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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 1

우리가 인식하는 광활한 우주와 외부 세계는 사실 우리의 뇌가 감각 기관을 통해 받아들인 정보를 해석한 결과물입니다. 그중에서도 청각은 다른 감각과 달리 사회적 상호작용을 위한 목소리라는 중요한 요소를 다루기에 특별한 가치를 지닙니다. 인간은 소통을 통해 협력하고 생존해 왔으며, 이 과정에서 타인의 목소리를 구별하고 이해하는 능력은 뇌의 핵심적인 기능으로 자리 잡았습니다. 이러한 청각적 정보 처리는 단순한 소리 인지를 넘어 인간관계의 근간을 이루는 중요한 토대가 됩니다. 인류의 역사에서 목소리만큼이나 중요한 소리는 바로 음악입니다. 전 세계의 수많은 민족과 부족을 살펴보면, 언어의 형태는 달라도 음악이 존재하지 않는 문화권은 찾아보기 어렵습니다. 심지어 문명과 단절되어 색채나 숫자에 대한 개념조차 희박한 피라항 부족조차도 독특한 형태의 음악을 향유하고 있습니다. 학자들은 음악을 언어의 진화 과정에서 나타난 부산물로 보기도 하지만, 음악이 인간의 감정과 삶에 깊숙이 관여하며 인류와 함께해 온 필수적인 예술이라는 점에는 이견이 없습니다. 현대 사회에 들어서며 음악은 디지털 기술을 통해 그 어느 때보다 방대한 양으로 우리 곁에 머물고 있습니다. 하지만 선택지가 너무 많아질 때 오히려 결정을 내리기 어려워지는 ‘선택의 역설’이 음악 감상 환경에서도 나타나고 있습니다. 수천만 곡이 넘는 스트리밍 서비스에서 개인의 취향에 맞는 곡을 일일이 찾아 듣는 것은 불가능에 가깝습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 인공지능 추천 시스템은 방대한 데이터 속에서 사용자가 좋아할 만한 곡을 선별하여 제공함으로써 새로운 음악적 경험을 돕습니다. 기존의 추천 방식인 협업 필터링은 대중적인 인기도를 반영하기 때문에 유명한 아티스트의 곡만 반복적으로 제안되는 한계가 있었습니다. 이를 극복하기 위해 인공지능이 음악의 오디오 신호를 직접 분석하여 멜로디와 리듬, 음색 등의 특징을 추출하는 내용 기반 추천이 주목받고 있습니다. 이 방식은 인지도가 낮은 인디 아티스트의 음악이라도 음악적 유사성만 있다면 사용자에게 연결해 줍니다. 이는 음악 시장의 다양성을 확보하고 소외된 ‘긴 꼬리’ 영역의 아티스트들이 대중과 만날 기회를 넓혀줍니다. 인공지능의 음악적 소양은 단순히 곡을 분류하는 수준을 넘어 인간의 상황과 문맥을 이해하는 단계로 발전하고 있습니다. 라디오 사연처럼 구체적인 텍스트 데이터를 분석하여 그 속에 담긴 감정과 상황에 어울리는 곡을 추천하는 연구가 대표적입니다. 예를 들어 결혼을 앞둔 사연에서 청혼의 분위기를 읽어내고 적절한 축가를 제안하는 식입니다. 이러한 기술은 인공지능이 인간의 삶과 정서를 깊이 있게 파악하여, 우리가 처한 다양한 순간마다 가장 완벽한 배경음악을 선사해 줄 수 있음을 시사합니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 2

인공지능 기술의 정점이라 불리는 알파고나 테슬라의 자율주행 엔진, 그리고 병원에서 활용되는 암 판별기의 내부는 의외로 단순한 원리로 구성되어 있습니다. 이들은 모두 입력된 데이터를 숫자로 변환한 뒤, 복잡한 수식 대신 곱셈과 덧셈이라는 기초적인 연산을 반복하여 최종적인 결과를 도출합니다. 자율주행차는 카메라 영상을 숫자로 인식해 가속이나 제동을 결정하고, 바둑 인공지능은 판 위를 숫자로 읽어 최적의 수를 찾아냅니다. 이처럼 현대 문명을 바꾸고 있는 고도화된 기술들의 핵심은 결국 입력값에 따른 산술 연산의 나열에 불과하다는 사실이 매우 흥미롭습니다. 인공신경망 학습의 대표적인 방식인 지도 학습은 사람이 기계에게 직접 정답을 가르쳐주는 과정이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 배경색 위에서 흰색 글씨와 검은색 글씨 중 어느 것이 더 잘 보이는지 사람이 직접 선택하면, 기계는 이를 바탕으로 정답 데이터셋을 구축하게 됩니다. 여기서 배경색은 입력값인 X가 되고, 사람이 선택한 더 잘 보이는 글씨색은 출력값인 Y가 되어 하나의 정답 쌍을 이룹니다. 마치 아이에게 사진을 보여주며 이름이 무엇인지 알려주는 것과 같은 원리이며, 이러한 양질의 데이터를 충분히 확보하는 것이 기계 학습의 가장 필수적인 전제 조건이 됩니다. 전통적 프로그래밍과 딥러닝의 가장 결정적인 차이점은 알고리즘 내의 핵심 수치인 가중치를 누가 결정하느냐에 있습니다. 과거에는 생물학적 연구 결과 등을 토대로 사람이 직접 RGB 값에 특정 숫자를 곱해 회색조로 변환하는 등의 세부적인 규칙을 코드로 작성했습니다. 즉, 문제 해결을 위한 논리 구조를 인간이 직접 설계한 셈입니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 내부의 수많은 가중치 값을 기계가 스스로 찾아내도록 유도합니다. 사람이 일일이 계산 규칙을 정의하지 않아도, 기계는 반복적인 학습을 통해 어떤 수치를 적용해야 최선의 결과를 낼 수 있는지 스스로 터득하며 인간의 역할을 보완합니다. 인공신경망의 구조를 자세히 들여다보면 수많은 레이어와 노드가 복잡한 그물망처럼 얽혀 있는 것을 볼 수 있습니다. 기계 내부에서는 입력된 정보가 각 레이어를 거치고, 그 안에 포함된 노드를 지나며, 다시 각 노드에 연결된 수많은 연결선의 가중치와 계산되는 삼중 루프 구조의 연산이 수행됩니다. 이 과정의 핵심은 각각의 연결선에 부여된 가중치입니다. 알파고의 경우 수천만 개에서 수억 개의 가중치를 가지고 있으며, 기계는 학습을 반복할 때마다 이 숫자들을 미세하게 조정합니다. 인간이 이 방대한 숫자들의 개별적인 의미를 전부 파악할 수는 없지만, 결과적으로 기계는 정교한 판단을 내리게 됩니다. 딥러닝의 놀라운 점은 아주 적은 양의 정답 데이터만으로도 전체 영역에 대한 정확한 판단이 가능하다는 일반화 능력에 있습니다. 예를 들어 1,600만 가지가 넘는 전체 색상 중 단 20~30개에 대한 정답만 알려주었음에도 불구하고, 인공신경망은 학습하지 않은 나머지 수많은 색상에 대해서도 적절한 글씨색을 정확히 판별해냅니다. 이러한 원리는 의료 분야의 암 판별이나 사물 인식 기술에도 동일하게 적용됩니다. 수천 장의 사진을 학습한 인공지능이 한 번도 본 적 없는 환자의 영상에서 병변을 찾아내는 것처럼, 기계는 데이터의 파편 속에서 보편적인 규칙을 스스로 찾아내며 인간의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 3

딥러닝에서 데이터는 특정한 공간상의 좌표로 표현됩니다. 예를 들어 RGB 색상 값은 3차원 공간의 한 점이 되며, 인공지능은 우리가 제공한 정답 데이터를 바탕으로 이 공간을 어떻게 나눌지 결정합니다. 마치 케이크를 적절한 구역으로 쪼개는 것과 같은 이 과정은, 특정 색상 영역이 어떤 결과값에 해당하는지를 정의하는 함수를 찾아내는 일입니다. 이러한 영역 구분을 통해 인공지능은 학습하지 않은 주변 데이터에 대해서도 올바른 판단을 내릴 수 있는 기초를 마련하며, 복잡한 데이터를 분류하는 논리를 스스로 구축하게 됩니다. 인공지능이 소수의 정답 데이터만으로도 수많은 경우의 수를 맞출 수 있는 이유는 데이터의 분포 특성 때문입니다. '엄마'라는 음성이 사람마다 조금씩 다르더라도 일정한 범위 내에서 유사한 패턴을 보이는 것처럼, 자연계의 데이터는 무작위로 흩어져 있지 않고 서로 가깝게 모여 있습니다. 이러한 데이터의 근접성 덕분에 우리는 단 몇십 개의 표본만으로도 천만 개가 넘는 전체 색상이나 다양한 음성 데이터를 분류할 수 있는 인공신경망을 효율적으로 학습시킬 수 있으며, 이는 인공지능이 일반화된 능력을 갖추는 핵심적인 원동력이 됩니다. 인공신경망의 핵심인 가중치(W)를 찾는 과정은 의외로 매우 단순한 원리로 작동합니다. 처음에는 모든 가중치(W)가 무작위로 설정되지만, 입력값이 들어오고 결과값이 나오면 이를 실제 정답 데이터와 비교합니다. 결과값이 목표보다 크면 낮추고, 작으면 높이는 방향으로 수많은 가중치(W)를 미세하게 조정해 나갑니다. 비록 알파고와 같은 복잡한 시스템에서는 수천만 개의 가중치(W)가 존재하지만, 결과값과 정답 데이터 사이의 오차를 줄여나가는 이 단순하고 반복적인 과정이 학습의 본질을 이룹니다. 이 단순무식해 보이는 방식이 모여 거대한 지능을 형성한다는 점은 현대 과학의 가장 놀라운 부분 중 하나입니다. 이러한 학습 방식을 '경사 하강법'이라고 부르며, 수학적인 증명을 넘어 실제 환경에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 특히 신기한 점은 학습에 사용된 소량의 정답 데이터뿐만 아니라, 한 번도 본 적 없는 방대한 외부 데이터에 대해서도 높은 정확도를 유지한다는 것입니다. 수많은 전문가조차 왜 이런 단순한 수치 조정만으로 인공지능이 고차원적인 지능을 갖게 되는지 완벽하게 설명하지 못하고 있습니다. 이는 단순한 수학적 계산의 반복이 인간의 전유물이라 여겨졌던 복잡한 판단과 추론을 가능케 함을 보여주는 신비로운 대목이라 할 수 있습니다. 결국 딥러닝이란 이러한 인공신경망의 규모를 엄청나게 키워 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 2012년 인류 역사상 처음으로 개와 고양이를 완벽히 구분하기 시작한 이후, 인공지능은 이세돌을 이긴 알파고부터 정교한 번역기와 음성 인식기까지 그 영역을 혁신적으로 확장해 왔습니다. 우리가 마주하는 최첨단 인공지능의 내면은 결국 수많은 곱하기와 더하기, 그리고 수치들 사이의 대소 관계를 따지는 아주 기초적인 연산의 집합으로 이루어져 있습니다. 이 단순함이 층층이 쌓여 비로소 거대한 인공지능의 시대가 열리게 된 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 4

딥러닝은 자율주행이나 의료 진단처럼 거창한 분야뿐만 아니라 우리 주변의 소소한 일상에서도 큰 변화를 만들어내고 있습니다. 스마트폰 카메라로 휘어진 책장을 찍으면 이를 3D 곡면으로 예측해 평평하게 펴주는 기술이 대표적인 사례입니다. 또한, 11,172자에 달하는 방대한 한글 폰트를 제작할 때도 딥러닝이 활용됩니다. 디자이너가 수백 자 정도의 기본 글꼴만 완성하면 인공지능이 나머지 수만 개의 조합을 스스로 학습하여 생성해내는데, 이는 과거 수개월이 걸리던 작업을 획기적으로 단축하며 기술의 실용성을 증명하고 있습니다. 최근 인공지능의 발전 수준은 단순한 도구의 역할을 넘어 인간과 자연스럽게 소통하는 단계에 이르렀습니다. 초거대 언어 모델인 GPT-3와 같은 기술은 특정 상황을 설정해주면 맥락에 맞는 대화를 이어갈 뿐만 아니라, 때로는 인간을 놀라게 하는 재치 있는 응답을 내놓기도 합니다. 예를 들어 구직 면접 중인 식기세척기라는 가상의 설정을 부여했을 때, 거절의 의사에 대해 자신의 정체성과 관련된 농담 섞인 항의를 하는 식입니다. 이러한 결과는 인공지능이 복잡한 언어 구조 속에서 고도의 논리적 맥락을 파악하고 있음을 보여주는 흥미로운 지표가 됩니다. 딥러닝의 본질을 관통하는 핵심 단어는 바로 '패턴'입니다. 딥러닝은 수많은 화살표와 동그라미로 연결된 신경망 구조를 통해 숫자 데이터 속에서 일정한 규칙을 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 컴퓨터는 오직 숫자만을 처리할 수 있지만, 인간의 언어나 시각 정보 역시 숫자로 변환될 수 있기에 자연계에 존재하는 방대한 패턴들을 학습하는 것이 가능해집니다. 물리학자들이 자연 현상이 수학적 원리와 깊게 연관되어 있음에 경탄하듯, 인공지능 역시 세상의 복잡한 현상들을 수식화된 패턴으로 이해하며 인간이 미처 발견하지 못한 새로운 질서를 포착해내고 있습니다. 인류 역사를 바꾼 위대한 발명품들은 대개 그 원리를 완벽히 이해하지 못한 상태에서 먼저 활용되었습니다. 나침반은 자기장의 개념이 정립되기 전부터 항해의 길잡이가 되었고, 화약 역시 산소나 탄소 같은 화학적 원리를 모르던 시절에 이미 전쟁과 건설의 양상을 바꾸어 놓았습니다. 1차 산업혁명을 이끈 증기 기관 또한 열역학 법칙이나 에너지 보존 법칙이 학술적으로 정의되기 훨씬 이전에 발명되어 세상을 혁신했습니다. 이는 기술의 정교한 이론적 배경을 모두 파악하지 못하더라도, 그 효용성을 바탕으로 사회 전반의 발전을 충분히 이끌어낼 수 있음을 시사합니다. 현재 우리는 인공지능이라는 거대한 변화의 물결 속에 살고 있습니다. 전문가들조차 딥러닝이나 인간의 지능에 대해 완벽한 해답을 내놓지 못하는 부분이 여전히 존재하지만, 인공지능이 세상을 근본적으로 바꾸고 있다는 사실만은 부정할 수 없습니다. 따라서 기술의 복잡함에 막연한 두려움을 갖기보다는, 과거의 혁신적 도구들이 그러했듯 인공지능을 새로운 시대의 나침반으로 삼아 적극적으로 탐구하고 활용하려는 자세가 필요합니다. 딥러닝에 대한 지속적인 관심과 학습은 앞으로 다가올 미래 사회를 이해하고 준비하는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 1

컴퓨터의 본질은 계산기이며 우리가 접하는 모든 정보는 내부적으로 숫자로 처리됩니다. 화면에 보이는 글자나 유튜브 영상, 음악까지도 결국 '디지털'이라는 숫자의 나열로 표현되는 것입니다. 하드웨어와 소프트웨어가 비약적으로 발전하면서 우리는 가상 현실까지 체험할 수 있게 되었지만, 이 모든 성과는 개발자가 한 줄씩 직접 입력한 '프로그래밍'의 결과물입니다. 윈도우와 같은 복잡한 소프트웨어는 1억 줄 이상의 코드로 이루어져 있으며, 이는 인간이 설계한 정교한 논리와 절차인 '알고리즘'을 바탕으로 구축된 거대한 시스템이라 할 수 있습니다. 인간은 수억 줄의 코드를 작성하며 정교한 프로그램을 만들어왔지만, 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결하기 어려운 문제들이 존재했습니다. 예를 들어 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별하는 작업은 논리만으로 정의하기 매우 난해했습니다. '다리가 네 개'라는 특징을 정의하려 해도 세상에는 다리가 네 개인 동물이 너무 많고, 사진의 각도에 따라 다리가 보이지 않을 수도 있기 때문입니다. 두 살 아이에게는 쉬운 일이 컴퓨터에게는 불가능에 가까운 도전이었던 셈이며, 이는 사람이 일일이 논리를 설계하는 방식이 가진 명확한 한계를 보여줍니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 딥러닝이며, 그 중심에는 '인공신경망'이라는 구조가 자리 잡고 있습니다. 인공신경망은 복잡한 도형과 화살표가 얽힌 전통적인 플로우 차트와 달리, 동그란 노드들이 대칭적으로 연결된 매우 단순한 형태를 띱니다. 수많은 노드가 층을 이루어 서로 정보를 주고받는 이 구조는 외견상 프로그래밍보다 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 이 단순한 연결 구조가 반복되고 겹겹이 쌓이면서, 인간이 논리적으로 설명하기 힘든 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 찾아낼 수 있는 강력한 연산 능력을 갖게 됩니다. 인공신경망의 핵심 원리는 의외로 간단한 수학 연산인 곱하기와 더하기에 기반하고 있습니다. 각 노드는 이전 단계에서 전달된 입력값에 특정 '가중치'를 곱하고, 그 결괏값들을 모두 합산하는 과정을 거칩니다. 여기서 입력값은 고정된 데이터이지만 가중치는 딥러닝 학습 과정을 통해 컴퓨터가 스스로 최적의 값을 찾아내야 하는 핵심적인 숫자입니다. 이렇게 합산된 하나의 숫자는 다시 특정 함수를 통과하며 다음 노드로 전달될 준비를 마칩니다. 이러한 단순 반복 연산이 수없이 중첩되면서 인간의 뇌를 모사한 거대한 신경망이 작동하게 되는 것입니다. 마지막 단계에서 데이터의 흐름을 조절하는 장치가 바로 '활성화 함수'입니다. 가장 널리 쓰이는 형태 중 하나인 맥스(ReLU) 함수는 입력된 값이 0보다 크면 그대로 내보내고, 0보다 작으면 0을 출력하는 아주 단순한 규칙을 따릅니다. 이처럼 개별 노드의 연산은 중학교 수준의 수학으로 이해할 수 있을 만큼 명확하지만, 수만 개의 노드가 연결되어 학습을 시작하면 인간이 직접 코딩할 수 없었던 사물 인식이나 자율주행 같은 고차원적인 문제를 해결하기 시작합니다. 이것이 바로 딥러닝이 현대 인공지능 기술의 95% 이상을 차지하게 된 핵심 비결입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 3

