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[2022 봄호] 1-양자 역학과 벨 부등식

  • 조윤경
  • 2022-06-10 07:00:41

3월 22일, 구글의 지주회사인 알파벳이 양자 컴퓨터 기술 및 소프트웨어를 연구해온 스타트업인 샌드박스AQ https://www.sandboxaq.com를 분사했습니다. 이는 양자 컴퓨터 관련 기술과 시장의 가능성이 크게 발전했다는 신호로 받아들여지는데요.

그렇다면 양자 컴퓨터는 과연 무엇일까요? 바로 고전역학과 상반되는 결과를 갖는 미시세계의 물리인, 양자 역학을 바탕으로 하는 컴퓨터입니다. 양자 컴퓨터 역시 결국 컴퓨터이기 때문에 고전적인 컴퓨터의 비트(Bit)에 대응되는 정보의 기본 단위가 있는데요. 이를 큐비트(Qubit)라고 하며 이를 구현하는 데는 다양한 방식이 있습니다. 그렇지만 이러한 양자 컴퓨터도 한계가 있는데요. 그 해결방안과 양자 컴퓨터의 활용 방안에는 어떠한 것이 알아보기 전에 양자 컴퓨터의 근본이라고도 할 수 있는 양자 역학에 대해서 자세히 알아보겠습니다!

2022 SPRING 기획특집

양자컴퓨터

1. 양자 역학과 벨 부등식


다들 양자 컴퓨터에 대해 들어본 적 있나요?

양자 컴퓨터는 말 그대로 양자 역학적 물리 현상을 통해 연산을 수행하는 기계인데요. 최근에는 현존하는 슈퍼컴퓨터로 1만 년이 걸릴 계산을 양자 컴퓨터로 200초 안에 수행하여 소위 양자 우월성을 보인 논문이 국제학술지 Nature에 발표되기도 하며 양자 컴퓨터의 상용화가 한 발자국 가까워졌다는 기대감을 불러일으키기도 했습니다.

양자 컴퓨터는 슈퍼컴퓨터보다 수억 배는 빠른 연산 속도를 가질 수 있어 ‘꿈의 컴퓨터’로 불리기도 하는데요. 그렇다면 양자 컴퓨터는 어떠한 원리로 상상할 수 없을 정도로 빠른 속도의 연산을 가능하게 할까요? 이번 기획특집에서는 양자 컴퓨터의 바탕이 되는 양자 역학의 기본 개념들에 대해 알아보겠습니다.

양자 역학과 이중 슬릿 실험

양자 컴퓨터란 양자 역학의 개념을 적용한 컴퓨터입니다. 그렇다면 양자 역학이란 무엇일까요? 양자 역학에 앞선, 물리학에서 가장 역사가 긴 연구 분야가 있는데요. 바로 뉴턴의 운동 법칙을 근간으로 하는 고전역학입니다. 우리 주변의 물체들, 즉 거시세계는 고전역학의 원리를 따릅니다. 바닥으로 떨어지는 사과도, 놀이공원의 롤러코스터도 말이죠! 그렇다면 미시세계는 어떨까요? 원자 속의 전자처럼 우리가 눈으로 볼 수 없는 아주 작은 미시세계에서는 고전역학으로는 설명이 되지 않는 현상이 발견되곤 합니다. 이러한 현상을 설명하기 위한 원리가 양자 역학이며, 이를 뒷받침하는 가장 대표적인 실험이 바로 이중 슬릿 실험입니다.
이중 슬릿 실험과 물질의 이중성
https://brunch.co.kr/@hyeon00203/12
이중 슬릿 실험은 그림과 같이 미세한 두 개의 틈이 있는 이중 슬릿과 그 뒤의 스크린으로 구성됩니다. 19세기 영국의 과학자 토마스 영은 이 이중 슬릿에 빛을 쏘는 실험을 했습니다. 만약 빛이 입자라면 이중 슬릿의 모양대로 두 개의 무늬가 나타날 것이라고 예상했죠. 그러나 실험 결과는 모두의 예상을 뒤엎었습니다. 스크린에는 보강 간섭과 상쇄 간섭에 의한 간섭무늬가 나타났습니다. 이는 당시 팽배하던 뉴턴의 주장, 즉 빛의 입자설을 완전히 뒤집었고 빛의 파동설이 받아들여지는 계기가 됩니다. 나중에는 아인슈타인의 빛의 광전 효과 실험을 통해 빛의 입자성 또한 증명되며 빛은 입자성과 파동성을 모두 가진다는 것이 밝혀집니다.
이중 슬릿 실험의 의의는 여기서 끝나지 않습니다. 20세기에는 데이비슨과 거머가 전자총을 이중 슬릿에 쏘는 실험을 하였습니다. 전자는 질량과 크기를 가지는 명백한 입자이기에 스크린에는 슬릿의 두 줄 무늬가 나타내야 했습니다. 그러나 실험 결과, 전자 또한 빛과 같이 간섭무늬를 나타냈습니다. 이는 전자 입자가 간섭무늬를 만들 수 있는 파동이며, 두 슬릿을 동시에 통과했다는 의미이기도 합니다. 게다가 더욱 기묘한 점은 전자를 쏜 후 그 경로를 검출기로 관측하면 간섭무늬가 나타나지 않고 전자가 입자처럼 하나의 경로를 따라 행동한다는 것이었습니다. 슬릿의 두 줄 무늬가 나타난 것이죠. 즉, 전자 또한 입자와 파동의 이중성을 가지는 것이 밝혀진 것입니다. 사람들은 이중 슬릿 실험을 통해 ‘빛 뿐만 아니라 모든 물질은 이중성을 가지지 않을까?’라는 생각을 하게 됐습니다.

