[현장] 아이온큐 "데이터 부족·적은 파라미터 AI, 양자 하이브리드로 보완" 작성일 11-19 32 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">아이온큐 김상협 엔지니어, 현대자동차 양자하이브리드 협업 사례 제시</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="pMpiCVu5kc"> <p contents-hash="479ad35771b488677ed0a2c084e75e30dc1a01ecbf24194a11c2f8d9aff5d130" dmcf-pid="URUnhf71jA" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=남혁우 기자)<span>아이온큐(IonQ)가 현대자동차와의 공동 연구 결과를 바탕으로 양자와 인공지능(AI) 결합이 실제 산업 현장에서의 </span><span>활용</span><span> 방안을 제시했다. </span></p> <p contents-hash="0e4e5d693207579d90166ff00d65015193954aacbc0ad666b5c49eaa36f659b7" dmcf-pid="ueuLl4ztkj" dmcf-ptype="general"><span>대규모언어모델(LLM)을 쓰기 어렵거나 데이터가 제한적인 실무 환경에서 양자 하이브리드 구조를 활용하면 기존 AI 모델의 한계를 보완할 수 있다는 제안이다.</span></p> <p contents-hash="364ae278618f8a20b56310541a668ca26402eb31ab4b50647e08ee1c7ef034f0" dmcf-pid="7d7oS8qFoN" dmcf-ptype="general">아이온큐 김상협 시니어 스태프 엔지니어는 19일 서울 중구 반얀트리 클럽 앤 스파 서울에서 열린 '퀀텀 x AI: 넥스트 프론티어 세미나'에서 현대자동차와의 협업 사례를 발표했다.</p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="05efd62320c1e9d848e42d9ea4ec7b6bb0f8f7e7ce7db46b15864e1c7076d4cc" dmcf-pid="zJzgv6B3Na" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="아이온큐 김상협 시니어 스태프 엔지니어(사진=남혁우 기자)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202511/19/ZDNetKorea/20251119165349389xthw.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="0QJvzknQkk" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202511/19/ZDNetKorea/20251119165349389xthw.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 아이온큐 김상협 시니어 스태프 엔지니어(사진=남혁우 기자) </figcaption> </figure> <p contents-hash="9786a5f4dfeb45ff5b75b9a34e7c20ddc032fc3109ef7629d247bdaa68f83742" dmcf-pid="qiqaTPb0ag" dmcf-ptype="general">김 엔지니어는 아이온큐에서 양자 애플리케이션 개발을 맡고 있으며 양자와 인공지능을 결합해 기업 고객이 실제로 체감할 수 있는 비즈니스 가치를 어떻게 만들 수 있을지에 연구 역량을 집중하고 있다고 소개했다.</p> <p contents-hash="0ca19c933b6c42fcd010418e7d60757624345d5be2aba90fd13d6f6fb70392e5" dmcf-pid="BnBNyQKpgo" dmcf-ptype="general">그가 집중하는 부분은 기존 AI 워크플로에 양자처리장치(QPU)를 언제 어떤 방식으로 결합해야 성능과 비용, 데이터 효율 측면에서 의미 있는 차이를 만들 수 있는지 여부다. 특히 실제 서비스나 제품에 들어갈 수 있는 워크플로를 대상으로 구체적인 프로젝트를 통해 이를 검증하는 데 초점을 맞추고 있다.