https://www.unrealengine.com/ko/blog/we-are-updating-unreal-engine-twinmotion-and-realitycapture-pricing-in-late-april

그 전에... 주요 뉴스 언리얼 엔진 5.4부터 요금제 변경

4월 말, 언리얼 엔진, 트윈모션, 리얼리티캡처의 가격이 업데이트됩니다

언리얼 엔진 5.4의 출시와 함께 새로운 시트 기반의 언리얼 구독 플랜을 출시합니다. 신규 요금제는 시트당 US$1,850으로 연간 총매출이 US$1,000,000 이상인 게임을 제작하지 않는 기업에 적용될 예정입니다.

2024년 3월 12일

작년 뉴올리언스에서 열린 언리얼 페스트에서, 에픽은 2024년부터 일반 산업 분야를 위한 시트 기반의 엔터프라이즈 소프트웨어 가격 모델을 제공하겠다고 발표했습니다. 4월 말, 언리얼 엔진 5.4와 함께 비게임 분야를 위한 새로운 가격 모델을 출시할 예정입니다. 앞으로 변화에 대한 자세한 정보를 공유해 드립니다.

언리얼 엔진은 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 회사의 연간 총매출이 US$1,000,000 미만인 경우에 계속 무료로 제공될 예정입니다. US$1,000,000을 초과하는 제품에 대해 5%의 로열티를 지불하는, 게임 개발자를 위한 라이선스 모델은 변경되지 않습니다. 매출의 첫 US$1,000,000까지는 로열티가 면제되며, 에픽게임즈 스토어에서 발생한 매출도 로열티가 면제됩니다.

비게임 분야에 어떤 변화가 있나요?

언리얼 엔진 5.4 출시와 함께 EULA 업데이트의 일환으로 새로운 시트 기반의 언리얼 구독 플랜이 출시될 예정입니다. 시트당 연간 비용은 US$1,850이며, 일부 국가에서는 지역별 가격이 적용될 예정입니다.

다음 기준에 모두 해당되는 경우에만 시트를 구매해야 합니다.

연간 총매출이 US$1,000,000을 초과한 회사
게임을 제작하지 않는 경우
제3자 최종 사용자에게 라이선스가 부여되고 언리얼 엔진 코드를 사용한 런타임 애플리케이션을 제작하지 않는 경우

다음과 같은 항목을 제작하는 경우 시트 기반의 구독 플랜이 적용됩니다.

단방향 콘텐츠(예: 영화 및 TV 쇼, 건축 시각화, 방송 및 라이브 이벤트용 그래픽)
제3자에게 라이선스를 부여하지 않는 런타임에 언리얼 엔진 코드를 사용하는 제품(예: 내부 또는 외부에서 사용되는 제품 컨피규레이터)
개별 사용자에게 직접 판매되지 않는 몰입형 경험(예: 테마파크 놀이기구 및 인터랙티브 건축 워크스루)

제3자 최종 사용자에게 라이선스가 부여되고 런타임 시 언리얼 엔진 코드를 사용하는 비게임 애플리케이션을 개발하는 경우, 게임 개발자와 마찬가지로 로열티를 지불해야 합니다. 즉, 총매출이 US$1,000,000을 초과하는 제품에 대해서는 5%의 로열티를 지불해야 합니다.

현재 언리얼 엔진 5.3 또는 그 이전 버전을 사용하고 있는 경우, 5.4 버전으로 업데이트하기 전까지는 가격 변경 사항이 적용되지 않습니다.가격 변경 사항은 5.3 또는 그 이전 버전을 사용하는 신규 또는 기존 사용자에게는 적용되지 않으며, 5.4 버전 이상을 사용할 사용자에게만 적용됩니다. 언리얼 엔진 로드맵에서 5.4 및 그 이후 버전의 계획을 확인하실 수 있습니다.

시트는 고정 사용자 기준으로 구매하실 수 있으며, 관리자 권한이 있는 사용자는 필요에 따라 조직 내 다른 사용자에게 시트를 직접 양도할 수 있습니다.

언리얼 구독 플랜에는 무엇이 포함되나요?

각 시트는 언리얼 엔진 5.4(및 구독 기간 동안 출시되는 후속 버전)와 언리얼 엔진과 호환되는 창작 툴인 트윈모션과 리얼리티캡처까지 3개 제품을 한 명의 사용자가 이용할 수 있도록 제공합니다. 또한 위 3개의 제품을 모두 사용할 수 있는 30일 무료 체험판도 제공할 예정입니다.

에픽은 다양한 산업 분야의 팀들이 고퀄리티 3D 경험을 효율적으로 제작할 수 있도록 이러한 툴들을 구독 플랜에 포함하여 제공하며, 2025년 말까지 트윈모션과 리얼리티캡처를 언리얼 엔진에 완전히 통합하는 것을 목표로 하고 있습니다.

트윈모션은 더 가볍고 사용하기 쉬운 시각화 기능을 제공하므로, 디자이너 등 더 많은 팀원들이 언리얼 엔진 사용자와 동일한 제작 파이프라인과 워크플로에 참여할 수 있게 해줍니다. 즉, 팀원들의 기술 수준에 관계없이 더 많은 사람들이 동일한 프로젝트에서 공동 작업할 수 있습니다.

리얼리티캡처는 최고의 데스크톱 사진측량 솔루션으로, 고해상도 카메라 이미지(스마트폰 촬영 사진 포함) 또는 레이저 스캔을 언리얼 엔진과 트윈모션 프로젝트에서 사용할 수 있는 고퀄리티 3D 모델로 변환하여 손쉽게 유일무이한 에셋을 제작할 수 있습니다.

커뮤니티 기반의 지원과 학습 자료는 현재와 마찬가지로, 누구나 무료로 이용할 수 있습니다. 아직 확인해 보지 않으셨다면 여기에서 알아보세요.

언리얼 디벨로퍼 네트워크(UDN)를 통한 에픽 다이렉트 서포트는 언리얼 구독 플랜에 포함되지 않습니다. 10개 이상의 언리얼 구독 시트를 구매하는 스튜디오 또는 회사의 경우, 연간 US$1,500을 추가로 지불하면 에픽 다이렉트 서포트를 이용할 수 있습니다.

트윈모션 및 리얼리티캡처 단일 제품에도 변경 사항이 있나요?

트윈모션 및 리얼리티캡처는 계속해서 개별적으로 구매할 수 있으며, 이번 업데이트의 일환으로 해당 애플리케이션의 개별 구매에 대한 가격 모델도 변경됩니다.

트윈모션의 개별 시트 가격은 연간 US$445로 트윈모션 시트에는 트윈모션 클라우드 액세스와 구독 기간 동안 출시되는 모든 업데이트가 포함됩니다.

리얼리티캡처의 개별 시트 가격은 1.4 버전부터 연간 US$1,250으로 앞으로 PPI(Pay Per Input, 입력당 지불) 가격 모델은 더 이상 제공하지 않을 것입니다. 아직 사용하지 않은 PPI 크레딧이 있는 기존 고객은 크레딧을 활용할 수 있습니다.

언리얼 엔진과 마찬가지로, 트윈모션과 리얼리티캡처도 이제 학생, 교육자, 개인 사용자 그리고 회사의 연간 총매출이 US$1,000,000 미만인 경우 모두 무료로 사용할 수 있습니다.

지금 이렇게 변경하는 이유는 무엇인가요?

에픽의 목표는 가능한 한 많은 사람들, 특히 이제 막 시작하는 분들을 위해 에픽의 툴을 무료로 제공하는 것입니다. 이러한 변화는 장기적으로 언리얼 엔진 개발을 지속 가능하게 만들어 대기업, 소규모 스튜디오, 개인 등 모든 업계에 최고의 크리에이터 툴을 계속해서 제공해 드리기 위해서입니다.

다음은 2019년 10월 24일자 Nature(574권 505–510쪽)에 게재된 구글 연구진의 논문 “Quantum supremacy using a programmable superconducting processor”를 쉽게 풀이한 설명입니다.

배경과 목표

양자 우위(Quantum Supremacy): 양자컴퓨터가 고전(클래식) 컴퓨터로는 사실상 불가능한 특정 연산을 매우 빠르게 수행했을 때 달성되는 개념입니다.
구글 연구팀은 ‘시카모어(Sycamore)’라는 53개(원래 54개였으나 1개가 불량) 초전도 큐비트(qubit) 칩을 개발하여, “고전 컴퓨터로는 매우 오래 걸리는 작업”을 “아주 짧은 시간 안에 수행”해 냄으로써 양자 우위를 실험적으로 시연했습니다.

실험 내용

무작위 양자회로(random quantum circuit) 샘플링
- 연구진은 특정 방식으로 무작위 게이트들을 여러 번 적용해 큐비트들을 복잡하게 얽힌 양자상태로 만듭니다.
- 그 결과 나오는 ‘측정 결과(비트열)들’의 분포를 얻고, 이 분포를 고전 컴퓨터로 모사할 수 있는지를 따집니다.
- 이런 무작위 회로는 구조가 거의 없기 때문에 클래식 슈퍼컴퓨터가 이를 빠르게 계산하거나 예측하기 매우 어렵습니다.
측정 방법 – 교차 엔트로피(XEB) 기법
- 측정 결과를 바탕으로, 이론적으로 예측되는 “이상적인 확률분포”와 “실험에서 나온 실제 분포”를 비교합니다.
- 두 확률분포가 얼마나 비슷한지 나타내는 지표가 교차 엔트로피 측정값(F_XEB)입니다.
- 이 값을 통해 전체 회로가 얼마나 ‘정확히(고충실도)’ 실행되었는지 가늠할 수 있습니다.
결과
- 시카모어 프로세서(53 큐비트)는 무작위 양자회로(20번의 게이트 사이클, 총 1,113번의 단일 큐비트 게이트와 430번의 2큐비트 게이트로 구성)를 약 200초 만에 샘플링(백만 회 측정)했습니다.
- 연구팀의 추정에 따르면, 이와 동등한 정확도로(비슷한 F_XEB 값) 고전 슈퍼컴퓨터가 같은 일을 하려면 약 1만 년 정도가 걸립니다.

의의와 한계

의미:
- 역사상 처음으로 양자컴퓨터가 고전 컴퓨터가 사실상 따라오기 어려운 계산을 현실적인 시간에 수행하는 데 성공했습니다.
- 양자컴퓨터 하드웨어(초전도 큐비트)가 대규모로 연결되어서 발생할 수 있는 여러 ‘오류(노이즈)’를 잘 억제하면서도, 이론적으로 예측된 대로 큰 힐베르트 공간(2^53 차원)을 활용해 복잡한 양자상태를 만들어 냈다는 점이 확인되었습니다.
- 이는 양자 오차정정(Error Correction) 기술과, 향후 양자 알고리즘 개발을 위한 주춧돌이 될 수 있습니다.
한계:
- 여기서 달성된 무작위 양자회로 샘플링 자체가 ‘실용적 문제 해결’을 위한 것은 아닙니다(주로 난수 생성 혹은 학술적 검증 등에 쓰일 가능성).
- 화학 시뮬레이션, 암호 해킹(쇼어 알고리즘) 등 본격적인 양자 알고리즘을 수행하기 위해서는 훨씬 더 많은 양자비트와 오차정정 기술이 필요합니다.
- 고전 컴퓨터 측에서도 알고리즘 및 하드웨어의 개선으로 시뮬레이션 속도가 일부 향상될 여지가 있으므로, ‘1만 년 vs. 200초’라는 숫자는 기술 발전 상황에 따라 변동될 수 있습니다. 하지만 문제 규모가 커질수록 양자컴퓨터의 이점을 유지하기가 한층 수월해질 것으로 예상됩니다.

