DVD 크기의 광학 디스크에 페타바이트급 데이터 저장하는 기술

(a, Dual-beam configuration for super-resolution writing and reading. b, Spin-coating process for material addition, material diffusion and blank-disk molding. c, The capacity of a single 3D nanoscale disk is approximately equivalent to that of a petabit-level Blu-ray library or an HDD data array. Credit: Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-023-06980-y)

DVD나 블루레이 같은 광학 미디어는 10여 년 전부터 그 입지가 크게 줄어들고 있습니다. 영상 시청의 주류가 온라인으로 바뀌면서 굳이 부피가 큰 ODD나 디스크를 갖출 이유가 줄어들고 있기 때문입니다. 데이터가 폭발적으로 증가하는 것 역시 용량이 작은 디스크가 갈수록 외면 받는 이유입니다.

하지만 광학 기술자들은 디스크의 용량을 획기적으로 늘릴 수 있는 방법을 연구해 왔습니다. 상하이 중국 과학원의 먀오 자오 (Miao Zhao)와 동료들은 페타바이트급 데이터를 디스크에 담을 수 있는 3D 나노스케일 광학 디스크 메모리 (3D nanoscale optical disk memory) 기술을 개발했습니다.

이 방법은 과거 광학 미디어보다 작은 에너지로 디스크 안에 100층에 달하는 3D 데이터를 매우 작은 나노스케일 입자로 기록하는 것입니다. 따라서 같은 크기의 디스크에 DVD 화질 영화를 100만 편도 넣을 수 있습니다.

물론 이렇게 데이터 저장 밀도를 높인 광학 미디어 저장 기술은 이전에도 여러 번 발표되었지만, 결국 비용과 함께 충분한 사용자를 확보할 수 있는 생태계를 확보하는데 실패해 널리 사용되지는 않고 있습니다.

아마도 비슷한 기술 가운데 실제로 상용화에 가까워진 기술은 마이크로소프트의 프로젝트 실리카 정도가 유일해 보입니다. 광학 미디어가 저장 밀도를 높인 신기술을 통해 다시 살아날 수 있을지 궁금합니다.

프로젝트 실리카: https://blog.naver.com/jjy0501/223239183402

참고

https://techxplore.com/news/2024-02-dvd-sized-disk-million-movies.html

Miao Zhao et al, A 3D nanoscale optical disk memory with petabit capacity, Nature (2024). DOI: 10.1038/s41586-023-06980-y

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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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150년 만에 다시 울린 희귀 곤충의 울음 소리

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