하드디스크 용량을 최대 25배로? 새로운 자기 기록 물질 MnGe

(Credit: CC0 Public Domain)

현재 데이터 저장 매체는 HDD 같은 자기 기록 시스템에서 SSD 같은 반도체 기반 저장 장치로 급격히 쏠리고 있습니다. 하지만 그렇다고 해서 HDD나 자기 테이프가 할 일이 없어진 것은 아닙니다. 역설적으로 엄청난 양의 데이터가 생성되면서 HDD나 자기 테이프에 기록되는 데이터의 양도 폭발적으로 증가하고 있습니다. 과거와 다른 점은 이제는 소비자용 보다 데이터 센터용 제품의 비중이 커졌다는 점입니다.

HDD 업계와 자기 테이프 제조사들은 계속해서 고용량 데이터를 저장하기 위해 노력하고 있지만, 이미 자기 기록 데이터의 물리적 크기는 미세한 반도체 회로 선폭과 비슷한 50nm까지 감소했습니다. (5,7nm 공정이라고 해도 실제 회로 선폭은 수십nm) 따라서 갈수록 더 작은 면적에 기록을 저장하기가 어려워지고 있습니다.

오하이오 주립 대학의 연구팀은 이 한계를 극복하기 위해 전통적인 자기 물질 대신 새로운 자기 물질인 망간 게르마나이드 (manganese germanide, MnGe)를 연구하고 있습니다. 최근 연구팀은 저널 사이언스에 망간 게르마나이드의 자기 패턴을 주사 터널링 현미경 (Scanning tunneling microscope)을 이용해 원자 수준까지 분석한 결과를 발표했습니다.

망간 게르마나이드 자기 입자의 크기는 매우 작아서 구체적으로 어떤 자성 패턴을 띄는지 이해하기가 쉽지 않았습니다. 연구팀은 최신 주사 터널링 현미경 기술을 이용해 마치 고슴도치 같은 표면 자기 구조를 확인했습니다. 흥미롭게도 자성을 띤 망갈 게르마니아드 입자는 전체적인 구조가 DNA 같은 나선 구조를 띤다고 합니다. 연구팀은 여러 가지 자기 정보로 해석할 수 있는 패턴들 (hedgehogs, anti-hedgehogs, skyrmions and merons)을 확인했습니다.

망간 게르마나이드 자기 입자의 크기는 10nm 수준에 불과해 이론적으로 현재의 하드디스크보다 25배 이상 큰 데이터를 저장할 수 있습니다. 500TB급 하드디스크도 가능하다는 이야기입니다. 다만 현재는 기초 연구 단계로 실제 상용화는 가능하다고 해도 먼 미래의 일이 될 것입니다. 과연 HDD가 페타바이트 용량도 넘어서는 날이 올지 궁금합니다.

참고

https://phys.org/news/2021-12-magnetic-hedgehogs-big-small-space.html

Jacob Repicky et al, Atomic-scale visualization of topological spin textures in the chiral magnet MnGe, Science (2021). DOI: 10.1126/science.abd9225

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통계 공부는 어떻게 하는 것이 좋을까?

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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근육 떨림을 막는 전자 임플란트

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