Translate

2020년 2월 29일 토요일

라이다(LiDAR)가 밝혀낸 고대 마야 문명의 고속도로


(The road, part of which is seen from above in this image, may have been created as two great ancient powers prepared to square off against one another. Credit; Traci Ardren/University of Miami)

(A LiDAR image of downtown Yaxuná, showing the locations of houses, platforms and large pyramids that are normally obscured by vegetation. Credit: Traci Ardren and Dominique Meyer/University of Miami)


 고고학자들이 공중 라이다 (LiDAR) 관측을 통해 고대 마야 도시의 도로 네트워크를 확인했습니다. 라이다는 레이저 펄스를 쏘고 반사되어 돌아오는 시간을 측정하여 반사체의 위치좌표를 측정하는 레이다 시스템으로 최근에는 자율 주행차의 눈 역할을 해서 잘 알려져 있습니다. 물론 라이더는 지형을 측정하는데 유용하게 사용될 수 있어 일찍부터 항공기에 탑재되어 지상을 관측했습니다. 


 마이애미 대학의 트라치 아드렌 교수(Traci Ardren, an archaeologist and professor of anthropology at the University of Miami)를 비롯한 연구팀은 1300년전 마야 문명 고전기의 강력한 도시 국가 중 하나인 코뱌 (Cobá)에서 멕시코 유카탄 반도의 작은 도시인 야슈냐 (Yaxuná)까지 연결된 100km 길이의 도로를 찾아냈습니다. 이 도로는 폭이 8m에 달하며 표면에는 흰색 돌로 포장되어 있었던 것으로 보입니다. 지금은 도로의 일부만 남아 있고 그나마도 정글에 가려져 있지만, 라이다를 통해 가려진 도로를 찾아낼 수 있습니다. 


 이 도로를 건설하라고 지시한 것은 아마도 코뱌의 전사 여왕인 K’awiil Ajaw으로 생각됩니다. 서기 600-700년 사이 고대 마야 도시 국가들은 서로 경쟁 상태였는데, 이 도로가 건설된 이유는 역시 유카탄 반도에서 매우 강력한 도시 국가로 팽창을 거듭하던 치첸 이차 (Chichén Itzá)를 견제하고 유카탄 반도에서 코뱌의 세력을 유지하기 위한 목적으로 보입니다. 그러나 도로는 그 자체가 목적이 아니라 도로 주변 지역과 교류를 할 때 의미가 있습니다. 


 라이다 항공 이미지는 이 도로 주변에서 8130개의 구조물을 확인했는데, 2900개의 올림픽 규격 수영장을 채울 수 있을 정도의 구조물이 있었습니다. 고속도로에 국도나 지방도로가 연결된 것처럼 Sacbe 1 (White Road 1)이라고 명명된 주 도로 주변에는 복잡한 도로 네트워크가 형성되어 있었습니다. 이 시기에 이미 상당한 수준의 경제 네트워크가 형성되었음을 보여주는 증거입니다. 


 이런 걸 보면 우리 나라에서도 항공 라이다나 레이더 이미지를 이용하면 상당한 내용이 나올 듯 한데, 그런 연구가 얼마나 진행됐는지 궁금합니다. 



  참고 




연소 대신 폭발? RDE 엔진 개발을 돕는 컴퓨터 모델링


(The researchers developed an experimental rotating detonation engine where they could control different parameters, such as the size of the gap between the cylinders. Credit: James Koch/University of Washington)


 워싱턴 대학의 연구팀이  Rotational Detonation Engine (RDE)이라는 독특한 형태의 로켓 엔진을 좀 더 실용적으로 만들 수 있는 수학적 모델을 개발했습니다. RDE는 2차 대전 당시 사용된 V1 로켓의 펄스 제트 엔진과 비슷한 펄스 로켓 엔진입니다. 다만 단순한 덕트 형태가 아니라 원형 실린더 사이에 연료를 흘려보낸 후 글자 그대로 폭발시켜 추력을 얻는 독특한 개념입니다. 


 기술적인 관점에서 보면 폭발보다 고온 고압 환경에서 연소를 지속적으로 유지하는 일이 사실 더 힘들기 때문에 RDE가 더 간단한 대안입니다. 하지만 폭발은 연소에 비해 예측이 힘들어 엔진을 제어하기 어렵습니다. 따라서 RDE는 실용적으로 사용되지는 못하고 연구 단계를 벗어나지 못하고 있습니다. 


