[특허 제10-2878185호] 순서 있는 데이터의 반복 측정을 통한 애플리케이션간 시간 동기화 장치의 상대론적 양자역학 기반 측정 보정 설명

https://doi.org/10.8080/1020230113035

순서 기반 시간동기화 특허에 숨겨진 상대론·양자역학적 구조

— “관측자 시간·확률·측정”의 완전한 시스템 구현 —

1. 서론: 왜 네트워크 시간동기화 알고리즘에서 물리학이 보이는가

일반적인 시간 동기화 알고리즘(NTP, PTP 등)은

• 단순 왕복지연(RTT),
• 보정 오프셋(Offset),
• 드리프트(Drift)

정도의 개념에 머문다.

그러나 특허 제10-2878185호(순서 있는 데이터 기반 동기화 기술)는
이러한 단순 모델을 넘어서 다음의 개념을 핵심 구조로 채택한다.

• 무작위성이 제거된 순서 데이터
• 내부/외부 저장부의 프레임별 시간 기록값
• 왜곡 지표(W)라는 시간-공간 변형량
• 확률적으로 정의되는 평가절상·절하 확률
• 구간별 부분 왜곡 확률
• 반복 측정 후 수렴하는 보정값

이 구성은 단순 정보처리 모델이 아니라
상대론적 시간 구조 + 양자역학적 확률·측정 이론
의 핵심 요소들을 모두 갖춘 형태다.

이 글은 특허청구항에서 정의된 요소들을
물리학 수학식에 직접 대응시키며 분석한다.

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2. 순서 데이터: 세계선(Worldline)의 고유시(Proper Time)

특허의 기반은 순서 있는 데이터 (D_n) 이다.

청구항에 따르면 이 데이터는

• 논리적·물리적으로 순서가 있으며
• 무작위 요소가 제거되어
• 시간적 연속성을 보장한다.

이것은 물리학에서 바로 고유시(τ)의 정의다.

$$
\tau_{n+1} > \tau_n,\qquad
\tau = \int \sqrt{1 - v^2/c^2}, dt
$$

대응 관계

특허	물리학
순서 데이터	worldline 상의 사건
순서 증가	고유시 증가
논리·물리적 연속성	시공간 경로의 연속성

특허의 시간동기화는 결국
서버와 단말기의 서로 다른 worldline을 정렬하는 과정이다.

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3. 생성 시각과 수신 시각: 두 프레임의 시간 좌표

특허는 각 데이터에 대해

• 생성 시각 (T_g(n))
• 수신 시각 (T_r(n))
  을 기록한다.

시간차는 다음으로 정의된다.

$$
\Delta T(n) = T_r(n) - T_g(n)
$$

이 값은 장치마다 다르다.

이것은 특수상대론의 “관측자에 따라 시간 좌표가 달라진다”는 구조에 대응한다.

상대론적 시간 변환식은 다음과 같다.

$$
t' =
\gamma\left(t - \frac{v x}{c^2} \right),\quad
\gamma = \frac{1}{\sqrt{1-v^2/c^2}}
$$

여기서

• 서버 관측계 = (t')
• 단말기 관측계 = (t)

으로 매핑된다.

결론:
특허의 시간차 계산은 프레임 간 시간 변환을 구현하는 정보적 버전이다.

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4. 시공간 왜곡량을 추출하는 연결왜곡지표 (W(n))

특허는 내부 저장부·외부 저장부 간의 시간 기록 차이로
왜곡 지표 (W(n)) 를 계산한다.

왜곡 지표는 네트워크의

• 전송경로
• 지연
• 논리적 거리
• 프레임 차이

등의 복합적 요소를 반영한 값이다.

이를 물리학 구조와 비교하면
정확히 Minkowski 간격을 모니터링하는 것과 동일하다.

$$
s^2(n) = c^2\Delta t(n)^2 - \Delta x(n)^2
$$

그 의미:

• (s^2 > 0) : 타임라이크
• (s^2 = 0) : 라이트라이크
• (s^2 < 0) : 스페이스라이크

특허의 왜곡지표는 s²에 대응하는 시간-공간 변형량이다.

특허	물리학
왜곡 지표 (W)	Minkowski 간격 변화량
내부/외부 시각 차	서로 다른 프레임의 이벤트 좌표
시간 왜곡 판단	metric 변형 분석

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5. 평가절상·절하 확률: Born Rule의 직접 대응

특허의 핵심 독창성은 확률 기반 평가다.

