고난도 조합 최적화 문제

1. • 유전체·단백질 서열 분석에는 NP-난해성에 가까운 조합 최적화 문제가 다수 포함됩니다.
   • 동적 프로그래밍 기반 알고리즘을 적용할 때 연산 규모가 기하급수적으로 늘어나는 영역이 많습니다.

양자컴퓨팅의 강점

1. • Grover 기반 서치 등으로, 특정 서열 패턴을 탐색할 때 제곱근 수준의 계산 가속을 이론적으로 기대할 수 있습니다.
   • Genome assembly를 그래프 최적화 문제로 접근하여, 양자 어닐러 또는 게이트 기반 양자 알고리즘으로 해결하는 연구를 진행 중입니다.

빅데이터 처리 시간 단축

1. • 기존에는 수일 걸리던 전장 유전체 규모 서열 분석을 수시간 내로 단축할 가능성이 제시되고 있습니다.
   • 예: 소규모 DNA 서열 정렬 문제에서 양자 알고리즘을 도입해 실증 테스트 성공

서열 정렬(Sequence Alignment)

1. • 페어와이즈/멀티플 서열 정렬은 보통 O(N·M) 시간 복잡도를 가집니다.
   • 양자 알고리즘을 도입하면 Grover 서치 기반으로 속도를 대폭 줄일 수 있다는 연구 결과 보고.

계통수 추론(Phylogenetics)

1. • 여러 생물 종의 유전체·단백질 정보를 비교·분석해 진화 관계를 유추하는 복잡한 문제
   • 양자컴퓨팅의 탐색 효율을 활용해 더 다양한 계통 가설을 빠르게 평가 가능

변이 탐지와 네트워크 생물학

1. • 유전체 조립·돌연변이 식별 등은 대규모 그래프 최적화로 볼 수 있음
   • 고전적 해법 대비 계산 효율 향상, 희귀 변이나 신종 병원체 탐색에도 유용

프로토타입 서열 정렬

1. • IBM Qiskit을 활용해, 짧은 DNA 서열에 대한 Grover 서치 기반 정렬 알고리즘을 프로토타입으로 구현
   • 시뮬레이터와 실제 IBM Quantum 하드웨어(소규모 큐비트)에서 테스트하며 정확도와 성능 검증

소규모 변이 탐지 알고리즘

1. • 특정 염기서열 패턴을 양자 위상플립 오라클로 설정, 변이가 발생한 위치를 위상 추정 기법으로 찾아내는 아이디어
   • Qiskit의 양자-고전 혼합 최적화 루프로 결과 피드백 및 개선

하이브리드 파이프라인 구축

1. • 기존 정렬 파이프라인에 양자 모듈만 추가하는 하이브리드 구조로 설계
   • 비양자 구간과 양자 구간을 유기적으로 결합해 실제 빅데이터 규모로 확장 가능성 검토

응용 알고리즘 개발

1. • 이미 학계에서도 Qiskit을 이용해 서열 정렬 알고리즘을 검증한 사례 존재
   • 자체적인 양자컴퓨팅 응용 알고리즘을 개발·상품화할 수 있음

연산 속도 혁신

정밀도 향상

연구·산업 활용성 극대화

선도적 R&D 역량 확보