저는 노벨상 수상자에게 전자공학을 배웠음
물리학 경력과 박사 과정에서 아날로그 전자공학이 제일 어렵고 동시에 가장 보람 있는 수업이었음
밤새 실험실에서 필터 동작시키려고 씨름했고, 몇 시간 자고 다시 해 뜨기 전에 실험실을 찾았던 기억이 있음
대부분 미루기 때문이었지만, 그 시절은 정말 멋진 추억임
그때 제일 이해가 안 되던 개념이 전류원이라는 것이었음
전압원은 익숙했으나, 전류원은 뭔가 마법 같았음
Martinis 교수님께 질문했는데, 그분은 내가 왜 이해하지 못하는지 이해를 못하는 눈치였음
정답은 피드백(피드백 제어)
좋은 전압원도 피드백이 필요함
교수님은 피드백이 너무 익숙하다 보니 그게 핵심이라는 걸 언급하지 않았던 건데, 나는 제어 개념 자체를 들어본 적이 없었음
결국 교수님 랩에 학부 연구원으로 지원했으나 거절당함
개인적으로 전류원 개념을 이해 못한 것 때문이라고 생각하지만, 지원 시기가 늦어서 그럴 수도, 아니면 A- 성적(미루기 때문) 때문이었을 수도 있음
결국 생체물리학 연구자에게 찾아갔고, 그때부터 완전히 다른 길인 생체물리학자가 되었음
지금 돌이켜보면 운이 좋았다고 생각함
생체물리학이 내 인생의 한 부분이 될 줄 몰랐음
물론 양자 물질이나 QI/QC 분야로 갔어도 재밌었을 수도 있음
지금은 Mike and Ike(교과서)로 공부 중이며 정말 흥미롭게 느끼고 있음
박사 학위 이후에는 산업 제어 & 자동화 스타트업 공동창업을 했음
이제는 피드백, 그리고 전류원에 대해 꽤 잘 이해하고 있음 (오래 걸렸지만 결국 배움)
(참고로, 좋은 전압원은 저항을 조절하고, 좋은 전류원은 전압을 조절한다는 점도 중요함. 내가 전류원이 더 어렵게 느껴졌던 이유는, 전압원(배터리)에 너무 익숙했던 탓이 큼. 사실 더 비판적으로 접근했어야 했음. 실제로는 이상적인 전압원(매우 높은 저항)은 비교적 쉽게 만들 수 있지만, 이상적인 전류원(0 저항)은 정말 어렵다는 점도 알게 됨)
"좋은 전압원은 저항을 조절하고, 좋은 전류원은 전압을 조절한다"는 말이 약간 혼동을 줄 수 있을 것 같음
전압원이 전류를, 전류원이 전압을 조절한다는 의미인지 물어보고 싶음 (별 의미 없을 수도 있지만, 그냥 궁금해서 적어봄)
만약에 이상적인 전류원을 만들어서 50mA로 맞춘 다음 누군가에게 찌른다면 꽤 무서울 것 같음
"잘 이해하고 있음*"이라고 쓴 건 오타였음 (수정이 안 되어서 아쉬움)
피드백 없이 비효율적이지만 고정 전류원을 만드는 방법도 가능함
회로에서 전류를 소비하는 쪽의 최대 저항을 측정
그 저항보다 몇 배나 더 큰 저항을 준비
큰 저항에 아주 큰 전압원을 연결해서 원하는 전류가 흐르도록 세팅
전류를 소비하는 회로를 이 큰 저항과 직렬로 연결해서 동작시키면 됨
Fred Ramsdell이 이번에 2025년 노벨 생리의학상을 수상했음
현재 완전히 "오프그리드" 하이킹 중이라 연락이 안 되고 있다고 함 관련 기사
Devoret와 Martinis도 실제로 양자공학을 새로운 단계로 이끌고 있음
Devoret는 Google Quantum AI에서, Martinis는 Qolab에서 활동 중임
내 친구도 Devoret와 함께 박사 과정을 하고 있고, Martinis와 일하는 사람도 알고 있음
이번 노벨상으로 두 분 모두 여러 초청 강연과 기조연설 요청을 받을 테니, 지도교수님 얼굴 다시 볼 수 있을지 궁금함