 워싱턴 대학의 제임스 코흐 (James Koch, a UW doctoral student in aeronautics and astronautics)가 이끄는 연구팀은 실험용 RDE 엔진을 개발한 후 초당 24만 프레임의 초고속 카메라로 0.5초 간 폭발 과정을 촬영해 컴퓨터 모델링에 필요한 데이터를 수집했습니다. 그리고 이를 통해 폭발 과정을 효과적으로 예측하고 통제하는 모델을 개발했습니다. 



(동영상) 


 물론 실제 RDE 엔진이 실용화되는 것은 가능하다고 하더라도 아직은 미래의 일입니다. 아무튼 개념이 과거 나왔던 핵폭발을 이용한 로켓 엔진 (?)과 흡사해 재미있는 개념이라고 생각합니다. 


 참고 



마이크로웨이브로 지열 발전을 개발한다?


(Paul Woskov of MIT holds water-cooling lines leading to a test chamber, and a sample of rock with a hole made by a beam from a gyrotron. Photo: Paul Rivenberg/MIT)


 지구 내부의 열 에너지는 대륙을 움직이고 화산 분출이나 지진 같은 지질 활동의 원동력이 됩니다. 만약 이 에너지의 0.1% 만 꺼내 쓸 수 있다면 인류가 200만년 간 사용할 수 있는 에너지를 확보할 수 있습니다. 하지만 지열 에너지는 사실 신재생에너지 가운데서 보급이 더딘 편입니다. 자연스럽게 분출되는 온천이나 화산 지대가 아닌 이상 드릴로 땅을 뚫어 에너지를 꺼내는 과정이 쉽지 않기 때문입니다. 여기에 지진을 유발할 수 있다는 점도 문제입니다.


 그런데 드릴 대신 마이크로웨이브를 이용해 땅을 뚫고 지열 에너지를 꺼내려는 시도가 있습니다. 이 기술은 2008년 MIT의 폴 우스코프(Paul Woskov, a senior research engineer at MIT’s Plasma Science and Fusion Center)와 그 동료들이 개발한 자이로트론 (gyrotron)이 그것입니다. 이들은 30-300GHz 주파수를 이용한 10KW급 자이로트론을 개발했습니다. 이후 연구팀은 알타록(AltaRock)이라는 스트타업에서 이 기술의 상업화를 시도하고 있습니다. 최근 알타록은 미국 에너지부의 Advanced Research Projects Agency–Energy (ARPA-E)에서 390만 달러의 자금을 지원받았습니다. 


 기본적으로 지열은 깊이 파고 들어갈수록 높아집니다. 하지만 현재 상업화된 지열 발전은 대부분 깊이가 깊아봐야 3km 이내가 대부분입니다. 따라서 온도차가 크지 않아 발전 효율이 떨어집니다. 그 이상 드릴로 땅을 뚫을 경우 비용도 많이 듭니다. 그리고 그보다 얕은 깊이까지 뚫더라도 시추 과정에서 주변 지층에 영향을 미쳐 지진이나 지하수 오염 문제를 유발할 수 있습니다. 


 자이로트론의 장점은 드릴이 아니라 암석을 증발시켜 구멍을 뚫기 때문에 훨씬 깊이 뚤을 수 있으며 주변에 미치는 영향이 적다는 것입니다. 적어도 연구팀에 의하면 그렇습니다. 앞으로 알타록의 연구팀은 MW 급 자이로트론을 개발하기 위해 오크릿지 연구소의 국가 연구 시설을 이용할 계획입니다. 이들의 목표는 10-20km 까지 구멍을 뚫어 지구 내부의 열을 더 효과적으로 추출하는 것입니다. 


 다만 이 계획이 실제로 성공한다고 해도 과연 지진이 없을지는 검증이 필요하다고 생각합니다. 우리 나라 역시 지열 발전을 시도하다가 지진 문제가 생겨 중단했는데, 과연 괜찮을까 하는 생각이 듭니다. 아무튼 마이크로웨이브를 이용해서 암석에 구멍을 뚫을 수 있다면 반드시 지열 발전이 아니라도 여러 영역에서 응용 가능성이 있을 것으로 생각합니다. 지열 발전의 타당성은 그렇다쳐도 기술은 흥미롭습니다. 


