한전공대와의 mou 자체가 '초전도체 검증'이 아닌 '초전도체를 이용한 응용물질개발'
김현탁교수는 평생 초전도체 분야에 계셨고,
권영완교수는 결론적으론 연구에 참여했다 배제된 상황에서 특허분쟁중이라면
확실히 샘플을 직접보거나 연구에 참여한 사람들만큼은 초전도체라 확신한다고 봐도 되지않나?
한전공대와의 mou 자체가 '초전도체 검증'이 아닌 '초전도체를 이용한 응용물질개발'
김현탁교수는 평생 초전도체 분야에 계셨고,
권영완교수는 결론적으론 연구에 참여했다 배제된 상황에서 특허분쟁중이라면
확실히 샘플을 직접보거나 연구에 참여한 사람들만큼은 초전도체라 확신한다고 봐도 되지않나?
전 초전도학회장 김찬중교수님도 계심. - dc App
오호!
https://www.facebook.com/100000992193411/posts/pfbid0w2mwZtvDJnkRjWm7c2F17a1cNDNGM5JYS1yjuNnmPVzRJh6Z1gyq2VerZ32H8KMfl/
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논문만봤음
작년에 상온초전도 검증을 받고 싶다고 저를 찾아온 사람이 있었습니다. => 석배햄 - dc App
작년에는 논문이 없을 때야. - dc App
그 때 자료로 쓴 논문이더군요. => 그 때 자료들을 가지고 이번에 논문을 쓴거더군요 말이야. - dc App
관련논문은 2023. 4 국문논문이 최초. - dc App
혹시 헷깔리면
https://docs.google.com/spreadsheets/d/15S5Yt3WQb5EBkAsEW0PRF4hqwjP2m9CjJhSqE3EXd8o/edit
흐름 봐봐. - dc App
김찬중 교수님 글에서말하는 논문은 2023. 7 화제가 된 아카이브 논문 이야기고. - dc App
근데 김찬주교수님이 직접 샘플을 보셨을지는 잘모르는거 아닌가요?
100%라고는 할 수 없지만, 본인 검증을 해보고 협동검증까지 제안하고, 결과 보완까지 시켜줬다고 하는데 샘플도 함께 봤을 가능성이 더 높지. - dc App
이런 사실관계가 있다 보니 요즘 김찬중 교수님 글들이 이상하다는거야. 초반에는 중립표현을 지키시다가 요새 글이 완전 지지쪽으로 돌아서버림. - dc App
같이 검증해보자는 의견교환에서 끝나고 실제검증은 김현탁교수에게 받았다고 보는게 더 합리적이지 않나?;;
뭐 여튼 대세가 많이 진실이라는 쪽으로 기울어가는거 같아 기쁘다는 ^^
사람마다 받아드리는 건 다른거니, 일단 내 생각은 이렇다는 거. 김찬중 교수님께서 쓰신 글들을 다 봤는데 워낙에 말을 아끼고 신중하시다 보니. - dc App
표준 연구소도 있습니다 8월말에 결과가 나온다고 하는데 필요하면 포항방사광가속기나 연구용 원자로도 검사한다고 함 표준 연구소 발표가 가장 중요하다고 생각
제가 말씀드린건 전혀 논란이 안생길 권텀이 직접 만든 샘플요 만일 표준연조차 아니라고 발표한다해도 퀀텀샘플이 아니면 또 말이 나올꺼 생각되요
나무위키, 2017년 ~ 2019년 사이에, 이석배 대표와 권영완 고려대학교-KIST (KU-KIST) 융합대학원 교수와 연을 맺는다. 권 교수의 LG디스플레이 연구와 유사성이 있어 공동 연구를 시작했다. 2019년 4월 12일, 권영완 교수가 한국고분자학회에 "High-temperature organic ferromagnetic materials (고온 유기 및 고분자 강자성 재료)"를 발표했다. # 핵심은 EPR과 SQUID로 원반형 액정에서 고온 강자성 물질만 솎아낼 수 있는 연구다. 이는 6월부터의 과제 내용과 거의 일치한다.
2019년 6월 1일부터 2022년 2월 29일까지 한국연구재단의 펀딩을 따냈다. 교육부 산하의 '이공학학술연구기반구축' 사업의 일환으로(부처 자체 분류명은 '창의도전연구기반사업'), 과제고유번호 1345300805, 세부과제번호 2019R1|1A1A01059675[6], 과제명은 "새로운 초전도 물질 개발을 위한 저자기장 영역 마이크로파 흡수에 관한 연구", 과제수행기관은 고려대학교로 했다. 권영완 교수가 연구 책임자를 맡았다. 금전적 도움도 도움이지만, 이 과제를 통해 기초과학연구원(IBS)의 초전도양자간섭장치(SQUID)의 사용시간을 받게 되었고, LK-99의 반자성을 측정할 수 있게 되었다.
김잔중 교수님은 샘플 보단 데이터만 본걸로 추정