소소하지만 과학이야

당신은 평생 아무것도 만진 적이 없다 — 접촉이라는 착각 당신은 평생 아무것도 만진 적이 없다 ‘만진다’는 감각은 어떻게 만들어졌을까? 우리는 컵을 쥐고, 키보드를 누르고, 서로의 손을 잡으며 살아갑니다. 하지만 물리학은 말합니다. 당신은 실제로 어떤 물체와도 접촉한 적이 없습니다. 목차 1. 일상에서 시작된 의문 2. 원자의 내부를 들여다보면 3. 우리가 느끼는 ‘촉감’의 정체 4. 접촉이라는 착각 5. 그렇다면 현실이란 무엇일까? AI 관련 경제지식 1. 아주 평범한 장면에서 시작해보자 당신은 지금 스마트폰을 손에 쥐고 있습니다. 유리의 차가움, 단단함, 무게감이 분명히 느껴집니다. 하지만 질문 하나만 던져봅시다. “정말로, 당신의 손과 스마트폰은 서로 닿아 있을까?” 직관적으로는 당연히 ‘그렇다’고 답하겠지만, 원자 수준으로 내려가면 이야기는 완전히 달라집니다. 2. 원자의 99.99%는 ‘빈 공간’이다 모든 물질은 원자로 이루어져 있습니다. 그리고 원자는 다시 핵과 전자로 구성됩니다. 여기서 중요한 사실 하나. 만약 원자를 축구장 크기로 확대한다면, 원자핵은 중앙에 있는 ‘모래알’ 하나에 불과합니다. 그렇다면 나머지는? 거의 전부가 아무것도 없는 공간 입니다. 당신의 손, 책상, 벽, 그리고 지구 전체가 그렇습니다. 3. 그럼 우리는 무엇을 ‘느끼는’ 걸까? 우리가 물체를 밀었을 때 느끼는 단단함의 정체는 ‘접촉’이 아니라 전자기력 입니다. 당신의 손에 있는 전자와 물체 표면의 전자는 같은 전하(-)를 띱니다. 같은 전하는 서로 밀어냅니다. 이 ‘전기적 척력’이 바로 촉감의 정체입니다. 즉...

당신의 자유의지는 가짜일까? — 리벳 실험과 의식의 비밀 당신의 자유의지는 가짜일까? 리벳 실험과 의식의 비밀 지금 이 글을 계속 읽기로 한 결정, 정말 당신이 내린 걸까요? 아니면 이미 뇌가 먼저 결정을 내려놓고, 의식은 그 사실을 뒤늦게 통보받은 걸까요? 목차 1. 자유의지에 대한 불편한 질문 2. 리벳 실험 — 뇌가 먼저 움직였다 3. 준비전위와 0.5초의 충격 4. 자유의지는 환상일까? 5. 후속 연구와 더 큰 파장 6. 그렇다면 ‘나’는 무엇인가 AI 관련 경제지식 1. 자유의지에 대한 불편한 질문 우리는 매 순간 선택하며 살아간다고 믿습니다. 커피를 마실지, 물을 마실지. 지금 이 문장을 읽을지, 넘길지. 하지만 만약 그 모든 선택이 이미 뇌에서 결정된 뒤 의식은 단지 결과를 ‘확인’하는 역할만 한다면 어떨까요? 2. 리벳 실험 — 뇌가 먼저 움직였다 1983년, 신경과학자 벤저민 리벳은 아주 단순한 실험을 설계합니다. 피험자는 아무 때나 손가락을 움직인다 움직이기로 마음먹은 순간”을 보고한다 동시에 뇌파(EEG)를 측정한다 핵심은 ‘언제’였습니다. 손가락이 움직이기 전, 의식이 결심하기 전, 뇌는 과연 무엇을 하고 있었을까요? 3. 준비전위와 0.5초의 충격 결과는 충격적이었습니다. 손가락이 움직이기 약 0.5초 전 , 뇌의 운동 영역에서 이미 신경 신호가 발생했습니다. 이 신호는 준비전위(Readiness Potential) 라 불립니다. 즉, 우리는 “이제 움직여야지”라고 느끼기 전에 뇌는 이미 결정을 내려놓은 상태였던 셈입니다. 4. 자유의지는 환상일까? 이 실험이 던진...

