신소재물리전공
- 글번호
- 216253
- 작성일
- 2026.05.07
- 수정일
- 2026.05.07
- 작성자
- eng_physics
- 조회수
- 30
[콜로퀴움 4회차] 문창성 교수님 - CERN 연구소의 최신 CMS 검출기와 딥러닝 기술을 활용한 암흑물질 탐색 (26.05.12화)
■ 신소재/응용물리학과에서 콜로퀴움 안내합니다.
- 일시 및 장소: 2026.05.12(화) 17:00/과학관 110호
- 강연 주제 : CERN 연구소의 최신 CMS 검출기와 딥러닝 기술을 활용한 암흑물질 탐색
2012년 CERN 연구소의 CMS 및 ATLAS 실험에서 힉스 입자가 발견된 이후, 입자물리학의 주요 연구 목표는 힉스 입자의 성질에 대한 정밀 측정과 함께 입자물리학의 표준모형(Standard Model)으로 설명되지 않는 새로운 물리현상의 탐색으로 확장되었다. 이러한 새로운 물리현상의 대표적인 예로는 암흑물질(dark matter), 물질–반물질 비대칭성, 중성미자 진동 등이 있으며, 이를 규명하기 위한 다양한 실험이 국내외에서 활발히 수행되고 있다.
현재 대부분의 암흑물질 탐색 실험은 우주에 존재하는 암흑물질과 검출기 사이의 상호작용, 예를 들어 핵 반동(nuclear recoil)이나 암흑물질의 소멸·붕괴 과정에서 생성되는 입자를 관측하는 방식으로 이루어진다. 반면, CMS 실험은 CERN의 Large Hadron Collider (LHC) 가속기에서 암흑물질 입자를 직접 생성하고 연구할 수 있는 독보적인 실험 환경을 제공한다. 만약 암흑물질(DM)과 표준모형(SM) 입자 사이에 비중력적 상호작용이 존재한다면, 암흑물질 입자는 LHC 충돌 과정에서 생성될 수 있으며 CMS 검출기를 통해 간접적으로 탐색할 수 있다. 암흑물질 입자 자체는 검출기에 직접적인 신호를 남기지 않기 때문에, 일반적으로 글루온(g), 쿼크(q), 광자(γ), Z/W 보손 또는 힉스 입자(h)와 함께 생성되는 사건을 이용하여 탐색이 이루어진다. 본 강연에서는 업그레이드된 CMS 검출기와 딥러닝 기법을 활용한 LHC 기반 암흑물질 탐색의 주요 전략을 소개한다.
한편, CERN은 새로운 물리현상의 탐색과 표준모형의 정밀 측정을 위해 High-Luminosity LHC (HL-LHC) 업그레이드를 추진하고 있다. HL-LHC의 과학적 잠재력을 극대화하기 위해서는 CMS 검출기의 대규모 성능 향상이 필수적이며, 이를 통해 물리적으로 중요한 사건을 복잡한 배경사건으로부터 효과적으로 분리하고 더욱 정밀하게 측정할 수 있게 된다. 특히 한국 연구진이 개발에 참여하고 있는 초고속 타이밍 검출기(MTD)는 극한의 고휘도 환경에서도 CMS 검출기의 성능을 유지하고, 개별 입자의 식별 효율 향상 및 장수명 입자(long-lived particle) 탐색 능력 개선에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다. 본 강연에서는 이러한 차세대 검출기 개발 현황과 함께, KISTI의 Nurion 슈퍼컴퓨터 환경에서 수행한 분산 딥러닝 연구를 소개하고, 다중 노드 HPC 시스템에서 딥러닝 모델을 효과적으로 최적화하고 확장하는 방법에 대해서도 논의한다.
- 연사: 경북대학교 문창성 교수님
- 비교과 신청 링크: 신소재물리학부 산학연 맞춤형 진로 탐색을 위한 Colloquium
많은 신청 바랍니다 
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