 참고 


2020년 2월 28일 금요일

시간을 거슬러 올라가는 메인보드 - 2020년에 출시된 H61 칩셋 메인보드 등장




(출처: 바이오스타)


 바이오스타가 2011년에 출시된 샌드브릿지 CPU를 지원할 수 있는 새로운 메인보드를 출시했습니다. Biostar H61MHV2는 이름처럼 H61 칩셋을 사용한 미니 ITX 규격 메인보드로 소켓 1155를 지원합니다. PCIe 3.0 x16 슬롯 및 DDR3를 지원하며 당연히 이 시기 만들어진 칩셋 답게 SATA2 및 USB 2.0 정도만 지원합니다. 당시에도 고가형 메인보드에는 SATA3나 USB 3.0이 탑재되었지만 H61은 저가 제품을 위한 칩셋입니다. 


 이런 제품이 요즘 시대에도 나오는 것은 그만큼 수요가 있기 때문입니다. 구형 CPU와 메모리를 사용하고 있다가 갑자기 메인보드가 사망하는 경우 (통상 CPU와 메모리는 수명이 더 긴 편) 이런 제품이 없다면 중고밖에 사용할 수 없습니다. 사실 H61 메인보드는 작년에도 새제품이 출시되고 있는데, 그만큼 2/3세대 코어 프로세서 (샌디브릿지, 아이비브릿지)가 많이 팔렸다는 증거입니다. 




 사실 이 때 등장한 샌디브릿지와 아이비브릿지가 꽤 명작이라 지금도 고성능 작업을 자주 하지 않는다면 그럭저럭 사용이 가능합니다. 샌디브릿지를 오래 사용한 입장에서 보면 괜찮은 물건 같습니다. 


 참고 



자신의 몸을 지키기 위해 먹이로 부터 독을 얻는 독사


(A juvenile Rhabdophis tigrinus “keelback” snake from the Japanese island of Ishima, takes a defense posture. Utah State University herpetologist Alan Savitzky and colleagues document an evolutionary example of adaptation in the reptiles to compensate for the absence of defensive compounds following a shift to a new class of prey. Credit: Alan Savitzky)


 유혈목이 (Rhabdophis)는 우리나라와 일본을 비롯한 아시아 지역에서 흔히 볼 수 있는 독사로 독니 뿐 아니라 목과 몸통 주변에도 독샘을 지니고 있습니다. 몸 표면에 있는 독은 천적에서 방어하기 위한 목적으로 잘 모르고 이 뱀을 잡아먹는 경우 독에 감염되게 됩니다. 그런데 흥미롭게도 몸을 방어하는 독은 뱀이 직접 만드는게 아니라는 사실이 밝혀졌습니다. 


 유타 주립대학의 앨런 사비츠키(Utah State University herpetologist Alan Savitzky)와 동료들은 국제 과학자 그룹과 함께 일부 유혈목이속 뱀만 몸에 독을 품은 이유를 밝혀냈습니다. 연구팀에 따르면 이 독은 뱀이 스스로 만든 것이 아니라 주된 먹이인 두꺼비에서 추출한 것입니다. 두꺼비 역시 자신의 몸을 방어하기 위한 독을 지니고 있는데, 뱀은 이를 피부에 있는 독샘에 모았다가 분비하는 것입니다. 어차피 자신이 먹은 독도 해결해야 하고 몸도 지킬 겸 겸사 겸사 독을 활용하는 것으로 보입니다. 따라서 독이 있는 두꺼비를 먹는 유혈목이 속 뱀만 이런 방어 능력을 지니고 있습니다. 


 사실 독성 물질을 만드는 과정은 그 자체로 에너지를 많이 소비하는 일이기 때문에 남의 것을 쓸 수 있다면 당연히 생존에 더 유리합니다. 따라서 종종 먹이에 있는 독을 활용해 자신을 방어하는 방식으로 진화한 경우를 볼 수 있습니다. 아마도 본래는 의도하지 않았는데, 독이 있는 먹이를 먹다보니 여기에 적응된 경우일 것입니다. 




 아무튼 독뱀이기 때문에 당연히 스스로 만든 독일 것이라고 생각했던 과거 이론을 뒤집는 재미있는 발견이라고 하겠습니다. 


