본 논문은 방위 작전, 에너지 관리, 사이버 보안, 항공우주 제어 등 미션 크리티컬(MC) 시스템에서 요구되는 신뢰성, 결정성, 낮은 지연 시간을 충족하기 위한 양자 인공지능(QAI)의 가능성을 탐구한다. 고전적인 머신 러닝 모델의 한계를 극복하기 위해, 양자 컴퓨팅과 머신 러닝을 융합한 QAI의 핵심 메커니즘, 알고리즘 원리, 그리고 주요 응용 분야를 분석한다. 또한, QAI의 산업적 배치, 양자 자원 관리, 일정 관리 모델을 제시하고, 훈련 가능성, 데이터 접근, 하드웨어 제약, 적대적 QAI 등의 과제를 논의하며, 해석 가능하고 확장 가능하며, 하드웨어 구현이 가능한 QAI 모델 개발을 위한 미래 연구 방향을 제시한다.
