고전-양자 융합 머신러닝 방법론을 이용한 양자정보과학기술 연구

양자정보과학이란 20세기 양자물리학과 정보과학이 융합되면서 생긴 분야로 양자컴퓨터 소재실험, 양자 얽힘 전송 장치 제작 등 정보이론과 양자역학을 포함한 실험적인 주제들을 연구하는 분야를 말한다. 구글과 IBM에서 개발하고 있는 양자컴퓨터가 대표적이다. 양자정보과학기술은 양자역학을 기반으로 지금까지의 디지털 정보 처리 기술의 패러다임을 변화시키는 혁신적인 기술로 큰 기대를 받고 있다.

 

양자정보과학 연구가 가속화됨에 따라 양자물리학과 머신러닝 이론을 융합한 양자머신러닝이 양자정보과학 부문에 새로운 연구분야의 하나로 확립되었다. 본 호 1부에서는 양자머신러닝을 활용한 연구들을 소개한다. 고전-양자 융합 머신러닝을 통한 양자알고리즘 개발에 대한 연구와 양자통신과 양자컴퓨팅에 활용되는 정보 단위인 큐빗의 상태를 정밀하게 평가하고 측정할 수 있는 머신러닝 기술에 대한 내용을 다룬다.

 

양자정보과학이 경제, 국가 안보, 정보통신산업 그리고 나아가 미래 과학기술 발전의 판도를 바꿀 게임 체인저로 여겨짐에 따라, 최근 양자정보과학에 대해 세계 각국은 대규모 투자와 기술개발을 하고 있다. 우리나라도 중장기 적인 전략 수립과 과감한 투자를 통해 양자과학기술에서의 선도적 역할을 할 수 있기를 기대해 본다.

 

인공지능 및 입체영상 시각화 기술을 이용한 첨단 영상유도수술(IGS, Image-Guided Surgery)

 

의료영상의 점진적인 발달로 3차원의 영상정보를 획득할 수 있게 되어 그동안 의사의 의학적 지식과 의료경험에만 의존하던 방식에 비해 질병을 더 정확하게 진단할 수 있게 되었다. 뿐만 아니라 이를 활용한 영상유도수술이 가능해짐으로써 수술의 통증과 합병증을 줄일 수 있게 되었다. 임상철(2015) 논문에 따르면, 1993년 독일에서 212명을 대상으로 비과영역의 영상유도수술을 시행한 결과, 종양, 과거 수술 및 출혈로 인해 외과적 표지자가 불확실한 경우 해당 수술이 유용하였으며 합병증 발생률을 2% 정도 낮추었다고 한다.

 

영상유도수술은 의료영상 데이터와 시각화 도구를 활용하여 수술하는 방법으로 환자의 해부학적 3D 영상자료와 환자를 일치시켜 실시간으로 수술 부위를 3D 영상으로 확인하면서 수술하는 것을 의미한다. 맨눈으로 확인하기 어려운 병변의 위치와 수술 부위를 정확하게 볼 수 있어 수술의 정확도를 높일 수 있으며 수술 시 절개부위를 최소화할 수 있고, 수술 후 합병증 발생 비율을 낮출 수 있다.

 

첨단 과학기술, 의료장비와 더불어 입체영상 기술의 발전은 현대 의학에 큰 변화를 일으키고 있다. 본 호 2부에서는 전통적인 의료영상을 비롯하여 인공지능 및 3D 입체영상 시각화 기술을 적용한 영상유도수술, 증강현실 기반 영상유도수술 기술 그리고 차세대 의료영상 시각화 기술의 동향을 소개한다.