</p> <p contents-hash="29eceec9a8c9426fc69cda9fde50580f59617250f56283d5e6e0e6a2222a1a03" dmcf-pid="bLbjWx9UaL" dmcf-ptype="general">김 엔지니어는 대표 사례로 현대자동차 연구진과 함께 수행한 독일 교통 표지판 이미지 분류 공동 연구를 소개했다. 독일 교통 표지판은 종류가 다양하고 형태와 색상, 문양이 복합적으로 섞여 있는 것이 특징이다. </p> <p contents-hash="8fb161bdee7e6862ef4d44c0bae30f5d829ef775334563f387d5d6d1b1b35350" dmcf-pid="KoKAYM2uon" dmcf-ptype="general">표지판 숫자는 제한돼 있지만 변형과 환경 변화가 많아 이를 AI에 학습시켜 안정적으로 이미지를 분류하기가 쉽지 않다. 이 때문에 글로벌 완성차 업체들이 AI 인식 성능을 시험할 때 자주 활용하는 공개 벤치마크 가운데 하나로 꼽힌다.</p> <p contents-hash="a5247a3e34c57589765939b5ae65ba393a9a11ee1b31041d6d790e68938491d9" dmcf-pid="9NVEXd4qgi" dmcf-ptype="general">현대자동차와 아이온큐 연구진은 이 과제를 양자 하이브리드 구조를 시험할 수 있는 현실적인 테스트베드로 삼았다. 먼저 고전적인 딥러닝 기반 이미지 인코더를 활용해 원본 표지판 이미지를 저차원 레이턴트 벡터로 압축했다. </p> <p contents-hash="4064b3cafe0581f52be6318c22fa98da9ac5ccf791a93cedf58218f95f481dd5" dmcf-pid="2jfDZJ8BNJ" dmcf-ptype="general">이후 이 레이턴트 벡터를 양자 상태로 인코딩해 QPU 상의 양자회로에 넣고 여러 차례 측정 결과를 바탕으로 각 이미지가 어떤 종류의 교통 표지판인지 분류하는 구조를 구현했다. 전처리와 특징 추출은 GPU 기반 신경망이 담당하고, 최종 분류기는 QPU가 수행하는 양자·고전 하이브리드 모델이다.</p> <p contents-hash="888a02c221987d9a11212c21204ed2dd6620fa73e2313209c4947e70d8ce49c9" dmcf-pid="VA4w5i6bgd" dmcf-ptype="general">테스트 결과 양자 하이브리드 모델은 고전적인 신경망과 비교해 훨씬 적은 수의 파라미터로 비슷한 수준의 정확도와 일반화 성능을 구현할 수 있는 가능성을 보여줬다. 같은 데이터, 같은 과제를 기준으로 성능을 비교했을 때, 파라미터 수를 줄이고도 유사한 인식 성능을 유지했다는 의미다. </p> <p contents-hash="5f60d73d4e8b2d61d9cbc935994af5485720c2094adc404cf12532f8090620fd" dmcf-pid="fc8r1nPKNe" dmcf-ptype="general">김 엔지니어는 이 결과를 두고 모델 규모 대비 표현력과 일반화 성능 측면에서 양자 레이어가 경쟁력을 가질 수 있다는 신호로 해석했다.</p> <p contents-hash="214a0c1514e516506b3fcbd3453414b6db05d275ef6c95f6f1128f3265c8ab02" dmcf-pid="4k6mtLQ9cR" dmcf-ptype="general">김상협 엔지니어는 "다만 이를 곧바로 '소량 데이터 환경에서 이미 우월성이 입증됐다고 단정하기는 어렵다"며 "그보다는 데이터가 부족하거나 클래스 간 결정 경계가 복잡한 과제에서 양자 하이브리드 모델이 유리할 수 있다는 가능성을 보여준 초기 결과로 보는 게 타당하다"고 밝혔다.</p> <p contents-hash="4e53607458ab2b4ce9570618e8ca2f864c22f9b849c04087bc40064310d00d03" dmcf-pid="8EPsFox2AM" dmcf-ptype="general">이어 "파라미터 수를 줄이고도 비슷한 성능을 낸다는 것은 과적합 위험을 상대적으로 낮출 수 있고 같은 양의 데이터로도 안정적인 성능을 확보할 여지가 크다는 의미를 가지기 때문"이라고 설명했다.