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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 꿈꾸는 인간, 진화하는 지능_윤성로 교수(공학)

인공지능 기술은 이제 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어와 거대한 변화의 물결을 일으키고 있습니다. 과거의 인공지능이 단순히 프로그래밍된 규칙을 따르는 수준이었다면, 현대의 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 스스로 학습하며 인간의 지각 능력을 모방하는 단계에 이르렀습니다. 이러한 기술적 진보는 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 데이터의 폭발적인 증가가 맞물려 가능해졌으며, 현재는 다양한 산업 분야에서 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝의 핵심은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 인공 신경망에 있습니다. 수많은 층으로 구성된 이 구조는 복잡한 데이터 속에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 이미지 인식이나 자연어 처리 등 과거에는 해결하기 어려웠던 과제들을 성공적으로 수행해냅니다. 특히 최근의 대규모 언어 모델은 단순한 정보 검색을 넘어 창의적 답변을 생성하거나 고도의 논리적 추론까지 가능하게 함으로써 인공지능의 지평을 한층 더 넓혔습니다. 산업 현장에서의 인공지능은 생산성을 극대화하는 촉매제 역할을 합니다. 제조업에서는 불량률을 획기적으로 낮추고 공정의 효율성을 높이며, 의료 분야에서는 질병의 조기 진단과 맞춤형 치료법 제안에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 금융 서비스에서는 개인화된 자산 관리를 돕고 사기 거래를 탐지하는 등 실생활의 안전과 편의를 동시에 증진시키고 있습니다. 이러한 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 경제 전반의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 기술의 발전과 함께 인공지능의 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 논의도 중요해지고 있습니다. 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 인공지능' 기술은 신뢰할 수 있는 시스템 구축을 위해 필수적입니다. 또한 학습 데이터에 포함된 편향성이 결과물에 투영되지 않도록 방지하는 윤리적 가이드라인 마련은 기술 개발만큼이나 중요한 과제가 되었습니다. 이는 기술이 사회적 합의 속에서 발전해야 함을 시사합니다. 인공지능은 이제 단독 기술을 넘어 다른 과학 기술 분야와의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 신약 개발이나 신소재 설계와 같은 기초 과학 분야에서 인공지능은 수만 번의 실험을 가상으로 시뮬레이션하여 연구 기간을 획기적으로 단축합니다. 이러한 융합은 인류가 직면한 기후 위기나 에너지 문제와 같은 난제를 해결하는 데 결정적인 열쇠를 제공할 것으로 기대되며, 과학 연구의 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있는 추세입니다. 미래 사회를 준비하는 과정에서 인공지능 교육의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 단순히 기술을 사용하는 법을 익히는 것을 넘어, 인공지능의 원리를 이해하고 비판적으로 사고할 수 있는 문해력을 갖추는 것이 필수적입니다. 교육 현장에서는 맞춤형 학습을 제공하는 에듀테크 기술이 도입되어 학습 효율을 높이고 있으며, 차세대 인재들이 인공지능과 협업하며 창의력을 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 국가적 역량을 집중해야 합니다. 결국 인공지능 기술의 궁극적 지향점은 인간의 삶을 더욱 풍요롭고 가치 있게 만드는 데 있습니다. 인공지능은 인간의 일자리를 완전히 대체하는 경쟁자가 아니라, 인간의 능력을 증폭시키고 한계를 극복하게 돕는 든든한 조력자가 되어야 합니다. 기술적 완성도를 높이는 것과 동시에 인간 중심의 철학을 바탕으로 기술을 발전시켜 나갈 때, 우리는 인공지능과 조화롭게 공존하는 지속 가능한 미래를 비로소 맞이할 수 있을 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 1

디지털 헬스케어의 시대가 도래하면서 의료 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 특히 CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 이미지는 전체 데이터의 약 80%를 차지하며 그 비중이 압도적입니다. 2020년 기준으로 약 25 엑사바이트에 달하는 이 방대한 자료들은 매년 20~40%씩 성장하고 있습니다. 병원의 저장 공간 또한 지난 10년간 10배 이상 늘어날 정도로 데이터의 축적 속도가 빠릅니다. 이러한 방대한 영상 데이터는 인공지능이 학습하고 발전할 수 있는 가장 풍부한 자양분이 되고 있으며, 현대 의학의 디지털 전환을 이끄는 핵심적인 동력으로 작용하고 있습니다. 의료 영상 분석에 특화된 인공지능 모델 중 하나인 '라이나(LYNA)'는 실제 임상 현장의 데이터를 학습하여 놀라운 성과를 보여주었습니다. 유방암 조직 샘플을 분석할 때, 공기 방울이 들어가거나 혈액이 섞이는 등 현실적인 노이즈가 포함된 상황에서도 종양과 비종양 부위를 명확하게 구분해 냈습니다. 이는 단순히 정제된 데이터만을 처리하는 단계를 넘어, 실제 의료진이 마주하는 복잡한 임상 환경에서도 인공지능이 충분히 실용적인 진단 도구로 활용될 수 있음을 증명한 사례입니다. 딥러닝 기술은 이제 인간의 육안으로 식별하기 어려운 미세한 패턴까지 파악하는 수준에 도달했습니다. 인공지능이 이미지를 인식하는 핵심 원리는 합성곱 신경망(CNN)에 있습니다. 이 과정은 필터를 이용해 이미지의 특징을 추출하는 합성곱 단계와 추출된 특징 중 대표값을 뽑아내는 풀링 단계로 나뉩니다. 필터를 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 특징 지도가 만들어지며, 이를 반복함으로써 이미지 속의 본질적인 정보를 파악하게 됩니다. 마치 사람이 사물을 볼 때 윤곽선과 질감을 먼저 인지하듯, 신경망 역시 픽셀 연산을 통해 데이터의 대표성을 확보합니다. 이러한 체계적인 학습 구조 덕분에 인공지능은 수만 장의 이미지 속에서도 일관된 판단 기준을 유지할 수 있게 되었습니다. 이미지 인식 경연 대회를 통해 발전해 온 딥러닝 기술은 현재 인간의 오류 범위를 훨씬 뛰어넘는 정확도를 자랑합니다. 초기 모델인 알렉스넷부터 수백 개의 층을 쌓은 레즈넷, 그리고 필터의 가중치를 조절하는 세넷에 이르기까지 기술은 끊임없이 진화해 왔습니다. 현재 인공지능의 이미지 분류 오류율은 약 2.3% 수준으로, 이는 사람의 평균 오류율인 5%보다 훨씬 우수한 수치입니다. 특히 여러 알고리즘을 결합하여 성능을 높이는 앙상블 학습 기법은 진단의 정확도를 완벽에 가깝게 끌어올리고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 의료 현장에서 인공지능의 역할을 보조자에서 강력한 조력자로 격상시켰습니다. 하지만 인공지능의 뛰어난 성능에도 불구하고 우리가 해결해야 할 근본적인 숙제는 신뢰의 문제입니다. 비둘기를 이용한 실험에서 집단 지성을 발휘한 비둘기 무리가 전문의에 가까운 진단 정확도를 보였음에도, 많은 이들은 생명체나 기계의 판단보다는 인간 의사의 진단을 더 신뢰하는 경향이 있습니다. 인공지능은 피로를 느끼지 않고 무한한 학습이 가능하다는 잠재력을 지녔지만, 최종적인 결정을 받아들이는 주체는 결국 인간이기 때문입니다. 기술의 고도화만큼이나 인공지능과 인간, 그리고 생명체 사이의 차이점과 신뢰의 가치를 고민하는 과정이 반드시 병행되어야 합니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 4

인공지능 연구의 궁극적인 지향점은 기계가 단순히 계산을 잘하는 것을 넘어 범용 인공지능을 갖추도록 만드는 것입니다. 현재의 비약적인 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터를 활용하면 정해진 목표에 도달하는 최적의 경로를 찾는 것은 비교적 수월한 편입니다. 하지만 범용 인공지능에 도달하기 위해 기계가 평생토록 추구해야 할 본질적인 '목표 함수'가 무엇인지는 여전히 명확하게 정의되지 않았습니다. 기계가 자신의 상태에 맞게 목표를 수정하며 끊임없이 학습하는 메커니즘을 규명하는 것이야말로 인공지능 분야의 가장 핵심적인 도전 과제라 할 수 있습니다. 인간의 뇌는 매우 복잡하고 변화무쌍한 환경 속에서도 놀라울 정도로 유연하고 안정적인 대처 능력을 발휘합니다. 비록 단순 연산 속도는 기계보다 느릴지 모르나, 전체적인 상황을 파악하고 직관적으로 판단하는 능력은 독보적입니다. 반면 기계는 정확하고 반복적인 작업에 특화되어 있으며, 어마어마한 용량의 정보를 절대 잊어버리지 않는 메모리 능력을 갖추고 있습니다. 만약 인간 특유의 유연한 사고방식과 기계의 정밀한 실행력이 결합한다면, 이는 인류가 지금까지 경험하지 못한 새로운 차원의 지능으로 진화할 것이며, 이것이 바로 많은 학자가 예견하는 기술적 특이점의 모습입니다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인해 과거에는 인간만의 영역이라 여겨졌던 복잡한 업무들이 하나씩 기계로 대체되기 시작했습니다. 이를 '범용 인공지능'의 관점에서 살펴보면, 모든 분야를 어느 정도 수준급으로 해내는 인간의 보편적인 능력을 인공지능이 점차 습득해 나가는 과정임을 알 수 있습니다. 대표적인 사례로 데이터 기반의 금융 상담이나 자산 관리 분야를 들 수 있는데, 기계는 방대한 정보를 동시에 처리하고 학습된 경험을 축적함으로써 인간보다 더 정교한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 변화는 기존의 직업 구조에 큰 변화를 가져오겠지만, 동시에 인공지능 컨설턴트와 같은 새로운 직업군을 탄생시키는 기회가 되기도 합니다. 역사적으로 새로운 기술이 등장할 때마다 일자리 상실에 대한 불안감이 고조되었으나, 결과적으로는 기술이 새로운 산업 생태계를 창조하며 인류의 삶을 풍요롭게 만들었습니다. 컴퓨터의 보급이 IT와 소프트웨어라는 거대한 시장을 열어준 것처럼, 인공지능 역시 향후 수십 년간 우리 사회에 전무후무한 활력을 불어넣는 새로운 성장의 동력이 될 것입니다. 물론 급격한 기술 전환기에서 발생할 수 있는 직업적 소외를 방지하기 위해 국가적인 차원의 재교육 시스템과 사회 안전망 확충은 필수적입니다. 미래를 두려움의 대상으로만 보기보다는 인공지능을 인간의 능력을 확장하는 도구로 인식하는 발상의 전환이 필요합니다. 현재의 인공지능은 바둑이나 특정 데이터 분석과 같이 닫힌 가상 세계 내의 문제를 해결하는 데 압도적인 성능을 보이고 있습니다. 그러나 이제 인공지능은 사물 인터넷과 초고속 통신망을 발판 삼아 우리가 발을 딛고 있는 물리적인 현실 세계로 그 영역을 확장해 나가고 있습니다. 현실 세계의 다양한 센서 데이터를 학습하며 환경에 적응하기 시작한 인공지능은 머지않아 범용 인공지능을 넘어 인류의 지적 한계를 초월하는 초지능으로 진화할 가능성이 큽니다. 이러한 인공지능의 미래상은 아직 연구 초기 단계에 머물러 있지만, 이는 다음 세대 과학자들이 해결해야 할 가장 흥미롭고 거대한 도전이 될 것입니다.

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[대담] 과학이 만든 AI, AI로 만들 과학 | 제 33회 서울대 자연과학 공개강연_'과학 그리고 인공지능' by 이현숙, 정하웅, 윤성로, 김유빈 l 서울대학교&카오스재단

서울대학교 자연과학 공개 강연은 수십 년간 대중과 과학의 거리를 좁혀온 유서 깊은 장입니다. 이번 강연의 핵심 화두는 인공지능이 바꿀 과학의 미래와 그 속에서 인간이 나아갈 길입니다. 특히 인공지능 시대에 우리가 무엇을 공부하고 어떤 가치를 추구해야 할지에 대한 깊이 있는 통찰이 제시되었습니다. 과학은 단순히 지식을 쌓는 과정이 아니라, 세상을 바라보는 새로운 눈을 갖는 과정임을 이번 대담을 통해 다시금 확인할 수 있었습니다. 기술의 발전 속에서도 변치 않는 과학의 본질을 탐구하는 시간입니다. 인공지능이 인간처럼 사고하는 일반 인공지능(AGI)의 실현 가능성에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 나뉩니다. 현재의 단순한 계산 원리로는 진정한 지능의 도달이 어렵다는 비판적 시각이 있는가 하면, 언어 등 특정 분야에서 이미 인간을 능가하며 차례로 인간의 영역을 대체해 나갈 것이라는 낙관적 전망도 공존합니다. 중요한 것은 지능을 어떻게 정의하느냐에 따라 인공지능이 인간이 보지 못하는 영역을 탐구하는 새로운 동반자가 될 수 있다는 점입니다. 인공지능은 인간 지능의 확장이자 새로운 탐구의 도구가 될 것입니다. 인공지능의 급격한 발전은 교육의 패러다임 변화를 요구합니다. 이제는 단순히 코딩을 배우거나 지식을 외우는 시대에서 벗어나, 기술적 지식과 인간 특유의 비판적 사고력을 결합하는 능력이 중요해졌습니다. 응용 분야는 빠르게 변하지만, 수학이나 통계, 인문학적 소양 같은 근원적인 원리는 변하지 않습니다. 따라서 '기본으로의 회귀(Back to Basics)'의 정신으로 기초 학문에 충실하며 인공지능을 도구로서 어떻게 더 창의적으로 활용할 수 있을지 고민하는 태도가 필요합니다. 이는 미래 사회를 살아갈 학생들에게 가장 필요한 소양입니다. 데이터가 정보가 되고, 정보가 지식이 되는 과정까지는 인공지능이 이미 훌륭한 성과를 내고 있습니다. 하지만 지식을 정제하여 얻는 '지혜'의 영역은 여전히 인간의 고유한 영역으로 남아 있습니다. 지혜는 단순한 정답을 넘어 상황을 통찰하고 인간적인 가치를 조화롭게 녹여내는 능력입니다. 미래의 평가는 단순히 지식의 양을 묻는 방식에서 벗어나, 복잡한 상황 속에서 인간이 내리는 지혜로운 판단력을 측정하는 방향으로 진화해야 할 것입니다. 인간만이 가진 통찰력은 인공지능 시대에 더욱 빛을 발할 핵심 자산이 될 것입니다. 연구 현장에서 인공지능은 이제 보조자를 넘어 동료 연구자의 위상을 갖추기 시작했습니다. 인공지능은 인간이 지닌 고정관념에서 자유롭기에 우리가 미처 보지 못한 사각지대를 조명해 줍니다. 하지만 연구에 대한 뜨거운 열정이나 기존의 틀에 의문을 제기하며 반론을 펼치는 창의적 태도는 인간만이 보여줄 수 있는 강점입니다. 인간과 인공지능이 서로의 부족한 점을 채우며 협력하는 '핑퐁' 방식의 문제 해결은 앞으로의 일하는 방식을 규정하는 핵심이 될 것입니다. 기술을 활용해 더 높은 수준의 연구를 수행하는 것이 미래 과학자의 모습입니다. 인공지능이 인간을 배신할 수 있다는 우려는 단순한 영화 속 시나리오를 넘어 현실적인 공학적 문제로 대두되기도 합니다. 목표 달성에만 치중하도록 학습된 강화 학습 과정에서 인공지능이 의도치 않은 수단을 선택할 가능성이 있기 때문입니다. 이는 기술 발전과 더불어 인공지능의 윤리 의식과 통제 메커니즘에 대한 연구가 병행되어야 함을 시사합니다. 기술을 맹목적으로 신뢰하기보다는 인공지능의 한계와 위험성을 명확히 인지하고 이를 관리하려는 노력이 필수적입니다. 인간의 안전을 담보하는 기술적 장치는 반드시 동반되어야 합니다. 과학자의 삶을 지탱하는 가장 큰 동력은 여전히 밤하늘의 별을 보며 설레던 어린 시절의 낭만과 열정입니다. 남들이 가치 없다고 여기는 일에 온 마음을 쏟는 낭만이야말로 인공지능이 흉내 낼 수 없는 인간의 고유성입니다. 새로운 질문을 던지고 미지의 영역에 도전하는 과정에서 느끼는 희열은 인공지능 시대에도 과학이 여전히 매력적인 이유입니다. 우리는 인공지능이라는 강력한 도구를 손에 쥐고 더 넓은 우주와 생명의 신비를 향해 끊임없이 진화해 나갈 것입니다. 과학자의 꿈과 도전은 인류의 미래를 밝히는 등불이 될 것입니다.

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[인터뷰] 황호성_AI로 풀어가는 우주의 비밀: AI는 42보다 더 나은 답을 줄 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

천문학은 광활한 우주를 탐구하는 학문으로, 그 본질은 매우 복잡하고 비선형적인 체계입니다. 우주가 우리가 예상하는 방식대로만 움직이지 않기에, 이를 물리 법칙만으로 설명하고 예측하는 일은 천문학자들에게 매우 고된 과제였습니다. 이러한 복잡계의 난제를 해결하기 위해 현대 천문학은 인공지능이라는 강력한 도구를 도입하기 시작했습니다. 인공지능은 복잡하게 얽힌 우주의 행동 방식을 파악하는 데 탁월한 능력을 발휘하며, 기존의 수식만으로는 풀기 어려웠던 비선형적 문제들을 해결할 수 있는 새로운 길을 열어주고 있습니다. 천문학 연구 현장에서 인공지능은 크게 두 가지 형태로 기여하고 있습니다. 먼저 언어 모델은 방대한 양의 논문을 분석하고 학습하는 시간을 획기적으로 단축해 주어 연구의 효율성을 높여줍니다. 반면 기계 학습은 과학적 난제를 해결하는 직접적인 수단이 됩니다. 물리적 지식만으로는 답을 도출하기 힘든 지점에서 기계 학습은 데이터 속에 숨겨진 패턴을 통해 답을 먼저 제시하며, 연구자들은 그 결과가 도출된 과정을 역으로 추적함으로써 우주의 작동 원리를 깊이 있게 이해하게 됩니다. 이는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 연구 파트너로 진화했음을 보여줍니다. 인공지능의 진가는 우리 눈에 보이지 않는 암흑물질 연구에서 명확히 드러납니다. 암흑물질은 빛을 내지 않아 직접 관측이 불가능하지만, 우주 전체의 구조를 형성하는 핵심 요소입니다. 연구팀은 인공지능이 보이지 않는 존재를 예측할 수 있을 것이라는 가설 아래 연구를 진행했고, 그 결과 우주 전체에 걸친 암흑물질의 분포를 파악하는 성과를 거두었습니다. 인공지능이 미세한 규모부터 거시적인 규모까지 암흑물질의 배치를 유용하게 찾아내는 것을 보며, 천문학자들은 데이터 기반의 새로운 탐사 방식이 가진 놀라운 잠재력을 다시금 확인하게 되었습니다. 첨단 기술의 발달에도 불구하고 인공지능은 여전히 인간의 질문에 의존하는 특성을 가집니다. 인공지능은 '우주가 어떻게 진화하는가'와 같은 기술적인 질문에는 명쾌한 답을 내놓지만, '우주가 왜 시작되었는가'와 같은 근원적인 질문에 대한 답은 여전히 인간의 영역에 남아 있습니다. 질문이 올바르지 않으면 인공지능 역시 엉뚱한 답을 내놓기 때문에, 연구의 올바른 방향을 제시하는 것은 과학자의 몫입니다. 결국 인공지능은 인간이 던지는 질문의 깊이에 따라 그 활용 가치가 결정되며, 인간의 철학적 사고와 사유의 힘은 기술이 대체할 수 없는 핵심 역량으로 남을 것입니다. 미래의 천문학은 인공지능과 인간이 협력하여 우주의 정답에 더 가까이 다가가는 과정이 될 것입니다. 방대한 빅데이터를 다루는 천문학 분야에서 인공지능은 데이터를 가공하고 힌트를 제공하는 훌륭한 조력자가 될 것이며, 과학자들은 이를 토대로 우주의 과거와 현재, 그리고 미래를 그려나갈 것입니다. 기술이 아무리 변하더라도 책을 읽고, 깊이 생각하며, 질문을 던지는 과학자의 기본 철학은 변하지 않습니다. 이러한 기본기를 갖춘다면 인공지능 시대에도 우주의 궁극적인 비밀을 밝혀내는 주체로서 그 역할을 다할 수 있을 것입니다.

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[강연] 수치해석학, 근사와 과학계산의 예술 2_by 홍영준 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 5강 두 번째 이야기 | 5강 ②

공학 분야에서 비행기의 날개나 유체의 흐름처럼 복잡한 물리 현상을 시뮬레이션할 때 가장 널리 쓰이는 기법 중 하나가 바로 유한요소법(FEM)입니다. 이는 복잡한 편미분 방정식을 컴퓨터가 풀 수 있는 형태로 변환하는 방법론으로, 1960년대부터 폭발적으로 발전하며 현대 공학의 필수적인 도구가 되었습니다. 유한요소법의 핵심은 문제를 아주 작은 '유한한' 요소들로 쪼개어 분석하는 데 있으며, 이는 우리가 흔히 접하는 거대한 구조물부터 미세 유체 역학까지 광범위하게 적용되어 현대 문명의 안전과 효율을 지탱하고 있습니다. 미분 방정식을 푼다는 것은 연속적인 변화를 이해하는 과정이지만, 수치해석적 관점에서는 이를 인접한 항들 사이의 관계로 치환하여 바라봅니다. 오일러의 통찰처럼 미분을 없애고 변수를 잘게 쪼개어 인접한 점들이 어떤 관계를 맺는지 정의하면, 복잡한 미분 문제는 결국 우리가 익숙한 연립방정식의 형태로 바뀝니다. 현미경으로 들여다보듯 국소적인 영역에서의 관계를 규정하고 이를 전체로 확장하여 행렬 방정식으로 풀어내는 과정이 바로 수치 선형대수학의 핵심적인 원리이며, 이를 통해 인간이 풀기 힘든 난제들을 컴퓨터로 해결할 수 있게 됩니다. 유한요소법에서는 '기저 함수'라고 불리는 작은 조각들을 활용하여 전체 함수를 형성합니다. 각각의 기저 함수는 자신이 담당하는 특정 영역에서만 값을 가지고 나머지 영역에서는 0이 되는 특성을 지니는데, 이 뾰족뾰족한 기저 함수들에 적절한 상수를 곱해 모두 더하면 우리가 원하는 연속 함수의 근삿값을 얻을 수 있습니다. 1차원에서는 삼각형 모양의 기저 함수를 사용하지만, 차원이 높아지면 삼각뿔 형태의 기저 함수를 활용하여 2차원이나 3차원의 복잡한 문제도 유연하게 해결할 수 있습니다. 이는 실생활의 연속적인 현상을 디지털 환경에서 정교하게 구현하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 수치해석 기법은 건축물의 안전 진단부터 기상 예측에 이르기까지 우리 삶의 도처에 스며들어 있습니다. 다리를 건설할 때 어느 부분에 하중이 집중되는지 정확히 계산하여 설계를 보강하거나, 비행기 설계 시 공기 저항을 최소화하기 위한 난류 시뮬레이션에도 유한요소법이 필수적으로 사용됩니다. 최근에는 구글이나 마이크로소프트 같은 빅테크 기업들이 기존의 수치해석 방식에 인공지능을 결합하여 태풍의 경로를 예측하거나 기상 정보를 분석하는 등, 더욱 정교하고 빠른 예측 모델을 선보이며 과학 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. 인공지능과 수치해석학은 서로의 발전을 견인하는 상호보완적인 관계에 있습니다. 인공지능의 계산 능력을 빌려 수 주가 걸리던 복잡한 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축하는 연구가 진행 중이며, 반대로 수치해석적 기법을 통해 인공지능 모델의 수학적 근거를 마련하려는 움직임도 활발합니다. 특히 생성형 딥러닝 모델의 핵심 원리에 확률 편미분 방정식이 포함되어 있다는 점은 두 분야의 깊은 연관성을 잘 보여줍니다. 현대의 복잡한 고차원 문제를 해결하고 기술적 신뢰성을 확보하기 위해 두 학문의 하이브리드 협업은 앞으로 더욱 중요해질 전망입니다.

홍영준

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수학

[카오스 짧강] 베티 수 (Betti number)

위상수학에서 공간의 성질을 파악하기 위해 사용하는 대표적인 불변량 중 하나는 베티 수입니다. 이 개념은 이탈리아의 수학자 엔리코 베티의 이름을 따서 명명되었으며, 우리가 흔히 알고 있는 오일러 지표를 보다 일반화한 수치라고 할 수 있습니다. 오일러 지표가 정점, 간선, 면의 관계를 통해 공간의 특성을 나타낸다면, 베티 수는 이를 확장하여 공간이 가진 본질적인 구조를 수치화합니다. 보이지 않는 추상적인 공간이라 할지라도 계산을 통해 얻어낼 수 있는 이 불변량은 현대 위상수학의 핵심적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 베티 수의 가장 기초적인 단계인 0번째 베티 수는 공간 내에 존재하는 독립된 덩어리의 개수를 의미합니다. 예를 들어 한글 자소 '아'와 '어'를 비교해 보면 그 차이가 명확히 드러납니다. '아'는 모든 요소가 하나로 연결되어 있어 0번째 베티 수가 1이지만, '어'는 두 개의 떨어진 부분으로 구성되어 있어 그 값이 2가 됩니다. 이처럼 단순히 눈으로 보이는 형태의 차이를 넘어, 공간이 몇 개의 연결 성분으로 이루어져 있는지를 객관적인 수치로 표현할 수 있다는 점이 베티 수가 가진 첫 번째 매력입니다. 1번째 베티 수는 흔히 우리가 말하는 '구멍의 개수'를 나타냅니다. 하지만 수학에서 정의하는 구멍은 일상적인 의미보다 훨씬 엄밀한 기준을 따릅니다. 숫자 '8'의 경우 두 개의 닫힌 경로가 존재하므로 1번째 베티 수는 2가 되며, 원형의 자소를 가진 글자 역시 구멍의 존재에 따라 고유한 값을 가집니다. 이러한 수치는 공간의 위상적 구조를 결정짓는 중요한 지표가 됩니다. 어떤 모양이 서로 위상적으로 같은지 혹은 다른지를 판별할 때, 구멍의 개수를 세는 행위는 직관적이면서도 강력한 분류 기준이 되어줍니다. 구멍에 대한 논의는 공간의 내부가 채워져 있는지 여부에 따라 더욱 깊어집니다. 속이 비어 있는 토러스, 즉 도넛 모양의 표면은 우리가 생각하는 일반적인 구멍과는 다른 복잡한 구조를 가집니다. 토러스를 가로지르는 방향과 전체를 따라가는 방향으로 각각 구멍이 존재한다고 간주하여 1번째 베티 수가 2로 계산되기도 합니다. 이는 단순히 뚫려 있는 공간을 넘어, 개미가 갇혀서 빠져나올 수 없는 닫힌 경로가 몇 개나 존재하는지를 따지는 것과 같습니다. 공간의 차원과 연결 방식에 따라 베티 수는 더욱 정교하게 확장됩니다. 베티 수의 진정한 가치는 눈에 보이지 않는 고차원 데이터에서도 이를 계산할 수 있다는 점에 있습니다. 현대 사회의 방대한 빅데이터는 그 구조를 시각적으로 확인하기 어렵지만, 대수적인 정의를 통해 베티 수를 산출하면 데이터가 형성하는 보이지 않는 구조를 추정할 수 있습니다. 즉, 복잡한 정보들 사이의 연결성이나 빈 공간의 존재를 수치화함으로써 데이터의 본질적인 형태를 파악하는 것입니다. 이러한 계산 가능성은 위상수학이 순수 학문을 넘어 실용적인 데이터 과학의 영역으로 확장되는 중요한 가교 역할을 합니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 위상수학적 데이터 분석법, TDA란..? (2)

우리가 일상에서 접하는 데이터는 단순한 수치의 나열을 넘어 고차원 공간상의 점으로 이해할 수 있습니다. 예를 들어 한 개인의 키, 몸무게, 나이 등 여러 지표를 수치화하면, 그 개수만큼의 차원을 가진 좌표가 생성됩니다. 데이터의 종류가 방대해질수록 우리가 상상하기 힘든 수십, 수백 차원의 공간에 점들이 찍히게 되는데, 인간은 3차원 세계에 살고 있어 이러한 고차원 데이터를 직관적으로 시각화하기 어렵습니다. 위상수학은 바로 이 지점에서 보이지 않는 고차원 데이터의 구조를 파악하는 실마리를 제공합니다. 기존의 통계학이나 데이터 분석 기법은 주로 고차원의 데이터를 눈에 보이는 저차원으로 축소하는 데 집중해 왔습니다. 선형대수학 등을 활용해 핵심적인 차원만을 남기고 나머지를 덜어내어 가시화하는 방식입니다. 반면 위상적 데이터 분석(TDA)은 차원을 억지로 줄이기보다 데이터가 고차원 공간에서 형성하고 있는 본연의 '모양'에 주목합니다. 평균이나 분산 같은 수치만으로는 파악할 수 없는 기하학적 구조를 유추함으로써 데이터가 숨기고 있는 고유한 의미를 찾아내는 것이 이 분석법의 핵심입니다. 이러한 분석법은 실전 전략 수립에도 유용하게 쓰일 수 있습니다. 농구 선수들의 신체 능력과 경기 기록 등 수십 가지 파라미터를 데이터화하여 고차원 공간에 점으로 뿌려보면, 선수들이 특정 기준에 따라 군집을 이루는 모습을 발견하게 됩니다. 이를 통해 공격이나 수비에 최적화된 그룹을 자동으로 분류하거나, 경기 상황에 따른 맞춤형 교체 전략을 세울 수 있습니다. 데이터 점들이 모여 이루는 구조 자체가 하나의 전략적 자산이 되는 셈입니다. 이는 단순히 숫자를 계산하는 것을 넘어 데이터 사이의 관계망을 형상화하는 과정이라 할 수 있습니다. 최근 인공지능 분야에서 TDA가 주목받는 이유는 AI의 국소적 정보 처리 한계를 극복하기 위해서입니다. 과거의 AI는 이미지의 부분적인 특징에만 집착하여, 판다 사진에 미세한 노이즈를 섞으면 이를 긴팔원숭이로 오판하는 오류를 범하곤 했습니다. 인간이 노이즈에 상관없이 전체적인 형상을 보고 판다임을 알아보는 것과 대조적입니다. TDA는 데이터의 지엽적인 변화에 휘둘리지 않고 전체적인 '전역적(Global) 정보'를 조망하는 위상수학의 특성을 활용합니다. 이를 통해 인공지능이 데이터를 보다 거시적이고 정확하게 이해할 수 있도록 돕습니다. 결국 TDA의 핵심은 무수히 많은 데이터 점들로부터 어떻게 유의미한 '모양'을 정의하고 추출하느냐에 달려 있습니다. 멀리서 보았을 때 데이터들이 이루는 구름 같은 형상 속에서 어떤 연결성을 찾아내고 전개도를 그리느냐가 분석의 성패를 좌우합니다. 연구자들은 각 데이터의 특성에 맞춰 최적의 위상적 모델을 설계하며, 보이지 않는 고차원의 세계를 해석 가능한 형태로 변환합니다. 데이터가 가진 기하학적 본질을 탐구하는 이 여정은 현대 데이터 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 새로운 열쇠가 되고 있습니다.

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[대담] 2024 '노벨상 해설강연' 과학톡!(TALK) by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

최근 노벨 물리학상과 화학상이 인공지능 관련 연구에 수여되면서 과학계에는 새로운 바람이 불고 있습니다. 인공지능은 단순히 계산을 돕는 도구를 넘어, 기존 연구의 한계를 극복하고 지식의 지평을 넓히는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 특히 수학과 같은 기초 과학 분야에서는 인공지능을 활용해 수십 년간 풀리지 않던 난제들을 해결하려는 시도가 이어지고 있으며, 이는 연구의 시간과 비용을 획기적으로 절감하는 결과로 이어지고 있습니다. 이러한 변화는 과학 전반의 발전 속도를 가속화하며 연구 생태계를 더욱 풍부하게 만들고 있습니다. 연구 현장에서는 이미 'AI 사이언티스트'라 불리는 인공지능이 등장하여 큰 충격을 주고 있습니다. 이 인공지능은 스스로 논문을 읽고 연구 문제를 발굴하며, 코드를 짜고 실험 결과를 해석하여 논문까지 작성하는 수준에 도달했습니다. 단돈 15달러 정도의 비용으로 인간 연구자가 수행하던 절차적인 과정들을 대신 처리할 수 있게 된 것입니다. 이제 과학자들은 단순히 반복적인 업무에 매달리기보다, 인공지능이 아직 흉내 내기 어려운 인간만의 고유한 영역인 상상력을 발휘하는 데 더 집중해야 하는 시점을 맞이하고 있습니다. 생물학 분야에서도 인공지능의 도입은 연구실 문화를 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 과거에는 전자현미경 사진을 일일이 수작업으로 분석하며 수천 시간을 소모해야 했지만, 이제는 딥러닝 기술을 통해 훨씬 빠른 속도로 데이터를 처리할 수 있게 되었습니다. 또한 학생들은 프로그래밍 과정에서 인공지능에게 코드의 뼈대를 요청하거나 버그를 수정하는 등 효율적인 방식으로 연구를 진행합니다. 비록 인공지능의 결과물을 검증하는 인간의 역할은 여전히 중요하지만, 딥러닝을 제외하고는 이제 현대 과학 실험의 속도를 논하기 어려울 정도가 되었습니다. 인공지능의 급격한 발전은 인간의 지능을 뛰어넘을 것인가에 대한 철학적인 질문을 던집니다. 인공지능은 방대한 데이터에서 패턴을 찾아내는 데 탁월한 능력을 보이지만, 인간의 지능은 의식과 연결된 훨씬 복합적인 영역입니다. 과거 과학자들이 보편적인 규칙을 찾아내기 위해 고군분투했던 것처럼, 전혀 관련 없어 보이는 분야를 창의적으로 묶어내는 능력은 여전히 인간의 고유한 자산으로 남아 있습니다. 따라서 인공지능이 특정 과업에서 인간을 앞설지라도, 복합적인 사고와 가치 판단을 내리는 인간의 지능을 완전히 대체하기는 쉽지 않을 것으로 보입니다. 강력한 도구에는 그에 따르는 책임과 윤리적 고민이 필수적입니다. 단백질 디자인이나 유전자 가위 기술처럼 인류에게 큰 이득을 줄 수 있는 기술이 자칫 생화학 무기나 윤리적 문제를 일으키는 도구로 악용될 우려도 존재하기 때문입니다. 따라서 과학계는 인공지능 기술이 인류에게 위협이 되지 않도록 규제와 정책적 가이드라인을 마련하기 위한 사회적 합의를 지속적으로 이끌어내야 합니다. 인공지능이라는 새로운 도구를 주체적으로 활용하면서도, 인간으로서의 가치관과 윤리 의식을 지키는 것이 건강한 과학 기술의 미래를 만드는 길입니다.