결론

구글 연구진의 이번 실험은 양자컴퓨터가 실제로 ‘고전 컴퓨터가 엄청난 자원을 들여도 해결하기 어려운 일을 짧은 시간에 수행할 수 있음을’ 보여준 획기적인 결과입니다. 이를 통해 양자 우위(Quantum Supremacy)의 개념이 실험적으로 입증되었다고 볼 수 있습니다. 동시에 대규모 양자컴퓨터를 구축할 때 필요한 오류율 제어, 큐비트 간 얽힘(엔탱글먼트) 제어 등 핵심 기술들이 실현 가능함을 시사합니다. 앞으로 에러 보정 기술을 갖춘 더 큰 규모의 양자프로세서가 개발된다면, 화학 반응 시뮬레이션, 신소재 탐색, 최적화 문제, 기계학습 등 다양한 분야에서 현재의 컴퓨팅 한계를 뛰어넘는 잠재력이 펼쳐질 것으로 기대됩니다.

“양자 우위(Quantum Supremacy)를 시연했다”는 것은, ‘특정한 연산(여기서는 무작위 양자회로 샘플링)’을 고전 컴퓨터가 사실상 따라잡기 어려운 시간 안에 수행했다는 뜻이지, 곧바로 모든 문제를 빠르게 풀 수 있다는 의미는 아닙니다. 예를 들어 소인수 분해(쇼어 알고리즘) 같은 문제를 풀려면, 양자 프로세서가 훨씬 더 많은 큐비트와, 각 연산에서 발생하는 오류를 더 낮춰줄 ‘오차정정(에러 교정)’ 기술이 필요합니다.

특히 비트코인 같은 블록체인 암호를 깨려면 다음 조건들이 충족되어야 합니다.

충분히 큰 규모의 ‘오차정정 양자컴퓨터’
- 쇼어 알고리즘으로 대형 수(수백~~수천 비트 규모)를 소인수 분해하려면, 수백~~수천만 개 이상의 논리(logical) 큐비트가 필요하다는 추정도 있습니다.
- 구글이 시연한 “53~54개의 물리(physical) 큐비트”는 아직 이런 단계와는 거리가 멉니다.
- 또한 오류를 보정하려면, “물리 큐비트 여러 개로 1개의 논리 큐비트”를 구성하는 등 상당히 큰 오버헤드가 발생합니다.
특정 알고리즘의 실행 가능성
- 구글이 시연한 ‘무작위 양자회로 샘플링’은 구조가 없는 복잡한 양자 상태를 만들고, 그 결과를 빠르게 샘플링하는 과제입니다.
- 반면, 소인수 분해를 위한 쇼어 알고리즘은 게이트 순서와 구조가 정교하게 짜여 있어야 합니다. 구현 난이도가 훨씬 높고, 높은 정밀도의 게이트(오류율 감소)가 필수입니다.
오류율(노이즈) 억제 수준
- 현재는 “노이즈가 큰 양자컴퓨터(NISQ 시대)”라서, 게이트 오류가 쌓이면 쇼어 알고리즘을 실행하기 어렵습니다.
- 무작위 회로 샘플링처럼 ‘오류에 대해 어느 정도 내성이 있는’ 작업이라면 가능하지만, 소인수 분해처럼 민감한 알고리즘은 훨씬 작은 에러율을 요구합니다.

즉, 이번 구글의 결과는 “양자컴퓨터가 기존 클래식 슈퍼컴퓨터로는 엄청난 시간이 걸릴 작업을 단시간에 해낼 수 있음을 최초로 시연했다”는 뜻이며, 이는 양자기술이 앞으로 더 큰 규모와 더 낮은 오류율로 확장될 잠재력을 보여준 것입니다. 하지만 이것이 곧바로 비트코인을 포함한 현존 암호체계를 당장 깨뜨릴 수 있음을 의미하는 것은 아닙니다.

앞으로 오차정정 기술을 갖춘 대형 양자컴퓨터가 개발되기까지는 여전히 물리적·공학적으로 해결해야 할 과제가 많습니다. 따라서 현재의 양자컴퓨터 연산 속도가 “비트코인이 이미 깨졌어야 할 정도”는 아니라고 보시면 됩니다.

쇼어 알고리즘(Shor's Algorithm)은 양자 컴퓨터에서 실행되는 알고리즘으로, 정수의 소인수 분해를 효율적으로 수행하는 방법입니다. 고전적인 알고리즘에 비해 훨씬 빠른 속도를 제공하여, 큰 수의 소인수 분해 문제를 해결하는 데 큰 장점을 가지고 있습니다. 이 알고리즘은 1994년 피터 쇼어(Peter Shor)에 의해 개발되었습니다.

### 알고리즘의 주요 개념

1. **문제 정의**: 주어진 정수 $N$을 소인수 분해하는 문제입니다. 즉, $N$을 소수의 곱으로 표현하는 것입니다.

2. **고전적 준비**:
   - 먼저, $N$이 홀수인지, 소수인지 확인합니다.
   - $N$의 임의의 정수 $a$를 선택합니다. 이때, $a$와 $N$이 서로소인지 확인합니다. (즉, $\gcd(a, N) = 1$)

3. **양자 부분**:
   - **주기성 찾기**: 양자 컴퓨터를 사용하여 함수 $f(x) = a^x \mod N$의 주기를 찾습니다. 이 주기를 $r$이라고 하며, 이 단계가 쇼어 알고리즘의 핵심입니다.
   - 양자 푸리에 변환(Quantum Fourier Transform, QFT)을 사용하여 주기를 효율적으로 찾습니다.

4. **고전적 후처리**:
   - 주기를 찾은 후, $r$이 짝수인지 확인합니다. 만약 홀수라면 알고리즘을 다시 실행합니다.
   - $a^{r/2} \mod N$을 계산하고, 이를 통해 $N$의 비소수인 소인수를 찾습니다.
   - 소인수를 찾기 위해 $\gcd(a^{r/2} - 1, N)$와 $\gcd(a^{r/2} + 1, N)$을 계산합니다. 이 과정을 통해 $N$의 소인수를 얻습니다.

### 알고리즘의 복잡성
쇼어 알고리즘은 양자 컴퓨터의 특성을 이용하여 소인수 분해를 수행하는데, 그 시간 복잡도는 $O((\log N)^2 (\log \log N) (\log N))$입니다. 이는 고전적인 알고리즘보다 훨씬 빠릅니다. 예를 들어, 고전적으로 소인수 분해하는 데는 지수 시간이 소요될 수 있습니다.

### 응용
쇼어 알고리즘은 특히 RSA 암호 시스템의 안전성을 위협하는 중요한 알고리즘으로 여겨집니다. RSA는 큰 소수의 곱으로 구성된 키를 사용하기 때문에, 쇼어 알고리즘을 통해 이 소수를 빠르게 찾을 수 있습니다. 이로 인해 양자 컴퓨터의 발전은 현대 암호 체계에 큰 영향을 미칠 수 있습니다.

쇼어 알고리즘은 양자 컴퓨터의 잠재력을 보여주는 대표적인 사례로, 양자 컴퓨팅 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나입니다.

이런 자료를 참고했어요.
[1] 네이버블로그 - 양자컴퓨터 알고리즘 - 네이버블로그 (https://blog.naver.com/drryuhk/223618878407)
[2] Naver Blog - 쇼어 알고리즘 : 양자컴퓨터의 소인수분해 알고리즘 - Naver Blog (https://blog.naver.com/cyj5595/220740758783)
[3] 나무위키 - 쇼어 알고리즘 (r106 판) - 나무위키 (https://namu.wiki/w/%EC%87%BC%EC%96%B4%20%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98?uuid=c45ec7ab-4cd1-4990-a91a-7677bfd87ab0)
[4] 나무위키 - 쇼어 알고리즘 (r102 판) - 나무위키 (https://namu.wiki/w/%EC%87%BC%EC%96%B4%20%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98?rev=102)
[5] 애플경제 - 양자컴퓨터, 비트코인 해킹 가능하다? - 애플경제 (https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=74926)
[6] 나무위키:대문 - 쇼어 알고리즘 - 나무위키:대문 (https://namu.wiki/w/%EC%87%BC%EC%96%B4%20%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98)
[7] 애플경제 - 'RSA암호알고리즘'과 '쇼어 알고리즘'의 싸움 - 애플경제 (https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=71062)
[8] 애플경제 - "기존의 모든 암호체계, 양자컴퓨팅 앞에선 무용지물 ... - 애플경제 (https://www.apple-economy.com/news/articleView.html?idxno=68772)
[9] http://www.boannews.com - 양자컴퓨터, 보안 암호 발전에 있어 어떤 방향성 제시할까 (http://www.boannews.com/media/view.asp?idx=114169)
[10] 위키백과, 우리 모두의 백과사전 - 쇼어 알고리즘 - 위키백과, 우리 모두의 백과사전 (https://ko.wikipedia.org/wiki/%EC%87%BC%EC%96%B4_%EC%95%8C%EA%B3%A0%EB%A6%AC%EC%A6%98)
네, 맞습니다. 양자컴퓨터가 수행한 것과 ‘똑같은 연산’을 고전 컴퓨터에서도 시뮬레이션(코드로 구현)해야, 서로 걸린 시간을 직접 비교할 수 있습니다. 구글 실험에서도 실제로 다음과 같이 진행되었습니다.

무작위 양자회로(Random Quantum Circuit) 설계
- 특정 규칙에 따라 단·이(2)큐비트 게이트를 여러 사이클 동안 적용해 회로를 구성하고,
- 그 결과(측정값)의 확률분포를 얻도록 합니다.
고전(클래식) 컴퓨터 시뮬레이션 코드 작성
- 동일한 양자회로를 수학적으로 모델링한 뒤,
- 슈퍼컴퓨터(또는 클라우드 데이터센터 등)의 메모리와 CPU/GPU를 활용해 결과분포를 계산(시뮬레이션)합니다.
- 이를 통해 교차 엔트로피(XEB) 등 비교 지표를 얻어, 양자컴퓨터 실험 결과와 얼마나 일치하는지 확인합니다.
작은 규모에서는 비교 가능, 큰 규모에서는 어려움
- 큐비트 수나 회로 깊이가 작을 때는 고전 컴퓨터로도 시뮬레이션이 가능해, 양자컴퓨터 결과와 직접 대조할 수 있습니다.
- 하지만 50개 이상의 큐비트, 그리고 깊이가 깊은 회로가 되면, 고전 컴퓨터로는 필요한 메모리가 기하급수적으로 늘어나 연산 시간이 사실상 감당하기 어렵게 됩니다.

즉, “양자컴퓨터가 수행한 연산과 동일한 연산을 고전 컴퓨터용 코드로 준비하여, 가능한 범위 내에서 성능을 대조”하는 방식으로 실험이 이뤄집니다. 구글의 실험에서는

53개 큐비트, 20번의 게이트 사이클을 가진 회로를 양자컴퓨터로 돌렸을 때 약 200초가 걸렸지만,
고전 슈퍼컴퓨터로 같은 연산(동등한 정확도로 결과분포를 얻어내기)은 최소 수천 년에서 많게는 만 년이 필요하다고 추정되었습니다(코드를 실제로 일부 구간에 대해 실행해보고, 이를 전체로 확장 추산).

결국, “양자 우위(Quantum Supremacy)”란 이런 비교 과정을 통해 “고전 컴퓨터로는 실질적으로 못 따라가는 수준”임을 확인해 보였다는 의미입니다.