EUV 노광이 왜 ASML 독점이 되었을까? — 반도체 산업의 구조적 이유 EUV 노광이 왜 ASML 독점이 되었을까? — 반도체 미세공정이 넘을 수 없었던 기술의 벽 반도체 제조 공정에서 회로를 그리는 핵심 단계는 노광(Photolithography) 입니다. 공정 미세화가 진행될수록 더 짧은 파장의 빛이 필요해졌고, 그 결과 등장한 기술이 바로 EUV(Extreme Ultraviolet) 노광 입니다. 현재 이 EUV 노광 장비를 상업적으로 공급할 수 있는 기업은 사실상 단 하나, 네덜란드의 ASML 뿐입니다. 목차 1. EUV 노광이란 무엇인가 2. EUV가 어려운 물리적 이유 3. ASML만 가능한 산업 구조 4. 경쟁사가 따라오기 힘든 현실 5. 왜 이 독점은 쉽게 깨지지 않을까 AI 관련 경제지식 1. EUV 노광이란 무엇인가 EUV는 파장 13.5nm의 극자외선을 이용해 반도체 회로를 형성하는 기술입니다. 기존 ArF(193nm) 노광 대비 훨씬 미세한 패턴을 한 번에 구현할 수 있어 7nm 이하 공정에서 사실상 필수 기술로 자리 잡았습니다. 출처: ASML 공식 EUV 기술 설명 2. EUV가 어려운 물리적 이유 EUV 빛은 공기 중에서 거의 즉시 흡수되기 때문에 노광 장비 전체가 완전 진공 상태 에서 작동해야 합니다. 또한 렌즈를 사용할 수 없어, 원자 단위 정밀도를 가진 다층 반사 거울만으로 광학계를 구성해야 합니다. 출처: N...

포토레지스트란 무엇인가? 반도체 공정에서 석유 같은 이유 포토레지스트란 무엇인가? — 반도체 공정에서 왜 ‘석유 같은 기술’이라 불릴까 반도체는 전기로 동작하지만, 그 회로를 만드는 과정은 빛과 화학 에서 시작됩니다. 그 중심에 있는 소재가 바로 포토레지스트(Photoresist) 입니다. 목차 1. 포토레지스트의 정체 2. 반도체는 어떻게 빛으로 그려질까? 3. 왜 아무나 만들 수 없는가 4. EUV 시대, 포토레지스트의 난이도 5. 왜 포토레지스트는 전략 자산인가 AI 관련 경제지식 1. 포토레지스트의 정체 포토레지스트는 빛에 반응하는 감광성 고분자 소재 입니다. 웨이퍼 위에 얇게 도포된 뒤, 특정 파장의 빛을 받으면 화학 구조가 변화합니다. 이 변화 덕분에 어떤 부분은 남고, 어떤 부분은 제거되며 반도체 회로의 밑그림이 형성됩니다. 2. 반도체는 어떻게 빛으로 그려질까? 반도체 공정의 핵심 단계인 포토리소그래피 는 다음 순서로 진행됩니다. 포토레지스트 도포 → 노광(빛 조사) → 현상 → 식각 이 과정은 마치 사진 필름에 이미지를 새기는 것과 유사하지만, 차이는 해상도가 수십 나노미터 이하 라는 점입니다. 3. 왜 아무나 만들 수 없는가 포토레지스트는 단순한 화학 물질이 아닙니다. 다음 조건을 동시에 만족해야 합니다. 극도로 낮은 금속 불순물 균일한 분자 구조 노광 후 정확한 반응성 수백 공정 반복에도 안정성 유지 이 때문에 수십 년의 공정 데이터와 고객 인증이 없으면 양산용 소재로 채택되기 어렵습니다. 4. EUV 시대, 포토레지스트의 난이...