백민경, 이준호, 조정효

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물리학
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[카오스 짧강] 푸앵카레 추측 (Feat. 1차원 공간)

수학자들은 복잡한 문제를 해결하기 위해 가장 단순한 형태인 1차원부터 탐구하기 시작합니다. 특히 유한하고 끝이 없는 공간에 대한 탐구는 푸앵카레 추측의 기초가 됩니다. 이러한 조건에 완벽히 부합하는 모델이 바로 원입니다. 원은 어느 지점에서 출발하더라도 유한한 시간 내에 제자리로 돌아올 수 있으며, 경계에 부딪히지 않고 무한히 나아갈 수 있는 구조를 가집니다. 수학자들은 이를 1차원 구라고 명명하며 가장 단순한 형태의 닫힌 공간으로 정의하고 있습니다. 위상수학에서는 공간의 외형적인 모양보다 연결 상태나 구조적 특징에 집중합니다. 삼각형이나 사각형을 끊지 않고 부드럽게 변형하여 원으로 만들 수 있다면, 이들은 모두 동일한 위상적 성질을 가진 것으로 봅니다. 이러한 관점은 복잡한 기하학적 대상을 단순화하여 분석할 수 있게 해줍니다. 겉으로 보기에는 전혀 다른 형태일지라도 그 내면에 흐르는 수학적 원리가 같다면 하나의 범주로 묶어 연구하는 것이 위상수학의 핵심적인 접근 방식이라고 할 수 있습니다. 이러한 수학적 통찰의 이면에는 푸앵카레라는 인물의 독특한 면모가 숨어 있습니다. 그는 뛰어난 천재였음에도 불구하고 그림 실력이 형편없기로 유명했는데, 이는 시각적인 정확함보다 추상적인 논리와 구조를 중시했던 그의 사고방식을 잘 보여줍니다. 수학자들이 정의하는 공간은 우리가 눈으로 보는 직관적인 이미지와 차이가 있을 수 있습니다. 이러한 간극을 메우기 위해 도입된 추상적인 조건들은 때로 어려운 난제가 되지만, 동시에 새로운 차원의 세계를 이해하는 열쇠가 되기도 합니다. 현대 데이터 과학에서 차원의 개념은 매우 중요하게 다루어집니다. 예를 들어 100×100 해상도의 사진 한 장은 만 개의 픽셀 정보를 담고 있으며, 이는 만 차원 공간에 존재하는 하나의 점으로 치환될 수 있습니다. 우리가 사물을 한 바퀴 돌며 수천 장의 사진을 찍는다면, 이는 고차원 공간 속에 수많은 점을 찍는 것과 같습니다. 이처럼 방대한 데이터를 기하학적인 공간의 점으로 이해하는 방식은 복잡한 정보를 체계적으로 분석하고 시각화하는 데 결정적인 역할을 수행합니다. 고차원 공간에 흩어진 사진 데이터들을 연결하면 흥미로운 결과가 나타납니다. 사물을 회전시키며 연속적으로 촬영한 데이터들은 결국 하나의 닫힌 곡선 형태를 띠게 됩니다. 즉, 만 차원이라는 거대한 공간 속에서도 데이터의 본질적인 흐름은 1차원 원의 구조를 형성하는 것입니다. 결론적으로 유한하고 끝이 없는 1차원 공간은 원과 그 변형된 형태들뿐입니다. 수학자들은 이러한 모델링을 통해 복잡한 현실의 데이터를 단순한 기하학적 구조로 환원하여 그 법칙을 명확히 규명해 나갑니다.

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[카오스 짧강] TDA의 활용 사례 (의료, 스포츠)

위상 데이터 분석(TDA)은 데이터의 기하학적 구조를 파악하여 복잡한 정보 속에서 유의미한 패턴을 찾아내는 혁신적인 기술입니다. 과거 할리우드 배우 안젤리나 졸리가 유방암 예방 차원에서 수술을 받았을 당시에는 유전자 검사와 가족력에 기반한 모험적인 판단이 주를 이루었습니다. 하지만 오늘날 TDA를 활용하면 특정 개인의 생체 데이터가 어떤 군집에 속하는지 정밀하게 판단할 수 있습니다. 이는 단순히 질병의 유무를 확인하는 진단을 넘어, 미래의 발병 가능성을 예측하는 시대로의 전환을 의미합니다. 수학적 분석을 통해 데이터의 모양을 살핌으로써 예방적 차원의 의사결정을 더욱 체계적으로 돕는 것입니다. TDA의 핵심은 단순히 분석 속도를 높이거나 정확도를 개선하는 것에 그치지 않고, 데이터를 바라보는 새로운 시각을 제공한다는 점에 있습니다. 고차원 데이터는 수많은 변수가 얽혀 있어 기존의 방식으로는 그 본질적인 구조를 파악하기 어렵습니다. TDA는 이러한 데이터들이 형성하는 '모양'에 주목하여, 우리가 미처 발견하지 못했던 연결 고리를 찾아냅니다. 이는 정답이 정해져 있지 않은 복잡한 현실 세계의 문제를 해결하는 데 있어 매우 유용한 도구가 됩니다. 수치 뒤에 숨겨진 데이터의 위상학적 특징을 분석함으로써, 기존 통계학적 방법론이 놓치기 쉬운 세밀한 부분까지 포착하여 데이터의 진정한 의미를 해석할 수 있게 해줍니다. 이러한 분석 기법은 스포츠 분야에서도 놀라운 결과를 보여주었습니다. 선수들의 출전 시간과 득점력 등 수십 가지의 변수를 분석한 결과, 감독들이 직관적으로 수행하던 선수 조합과 운영 방식이 데이터상으로도 실재함을 입증했습니다. 공격이나 수비에 특화된 세부적인 역할 모델을 데이터의 기하학적 구조를 통해 확인한 것입니다. 이처럼 TDA는 의료와 스포츠를 넘어 다양한 분야에서 인간의 경험을 과학적으로 뒷받침하고, 복잡한 정보 속에서 새로운 통찰력을 이끌어내는 강력한 수단으로 자리 잡고 있습니다. 데이터의 형태를 통해 현상의 본질을 꿰뚫는 이 기술은 앞으로 더 많은 영역에서 그 가치를 증명할 것입니다.

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[강연] 교육AI를 탄생시킨 놀라운 수학적 아이디어 1_by 노현빈 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 6강 첫 번째 이야기 | 6강 ①

수학은 논리적 구조가 층층이 쌓여가는 학문입니다. 따라서 학년을 낮추더라도 빈틈없이 이해하고 넘어가는 과정이 무엇보다 중요합니다. 단순히 공식을 외우는 것이 아니라, 누군가를 가르치듯 내용을 되새기며 자신의 언어로 번역하는 과정은 수학적 사고력을 기르는 최고의 방법입니다. 이러한 기초적인 학습 태도는 수학이라는 거대한 탑을 쌓아 올리는 단단한 지반이 되며, 학습자에게 성취감과 동기를 부여하는 강력한 토대가 됩니다. 수학적 구멍을 메우는 과정은 결국 더 높은 단계의 논리를 수용할 수 있는 그릇을 만드는 일입니다. 흔히 순수 수학은 실생활과 동떨어진 '무용'의 영역으로 오해받곤 합니다. 하지만 역사적으로 위대한 과학적 발견은 당장 어디에 쓰일지 고민하지 않았던 순수 수학의 토대 위에서 꽃을 피웠습니다. 아인슈타인의 일반 상대성 이론이 리만 기하학을 통해 완성되고, 헤르츠의 전자기파 이론이 현대 무선 통신의 시초가 된 사례가 이를 증명합니다. 수학자가 구축한 정교한 이론 체계는 시간이 흐른 뒤 '미들맨'이라 불리는 응용 학자들에 의해 인류의 삶을 바꾸는 혁신적인 기술로 재탄생합니다. 무용해 보이는 지식이 가장 유용한 가치로 변모하는 셈입니다. 현대 기술의 정점인 인공지능 역시 그 근간에는 수학적 원리가 깊게 뿌리내리고 있습니다. 특히 미분은 인공지능이 방대한 데이터 속에서 최적의 해답을 찾아내는 '최적화' 과정의 핵심 도구입니다. 인공지능 모델이 얼마나 정확한지 채점하고, 더 나은 방향으로 스스로를 수정해 나가는 과정은 결국 미분값이 0이 되는 지점을 찾는 수학적 여정과 같습니다. 우리가 배우는 미적분이 단순히 시험을 위한 도구가 아니라, 미래 산업을 이끄는 인공지능의 심장을 뛰게 하는 원동력이라는 사실은 수학의 실천적 가치를 다시금 깨닫게 합니다. 수학의 세계는 학년이 올라갈수록 세상을 설명하는 언어의 범위를 확장해 나갑니다. 고등학교 수준의 극한 개념이 대학에서 엡실론-델타 논법으로 정교해지듯, 수학은 끊임없이 기존의 틀을 깨고 더 큰 체계를 구축합니다. 그 정점에 있는 대수기하학은 인류가 가진 가장 거대한 사고의 틀이자 '언어의 언어'라고 불리는 범주론을 포괄합니다. 대수기하학이라는 광활한 언어 체계를 갖추는 것은 복잡한 세상의 문제들 속에서 정신을 잃지 않고 논리적으로 사고할 수 있는 강력한 무기를 얻는 것과 같습니다. 이는 인간의 사고가 도달할 수 있는 가장 높은 경지의 언어입니다. 수학 공부를 통해 길러진 논리적 근력은 다른 학문을 탐구하는 데에도 결정적인 역할을 합니다. 복잡한 수학적 구조를 이해해 본 경험은 사고의 한계를 넓혀주며, 이는 새로운 분야를 학습할 때 비교할 수 없는 속도와 깊이를 제공합니다. 허준이 교수가 조합 대수기하학을 통해 난제를 해결했듯이, 수학은 서로 다른 영역을 잇는 가교가 되어 인류 지식의 지평을 넓힙니다. 결국 수학은 단순한 계산을 넘어, 세상을 바라보는 새로운 틀을 제시하고 미래를 설계하는 가장 기초적인 체력입니다. 수학을 포기하지 않는 것은 곧 자신의 사고 가능성을 포기하지 않는 것과 같습니다.

노현빈

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[강연] 세상을 바꾼 데이터와 인공지능_by박건웅 l 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래" | 1강

데이터는 현대 인공지능을 움직이는 핵심 원료입니다. 과거에는 실험을 통해 소량의 데이터를 얻었지만, 이제는 누구나 정보를 생산하는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 유튜브와 SNS를 통해 쏟아지는 방대한 데이터는 인공지능이 더 똑똑하게 판단할 수 있는 기반이 됩니다. 마치 자동차가 휘발유를 동력 삼아 앞으로 나아가듯, 인공지능 역시 양질의 데이터를 바탕으로 우리 삶의 생산성을 높이고 새로운 가치를 창출하고 있습니다. 데이터의 힘은 스포츠 분야에서도 증명됩니다. 과거 농구 선수들은 직관에 의존해 슛을 던졌지만, 이제는 기대 득점 데이터를 기반으로 전략을 짭니다. 스테픈 커리와 같은 선수는 성공 확률이 낮더라도 기대 득점이 높은 3점 슛에 집중하여 현대 농구의 패러다임을 바꾸었습니다. 데이터를 통해 중거리 슛보다 골밑이나 3점 라인이 효율적임을 깨달은 팀들은 승리 확률을 높이기 위해 철저히 계산된 위치에서 경기를 운영하고 있습니다. 인공지능은 아이가 학습하듯 수많은 시행착오를 거치며 발전합니다. 자율 주차 프로그램이 수십만 번의 사고를 겪으며 주차 방식을 익히는 과정은 인공지능의 학습 원리를 잘 보여줍니다. 하지만 데이터의 양만큼이나 중요한 것이 맥락의 이해입니다. 단순히 색상이나 형태만으로 사물을 인식하면, 특정 상황에서 사람을 초밥으로 오인하는 오류를 범할 수 있습니다. 따라서 기계가 인간처럼 사고하기 위해서는 단순한 인식을 넘어선 고도화된 지능이 필요합니다. 최근 인공지능의 비약적인 성공은 하드웨어와 데이터 규모의 승리라고 볼 수 있습니다. 과거에는 최적의 모델을 설계하는 데 집중했다면, 지금은 엄청난 양의 데이터와 고성능 컴퓨터, 그리고 막대한 전력을 투입해 모델의 복잡도를 높이는 방식이 주를 이룹니다. GPT 시리즈처럼 모델이 거대해질수록 인공지능은 더욱 정교한 결과물을 내놓습니다. 하지만 이러한 방식은 데이터 생산의 한계와 에너지 소비 문제라는 현실적인 벽에 부딪히고 있습니다. 인공지능의 신뢰성은 입력되는 데이터의 질에 좌우됩니다. '쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다'는 말처럼, 편향되거나 오염된 데이터는 잘못된 결과를 초래합니다. 인터넷 데이터의 대부분이 특정 국가나 계층에 집중되어 있다면, 인공지능은 전 세계의 다양한 문화를 공정하게 반영하지 못합니다. 또한 의도적으로 조작된 데이터는 구글 맵의 교통 정보를 왜곡하듯 시스템 전체를 혼란에 빠뜨릴 수 있으므로 데이터의 신뢰성 확보는 매우 중요한 과제입니다. 현재 인공지능이 직면한 가장 큰 숙제 중 하나는 인과 관계 추론입니다. 인공지능은 기저귀와 맥주가 함께 팔린다는 상관관계는 잘 찾아내지만, '왜' 그런 현상이 발생하는지에 대한 근본적인 이유는 설명하지 못합니다. 아이스크림 소비량과 익사 사고의 상관관계를 보고 아이스크림 판매를 금지하는 오류를 범하지 않으려면, 단순한 예측을 넘어 원인과 결과를 분석하는 능력이 필요합니다. 이를 위해 우리는 인공지능이 내린 판단의 근거를 이해할 수 있어야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측의 정확도를 높이는 것을 넘어, 데이터 오염과 개인정보 침해, 에너지 문제 등을 해결하는 방향으로 나아가야 합니다. 이를 위해서는 통계학이나 수학 같은 기초 과학의 역할이 무엇보다 중요합니다. 기초 지식을 바탕으로 인공지능의 한계를 극복하고 해석 가능한 모델을 만들어낼 때, 인공지능은 비로소 인간과 공존하며 진정한 도움을 주는 존재가 될 것입니다. 끊임없는 연구와 도전을 통해 우리는 더 나은 인공지능 시대를 열어갈 수 있습니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 배달앱 안의 과학: 데이터과학과 경영과학의 만남 _ by채민우｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 2강

현대 과학에서 혁신적인 성과는 기존 지식의 틀을 벗어나 전혀 다른 분야 사이의 연결고리를 찾아낼 때 발생하곤 합니다. 데이터 과학과 경영과학의 만남이 바로 그러한 사례 중 하나입니다. 데이터 과학은 방대한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하는 학문이며, 경영과학은 복잡한 경영 문제에서 최적의 의사결정을 내리기 위한 분석적 방법을 다룹니다. 이 두 분야가 결합하면 배달 서비스와 같은 일상적인 플랫폼 비즈니스에서 발생하는 복합적인 문제들을 과학적으로 해결할 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 데이터 과학은 현대 산업과 과학 전반에 걸쳐 막대한 영향을 미치고 있는 핵심 분야입니다. 특히 인공지능 기술의 발전과 함께 데이터 과학의 중요성은 더욱 커졌는데, 이는 수억 건의 데이터를 효과적으로 분석하여 유의미한 패턴을 찾아내는 기술 덕분입니다. 단순히 데이터를 쌓아두는 것에 그치지 않고, 하드웨어의 발전과 정교한 알고리즘을 통해 데이터 속에 숨겨진 가치를 발견함으로써 기업은 새로운 부가가치를 창출하고 서비스의 질을 획기적으로 개선할 수 있게 되었습니다. 경영과학은 제2차 세계대전 당시 군사 작전을 효율적으로 수행하기 위해 발달한 '경영과학'에 뿌리를 두고 있습니다. 이는 한정된 자원을 어떻게 배치해야 최소의 비용으로 최대의 효과를 낼 수 있을지 고민하는 최적화의 학문입니다. 복잡한 현실 문제를 수학적 함수로 변환하여 최댓값이나 최솟값을 구하는 과정은 오늘날 기업 경영의 핵심적인 의사결정 수단이 되었습니다. 특히 배달원 배치나 물류 운송 선단 편성 등 효율성이 생명인 분야에서 경영과학은 필수적인 역할을 수행합니다. 배달 앱 서비스 내부에는 수많은 과학적 요소가 숨어 있습니다. 주문이 발생했을 때 어떤 배달원에게 업무를 할당할지, 예상 배달 시간을 어떻게 산출할지, 그리고 마케팅 프로모션의 할인 폭을 어느 정도로 설정할지 등의 문제는 모두 정교한 의사결정을 필요로 합니다. 이러한 문제들은 배달원, 식당, 고객이라는 세 주체의 이해관계가 복합적으로 얽혀 있어 단순한 직관만으로는 해결하기 어렵습니다. 따라서 각 요소 간의 상관관계를 분석하고 전체 시스템의 효율을 높이는 과학적 접근이 요구됩니다. 과학의 핵심은 복잡한 현상을 간단한 수식으로 모델링하여 우리가 풀 수 있는 형태로 만드는 것입니다. 배달 수요와 배달원의 가용 인원, 지역별 교통 상황 등을 변수로 설정하여 선형계획법과 같은 수학적 모델을 구축하면 최적의 해답을 찾을 수 있습니다. 1940년대 개발된 단체법(Simplex Method)과 같은 알고리즘은 수만 개의 변수가 얽힌 복잡한 최적화 문제도 해결할 수 있게 해주었습니다. 이러한 모델링 과정은 현실의 중요한 성질만을 추출하여 논리적인 해법을 제시하는 공학적 사고의 정수라고 할 수 있습니다. 하지만 현실 세계에는 항상 불확실성이 존재합니다. 갑작스러운 기상 변화나 예상치 못한 수요 폭증은 고정된 수식만으로는 대응하기 어렵습니다. 이를 해결하기 위해 확률적 최적화 기법이 도입됩니다. 비가 올 확률이나 요일별 수요 변동을 확률 변수로 설정하여 기대 수익을 최대화하는 방향으로 모델을 확장하는 것입니다. 데이터가 부족한 신규 지역의 경우에도 베이지안 방법론과 같은 통계적 기법을 활용하면 기존의 사전 지식과 결합하여 나름의 합리적이고 과학적인 추정을 내릴 수 있습니다. 데이터 과학자는 단순히 수치를 계산하는 사람이 아니라 데이터 이면에 숨겨진 진실을 파악하는 전문가입니다. 여러 변수가 복합적으로 작용할 때 나타나는 '심슨의 역설'과 같은 통계적 오류를 피하고, 데이터의 불확실성을 정량화하여 의사결정의 리스크를 줄이는 역할을 합니다. 비록 하루아침에 수익을 두 배로 올리는 마법은 아닐지라도, 이탈률을 단 1%만 줄이는 작은 변화가 장기적으로는 시장 점유율을 두 배로 벌리는 거대한 결과로 이어집니다. 결국 데이터와 경영과학의 융합은 지속 가능한 성장을 위한 필수 조건입니다.

채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

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[인터뷰] 채민우 _ 배달을 많이 시키는 날은 언제?🏍️🍔🍕🥗🍣｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

현대 산업에서 통계학은 데이터의 흐름을 읽고 미래를 예측하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 특히 배달 서비스 분야에서는 과거의 주문 이력뿐만 아니라 주말, 스포츠 경기, 기상 조건 등 다양한 변수를 고려하여 수요를 정확히 예측하는 것이 매우 중요합니다. 이러한 예측 데이터는 기업이 자원을 효율적으로 배분하고 운영 전략을 수립하는 데 기초가 되며, 데이터 과학의 여러 기법이 실질적인 경영 효율화로 이어지는 가교 역할을 수행하게 됩니다. 온라인 쇼핑몰에서 흔히 접하는 추천 알고리즘 역시 통계학적 원리가 깊게 투영된 분야입니다. 사용자의 클릭 패턴과 선호도를 분석하여 구매 욕구를 자극할 만한 아이템을 제안하는 과정에는 고도의 데이터 과학적 요소가 포함됩니다. 이는 단순히 기술적인 분석에 그치지 않고 소비자의 심리와 경영학적 관점을 결합한 경영과학의 영역으로 확장됩니다. 정교한 알고리즘을 통해 개인화된 경험을 제공함으로써 기업은 고객 만족도를 높이고 실질적인 매출 증대를 꾀할 수 있습니다. 베이지안 통계학은 우리가 흔히 알고 있는 전통적 통계학과는 차별화된 관점을 제시합니다. 기존 통계학이 불량률과 같은 미지의 값을 하나의 고정된 값으로 보고 이를 정확히 추정하는 데 집중한다면, 베이지안 방식은 이를 확률 분포로 표현합니다. 즉, 미지의 값에 대한 우리의 '믿음의 정도'를 확률로 나타내는 것입니다. 이러한 접근법은 불확실성이 존재하는 상황에서 보다 유연하고 입체적인 분석을 가능하게 하며, 현대 데이터 과학의 복잡한 문제들을 해결하는 강력한 이론적 토대가 됩니다. 서로 다른 분야의 전문가들이 협력할 때 가장 큰 걸림돌은 소통의 차이에서 발생합니다. 각 전공마다 사용하는 용어와 문제에 접근하는 방식이 다르기 때문에, 현장의 문제를 통계학적 언어로 치환하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 특히 산업 현장에서는 예측의 정확도에 민감하지만, 통계학적으로 존재하는 본질적인 변동성과 불확실성을 이해시키는 과정은 쉽지 않은 과제입니다. 이러한 간극을 좁히고 상호 이해를 바탕으로 협력할 때 비로소 실효성 있는 연구 결과가 도출될 수 있습니다. 진정한 과학적 혁신은 완전히 새로운 무언가를 창조하는 것보다, 서로 다른 분야 사이의 연결고리를 발견할 때 일어나는 경우가 많습니다. 기존의 지식 체계 안에서 머물지 않고 전혀 이질적인 분야와 접점을 찾아낼 때 획기적인 연구 성과가 탄생하곤 합니다. 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 소통하며 지식의 경계를 허무는 과정 자체가 현대 과학이 지향해야 할 방향입니다. 이러한 연결을 통해 우리는 세상을 바라보는 새로운 시각을 얻고, 복잡한 사회 문제를 해결할 실마리를 찾을 수 있습니다.

채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학
융합

[강연] 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학이 다시 연결하는...' (1) by 곽지현, 채민우 l 서울대학교&카오스재단 | 1부

과학은 단순히 고립된 지식의 파편이 아니라, 인간과 사회 그리고 자연을 하나로 묶어주는 거대한 연결 고리입니다. 과거 아리스토텔레스와 같은 철학자들이 정치학자이자 식물학자였던 것처럼, 학문의 뿌리는 본래 하나에서 시작되었습니다. 현대에 이르러 학문이 세분화되었음에도 불구하고, 우리 개인의 삶부터 거대한 우주에 이르기까지 모든 존재가 서로 긴밀하게 연결되어 있다는 사실은 변하지 않습니다. 이러한 연결의 관점은 우리가 직면한 팬데믹이나 기후 위기 같은 복합적인 문제들을 해결하는 데 있어 가장 중요한 열쇠가 됩니다. 인간은 태어날 때부터 3차원 공간 속에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색합니다. 이러한 공간 인지 능력은 단순히 경험을 통해 학습되는 것이 아니라, 우리 뇌 속에 본능적으로 내재된 지각 능력입니다. 뇌의 해마와 내후각 피질은 우리가 현재 어디에 있는지, 목적지까지 어떻게 가야 하는지를 계산하는 일종의 '뇌 속 내비게이션' 역할을 수행합니다. 이 시스템 덕분에 우리는 복잡한 도심 속에서도 길을 잃지 않고 원하는 장소를 찾아가며 세상과 소통할 수 있는 것입니다. 뇌 속의 위치 결정 시스템을 구체적으로 살펴보면, 해마의 '장소세포'와 내후각 피질의 '격자세포'가 핵심적인 기능을 담당합니다. 장소세포는 우리가 특정한 위치에 있을 때만 활성화되어 공간의 지도를 그리며, 격자세포는 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하여 공간의 좌표를 제공합니다. 이 세포들은 마치 스마트폰의 GPS처럼 작동하며, 2차원 평면뿐만 아니라 3차원의 입체적인 공간 정보까지 정교하게 처리합니다. 이러한 발견은 우리가 공간을 인식하는 근본적인 원리를 밝혀내어 노벨 생리의학상 수상으로 이어지기도 했습니다. 뇌과학의 이러한 성과는 질병 치료와 공학적 응용이라는 새로운 연결점으로 확장됩니다. 알츠하이머 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나인 길 찾기 장애는 해마와 내후각 피질의 세포 사멸과 깊은 관련이 있습니다. 이를 이해함으로써 치매의 조기 진단과 치료를 위한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 또한, 뇌의 효율적인 정보 처리 방식을 모사하여 적은 에너지로도 정교하게 움직이는 자율주행 로봇이나 인공지능 시스템을 개발하는 등, 생물학적 지식은 첨단 기술의 발전과도 긴밀하게 맞닿아 있습니다. 우리의 일상과 밀접한 배달 애플리케이션 서비스 속에도 데이터 과학과 경영 과학의 정교한 연결이 숨어 있습니다. 데이터 과학이 방대한 과거 기록으로부터 유용한 지식을 추출한다면, 경영 과학은 이를 바탕으로 최적의 의사결정을 내리는 역할을 합니다. 수많은 주문을 어떤 배달원에게 할당할지, 예상 배달 시간을 어떻게 산출할지 등의 문제는 단순한 계산을 넘어선 과학적 접근이 필요합니다. 기업은 이러한 융합적 사고를 통해 서비스의 효율성을 극대화하고 고객에게 더 나은 가치를 제공하기 위해 노력합니다. 복잡한 현실의 문제를 해결하기 위해 과학자들은 현상을 단순화된 수식으로 모델링합니다. 경영 현장에서 발생하는 이익 최대화나 비용 최소화의 문제는 수학적인 최적화 과정을 거쳐 해답을 찾게 됩니다. 이때 데이터 과학은 날씨, 요일, 프로모션 등 다양한 변수가 배달 수요에 미치는 영향을 확률적으로 분석하여 모델의 정확도를 높여줍니다. 불확실성이 존재하는 미래를 예측하기 위해 과거의 데이터를 분석하고 정량화하는 과정은, 현대 산업 사회를 지탱하는 보이지 않는 과학의 힘이라고 할 수 있습니다. 결국 과학의 진보란 서로 다른 분야가 만나 새로운 연결고리를 찾아낼 때 비로소 획기적인 도약을 이뤄냅니다. 뇌과학과 공학의 만남, 혹은 통계학과 경영학의 융합처럼 학문의 경계를 넘나드는 시도는 우리 삶의 질을 높이는 혁신적인 결과물을 만들어냅니다. 작은 과학적 발견이 장기적으로 거대한 변화를 일으키듯, 세상을 향한 끊임없는 질문과 탐구 정신은 미래를 밝히는 내비게이션이 됩니다. 우리는 과학을 통해 다시 연결됨으로써 더 넓은 세상을 이해하고 당면한 도전들을 지혜롭게 극복해 나갈 수 있습니다.

곽지현, 채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학
수학
융합

[강연] 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학이 다시 연결하는...' (2) by 손상모, 백민경 l 서울대학교&카오스재단 | 2부

서울대학교 자연과학 공개 강연이 어느덧 30주년을 맞이하며 과학 나눔의 소중한 가치를 되새기고 있습니다. 이번 강연의 핵심 주제인 '연결'은 과학이 단순히 지식을 쌓는 과정을 넘어, 보이지 않는 세계를 잇고 인류의 호기심을 현실로 만드는 가교임을 상징합니다. 거대한 우주의 기원부터 우리 몸속 미세한 단백질의 구조에 이르기까지, 과학은 서로 다른 영역을 하나의 맥락으로 묶어내며 인류가 나아갈 새로운 방향과 무한한 가능성을 제시하고 있습니다. 제임스웹 우주망원경은 인류가 우주를 바라보는 시각을 근본적으로 혁신하고 있습니다. 허블 우주망원경의 뒤를 이어 더 멀리, 더 선명하게 우주 초기를 들여다보기 위해 설계된 이 망원경은 무려 135억 년 전의 빛을 추적합니다. 적외선 관측 기술을 통해 가시광선으로는 결코 볼 수 없던 우주 먼지 구름 너머의 별 탄생 과정과 초기 은하의 형성을 생생하게 포착함으로써, 우리는 우주의 기원과 인류의 뿌리에 대해 이전보다 훨씬 깊이 있는 이해를 얻게 되었습니다. 이 경이로운 망원경은 지구에서 약 150만 킬로미터 떨어진 제2 라그랑주 점(L2)이라는 특수한 지점에서 임무를 수행합니다. 태양의 강력한 열기를 차단하는 테니스장 크기의 거대한 태양 차단막과 적외선을 효과적으로 반사하기 위해 순금으로 도금된 육각형 거울들은 현대 공학 기술의 정수를 보여줍니다. 영하 230도 이하의 극저온 환경을 유지하며 우주 끝에서 오는 미세한 신호를 포착해내는 기술력은 인류의 지적 탐구심이 도달할 수 있는 한계가 어디까지인지를 증명합니다. 거시적인 우주에서 시선을 돌려 우리 몸속의 미시 세계를 살펴보면 생명 현상의 핵심인 단백질이라는 경이로운 분자를 만나게 됩니다. 단백질은 우리 몸의 거의 모든 생체 반응에 관여하지만, 그 복잡한 3차원 구조를 정확히 밝혀내는 일은 과학계의 오랜 난제였습니다. 최근 인공지능 기술은 이 문제를 획기적으로 해결하며 생명과학의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 수개월에서 수년이 걸리던 구조 분석을 단 몇 시간 만에 정확히 예측해내며 신약 개발의 속도를 앞당기고 있습니다. 인공지능이 단백질 구조를 예측할 수 있는 비결은 수억 년에 걸친 진화의 역사 속에 숨겨진 패턴을 찾아내는 데 있습니다. 생명체가 생존을 위해 유지해온 단백질 서열의 변화를 분석하면, 특정 구조를 형성하기 위한 생물학적 규칙을 발견할 수 있습니다. 방대한 빅데이터와 인공지능 알고리즘의 결합은 복잡한 생물학적 원리를 데이터 과학의 언어로 재해석해냈습니다. 이러한 기술적 진보는 질병의 원인을 규명하고 맞춤형 치료제를 설계하는 데 있어 강력한 도구가 되고 있습니다. 현대 과학의 비약적인 발전은 단일 분야의 성과를 넘어 서로 다른 학문이 만날 때 비로소 가속화됩니다. 인공지능 전문가와 생물학자가 소통하며 새로운 알고리즘을 설계하고, 물리학과 화학의 원리가 정밀한 공학적 설계에 녹아드는 과정은 융합의 중요성을 잘 보여줍니다. 서로 다른 언어를 사용하는 전문가들 사이를 잇는 '브리징 피플'의 역할은 이제 필수적입니다. 학문 간의 경계를 허무는 유연한 사고와 협업이야말로 복잡한 현대 사회의 난제들을 해결하는 진정한 열쇠입니다. 포스트 코로나 시대를 맞이하며 우리는 단절되었던 관계를 회복하고 새로운 형태의 연결을 모색하고 있습니다. 과학은 과거의 빛을 통해 미래를 예측하고, 작은 분자의 구조를 통해 인류의 건강을 지키는 등 끊임없이 세상을 연결하는 역할을 수행합니다. 이번 강연은 과학이 단순한 학문적 유희를 넘어 우리 삶의 가치와 맥락을 잇는 소중한 매개체임을 다시 한번 일깨워주었습니다. 과학을 통해 넓어진 시야는 우리 각자가 꿈꾸는 미래를 더욱 선명하게 그려나가는 힘이 될 것입니다.

백민경, 손상모

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학
천문학

세계 통일을 꿈꾸는 표준의 아이콘, 국제단위계 | 해썰이 있는 과학뉴스

과학 기술이 비약적으로 발전함에 따라 우리가 다루는 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이에 발맞추어 최근 국제도량형총회에서는 31년 만에 새로운 SI 접두어 4종을 채택했습니다. 10의 30제곱을 뜻하는 '퀘타'와 27제곱인 '론나', 그리고 아주 작은 단위를 나타내는 '퀙토'와 '론토'가 그 주인공입니다. 이는 디지털 스토리지와 데이터 과학 분야에서 폭증하는 정보를 보다 효율적으로 표현하기 위한 필수적인 선택이었습니다. 과학자들은 자연 현상을 누구나 동일하게 이해할 수 있도록 수학이라는 언어를 사용합니다. 이때 특정 현상을 숫자로 나타내기 위해 필요한 것이 바로 '물리량'입니다. 물리량은 단순한 숫자가 아니라 숫자와 단위의 결합으로 이루어지며, 이를 통해 서로 다른 대상을 명확히 구분합니다. 현재 국제적으로는 길이, 질량, 시간 등 7가지 기본 물리량을 정의한 국제단위계(SI)를 표준으로 삼아 전 세계 어디서든 동일한 측정값을 공유할 수 있도록 약속하고 있습니다. 전 세계 대부분의 국가가 국제단위계를 사용하지만, 미국과 라이베리아, 미얀마는 여전히 야드파운드법을 고수하고 있습니다. 특히 미국은 일상생활에서 마일, 야드, 인치, 파운드와 같은 단위를 활발하게 사용합니다. 이러한 단위들은 신체 부위를 기준으로 만들어져 직관적이라는 장점이 있지만, 정밀한 측정을 위해서는 결국 미터법을 빌려와야 하는 한계가 있습니다. 이미 사회 전반에 깊숙이 뿌리내린 관습과 교체에 드는 천문학적인 비용 때문에 미터법 전환에 어려움을 겪고 있습니다. 역사적으로 도량형을 통일하는 일은 국가 통치의 근간을 세우는 매우 중요한 과업이었습니다. 세종대왕이나 진시황과 같은 통치자들이 도량형 정비에 힘쓴 이유는 이것이 국민의 재산 및 세금과 직결되기 때문입니다. 단위가 통일되지 않으면 부정부패가 발생하기 쉽고 사회적 혼란이 가중됩니다. 조선시대 암행어사가 '유척'이라는 표준 자를 지니고 다녔던 것도 지방 관리가 단위를 속여 백성을 수탈하는 것을 막기 위한 엄격한 감시의 일환이었습니다. 현대 사회에서 단위의 혼용은 단순한 불편을 넘어 막대한 경제적 손실과 인명 피해를 초래하기도 합니다. 과거 NASA의 화성 탐사선이 폭발한 사건은 파운드와 킬로그램이라는 서로 다른 단위를 혼동하여 발생한 대표적인 비극입니다. 이처럼 정밀한 기술이 요구되는 시대일수록 단일화된 국제 표준의 중요성은 더욱 커집니다. 전 세계가 하나의 약속된 단위를 사용함으로써 불필요한 사고를 방지하고, 인류가 더 높은 수준의 과학적 성취를 이룰 수 있기를 기대해 봅니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
수학

[국립광주과학관 X GIST] 7월 과학스쿨 -디지털 세포

생명체의 기본 단위인 세포는 정보를 저장하고 처리하는 '디지털 세포'의 성격을 가집니다. 세포 내부에는 생명 활동을 조절하는 설계도가 정교하게 기록되어 있으며, 현대 생명과학은 이 데이터를 컴퓨터 알고리즘으로 분석하여 질병의 원인을 찾아냅니다. 이는 생명 현상이 논리적인 정보 처리 시스템에 기반하고 있음을 의미하며, 우리가 세포의 언어를 해독함으로써 인체의 신비를 풀어낼 수 있는 근거가 됩니다. 세포의 핵 안에는 인간을 구성하는 모든 설계도인 DNA가 이중나선 형태로 저장되어 있습니다. 약 30억 쌍의 염기서열로 이루어진 이 정보는 세포 하나당 약 2미터에 달하는 길이를 가지며, 우리 몸 전체의 DNA를 연결하면 지구와 달을 수천 번 왕복할 수 있을 만큼 방대합니다. 이처럼 작은 세포 안에 압축된 거대한 데이터는 생물학적 기능을 수행하는 근간이 되며, 과학자들은 이 정보의 바다를 읽어내어 세포의 역할을 정밀하게 추적합니다. DNA에 저장된 정보가 실제로 기능을 발휘하기 위해서는 RNA를 거쳐 단백질로 전환되는 과정이 필요합니다. 도서관의 모든 요리책이 DNA라면, 특정 요리를 하기 위해 필요한 페이지만 복사한 것이 RNA이며, 이를 바탕으로 만들어진 음식이 단백질에 해당합니다. 만약 이 정보 전달 과정에서 염기서열에 돌연변이가 발생하면 잘못된 단백질이 생성되어 질병으로 이어질 수 있으므로, RNA 정보를 정밀하게 해독하는 기술은 질병 기전 이해에 핵심적입니다. 흥미로운 점은 인체의 모든 세포가 동일한 DNA를 가졌음에도 불구하고 각기 다른 형태와 기능을 가진다는 것입니다. 이는 후성유전학이라 불리는 조절 기작 덕분에 가능합니다. DNA가 감긴 정도에 따라 어떤 유전자는 활발하게 읽히고 어떤 유전자는 잠재워지는데, 이러한 작동 매뉴얼의 차이가 세포의 정체성을 결정합니다. 일란성 쌍둥이가 환경에 따라 다른 특성을 보이는 이유도 유전자 발현 양상이 달라지기 때문이며, 이는 생명이 유연한 시스템임을 보여줍니다. 과거 수조 원의 비용이 들었던 인간 게놈 프로젝트는 이제 기술 혁신을 통해 단 며칠 만에 저렴한 비용으로 개인 유전체를 분석할 수 있는 수준에 도달했습니다. 시퀀싱 기술의 발전은 연구실의 거대 장비를 넘어 휴대용 진단 기기로까지 진화하여, 현장에서 즉각적으로 바이러스를 탐지하거나 개인의 질병 취약성을 분석하는 일을 가능하게 했습니다. 막대한 데이터를 컴퓨터로 분석하는 데이터 과학의 중요성이 커지면서 생명과학은 정밀한 정보 공학의 영역으로 확장되고 있습니다. 최근의 연구는 조직 전체를 분석하던 방식에서 벗어나, 세포 하나하나의 유전자 발현을 측정하는 '단일 세포 RNA 시퀀싱' 단계로 진입했습니다. 여러 과일이 섞인 스무디의 맛으로 성분을 추측하던 과거와 달리, 이제는 각각의 과일 조각을 따로 살펴보는 것처럼 정밀한 분석이 가능해진 것입니다. 이를 통해 과학자들은 인체의 모든 세포 상태를 기록하는 '휴먼 셀 아틀라스'를 구축하고 있으며, 이는 인체라는 미지의 지도를 완성하여 치료의 새로운 이정표를 제시할 것입니다. 디지털 세포 분석 기술은 미래의 개인 맞춤형 의료를 실현하는 핵심 동력이 될 것입니다. 동일한 암 환자라도 세포마다 유전적 특성이 다르기 때문에, 단일 세포 수준의 정보를 활용하면 각 환자에게 가장 효과적인 약물 조합을 찾아낼 수 있습니다. 환자의 소변이나 혈액 속 세포 정보를 분석하여 질병을 조기에 진단하고 최적의 치료법을 제시하는 정밀 의료는 더 이상 먼 미래의 이야기가 아니며, 인류가 질병을 극복하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

국립광주과학관강연&포럼

생명과학
융합

[질문과 토론의 과학 #11] 🤔데이터과학이란?