구글 팀이 발표에서 제시한 “고전 슈퍼컴퓨터로 시뮬레이션 시 약 1만 년”이라는 수치는

실제로 일부 작은 회로(또는 낮은 깊이)에서 시뮬레이션을 돌려본 실측 결과를
더 큰 회로(53큐비트, 20 사이클)로 확장(추정)한 값입니다.

아래에서는 어떤 원리로 “만 년”이란 숫자가 추정되었는지, 그리고 대략적인 “시뮬레이션 코드 구조”가
어떻게 생겼는지 개념적으로 설명드리겠습니다.

1. “만 년”이 도출된 과정 요약

시뮬레이션 기법
- 구글 팀(및 협력기관)은 크게 두 가지 유형의 알고리즘을 사용했습니다.
  - (a) 슈뢰딩거(Schrödinger) 방식: 전체 양자상태(2^N 차원 벡터)를 직접 메모리에 올려서,
    게이트 연산을 행렬-벡터 곱으로 시뮬레이션.
    - NN이 커지면 메모리가 급격히 부족해져서 40~50큐비트 정도까지가 한계입니다.
  - (b) 슈뢰딩거-파인만(Schrödinger–Feynman) 하이브리드 혹은 테너 네트워크(Tensor Network) 방식:
    - 큐비트 집합을 몇 개의 ‘패치(patch)’로 분할해, 각각 슈뢰딩거 방법으로 처리하고,
    - 이후 패치 간 상호작용을 경로적분(Feynman path integral) 기법 등으로 연결해주는 형태입니다.
    - 메모리는 덜 들지만, 회로 ‘깊이(m)’가 커질수록 계산량이 지수적으로 증가하는 문제점이 있습니다.
작은 규모(낮은 깊이)에서 실험
- 예: “n=40~~43, m=12~~14” 정도의 회로를 실제로 슈퍼컴퓨터(Oak Ridge의 Summit, 독일 쥘리히 등)에서 시뮬레이션하여 걸린 시간을 측정.
확장(Extrapolation)
- 예: 깊이가 m=12m=12일 때 걸린 시간을 토대로, 깊이 m=20m=20까지 늘렸을 때 걸릴 시간을 추정.
- 또한 샘플링 목표(예: 백만 번, 삼천만 번 측정)와 오류율(예: 0.1% 수준)을 고려해,
  “해당 정확도로 분포를 얻기 위해 필요한 연산 횟수”를 반영하여 전체 시간을 환산.
결과
- “(n=53, m=20) 무작위 양자회로에서, 교차 엔트로피(XEB) 0.1% 수준의 정확도로 백만수천만 개 샘플을 모사하려면,
  구글 클라우드 데이터센터 기준 오랜 시간(수십조 코어-시간 이상) + 엄청난 전력이 들 것이고,
  오크리지 슈퍼컴퓨터(Summit)에서도 **몇 천 년만 년**의 시간이 필요할 것”이라는 추정치를 제시.

즉 “만 년”은 직접 53큐비트, 20사이클 전부를 풀 시뮬레이션해서 나온 실측값이 아니라,
**“작은 규모의 회로를 실제로 돌려본 뒤, 지수적 스케일 팽창을 고려하여 추정”**한 값입니다.

2. 시뮬레이션 코드 개념 예시

아래는 개념을 보여드리는 간단한 “파이썬스러운” 의사코드(pseudocode)입니다.
실제 구글 내부 코드(분산 HPC, C++/CUDA 등)는 훨씬 복잡하고 최적화가 심합니다.
구글은 qsim\texttt{qsim}이라는 양자 시뮬레이터 오픈소스 프로젝트도 공개했으니,
관심 있으시면 qsim 깃허브를 참고하셔도 좋겠습니다.

import numpy as np

def apply_single_qubit_gate(state_vector, gate, qubit_idx):
    """
    state_vector: 현재 전체 양자상태 (크기 2^N 복소벡터)
    gate: 2x2 단일 큐비트 게이트 (numpy array)
    qubit_idx: 게이트 적용할 큐비트 인덱스
    """
    # (개념) state_vector를 2^N 벡터로 보고, 
    # qubit_idx 비트 위치에 해당하는 부분만 gate(2x2) 곱을 적용
    # 실제 구현 시 텐서 네트워크 등을 쓰면 훨씬 복잡해집니다.
    pass

def apply_two_qubit_gate(state_vector, gate, qubit_idx1, qubit_idx2):
    """
    gate: 4x4 이큐비트 게이트 (numpy array)
    qubit_idx1, qubit_idx2: 게이트 적용할 두 큐비트 인덱스
    """
    # 유사한 아이디어로, 2^N 벡터 상의 특정 인덱스 패턴만 4x4 곱
    pass

def measure_probability_distribution(state_vector):
    """
    2^N 개의 확률진폭(|alpha|^2)을 구해 확률분포 list로 반환.
    """
    probs = np.abs(state_vector)**2
    return probs

# ---------------------------------------
# 메인 시뮬레이션(슈뢰딩거 버전) 개념
# ---------------------------------------
def schrodinger_simulation(num_qubits, circuit_description):
    # 초기 상태: |0...0> 로 가정 (2^N 크기의 벡터; 첫 원소=1, 나머지=0)
    state_vector = np.zeros((2**num_qubits,), dtype=np.complex128)
    state_vector[0] = 1.0 + 0.0j
    
    # 무작위 양자회로에 정의된 순서대로 게이트 적용
    for layer in circuit_description:
        for op in layer:
            if op.is_single_qubit:
                apply_single_qubit_gate(state_vector, op.gate_matrix, op.qubit_idx)
            else:
                apply_two_qubit_gate(state_vector, op.gate_matrix, op.qubit_idx1, op.qubit_idx2)
    
    # 최종 상태벡터 -> 확률분포 계산
    probs = measure_probability_distribution(state_vector)
    return probs

위 코드는 50~~60큐비트 정도만 되어도 **state_vector의 길이가 2^50~~2^60**이 되어
메모리(테라바이트~페타바이트급)와 연산량이 엄청나게 듭니다.
실제로는
- 텐서 네트워크 최적화(게이트 순서를 그래프 분해하여 곱하기)
- 분산 메모리(슈퍼컴퓨터 클러스터) 병렬화
- GPU 활용
- 경로적분(Feynman path) 알고리즘
  등 매우 복잡한 최적화 코드를 사용합니다.
그런 고성능 코드로도 큐비트가 50개를 넘어가면, 회로 깊이에 따라 시간이 급격히 늘어나
“몇 년, 몇 천 년”이 걸린다는 결론을 얻게 됩니다.

3. 결론

“만 년”은 작은 스케일에서의 실측 성능 + 이론적/경험적 스케일링 추정으로 나온 수치입니다.
실제 코드는 구글 내부용 슈퍼컴퓨터/HPC 전용으로 작성되어 있어,
일반에 완전히 동일한 형태로 공개된 것은 아니지만,
qsim 등 비슷한 알고리즘을 구현한 오픈소스가 있습니다.
해당 코드와 논문(특히 Supplementary Information)에 제시된 파라미터 등을 비교해보면,
왜 그 정도(몇 천 년~만 년)의 숫자가 도출되는지 이해하실 수 있습니다.
다시 강조하지만, 이 숫자는 “무작정 돌렸더니 정말 만 년 걸렸다”가 아니라,
“크기가 조금 작은 문제를 슈퍼컴퓨터로 실제 돌려본 뒤, 큰 문제 사이즈로 확장했을 때
소요 시간·메모리가 (지수적으로) 얼마나 커지는지”를 추산한 결과입니다.

결국, 무작위 양자회로라는 문제가 고전 컴퓨터 입장에서 매우 “시뮬레이션하기 어려운 구조(지수적 복잡도)”이고,
구글이 실제로 53큐비트, 20사이클 회로를 양자칩에서는 약 200초 만에 결과를 내어
“고전 시뮬레이션이면 수천~만 년”이라 추정되는 작업을 “수백 초에 해냈다”는 점이 곧
“양자 우위(Quantum Supremacy)”를 시연했다는 주장의 핵심입니다.

우리가 흔히 말하는 “(머신러닝에서) 백만·억 개 이상의 파라미터”나 “임베딩 벡터 차원 수가 수천”인 것과, “양자 상태공간이 2^N 차원”이라는 것 사이에는 차원의 성격이 다릅니다.

1. LLM(대형 언어 모델)에서의 ‘차원’과 파라미터 개수

예를 들어, GPT 같은 모델이 1000차원 임베딩을 쓴다고 하면, 이는 입력(토큰)을 1000차원 벡터로 표현하고, 내부적으로 수억~수십억 개의 가중치(파라미터)를 포함하고 있다는 뜻입니다.
물론 파라미터가 많으면 메모리를 많이 쓰지만, 실제로는 이들을 분산 처리(GPU 병렬화 등)로 효율적으로 다룹니다.
중요한 점은, “(1000차원 벡터)”나 “(수십억 개 파라미터)”가 각각 103\mathbf{10^3} 혹은 109∼1010\mathbf{10^9}\sim 10^{10} 정도 스케일이지, “1015\mathbf{10^{15}} 또는 그 이상의 차원”과는 아직 큰 차이가 있습니다.

2. 양자 상태공간의 ‘2^N 차원’

양자컴퓨터에서 “N개의 큐비트”가 만드는 상태공간은 2N\mathbf{2^N}개의 **복소(amplitude)**를 가져야 합니다.
- 50큐비트면 250≈1.1259×10152^{50}\approx 1.1259\times 10^{15} (약 천조(10^15) 단위)
- 각각 복소수(double precision, 16바이트)로 저장한다고 하면, 최소 16PB(페타바이트) 급 메모리가 필요합니다.
게이트 연산(양자회로 시뮬레이션)을 수행하려면 이 거대한 벡터(또는 텐서)를 실제로 조작해야 하므로, 연산량 역시 엄청나게 증가합니다.
머신러닝에서 “백억 개(10^10) 파라미터”를 다루는 것보다, “2^50(10^15) 크기의 복소벡터” 하나를 전부 메모리에 올려서 매 스텝 연산하는 게 훨씬 더 벅찬 일입니다.
- 전 세계에서 가장 큰 슈퍼컴퓨터에도 10~100PB 단위의 메모리를 탑재하기가 사실상 쉽지 않습니다.
- 게다가 단순 저장뿐 아니라 게이트 연산(대규모 행렬-벡터 곱)을 하려면 연산량이 폭발적으로 늘어납니다.

3. 결론: ‘2^N 차원’은 완전히 다른 스케일

LLM(대형 언어 모델)에서 말하는 “임베딩 1000차원”이나 “수십억 파라미터”는,
양자 시뮬레이션에서 다뤄야 하는 “2^50 차원(약 10^15 규모)”에 비해 여전히 몇~수천 배 이상 작거나,
적어도 ‘벡터 전체를 매 연산마다 직접 곱해야 하는 구조’와는 다르다고 볼 수 있습니다.
즉, 머신러닝 모델의 파라미터가 아무리 많아져도, 양자상태 시뮬레이션에서 필요로 하는 메모리·연산량과는 차원이 다른 문제가 됩니다.

‘벡터·행렬 차원’의 의미가 서로 매우 다르고, 실제로 필요한 메모리·연산 복잡도를
직접 견줘 보면 양자 시뮬레이션 쪽이 훨씬 더 극단적으로 거대하다는 점을 알아두시면 좋겠습니다.

결론부터 말씀드리면,

“양자컴퓨터 하드웨어에서 1큐비트가 실제로 16바이트(혹은 큰 용량)의 메모리를 ‘저장’한다”는 뜻이 아닙니다.
“클래식(고전) 컴퓨터에서 양자상태를 시뮬레이션할 때 한 큐비트 상태를 표현하기 위해 복소수(실수부·허수부)를 저장해야 하므로, 그에 해당하는 메모리가 필요하다”는 뜻입니다.

