(논문명) Mimicking bio-mechanical principles in photonic metamaterials for giant ... - 'Communications Physics'

동물 뼈와 광학적 비선형성을 갖는 메타물질의 구조 비교, 왼쪽 동물 뼈는 부드러운 단백질 망에 단단한 미네랄 판이 엇갈려 배열됐고, 오른쪽 메타물질에는 비선형 물질 내부에 나노 금속판이 엇갈려서 배열됐다.  -신종화 교수 제공
동물 뼈와 광학적 비선형성을 갖는 메타물질의 구조 비교, 왼쪽 동물 뼈는 부드러운 단백질 망에 단단한 미네랄 판이 엇갈려 배열됐고, 오른쪽 메타물질에는 비선형 물질 내부에 나노 금속판이 엇갈려서 배열됐다. -신종화 교수 제공

 

신소재공학과 신종화 교수 연구팀이 동물 뼈가 스스로를 구성하는 단백질보다 수천 배 단단하게 하는 생체역학적 원리를 모사해 광학적 비선형성이 기존 물질 대비 수천에서 수십억 배나 큰 신물질을 개발했다. 이번 연구 결과는 지난 5월 8일 <커뮤니케이션즈 피직스(Communications Physics)> 온라인 판에 게재됐다.

 

비선형성 활용한 광소자 제작의 한계
비선형성이란 입력 값과 출력 값이 비례 관계에 있지 않은 성질이다. 최근에는 이러한 비선형성을 광학적으로 활용하면 빛의 속도로 동작하는 인공 신경망이나 초고속 통신용 광 스위치 등과 같은 미래 광소자를 구현할 수 있기 때문에 광학적 비선형성 신물질에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 자연 물질의 작은 비선형성으로도 초고속 광소자, 3차원 광식각 공정, 초 고분해능 현미경 등의 기술들이 제작될 수 있지만 그 과정에서 고출력 레이저와 같은 큰 규모의 장비 혹은 고비용의 소자가 필수적으로 쓰인다는 문제점을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해 기존에는 미세한 인공 구조체를 설계해서 그 틈에 빛을 모으는 방법이 시도됐다. 광학적 비선형성은 빛의 세기에 비례하기 때문에 이 같은 방법을 이용하면 같은 부피의 자연 물질 대비 작은 빛의 세기로 비슷한 수준의 비선형 효과를 얻을 수 있다. 그러나 최대로 얻을 수 있는 비선형 효과의 크기는 결국 달라지지 않기 때문에 다양한 기술로 응용하는데 있어 한계가 존재했다.

 

유전분극 조절해 높은 비선형성 가져
연구팀은 동물 뼈가 스스로를 구성하는 단백질보다 수천 배 단단하게 하는 구조적 배열을 모사해 물질의 근본적인 전기적 특성인 유전분극을 매우 크게 조절하는 방법을 고안했다. 벽돌을 엇갈려 담을 쌓는 것과 같이 나노 금속판을 3차원 공간에서 엇갈리게 배열하면 국소분극이 공간을 촘촘하게 채우면서 전체적으로 매우 큰 분극을 만들게 된다는 점에 착안했고, 그 결과 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 확인했다. 연구팀은 이번에 고안한 메타물질이 시간적으로 짧은 광신호에 대해서도 큰 비선형 효과를 얻을 수 있음을 알아냈고, 기존보다 효율적이면서도 더 빠른 광소자 구현이 가능함을 확인했다. 이번 연구에서 활용된 소자는 비슷한 신호 시간을 가지는 기존 소자보다는 에너지 효율이 약 8배나 뛰어나고 비슷한 에너지 효율을 가지는 기존 소자보다도 신호 시간은 약 10배 정도 짧다. 신호 시간은 신호의 시간과 소요되는 에너지의 곱으로 표현되는 성능 기준으로 구현한 소자는 현재까지 개발된 광소자 중 가장 우수한 성능을 보였다. 또한, 광학적 비선형성을 증대시키는 모델이 광학 이외의 물리 현상에도 적용될 수 있음을 입증해 유체역학에서의 물질전달률, 열역학에서의 열전도율 등을 증대시키는데 있어서 연구팀의 연구 방법이 적용될 수 있음을 알아냈다.

이번 연구는 단백질의 단단함 대비 뼈의 단단함을 설명하는 생체역학적 원리를 모사해 물질의 광학적 비선형성이 매우 크게 증대될 수 있음을 증명했다. 또한, 빛의 세기가 아닌 분극의 크기를 조절해 큰 비선형성 및 비선형 효과를 얻는 방법은 이번 연구에서 처음 제시한 개념으로 비선형 광학 분야가 달성하고자 하는 고효율의 비선형 광소자 개발에 한 발 더 다가선 것으로 평가된다. 신 교수는 “레이저의 발명이 `센 빛’을 최초로 만든 것이라면 이번 연구성과는 `센 물질’, 즉 광대역에서 매우 큰 유전분극 증대율을 보이는 물질을 최초로 발견하고 증명한 연구라는 점에서 의미가 크다”라고 연구 의의를 전했다. 이어 “기계학습을 위한 초고속 인공 신경망 등 다양한 광 응용 소자의 구현을 위해 후속 연구를 진행할 것”이라고 추후 연구 계획을 밝혔다.
 

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