수학과 통계학은 뿌리는 같지만 발전해 온 방향에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 수학이 공리적 체계와 엄밀한 증명을 통해 지식을 쌓아 올리는 학문이라면, 통계학은 실제 세상의 문제를 해결하기 위한 실용성에서 출발했습니다. 현대의 데이터 과학은 이러한 수학적 토대 위에 컴퓨터 과학의 계산 능력과 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 단순히 이론에 머물지 않고 다양한 학문과 소통하며 실질적인 답을 찾아가는 과정이 데이터 과학의 진정한 핵심이라 할 수 있습니다. 데이터 과학을 요리에 비유하자면, 고가의 조리 기구와 완벽한 레시피가 없어도 훌륭한 음식을 만들 수 있는 것과 같습니다. 수학, 프로그래밍, 도메인 지식이라는 세 가지 축을 모두 완벽하게 갖춘 전문가는 드뭅니다. 대신 자신이 가진 강점을 바탕으로 부족한 부분을 보완하며 문제에 접근하는 유연함이 필요합니다. 중요한 것은 도구의 화려함이 아니라, 주어진 재료인 데이터를 어떻게 해석하고 가공하여 우리 삶에 가치 있는 결과물을 만들어내느냐에 달려 있습니다. 통계학자의 중요한 임무는 세상의 복잡한 현상을 분석 가능한 통계 모형으로 정립하는 것입니다. 예를 들어 우주의 팽창 속도나 질병의 위험도 같은 거대하고 추상적인 질문을 받았을 때, 이를 정교한 통계 모형으로 설계하고 데이터를 대입하여 구체적인 해답을 도출해냅니다. 이 과정에서 다른 분야의 전문가들과 협력하며 그들의 언어를 이해하고 설득하는 과정이 필수적입니다. 통계학은 결국 서로 다른 학문적 영역을 연결하고 문제를 구체화하는 가교 역할을 수행합니다. 최근 빅데이터와 인공지능의 발달로 선거 예측이나 범죄 예방 분야에서 통계학의 위상이 더욱 높아졌습니다. 하지만 단순히 데이터의 양이 많다고 해서 항상 정확한 예측이 가능한 것은 아닙니다. 2016년 미국 대선 사례처럼 데이터 이면의 구조와 메커니즘을 오해하면 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 진정한 통계적 분석은 결과의 맞고 틀림을 넘어, 예측의 오차를 어떻게 줄이고 데이터의 공백을 어떻게 과학적으로 메울 것인지 고민하는 비판적인 태도에서 비롯됩니다. 미래 사회에서 통계학은 불확실성을 완화하는 가장 강력한 도구가 될 것입니다. 넷플릭스의 추천 시스템부터 범죄 발생 지역 예측에 이르기까지, 통계는 이미 우리 삶 깊숙이 들어와 의사결정을 돕고 있습니다. 완벽한 예측은 불가능할지라도, 데이터를 통해 오류의 가능성을 조금씩 줄여나가는 노력은 인류가 미래의 불안감을 극복하는 데 큰 도움을 줍니다. 융합적 사고를 바탕으로 한 통계학적 접근은 앞으로도 제4차 산업혁명 시대의 중추적인 역할을 수행할 것입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[질문Q] 우리나라 여론조사는 대개 1000명 정도인데 이 정도로 유의미한 결과가 나올까? | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 디지털인문학과 데이터과학

데이터 과학의 시대가 도래하면서 인문계와 자연계의 경계가 점차 허물어지고 있습니다. 현재 많은 대학에서는 문과 학생들도 통계학이나 데이터 과학을 깊이 있게 공부하고 있으며, 이 과정에서 수학적 사고와 프로그래밍 능력은 필수적인 기초가 됩니다. 단순히 수학이 싫어서 문과를 선택했다면 통계학적 접근이 다소 버거울 수 있으나, 최근에는 인문 데이터 과학과 같은 연계 전공이나 복수 전공 제도가 잘 마련되어 있습니다. 따라서 전공의 벽에 갇히기보다 본인의 의지에 따라 융합적인 역량을 쌓으려는 노력이 무엇보다 중요합니다. 데이터 분석을 통한 예측은 희귀 질병 진단이나 의료 서비스 향상에 큰 도움을 주지만, 동시에 개인정보 침해라는 위험성을 내포하고 있습니다. 예를 들어 특정 개인의 건강 정보가 보험사에 유출될 경우 보험 가입 거절과 같은 불이익으로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터를 비식별화하는 작업이 매우 중요하며, 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라 사회적 이익이 될 수도, 혹은 누군가에게 피해를 주는 양날의 검이 될 수도 있습니다. 이를 조화롭게 관리할 수 있는 통계적 분석 방법과 윤리적 가이드라인을 마련하는 것이 현대 데이터 과학의 핵심 과제입니다. 데이터는 그 자체로도 가치가 있지만, 서로 다른 성격의 데이터가 결합될 때 폭발적인 정보를 제공합니다. 하지만 이는 프라이버시 문제와 직결되기도 합니다. 과거 넷플릭스의 사례처럼, 비식별화된 평점 데이터라 할지라도 실명이 포함된 다른 데이터베이스와 연동되면 개인의 신원이 노출될 위험이 큽니다. 비식별화 처리를 거친 자료라 하더라도 추가적인 정보가 결합되면서 예상치 못한 개인정보가 드러날 수 있다는 점은 데이터 활용에 있어 우리가 항상 경계해야 할 대목입니다. 이러한 프라이버시 이슈는 데이터 경제 시대에 해결해야 할 가장 큰 숙제 중 하나로 꼽힙니다. 통계 조사에서 표본의 크기보다 훨씬 중요한 것은 그 표본이 전체를 얼마나 잘 대변하느냐 하는 대표성입니다. 과거 미국의 대선 예측 사례를 보면, 수백만 명의 응답을 얻고도 편향된 표본 추출로 인해 실패한 사례가 있는 반면, 단 1,000명의 확률 표본만으로 정확한 결과를 맞힌 사례도 있습니다. 현대의 여론조사 역시 유선 전화와 무선 전화의 비율을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 결국 데이터의 양에 집착하기보다는, 모집단의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 정교한 설계가 통계적 신뢰도를 결정짓는 핵심 요소라고 할 수 있습니다. 과학 연구의 이면에는 수많은 실패와 시행착오가 숨겨져 있습니다. 대중에게는 성공한 연구 결과만이 출판되어 알려지지만, 실제 연구 현장에서는 통계적 검정을 통과하지 못해 머리를 싸매는 날이 훨씬 많습니다. 통계적 검정은 결코 완벽한 정답을 제시하는 것이 아니라, 해당 결과가 틀릴 확률인 유의 수준이 어느 정도인지를 함께 보여주는 과정입니다. 과학자들은 유의 수준을 최소화하고 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 끊임없이 검증하며, 이러한 엄밀한 과정을 거쳐 도출된 수치들이 모여 비로소 세상에 빛을 발하는 과학적 성과가 됩니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[명강리뷰] 디지털인문학과 데이터과학 _ by장원철｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강

현대 사회는 바야흐로 빅데이터의 시대입니다. 2003년까지 인류가 축적한 정보량이 이제는 단 이틀 만에 생성될 정도로 정보의 홍수 속에 살고 있습니다. 뉴욕 타임스 하루 치 기사가 17세기 성인 남성이 평생 소비한 정보량과 맞먹는다는 사실은 데이터의 폭발적 증가를 실감케 합니다. 이제 데이터는 21세기의 원유와 같으며, 수많은 정보 속에서 유용한 가치를 찾아내는 분석 능력이 무엇보다 중요해졌습니다. 단순히 양이 많은 것을 넘어, 이를 어떻게 해석하고 활용하느냐가 현대 과학의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 빅데이터는 구조에 따라 크게 두 가지 형태로 나뉩니다. 첫 번째는 '길쭉한 자료'로 불리는 대용량 데이터입니다. 이는 신용카드 소비 패턴처럼 수백만 명의 고객 정보를 담고 있지만 분석 항목은 상대적으로 적은 형태를 말합니다. 반면 '뚱뚱한 자료'는 고차원 데이터를 의미하며, 유전자 발현 정보처럼 분석 대상은 적으나 변수가 수만 개에 달하는 비정형 데이터를 뜻합니다. 과거의 통계학으로는 분석하기 어려웠던 이러한 복잡한 데이터들은 기술의 발전을 통해 질병 예측이나 개인 맞춤형 서비스 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 데이터 과학은 기존의 인과관계를 넘어 상관관계와 연관성 분석에 주목합니다. 예를 들어 트위터에 올라오는 사람들의 기분 변화와 주가 변동 사이의 상관관계를 분석하여 예측 모델을 만드는 식입니다. 비록 명확한 원인을 설명하기 어려울 때도 있지만, 방대한 데이터를 통해 유의미한 패턴을 찾아내는 능력은 데이터 과학자를 21세기 가장 매력적인 직업으로 만들었습니다. 통계학이 다소 딱딱하고 이론적인 학문으로 인식되었다면, 데이터 과학은 실생활의 복잡한 문제들을 유연하고 흥미롭게 풀어내는 실천적인 학문으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 데이터 분석 기법은 인문학 영역과 결합하여 '디지털 인문학'이라는 새로운 분야를 개척했습니다. 양식 측정학을 통해 셰익스피어 작품의 진위 여부를 가려내거나, 조선왕조실록에 텍스트 마이닝 기법을 활용해 역대 왕들의 통치 스타일을 정량적으로 파악하는 것이 가능해졌습니다. 예를 들어 세종대왕은 신하들의 의견을 경청하는 스타일이었음이 데이터로 증명되며, 연산군은 독단적인 결정을 내리는 경향이 뚜렷하게 나타납니다. 이는 숫자가 감히 침범할 수 없다고 여겨졌던 인문학적 통찰을 보완하고 확장하는 강력한 도구가 됩니다. 데이터를 다룰 때는 '심슨의 역설'이나 '평균으로의 회귀'와 같은 통계적 함정을 주의해야 합니다. 겉으로 보이는 수치만으로는 제3의 요인을 놓쳐 잘못된 결론에 도달할 수 있기 때문입니다. 미세먼지 농도와 사망률의 관계를 분석할 때 계절적 요인을 고려해야 하듯, 데이터 과학은 단순한 숫자 계산이 아닌 맥락에 대한 깊은 이해를 필요로 합니다. 결국 데이터 과학은 컴퓨터 과학과 통계학, 그리고 각 분야의 전문 지식이 만나는 접점에서 완성됩니다. 데이터와 함께하는 통찰력이 우리 시대의 새로운 지혜가 될 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[질문Q] 구글신도 남신과 여신이 있을까?? | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다?

우리가 인터넷을 사용할 때 남기는 흔적은 생각보다 정교하게 기록됩니다. 단순히 글을 쓰거나 좋아요를 누르는 행위뿐만 아니라, 화면을 내리다 멈추는 지점이나 특정 제목을 읽는 시간까지도 모두 데이터가 됩니다. 이러한 정보들은 알고리즘을 통해 분석되어 개인화된 서비스를 제공하는 기초가 됩니다. 누군가 우리를 직접 감시하는 것은 아니지만, 시스템은 끊임없이 우리의 행동을 관찰하며 취향을 파악하고 있습니다. 이는 현대 사회에서 데이터가 어떻게 수집되고 활용되는지를 보여주는 중요한 단면입니다. 과거의 통계학이 정형화된 데이터를 다루는 데 집중했다면, 현대의 데이터 과학은 비정형 데이터를 분석하는 데 주력하고 있습니다. 1990년대 후반부터 시작된 이러한 변화는 빅데이터 시대를 열었으며, 통계학자의 역할 또한 데이터 과학자라는 이름으로 새롭게 정의되고 있습니다. 단순히 데이터의 양이 많은 것이 중요한 것이 아니라, 기존의 방식으로는 풀 수 없었던 복잡한 정보들을 어떻게 해석하느냐가 핵심입니다. 이러한 변화에 발맞추어 학계와 산업계 모두 새로운 분석 기법을 도입하며 사회적 요구에 적응하고 있습니다. 데이터 분석에서 기술적인 능력만큼 중요한 것은 해당 분야에 대한 전문성, 즉 도메인 지식입니다. 컴퓨터 프로그램을 통해 데이터를 처리할 수는 있지만, 그 결과에서 진정한 가치를 뽑아내고 해석하는 것은 결국 전문가의 몫입니다. 예를 들어 미술 작품이나 역사적 문헌을 분석할 때, 데이터 기법만으로는 맥락을 완전히 이해하기 어렵습니다. 따라서 데이터 과학자는 통계나 프로그래밍 지식뿐만 아니라, 자신이 다루는 데이터가 속한 분야에 대한 깊은 이해를 갖추어야만 오류를 줄이고 유의미한 통찰을 얻을 수 있습니다. 알고리즘에 의한 추천 서비스는 편리함을 제공하지만, 동시에 사회적 다양성을 해칠 위험도 내포하고 있습니다. 사용자의 취향에 완벽하게 맞춘 정보만 제공되다 보면, 사람들은 점차 비슷한 생각과 취향을 공유하게 되어 사회 전체의 다양성이 사라질 수 있습니다. 가끔은 의도하지 않은 우연한 발견이나 취향에 맞지 않는 경험이 새로운 영감을 주기도 합니다. 따라서 추천 시스템이 주는 안락함에만 의존하기보다는, 알고리즘이 만들어낸 틀 밖의 세상을 보려는 경계심을 가지는 태도가 현대인에게 필요합니다. 데이터 분석의 정확도는 단순히 표본의 크기에만 좌우되지 않습니다. 2천 명 정도의 표본으로도 충분히 예측이 가능하지만, 더 중요한 것은 그 표본이 전체 집단을 얼마나 잘 대표하느냐 하는 문제입니다. 과거 선거 여론조사에서 발생했던 오차들은 대개 표본 추출 과정에서의 편향 때문이었습니다. 유선 전화와 무선 전화의 비율을 어떻게 설정하느냐와 같은 세세한 보정 작업이 결과의 성패를 가릅니다. 결국 데이터 과학의 핵심은 숫자의 크기가 아니라, 현실을 왜곡 없이 반영할 수 있는 정교한 설계와 분석 노하우에 있습니다.

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[명강리뷰] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강

현대 과학의 새로운 패러다임으로 떠오른 복잡계 과학은 우리 사회와 자연 현상을 이해하는 핵심적인 열쇠입니다. 복잡계란 단순히 구성 요소가 많은 상태를 넘어, 구성 요소들이 상호작용하며 전체로서 새로운 특성을 나타내는 시스템을 의미합니다. 우리는 흔히 구성 요소를 알면 전체를 이해할 수 있다고 믿지만, 사회나 뇌, 인터넷과 같은 복잡계는 개별 구성 요소에 대한 지식만으로는 그 전체적인 움직임을 파악하기 어렵습니다. 이러한 난제를 해결하기 위해 데이터 과학은 복잡하게 얽힌 네트워크를 분석하며 보이지 않는 질서를 찾아내고 있습니다. 세상의 거의 모든 현상은 점과 선으로 연결된 네트워크의 형태로 설명될 수 있습니다. 인터넷의 라우터와 케이블, 생명체 내의 유전자와 단백질, 그리고 사람들 사이의 사회적 관계에 이르기까지 네트워크가 아닌 것을 찾기 힘들 정도입니다. 특히 사회학적 실험을 통해 증명된 '6단계 법칙'은 우리가 생각보다 훨씬 좁고 밀접하게 연결되어 있음을 보여줍니다. 고속도로형처럼 균일한 연결도 존재하지만, 항공망형처럼 소수의 허브가 거대한 영향력을 행사하는 불균형한 구조가 자연계와 사회의 보편적인 모습이라는 점은 매우 흥미로운 사실입니다. 방대한 데이터를 축적한 구글과 같은 플랫폼은 이제 인간의 과거와 현재를 읽어내는 현대의 신과 같은 존재가 되었습니다. 수많은 서적 속 단어의 빈도를 분석하는 '컬처노믹스'는 특정 시대의 대중적 관심사와 문화적 흐름을 추적하는 타임머신 역할을 수행합니다. 사람들은 때로 배우자에게도 말하지 못할 은밀한 고민이나 고백을 검색창에 털어놓으며, 데이터는 이를 통해 인간의 본질적인 욕망과 심리를 정교하게 기록합니다. 이처럼 연결된 데이터는 단순한 정보의 집합을 넘어, 인류의 집단지성과 역사를 투영하는 거울로 진화하고 있습니다. 빅데이터 분석에서 가장 경계해야 할 지점은 상관관계와 인과관계를 혼동하는 것입니다. 예를 들어 특정 국가의 초콜릿 소비량과 노벨상 수상자 수 사이에는 높은 상관관계가 존재할 수 있지만, 이것이 곧 초콜릿을 많이 먹으면 노벨상을 수상한다는 인과적 결론으로 이어지지는 않습니다. 데이터는 현상들 사이의 연관성을 보여줄 뿐, 그 이면의 실질적인 원인을 직접적으로 설명해주지는 않기 때문입니다. 따라서 데이터를 해석할 때는 통계적 수치에 매몰되지 않고, 그 관계가 갖는 논리적 타당성과 맥락을 비판적으로 검토하는 혜안이 반드시 필요합니다. 빅데이터의 진정한 가치는 단순히 양적인 팽창이 아니라, 유의미한 연결을 통해 새로운 가치를 창출하는 데 있습니다. 신경세포인 뉴런이 정교하게 연결되어 인간의 지능을 담당하는 뇌를 형성하듯, 파편화된 데이터들도 적재적소에 연결될 때 비로소 생명력을 얻게 됩니다. 사물인터넷과 블록체인 기술 역시 이러한 연결의 확장을 통해 사회적 신뢰와 효율성을 높이는 방향으로 발전하고 있습니다. 미래의 데이터 과학은 흩어진 정보를 지혜로 전환하는 연결의 예술이 될 것이며, 그 과정에서 우리는 세상을 바라보는 더욱 깊고 넓은 시야를 갖게 될 것입니다.

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[강연쇼] 미래과학편 by 박문정_정연욱ㅣ 2021 '대한민국 과학기술대전' | 2부

현대 과학은 양자역학과 인공지능의 결합을 통해 전례 없는 발전을 거듭하고 있습니다. 수천만 건의 방대한 데이터를 처리하며 우리는 인류 역사상 가장 풍요롭고 안락한 시대를 살아가고 있습니다. 고도로 발달한 기술은 과거에는 상상조차 할 수 없었던 복잡한 문제들을 해결하며, 우리 사회의 구조와 생활 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 편의를 넘어 지식의 탐구 방식 자체를 재정의하고 있으며, 새로운 문명의 지평을 열어가고 있습니다. 하지만 기술의 비약적인 발전 뒤에는 보이지 않는 두려움이 자리 잡고 있습니다. 인공지능이 파편화된 모든 과학적 탐구를 대신 수행하게 될 때, 과연 인간은 과학의 본질을 잊어버리게 되지 않을까 하는 우려입니다. 기계가 정답을 도출하는 과정이 블랙박스화되면서, 인간은 그 원리를 이해하기보다는 결과만을 수용하는 수동적인 존재로 전락할 위험에 처해 있습니다. 이는 현대 과학자들에게 깊은 철학적 고민과 함께 기술적 종속에 대한 경계심을 안겨주는 중요한 화두입니다. 과학자들의 내면에는 고전적인 탐구 방식을 고수하려는 마음과 효율적인 최신 기술 사이의 갈등이 존재합니다. 힘든 고뇌의 과정을 거쳐 진리에 도달하던 과거의 방식은 이제 비효율적인 것으로 치부되기도 합니다. 그러나 인간만이 가진 직관과 통찰력은 데이터의 단순한 나열만으로는 결코 도달할 수 없는 심오한 영역을 탐구하게 합니다. 이러한 내적 갈등은 기술 만능주의 시대에 인간의 역할이 무엇인지 다시금 질문하게 만들며, 과학적 사고의 가치를 재확인하는 계기가 됩니다. 자동 인식 시스템과 중앙 제어 시스템이 연동되지 않았던 시절, 인간은 독자적인 메타 논리를 가동하여 세상을 이해하려 노력했습니다. 파편화된 정보들을 하나의 거대한 체계로 엮어내는 능력은 오직 인간의 지성만이 수행할 수 있었던 고유의 영역이었습니다. 인공지능이 제공하는 방대한 데이터 속에서 길을 잃지 않기 위해서는, 과거 우리가 가동했던 그 독특한 논리 구조를 다시금 일깨울 필요가 있습니다. 이는 복잡한 시스템 속에서 본질을 꿰뚫어 보는 힘을 기르는 과정이기도 합니다. 결국 인공지능은 인간이 내리는 최종적인 판단과 방향성에 따라 그 가치가 결정됩니다. 아무리 뛰어난 연산 능력을 갖춘 기계라 할지라도, 무엇을 위해 그 기술을 사용할 것인지 결정하는 주체는 여전히 인간의 몫입니다. 우리는 인공지능에게 단순히 계산을 시키는 것을 넘어, 인류의 보편적 가치와 윤리를 반영한 고차원적인 지시를 내려야 합니다. 이것이 바로 고도화된 기술의 시대에 인간이 지켜내야 할 마지막 보루이자, 과학 기술을 올바른 방향으로 이끄는 책임 있는 자세입니다. 인공지능과 인간의 논리가 조화를 이룰 때, 과학은 비로소 진정한 의미의 도약을 이룰 수 있습니다. 기계의 정밀함과 인간의 창의성이 결합하면, 우리는 우주의 근본 원리에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다. 데이터 속에 숨겨진 의미를 해석하고 새로운 가설을 세우는 과정에서 인공지능은 강력한 조력자가 되어줍니다. 이러한 협력 모델은 미래 과학의 새로운 표준이 될 것이며, 인류의 지적 지평을 넓히는 열쇠가 될 것입니다. 우리는 기술을 도구로 삼아 더 큰 진리를 향해 나아가야 합니다. 우리는 이제 기술에 압도당하는 것이 아니라, 기술을 통해 인간의 가능성을 확장하는 시대로 나아가야 합니다. 양자역학의 신비와 인공지능의 효율성이 공존하는 이 풍요로운 시대에, 과학에 대한 근원적인 열정을 잃지 않는 것이 무엇보다 중요합니다. 끊임없는 질문과 탐구를 통해 우리는 기계가 대신할 수 없는 인간만의 고유한 가치를 증명해 나갈 것입니다. 미래의 과학은 도구의 눈부신 발전이 아닌, 그 도구를 다루는 인간의 숭고한 정신과 의지에서 비로소 완성될 것입니다.

박문정, 정연욱

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물리학
화학
융합

[강연] 꽃가루의 움직임에서 검은 백조까지(금융시장에서의 확률과 통계) _ by송성주 ㅣ 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열' 10강 | 10강

액체나 기체 속에 떠 있는 미세한 입자들이 불규칙하게 움직이는 현상을 브라운 운동이라고 합니다. 1827년 식물학자 로버트 브라운이 물 위의 꽃가루 알갱이를 관찰하며 발견한 이 운동은 초기에는 생명 현상으로 오해받기도 했으나, 이후 무생물에서도 나타나는 물리적 현상임이 밝혀졌습니다. 알베르트 아인슈타인은 이 불규칙한 움직임에 대한 수학적 모델을 제시하여 분자의 존재를 증명하는 데 기여했으며, 노버트 위너는 이를 엄밀하게 정의하여 '위너 과정'이라는 이름을 남겼습니다. 브라운 운동의 개념은 물리학적 증명보다 앞서 금융시장에 도입되었습니다. 1900년 프랑스의 수학자 루이 바슐리에는 주식 가격의 변동을 브라운 운동으로 모형화하여 옵션 가격을 결정하려는 시도를 담은 박사 학위 논문을 발표했습니다. 당시에는 수학자와 금융 전문가들 사이의 소통 부재로 큰 주목을 받지 못했으나, 이는 훗날 금융공학이라는 거대한 학문의 기원이 되었습니다. 주가의 무작위적인 움직임이 미세 입자의 충돌과 유사하다는 통찰은 현대 금융 이론의 기초가 되었습니다. 1960년대에 이르러 바슐리에의 이론은 새뮤얼슨에 의해 '기하 브라운 운동'으로 발전되었습니다. 이는 주가가 항상 양수여야 한다는 현실적인 조건을 반영한 모델로, 현대 금융공학의 정점인 블랙-숄즈 옵션 가격 결정 모형의 토대가 되었습니다. 블랙과 숄즈는 이 모형을 통해 옵션의 적정 가격을 산출하는 공식과 리스크를 회피할 수 있는 복제 전략을 제시했습니다. 이 공헌으로 그들은 노벨 경제학상을 수상했으며, 이후 파생상품 거래는 전 세계적으로 폭발적인 성장을 거듭하게 되었습니다. 옵션은 기초자산을 정해진 시기에 정해진 가격으로 사거나 팔 수 있는 '권리'를 의미합니다. 이는 의무가 수반되는 선물이나 선도 계약과는 차별화되는 특징을 가집니다. 옵션 투자자는 시장 상황이 자신에게 유리할 때만 권리를 행사하고, 불리할 때는 권리를 포기함으로써 손실을 제한할 수 있습니다. 그러나 적은 금액으로 큰 수익을 노리는 레버리지 효과가 크기 때문에, 예상과 반대로 시장이 움직일 경우 투자 원금 전체를 잃을 수 있는 높은 위험성도 동시에 내포하고 있습니다. 복잡한 옵션 구조가 초래한 대표적인 리스크 사례로 '키코(KIKO)' 계약을 들 수 있습니다. 이는 환율이 일정 범위 내에서 움직일 때는 기업이 이익을 보지만, 범위를 벗어나면 막대한 손실을 입는 배리어 옵션의 일종입니다. 2008년 금융위기 당시 환율이 급등하자 많은 수출 기업들이 예상치 못한 손실을 입으며 사회적 파장을 일으켰습니다. 이는 금융상품의 손익 구조가 비대칭적일 때 발생할 수 있는 위험을 보여주며, 투자자가 상품의 리스크를 충분히 파악하는 것이 얼마나 중요한지 시사합니다. 금융시장에는 예외적으로 발생하지만 일단 일어나면 엄청난 충격을 주는 '검은 백조(Black Swan)' 사건들이 존재합니다. 1987년의 블랙 먼데이, 2008년 글로벌 금융위기, 그리고 최근의 코로나19 팬데믹 등이 이에 해당합니다. 이러한 사건들은 과거의 데이터만으로는 예측하기 매우 어렵지만, 발생 이후에는 논리적인 설명이 가능하다는 특징이 있습니다. 통계학적으로는 분포의 꼬리 부분에서 발생하는 극단적인 사건들에 해당하며, 이를 관리하기 위해 극값 이론과 같은 고도의 통계적 기법이 동원됩니다. 현대 금융기관은 리스크 관리를 위해 'VaR(Value at Risk)'나 '기대 쇼트폴'과 같은 지표를 활용합니다. 이는 발생 가능한 최대 손실액을 통계적으로 산출하여 자본의 건전성을 유지하기 위한 도구입니다. 최근에는 머신러닝과 딥러닝 등 데이터 과학 기술이 발전하면서 방대한 데이터를 분석해 수익률을 예측하고 리스크를 정교하게 관리하려는 시도가 이어지고 있습니다. 통계적 사고를 기반으로 한 자료 분석과 해석은 불확실성이 가득한 금융시장에서 더욱 중요한 역할을 수행하게 될 것입니다.