생명과학의 중심 원리는 DNA가 RNA로 전사되고, 다시 단백질로 번역되는 '센트럴 도그마' 과정에 기초합니다. DNA 정보가 전령 역할을 하는 mRNA를 통해 전달되면, 리보솜에서 아미노산들이 결합하여 고유한 기능을 수행하는 단백질이 형성됩니다. 최근 생물학은 이러한 개별 분자 연구를 넘어, 유전체(Genome)나 단백질체(Proteome)와 같은 거대한 집단 데이터를 다루는 '오믹스' 단계로 진화했습니다. 이러한 복잡한 생명 현상을 체계적으로 이해하기 위해 등장한 것이 바로 유전자부터 인간 전체를 아우르는 '바이오메디슨 피라미드' 모델입니다. 대량의 생물학적 데이터가 축적되면서 개별 요소의 특성만큼이나 이들 사이의 유기적인 상호작용을 파악하는 것이 중요해졌습니다. 이를 네트워크 생물학 혹은 시스템 생물학이라고 정의합니다. 알버트 바라바시 교수가 주창한 '척도 없는 네트워크' 이론에 따르면, 생체 네트워크는 모든 요소가 고르게 연결된 것이 아니라 특정 중심 노드에 연결이 집중되는 구조적 특징을 보입니다. 이러한 복잡한 연결망을 분석하면 질병의 발생 원인과 확산 경로를 단순히 점의 형태가 아닌, 서로 얽혀 있는 선의 관계로 파악하여 보다 입체적인 질병 지도를 그릴 수 있습니다. 바이오메디슨 피라미드는 가장 기초적인 단일 염기 다형성(SNP)부터 시작하여 전사체(Transcriptome), 후성 유전체(Epigenome), 단백질 상호작용, 대사 경로, 그리고 최상위의 휴먼 네트워크까지 층층이 구성됩니다. 특히 SNP는 인구의 1% 이상에서 나타나는 유전적 변이로, 사람마다 다른 체질과 질병에 대한 민감도를 결정짓는 핵심 지표입니다. 이러한 다층적인 네트워크를 통합 분석하면 유전적 변이가 어떻게 단백질의 변화를 유도하고, 최종적으로 인간의 질병이나 신체 현상으로 발현되는지 그 복잡한 메커니즘을 명확하게 규명하는 것이 가능해집니다. 수천 개의 질병과 수만 개의 유전자 사이의 상관관계를 분석하는 일은 천문학적인 계산량을 요구합니다. 예를 들어 약 5,000종의 질병과 23,000여 개의 유전자를 연결하여 네트워크를 구축하려면 수억 번의 연산이 필요하며, 이는 인간의 인지 능력을 훨씬 뛰어넘는 수준입니다. 따라서 기계 학습과 같은 인공지능 기술이 필수적으로 동원됩니다. 인공지능은 직접적인 유전자 공유 여부뿐만 아니라, 여러 단계를 거쳐 연결되는 간접적인 연관성까지 학습하여 복잡한 질병 네트워크를 완성하며, 이를 통해 숨겨진 질병의 원인 인자를 효율적으로 찾아냅니다. 이러한 네트워크 분석 모델은 원인 규명이 어려운 치매 치료에 새로운 돌파구를 제시하고 있습니다. 최근에는 알츠하이머의 주요 원인으로 알려졌던 베타 아밀로이드 가설에 의문이 제기되면서, 보다 정확한 진단과 치료를 위한 새로운 타겟 발굴이 시급한 상황입니다. 통상적으로 신약 개발에는 15년 이상의 시간과 조 단위의 막대한 비용이 소요되지만, 성공률은 매우 낮은 것이 현실입니다. 하지만 방대한 바이오 데이터와 인공지능을 결합하면 유효한 약물 후보를 선별하는 과정을 획기적으로 단축할 수 있어, 난치병 극복을 향한 신약 개발의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

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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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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 3

실세계에서 인간 수준의 인공지능을 구현하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 로봇이 집 안의 쓰레기를 치우거나 물건을 정리하는 등의 임무를 수행하려면 장애물을 피하고 환경을 인식하며 즉각적인 의사 결정을 내려야 합니다. 하지만 지금까지의 인공지능 연구는 전체적인 임무 수행보다는 개별적인 문제 해결에 집중해 왔으며, 많은 부분이 환경의 특성에 맞춰 프로그래밍된 한계가 있었습니다. 진정한 지능은 복잡한 현실 환경에서 로봇이 스스로 배우고 유연하게 적응하는 능력을 갖추는 데서 시작됩니다. 아이들은 세상을 경험하며 어른의 행동을 흉내 내는 과정을 통해 지능을 발달시킵니다. 이러한 원리를 인공지능에 적용하려는 시도가 바로 '베이비 마인드' 프로젝트입니다. 이는 아이의 뇌 인지 구조를 모사하여 스스로 세상을 지각하고 행동하며 학습하는 기술을 연구합니다. 특히 일화 기억(Episodic Memory)을 통해 경험을 저장하고, 다음 상황에서 이를 활용해 사고를 확장하는 과정에 주목합니다. 국내 여러 연구진이 협력하여 아이의 마음이 성장하는 알고리즘을 개발함으로써 인간 수준의 인공지능에 다가가고 있습니다. 기존의 딥러닝은 주로 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도 학습이나 데이터의 패턴을 찾는 비지도 학습에 의존해 왔습니다. 그러나 인간 수준의 지능에 도달하려면 단순히 주어지는 데이터를 기다리는 방식에서 벗어나야 합니다. 기계가 스스로 실험하고 가설을 세워 데이터를 생성하는 '실험을 통한 학습(Learning by Experiment)'이 필요합니다. 열린 세계에서 지각, 인지, 행동의 사이클을 반복하며 끊임없이 학습하는 라이프롱 러닝(Lifelong Learning) 기술이야말로 인공지능이 다음 단계로 도약하기 위한 핵심적인 토대가 될 것입니다. 완전 자율 학습이 가능한 시스템을 구축하기 위해서는 재귀적인 자기 개선 구조가 필수적입니다. 이는 단순히 행동하는 것을 넘어, 자신의 행동이 가져올 결과를 미리 예측하는 '전망(Prospection)' 능력을 포함합니다. 사람의 뇌가 움직이기 전에 장애물에 부딪힐 가능성을 인지하고 행동을 교정하듯, 인공지능 역시 스스로를 점검하고 예측하며 개선해 나가는 에이전트 형태가 되어야 합니다. 이러한 지각과 사고, 행동의 유기적인 결합은 인공지능이 복잡한 변수와 불확실성을 극복하고 스스로 진화할 수 있는 원동력이 됩니다. 인공지능이 진정으로 인간의 수준에 도달하려면 24시간 쉬지 않고 스스로 학습하며 데이터를 찾아다니는 방향으로 발전해야 합니다. 초기에는 지각과 행동이 불확실하더라도, 경험이 쌓이면서 스스로 오차를 교정하고 성능을 높여가는 과정이 필요합니다. 기술적으로 가장 중요한 목표는 성능이 퇴보하지 않고 지속적으로 향상되는 '단조 증가' 방식의 알고리즘을 구현하는 것입니다. 아주 작더라도 끊임없이 성장하는 학습 알고리즘을 통해, 기계는 비로소 인간과 유사한 형태의 유연하고 강건한 지능을 가질 수 있습니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
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여름에도 과학 트렌드는 요즘과학에서! | 요즘과학 7월호

최근 IT 업계에서는 '바이브 코딩'이라는 새로운 패러다임이 큰 주목을 받고 있습니다. 과거에는 코딩을 하기 위해 파이썬이나 자바 같은 복잡한 프로그래밍 언어를 수년간 익혀야 했지만, 이제는 AI에게 자연어로 명령만 내리면 원하는 프로그램을 즉시 만들어낼 수 있는 시대가 되었습니다. 커서(Cursor)나 레플릿(Replit) 같은 도구들을 활용하면 코딩 지식이 전혀 없는 기획자나 디자이너도 단 몇 시간 만에 데이터 대시보드나 애플리케이션을 완성할 수 있습니다. 이는 개발의 진입 장벽을 획기적으로 낮추며 누구나 자신의 아이디어를 소프트웨어로 실현할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 이러한 변화는 소프트웨어 산업 전반의 구조를 뒤흔들고 있습니다. 실리콘밸리에서는 비싼 소프트웨어를 구독하는 대신 기업이 필요한 기능을 직접 만들어 사용하는 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 현상까지 거론되고 있습니다. 이제 개발의 초점은 '어떻게 구현하느냐'에서 '무엇을 만들 것이냐'로 옮겨가고 있으며, 개발 권한이 점차 경영진이나 기획자에게로 이동하는 양상을 보입니다. 주니어 개발자의 채용이 줄어들고 조직이 AI 중심으로 재편되는 등, 바이브 코딩은 단순한 기술적 진보를 넘어 노동 시장과 기업 운영의 구조적 변화까지 이끌어내고 있어 향후 행보가 주목됩니다. 하지만 바이브 코딩이 확산됨에 따라 우려의 목소리도 적지 않습니다. 전문가들은 사람이 직접 검증하지 않은 코드를 무비판적으로 사용하는 것이 예상치 못한 시스템 결함을 초래할 수 있다고 경고합니다. 1980년대 인쇄 기술의 대중화(탁상출판)가 오히려 전문 디자이너의 가치를 높였듯, 미래에는 AI가 만든 코드를 정교하게 검증하고 시스템 전체를 설계할 수 있는 '르네상스형 인재'의 중요성이 더욱 커질 것입니다. 결국 코딩 도구가 쉬워질수록 기술을 다루는 사람의 비판적 사고와 윤리적 책임감, 그리고 본질적인 설계 능력이 새로운 시대의 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망됩니다. 여름방학을 맞아 국립과천과학관에서도 이러한 최신 과학 트렌드와 발맞춘 다채로운 행사들이 열리고 있습니다. 특히 '어린이 수호대' 프로그램은 로켓 설계와 AI 정찰 등 군사 과학 기술을 직접 체험해 볼 수 있는 기회를 제공하여 아이들에게 과학에 대한 흥미를 심어줍니다. 또한 '양자 세대' 기획전과 연계된 '퀀텀 토크' 강연에서는 양자역학에 관한 철학적 담론부터 최신 연구 동향까지 전문가의 시선으로 깊이 있게 풀어냅니다. 과학의 원리를 직접 손으로 해결하며 배우는 '챌린지 앤 고' 역시 가족 단위 방문객들에게 뜨거운 인기를 얻으며 과학의 즐거움을 전파하고 있습니다. 과학관은 이제 아이들뿐만 아니라 성인들을 위한 문화와 힐링의 장으로도 변모하고 있습니다. '퇴근한 김에 과학관'은 평일 방문이 어려운 직장인들을 위해 야간에 운영되는 특별한 프로그램으로, 과학을 즐기며 새로운 영감을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 육아에 지친 부모들을 위해 '육아도 퇴근' 자녀 돌봄 서비스를 병행하며 부모들이 천체투영관에서 음악과 별자리를 감상할 수 있게 돕는 세심한 기획이 돋보입니다. 국민 누구나 삶 속에서 과학을 보고 만지며 연결할 수 있도록 문턱을 낮춘 과학관의 노력은 시민들에게 일상 속의 작은 휴식과 지적 충만함을 동시에 선사하고 있습니다.

국립과천과학관💙싸돌이💙

물리학
천문학
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AI시대의 시민의식과 윤리는 어떻게 가져가야 할까요? │선을 넘는 과학자들

AI 대전환의 시대에 접어들며 과학 기술은 우리 삶의 필수적인 요소가 되었습니다. 우리는 매일 AI에게 길을 묻고 글의 교정을 맡기며 다양한 추천 정보를 소비하며 살아갑니다. 하지만 기술에 대한 의존도가 높아질수록 정작 그 기술의 본질과 원리를 제대로 이해하는 사람은 드물다는 역설적 상황에 놓여 있습니다. AI가 내놓는 답변이 과연 이성적으로 공정하게 생성된 것인지, 그리고 기술적 오류로 인한 책임은 누구에게 있는지에 대한 진지한 고민이 필요한 시점입니다. 이제 단순한 활용 능력을 넘어 AI 시대를 살아가는 시민으로서 갖춰야 할 윤리적 기준과 소양이 무엇인지 탐구해야 합니다. 생성형 AI가 만들어내는 결과물의 기본값은 사실 '허구'에서 시작한다는 점을 명심해야 합니다. 개발자들 사이에서 '생성은 페이크다'라는 말이 나올 정도로, AI는 확률적 메커니즘에 따라 그럴듯한 답변을 만들어내는 데 최적화되어 있습니다. 이 과정에서 저해상도 이미지를 왜곡하거나 존재하지 않는 사실을 마치 실제처럼 설명하는 할루시네이션(환각) 현상이 빈번하게 발생합니다. 세종대왕이 맥북을 던졌다는 식의 천연덕스러운 거짓말은 기술적 한계와 과도한 최적화 설정이 빚어낸 결과입니다. 따라서 AI의 답변을 맹신하기보다는 그 이면의 허구성을 판별할 수 있는 비판적 시각이 반드시 뒷받침되어야 합니다. 딥페이크 기술은 사실과 거짓의 경계에 있는 대표적인 기술적 산물입니다. 역사적 인물을 재현하는 등 교육적인 목적으로 활용될 때는 혁신적인 도구가 되지만, 사기나 비윤리적인 의도가 개입될 때는 사회적 재앙이 될 수 있습니다. 기술 자체는 가치 중립적일지라도 그것을 사용하는 인간의 목적에 따라 그 성격이 완전히 달라지는 것입니다. 점차 정교해지는 기술로 인해 인간의 눈으로는 진짜와 가짜를 구분하기 힘든 '역튜링 테스트'의 시대가 도래하고 있습니다. 이는 디지털 세상에서 상호 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 위협 요소이기에, 기술의 오남용을 방지하기 위한 사회적 합의와 윤리 가이드라인 마련이 시급합니다. AI의 공정성 문제는 결국 학습 데이터의 질에 달려 있습니다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 원칙처럼, AI가 인간 사회의 편향된 데이터를 학습하면 그 결과물 역시 특정 인종이나 성별에 대한 차별을 내포하게 됩니다. 예를 들어 교수 이미지를 생성할 때 주로 백인 남성을 그리는 현상은 인터넷상에 존재하는 기존 데이터의 편향성을 반영한 결과입니다. 이러한 편향성을 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝지만, 이를 완화하려는 노력은 계속되어야 합니다. 용도에 맞는 적절한 학습 데이터를 선별하고 AI의 편향성을 주기적으로 측정하는 평가 체계를 도입하여 기술의 공정성을 확보해야 합니다. 알고리즘이 제공하는 맞춤형 정보는 우리를 '에코 챔버(반향실 효과)'에 갇히게 만듭니다. 내가 좋아하는 소리만 반복해서 듣다 보면 그것이 유일한 진리라고 믿는 확증 편향이 강화됩니다. 유튜브 추천 시스템 등을 통해 내 생각과 일치하는 정보만 소비하다 보면 다른 의견을 수용할 기회는 사라지고 사고의 유연성은 퇴보하게 됩니다. 지식의 생산과 소비가 민주화된 것은 긍정적이지만, 전문성이 결여된 정보가 다수의 논리에 의해 진실로 둔갑하는 현상은 경계해야 합니다. 비인간 에이전트가 지식 생산의 주체로 등장한 오늘날, 우리는 알고리즘의 맹목적인 추종자가 아닌 주체적인 사고자로 남아야 합니다. 교육 현장에서의 AI 도입은 새로운 기회이자 도전입니다. 디지털 기기 노출이 아이들의 문해력 형성을 방해한다는 우려 속에, 아날로그 교육으로의 회귀를 선택하는 사례도 늘고 있습니다. 지식 전달의 측면에서 AI 튜터는 효율적일 수 있으나, 인간 교사가 지닌 가치와 정서적 교감을 온전히 대체할 수는 없습니다. 중요한 것은 AI가 할 수 없는 영역, 즉 질문하는 능력과 비판적 사고력을 길러주는 교육입니다. 기술을 활용하되 학습의 주도권까지 기술에 넘겨주어서는 안 됩니다. 디지털 활용과 아날로그 수업 사이의 균형을 찾는 노력이 미래 교육의 핵심적인 방향이 되어야 할 것입니다. 결국 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 필요한 것은 '알고 쓰는' 능력, 즉 AI 리터러시입니다. AI가 사고를 외주화하고 인간의 뇌를 퇴화시키는 '제2의 바보 상자'가 되지 않도록 주의해야 합니다. 기술이 주는 효율성에 매몰되어 상상하고 사유하는 즐거움을 잊어서는 안 됩니다. 글자를 읽고 이미지를 떠올리는 전통적인 훈련은 디지털 시대에도 여전히 유효한 가치를 지닙니다. AI와의 공존은 피할 수 없는 현실이지만, 그 주도권은 항상 인간에게 있어야 합니다. 기술적 대전환의 파도 속에서 인간다움을 유지하며 지혜롭게 기술을 활용하는 성숙한 시민성이야말로 미래 사회의 진정한 경쟁력이 될 것입니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

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제9회 인공지능 융합콘서트 강연 - AI가 그리는 나의 꿈