새치 뽑으면 정말 2개가 날까? “새치 뽑으면 그 자리에 2개 난다?” 사실일까, 오해일까? — 모낭 구조와 멜라닌 세포로 풀어보는 흰머리의 과학 새치를 하나 발견하면 괜히 더 눈에 띄고 신경이 쓰입니다. 그래서 “뽑아버릴까?” 고민하다가 이런 말 한 번쯤은 들어보셨을 거예요. “뽑으면 두 개 난다.” 목차 1. 새치는 왜 생길까? 2. 새치 뽑으면 정말 늘어날까? 3. 과학적으로 가능한 구조일까? 4. 오해가 생긴 이유 고환율! 내 자산 지키는 경제지식 새치는 왜 생길까? 머리카락 색은 모낭 속 멜라닌 세포 가 만들어내는 색소에 의해 결정됩니다. 연구들에 따르면, 나이가 들거나 산화 스트레스가 누적되면 이 멜라닌 세포의 기능이 점차 감소합니다. 그 결과 색소가 충분히 만들어지지 못한 머리카락이 바로 ‘새치’로 나타난다고 설명됩니다. 새치 뽑으면 정말 늘어날까? 결론부터 말하면, 한 가닥을 뽑았다고 두 가닥이 생기는 구조는 아닙니다. 한 개의 모낭은 기본적으로 한 가닥의 머리카락만 만들어냅니다. 즉, 모낭이 갑자기 분열해서 두 개의 새치를 만들어낸다는 설명은 해부학적으로 설득력이 낮습니다. 과학적으로 가능한 구조일까? 요소 과학적 사실 모낭 한 모낭 ...

스트레칭은 운동 전에 필수일까? 정적 vs 동적 스트레칭 ‘스트레칭은 운동 전에 필수다’ 진짜일까, 오해일까? — 정적 스트레칭이 부상을 유발한다는 연구 vs 동적 스트레칭의 효용 AI 인프라 관련 글 보기 운동을 시작하기 전, 스트레칭은 거의 반사적으로 떠올리는 준비 동작입니다. 하지만 최근 운동과학 연구들은 이 오래된 상식에 대해 조금 다른 해석을 제시하고 있습니다. 목차 1. 정적 스트레칭과 동적 스트레칭의 차이 2. 정적 스트레칭은 왜 논란이 될까? 3. 동적 스트레칭이 주목받는 이유 4. 운동 전 스트레칭, 어떻게 해야 할까? 정적 스트레칭과 동적 스트레칭의 차이 구분 설명 정적 스트레칭 근육을 늘린 상태로 일정 시간 유지하는 방식 동적 스트레칭 움직임을 통해 관절과 근육을 점진적으로 활성화 두 방식은 목적과 작용 메커니즘이 본질적으로 다르다고 알려져 있습니다. 정적 스트레칭은 왜 논란이 될까? 다수의 연구에서는 운동 직전에 정적 스트레칭을 시행할 경우, 근력과 순발력 감소 신경계 반응 지연 운동 수행 능력 저하 와 같은 현상이 관찰되었다고 보고합니다. 즉, 정적 스트레칭 자체가 문제라기보다는 ‘언제 하느냐’ 가 핵심 변수라는 해...

HBM이 만능은 아니다 — HBM의 장점과 한계 HBM이 만능은 아니다 — HBM의 장점과 한계 AI 인프라 관련 글 보기 전체 요약 — HBM은 3D 적층 DRAM + 실리콘 인터포저 + 폭넓은 인터페이스를 통해 AI / HPC / 고성능 컴퓨팅에서 뛰어난 메모리 대역폭을 제공하지만, 동시에 열 관리, 제조 수율, 비용, 확장성, 신뢰성 등 현실적인 제약을 함께 지닙니다. 즉, HBM은 “강력한 도구”이지만 “만병통치약”은 아닙니다. ※ 본 글은 HBM 도입을 고려하는 개발자, 엔지니어, 또는 관심 있는 독자를 위한 균형 잡힌 기술 해설입니다. 목차 1) HBM의 장점 2) HBM이 마주한 현실: 핵심 한계들 2-1) 열 관리 (Thermal) 2-2) 제조 난이도 및 수율 2-3) 용량·확장성 제약 2-4) 신뢰성 & 보안 문제 2-5) 설계·소프트웨어 생태계의 제약 3) 결론 — HBM을 잘 쓰려면? 참고·출처 1) HBM의 장점 Dynamic Random-Access Memory (DRAM) 다이를 3D로 적층하고, 이를 실리콘 인터포저를 통해 GPU/AI 칩과 밀접하게 연결한 HBM은 다음과 같은 강점을 가집니다: 초고대역폭 + 높은 효율성 — 병렬 인터페이스와 짧은 신호 경로 덕분에, HBM은 기존 DDR/GDDR 대비 월등한 메모리 대역폭을 제공합니다. High Bandwidth Memory — Wikipedia 공간 절약 & 집적도 — 메모리 다이를 수직으로 쌓아올리므로, 같은 ...