빠르고 튼튼한 나노스케일 3D 프린팅 기술

(Tiny but strong Stanford logo made using nanoscale 3D printing. Credit: John Kulikowski)

과학자들은 이미 세포 하나 크기 수준에 불과한 초미세 3D 프린팅 기술을 개발했습니다. 하지만 출력 속도가 느리고 출력 결과물이 튼튼하지 못해 실용적인 기술과는 거리가 멀었습니다.

스탠포드 대학의 과학자들은 이 한계를 극복할 수 있는 새로운 나노스케일 3D 프린팅 소재를 개발했습니다. 연구팀의 접근법은 일반적으로 3D 프린터 잉크 소재로 사용되는 폴리머나 단백질을 기반으로 금속 나노클러스터 (metal nanocluster) 입자를 섞은 후 이를 2 광자 리소그래피 (two-photon lithography) 기술로 굳히는 것입니다. 연구팀은 이런 방식으로 나노래티스 구조의 스탠포드 대학 로고를 만들었습니다. (사진)

사실 이 구조는 미네랄로 강도를 높인 유기물인 뼈의 구조와 비슷한데, 그 결과물 역시 뼈처럼 튼튼합니다. 연구팀에 의하면 출력 결과물의 해상도는 나노미터 스케일까지 줄일 수 있고 단단함은 기존 폴리머 단독 출력물보다 두 배 이상 강합니다. 하지만 더 중요한 사실은 출력 속도가 초당 100mm로 기존의 초미세 3D 프린팅 기술보다 100배나 빠르다는 것입니다. 실용화를 위해서는 사실 매우 중요한 포인트입니다.

연구팀은 이 기술이 반도체 패키징이나 인공위성 같은 고가 장비의 안전성을 높이는 데 활용될 수 있을 것으로 기대하고 있습니다. 나노 3D 프린팅 기술이 제조업의 새로운 혁신이 될 수 있을지 주목됩니다.

참고

https://phys.org/news/2022-11-nanoscale-3d-material-satellites-drones.html

Qi Li et al, Mechanical nanolattices printed using nanocluster-based photoresists, Science (2022). DOI: 10.1126/science.abo6997

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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...

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9000년 전 소녀의 모습을 복원하다.

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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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