완벽한 정보 저장의 기술적 결함

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KISTI 미리안 글로벌동향브리핑 2015-01-19




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정보는 결코 완벽하게 저장될 수 없다. CD나 하드 디스크 드라이브, 또는 파피루스 조각이든 간에, 기술적 결함은 정보를 오랜 시간 보존하는데 제약을 주는 노이즈(noise)를 창출한다. 그리고 만약 당신이 무결함의 완벽한 저장 매체를 가지고 있다 하더라도, 빅뱅(Big Bang) 이후, 우주의 진화를 지배하는 물리의 법칙으로 말미암아, 정보 저장에는 근본적인 한계가 여전히 존재한다. 그러나 이러한 근본적인 한계는 아직 명확하지 않다. New Journal of Physics에 발표된 새로운 논문에서, 이탈리아의 카메리노 대학(University of Camerino)과 INFN의 Roberto Pierini와 Stefano Mancini, 그리고 미국 루이지애나 주립 대학(Louisiana State University)의 Mark M. Wilde는 문자 그대로 우주적 규모에서 정보 저장의 근본적인 한계들에 대한 연구를 수행했다.

구체적으로, 연구진은 특정 정보 매체의 기술적 결함이 아닌, 오직 물리적 법칙으로부터 오는 한계를 가지고, 주어진 정보량이 처음부터 끝까지 얼마나 잘 보존될 수 있는지를 알고자 원했다. “비록 이것이 비현실적으로 나타날 수 있지만, 우리에게 이러한 목표를 고려하도록 이끈 동기는 정보 처리에서의 궁극적 한계 발견에 있었다”고 Mancini가 말했다. “무엇보다도, 우리는 시공간 역학이 어떻게 정보 저장에 영향을 미치는지를 알고자 노력했다”고 그는 덧붙였다. 이를 위하여, 연구진은 로버트슨-워커-계량(Robertson-Walker metric)에 의해 설명된, 본질적으로 시공간 그 자체인 “채널(channel)”을 통한 정보 전송을 모델화하였다. 그들의 모델은 우주 팽창으로서의 물질(특히, 스핀-1/2 입자)의 양자 상태를 고려함으로써, 일반 상대성 이론과 양자 정보를 결합하여 이루어졌다. 이 모델에서, 우주의 진화는 양자 통신의 맥락에서 노이즈를 창출하고, 이는 마치 진폭 감쇠 채널(amplitude damping channel)과 같은 행동을 한다.

루이지애나 주립 대학의 Mark M. Wilde는 기사에 첨부된 비디오에서 정보 보존에 관한 그의 연구를 설명하고 있다. 그의 논문은 New Journal of Physics에 발표되었다. 물리학자들의 주요 결과는 우주 팽창이 가속할수록, 정보는 덜 보존된다는 것이다. 팽창하는 우주와 정보 보존에 관한 이러한 “문제”를 처리하기 위하여, 연구진은 수십억 년에 이르는 팽창의 시간 동안, 가능한 많은 정보를 보존하기 위한 전략을 연구했다. 이를 위하여, 연구진은 통신-이론적 패러다임(communication-theoretic paradigm)을 사용하였는데, 이는 정보가 우주 진화의 초기에 암호화(encoding)되고, 진화의 마지막에 해독(decoding)됨을 의미한다. 이 모델은 과학자들로 하여금 고전적, 그리고 양자 정보 모두를 보존하는 전략을 개발토록 하였고, 이를 위해선, 다른 정보 기술의 사용과 이에 따른 균형이 필요하다. 따라서 얼마나 많은 정보가 처음부터 끝까지 보존될 수 있는지에 대한 처음 질문에 답하자면, “그리 많지 않다”가 될 것이라고 연구진은 제시했다. “대부분의 경우(입자가 정지하거나, 또는 빠르게 움직이는 경우를 제외), 시공간 역학의 영향은 크다. 따라서 적은 정보는 보존될 수 있다. 그러나 정량적 대답은 좀 더 정확한 우주의 진화 모델을 사용함으로써 제공될 수 있을 것이다. 이는 미래의 연구를 위해 남겨질 것”이라고 Mancini가 말했다.

이러한 작업을 수행할 수 있는 흥미로운 미래의 작업 노선이 여러 가지 있을 수 있다. 예를 들어, 우주 진화 동안, 여러 경우에서 측정을 교정하는 것은 저장된 정보의 저하를 줄일 수 있다. 좀 더 추론적으로 말하면, 미래 연구는 웜홀(wormholes)로 좀 더 알려진 아인슈타인-로젠 브리지(Einstein-Rosen bridges)에서 통신을 지원하는 얽힘과 더불어, 심지어는 우주의 다른 시대 간의 얽힘에도 초점을 맞출 것이다. 이 연구는 암흑 에너지와 우주의 진화를 전반적으로 이해하는데 의미를 두고 있다.

(그림) 정보가 시공간을 통해 이동하면서 보이는 투과율(n)과 모멘텀(k)을 함수로 보여주고 있다.
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