양자 중첩과 양자 얽힘

어떻게 물질이 입자이자 파동일 수 있는 걸까요? 우리의 일반적인 상식으로는 도무지 이해되지 않는 현상이죠? 그러나 물질은 이중성을 인정하지 않고서는 도무지 설명할 수 없는 실험 결과들이 많이 있었습니다. 여기서 우리는 이것이 미시 세계에서 일어나는 양자들의 현상이라는 것을 명심해야 합니다. 그리고 이러한 현상을 설명하기 위해 양자 역학의 개념이 등장한 것이죠! 이러한 양자 역학에 근간이 되는 핵심 원리가 두 가지 있는데, 바로 양자 중첩 Quantum Superposition양자 얽힘 Quantum Entanglement입니다. 먼저 양자 중첩이란 미시 세계에서 양자의 두 가지 이상의 상태가 공존하는 현상입니다. 다음으로 양자 얽힘이란 양자들의 물리적인 거리와 관계없이 각 양자의 상태 결정에 서로가 영향을 주는 현상입니다. 개념만 들어서는 잘 모르겠다고요? 그러면 간단한 예시를 들어보도록 하겠습니다. 서울에 있는 영희와 제주도에 있는 철수가 빨간 공 하나와 파란 공 하나를 나눠 가진다고 해봅시다. 영희가 빨간 공을 가지면 철수는 파란 공을, 반대로 영희가 파란 공을 가지면 철수는 빨간 공을 가지게 되는 상황이죠. 누군가가 영희나 철수가 가지고 있는 공의 색을 관측하기 전까지는 영희와 철수 모두 빨간 공과 파란 공을 양손에 들고 있는 상태가 됩니다. 즉, ‘영희는 빨간 공, 철수는 파란 공’인 상태와, ‘영희는 파란 공, 철수는 빨간 공’인 상태, 이 두 가지 상태가 중첩된 상태를 지니는 것입니다. 이 현상이 바로 양자 중첩입니다. 자, 이번에는 누군가가 지나가다 영희를 관측했다고 해봅시다. 그렇다면 영희가 가진 공의 상태함수는 하나로 붕괴하여 결정되고, 동시에 철수의 공 상태도 자연스럽게 결정됩니다. 이렇게 두 가지 가능한 상태가 관측을 통해 한 가지 상태로 변환되는 것을 ‘붕괴’라고 합니다. 한 양자의 상태가 관측되어 결정된다면, 그와 동시에 다른 한 양자의 상태도 붕괴하면서 즉시 하나로 결정됩니다. 비록 영희가 서울에 있고, 철수가 제주도에 멀리 떨어져 있더라도 말이죠. 양자 상태가 얼마나 떨어져 있는지와 관계없이 서로의 상태가 얽혀있는 현상이 바로 양자 얽힘입니다. 그러나 이러한 양자 역학 가설에 반기를 든 사람들이 있었습니다. 바로 아인슈타인, 포돌스키, 로젠입니다. 그들은 한 양자의 상태가 관측되어 결정되었을 때, 이 정보가 빛보다 빠르게 전달되어 다른 양자의 상태를 결정하는 것은 불가능하다고 주장하며 양자 얽힘을 부정하였으며, 이러한 주장을 저자들의 이름을 따서 EPR 역설 Einstein Podolsky Rosen Paradox이라고 합니다. 이를 해결하기 위해, 동시에 양자 상태를 어느 시점에서 결정하는 ‘숨은 변수’가 있을 것이라고 주장하기도 했습니다.