 참고 



Tatsuya Yoshida el al., "Dramatic dietary shift maintains sequestered toxins in chemically defended snakes," PNAS (2020). www.pnas.org/cgi/doi/10.1073/pnas.1919065117

IoT를 위한 배터리 없는 초저전력 무선칩


(A series of the Wi-Fi chips, with a grain of rice for scale. Credit; David Baillot/UC San Diego Jacobs School of Engineering)

(UC San Diego electrical and computer engineering professor Dinesh Bharadia holds a circuit board with the Wi-Fi chip attached. Credit: David Baillot/UC San Diego Jacobs School of Engineering)


 사물 인터넷 (IoT)용 기기를 위해 배터리나 외부 전원 없이 매우 미세한 Wi Fi 무선 전파를 이용해서 데이터를 주고 받을 수 있는 칩이 개발됐습니다. UC 샌디에고의 패트릭 머시어 교수 (professor Patrick Mercier from UC San Diego)가 이끄는 연구팀은 쌀알 하나 크기보다 훨씬 작은 (사진) 무선 칩을 개발했습니다. 이 칩은 작은 크기에도 불구하고 Wi Fi 신호를 통해 2Mb/s의 데이터를 전송할 수 있으며 소비 전력도 28µW에 불과합니다. (1µW는 100만분의 1W) 최대 작동 범위는 21m입니다. 


 이 무선 칩은 후방산란 (backscattering) 효과를 이용한 것입니다. 이는 일부 RFID 칩에서 볼 수 있는 것과 비슷한 원리로 Wi Fi 전파 중 일부는 전력으로 바꿔 작업을 수행하고 그 데이터를 다시 내보내는 방식입니다. 이 방법을 통해 다른 전력원 없이 비교적 먼 거리에서도 작동이 가능합니다. 물론 생성되는 전력량은 얼마 되지 않기 때문에 복잡한 연산은 수행할 수 없지만, 연기 감지 센서나 온도계 등 기존에는 배터리나 별도 전원이 필요한 기기를 대신할 수 있습니다. 간단하게 스티커처럼 붙일 수 있는 온도/습도계 등이 가능할 수 있습니다. 


 배터리 없이 무선 전파를 이용한 사물 인터넷 기기는 현재는 널리 사용되지 않지만, 점점 적용 사례가 늘어날 것으로 예상합니다. 다만 해킹이나 보안 문제가 있을 수 있어 여기에 대한 대책이 필요할 것입니다. 


 참고 






2020년 2월 27일 목요일

항생 물질을 빠르게 찾아내는 인공지능 시스템


(New antibiotic halicin (top row) shows much stronger antibacterial effects against E. coli than existing antibiotic ciprofloxacin (bottom row), to which many bugs are already resistant. Credit: Collins Lab at MIT)


 항생제 내성균의 등장은 현재 의료 현장에서 큰 문제가 되고 있습니다. 더 큰 문제는 새로운 항생제 개발은 어려워지는데, 항생제 사용이 늘어나면서 내성균 출현은 더 빈번해진다는 것입니다. 따라서 새로운 항생제 개발을 더 빠르게 진행할 필요가 있습니다. 


 하버드 대학과 MIT의 연구팀은 인공지능을 통해 이 과제에 도전했습니다. 과학자들은 내성균에 효과적인 새로운 항생 물질을 찾기 위해 기존에 발표되었던 약물과 천연 물질을 포함해 2500종의 물질과 항생제 내성 세균을 함께 넣고 배양했습니다. 당연히 엄청난 숫자의 조합이 나오기 때문에 사람이 일일이 수작업으로 효과를 확인하고 약물 후보를 찾기가 쉽지 않습니다.


 연구팀은 인공지능 시스템에 이를 학습하게 한 후 유용한 약물 후보를 찾아내도록 했습니다. 그렇게 해서 발견된 약물이 할리신 (halicin) 입니다. 본래 당뇨 약물로 개발되었지만 상품화에 실패한 약물로 이번 연구에서 약제 내성 클로스트리디움, 아시네박터, 결핵균 (Clostridium difficile, Acinetobacter baumannii, and Mycobacterium tuberculosis)을 효과적으로 억제하는 것으로 나타났습니다. 그러나 녹농균 (Pseudomonas aeruginosa)에 대해서는 효과가 없었습니다.



 쥐를 이용한 동물 모델에서는 모든 약물에 대한 내성을 지닌 A. baumannii 감염을 할리신 연고가 24시간 내로 치유했습니다. 대장균을 이용한 테스트에서는 30일간 내성이 생기지 않는 것을 확인했습니다. 사람에 대한 임상 시험은 멀었지만, 나름 고무적인 결과입니다. 인공지능은 할리신 이외에도 23종의 항생 물질을 찾아냈습니다. 


 인공지능은 과학 연구에서 점점 역할이 커지고 있습니다. 과학자를 돕는 똑똑한 비서가 되어 질병 정복은 물론 진리 탐구에도 큰 몫을 할 것으로 기대합니다. 


 참고