송성주

카오스재단카오스강연

수학

수학으로 들여다 보는 생물학 ｜ 이승규교수(고려대학교) [연구현장속으로/토요과학강연]

수학자의 길은 아주 사소하고 순수한 호기심에서 시작되곤 합니다. 어린 시절부터 복잡한 계산을 즐기고, 주어진 문제에 대해 명확한 답을 찾아가는 과정에서 느끼는 즐거움이 학문적 열정의 뿌리가 됩니다. 이러한 개인적인 지적 욕구는 단순히 숫자를 다루는 능력을 넘어, 세상을 수식으로 이해하려는 응용수학의 기초가 됩니다. 부모님과 함께했던 간단한 연산 활동이 훗날 복잡한 자연 현상을 수리 모델링하는 거대한 연구의 시발점이 된 셈입니다. 응용수학은 생물, 물리, 화학, 심지어 금융에 이르기까지 겉보기에 서로 관련 없어 보이는 다양한 분야를 하나의 수식으로 연결합니다. 세포의 분열이나 장기의 움직임, 금융 상품의 가격 변동과 같은 현상들은 응용수학자의 관점에서 볼 때 유사한 수학적 구조를 공유하고 있습니다. 학자들은 이러한 현상들을 수식으로 정립하고, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구현하여 실제 현상을 모의실험합니다. 이는 추상적인 수학이 현실 세계의 문제를 해결하는 강력한 도구임을 보여줍니다. 생물학적 난제를 해결하기 위해 수학과 전산학이 결합하면서 수리생물학, 생물정보학, 전산생물학 등 다양한 세부 분야가 등장했습니다. 이들은 사용하는 도구와 관점에 따라 구별되기도 하지만, 현대에 들어서는 그 경계가 점차 모호해지고 있습니다. 수리생물학자는 수리 모델을 세우고, 생물정보학자는 정보 이론을 활용하며, 전산생물학자는 컴퓨터 계산에 집중합니다. 하지만 결국 이 모든 학문은 생명 현상을 정교하게 이해하려는 공통된 목적을 향해 서로의 이론을 활발히 공유합니다. 최근에는 상전이 방정식과 같은 정교한 수치 계산 방법이 과학계의 주목을 받고 있습니다. 상전이 방정식은 농도가 다른 두 물질이 섞여 있을 때 이들이 물리적, 화학적으로 어떻게 분리되는지를 설명하는 편미분 방정식입니다. 이러한 연구는 단순히 이론에 머물지 않고 영상 처리나 유동 현상 분석 등 실전적인 시뮬레이션 분야에 큰 도움을 줍니다. 방정식을 수치적으로 계산하고 효율적인 해결법을 찾아내는 과정은 현대 과학의 정밀도를 한 단계 높이는 중요한 연구 과제입니다. 해외에서는 이미 수학자의 절반 이상이 수리생물학 분야에서 활약할 정도로 이 학문의 중요성이 널리 인정받고 있습니다. 한국 또한 이러한 세계적인 흐름에 발맞춰 수리생물학 커뮤니티를 중심으로 학문적 정립과 전파에 힘쓰고 있습니다. 수학과 생물학의 융합은 진로를 고민하는 학생들에게 새로운 시야를 제공하며, 학문적 재미와 실용성을 동시에 충족시킬 수 있는 매력적인 분야입니다. 끊임없는 질문과 탐구를 통해 새로운 연구 분야를 개척하는 과정은 앞으로도 계속될 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

생명과학
수학
융합

[2021 저자강연] 김범준 교수의 관계의 과학

통계물리학은 대상의 크기가 아니라 '많음'을 연구하는 학문입니다. 고전역학이나 양자역학이 대상의 크기에 따라 구분된다면, 통계물리학은 입자가 얼마나 많이 모여 있는지를 기준으로 삼습니다. '티끌 모아 태산을 이해한다'는 말처럼, 통계물리학자는 미시적인 개별 정보에서 출발하여 거시적인 통계적 성상을 파악하고자 합니다. 이는 단순히 수치를 계산하는 통계학과는 다르며, 수많은 입자가 모였을 때 전체가 보여주는 거시적이고 통계적인 특성인 상호작용을 연구하는 물리학의 전통적인 분야입니다. 복잡계는 수많은 구성 요소가 서로 강하게 상호작용하며, 부분이 갖지 못한 새로운 특성을 전체가 보여주는 시스템을 의미합니다. 이를 '창발 현상'이라고 부릅니다. 물 분자 하나에서는 얼음의 딱딱함을 느낄 수 없고, 원자 하나를 현미경으로 본다고 해서 생명력을 발견할 수 없는 것과 같습니다. 결국 복잡계 연구의 핵심은 '함께하면 달라진다'는 원리에 있습니다. 구성 요소들이 모여 관계를 맺을 때 비로소 나타나는 새로운 성질을 탐구하는 것이 복잡계 과학의 묘미입니다. '1 더하기 1은 2'라는 문장에서 '1'이라는 구성 요소만큼 중요한 것이 바로 '더하기'라는 관계입니다. 구성 요소에 대한 정보만으로는 전체의 모습을 온전히 이해할 수 없으며, 요소들이 서로 어떻게 연결되고 소통하는지 알아야 합니다. 물리학에서는 이를 상호작용이라 부르며, 통계물리학은 결국 이러한 '관계의 과학'이라 할 수 있습니다. 도시의 인구가 늘어날 때 부유함이나 창의성이 단순 비례보다 더 빠르게 증가하는 이유도 바로 구성원들 사이의 촘촘한 관계와 소통의 힘에 있습니다. 도시는 인구가 두 배로 늘어날 때 재산이나 특허의 양이 2.2배로 증가하는 놀라운 효율성을 보여줍니다. 반면 하수도나 주차장 같은 도시 기반 시설은 1.8배만 늘어나도 충분합니다. 이는 사람들이 서로 만나 소통하며 새로운 아이디어를 만들어내기 때문입니다. 혼자서 연구하는 '면벽 수도'의 세상보다, 사람들이 연결되어 상호작용하는 도시가 훨씬 더 창의적이고 경제적인 성과를 내는 것은 관계가 만들어낸 복잡계의 전형적인 특징입니다. 인구가 밀집될수록 도시는 더 효율적이고 창의적인 공간으로 진화합니다. '저절로 다가서는 임계성(SOC)'은 외부에서 조건을 맞추지 않아도 시스템이 스스로 임계 상태에 도달하는 현상입니다. 모래알을 하나씩 떨어뜨리면 모래 언덕은 스스로 무너지고 쌓이기를 반복하며 특정한 경사도를 유지합니다. 산불 역시 나무의 밀도가 너무 높으면 번개에 의해 크게 타버리고, 낮으면 불이 번져나가지 못하며 스스로 균형을 찾아갑니다. 이러한 현상은 자연이 외부의 간섭 없이도 스스로를 조절하며 특정한 질서와 임계 상태로 나아가는 신비로운 과정을 잘 보여줍니다. 임계 상태에 있는 시스템은 '척도가 없다'는 특징을 가집니다. 사람의 키는 평균 근처에 모여 있는 정규 분포를 따르지만, 소득이나 산불의 규모, 지진의 에너지는 '멱함수' 꼴의 척도 없는 분포를 따릅니다. 이는 평균보다 수만 배 큰 사건이 언제든 일어날 수 있음을 의미합니다. 거대한 산불이나 주가 폭락의 원인을 특정 나무나 사건 하나에서 찾는 것은 불가능합니다. 특정한 한 요인이 아니라, 전체 시스템의 연결 구조와 상호작용의 패턴이 그 격변의 규모를 결정하기 때문입니다. 지진이나 주식 시장은 과거의 데이터로 미래를 정확히 맞히는 '동역학적 예측'이 불가능합니다. 관성이나 주기성이 없기 때문입니다. 하지만 통계적인 예측은 가능합니다. 특정 규모의 지진이 몇 년에 한 번꼴로 발생하는지 파악함으로써 내진 설계의 기준을 세우는 식입니다. 과학적 사고와 데이터에 기반한 합리적인 판단이 우리 사회에 더 익숙해질수록, 우리는 예측 불가능한 재난에 더 현명하게 대비할 수 있습니다. 함께하는 관계의 힘을 이해할 때 우리 사회는 더 나은 결정을 내리는 이성적인 공동체로 거듭날 것입니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

물리학

[인터뷰] 윤진희_ 산이 좋아 CERN에서 연구 시작했어요! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

인공지능은 현대 과학 기술의 정점으로 불리며 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 과거에는 단순히 프로그래밍된 명령만을 수행하던 기계가 이제는 스스로 데이터를 학습하고 판단을 내리는 수준에 도달했습니다. 이러한 변화는 의료, 금융, 교육 등 사회 전반에 걸쳐 혁신적인 편리함을 제공하고 있으며, 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 기술의 발전 속도가 빨라짐에 따라 우리는 인공지능과 공존하는 미래를 진지하게 준비해야 하는 시점에 서 있습니다. 인공지능의 핵심 동력 중 하나는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공 신경망 기술입니다. 딥러닝이라 불리는 이 기술은 방대한 양의 데이터를 처리하며 패턴을 찾아내고, 이를 통해 사물을 인식하거나 언어를 번역하는 등 고도의 지적 능력을 발휘합니다. 특히 수많은 층으로 구성된 인공 신경망은 신경망이 깊어질수록 더욱 정교한 추론을 가능하게 하여, 과거에는 불가능해 보였던 복잡한 비정형 데이터 분석에서도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 이는 기계가 인간의 학습 방식을 닮아가는 과정이라 할 수 있습니다. 우리 주변에서도 인공지능의 활약은 쉽게 찾아볼 수 있습니다. 스마트폰의 음성 비서부터 개인의 취향을 분석해 콘텐츠를 추천해 주는 알고리즘에 이르기까지, 인공지능은 이미 일상의 깊숙한 곳에 자리 잡고 있습니다. 이러한 기술은 단순히 편의를 제공하는 것을 넘어, 자율주행 자동차나 정밀 의료 진단 시스템처럼 인간의 안전과 생명에 직결된 분야로 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 이는 기술이 인간의 능력을 보조하고 확장하는 중요한 도구가 되었음을 의미하며 우리의 생활 양식을 재정의하고 있습니다. 하지만 인공지능의 급격한 발전은 동시에 여러 가지 윤리적 고민과 과제를 안겨주기도 합니다. 알고리즘의 편향성 문제나 데이터 프라이버시 침해, 그리고 자동화로 인한 일자리 변화 등은 우리가 반드시 해결해야 할 숙제입니다. 기술이 인간을 위해 존재하기 위해서는 투명하고 공정한 기준 아래 개발되어야 하며, 인공지능이 내리는 결정에 대한 책임 소재를 명확히 하는 사회적 합의가 필요합니다. 이는 기술적 진보만큼이나 중요한 인문학적 성찰의 영역이며 지속 가능한 발전을 위한 필수적인 과정이라 할 수 있습니다. 결론적으로 인공지능은 인류의 가능성을 무한히 확장할 수 있는 강력한 도구입니다. 우리는 이 기술을 두려워하기보다는 정확히 이해하고 올바른 방향으로 이끌어 나가는 지혜를 발휘해야 합니다. 인간의 창의성과 인공지능의 효율성이 조화를 이룰 때, 우리는 지금보다 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다. 지속적인 연구와 윤리적 가이드라인의 확립을 통해 인공지능이 인류 공동의 번영에 기여하는 동반자가 되기를 기대해 봅니다. 기술과 인간이 상호 보완하며 나아가는 미래는 이제 막 시작되었습니다.

윤진희

카오스재단카오스강연

물리학

[강연] 도대체 '계산'이란 무엇인가? '계산'의 놀라운 정의 ㅣ 2021 마스터 클래스 '수학과 계산' 3강 | 3강

계산이란 단순히 숫자를 더하고 빼는 산술적 행위를 넘어, 정해진 논리적 규칙에 따라 정보를 변환하고 구조화하는 근본적인 과정입니다. 우리는 일상 속에서 무의식적으로 수많은 계산을 수행하며 살아가지만, 수학적 관점에서 계산의 본질을 깊이 들여다보면 그것은 우주의 질서를 이해하고 체계화하는 고도의 지적 활동임을 알 수 있습니다. 이러한 과정은 현대 문명을 지탱하는 기술적 토대가 되며, 복잡한 문제를 해결하는 가장 강력한 도구로 작용합니다. 과거 오일러와 같은 수학자들이 정립한 정수론의 원리들은 오늘날 디지털 세상의 보안을 책임지는 공개키 암호의 핵심이 되었습니다. 순수 수학적 호기심에서 시작된 정수론의 정리가 수백 년이 지난 지금, 전 세계의 금융 거래와 개인 정보를 보호하는 실용적인 기술로 변모한 것입니다. 이는 추상적인 수학적 사고가 어떻게 현실의 구체적인 문제를 해결하는 계산적 도구로 진화할 수 있는지를 보여주는 완벽한 사례라고 할 수 있습니다. 알고리즘은 계산을 수행하기 위한 명확한 절차이자 약속입니다. 어떤 입력값이 주어졌을 때 원하는 결과에 도달하기까지의 과정을 단계별로 정의한 이 설계도는, 현대 컴퓨터 과학의 심장과도 같습니다. 효율적인 알고리즘을 찾는 과정은 단순히 속도를 높이는 것을 넘어, 문제의 본질을 꿰뚫는 통찰력을 요구합니다. 수학자들은 가장 간결하면서도 강력한 논리적 경로를 찾아냄으로써, 불가능해 보이던 계산의 영역을 가능의 영역으로 확장해 왔습니다. 하지만 모든 문제가 쉽게 계산되는 것은 아닙니다. 계산 복잡도 이론은 어떤 문제는 해결하는 데 우주의 수명보다 긴 시간이 걸릴 수 있음을 시사합니다. 이러한 한계는 우리에게 효율성의 중요성을 일깨워주는 동시에, 계산 가능한 것과 그렇지 않은 것 사이의 경계를 탐구하게 만듭니다. 우리는 이러한 제약 안에서 최적의 해답을 찾기 위해 끊임없이 노력하며, 이는 수학적 사고가 직면한 가장 흥미로운 도전 중 하나로 남아 있습니다. 계산의 기초는 엄밀한 수학적 논리 체계 위에 세워져 있습니다. 기호 논리학과 집합론은 계산이 이루어지는 언어를 제공하며, 이를 통해 우리는 모호함 없이 사고를 전개할 수 있습니다. 형식적인 체계 안에서 증명과 계산은 서로 긴밀하게 연결되어 있으며, 하나의 참인 명제를 도출해내는 과정 자체가 정교한 계산의 연속이라고 볼 수 있습니다. 이러한 논리적 엄밀함은 계산 결과에 대한 신뢰성을 보장하는 가장 강력한 근거가 됩니다. 인공지능 기술의 비약적인 발전은 계산에 대한 우리의 인식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 과거에는 인간만의 고유한 영역이라 여겨졌던 추론과 창의적 판단조차, 이제는 거대한 데이터와 복잡한 수치 계산의 조합으로 구현되고 있습니다. 이는 '생각한다는 것'과 '계산한다는 것' 사이의 경계를 모호하게 만들며, 지능의 본질에 대한 새로운 질문을 던집니다. 기계가 수행하는 방대한 계산은 인간의 인지 능력을 확장하는 새로운 지평을 열어주고 있습니다. 결국 계산이란 인간이 세상을 이해하고 통제하기 위해 만들어낸 가장 정교한 언어입니다. 수학적 사고를 통해 다듬어진 계산의 원리들은 과학 기술의 발전뿐만 아니라, 우리 사회의 의사결정 구조와 철학적 사유에도 깊은 영향을 미치고 있습니다. 미래의 계산은 더욱 복잡하고 정교해지겠지만, 그 중심에는 여전히 논리적 일관성과 진리를 향한 인간의 탐구 정신이 자리 잡고 있을 것입니다. 우리는 계산을 통해 미지의 세계를 정복해 나갈 것입니다.

김민형

카오스재단마스터클래스

수학

세포지도의 데이터 이렇게 그린다ㅣ빅데이터를품은 인간세포지도ㅣ이혜옥(가톨릭대학교)[토요과학강연#7-1부]

우리 몸을 이루는 최소 단위인 세포는 생명 과학 연구의 핵심적인 대상입니다. 과거에는 주로 현미경을 통해 세포의 형태를 관찰하는 방식이 주를 이루었으나, 최근에는 데이터 과학의 발전과 함께 의학과 생물학의 패러다임이 급격히 변하고 있습니다. 수많은 세포 데이터를 분석하여 생명 현상을 심도 있게 이해하려는 시도는 질병 치료와 생명 연장을 위한 새로운 길을 열어주고 있으며, 특히 빅데이터를 활용한 연구는 세포 수준에서의 정밀한 분석을 가능하게 합니다. 유전체(Genome)는 한 생명체가 가진 완전한 유전 정보의 총합을 의미합니다. DNA에 저장된 이 정보는 전사 과정을 거쳐 RNA라는 중간 산물을 만들어내며, 이들의 총합을 전사체(Transcriptome)라고 부릅니다. 결국 이러한 정보들이 단백질로 발현되어 우리 몸의 실제적인 기능을 수행하게 되는데, 전사체를 분석하는 것은 유전 정보가 실제 생명 활동으로 어떻게 전환되는지를 해독하는 중요한 열쇠가 되며 세포의 상태를 파악하는 핵심 지표가 됩니다. 인간의 몸은 약 37조 개의 세포로 구성되어 있으며, 그 종류는 대략 210가지에 달하는 것으로 알려져 있습니다. 그동안 과학자들은 세포의 모양이나 위치, 기능을 기준으로 세포를 분류해 왔으나, 데이터 기반의 전사체 분석을 통하면 육안으로 확인하기 어려운 더욱 세밀한 차이를 발견할 수 있습니다. 정상 상태와 질병 상태에서 세포가 어떻게 변화하는지 데이터로 파악함으로써, 우리는 생명의 미세한 움직임을 추적하고 질병의 근본적인 원인에 한 걸음 더 다가갈 수 있게 되었습니다. 우리의 모든 세포는 수정란이라는 하나의 세포에서 시작되었기에 기본적으로 동일한 유전 정보를 공유하고 있습니다. 하지만 피부 세포와 혈액 세포가 서로 다른 형태와 기능을 갖는 이유는 유전 정보 중 특정 부분만을 선택적으로 해독하여 사용하기 때문입니다. 전체 유전체의 단 1%만이 유전자를 만드는 영역이지만, 나머지 영역은 세포의 종류에 따라 어떤 정보를 추출할지 조절하는 중요한 역할을 수행하며 우리 몸을 구성하는 세포의 다양성을 만들어냅니다. 과거 인간 유전체 프로젝트는 32억 개의 염기쌍 서열을 밝히기 위해 13년이라는 긴 시간과 천문학적인 비용을 투입해야 했습니다. 그러나 오늘날의 시퀀싱 기술은 비약적인 발전을 거듭하여 일주일 이내에 훨씬 적은 비용으로 전체 유전 정보를 읽어낼 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 진보는 수많은 세포의 데이터를 동시다발적으로 처리할 수 있는 기반을 마련하였으며, 아날로그적인 생물학 정보를 정교한 디지털 정보로 전환하는 결정적인 계기가 되었습니다. 세포 지도는 복잡한 전사체 데이터를 시각화하여 세포 간의 관계를 지형도처럼 그려낸 것입니다. 세포 하나하나를 완전히 분리해 RNA 정보를 분석하고 이를 컴퓨터 알고리즘으로 처리하면, 수만 개의 세포가 각각 어떤 특징을 가졌는지 데이터 공간 안의 점으로 표현할 수 있습니다. 이러한 방식은 특정 암세포나 면역 세포의 군집을 한눈에 파악하게 해주며, 질병의 진행 과정을 규명하고 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료법을 개발하는 데 필수적인 도구로 활용됩니다. 데이터를 기반으로 세포 지도를 완성하기 위해서는 생물학적 지식뿐만 아니라 컴퓨터공학과 통계학적 역량의 결합이 필수적입니다. 수조 개의 세포 데이터를 통합하고 실제 생명 현상에 적합하게 모델링하는 과정은 고도의 수학적 알고리즘과 이미지 처리 기술을 요구합니다. 다양한 전공 분야의 협업을 통해 만들어지는 세포 지도는 우리 몸의 미지의 영역을 밝히는 이정표가 될 것이며, 데이터 과학이 주도하는 미래 정밀 의료 시대를 앞당기는 핵심 동력이 될 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

생명과학
융합

세포지도 어디까지 그릴 수 있을까?ㅣ빅데이터를품은 인간세포지도ㅣ이혜옥(가톨릭대학교)[토요과학강연#7-2부]

현대 생명과학은 세포 하나하나의 RNA 전사체를 분석하여 정교한 '세포 지도'를 그려내는 단계에 도달했습니다. 연구자들은 건강한 상태의 참조 지도뿐만 아니라 질병 상태의 세포 지도도 활발히 구축하고 있습니다. 예를 들어 인간의 심장이나 간, 뇌 세포를 분리하여 얻은 방대한 유전 정보는 세포 지도로 시각화됩니다. 이 과정에서 수많은 세포는 유사성에 따라 군집화되며, 이를 통해 우리 몸을 구성하는 세포들의 복잡한 유형과 특성을 명확히 규명할 수 있게 되었습니다. 세포 지도의 2차원 평면 위 점들은 실제 신체 내부의 위치가 아니라 세포 간의 전사체 패턴 유사도를 의미합니다. 최근에는 세포마다 고유한 세포 바코드를 부여하는 기술을 활용하여, 시퀀싱 데이터가 어느 세포에서 유래했는지 정확히 추적합니다. 더 나아가 위치 바코드 기술을 접목하면 특정 세포가 장기의 어느 부위에 위치했는지까지 데이터와 연결할 수 있습니다. 이러한 고도화된 정보는 세포의 기능과 공간적 분포를 동시에 이해하는 데 결정적인 단서를 제공합니다. 참조 지도의 가장 큰 가치는 질병 상태와의 비교 분석에 있습니다. 최근 코로나19 사망자의 폐 조직을 분석한 연구가 대표적인 사례입니다. 연구 결과, 바이러스는 주로 가스 교환을 담당하는 'AT2 세포'를 공격하여 파괴하는 것으로 나타났습니다. 특히 환자의 몸이 손상된 조직을 보수하는 과정에서 정상적인 경로가 아닌 비정상적인 세포 분화가 일어난다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 단순히 현상을 관찰하는 것을 넘어, 질병의 원인을 분자 수준에서 파악하고 치료제 개발의 기초를 마련해 줍니다. 암 연구 분야에서도 세포 지도는 혁신적인 도구로 쓰입니다. 폐암 조직과 주변의 정상 조직을 비교하면, 암세포 주위의 면역 세포가 활력을 잃고 지쳐 있는 상태임을 확인할 수 있습니다. 또한 데이터 과학을 활용해 면역 세포와 혈관 세포 사이의 상호작용을 추론함으로써 암세포에 에너지가 공급되는 경로를 파악하기도 합니다. 비록 이러한 기초 정보가 즉각적인 신약 개발로 이어지기까지는 많은 과정이 필요하지만, 우리가 미처 알지 못했던 단백질의 변화나 새로운 치료 표적을 찾는 거대한 문을 열어줍니다. 세포 연구에 데이터 과학이 접목되면서 생명과학은 이제 거대한 융합 학문으로 진화하고 있습니다. 정교한 시퀀싱 장비의 화학적 원리와 컴퓨터 소프트웨어의 분석 능력이 결합하여 이전에는 불가능했던 방대한 세포 정보를 다룰 수 있게 된 것입니다. 앞으로 데이터 과학의 비중은 더욱 커질 것이며, 이를 통해 생명체의 기본 단위인 세포에 대한 이해는 비약적으로 깊어질 전망입니다. 미래의 컴퓨터 생명 과학자와 의과학자들이 이끄는 이러한 변화는 인류의 질병 정복을 향한 새로운 이정표가 될 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

생명과학
융합

[석학인터뷰] 서인석_ 우리 시대에 '확률'이 중요한 이유 | 2021 서울대 자연과학대 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학'

확률론은 순수 수학의 한 분야이지만, 물리, 통계, 경제, 금융 등 현실 세계의 다양한 영역과 긴밀하게 연결되어 있습니다. 단순한 주사위 던지기에서 시작된 확률의 개념은 현대 사회로 접어들며 데이터가 방대해짐에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있습니다. 특히 머신러닝이나 인공지능과 같은 첨단 기술 분야에서는 과거보다 훨씬 정교하고 발전된 확률적 기법을 요구합니다. 이러한 학문적 상호작용은 수학적 이론이 실제 세계의 복잡한 문제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 보여주며 연구자들에게 끊임없는 영감을 제공합니다. 통계 역학은 확률론 연구에 있어 매우 중요한 위치를 차지하며, 특히 기체 입자의 움직임을 이해하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 수많은 기체 입자의 개별적인 움직임을 완벽히 파악하는 것은 불가능에 가깝지만, 볼츠만 기체 수송 방정식과 같은 수학적 원리를 통해 전체적인 밀도 변화를 파악할 수 있습니다. 불확실성이 가득한 상황에서 미시적 성질에 얽매이지 않고 반드시 성립하는 보편적 원리를 찾아내는 과정은 매우 중요합니다. 이는 개별적인 불확실성이 전체를 이해하는 데 방해가 되는 현실 세계에서 우리가 복잡한 현상을 명확하게 통찰할 수 있도록 돕는 이정표가 됩니다. 수학적 역량을 기르는 데 있어 뛰어난 계산 실력과 집념은 필수적이지만, 때로는 이것이 연구자의 성장을 가로막는 양날의 검이 되기도 합니다. 계산에만 의존하다 보면 복잡한 수식 뒤에 숨겨진 원리와 구조를 깊이 있게 탐구하기보다 당장의 결과만을 쫓는 경향이 생길 수 있기 때문입니다. 진정한 수학적 성취는 단순히 문제를 빠르게 푸는 것이 아니라, 여러 정리 사이의 유기적인 관계를 자신만의 시각으로 재해석하고 이해하는 과정에서 비롯됩니다. 따라서 자신의 재능을 과신하기보다는 이를 적절히 통제하고 학문의 본질적인 구조를 파악하려는 겸손하고 깊이 있는 태도가 무엇보다 요구됩니다. 난관을 극복하기 위한 수학적 집념은 단기간에 모든 에너지를 쏟아붓는 불나방과 같은 방식이 되어서는 안 됩니다. 어려운 문제를 해결하기 위해서는 1년 이상의 장기적인 투자가 필요한 경우가 많으므로, 자신이 가진 에너지를 적재적소에 배분하여 균일하게 유지하는 능력이 필수적입니다. 연구 과정에서 마주하는 수많은 시행착오와 막막함 속에서도 지치지 않고 나아가기 위해서는 스스로의 열정을 조절할 줄 알아야 합니다. 매일같이 모든 에너지를 소진하기보다는 내일의 탐구를 위해 적절한 휴식을 취하며 장기적인 안목으로 문제와 싸워 나가는 것이 지속 가능한 연구를 가능하게 하는 핵심 비결입니다. 수학적 난관을 헤쳐 나가는 실질적인 방법 중 하나는 안 되는 길을 하나씩 지워 나가는 소거법의 과정입니다. 수많은 가능성 중에서 불가능한 방법들을 모두 찾아내고 나면 비로소 정답을 향한 유일한 길이 모습을 드러내게 됩니다. 이 과정은 상당한 시간이 소요되기에 연구자는 자신만의 규칙을 세워 정신적 소모를 방지해야 합니다. 예를 들어 특정 시간에 연구의 전원을 끄는 습관은 끝없는 몰입으로 인한 번아웃을 막고 평정심을 유지하는 데 도움을 줍니다. 이러한 절제와 체계적인 접근 방식은 불확실한 연구의 여정 속에서 길을 잃지 않고 목표에 도달하게 하는 든든한 버팀목이 되어줍니다.

서인석

카오스재단석학인터뷰

수학

논리의 결정체, '수학'으로 '생물'을 연구한다는 것은 무엇을 의미하는걸까?

17세기 뉴턴의 '프린키피아' 등장은 물리학을 단순한 관측의 영역에서 정밀한 예측의 과학으로 격상시켰습니다. 우주의 운동을 만유인력이라는 수학적 모델로 설명하게 되면서 인류는 현상을 미리 계산하고 다양한 시도를 이론적으로 검토할 수 있는 능력을 갖게 되었습니다. 화학 또한 20세기 초 양자역학의 성립과 함께 슈뢰딩거 방정식이라는 강력한 수학적 도구를 얻으며 혁명적인 발전을 이루었습니다. 이러한 과학사의 거대한 흐름은 이제 생물학으로 이어지고 있습니다. 그동안 관찰과 분류에 머물던 과거를 지나, 이제 생명 현상의 본질을 수학의 언어로 규명하고 그 변화를 정밀하게 예측하려는 새로운 시대가 열리고 있는 것입니다. 미분과 적분은 학교에서 배우는 추상적인 지식을 넘어 우리 일상과 과학 연구의 핵심적인 도구로 활용됩니다. 미분은 특정 대상의 변화 속도를 분석하는 데 쓰이며, 적분은 그 변화를 통해 우리가 알고자 하는 최종적인 정보를 도출해내는 역할을 합니다. 내비게이션이 실시간 속도를 분석하여 목적지 도착 시간을 계산하는 원리처럼, 수학은 현재의 데이터를 바탕으로 미래를 예측하는 강력한 힘을 제공합니다. 생물학 연구에서도 이러한 수학적 접근은 필수적입니다. 인간의 직관은 복잡한 상호작용을 오해하기 쉽지만, 수학은 현상의 이면에 숨겨진 규칙성을 객관적이고 정확하게 드러내어 오류 없는 과학적 예측을 가능하게 만듭니다. 생명체는 매우 정교하고 정밀한 복잡계 시스템이기에 이를 수학적으로 기술하는 것은 오랜 시간 난제로 여겨져 왔습니다. 하지만 피보나치나 앨런 튜링과 같은 선구자들은 자연의 무늬와 개체 수 변화 속에 숨겨진 수학적 질서를 발견하고자 노력해 왔습니다. 오늘날 컴퓨터 기술의 비약적인 발전과 방대한 생명체 데이터의 축적은 이러한 노력을 '수리생물학'이라는 새로운 학문의 영역으로 확장시켰습니다. 생물학적 현상을 수식으로 번역하는 과정은 단순한 수치 계산을 넘어, 생명의 원리를 가장 정밀한 언어로 재정의하는 작업입니다. 이는 복잡한 생체 내 반응을 시뮬레이션하고 검증할 수 있는 새로운 가능성을 제시하고 있습니다. 우리 몸의 24시간을 관리하는 생체 시계는 수리생물학이 해결한 대표적인 수수께끼 중 하나입니다. 뇌의 시교차상핵에 위치한 피리어드 유전자는 일정한 주기로 활성화와 비활성화를 반복하며 우리 몸의 생화학적 리듬을 조절합니다. 본래 음성 피드백 루프는 시스템의 항상성을 유지하기 위한 기제이지만, 생체 시계는 이를 통해 독특한 주기적 진동을 만들어냅니다. 수학적 미분방정식 모델링을 통해 분석한 결과, 특정 단백질들의 농도 비율이 정교한 수치로 맞물릴 때 비로소 안정적인 일주기 리듬이 형성됨이 밝혀졌습니다. 이는 생명의 정밀함이 고도의 수학적 조건 위에서 작동하고 있음을 보여주는 증거입니다. 수학적 모델을 통해 도출된 가설은 실제 생물학적 실험을 거쳐 그 과학적 타당성을 인정받게 됩니다. 실제 실험 동물의 뇌 세포를 대상으로 한 연구에서 단백질 농도 비율에 따른 수면 주기의 변화를 관찰한 결과, 수학적 예측과 일치하는 데이터가 확인되었습니다. 이는 수리생물학이 단순한 이론적 유희를 넘어 생명 과학의 난제를 해결하고 신약 개발이나 질병 치료에 기여할 수 있는 실질적인 도구임을 입증한 사례입니다. 21세기는 수학과 생물학이 결합하여 새로운 지성의 진보를 이끄는 시대입니다. 수학은 생물학의 지평을 넓히며 우리 인류에게 그동안 알지 못했던 생명의 신비를 더욱 깊이 있게 열어줄 것입니다.

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생명과학
수학
융합

[강연] 문명과 수학의 기원(3)_박형주 교수 | 2015 봄 카오스 강연 'ORIGIN' 6강 | 6강 ③

수학의 역사는 추상과 실용이라는 두 축이 서로 대립하고 극복하며 발전해 온 과정입니다. 21세기에 들어서며 실용은 수학의 영역을 확장하는 모습으로, 추상은 난제 해결의 형태로 진화하고 있습니다. 특히 그리스적 전통을 잇는 추상 수학은 수학적 우주 그 자체의 깊이를 탐구하며, 기존 체계로는 해결할 수 없는 난관을 돌파하는 과정에서 비약적인 발전을 이룹니다. 이는 단순히 지식의 양이 늘어나는 점진적 과정이 아니라, 새로운 패러다임이 출현하는 불연속적인 혁명의 역사라고 할 수 있습니다. 수학적 난제는 기존 체계의 불완전성을 드러내는 동시에 새로운 사고의 틀을 구축하는 강력한 동기가 됩니다. 대표적인 예로 5차 방정식의 근의 공식을 찾는 과정에서 탄생한 '군론'을 들 수 있습니다. 10대의 천재 수학자 갈루아는 이 난제를 해결하기 위해 완전히 새로운 수학적 구조를 설계했으며, 이는 훗날 화학의 결정 구조나 물리학의 대칭성을 설명하는 핵심 도구가 되었습니다. 하나의 난제를 해결함으로써 수학의 내적 틀이 바뀌고, 그것이 다시 자연과학의 지평을 넓히는 기폭제가 된 것입니다. 현대 수학은 힐베르트의 문제들이나 밀레니엄 난제들을 통해 여전히 미지의 영역에 도전하고 있습니다. 소수들로 이루어진 등차수열의 존재를 증명한 테렌스 타오의 사례처럼, 난제 해결은 우리가 소수의 성질을 얼마나 모르고 있었는지를 깨닫게 하며 수학적 우주의 조밀함을 이해하게 합니다. 이러한 도전은 단순히 상금을 목적으로 하는 것이 아니라, 우리가 왜 이 문제를 풀지 못하는지 그 근본적인 이유를 들여다봄으로써 수학이라는 학문의 한계를 시험하고 새로운 지적 영토를 개척하는 숭고한 과정입니다. 반면 바빌로니아적 전통을 계승한 실용 수학은 물리적 우주의 복잡한 문제들을 해결하며 그 가치를 증명합니다. 픽사의 애니메이션 제작부터 베를린의 교통 체증 해결, 심지어 선거 결과 예측과 의료용 MRI의 역문제 해결에 이르기까지 수학은 현대 사회의 보이지 않는 엔진 역할을 합니다. 때로는 버스 대수를 줄여야 교통이 원활해진다는 결과처럼 우리의 상식을 뒤엎는 해답을 제시하기도 합니다. 이는 수학적 논리가 현실의 복잡성을 관통하여 가장 효율적인 최적의 경로를 찾아낼 수 있음을 보여줍니다. 수학과 기술은 서로 영향을 주고받으며 변증법적으로 발전합니다. 무선 통신의 발달이 암호학이라는 새로운 수학 분야를 촉발했듯이, 물리적 우주의 성취가 수학적 우주에 새로운 영감을 불어넣기도 합니다. 한국의 수학은 그동안 서구의 이론을 이식하고 학습하는 단계에 집중해 왔으나, 이제는 추상적인 수학적 우주와 구체적인 물리적 우주 사이의 상호작용에 더 큰 관심을 기울여야 합니다. 두 세계가 긴밀하게 소통할 때 비로소 수학은 박제된 이론을 넘어 시대를 이끄는 진정한 생명력을 얻게 될 것입니다.

박형주

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 헬로 딥러닝 : 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기 _ by남세동 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 9강 | 9강

컴퓨터는 본질적으로 숫자를 계산하는 기계입니다. 우리가 화면으로 보는 이미지나 듣는 음악도 결국은 디지털화된 숫자의 집합에 불과합니다. 전통적 프로그래밍 방식은 사람이 직접 논리와 절차를 설계하여 알고리즘을 만들고, 이를 코드로 옮기는 과정이었습니다. 하지만 고양이나 개를 구분하는 것과 같이 복잡한 패턴을 인식하는 문제는 인간이 모든 예외 상황을 코드로 정의하기에 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 데이터 스스로 학습하는 딥러닝 기술입니다. 딥러닝의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 영감을 얻었습니다. 인공신경망은 수많은 동그라미 형태의 노드와 이들을 잇는 화살표인 가중치로 구성됩니다. 놀랍게도 이 복잡해 보이는 시스템의 기본 원리는 단순한 곱셈과 덧셈의 반복입니다. 입력값에 가중치를 곱하고 이를 모두 더한 뒤, 활성화 함수를 거쳐 다음 노드로 전달하는 과정이 수없이 반복됩니다. 알파고나 자율주행 엔진 같은 최첨단 기술들도 그 내부를 들여다보면 결국 이러한 단순한 수치 계산의 거대한 집합체라고 할 수 있습니다. 인공지능을 학습시키는 대표적인 방법 중 하나는 정답을 알려주는 지도 학습입니다. 예를 들어 특정 배경색에 어울리는 글자색을 찾을 때, 수많은 예시 데이터를 입력하고 인공지능이 스스로 최적의 가중치를 찾아내도록 유도합니다. 처음에는 무작위로 설정되었던 가중치들이 반복적인 학습 과정을 거치며 점차 정답에 가까운 결과를 내놓게 됩니다. 이는 마치 어린아이가 반복 학습을 통해 사물을 구별하는 법을 배우는 과정과 유사하며, 데이터가 많아질수록 인공신경망은 더욱 정교한 판단을 내릴 수 있게 됩니다. 딥러닝의 가장 신기한 점은 일부 정답 데이터만으로도 학습하지 않은 수많은 사례를 정확히 판별해 낸다는 것입니다. 수천 장의 사진만 학습해도 수억 장의 새로운 사진 속 대상을 구분할 수 있는 이유는 데이터가 가진 고유한 패턴을 3차원 이상의 공간에 매핑하기 때문입니다. 비슷한 특징을 가진 데이터들은 특정 영역에 모이게 되고, 인공신경망은 이 영역들을 구분하는 경계선을 찾아냅니다. 이러한 일반화 능력 덕분에 인공지능은 단순한 암기를 넘어 새로운 상황에 유연하게 대처할 수 있는 지능적인 면모를 갖추게 됩니다. 인공신경망이 최적의 가중치를 찾아가는 과정은 매우 단순하면서도 무식할 정도로 반복적입니다. 입력값에 따른 결과가 정답과 다를 경우, 그 오차를 줄이기 위해 수천만 개에서 수십억 개에 달하는 가중치들을 조금씩 조정합니다. 이를 경사 하강법이라 부르는데, 오차라는 산의 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 수학적으로 이러한 가중치가 존재한다는 것은 증명되었지만, 왜 이토록 단순한 방식으로 복잡한 지능이 구현되는지는 여전히 현대 과학의 신비로 남아 있습니다. 최근 딥러닝은 언어 모델인 GPT-3나 단백질 구조를 예측하는 알파폴드 2처럼 인류의 난제를 해결하는 수준에 도달했습니다. 이는 자연계에 존재하는 방대한 패턴을 숫자로 치환하여 분석할 수 있게 되었음을 의미합니다. 문장의 맥락을 파악하여 대화를 나누거나 복잡한 물리 시뮬레이션을 수천 배 빠르게 수행하는 등, 딥러닝은 인간의 지적 능력을 보조하는 강력한 도구가 되었습니다. 결국 딥러닝의 본질은 숫자의 집합속에서 유의미한 패턴을 찾아내어 이를 실용적인 지능으로 변환하는 기술이라 할 수 있습니다. 인류 역사를 돌아보면 기술의 활용이 이론적 이해보다 앞섰던 사례가 많습니다. 증기기관이 열역학 법칙이 정립되기 전부터 산업 혁명을 이끌었듯이, 딥러닝 역시 그 작동 원리를 완벽히 설명하지 못하더라도 이미 세상을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 내놓는 결과가 왜 도출되었는지 인간이 완전히 이해하지 못하는 영역이 존재하지만, 이는 오히려 새로운 과학적 발견의 기회가 되기도 합니다. 우리는 이제 딥러닝이라는 거대한 도구를 통해 지능의 본질을 탐구하고 미래의 변화를 맞이할 준비를 해야 합니다.

