연구
< 물리학과 안재욱 교수 >
양자컴퓨터의 기본 구성요소인 원자를 이동하여 배치하는 기술은 리드버그 양자컴퓨팅 연구에 매우 중요하다. 하지만 원자를 원하는 위치에 배치하려면, 일반적으로 광 집게라고 불리는 매우 집속된 레이저 빔을 사용해, 원자를 하나씩 잡아서 운반해야 하는데 이렇게 운반하는 동안 원자의 양자 정보가 변화할 가능성이 크다.
우리 대학 물리학과 안재욱 교수 연구팀이 레이저 빔을 이용하여 루비듐 원자를 하나씩 던지고 받는 기술을 개발했다고 27일 밝혔다.
연구팀은 광 집게가 원자와 접촉하는 시간을 최소화하여 양자 정보가 변하지 않도록 원자를 던지고 받는 방법을 개발했다. 연구팀은 원자의 온도가 매우 낮아 절대 영도 이하 4천만분의 일의 온도의 차가운 루비듐 원자가 광 집게의 초점을 따라서 빛이 가하는 전자기력에 매우 민감하게 움직인다는 특성을 이용했다.
< 그림 1. 원자를 던지고 받는 기술의 모식도 왼쪽의 광집게가 원자를 가속하여 던진 다음, 오른쪽의 광집게가 받아서 정지시킨다 >
연구팀은 광 집게의 레이저를 가속해서 원자에 광학적 킥을 줘서 원자를 목표지점으로 보낸 다음, 다른 광 집게로 날아오는 원자를 잡아서 멈추게 했다. 원자의 비행 속도는 65cm/s이고, 이동 거리는 최대 4.2 마이크로미터다. 기존의 광 집게로 원자를 잡아서 이동하는 기술과 대비해 원자를 던지고 받는 기술은 원자 이동을 위한 광 집게 이동 경로 계산이 필요 없어지고, 원자 배열에 생기는 결함을 쉽게 고칠 수 있다. 결과적으로 많은 개수의 원자 배열을 생성하고 유지하는 데 효과적이며, 양자 정보를 지닌 원자(flying atom qubit)를 추가로 던지고 받는 때에 양자 배열의 구조변화를 전제하는 새롭고 더욱 강력한 양자컴퓨팅 방법을 연구할 수 있다.
안재욱 교수는 “이 기술이 더 크고 강력한 리드버그 양자 컴퓨터를 개발하는 데 사용될 것”이라 말한다. “리드버그 양자 컴퓨터에서 원자는 양자 정보를 저장하고, 전자기력을 통해 인접한 원자들과 상호작용해 양자컴퓨팅을 수행할 수 있도록 배치된다. 만약 오류가 발생해 원자를 교체하거나 이동해야 할 경우, 원자를 던져서 빠르게 재구성하는 방법이 효과적일 수 있다”고 말한다.
우리 대학 물리학과 황한섭, 변우정 박사과정 연구원과 일본 국가자연과학연구소의 실바앙 드 레젤러크 연구원이 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `옵티카(Optica)' 3월 10권 3호에 출판됐다. (논문명 : Optical tweezers throw and catch single atoms).
이번 연구는 삼성미래기술재단의 지원으로 수행됐다.
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연구 차세대 신소재 설계 가속할 ‘AFM 활용 로드맵’ 제시
스마트폰과 컴퓨터가 더욱 작고 빠르게 발전하기 위해서는 눈에 보이지 않는 나노 수준에서 전기적 특성을 정밀하게 다루는 기술이 필수적이다. 특히 외부 전기 없이도 스스로 전기적 상태를 유지하는 강유전체(Ferroelectrics) 소재는 차세대 메모리와 센서 기술의 핵심으로 주목받고 있으나, 그 크기가 매우 작아 내부에서 일어나는 변화를 정밀하게 관찰하는 데 한계가 있었다. 우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 이러한 한계를 극복하기 위해 원자간력 현미경(Atomic Force Microscopy, 이하 AFM) 기반 강유전체 연구 전략을 체계적으로 정리하고 분석·조작 방법론과 전략적 가이드라인을 제시하는 리뷰 논문을 발표했다고 8일 밝혔다. 연구팀은 나노 세계에서 전기를 정밀하게 제어할 수 있는 AFM의 새로운 활용 전략을 제시하며 차세대 신소재 연구의 방향을 제시했다. 강유전체는 자석처럼 전기적 극성(분극)을 가지며, 이를 활용하면 전력이 끊겨도 정보
2026-04-08 -
연구 AI로 ‘수소차 심장’ 설계...차세대 ‘슈퍼 촉매’ 개발
기후 위기 시대, 수소차는 친환경 모빌리티의 대안으로 떠오르고 있다. 그러나 ‘수소차의 심장’인 연료전지는 여전히 높은 가격과 짧은 수명이라는 한계를 안고 있다. 핵심 원인은 백금 촉매다. 전기를 만드는 결정적 물질이지만 반응은 느리고, 시간이 지날수록 성능이 떨어지며, 제조 비용도 높다. 한국 연구진이 이 난제를 풀 실마리를 제시했다. 우리 대학은 신소재공학과 조은애 교수 연구팀이 서울대학교(총장 유홍림) 화학생물공학부 이원보 교수팀과 함께 인공지능(AI)으로 촉매의 ‘원자 배열’경향을 예측하는 기술을 개발했다고 26일 밝혔다. 이 기술은 마치 퍼즐을 맞추기 전 어떤 조합이 퍼즐 완성에 유리한지 미리 계산해 보는 것과 같다. AI가 금속 원자들의 배열 속도를 먼저 계산해 줌으로써, 더 성능이 좋은 촉매를 효율적으로 설계할 수 있게 된 것이다. 이번 연구의 핵심은 ‘AI가 아연이 백금-코발트 원자 배열에 결정적 역할을 한다
2026-02-26 -
인물 김갑진 교수,‘제 6회 현우 KAIST 학술상’수상
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2026-02-12 -
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2025-11-17 -
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2025-11-16