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101 SI 기본단위 재정의
표지 배경은 기본물리상수를 기반으로 개정 SI 단위계를 설명하는 그림이다, 왼쪽은 129년 만에 퇴임하는 국제킬로그램원기(IPK), 오른쪽은 플랑크 상수(h)를 기반으로 킬로그램을 구현하는 KRISS 키블 저울 이미지이다, (표지 설명: 한국표준과학연구원 이호성 박사)

Zurich Instruments
ZuIBoost your lab 's per forma ncewww.nubicom.co.kr smnam@nubicom.co.kr 070 7872 0701어플리케이션반도체 테스트, 양자 컴퓨터, Phased array 레이더 설계 & 테스트, Lidar, 분광학, NMR어플리케이션높은 Q 값의 유전체, 정전용량형 센서, 슈퍼 커패시터, PV 소자, 소자 특성 분석모든 취리히 인스트루먼트 장비..

102 SI 기본단위 재정의
표지 배경은 기본물리상수를 기반으로 개정 SI 단위계를 설명하는 그림이다, 왼쪽은 129년 만에 퇴임하는 국제킬로그램원기(IPK), 오른쪽은 플랑크 상수(h)를 기반으로 킬로그램을 구현하는 KRISS 키블 저울 이미지이다, (표지 설명: 한국표준과학연구원 이호성 박사)

한국관광공사

103 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

2018년, ‘물리학’, ‘물리인’, ‘물리사회’ 모두의 행복을 기원하며
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 812018년, ‘물리학’, ‘물리인’, ‘물리사회’ 모두의 행복을 기원하며이 재 일한국물리학회 제27대 회장인하대학교 물리학과 교수존경하는 한국물리학회 회원 여러분, 새해 복 많이 받으십시오.그야말로 다사다난했던 2017년 정유년(丁酉年)을 보내고 2018년 무술년(戊戌年)을..

이재일
104 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

기계학습에 기반을 둔 소재물성 예측
물리학에서의 기계학습 II물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 82저자약력현윤경 박사는 KAIST 수리과학과에서 일반사각격자에서의 혼합유한요소 개발과 해석을 주제로 박사 학위를 받았으며, 이후 미국 미네소타대학(University of Minnesota) 내의 Institute for Mathematics and its Applications (IMA)에서 복잡유..

현윤경
105 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

현대의 유전 알고리듬
물리학에서의 기계학습 II물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 88저자약력이인호 박사는 한국과학기술원 (물리학과) 이학박사로서 Univ. of Illinois at Urbana-Champaign (Beckman Institute for Advanced Science and Technology, Materials Research Laboratory) 박사 후 과정 그리고 고등과학원 (물리학부) 리서치..

이인호
106 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

기계 학습 이론을 활용한 재료 연구: 현황과 전망
물리학에서의 기계학습 II물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 812저자약력김치호 박사는 한양대학교 신소재공학부 박사(2009)로서 디스플레이공학연구소 박사 후 연구원(2009-2010), 삼성전자 반도체연구소 책임연구원(2010- 2014), University of Connecticut 박사 후 연구원 및 Research Associate(2014-2018)을 거..

김치호
107 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

상압광전자분광기 소개 및 연구동향
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 818저자약력문봉진 교수는 미국 UC Davis 박사(2001)로 미국 Berkeley 국립연구소에서 연구원(2002-2007)을 지낸 뒤 한양대학교ERICA 응용물리학과 교수(2007-2013)를 거쳐 2013년부터 광주과학기술원 물리광과학과에 교수로 재직하고 있다.(bsmun@gist.ac.kr)상압광전자분광기 소..

문봉진
108 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[특별칼럼] 새물리 2017년 Annual Report
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 823저자약력김삼진 교수는 연세대학교 이학박사(1998)로서 2004년부터 국민대학교 나노전자물리학과 교수로 재직 중이다. 스핀양자 뫼스바우어 분광연구소 소장, 한국자기학회 학술부회장, 새물리 편집위원 등을 역임하였고 2017년부터 현재까지 새물리 편집위원장을 맡고 있다.(s..