초청 강연은 대부분 본인이 선택할 수 있지만 한 가지 예외가 있음
노벨상 규정에 따르면, 수상자는 노벨상 선정 기관에서 선정된 주제로 6개월 이내에 반드시 한 번의 강의를 해야 한다는 룰이 있음
2024년 노벨 물리학상(신경망의 뿌리 관련) 강의도 시상식 직전 열린 바 있고, 스웨덴 방송 교육 채널과 YouTube에서 시청 가능함 관련 영상 링크
Devoret가 Schoelkopf 없이 단독으로 주목받는 모습이 조금 낯설게 느껴짐
UCSB 물리학과에서 시간 보내며 Martinis 교수를 만났음
Martinis 교수는 실험 물리학자 중에서도 전자공학과 계측에 대해 일반적인 전기공학 전공자보다 훨씬 더 많은 지식을 가지고 있었음
교수님이 개발한 회로, 문서, CAD 파일 등의 자료를 위키 형태로 공유했었고, 전자장비 제어를 위한 오픈소스 소프트웨어도 공개했었음
UCSB가 또 한 번 노벨상을 받게 되어 자랑스러움
UCSB 물리학과를 응원하고 싶음
Martinis가 수상한 노벨상 관련 연구는 대부분 NIST(미국 표준기술연구소, 상무부 소속)에서 진행된 것이란 점도 언급할 필요가 있음
이러한 양자 현상 및 거시적인 양자효과가 왜 중요하고 흥미로운지 이해하고 싶다면 Anil Ananthaswany의 “Through Two Doors at Once”를 추천하고 싶음
혹시 이게 이중 슬릿 실험(double slit experiment)을 다루는 책인지 궁금함
University of California, Berkeley와 University of Cambridge가 계속해서 뛰어난 노벨상 수상자 동문 명단을 확장하는 모습을 보는 게 멋짐
Paris-Sud University는 처음 들어봤는데, 이로써 해당 대학 출신 네 번째 노벨상 수상자가 탄생하는 셈임
프랑스 고등교육 시스템은 미국과 완전히 다름
교육과 연구 기관이 분리된 경우도 많고, 많은 연구와 학위가 여러 대학/연구기관의 합작으로 이루어짐
예를 들어 하나의 연구실이 5개의 학교와 3개의 국립 연구소가 함께 운영되기도 하고, 학생이 여러 기관의 공동 학위 프로그램을 통해 다른 학교 명의의 학위를 동시에 받기도 함
그래서 외부 입장에서 전체 구조를 이해하기 어려운 편임
문과스러운 질문이 있는데
"벽에 던진 공은 항상 튕겨 나오는데, 미시세계의 입자는 장애물을 그냥 관통해 다른 쪽에 나타날 수 있다. 이것을 터널링이라 한다"
이 현상이 실제로 입자가 벽에 부딪히지 않고 미세 공간을 통해 통과하는 걸 의미하는지, 아니면 더 신기한 일이 벌어지는 건지 궁금함
질문이 전혀 어리석지 않음
고전적으로는 입자가 벽을 요리조리 피해 지나가는 걸 상상할 수 있음
하지만 양자역학의 터널링은 완전히 다른 개념임
여기서 "벽"은 실제 물체라기보다 에너지 장벽을 의미함
고전적으로는 입자가 그 장벽을 넘어갈 에너지가 없으면 절대 통과하지 못하지만, 양자역학에서는 입자가 파동성을 띠며, 파동함수의 진폭이 장벽을 지나면서 감소하긴 해도 0이 되진 않음
그 결과 장벽 반대편에도 입자가 존재할 확률이 아주 작지만 존재하게 되어, 실제로 측정해 보면 반대편에서 발견될 수 있음
이번 노벨상 수여 배경이 되는 실험의 대단한 점은, 전자 같은 단일 입자가 아닌, 거시적인 파동함수를 공유하는 많은 입자가 동시에 터널링된 것이 측정되었다는 것임