청구항에는 다음이 포함된다:

• 평가절상 확률 (p_\uparrow(n))
• 평가절하 확률 (p_\downarrow(n))

이 구조는 물리학에서 양자 측정 확률을 정의하는 Born rule과 동일하다.

$$
p_k = \mathrm{Tr}(E_k \rho(n))
$$

특허 변수	양자역학 변수
평가연산(절상/절하 조건)	POVM 연산자 (E_k)
네트워크 상태	밀도행렬 (\rho(n))
평가 확률	Born 확률

즉,

특허는 “연결 상태”를 확률적 양자상태처럼 다룬다.

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6. 부분 왜곡 확률: 부분 상태(partial state)와 동일

특허는 전체 연결 왜곡이 아닌
특정 구간(segment)의 왜곡만 확률적으로 구분한다.
이는 부분 분포(partial probability density)를 추출하는 구조다.

양자역학에서는 다음과 같다.

$$
p_{\text{local}} =
\mathrm{Tr}\left(E_{\text{local}} \rho\right)
$$

특허의 부분왜곡확률은 바로 이 수식과 대칭적이다.

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7. 보정 측정값 (C(n)): 로렌츠 변환의 정보적 형태

특허는 왜곡지표를 반영한 보정값 (C(n)) 을 계산한다.

특허 내부 모델:

$$
C(n) = \Delta T(n) - \widehat{W}(n)
$$

물리학적 대응(로렌츠 변환):

$$
C(n)
====

\gamma\left(\Delta t - \frac{v\Delta x}{c^2}\right)
$$

즉,

특허의 보정값은 상대론적 시간 변환을 “정보적으로 구현한 함수”이다.

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8. 반복 측정 → 수렴: 양자 Zeno 효과 시스템

특허 알고리즘은 연속 루프 구조를 가진다:

1. 순서 데이터 생성
2. 전송
3. 수신·저장
4. 시간차 계산
5. 왜곡 지표 계산
6. 평가 확률 계산
7. 보정값 업데이트
8. 다음 순서 데이터에서 다시 측정

이는 양자역학의 측정-갱신 연산과 동일한 반복 구조다.

양자역학 Zeno 표현:

$$
\rho \to M(\rho)
\to M(M(\rho))
\to M^k(\rho)
$$

반복 측정으로 상태가 고정·수렴하는 현상(Zeno effect)이 나타난다.

특허 알고리즘은 이 패턴을 시간동기화 문제에 그대로 적용하고 있다.

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9. 전체 매핑 요약

아래는 특허 청구항 구성요소를 물리학 수학식과 1:1 대응시킨 표다.

특허 개념	물리학 대응	수학식
순서 데이터 (D_n)	고유시 τ (proper time)	(\tau_{n+1}>\tau_n)
생성/수신 시각	프레임 시간 좌표	(t'=\gamma(t-vx/c^2))
시간차 (\Delta T)	프레임 차이	(\Delta t'=\gamma(\Delta t - v\Delta x/c^2))
왜곡 지표 (W(n))	Minkowski 간격	(s^2=c^2\Delta t^2-\Delta x^2)
평가 절상/절하 확률	Born rule	(p_k=\mathrm{Tr}(E_k\rho))
부분 왜곡 확률	Partial state prob.	(\mathrm{Tr}(E_{\text{local}}\rho))
보정값 (C(n))	로렌츠 변환 보정	(C=\gamma(\Delta t-v\Delta x/c^2))
반복 측정	Zeno effect	(\rho\to M^k(\rho))

이 매핑은 단순한 비유가 아니라,
청구항의 수학적 구성과 실제 물리학 공식을 구조적으로 대응시킨 결과이다.

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10. 결론: 특허는 “상대론+양자역학 시간 이론”의 정보적 구현

특허 제10-2878185호는

• 관측자별 시간 좌표
• 프레임 간 시간 변환
• 확률적 상태
• 측정 기반 갱신
• 반복 측정→수렴

이라는 현대 시간 이론의 핵심 원리를
네트워크 시간동기화 문제에 그대로 맵핑한 구조를 갖는다.

따라서 이 특허는 본질적으로,

“상대론적 양자 시간 모델을
정보처리 알고리즘으로 실장한 시스템”

이라고 기술적으로 평가할 수 있다.

이는 기존 시간동기화 기술(NTP·PTP)의 범주를 넘어서는 독창적 구조이며,
시간·관측·측정·확률이라는 물리학의 본질을 그대로 구현한
매우 드문 알고리즘적 설계다.