxCTNkH" dmcf-ptype="general">아직 양자컴퓨터 수행 중 오류가 존재하는 만큼 이번 연구는 기존 컴퓨터와 양자컴퓨터를 결합한 하이브리드 방식으로 진행됐다. 실시간 교통 데이터를 수집하고 전처리하는 단계는 고전 컴퓨터가 맡고, 수많은 경우의 수 중 최적 경로를 계산하는 핵심 연산은 양자컴퓨터가 처리하는 방식이다.</p> <p contents-hash="b0439aad489c0bc8e11b753b5070861c477fdcad75811622c7f1d8847bc934d3" dmcf-pid="G8cyMhyjcG" dmcf-ptype="general">연구팀은 실제 양자컴퓨터 하드웨어에서 알고리즘을 실행한 결과 최대 80% 수준의 정확도를 얻었다고 밝혔다. 또 회로 구조를 최적화하고 외부 간섭을 줄인 시뮬레이션 환경에서는 이보다 높은 정확도인 98%까지 도달할 수 있다는 가능성도 함께 제시했다.</p> <p contents-hash="0b2a544656ef7b3c84d34b58e575391d7c702c2fed1337755a776415a2d42204" dmcf-pid="H6kWRlWAgY" dmcf-ptype="general">다만 기존에 사용 중인 상용 최적화 서비스 구로비(Gurobi)가 항상 최적의 해를 도출하는 알고리즘을 적용하고 있어 정확도 면에서는 차별화가 어렵다.</p> <p contents-hash="6322b3cd173432494082a088b3cf12f323e480ba1146f40bee548bedf7ca1445" dmcf-pid="XPEYeSYcjW" dmcf-ptype="general">이에 연구팀은 교통 시스템처럼 실시간으로 변화하는 환경에선 정확성과 함께 계산 속도의 중요성을 강조했다. 교통사고 등으로 도로 흐름이 급격히 바뀌는 상황에서 수 초 안에 판단하고 반응하지 못하면 계산 정보가 맞지 않기 때문이다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="41710d322553b90a48ed52a6328015f5890e400262bfb7410070f707aa5a314c" dmcf-pid="ZQDGdvGkgy" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="양자알고리즘과 기존 분석솔루션 속도비교 결과. 양자알고리즘이 최대 2배 이상 빠른 것으로 나타났다(이미지=아카이브)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202504/18/ZDNetKorea/20250418161414608ebms.jpg" data-org-width="639" dmcf-mid="8ul0j50Cj3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202504/18/ZDNetKorea/20250418161414608ebms.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 양자알고리즘과 기존 분석솔루션 속도비교 결과. 양자알고리즘이 최대 2배 이상 빠른 것으로 나타났다(이미지=아카이브) </figcaption> </figure> <p contents-hash="7be0671044fbc2e15fb60a61d9c969c443ffd9f2e9ed5de4d26b3f929f8c9ef0" dmcf-pid="5xwHJTHEAT" dmcf-ptype="general">실제로 차량 수가 10대 이상으로 늘어날 경우 기존 서비스는 해답을 구하는 시간이 기하급수적으로 늘어나 실시간 대응에 어려움이 발생했다. 반면 회로를 최적화한 양자 알고리즘은 더 완만하게 시간 증가를 보이며 꾸준히 빠른 시간 내에 답변을 제시했다.</p> <p contents-hash="1ce9ae78e81aca2a02387e6b5ca469ef7e888c4f069bb7e2a12d5ca4717599dc" dmcf-pid="1MrXiyXDkv" dmcf-ptype="general">연구진은 "고전 알고리즘은 정답을 보장한다는 점에서 여전히 우수하지만 복잡한 실시간 최적화 상황에서는 빠른 근사 해답이 더 가치 있는 선택지가 될 수 있다"며 "도시 교통, 물류, 에너지처럼 초 단위 의사결정이 필요한 분야에서는 95%와 100% 사이의 정확도 차이보다 얼마나 빨리 결과를 얻을 수 있느냐가 중요하다"고 설명했다.</p> <p contents-hash="272be04e05e05e31dacb1caead027be972b02558205c03c44d5b01e205cc9d9e" dmcf-pid="tRmZnWZwNS" dmcf-ptype="general">이어 "정확도 면에선 고전 알고리즘이 여전히 우세하지만, 복잡도, 처리 시간, 실시간성, 소음 대응력 등을 종합적으로 고려할 때 양자컴퓨터는 점차 실용적인 대안으로 떠오르고 있다"고 덧붙였다.</p> <p contents-hash="491a4190815e48af7e384be540c127fa95c112f388675b6ed93d88d1bc95cbb0" dmcf-pid="F8cyMhyjAl" dmcf-ptype="general">남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p> 관련자료 이전 [기자수첩] 현직 공무원 한 마디에 韓 AI 스타트업 등 돌렸다 04-18 다음 태양 폭풍의 두 얼굴…오로라 이면에 정전 사태도 04-18 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