벨 부등식

1964년, 영국의 물리학자인 존 스튜어트 벨은 ‘벨 정리(Bell’s Theorem)’를 발표합니다. 벨은 숨은 변수 이론을 증명할 수 있는 EPR 사고 실험을 고안하였습니다. 그는 스핀 상태가 서로 얽혀 있는 두 전자가 있다 가정하고, 각 전자를 관측하여 그 결과값이 어느정도 서로 상관이 있는지를 수치화한 상관함수를 고려했습니다. 그리고 만약 EPR 역설의 주장대로 숨은 변수가 존재한다면 아래와 같은 벨 부등식 Bell’s Inequality을 만족해야 함을 보였습니다.
$$ 1 + P(\vec{b}, \vec{c}) \geq \left\lvert P(\vec{a}, \vec{b}) - P(\vec{a}, \vec{c}) \right\rvert $$

$\vec{a}, \vec{b}, \vec{c}$ : 양자 상태를 관측하는 방향 벡터

$P(\vec{a}, \vec{b})$ : 양자의 $\vec{a}$ 측정 방향에 대한 측정값과 $\vec{b}$ 측정 방향에 대한 측정값의 곱의 평균 (=상관함수, correlation function)

벨 부등식의 가정- 스핀의 세 관측 방향
https://blog.naver.com/sayment/222637240878
과학자들은 이후 벨 부등식의 타당성을 검증하기 위한 실험을 수없이 시도하였습니다. 그중에 가장 대표적인 검증 실험 중 하나가 아스페 실험입니다. 아스페 실험에서는 칼슘 원자를 레이저로 쏴 쌍둥이 광자1를 만들어 낸 다음, 각각의 광자를 반대 방향에 있는 두 개의 편광 필터를 통과시켜 감지기에서 서로 다른 각도를 가지는 네 개의 편광을 측정하였습니다.
아스페 실험의 모식도
http://www.injurytime.kr/news/articleView.html?idxno=4823
이때 실험은 아래와 같이 벨 부등식을 일반화한 CHSH 부등식을 따릅니다.
$$ \left\lvert P(\vec{a}, \vec{b}) - P(\vec{a^{'}}, \vec{b}) - P(\vec{a}, \vec{b^{'}}) - P(\vec{a^{'}}, \vec{b^{'}}) \right\rvert \leq 2 $$
그리고 실험 결과가 부등식을 위반하는 것을 보여, 결국 EPR 역설과 양자 역학 간의 세기의 논쟁은 양자 역학의 승으로 막을 내리게 됩니다. 이는 곧 양자 상태를 결정하는 숨은 변수는 없다는 것을 의미하기도 합니다. 양자 역학을 부정하기 위해 내세운 벨 부등식이 역설적으로 양자 역학의 강력한 근거가 됐다니, 재미있지 않나요?
지금까지 양자 컴퓨터의 기반이 되는 양자 역학 개념들에 대해 알아보았습니다! 양자의 여러 상태가 공존하는 양자 중첩의 원리가 양자 컴퓨터 작동의 기본 개념이라고 정리할 수 있겠네요. 그렇다면 양자 컴퓨터는 어떻게 작동하는 것일까요? 다음 글에서는 양자 컴퓨터가 어떻게 작동하는지 알아보도록 합시다!
[NEXT] 기획특집 ② - 양자컴퓨터와 큐비트

ALIMI 27기 무은재학부 조윤경

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[2021 겨울호] 이제 다시 달려 볼 시간!

  • 조윤경
  • 2022-04-08 07:00:35

2021 WINTER 알스토리②

이제 다시 달려 볼 시간!
Time to Run Again!


끝나지 않을 것만 같던 올 한 해도 어느덧 끝을 향해 달려가고 있네요!
여러분들은 다들 연말을 어떻게 보내고 계시나요?


