“양자 컴퓨팅 알고리즘을 활용한 금융 프로그램이 슈퍼컴퓨터를 활용한 솔루션보다 주가를 예측하고 주가 급락 위험을 탐지하는 정확도가 더 높음을 입증했습니다. 특히, 아시아권에선 노르마가 처음 선보여 양자 컴퓨팅 알고리즘 시장을 선도하고 있음을 보여주려고 했습니다.”
정현철 노르마 대표는 독자 개발한 양자 머신 러닝(QLSTM)과 양자 데이터분석(QTDA) 등 핵심 기술을 접목한 주가 예측 프로그램·주가 급락 위험탐지 프로그램 시연회를 ‘퀀텀 코리아 2023’ 부스에서 갖고 이같이 밝혔다. QLSTM은 양자 컴퓨팅을 통한 장단기 메모리 딥러닝 모델을 구현, 주가를 예측한다. QTDA는 양자 컴퓨팅을 통한 위상 데이터 분석 구현으로 특정 기간 내 주가가 큰 폭으로 변동하는 시기를 예측한다.
노르마는 주가 예측 프로그램이 S&P500에 공개된 과거 데이터를 활용, 다가올 미래 주가 변동을 예측하는 과정을 소개했다. 3000일간 축적한 주가 데이터를 토대로 △양자 컴퓨팅 주가 예측 도표 △슈퍼컴퓨팅 주가 예측 도표 △실제 주가 도표를 각각 비교해 양자 머신 러닝(QLSTM)을 활용한 프로그램이 슈퍼컴퓨팅 주가 예측 보다 실제 주가변화와 더욱 유사하다는 점을 증명했다.
정 대표는 “특히, 기존 컴퓨터의 머신 러닝은 빅데이터 기반으로 대량 데이터가 반드시 필요하지만, 양자 머신 러닝은 적은 양의 데이터 입력만으로도 같은 결과를 출력하는 것이 큰 장점”이라고 설명했다.
노르마는 양자 데이터분석(QTDA) 기반의 주가 급락 위험 탐지 프로그램을 활용해 주가 데이터를 분석해 급락 위험 구간을 탐지하는 과정도 시연했다. 특히, 같은 데이터 입력에 대해서 양자 컴퓨팅이 더 빠르게 결과를 출력하는 과정을 소개했다.
정 대표는 “현재 금융기관과 이번에 개발한 양자 컴퓨팅 금융 프로그램을 시범 운영하는 프로젝트를 협의하고 있다”면서 “노르마는 하드웨어인 양자 컴퓨터 대중화에 앞서 양자 알고리즘 상용 서비스 기술 우위를 선점했다”고 강조했다.
안수민 기자 smahn@etnews.com
