배종옥, 임준묵,

Vol. 35, No. 4, pp. 795-813, 8월. 2025
10.13089/JKIISC.2025.35.4.795, Full Text:
Keywords: Quantum Computing, Qiskit Aer, KoBERT, Text Classification, Converged Security
Abstract

본 연구는 융합보안 텍스트 분류에서 양자 컴퓨팅 시뮬레이터 Qiskit Aer의 적용 가능성을 탐색하고, 베이스라인 모델인 KoBERT와 비교 분석했다. 융합보안 데이터셋 12,102개를 5개 보안 레벨로 분류하는 실험에서 학습데이터 10,000개, 테스트 데이터 2,102개, 배치크기 100, 2에 포크 조건으로 평가한 결과, KoBERT가 95.43%, Qiskit Aer가 92.63%의 정확도를 달성하였다. 그러나 동일 정보량 조건(8차원)에서는 Qiskit Aer(91.2%)가차원 축소된 KoBERT(89.3%)보다 우수한 성능을 보여 양자 알고리즘의 특성 표현 능력을 입증하였다. Qiskit Aer는 8차원 명시적 특성 벡터와 양자 상태 인코딩을 통해 높은 해석 가능성과 학습시간 효율성(4.45배빠름)을제공했으며 High 레벨에서 95% 정밀도로 특정 보안 위협 패턴 인식에 강점을 보였다. 본 연구는 양자 컴퓨팅기술이 융합보안 텍스트 분류 분야에서 경쟁력 있는 성능을 보일 수 있음을 실증한 탐색적 연구로서 의의가 있다.

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