무은재학부 21학번 조윤경
고등학생 때의 저는 이맘때 즈음에 항상 마음이 붕 떠 있었던 것 같아요. 수능이 끝난 고3 선배들과 들려오는 합격 소식들, 그리고 한 해가 끝나간다는 안도감이 뒤섞여 나의 입시도 끝난 것처럼 안주하는 나날들이 참 많았어요.

마음을 다잡고 공부를 하다가도 여유로워 보이는 친구들을 보며 ‘저 친구도 노는데 나도 놀아도 되지 않을까?’라고 핑계를 대고 노는 시간이 점점 늘어갔어요. 또한, 동그라미가 거의 쳐지지 않은 스터디 플래너를 보며 ‘오늘은 망한 것 같은데 그냥 내일부터 열심히 해야지’라며 자기 합리화를 하는 날이 반복되었답니다. 하지만 하루하루 늘어가는 합리화의 끝에 맞이한 것은 지키지 못한 계획에 대한 죄책감과 나에 대한 실망뿐이었어요. 다음날에는 죄책감을 지우기 위해 더 많은 계획을 세웠어요. 무리하게 계획을 세우다 보니 계획한 것을 거의 지키지 못했고, 완벽하지 못한 하루를 자책하며 ‘내일부터 열심히 해야지’라는 마음으로 놀아버리곤 했어요. 그리고 또다시 무리한 계획을 세우는 악순환에 빠졌던 것 같아요. 혹시, 여러분들도 과거의 저와 같이 행동하고 있지는 않나요?

저와 같은 고민으로 힘들어하고 있을 친구들을 위해 제가 어떻게 악순환을 끊어냈는지 말해보려고 해요. 제가 죄책감과 자기 합리화의 악순환을 끊기 위해 가장 먼저 한 것은 ‘초기화’에요. 컴퓨터도 아니고 초기화라니 조금 당황스러우신가요? 저는 일단 하루 동안 부담을 모두 내려놓고 저만의 힐링 시간을 가졌어요. 공부하는 것과 노는 것 사이에서 갈팡질팡하며 하루를 흐지부지 보내는 것보단 날을 잡고 영화를 본다던가 여행을 가는 것처럼 하고 싶었던 것을 모두 하는 거에요. 그다음에는 플래너를 쓰지 않고 공부를 시작했어요. 대신 하루 동안 공부한 것을 기록하는 방법으로 어느 정도의 계획을 세우는 것이 적절한지 결정했답니다. 그렇게 하니 충분히 놀았다는 생각에 풀어졌던 마음도 다시 다잡을 수 있었고, 무리한 계획을 세우지 않으니까 압박감과 죄책감도 들지 않았어요. 초기화 후에는 내가 계획한 공부는 최대한 집중해서 끝내고, 그 이후에는 여유를 가지려고 노력했어요. 할 때는 하고, 쉴 때는 쉬는 습관을 들이는 것이죠!

혹시 완벽하게 계획을 성취하지 못할 것 같아서 하루를 놓아버리는 친구들이 있다면 ‘너무 완벽할 필요는 없다!’라고 말해주고 싶어요.
중요한 것은 작더라도 무언가를 해냈다는 것, 여러분이 나아가고 있다는 것이니까요!
또한 다시금 나태한 생각이 든다면 여러분이 왜 공부를 하고 있는지, 여러분의 꿈이 무엇인지 되새겨 보세요. 입시는 다른 사람이 해줄 수 있는 게 아니기 때문에 내 힘으로 일구어낸 결과이고, 그만큼 합격의 순간을 맞이했을 때의 짜릿함은 그 무엇과도 비교할 수 없답니다.
그렇게 미래에 목표를 이루어 낼 자신을 생각해 보면 다시 공부에 집중할 수 있을 거에요.
저의 경험이 정답은 아니지만, 다가오는 내년을 기다리며 여러분이 공부와 휴식의 균형점을 찾을 수 있으면 좋을 것 같아요.

자, 그렇다면 이제는 다시 달려볼 시간이에요.
숨을 한번 고르고 목표를 향해 다시 힘차게 달려 나가 봅시다!