</p> <p contents-hash="cf02ca4136f5342ca9ed25b3cd86681826e8c2ab60ea31bca1bd66b0db5d592f" dmcf-pid="6DQO3gMVjx" dmcf-ptype="general">현대자동차는 이 실험을 통해 특정 국가·특정 도로 유형·희귀 교통 표지처럼 데이터 수집이 쉽지 않은 영역에서도 기존 딥러닝 모델을 보완할 수 있는 수단이 될 수 있는지 가늠해 볼 수 있었다. </p> <p contents-hash="94a2c89e7d81c6cd00d220507d0aa1e85540002802c87a0e8e0fafb06a567d9f" dmcf-pid="PwxI0aRfcQ" dmcf-ptype="general">자<span>율주행과 첨단운전자보조시스템(ADAS) 고도화를 위해 여러 국가의 교통 표지판을 높은 정확도로 인식하는 능력이 필수인 만큼 제한된 데이터 환경에서 모델의 일반화 성능을 끌어올릴 수 있는 기술 옵션을 실험해 본 셈이다.</span></p> <p contents-hash="0819513d0046ade015266fccf1fa2b52318f474eb99adddd4f5aaf85c16958da" dmcf-pid="QrMCpNe4cP" dmcf-ptype="general">또 아이온큐는 현대자동차 사례를 계기로 같은 하이브리드 구조를 텍스트와 위성 이미지 등 다른 도메인으로 확장하고 있다. </p> <p contents-hash="183254fec385a8b705d0c931d0befd3d891431c41edd81435ee26dca335d1b4e" dmcf-pid="xmRhUjd8A6" dmcf-ptype="general">김 엔지니어는 사전 학습된 LLM에서 확보한 문장 임베딩 위에 양자 레이어를 태스크 헤드로 올려 감성 분석을 수행했을 때 서포트 벡터 분류기나 로지스틱 회귀, 고전 신경망 헤드와 비교해 성능 향상을 확인했다는 설명도 뒤따랐다.</p> <p contents-hash="efd54c9ef0bd5ee0b866dcd4c377673d01e32a845c86cf9752389dbc9299886f" dmcf-pid="yKY4ApHlN8" dmcf-ptype="general">특정 지역 위성 영상을 시계열로 분석해 변화 여부를 판별하는 지리공간 변화 탐지에서도 고객사의 기존 벤치마크보다 유의미한 개선을 얻었다고 소개했다.</p> <p contents-hash="2dc2fd10524a7d44e8ec910b88bdce60ef23214239da0c80e4d32398c7442bff" dmcf-pid="W9G8cUXSg4" dmcf-ptype="general">김상협 엔지니어는 "양자 AI가 기존 AI를 전면 대체하기보다는 데이터가 부족하거나 클래스 간 경계가 복잡한 구간에서 정밀도를 보강하는 역할로 먼저 자리 잡을 것"이라고 전망하며 "<span>양자 네트워크, 양자 센싱과의 결합을 통해, 향후에는 보안이 중요한 데이터 분석이나 센서 데이터 기반 서비스 분야로도 확장이 가능할 것"이라고 말했다.</span></p> <p contents-hash="706437bcfd6e32dc2160dd586efc54310bddcbe82107bb02c03ee2d2942c9061" dmcf-pid="Y2H6kuZvNf" dmcf-ptype="general">이어 "<span>이번 현대자동차와의 공동 연구는 이러한 확장의 출발점이자 양자·AI 결합이 산업 현장에서 어떤 문제부터 풀어야 하는지 방향을 보여준 사례"라고 강조했다.</span></p> <p contents-hash="ad8317f86985570ca3e4aae4a8692079d35f550c792a0f7137806e0249d09ce6" dmcf-pid="GVXPE75TaV" 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 R&D 늘린 통신 3사···새 성장 동력 'AI'에 대폭 투자 11-19 다음 LG "AI 혁신 경쟁 넘어 산업 현장에 임팩트 창출"[GAIF 2025] 11-19 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