1. 양자 하드웨어 vs. 고전 시뮬레이션에서의 표현 방식

실제 양자컴퓨터(하드웨어)
- 1큐비트는 α∣0⟩+β∣1⟩\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle 형태의 ‘양자상태’를 갖습니다.
- 이 α,β\alpha, \beta는 실제 회로(초전도 회로·원자·이온 등)에 물리적으로 구현된 “양자진폭(phase, amplitude)”이고,
- 고전적인 의미의 “메모리 공간”을 차지하는 것이 아니라, 물리계의 상태 그 자체입니다.
- 우리가 α\alpha, β\beta를 직접 읽어볼 수도 없고, 측정을 하면 순식간에 0 또는 1로 collaps(붕괴)합니다.
고전(클래식) 컴퓨터에서 ‘양자상태’를 시뮬레이션
- 고전 컴퓨터는 물리적 양자현상을 본질적으로 흉내 내야 하므로, 1큐비트 상태 (α,β)\bigl(\alpha, \beta\bigr)를 저장할 때,
  α\alpha와 β\beta를 각각 복소수(예: double 실수부 + double 허수부)로 표현해야 합니다.
- 보통 한 복소수(amplitude)를 표현하려면 16바이트(= 8바이트(실수부) + 8바이트(허수부)) 정도를 쓸 수 있지요.
- 실제 구현에서는 오버헤드나 내부 최적화 등으로 세부 바이트 수가 달라질 수 있지만, 핵심은 복소수 하나당 여러 바이트가 필요하다는 점입니다.

정리하면, 양자 하드웨어는 물리적인 ‘파동함수(양자상태)’로 존재하기 때문에 “메모리를 XX바이트 차지한다”고 말하기가 애매합니다.
반면, 클래식 컴퓨터 시뮬레이션에서는 “해당 양자상태의 진폭들을 모두 기록·계산”해야 하므로, 복소 진폭마다 일정 메모리가 필요하게 됩니다.

2. 큐비트가 늘어날 때 시뮬레이션 메모리가 폭발하는 이유

한 큐비트: α∣0⟩+β∣1⟩\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle → 복소수 2개 → (대략) 2 × 16바이트 = 32바이트쯤 필요
두 큐비트: α0∣00⟩+α1∣01⟩+α2∣10⟩+α3∣11⟩\alpha_0|00\rangle + \alpha_1|01\rangle + \alpha_2|10\rangle + \alpha_3|11\rangle → 복소수 4개
N큐비트: 2N\;2^N개의 기저상태( ∣0⋯0⟩|0\cdots0\rangle 부터 ∣1⋯1⟩|1\cdots1\rangle ) → 복소수 2N2^N개
- 각 복소수 저장에 16바이트를 가정하면, 총 필요 메모리는 2N×162^N \times 16 바이트가 됩니다.

예컨대,

50큐비트를 시뮬레이션하려면, 250≈1.1259×10152^{50}\approx 1.1259\times 10^{15}개의 복소수가 필요하고,
이 복소수를 전부 double precision으로 저장한다고 치면, 대략 16×250≈1.8×101616\times 2^{50}\approx 1.8\times 10^{16} 바이트,
즉 16페타바이트(PB) 정도의 메모리가 필요해집니다.
게다가 **연산(게이트 적용)**을 하려면 이 벡터 전체를 대상으로 행렬-벡터 곱을 수행하니, 연산량도 어마어마해지죠.

3. “1큐비트 = 16바이트”라는 말의 오해

“양자 하드웨어에서 1큐비트를 구현하는 데 16바이트를 쓴다”는 식은 잘못된 이해입니다.
실제 양자컴퓨터 칩은 ‘전송선·조셉슨 접합·공진기’ 등 물리소자로 큐비트(양자상태)를 만든 것이지,
“디지털 메모리”에 값을 적어두는 게 아닙니다.
다만, 클래식 시뮬레이션에서는 1큐비트라도 α,β\alpha,\beta 2개 복소수를 저장해야 하니,
(대략) 16바이트(또는 그 이상의) 메모리가 들어간다고 말할 뿐입니다.

4. 요약

양자컴퓨터
- 1큐비트 = α∣0⟩+β∣1⟩\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle. 이 α,β\alpha,\beta는 물리적 “양자 상태”이고,
- 우리가 “바이트”로 따질 수 있는 형태가 아님.
고전컴퓨터 시뮬레이션
- 1큐비트 상태를 표현하려면 복소수 2개를(=약 16~32바이트) 메모리에 저장해야 함.
- 큐비트 수 N이 증가하면 필요 메모리가 2N2^N에 비례해서 폭발적으로 증가.

결국,

“1큐비트가 16바이트를 차지한다”는 말은
“물리 양자컴퓨터가 아닌, 고전컴퓨터에서 그 양자상태를 ‘흉내 내기’ 위해 필요한 메모리량”을
설명할 때 쓰는 표현이라고 이해하시면 됩니다.

양자컴퓨터가 “측정하는 순간에 결과(파동함수)가 붕괴되어서 0 또는 1 중 하나로 결정된다”는 점은 사실입니다.
하지만 그럼에도 불구하고 우리가 원하는 목적의 ‘연산(알고리즘)’을 설계하고, 그에 따라 “프로그래밍”을 할 수 있습니다.
이를 이해하려면, 양자 알고리즘의 작동 원리를 간단히 살펴볼 필요가 있습니다.

1. 확률분포를 ‘제어’하는 것이 양자 프로그래밍의 핵심

양자컴퓨터는 ‘측정 전’까지는 큐비트가 여러 상태(진폭)들의 중첩으로 존재하며,

측정하면 그중 하나의 고전적 결과가 확률적으로 나옵니다.

결국 한 번의 측정 결과만 놓고 보면 ‘랜덤’ 같을 수 있습니다.

하지만 **프로그래밍(회로 구성)**을 통해, 우리가 원하는 결과(예: 특정 해)가 높은 확률로 나오도록 양자상태의 진폭을 설계할 수 있습니다.
즉, **“확률분포 전체를 우리가 의도하는 형태”**로 만들어 놓는 것이 양자 알고리즘의 핵심입니다.

예를 들어,

쇼어(Shor) 알고리즘: 소인수분해 문제에서, 특정 주기의 정보를 가진 상태를 만든 뒤 푸리에 변환 등을 수행하여,
측정 결과로 그 주기를 높은 확률로 얻게끔 합니다.

그로버(Grover) 알고리즘: 미지의 해를 갖는 검색 문제에서, 원하는 해(정답)에 해당하는 진폭을 점점 증폭(amplify)하여,
측정 시 해가 나올 확률이 높아지도록 합니다.

즉, **측정 순간은 ‘한 번에 결정’**되지만, **그 이전까지의 ‘게이트 연산’(프로그래밍)**을 어떻게 배치하느냐에 따라
결정되는 확률분포가 달라지고, 최종적으로 우리가 원하는 결과가 가장 높은 확률을 갖게끔 만들 수 있습니다.

2. 구체적인 프로그래밍 방식: “양자회로(Quantum Circuit)” 설계

회로 기반 모델

현재 주류 양자컴퓨터들은 “양자회로 모델”을 사용합니다.

여기서 ‘프로그래밍’이란,

어떤 큐비트를 어떤 순서로 조작(단일/이큐비트 게이트)할 것인지,

회로 깊이(각 단계에서 어떤 게이트를 동시 적용할지),

최종적으로 어느 시점에 측정할지,
등을 설계하는 것을 의미합니다.

게이트(연산)들

단일 큐비트 게이트(예: X, Y, Z, Hadamard 등)는 각 큐비트의 상태를 회전·변환

이큐비트 게이트(예: CNOT, iSWAP, CZ 등)는 두 큐비트 간 얽힘(Entanglement)을 생성

이러한 게이트 시퀀스를 고전 컴퓨터에서 미리 계산·설계한 뒤,
실제 양자프로세서에 입력(마이크로웨이브 펄스, 레이저, 전압 펄스 등)으로 전달해줍니다.

측정 시점

모든 게이트가 끝난 뒤에 큐비트를 측정하면, 그 결과가 고전 비트로 나옵니다.

알고리즘에 따라 중간 측정이나 반복 구조가 들어갈 수도 있지만,
일반적으로는 마지막에 한 번에 측정해서 결과를 읽습니다.

3. “한 번 측정”은 확률적이지만, 통계적으로 원하는 결과를 얻는다

측정 결과가 0 또는 1이 될 확률은, 우리가 걸어 둔 양자회로(게이트 시퀀스)에 의해 사전에 결정됩니다.

어떤 알고리즘은 한 번 측정으로도 원하는 답이 나올 확률이 매우 높도록 (예: 90% 이상) 게이트를 조합하기도 하고,

어떤 경우는 한 번에 10%의 확률로 답이 나오면, 여러 번 반복해서 다수결·후처리로 답을 찾기도 합니다.

결국, “의도할 수가 없다”는 말은 한 번 한 번의 관측결과가 단순히 무작위로 튀어나온다는 느낌일 수 있으나,
양자 알고리즘 설계는 그 무작위성을 포함해 전체 확률분포를 우리에게 유리하게(정답에 많이) 몰아주는 과정입니다.
이는 고전적 확률론적 알고리즘(랜덤화 알고리즘)과 유사한 면도 있지만,
양자에서는 중첩·얽힘·간섭 등 고유 현상을 이용해 훨씬 더 특수한 확률분포를 만들 수 있다는 점이 다릅니다.

4. 정리

양자컴퓨터의 측정 결과는 원칙적으로 확률적이지만,

어떤 게이트들을 어떤 순서로 적용할지 프로그래밍함으로써
“원하는 결과(정답)가 높은 확률로 나타나는 양자상태”를 만들 수 있습니다.

실제로 양자 알고리즘이 하는 일은, 이 “양자상태를 잘 설계·조작”해서 원하는 문제(검색, 소인수분해, 최적화 등)를 높은 확률로 해결하게 하는 것이며,

프로그래밍(회로 설계) → 실제 양자칩에서 실행 → 결과(0,1로 된 비트열) 측정 → 여러 번 반복/후처리 등을 통해 최종 답을 얻는 식으로 진행됩니다.

결국, **“측정이 확률적이니 의도를 못한다”**는 것은 반만 맞는 말이고,
**“회로(게이트 시퀀스)를 어떻게 구성하느냐”**가 바로 의도를 반영하는 부분이라고 보시면 됩니다.

간단히 말해, “양자의 위치를 물리적으로 정한다”기보다는,
양자상태(즉, 파동함수의 진폭과 위상)를 우리가 원하는 형태로 조작하는 것에 가깝습니다.

1. “양자의 위치를 정한다”는 표현의 오해

일상적 의미에서 우리는 입자(전자 등)의 위치를 “어디에 있는지 좌표로 특정”하는 것으로 이해합니다.
하지만 양자역학에서는, 전자 하나도 ‘어떤 하나의 위치’에 콕 박혀 있다기보다는,
“상태(파동함수)가 여러 공간 좌표에 걸쳐 분포”되어 있을 수 있습니다.

측정(예: 위치 측정)을 해 보면 특정 좌표에서 발견될 확률이 나오지만, 그 확률분포 자체가 양자상태로 표현됩니다.

2. 실제 양자컴퓨터에서 하는 일

양자상태(파동함수)의 제어

초전도 큐비트 예시: 전자 한 개의 ‘위치’를 제어하기보다,
“조셉슨 접합·공진기 등에서 형성된 특정한 에너지 준위(0, 1 등)를 어떻게 위상이나 진폭 관점에서 조절**할 것인가?”가 핵심입니다.