이들은 파동함수가 장벽을 뛰어넘어 연결된 '코히런트 상태'로, 그 결과 장벽 반대편에도 유의미한 확률 진폭이 남아 관측 자체가 가능했음
더욱 신기한 현상이 맞음
하나의 입자가 저에너지 상태 A에 있다가, 중간의 높은 에너지 상태 B를 거쳐, 다시 낮은 에너지 상태 C로 이동해야 하는 상황을 상상해보면 됨
고전적으로는 외부 에너지가 공급되지 않으면 A에서 C로 못 가겠지만, 실제론 입자가 에너지 없이도 C로 순간이동하듯 이동하는 현상이 관측됨
이때 입자가 정말 B를 거쳤는지 의문이 남음 (실제로는 B를 지나지 않은 것처럼 보인다고 이해하면 됨)
이 현상의 단순화된 버전은 "포텐셜 장벽" 개념과 비슷함
공이 언덕(에너지 장벽) 앞에서 충분한 속도가 없으면 넘지 못하듯이, 고전역학에서는 입자가 장벽을 넘으려면 충분한 에너지가 있어야 함
하지만 양자에서는 에너지가 부족해도, 파동함수가 장벽 안에서 지수적으로 감소하면서도 아예 0이 아닌 값이 남아, 그 결과 반대편에서 입자가 보일 확률이 존재함
양자역학에서는 "공"(혹은 이상적인 입자)에 파동함수가 따라다님
이 파동함수를 계산해 보면, 벽 건너편에도 입자가 존재할 확률이 0이 아닌 값이 남게 됨
혹시 더 깊은 설명이 있을 수 있겠지만, 내가 이해한 바로는 이렇다는 점을 공유하고 싶음
여기서 말하는 "단일 입자"는 우리가 아는 고전적인 공과 같은 입자가 아니라, 상황에 따라 파동이자 입자로 동작하는 "양자 객체"임
확실히 신비로운 개념임
오늘 아침 뉴욕타임즈 기사도 읽어봤는데 만족스럽지 않았음
그래서 HN에 들어와 더 나은 정보를 찾고 싶었고, 실제로 더 나은 기사와 설명을 발견해서 만족스러웠음
여기에 소개된 기사는 고등학생 수준이지만, 은퇴한 물리학 박사 입장에서 실험과 이론을 잘 이해할 수 있었음
매년 노벨 물리학상에서 어떤 혁신적인 발견이 주목받을지 늘 기대됨
앞으로도 최신 발전에 대해 배우게 될 생각에 설렘이 큼
Hacker News 의견
저는 노벨상 수상자에게 전자공학을 배웠음
물리학 경력과 박사 과정에서 아날로그 전자공학이 제일 어렵고 동시에 가장 보람 있는 수업이었음
밤새 실험실에서 필터 동작시키려고 씨름했고, 몇 시간 자고 다시 해 뜨기 전에 실험실을 찾았던 기억이 있음
대부분 미루기 때문이었지만, 그 시절은 정말 멋진 추억임
그때 제일 이해가 안 되던 개념이 전류원이라는 것이었음
전압원은 익숙했으나, 전류원은 뭔가 마법 같았음
Martinis 교수님께 질문했는데, 그분은 내가 왜 이해하지 못하는지 이해를 못하는 눈치였음
정답은 피드백(피드백 제어)
좋은 전압원도 피드백이 필요함
교수님은 피드백이 너무 익숙하다 보니 그게 핵심이라는 걸 언급하지 않았던 건데, 나는 제어 개념 자체를 들어본 적이 없었음
결국 교수님 랩에 학부 연구원으로 지원했으나 거절당함
개인적으로 전류원 개념을 이해 못한 것 때문이라고 생각하지만, 지원 시기가 늦어서 그럴 수도, 아니면 A- 성적(미루기 때문) 때문이었을 수도 있음
결국 생체물리학 연구자에게 찾아갔고, 그때부터 완전히 다른 길인 생체물리학자가 되었음
지금 돌이켜보면 운이 좋았다고 생각함
생체물리학이 내 인생의 한 부분이 될 줄 몰랐음
물론 양자 물질이나 QI/QC 분야로 갔어도 재밌었을 수도 있음
지금은 Mike and Ike(교과서)로 공부 중이며 정말 흥미롭게 느끼고 있음
박사 학위 이후에는 산업 제어 & 자동화 스타트업 공동창업을 했음