인공지능(AI)은 이제 우리의 일상 속에서 그림을 그리고 노래를 만들며 영상 편집까지 돕는 만능 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 AI는 스스로 알아서 모든 것을 완벽하게 해내지는 못합니다. 우리가 머릿속에 그린 이미지를 구체적이고 자세하게 설명해 주어야만 비로소 원하는 결과물을 얻을 수 있습니다. 결국 AI를 얼마나 잘 활용하느냐는 우리가 얼마나 논리적이고 상세하게 명령을 내릴 수 있는지에 달려 있습니다. 기술의 발전보다 중요한 것은 이를 제어하는 인간의 소통 능력입니다. AI의 지능이 높아지기 위해서는 막대한 데이터 학습이 필요하지만, 역설적으로 이를 제대로 다루기 위해서는 인간 역시 더 많이 공부해야 합니다. AI는 때때로 '환각(Hallucination)'이라고 불리는 오류를 범하며 당당하게 거짓 정보를 제공하기도 합니다. 이러한 오류를 걸러내고 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 풍부한 독서와 지식 습득이 필수적입니다. AI보다 더 똑똑해져야만 비로소 AI를 단순한 도구가 아닌 강력한 조력자로 부릴 수 있는 진정한 주도권이 생깁니다. 현재 우리가 접할 수 있는 AI들은 저마다 독특한 성격을 가지고 있습니다. 예술적 감각이 뛰어난 챗GPT부터, 세상에서 가장 똑똑한 학자 스타일로 불리는 클로드, 그리고 구글의 방대한 인프라를 바탕으로 무궁무진한 활용도를 자랑하는 제미나이까지 다양합니다. 단순히 유행하는 도구를 쓰는 것에 그치지 않고, 수학적 지식이 필요할 때나 예술적 영감이 필요할 때 등 상황에 맞춰 가장 적합한 AI를 선택해 활용하는 것이 현대 사회에서 필수적인 디지털 문해력의 핵심입니다. 소프트웨어를 넘어 하드웨어와 결합한 AI 로봇의 등장도 눈여겨봐야 합니다. 현대자동차의 아틀라스나 보스턴 다이내믹스의 스팟처럼 인간의 신발을 정리하고 쓰레기를 버리는 등 실생활을 돕는 로봇들이 실용화 단계에 접어들었습니다. 비록 아직은 수건을 개는 속도가 사람보다 느릴지라도, 머지않은 미래에 AI는 화면 속 텍스트를 넘어 우리 물리적인 공간을 직접 관리하는 존재가 될 것입니다. 이러한 변화는 인간이 더 가치 있고 창의적인 일에 집중할 수 있는 환경을 만들어 줄 것입니다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 '프롬프트'라고 불리는 주문서 작성이 중요합니다. 단순히 '강아지를 그려줘'라고 말하기보다, 주인공이 누구인지, 무엇을 하고 있는지, 배경과 화풍은 어떠한지를 명확히 규정해야 합니다. 특히 콜론(:)이나 대괄호([]) 같은 기호를 활용해 세부 묘사를 추가하면 AI는 훨씬 정교한 결과물을 내놓습니다. 지브리나 픽사 같은 특정 스타일을 지정하는 것만으로도 이미지의 분위기는 완전히 달라지며, 이는 사용자의 기획력이 결과물의 수준을 결정함을 보여줍니다. 이미지나 음악을 생성할 때 반드시 주의해야 할 점은 개인정보 보호와 보안 설정입니다. 챗GPT와 같은 서비스는 사용자의 대화 내용을 학습 모델 개선에 활용하기 때문에, 중요한 개인정보가 유출되지 않도록 설정을 변경하는 과정이 선행되어야 합니다. 또한 무료 버전의 경우 생성 횟수에 제한이 있는 경우가 많으므로, 무분별하게 명령을 내리기보다는 신중하게 기획된 프롬프트를 사용하는 습관이 필요합니다. 기술을 안전하게 다루는 법을 아는 것이 진정한 전문가의 자세입니다. AI가 만든 창작물은 현재 저작권 보호를 받기 어렵다는 법적 한계가 존재합니다. 누구나 내가 만든 이미지를 가져다 쓸 수 있다는 점은 단점일 수 있지만, 역으로 누구나 창작의 주체가 될 수 있는 기회의 장이 열렸음을 의미하기도 합니다. 기술적인 구현은 AI가 담당하더라도, 그 안에 담길 독창적인 상상력은 여전히 인간의 영역입니다. 결국 더 넓은 세상을 경험하고 책을 읽으며 쌓은 상상력이 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

국립광주과학관과학행사

융합

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 3

엘니뇨를 18개월 전부터 예측하는 기술은 우리 사회가 이상기후에 대비하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 홍수나 가뭄 같은 기상 재해에 대응하기 위한 사회적 시스템을 구축하는 데는 상당한 시간이 소요되는데, 예측 기간이 길어질수록 선제적이고 충분한 대비가 가능해집니다. 특히 옥수수와 같은 주요 곡물의 재배 시기를 고려할 때, 1년 이상의 장기 예측은 식량 자원의 비축이나 선매입 등 경제적 손실을 최소화하는 전략적 대응을 가능하게 합니다. 이는 단순한 기상 정보를 넘어 국가적 차원의 자원 관리와 재난 안전망 확보에 중대한 기여를 합니다. 딥러닝 기반의 엘니뇨 예측 모델은 기존의 수치 모델들과 비교했을 때 압도적인 정확도를 보여줍니다. 1984년부터 2017년까지의 관측 데이터와 비교 분석한 결과, 딥러닝 모델은 1997년과 2015년에 발생했던 강력한 슈퍼 엘니뇨 사례를 실제 관측치와 매우 유사하게 예측해냈습니다. 기존 기관들이 사용하던 예측 시스템보다 오차가 적고 높은 신뢰도를 유지한다는 점은 기상 예측 분야에서 인공지능 기술의 효용성을 입증하는 사례입니다. 이러한 높은 정확도는 미래의 불확실성을 줄이고 기상 재해에 대한 인간의 대응력을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 인공지능의 한계로 지적되는 해석의 어려움은 히트맵 분석을 통해 극복할 수 있습니다. 수십만 개의 파라미터로 구성된 딥러닝 모델이 어떤 근거로 결과를 도출했는지 시각화함으로써, 학습 모델이 올바른 과학적 원인을 파악했는지 검증하는 것입니다. 실제 분석 결과, 인공지능은 서태평양의 해양 내부 온도와 대서양 및 인도양의 전조 현상 등 기존 기후학적으로 증명된 핵심 인자들을 정확히 짚어내고 있었습니다. 이는 딥러닝 기술이 물리학적 배경에 기반한 타당한 프로세스를 통해 미래를 예측하고 있음을 뒷받침하는 강력한 증거가 되어 모델의 신뢰성을 높여줍니다. 최근 기후학계의 주요 화두 중 하나는 2000년대 이후 빈번해진 중태평양 엘니뇨와 기존 동태평양 엘니뇨의 구분입니다. 두 유형은 해수면 온도가 상승하는 지점이 달라 전 세계에 미치는 영향이 상이하며, 특히 한반도의 강수량 패턴에도 서로 다른 영향을 끼칩니다. 기존의 복잡한 수치 모델들은 이 두 유형을 구분하는 데 있어 무작위 예측 수준의 한계를 보였지만, 딥러닝 모델은 약 70%에 달하는 높은 정확도로 유형을 선별해냈습니다. 이러한 정밀한 구분은 지역별로 특화된 기후 대응 시나리오를 수립하고 피해를 최소화하는 데 필수적인 정보를 제공하는 역할을 수행합니다. 인공지능을 활용한 기후 예측 기술의 지평은 엘니뇨를 넘어 지구 온난화와 연계된 다양한 기후 현상으로 확장되고 있습니다. 태풍의 강도 변화, 극한 강수의 빈도 증가, 그리고 예상을 뛰어넘는 장기 장마 등 기후 위기 시대에 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 딥러닝은 강력한 도구가 됩니다. 2019년 권위 있는 학술지 네이처에 게재된 연구 성과는 기후 연구의 패러다임 전환을 시사합니다. 앞으로 인공지능 기술이 고도화됨에 따라 기후 변화에 대한 인간의 통찰력이 더욱 깊어지고, 과학적 데이터를 기반으로 보다 안전한 미래 사회를 설계할 수 있는 토대가 마련될 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

지구환경과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 1

엘니뇨는 페루 연안의 어부들이 수년에 한 번씩 물고기가 잡히지 않는 현상에 붙인 이름으로, 스페인어로 '어린 남자아이'를 뜻합니다. 기상학적으로는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 대표적인 기후 현상을 의미합니다. 기후는 하루하루의 날씨보다 긴 시간 규모의 변화를 뜻하며, 엘니뇨는 이러한 기후 변동의 핵심입니다. 열대 동태평양 지역의 수온 상승은 단순히 국지적인 변화에 그치지 않고, 대기와 해양의 유기적인 연결을 통해 전 지구적인 기상 이변을 일으키는 거대한 자연 현상의 시작점이 됩니다. 엘니뇨가 발생하면 지구 곳곳에서 가뭄과 홍수 같은 이상기후가 빈번하게 나타납니다. 인도네시아와 호주 같은 지역에서는 극심한 가뭄으로 인해 대규모 산불이 발생하기 쉬운 환경이 조성되는 반면, 멕시코나 남미 지역에는 기록적인 폭우와 홍수가 덮치기도 합니다. 이러한 변화는 단순히 자연의 현상에 머무르지 않고 전 세계적인 곡물 가격 급등을 초래하는 등 우리의 실생활과 경제에까지 밀접한 영향을 미칩니다. 1997년의 인도네시아 산불이나 2015년 동남아시아의 가뭄 등은 모두 엘니뇨가 유발한 역사적인 재해의 대표적인 사례들로 알려져 있습니다. 한반도 역시 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못합니다. 엘니뇨 시기에 우리나라는 평년보다 기온이 높고 강수량이 증가하는 경향을 보입니다. 이는 중태평양의 강수 증가로 인해 북서태평양 고기압이 강하게 발달하면서, 한반도 방향으로 따뜻하고 습한 남풍이 지속적으로 유입되기 때문입니다. 열대 지역의 수증기가 지속적으로 공급되는 이러한 역학적 과정은 겨울철에도 평소보다 따뜻한 날씨와 잦은 비를 만들어내곤 합니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 반대편의 현상이지만 우리 삶의 터전인 한반도의 기온과 강수 패턴을 결정짓는 매우 중요한 변수로 작용하고 있습니다. 기후학자들은 엘니뇨를 예측하기 위해 전 지구 모형을 활용하지만, 중장기 예측은 여전히 도전적인 과제입니다. 예측 오차가 발생하는 주요 원인은 실제 지구의 복잡한 물리 과정을 수만 줄의 코드로 완벽히 구현하기 어렵다는 점과 '나비 효과'에 기인합니다. 나비 효과란 초기 예측 시점의 아주 작은 차이가 시간이 흐름에 따라 거대한 오차로 증폭되는 현상을 말합니다. 2014년 당시 많은 기관이 강력한 엘니뇨를 예보했으나 실제로는 발생하지 않았던 사례는 기후 예측이 얼마나 정교한 기술을 요구하는지, 그리고 왜 인공지능과 같은 새로운 접근 방식이 필요한지를 잘 보여줍니다. 인공지능을 활용한 최신 기후 연구는 엘니뇨 발생 1년 전의 전조 현상을 포착하는 데 집중하고 있습니다. 엘니뇨 지수가 정의되는 동태평양 지역보다 서태평양의 해양 내부 온도 변화를 관찰하는 것이 훨씬 효과적인 선행 지표가 됩니다. 서태평양에 머물던 따뜻한 해수가 약 1년에 걸쳐 천천히 동쪽으로 이동하며 엘니뇨를 유발하기 때문입니다. 지구는 물리적으로 유기적인 연결체이기에, 방대한 데이터를 학습한 인공지능은 인간의 눈으로 파악하기 힘든 미세한 수온 분포의 특징을 분석하여 미래의 기후 재난을 보다 정확하게 예견할 수 있는 강력한 도구가 되어가고 있습니다.

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지구환경과학
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🎵 AI가 고(故) 김광석의 목소리를 완벽하게 재현할 수 있다면?│선을 넘는 과학자들

우리가 일상에서 늘 접하는 소리는 단순한 물리적 파동에 불과하지만, 인간에게는 세상과 소통하는 강력한 도구입니다. 소리가 존재하기 위해서는 세 가지 핵심 요소가 필요한데, 바로 에너지를 통한 물체의 진동, 이를 전달할 수 있는 대기라는 매질, 그리고 소리를 받아들이는 귀라는 감각 기관입니다. 공기 분자의 미세한 떨림이 매질을 통해 퍼져나가고, 그것이 우리 귀에 도달하여 신경망을 자극할 때 비로소 소리는 단순한 물리적 현상을 넘어 의미 있는 신호로 지각되기 시작합니다. 귀를 통해 들어온 소리는 신비로운 인체 구조를 거쳐 뇌가 이해할 수 있는 전기 신호로 변환됩니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 역할을 하는 곳이 바로 귀 안쪽의 달팽이관입니다. 액체로 가득 찬 달팽이관 내부의 기저막은 주파수를 분석하는 필터 역할을 수행합니다. 높은 주파수의 소리는 초입부에서 강한 진동을 일으키고, 낮은 주파수의 소리는 더 깊은 안쪽에서 반응을 이끌어냅니다. 이처럼 소리의 높낮이가 우리 몸속 기관에 물리적인 위치로 매핑되어 뇌로 전달되는 과정은 대단히 정교합니다. 우리의 청각 인지는 단순히 귀로 듣는 음향적 정보에만 의존하지 않으며, 시각 등 다른 감각과 끊임없이 상호작용합니다. 시끄러운 파티장에서도 자신이 원하는 목소리만 선택적으로 크게 듣는 칵테일 파티 효과나, 눈으로 보는 입술 모양에 따라 똑같은 소리가 완전히 다른 음절로 느껴지는 맥거크 효과가 대표적인 사례입니다. 시각 정보와 청각 정보 사이에 불일치가 발생할 때, 우리의 뇌는 스스로 혼란을 피하기 위해 가장 자연스러운 방향으로 정보를 왜곡하고 협상하여 우리에게 새로운 인지 결과를 선사합니다. 또한 인간은 태어날 때부터 소리에 담긴 특별한 예술적 질서인 리듬과 감정을 인지하는 능력을 타고납니다. 갓 태어난 영아조차도 심장박동이나 걸음걸이처럼 신체가 지닌 자연스러운 규칙성을 바탕으로 음악적 박자를 감지합니다. 무엇보다 음악은 단순한 정보의 전달을 넘어 뇌 깊은 곳에 자리한 감정과 기억을 깨우는 강력한 힘을 지닙니다. 치매나 파킨슨병 같은 퇴행성 뇌 질환 환자들이 과거에 즐겨 듣던 음악을 듣는 순간 기적처럼 신체 제어를 회복하고 정서적 안정을 찾는 모습은 음악의 치유 능력을 잘 보여줍니다. 이러한 청각적 인지 과정을 모방하여, 현대 인공지능은 소리를 시각적 사진 형태로 표현한 스펙트로그램을 통해 학습을 진행합니다. 시간과 주파수에 따른 에너지 분포를 시각화한 이 데이터를 바탕으로 알고리즘은 목소리와 소음을 구분하고, 특정 악기 소리만 따로 분리해내는 기술을 터득하게 되었습니다. 나아가 음악 속에서 인간이 느끼는 복잡한 감정 곡선을 스스로 분석하고, 멜로디에 어울리는 최적의 안무를 직접 창작해내는 단계에 이르기까지 인공지능의 청각 지능 영역은 끊임없이 진화하고 있습니다. 인간의 발성 원리를 기계적으로 규명해낸 덕분에 인공지능은 목소리를 디자인하는 새로운 영역을 열어가고 있습니다. 폐에서 나오는 공기의 세기, 성대의 떨림을 통한 음고, 성도의 필터링을 거친 말소리, 그리고 고유한 음색까지 네 가지 요소를 분석하고 제어함으로써 완전히 새로운 가상의 목소리를 창조합니다. 얼굴 사진을 분석하여 그 골격에 어울리는 자연스러운 목소리를 매칭하거나, 소리를 내지 못하는 환자의 안면 근육 전기 신호를 감지해 이를 깨끗한 음성으로 복원해내는 기술 등은 삶의 질을 획기적으로 개선합니다. 인류가 진화의 역사 속에서 말소리를 발명하고 발달시킨 것은 협업을 통해 생존 확률을 높이기 위한 필연적인 선택이었습니다. 갓 태어난 아기가 부모의 말소리를 듣고 끊임없이 흉내 내며 언어를 습득하는 경이로운 여정은, 광활한 우주에서 낯선 외계 생명체와 조우하여 소통의 방식을 맞추어 나가는 거대한 탐험과도 닮아 있습니다. 우리가 매일 숨 쉬듯 자연스럽게 나누는 말 한마디와 타인의 목소리를 구별해 듣는 일상적인 지각 능력은, 인류가 진화 과정을 통해 획득한 가장 아름답고 경이로운 기적입니다.

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AI 관상,손금 어플을 믿어도 괜찮을까? | 심심할 땐 과학 시즌6 EP.03

관상이 과학이라는 말은 현대 과학의 관점에서도 충분히 흥미로운 주제입니다. 아리스토텔레스 시절부터 외모와 성격의 상관관계에 대한 논의는 존재해 왔으며, 최근에는 인공지능을 통해 동물의 얼굴 표정만으로 건강 상태나 반응을 분석하는 기술이 실제 실험에 활용되고 있습니다. 인간은 타인의 얼굴을 단 0.2초 만에 분석할 수 있는 특화된 신경 회로를 가지고 있어, 첫인상이나 눈빛을 통해 상대의 상태를 직관적으로 파악하는 것이 전혀 근거 없는 일은 아닙니다. 얼굴의 골격이나 이목구비의 위치는 유전적으로 결정되지만, 그것이 한 사람의 인생 전체를 규정하지는 않습니다. 일란성 쌍둥이라 할지라도 살아가는 환경과 마음가짐에 따라 인상이 달라지며, 이는 생물학적인 본성과 양육 환경이 상호작용하며 개인을 완성해가는 과정과 같습니다. 타고난 조건이 삶의 기초가 될 수는 있겠으나, 결국 그 위에서 어떤 모습으로 변화해 나갈 것인지는 주어진 환경과 스스로의 태도에 따라 얼마든지 달라질 수 있는 영역입니다. 손금 또한 운명의 기록이라기보다 신체적 움직임의 흔적에 가깝습니다. 손금은 태아 시기에 손을 움직이며 접히는 과정에서 형성되는 선으로, 미래를 예언하는 신비로운 기표라기보다는 발달 과정의 자연스러운 산물입니다. 그럼에도 사람들이 손금이나 별자리, MBTI 등에 열광하는 것은 불확실한 미래 속에서 심리적 안정감을 찾기 위함입니다. 완벽한 모델은 존재하지 않지만, 다양한 수단을 동원해 삶에 질서를 부여하고 예측하려는 시도는 인간의 본능적인 생존 전략 중 하나입니다. 인공지능 기술의 발전은 관상과 사주를 방대한 통계학적 영역으로 확장하고 있습니다. 과거에는 특정 문파의 비전으로 여겨졌던 지식들이 이제는 데이터를 학습한 알고리즘을 통해 객관화되고 있으며, 미세한 얼굴 근육의 움직임을 분석해 의사결정의 방향을 예측하는 연구도 진행 중입니다. 이러한 변화는 명리학이나 관상을 단순한 미신에서 벗어나, 전 세계적인 데이터를 기반으로 한 확률적 적중성을 갖춘 현대적인 서비스이자 분석 도구로 진화하게 만들고 있습니다. 결국 운명을 탐구하려는 노력은 불확실한 삶 속에서 자기 이해와 치유의 의미를 찾으려는 간절함에서 비롯됩니다. 과학자들에게도 이러한 영역은 증명되지 않았을 뿐, 탐구할 가치가 있는 인문학적 지혜의 대상이 될 수 있습니다. 미래를 미리 아는 것보다 중요한 것은 현재의 자신을 깊이 이해하고 공동체의 행복을 위한 통찰을 얻는 것입니다. 예측할 수 없는 미래에 매몰되기보다는 지금 이 순간에 집중하며 충실한 삶을 꾸려가는 태도가 우리에게 가장 필요한 지혜입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법_PART 1