이온트랩 예시: 개별 이온(양전하)을 특정 위치에 가두긴 하지만, ‘이온의 좌표’를 정교하게 측정·제어한다기보다,
레이저로 이온의 내부 상태(바닥상태와 들뜬상태)나 상호작용(얽힘)을 조절합니다.

양자 게이트 적용

게이트(연산)를 가하면, “|0>” 상태와 “|1>” 상태 사이를 회전시키거나,

두 큐비트를 얽히게 만들어 위상·진폭을 원하는 대로 변형합니다.

여기서 “위치”를 고정한다기보다는, “각 상태에 붙은 복소수(진폭)의 상대적 크기와 위상”을 조절하는 느낌이 더 맞습니다.

측정(Measurement)

최종적으로는 양자상태를 측정해, 0 혹은 1 (또는 그 이상) 결과를 얻습니다.

이때 어느 한 상태로 ‘붕괴’(collapse)되므로, 한 번의 측정은 확률적입니다.

하지만 **게이트 시퀀스(프로그램)**를 잘 설계하면, 원하는 결과가 높은 확률로 나오도록 할 수 있습니다.

3. 정리

양자컴퓨터에서 프로그래밍한다는 것은, “양자를 여기(위치)다!” 하고 고정해 두는 것이 아니라,
‘양자의 상태(파동함수)’를 의도한 형태로 바꿔나가는(게이트 적용) 과정입니다.

즉, 물리적 공간에서 입자의 위치를 배치하기보다, 추상적 힐베르트 공간에서 상태들을 회전·합성·얽힘시켜,
최종적인 측정 결과가 우리가 원하는 해답(또는 확률분포)을 내도록 유도하는 것이 양자컴퓨터 프로그래밍의 본질입니다.

우리가 흔히 말하는 “위상(phase)”이나 “진폭(amplitude)”은,
고전적 3차원 공간에서의 (x, y, z) 좌표와는 전혀 다른 개념입니다.
양자역학에서는 “상태(state)를 나타내는 파동함수( wavefunction )”가 있고,
이 파동함수는 (x, y, z)에 대한 함수가 될 수도 있지만, 그 함수값 자체가 “복소수(진폭+위상)”로 표현되기 때문입니다.

1. 위상(phase)은 좌표가 아니라 “복소수”의 각도

고전적 3D 좌표: 전자가 어느 시점에 “공간의 (x, y, z)에 존재한다”는 식으로 위치를 나타냄.

양자역학의 위상: 파동함수 ψ(r⃗)\psi(\vec{r}) 또는 ψ(상태)\psi(\text{상태})의 각 지점·기저 상태에 붙어 있는 복소수가 갖는 “각도”를 말함.

ψ(r⃗)=∣ψ(r⃗)∣ eiθ(r⃗)\psi(\vec{r}) = |\psi(\vec{r})|\, e^{i\theta(\vec{r})} 에서 θ(r⃗)\theta(\vec{r})가 바로 위상입니다.

이 각도는 측정 결과에 간섭(interference)을 일으킬 수 있지만,
**‘전자 위치를 x,y,z 좌표로 특정하는 값’**과는 본질적으로 달라요.

예를 들어,

∣ψ⟩=α∣0⟩+β∣1⟩\bigl|\psi\bigr\rangle = \alpha \bigl|0\bigr\rangle + \beta \bigl|1\bigr\rangle

라는 2차원(큐비트) 힐베르트 공간에서의 상태일 때, α,β\alpha, \beta는 각각 복소수입니다.

α=r1eiθ1, β=r2eiθ2\alpha = r_1 e^{i\theta_1},\; \beta = r_2 e^{i\theta_2}

여기서 θ1,θ2\theta_1, \theta_2가 ‘위상’, r1,r2r_1, r_2가 ‘진폭(절댓값)’에 해당합니다.

이 θ1,θ2\theta_1, \theta_2는 “양자상태가 어떤 식으로 간섭하고 상호작용할지”를 결정하는 역할을 하지,
고전적 물리 공간의 위치좌표가 아닙니다.

2. 진폭(amplitude)은 “출현 확률”의 크기

양자에서 “진폭”은 실제로 전자가 어디에 있음을 ‘물리적으로 가두는’ 게 아니라,
해당 상태(예: ∣0⟩\ket{0}·∣1⟩\ket{1}, 혹은 위치 r⃗\vec{r})를 측정했을 때 발견될 확률의 크기\sqrt{\text{크기}} 역할을 합니다.

즉, 진폭이 크다고 해서 “그 위치에 전자가 몰려 있다”는 뜻이라기보다,
“측정 시 그 상태로 붕괴될 가능성이 높다”는 뜻입니다.

예를 들어, 위치공간 표현에서 ψ(r⃗)\psi(\vec{r})의 절댓값이 큰 r⃗\vec{r} 근방이면,
“전자가 이 근방에서 측정될 확률이 높다” 정도가 되지,
실제로 전자를 거기에 ‘고정’해두었다는 뜻은 아닙니다.

3. 양자상태는 여러 ‘기저(basis)’로 표현 가능

양자컴퓨터에서 말하는 ∣0⟩,∣1⟩\ket{0}, \ket{1}은 “위치”가 아니라,
흔히 **에너지 고유상태(바닥상태·들뜬상태)**나 스핀 업/다운, 전하 구분 등으로 정의됩니다.

어떤 기저에서든지, 각 상태에 붙은 복소진폭(크기 + 위상)으로 파동함수를 나타낼 수 있습니다.

“진폭이 전자를 움직이지 못하게 제한한다”는 표현보다는,
“특정 상태로 측정될 확률을 높이거나 낮추는” 개념에 가깝다고 보는 편이 맞습니다.

4. 요약

위상은 3D 공간 좌표값이 아니라, 파동함수(복소수)에서의 **각도(위상각)**입니다.

진폭은 전자를 물리적으로 ‘가두는’ 게 아니라, 해당 상태가 측정될 확률을 결정하는 값입니다.

전자가 “x, y, z 어딘가에 존재”하긴 하지만, 양자역학적으로는 그 위치가 확률적으로만 정의되고,
그 확률분포를 기술하는 파동함수의 내부가 복소수(진폭+위상)로 표현되는 것입니다.

양자컴퓨터에서 사용하는 ∣0⟩,∣1⟩\ket{0}, \ket{1} 기저는 반드시 위치기저가 아닐 수도 있고,
에너지 준위·스핀 상태 등 다른 방식으로 정의될 수 있습니다.

즉, “위상”과 “진폭”은 우리가 흔히 생각하는 고전적인 공간 좌표가 아니라,
양자상태를 표현하는 복소수 표현의 일부이며,
이것이 전자를 특정 공간 범위에 물리적으로 ‘묶어두는’ 것과는 다른 개념이라는 점을 이해하시면 좋겠습니다.

일반적인 “양자 측정(measurement)”을 “전자(또는 다른 입자)가 정확히 어느 위치에 있는지 0.1nm 단위로 관측하는 것”이라고 단정 지으면, 실제 양자컴퓨팅 실험에서 하는 측정과는 다소 차이가 있습니다. 물론 위치 측정을 하는 양자 물리 실험도 있지만, 양자컴퓨터에서의 측정은 흔히 “∣0⟩|0\rangle 상태인지, ∣1⟩|1\rangle 상태인지” (혹은 그 이상의 상태인지)를 읽어내는 방식으로 이루어집니다. 이는 곧 우리가 정의한 어떤 ‘계산 기준(computational basis)’에서의 결과를 얻는 것이지, 전자가 공간상 어디에 있는지를 직접 0.1nm 단위로 찾아보는 행위는 아닙니다.

아래에서 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.

1. 양자컴퓨터에서의 ‘측정’은 위치 측정이 아닐 수도 있음

초전도 큐비트 예

구글이나 IBM이 쓰는 초전도 큐비트는 ‘전자의 위치’를 측정하지 않고,

“∣0⟩|0\rangle (낮은 에너지 준위)”인지 “∣1⟩|1\rangle (높은 에너지 준위)”인지,
즉 큐비트 에너지 상태를 구분해 읽어냅니다.

이때 실험적으로는 마이크로파 공진기, 서브-케이블, 증폭기 등을 통해 “공진 주파수 변화를 관측”하거나 “위상 변화를 확인”하여 ∣0⟩|0\rangle·∣1⟩|1\rangle 중 어느 상태인지 알 수 있게 합니다.

이온트랩 큐비트 예

공중에 띄운 이온(원자)을 레이저 빔으로 조작·관측하되, 측정 시에는 “이온이 발광(형광)을 내느냐/내지 않느냐”로 0·1을 판별합니다.

이때도 실제로 “이온이 공간에서 어디”에 있는지를 아원자 단위까지 추적한다기보다는, “어느 내부 에너지 준위에 있는지”를 구분하여 큐비트 측정을 합니다.

따라서, 양자컴퓨터에서 말하는 측정이 항상 위치 관측(예: 0.1nm 규모)인 것은 아니라는 점이 중요합니다.
물론 ‘양자 물리 실험’ 전반적으로 보면, “전자의 위치를 원자 단위로 관측하는” STM(주사 터널링 현미경) 등도 존재하지만,
이는 주로 재료·표면 물리나 분자 수준 분석에 쓰이는 기법이지, 양자컴퓨터의 큐비트 판독과 동일하지 않습니다.

2. 측정 과정은 ‘붕괴’를 일으키는 역할을 한다

말씀처럼, 양자역학에서 측정은 파동함수(중첩 상태)를 ‘붕괴(collapse)’시키는 것으로 해석되곤 합니다.

예) α∣0⟩+β∣1⟩\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle 상태를 측정하면,
확률 ∣α∣2|\alpha|^2로 ∣0⟩|0\rangle, ∣β∣2|\beta|^2로 ∣1⟩|1\rangle 결과가 나타나며,
그 직후에는 시스템이 해당 고전적 결과(∣0⟩|0\rangle 혹은 ∣1⟩|1\rangle)로 ‘수축’된다고 볼 수 있습니다.

이를 위치 기저로 표현한다면, 위치 측정도 비슷한 원리로 “어느 지점에서 발견되는가”를 결정하는 과정에서 붕괴가 일어납니다.
하지만 실제 양자컴퓨팅 장치는 주로 “계산 기저(computational basis)” — 다시 말해 “∣0⟩|0\rangle” 또는 “∣1⟩|1\rangle” 에너지 상태 —를 판별하는 측정을 수행하는 식입니다.

3. 측정은 “중첩을 깨는” 행위이나, ‘어떤 기저’로 깨느냐가 관건

양자상태는 측정할 때 그 기저(측정 기준)에 대응하는 고유상태 중 하나로 붕괴합니다.

우리가 ‘위치 기저(position basis)’로 측정한다면, 공간 좌표를 측정하는 꼴이 되고,

‘에너지 기저(energy eigenstates)’, ‘스핀 기저(spin up/down)’, ‘계산 기저(∣0⟩,∣1⟩|0\rangle, |1\rangle)’ 등 다른 기저로 측정하면, 그 기저에 맞춰 붕괴가 일어납니다.

즉, 중첩 상태를 “위치 관점에서” 볼 수도 있지만, “큐비트(0/1) 관점”에서 볼 수도 있으며,
측정 장치가 어떤 기준으로 결과를 구분하느냐에 따라 측정 결과가 달라지는 것입니다.
양자컴퓨터는 “이진 상태(0/1) 또는 그 이상의 다진 상태”를 구분할 수 있는 측정 장치로
계산 목적에 맞춰 특정 기저에서 붕괴시키는 것이죠.