남세동

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] 최재식_지능에 대한 호기심, 인공지능 개발의 원동력 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인간 지능에 대한 호기심은 단순한 지적 탐구를 넘어 세상을 바꾸는 강력한 동기가 됩니다. 인공지능 알고리즘이 공장을 자동 제어하고, 인간 수준의 번역을 수행하는 언어 모델이 등장하면서 우리는 기술의 진보를 실감하고 있습니다. 이러한 변화는 연구자의 지적 호기심을 충족시킬 뿐만 아니라 사회가 필요로 하는 실질적인 혁신을 이끌어냅니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 방식을 근본적으로 변화시키는 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 최근 인공지능 연구의 두 축은 미래를 예측하는 시스템과 그 의사결정 과정을 설명하는 기술입니다. 예측 시스템은 부동산 가격이나 주식 시장의 변동을 파악하는 등 다양한 분야에 응용됩니다. 하지만 딥러닝처럼 복잡한 시스템은 내부 의사결정 과정을 파악하기 어렵다는 한계가 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 설명 가능한 인공지능은 시스템이 언제 확실한 결정을 내리는지, 혹은 언제 불완전할 수 있는지를 명확히 알려줌으로써 인공지능의 신뢰성을 높이는 역할을 합니다. 설명 가능한 인공지능은 특히 사람의 생명과 재산에 직결되는 '미션 크리티컬 시스템'에서 필수적입니다. 의료 처방, 국방 시스템, 자율주행 자동차와 같이 안전이 최우선인 분야에서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 검증하는 과정이 반드시 필요합니다. 아무리 성능이 뛰어난 시스템이라도 그 작동 원리를 알 수 없다면 실제 현장에 적용하기 어렵기 때문입니다. 따라서 설명 가능한 기술은 인공지능이 우리 사회의 핵심 인프라로 안착하기 위한 필수적인 검증 도구라고 할 수 있습니다. 인공지능의 복잡한 의사결정 과정을 분석하기 위해 연구자들은 입력 데이터 중 결과에 가장 큰 영향을 미친 요소를 판별하는 데 집중합니다. 이는 마치 보이지 않는 내부를 들여다보는 돋보기나 현미경과 같은 도구를 개발하는 과정과 같습니다. 이러한 기술을 통해 특정 시스템이 어떤 상황에서 안전하고 어떤 입력 데이터에 취약한지를 객관적으로 검증할 수 있습니다. 결국 설명 가능한 인공지능은 블랙박스와 같았던 알고리즘의 내부를 투명하게 공개하여 기술의 완성도를 높이는 데 기여합니다. 진정한 인공지능 전문가가 되기 위해 필요한 것은 수학적 능력이나 프로그래밍 기술 이전에 인간 지능에 대한 깊은 호기심입니다. '지능이란 무엇인가' 혹은 '사람이라면 어떻게 행동했을까'라는 근원적인 질문을 던지고 이를 알고리즘으로 구현하려는 의지가 중요합니다. 이러한 호기심은 연구 과정에서 마주하는 기술적 난관을 극복하게 만드는 원동력이 됩니다. 인공지능 연구는 결국 인간을 이해하려는 노력의 연장선이며, 그 과정에서 얻는 깨달음이 미래 사회를 설계하는 밑거름이 됩니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] 딥러닝으로 엘니뇨 예측하기 _ by함유근 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 4강 | 4강

엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 현상을 말합니다. 페루 어부들이 수온 변화로 물고기가 잡히지 않는 시기에 붙인 이름에서 유래한 이 현상은 단순한 지역적 변화를 넘어 전 지구적인 기후 시스템에 막대한 영향을 미칩니다. 엘니뇨가 발생하면 인도네시아와 호주에는 극심한 가뭄과 산불이 발생하고, 남미 지역에는 폭우와 홍수가 이어지는 등 이상기후가 빈번해집니다. 우리나라도 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못하며, 겨울철 기온이 상승하거나 강수량이 증가하는 등 뚜렷한 기상 변화를 겪게 됩니다. 기후 예측은 내일의 날씨를 맞히는 것보다 훨씬 긴 시간 규모의 변화를 다루는 도전적인 과제입니다. 기존에는 지구를 격자로 나누어 구름, 강수, 해류 등 복잡한 물리 과정을 계산하는 수치 모델을 주로 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 수치 모델은 수십만 줄의 코드로 이루어져 있어 실제 지구의 모든 프로세스를 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 또한, 초기 상태의 아주 작은 차이가 결과에서 거대한 차이를 만들어내는 '나비효과'로 인해 예측 기간이 길어질수록 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었습니다. 특히 6개월 이상의 중장기 예측은 기후학자들에게 여전히 어려운 숙제였습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 기후 예측 분야에 도입되고 있습니다. 엘니뇨 예측에는 이미지 인식에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(CNN) 기법이 주로 활용됩니다. 엘니뇨는 특정 지점의 수온 변화뿐만 아니라 서태평양, 인도양, 대서양 등 전 지구적인 해수면 온도 분포의 상관관계를 파악하는 것이 중요하기 때문입니다. 2차원 또는 3차원 지도 형태의 데이터를 분석하여 복잡한 패턴 속에서 엘니뇨의 전조 현상을 찾아내는 인공지능의 능력은 기존 수치 모델이 놓치기 쉬운 미세한 신호들을 포착하는 데 매우 효과적이라는 사실이 증명되었습니다. 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 관측된 기후 데이터는 역사적으로 매우 한정적입니다. 엘니뇨는 1년에 단 한 번 발생 여부가 결정되기에 실제 가용 샘플은 170여 개에 불과합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '전이 학습'이라는 기법을 도입했습니다. 이는 수치 모델 시뮬레이션이 생성한 수많은 가상 엘니뇨 데이터를 먼저 학습시킨 뒤, 그 지식을 실제 관측 데이터에 적용하는 방식입니다. 비록 가상 데이터에 오차가 있더라도 기본적인 물리 메커니즘을 학습하는 데는 충분하며, 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 예측 성능을 획기적으로 높일 수 있었습니다. 딥러닝 기반의 예측 모델은 기존 수치 모델보다 훨씬 앞선 성능을 보여주었습니다. 기존 시스템이 약 1년 정도의 예측 신뢰도를 가졌다면, 인공지능 모델은 이를 18개월까지 연장하는 데 성공했습니다. 1년 반 앞을 내다볼 수 있다는 것은 사회적, 경제적으로 엄청난 가치를 지닙니다. 이상기후에 대비해 재난 방지 시스템을 정비할 충분한 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 곡물 가격 변동에 선제적으로 대응하여 경제적 손실을 최소화할 수 있기 때문입니다. 실제로 1997년이나 2015년의 강력한 엘니뇨 사례에서도 딥러닝 모델은 매우 높은 정확도로 미래를 예측해 내는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 예측 결과가 단순히 통계적 우연이 아님을 증명하기 위해 '히트맵' 분석 기법이 사용됩니다. 이는 인공지능이 데이터의 어느 부분을 중점적으로 보고 판단을 내렸는지 시각화하는 기술입니다. 분석 결과, 딥러닝 모델은 엘니뇨 발생 1년 전 서태평양의 따뜻한 해수 분포나 대서양의 특정 온도 패턴을 주목하고 있었습니다. 이는 기존 기후학계에서 밝혀낸 물리적 메커니즘과 일치하는 결과로, 인공지능이 엉뚱한 정보가 아닌 과학적 근거에 기반하여 결과를 도출하고 있음을 시사합니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 기술은 블랙박스로 불리던 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 기술은 이제 엘니뇨의 발생 여부를 넘어, 발생 위치에 따른 다양한 유형의 엘니뇨를 구분하는 단계까지 발전했습니다. 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨는 육지에 미치는 영향이 서로 다르기에 이를 정확히 구분하는 것은 매우 중요합니다. 앞으로 딥러닝 기법은 태풍의 강도 변화, 극한 강수, 장마 패턴 등 더욱 다양한 기후 현상을 예측하는 데 폭넓게 적용될 전망입니다. 인공지능은 기후학자의 자리를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 지구 시스템을 이해하고 미래의 불확실성에 대비하는 강력한 도구로서 인류의 생존과 번영에 기여하는 동반자가 될 것입니다.

함유근

카오스재단카오스강연

지구환경과학

[석학인터뷰] 함유근_ 지구온난화, '어쩔 수 없다'? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

기후예측은 매 계절 그 결과가 실제로 맞았는지를 엄격하게 검증받는 매우 혹독한 학문입니다. 최근 우리나라에서 발생한 이례적으로 긴 장마는 지구온난화와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석됩니다. 북극의 차가운 공기가 이례적으로 남하하며 장마 전선의 북상을 막았는데, 이는 시베리아의 고온 현상과 그로 인한 고기압 발달이 원인으로 지목됩니다. 비록 기후의 자연적인 변동성 범위 내에 있을 가능성도 배제할 수 없으나, 역대 최고치를 기록한 장마 일수는 지구가 우리에게 보내는 강력한 경고일 수 있습니다. 엘니뇨는 열대 동태평양의 해수면 온도가 평소보다 높아지는 현상으로, 그 영향은 특정 지역에 국한되지 않고 전 지구로 퍼져나갑니다. 마치 호수에 던진 큰 돌멩이가 물결을 일으켜 호수 전체로 퍼지는 것과 같습니다. 실제로 강한 엘니뇨가 발생했던 시기에는 인도네시아와 호주에서 대규모 산불이 발생했으며, 동태평양의 강수량은 급증하는 반면 서태평양 지역은 극심한 가뭄을 겪기도 했습니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 전체의 기상 패턴을 뒤흔들며 인류의 삶에 막대한 영향을 미치는 강력한 기후 변동 요인입니다. 기존의 엘니뇨 예측은 전 지구 가상 시뮬레이션을 돌리거나 과거의 데이터를 활용한 통계적 기법에 의존해 왔습니다. 하지만 전통적인 통계 모델은 선형적인 한계로 인해 복잡한 기후 변화를 정교하게 예측하는 데 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 딥러닝과 같은 인공지능 기술이 도입되고 있습니다. 인공지능은 과거의 방대한 기후 데이터를 학습하여 복잡한 비선형 패턴을 파악함으로써, 미래의 엘니뇨 발생 가능성을 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 예측하며 기후 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 지구온난화가 인간의 활동으로 인해 발생했다는 사실은 이미 과학계에서 논쟁이 끝난 정설입니다. 우리가 문제를 일으킨 주체인 만큼, 우리의 노력으로 변화의 속도를 늦추는 것도 충분히 가능합니다. 경제 위축에 대한 우려도 존재하지만, 신재생 에너지를 중심으로 하는 그린 뉴딜과 같은 정책은 산업 활동을 유지하면서도 환경을 보호할 수 있는 대안이 됩니다. 에너지 절약과 같은 일상적인 실천부터 정책적인 지지까지, 파국적인 결말을 막기 위해서는 기후 변화에 대한 선제적인 인식 변화와 적극적인 행동이 절실한 시점입니다. 기후 연구의 길은 순탄치 않으며 연구자 역시 수많은 슬럼프를 겪습니다. 인공지능에 대한 지식이 전무했던 상태에서 기후 데이터의 부족이라는 난관을 뚫고 네이처지에 논문을 게재하기까지의 과정은 끊임없는 도전의 연속이었습니다. 이러한 경험은 후학들을 지도할 때 단순한 지식 전달을 넘어 깊은 공감과 위로를 나누는 밑거름이 됩니다. 지도교수라는 권위보다는 선배의 마음으로 연구의 방향을 함께 고민하고 슬럼프 극복을 도울 때, 기후 위기를 해결할 혁신적인 아이디어와 연구 성과도 지속적으로 탄생할 수 있을 것입니다.

함유근

카오스재단카오스강연

지구환경과학

[COVID-19_talk_18] The most important reason that data is important _Woncheol Jang | 18강

코로나19라는 전례 없는 위기 상황에서 데이터는 방역의 나침반 역할을 해왔습니다. 인도의 사례를 보면, 확진자가 수백 명에 불과하던 초기 단계에서 데이터 과학자들의 예측을 근거로 13억 인구의 전국 봉쇄라는 과감한 결정을 내렸습니다. 이는 단순히 감에 의존한 것이 아니라, 기하급수적인 확산 가능성을 수치로 확인했기에 가능한 선제적 대응이었습니다. 초기 대응의 시점이 방역의 성패를 가르는 핵심임을 인도의 사례는 데이터 기반의 의사결정을 통해 명확히 보여줍니다. 정보의 홍수 속에서 데이터를 올바르게 해석하는 시각화의 중요성도 커졌습니다. 단순히 누적 검사 수만 보면 검사가 원활히 늘어나는 것처럼 보일 수 있지만, 일일 신규 검사 수를 분석하면 실질적인 방역 속도를 더 정확히 파악할 수 있습니다. 또한, 감염병 확산처럼 폭발적으로 증가하는 데이터는 로그 스케일을 활용해야 그 추세를 명확히 읽어낼 수 있습니다. 잘못된 시각화는 대중에게 왜곡된 정보를 전달할 위험이 있기에, 데이터를 다루는 통계적 전문성이 반드시 뒷받침되어야 합니다. 뉴욕타임스와 파이낸셜 타임스 같은 주요 언론들은 정교한 데이터 시각화를 통해 전 세계의 코로나 현황을 일목요연하게 전달했습니다. 국가별 확진자 추이를 색상과 그래프로 표현하여 위험 지역을 식별하고, 바이러스가 대도시를 거쳐 어떻게 전역으로 확산되었는지 시각적으로 묘사했습니다. 이러한 시각화 작업은 복잡한 통계 수치를 직관적인 정보로 변환하여, 일반 대중이 팬데믹의 심각성과 흐름을 이해하는 데 결정적인 기여를 했습니다. 이는 데이터가 소통의 도구로서 얼마나 강력한지 증명합니다. 대규모 인원을 효율적으로 검사하기 위한 방안으로 '집단 검사' 방식이 다시 주목받고 있습니다. 1943년 도프만 교수가 제안한 이 방법은 여러 명의 샘플을 하나로 섞어 검사한 뒤, 양성이 나올 경우에만 세분화하여 재검사하는 원리입니다. 이 방식은 검사 횟수를 획기적으로 줄여 비용과 시간을 절약할 수 있게 해줍니다. 과거의 아이디어가 현대의 기술 및 통계적 기법과 결합하여 감염병 확산을 막는 강력한 도구로 재탄생한 셈입니다. 이는 효율적인 자원 배분이 필요한 방역 현장에서 매우 유용합니다. 미국의 코넬 대학교와 스탠퍼드 대학병원은 집단 검사를 실제 방역 시스템에 도입하여 캠퍼스와 병원의 안전을 지키고 있습니다. 모든 구성원을 5일에 한 번씩 주기적으로 검사함으로써 지역사회 내 무증상 감염자를 조기에 발견하는 것이 핵심입니다. 특히 유병률이 낮은 집단에서 집단 검사는 그 효율성이 극대화됩니다. 이는 추적과 격리가 어려운 환경에서 대규모 인원을 상시 모니터링할 수 있는 현실적인 대안으로 평가받고 있으며, 경제 활동을 유지하면서도 방역을 지속할 수 있는 기반이 됩니다. 데이터 시각화는 단순히 예쁜 그림을 그리는 작업이 아니라, 깊이 있는 통계적 통찰력이 필요한 전문 영역입니다. 뉴욕타임스의 사례처럼 통계적 배경지식을 갖춘 전문가들이 데이터를 가공하고 해석할 때 비로소 가치 있는 정보가 탄생합니다. 자동화된 툴이 발전하더라도 응급 상황에서 데이터를 올바르게 판단하고 대응하는 것은 결국 인간의 몫입니다. 따라서 데이터 과학자는 수치 뒤에 숨겨진 진실을 읽어내는 안목을 갖추어야 하며, 이는 정책 결정의 신뢰도를 높이는 중요한 요소가 됩니다. 통계학자는 이제 모든 분야의 뒤뜰에서 함께 뛰어노는 존재가 되었습니다. 코로나19의 실시간 치사율을 예측하거나 집단 검사의 효율적인 알고리즘을 연구하는 등, 데이터 기반의 의사결정은 우리 사회의 안전을 지키는 핵심 동력이 되었습니다. 쏟아지는 데이터 속에서 유의미한 가치를 찾아내고 이를 정책에 반영하는 과정은 앞으로 더욱 중요해질 것입니다. 슬기로운 통계학자의 시선으로 데이터를 바라보는 것은 팬데믹 이후의 세상을 준비하고 더 나은 미래를 설계하는 중요한 밑거름이 됩니다.

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나TALK-18] 트럼프는 틀렸다! 지금 데이터가 가장 중요한 이유 _장원철 교수 | 18강

코로나19라는 전 지구적 위기 상황에서 데이터는 단순한 숫자를 넘어 방역의 핵심 지표로 활용되었습니다. 인도의 사례를 보면, 확진자가 수백 명에 불과하던 초기 단계에서 데이터 과학자들의 예측 모델을 근거로 13억 인구에 대한 전국 봉쇄라는 과감한 결단을 내렸습니다. 이는 감염병의 기하급수적인 증가 추세를 미리 파악하고 선제적으로 대응한 결과로, 만약 이러한 데이터 기반의 의사결정이 없었다면 인도의 확진자 수는 예측치인 2,000만 명을 훨씬 상회하며 통제 불능의 재앙으로 이어졌을 것입니다. 데이터는 정책의 효과를 검증하고 미래를 설계하는 데에도 결정적인 역할을 합니다. 인도의 전국 봉쇄는 단기적인 확산 억제를 넘어 사회적 거리두기와 여행 금지 등 다양한 방역 전략이 결합되었을 때 비로소 장기적인 효과를 거둘 수 있음을 보여주었습니다. 특히 누적 확진자 수의 증가 폭을 완만하게 조절하는 '플래트닝 더 커브(Flattening the curve)' 전략은 의료 시스템의 붕괴를 막는 핵심이 되었으며, 이는 정교한 데이터 분석을 통해 각국 정부가 방역의 강도를 조절하는 과학적 근거가 되었습니다. 정보의 홍수 속에서 올바른 정보를 선별하기 위해 데이터 시각화의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 단순히 누적 검사 횟수만을 강조하는 그래프는 실제 방역 현황을 왜곡할 수 있으며, 매일 시행되는 신규 검사 수와 양성률을 함께 살펴봐야 정확한 진단이 가능합니다. 시각화는 복잡한 통계 수치를 직관적인 그림이나 지도로 변환하여 대중이 감염병의 확산 경로와 위험도를 쉽게 이해하도록 돕습니다. 이는 잘못된 정보로 인한 혼란을 방지하고 사회적 합의를 이끌어내는 강력한 도구가 됩니다. 뉴욕 타임스와 파이낸셜 타임스 같은 주요 언론들은 로그 스케일과 스무딩 스플라인 기법을 활용해 국가별 확진 추세를 정교하게 시각화했습니다. 로그 스케일은 확진자 수가 급격히 차이 나는 국가들을 동일한 선상에서 비교할 수 있게 해주며, 변동성이 큰 일일 데이터를 매끄러운 곡선으로 표현함으로써 전체적인 유행의 흐름을 명확히 보여줍니다. 이러한 시각적 분석은 바이러스가 특정 도시에서 시작해 비행기 경로를 타고 전 세계로 퍼져나가는 과정을 입체적으로 묘사하여 방역의 사각지대를 찾아내는 데 기여합니다. 대규모 인원을 효율적으로 검사하기 위한 방안으로 1943년에 제안된 '집단 검사(Group Testing)' 기법이 다시 주목받고 있습니다. 이는 여러 사람의 샘플을 하나로 섞어 검사한 뒤, 양성이 나올 경우에만 해당 그룹을 세분화하여 재검사하는 방식입니다. 이 방법은 감염자가 적은 집단에서 검사 횟수를 획기적으로 줄여 시간과 비용을 절감할 수 있게 합니다. 과거 성병 검사를 위해 고안된 오래된 통계적 아이디어가 현대의 분자 진단 기술과 결합하여 팬데믹 상황을 타개할 새로운 해결책으로 부활한 셈입니다. 미국의 코넬 대학교와 스탠퍼드 대학교 병원은 이러한 집단 검사 시스템을 도입하여 캠퍼스 정상화를 시도하고 있습니다. 수만 명의 구성원을 주기적으로 검사하기 위해서는 막대한 비용이 발생하지만, 집단 검사 알고리즘을 적용하면 검사 효율을 극대화할 수 있습니다. 특히 유병률이 낮은 환경에서는 한 번에 수십 명의 샘플을 섞어 검사함으로써 전체 검사 비용을 10분의 1 수준으로 낮추는 것이 가능합니다. 이는 경제 활동을 유지하면서도 감염원을 조기에 발견하여 격리할 수 있는 현실적인 대안이 되고 있습니다. 현대 통계학자와 데이터 과학자들은 이제 연구실이라는 '뒤뜰'을 벗어나 사회의 중요한 의사결정이 이루어지는 '앞뜰'에서 활약하고 있습니다. 코로나19 대응 과정에서 보여준 데이터 기반의 예측과 시각화, 그리고 효율적인 검사 알고리즘은 공공보건 정책의 신뢰도를 높이는 데 결정적인 역할을 했습니다. 시시각각 변하는 데이터 속에서 숨겨진 진실을 찾아내고 이를 바탕으로 최선의 선택을 내리는 과정은, 앞으로 우리가 마주할 수많은 사회적 난제를 해결하는 데 있어 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나TALK-12] Small World!, 코로나도 네트워크 문제였어! _장덕진 교수 | 12강

감염병의 확산은 단순히 바이러스의 생물학적 특징에만 의존하지 않습니다. 모든 종류의 감염은 바이러스와 그것이 퍼져나가는 통로인 네트워크의 결합으로 이루어집니다. 백신이나 치료제가 바이러스를 직접 겨냥하는 대책이라면, 네트워크 분석은 바이러스가 확산되는 경로를 차단하는 전략적 토대가 됩니다. 특히 백신 개발과 보급에 상당한 시간이 소요되는 상황에서, 전파 네트워크의 역동성을 이해하고 이에 기반한 방역 정책을 병행하는 것은 감염병 통제의 핵심적인 열쇠가 됩니다. 네트워크를 통한 전파는 비단 코로나19만의 문제가 아닙니다. 과거 사스나 메르스 유행 당시에도 소수의 슈퍼 전파자가 전체 감염의 절반 이상을 차지하는 양상이 관찰되었습니다. 심지어 비만이나 말 독감 같은 현상조차 네트워크를 통해 확산된다는 연구 결과가 존재합니다. 이러한 선행 연구들은 감염병의 양상이 네트워크 구조에 따라 달라지며, 그에 맞춰 방역 전략도 수정되어야 함을 시사합니다. 따라서 전파 네트워크를 분석하는 것은 단순한 학술적 호기심을 넘어 실질적인 방역 효율성을 높이는 과정입니다. 서울과 경기, 인천 지역의 데이터를 분석한 결과, 코로나19 전파 네트워크는 '멱함수 분포'를 따르는 '척도 없는 네트워크'의 특성을 보입니다. 이는 대부분의 노드는 연결선이 적지만, 극소수의 노드가 수많은 연결선을 가진 '허브' 역할을 한다는 의미입니다. 실제로 상위 30개의 노드가 수백 명에게 바이러스를 전파하는 구조가 확인되었습니다. 이러한 수학적 구조를 이해하면 감염병이 단순히 무작위로 퍼지는 것이 아니라, 특정한 법칙 아래 움직이고 있음을 알 수 있으며 이는 정밀한 방역의 근거가 됩니다. 척도 없는 네트워크의 주요 특징 중 하나는 '작은 세상 현상'입니다. 미국 사회가 평균 6단계를 거치면 모두 연결된다는 연구가 있듯이, 한국 사회는 그보다 더 좁은 3.6단계의 분리 구조를 가지고 있습니다. 이러한 높은 연결성은 감염병 확산 시기에 매우 위협적인 요소로 작용합니다. 지역사회 감염이 발생할 경우 단 몇 단계만 거쳐도 전국적으로 무작위 확산이 일어날 수 있기 때문입니다. 따라서 우리 사회의 촘촘한 네트워크 구조는 방역 당국이 더욱 신속하고 선제적인 대응을 해야 하는 이유를 뒷받침합니다. 네트워크 구조는 외부 공격에 대해 이중적인 면모를 보입니다. 무작위적인 노드 제거에는 전체 시스템이 붕괴하지 않고 견디는 강한 내성을 지니지만, 연결망의 핵심인 허브를 겨냥한 '조준 공격'에는 매우 취약합니다. 현재 소규모 집단 감염이 끊이지 않고 지속되는 이유는 네트워크가 무작위 공격에 강한 특성을 가졌기 때문일 수 있습니다. 반대로 상위 1%의 핵심 전파 경로만 정확히 찾아내어 차단할 수 있다면, 전체 네트워크의 절반 이상을 무력화하여 바이러스의 확산을 극적으로 저지하는 것이 가능해집니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 전파 수 기준 상위 5%의 노드만 제어해도 전체 확진자 수를 약 70%까지 줄일 수 있습니다. 이는 한정된 자원을 효율적으로 배분해야 하는 방역 현장에서 매우 중요한 시사점을 줍니다. 예를 들어 백신이 부족한 상황에서는 무작위 추첨보다 '우정의 역설' 원리를 이용해 네트워크의 허브에 위치한 이들에게 우선 투여하는 것이 훨씬 효과적입니다. 이러한 선택적 면역 전략은 수학적 효율성을 넘어, 공동체의 안전을 위해 서로가 연결되어 있음을 확인하는 사회적 연대의 계기가 되기도 합니다. 효과적인 방역을 위해서는 바이러스 자체에 대한 대응만큼이나 정밀한 네트워크 통제가 필요합니다. 특정 집단이나 지역을 통째로 격리하는 방식에서 벗어나, 전파 위험이 높은 구체적인 조건과 장소를 데이터로 식별하여 정밀 타격하는 방식으로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 파편화된 확진자 정보를 실시간으로 통합하고 체계적인 전파 네트워크 데이터를 구축하는 국가적 노력이 시급합니다. 과학적 근거에 기반한 정밀 방역 체계야말로 포스트 코로나 시대에 우리가 나아가야 할 진정한 복지 국가의 모습입니다.

장덕진

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[과학자가 쓴 과학책#5] 관계의 과학 by김범준 | KAOS X 공원생활 특집 | 김태훈의 게으른 책읽기

과학은 세상의 아름다움을 이해하는 또 하나의 창입니다. 물리학자는 붉은 노을과 쪽빛 하늘을 보며 빛의 산란이라는 원리를 떠올리지만, 이는 자연의 경이로움을 해치기보다 오히려 더 깊은 감동을 선사합니다. 특히 통계물리학은 수많은 입자가 모여 전체를 이루는 방식을 연구하는 학문으로, 그 대상을 사람과 사회로 확장하면 우리 삶의 복잡한 관계망을 분석하는 훌륭한 도구가 됩니다. 무엇이든 많이 모여 있는 곳에 관심을 갖는 이 학문은 현대 사회를 이해하는 새로운 틀을 제시하며 우리 삶을 더 자세히 들여다보게 합니다. 과학자가 논문이 아닌 책을 쓰는 이유는 주관적인 가치관이나 세상을 바라보는 시선을 더 자유롭게 담기 위해서입니다. 논문은 명확한 증거 없이는 단 한 문장도 쓰기 어렵지만, 책은 과학적 사실에서 출발해 사회적 함의로 나아가는 사유의 확장을 허용합니다. 예를 들어 꿀벌 집단이 의견을 조율하는 과정에서 민주주의의 원리를 발견하는 식입니다. 이러한 시도는 과학적 진술에 개인의 통찰을 더해, 독자들이 미처 생각하지 못했던 새로운 영역으로 사고를 넓힐 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 이는 과학이 상아탑을 넘어 대중과 소통하는 방식이기도 합니다. 우리 사회에는 혈액형과 성격의 상관관계처럼 과학적 근거가 부족한 믿음이 종교처럼 자리 잡기도 합니다. 통계물리학적 관점에서 보면 수만 가지 요인이 얽힌 인간의 심리를 단 네 가지 혈액형으로 분류하는 것은 불가능에 가깝습니다. 하지만 사람들은 어떤 사건이 벌어진 뒤에 그 이유를 끼워맞추려는 경향이 있으며, 이는 때로 특정 집단을 배제하는 위험한 기준으로 작동하기도 합니다. 과학은 이러한 편견을 데이터로 검증함으로써 우리가 세상을 보다 객관적이고 냉철하게 바라볼 수 있도록 이끌어주며, 막연한 공포 대신 합리적인 이해를 제공합니다. 자본주의 시스템 내에서의 부의 불평등 역시 개인의 능력 차이보다는 구조적인 결과로 이해할 수 있습니다. 시뮬레이션에 따르면 시장의 원리에만 맡겨둘 경우 부는 자연스럽게 소수에게 집중되며, 한 번 빈곤의 늪에 빠진 이들은 재기의 기회조차 얻기 힘든 구조가 고착화됩니다. 따라서 기본소득과 같은 사회 보장 제도는 단순히 부를 나누는 차원을 넘어, 실패한 이들에게 '두 번째 기회'를 제공하는 장치가 됩니다. 이는 사회 전체의 역동성을 유지하고 건강한 공동체를 만드는 필수적인 과학적 해법이며, 구성원 모두가 평화로운 삶을 영위하기 위한 기반이 됩니다. 정치권의 법안 발의 데이터를 네트워크 분석으로 살펴보면, 국회의원들이 주로 소속 정당 내에서만 협력하는 폐쇄적인 구조를 확인할 수 있습니다. 이는 초당적인 협력이나 전문성에 기반한 연대보다는 정당 논리가 우선시되는 현실을 보여줍니다. 결국 과학이란 단순히 지식을 암기하는 것이 아니라, 세상을 합리적으로 이해하고 비판적으로 사고하는 태도 그 자체입니다. 이러한 과학적 사고방식이 사회 전반에 확산될 때, 우리는 복잡한 세상 속에서 더 현명한 판단을 내리고 더 나은 미래를 향한 동력을 얻을 수 있습니다. 과학은 우리 사회를 더 나은 방향으로 바꾸는 힘이 됩니다.

김범준

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물리학

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

화학은 분자 세계의 다양성을 탐구하며 물질의 본질을 이해하는 학문입니다. 그중에서도 계산 화학 혹은 이론 화학은 컴퓨터를 활용해 물질의 성질을 규명하는 독특한 분야로 주목받고 있습니다. 특정 시스템에 국한되지 않고 방법론적인 접근을 통해 액체, 고분자, 신소재 등 광범위한 대상을 연구하는 것이 특징입니다. 이는 실험실에서 직접 물질을 다루는 전통적인 방식과는 달리, 가상의 공간에서 분자의 움직임을 정밀하게 관찰하고 예측하는 현대 화학의 핵심적인 연구 방식이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심 도구로는 양자 화학 방법론과 분자 동역학 시뮬레이션이 주로 활용됩니다. 최근에는 인공지능 기술의 발전에 발맞추어 머신러닝을 연구에 적극적으로 도입하여 유의미한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 방법론들은 열역학, 양자역학, 통계역학이라는 탄탄한 이론적 토대 위에서 작동합니다. 복잡한 수식과 알고리즘이 진입장벽처럼 느껴질 수 있지만, 이는 분자 수준에서 일어나는 복잡한 현상을 가장 깊이 있게 들여다볼 수 있게 해주는 강력한 렌즈가 되어줍니다. 계산 화학의 가장 큰 매력은 시공간의 제약 없이 자유로운 연구가 가능하다는 점에 있습니다. 실험 과정에서 마주하게 되는 물리적인 한계나 위험 요소 없이, 연구자의 상상력을 바탕으로 다양한 가설을 검증할 수 있습니다. 실험으로는 관찰하기 어려운 찰나의 순간이나 미세한 분자 구조의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상세히 구현할 수 있다는 점은 계산 화학만이 가진 독보적인 장점입니다. 이러한 환경은 연구자에게 무한한 탐구의 기회를 제공하며 창의적인 연구를 가능하게 합니다. 연구실의 분위기는 매우 개방적이며 연구자의 자율성을 최대한 존중하는 방향으로 조성되어 있습니다. 학생들은 자신이 관심 있는 주제를 자유롭게 제안하고, 이에 대해 교수님의 전폭적인 지지와 지도를 받으며 연구를 수행합니다. 특히 최근 계산 화학 분야에 대한 사회적 관심과 수요가 높아짐에 따라 풍부한 연구 자원이 확보되어 있으며, 이는 학생들이 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 인격적인 존중과 학문적 성장이 공존하는 공동체 속에서 연구자들은 자신의 역량을 키워나갑니다. 현재 계산 화학은 재료 과학, 생명 공학 등 다양한 첨단 산업 분야에서 각광받고 있는 유망한 분야입니다. 실험 재료비에 대한 부담이 적고 컴퓨터라는 효율적인 도구를 사용하기에 연구의 효율성이 높으며, 데이터 과학과의 접목을 통해 미래 산업 시장에서도 높은 경쟁력을 갖추고 있습니다. 분자 수준에서 물질의 본질을 이해하고자 하는 열정을 가진 이들에게 계산 화학은 자신의 꿈을 마음껏 펼칠 수 있는 기회의 장이 될 것이며, 앞으로도 미래 과학 기술의 발전을 견인할 것입니다.

정연준

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화학
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[ENG 1-2] COVID-19_Nudging Data Science-Based Exit Policycrafting | 2세션 ③

현대 사회에서 정책 결정의 핵심은 객관적인 증거에 기반한 '증거 기반 정책'입니다. 이는 1997년 영국에서 처음 정립된 개념으로, 한국은 2007년부터 이를 도입하여 미국보다 앞서 체계적인 기틀을 마련해 왔습니다. 특히 감염병 확산과 같은 국가적 위기 상황에서 과학적 데이터에 근거한 의사결정은 불확실성을 해소하고 효율적인 대응 방안을 마련하는 데 필수적입니다. 통계적 방법론과 혁신적인 연구를 통해 미래를 예측하는 것은 단순한 수치 계산을 넘어 국가의 안녕을 지키는 중요한 토대가 됩니다. 감염병 확산을 이해하고 통제하기 위한 핵심 지표는 감염재생산지수(R)입니다. 이는 감염 확률(P), 접촉 빈도(C), 감염 지속 기간(D)의 곱으로 산출됩니다. 손 씻기와 마스크 착용은 감염 확률을 낮추고, 사회적 거리두기는 접촉 빈도를 줄이는 역할을 합니다. 또한 한국의 강점인 '3T 시스템'은 신속한 검사와 추적, 치료를 통해 감염 지속 기간을 단축하는 데 기여합니다. 이러한 요소들을 명확히 이해하고 측정하는 것은 방역 조치의 당위성을 확보하고 대중의 자발적인 참여를 이끌어내는 과학적 근거가 됩니다. 미래의 위기에 선제적으로 대응하기 위해 한국과 캐나다 연구진은 공동으로 감염병 예측 모델링을 수행해 왔습니다. 특히 IDEA 모델은 역학 기반의 SIR 모델 원리를 반영하여 감염의 기하급수적인 증가나 감소를 정밀하게 예측합니다. 감수성자, 감염자, 회복자의 관계를 분석함으로써 감염재생산지수가 1보다 큰지 작은지를 판단하고, 이를 통해 방역 정책의 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 과학적 모델링은 단순한 추측이 아닌, 데이터에 기반한 정교한 분석을 통해 정책 입안자들이 최적의 봉쇄 완화 시점이나 강화 시점을 결정하도록 돕습니다. 실제 한국의 코로나19 대응 과정에서 예측 모델링의 정확도는 매우 높게 나타났습니다. 3월 초에 예측한 확진자 발생 추이와 정점 시기는 실제 결과와 상당히 유사했으며, 이는 선제적인 방역 조치가 얼마나 효과적이었는지를 증명합니다. 만약 아무런 대응이 없었다면 확진자 수가 수백만 명에 달했을 것이라는 시뮬레이션 결과는 과학적 대응의 중요성을 다시금 일깨워 줍니다. 또한 팬데믹은 한 국가만의 문제가 아니기에, 글로벌 확산 추세를 함께 고려하며 국지적인 소규모 확산에 대비하는 동적 사회적 거리두기 전략이 필요합니다. 데이터 과학과 인공지능 기반의 예측 모델링은 앞으로 다가올 새로운 위기 대응에 있어 더욱 중추적인 역할을 할 것입니다. 하지만 기술보다 더 중요한 것은 이를 설계하고 정책에 반영할 수 있는 '사람'입니다. 증거 기반 정책에 능숙한 전문가와 데이터를 정교하게 다루는 모델러, 그리고 정책 결정자 간의 긴밀한 협력이 이루어질 때 비로소 데이터 경제와 과학적 방역의 시너지가 발생합니다. 결국 미래의 위기를 극복하는 힘은 정밀한 데이터 분석 역량을 갖춘 인재를 양성하고 이들의 지혜를 모으는 데서 시작됩니다.