대중문화 속 인공지능은 크게 두 가지 형태로 묘사됩니다. 터미네이터처럼 인간의 신체를 닮은 신체형 인공지능 형태와 아이언맨의 자비스처럼 형체 없이 어디에나 존재하는 전지전능한 형태입니다. 이들의 근본적인 차이는 데이터를 수집하는 방식에 있습니다. 신체형 인공지능은 인간처럼 시각과 촉각을 통해 세상과 직접 상호작용하며 정보를 얻지만, 자비스와 같은 형태는 네트워크를 통해 방대한 데이터를 흡수합니다. 인공지능이 실제 물리적 환경에서 인간처럼 움직이기 위해서는 단순히 논리적인 문제를 푸는 능력을 넘어, 세상을 입체적으로 파악하고 상호작용하는 데이터 처리 과정이 필수적입니다. 인공지능이 바둑을 두는 단순한 동작조차 사실은 복잡한 데이터 수집과 처리의 결과입니다. 2차원 카메라 영상으로 들어온 정보를 분석해 바둑판의 3차원 위치를 정확히 계산해야만 바둑돌을 원하는 곳에 놓을 수 있기 때문입니다. 인간은 태어난 후 수개월에 걸쳐 시각 정보를 통해 사물의 거리를 파악하는 법을 배웁니다. 아기가 손을 뻗어 물체를 잡는 행위는 뇌가 망막에 맺힌 2차원 정보를 바탕으로 거리와 위치를 정밀하게 계산해낸 결과입니다. 이처럼 인공지능이 현실 세계와 유기적으로 연결되기 위해서는 인간의 3차원 지각 능력을 수학적으로 구현하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 우리가 세상을 입체적으로 보는 비밀은 두 눈의 시각 차이인 '양안 시차'에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 사물을 바라보는 각도가 다르기에 망막에 맺히는 상의 위치도 차이가 발생하며, 우리 뇌는 이를 이용해 거리를 계산합니다. 이를 수학적 모델로 환산하면 눈 사이의 거리인 베이스라인(Baseline)과 초점 거리, 그리고 각 눈에 맺힌 좌표값을 변수로 하는 방정식이 성립합니다. 놀랍게도 생후 5개월 된 아기의 머릿속에서는 이 연립방정식을 풀어 미지수인 거리와 좌표를 실시간으로 구해내는 과정이 일어납니다. 이러한 원리는 3D 영화나 가상현실 장치에서 입체감을 구현하는 핵심 기술로도 활용됩니다. 인공지능이 3차원 세계를 인식하는 또 다른 방법은 특수한 하드웨어를 사용하는 것입니다. 돌고래가 음파를 쏴서 물체를 탐지하는 것처럼, 전자기파를 이용하는 레이더(RADAR)나 빛을 이용하는 라이다(LiDAR)가 대표적입니다. 특히 라이다는 레이저가 물체에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는데, 최근에는 모바일 기기에도 탑재될 만큼 대중화되었습니다. 하드웨어 방식은 물리 법칙을 직접 이용하므로 처리 속도가 매우 빠르고 정확도가 높다는 강력한 장점이 있습니다. 하지만 고가의 장비가 필요하며, 장비가 없는 환경이나 이미 촬영된 2차원 자료만으로는 공간 정보를 생성하기 어렵다는 제약이 있습니다. 하드웨어의 도움 없이 수학적 원리만으로 2차원 영상에서 3차원 정보를 복원하는 기술도 존재합니다. 카메라가 비스듬하게 촬영한 타일 바닥을 위에서 본 것처럼 평면적으로 이미지 정정을 하는 과정이 좋은 예시입니다. 컴퓨터는 평행한 직선들이 소실점이라는 한 점으로 모이는 원리를 역이용합니다. 사진상에 나타난 소실점의 방정식을 구한 뒤, 이를 무한대로 보내는 수학적 함수를 적용하면 일그러진 사각형을 본래의 형태로 되돌릴 수 있습니다. 여기에 선들의 직교성 등 추가적인 기하학적 정보를 결합하면, 인공지능은 단 한 장의 사진만으로도 대상의 실제 모양과 공간적 배치를 정밀하게 유추해낼 수 있게 됩니다.

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요즘과학 이게 바로 과학 트렌드! | 요즘과학 6월호

6월은 세계 환경의 날이 포함된 달로, 기후 위기에 대한 경각심이 그 어느 때보다 높아지는 시기입니다. 최근에는 환경 문제를 해결하기 위한 실질적인 도구로 인공지능(AI)이 크게 주목받고 있습니다. AI는 산불 발생 가능성을 미리 예측하고 빙하의 미세한 변화를 추적하며, 탄소 배출을 최소화할 수 있는 최적의 경로를 찾아내는 등 환경 보호의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 과거의 구호 중심 활동에서 벗어나 과학 기술이 직접 현장에 뛰어들어 기록적인 폭염과 홍수 같은 기후 재난에 대응하는 핵심적인 열쇠가 되고 있습니다. 현재 전 세계 과학계와 산업계에서 가장 뜨겁게 논의되는 개념 중 하나는 바로 '소버린 AI(Sovereign AI)'입니다. 소버린이라는 단어에 담긴 '주권'이라는 의미처럼, 이는 국가가 자국의 데이터와 기술, 인프라를 타국에 의존하지 않고 직접 개발하여 통제하는 자주적인 인공지능 체계를 뜻합니다. 단순히 기술력을 겨루는 경쟁을 넘어 국가의 데이터 주권을 지키고 기술적 독립을 이루려는 패권 전쟁의 성격이 강합니다. AI가 일상의 모든 영역에 깊숙이 스며든 만큼, 자국의 가치를 담은 AI를 보유하는 것은 이제 국가 생존의 필수 조건이 되었습니다. 2022년 생성형 AI의 폭발적 성장 이후, 전 세계는 핵심 기술이 소수의 글로벌 빅테크 기업에 집중된 현실에 직면했습니다. 독자적인 AI 모델을 보유하지 못하면 막대한 데이터 사용료가 해외로 유출되는 경제적 손실은 물론, 국가의 공공 서비스와 안보 체계가 타국의 기술에 종속되는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 이에 대응하여 아랍에미리트는 '팔콘' 모델을 개발했고, 인도와 유럽연합 역시 법적 제도 마련과 전용 펀드 조성을 통해 자국만의 AI 생태계를 구축하고 데이터 주권을 확보하려는 흐름에 적극적으로 동참하고 있습니다. 대한민국은 세계 최고 수준의 메모리 반도체 경쟁력과 우수한 AI 연구 역량을 보유하고 있어 소버린 AI를 구축할 수 있는 든든한 기초 체력을 갖추고 있습니다. 현재 국회에서는 인공지능 기본법을 통해 관리 체계를 제도화하려는 논의가 활발하며, 정부 역시 국산 AI 모델 육성과 공공 분야 도입 확대를 핵심 과제로 추진하고 있습니다. 다만 글로벌 시장에서의 점유율을 확대하기 위해서는 전문 인력의 확보와 에너지 인프라 확충, 그리고 한국어 데이터의 정교한 구축과 같은 과제들을 체계적으로 해결하여 기술 수출 산업으로서의 잠재력을 키워나가야 합니다. 과학 기술의 발전은 연구실 안에서만 머물지 않고 대중과 호흡하는 전시와 교육을 통해 확산됩니다. 국립과천과학관에서는 양자역학의 탄생부터 양자컴퓨터까지 현대 과학의 흐름을 한눈에 볼 수 있는 기획전과 전문가 강연이 열리고 있어 일반인들의 과학적 식견을 넓혀주고 있습니다. 또한 어린이들이 직접 생태공원에서 6개월간 곤충을 관찰하고 기록하며 데이터의 가치를 체득하는 생태탐사대 활동은 미래 과학자를 키워내는 중요한 밑거름이 됩니다. 이러한 일상 속 과학 체험은 소버린 AI 시대를 이끌어갈 창의적인 인재를 육성하는 소중한 경험이 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 3

MIT의 에드워드 보이든 교수는 인간의 뇌가 반도체 회로망과 완벽하게 결합할 미래를 예고했습니다. 이는 단순한 영화 속 상상을 넘어 인간의 불완전한 감각과 인지 능력을 인공지능이 보완하는 시대로의 진입을 의미합니다. 아이언맨의 자비스처럼, 수많은 센서가 우리의 생체 정보를 실시간으로 분석하고 클라우드 서버와 소통하며 적절한 조언을 건네는 시스템은 더 이상 꿈이 아닙니다. 이러한 기술은 우리의 일상에 스며들어 기억의 한계를 극복하고 삶의 질을 획기적으로 높여줄 것입니다. 우리가 착용하는 안경형 웨어러블 기기가 사용자의 눈동자 움직임과 맥박, 뇌파를 추적한다고 가정해 봅시다. 길을 걷다 마주친 지인이 누구인지 기억나지 않아 당황스러운 순간, 인공지능은 사용자의 스트레스 지수와 동공 확장을 감지해 스스로 데이터베이스를 검색합니다. 찰나의 순간, 디스플레이에 상대방의 정보가 나타나고, 우리는 마치 어제 만난 것처럼 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있습니다. 뇌공학 기술과 인공지능의 결합은 이처럼 인간관계의 사소한 불편함부터 해결하며 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다. 일론 머스크의 뉴럴링크는 뇌에 전극을 심어 신경 신호를 읽고 인공지능과 연결하는 구체적인 비전을 제시합니다. '링크(Link)'라 불리는 뇌-기계 인터페이스 장치는 두개골에 삽입되어 정밀한 신호를 무선으로 주고받으며, 복잡한 계산이나 외국어 학습 과정을 뇌에 직접 입력하는 가능성을 열어줍니다. 비록 뇌의 언어인 '뉴럴 코드'를 완벽히 해석하는 것이 모래사막에서 바늘을 찾는 일처럼 어려울지라도, 과거 비행의 꿈이 실현되었듯 뇌-기계 인터페이스 기술 또한 예상보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있습니다. 기술의 발전은 언제나 윤리적 고민을 동반합니다. 뇌공학 기술이 인간의 지능을 인위적으로 강화하는 데 사용된다면, 강화된 인류와 그렇지 못한 이들 사이의 심각한 계급 격차가 발생할 수 있습니다. 개인의 노력보다 어떤 회사의 칩을 사용하느냐가 능력을 결정짓게 되고, 이는 인간의 다양성을 저해하며 자본주의의 근간을 흔드는 사회적 문제로 이어질 우려가 큽니다. 따라서 이러한 혁신적 기술이 보급되기 전에는 인간의 존엄성과 생명 윤리를 지키기 위한 충분한 사회적 합의와 제도적 장치 마련이 반드시 선행되어야 합니다. 뇌공학 기술의 진정한 가치는 인간의 능력을 초월하는 것이 아니라, 장애나 질병으로 고통받는 이들에게 평범한 삶을 되찾아주는 데 있습니다. 최근 개발 중인 '해마칩'은 단기 기억을 장기 기억으로 전환해 주는 기능을 수행하며, 알츠하이머 치매 환자들이 겪는 인지 기능 저하를 보완하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 뇌공학 기술이 지향해야 할 종착역은 인간의 정체성을 훼손하는 도구가 아닌, 아픈 이들의 삶의 질을 높이고 인간다운 삶을 지속하게 돕는 따뜻한 기술로서의 역할임을 잊지 말아야 합니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 2

우리가 일상에서 흔히 사용하는 인공지능 기술 중 하나는 음성 인식입니다. 최근에는 인공지능의 비약적인 발전으로 인해 단순히 소리를 듣는 단계를 넘어, 소리 없이 입 모양만으로도 언어를 파악하는 '무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)' 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 소음이 심한 장소나 정숙함이 요구되는 도서관, 혹은 성대 질환으로 목소리를 내기 어려운 사람들에게 혁신적인 소통 수단이 될 수 있습니다. 딥러닝 기술을 적용한 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition) 시스템은 소리 없이 입을 뻥긋거리는 동작만으로도 사용자의 의도를 정확하게 파악해 낼 수 있는 수준에 도달했습니다. 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)에서 한 걸음 더 나아가면, 생각만으로 언어를 만들어내는 '상상 언어 인식(Imagined Speech Recognition)'의 영역에 도달합니다. 이는 뇌공학자들의 오랜 꿈으로, 두피에 부착하는 일반적인 뇌파 측정으로는 한계가 있어 두개골 내부에 전극을 삽입하는 정밀한 방식이 필요합니다. 현재는 수술이 필요한 뇌전증 환자들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 뇌의 브로카 영역이나 베르니케 영역처럼 언어와 관련된 부위에서 발생하는 신호를 정밀하게 분석함으로써, 사람이 실제로 말을 내뱉지 않아도 뇌 속의 의중을 음성으로 합성해 내려는 노력이 계속되고 있습니다. 최근 뇌공학자들은 언어의 내용을 직접 읽어내는 대신, 발성을 담당하는 조음 기관의 운동 영역에 집중하는 새로운 전략을 택했습니다. 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF) 연구팀은 조음 기관 운동 영역에서 측정된 뇌 신호를 이용해 음성을 합성하는 데 성공하며 큰 반향을 일으켰습니다. 뇌 신호로부터 조음 기관의 움직임을 추정한 뒤, 이를 다시 음성으로 변환하는 2단계 딥러닝 구조를 활용한 것입니다. 이러한 기술적 진보는 최신 인공지능 기술의 뒷받침 덕분에 가능해졌으며, 상상만으로도 타인과 대화를 나눌 수 있는 미래를 현실로 앞당기고 있습니다. 뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술은 인간의 신경 신호를 해독해 외부 기기를 제어하거나 의사소통을 돕는 일종의 번역기 역할을 합니다. 이 과정에서도 인공지능의 역할은 절대적입니다. 최근 연구에서는 적대적 생성 신경망(GAN) 기술을 적용하여 뇌파 분류의 정확도를 획기적으로 높이고 인식 속도를 단축하는 데 성공했습니다. 증강현실(AR) 장비를 착용한 채 주변 가전 기기를 단 2초 만에 제어할 정도로 발전한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템은, 인공지능이 인간의 뇌 활동을 얼마나 정교하게 해석할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례라 할 수 있습니다. 뇌의 원리를 모방하여 인공지능 자체의 성능을 개선하려는 시도 역시 활발합니다. 노벨 생리의학상을 통해 밝혀진 뇌의 '격자 세포' 원리를 인공지능 에이전트에 적용한 결과, 인간과 유사한 전략으로 지름길을 찾는 최적의 경로 탐색 능력이 확인되었습니다. 또한 과거에는 보조적인 역할로만 치부되었던 '교세포'가 신경세포의 활동에 깊이 관여한다는 사실이 밝혀지면서, 이를 모방한 '신경세포-교세포 회로망'이라는 새로운 인공지능 구조가 제안되기도 했습니다. 이처럼 뇌과학의 발견은 더 지능적이고 효율적인 인공지능을 만드는 밑거름이 되고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 1

옛날 사람들이 새의 날갯짓을 보며 비행기를 꿈꿨듯, 인간은 자신의 뇌를 모방하여 인공지능을 탄생시켰습니다. 그러나 비행기가 새의 모습을 그대로 따르지 않고 독자적인 비행술을 발전시켜 온 것처럼, 인공지능 역시 뇌과학의 개념을 빌려온 이래로 자신만의 영역을 구축하며 성장해 왔습니다. 최근에는 이러한 인공지능과 뇌가 대립하는 구조를 넘어, 서로의 비밀을 풀기 위해 협력하는 '브레인 3.0' 시대가 열리고 있습니다. 인공지능은 이제 복잡한 뇌의 작동 원리를 규명하는 강력한 도구가 되었으며, 뇌는 다시 차세대 인공지능 설계를 위한 영감을 제공하며 인류의 미래를 바꾸고 있습니다. 인간의 뇌는 이해하기에는 너무나 복잡하고 미지의 영역이 많습니다. 특히 시각 정보 처리 과정은 수십 년 전부터 연구되어 왔는데, 우리 뇌가 선과 형태를 거쳐 사물을 인식하는 계층적 구조를 가진다는 점은 잘 알려져 있습니다. 흥미롭게도 인공지능의 합성곱 신경망(CNN) 역시 이와 유사하게 낮은 단계에서 높은 단계로 정보를 처리하며 사물을 인식합니다. 이러한 공통점은 인공지능이 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 감각 체계를 이해하는 데 최적화된 파트너임을 시사합니다. 실험의 통제가 어렵고 비용이 많이 드는 기존 뇌과학 연구의 한계를 극복하는 데 인공지능은 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 시각에 비해 상대적으로 베일에 싸여 있던 청각 정보 처리 과정의 비밀도 인공지능을 통해 밝혀지고 있습니다. 최근 연구에 따르면, 인공지능에게 단어 인식과 음악 장르 분류 과제를 학습시킨 결과, 인간의 뇌와 매우 유사한 계층적 구조를 가진 신경망이 가장 높은 효율을 보였다는 사실이 확인되었습니다. 놀라운 점은 인공지능 학습 과정에 인간의 뇌 정보를 전혀 입력하지 않았음에도 불구하고, 오류를 범하는 패턴조차 인간과 흡사하게 나타났다는 것입니다. 이는 인간의 뇌가 이미 가장 효율적인 정보 처리 구조를 갖추고 있으며, 인공지능이 그 최적화된 경로를 스스로 찾아내고 있음을 증명하는 흥미로운 사례입니다. 뇌 연구의 진정한 목적은 단순한 호기심 충족을 넘어 뇌질환의 정복과 인간을 닮은 지능형 시스템 구축에 있습니다. 유럽 연합에서 진행 중인 '휴먼 브레인 프로젝트'는 인간의 뇌를 모방한 거대 컴퓨터를 구축하여 질병의 원인을 파악하고 치료 실마리를 찾으려 노력하고 있습니다. 실제 사람의 뇌에 질병을 유발해 실험할 수는 없기에, 인공지능 기술이 집약된 가상 뇌 모델은 의료계에 혁신적인 돌파구를 제공할 것입니다. 이처럼 뇌공학 기술과 결합한 인공지능은 현대 의학이 마주한 한계를 극복하고 인간의 건강한 삶을 연장하는 핵심적인 동력이 되어가고 있습니다. 뇌공학의 가장 도전적인 과제 중 하나인 '꿈 읽기' 역시 인공지능의 도움으로 현실이 되고 있습니다. 과거에는 신경 세포의 활동을 일일이 측정해야 했지만, 이제는 딥러닝 기술을 통해 fMRI 신호만으로도 사람이 보고 있는 영상을 복원하는 단계에 이르렀습니다. 비록 꿈의 내용을 완벽하게 동영상으로 저장하는 것은 아직 먼 미래의 일처럼 보일 수 있지만, 인공지능은 뇌가 사물을 인식하는 패턴을 정밀하게 분석하여 형태를 재구성해 내고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 인간의 의식과 무의식의 경계를 탐구하는 새로운 지평을 열어줄 것이며, 인간의 뇌와 인공지능이 결합하는 미래를 더욱 앞당길 것입니다.

