[CBC뉴스] 양자컴퓨팅 기업 아이온큐(IonQ·NYSE: IONQ)가 고해상도 위성 레이더 데이터를 분석해 지표면의 변화를 찾아내는 분야에서 양자 생성모델의 활용 가능성을 제시했다.

아이온큐는 복잡한 고해상도 합성개구레이더(SAR)와 간섭합성개구레이더(InSAR) 데이터의 변화 탐지 성능을 양자 생성모델을 통해 개선할 수 있다는 내용의 연구 결과를 공개했다.

연구진은 실제 위성 센서 데이터를 이용해 양자 기반 접근법과 기존 변화 탐지 기법의 성능을 비교했으며, 아이온큐의 양자컴퓨터에서도 해당 모델을 구동했다.

우주에서 지표면의 변화를 탐지하는 기술은 재난 대응을 비롯해 인프라 모니터링, 국방, 토지 이용 감시 등 다양한 분야에서 활용될 수 있다.

조던 샤피로(Jordan Shapiro) 아이온큐 퀀텀 플랫폼 사장은 "위성은 지구의 영상을 수집하는 데 매우 뛰어나지만 중요한 것은 무엇이 변했으며 그 변화가 의미가 있는지를 파악하는 것"이라고 밝혔다.

이어 "이번 연구는 레이더 영상이 정밀해질수록 더욱 어려워지는 통계적 문제를 양자 생성모델이 다룰 수 있다는 점을 보여준다"며 "우주와 양자 분야의 연구팀이 하나의 문제를 함께 다뤘을 때 어떤 결과가 나올 수 있는지를 보여주는 사례이기도 하다"고 설명했다.

SAR는 구름이나 안개, 어두운 환경에서도 지표면을 관측할 수 있다는 특징이 있다. 이 때문에 국방기관과 재난 대응기관, 인프라 운영기관 등에서 활용도가 높다.

일반적인 변화 탐지 분석은 변화가 없다고 가정했을 때 예상되는 모습과 실제 관측 영상을 비교해 변화가 발생한 영역을 찾아내는 방식으로 이뤄진다.

그러나 SAR 영상의 해상도가 높아질수록 픽셀에 담긴 통계적 특성이 복잡해져 기존 방식의 변화 탐지 신뢰도가 떨어질 수 있다.

기존 분석법에서는 SAR 데이터를 보다 쉽게 처리하기 위해 추가적인 전처리 과정을 적용하기도 한다. 하지만 이 과정에서 세밀한 공간 정보가 줄어들 수 있다는 문제가 있다.

아이온큐 연구진은 이러한 문제를 해결하기 위해 양자 생성모델의 일종인 '양자 회로 본 머신(QCBM·Quantum Circuit Born Machine)'을 활용했다.

QCBM은 변화 전후 영상 사이의 결합 통계적 관계를 학습한 뒤 기준이 되는 샘플을 생성한다. 이를 바탕으로 예상되는 배경 상태를 추정하고 정상적인 변동과 의미 있는 변화를 구분하는 방식이다.

특히 일부 실험에서는 양자 모델이 비교 대상이 된 기존 방식보다 높은 성능을 기록했다.

연구진이 아이온큐의 고해상도 SAR 데이터셋을 이용해 실험한 결과, 비가우시안(Non-Gaussian) 특성이 강한 비행장 SAR 데이터에서 시뮬레이션된 양자 모델의 'Filtered F1' 점수가 비교 대상인 두 가지 기존 방식보다 높게 나타났다.

미 해병대 미라마르 항공기지(Marine Corps Air Station Miramar)의 까다로운 비가우시안 SAR 데이터를 대상으로 한 실험에서는 QCBM의 Filtered F1 점수가 0.41을 기록했다.

이는 연구에서 비교한 두 가지 기존 방식의 0.24와 0.16보다 높은 수치다.

다만 전처리를 통해 픽셀 분포가 가우시안 분포에 가까워진 경우에는 양자 모델과 기존 방식 사이의 성능 격차가 대부분 사라졌다.

연구진은 이를 바탕으로 기존 통계 기법으로 처리하기 어려운 데이터 환경에서 양자 모델의 상대적인 성능이 가장 두드러졌다고 분석했다. 시뮬레이션 모델을 아이온큐의 실제 양자 하드웨어에서 구동했을 때도 이러한 이점이 유지됐다고 회사 측은 설명했다.

연구진은 SAR보다 분석이 더욱 복잡한 InSAR를 대상으로도 별도의 실험을 진행했다.

InSAR는 여러 SAR 영상 사이의 위상 차이를 활용해 지표면의 변형을 밀리미터에서 센티미터 단위까지 측정하는 기술이다.

화산 용암 흐름을 대상으로 진행한 InSAR 실험에서는 양자 방식과 기존 방식이 비슷한 수준의 최고 성능을 기록했다.

이번 결과는 고해상도 센싱 과정에서 통계 데이터가 희소하거나 기존 모델로 설명하기 어려워지는 환경에서 양자 생성모델의 활용 가능성이 커질 수 있음을 시사한다.

아이온큐는 이번 연구 결과를 바탕으로 국방과 핵심 인프라, 환경 모니터링 분야에서 양자컴퓨팅 기반 데이터 분석 기술을 확대한다는 방침이다.

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▮ CBC뉴스ㅣCBCNEWS 권오성 기자