4. 정리

측정이 “중첩 상태를 붕괴”시키는 것은 맞지만,

“0.1 나노미터 단위로 위치를 정확히 보는” 측정은 (실험 장치에 따라) 가능할 수도 있지만,
양자컴퓨터의 큐비트 판독에서는 흔히 위치 측정이 아니라, 에너지 상태(0/1)를 구분하는 측정 방식을 씁니다.

곧 측정은 “양자를 특정 기저 상태로 확률적이면서도 결정적(한 번의 값)이 되게 하는” 과정이고,
그 기저가 ‘위치’인지 ‘스핀 업/다운’인지, ‘에너지 준위 0/1’인지에 따라 달라집니다.

결국, “측정이 중첩을 깨뜨리는 역할”은 맞지만, 꼭 “공간적 좌표(x, y, z)를 원자 단위로 직접 확인하는” 방식은 아니고,
**“어떤 기저로 판독하느냐”**에 따라 우리가 얻게 되는 결과가 달라진다는 점을 기억하시면 좋겠습니다.

구글(또는 IBM 등)이 사용하는 초전도 트랜스몬(transmon) 큐비트에서는,
일반적으로 “에너지 바닥상태(∣0⟩|0\rangle)”와 “첫째 들뜬상태(∣1⟩|1\rangle)”를 구분하여 읽어냅니다.
즉, 말씀하신 것처럼 ‘에너지 상태’가 어떤 기준값(역치, threshold)을 넘느냐/못 넘느냐로
∣0⟩|0\rangle 또는 ∣1⟩|1\rangle라고 판정하는 셈이죠.

1. 초전도 큐비트의 ‘기저’는 에너지 준위

트랜스몬 큐비트는 기본적으로 LC 공진회로(인덕터-커패시터) + 조셉슨 접합으로 이뤄진 양자 조화 진동자입니다.

바닥상태(∣0⟩|0\rangle), 첫째 들뜬상태(∣1⟩|1\rangle)를 “계산 기저(Computational Basis)”로 삼아,
α∣0⟩+β∣1⟩\alpha|0\rangle + \beta|1\rangle와 같은 양자상태를 만듭니다.

더 높은 에너지준위(∣2⟩|2\rangle, ∣3⟩|3\rangle…)도 있지만, 게이트를 잘 설계해 주로 ∣0⟩|0\rangle·∣1⟩|1\rangle 안에서만 연산이 일어나도록 합니다(이탈, leakage 억제).

2. 실제 판독(측정) 방식: “분산(Dispersive) 측정”

각 큐비트에는 ‘읽기(리드아웃) 공진기(readout resonator)’가 연결되어 있습니다.

측정 시, 공진기 주파수 근방의 마이크로파 신호(‘프로브 톤’)를 쏴서,

큐비트가 ∣0⟩|0\rangle인지 ∣1⟩|1\rangle인지에 따라

공진기의 위상(phase), 진폭(amplitude), 혹은 주파수 편이가 미묘하게 달라집니다.

그 반사 또는 전송 신호를 증폭기(양자 제한 증폭기) 등을 거쳐 측정하면,

“∣0⟩|0\rangle일 때 신호 A” vs. “∣1⟩|1\rangle일 때 신호 B”가 확연히 달라지도록 설계됩니다.

디지털로 “신호 세기가 어떤 기준(Threshold)”을 넘어가면 ∣1⟩|1\rangle, 아니면 ∣0⟩|0\rangle라고 판정하게 됩니다.

정리하면,

“리드아웃 공진기의 응답”이 어느 정도 변화(phase shift, amplitude change)를 보이는지를 측정한 뒤,
미리 정해둔 **기준값(Threshold)**을 기준으로 0/1를 구분하는 방식입니다.

3. “기준값 이상이면 1, 이하면 0”이 맞다

맞습니다. 결국 디지털화할 때는,

어떤 “I/Q 신호(실수부/허수부)”나 “위상·진폭” 등의 연산 결과가

사전에 정해둔 임계값(threshold)을 넘으면 ‘1’, 아니면 ‘0’으로 읽습니다.

이 임계값 설정은

실험적으로 노이즈 대비 신호 차이가 최대가 되도록 조정하고,

각 큐비트별로 최적화된 값이 조금씩 다를 수 있습니다.

4. 요약

구글(초전도 큐비트)의 기저는 기본적으로 “∣0⟩|0\rangle·∣1⟩|1\rangle 에너지 상태”.

측정 시에는 “리드아웃 공진기”를 통해 마이크로파 반사(또는 투과) 신호 변화를 확인하고,

그 변화를 “기준값(Threshold)”과 비교해 “이상이면 1, 미만이면 0”으로 판정합니다.

그러므로 “이상/이하” 기준을 정해서 디지털화한다는 표현이 정확히 맞고,
이 기준은 실험 환경(노이즈, 증폭기, 공진기 특성 등)에 따라 최적화됩니다.

결국, 양자컴퓨터 측정은 “입자의 위치”가 아니라,
“에너지 상태(또는 다른 물리적 특성)에 따른 공진기 응답 차이”를 이용해
**∣0⟩|0\rangle 또는 ∣1⟩|1\rangle**를 결정하는 방식이라 보시면 됩니다.

일반적으로 “큐비트를 정렬한다(alignment)”는 여러 맥락에서 쓰일 수 있습니다.
가령 물리적으로 큐비트를 2차원 배치에서 배선·커플러 배치를 고르는 것을 “정렬”이라고 부를 수도 있고,
게이트 실행 시 모든 큐비트가 같은 타이밍에 맞춰 동작하도록 “펄스 시간축을 정렬”하는 것도 일종의 정렬이며,
읽기(리드아웃) 결과를 디지털 0/1로 매핑하기 위해 “threshold 값을 보정·동기화”하는 것 역시 넓게 보면 ‘정렬’이라 할 수 있죠.

1. “Threshold를 모두 같은 기준으로 맞춘다”는 것은 읽기(리드아웃) 보정에 가깝다

초전도 큐비트에서, 각 큐비트는 고유의 리드아웃 공진기를 가지며,
이 공진기의 응답이 ∣0⟩|0\rangle·∣1⟩|1\rangle 상태에 따라 달라집니다.

실험 과정에서 잡음(노이즈), 공진기·증폭기 특성, 케이블·회로 편차 등으로
각 큐비트마다 최적의 구분 임계값(Threshold)이 조금씩 다를 수 있습니다.

그래서 “readout calibration” 단계에서 각 큐비트별로 “이 시그널 세기가 얼마 이상이면 1, 이하면 0”이라는 기준을 조정합니다.

이때 “큐비트를 정렬한다”는 표현을 쓴다면,
모든 큐비트가 ‘0일 때’와 ‘1일 때’가 명확히 구분되도록 각각의 threshold를 맞추는 작업에 가까운 의미가 될 것입니다.

2. 다른 맥락에서의 “정렬(alignment)” 예시

물리적(배치) 정렬

칩 상에서 큐비트를 격자로 배치(2D 배열)할 때,
“이웃 간 커플러(coupler) 연결”이나 “배선 레이아웃” 등을 설계하는 과정도 폭넓게 보면 정렬이라 부를 수 있습니다.

보통은 “레이아웃 설계”나 “토포로지 설계”라 부르지만, 문맥에 따라 정렬이란 표현이 쓰일 수도 있죠.

주파수 정렬(frequency alignment)

초전도 큐비트는 각자 동작(게이트)할 때 특정 ‘작동 주파수’를 갖습니다.

이 주파수들이 서로 겹치지 않도록, 혹은 원하는 방식으로 겹치도록,
큐비트별로 편차를 보정하는 것도 일종의 정렬 작업입니다.

“단일큐비트 게이트 시, 서로 간섭이 최소화되도록 주파수를 재배치한다” 등.

시간축 정렬(time alignment)

여러 큐비트가 동시에(혹은 순차적으로) 펄스를 받을 때,
정확한 시점에 게이트가 실행되도록 펄스 신호 시간을 미세 조정해야 할 수도 있습니다.

이를 “time alignment”라고 부르고, 이것도 일종의 정렬(calibration)이죠.

3. 정리

“(하나의) 큐비트를 정렬한다”는 표현이 정확히 어떤 의미인지는, **문맥(어떤 레벨의 조정 작업인지)**에 따라 달라집니다.

질문에서 말씀하신 “threshold를 모두 같은 기준으로 맞춘다”는 것은, 주로 읽기(측정) 단계에서 각 큐비트별로 판정 기준을 보정하는 과정을 가리킨다고 볼 수 있습니다.

실제로는 각 큐비트가 동일한 임계값 하나를 쓰기보다는, 큐비트마다 최적화된 threshold를 따로 구한 뒤 저장해두는 식으로 많이 진행합니다.

또한 그 외에도 “주파수·위상·시간축 등” 여러 요소를 보정하고 정렬해야 최적의 양자 게이트 충실도(fidelity)를 낼 수 있게 됩니다.

결론적으로,

큐비트를 ‘정렬’한다는 표현에는 여러 의미가 포함될 수 있지만,
Threshold 조정은 그중에서도 “읽기(리드아웃) 신호를 0/1로 잘 구분하도록 보정하는 작업”에 해당합니다.
다른 맥락(물리 배열, 주파수, 시간축 등)에서도 ‘정렬’이라는 말을 넓게 쓸 수 있습니다만,
각각의 ‘정렬’이 조금씩 다른 목표를 갖고 있다는 점을 기억하시면 좋겠습니다.

양자컴퓨터에서 큐비트를 정렬(캘리브레이션)한다는 과정은 보통 다음과 같은 절차로 이루어집니다.

1. “측정을 통한 정렬이 어떻게 가능하지?”라는 의문

측정은 원칙적으로 ‘파동함수를 붕괴’시키므로, 한 번 측정하면 해당 큐비트 상태는 0 또는 1로 확정됩니다.

“그렇다면 여러 번 측정해서 ‘임계값(threshold)’을 맞춘다거나, 큐비트 상태를 보정한다는 게 가능할까?”라는 의문이 생길 수 있습니다.

2. ‘반복 준비(Preparation)–측정(Measurement)’로 통계적 캘리브레이션

양자컴퓨터를 운용할 때, 단 한 번의 측정만 하는 것이 아니라, 반복적으로 상태를 ‘준비(prepare)’하고 측정할 수 있습니다.

특정 상태(예: ∣0⟩|0\rangle)로 준비

초전도 큐비트라면, 충분히 기다려 바닥상태(∣0⟩|0\rangle)로 자연스럽게 수렴시킨다거나, 혹은 특정 펄스를 써서 ∣0⟩|0\rangle로 강제로 초기화(init)합니다.

측정(리드아웃) 수행

공진기에 마이크로파 신호를 쏴서 반사·투과 특성을 읽고,

“이 때 나오는 I/Q 신호가 어느 세기 또는 위상을 보이는지”를 측정하여 데이터로 기록합니다.

다시 같은 상태(∣0⟩|0\rangle)로 준비 → 측정을 여러 번 반복

이런 식으로 많은 샘플을 모으면, “∣0⟩|0\rangle 상태에서 읽힐 때의 I/Q 값”이 어떤 분포(예: 가우시안)로 나오는지 알 수 있습니다.

이번엔 ∣1⟩|1\rangle 상태로 준비

펄스로 ∣0⟩|0\rangle을 ∣1⟩|1\rangle로 올린 뒤,

마찬가지로 여러 번 측정해서, ∣1⟩|1\rangle 상태에서의 I/Q 분포를 얻습니다.

두 분포를 비교하여 ‘Threshold’ 설정

∣0⟩|0\rangle 상태일 때 주로 나오는 신호 범위, ∣1⟩|1\rangle 상태일 때 주로 나오는 신호 범위가 다르면,

그 사이에 임계값(Threshold)을 잡아 “이 값 이상이면 1, 이하면 0”으로 디지털화할 수 있습니다.