김삼진·도용주·임성민·이봉우
109 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[특별칼럼] Journal of the Korean Physical Society 2017년도 연차보고서
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 827저자약력신상진 교수는 U.C. Berkeley 이학박사(1989)로서 미국 Rutgers 대학교, Florida 대학교 연구원을 거쳐 현재 한양대학교 물리학과 교수로 재직 중이며 2013년부터 2014년, 그리고 2017년부터 2018년까지 물리학회 JKPS 편집위원장을 맡고 있다. 주요 연구 분야는 끈이론..

신상진·김근영·문순재·한명준
110 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[특별칼럼] Current Applied Physics 2017년 연차보고서
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 830저자약력강정수 교수는 1989년 미국 University of California-San Diego (UCSD)에서 박사학위를 받은 후 산업과학기술연구소에서의 연구원 재직을 거쳐 1996년부터 현재까지 가톨릭대학교 물리학과 교수로 재직하고 있다. 방사광을 이용한 물질의 물성 연구를 활발히 진행 중이..

강정수·홍정일·임은주·최우석
111 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[현장의 물리교육] 제48회 국제물리올림피아드 참관기
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 833저자약력이무희 교수는 미국 Northwestern University 에서 Ph. D.(1989) 를 마치고 , 동 대학 Materials Research Science and Engineering Center의 초전도연구소에서 연구원 (1989-1992)과 일본 오사카 대학의 방문연구교수 (1994, 2000), 프랑스 파리 대학 고체물리연구소(..

이무희
112 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[크로스로드] 나는 과학자인 엄마다
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 838저자약력황정아 박사는 한국과학기술원 플라즈마물리 전공 박사로, 현재 한국천문연구원 책임연구원 겸 UST 천문우주과학 캠퍼스 대표교수이다.나는 과학자인 엄마다황 정 아최근 들어 재미있게 읽은 책 중에 2016년에 호프 자렌(Hope Jahren) 박사가 쓴 “Lab Girl”이라는 책..

황정아
113 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[학회 참가기] 제20회 제일원리 전자구조 계산 아시안 워크숍 참가기
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 840제일원리 전자구조 계산 아시안 워크숍은 매년, 한국, 일본, 대만, 그리고 중국을 번갈아 가면서 개최되는 학회이다. 20회째 워크숍은 2017년 10월 30일부터 11월 1일까지 중국 난징(南京)시에 위치한 난징 대학교 과학기술 빌딩에서 개최되었다. 개최지 조직위원으로 활동하신..

이인호
114 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

새로운 연구결과 소개
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 841Printable Organometallic Perovskite Enables Large-area, Low-dose X-ray Imaging건강검진에서 빼 놓을 수 없는 것이 흉부 엑스레이 촬영이다. 폐렴과 같이 폐 관련 질환을 검사하기 위한 목적으로 이용한다. 하지만 방사선의 일종인 엑스레이에 반목적으로 노출되면 방사선 ..

115 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

Physical Review Focus
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 842주사위는 흔들지 말고 휘저어야 정렬된다 Dice Become Ordered When Stirred, Not Shaken구슬이나 모래가 담긴 상자를 반복적으로 가볍게 두들기면 그때마다 알갱이들은 스스로 좀 더 치밀하게 패킹된다. 그렇지만 내용물은 당신이 정성껏 계속 두들기면서 오랜 시간을 소비해야..

116 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[Physics Plaza] 응집물질물리(자성물리)이론 학자 김덕주 교수
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 844응집물질물리(자성물리)이론 학자 김덕주 교수 민 병 일 /포항공과대학교 물리학과 교수저자약력민병일 교수는 미국 Northwestern University 이학박사로 Northwestern University, Argonne National Laboratory 박사후연구원을 거쳐 1987년부터 포항공대 교수로 재직 중이다...