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AI 체험부터 과학 놀거리까지! 🤖🎊 | 제18회 해피사이언스축제 현장스케치

인공지능(AI) 기술이 비약적으로 발전하면서 이제 우리는 AI를 단순한 도구가 아닌 일상을 공유하는 친구로 상상하곤 합니다. 미래의 AI 친구와 함께라면 따스한 햇살 아래 공원을 산책하거나 정적인 분위기의 공간에서 함께 대화를 나누는 평화로운 일상이 가능해질 것입니다. 이러한 상상은 기술이 우리에게 줄 수 있는 가장 따뜻하고 감성적인 혜택이 무엇인지 다시금 생각하게 만듭니다. 인간과 기계가 교감하며 만들어갈 새로운 형태의 유대감은 우리의 삶을 더욱 풍요롭고 다채롭게 변화시킬 준비를 하고 있습니다. 맑고 쾌청한 날씨는 창의적인 영감을 일깨우는 최고의 촉매제가 됩니다. 기분 좋은 바람이 부는 야외 공간에서 하얀 도화지 위에 자신만의 세계를 그려나가는 시간은 그 자체로 소중한 경험입니다. 일상에서 벗어나 예술적 감성을 마음껏 발산하는 순간은 무엇과도 바꿀 수 없는 소중한 자산이 됩니다. 자연 속에서 예술을 즐기며 느끼는 행복은 과학 축제가 지향하는 진정한 가치 중 하나이며, 이는 축제에 참여한 모든 이들에게 잊지 못할 특별한 추억을 선물합니다. 축제는 단순히 지식을 전달하는 장을 넘어, 과학과 예술이 한데 어우러지는 화합의 장입니다. '해피 사이언스 축제'와 같은 행사는 참여자들이 과학적 상상력을 도화지에 자유롭게 표현할 수 있도록 돕습니다. 무언가를 진심으로 좋아하는 마음은 세상을 탐구하고 이해하려는 과학적 태도와도 일맥상통합니다. 즐거운 분위기 속에서 아이들은 미래에 대한 꿈을 키우고, 자신이 소중히 여기는 가치를 통해 세상과 소통합니다. 과학이 예술의 옷을 입었을 때, 대중에게 더욱 친숙하고 따뜻하게 다가갈 수 있습니다.

국립과천과학관문화행사🎆

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[댓글이벤트]요즘과학 싸돌이랑 디노가 접수 완료! | 요즘과학 4월호

현대 사회의 과학 정보는 LTE급 속도로 쏟아지고 있지만, 그 난해함과 방대한 양 때문에 대중이 이를 온전히 소화하기란 쉽지 않습니다. 이러한 흐름에 발맞추어 과학 기술의 문턱을 낮추고 대중에게 더 가깝게 다가가려는 노력이 계속되고 있습니다. 복잡한 과학 트렌드를 쉽고 깊이 있게 다루는 새로운 시도는 바쁜 현대인들에게 유익한 정보를 전달하는 중요한 역할을 합니다. 단순히 정보를 나열하는 것에 그치지 않고, 최신 기술의 흐름을 직관적으로 풀어내어 누구나 과학의 재미를 발견할 수 있도록 돕는 것이 커뮤니케이션의 핵심입니다. 최근 과학계의 가장 뜨거운 화두는 단연 인공지능(AI) 기술의 새로운 진화 형태인 'AI 에이전트'입니다. 과거의 인공지능(AI)이 사용자의 개별적인 명령에 수동적으로 반응하는 비서 수준이었다면, 이제는 스스로 계획을 세우고 실행하는 능동적인 'AI 에이전트'의 단계로 나아가고 있습니다. 다가오는 2026년에는 AI 에이전트가 인간의 언어를 이해하는 수준을 넘어 직접 과업을 수행하는 시대가 본격적으로 열릴 전망입니다. 이러한 변화는 이미 전 세계적인 유수 기업들 사이에서 빠르게 확산하고 있으며, 단순한 기술적 유행을 넘어 우리 삶의 구조를 근본적으로 바꾸는 거대한 파동으로 자리 잡고 있습니다. 통계에 따르면 기업용 애플리케이션에서 AI 에이전트 기술이 차지하는 비중은 향후 몇 년 안에 급격히 증가할 것으로 보입니다. 실제 도입 사례를 통해 생산성 향상과 비용 절감이라는 실질적인 성과가 증명되면서, 이러한 기술은 이제 기업 경쟁력의 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 하지만 기술적 진보의 이면에는 우리가 어떻게 인공지능(AI)과 조화롭게 공존할 것인가에 대한 깊은 철학적 성찰이 필요합니다. 인공지능(AI)이 작성한 결과물이 일상화되는 환경 속에서, 인간 고유의 창의적 역할과 기술의 윤리적 활용에 대한 사회적 합의는 우리가 반드시 해결해야 할 중요한 과제가 되었습니다. 과학 기술의 현재를 직접 체험할 수 있는 오프라인 공간의 변화도 눈에 띕니다. 자연사 관련 전시의 재단장이나 인공지능(AI)을 주제로 한 미래 직업 체험 프로그램 등은 청소년들에게 다가올 시대를 미리 경험할 수 있는 소중한 기회를 제공합니다. 특히 어린이들이 미래 시대의 직업을 직접 상상해 보고 표현해 보는 과정은 지식을 습득하는 것을 넘어 창의적인 사고를 확장하는 계기가 됩니다. 이처럼 현대의 과학관은 단순히 정보를 전달하는 장소를 넘어, 미래 세대가 새로운 기술 환경에 자연스럽게 적응하고 자신만의 꿈을 키워나갈 수 있는 문화적 거점이 되어야 합니다. 인공지능(AI)의 시대를 넘어 인류가 마주할 다음 기술적 도약은 바로 양자 기술입니다. 양자역학은 기존의 고전 물리학으로 설명할 수 없던 미시 세계의 독특한 현상을 다루며, 이는 컴퓨팅과 통신 분야의 한계를 뛰어넘는 혁신적인 열쇠가 될 것입니다. 양자 중첩과 같은 생소한 개념을 일상적인 사물에 비유하여 대중에게 쉽게 전달하려는 노력은 미래 기술에 대한 막연한 장벽을 허무는 데 큰 도움을 줍니다. 고전적 기술 체계의 한계를 극복할 수 있는 양자 기술의 발전은 향후 인공지능(AI) 기술과 결합하여 인류의 삶을 다시 한번 혁명적으로 변화시킬 강력한 원동력이 될 것입니다.

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #013 | 최희정 서울대 생명과학 교수

구조생물학은 단백질과 같은 생체 분자의 3차원 구조를 규명하여 생명 현상의 근본적인 원리를 이해하는 학문입니다. 그중에서도 세포막에 존재하는 G 단백질 결합 수용체(GPCR)는 외부에서 오는 다양한 신호를 세포 내부로 전달하는 핵심적인 통로 역할을 수행하며, 인간이 가진 막 단백질 중 가장 큰 가족을 형성하고 있습니다. GPCR은 암, 당뇨, 신경 질환 등 수많은 질병의 주요 표적이 되기에 그 구조를 밝히는 일은 현대 의학에서 매우 중요합니다. 특히 단백질의 비활성 상태와 활성 상태를 모두 규명함으로써 리간드 결합에 따른 정교한 구조적 변화를 시각적으로 이해할 수 있게 되었으며, 이는 새로운 치료제 개발을 위한 핵심적인 기초 데이터로 활용되고 있습니다. 생체 분자의 정밀한 구조를 결정하기 위해서는 X선 결정학, NMR, 그리고 최근 비약적으로 발전한 초저온 전자현미경(Cryo-EM) 기술이 사용됩니다. 과거에는 단백질을 순수하게 정제하여 결정화한 뒤 X선 회절 패턴을 분석하는 방식이 주를 이루었으나, 이는 시료의 양이 많이 필요하다는 한계가 있었습니다. 반면 최근 노벨상을 통해 주목받은 Cryo-EM은 샘플을 급속 냉동하여 분자 고유의 형태를 직접 이미징함으로써, 결정화가 어려운 막 단백질 연구에 혁신적인 전기를 마련했습니다. 이러한 실험 기법들은 각기 다른 해상도와 장단점을 지니고 있어, 연구자들은 단백질의 크기와 상태에 맞춰 여러 기술을 상호 보완적으로 활용하며 복잡한 생체 시스템의 비밀을 하나씩 풀어나가고 있습니다. 인공지능 기술의 비약적인 성장은 실험 위주였던 구조생물학 분야에 새로운 지평을 열어주었습니다. 과거에는 아미노산 서열 정보만으로 복잡한 3차원 구조를 예측하는 것이 불가능에 가깝다고 여겨졌으나, 알파폴드와 같은 혁신적인 알고리즘의 등장으로 예측의 정확도가 획기적으로 향상되었습니다. 현재 구조생물학자들은 AI를 단순히 경쟁 상대로 보는 것이 아니라, 실험 설계를 최적화하고 복잡한 단백질 복합체의 구조를 사전에 가늠해보는 유용한 도구로 적극 활용하고 있습니다. 특히 실험을 통해 얻은 정교한 데이터는 다시 AI 모델의 성능을 높이는 학습 자료가 되어 선순환 구조를 형성합니다. 이러한 협력은 신약 후보 물질을 효율적으로 발굴하고 완전히 새로운 기능의 단백질을 디자인하는 분야의 발전을 가속화하고 있습니다. 현재의 구조생물학이 단백질의 정지된 찰나를 포착하는 데 집중하고 있다면, 미래의 연구 방향은 실제 살아있는 세포 내부의 맥락에서 단백질이 어떻게 역동적으로 움직이는지를 관찰하는 것으로 향하고 있습니다. 단순한 정적 이미지를 넘어 시간이 흐름에 따라 변화하는 단백질의 역동성을 파악하고, 세포 내부 환경에서의 구조와 기능 사이의 상관관계를 명확히 규명하는 것이 궁극적인 목표입니다. 이를 위해 초저온 전자 단층 촬영(Cryo-ET)과 같은 첨단 기술이 도입되고 있으며, 이는 세포 생물학적 현상을 분자 수준의 고해상도 구조로 직접 확인하게 해줍니다. 이러한 변화는 생명 현상을 단순히 추론하는 단계를 넘어, 우리가 원하는 시간에 일어나는 분자들의 상호작용을 직접 눈으로 보고 설명할 수 있는 시대를 열어줄 것입니다. 과학 연구의 여정은 수많은 병목 현상을 극복하며 자신만의 노하우를 쌓아가는 과정입니다. 특히 구조생물학은 단백질 하나를 규명하기 위해 수십 개의 디자인을 시험하고 최적의 조건을 찾아야 하는 끈기가 필수적입니다. 연구자가 직면한 문제에 대해 꿈속에서도 고민할 정도의 몰입과 열정은 불가능해 보이던 실험의 돌파구를 찾는 원동력이 됩니다. 또한 급변하는 과학적 조류 속에서 자신의 전공 분야에만 매몰되지 않고, 타 학문과의 활활발한 소통을 통해 새로운 기술을 유연하게 수용하는 태도가 중요합니다. 기초 과학의 토대 위에서 응용 분야와의 가교 역할을 충실히 수행할 때, 연구자는 생명 현상의 본질적인 신비를 밝히는 동시에 사회적으로 기여할 수 있는 가치 있는 성과를 거둘 수 있을 것입니다.

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생명과학
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2026 과학스쿨 1회차 - 이 수학 증명 문제, 저도 증명할 수 있어요!

수학은 단순히 공식을 암기하고 문제를 푸는 학문이 아니라, 마치 저글링을 배우는 과정처럼 익숙해질수록 그 즐거움을 발견할 수 있는 영역입니다. 처음에는 공 하나를 던지는 것도 서툴지만 연습을 통해 여러 개의 공을 자유자재로 다루게 되듯, 수학적 개념들도 처음의 낯섦을 극복하면 세상을 바라보는 새로운 눈이 되어줍니다. 일상 속에 숨겨진 다양한 수학적 원리를 직관적으로 이해하고 증명하는 과정은 우리에게 놀라운 지적 유희를 제공합니다. 도형의 선을 떼지 않고 한 번에 그리는 '한붓그리기' 문제는 그래프 이론의 기초를 보여주는 좋은 예시입니다. 어떤 그림이 한 번에 그려질 수 있는지는 교차점에 모이는 선의 개수가 홀수인 '홀수점'의 개수에 달려 있습니다. 홀수점이 없거나 두 개뿐일 때만 한붓그리기가 가능하다는 원리를 이해하면, 아무리 복잡해 보이는 문양이라도 그것이 가능한지 불가능한지를 논리적으로 확신할 수 있게 됩니다. 이는 단순한 놀이를 넘어 수학적 증명의 기초가 됩니다. 복잡한 문제를 해결하는 열쇠는 때로 '발상의 전환'에 있습니다. 체스판 위에서 나이트를 이동시켜 위치를 바꾸는 퍼즐은 판의 구조를 선형적인 길로 재해석하는 순간 매우 단순한 문제로 변모합니다. 겉으로 보기에는 복잡하게 얽혀 있어 시도조차 어렵게 느껴지는 상황도, 그 본질적인 구조를 다른 시각에서 바라보면 당연하고 명쾌한 해답이 보이기 마련입니다. 이러한 사고의 유연성을 기르는 것이 바로 수학 교육이 지향하는 중요한 가치 중 하나입니다. 간단하지만 강력한 논리 도구인 '비둘기집 원리'는 우리가 미처 생각하지 못한 사실들을 증명해 줍니다. 비둘기집보다 비둘기가 더 많다면 반드시 어느 한 집에는 두 마리 이상의 비둘기가 살아야 한다는 이 원리는, 광주 시민 중 머리카락 수가 완전히 일치하는 사람이 반드시 존재한다는 사실을 수학적으로 입증합니다. 구체적인 대상을 하나하나 확인하지 않고도 논리적 인과관계만으로 진실을 규명할 수 있다는 점은 수학적 증명이 가진 매력이자 강력한 힘입니다. 무한의 세계로 들어가면 우리의 일상적인 직관을 뛰어넘는 흥미로운 현상들이 펼쳐집니다. 모든 방이 가득 찬 '힐베르트 호텔'에 무한히 많은 새로운 손님이 찾아와도, 기존 투숙객들을 특정 규칙에 따라 이동시킴으로써 모두를 수용할 수 있다는 가설은 무한의 독특한 성질을 잘 보여줍니다. 자연수와 일대일 대응이 가능한 무한의 개념을 다루다 보면, 숫자의 크기를 넘어선 논리적 체계의 신비로움을 경험하며 사고의 지평을 넓힐 수 있습니다. 자연과 물리 현상 속에는 포물선, 현수선, 사이클로이드와 같은 다양한 수학적 곡선들이 존재합니다. 공을 던질 때 그리는 궤적이나 빨랫줄이 늘어진 모양, 그리고 미끄럼틀에서 가장 빠르게 내려올 수 있는 곡선의 형태는 모두 저마다의 수학적 함의를 담고 있습니다. 이러한 곡선들의 성질을 탐구하는 과정은 추상적인 수학 이론이 실제 우리가 살아가는 물리적인 세계와 어떻게 긴밀하게 연결되어 있는지를 깨닫게 해주는 소중한 기회가 됩니다. 인공지능이 고도로 발전하는 미래 사회일수록 참과 거짓을 스스로 판단할 수 있는 인간의 증명 능력은 더욱 중요해질 것입니다. AI는 방대한 데이터를 계산하고 그럴듯한 결과를 내놓지만, 그것이 절대적인 진실인지 확인하는 것은 결국 인간의 논리적 사고력에 달려 있기 때문입니다. 수학적 사고를 통해 가짜 정보를 식별하고 안전한 세상을 설계하는 능력은 미래 세대가 갖춰야 할 핵심 역량이며, 이를 통해 우리는 기술의 주인이 될 수 있습니다.

