미래산업의 중추적인 기술은 다양한 분야에 적용이 될 인공지능(artificial intelligence)이라는데 이견이 없을 것이다. 도로위의 자동차나, 가정에서 사용되는 가전제품, 그리고 공장에서 생산에 이용되는 설비에 이르기까지 이런 기술이 이용되기 위해서는 실현을 위한 소자가 개발되어야 하고 이 소자는 컴퓨터 등의 도움을 받아 최종 선택이라는 종점에 이르러야 한다. 그런데 인공지능이 작동하기 위해서는 관련된 데이터가 충분히 그리고 정확하게 제공 되어야 하는데 이 데이터의 공급은 결국 그 데이터를 만들어 낼 수 있는 측정이라는 절차를 필요로 한다. 그것이 중력이던 자기장이던 전기장이던 아니면 특정 영상이던 간에 이러한 데이터를 제공하기 위해서는 원하는 물리량을 측정할 수 있는 센서를 통해서 가능해진다. 만일 센서에 의해 제공되는 특정한 물리량이 인공지능의 작동을 위해 충분하고 정확하다면 인공지능이 학습을 하기위한 시간은 획기적으로 줄어들 수 있고 따라서 최종선택이라는 종점에 신속하게 이를 수 있게 된다.

이 센서의 성능을 향상시키기 위해서는 센서 소재의 물성을 극대화 하거나 센서의 구조를 바꾸기도 하지만 근본적으로 다른 센싱 방법론을 적용하기도 한다. 이 다른 센싱 방법의 하나가 양자센싱(Quantum Sensing)기술이고 이 기술을 이용한 센서를 양자센서(Quantum Sensor)라고 한다.

양자센서는 근본적으로 양자시스템이 외부의 자극에 대하여 매우 민감한 성질을 이용한다. 양자컴퓨터는 이러한 성질 때문에 양자시스템을 외부 환경으로부터 분리해야 한다. 원자 증기(atomic vapor), 초전도 (superconducting circuit), 리드버그 원자(Rydberg Atom), 그리고 최근 들어서는 다이아몬드 박막의 결함계(NV-center)등 다양한 구성의 양자시스템을 이용하여 측정 대상에 따라 극대화된 기법을 활용하게 된다. 기존의 고전센서에 비하여 획기적으로 늘어난 감도(sensitivity)와 정밀도(precision)를 갖는 양자센서를 다양한 시스템에 적용한다면 다양한 기술과 과학분야에서 혁신적인 발전을 기대할 수 있다.

양자센서의 발전도 사실 양자컴퓨터와 견줄만 하다. 2022년 Inside Quantum Technology 보고서에 따르면 칩스케일 원자시계, 양자중력계의 연평균 마켓성장률은(2022년~2030년) 각각 39.2%, 33.0%로 예상하고 있다.

최근들어 반도체 칩 조차도 전략물자화 하고 있다. 핵심이 되는 양자센서 기술을 보유하고 있지 못한 상황에서 첨단 양자센서가 장착된 제품이 시장에 나오게 된다면, 그 양자센서가 들어있지 않은 제품은 시장에서 살아 남을 수 있을까? 학⦁연이 기술을 개발하고 그곳에서 배출된 인력들이 그 기술을 활용 스타트업을 운영하는 양자센서기술의 생태계를 구축해야만 한다. 적어도 몇 개의 분야에서 세계최고의 양자센서 기술을 보유하는 것이 바람직 해 보인다.

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