민병일
117 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

새물리 Highlights
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 846목표를 향해 공을 보낼 수 있는 효과적인 스윙형태 분석을 위한 테니스 공의 운동 연구테니스공을 라켓으로 치는 상황을 고려하여 단순화된 모델을 이용해 공과 라켓면의 충돌과정을 기술하고 이 과정에서 공의 진행 방향과 속도, 또 공이 가지는 회전량 등을 계산하였다. 단순..

118 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[물리이야기] 1911년 가을, 브뤼셀의 과학자들
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 8481911년 가을, 브뤼셀의 과학자들 이 강 영저자약력이강영 교수는 서울대학교 물리학과를 졸업하고 KAIST에서 입자물리학 이론을 전공해서 석사 및 박사학위를 받았다. 고등과학원, 서울대학교 이론물리연구센터, 연세대학교에서 연구원으로, KAIST, 고려대학교, 건국대학교에서..

이강영
119 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

[화제의 물리학자] 박제근 교수
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 851박제근 교수2016년 한국과학상 수상자로 서울대 물리학과 박제근 교수가 선정되었다. 박제근 교수는 물리와 재료과학계에서 지난 20여 년 동안 많은 주목을 받고 있는 다중강성 물질인 비스무스철산화물과 망간산화물 구조와 스핀동력학을 중성자 산란방법으로 정밀하게 분석해..

120 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

물리학회 소식
물리학과 첨단기술 JANUARY/FEBRUARY 20 1 852 ▲ 2018년 한국물리학회 신년회.2018년 한국물리학회 신년회 개최2018년 한국물리학회 신년회가 1월 4일(목) 오후 5시 30분부터 프레지던트 호텔 19층 브람스홀에서 개최되었다. 모두 90분에 가까운 회원께서 참석한 가운데 유건호 실무이사장의 사회로 진행된 1부 순서에서는..

121 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

편집후기
월간2018년 1/2월호 제27권 제1/2호발행인 이재일편집인 홍순철발행일 2018년 2월 28일발행처 사단법인 한국물리학회 06130 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 (역삼동) Tel. (02)556-4737 / Fax. (02)554-1643 e‐mail letters@kps.or.kr homepage http://www.kps...

장현주
122 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

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123 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

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124 물리학에서의 기계학습 II
실험과 시뮬레이션을 이용한 소재 정보 생산의 효율이 날로 향상됨에 따라 재료 연구 분야에서 기계 학습의 활용 사례가 급증하고 있다. 빅데이터 구축과 재료 지문화 및 기계 학습 훈련을 통해 얻은 물성 예측 모델은 신 재료 설계를 위한 연구 효율을 효과적으로 높일 수 있다. (그림 작성 및 설명: Georgia Institute o..

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125 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

한국물리학회 정책위원장으로서 돌아다본 물리학 및 기초과학의 소회
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 71한국물리학회 정책위원장으로서 돌아다본 물리학 및 기초과학의 소회 최 은 하광운대학교 전자물리학과 교수한국물리학회 정책위원장2009년 한국물리학회의 초대 정책위원장직을 맡았다. 당시 이영백 교수께서 제23대 한국물리학회장으로 선출되면서부터이다. 이때는 당시 정부에서 한창..

최은하
126 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

기계학습 모형을 통한 새로운 물리모형의 탐사
/ 물리학에서의 기계학습 I물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 74저자약력조원상 교수는 KAIST 물리학과에서 박사 학위(소립자가속기현상론 전공)를 취득하고 서울대학교 이론물리연구소, IPMU, Univ. of Florida, IBS 순수이론물리연구단 연구원을 거쳐 현재 서울대학교 물리천문학부 연구조교수로 재직 중이다.(wscho@snu...

조원상
127 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

힉스와 인공지능
/ 물리학에서의 기계학습 I물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 720저자약력김태정 교수는 고려대학교 입자물리 전공 박사(2007)로 2008년부터 미국 University of Iowa, 벨기에 Brussels University(VUB) 연구원을 거쳐 2014년 전북대학교 조교수를 거쳐 2015년부터 한양대학교 부교수로 재직 중이다. CMS 국제공동연구팀에서..