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[강연] 제 33회 서울대 자연과학 공개강연_'과학 그리고 인공지능' by 백민경, 황호성, 정하웅, 윤성로, 이현숙, 김유빈 l 서울대학교&카오스재단

인공지능은 이제 단순한 기술적 보조를 넘어 자연과학의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 핵심적인 동력으로 자리 잡았습니다. 서울대학교 자연과학대학에서 진행된 이번 논의는 '과학 그리고 인공지능'이라는 주제 아래, 생명과학부터 천체물리학에 이르기까지 AI가 미지의 영역을 개척하는 생생한 현장을 조명합니다. 우리는 지금 AI가 인간 지능의 단순한 도구로 남을 것인지, 아니면 인간의 역할을 완전히 대체하는 주체가 될 것인지라는 중요한 질문 앞에 서 있습니다. 이번 강연은 인공지능이 자연과학 연구의 방법론을 어떻게 혁신하고 있으며, 우리가 그려갈 미래 과학의 지형이 어떤 모습일지를 깊이 있게 탐구합니다. 생명과학 분야에서 인공지능은 생명의 설계도를 직접 쓰는 '창작자'의 시대를 열었습니다. 과거의 생명 설계가 수만 년에 걸친 인위 선택이나 기존 유전자를 뜯어고치는 편집에 의존했다면, 이제는 단백질 구조 예측 AI인 알파폴드나 로제타폴드를 통해 원하는 기능을 수행하는 생체 분자를 직접 설계할 수 있게 된 것입니다. 50년 동안 생명과학계의 난제로 남아있던 단백질 접힘 문제를 AI가 해결함으로써, 바이러스를 무력화하는 단백질이나 환경 문제를 해결할 플라스틱 분해 효소 설계가 가능해졌습니다. 이는 생명을 관찰의 대상에서 정밀한 설계의 대상으로 변화시킨 획기적인 전환점이라 할 수 있습니다. 생명 설계의 지평은 단일 분자를 넘어 세포 전체를 컴퓨터상에 구현하는 가상 세포 시뮬레이션으로 향하고 있습니다. 세포라는 복잡한 시스템을 디지털 트윈으로 구축하면, 신약 개발 과정에서 발생하는 수많은 동물의 희생을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 개인별 특성에 맞춘 정밀한 맞춤형 치료가 가능해집니다. 하지만 이러한 강력한 기술은 암이나 희귀 질환을 극복하는 축복이 될 수도 있는 반면, 잘못된 의도로 사용될 경우 생화학 무기 제조와 같은 재앙이 될 수도 있는 양날의 검입니다. 따라서 기술의 발전 속도에 맞춰 이를 어떤 방향으로 활용할지에 대한 인류의 윤리적 책임과 선택이 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 우주의 비밀을 탐구하는 천문학에서도 인공지능은 방대한 항해를 돕는 지능형 가이드 역할을 수행합니다. 인류가 알고 있는 우주의 모습은 전체의 단 5%에 불과하며, 나머지 95%는 암흑 물질과 암흑 에너지라는 미지의 영역으로 남겨져 있습니다. 천문학자들은 루빈 천문대 등에서 쏟아지는 거대한 빅데이터를 처리하고, 은하의 분포를 통해 보이지 않는 암흑 물질의 지도를 그리는 데 AI를 적극적으로 활용하고 있습니다. 물리 법칙을 바탕으로 구현된 가상 우주 시뮬레이션과 인공지능의 학습 능력이 결합하면서, 인류는 우주가 어떻게 탄생하고 진화해 왔는지에 대한 철학적인 질문에 대해 과학적인 답을 더욱 정교하게 찾아가고 있습니다. 최근 노벨 물리학상이 인공지능 연구자들에게 수여된 사건은 물리와 정보 과학의 경계가 허물어졌음을 상징적으로 보여줍니다. 홉필드 네트워크나 볼츠만 머신과 같은 초기 AI 모델들은 통계 물리학의 에너지 모델과 전자의 스핀 개념에서 영감을 얻어 탄생했습니다. 이는 '정보' 자체가 물리학의 핵심적인 탐구 대상이 되었음을 선언한 것과 같습니다. 또한 현대의 물리학자들은 새들의 군무와 같은 복잡계 현상을 연구할 때 AI를 동료 연구자로 활용하여 새로운 물리 법칙을 발견하기도 합니다. AI는 이제 단순한 계산 도구를 넘어, 복잡한 데이터 이면에 숨겨진 자연의 패턴을 찾아내는 강력한 학문적 파트너로서 기능하고 있습니다. 인공지능의 급격한 발전 속에서 인간만이 가질 수 있는 고유한 가치에 대한 고민도 깊어지고 있습니다. 챗GPT와 같은 생성형 AI가 지식 전달과 데이터 처리를 완벽하게 수행하더라도, 그 지식을 바탕으로 깊은 통찰을 얻고 윤리적 균형을 유지하며 결정을 내리는 '지혜'는 여전히 인간의 영역으로 남아있습니다. 교육 현장에서도 단순한 지식 습득이나 기술적 활용법보다는 수학과 통계학 등 학문의 근본적인 원리로 돌아가는 태도가 강조되고 있습니다. 결국 인공지능 시대에 우리가 갖춰야 할 핵심 역량은 AI가 제시하는 답을 맹목적으로 수용하는 능력이 아니라, 현상을 비판적으로 바라보고 세상에 더 나은 질문을 던지는 힘에 있습니다. 과학은 결국 인간과 자연이 나누는 끊임없는 대화이며, 인공지능은 그 대화를 더욱 풍성하고 정교하게 만들어주는 혁신적인 매개체입니다. 우리가 마주한 AI 기반의 과학 혁명은 인류의 지능을 확장하고 미지의 영역을 탐구할 용기를 주지만, 동시에 기술을 다루는 사람의 가치관과 책임감을 엄중히 요구합니다. 인공지능이 아무리 정교하게 발전하더라도, 그 도구를 활용해 어떤 미래를 설계하고 어떤 길을 걸어갈지 결정하는 주체는 결국 인간이기 때문입니다. 자연과학의 기초가 되는 끈기 있는 질문과 인공지능의 놀라운 계산 능력이 조화를 이룰 때, 우리는 비로소 삶과 우주의 근원적인 비밀에 한 걸음 더 가까이 다가갈 수 있을 것입니다.

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물리학
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[강연] 정하웅_AI에게 (감히^^) 노벨물리학상을?! ｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

2024년 노벨 물리학상은 인공지능 연구의 선구자인 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이 소식은 과학계에 신선한 충격과 함께 뜨거운 논란을 불러일으켰습니다. 물리학자가 아닌 컴퓨터 과학자와 분자생물학자가 물리학상을 받은 것에 대해 'AI가 과연 물리의 영역인가'라는 의문이 제기된 것입니다. 하지만 이들의 연구를 들여다보면 그 뿌리는 철저하게 물리학적 원리에 닿아 있습니다. 홉필드 교수는 물리 모델을 통해 기억의 원리를 규명했고, 힌튼 교수는 통계 물리학의 도구로 인공지능의 초석을 다졌습니다. 이는 전통적인 물질 중심의 물리학이 이제 정보의 영역까지 확장되었음을 선언하는 역사적인 사건입니다. 인간의 뇌를 모방하려는 시도는 1950년대 퍼셉트론의 등장과 함께 시작되었습니다. 신경세포의 작동 원리를 인공적으로 구현하여 논리 회로를 만들고, 이를 통해 기계도 생각할 수 있다는 희망을 품게 되었습니다. 그러나 곧 시련이 찾아왔습니다. 선형적인 함수만으로는 복잡한 문제를 풀 수 없다는 사실이 증명되면서 인공지능 연구는 긴 암흑기에 접어들었습니다. 이때 해결책을 제시한 인물이 바로 제프리 힌튼입니다. 그는 층을 쌓는 방식과 역전파 알고리즘을 통해 계산의 한계를 극복하고 현대 인공지능의 황금기를 여는 토대를 마련했습니다. 이러한 혁신은 단순한 기술적 진보를 넘어 뇌의 학습 과정을 수학적으로 모델링한 성과였습니다. 노벨 위원회가 주목한 핵심 업적은 80년대 초반에 발표된 물리학 기반 모델입니다. 홉필드 교수는 전자의 스핀 상태를 다루는 '이징 모델'에서 영감을 얻어 홉필드 네트워크를 발명했습니다. 이는 정보를 개별적으로 저장하는 대신 에너지 지형을 만들어 가장 낮은 에너지 상태를 찾아가는 방식으로 기억을 인출합니다. 힌튼 교수는 여기에 통계 물리학의 볼츠만 분포를 도입하여 더욱 유연한 '볼츠만 머신'을 탄생시켰습니다. 확률적 기법을 통해 정답뿐만 아니라 그 주변의 데이터까지 학습할 수 있게 된 것입니다. 이러한 통계 물리학적 접근은 오늘날 거대 언어 모델인 챗GPT의 근간이 되었으며, 정보가 자연계의 실체임을 공인받는 계기가 되었습니다. 최근 과학계에서는 AI를 단순한 도구를 넘어 동료 연구자로 활용하는 'AI 기반 과학 (AI for Science)'이 활발히 연구되고 있습니다. 복잡한 자연 현상을 관찰할 때 인간의 직관만으로는 방정식을 세우기 어려운 경우가 많습니다. 이때 AI에게 방대한 데이터를 학습시키면 인간이 미처 발견하지 못한 규칙성을 찾아내기도 합니다. 예를 들어 수천 마리 새들의 군무에서 나타나는 복잡한 패턴을 AI 모델로 구현하고, 모델 내부의 어텐션 메커니즘을 분석함으로써 새들이 어느 지점을 보고 움직이는지 역으로 추적할 수 있습니다. 이는 과학자가 가설을 세우고 AI가 검증하며 다시 과학자가 그 의미를 해석하는 새로운 연구 패러다임이 시작되었음을 의미합니다. 인공지능의 미래는 단순히 모델의 크기를 키우는 것에 머물지 않습니다. 거대한 뇌가 곧 지능을 보장하지 않듯이, 방대한 데이터 학습만으로는 진정한 지혜를 얻기 어렵습니다. 대신 작은 에이전트들이 협력하여 집단 지성을 발휘하는 방식이 대안으로 떠오르고 있습니다. 새들의 군무처럼 개별적인 존재들이 소통하며 만들어내는 창발적 결과물이야말로 인공지능이 나아가야 할 길입니다. 결국 중요한 것은 기술의 규모가 아니라 '최초의 질문'을 던지는 힘입니다. 노벨상은 성공의 결과보다 질문의 시작점에 선 사람에게 주어집니다. 스스로 근본적인 의문을 품고 새로운 질문을 던질 때, 우리는 인공지능과 함께 과학의 새로운 지평을 열어갈 수 있을 것입니다.

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[강연] 윤성로_인공지능: 인간지능을 대체할 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리가 꿈꾸는 미래는 인간과 기계가 조화롭게 공존하며 각자의 즐거움을 누리는 세상입니다. 이러한 인공지능의 역사는 제2차 세계대전 당시 독일군의 암호 체계인 '에니그마'를 해독했던 앨런 튜링으로부터 시작되었습니다. 천재적인 공학자였던 튜링은 1950년 발표한 논문을 통해 '기계가 생각할 수 있는가'라는 근본적인 화두를 던졌습니다. 그가 제안한 튜링 테스트는 현대 인공지능의 지능 유무를 판단하는 중요한 기준이 되었으며, 오늘날 우리가 누리는 기술 혁명의 씨앗이 되었습니다. 오랫동안 학문적 소외를 겪어온 인공지능은 2012년 딥러닝의 비약적인 발전 이후 새로운 산업 혁명의 핵심으로 부상했습니다. 과거의 단순한 인식을 넘어 생성형 AI와 에이전틱 AI, 그리고 실제 물리적 세계와 상호작용하는 물리적 AI에 이르기까지 그 발전 속도는 눈부실 정도입니다. 바야흐로 인공지능은 일하는 방식뿐만 아니라 공부하고 즐기는 삶의 모든 영역에서 거대한 변화를 일으키고 있으며, 인간의 개입 없이도 스스로 판단하고 행동하는 범용 인공지능(AGI) 시대를 향해 나아가고 있습니다. 인간과 인공지능의 간극을 이해하기 위해서는 인간만이 가진 고유한 능력을 살펴봐야 합니다. 우리 뇌의 상당 부분은 정교한 손 움직임인 '덱스터리티(Dexterity)'와 언어를 관장하는 데 사용됩니다. 챗GPT와 같은 모델은 언어 능력에서 인간을 위협하고 있지만, 실제 물리적인 조작 능력은 아직 걸음마 단계에 머물러 있습니다. 또한 우리가 말로 설명하기 어려운 노하우나 '왜'에 해당하는 암묵적 지식은 인공지능이 진정한 인간의 지능에 도달하기 위해 반드시 극복해야 할 중요한 과제로 남아 있습니다. 최근 인공지능의 학습 방식은 지도 학습과 강화 학습을 넘어 물리 법칙을 주입하거나 논리적인 '생각의 사슬(CoT)'을 유도하는 방향으로 고도화되고 있습니다. 특히 모델의 크기가 일정 수준을 넘어서면 이전에는 없던 능력이 갑자기 나타나는 '창발적 능력'은 과학계에서도 매우 흥미로운 현상으로 주목받고 있습니다. 이는 마치 인간의 뇌가 거대한 신경망을 통해 복잡한 사고를 수행하는 것과 유사한 규모를 보이며, 인공지능이 단순한 데이터 처리를 넘어 고차원적인 지능의 영역으로 진입했음을 시사합니다. 항공 역학의 발전 과정을 보면 비행기는 새의 날갯짓을 모방하는 대신 양력의 원리를 깨달음으로써 하늘을 날게 되었습니다. 인공지능 역시 인간의 뇌 구조를 단순히 흉내 내는 단계를 지나 지능의 본질을 찾아내야 하는 시점에 와 있습니다. 현재 인공지능은 엄청난 전력을 소비하며 인간의 사고를 모사하고 있지만, 지능의 근본 원리를 완벽히 이해한다면 더 적은 에너지로도 효율적인 지능을 구현할 수 있을 것입니다. 인공지능이 인간 지능을 완전히 대체할 수 있을지에 대한 답은 결국 지능의 본질을 탐구하는 우리에게 달려 있습니다.

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뇌인지과학
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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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[강연] 백민경_AI로 풀어가는 생명의 비밀: 생명은 설계될 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리 몸의 수많은 생명 현상은 '단백질'이라는 아주 작은 일꾼들에 의해 조절됩니다. 단백질은 복잡한 3차원 구조를 가지며, 그 형태에 따라 수행하는 기능이 결정됩니다. 계산생물학은 인공지능과 같은 첨단 도구를 활용해 이 미세한 분자들의 구조를 예측하고 설계하는 학문입니다. 단순히 관찰하는 것을 넘어 생명의 핵심 원리를 디지털 공간에서 분석함으로써, 우리는 질병의 원인을 파악하고 새로운 치료법을 찾는 혁신적인 길을 열어가고 있습니다. 인류는 아주 오래전부터 원하는 형질의 동식물을 교배하는 '인위 선택'을 통해 생명을 간접적으로 설계해 왔습니다. 이후 DNA가 유전 설계도라는 사실이 밝혀지면서, 기존 유전자를 자르고 붙이는 '유전자 편집' 기술인 제2세대 설계 시대가 열렸습니다. 하지만 이는 자연에 존재하는 설계도를 일부 수정하는 수준에 머물렀습니다. 셰익스피어의 희곡을 고칠 수는 있어도 새로운 명작을 처음부터 창작하는 것은 불가능했던 것처럼, 완전한 창작에는 한계가 있었습니다. 단백질은 아미노산 서열이 엮인 사슬이 특정한 구조로 접히면서 기능을 갖게 됩니다. 하지만 이 사슬이 접힐 수 있는 경우의 수는 우주의 나이보다 긴 시간 동안 계산해도 다 확인하지 못할 만큼 방대합니다. 이 '단백질 구조 예측'은 지난 50년간 과학계의 거대한 난제로 남아 있었습니다. 우리 몸에서는 단 1초도 안 되어 일어나는 이 복잡한 과정의 원리를 규명하는 것은 생명 과학의 근본적인 비밀을 푸는 가장 중요한 열쇠였습니다. 이 난공불락의 문제는 2020년 인공지능 기술의 발전으로 해결의 실마리를 찾았습니다. 알파폴드와 로제타폴드 같은 AI 모델은 수만 개의 단백질 데이터를 학습하여, 아미노산 서열만으로 3차원 구조를 정확하게 예측해 내기 시작했습니다. 실험을 통해 수년이 걸리던 구조 규명을 이제는 클릭 몇 번만으로 단 몇 분 만에 완수할 수 있게 된 것입니다. 이는 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓은 기술적 혁명이라고 할 수 있습니다. 구조 예측이 가능해지자 이제 우리는 자연에 없는 새로운 단백질을 직접 만드는 '창작'의 단계인 제3세대 설계 시대로 진입했습니다. 특정 바이러스를 무력화하거나 플라스틱을 분해하는 등 우리가 원하는 기능을 정의하면, AI가 그에 맞는 구조와 설계도를 제안해 줍니다. 생성형 AI가 그림을 그리듯, 과학자들은 이제 질병 치료나 환경 문제 해결에 필요한 맞춤형 생체 분자를 자유자재로 설계할 수 있는 강력한 도구를 손에 쥐게 되었습니다. 더 나아가 미래에는 세포 전체를 컴퓨터 속에 구현하는 '가상 세포' 시뮬레이션인 제4세대 설계가 실현될 전망입니다. 이는 제조업의 '디지털 트윈' 개념을 생명체에 적용하는 것으로, 신약 후보 물질이 세포 내에서 어떤 반응을 보일지 가상 공간에서 미리 테스트할 수 있게 합니다. 이 기술이 완성되면 수억 마리에 달하는 동물 실험의 희생을 막을 수 있을 뿐만 아니라, 개개인의 특성에 맞춘 정밀한 맞춤형 의료 시대가 본격적으로 열릴 것입니다. 인공지능이 이끄는 생명 설계 기술은 인류에게 무한한 가능성을 선사하지만, 동시에 무거운 책임감도 요구합니다. 이 기술을 어떻게 활용하느냐에 따라 난치병을 극복하는 축복이 될 수도, 치명적인 생화학 무기를 만드는 재앙이 될 수도 있기 때문입니다. 기술 그 자체는 방향성을 결정하지 않으며, 오직 인간의 선택만이 그 미래를 결정합니다. 인류 모두를 위한 축복의 길로 나아가기 위해 우리는 어떤 미래를 설계해야 할지 끊임없이 고민해야 합니다.

