QSIMpost-Opt

양자키분배(QKD)는 송수신자가 양자 광자를 주고받아 도청 불가능한 암호키를 공유하는 최첨단 보안 기술입니다. 그러나 광자로 받은 *원시 키 신호(raw key)*는 오류 정정, 개인정보 유출량 보정 등의 복잡한 후처리(Post-Processing)를 거쳐야 최종 암호키가 됩니다.

이 과정에서 디테일한 매개변수 튜닝(예: 디코이 비율, 탐지기 노이즈 임계값, 프로토콜 설정 등)이 필요한데, 각 QKD 장비·환경마다 최적값이 달라 전문가들이 몇 주씩 수작업으로 조정하는 상황이었습니다. 만약 잘못 튜닝하면 키 생산 속도가 크게 떨어지거나 보안에 빈틈이 생길 우려가 있고, 기업이 전문지식 없이 QKD를 도입하기 어렵다는 장애가 되었습니다.

개선하려면 기밀한 장비 설계 데이터를 외부 컨설턴트에게 공유해야 하는데 보안상 찜찜했습니다. 즉, QKD 상용화의 막바지 단계인 후처리 최적화에 시간·비용이 과다 소모되는 문제가 있었습니다.

QSIMpost-Opt는 AI/머신러닝으로 QKD 후처리를 자동화합니다. 이 라이브러리를 기존 QKD 장비 소프트웨어에 플러그인 형태로 추가하면, 알고리즘이 장비의 실제 동작 데이터를 실시간 학습하여 환경과 디바이스 특성에 맞는 최적의 후처리 파이프라인 파라미터를 설정해줍니다.

예를 들어 광자 검출기의 노이즈 수준이나 채널 손실에 따라 디코이 신호 비율 등을 스스로 조정해 가장 효율적으로 안전키를 추출합니다. 또한 다양한 QKD 프로토콜(BB84, etc)을 지원해 다양한 시스템에 바로 적용할 수 있고, 내장된 공격 시뮬레이션으로 설정이 보안 기준을 충족하는지 검증하면서 튜닝하기 때문에 안전성도 담보됩니다.

그 결과, 고객은 외부 전문가 없이도 최대 길이의 안전키를 뽑아내며, 개발 기간과 비용을 75% 이상 단축할 수 있었습니다. 중요한 건 이 과정에서 장비 설정 데이터가 외부로 유출되지 않고 로컬 AI가 처리하므로 민감한 파라미터도 사내에서 보호할 수 있다는 점입니다.

한마디로, QSIMpost-Opt는 QKD의 골치 아픈 마지막 단추를 AI가 알아서 끼워줘, 양자암호 인프라 구축을 쉽고 빠르고 안전하게 만드는 획기적인 솔루션입니다.

QKD 시스템을 구축·운영하는 기관이 고객입니다. 대표적으로 통신사나 인터넷 백본사업자가 장거리 양자암호망을 구축할 때, 이 소프트웨어로 키 생산량을 극대화할 수 있습니다.

또한 국방/정부 보안기관(B2G)이 QKD를 도입할 때도 외부 노하우 없이 자체 최적화가 가능하므로 중요 고객층입니다. QKD 장비 제조사들이 자사 제품에 번들로 제공하여 부가가치를 높일 수도 있습니다(B2B2B 형태).

현재로선 일반 기업(B2B) 중 금융기관이나 데이터센터 등이 QKD를 시험적용하는 단계라서, 이들이 QKD 도입 시 함께 구매할 가능성이 있습니다. 요컨대 B2B/B2G 영역의 고도 보안 네트워크 구축자들이 주 타겟입니다.

이 솔루션은 양자암호통신 시장의 성장에 직접 연동됩니다. 현재 QKD 시장은 초기이지만 각국에서 인프라 투자가 늘고 있어 향후 확대 가능성이 큽니다.

QSIMpost-Opt는 특정 하드웨어에 종속되지 않고 범용 소프트웨어라, 전 세계 다양한 QKD 시스템에 적용 scalable 합니다. 또한 원리를 응용해 향후 양자랜덤수발생기 튜닝이나 양자센서 신호처리 등 다른 양자기술 후처리에도 확장할 여지가 있습니다.

규제 측면에서는 국가별 암호기술 수출통제 정도만 유의하면 되며, 한국 기업이지만 글로벌 시장 (유럽,북미 등)에 라이선싱 충분히 가능합니다. 다만 여전히 양자통신이라는 한정된 분야이므로, 일반 IT 시장처럼 폭넓게 쓰이는 제품이 되긴 어렵습니다. 대신 관련 업계 표준으로 자리잡을 경우 이 분야 필수 모듈로 지속적인 수요를 얻을 것입니다.

CES 2026 혁신상 AI 부문 수상은, AI를 활용해 난해한 양자기술 문제를 해결한 점을 높이 산 결과입니다. 양자컴퓨팅/통신 업계에서는 *"QKD 운용 최대 난제를 풀었다"*며 기대가 큽니다.

전문가들은 기존에 몇 주 걸리던 튜닝을 자동화한 데 놀라워하며, 한 사용 사례로 *"최적화 후 키 처리량이 크게 증가했다"*는 성과에 주목했습니다. 일반 IT 매체에서는 이 기술을 다소 이해하기 어렵지만, *"보안분야의 특수 AI 활용 사례"*로 소개하며 혁신상 수상을 전했습니다.

기술 완성도는 이미 한국 등지의 테스트베드에서 검증된 것으로 알려져, 발표 내용이 실체를 잘 반영하고 있습니다. 시장 기대치는 양자보안 인프라 확대와 궤를 같이합니다.

다만 극히 전문 영역이라 대중적 관심은 낮아 저평가될 우려가 있고, 이를 개발한 스타트업 역시 업계 관계자 외엔 많이 알려지지 않은 상태입니다. 그러나 정작 필요한 통신사·정부 기관들은 깊은 관심을 보이고 있어, 실제 수익화에는 긍정적입니다. 과대평가 요소 없이 "알 사람들은 확실히 인정하는" 솔루션이라는 평입니다.