[양자와 보안] SKT, EU와 협력해 차세대 양자암호 기술 개발

양자암호 통신 분야 ‘호라이즌 유럽’ 과제 수주… 아시아 민간기업 최초
양자·AI 기술 결합, 광집적회로 기술 기반으로 양자암호 통신 저변 확대
그리스·오스트리아·독일·한국 공동 R&D 수행

[보안뉴스 한세희 기자] SK텔레콤(대표 정재헌)은 유럽연합(EU) 대규모 연구기금 ‘호라이즌 유럽’(Horizon Europe)의 차세대 양자암호 기술 개발 과제를 수주했다고 9일 밝혔다. 이 과제는 유럽 3개국과 공동 협력하는 다국가 프로젝트로, 향후 3년 동안 진행된다.

호라이즌은 EU가 운영하는 대표적 연구기금으로, 규모는 약 955억 유로(약 170조 원)에 이른다. 우리나라는 지난해 7월 아시아 국가 최초로 준회원국으로 가입해 유럽에서 직접 예산을 지원받을 수 있게 됐다. SKT는 양자암호 분야 전문성을 바탕으로 아시아 민간 기업으로는 최초로 연구비를 지원받는 기회를 얻었다.

이번 과제는 통신 보안 강화를 위해 차세대 ‘QPIC-AI’(Quantum Photonic Integrated Circuit-AI) 기반 양자키분배(QKD) 시스템 구현 및 실증을 목표로 한다.

QKD는 양자 역학 특성을 기반으로 신호를 주고받는 양쪽에서 동시에 양자 암호키를 생성 및 분배하는 기술이다. 제3자가 중간에서 가로채면 양자의 물리적 상태가 변하기 때문에 원칙적으로 해킹이 불가능하다.

그러나 현재 QKD 시스템은 보급에 한계가 있다. 단일 광자 광원·간섭계 등 정밀 광학 부품들을 각각 개별 장비 형태로 조립·정렬해야 해 시스템이 크고 무거우며, 구축 비용이 크다. QKD 시스템의 소형화와 구축 비용 절감은 양자암호 통신 시장 확대의 핵심 과제로 꼽혀 왔다.

이번 과제에서 SKT가 개발하는 QPIC-AI는 이 문제를 두 가지 방식으로 동시에 해결하는 기술이다.

여러 장비가 필요했던 광학 부품들을 반도체 공정에 쓰이는 광자집적회로 기술(PIC)로 하나의 칩에 집약해 시스템을 대폭 소형화한다. 스마트폰 카메라 모듈이 과거의 카메라 전체를 칩 하나로 압축했듯, 대형 광학 장비를 칩 한 장으로 대체한다는 목표다.

또 임베디드 AI를 탑재해 온도·진동 등 외부 환경 변화로 흔들리는 광학 상태를 실시간 감지·보정해 QKD 시스템의 안정성을 높인다.

반도체 공정을 통해 대량 생산이 가능해지면 단가가 낮아지고, 전력 소비도 줄어들어 운용 비용도 함께 절감된다. 주로 국방·금융 등 일부 분야에 한정됐던 QKD 기술을 다른 영역으로 확산할 기반이 된다.

이번 프로젝트엔 그리스 국립과학연구센터(NCSRD), 오스트리아 기술연구원(AIT), 독일 반도체 스타트업 시노게이트UG 등 유럽 3개국 기관과 기업도 참여한다.

NCSRD가 과제를 총괄하며 QKD 광학계 제어용 AI를 개발하고, AIT는 키 관리 시스템 개발, 시노게이트 UG는 AI 기능 로직 설계를 맡는다. SKT는 PIC 기반 QKD 시스템 개발, AI 기능 적용과 QKD 테스트베드 구축·검증을 담당하고, ETRI가 PIC 기반 QKD 송신부 및 수신부 광학계 칩 개발을 담당한다.

유럽 국가와 공동 연구를 통해 국제 표준화에도 기여할 것으로 기대된다. 서로 다른 양자암호 기술 인증 기준을 가진 한국과 유럽이 이번 연구를 통해 국가 간 차이를 분석한 보고서를 작성함으로써 추후 국제 표준화 기구들의 인증 기준을 통합하는 징검다리가 되리란 전망된다.

류탁기 SKT 네트워크기술담당은 “ SKT는 PIC기술과 AI 기술을 접목한 차세대 QKD 시스템 개발을 통해 글로벌 양자암호 통신 시장에서 선도적 입지를 강화할 것”이라며 “다국적 협력으로 얻은 경험과 성과는 향후 국내 양자 기술 발전에도 크게 기여할 것으로 기대한다”고 밝혔다.

[한세희 기자(hahn@boannews.com)]

AI 및 AI 보안 솔루션이 보안 인력의 업무에 어떤 식으로 영향을 미칠것이라고 생각하시나요
	부족한 인력 보충: 만성적인 인력 부족 문제를 해결하는 보완재 역할을 하고 있다(100% 대체는 불가)
	업무 영역의 분리: AI는 대량 데이터 처리를, 전문가는 고도의 전략적 판단을 맡는 등 역할이 완전히 다르다
	업무 총량의 전이: 단순 업무는 줄었으나, AI 모델 관리·검증 등 새로운 형태의 운영 업무가 발생해 전체 업무량은 비슷하다
	인력 대체 가능: 단순 반복 업무를 넘어 분석/판단 영역까지 대체하여 인력을 줄일 수 있다
	신뢰도 부족: 아직은 AI의 오탐이나 환각(Hallucination) 우려로 인해 사람이 일일이 재검토해야 하므로 실질적인 도움은 적다