초고속 카메라로 찍은 전자의 이동

(With the ultrafast system in the Physics Centre at Kiel University (Germany), the behaviour of electrons can be filmed live. Credit: Jürgen Haacks, CAU)

(Film recordings show for the first time how the energy distribution in a graphite sample changes in the ultrashort period of 50 femtoseconds. Credit: Phys. Rev. Lett)

과학자들은 1경 분의 1초에 해당하는 펨토초 단위의 화학 반응이나 물리적 변화를 측정할 수 있는 기술을 개발했습니다. 중요한 반응이 이 짧은 시간에 일어나기 때문입니다. 키엘 대학 실험 및 응용 물리학과 (Institute of Experimental and Applied Physics at Kiel University (CAU))의 연구팀은 초고속 카메라 기술을 활용해 수 펨토초 사이에 일어나는 전자의 변화를 관측해 어떤 일이 일어나는지를 연구했습니다.

빛이 물체에 충돌하면 그 반응의 결과로 전자가 튀어나오게 됩니다. 예를 들어 태양 에너지를 전기로 바꾸는 태양 전지가 대표적인 사례 입니다. 하지만 사실 전기 에너지로 전환되는 전자는 일부에 불과하며 상당수 전자는 사방으로 흩어지게 됩니다. 이 과정은 펨토초 이하의 매우 짧은 시간에 일어나기 때문에 연구가 매우 어려웠습니다.

키엘 대학의 연구팀은 흑연에 강력한 빛을 방사한 후 펨토초 단위로 발생하는 전자의 이동과 반응을 조사했습니다. 과학자들은 이런 극단적인 상황에서는 전자가 마치 가스처럼 행동한다는 것을 알고 있습니다. 이 상태의 전자를 페르미 가스 (Fermi gas)라고 부르는데 이론적으로는 잘 알려져 있어도 실제로 관측은 매우 어려웠습니다. 이번 연구에서 실제로 페르미 가스의 행동을 연구할 수 있었는데, 7 펨토초의 빛을 쏜 후 이를 13 펨토초 단위로 촬영한 결과 불과 50 펨토초 사이에도 많은 일이 일어난다는 사실을 확인할 수 있었습니다. (사진) 이는 앞으로 초고속 전자 기기나 더 효율이 좋은 태양 전지를 개발하는 데 도움이 될 것입니다.

이번에 사용한 초고속 카메라는 역대 가장 빠른 카메라 중에 하나로 계속해서 더 빠른 이미징 기술이 발전하면 더 짧은 순간에 일어나는 반응도 확인이 가능할 것입니다. 앞서 소개한 것처럼 초당 10조 프레임이라는 엄청난 촬영 속도가 가능해졌는데 ( https://blog.naver.com/jjy0501/221376627835 참조) 여기서 얼마나 더 빨라질지 궁금합니다.

참고

G. Rohde et al, Ultrafast Formation of a Fermi-Dirac Distributed Electron Gas, Physical Review Letters (2018). DOI: 10.1103/PhysRevLett.121.256401

https://phys.org/news/2018-12-world-fastest-cameras-captures-motion.html#jCp

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사실 저도 통계 전문가가 아니기 때문에 이런 주제로 글을 쓰기가 다소 애매하지만, 그래도 누군가에게 도움이 될 수 있다고 생각해서 글을 올려봅니다. 통계학, 특히 수학적인 의미에서의 통계학을 공부하게 되는 계기는 사람마다 다르긴 하겠지만, 아마도 비교적 흔하고 난감한 경우는 논문을 써야 하는 경우일 것입니다. 오늘날의 학문적 연구는 집단간 혹은 방법간의 차이가 있다는 것을 객관적으로 보여줘야 하는데, 그려면 불가피하게 통계적인 방법을 쓸 수 밖에 없게 됩니다. 이런 이유로 분야와 주제에 따라서는 아닌 경우도 있겠지만, 상당수 논문에서는 통계학이 들어가게 됩니다. 문제는 데이터를 처리하고 분석하는 방법을 익히는 데도 상당한 시간과 노력이 필요하다는 점입니다. 물론 대부분의 학과에서 통계 수업이 들어가기는 하지만, 그것만으로는 충분하지 않은 경우가 많습니다. 대학 학부 과정에서는 대부분 논문 제출이 필요없거나 필요하다고 해도 그렇게 높은 수준을 요구하지 않지만, 대학원 이상 과정에서는 SCI/SCIE 급 논문이 필요하게 되어 처음 논문을 작성하는 입장에서는 상당히 부담되는 상황에 놓이게 됩니다. 그리고 이후 논문을 계속해서 쓰게 될 경우 통계 문제는 항상 나를 따라다니면서 괴롭히게 될 것입니다. 사정이 이렇다보니 간혹 통계 공부를 어떻게 하는 것이 좋겠냐는 질문이 들어옵니다. 사실 저는 통계 전문가라고 하기에는 실력은 모자라지만, 대신 앞서서 삽질을 한 경험이 있기 때문에 몇 가지 조언을 해줄 수 있을 것 같습니다. 1. 입문자를 위한 책을 추천해달라 사실 예습을 위해서 미리 공부하는 것은 추천하지 않습니다. 기본적인 통계는 학과별로 다르지 않더라도 주로 쓰는 분석방법은 분야별로 상당한 차이가 있을 수 있어 결국은 자신이 주로 하는 부분을 잘 해야 하기 때문입니다. 그러기 위해서는 학과 커리큘럼에 들어있는 통계 수업을 듣는 것이 더 유리합니다. 잘 쓰지도 않을 방법을 열심히 공부하는 것은 아무래도 효율

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