ALIMI 27기 무은재학부 조윤경

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[2021 가을호] 1 - 선형계획법

  • 조윤경
  • 2022-01-07 06:59:49

2021 AUTUMN 지식더하기

선형계획법

Linear Programming

한정된 자원을 가장 효율적으로 할당하는 방법은 무엇일까요?
여러분이 한 기업의 대표라고 생각해 봅시다.
회사는 여러 제품을 생산하는데, 이 제품들을 생산하는 데 걸리는 시간, 비용, 상품을 판매했을 때 발생하는 이익 등은 모든 제품이 다를 것입니다.
또한, 앞선 요소들과 더불어 제한된 자원을 모두 고려하여 회사의 이익이 최대가 되도록 각 상품의 생산량을 조절해야겠죠.
어때요, 상상만 해도 머리가 아프지 않나요?
이렇게 복잡한 문제를 해결할 수 있는 방법의 하나가 바로 ‘선형계획법’입니다.


그렇다면 선형계획법이란 대체 무엇일까요? 선형계획법 Linear Programming이란 제약 조건이 연립 일차 부등식 또는 연립 일차 방정식으로 나타나고, 알고자 하는 값을 나타내는 목적 함수 또한 일차식인 경우에 이 일차식의 최댓값 또는 최솟값을 구하는 방법에 관한 이론입니다. 즉, 선형, 다시 말해 일차식으로 주어진 제약 조건 하에서 선형함수의 최댓값 또는 최솟값을 구하는 방법을 말합니다.
선형계획법 모형은 총 3가지 요소로 구성됩니다. 제품의 생산량 또는 투자 금액과 같은 기업의 활동을 나타내는 변수인 의사 결정 변수 Decision Variables, 이익 또는 비용의 최소화와 같이 의사 결정의 목표에 해당하는 목적 함수 Objective Function, 그리고 생산능력 또는 자본과 더불어 의사 결정 변수의 비음 조건과 같이 자원의 제한을 표시하는 제약 조건 Constraints이 그에 해당합니다.
이때 앞선 상황에서의 의사 결정 변수는 제품의 생산량과 소요 시간, 소모 비용이 될 것이고 목적 함수는 이익의 최대화, 그리고 제약 조건은 제한된 자금과 의사 결정 변수가 음의 값일 수 없다는 조건이 될 것입니다. 자 그러면, 글만으로는 이해가 어려울 수 있으니 선형계획법이 적용되는 예시를 살펴봅시다.

그림 1. 선형계획법 적용 예시

다음과 같은 상황에서 기업의 이익을 최대화하기 위해 A, B 제품의 생산 수량을 결정해야 한다고 해봅시다. A 제품의 생산량을 X, B 제품의 생산량을 Y라고 하면, 조건들을 아래와 같은 수식들로 나타낼 수 있습니다.
 목적 함수(이익)
 $Z=500X+600Y$ → $Y = \frac{z}{600} - \frac{5}{6}X$
 제약 조건
 $4X+5Y ≤ 28$
 $4X + 3Y ≤20$
 $X ≥ 0$, $Y ≥ 0$
이때 제약 조건식을 바탕으로 좌표상에 실행 가능 영역을 표시하면 아래 그림과 같이 나타나므로 목적 함수 $Y = \frac{Z}{600} - \frac{5}{6}X$를 통해 범위 내에서 Z가 최대가 되는 의사 결정 변수 X와 Y의 값을 구할 수 있습니다.

그림 2. 그래프로 표현한 선형계획법

위와 같이 기하학적 방법을 통해 선형계획 문제를 해결할 수도 있지만, 이는 의사 결정 변수가 3개만 돼도 그래프를 3차원으로 표현하기가 쉽지 않고, 의사 결정 변수가 4개가 되면 사용할 수 없습니다. 그 때문에 많은 변수를 가진 문제에 대해서는 대수적인 방법인 심플렉스법 Simplex Method을 사용합니다.
심플렉스법은 실행 가능 영역을 구성하는 수도 없이 많은 점 중에서 극점만을 해의 대상으로 하여 하나의 극점에서 인접한 극점으로 순차적으로 최적해를 탐색해 가는 방법입니다. 간단히 말하면 선형계획법에서 최적해를 구하는 알고리즘의 한 종류라고 할 수 있죠.
심플렉스법은 행렬 계산의 원리를 이용한 방법으로 그 과정은 다음과 같습니다.

1. 선형계획 모형을 방정식의 형태로 정리하여 심플렉스 표를 작성한다.
2. 진입 변수를 결정한다.
3. 진출 변수를 결정한다.
4. 해를 개선하고 최적해가 아니면 2로 간다.