김태정
128 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

머신러닝과 양자 알고리즘
/ 물리학에서의 기계학습 I물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 725저자약력방정호 박사는 한양대 양자정보 연구실에서 양자머신러닝을 주제로 학위를 받았고 현재 고등과학원의 연구원으로 재직 중이다.(jbang@kias.re.kr) 머신러닝과 양자 알고리즘 DOI: 10.3938/PhiT.26.048 방 정 호REFERENCES[1] P. Rebentrost, M. Mo..

방정호
129 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

핵자의 횡단면 구조
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 730저자약력김현철 교수는 1993년 독일 Bonn 대학교에서 핵물리학 이론으로 박사학위를 받은 뒤, 독일 Bochum Ruhr 대학교 연구원을 거쳐 1998년부터 2008년까지 부산대학교 물리학과 교수로 일하였다. 2008년 3월부터 현재까지 인하대학교 물리학과 교수로 재직하고 있다.(hchkim@inha.ac..

김현철
130 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

[크로스로드] 시계 물리학, 시간의 물리학
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 734저자약력정민기 박사는 POSTECH 신소재공학과에서 학사와 석사를 마치고, KAIST 물리학과에서 물성실험으로 박사학위를 받았다. 프랑스 CNRS와 스위스 EPFL 연구원을 거쳐, 현재 영국 버밍엄(Birmingham) 대학 물리학과 조교수로 재직 중이다. 전문분야는 자기공명을 이용한 양자물성 연..

정민기
131 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

Physical Review Focus
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 736암흑 물질에 힉스 연결하기Synopsis: Connecting Higgs to Dark Matter왜 기상 증착 유리는 그렇게 안정적인가?Synopsis: Why Vapor-Deposited Glasses Are So Stable새로운 이론 연구는 입자 물리학 실험에서 파생된 암흑 물질 특성에 보다 엄격한 제약을 가하고 있다.힉스 보손은 입자..

132 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

새물리 Highlights
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 738그래핀에 형성된 자기 양자점의 에너지 스펙트럼그래핀의 전자이동도는 20만 cm/Vs로 저항이 아주 낮아 반도체로 주로 쓰이는 단결정 실리콘보다 100배 이상 전자를 빠르게 이동시킬 수 있고 구리보다 100배 이상 전기가 잘 통한다. 그래핀의 이러한 뛰어난 전기전도도와 전자 이동도 때..

133 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

[물리이야기] 클라인-고돈 방정식이라는 이름
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 739저자약력김재영 박사는 서울대학교 물리학과에서 물리학기초론 전공으로 박사학위를 받았다. 독일 막스플랑크 과학사연구소 초빙교수 등을 거쳐 현재 KAIST 부설 한국과학영재학교와 서울대학교에서 물리철학 및 물리학사를 가르치고 있다. 공저로 『정보혁명』, 『양자, 정보, 생명』,..

김재영
134 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

물리학회 소식
물리학과 첨단기술 DECEMBER 20 1 742 12월 실무이사회 소식2017년 마지막 실무이사회가 지난 12월 15일(금) 오후 4시 한국물리학회 회의실에서 개최되었다. 이번 실무이사회에는 실무이사장과 실무이사 총 6명이 참석한 가운데 사업별 주요 업무 보고와 총무이사 및 재무이사의 안건 토의가 이루어졌다. 총무이사는 주요 공..

135 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

편집후기
월간2017년 12월호 제26권 제12호발행인 이재일편집인 홍순철발행일 2017년 12월 30일발행처 사단법인 한국물리학회 06130 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 (역삼동) Tel. (02)556-4737 / Fax. (02)554-1643 e‐mail letters@kps.or.kr homepage http://www.kps.o..