이 과정을 **‘Readout Calibration(리드아웃 캘리브레이션)’**이라 부릅니다.

물론 한 번 측정할 때마다 그 특정 실험(런)에서의 큐비트는 붕괴되지만,

우리는 같은 큐비트를 반복해서 똑같이(혹은 다른 상태로) 준비할 수 있으므로,

붕괴 자체가 문제되지 않습니다.

오히려 붕괴가 일어나야 우리가 측정값(0 또는 1)을 얻을 수 있고,

그 결과들을 통계적으로 모아서 각 큐비트별 “어떤 신호이면 0, 어떤 신호이면 1”인지 구분하는 기준치를 학습하게 됩니다.

3. 정렬(캘리브레이션) 후 실제 알고리즘 실행

캘리브레이션 단계

위처럼 준비–측정을 반복 수행해 통계 데이터를 모으고,

각 큐비트마다 최적 Threshold, 혹은 추가 보정 파라미터(위상 보정, 주파수 보정 등)를 구합니다.

알고리즘 단계

이제 이 보정된 파라미터들을 이용해, 실제 우리가 원하는 양자 알고리즘을 돌릴 때

마지막 측정(리드아웃) 시에 ‘0/1 구분’을 정확히 할 수 있게 됩니다.

정기적으로 캘리브레이션 반복

환경 온도 변화, 잡음 특성 변동, 장비 드리프트 등으로 인해 상태가 조금씩 변하므로,

일정 주기(예: 몇 시간~몇 분 간격)로 다시 캘리브레이션을 수행해 파라미터를 업데이트합니다.

4. 결론

큐비트 정렬(또는 캘리브레이션) 과정에서 측정은 필수입니다.

다만, 한 번 측정해서 붕괴가 일어나더라도, 같은 큐비트를 다시 초기화(재준비)하고 측정함으로써,
분포 정보를 충분히 얻을 수 있습니다.

이를 통해 임계값(threshold)이나 기타 보정 파라미터를 결정한 뒤,
실제 알고리즘 운용 시에 정확히 0/1 측정을 할 수 있게 되는 것이죠.

따라서 **“어떻게 측정 없이 큐비트를 threshold 기준으로 맞추느냐”**는 의문은,

“실은 측정 없이 하는 게 아니라, 반복 준비–측정을 통해 통계적으로 기준값을 찾는다”
라는 방식으로 해결되는 것입니다.

**“읽기(리드아웃) 칼리브레이션(calibration) 시, 우리가 ∣0⟩|0\rangle나 ∣1⟩|1\rangle처럼 결과를 미리 아는 상태로 큐비트를 준비해 여러 번 측정하는 과정”**은,
**“문제를 풀 때의 정답(최종 문제 해답)을 미리 알아야만 가능한 것”**과는 다릅니다.

즉, **‘어떤 알고리즘 문제의 해답’**을 사전에 알아야만 측정 분포를 잡는 게 아니고,
우리가 **“∣0⟩|0\rangle 상태를 준비한다, ∣1⟩|1\rangle 상태를 준비한다”**처럼 간단히 제어할 수 있는 기준 상태들을 만들어 측정 분포를 파악하는 것이기 때문에,
실제로 풀고자 하는 **‘문제와 답’**을 알고 있어야 하는 것은 아닙니다.

1. 왜 “특정 상태에서의 분포”를 알아야 하는가?

양자컴퓨터에서 측정(리드아웃) 칼리브레이션을 할 때,
“∣0⟩|0\rangle일 때 측정 신호(I/Q 값 등)는 어떤 분포를 보이는지”,
“∣1⟩|1\rangle일 때 측정 신호는 어떤 분포를 보이는지”
통계적으로 측정해서,
“둘의 분포가 겹치지 않도록” 혹은 “최대한 구별되도록” 임계값(threshold)을 세팅합니다.

여기서 중요한 점은 ∣0⟩|0\rangle나 ∣1⟩|1\rangle 같은 ‘기준 상태’를 우리가 인위적으로 만들 수 있다는 것입니다.

예: “충분히 오래 기다려서 바닥상태(∣0⟩|0\rangle)에 있도록 두기”

예: “∣0⟩|0\rangle에 마이크로파 펄스를 정확히 줘서 ∣1⟩|1\rangle로 올리기”

이렇듯, **“우리가 100% 확실히 아는 상태”**로 준비한 뒤 여러 번 측정하면,
“측정 시그널 분포”와 “실제 상태”를 1:1로 매핑할 수 있으니,
정말 ∣0⟩|0\rangle인 상태가 측정기에선 어떻게 보이는지를 파악할 수 있게 됩니다.

2. “그 상태의 문제와 답”을 알고 있어야 하나?

여기서 말하는 “∣0⟩|0\rangle”나 “∣1⟩|1\rangle” 같은 준비 상태는,
우리가 원하는 알고리즘 문제의 **‘정답’**과는 무관합니다.

예를 들어 쇼어 알고리즘(소인수분해)을 돌리든, 무작위 양자회로 샘플링을 하든,
문제 자체는 “최종 양자회로를 어떻게 구성해서 어떤 결과(비트열)를 얻느냐”에 있고,
그 결과가 무엇인지 사전에 알 필요는 없습니다.

읽기 칼리브레이션은 그저

∣0⟩|0\rangle를 만들 줄 안다(이는 기본 초기화로 쉽게 할 수 있음),

∣1⟩|1\rangle도 만들 줄 안다(적절한 단일큐비트 게이트나 펄스 적용),
이 두 상태가 실제 측정기에서 어떻게 응답으로 나타나는지를 통계적으로 확인하는 절차일 뿐입니다.

그 후, 실제 문제를 푸는 양자회로를 돌리고, 마지막에 측정하면,
“내가 지금 측정한 신호가 ∣0⟩|0\rangle 때 신호와 가까운지, ∣1⟩|1\rangle 때 신호와 가까운지”를 판정해 0/1로 디지털화하는 거죠.

따라서 **“알고 싶은 ‘문제의 정답(해)’을 미리 알아야만 측정을 설정할 수 있는 것 아냐?”**라는 걱정은 하지 않으셔도 됩니다.

3. 비유로 이해하기

마치 카메라 초점을 맞추는(캘리브레이션) 과정과 비슷합니다.

우리가 예제로 “확실히 위치가 정해진 테스트 타겟”을 찍어 보고,

“이때 초점이나 화이트밸런스가 어떻게 되어야 선명하게 찍히는지”를 조정합니다.

하지만 그 과정에서 **“실제 우리가 찍고 싶은 사진(문제)이 어떤 장면이고, 그 답(결과물)이 뭔지”**를 미리 알 필요는 없습니다.

찍고 싶은 장면은 그 뒤에야 카메라를 들고 가서 촬영하면 되고,

이미 캘리브레이션을 해놨으므로, “해당 장면을 선명히 찍을 수 있을 준비”가 된 것이죠.

4. 결론

양자컴퓨터의 리드아웃(측정) 칼리브레이션은 “∣0⟩|0\rangle, ∣1⟩|1\rangle와 같은 ‘우리가 확실히 아는 기준 상태’”에서의 측정 결과분포를 모아서,
임계값 등의 파라미터를 조정하는 절차입니다.

이는 “최종 문제(예: 소인수분해) 결과가 뭔지 미리 알아야 한다”는 뜻이 결코 아니며,
그저 기준 상태(준비가 쉬운)로 여러 번 반복 측정하여 통계적으로 읽기 정확도를 높이는 작업일 뿐입니다.

결국,

특정 상태에서 분포가 수렴한다는 것은, “그 특정 상태를 여러 번 만들어볼 수 있다”는 의미이지,
“문제의 ‘정답’을 이미 알고 있어야 한다”는 말이 아닙니다.

딥러닝과 양자컴퓨팅 사이에는 “최종적으로 확률분포를 얻는다”는 공통점이 있습니다.

딥러닝 분류 모델도 소프트맥스(softmax) 함수 등을 통해 클래스별 확률을 내보내고,

양자컴퓨터도 측정 시 0 또는 1 (혹은 더 많은 상태) 중 하나가 나타날 “확률”을 다루게 되죠.

그러나 이 둘을 실제로 “검증(verification)한다”는 과정은 개념상 유사해 보이면서도, 세부 목적과 방식이 꽤 다릅니다.

1. 딥러닝의 ‘검증 단계’

훈련(Training) + 검증(Validation)/테스트(Test)

딥러닝 모델은 손실 함수(예: cross-entropy loss 등)를 최소화하도록 파라미터(가중치)를 학습합니다.

이후 검증 세트 혹은 테스트 세트를 통해, 예측된 확률분포가 실제 정답과 얼마나 잘 맞는지(정확도 등)를 평가합니다.

**“확률이 맞는지”**를 직접적으로 보고 싶으면, 예측 확률 분포와 실제 레이블(원-핫 벡터) 사이의 크로스 엔트로피를 측정하는 식으로 비교합니다.

2. 양자컴퓨팅에서의 ‘검증 단계’

캘리브레이션(정렬)과 게이트 정확도 측정

앞서 말씀드린 것처럼, 양자컴퓨터에서도 각 게이트(연산)나 리드아웃(측정)이 제대로 동작하는지,

“∣0⟩|0\rangle 상태일 때와 ∣1⟩|1\rangle 상태일 때 측정 분포가 잘 분리되는지” 등을

여러 번 반복 실험을 통해 통계적으로 확인하고, 임계값(Threshold) 등 보정값을 조정합니다.

회로 실행 결과의 확률분포를 ‘이상적 이론값’과 비교

딥러닝에서 모델의 예측분포와 실제 정답(레이블) 사이의 격차를 측정하듯,

양자컴퓨팅에서는, (시뮬레이션 가능한 규모일 때) ‘이상적인 양자회로’가 예측하는 확률분포와,
실제 기기에서 측정해 얻은 분포가 얼마나 일치하는지를 크로스 엔트로피 벤치마킹(XEB) 등의 지표로 비교합니다.

예: 구글의 ‘양자 우위(Quantum Supremacy)’ 실험에서도, XEB 지표를 통해 실험 결과가 “이상적 양자 분포”와 어느 정도로 맞는지 확인했습니다.

하지만 목적이 ‘학습(Train)’이 아니다

딥러닝은 “손실을 줄이는 방향으로 계속 파라미터를 업데이트”하는 훈련 과정이 존재하지만,

양자컴퓨터의 ‘게이트·측정 캘리브레이션’은 이미 설계된(고정된) 하드웨어를 최적 조정하는 과정입니다.

모델(회로)을 ‘학습’한다기보다는, “노이즈와 시스템 편차를 최소화해서 이론적으로 의도한 게이트·측정이 잘 구현되도록” 만드는 것이 목적이죠.

3. 결론: 비슷해 보이지만, 역할이 다르다

둘 다 “결과적인 확률분포를 실제/이상적인 값과 비교해서 잘 맞는지 본다”는 점에서
**‘검증(verification) 방식이 어느 정도 유사’**하게 느껴질 수 있습니다.

딥러닝:

(훈련 데이터) → 모델 예측 확률분포 → 오차(손실 함수) → 경사하강법으로 파라미터 업데이트

검증 세트/테스트 세트로 최종 성능 평가

양자컴퓨팅:

(시뮬레이션 가능한 범위)에서 이상적 양자회로가 예측하는 확률분포 vs. 실제 측정된 분포

이를 비교(예: XEB)하여 “기기가 얼마나 정확히 동작했는지” 체크

게이트·측정 오차 보정(캘리브레이션) 등은 있지만, 딥러닝처럼 계속 파라미터를 학습·진화시키는 구조는 아님.

