빛을 그 파장과 같은 수준의 작은 부피에 집중시키는 것은 여러 광기술 응용에 핵심적인 과제이다. 최근 네덜란드 AMOLF 연구소, 델프트공과대학교(TU Delft), 그리고 미국 코넬대학교(Cornell University) 공동 연구진이 이 문제에 대한 새로운 해결책을 제시했다. 이들은 특수한 광자 결정(photonic crystal)의 성질을 이용해 더 넓은 파장 범위에서도 작동 가능한 광집중 방식(directional light focusing)을 실험적으로 구현했다. 이번 연구 결과는 2025년…
끊임없는 하드웨어 혁신이 이뤄지는 인공 지능(AI)의 주요 문제는 에너지 비효율성과 데이터 전송 병목 현상이다. 미국 컬럼비아 공대(Columbia Engineering) 연구원들은 전례 없는 에너지 효율성과 대역폭 밀도를 달성, 차세대 AI 하드웨어 3D 광자-전자 플랫폼을 공개했다. 전기 공학의 찰스 배첼러 교수인 케렌 버그만(Keren Bergman)이 이끄는 연구( “초저에너지, 고대역폭 밀도 칩 데이터 링크를 위한 3D 광자”)는 Nature Photonics에 게재됐다….
미국 코넬 대학(Cornell University)과 미국 자연사 박물관(American Museum of Natural History) 과학자들은 326 광년 거리 내에 있는 2,034 개의 행성 계(star-systems)에서 지구의 파란색 점이 태양을 가로 지르는 것을 보는 것만으로도 지구를 찾을 수 있음을 확인했다. 지난 5,000년 간 지구를 발견할 수 있었던 1,715개 및 향후 5,000년 동안 추가 될 319개 행성 계에 속한 외계 행성은…
2018년 코넬 과학자들은 ‘ptychography’라는 알고리즘 기반 프로세스와 결합해 최첨단 전자 현미경 해상도를 3배로 늘린 고출력 검출기를 구축했다 당시 접근 방식은 원자 몇개 두께 수준 초박형 샘플에서만 작동한다는 약점이 있었다. 미국 코넬대(Cornell University) Samuel B. Eckert 공학 교수 David Muller가 이끄는 팀은 훨씬 더 정교한 3D 재구성 알고리즘을 통합한 전자 현미경 픽셀 어레이 검출기(EMPAD)로 자체 기록을…
Cornell University scientists have identified a new contender when it comes to quantum materials for quantum computing and low-temperature electronics. Using nitride-based materials, the researchers created a material structure that simultaneously exhibits superconductivity – in which electrical resistance vanishes completely – and the quantum Hall effect, which produces resistance with extreme precision when a magnetic…
지금까지 초전도 재료는 ‘s-wave’와 ‘d-wave’ 두 가지 유형이었다. 코넬대(Cornell University) 연구원들은 가능한 세 번째 유형 ‘g-wave’ 초전도체를 발견했다. 초전도체의 전자는 쿠퍼 쌍(Cooper pairs)으로 알려진 것으로 함께 움직인다. 이 ‘페어링(pairing)’은 초전도체에 전기 저항이 없는 특성을 부여한다. 저항을 생성하려면 쿠퍼 쌍을 분리하는 에너지가 필요하다. 납, 주석 및 수은과 같은 일반적으로 통상 물질 s- 파 초전도체에서 쿠퍼 쌍은…
신종 코로나 바이러스 감염증(COVID-19) 원인 바이러스 ‘SARS-CoV-2’ 감염은 여러 장기에 영향을 미칠 수 있다. 독일 신경퇴행성질환센터(DZNE)와 미국 코넬 대학(Cornell University)의 연구자들은 감염에 중요한 세포 요인을 조사했다. 이를 위해 광범위한 인간 조직에서 28개의 특정 유전자의 활성을 분석했다. 인체 전반에 걸쳐 잠재적으로 질병과 관련된 요인의 지도를 제공하는 그들의 발견은 학술저널 셀 리포트(Cell Reports)에 게재됐다. 공동 연구팀은 바이러스가…
기계 학습(Machine learning )은 금융 시장의 움직임을 예측하는 데 사용되는 수학적 도구의 효과를 평가할 수 있다. 코넬대 연구원들이 개발한 모델은 시장의 방대한 양의 정보와 높은 변동성으로 인해 매우 어려운 작업인 미래 시장 움직임을 예측할 수 있다. 마우린 오하라(Maureen O’Hara) 코넬대 교수는 ‘The Review of Financial Studies’에 7월 7일에 발표된 “기계 시대의 마이크로스트럭처(Microstructure in the Machine…