아주대 "2단계 양자시스템 기반 물리적 난수 발생기 개발"
(수원=연합뉴스) 김솔 기자 = 아주대는 '2단계 양자 시스템'을 활용해 기존 모델보다 안정적으로 작동하는 물리적 난수(亂數) 발생 장치를 개발했다고 4일 밝혔다.
![연구 개요도 [아주대 제공. 재판매 및 DB 금지]](https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/04/yonhap/20250804112142061ooxz.jpg)
난수란 정해진 범위 내에서 다음에 나올 수를 예측할 수 없도록 무작위로 만들어진 수를 뜻한다.
난수 발생기는 난수를 생성하는 장치인데, 최근 인공지능 머신러닝을 위한 빅데이터 학습 분야에서 필수적인 역할을 하고 있다.
소프트웨어 기반의 난수 발생 장치와 달리 물리적 구조의 난수 발생기는 난수 예측 또는 해킹이 불가능해 더 높은 수준의 보안과 신뢰도를 보장한다.
다만 물리적 난수발생기는 외부 환경에 영향을 받는 전하 트랩핑(반도체 소자에서 전하가 특정 위치에 갇히는 원리) 현상을 토대로 해, 작동 과정에서의 안정성이 비교적 낮다는 한계가 있었다.
이에 이형우 아주대 물리학과·대학원 에너지시스템학과 교수는 가천대, 인하대, 미국 사우스다코타 광산기술대학, 한국과학기술원(KAIST) 연구팀과 물리적 난수 발생기의 안정성을 개선하기 위한 방안을 고안했다.
공동 연구팀은 각 원자가 정해진 자리를 이탈하며 발생하는 결함이 발생할 때, 2가지 종류의 결함을 의도적으로 공존시켜 상호작용을 유도했다고 밝혔다.
이 같은 2단계 양자시스템, 즉 TLQS(Two-Level Quantum System)를 통해 작동하는 물리적 난수 발생기는 각각 분리된 전류의 변동을 유도했다고 부연했다.
그 결과 실온에서 169초 이상 전류의 형태가 안정적으로 유지됐으며, 기기가 1년 이상 정상 동작하는 것을 확인했다고 설명했다.
또 이 과정에서 생성한 난수 데이터를 흐릿한 사진을 또렷하게 복원하는 인공지능 기술인 '이미지 초해상도(VDSR) 신경망' 학습에 적용해 학습의 효율을 이전보다 개선했다고 전했다.
이번 연구 결과는 '네이처 커뮤니케이션즈'(Nature Communications) 지난달 호에 게재됐다.
sol@yna.co.kr
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