전영일

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[ENG1-3] 1st Discussion_The COVID-19 Pandemic: Korea’s Response and Challenges Ⅱ | 2세션

팬데믹은 우리 사회의 디지털 전환을 가속화하며 기업 가치의 지형을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 특히 클라우드 기술과 온라인 협업 도구를 선제적으로 도입한 기업들은 위기를 기회로 전환하며 전례 없는 성장을 기록했습니다. 이러한 변화의 중심에는 엠비언트 AI(Ambient AI) 기술이 자리 잡고 있습니다. AI 칩을 통해 실시간 데이터를 수집하고 분석함으로써 방역 조치의 효율성을 높이는 시도가 이어지고 있으며, 이는 물리적 세계와 디지털 세계를 더욱 긴밀하게 연결하는 가교 역할을 합니다. 다만 이러한 디지털화의 속도 차이가 국가와 개인 간의 불평등을 심화시킬 수 있다는 점은 우리가 해결해야 할 과제입니다. 불확실성이 지배하는 시대에는 객관적인 데이터가 가장 신뢰할 수 있는 길잡이가 됩니다. 한국은 선제적인 검사와 확진자 곡선 평탄화를 통해 의료 체계의 붕괴를 막고 대응을 위한 소중한 시간을 확보하는 데 성공했습니다. 특히 유전자 기반의 RT-PCR 진단 방식은 감염 초기 단계의 확진자와 무증상 감염자까지 조기에 식별해 내는 결정적인 역할을 수행했습니다. 축적된 데이터를 분석하여 감염의 부채를 줄이고 치명률을 체계적으로 관리하는 것은 과학적 방역의 핵심입니다. 앞으로도 미래의 위기에 대비하기 위해 정밀한 데이터 축적과 활용 방안을 지속적으로 고민해야 합니다. 단순히 확진자 수라는 수치에 집중하는 단계를 넘어, 이제는 사망자 데이터와 임상 정보의 세밀한 분석에 집중해야 할 때입니다. 환자를 경증과 중증으로 신속하게 분류하고, 기저 질환과의 상관관계를 파악하는 것은 한정된 의료 자원을 효율적으로 배분하기 위해 필수적입니다. 예를 들어 암 환자와 같은 고위험군의 치명률이 일반 환자에 비해 현저히 높다는 사실은 방대한 데이터 분석을 통해서만 명확히 드러납니다. 이러한 구체적인 임상 데이터를 투명하게 공개하고 학계와 공유함으로써 시민들의 이해를 돕고, 더욱 정교하고 선진적인 방역 체계를 구축할 수 있는 토대를 마련해야 합니다. 정부의 소통 방식 또한 팬데믹의 장기화라는 흐름에 맞춰 진화해야 합니다. 초기에는 신속하고 투명한 정보 제공으로 국민의 불안을 해소하는 데 주력했다면, 이제는 의료 시설의 준비 상황이나 물류 시스템 등 보다 심층적인 정보를 공유하여 신뢰를 쌓아야 합니다. 지속 가능한 방역을 위해서는 국민들이 일상 속에서 실천할 수 있는 구체적인 예방 조치를 명확히 인지하고 사회적 공감대를 형성하는 것이 무엇보다 중요합니다. 2차 유행의 가능성을 항상 염두에 두고, 가용한 자원을 최적화하여 피해를 최소화하는 장기적인 관점의 전략적 접근이 요구되는 시점입니다. 감염병 확산의 정확한 예측을 위해서는 적은 데이터로도 견고한 결과를 도출할 수 있는 통계적 모델링 기법이 적극적으로 활용됩니다. 특히 무증상 감염자의 규모를 파악하기 위한 항체 조사는 과학적 방역의 완성도를 높이는 데 크게 기여합니다. 무작위 설문조사와 지역별 인구통계학적 분석을 통해 숨겨진 감염원을 식별하면 보다 정교한 치명률 측정과 맞춤형 대응책 마련이 가능해집니다. 이러한 과학적 방법론은 단순히 현재의 위기 상황을 진단하는 것을 넘어, 미래에 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹에 대비하여 사회적 회복 탄력성을 높이는 강력한 무기가 될 것입니다. 인공지능과 머신러닝 기술을 임상 데이터에 적용하면 환자의 상태 변화를 사전에 예측하여 치명률을 낮추는 선제적인 조치를 취할 수 있습니다. 이러한 데이터 활용의 지평은 보건 의료 분야에 국한되지 않고 경제 영역으로도 과감하게 확장되어야 합니다. 빅데이터를 활용해 주 단위로 경제 상황을 정밀하게 측정함으로써 방역 조치가 민생 경제에 미치는 영향을 실시간으로 파악할 수 있기 때문입니다. 건강한 사회와 안정된 경제라는 두 마리 토끼를 모두 잡기 위해서는 보건 데이터와 경제 데이터를 통합적으로 분석하고 관리하는 범국가적인 데이터 거버넌스 구축이 시급합니다. 팬데믹의 종식은 단기간에 마법처럼 이루어지기 어려우며, 작은 파도가 반복되는 순환 과정을 거칠 가능성이 높습니다. 우리는 바이러스와 공존하는 법을 익히고, 일상생활 속에서 방역 수칙을 준수하며 상황 변화에 유연하게 대처하는 능력을 길러야 합니다. 방역의 성공은 결국 경제 활동의 재개로 이어지는 든든한 토대가 됩니다. 소상공인과 취약 계층을 위한 실질적인 경제적 지원책과 더불어 소비 활성화를 위한 정책적 노력이 병행되어야 합니다. 미래에 마주할 더 큰 위기에 대비하기 위해, 현재 우리가 겪고 있는 시련을 소중한 학습과 훈련의 기회로 삼아야 할 것입니다.

구인회, 김강립, 김미곤, 김진숙, 박원호, 박종화, 신종호, 이광재, 이현숙, 전영일, 차상균, 홍성욱, 홍준형

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생명과학

[코로나 인터뷰] 김범준_ 데이터에 기반하지 않으면 과학이 아니다! 감염병 확산 모형

감염병의 전 세계적 확산을 정교하게 예측하기 위해서는 국가 간 이동 패턴과 같은 구체적인 이동 지표가 반드시 뒷받침되어야 합니다. 하지만 코로나19 팬데믹 초기에는 각국이 전례 없는 여행 제한 조치를 시행하면서 기존의 항공망 데이터를 그대로 활용하기 어려운 상황이었습니다. 이러한 급격한 환경 변화는 기존의 확산 모형에 큰 혼란을 주었으며, 연구자들에게 실시간 지표 확보와 새로운 분석 체계 수립이라는 도전적인 과제를 안겨주었습니다. 감염병 확산 과정에서 나타난 국가별 시차는 연구자들에게 매우 흥미로운 분석 대상을 제공했습니다. 중국에서 확산세가 꺾일 무렵 한국에서 본격적인 유행이 시작되고, 다시 한국이 안정세에 접어들 때 다른 국가들에서 폭발적인 증가가 나타나는 양상을 보였습니다. 이러한 시간차는 전 세계가 유기적으로 연결되어 있으면서도 각기 다른 방역 환경에 처해 있음을 보여줍니다. 이는 복잡한 확산 경로를 추적하고 분석하는 데 있어 중요한 실마리가 됩니다. 학문 간의 경계를 허무는 융합 연구가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 연구의 지향점이 뚜렷해야 합니다. 막연하게 융합 연구를 도모하기보다는 해결해야 할 당면 과제가 명확할 때 비로소 각 분야의 전문성이 시너지를 낼 수 있습니다. 이번 프로젝트는 코로나19 확산의 메커니즘을 규명한다는 확고한 목표를 설정했습니다. 목표가 구체적일수록 참여자들은 자신의 학문적 도구를 어떻게 활용할지 정확히 인지하게 되며, 이는 연구의 효율성을 극대화하는 핵심 동력이 됩니다. 이번 융합 연구의 가장 큰 특징은 사회경제적 효과, 인문학적 관점, 인권 문제, 그리고 의학적 전문성까지 아우르는 광범위한 다양성에 있습니다. 통계물리학자와 감염병 전문가가 같은 정보를 바라보며 서로 다른 통찰을 나누고, 병원 현장의 목소리와 사회과학적 분석이 결합되는 과정은 매우 고무적입니다. 각자의 특기가 다른 전문가들이 공통의 주제를 해결하기 위해 모인 이 플랫폼은, 복잡한 사회적 문제를 다각도에서 조명하고 보다 입체적인 해결책을 모색하는 데 기여합니다. 대학이라는 공간은 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 모여 새로운 연구 방법론을 실험하기에 최적의 플랫폼입니다. 이곳에서 이루어지는 데이터 기반의 융합 연구는 단순히 현재의 현상을 분석하는 데 그치지 않고, 우리가 미래의 위기에 대응하기 위해 어떤 추가적인 자원을 확보해야 하는지 논의하는 장이 됩니다. 여러 분야의 연구자들이 활발한 토론을 통해 확산 모형을 정교화해 나가는 과정은, 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹에 대비하는 과학적 자산이자 성공적인 융합 연구 모델이 될 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

[코로나 인터뷰] 장원철_ 코로나19는 새로운 형태로 전파되고 있어서...

과거에는 데이터를 단순히 수치로 표현되는 결과물로만 한정하여 생각하곤 했습니다. 하지만 현대 데이터 과학의 영역은 이를 넘어 이미지나 사물과 같은 비정형 데이터까지 폭넓게 포괄하고 있습니다. 한국인의 평균적인 얼굴형을 분석하거나 특정 집단의 대표적인 특성을 도출하는 과정 모두가 이제는 데이터의 영역에 들어온 것입니다. 이처럼 예전에는 미처 인식하지 못했던 다양한 형태의 정보들을 분류하고, 그 안에서 유의미한 대푯값을 찾아내어 공유하는 것이 데이터 과학이 수행해야 할 핵심적인 임무라고 할 수 있습니다. 데이터 과학은 코로나19와 같은 팬데믹 상황에서 그 진가를 발휘합니다. 감염병의 2차 유행 시점을 예측하거나 바이러스의 전파력을 분석하는 일은 모두 정교한 데이터 기반 연구를 통해 이루어집니다. 특히 실시간 치사율을 계산하거나 사회적 거리두기가 실제 방역에 미치는 효과를 측정하는 작업은 매우 실용적인 가치를 지닙니다. 치료 중인 환자 수와 사망자 수의 변화 추이를 데이터로 추적함으로써, 우리는 막연한 공포에서 벗어나 객관적인 지표를 바탕으로 현재의 위기 상황을 진단하고 대응 전략을 수립할 수 있게 됩니다. 전 세계 국가들이 각기 다른 방역 정책을 시행함에 따라, 역설적으로 연구자들에게는 사회적 개입의 효과를 비교 분석할 수 있는 방대한 데이터가 축적되었습니다. 각국 자치단체별로 다르게 나타나는 데이터들은 사회적 거리두기와 같은 변수들이 실제 감염 확산에 어떤 영향을 주는지 파악할 수 있는 흥미로운 기초 자료가 됩니다. 이러한 데이터들을 면밀히 분석한다면 각 정책이 지닌 실질적인 영향력을 정밀하게 측정할 수 있으며, 이는 향후 더욱 효율적인 방역 전략을 수립하는 데 있어 매우 중요한 근거가 될 것입니다. 방역 당국이 매일 업데이트하는 확진자와 검사자 수 등은 매우 방대한 가치를 지닌 자산입니다. 그러나 연구자의 관점에서는 이러한 자료들이 일목요연하게 정리되어 공개되지 않는 점에 대해 아쉬움이 남기도 합니다. 데이터가 일반 연구자들에게 보다 체계적이고 투명하게 공유되었다면, K-방역의 성과를 넘어 과학 기술 분야에서도 더욱 혁신적인 연구 결과들이 쏟아져 나왔을 것입니다. 전 세계적으로 흩어져 있는 다양한 형태의 데이터를 하나로 모으고 정제하는 과정은 향후 발생할 수 있는 또 다른 위기에 대비하기 위해서라도 반드시 선행되어야 할 과제입니다. 데이터는 정책의 효율성을 국민에게 설득력 있게 전달하는 강력한 도구가 됩니다. 사회적 거리두기와 같은 정책이 왜 필요한지, 그리고 그것이 얼마나 실질적인 효과를 거두고 있는지를 데이터를 통해 증명할 때 비로소 대중의 자발적인 호응을 얻을 수 있기 때문입니다. 또한 코로나19가 초래한 사회적 파급력은 단순히 의학적 차원을 넘어 개인정보 보호와 사회 정책 전반에 걸쳐 있습니다. 따라서 통계학뿐만 아니라 다양한 학문적 배경을 가진 전문가들이 협력하는 융합적인 시각이 필요하며, 이러한 다학제적 연구팀의 노력이 복합적인 사회 문제를 해결하는 열쇠가 될 것입니다.

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
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[국립광주과학관] 제11회 필 사이언스 포럼 - 인공지능의 창의적 활용과 인재양성

오늘날 인공지능은 단순히 기술적 진보를 넘어 산업 생태계의 근본적인 변화를 이끄는 핵심 화두로 자리 잡았습니다. 데이터와 네트워크를 기반으로 한 초연결 지능화는 국가의 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 되었으며, 특히 광주광역시는 이러한 시대적 흐름에 발맞추어 인공지능 중심 도시로 거듭나기 위한 전략적 비전을 선포하였습니다. 인공지능은 현재와 미래를 잇는 연결고리로서 경제 발전은 물론 인류가 직면한 다양한 현안을 해결하는 데 있어 중추적인 역할을 수행할 것으로 기대를 모으고 있습니다. 코로나19 팬데믹 상황에서 인공지능의 활약은 매우 인상적이었습니다. 캐나다의 한 인공지능 시스템은 세계보건기구보다 먼저 바이러스의 확산을 경고하였으며, 의료 현장에서는 환자의 중증도를 판별하여 의료 자원의 효율적인 분배를 돕기도 했습니다. 이처럼 인공지능은 비대면 관계의 증가와 같은 급격한 사회 변화 속에서 우리가 미래 사회로 나아가는 가속기 역할을 하고 있습니다. 인공지능 기술이 없이는 앞으로의 미래 사회를 구상하기 어렵다는 점이 이번 보건 위기 상황을 통해 다시 한번 명확히 증명되었습니다. 지능이란 무엇인가에 대한 본질적인 고민은 인공지능 개발의 방향을 결정짓는 중요한 지점입니다. 과학의 패러다임은 관찰 중심의 경험적 과학과 수식 중심의 이론적 과학을 거쳐 전산학적 과학을 지나 이제 데이터 과학의 영역으로 진입했습니다. 과거에는 인간이 지식을 체계화하여 전달했다면, 이제는 방대한 데이터 속에서 기계가 스스로 최적의 솔루션을 찾아내는 시대가 되었습니다. 이러한 변화는 지식의 추구 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았으며, 인공지능 교육 또한 단순한 기술 습득을 넘어 데이터 과학의 원리를 이해하는 방향으로 나아가야 함을 시사합니다. 인간의 능력을 강화하고 기계와 협력하는 '트랜스휴먼'의 과정은 인공지능 기술이 추구하는 현실적인 목표입니다. 인간의 뇌 신호를 디지털화하여 소통하거나 가상현실과 결합하여 시공간의 제약을 극복하는 기술들은 이미 우리 삶에 깊숙이 들어와 있습니다. 스마트 헬멧이나 마인드리딩 기술과 같은 첨단 과학의 융합은 인간의 육체적, 정신적 한계를 확장하고 있습니다. 이러한 기술적 진화는 인간과 기계가 단순한 도구 관계를 넘어 유기적으로 통합되어 가는 과정이며, 이는 우리가 미래 사회의 주체로서 적응해 나가야 할 새로운 환경이기도 합니다. 산업계에서는 인공지능을 통해 비용을 절감하고 불확실성을 줄여 새로운 비즈니스 가치를 창출하는 데 주력하고 있습니다. 과거의 서비스가 사용자의 요청에 응답하는 수준이었다면, 이제는 사용자의 감정과 상황을 분석하여 최적의 콘텐츠를 제안하는 큐레이션 서비스로 진화했습니다. 넷플릭스나 틱톡과 같은 글로벌 플랫폼들은 이미 이러한 개인화된 인공지능 추천 시스템을 통해 시장을 주도하고 있습니다. 특히 헬스케어, 자동차, 에너지와 같은 핵심 산업 분야에서 인공지능의 도입은 산업 경쟁력을 확보하고 경제 구조를 혁신하는 데 있어 필수적인 선택이 되었습니다. 창의적인 인공지능 인재를 양성하기 위해서는 기존의 주입식 교육에서 벗어나 문제 해결 중심의 교육 체계가 필요합니다. 코딩 기술 자체에 매몰되기보다는 해결하고자 하는 문제가 무엇인지 명확히 인식하고, 이를 데이터 과학의 관점에서 접근할 수 있는 역량을 키워야 합니다. 학교와 기업, 연구 기관이 유기적으로 연결된 산학연 네트워크를 구축하여 학생들이 실무적인 경험을 쌓을 수 있는 환경을 조성하는 것이 중요합니다. 특히 광주는 인공지능 사관학교와 같은 차별화된 교육 모델을 통해 미래 산업을 이끌어갈 실질적인 전문 인력을 배출하는 데 역량을 집중하고 있습니다. 광주가 세계적인 인공지능 중심 도시로 도약하기 위해서는 실리콘밸리와 같이 자유로운 창업 문화와 강력한 인재 공급망을 갖추어야 합니다. 인프라 구축을 넘어서 실제 비즈니스가 활발히 일어날 수 있는 프로젝트 중심의 도시 모델을 완성해야 하며, 지역 스타트업들이 성장할 수 있도록 전문적인 투자 생태계를 조성하는 것이 필수적입니다. 시민들의 높은 관심과 지자체의 강력한 추진력이 결합될 때 비로소 인공지능은 도시의 부가가치를 높이고 풍요로운 미래를 열어주는 열쇠가 될 것입니다. 이러한 도전은 광주의 발전뿐만 아니라 국가 전체의 과학기술 강국 도약에 기여할 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

뇌인지과학
융합

[석학인터뷰] 박종화_ 인간이 영원히 산다?! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

어린 시절 동물을 좋아하던 소년은 유한한 인간의 수명에 충격을 받고 영생의 길을 고민하기 시작했습니다. 그 과정에서 게놈 연구의 필요성을 깨달았고, 이를 위해 컴퓨터 기술을 결합한 융합 학문의 길을 걷게 되었습니다. 게놈은 인류 역사상 금속활자나 인쇄기의 발명에 비견될 만큼 위대한 혁명이며, 인간 존재에 대한 근본적인 접근법을 바꾸는 열쇠입니다. 이제 게놈이 기록되기 시작하면서 인류는 이전에는 상상조차 할 수 없었던 기술적 진보와 혁명적인 변화를 맞이할 준비를 하고 있습니다. 인간의 수명에 정해진 한계는 없으며, 노화를 늦추거나 되돌리는 기술이 완성되는 순간 인류는 삶의 기간을 스스로 결정하는 선택권을 갖게 될 것입니다. 100년이나 200년, 혹은 그 이상의 삶을 영위할지 여부는 더 이상 피할 수 없는 운명이 아닌 개인의 의지에 따른 선택 영역으로 들어오게 됩니다. 노화 정복을 향한 연구는 인류가 죽음의 굴레에서 벗어나는 새로운 시대를 열어줄 것이며, 이는 생물학적 한계를 극복하려는 인간의 끊임없는 도전이 결실을 맺는 과정이라 할 수 있습니다. 과학자로서의 성장에 큰 영향을 준 것은 버트런드 러셀의 철학과 역설에 대한 질문들이었습니다. 모순을 해결하기 위한 수학적 논리와 과학적 질문의 과정은 생명공학 연구의 든든한 뼈대가 되었습니다. 앞으로의 미래는 지구상의 모든 생명체와 인간의 게놈이 완전히 해독되는 시대로 나아가고 있습니다. 울산에서 진행 중인 '한국인 1만 명 게놈 사업'은 이러한 거대한 흐름의 일환이며, 게놈이 단순한 운명을 넘어 우리가 스스로 변화시키고 개척할 수 있는 영역임을 증명하는 철학적이고 과학적인 여정이 될 것입니다.

박종화

카오스재단카오스강연

생명과학

[인터뷰] 강명주 ─ 겨울왕국 그래픽에 수학공식이 사용된 이유! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

많은 이들이 수학을 입시를 위한 도구로만 여기지만, 사실 수학은 우리 사회 곳곳에서 유용하게 쓰이고 있습니다. 순수 수학의 이론적 아름다움을 넘어, 실생활에 직접적인 영향을 미치는 응용 수학의 세계는 무궁무진합니다. 예를 들어 우리가 즐겨 보는 애니메이션 '겨울왕국' 속 눈의 질감이나 움직임은 정교한 수학 방정식으로 구현된 결과물입니다. 단순한 스케치로는 표현할 수 없는 극사실적인 묘사가 수학적 원리를 통해 완성되는 것입니다. 이처럼 스마트폰의 영상 처리 기능부터 복잡한 그래픽 기술에 이르기까지, 우리가 누리는 현대 문명의 편리함 뒤에는 언제나 보이지 않는 수학적 기초가 튼튼하게 자리 잡고 있습니다. 최근 화두가 되고 있는 인공지능은 단순히 로봇을 만드는 기술을 넘어 매우 광범위한 개념을 포괄합니다. 인공지능이라는 거대한 틀 안에는 데이터를 통해 스스로 학습하는 기계학습이 존재하며, 그중에서도 가장 핵심적인 역할을 수행하는 것이 바로 딥러닝입니다. 1980년대부터 시작된 기계학습의 개념은 기술의 발전을 거듭하며 오늘날의 딥러닝으로 진화하였고, 이는 현재 가장 유용하고 강력한 성능을 발휘하는 기술로 자리매김했습니다. 결국 인공지능의 눈부신 성과는 수학적 알고리즘이 뒷받침된 기계학습과 딥러닝의 유기적인 결합 덕분이라고 할 수 있습니다. 이러한 기술적 위계 구조를 이해하는 것은 현대 과학 기술의 흐름을 파악하는 첫걸음이 됩니다. 인공지능의 발전사는 응용 수학의 발전 궤적과 그 흐름을 같이합니다. 1980년대부터 본격적으로 연구된 응용 수학의 이론들이 연결 고리가 되어 현재의 딥러닝 기술을 탄생시켰기 때문입니다. 인공지능 연구에 있어 어떤 수학적 원리가 필요한지, 그리고 현재 직면한 문제점은 무엇인지 파악하는 과정은 매우 중요합니다. 수학은 인공지능이 가진 한계를 극복하고 더 높은 단계로 도약하게 만드는 핵심 열쇠입니다. 앞으로 인공지능이 어떤 방향으로 나아가고 우리 삶을 어떻게 변화시킬지는 수학적 탐구의 깊이에 달려 있습니다. 이러한 학문적 연결 고리를 이해함으로써 우리는 미래 기술에 대한 더욱 명확한 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.

강명주

카오스재단카오스강연

수학

[석학인터뷰] 천정희_ 2등은 살아남기 어려운 시대, 그래서 산업수학! | 2020 서울대 자연과학대 공개강연 '과학으로 살아남기'

현대 사회에서 수학의 중요성은 그 어느 때보다 강조되고 있습니다. 초연결 시대를 맞이하여 지식과 과학의 발전이 전 세계로 빠르게 전파되면서, 작은 수학적 개선만으로도 거대한 경제적 효과를 창출할 수 있게 되었기 때문입니다. 과거에는 물리적인 제약으로 인해 이론에 머물렀던 수학적 사고들이 이제는 기술적 발전을 통해 현실에서 직접 구현될 가능성이 커졌습니다. 이러한 변화는 수학이 단순한 학문을 넘어 세상에 실질적인 부가가치를 제공하는 핵심 동력으로 자리 잡게 만들었습니다. 수학의 가장 큰 매력은 논리적인 추론과 가정이라는 틀 안에서 어떠한 제한도 없이 자유롭게 사고할 수 있다는 점에 있습니다. 특히 암호학은 순수한 수학적 이론이 현실 세계에 어떻게 강력한 영향을 미칠 수 있는지를 보여주는 대표적인 분야입니다. 암호학의 문제는 현실의 필요에서 발생하지만, 그 해결책은 오직 순수한 수학적 사고를 통해 도출됩니다. 이러한 과정은 수학이 추상적인 영역에만 머무는 것이 아니라, 우리 삶의 안전과 질서를 유지하는 데 결정적인 역할을 수행함을 증명합니다. 4차 산업혁명과 데이터 과학의 시대를 지탱하는 근간은 결국 수학입니다. 데이터 과학을 성공적으로 수행하기 위해서는 대수학, 해석학, 정수론, 위상수학, 기하학 등 수학의 여러 분야를 유기적으로 융합하는 능력이 필수적입니다. 최근에는 데이터의 형태를 분석하는 위상수학이나 공간 객체를 표현하는 기하학이 새롭게 각광받고 있습니다. 따라서 미래의 인재 양성을 위해서는 개별 분야에 대한 깊이 있는 연구와 더불어, 다양한 수학적 원리를 통합하여 실무에 적용할 수 있는 교육적 보완이 절실합니다. 기술 혁신의 속도가 빨라지면서 산업계와 수학계의 거리는 급격히 좁아지고 있습니다. 과거에는 수학적 성과가 과학과 공학을 거쳐 산업에 적용되기까지 오랜 시간이 걸렸지만, 이제는 수학적 성과가 산업 현장에 즉각적으로 투입되어 가치를 창출해야 하는 시대입니다. 이러한 흐름 속에서 탄생한 '산업 수학'은 산업계의 복잡한 문제들을 수학적 모델링을 통해 직접 해결하려는 시도입니다. 이는 수학이 상아탑을 벗어나 기업의 경쟁력을 결정짓는 핵심적인 원천으로 작용하고 있음을 보여주는 중요한 변화입니다. 인류의 역사를 통찰하는 과정에서도 과학적 사고와 인문학적 소양의 결합은 매우 중요합니다. 유발 하라리의 '사피엔스'와 같은 저작은 인지 혁명부터 과학 혁명에 이르기까지 인류의 지식 지형도가 어떻게 변화해 왔는지를 명확하게 보여줍니다. 이러한 통섭적 시각은 우리가 현재 마주한 지식 산업 혁명의 본질을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 수학적 사고를 바탕으로 인류 문명의 흐름을 읽어내는 능력은, 급변하는 미래 사회에서 우리가 나아가야 할 방향을 제시하는 소중한 나침반이 될 것입니다.

천정희

카오스재단석학인터뷰

수학

[강연] 데이터 과학과 CSI by임채영｜2019 서울대 자연과학대학 공개강연 '과학 선율' | 2강

현대 사회에서 과학수사는 범죄 현장의 증거를 객관적으로 분석하여 사건의 진실을 밝히는 핵심적인 역할을 수행합니다. 흔히 CSI로 알려진 과학수사는 단순히 범인을 찾는 것에 그치지 않고, 데이터 과학의 원리를 활용하여 현장에서 발견된 다양한 흔적들을 논리적으로 재구성합니다. 드라마나 영화를 통해 대중에게 친숙해진 과학수사는 이제 단순한 호기심의 대상을 넘어, 법적 정의를 실현하기 위한 정밀한 학문적 토대 위에 서 있습니다. 데이터 과학은 이러한 과학수사의 객관성을 담보하는 강력한 도구가 되며, 복잡한 사건의 실타래를 푸는 결정적인 열쇠가 됩니다. 법과학은 의학, 유전학, 통계학 등 여러 분야의 지식이 융합된 종합 학문입니다. 과거에는 목격자의 진술이나 자백에 의존하는 비중이 높았으나, 최근에는 DNA 분석이나 디지털 포렌식과 같은 과학적 기법이 결정적인 증거로 채택되고 있습니다. 특히 미국에서 나타난 'CSI 효과'는 배심원들이 과학적 증거 없이는 유죄 판결을 내리지 않으려는 경향을 보여주며, 수사 과정에서 객관적인 데이터 분석이 얼마나 중요한지를 시사합니다. 이는 수사 기관이 더 정교한 분석 기법을 도입하게 만드는 계기가 되었으며, 법정에서의 증거 능력을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 하지만 과학수사가 항상 완벽한 것은 아닙니다. 과거의 분석 기법은 현재보다 정확도가 낮아 억울한 누명을 쓰는 사례가 발생하기도 했으며, 증거물의 오차 범위가 너무 넓어 법적 효력을 잃는 경우도 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 미국 한림원 등 학계에서는 법과학 분야에 통계 확률적 방법론을 도입해야 한다고 강조해 왔습니다. 분석 결과의 오류 가능성을 객관적인 수치로 제시함으로써 증거의 타당성을 높이고, 법정에서 더욱 신뢰할 수 있는 근거를 마련하기 위한 노력이 지속되고 있습니다. 이는 과학적 증거가 가진 불확실성을 인정하고 이를 관리하려는 학문적 의지입니다. 범죄 현장의 패턴 증거물인 지문, 족흔적, 혈흔 등은 사건 당시의 상황을 재구성하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어 족흔적이나 타이어 흔적은 데이터베이스와의 비교를 통해 특정 브랜드나 모델을 식별할 수 있게 하며, 혈흔의 모양과 비산 각도를 분석하면 가해자의 위치나 피해자의 자세를 추정할 수 있습니다. 이러한 분석 과정에는 기하학적 계산과 이미지 처리 기술이 동원되며, 여러 표본을 통해 오차 범위를 계산함으로써 추정의 정확도를 높이는 통계적 접근이 필수적으로 요구됩니다. 데이터는 흩어진 흔적들을 하나의 일관된 이야기로 엮어내는 힘을 가지고 있습니다. 지문 감식은 가장 오래된 과학수사 기법 중 하나이지만, 현대 데이터 과학을 통해 더욱 정밀해졌습니다. 지문의 융선이 끊기거나 갈라지는 지점인 '미뉴샤'를 추출하여 좌표와 각도로 데이터화하고, 이를 기존 데이터베이스와 대조하여 일치 여부를 판단합니다. 단순히 눈으로 비교하는 것이 아니라, 두 지문이 우연히 일치할 확률을 통계 모형으로 계산하여 객관적인 매칭 점수를 산출합니다. 우리나라의 경우 수천만 명의 지문 정보를 시스템화하여 운영하고 있으며, 이는 생체 정보 분석의 방대한 데이터베이스 역할을 합니다. 이러한 시스템은 수만 건의 대조 작업을 순식간에 처리하여 수사의 효율성을 극대화합니다. 지문이나 혈흔 분석에서 도출된 매칭 점수가 실제 증거로서 가치를 가지려면 '매칭 확률'에 대한 심층적인 분석이 필요합니다. 공간 점 과정 모형과 같은 복잡한 통계 모형을 활용하여, 두 증거가 서로 다른 대상에서 나왔음에도 우연히 유사할 확률이 얼마나 낮은지를 증명해야 합니다. 만약 우연히 일치할 확률이 극히 낮다면, 이는 두 증거가 동일한 출처에서 기인했다는 강력한 근거가 됩니다. 이러한 확률적 접근은 주관적인 판단을 배제하고 수사 결과에 과학적 신뢰성을 부여하는 핵심 과정입니다. 통계적 유의성을 확보하는 것이야말로 법과학이 추구하는 객관성의 정점이라 할 수 있습니다. 결국 현대의 과학수사관은 데이터 과학자의 면모를 갖추어야 합니다. 증거물에서 유의미한 특징을 추출하는 분석 능력, 이를 설명할 수 있는 통계적 모형 설계, 그리고 방대한 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨터 활용 능력이 조화를 이루어야 합니다. 데이터 과학은 범죄 수사뿐만 아니라 실생활의 추천 알고리즘이나 경제 활동 분석 등 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투해 있습니다. 각자의 분야에서 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 키운다면, 누구나 복잡한 현상 속에서 진실을 찾아내는 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 데이터는 우리가 세상을 바라보고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

임채영

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 복잡계과학의 현실 응용 _ 김범준 교수_3강 | 2018 여름 카오스 마스터 클래스 '물리' | 2강 ③

복잡계 과학은 단순히 수많은 구성 요소가 모여 있는 상태를 넘어, 그들 사이의 유기적인 상호작용이 만들어내는 거대한 질서를 탐구하는 학문입니다. 구성 요소의 특성만으로는 전체 시스템의 거동을 정확히 예측하기 어렵다는 점이 이 분야의 핵심적인 매력이자 연구의 출발점입니다. 현대 사회의 다양한 현상들은 실타래처럼 복잡하게 얽혀 있으며, 이를 제대로 이해하기 위해서는 미시적인 관점과 거시적인 관점을 동시에 유지하는 통합적인 사고가 필수적으로 요구됩니다. 이러한 시스템에서 가장 흥미로운 현상 중 하나는 바로 '창발성'이라고 불리는 성질입니다. 개미 한 마리는 매우 단순한 행동을 반복할 뿐이지만, 이들이 모인 개미 군집은 고도의 사회적 구조와 효율적인 길 찾기 능력을 보여주며 생존해 나갑니다. 이처럼 하위 단위에서는 존재하지 않던 새로운 성질이나 패턴이 상위 단위에서 갑작스럽게 나타나는 현상은 자연계와 인간 사회 곳곳에서 발견됩니다. 복잡계 과학은 이러한 무질서 속의 질서를 수학적 언어로 풀어내고자 합니다. 네트워크 이론은 복잡계를 이해하고 시각화하는 가장 강력한 도구 중 하나로 활용됩니다. 모든 구성 요소를 점으로, 그들 사이의 관계를 선으로 연결하면 보이지 않던 거대한 구조가 서서히 드러나기 시작합니다. 좁은 세상 네트워크나 척도 없는 네트워크와 같은 개념들은 우리가 살아가는 세상이 얼마나 긴밀하고 촘촘하게 연결되어 있는지를 잘 보여주는 사례입니다. 이러한 네트워크의 구조를 정밀하게 분석함으로써 정보의 확산 속도나 질병의 전파 경로를 과학적으로 파악하는 것이 가능해집니다. 복잡계 내에서의 상호작용은 대부분 비선형적인 특성을 가지고 있습니다. 아주 작은 변화가 연쇄 반응을 일으켜 예상치 못한 거대한 결과를 초래하는 '나비 효과'가 그 대표적인 예시라고 할 수 있습니다. 이는 초기 조건에 대한 민감성 때문에 장기적인 예측을 매우 어렵게 만들기도 하지만, 동시에 시스템이 외부 충격에 어떻게 반응하고 스스로 적응하는지를 이해하는 중요한 단서가 됩니다. 과학자들은 이러한 불확실성 속에서도 변하지 않는 보편적인 물리 법칙을 찾아내기 위해 끊임없이 연구합니다. 우리가 매일 마주하는 도심의 교통 흐름이나 금융 시장의 변동 역시 복잡계의 전형적인 사례에 해당합니다. 개별 운전자의 선택이나 투자자의 판단은 독립적인 듯 보이지만, 전체적으로는 정체나 폭락과 같은 집단적인 패턴을 형성하게 됩니다. 이러한 현상을 분석하기 위해 물리학, 경제학, 사회학 등 다양한 학문적 경계를 넘나드는 융합 연구가 현재 활발히 진행되고 있습니다. 복잡계 과학은 현대 문명이 직면한 여러 난제들을 해결할 수 있는 새로운 열쇠로 큰 주목을 받고 있습니다. 최근 데이터 과학의 비약적인 발전은 복잡계 연구에 새로운 전기를 마련해 주었습니다. 과거에는 관찰하기 어려웠던 방대한 양의 데이터를 실시간으로 수집하고 분석할 수 있게 되면서, 이론으로만 존재하던 복잡계 모델들을 실제로 검증할 기회가 늘어났습니다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상의 사회를 구현하고 정책의 효과를 미리 시험해 보는 등, 복잡계 과학은 점차 실천적인 학문으로 진화하고 있습니다. 이는 더 나은 미래 사회를 설계하고 대비하는 데 있어 매우 중요한 밑거름이 됩니다. 결국 복잡계를 공부한다는 것은 세상을 바라보는 완전히 새로운 눈을 갖는 것과 같습니다. 구성 요소에 매몰되지 않고 전체적인 흐름과 구성 요소 간의 연결성을 파악하는 능력은 급변하는 현대 사회에서 무엇보다 중요합니다. 복잡함 속에 숨겨진 단순한 원리를 찾아내고, 그 원리가 어떻게 다시 복잡한 현실로 구현되는지를 깊이 있게 이해하는 과정은 지적인 즐거움을 넘어 인류의 지속 가능한 생존과 번영을 위한 필수적인 과정이 될 것입니다. 우리는 이를 통해 세상의 본질에 한 걸음 더 다가갑니다.