이강영
136 물리학에서의 기계학습 I
2016년 기계학습으로 바둑을 익힌 프로그램인 알파고가 프로 기사를 이긴 후에 기계학습과 인공지능에 대한 관심이 모든 분야에서 폭발적으로 증가했다. 물리학도 예외가 아니어서 분야를 막론하고 기계학습을 배우고 활용하려고 시도하는 모습들을 쉽게 볼 수 있다. 이에 현재 기계학습을 물리학에 실제로 이용하는 모습을..

Zurich Instruments
얼마나 많은 동기화된 AWG 채널이 필요하신가요?Zurich Instruments사의 HDAWG는 많은 채널이 집약되어 있으며 짧은 트리거 지연 시간을 가지고 있습니다. HDAWG는 어떤 웹 브라우저를 사용해서도 제어할 수 있는 Zurich Instruments의 LabOne 소프트웨어와 함께 사용 됩니다. 하나의 API 인터페이스를 사용하여 여러 개의 ..

137 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

핵(방사선)은 두려워할 존재인가?
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 71 핵(방사선)은 두려워할 존재인가 ?김 삼 진국민대학교 나노전자물리학과 교수새물리 편집위원장핵은 위험하기 때문에 가까이하면 안 되는 것인가? 엄밀히 말하자면 모든 물질은 전자와 원자핵으로 이루어져 있으므로 핵이 없는 물질세계에서 살 수 있다는 것은 말이 안 된다. 이제부..

김삼진
138 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

중력파 검출을 이끈 사람들 - 2017년 노벨 물리학상 수상자를 중심으로
/ 2017 노벨 물리학상물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 73저자약력오정근 박사는 서강대학교 물리학과에서 이학박사 학위(2004)를 취득한 후 University of Waterloo(2004-2006), 연세대학교 물리학과(2006-2008)에서 박사후연구원을 거쳐 현재 국가수리과학연구소 선임연구원(2008-현재)으로 재직 중이다. 현재 한국중력파..

오정근
139 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

라이고 검출기의 구조와 성능
/ 2017 노벨 물리학상물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 78저자약력김재완 교수는 서울대학교 물리학과에서 박사학위를 받고 프랑스 고등사범학교(ENS-Paris) Kastler-Brossel 연구소와 국립표준연구소(LNE-SYRTE) 박사후 연구원을 거쳐 2006년부터 명지대학교에서 교수로 재직하고 있다. 극저온 원자와 원자 간섭계를 이용..

김재완·조규만
140 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

2017 노벨 물리학상과 중력파 천체물리학의 전망
/ 2017 노벨 물리학상물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 715저자약력이형목 교수는 프린스턴대학교에서 박사학위를 받았고 현재 서울대학교 물리천문학부 교수로 재직 중이며, 현재 한국중력파연구협력단 단장으로 활동하고 있다.(hmlee@snu.ac.kr)이창환 교수는 서울대학교에서 박사학위를 받았고 현재 부산대학교의 교수로..

이형목·이창환
141 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

KSTAR 핵융합 플라즈마의 장시간 정상 상태 지속을 위한 고성능 제어 연구
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 721저자약력한상희 박사는 2005년 KAIST 물리학과에서 박사학위를 취득 후 2006년부터 국가핵융합연구소(NFRI)에 근무하며 KSTAR의 플라즈마 제어 시스템 구축 및 제어 기법 개선 연구에 주로 기여해 왔다. 현재 동 연구소 소재 KSTAR 연구센터 책임연구원 및 과학기술연합대학원대학교(US..

한상희·전영무·윤시우
142 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

[과학정책] 문재인 정부의 과학기술정책 운영철학과 정책과제
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 726 문재인 정부의 과학기술정책 운영철학과 정책과제 이 장 재 그림 1. 3차 산업혁명과 4차 산업혁명 특성 비교.(출처: 이장재 (2017), 문재인 정부의 과학기술정책: 핵심철학과 과제, KISTEP 이슈페이퍼 2017-05)저자약력이장재 정책위원은 영남대학..

