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빛 소용돌이의 역학적 제어 구현
우리 대학 물리학과 서민교 교수, 김동하 박사, 신소재공학과 신종화 교수 공동연구팀이 자기장에 의해 자발적으로 생성되고 동역학적 움직임을 보이는 빛 소용돌이(optical vortex)를 구현했다고 13일 밝혔다.
빛 소용돌이는 전기장의 위상 분포의 공간적인 꼬임으로서, 기초 물리량중 하나인 궤도 각운동량을 전자기파에 싣는 역할을 수행한다.
전자기파의 궤도 각운동량은 고전적 또는 양자화된 회전 특성을 광학 기술에 도입할 수 있기에, 광 집게, 초고해상도 현미경, 고차원 광통신, 양자 얽힘 등 다양한 분야로의 응용으로 주목받아 왔다.
그러나 기존의 빛 소용돌이/궤도 각운동량 생성은 나선형의 구조적 특이점을 갖는 소자를 통해서만 구현되어 왔기에, 역학적 변화를 가할 수 없는 수동적 형태로서만 활용되어 왔다.
연구팀은 구조적 특이점 없이도 빛 소용돌이가 자발적으로 생성될 수 있는 플랫폼을 다층 박막 구조를 통해 구현하였다. 이 플랫폼은 반사율이 이상적으로 0이 되는 수학적 특이점을 가지는 위상학적 상(相)을 실 공간에 만들어 내며, 특이점을 중심으로 빛 소용돌이가 나타난다.
다층 박막 구조내의 자기 광학 효과를 이용하여, 위상학적 상의 생성과 소멸이 외부 자기장에 의해 제어된다. 나아가, 빛 소용돌이들이 외부 자기장 하에서 위상전하에 따라 다른 양상의 움직임들을 보이거나 빛 소용돌이-반(反)소용돌이 쌍이 생성되는 등의 준입자적 (quasiparticle) 양상을 관측했다.
연구팀이 개발한 플랫폼은 구성 물질에 따라 전기장이나 열에 의한 구동도 가능하며, 제작 방식의 단순화로 인해 여러 다양한 능동적 위상 광학 소자 개발 및 빛 소용돌이 생성 소자의 개발이 기대된다.
서민교 교수는 "자발적 생성 및 역학적 움직임을 보이는 등의 준입자적 양상을 가지는 빛 소용돌이가 구현될 수 있음을 보였다. 광학 시스템내의 다양한 위상학적 전자기장 텍스처와 그들의 준입자적 상호작용에 대한 연구의 시작점이 될 것이 기대된다.ˮ라고 말했다.
김동하 박사가 제1 저자이자 공동 교신저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 `네이처 (Nature)' 10월 13일 온라인 판본에 출판됐다. (논문명 : Spontaneous generation and active manipulation of real-space optical vortices).
이번 연구는 한국연구재단 중견연구, 기초연구실, 대학중점연구소지원사업의 지원을 받아 수행됐다.
2022.10.13
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AI대학원 김기응 교수 연구팀, 인공지능 전력망 운영관리 국제대회 1위 달성
우리 대학 AI대학원 김기응 교수 연구팀(홍성훈, 윤든솔 석사과정, 이병준 박사과정)이 인공지능 기반 전력망 운영관리 기술을 겨루는 국제경진대회인 'L2RPN 챌린지(Learning to Run a Power Network Challenge 2020 WCCI)'에서 최종 1위를 차지했다. 이 대회는 기계학습 연구를 촉진하기 위한 각종 경진대회를 주관하는 비영리단체 ChaLearn, 유럽 최대 전력망을 운영관리하는 프랑스 전력공사의 자회사 RTE(Réseau de Transport d'Électricité)社 및 세계 최대 규모의 전력 회사 SGCC(State Grid of China)의 자회사인 GEIRI North America(Global Energy Interconnection Research Institute)에서 공동주최해, 세계 각국의 약 50팀이 약 40일간 (2020.05.20.~06.30) 온라인으로 참여해 성황리에 마감됐다.
단순한 전력망이 스마트 그리드를 넘어서 에너지 클라우드 및 네트워크로 진화하려면 신재생 에너지의 비율이 30% 이상이 돼야 하고, 신재생 에너지 비율이 높아지면 전력망 운영의 복잡도가 매우 증가한다. 실제로 독일의 경우 신재생 에너지 비율이 30%가 넘어가면서 전력사고가 3,000건 이상 증가할 정도로 심각하며, 미국의 ENRON 사태 직전에도 에너지 발전과 수요 사이의 수급 조절에 문제가 생기면서 잦은 정전 사태가 났던 사례도 있다.
전력망 운영에 인공지능 기술 도입은 아직 초기 단계이며, 현재 사용되고 있는 전력망은 관리자의 개입 없이 1시간 이상 운영되기 힘든 실정이다. 이에 프랑스의 RTE(Réseau de Transport d'Électricité) 社는 전력망 운영에 인공지능 기술을 접목하는 경진대회 'L2RPN'을 2019년 처음 개최했다. 2019년 대회는 IEEE-14라는 14개의 변전소를 포함하는 가상의 전력망에서 단순한 운영을 목표로 열렸다. 2020년 대회는 L2RPN 2020 WCCI 챌린지라는 이름으로 특정 국가 수도 규모의 복잡한 전력망을 72시간 동안 관리자의 개입 없이 스스로 안전하고 효율적으로 운영될 수 있는 인공지능 전력망 관리 에이전트를 개발하는 것을 목표로 열렸다. 시간에 따른 공급-수요의 변화, 시설 유지보수 및 재난에 따른 급작스러운 단전 등 다양한 시나리오에 대해 전력망 운영관리 능력의 평가가 이뤄졌다.
김 교수 연구팀은 이번 2020년 대회에서 전력망 구조를 효과적으로 반영할 수 있는 그래프 신경망 모델 기반의 강화학습 에이전트를 개발해 참가했다. 기존의 에이전트들은 소규모의 전력망에서만 적용 가능하다는 한계가 있었지만, 김 교수 연구팀은 국가 수도 규모의 복잡한 전력망에도 적용 가능한 에이전트를 개발했다. 연구팀이 개발한 인공지능 전력망 운영관리 에이전트는 주어진 모든 테스트 시나리오에 대해 안전하고 효율적으로 전력망을 운영해 최종 1위의 성적을 거뒀다. 우승팀에게는 상금으로 미국 실리콘밸리에 있는 GEIRI North America를 방문할 수 있는 여행경비와 학회참가 비용 3,000달러가 주어진다. 연구진은 앞으로도 기술을 고도화해 국가 규모의 전력망과 다양한 신재생 에너지원을 다룰 수 있도록 확장할 계획이다.
한편 이번 연구는 과기정통부 에너지 클라우드 기술개발 사업의 지원으로 설치된 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단과제로 수행됐다. (연구단장 KAIST 전산학부 문수복 교수)
※ 대회 결과 사이트 관련 링크: https://l2rpn.chalearn.org/competitions
※ 개방형 에너지 클라우드 플랫폼 연구단 사이트: https://www.oecp.kaist.ac.kr
2020.07.28
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