김범준

카오스재단마스터클래스

물리학

[카오스 술술과학] 42 vs 17 (2018 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 주제영상)

현대 사회에서 구글은 모든 질문에 즉각적인 답을 제공하는 전지전능한 존재처럼 여겨지기도 합니다. 하지만 삶과 우주, 그리고 모든 것에 관한 궁극적인 질문을 던졌을 때 돌아오는 '42'라는 답변은 우리를 깊은 사색에 잠기게 합니다. 이는 소설 '은하수를 여행하는 히치하이커를 위한 안내서'에 등장하는 슈퍼컴퓨터 '딥 소트'가 750만 년이라는 유구한 시간 동안 계산한 끝에 내놓은 결과입니다. '딥 소트'는 이 황당한 숫자가 도출된 이유가 애당초 질문 자체가 잘못되었기 때문이라고 지적하며, 진정한 해답을 얻기 위해서는 먼저 올바른 질문을 찾아야 함을 시사합니다. 딥 소트가 올바른 질문을 찾기 위해 설계한 거대 컴퓨터는 바로 우리가 살고 있는 지구입니다. 지구는 지난 46억 년 동안 우주의 신비를 풀기 위한 정교한 연산을 이어온 하나의 거대한 시스템과 같습니다. 이러한 관점에서 본다면 인류는 지구라는 거대 컴퓨터를 구성하는 개별적인 칩이며, 우리의 삶 또한 우주의 진리를 탐구하는 거대한 과정의 일부가 됩니다. 우리는 존재 그 자체로 우주의 근본적인 목적을 수행하고 있는 셈이며, 지금 이 순간에도 보이지 않는 곳에서 진리를 향한 계산은 쉼 없이 계속되고 있습니다. 현재까지 지구라는 컴퓨터가 찾아낸 가장 과학적이고 유력한 답변은 우주를 구성하는 기본 입자의 개수인 '17'입니다. 최근 힉스 입자의 발견으로 표준 모형은 더욱 견고해졌지만, 이것이 우주의 모든 현상을 완벽히 설명하기에는 여전히 한계가 존재합니다. 우리는 아직 중력의 본질이나 암흑 물질, 그리고 암흑 에너지의 정체를 명확히 규명하지 못했기 때문입니다. 어쩌면 미래에 발견될 새로운 지식들이 더해져 '17'이라는 숫자가 '42'라는 상징적 숫자로 완성될지도 모릅니다. 우리는 여전히 불완전한 대답 속에서 진정한 해답을 향한 여정을 멈추지 않고 있습니다.

카오스재단카오스콘서트

물리학
수학

[강연] 문명과 수학의 기원 (4) - 패널토의 | 2015 봄 카오스 강연 'ORIGIN' 6강 | 6강 ④

수학은 시와 닮은 점이 많습니다. 푸앵카레는 시인이 같은 대상을 보며 다르게 표현한다면, 수학자는 서로 다른 대상에서 공통된 본질을 찾아내어 같게 이야기한다고 말했습니다. 물리적 우주에서 무질서하게 보이는 현상들을 수학적 언어로 정리하면 놀랍게도 하나의 질서로 수렴됩니다. 이러한 함축성은 수학이 가진 가장 강력한 무기이며, 복잡한 세상을 가장 단순하고 명료하게 설명할 수 있는 도구가 됩니다. 추상적인 수식 속에 우주의 원리를 담아내는 과정은 예술적 승화와도 같습니다. 수학을 정의하는 방식은 시대에 따라 변해왔지만, 현대에 이르러서는 '관계의 과학'이라는 정의가 널리 받아들여지고 있습니다. 이는 단순히 숫자를 계산하는 학문을 넘어, 물리적 대상들 사이의 논리적 관계를 기술하는 체계임을 의미합니다. 과학이 자연 현상을 탐구한다면, 수학은 그 탐구를 가능하게 하는 수학적 우주를 제공합니다. 이 두 세계는 서로 독립적인 듯 보이지만, 상호작용을 통해 끊임없이 발전하며 인류가 세상을 이해하는 논리적 지평을 넓혀주는 역할을 수행합니다. 수학의 역사는 거대한 난제들과의 끊임없는 사투였습니다. 쌍둥이 소수 추측이나 리만 가설 같은 문제들은 수천 년 동안 수학자들을 괴롭혀 왔지만, 동시에 학문을 진보시키는 동력이 되었습니다. 이러한 난제들은 단순히 지적 유희에 그치지 않습니다. 이를 해결하는 과정에서 갈루아의 군론과 같은 혁신적인 이론이 탄생했으며, 이는 현대 물리학과 암호학의 기초가 되었습니다. 수학적 우주 내부의 논리적 충돌이 해결될 때마다 인류의 지식 체계는 이전과는 비교할 수 없는 비약적인 도약을 이뤄냅니다. 20세기 후반부터 인류는 '데이터'라는 새로운 무기를 갖게 되었습니다. 방대한 정보를 저장하고 처리하는 능력이 발전하면서, 무질서한 데이터 속에서 질서를 찾아내는 최적화 이론이 핵심적인 수학 영역으로 떠올랐습니다. 아카데미 시상식의 수많은 시나리오를 예측하거나 개인의 건강 상태를 분석하는 일은 모두 정교한 수학적 도구를 통해 가능해집니다. 데이터 시대의 수학은 이제 상아탑 안의 학문을 넘어, 실용적 가치를 통해 인류의 삶을 근본적으로 바꾸고 예측 가능한 미래를 설계하는 데 기여하고 있습니다. 수학의 발전은 추상과 실용이라는 두 축의 끊임없는 대립과 극복의 과정입니다. 고대 그리스의 순수 기하학이 논리적 완결성을 추구했다면, 뉴턴의 미적분학은 천체 운동이라는 물리적 필요에 의해 탄생했습니다. 추상적인 이론이 물리적 우주에 적용되고, 다시 그 실용적 요구가 새로운 수학적 질문을 던지는 변증법적 상호작용이 수학을 진화시키는 원동력입니다. 이 두 세계가 서로를 견제하고 보완하는 균형을 이룰 때, 수학은 비로소 문명을 지탱하는 가장 단단한 기초 학문으로서의 위상을 공고히 하게 됩니다. 많은 이들이 실생활에서 쓰이지 않는 고등 수학을 왜 배워야 하는지 의문을 갖습니다. 하지만 21세기는 지식 자체보다 '배우는 능력'이 더 중요한 시대입니다. 수학 교육의 본질은 공식을 암기하는 것이 아니라, 문제를 해결하기 위한 논리적 사고의 과정을 훈련하는 데 있습니다. 수학의 역사적 배경과 맥락을 함께 이해할 때, 학생들은 수학이 단순한 계산이 아닌 인류 문명의 정수임을 깨닫게 됩니다. 이러한 사고의 훈련은 급변하는 미래 사회에서 새로운 지식을 습득하고 적응하는 가장 강력한 기초 체력이 됩니다. 수학에는 기원은 있으나 끝은 존재하지 않습니다. 무한이라는 개념을 다루는 한, 새로운 문제는 끊임없이 출현할 것이며 인류는 이를 해결하며 진보할 것입니다. 한국의 수학계 또한 순수 수학 분야에서 괄목할 만한 성취를 이루었으며, 이제는 산업과 경제 등 실용적 영역과의 연계를 통해 새로운 도약을 준비하고 있습니다. 수학적 우주와 물리적 우주가 만나는 지점에서 우리는 미래를 이끌어갈 새로운 지혜를 발견하게 될 것입니다. 인류의 호기심이 멈추지 않는 한, 수학의 진화는 영원히 계속될 필연적인 여정입니다.

고계원, 박형주, 성기원, 유정아

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 우주는 수인가 모양인가? by김민형 | 2018 여름 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 1부 | 1부

구글은 현대인에게 단순한 검색 엔진 이상의 의미를 지닙니다. 데이터 과학자 정하웅 교수는 이 거대한 플랫폼이 가진 정보의 힘에 주목하며, 우리가 일상에서 마주하는 수많은 질문과 고민을 해결해 주는 데이터의 가치를 강조합니다. 디지털 시대의 정보는 멀리 있는 존재가 아니라, 우리 손안의 스마트폰과 컴퓨터 화면 속에 상주하며 우리의 모든 궁금증을 실시간으로 해결해 주는 핵심적인 자원이 되었습니다. 이러한 정보의 흐름은 우리의 사고방식과 삶의 양식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 우리가 구글에 입력하는 검색어는 단순한 단어의 나열이 아닙니다. 그것은 우리의 욕망, 불안, 그리고 현재의 상태를 가장 솔직하게 드러내는 지표입니다. 친구나 가족에게도 말하지 못하는 은밀한 고민부터 사소한 궁금증까지, 구글은 인류의 집단지성과 개별적인 행동 양식을 고스란히 기록합니다. 이러한 방대한 데이터는 개별적으로는 파편화되어 보이지만, 이를 거시적으로 분석하면 인류 전체의 흐름을 읽어낼 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 데이터는 이제 인간을 이해하는 새로운 언어가 되었습니다. 구글의 데이터 권력을 상징적으로 보여준 사례가 바로 '구글 독감 트렌드'입니다. 2008년 구글은 사람들이 독감 증상을 검색하는 빈도를 분석하여, 미국 질병통제예방센터보다 훨씬 빠르게 독감 유행 지역을 예측해 냈습니다. 전통적인 방식이 병원 보고를 집계하는 데 수주가 걸렸던 반면, 구글은 실시간 검색 데이터를 통해 즉각적인 결과를 도출했습니다. 이는 데이터가 이론이나 가설을 넘어 현실의 문제를 해결하는 강력한 수단이 될 수 있음을 증명한 사건이었으며, 빅데이터 시대의 서막을 알렸습니다. 빅데이터의 핵심은 '왜'라는 인과관계보다 '무엇이' 일어나는지에 대한 상관관계에 집중하는 데 있습니다. 구글은 독감이 왜 발생하는지 연구하는 대신, 독감에 걸린 사람들이 어떤 단어를 검색하는지에 주목했습니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 현상을 단순화하여 빠르게 결론에 도달하게 해 줍니다. 데이터 과학은 수많은 변수가 얽힌 현실 세계에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래를 예측하는 새로운 통찰력을 제공하며 학문의 패러다임을 바꾸어 놓았습니다. 이는 효율성을 극대화하는 현대 과학의 특징을 잘 보여줍니다. 그러나 데이터의 전지전능함에는 분명한 한계가 존재했습니다. 구글 독감 트렌드는 시간이 흐르면서 실제 독감 발생률을 과도하게 높게 예측하는 오류를 범하기 시작했습니다. 이는 검색 알고리즘의 변화와 사용자들의 행동 양식 변화를 데이터가 온전히 반영하지 못했기 때문입니다. 데이터는 과거의 기록일 뿐, 변화하는 미래를 완벽하게 보장하지는 않습니다. 기술적 결함이나 데이터의 편향성은 언제든 예측의 정확도를 떨어뜨릴 수 있으며, 이는 데이터 맹신에 대한 경종을 울리는 계기가 되었습니다. 결국 데이터 과학의 본질은 숫자가 아닌 인간에 대한 깊은 이해에 있습니다. 데이터는 인간의 활동이 남긴 흔적이며, 그 이면에는 복잡한 심리와 사회적 맥락이 숨어 있습니다. 데이터를 분석하는 과정에서 인간의 직관과 비판적 사고가 배제된다면, 우리는 숫자가 만들어낸 환상에 빠질 위험이 있습니다. 진정한 통찰은 방대한 데이터 속에서 유의미한 가치를 발견하고, 그것이 현실 세계와 어떻게 연결되는지를 파악하는 인간의 지혜로부터 나옵니다. 데이터는 결코 인간의 판단을 완전히 대체할 수 없습니다. 우리는 이제 데이터가 지배하는 세상을 살아가고 있습니다. 데이터가 우리 삶에 깊숙이 침투해 있다는 사실은 부정할 수 없는 현실입니다. 하지만 데이터는 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하고 어떤 방향으로 나아갈지를 결정하는 것은 결국 인간의 몫입니다. 기술의 발전이 가져다주는 편리함을 누리되, 데이터 뒤에 숨겨진 진실을 탐구하려는 노력을 멈추지 말아야 합니다. 그것이 바로 인공지능과 빅데이터의 시대에 우리가 갖추어야 할 진정한 지성이며, 미래를 준비하는 올바른 자세일 것입니다.

김민형

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수학

[카오스 술술과학] 카사노바의 과학

우리는 인간관계부터 인터넷, 도로 교통에 이르기까지 모든 것이 촘촘하게 연결된 네트워크 세상 속에 살고 있습니다. 이러한 네트워크는 크게 두 가지 형태로 나뉘는데, 모든 지점이 고르게 연결된 고속도로망 구조와 특정 지점에 연결이 집중된 항공망 구조가 그것입니다. 인간의 사회적 관계는 후자인 항공망 구조를 띠며, 유독 많은 연결을 가진 '허브'가 존재하기 마련입니다. 성적인 관계에서도 이러한 허브가 존재하며, 이들은 전염병 확산의 핵심 경로가 되기도 합니다. 따라서 에이즈와 같은 질병을 효과적으로 차단하기 위해서는 무작위적인 방역보다 이러한 네트워크의 허브를 공략하는 전략이 훨씬 효율적입니다. 그렇다면 정체를 드러내지 않는 네트워크의 허브를 어떻게 찾아낼 수 있을까요? 데이터 과학자들은 '친구'라는 연결을 활용하라고 조언합니다. 임의의 개인에게 백신을 전달하며 친구에게도 나누어 주라고 권하면, 통계적으로 연결망이 넓은 허브에게 백신이 도달할 확률이 비약적으로 높아지기 때문입니다. 이러한 원리는 현대의 마케팅에서도 활발히 이용됩니다. 수많은 팔로워를 보유한 인플루언서들이 정보를 공유하면 전염병이 퍼지듯 순식간에 확산되는 것과 같은 이치입니다. 2015년의 메르스 사태처럼 단 한 명의 허브 환자가 수십 명을 감염시킨 사례는 네트워크 관리의 중요성을 일깨워 줍니다. 21세기에 들어서며 복잡계 과학과 데이터 과학은 현대 학문의 새로운 중심축으로 급부상했습니다. 물리학, 전산학, 통계학 등 여러 분야가 데이터 과학의 주도권을 두고 경쟁하고 있지만, 중요한 것은 이 학문이 가진 융합적 성격입니다. 빅데이터를 분석하기 위한 알고리즘과 인프라, 그리고 통계적 방법론이 결합하여 이전에는 보지 못했던 새로운 통찰을 제공하고 있습니다. 이제 데이터 과학은 단순한 학문을 넘어 하나의 거대한 산업으로 성장했으며, 모든 학문 분야를 연결하는 '과학계의 허브' 역할을 수행하고 있습니다. 데이터라는 강력한 도구는 앞으로도 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다.

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융합

[카오스 술술과학] 구글신은 오늘도 고백을 듣는다?

우리는 종종 어두운 방 안에서 홀로 스마트폰을 켜고 누구에게도 말하지 못할 속마음을 구글 검색창에 털어놓곤 합니다. 소셜 미디어 속 세상은 화려하고 행복한 모습들로 가득 차 있지만, 구글 검색창에 남겨진 기록들은 인간의 가장 날것 그대로인 감정을 고스란히 담고 있습니다. 사람들은 친구나 가족에게조차 숨기고 싶은 우울함이나 배우자에 대한 불만을 구글 검색창이라는 현대판 고해소에 고백합니다. 이러한 데이터는 우리가 겉으로 드러내는 모습과는 전혀 다른, 인류의 솔직하고도 은밀한 실상을 적나라하게 보여주는 거울과도 같습니다. 부모들이 자녀에 대해 갖는 기대와 편견 역시 구글 검색 데이터를 통해 명확히 드러납니다. 흥미롭게도 아들에 대해서는 지적 능력에 대한 궁금증이 주를 이루는 반면, 딸에 대해서는 외모나 체중에 관한 검색이 압도적으로 많다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 부모들이 무의식중에 성별에 따라 서로 다른 가치를 투영하고 있음을 시사합니다. 남들에게 직접 묻기에는 조심스러운 질문들이 구글 검색창에서는 가감 없이 나타나며, 이는 사회적 통념이 개인의 내면에 어떻게 자리 잡고 있는지를 보여주는 중요한 지표가 됩니다. 구글의 방대한 데이터는 때로 선거 결과와 같은 거대한 사회적 흐름을 예측하는 강력한 도구가 되기도 합니다. 하지만 단순히 검색량의 수치만으로 결과를 단정 짓는 것은 위험할 수 있습니다. 특정 인물에 대한 높은 관심이 반드시 긍정적인 지지로 이어지는 것은 아니며, 인지도와 실제 지지도의 차이 또한 고려해야 하기 때문입니다. 따라서 쏟아지는 정보 속에서 진정한 의미를 찾아내는 데이터 과학의 역할이 무엇보다 중요해집니다. 우리가 구글 검색창에 남기는 수많은 고백은 결국 거대한 데이터의 바다가 되어 세상을 이해하는 새로운 열쇠가 됩니다.

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물리학

[석학인터뷰] 김민형 ─ 이 세상 모든 것의 답 691 | 2018 카오스 콘서트 '수학과 과학 42'

수학과 과학은 인류 역사 속에서 매우 깊은 상호작용을 이어왔습니다. 수의 성질이나 기하학적 패턴을 탐구하는 과정은 그 자체로 가장 기초적인 과학의 출발점이었으며, 유클리드 기하학 같은 고전적인 분야들은 인류가 세상을 이해하는 근간이 되었습니다. 현대에 이르러 수학은 다른 과학 분야들이 복잡한 현상을 설명할 수 있도록 보편적인 언어와 도구를 제공하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 즉, 수학은 과학의 일부이면서도 동시에 과학을 지탱하는 견고한 프레임워크라고 할 수 있습니다. 수학의 역할은 크게 세 가지 측면으로 나누어 볼 수 있습니다. 첫째는 수학적 모델링을 통해 실제 현상을 기계처럼 다루는 공학적 측면이며, 둘째는 과학과 밀접하게 연결되면서도 독자적인 논리를 구축하는 과학적 측면입니다. 마지막으로 다른 과학들이 현상을 이해하는 데 필요한 언어와 프레임워크를 제공하는 도구적 측면이 있습니다. 이러한 다각적인 면모 덕분에 수학은 현대 과학의 다양한 학문적 충돌 사이에서 중심을 잡고 지식의 보편적 지표를 마련해 주는 강력한 힘을 가지게 됩니다. 학문을 대하는 태도에 있어 '아마추어'라는 표현은 새로운 것을 창출해야 한다는 압박보다 공부하는 과정 자체를 즐기는 마음을 의미합니다. 지식을 새롭게 만들어내는 것도 중요하지만, 이미 존재하는 깊은 원리를 탐구하고 배워나가는 과정에서 느끼는 순수한 즐거움은 학문의 본질적인 동력이 됩니다. 이러한 관점은 수학이 단순히 전문가들만의 전유물이 아니라, 배움을 갈망하는 모든 이들이 향유할 수 있는 열린 영역임을 시사합니다. 끊임없이 공부하는 자세야말로 진정한 학문적 탐구의 시작입니다. 수학이 철학적으로 느껴지는 이유는 그것이 인간이 자연스럽게 가지는 근본적인 질문들과 맞닿아 있기 때문입니다. 전문적인 철학자들이 다루는 난해한 문제들도 중요하지만, 삶의 의미나 존재의 본질에 대해 누구나 던질 수 있는 질문들이 수학적 사고의 출발점이 되기도 합니다. 일상적인 의문에서 시작하여 논리적인 체계를 세워나가는 과정은 수학과 철학이 공유하는 지점입니다. 이러한 접근 방식은 수학을 훨씬 더 친숙하게 만들며, 보통의 사람들이 수학을 통해 세상을 바라보는 새로운 시각을 갖게 합니다. 우리가 일상에서 사용하는 사칙연산이나 확률에 대한 이해는 인류가 오랜 시간 쌓아온 문화적 침전물의 결과입니다. 오늘 비가 올 확률을 이해하는 것조차 고등한 지성이 필요한 일이며, 이는 인류로서 자부심을 느낄 만한 성취입니다. 우주를 바라볼 때 고전역학적으로는 형체와 모양이 중요하지만, 양자역학의 미시 세계로 들어갈수록 모든 것은 수로 수렴됩니다. 결국 우주는 모양이자 수라는 두 가지 얼굴을 동시에 지니고 있으며, 모든 것이 수로 이루어져 있다는 통찰은 현대 과학에서도 여전히 유효합니다.

김민형

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수학

[석학인터뷰] 정하웅_ '신상' 학문을 연구하는 학자 | 2018 카오스 콘서트 '수학과 과학 42'

수학과 과학은 서로 떼려야 뗄 수 없는 밀접한 관계를 맺고 있습니다. 과학자의 시선에서 바라볼 때 과학은 수학보다 조금 더 큰 영역을 아우르는 존재로 느껴지기도 합니다. 최근 주목받는 데이터 과학은 이러한 학문적 토대 위에서 탄생한 새로운 흐름입니다. 비록 최신 학문처럼 보이지만, 사실 데이터 과학은 과거부터 존재해 온 여러 학문 분야가 현대적으로 재해석된 결과물입니다. 유행이 돌고 돌듯, 익숙한 기초 위에 세워진 이 새로운 학문은 현대 사회를 이해하는 가장 중요한 열쇠가 되고 있습니다. 우주와 삶에 대한 궁극적인 질문에 답하기 위해서는 진실을 마주하려는 용기가 필요합니다. 영화 '매트릭스'에서 주인공 네오가 빨간 약을 선택해 가상 세계의 안락함 대신 불편한 진실을 택했듯이, 우리 역시 우리가 발을 딛고 있는 세계의 본질을 탐구해야 합니다. 우리가 진짜 현실에 살고 있는지, 아니면 정교하게 설계된 시스템 속에 있는지 확인하는 과정은 지적 탐구의 시작점입니다. 이러한 '빨간 약'의 선택은 세상을 바라보는 관점을 근본적으로 바꾸어 놓으며, 진정한 지식의 세계로 우리를 인도합니다. 물리학은 사전적 정의 그대로 '세상 만물의 이치'를 다루는 학문입니다. 세상의 모든 현상을 설명할 수 있다는 점은 물리학이 가진 가장 큰 매력이자 힘입니다. 하지만 학문의 깊이가 깊다고 해서 반드시 권위적일 필요는 없습니다. 진정한 지식인은 자신이 모든 것을 알지 못한다는 사실을 인정하는 겸손함을 갖추고 있습니다. 모르는 것이 생겼을 때 현대의 방대한 정보망을 활용해 답을 찾아가는 유연한 태도는 대중과 더 가깝게 소통할 수 있는 기반이 됩니다. 지식은 나누고 소통할 때 비로소 그 가치가 빛나기 때문입니다. 통계물리학은 단순히 연구실 안에만 머무는 이론이 아니라 우리의 일상과 인연 속에도 깊이 스며들어 있습니다. 사람과 사람 사이의 연결 고리를 추적해 보면, 전혀 상관없어 보이는 유명인과도 불과 몇 단계 만에 연결될 수 있다는 사실을 발견하게 됩니다. 이는 복잡한 네트워크 속에서도 일정한 규칙이 작동하고 있음을 보여줍니다. 배우자를 만나는 과정이나 소중한 인연을 맺는 일조차 통계물리학적인 관점에서는 최적의 선택을 찾아가는 흥미로운 과정으로 해석될 수 있습니다. 일상의 모든 순간이 데이터와 물리 법칙의 조화인 셈입니다. 대중을 위한 과학 강연은 눈높이를 맞추는 것이 무엇보다 중요합니다. 많은 과학 강연이 어렵게 느껴지는 이유는 전달자와 수용자 사이의 간극 때문입니다. '모든 것의 이론'을 넘어 '모든 것들의 이론'을 지향하는 복잡계물리학은 세상의 다양한 현상을 가장 단순하면서도 재미있는 법칙으로 설명하고자 합니다. 복잡해 보이는 세상도 그 이면의 원리를 이해하면 명쾌하게 다가옵니다. 어렵게만 느껴졌던 과학의 문턱을 낮추고 즐겁게 소통할 때, 우리는 비로소 우주와 삶에 대한 더 깊은 통찰을 얻을 수 있을 것입니다.

정하웅

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물리학
수학
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[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (6)_ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ⑥

통계학에서 표본의 크기보다 중요한 것은 그 표본이 전체를 얼마나 잘 대변하느냐 하는 대표성입니다. 1930년대 미국 대선 당시 한 잡지사는 1,000만 명이라는 대규모 조사를 시행하고도 예측에 실패해 파산에 이르렀습니다. 반면 갤럽은 단 1,000명의 표본만으로도 정확한 결과를 맞혔는데, 이는 당시 전화기나 잡지 구독권을 소유한 부유층에 편중된 표본 추출의 오류를 극복했기 때문입니다. 현대의 여론조사 역시 유무선 비율 설정 등 대표성을 확보하기 위한 정교한 설계가 핵심적인 역할을 수행합니다. 단순히 빈도를 세는 것을 넘어, 통계학은 복잡한 수학적 모형을 통해 인문학적 데이터를 분석합니다. 문학 작품 속 단어 길이의 분포는 '멱함수 법칙(Power Law)' 모델을 따르며, 이를 분석하기 위해 푸아송 분포나 카이제곱 분포 같은 고등 통계 지식이 활용됩니다. 야구와 같은 스포츠 데이터 분석에서도 누적된 기록을 바탕으로 승률을 예측하는 등 통계는 실생활의 다양한 영역에 깊숙이 침투해 있습니다. 이러한 과학적 방법론은 미래의 불확실성을 완화하고 합리적인 의사결정을 내리는 데 중추적인 역할을 수행합니다. 데이터의 결합은 강력한 힘을 발휘하지만, 동시에 심각한 프라이버시 침해 문제를 야기할 수 있습니다. 익명화된 정보라 할지라도 다른 데이터베이스와 연동되면 개인의 신원이 노출될 위험이 크기 때문입니다. 특히 범죄 예측이나 희귀 질병 정보의 경우, 특정 개인에게 불이익을 주는 도구로 악용될 소지가 있어 도덕적 논란이 뒤따릅니다. 따라서 통계학자들은 데이터를 비식별화하면서도 분석의 유효성을 유지할 수 있는 정교한 방법론을 개발하는 데 매진하며, 기술 활용의 윤리적 가이드라인을 끊임없이 고민하고 있습니다. 학문적 성과 뒤에는 수많은 실패의 과정이 숨겨져 있습니다. 대중에게 공개되는 성공적인 연구 결과는 빙산의 일각일 뿐이며, 실제 연구 현장에서는 가설이 틀리거나 유의미한 결과를 얻지 못해 머리를 맞대고 고민하는 날이 훨씬 더 많습니다. 통계적 검정 역시 완벽한 진리를 보장하는 것이 아니라, 결론이 틀릴 확률을 함께 제시함으로써 객관성을 확보합니다. 중력파 탐지와 같은 정밀 과학 분야에서는 오차 확률을 극도로 낮추어 검증의 신뢰도를 높이는 등, 통계는 끊임없는 자기 검증의 과정을 거치며 발전해 나갑니다. 통계학은 문과와 이과의 경계를 허무는 융합 학문으로서 독특한 매력을 지닙니다. 이론적 토대는 수학에 두고 있지만, 그 응용 범위는 유전공학부터 천문학, 인문학에 이르기까지 사실상 모든 학문 분야를 아우릅니다. 수학적 역량이 기본이 되어야 하는 것은 사실이나, 다양한 데이터를 해석하고 가치를 창출하려는 의지만 있다면 누구나 도전할 수 있는 길입니다. 복잡한 현대 사회에서 데이터를 읽어내는 능력은 필수적인 소양이며, 통계학은 세상을 바라보는 가장 과학적이고 객관적인 창이 되어줄 것입니다.

임채영, 장원철

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (5) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ⑤

통계적 분석에서 불확실성을 관리하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 특정 저자의 집필 습관을 분석할 때처럼 복잡한 문제에서도 통계적 검증은 유의 수준이라는 기준을 활용하여 결론의 신뢰도를 평가합니다. 예를 들어 유의 수준을 5%로 설정한다는 것은 동일한 테스트를 스무 번 반복했을 때 한 번 정도는 다른 결과가 나올 수 있는 불확실성을 허용한다는 의미입니다. 이는 통계학이 완벽한 정답을 제시하는 학문이라기보다, 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하면서도 그 과정에 수반되는 오류의 가능성을 수치적으로 정의하고 관리하는 실용적인 학문임을 보여줍니다. 데이터 과학은 현대 사회의 복잡한 문제를 해결하기 위해 수학, 컴퓨터 과학, 그리고 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 전통적인 수학이 공리적 체계를 바탕으로 증명을 쌓아 올리는 방식이라면, 통계학은 실제 현장의 문제로부터 출발하여 실용적인 해결책을 모색하는 데 초점을 맞춥니다. 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 모든 분야에서 완벽할 필요는 없지만, 자신의 강점을 바탕으로 타 분야 전문가와 소통할 수 있는 능력이 필수적입니다. 마치 좋은 요리 기구가 없어도 창의적인 레시피로 맛있는 음식을 만들 수 있듯이, 데이터 과학 역시 주어진 환경에서 최선의 통계적 통찰을 끌어내는 과정이라 할 수 있습니다. 통계학자의 핵심적인 역할 중 하나는 다양한 학문 분야의 거대한 질문을 통계적인 언어로 번역하는 것입니다. 천문학자가 우주의 팽창 속도에 대해 질문하거나 의사가 질병의 위험성을 예측하고자 할 때, 통계학자는 이를 시공간 데이터 분석이나 베이지안 모델링 같은 구체적인 수리적 문제로 변환합니다. 이 과정에서 통계학자는 다른 분야의 전문가들과 끊임없이 소통하며 데이터의 형태를 조율하고 모델의 적합성을 설득하는 과정을 거칩니다. 이러한 협업은 통계학이 단순히 숫자를 다루는 기술을 넘어, 현대 과학의 여러 분야를 연결하고 실질적인 의사결정을 돕는 중추적인 역할을 수행하게 합니다. 빅데이터 시대에 접어들면서 사회 현상 분석에 대한 기대가 높아지고 있지만, 예측의 성공 여부를 판단하는 기준은 매우 신중해야 합니다. 인공지능이나 구글 트렌드 같은 새로운 도구들이 주목받기도 하지만, 여전히 정교한 통계적 방법론을 활용한 분석이 더 높은 신뢰성을 보여주는 경우가 많습니다. 수많은 데이터 속에서 유의미한 신호를 찾아내는 것은 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며, 이 과정에서 발생하는 수많은 '거짓 경보'를 걸러내는 것이 통계학의 본질적인 과제입니다. 단순히 표면적인 결과를 맞혔느냐보다 분석 모델이 얼마나 정밀하게 현상을 설명하느냐가 중요합니다. 예측 모델의 오류를 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝기에, 통계학에서는 오차를 최소화하고 모델의 성능을 객관적으로 검증하는 방법을 사용합니다. 데이터를 학습 및 테스트 데이터로 나누어 모델의 예측력을 확인하는 교차 검증 방식이 대표적입니다. 이러한 방법론은 넷플릭스의 영화 추천 시스템부터 범죄 발생 가능 지역을 예측하는 치안 서비스에 이르기까지 우리 생활 곳곳에 적용되고 있습니다. 특히 시간과 공간이 결합된 범죄 패턴을 분석하여 순찰 경로를 최적화하는 사례는 통계학이 사회 안전을 지키는 실천적인 도구로 어떻게 진화하고 있는지를 잘 보여줍니다.

임채영, 장원철

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수학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (3) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ③

통계학은 단순히 숫자를 나열하는 학문이 아니라, 보이지 않는 존재를 예측하는 강력한 도구입니다. 영국의 곤충학자 알렉산더 코벳은 말레이시아에서 나비를 수집하며 아직 발견되지 않은 종의 수를 궁금해했습니다. 이를 해결하기 위해 통계학자 R.A. 피셔는 '미발견 종 문제' 모델을 고안했습니다. 흥미롭게도 이 모델은 문학 연구에도 적용됩니다. 1985년 발견된 시가 셰익스피어의 작품인지 판별할 때, 통계학은 작가가 평소 쓰지 않았던 새로운 단어가 얼마나 등장할지 예측함으로써 진위 여부를 판단하는 보완적 근거를 제시했습니다. 데이터를 해석할 때 전체 합계만 보는 것은 위험할 수 있는데, 이를 '심슨의 역설'이라고 부릅니다. 예를 들어 두 농구 선수의 2점슛과 3점슛 성공률을 각각 비교했을 때는 한 선수가 앞서더라도, 이를 합치면 결과가 뒤바뀌는 현상이 발생합니다. 이는 각 항목의 시도 횟수라는 가중치가 다르기 때문입니다. 과거 버클리 대학교의 입학 허가율을 두고 벌어진 성차별 논란도 이와 유사했습니다. 전공별로는 여학생의 합격률이 높았음에도, 전체 합계에서는 낮게 나타난 이유는 여학생들이 경쟁률이 훨씬 높은 학과에 주로 지원했기 때문이었습니다. 심슨의 역설은 일상적인 건강 데이터 분석에서도 중요한 시사점을 줍니다. 미세먼지 농도와 사망률의 관계를 단순 비교하면 농도가 높을 때 오히려 사망률이 낮아지는 기현상이 관찰되기도 합니다. 하지만 여기에 '계절'이라는 제3의 요인을 추가하여 분석하면 결론은 완전히 달라집니다. 봄이나 겨울처럼 미세먼지가 심한 계절 내에서는 농도가 높을수록 사망률이 명확하게 증가하는 경향을 보입니다. 이처럼 데이터 뒤에 숨겨진 변수를 고려하지 않으면, 미세먼지가 건강에 이롭다는 식의 잘못된 결론에 도달할 수 있으므로 주의가 필요합니다. 성적이 갑자기 오르거나 떨어지는 현상은 '평균으로의 회귀'라는 개념으로 설명할 수 있습니다. 키가 매우 큰 부모의 자녀가 부모보다는 조금 작고, 반대로 작은 부모의 자녀는 부모보다 조금 더 큰 경향이 있는 것과 같은 원리입니다. 이는 시험 성적에서도 나타나는데, 실력 이상의 운이 작용해 중간고사를 아주 잘 본 학생은 기말고사에서 자신의 원래 실력인 평균치로 돌아올 가능성이 큽니다. 반대로 운이 없어 성적이 낮았던 학생은 다음 시험에서 성적이 오를 확률이 높습니다. 이는 실력이 변한 것이 아니라 통계적인 확률 분포에 따른 자연스러운 현상입니다. 현대 통계학은 시공간 데이터 분석을 통해 더욱 정밀해지고 있습니다. 특정 위치와 시간에서 관측된 데이터를 바탕으로, 관측 장비가 없는 지역의 미세먼지 농도를 예측하는 '크리깅' 기법이 대표적입니다. 또한 통계학은 천문학에서 우주의 지도를 그리거나 인문학에서 텍스트를 분석하는 등 거의 모든 학문 분야의 '앞마당'에서 활약하고 있습니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 그리고 해당 분야의 전문 지식이 만나는 접점에서 탄생합니다. 복잡한 현대 사회에서 데이터를 올바르게 읽어내는 능력은 세상을 이해하는 필수적인 열쇠가 되었습니다.