여기서 진입 변수와 진출 변수는 심플렉스 표에 의해 결정이 되고, 심플렉스법의 시행 결과 최적해와 목적 함수 값을 구할 수 있습니다. 지금까지 선형계획법에 대해 알아보았는데요, 선형계획법은 경영과학뿐만 아니라 미시 경제학, 네트워크 경로의 최적화 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. [링크 - 과학적 경영의 원조, 선형계획법] 선형계획 모형의 다른 해법과 심플렉스법에 대해 더 알고 싶은 친구들은 심플렉스법 뿐만 아니라 내부점법 Interior Point Method, big-M법 big-M Method, 쌍대 심플렉스 Dual Simplex Method등에 대해 더 공부해 보는 것을 추천해 드려요!!
[1]  대한수학회, 「선형계획법」, 『수학백과』, 2015.5. https://terms.naver.com/entry.naver?docId=3405174&cid=47324&categoryId=47324
[2] 「선형계획법(Linear Programming)과 Simplex method」, 2018.8.9. https://greatjoy.tistory.com/29
[3] 「심플렉스(Simplex)법」, 2019.1.1. https://blog.naver.com/ksj8406/221431580870


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[2021 여름호] 4 - 화학과가 본 장마철

  • 조윤경
  • 2021-10-01 07:03:11

2021 SUMMER 공대생이 보는 세상 4

화학과가 본 장마철
Dept. of Chemistry





더울 뿐만 아니라 습하기까지 장마철은 정말 찝찝해…

이런~ 옷장에 습기가 차서 옷에 곰팡이가 폈잖아? 습기 제거제를 두었어야 했는데!! 그런데 습한 장마철을 책임지는 습기 제거제의 원리는 뭘까??

습기 제거제는 대부분 염화칼슘 또는 실리카겔로 이루어져 있어!

먼저 염화칼슘 $\mathrm{CaCl_2}$, Calcium Chloride은 염소와 칼슘의 화합물로 조해성을 가지고 있어. 조해성이란 공기 중에 노출된 고체가 수분을 흡수하여 녹는 현상이야. 염화칼슘이 조해성을 가지는 이유는 분자구조를 살펴보면 알 수 있어. 염화 이온의 반지름은 약 181pm, 칼슘 이온의 반지름은 약 100pm로 크기 차이가 매우 커서, 물이나 이산화탄소와 같은 작은 분자를 흡수하여 결정 내 빈 공간을 채우려는 특성을 나타내. 이 때문에 염화칼슘이 공기 중의 물 분자와 결합하면서 수화 반응이 쉽게 일어나는거야. 이러한 조해성 때문에 염화칼슘은 자신 무게의 무려 14배 이상의 물을 흡수할 수 있어.

다음으로 실리카겔 $\mathrm{SiO_2nH_2O}$, Silica Gel은 다공성 물질로 미세한 구멍이 많아서 1g의 표면적이 800$\mathrm{m^2/g}$로 매우 넓어 물 분자를 잘 흡착해.

$$\mathrm{Na_2O_xSiO_2} + \mathrm{H_2SO_4} \rightarrow \mathrm{xSiO_2} + \mathrm{Na_2SO_4} + \mathrm{H_2O}$$ $$\mathrm{Na_2O_xSiO_2} + \mathrm{2HCl} \rightarrow \mathrm{xSiO_2} + \mathrm{2NaCl} + \mathrm{H_2O}$$


실리카겔은 위의 식과 같이 규산나트륨 $\mathrm{Na_2O_xSiO_2}$, Sodium Silicate 수용액을 황산 $\mathrm{H_2SO_4}$, Sulfuric Acid이나 염산 $\mathrm{HCl}$, Hydrochloric Acid으로 처리하여 생성돼. 반응 결과 생성된 물을 증발시키면 산화규소 $\mathrm{SiO_2}$, Silicon Dioxide 입자, 즉 실리카겔만 남게 돼. 이때 증발한 물이 원래 있던 공간이 텅 비게 되어 그물망상 구조가 형성되고 이 공간에 물 분자를 가두어 흡습이 이루어지는 거야.

너희는 미리미리 습기 제거제를 놓아서 나처럼 옷을 버리는 일이 없길 바라. 그럼 안녕~~!!

ALIMI 27기 무은재학부 조윤경

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