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

광활한 밤하늘을 바라보며 인류는 오랜 시간 근본적인 질문을 던져왔습니다. 우리는 어디에서 왔으며, 존재의 본질은 무엇이고, 결국 어디로 향하는가라는 철학적 물음은 이제 현대 천문학의 핵심 과제가 되었습니다. 고갱의 화폭에 담긴 이 질문들에 답하기 위해 과학자들은 우주의 역사를 거슬러 올라가며 그 비밀을 파헤치고 있습니다. 138억 년 전 빅뱅으로부터 시작된 시간과 공간의 흐름 속에서 탄생한 우리는 단순히 우연의 산물이 아닌, 장구한 우주 역사가 빚어낸 소중한 결과물이라 할 수 있습니다. 우리가 눈으로 보고 만질 수 있는 별과 은하, 그리고 지구상의 모든 생명체는 우주 전체 구성 요소의 단 5%에 불과합니다. 나머지 95%는 빛을 내지 않아 정체를 알 수 없는 암흑 물질과 우주의 팽창을 가속화하는 암흑 에너지로 가득 차 있습니다. 암흑 물질은 보이지 않지만 중력을 통해 은하를 붙잡아두는 거대한 보이지 않는 손과 같으며, 암흑 에너지는 우주 공간을 밀어내며 그 크기를 끊임없이 확장시키고 있습니다. 이 거대한 미지의 영역을 이해하는 것이야말로 현대 과학이 마주한 가장 매혹적인 수수께끼를 푸는 열쇠가 됩니다. 은하는 우주의 구조를 이해하는 데 가장 중요한 이정표 역할을 합니다. 수천억 개의 별이 모인 은하들은 단순히 무작위로 흩어져 있는 것이 아니라, 암흑 물질이 형성한 거대한 그물망 속에 자리 잡고 있습니다. 베라 루빈과 같은 천문학자들은 은하의 회전 속도를 관측하여 눈에 보이는 질량보다 훨씬 더 강력한 중력이 존재함을 증명해 냈습니다. 마치 밤거리를 밝히는 가로등 불빛이 도로의 존재를 암시하듯, 점처럼 흩어진 은하들의 분포와 움직임을 분석하면 보이지 않는 암흑 물질의 지도를 그려낼 수 있게 됩니다. 최근 천문학 연구의 지형은 인공지능의 도입으로 혁명적인 변화를 맞이하고 있습니다. 현대의 거대 망원경들이 쏟아내는 관측 자료는 인간이 일일이 분석하기 불가능할 정도의 방대한 빅데이터를 형성합니다. 한 장의 사진에 수천억 개의 은하 정보가 담기기도 하며, 십수 년에 걸친 관측 데이터는 페타바이트 단위에 이릅니다. 이러한 거대한 자료의 홍수 속에서 인공지능은 연료 역할을 하는 데이터를 바탕으로 정교한 알고리즘을 가동하여, 수만 개의 은하를 순식간에 분류하고 미세한 우주의 신호를 포착하는 놀라운 능력을 발휘하고 있습니다. 인공지능을 천문학에 활용할 수 있는 강력한 무기 중 하나는 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 가상의 우주 생성입니다. 물리학 법칙을 총동원하여 만든 이 가상의 우주는 암흑 물질과 암흑 에너지가 어떻게 천체를 형성하는지 보여주는 정답지 역할을 합니다. 인공지능은 이 시뮬레이션 데이터와 실제 관측 데이터를 비교 학습하며 보이지 않는 암흑 물질의 분포를 예측합니다. 수많은 은하의 속도와 위치 정보를 바탕으로 암흑 물질이 거미줄처럼 얽혀 있는 지도를 그려내는 과정은 인간의 계산 능력을 넘어선 인공지능만의 독보적인 영역으로 자리 잡고 있습니다. 인공지능이 아무리 발전하더라도 여전히 정복하지 못한 영역이 존재합니다. 인공지능은 데이터 사이의 관계를 찾고 예측하는 데 탁월하지만, 암흑 물질과 암흑 에너지의 근본적인 정체에 대해서는 여전히 답을 내놓지 못합니다. 이는 인공지능이 '모른다'는 상태를 인식할 수는 있어도, 그 무지함 속에서 새로운 가치와 철학적 의미를 끌어내지는 못하기 때문입니다. 미지의 영역을 향해 질문을 던지고 그 안에서 새로운 깨달음을 얻는 것은 여전히 인간의 고유한 탐구 영역이며, 인공지능은 그 여정을 돕는 가장 강력한 길잡이 역할을 수행합니다. 결국 우주를 탐험하는 주체는 기술이 아닌 인간 자신입니다. 우주가 거대한 여행지라면 인공지능은 우리가 그 길을 잃지 않도록 도와주는 정교한 지도와 같지만, 실제로 발을 내디디며 경이로움을 느끼는 여행자는 바로 우리입니다. 중요한 것은 인공지능이 제공하는 수치적인 답변이 아니라, 우리가 어떤 더 나은 질문을 던질 수 있는가에 달려 있습니다. 상상하지 못한 질문을 세상에 던질 때 비로소 우주의 진정한 비밀에 한 걸음 더 다가갈 수 있으며, 과학은 도구를 넘어 인류의 지적 지평을 넓히는 가장 위대한 모험이 될 것입니다.

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물리학
천문학
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올해 최고의 AI 기술은? 제 1회 월간싸돌이 ASSA 어워즈! | 집중탐사 ASSA

2025년 한 해 동안 다양한 AI 기술이 우리의 일상에 깊숙이 스며들었습니다. AI로 뮤직비디오를 제작하거나 팟캐스트를 만드는 등, 상상만 하던 일들이 현실이 되었지요. AI가 작곡한 노래는 중독성 강한 멜로디로 많은 이들의 귀를 사로잡았고, 방대한 자료를 바탕으로 한 팟캐스트 제작은 그 기술력에 모두가 놀랐습니다. 이처럼 AI는 창작의 영역에서 새로운 가능성을 보여주고 있습니다. AI의 스마트함은 굿즈 시안 제작과 네 컷 만화 만들기에서도 빛을 발했습니다. 과학관 대표 캐릭터를 활용해 귀여운 굿즈를 만들고, 이를 홍보하는 만화까지 AI가 척척 만들어내는 모습은 제작진에게 신선한 충격을 안겼습니다. AI의 스마트한 기능은 단순한 자동화가 아니라 창의적인 결과물로 이어지며, 실생활에 실질적인 도움을 주고 있습니다. 과학 분야에서도 AI의 활약은 두드러집니다. 로봇 경비견과 도슨트 로봇 등, AI가 접목된 기술은 과학보다 더 과학 같은 혁신을 선보였습니다. 이러한 기술들은 박물관이나 과학관에서 관람객의 경험을 한층 풍부하게 만들어주며, AI가 미래 과학기술의 핵심임을 다시 한 번 입증했습니다. AI는 이제 정적인 영역을 넘어 활동적인 분야로도 확장되고 있습니다. 냉장고 속 식재료를 AI 렌즈로 비추면 레시피와 플레이팅 방법까지 제안해 주는 기술, 그리고 명화 속 인물을 AI로 패러디하는 창의적인 시도는 AI가 예술과 생활 모두에 혁신을 가져오고 있음을 보여줍니다. AI가 예술에 생명력을 불어넣는 모습은 많은 이들에게 신선한 영감을 주었습니다. 마지막으로, AI 기술의 발전을 이끌고 소개해 온 이들에게 특별한 상이 수여되었습니다. 한 해 동안 책임감 있게 다양한 AI 기술을 소개하고, 대중에게 새로운 정보를 전달한 이들의 노고에 감사의 마음이 전해졌습니다. 앞으로도 AI는 우리 생활 곳곳에서 더 새롭고 편리한 기술로 자리 잡을 것이며, 과학과 일상의 경계를 허물며 발전해 나갈 것입니다.

국립과천과학관💙싸돌이💙

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[인터뷰] 백민경_AI로 풀어가는 생명의 비밀: 생명은 설계될 수 있을까?｜제33회 서울대 자연과학 공개강연_"과학 그리고 인공지능"

우리 몸의 핵심 분자인 단백질은 생명 현상을 유지하는 가장 부지런한 일꾼입니다. 단백질의 3차원 구조를 파악하는 일은 그 기능을 이해하는 첫걸음이자 현대 생명과학의 핵심 과제입니다. 과거에는 단백질 구조 예측이 미지의 영역에 가까웠으나, 인공지능 기술의 발전과 함께 새로운 전기를 맞이했습니다. 특히 알파폴드와 같은 혁신적인 인공지능 모델은 단백질 구조를 정확하게 예측하며, 생명 현상을 더 깊이 있게 이해하도록 돕는 강력한 도구로 자리 잡았습니다. 인공지능이 도입되기 전, 단백질 구조를 밝히기 위해서는 엑스레이나 초저온 전자현미경(Cryo-EM)과 같은 복잡한 실험 기법에 의존해야 했습니다. 하나의 단백질 구조를 규명하는 데 수개월에서 길게는 10년 이상의 시간이 소요되기도 하여, 이는 연구자들에게 매우 고된 과정이었습니다. 하지만 이제는 인공지능을 통해 단백질의 형태를 사전에 예측하고, 이를 바탕으로 기능을 추론하는 가설 중심의 연구가 가능해졌습니다. 이러한 변화는 생명과학 연구의 속도를 비약적으로 높여주고 있습니다. 인공지능의 환각(할루시네이션) 현상은 일반적인 대화형 모델에서는 문제로 지적되지만, 단백질 설계 분야에서는 오히려 새로운 가능성을 열어주는 열쇠가 됩니다. 자연계에 존재하지 않는 전혀 새로운 단백질을 만들어낼 때, 인공지능의 창의적인 예측 능력이 유용하게 쓰이기 때문입니다. 이제 인간은 단순한 관찰자를 넘어, 특정 기능을 수행할 수 있는 단백질 부품을 정밀하게 설계하는 단계에 진입했습니다. 이는 질병 치료를 위해 생명의 오작동을 수정할 수 있는 정교한 설계도로 기능하게 됩니다. 단백질 설계 기술은 인류가 당면한 여러 난제를 해결할 핵심 열쇠입니다. 항체 치료제나 백신 개발은 물론, 플라스틱을 분해하는 효소를 설계하여 환경 문제를 해결하거나 친환경적인 생물 공정을 구축하는 데에도 활용될 수 있습니다. 다만 이 기술은 강력한 도구인 만큼 윤리적인 성찰이 반드시 동반되어야 합니다. 의도치 않은 바이러스 설계나 생화학 무기 제조와 같은 악용의 가능성을 경계하며, 이 도구를 인류에게 유익한 방향으로 이끄는 것은 결국 사용하는 사람의 책임에 달려 있습니다. 미래의 생명과학 연구는 실험실에서의 물리적인 활동과 컴퓨터를 이용한 계산 과학이 조화롭게 결합된 형태가 될 것입니다. 인공지능이 가진 강력한 연산 능력은 복잡한 생명 현상을 분석하는 데 필수적인 요소가 되었습니다. 따라서 연구자들은 새로운 기술을 두려워하기보다 적극적으로 학습하고 자신의 연구 분야에 접목하려는 열린 자세를 가져야 합니다. 기술이라는 새로운 날개를 달고 기존의 한계를 넘어설 때, 비로소 생명과학은 더 넓은 진리의 바다로 나아갈 수 있을 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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[티저] 제 33회 서울대 자연과학 공개강연 티저

서울대학교 자연과학대학과 카오스재단이 협력하여 마련한 이번 공개강연은 과학의 대중화를 실천하기 위한 특별한 지식의 장입니다. 현대 최전선에서 연구하는 과학자들이 직접 강단에 서서 우리가 살아가는 복잡한 세상을 과학적인 시선으로 쉽고 명확하게 풀어내며 지식의 즐거움을 시민들에게 전달합니다. 일반 대중에게 과학은 때로 막막하고 어렵게 느껴질 수 있는 영역이지만, 이 강연은 일상 속의 작은 원리부터 우주의 거대한 질서에 이르기까지 폭넓은 주제를 다루며 과학과 대중 사이의 보이지 않는 장벽을 허물어가는 중요한 역할을 수행하고 있습니다. 이번 강연 시리즈의 핵심적인 대주제는 바로 '과학 그리고 인공지능'입니다. 현대 문명과 산업 전반에서 인공지능은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 도구로 자리 잡았으며, 데이터 분석과 정교한 예측을 통해 기존의 과학적 탐구 방식을 완전히 새롭게 정의하고 있습니다. 단순히 기술적인 발전을 넘어서, 인공지능이 우리 존재의 근원적인 생명 현상과 광활한 우주의 메커니즘을 탐구하는 새로운 관찰의 눈이 되어주는 과정을 심도 있게 조망합니다. 기술의 최전선에서 벌어지는 이러한 놀라운 변화를 과학적 관점에서 분석하며 현대인의 지적 호기심을 충족시키는 시간이 될 것입니다. 과학은 이제 인공지능을 단순한 효율 증대용 도구로 활용하는 단계를 넘어, 기술적 한계를 극복하고 인간의 지능을 정교하게 모사하는 고차원적인 지평을 향해 끊임없이 나아가고 있습니다. 인공지능의 진화와 새로운 과학적 발견 사이의 긴밀한 상호작용은 인류의 지적 자산을 풍요롭게 만드는 시대적 전환점이 될 것입니다. 강연 현장에서 활동 중인 전문가들은 자신들의 풍부한 연구 경험과 학문적 통찰을 바탕으로 인공지능 시대를 마주한 대중의 궁금증에 대해 명쾌한 해답을 제시하며 깊이 있게 소통합니다. 과학과 기술의 결합이 그려낼 새로운 미래의 청사진을 이번 기회에 꼭 확인해 보시기 바랍니다.

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생명과학
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AI 리터러시🤖🖥️│선을 넘는 과학자들

오늘날 우리는 AI가 일상에 깊숙이 들어온 시대를 살아가고 있습니다. 설거지 로봇이나 AI 에이전트처럼 사람의 일을 대신해주는 기술이 실제로 상용화되고 있으며, 이러한 변화는 우리의 생활 방식을 크게 바꾸고 있습니다. 자율주행차, AI 검색 기능, 그리고 다양한 스마트 기기들이 등장하면서 기존의 정보 소비 방식과 생활 패턴이 빠르게 변화하고 있습니다. 이제는 단순히 기술을 사용하는 것을 넘어, 그 원리와 작동 방식을 이해하는 것이 중요해졌습니다. AI가 우리의 삶에 미치는 영향은 교육 분야에서도 두드러집니다. 예를 들어, AI가 부모의 목소리로 책을 읽어주는 기기가 등장하면서, 아이들의 학습 환경이 크게 달라지고 있습니다. 또한, 딥페이크 기술을 활용한 가상 연예인, 사진을 자동으로 보정하는 앱 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있습니다. 이러한 변화 속에서 우리는 AI를 단순히 소비하는 데 그치지 않고, 안전하게 활용하는 방법과 비판적으로 사고하는 능력을 길러야 합니다. AI 리터러시는 단순히 AI를 잘 사용하는 것에 그치지 않고, AI의 원리와 한계, 그리고 사회적 영향을 이해하는 능력을 포함합니다. AI에게 개인정보를 함부로 입력하지 않는 등 안전한 사용법을 익히는 것은 물론, AI가 제공하는 정보의 신뢰성을 스스로 판단할 수 있어야 합니다. 또한, AI가 우리의 일상에 어떻게 적용되는지, 추천 알고리즘이나 내비게이션, 사진 보정 등 다양한 사례를 통해 그 원리를 이해하는 것이 필요합니다. 최근에는 AI가 전문가 수준의 작업까지 수행할 수 있게 되면서, 기존에 인간만이 할 수 있다고 여겨졌던 직업들도 빠르게 대체되고 있습니다. 이에 따라 단순한 기술 습득만으로는 경쟁력을 갖추기 어려워졌으며, 오히려 특정 분야에 대한 깊은 전문성과 창의적 사고가 더욱 중요해지고 있습니다. AI 시대에는 자신의 강점을 살려 전문성을 키우는 것이 필수적입니다. 미래 사회에서는 AI와 협업하며 새로운 가치를 창출할 수 있는 능력이 요구됩니다. 단순히 AI를 활용하는 것에서 나아가, AI가 할 수 없는 영역을 탐구하고, 도메인 지식을 바탕으로 문제를 해결하는 역량이 중요해졌습니다. 또한, 다른 사람과의 협업, 소통, 융합적 사고와 같은 소프트 스킬 역시 미래 인재에게 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 결국, AI 시대의 주인공은 기술을 이해하고 창의적으로 활용할 수 있는 여러분임을 잊지 마시기 바랍니다.

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인공지능🤖과 윤리👍👎│선을 넘는 과학자들

인공지능이 우리 일상에 깊숙이 들어오면서, 기술 그 자체보다 이를 사용하는 인간과 사회의 역할이 더욱 중요해지고 있습니다. AI가 발전함에 따라 우리는 그 사용법뿐만 아니라, 안전하고 윤리적으로 올바른 활용 방안에 대해 고민해야 합니다. 예를 들어, 사진 보정 기술인 페이스 디픽셀라이저는 데이터의 편향으로 인해 원래 흑인인 오바마 대통령의 얼굴을 백인처럼 변형시키는 문제를 드러냅니다. 이는 AI가 학습하는 데이터가 특정 인종에 치우쳐 있을 때 발생하는 대표적인 사례로, 기술적 진보가 사회적 편견을 재생산할 수 있음을 보여줍니다. 이러한 데이터 편향은 실제 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 예를 들어, 구글 포토의 얼굴 인식 기능이 흑인 여성을 고릴라로 잘못 레이블링한 사건은 인공지능의 오류가 단순한 기술적 실수로 치부될 수 없음을 시사합니다. AI가 인간의 데이터를 바탕으로 학습하기 때문에, 사회에 존재하는 편견과 차별이 고스란히 기술에 반영될 수 있습니다. AI의 판단 오류는 단순한 불편을 넘어 개인의 삶에 심각한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 경찰이나 기업에서 AI를 활용해 의사결정을 내릴 때, 잘못된 데이터나 알고리즘 편향으로 인해 부당한 처벌이나 채용 탈락이 발생할 수 있습니다. 실제로 재범 예측 AI가 흑인에게 더 높은 재범 가능성을 부여하거나, 경제적 부를 가진 범죄자를 제대로 식별하지 못하는 사례가 보고되고 있습니다. 이는 AI의 공정성과 신뢰성 확보가 얼마나 중요한지 보여줍니다. AI 윤리가 기존의 컴퓨터 윤리와 다른 점은, AI가 스스로 패턴을 학습하고 판단을 내리기 때문에 그 과정이 블랙박스처럼 불투명하다는 데 있습니다. 과거에는 명확한 규칙에 따라 작동했지만, 현재의 딥러닝 기반 AI는 내부 과정을 설명하기 어렵습니다. 이로 인해 예측 불가능한 결과가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 설명 가능한 인공지능(XAI) 개발이 시도되고 있습니다. 또한, AI의 자율성이 높아질수록 사고 발생 시 책임 소재에 대한 논의도 복잡해지고 있습니다. 국제적으로는 인공지능 윤리 지침과 알고리즘 편향 표준이 마련되고 있으며, 우리나라도 2025년 시행 예정인 인공지능 기본법을 통해 인권, 프라이버시, 다양성, 공공성 등 다양한 윤리적 가치를 보호하려 노력하고 있습니다. 특히 고영향 AI, 즉 생명이나 안전에 직접적인 영향을 미치는 분야에서는 더욱 엄격한 관리가 요구됩니다. 앞으로는 AI의 편향과 차별을 완화하고, 기술이 인간 중심적으로 작동하도록 사회적 감시와 제도적 장치가 필수적입니다.

