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양자 정보로 찾아낸 최적의 투자 포트폴리오

2021-09-20 교육

(사진 왼쪽부터) 응용물리학과 이건호(16학번), 한국과학기술연구원 이동화, 응용물리학과 강누리(16학번), 한국과학기술연구원 보그단 빌라시(Bohdan Bilash), 응용물리학과 조우현(18학번) 학생이 ‘2021 양자 정보 경진대회’에서 우수상을 받았다.

강누리·이건호·조우현 학생, ‘2021 양자정보경진대회’ 우수상 수상
한국과학기술연구원 연구생과 공동 작업, 양자 알고리즘 설계해 포트폴리오 최적화
“양자 정보 상용화에 기여하는 연구자 될 것”

양자통신은 해킹의 위협을 완전히 차단하고, 양자 컴퓨터는 현재 활용하는 컴퓨터보다 연산이 수만 배 이상 빨라 산업 전반에 막대한 영향을 끼칠 것으로 예측된다. 날로 커지는 양자 정보 기술의 중요성에 맞춰 과학기술정보통신부가 올해 처음으로 ‘양자정보경진대회(해커톤)’를 개최했다. 이 대회에서 응용물리학과 학생들로 꾸려진 팀이 우수상을 받았다. “처음 열린 대회에서 좋은 결과를 얻어 뿌듯하다. 많은 공부를 했고, 양자 정보에 더 많은 관심을 가지게 됐다”는 소감을 밝힌 학생들을 만나 이야기를 들었다.

양자 정보 이용해 실생활에 응용
Q. 양자 정보란 무엇인가?
강누리 :
고전적인 의미의 정보는 0과 1의 ‘비트’로 이뤄진 정보를 의미한다. 비트를 이용해 모든 숫자와 문자열을 나타낼 수 있고, 고전적인 연산 과정은 비트를 다른 비트로 바꾸는 과정에 해당한다. 반면 양자 정보는 비트 대신 0과 1의 상태가 중첩된 ‘큐비트’로 표현된 정보를 뜻한다. 큐비트로 이루어진 정보를 큐비트들로 이루어진 다른 정보로 바꾸는 과정이 양자 연산이다. 양자 알고리즘은 큐비트로 이루어진 데이터에 연속적인 연산을 가해 원하는 결과를 큐비트로 얻는 것을 말한다.

Q. 양자 정보 경진대회 주제로 ‘포트폴리오 이론’을 선택했다. 이 주제를 선택한 이유는 무엇이며, 양자 정보를 어떻게 활용했는가?
이동화 :
포트폴리오 이론은 투자자가 투자 결정을 할 때 투자 위험은 최소화하고 수익은 최대화하기 위해 투자 종목을 어떻게 구성할지를 계산하는 이론이다. 이 이론을 활용하면 수익률 기댓값은 최대화하고 수익률 표준편차는 최소화하는 일종의 최적화 투자 포트폴리오를 만들 수 있다. 고전 컴퓨터를 이용해 포트폴리오를 구성하려면 가능한 모든 경우를 일일이 계산해 최솟값을 찾아야 했다. 이러한 방법 대신 양자 알고리즘을 활용해 결과를 도출했다.

조우현 : 다른 주제도 많았지만 포트폴리오 이론은 실생활과 밀접하게 관련돼 더 흥미로웠다. 우리는 포트폴리오를 최적화하기 위해 ‘변동 양자 알고리즘(Variational Quantum Algorithm, 이하 VQA)’을 활용했다. VQA는 함수의 최솟값을 찾는 양자 알고리즘으로 이를 활용하면 투자 위험을 최소화하는 값을 찾을 수 있다. 또한 VQA는 실험을 통해 실용성이 검증됐고, 간단한 문제를 푸는 데 응용돼 선택했다. 이후 계산 작업을 거쳐 직접 알고리즘을 설계했다.

이건호 : 투자 포트폴리오 이론은 양자 정보 및 양자컴퓨팅 응용 분야의 한 가지 예로 주목 받고 있다. 포트폴리오 최적화 문제와 같이 많은 변수를 갖는 함수를 다룰 때 양자 알고리즘이 고전 알고리즘보다 이점을 갖는다. 이번 대회에서는 코로나 이전 변동이 적은 시절의 실제 투자 데이터를 이용해 시뮬레이션했다. 하지만 생각과 다르게 VQA를 이용한 포트폴리오보다 주식을 사서 가만히 있을 때 수익률이 높게 나왔다. 이런 결과는 포트폴리오 모델이 수익률 분포를 정규분포로 가정하고 있어 발생한 오류라고 생각한다.

학생들은 “수업을 통해 양자 기술에 관심을 키울 수 있었다”고 입을 모아 얘기했다. 이어 “대학원에 진학해 양자 기술 상용화를 위해 노력할 것”이라는 포부도 밝혔다.

“양자 컴퓨터와 고전 컴퓨터 혼합해 설계, 연구를 통해 미래가치를 만드는 사람 될 것”
Q. 이번 경진대회에서 어떤 부분을 높이 평가 받았는가?
보그단 빌라시 :
양자 컴퓨터를 활용한 정보 기술이 많은 주목을 받고 있다. 하지만 하드웨어적인 문제로 양자 컴퓨터를 고전 컴퓨터와 같이 오류가 적은 수준으로 구현하기에 한계가 있다. 양자 기술의 현실적인 한계를 인정하고, 고전 컴퓨터가 잘하는 부분과 양자 컴퓨터가 잘하는 부분을 구분해 각자 이점을 살려 알고리즘을 설계했다. 이런 접근 방법이 높은 평가를 받았다.

강누리 : 고전 컴퓨터로 풀 수 없는 문제를 양자 정보를 이용해 극복하고, VQA를 이용해 기댓값과 결괏값을 찾아내는 과정을 제시해 인정받았다. 많은 양자 알고리즘이 아직 실용적으로 활용되지 못하고 있는 상황에서 현실적으로 적용할 수 있는 문제를 양자 정보로 해결해 의미 있다.

Q. 앞으로의 계획이 있다면?
강누리 :
전공 수업을 통해 배운 점이 많다. 이광조 교수님의 ‘양자광학’ 수업으로 양자 정보 전반에 폭넓고 깊은 지식을 얻을 수 있었고, 이성훈 교수님의 ‘전산물리’ 수업으로 데이터를 효과적으로 표현하는 방법을 배울 수 있었다. 서울캠퍼스 물리학과의 '양자정보입문'수업도 도움이 됐다. 쌓은 지식을 바탕으로 대학원에 진학해 양자 컴퓨터 오류를 줄이고 신뢰성을 높이는 게 목표다.

이건호 : 교양교육으로 성찰적으로 생각하는 능력을 기르고, 문제를 해결해 미래가치를 창출하는 과정도 배웠다. 세계적인 기업인 ‘구글’이 개발한 양자 컴퓨터도 오류가 발생하는 등 양자 분야에 갈 길이 많이 남았다. 경희대에서 기른 능력으로 연구에 매진해 미래가치를 만드는 사람으로 성장하고 싶다.

이동화 : 경희대에서 학부와 석사과정을 마쳤다. 경희대 덕분에 좋은 연구자로 성장하고 있다. 다른 학생과 마찬가지로 연구에 매진해 양자 기술 상용화와 대중화에 기여하고 싶다. 또한 우리나라가 양자 분야에서 선도적인 역할을 할 수 있도록 연구하고 싶다.

글 김율립 yulrip@khu.ac.kr
사진 정병성 pr@khu.ac.kr

ⓒ 경희대학교 커뮤니케이션센터 communication@khu.ac.kr

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