이제는 피드백, 그리고 전류원에 대해 꽤 잘 이해하고 있음 (오래 걸렸지만 결국 배움)
(참고로, 좋은 전압원은 저항을 조절하고, 좋은 전류원은 전압을 조절한다는 점도 중요함. 내가 전류원이 더 어렵게 느껴졌던 이유는, 전압원(배터리)에 너무 익숙했던 탓이 큼. 사실 더 비판적으로 접근했어야 했음. 실제로는 이상적인 전압원(매우 높은 저항)은 비교적 쉽게 만들 수 있지만, 이상적인 전류원(0 저항)은 정말 어렵다는 점도 알게 됨)
"좋은 전압원은 저항을 조절하고, 좋은 전류원은 전압을 조절한다"는 말이 약간 혼동을 줄 수 있을 것 같음
전압원이 전류를, 전류원이 전압을 조절한다는 의미인지 물어보고 싶음 (별 의미 없을 수도 있지만, 그냥 궁금해서 적어봄)
만약에 이상적인 전류원을 만들어서 50mA로 맞춘 다음 누군가에게 찌른다면 꽤 무서울 것 같음
"잘 이해하고 있음*"이라고 쓴 건 오타였음 (수정이 안 되어서 아쉬움)
피드백 없이 비효율적이지만 고정 전류원을 만드는 방법도 가능함
Fred Ramsdell이 이번에 2025년 노벨 생리의학상을 수상했음
현재 완전히 "오프그리드" 하이킹 중이라 연락이 안 되고 있다고 함
관련 기사
Devoret와 Martinis도 실제로 양자공학을 새로운 단계로 이끌고 있음
Devoret는 Google Quantum AI에서, Martinis는 Qolab에서 활동 중임
내 친구도 Devoret와 함께 박사 과정을 하고 있고, Martinis와 일하는 사람도 알고 있음
이번 노벨상으로 두 분 모두 여러 초청 강연과 기조연설 요청을 받을 테니, 지도교수님 얼굴 다시 볼 수 있을지 궁금함
초청 강연은 대부분 본인이 선택할 수 있지만 한 가지 예외가 있음
노벨상 규정에 따르면, 수상자는 노벨상 선정 기관에서 선정된 주제로 6개월 이내에 반드시 한 번의 강의를 해야 한다는 룰이 있음
2024년 노벨 물리학상(신경망의 뿌리 관련) 강의도 시상식 직전 열린 바 있고, 스웨덴 방송 교육 채널과 YouTube에서 시청 가능함
관련 영상 링크
Devoret가 Schoelkopf 없이 단독으로 주목받는 모습이 조금 낯설게 느껴짐
UCSB 물리학과에서 시간 보내며 Martinis 교수를 만났음
Martinis 교수는 실험 물리학자 중에서도 전자공학과 계측에 대해 일반적인 전기공학 전공자보다 훨씬 더 많은 지식을 가지고 있었음
교수님이 개발한 회로, 문서, CAD 파일 등의 자료를 위키 형태로 공유했었고, 전자장비 제어를 위한 오픈소스 소프트웨어도 공개했었음
UCSB가 또 한 번 노벨상을 받게 되어 자랑스러움
Martinis가 수상한 노벨상 관련 연구는 대부분 NIST(미국 표준기술연구소, 상무부 소속)에서 진행된 것이란 점도 언급할 필요가 있음
이러한 양자 현상 및 거시적인 양자효과가 왜 중요하고 흥미로운지 이해하고 싶다면 Anil Ananthaswany의 “Through Two Doors at Once”를 추천하고 싶음
University of California, Berkeley와 University of Cambridge가 계속해서 뛰어난 노벨상 수상자 동문 명단을 확장하는 모습을 보는 게 멋짐
Paris-Sud University는 처음 들어봤는데, 이로써 해당 대학 출신 네 번째 노벨상 수상자가 탄생하는 셈임
