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  • 게시물ID : science_28825
    작성자 : 나너and우리
    추천 : 13
    조회수 : 1190
    IP : 222.109.***.105
    댓글 : 28개
    등록시간 : 2013/12/26 12:41:05
    http://todayhumor.com/?science_28825 모바일
    물체를 안보이게 하는 기술~!
    723.jpg
     
     
    본 논문링크<-- 여기
     
    물리학쪽 논문인데, 아주 흥미로와서 소개해 봄.
     
    그란데, 이거 나는 논문을 쎄빠지게 여러번 읽다보니, 어찌저찌하여 이해를 하긴 한 것 같은데, 타인에게 비전공 학문을 소개.이해시키기 위해, 으떻게 샤발대믄 좋을지, 참으로 난감하구먼(또한, 내가 이해하고 있는게 정말 맞는긴가...하는 불안감도 없지 않아 있고 말이지......ㅡ,.ㅡ;;...쯥.)
    여튼...
    이 논문.
     
     
    722.jpg
     
    싱가폴 국립대 연구팀이, "어둠의 빛"을 비추어 물체가 보이지 않게 하는 장치를 개발했다고 한다. 이 장치는 기존의 광학적 방법을 거꾸로 한 것이라는데, 일반적으로 광학기술은 가능한한 아주 선명한 상(Image; 像)을 얻기위해 노력한다.
     
    그럼, 보다 선명한 상(Image; 像)을 얻기 위해서는 무엇이 중요한(핵심)가?
    ...........
     
    여기서 잠깐 깨알공부:
    점 퍼짐 관수(Point Spread Function; PSF)란?
     
    이거 공부해 보니, 고3때 수학2, 대학때 해석학에서 나오는 일종의 선형(linear)계 함수개념이던듸, 즉....이런거.
    f( A + B ) = f(A) + f(B) (A , B ∈ V)
     
    여기서, A = 영상 1, B = 영상 2라고 보면 두 영상의 축중합으로 하나의 고도화된 영상을 만들어 낼 수 있다는 기본원리. 그러니까, 어떤 물체에다 빛을 쪼이면 그 물체의 빛에대한 응답은 하나가 아니라 각 표면의 위치에따라 다른데, 중앙이 제일 높은 곳이 되고, 중심에서 멀어 질수록 흐려지는(퍼지는, spread되는)현상이 발생, 일종의 로브(lobe)가 만들어 진다는 것. 이러한 패턴을 PSF라고 함. 이것을 다 모아서 만드는 게 하나의 정확한 영상.
    이렇게...
     
     
    721.jpg
     
    .........
    그렇게 봤을때, 해상도를 최대한으로 올리기 위해서는, 중앙을 좁게 하면서 강도를 높이고, 희미해지는 외측 로브(lobe)를 억제해야 한다.
    그게 바로 짤방그림 설명인데,
     
    1. Airy spot: 일반 상(Image; 像)
    해상도를 높이기 위해 중앙을 좁게하면서, 외측로브를 억제한 것이
     
    2. Super-resolution: 해상도가 높은 상(Image; 像)
    그러나, 이것을 디집어 까믄서 역으로 해주면(두단계로 생각해보자)
     
    3. 일반 상(Image; 像)상태에서 정중앙만을 억제해 주면,
    상(Image; 像)은 Fuzzy(흐린, 희미한)한 상태가 되는 것이고,
    이 상태(중앙을 제로에 가깝께 해주면서)에서 외측로브 강도도 올려주면,
     
    4. 눈에 보이지 않는 상태,
    즉 짤방 4번과 같은 Anti-resolution상태가 된다는 것.
     
    본 연구에서는, 특수한 렌즈를 사용하여, 중앙로브를 약하게 하고, 외측로브의 강도를 올려줬다고 하며, 이렇게 하면 3차원영역에 있는 모든 물체는 빛에 의해 그 상(Image; 像)이 잡히 않게 되고, 결국 눈에 보이지 않게 된다고 한다.
    위 논문은 크기 40마이크로 정도의 작은 물체로 성공을 한 결과인데, 앞으로 이 원리의 응용 가능성은 무궁무진하다고. 예를 들믄, 군사용으로 물체뒤에 있는 것을 감시한다던가, 높은 전계강도로 물체를 감싸, 숨기는등의 기술로도 응용이 가능하다고.
     
    ......이공계 만세인가.....
     
    과학은 오늘도 겁나 발전하고 있네.
     
    나너and우리의 꼬릿말입니다
    컴백음슴

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