이장재
143 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

[크로스로드] 핵발전소를 배회하는 플라톤의 유령
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 730저자약력강양구 지식큐레이터는 연세대학교 생물학과를 졸업하고 1997년 참여연대 과학 기술 민주화를 위한 모임(시민 과학 센터) 결성에 참여했으며, 2003년부터 《프레시안》에서 과학·환경 담당 기자로 근무했다. 부안 사태, 경부 고속 철도 천성산 터널 갈등, 대한 적십자사 혈액 ..

강양구
144 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

[학회참가기] Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems 워크..
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 732지난 9월 8일부터 9일까지 이틀간 일본 홋카이도 삿포로 시에 위치한 홋카이도 대학에서 제2회 Self-Organization and Robustness of Evolving Many-Body Systems 워크숍이 열렸다. 이 워크숍은 한국연구재단(NRF)과 일본학술진흥회(JSPS)의 공동지원으로 개최되었으며, 작년에 이어 올..

양성규
145 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

새로운 연구결과 소개
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 734Fractional Viscosity Dependence of Reaction Kinetics in Glass-forming Liquid세포 안에는 많은 화학 반응들이 끊임없이 일어나고 있는데, 이들 반응에서 중요한 역할을 하는 것이 분자들의 확산이다. 단일 분자 분광학 실험 기술의 발전으로 인해 세포 내부의 개별 분자들의 움직임..

146 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

Physical Review Focus
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 737중력파의 세 방향 검출 Three-Way Detection of Gravitational Waves레이저 간섭계 중력파 관측소(Laser Interferometer Gravitational-Wave Ob- servatory, LIGO)와 비르고(Virgo)의 공동연구자들은 중력파의 네 번째 검출을 보고했다(Physical Review Letters 119, 141101 (2017)). 그..

147 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

새물리 Highlights
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 740HVPE Al N 에피층 성장을 위한 혼합 Ga의 영향에 관한 연구반도체 소자 분야에서 에너지 절약과 효율 증대를 위한 연구가 증가하고 있다. 그 중에서도 미래의 전력 반도체 소자 연구 분야가 주목을 받고 있다. 전력 반도체 소자의 재료로는 높은 에너지 밴드를 가지는 반도체 소재인 Si..

148 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

[물리이야기] 과학혁명의 토대를 마련한 르네상스 시대
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 741저자약력양형진 교수는 서울대학교 물리학과를 졸업하고 인디아나대학교에서 박사학위를 받았으며, 고려대학교 세종캠퍼스 물리학과 교수로 재직하면서 양자정보이론을 연구하고 있다. 『산하대지가 참빛이다 (과학으로 보는 불교의 중심 사상)』와 『과학으로 세상보기』를 저술했고, ..

양형진
149 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

물리학회 소식
물리학과 첨단기술 NOVEMBER 20 1 742 11월 실무이사회 소식한국물리학회 11월 실무이사회가 지난 2017년 11월 17일(금) 오후 4시 한국물리학회 회의실에서 개최되었다. 10월 가을학술대회 개최 후 처음 열리는 이번 실무이사회에는 실무이사장과 실무이사 총 8명이 참석하였으며 각 사업의 주요 업무와 가을학술대회 추정 ..

150 2017 노벨 물리학상
2017년 노벨 물리학상은 LIGO를 제안하고 이를 현실화시킴으로서 중력파 검출에 크게 기여한 세 사람에게 돌아갔다. 이번 특집호에서는 이들의 업적을 자세히 조망해보고, 검출기의 원리와 구조에 대해 살펴본 후 중력파가 우주에 대한 이해에 어떻게 기여할 것인지 전망해 보았다. (표지 설명: 서울대학교 물리천문학부 ..

편집후기
월간2017년 11월호 제26권 제11호발행인 이재일편집인 홍순철발행일 2017년 11월 30일발행처 사단법인 한국물리학회 06130 서울특별시 강남구 테헤란로7길 22 (역삼동) Tel. (02)556-4737 / Fax. (02)554-1643 e‐mail letters@kps.or.kr homepage http://www.kps.o..

이형목