교육과 연구 기관이 분리된 경우도 많고, 많은 연구와 학위가 여러 대학/연구기관의 합작으로 이루어짐
예를 들어 하나의 연구실이 5개의 학교와 3개의 국립 연구소가 함께 운영되기도 하고, 학생이 여러 기관의 공동 학위 프로그램을 통해 다른 학교 명의의 학위를 동시에 받기도 함
그래서 외부 입장에서 전체 구조를 이해하기 어려운 편임
문과스러운 질문이 있는데
"벽에 던진 공은 항상 튕겨 나오는데, 미시세계의 입자는 장애물을 그냥 관통해 다른 쪽에 나타날 수 있다. 이것을 터널링이라 한다"
이 현상이 실제로 입자가 벽에 부딪히지 않고 미세 공간을 통해 통과하는 걸 의미하는지, 아니면 더 신기한 일이 벌어지는 건지 궁금함
질문이 전혀 어리석지 않음
고전적으로는 입자가 벽을 요리조리 피해 지나가는 걸 상상할 수 있음
하지만 양자역학의 터널링은 완전히 다른 개념임
여기서 "벽"은 실제 물체라기보다 에너지 장벽을 의미함
고전적으로는 입자가 그 장벽을 넘어갈 에너지가 없으면 절대 통과하지 못하지만, 양자역학에서는 입자가 파동성을 띠며, 파동함수의 진폭이 장벽을 지나면서 감소하긴 해도 0이 되진 않음
그 결과 장벽 반대편에도 입자가 존재할 확률이 아주 작지만 존재하게 되어, 실제로 측정해 보면 반대편에서 발견될 수 있음
이번 노벨상 수여 배경이 되는 실험의 대단한 점은, 전자 같은 단일 입자가 아닌, 거시적인 파동함수를 공유하는 많은 입자가 동시에 터널링된 것이 측정되었다는 것임
이들은 파동함수가 장벽을 뛰어넘어 연결된 '코히런트 상태'로, 그 결과 장벽 반대편에도 유의미한 확률 진폭이 남아 관측 자체가 가능했음
더욱 신기한 현상이 맞음
하나의 입자가 저에너지 상태 A에 있다가, 중간의 높은 에너지 상태 B를 거쳐, 다시 낮은 에너지 상태 C로 이동해야 하는 상황을 상상해보면 됨
고전적으로는 외부 에너지가 공급되지 않으면 A에서 C로 못 가겠지만, 실제론 입자가 에너지 없이도 C로 순간이동하듯 이동하는 현상이 관측됨
이때 입자가 정말 B를 거쳤는지 의문이 남음 (실제로는 B를 지나지 않은 것처럼 보인다고 이해하면 됨)
이 현상의 단순화된 버전은 "포텐셜 장벽" 개념과 비슷함
공이 언덕(에너지 장벽) 앞에서 충분한 속도가 없으면 넘지 못하듯이, 고전역학에서는 입자가 장벽을 넘으려면 충분한 에너지가 있어야 함
하지만 양자에서는 에너지가 부족해도, 파동함수가 장벽 안에서 지수적으로 감소하면서도 아예 0이 아닌 값이 남아, 그 결과 반대편에서 입자가 보일 확률이 존재함
양자역학에서는 "공"(혹은 이상적인 입자)에 파동함수가 따라다님
이 파동함수를 계산해 보면, 벽 건너편에도 입자가 존재할 확률이 0이 아닌 값이 남게 됨
혹시 더 깊은 설명이 있을 수 있겠지만, 내가 이해한 바로는 이렇다는 점을 공유하고 싶음
여기서 말하는 "단일 입자"는 우리가 아는 고전적인 공과 같은 입자가 아니라, 상황에 따라 파동이자 입자로 동작하는 "양자 객체"임
확실히 신비로운 개념임
오늘 아침 뉴욕타임즈 기사도 읽어봤는데 만족스럽지 않았음
그래서 HN에 들어와 더 나은 정보를 찾고 싶었고, 실제로 더 나은 기사와 설명을 발견해서 만족스러웠음
여기에 소개된 기사는 고등학생 수준이지만, 은퇴한 물리학 박사 입장에서 실험과 이론을 잘 이해할 수 있었음
매년 노벨 물리학상에서 어떤 혁신적인 발견이 주목받을지 늘 기대됨
앞으로도 최신 발전에 대해 배우게 될 생각에 설렘이 큼