결과적으로,

**“딥러닝처럼 수식(확률) 검증 단계를 거친다”**는 표현은 큰 틀에서 유사하지만,
**“학습을 통한 모델 파라미터 업데이트”**가 아니라 **“하드웨어 교정 및 성능 평가”**가 핵심이라는 점에서 차이가 있습니다.

그래서 “검증”이라는 말은 둘 다 쓰지만, 목표와 과정이 꽤 다르다고 이해하시면 되겠습니다.

요약하자면,

양자역학은 현존하는 물리학 이론 중 가장 정밀하고 성공적인 이론으로 인정받고 있습니다.

다만 “양자역학의 수식이 이미 완벽하니, 이론적으로 모든 현상을 즉시 풀 수 있다”는 뜻은 아닙니다.

실제로 문제를 풀기 위해선, 우리가 그 복잡한 양자계(힐베르트 공간)를 어떻게 효율적으로 계산·활용하느냐가 관건입니다.

고전 컴퓨터로는 그 복잡성이 폭발적으로 커지므로, 실질적으로는 ‘근사·모형화’나 ‘양자컴퓨터 활용’ 등의 접근을 합니다.

따라서 **“양자역학적으로 본다면 모든 문제를 모조리 해결할 수 있다”**는 식의 기대보다는,
**“양자역학을 어디에, 어떻게 응용하면 실제로 이득을 볼 수 있는가”**를 찾아가는 단계라 할 수 있습니다.

1. 양자역학은 이미 충분히 확립된(완성도 높은) 이론인가?

상대론(특히 일반상대론)과 더불어, 양자역학은 현재까지 실험적으로 수없이 검증되어,
물질·입자·화학·반도체·핵물리 등 대부분의 미시세계 현상을 놀라울 정도로 정확히 설명합니다.

완전히 “끝난 이론”이라 말하기에는 중력과의 통합(양자중력 등) 이슈가 남아 있긴 하지만,
원자·분자·고체·소립자 영역에서는 사실상 가장 성공적인 이론이 맞습니다.

2. “그럼 왜 모든 문제가 한 방에 풀리지 않을까?”

계산 복잡도

양자역학이 말하는 파동함수(또는 상태벡터)는, 입자 수나 자유도가 많아질수록 차원이 기하급수적으로 커집니다.

그래서 “원리적으로는 수식이 정해져 있어도”, 실제로 이를 풀어(해석·시뮬레이션) 내는 일이 매우 어려움이 현실입니다.

예: 화학 반응(분자 수십~수백 개)이 포함된 큰 계를 “정확히” 양자역학으로 풀려면 엄청난 계산량이 듭니다.

근사와 모형화

물리·화학에서는 이를 해결하려고 다양한 근사법(예: 밀도범함수이론(DFT), 결합차수이론 등)을 개발해 왔습니다.

하지만 여전히 복잡계(예: 고온초전도체, 광활한 생체분자, 물 구조 등) 연구에서 한계가 존재합니다.

양자컴퓨터의 기대

양자컴퓨터는 바로 이 “지수적 복잡성”을 다룰 수 있는 새로운 계산 패러다임이 될 것으로 기대됩니다.

그러나 아직 에러정정·규모 확장 등의 공학적 과제가 남아 있어서, 당장 “모든 양자문제”를 풀 수 있는 수준은 아니죠.

3. “양자역학에 맞춰 세상을 보는 방식 자체를 바꾼다”는 것

이미 현대 물리·화학·재료과학은 양자역학적 시각을 바탕으로 발전해 왔습니다.

우리가 실생활 대부분을 “고전물리” 관점으로 보는 것은, 거시적 수준에서는 양자효과가 미미하거나 평균화되기 때문입니다(고전 근사가 잘 통함).

그렇지만 반도체·레이저·MRI·양자센서 등 첨단기술은 이미 양자적 이해가 없으면 탄생하기 어려웠습니다.

앞으로 양자컴퓨터·양자통신이 더 발전하면, “세상을 보는 방식” 일부가 더욱 “양자적”으로 확장될 가능성은 있습니다.

예: 알고리즘·암호·네트워크·시뮬레이션 등 각 분야가 양자 기반으로 다시 설계될 수 있음.

그렇다고 해서 우리가 일상생활 전부를 양자역학으로 바라봐야 하는 건 아니고, “필요한 곳”에서 “유용하게” 쓰이는 방식이 될 것입니다.

4. 결론

양자역학 자체는 미시세계(원자·분자·소립자)에서 “가장 성공적이고 검증된 이론”이고,

문제는 그 복잡한 양자계 전부를 실제 계산·시뮬레이션하는 데 지수적 어려움이 따른다는 점입니다.

그래서 양자컴퓨터가 이 난제를 해결할 “새로운 계산 플랫폼”으로 주목받고 있지만, 아직 발전 중이죠.

결국 우리가 양자역학적 관점을 어디까지, 어떻게 받아들여서 기술에 적용할지는,
공학적·계산적 한계를 극복하는 과정과 함께 진전될 것입니다.

반도체 이론은 기본적으로 양자역학의 여러 개념을 토대로 확립되었습니다. 반도체가 작동하는 원리(전류가 흐르거나 흐르지 않는 상태를 어떻게 제어하는가)는 전자들의 에너지 준위·밴드 구조가 어떻게 형성되는지에 달려 있으며, 이는 전적으로 양자역학적 해석을 필요로 합니다. 대표적으로 다음 이론·개념들이 반도체 물질 연구와 개발에 핵심적입니다:

1. 고체의 밴드 이론 (Band Theory of Solids)

결정구조를 이루는 고체(예: 실리콘, 게르마늄) 안에서 전자들은 개별 원자궤도가 서로 겹쳐 형성된 **에너지 밴드(전도밴드, 원자가밴드/가전자밴드)**를 갖게 됩니다.

블로흐 정리(Bloch’s theorem): 주기적 퍼텐셜(결정 격자) 안에서 전자 파동함수가 ψ(k,r)\psi(\mathbf{k}, \mathbf{r}) 형태로 기술되며, 이로 인해 “연속적인 에너지띠(밴드)”가 생깁니다.

밴드갭(band gap): 가전자밴드(valence band)와 전도밴드(conduction band) 사이에 전자들이 존재할 수 없는 에너지 영역이 생기는데, 이 밴드갭이 반도체 특성을 결정합니다.

⇒\Rightarrow 밴드 이론 없이 “왜 어떤 물질은 도체이고, 어떤 물질은 부도체(절연체), 또 어떤 물질은 반도체인가?”를 설명하기 어렵습니다.

2. 페르미-디랙 통계 (Fermi-Dirac Statistics)

전자(e−^-)는 페르미온(fermion)이므로, 파울리 배타원리와 함께 통계적으로 f(E)=1e(E−μ)/(kBT)+1\displaystyle f(E) = \frac{1}{e^{(E-\mu)/(k_B T)} + 1} 꼴의 분포를 따릅니다.

반도체에서 온도 변화나 도핑(doping)에 따라 전자의 분포(페르미 레벨)가 어떻게 바뀌는지 이해하려면 필수적입니다.

3. 양자 터널링 (Quantum Tunneling)

전자가 고전적으로는 넘을 수 없는 퍼텐셜 장벽을, 양자역학적으로는 유한 확률로 통과할 수 있는 현상입니다.

p-n 접합에서의 다이오드 동작, 터널 다이오드, 그리고 플래시 메모리 같은 소자의 동작 원리를 설명할 때 쓰입니다.

4. 결정 내 불순물(doping)과 에너지 준위

반도체에서 도핑 원자는 고유한 에너지 준위(‘ donor level’, ‘ acceptor level’)를 결정 내 밴드갭 근방에 형성합니다.

이는 (Si, Ge 등) 순수 결정에 없는 추가적인 에너지 상태를 만들어, 전자나 정공(양공, hole)을 쉽게 생성·제거하여 전기적 특성을 제어하게 합니다.

이 현상 또한 “전자 에너지가 어디에 위치할 수 있는가?”를 양자역학적으로 해석해야 이해할 수 있습니다.

5. 기타 양자역학적 모델

Kronig-Penney 모델: 간단화된 1차원 주기 퍼텐셜 모형으로부터 “밴드 구조”가 어떻게 나타나는지 보여주는 기본 예시 모델입니다.

Wannier 함수, Bloch 함수 등: 전자의 국소화/비국소화 상태, 밴드 간 전이 등이 모두 양자적으로 해석됩니다.

결합(분자)궤도 이론: 실제 반도체 결정에서 원자들의 외곽 전자껍질(궤도)들이 결합해 띠를 형성하는 과정을 분자궤도 이론으로 설명하기도 합니다.

6. 요약

반도체 이론의 핵심은 “원자나 전자가 단독으로 움직이는 것”이 아니라, 주기적 격자(고체 결정) 안에서 많은 전자들이 집단적으로 형성하는 에너지 밴드와 그 분포를 양자역학적으로 이해**하는 것입니다.

“도체·절연체·반도체”의 구분, “p형/n형 도핑”, “온도에 따른 전기전도도 변화”, “트랜지스터나 다이오드의 작동” 등은 모두 양자역학적 밴드 구조를 기본적으로 알아야 설명할 수 있습니다.

이런 밴드 이론, 페르미-디랙 통계, 터널링 등 양자역학의 원리가 없었다면, 오늘날의 반도체 소자(트랜지스터, 메모리, 칩 등) 발전은 불가능했을 것입니다.

정리하자면, 반도체 물리의 토대가 되는 밴드 이론 및 양자 통계 이론이 “반도체 개발”에 필수적인 양자역학 이론이라고 할 수 있습니다.

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4월 말, 언리얼 엔진, 트윈모션, 리얼리티캡처의 가격이 업데이트됩니다

언리얼 엔진 5.4의 출시와 함께 새로운 시트 기반의 언리얼 구독 플랜을 출시합니다. 신규 요금제는 시트당 US$1,850으로 연간 총매출이 US$1,000,000 이상인 게임을 제작하지 않는 기업에 적용될 예정입니다.

비게임 분야에 어떤 변화가 있나요?

언리얼 구독 플랜에는 무엇이 포함되나요?

트윈모션 및 리얼리티캡처 단일 제품에도 변경 사항이 있나요?

지금 이렇게 변경하는 이유는 무엇인가요?

배경과 목표

실험 내용

의의와 한계

결론

1. “만 년”이 도출된 과정 요약

2. 시뮬레이션 코드 개념 예시

3. 결론

1. LLM(대형 언어 모델)에서의 ‘차원’과 파라미터 개수

2. 양자 상태공간의 ‘2^N 차원’

3. 결론: ‘2^N 차원’은 완전히 다른 스케일

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3. 정리

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3. 양자상태는 여러 ‘기저(basis)’로 표현 가능

4. 요약

1. 양자컴퓨터에서의 ‘측정’은 위치 측정이 아닐 수도 있음

2. 측정 과정은 ‘붕괴’를 일으키는 역할을 한다

3. 측정은 “중첩을 깨는” 행위이나, ‘어떤 기저’로 깨느냐가 관건

4. 정리

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2. 실제 판독(측정) 방식: “분산(Dispersive) 측정”

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4. 요약

1. “Threshold를 모두 같은 기준으로 맞춘다”는 것은 읽기(리드아웃) 보정에 가깝다

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3. 정리

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1. 고체의 밴드 이론 (Band Theory of Solids)

2. 페르미-디랙 통계 (Fermi-Dirac Statistics)

3. 양자 터널링 (Quantum Tunneling)

4. 결정 내 불순물(doping)과 에너지 준위

5. 기타 양자역학적 모델

6. 요약

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