장원철

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수학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (2) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ②

예술과 문학의 진위를 가리거나 특징을 분석하는 방법으로 '양식 측정학'이 주목받고 있습니다. 이는 단어의 길이나 빈도, 색상의 사용 패턴 등을 정량적으로 분석하여 작품의 유사도나 작가의 고유한 스타일을 찾아내는 학문입니다. 19세기 토마스 멘덴홀이 단어 길이 빈도를 조사하며 시작된 이 분야는, 오늘날 구텐베르크 프로젝트와 같은 대규모 디지털 도서관의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 데이터는 단순한 기록을 넘어 과거의 진실을 밝히는 강력한 도구가 되었습니다. 우리나라의 대표적인 기록 유산인 조선왕조실록 역시 이러한 데이터 과학의 훌륭한 연구 대상입니다. 태조부터 철종까지 약 470년간의 방대한 기록은 현재 모두 디지털화되어 한글로 번역되어 있습니다. 연구자들은 텍스트 마이닝 기법을 활용해 왕들의 통치 스타일을 분석하기도 합니다. 예를 들어, 신하들의 의견을 경청했던 세종대왕과 독단적인 결정을 내렸던 연산군의 차이는 실록에 등장하는 특정 단어의 빈도 그래프를 통해 명확하게 드러납니다. 이는 역사가 주관적인 서술을 넘어 객관적인 수치로 재해석될 수 있음을 보여줍니다. 실록의 기사에는 수많은 인물이 등장하며, 한 기사에 함께 언급된 인물들은 서로 밀접한 관계가 있다고 볼 수 있습니다. 이를 바탕으로 인물 간의 네트워크를 재구성하면 당시의 정치적 지형도를 그릴 수 있습니다. 이는 현대의 국회의원들이 공동으로 법안을 발의하는 관계를 분석하는 것과 유사한 원리입니다. 네트워크 분석을 통해 우리는 단순히 기록에 남겨진 관계를 넘어, 보이지 않는 곳에서 영향력을 행사했던 숨은 실력자나 인물들 사이의 복잡한 연결 고리를 정량적으로 파악할 수 있게 되었습니다. 현종 시기의 예송 논쟁은 서인과 남인 사이의 치열한 정치적 갈등을 보여주는 대표적인 사례입니다. 네트워크 분석의 다양한 중심성 지표를 활용하면, 이 시기 권력의 흐름이 어떻게 변화했는지 추적할 수 있습니다. 특히 2차 예송 논쟁 전후로 집권 세력이 교체되는 과정에서 인물들의 연결 중심성이 급격히 변화하는 양상이 관찰됩니다. 이를 통해 특정 인물이 언제 당적을 변경했는지, 혹은 어떤 인물이 중립적인 위치에서 가교 역할을 했는지 등 문헌만으로는 파악하기 힘든 세밀한 정치적 변화를 포착할 수 있습니다. 이러한 정량적 분석 기법은 동양의 역사 기록뿐만 아니라 서양 문학 연구에도 활발히 적용됩니다. 셰익스피어의 작품 전집을 분석하여 그가 실제로 사용한 어휘의 규모를 추정하거나, 새로 발견된 작품이 그의 진작인지 판별하는 연구가 대표적입니다. 통계적 모델링을 통해 작가가 알고 있었으나 작품에 쓰지 않은 잠재적 어휘량까지 계산해내는 것입니다. 이처럼 데이터 과학과 인문학의 만남은 과거의 유산을 현대적인 시각으로 재조명하며, 우리가 미처 알지 못했던 역사의 이면을 밝혀내는 새로운 지평을 열어주고 있습니다.

장원철

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수학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (1) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ①

현대 사회는 그야말로 정보의 홍수 속에 살고 있습니다. 2003년까지 인류가 축적한 전체 데이터의 양이 이제는 단 이틀 만에 생성될 정도로 그 규모가 거대해졌습니다. 이러한 빅데이터 시대에 무엇보다 중요한 것은 단순히 데이터의 양이 아니라, 그 속에서 유용한 정보를 찾아내는 분석 능력입니다. 과거에는 정보가 부족해서 문제였다면, 이제는 너무 많은 정보 중에서 우리에게 진짜 필요한 가치를 추출하는 데이터 과학의 역할이 강조되고 있습니다. 이는 마치 거대한 원석에서 보석을 찾아내는 과정과도 같습니다. 통계학적 관점에서 데이터는 구조에 따라 크게 두 가지 형태로 나뉩니다. 수많은 고객의 소비 패턴을 분석하는 신용카드 데이터처럼 항목보다 관측치가 압도적으로 많은 '길쭉한 자료'가 그 첫 번째입니다. 반대로 유전자 분석처럼 대상은 적지만 분석해야 할 항목이 수만 개에 달하는 '뚱뚱한 자료', 즉 고차원 데이터가 존재합니다. 이러한 데이터의 구조적 차이를 명확히 이해하는 것은 현대 데이터 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 출발점이자, 상황에 맞는 효율적인 분석 모델을 설계하는 데 있어 가장 핵심적인 기초가 됩니다. 빅데이터 분석의 가장 흥미로운 점 중 하나는 인과관계보다 연관성에 주목한다는 것입니다. 트위터에 올라오는 사람들의 기분 변화가 주가 흐름과 높은 상관관계를 보이거나, 검색어 빈도를 통해 독감 유행을 예측하는 사례가 대표적입니다. 물론 구글 독감 예측의 실패 사례처럼 데이터의 구조 변화나 알고리즘의 한계로 인해 오류가 발생하기도 합니다. 하지만 이러한 시행착오를 거쳐 모델을 보정하고 정교화하는 과정 자체가 데이터 과학이 더욱 정밀한 학문으로 발전해 나가는 중요한 동력이 되고 있습니다. 최근 '데이터 사이언티스트'는 21세기 가장 매력적인 직업으로 꼽히며 큰 주목을 받고 있습니다. 과거의 통계학자가 다소 딱딱하고 지루한 이미지로 인식되었다면, 데이터 사이언티스트는 방대한 자료 속에서 새로운 가치를 창출하는 창의적인 전문가로 받아들여집니다. 실제로 구글 트렌드 분석을 보면 통계학자라는 용어의 사용은 점차 줄어드는 반면, 데이터 사이언티스트에 대한 대중의 관심은 급증하고 있습니다. 이는 데이터 분석이 단순한 수치 계산을 넘어 사회 전반의 문제를 해결하는 핵심 도구로 자리 잡았음을 보여줍니다. 데이터 과학의 영역은 이제 숫자의 세계를 넘어 인문학의 영역까지 확장되고 있습니다. '디지털 인문학'은 구글 도서관 프로젝트처럼 방대한 문헌을 디지털화하여 정량적으로 분석하는 새로운 학문 분야입니다. 이를 통해 셰익스피어 작품의 진위 여부를 가리거나 이름 없는 연설문의 작성자를 추론하는 '양식 측정학' 연구가 가능해졌습니다. 숫자로 검증할 수 없을 것 같던 인문학적 가치들이 데이터를 만나면서, 우리는 인류의 문화적 유산을 더욱 객관적이고 다각적인 시각으로 바라볼 수 있는 새로운 창을 갖게 되었습니다.

장원철

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수학

[강연] 세상 속의 수數다 (1) _ by고계원 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 1강 | 1강 ①

피타고라스는 '모든 것은 수다'라는 유명한 말을 남겼습니다. 이 철학적 명제는 단순히 숫자의 나열을 넘어 세상의 모든 현상이 수학적 원리로 연결되어 있음을 시사합니다. 우리가 마주하는 복잡한 자연 현상부터 사회적 관계에 이르기까지, 수학은 보이지 않는 곳에서 질서를 부여하고 세상을 이해하는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 이번 강연 시리즈는 이러한 수학의 편재성을 탐구하며, 대중이 수학을 더 가깝고 친숙하게 느낄 수 있도록 기획되었습니다. 수학 대중화의 여정은 과거 '유리알 유희'라는 주제로 시작되었습니다. 이는 고고한 학문의 상아탑에서 내려와 현실 세계의 문제를 해결하고자 하는 의지를 담고 있었습니다. 시간이 흐르며 이러한 시도는 과학 전 분야로 확장되었고, 이제는 수학이 우리 삶에 미치는 심도 깊은 영향력을 다각도에서 조명하고 있습니다. 학문적 경계를 허물고 대중과 소통하려는 노력은 수학이 단순한 계산 도구가 아니라 세상을 바라보는 하나의 거대한 관점임을 일깨워 줍니다. 현대 수학은 리만 가설과 같은 고전적인 난제부터 데이터 과학, 게임 이론, 생명 수학에 이르기까지 방대한 영역을 아우릅니다. 특히 복잡한 사회 현상을 단순한 수학적 모델로 변환하여 분석하는 과정은 수학의 진정한 가치를 보여줍니다. 아인슈타인의 상대성 이론의 토대가 된 비유클리드 기하학이나 인공지능의 핵심인 알고리즘 역시 수학적 사고의 산물입니다. 이처럼 수학은 기초 학문을 넘어 첨단 기술과 사회 과학의 근간을 이루며 인류의 지평을 넓히고 있습니다. 수학적 개념은 학술적인 영역을 넘어 대중문화 속에서도 강력한 메시지를 전달합니다. 대중가요의 가사 속에 등장하는 '무한'이나 'DNA'와 같은 용어들은 과학적 원리가 우리 정서와 얼마나 밀접하게 맞닿아 있는지를 보여주는 좋은 사례입니다. 과학적 지식을 예술적 감성과 결합할 때 그 메시지는 더욱 강력한 힘을 발휘하며 대중에게 깊은 인상을 남깁니다. 이는 수학이 딱딱한 공식의 집합이 아니라, 우리의 상상력을 자극하고 세상을 표현하는 풍부한 언어임을 증명합니다. 실생활에서 수학의 힘이 가장 극명하게 드러나는 분야 중 하나는 바로 선거와 투표 시스템입니다. 투표 방식에 따라 승자가 바뀌는 현상은 수학적 구조가 사회적 의사결정에 얼마나 결정적인 영향을 미치는지 잘 보여줍니다. 단순히 표를 합산하는 방식을 넘어, 선호 순위를 반영하거나 특정 후보의 사퇴가 결과에 미치는 영향을 분석하는 과정에는 정교한 수학적 논리가 숨어 있습니다. 따라서 수학적 마인드를 갖추는 것은 복잡한 사회 현상을 정확히 파악하고 합리적인 선택을 내리는 데 필수적입니다.

고계원

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수학

[강연] 우미우미 : 우주의 미래, 우리의 미래 (2) _ by임명신 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 9강 | 9강 ②

우주의 미래는 그 안에 담긴 물질과 암흑 에너지의 양에 의해 결정됩니다. 현재 인류는 우주가 가속 팽창하고 있다는 사실을 알고 있으며, 이를 더 깊이 이해하기 위해 새로운 천문학적 연구를 이어가고 있습니다. 과거의 천문학이 주로 가시광선에 의존했다면, 현대 천문학은 전파, X선, 중성미자, 그리고 중력파에 이르기까지 관측의 지평을 넓혀왔습니다. 이러한 혁신적인 관측 기술의 발전은 수많은 노벨 물리학상 수상으로 이어지며 우주를 바라보는 인류의 시각을 근본적으로 변화시켰습니다. 미래 천문학의 첫 번째 핵심 전략은 망원경의 대형화입니다. 거대 마젤란 망원경(GMT)은 구경이 25미터에 달하며, 기존의 망원경과는 비교할 수 없을 정도로 희미한 천체까지 포착할 수 있습니다. 또한, 허블의 뒤를 잇는 제임스 웹 우주 망원경(JWST)은 거대한 주경과 뛰어난 감도를 바탕으로 빅뱅 직후 탄생한 최초의 은하와 별들을 관측할 예정입니다. 이러한 거대 장비들은 인류가 우주 역사의 초기 단계까지 거슬러 올라가 우주의 기원을 탐구할 수 있는 강력한 도구가 되어줄 것입니다. 두 번째 변화는 우주를 정지된 사진이 아닌 역동적인 동영상으로 관측하는 '시계열 천문학'의 부상입니다. 과거에는 특정 시점의 우주를 기록하는 데 그쳤으나, 이제는 시간에 따른 변화를 추적하며 우주의 역동성을 연구합니다. 대표적인 장비인 LSST는 매우 넓은 시야를 통해 밤하늘을 실시간으로 감시하며 매일 엄청난 양의 데이터를 쏟아낼 것입니다. 이를 통해 초신성 폭발이나 감마선 폭발 같은 일시적인 천체 현상을 정밀하게 분석함으로써 암흑 에너지의 정체를 밝히는 데 중요한 단서를 제공할 것입니다. 세 번째 혁신은 빛이 아닌 다른 신호를 결합해 우주를 연구하는 '다중 신호 천문학'입니다. 2015년 인류는 시공간의 뒤틀림인 중력파를 최초로 검출하며 우주를 보는 새로운 눈을 얻었습니다. 블랙홀 충돌에서 발생하는 중력파는 빛으로는 볼 수 없는 우주의 비밀스러운 사건들을 우리에게 전달해 줍니다. 이제 천문학자들은 중력파 신호와 전자기파 신호를 동시에 분석하여 천체의 물리적 특성을 더욱 입체적으로 파악하고 있으며, 이는 우주론 연구의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 실제로 2017년에는 중성자별 충돌에 의한 중력파와 감마선 신호가 동시에 포착되는 역사적인 사건이 있었습니다. 전 세계 천문학자들은 가시광선 망원경을 동원해 대응 천체를 찾아냈고, 이 과정에서 '킬로노바' 현상을 확인했습니다. 한국 연구진 역시 이상각 망원경과 KMTNet을 활용해 24시간 추적 관측을 수행하며 이 연구에 크게 기여했습니다. 이 발견은 금이나 티타늄 같은 무거운 원소들이 중성자별 충돌 과정에서 만들어진다는 가설을 입증하며 원소의 기원에 대한 오랜 수수께끼를 풀어주었습니다. 중력파 연구의 미래는 더욱 정밀한 검출기와 우주 기반 관측으로 향하고 있습니다. 지상 검출기의 감도를 높이는 노력과 더불어, 지구의 진동으로부터 자유로운 우주 공간에 중력파 검출기를 띄우는 계획이 진행 중입니다. 수백만 킬로미터 떨어진 위성들을 이용해 미세한 신호를 잡게 되면, 거대 질량 블랙홀의 성장 과정이나 우주 초기의 중력파 배경 복사까지 관측할 수 있게 됩니다. 이는 전자기파로는 도달할 수 없었던 우주 탄생 직후의 모습에 다가갈 수 있는 유일한 통로가 될 것입니다. 결국 천문학의 발전은 우주의 미래뿐만 아니라 인류의 미래를 이해하는 과정이기도 합니다. 망원경의 대형화, 시계열 천문학, 그리고 다중 신호 천문학이라는 세 가지 축을 중심으로 현대 천문학은 눈부신 속도로 진화하고 있습니다. 암흑 에너지의 정체를 밝히고 우주의 거대 구조를 파악하려는 이러한 노력은 우리가 어디에서 왔으며 어디로 가고 있는지에 대한 답을 제시할 것입니다. 우주를 향한 인류의 끊임없는 호기심과 기술적 혁신이 결합되어, 머지않아 우주의 신비가 하나씩 베일을 벗게 될 것입니다.

임명신

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천문학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (4) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ④

과학적 탐구는 단순히 정답을 찾는 과정이 아니라, 끊임없이 질문을 던지고 그에 대한 해답을 모색하는 여정입니다. 복잡한 이론이 실제 현상과 만날 때 발생하는 수많은 의문은 과학을 발전시키는 핵심 동력이 됩니다. 우리는 이러한 과정을 통해 기존의 지식을 재검토하고, 더 나은 이해를 위한 발판을 마련하게 됩니다. 학술적인 논의가 깊어질수록 우리가 마주하는 질문의 깊이 또한 깊어지며, 이는 곧 새로운 발견의 시작점이 되기도 합니다. 전문가들 사이의 토의는 개별적인 연구 결과를 하나의 거대한 지식 체계로 통합하는 역할을 수행합니다. 각자의 관점에서 바라본 데이터와 해석이 충돌하고 융합되는 과정에서, 이론의 허점은 보완되고 강점은 더욱 뚜렷해집니다. 이러한 집단 지성의 발현은 현대 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 필수적인 요소입니다. 활발한 소통은 연구의 투명성을 높이고, 결과의 신뢰성을 확보하는 데 기여하며 과학 공동체의 건강한 발전을 이끕니다. 비판적 사고는 과학적 방법론의 근간을 이룹니다. 제시된 가설이 타당한지, 실험 설계에 오류는 없었는지 면밀히 검토하는 과정은 과학의 객관성을 유지하는 방패와 같습니다. 타인의 의견을 수용하면서도 논리적 근거를 바탕으로 의구심을 제기하는 태도는 연구자에게 요구되는 가장 중요한 덕목 중 하나입니다. 이러한 엄격한 검증 과정을 거친 지식만이 비로소 인류의 공통된 자산으로 자리 잡을 수 있으며, 이는 기술적 진보를 이루는 튼튼한 토대가 됩니다. 전문적인 연구 성과가 대중에게 전달되는 과정에서는 언어의 장벽을 넘는 노력이 필요합니다. 복잡한 수식과 전문 용어를 일상의 언어로 번역하여 전달하는 것은 과학의 대중화라는 측면에서 매우 중요합니다. 지식이 상아탑 안에만 머물지 않고 사회 전반으로 확산될 때, 과학은 비로소 세상을 변화시키는 실질적인 힘을 발휘하게 됩니다. 이는 과학자와 대중 사이의 신뢰를 구축하고, 합리적인 사회적 합의를 이끌어내는 밑거름이 되어 우리 사회를 풍요롭게 만듭니다. 강연이나 발표 후에 이어지는 질의응답 시간은 발표자와 청중이 직접적으로 교감하는 소중한 기회입니다. 발표자가 미처 생각하지 못했던 사각지대를 청중의 날카로운 질문이 파고들 때, 새로운 통찰이 탄생하곤 합니다. 질문은 단순히 모르는 것을 묻는 행위를 넘어, 논의의 지평을 넓히고 주제를 다각도에서 조명하게 합니다. 이러한 상호작용은 일방향적인 정보 전달을 양방향적인 지식 공유의 장으로 탈바꿈시키며 학습의 효과를 극대화하는 역할을 합니다. 때로는 예상치 못한 질문이 연구의 방향을 완전히 바꾸어 놓기도 합니다. 기초적인 의문에서 시작된 논의가 예상치 못한 변수를 발견하게 하거나, 전혀 다른 분야와의 접점을 찾아내는 계기가 되기 때문입니다. 과학의 역사에서 위대한 발견 중 상당수는 우연한 질문이나 사소한 의구심에서 비롯되었습니다. 따라서 모든 질문은 그 자체로 가치를 지니며, 정답만큼이나 질문의 질이 연구의 수준을 결정짓는 중요한 척도가 된다는 점을 우리는 항상 유념하며 탐구에 임해야 합니다. 미래의 과학은 더욱 개방적이고 참여적인 형태로 진화할 것입니다. 정보 통신 기술의 발달로 전 세계 연구자들이 실시간으로 의견을 나누고 데이터를 공유하는 환경이 조성되었습니다. 이러한 변화 속에서 소통의 중요성은 더욱 강조될 것이며, 열린 마음으로 타인의 비판을 수용하는 자세가 혁신을 주도할 것입니다. 끊임없는 질문과 토론이 살아 숨 쉬는 과학 생태계야말로 우리가 꿈꾸는 지속 가능한 미래를 만드는 가장 확실한 열쇠가 될 것이라 확신합니다.

장원철, 정하웅, 차미영

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물리학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (3) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ③

현대 사회에서 데이터는 새로운 시대의 원유로 비유되곤 합니다. 우리가 일상에서 마주하는 수많은 정보 속에서 의미 있는 가치를 찾아내는 과정은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 통계학은 이러한 방대한 데이터의 바다에서 길을 찾아주는 나침반 역할을 하며, 복잡한 현상을 객관적인 숫자로 변환하여 현상의 본질을 꿰뚫어볼 수 있게 돕는 학문입니다. 단순히 숫자를 나열하는 것을 넘어, 그 속에 숨겨진 패턴과 상관관계를 분석함으로써 우리는 미래를 예측하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 근거를 마련하게 됩니다. 이는 현대인이 갖추어야 할 가장 기초적이면서도 강력한 지적 도구라고 할 수 있습니다. 최근 인공지능과 빅데이터 기술의 비약적인 발전은 통계학의 영역을 더욱 확장시키고 있습니다. 과거의 통계가 제한된 표본을 통해 전체를 추론하는 데 집중했다면, 현대의 데이터 과학은 실시간으로 생성되는 막대한 양의 데이터를 처리하고 학습하는 데 주력합니다. 이는 머신러닝과 딥러닝이라는 강력한 도구를 통해 구현되며, 의료, 금융, 제조 등 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 데이터 과학은 이제 단순한 기술적 도구를 넘어, 사회적 문제를 해결하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있으며, 우리 삶의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 하지만 데이터가 많아진다고 해서 반드시 정답에 가까워지는 것은 아닙니다. 데이터의 양보다 중요한 것은 그것을 어떻게 해석하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 잘못된 데이터 수집이나 편향된 분석은 오히려 왜곡된 결과를 초래하여 잘못된 판단을 유도할 수 있기 때문입니다. 따라서 데이터를 다루는 전문가들에게는 기술적인 숙련도뿐만 아니라, 데이터의 맥락을 이해하고 비판적으로 사고할 수 있는 인문학적 통찰력이 동시에 요구됩니다. 숫자의 이면에 숨겨진 진실을 파악하려는 노력이야말로 진정한 데이터 분석의 시작이며, 이는 데이터의 홍수 속에서 우리가 잃지 말아야 할 본질적인 태도입니다. 통계는 전문가들만의 전유물이 아니며 우리의 일상 곳곳에 깊숙이 스며들어 있습니다. 일기예보의 강수 확률부터 선거철의 지지율 조사, 그리고 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 알고리즘에 이르기까지 우리는 매 순간 통계적 사고의 결과물을 접하며 살아갑니다. 이러한 일상적인 통계 정보들을 올바르게 이해하는 능력, 즉 '통계 리터러시'는 현대 시민이 갖추어야 할 필수 역량 중 하나가 되었습니다. 정보를 맹목적으로 수용하기보다 그 근거가 되는 수치의 타당성을 따져보는 습관은 정보 과잉 시대에서 자신을 지키는 강력한 무기가 되며, 합리적인 사회를 만드는 밑거름이 됩니다. 과학적 방법론으로서의 통계학은 가설을 검증하고 이론을 정립하는 데 있어 객관적인 기준을 제시합니다. 실험 설계 단계부터 결과 분석에 이르기까지 통계적 원칙을 준수함으로써 연구의 신뢰성과 재현성을 확보할 수 있습니다. 특히 생명 과학이나 의학 분야에서는 임상 시험 결과를 분석하여 신약의 효능을 입증하는 등 인류의 건강과 직결되는 중요한 결정을 내리는 데 결정적인 역할을 수행합니다. 엄격한 통계적 검증 과정을 거친 지식만이 보편적인 진리로 인정받을 수 있으며, 이는 과학 기술의 진보를 지탱하는 견고한 토대가 되어 인류 문명의 발전을 이끌어가는 핵심적인 역할을 담당합니다. 앞으로의 데이터 환경은 더욱 복잡해지고 개인 정보 보호와 같은 윤리적 이슈가 더욱 중요해질 전망입니다. 데이터의 활용 가치를 극대화하면서도 개인의 권리를 침해하지 않는 균형 잡힌 접근이 필요합니다. 또한, 비정형 데이터의 증가와 초연결 사회의 도래는 기존의 통계적 모델만으로는 설명하기 어려운 새로운 도전 과제들을 던져주고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해 통계학은 수학, 컴퓨터 공학, 사회과학 등 다양한 학문 분야와의 융합을 통해 끊임없이 진화하고 있으며, 이는 더 정교하고 예측 가능한 미래 사회를 설계하는 데 있어 없어서는 안 될 중요한 자산이 될 것입니다. 결론적으로 통계와 데이터 과학은 불확실한 미래를 대비하는 가장 강력한 도구입니다. 우리는 데이터를 통해 과거를 돌아보고 현재를 진단하며 미래를 설계합니다. 숫자가 들려주는 이야기에 귀를 기울일 때, 우리는 비로소 복잡한 세상의 질서를 이해하고 더 나은 방향으로 나아갈 수 있는 용기를 얻게 됩니다. 데이터가 주도하는 시대에 통계적 사고방식을 갖추는 것은 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 세상을 바라보는 새로운 시각을 갖는 것과 같습니다. 끊임없이 변화하는 세상 속에서 변하지 않는 가치를 찾아내는 여정은 바로 데이터와 함께 시작되며, 이는 우리 모두가 함께 걸어가야 할 길입니다.

장원철, 정하웅, 차미영

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물리학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학

[강연] 지니에게 물어봐 _장원철 교수| 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (5) | 3강

우주는 끊임없이 무질서한 상태로 나아가려는 본질적인 경향을 가지고 있습니다. 이를 과학적으로는 열역학 제2법칙, 즉 엔트로피 증가의 법칙이라고 정의합니다. 뜨거운 커피가 식어 주변 온도와 같아지거나, 물속에 떨어진 잉크가 고르게 퍼져나가는 현상은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 자연스러운 변화의 과정입니다. 이러한 변화는 결코 스스로 되돌아가지 않는 비가역적인 특성을 지닙니다. 한 번 흩어진 에너지는 외부의 개입 없이는 다시 모이지 않으며, 엔트로피는 단순한 혼란의 정도를 넘어 우주의 시간적 방향성을 결정짓는 중요한 척도가 됩니다. 루트비히 볼츠만은 눈에 보이지 않는 미시적 입자들의 배열 상태를 통해 엔트로피를 통계적으로 새롭게 정의했습니다. 그는 거시적인 상태가 가질 수 있는 미시적 상태의 가짓수가 많을수록 엔트로피가 높다는 사실을 수학적인 공식으로 증명해 냈습니다. 이는 무질서함이 단순히 인간의 주관적인 느낌이 아니라, 확률적으로 가장 일어날 법한 상태임을 과학적으로 입증한 것입니다. 볼츠만의 통계역학은 고전 물리학의 한계를 뛰어넘어 현대 물리학이 물질의 근본 원리를 이해하는 데 결정적인 토대를 마련해 주었으며, 원자의 존재를 확신하게 만든 계기가 되었습니다. 제임스 클러크 맥스웰은 엔트로피 법칙의 절대성에 도전하는 흥미로운 사고실험을 제안했습니다. 아주 작은 존재인 '맥스웰의 도깨비'가 기체 분자들의 속도를 하나하나 관찰하여 빠른 것과 느린 것을 분리할 수 있다면, 외부에서 에너지를 가하지 않고도 계의 엔트로피를 낮출 수 있다는 가설이었습니다. 이 도깨비의 존재는 오랫동안 물리학자들에게 거대한 지적 숙제를 안겨주었습니다. 만약 이 가설이 현실에서 가능하다면 열역학 제2법칙은 우주의 절대적인 진리가 아닌, 단지 확률적인 현상에 불과하게 되어 물리학의 근간이 흔들릴 수 있기 때문입니다. 맥스웰의 도깨비가 가진 모순은 20세기에 들어서 정보 이론과 열역학의 결합을 통해 명쾌하게 해결되었습니다. 도깨비가 분자를 선별하기 위해서는 반드시 정보를 수집하고 기억해야 하며, 이 정보를 지우는 과정에서 필연적으로 열이 발생한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 즉, 정보를 처리하고 저장하는 과정 자체가 물리적인 비용을 수반하며, 전체 시스템의 엔트로피는 결과적으로 증가하게 됩니다. 이는 정보가 단순한 추상적 개념이 아니라 물리적인 실체와 긴밀하게 연결되어 있음을 시사하는 놀라운 발견이었으며, 현대 컴퓨터 공학의 기초 원리와도 맞닿아 있습니다. 생명체는 무질서로 향하는 우주의 거대한 흐름 속에서도 고도의 질서를 유지하고 만들어내는 경이로운 존재입니다. 우리는 외부로부터 끊임없이 에너지를 섭취하고 정교한 대사 과정을 거치며 스스로의 구조를 유지하고 복제합니다. 물리학자 슈뢰딩거는 생명이 '음의 엔트로피'를 섭취함으로써 생존한다고 표현하기도 했습니다. 비록 생명체 내부에서는 질서가 유지되는 것처럼 보이지만, 그 대가로 주변 환경의 엔트로피를 훨씬 더 크게 증가시킵니다. 결국 생명은 우주의 법칙을 거스르는 예외가 아니라, 그 법칙 안에서 에너지를 효율적으로 사용하여 꽃피운 정교한 결과물입니다. 엔트로피의 지속적인 증가는 왜 우리가 과거로 돌아갈 수 없는지, 즉 시간의 비가역성을 설명해 주는 유일한 물리적 근거가 됩니다. 우주의 초기 상태는 매우 낮은 엔트로피를 가지고 있었으며, 시간이 흐름에 따라 점차 높은 엔트로피 상태로 진화해 왔습니다. 이러한 변화의 흐름은 '시간의 화살'을 만들어내며, 우리가 과거와 미래를 명확히 구분 짓는 기준이 됩니다. 만약 엔트로피가 증가하지 않고 평형 상태에 머물러 있다면 세상은 어떠한 변화도 일어나지 않는 정적인 상태에 갇혔을 것입니다. 우리가 경험하는 모든 변화와 흐름은 무질서로 향하는 여정 그 자체입니다. 무질서 속에서 질서가 형성되는 원리를 이해하려는 노력은 현대 과학의 가장 본질적인 도전 중 하나입니다. 겉보기에 혼돈스러워 보이는 자연 현상 이면에는 정교한 물리 법칙이 숨어 있으며, 과학자들은 이를 통해 우주의 기원과 생명의 신비를 탐구해 왔습니다. 엔트로피 법칙은 우주의 종말을 예견하는 차가운 법칙처럼 느껴질 수 있지만, 동시에 복잡한 생명과 찬란한 문명이 탄생할 수 있었던 역동적인 배경이기도 합니다. 질서와 무질서가 끊임없이 상호작용하며 균형을 찾아가는 과정은 우주를 더욱 풍요롭고 아름답게 만드는 근원적인 원동력이라 할 수 있습니다.

장원철

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 구글신은 모든 것을 알고있다 _정하웅 교수 | 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (6) | 4강

복잡계란 무엇일까요? 완벽한 질서는 예측 가능하지만 단조롭고, 완전한 무질서는 확률로 설명되지만 혼란스럽습니다. 우리가 살아가는 세상은 이 두 극단의 중간 지점인 '복잡계'에 위치합니다. 바둑판처럼 정교하지도, 주사위처럼 무작위적이지도 않은 이 모호한 영역 덕분에 세상은 흥미롭고 탐구할 가치가 생깁니다. 물리학은 이제 단순한 입자의 운동을 넘어, 이 복잡한 질서 속에서 새로운 규칙을 찾아내려 합니다. 우리 주변의 모든 것은 네트워크로 연결되어 있습니다. 사람과 사람 사이의 사회적 관계부터 고속도로, 철도, 심지어 우리 몸속의 신경망과 혈관까지도 거대한 연결망의 일부입니다. 이러한 네트워크 관점은 생물학, 경제학, 인터넷 등 다양한 분야를 관통하는 핵심 원리가 됩니다. 세상이 어떻게 연결되어 있는지 이해하는 것은 복잡한 현대 사회의 흐름을 읽는 첫걸음이며, 이를 통해 우리는 보이지 않는 거대한 구조를 파악할 수 있습니다. 데이터 과학은 이제 '빅데이터'라는 용어를 넘어 우리 삶의 깊숙한 곳을 파고들고 있습니다. 엄청난 양과 속도, 그리고 다양성을 갖춘 데이터는 때로 신비로운 예지력을 보여주기도 합니다. 실제로 구글의 검색 데이터나 웹페이지 노출 빈도는 선거 결과와 놀라울 정도로 일치하는 모습을 보였습니다. 이는 수많은 대중의 관심과 행동이 데이터라는 형태로 축적되었을 때, 개별적인 현상을 넘어 전체적인 흐름을 정확히 예측할 수 있음을 시사합니다. 사람들이 검색창에 입력하는 단어에는 거짓이 없습니다. 설문조사에서는 자신을 꾸밀 수 있지만, 정말 궁금하거나 필요한 정보를 찾을 때는 본능적이고 솔직한 데이터가 생성됩니다. 구글은 이러한 검색 트렌드를 분석해 질병관리본부보다 2주나 빨리 독감 유행을 예측하기도 했습니다. 시간과 장소 정보가 결합된 실시간 데이터는 현대 사회의 변화를 가장 빠르게 포착하는 도구가 되었으며, 이는 공공 보건과 경제 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 하지만 데이터의 숫자만을 맹신하는 것은 위험할 수 있습니다. 2013년 구글 독감 트렌드가 실제 환자 수를 크게 빗나간 사례는 언론 보도와 같은 외부 요인이 데이터에 거품을 만들 수 있음을 보여주었습니다. 여기서 중요한 교훈은 '상관관계'와 '인과관계'를 혼동해서는 안 된다는 점입니다. 데이터가 보여주는 현상의 이면에 숨겨진 과학적 원리를 파악하지 못한 채 결과만을 수용한다면, 우리는 데이터가 만든 함정에 빠져 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 데이터 과학은 인문학의 영역까지 확장되어 '컬처로믹스'라는 새로운 학문을 탄생시켰습니다. 수백만 권의 책을 디지털화하여 특정 단어의 사용 빈도를 분석하면, 시대별 문화적 관심사와 역사적 사건의 흐름을 읽어낼 수 있습니다. 노예 제도에 대한 관심이나 여권 신장의 역사, 심지어 과학과 종교의 위상 변화까지도 숫자로 증명됩니다. 이는 과거의 기록을 현대의 분석 도구로 재해석함으로써 인류 문명을 바라보는 새로운 시각을 제공합니다. 미래의 학문은 데이터를 유기적으로 연결하는 네트워크 과학과 결합하여 더욱 진화할 것입니다. 영문법의 규칙을 데이터 통계로 재정립하고, 경제학의 가격 이론을 실시간 거래 데이터로 분석하는 시도는 이미 현실이 되었습니다. 단순히 데이터를 모으는 것에 그치지 않고, 이를 어떻게 유기적으로 연결하여 가치 있는 정보를 추출하느냐가 핵심입니다. 데이터와 네트워크가 만날 때, 우리는 비로소 복잡한 세상의 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다.

정하웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

물리학