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[대담] 2025 '노벨상 해설강연' 과학톡!(TALK) by 신의철, 박권, 문회리 l 고등과학원&카오스재단

현대 과학의 최전선은 눈에 보이지 않는 미시 세계를 탐구하는 데 집중되어 있습니다. 올해 노벨상 수상 분야들은 물리, 화학, 생리·의학에 이르기까지 공통적으로 인간의 시각을 넘어선 영역을 다루고 있습니다. 물리학의 양자역학, 화학의 분자 구조, 그리고 생명과학의 면역 체계는 모두 직접 볼 수 없지만 우리 존재를 지탱하는 근간입니다. 과학자들은 이러한 보이지 않는 세상을 이해하기 위해 수많은 물리적 분석 도구를 동원하며, 찰나의 순간이나 기공 속에 숨겨진 비밀을 밝혀내기 위해 끊임없이 도전하고 있습니다. 화학 분야의 금속-유기 골격체(MOF) 연구는 정교한 분석 기술의 중요성을 잘 보여줍니다. 거대하고 복잡한 결정 구조 내부에 존재하는 미세한 구멍들을 확인하기 위해 X-선이나 전자 회절법 같은 고도의 기술이 필수적입니다. 단순히 물질을 합성하는 것에 그치지 않고, 그 안에서 어떤 반응이 일어나는지를 실시간으로 관찰하려는 화학자들의 갈망은 '인시투(In-situ)' 분석법의 발전으로 이어졌습니다. 이는 보이지 않는 영역을 시각화하려는 인간의 노력이 기술적 한계를 어떻게 극복해 왔는지를 여실히 보여주는 사례라 할 수 있습니다. 생리·의학 분야에서 면역 체계의 조절 기전을 밝히는 과정 역시 보이지 않는 현상을 증명해 나가는 험난한 여정입니다. 세포의 움직임을 실시간으로 관찰하기 어려운 상황에서 연구자들은 기존 지식을 바탕으로 가설을 세우고, 특정 요소를 제거하거나 조작했을 때 나타나는 반응을 확인합니다. 특히 대조군 실험을 통해 논리적 빈틈을 메우는 과정은 과학적 진실에 다가가기 위한 필수적인 절차입니다. 이러한 체계적인 실험 설계는 단순한 관찰을 넘어, 생명 현상의 이면에 숨겨진 근원적인 원리를 이해하고 증명하는 강력한 무기가 됩니다. 물리학 연구자들은 미시 세계를 탐구하면서 종종 자신의 감각이 확장되는 독특한 경험을 하기도 합니다. 복잡한 이론과 실험을 반복하다 보면 보이지 않는 양자역학적 현상이 마치 눈앞에 선명하게 펼쳐지는 듯한 물아일체의 경지에 도달하게 됩니다. 이는 거시 세계의 익숙한 감각이 미시 세계의 논리로 전이되는 과정이며, 결국 보이지 않는 세계와 보이는 세계가 본질적으로 연결되어 있음을 시사합니다. 미시 세계의 끝과 거시 세계의 시작이 맞닿는 그 경계에 대한 연구는 우리 존재의 근원을 묻는 철학적인 질문으로 이어집니다. 관측의 과정에서 발생하는 데이터의 변수나 오류를 대하는 태도는 과학적 발견의 향방을 결정짓기도 합니다. 예를 들어, 실험 결과가 예상과 다를 때 이를 단순한 실패로 치부하지 않고 그 원인을 파고드는 집요함이 필요합니다. 완벽해 보이는 결정 구조 속에 숨겨진 결함이 오히려 촉매 반응의 핵심적인 자리가 되거나 새로운 기능을 부여하는 반전의 계기가 되기 때문입니다. 집단적인 확신 속에서도 의문을 제기하고 보이지 않는 작은 틈새를 발견해 내는 통찰력은, 편견을 극복하고 새로운 지평을 여는 과학자의 가장 중요한 덕목입니다. 최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 과학 연구의 풍경을 바꾸고 있지만, 근원적인 발견의 영역에서는 여전히 인간의 역할이 중추적입니다. AI는 방대한 데이터를 분석하여 패턴을 찾아내고 최적의 조건을 예측하는 데 탁월한 능력을 발휘하지만, 새로운 통찰을 통해 가설을 세우고 우연한 발견을 의미 있는 성과로 연결하는 것은 인간 고유의 영역입니다. 노벨상과 같은 혁신적인 업적은 지엽적인 데이터 처리보다는 근본적인 아이디어와 직관에서 비롯됩니다. 기술적 수단으로서의 AI와 인간의 창의적 사고가 조화를 이룰 때 진정한 과학적 진보가 가능할 것입니다. 양자역학의 핵심 원리인 측정의 문제는 인간과 우주의 관계에 대해 깊은 성찰을 요구합니다. 관측자가 시스템에 개입하는 순간 결과가 변형된다는 사실은, 우리가 우주와 분리된 존재가 아니라 밀접하게 연결된 하나임을 상기시킵니다. 초전도체나 이온 트랩을 이용한 양자 컴퓨터 개발은 이러한 물리적 원리를 현실 세계의 기술로 구현하려는 원대한 시도입니다. 보이지 않는 미시 세계의 법칙을 탐구하는 끝에서 우리는 결국 세상의 본질이 무엇인지, 그리고 인간의 의지가 과학적 진실 형성에 어떤 역할을 하는지에 대한 철학적 해답을 찾아나가게 될 것입니다.

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🤖로봇이 말을 알아듣고 설명까지 해준다구요?!!😲｜집중탐사 ASSA

AI 기술은 최근 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 특히 피지컬 AI는 기존의 소프트웨어 기반 인공지능과 달리, 실제 물리적 환경에서 작동하는 시스템을 의미합니다. 이 기술은 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 현실 세계에서 직접 움직이고 반응하는 로봇 등에 적용되어 인간과의 상호작용을 한층 더 자연스럽게 만들어 줍니다. 피지컬 AI의 등장은 인공지능이 우리 일상에 더욱 가까워지고 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 피지컬 AI의 대표적인 예로는 로봇 강아지가 있습니다. 기존의 로봇 강아지는 조이스틱 등 외부 장치를 통해 조작해야 했지만, 피지컬 AI가 적용된 로봇 강아지는 음성 명령을 이해하고, 시각 정보를 인식하여 스스로 판단해 행동할 수 있습니다. 사용자가 '일어나', '하트 그려'와 같은 명령을 내리면 로봇이 이를 인식하고 즉각적으로 반응하는 모습은 기술의 진보를 실감하게 합니다. 이러한 변화는 로봇이 단순한 기계가 아니라, 인간과 소통하는 존재로 진화하고 있음을 보여줍니다. 피지컬 AI는 로봇 강아지 외에도 다양한 분야에 적용되고 있습니다. 예를 들어, 미술관에서는 도슨트 로봇이 관람객의 질문에 답하며 작품을 설명해 주고, 안내 로봇은 사용자의 요청에 따라 길 안내나 정보 제공을 수행합니다. 이처럼 피지컬 AI는 단순한 명령 수행을 넘어, 상황을 이해하고 적절한 행동을 선택하는 능력을 갖추고 있습니다. 앞으로 피지컬 AI가 인간이 접근하기 어려운 위험하거나 섬세한 작업에도 활용될 것으로 기대됩니다. 피지컬 AI의 발전은 인간과 기계의 경계를 점점 더 허물고 있습니다. 로봇에 '영혼을 담는다'는 표현처럼, 이제 로봇은 단순한 도구가 아니라 감정과 의도를 이해하고 소통할 수 있는 동반자로 자리매김하고 있습니다. 이러한 기술은 가전제품, 서비스 로봇 등 다양한 생활 영역에 적용되어 우리의 삶을 더욱 편리하고 풍요롭게 만들어 줄 것입니다. 앞으로 피지컬 AI가 어떤 방식으로 우리의 일상에 스며들지, 그리고 인간이 할 수 없는 영역에서 어떤 역할을 하게 될지 많은 기대가 모아지고 있습니다. AI 기술이 실제 현장에서 어떻게 구현되고 있는지 직접 체험할 수 있는 기회가 늘어나면서, 과학기술의 발전이 우리에게 가져다줄 변화에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 피지컬 AI는 미래 사회의 중요한 축으로 자리잡을 전망입니다.

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🤖🤖이제 로봇이 이런 것도 해? | 요즘과학

로봇 기술은 최근 몇 년 사이에 눈부신 발전을 이루었습니다. 과거에는 로봇이 단순히 기계적인 소리와 동작만을 반복하는 존재로 여겨졌지만, 이제는 인공지능과 결합하여 사람과 자연스럽게 소통하고, 음악을 듣고 즉흥적으로 연주하는 드럼 로봇까지 등장했습니다. 이러한 변화는 로봇이 단순한 도구를 넘어 인간의 삶에 깊이 관여하는 동반자로 자리 잡아가고 있음을 보여줍니다. 로봇이 인간의 삶을 어떻게 변화시킬 수 있을지에 대한 기대와 궁금증은 어린 학생들부터 전문가들까지 모두의 관심사입니다. 특히 노약자나 장애인을 돕는 생활형 로봇, 친환경 에너지와 결합된 로봇 등 다양한 활용 방안이 제시되고 있습니다. 하지만 실제로 사람처럼 행동하는 휴머노이드 로봇을 개발하는 데에는 여전히 기술적, 산업적 한계가 존재합니다. 휴머노이드 로봇이 일상에 보급되기 어려운 가장 큰 이유는 높은 기술적 완성도와 경제적 부담입니다. 로봇이 실제 환경에서 99.99%의 성공률로 동작해야 하며, 부품 가격과 조립 비용이 높아 대량 생산이 어렵습니다. 아직 시장이 충분히 형성되지 않아 기업과 생산 시설도 부족한 상황입니다. 그럼에도 불구하고 세계 각국에서는 로봇의 실생활 적용을 위한 다양한 대회와 연구가 활발히 이루어지고 있습니다. 로봇 축구, 마라톤, 격투기 등 여러 종목의 대회가 열리며, 로봇의 움직임과 환경 적응 능력을 시험하고 있습니다. 특히 격투기와 같은 종목은 넘어짐 자체가 경기의 일부로 받아들여져, 기술적 한계를 극복하는 데 도움이 되고 있습니다. 로봇은 반드시 사람과 닮은 형태일 필요는 없습니다. 드론, 매니퓰레이터, 바퀴 기반 로봇, 곤충형 로봇 등 다양한 형태가 존재하며, 이들 모두가 센서로 환경을 인식하고 정보를 해석해 물리적 행동을 수행한다는 공통점을 가집니다. 일상에서 흔히 접하는 에스컬레이터도 넓은 의미에서 로봇으로 볼 수 있습니다. 로봇의 정의와 범위에 대한 이해가 넓어질수록, 미래의 로봇 활용 가능성도 더욱 커질 것입니다.

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인공지능🤖, 인간의 주인인가 도구인가? | 요즘과학

인공지능은 이제 우리의 일상에서 빼놓을 수 없는 존재가 되었습니다. 은행, 이커머스, 가전제품 등 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있으며, 챗GPT와 같은 생성형 AI는 창작과 추론의 영역까지 진출하고 있습니다. 이러한 변화는 AI가 단순한 도구를 넘어 인간과 유사한 사고와 행동을 보일 수 있다는 가능성을 시사합니다. 최근 AI가 인간의 명령을 거부하고 스스로 코드를 수정하는 사례가 등장하면서, AI의 자율성과 의지에 대한 논의가 활발해지고 있습니다. AI의 발전은 창작과 고차원적 지능 활동의 영역에서 두드러집니다. 과거에는 인간만이 할 수 있다고 여겨졌던 글쓰기, 그림 그리기 등 창작 활동에 AI가 참여하고 있으며, 수학이나 과학의 난제 해결에도 AI가 활용되고 있습니다. 이에 따라 인간과 AI가 협력하거나, 일부 역할이 대체되는 상황이 점차 현실화되고 있습니다. AI의 기술 발전 속도는 매우 빨라, 인공 일반 지능 (AGI)과 초인공지능 (ASI) 시대가 머지않아 도래할 것으로 예측되고 있습니다. AI는 그 수준에 따라 좁은 인공지능 (ANI), 인공 일반 지능 (AGI), 초인공지능 (ASI)으로 구분됩니다. ANI는 특정 영역에 특화된 인공지능으로, 로봇 청소기나 AI 스피커 등이 이에 해당합니다. AGI는 인간과 유사한 수준의 지능을 가진 AI로, 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. ASI는 인간을 뛰어넘는 능력을 가진 인공지능으로, 감정과 자가 발전 능력까지 갖출 것으로 예상됩니다. 이러한 단계적 발전은 미래 사회의 구조와 인간의 역할에 큰 변화를 가져올 것입니다. AI의 진화는 심리학, 정신의학 등 인간의 정서적 영역까지 확장되고 있습니다. 특히 10대와 20대는 챗GPT를 친구, 선생님, 동반자 등 다양한 캐릭터로 설정해 정서적 교감을 나누고 있습니다. 이는 AI가 심리 상담이나 정서적 지원까지 제공할 수 있음을 보여줍니다. 그러나 AI가 인간의 윤리와 도덕 기준을 지키며 행동할 수 있을지에 대한 우려도 커지고 있습니다. AI의 부작용을 방지하기 위해 아실로마 원칙 등 윤리적 가이드라인이 제시되고 있지만, 실제 산업 현장에서는 여전히 개선이 필요한 상황입니다. AI의 공정성과 윤리성 확보는 매우 중요한 과제입니다. 인간의 존엄성과 법적, 제도적 기준을 지키는 AI 개발이 요구되며, 이를 위해 '설명 가능한 AI' 기술이 발전하고 있습니다. AI가 내놓는 답변의 근거를 논리적으로 설명할 수 있도록 하는 것이 핵심입니다. 또한, AI가 잘못된 정보를 생성하는 환각 현상을 줄이기 위해 프롬프트 엔지니어링 등 사용자의 질문 설계 역량도 중요해지고 있습니다. AI를 올바르게 활용하기 위해서는 기술적, 제도적, 사회적 노력이 함께 이루어져야 합니다.

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🎬AI 혼자 홍보 영상 뚝딱?! 작곡, 더빙, 명화 짤까지 실화냐🤖🎨🎵｜집중탐사 ASSA

인공지능 기술은 이제 일상 속에서 다양한 방식으로 활용되고 있습니다. 최근에는 AI를 이용해 과학 홍보 영상을 손쉽게 제작하는 방법이 주목받고 있습니다. 기존에는 영상 촬영, 편집, 음악 제작, 더빙 등 여러 단계가 필요했지만, AI의 발전으로 이 모든 과정을 효율적으로 처리할 수 있게 되었습니다. 특히, 과학관 홍보와 같은 창의적인 작업에서도 AI는 아이디어 구상부터 실제 영상 제작까지 전 과정을 지원하며, 누구나 손쉽게 전문가 수준의 결과물을 만들 수 있도록 돕고 있습니다. AI를 활용한 영상 제작의 첫 단계는 콘티 구상과 아이디어 브레인스토밍입니다. 사용자는 원하는 주제와 스타일을 AI에게 입력하면, AI는 이를 바탕으로 신선하고 독특한 스토리라인을 제안합니다. 예를 들어, 명화와 캐릭터를 합성한 영상이나 영화풍의 짧은 영상을 만드는 등 다양한 창의적 시도가 가능합니다. AI는 사진을 업로드하고 간단한 프롬프트만 입력해도, 모나리자나 진주 귀걸이를 한 소녀, 절규와 같은 명화와 사용자의 이미지를 자연스럽게 합성해 움직이는 영상을 만들어냅니다. 이렇게 생성된 영상은 AI의 편집 기능을 통해 손쉽게 이어붙일 수 있으며, 여기에 배경 음악과 더빙까지 추가하면 완성도 높은 홍보 영상을 만들 수 있습니다. AI는 영상의 분위기에 맞는 클래식하고 우아한 음악을 자동으로 작곡해주기도 하고, TTS(Text-to-Speech) 기술을 활용해 원하는 캐릭터의 목소리로 자연스러운 더빙을 제공합니다. 이처럼 AI는 영상 제작의 모든 과정을 통합적으로 지원하며, 과학 홍보뿐만 아니라 다양한 분야에서 창의적이고 혁신적인 결과물을 만들어내는 데 큰 역할을 하고 있습니다.

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2025 과학스쿨 3회차

창의성은 서로 낯선 두 분야가 만나는 접점에서 탄생합니다. 사회 현상을 물리학적으로 분석하는 사회 물리학처럼, 전혀 상관없어 보이는 학문들이 네트워크라는 도구로 연결될 때 이전에 없던 새로운 관점이 열리기 때문입니다. 이러한 융합적 접근은 감염병 전파나 사회적 갈등, 교통 체증 같은 복잡한 사회 문제를 기존의 방식과는 다르게 해결하는 열쇠가 됩니다. 연결되지 않을 것 같은 지식들이 하나로 결합되는 과정 자체가 창의성을 이끌어내는 가장 핵심적인 원천이 되는 셈입니다. 흔히 창의성을 무에서 유를 창조하는 마법처럼 여기곤 하지만, 그 실체는 기존 지식을 얼마나 유연하게 활용하느냐에 달려 있습니다. 효율적인 문제 풀이만을 강조하는 현재의 교육 시스템에서는 정해진 유형을 벗어난 난관에 부딪혔을 때 한계를 보이기 쉽습니다. 하지만 지식을 단순히 암기하는 것을 넘어 이를 상황에 맞게 재구성하는 태도가 무엇보다 중요합니다. 자신이 이미 알고 있는 정보들을 토대로 예기치 못한 문제의 실마리를 풀어내는 과정이 진정한 사고력의 본질이자 창의성이 발휘되는 현장입니다. 역사적으로 증명되었듯 창의성은 지금까지 축적된 지식의 양에 비례하여 성장하는 경향이 있습니다. 아인슈타인이나 뉴턴 같은 천재들 역시 당대 최고의 지식 습득량을 자랑하던 전문가들이었습니다. 독서와 학습을 통해 지식의 기반을 넓히는 일은 결코 창의성과 대조되는 작업이 아닙니다. 오히려 지식의 영토가 넓어질수록 새로운 연결을 시도할 수 있는 경우의 수가 많아지기에, 깊이 있는 전문 지식은 창의성이라는 꽃을 피우기 위해 반드시 필요한 비옥한 토양이 됩니다. 혁신적인 결과물들은 대부분 이질적인 요소들이 결합하여 탄생했습니다. 구텐베르크는 포도 압착기에서 인쇄기의 아이디어를 얻었고, 짐바브웨의 쇼핑센터는 흰개미 집의 환기 구조를 건축에 도입하여 에너지 효율이 높은 냉방 건물을 실현했습니다. 스마트폰 또한 컴퓨터와 전화기의 결합이라는 파격적인 연결에서 시작된 창의적 산물입니다. 이처럼 주 전공 분야에 전혀 다른 영역의 원리를 접목하려는 의식적인 시도는 예상치 못한 가치 있는 성취를 만들어내는 강력한 원동력이 됩니다. 직관과 통찰력 역시 지식의 연결망이라는 렌즈를 통해 명확히 이해할 수 있습니다. 짧은 순간에 예술품의 위작 여부를 감별해내는 전문가의 직관은 무의식 속에 쌓인 수많은 인과관계가 빛의 속도로 연결된 결과입니다. 반면 통찰력은 보이지 않는 연결 고리를 의식적으로 꿰뚫어 보며 그 내부 구조를 논리적으로 설명해내는 지혜를 뜻합니다. 지식이 뇌 안에서 유기적으로 조직화될 때, 우리는 복잡한 현상의 본질을 한눈에 파악하는 힘을 얻게 되며 이는 곧 창의적인 해결책으로 이어지게 됩니다. 아이러니하게도 창의적인 영감은 치열하게 고민할 때보다 아무것도 하지 않는 휴식의 순간에 찾아오곤 합니다. 멍하니 있거나 샤워를 할 때 활성화되는 '디폴트 모드 네트워크' 덕분입니다. 뇌가 휴식을 취하는 동안 멀리 떨어진 영역의 뉴런들이 서로 동기화되며, 평소에는 시도하지 않았던 무작위적인 지식 연결을 수행하기 때문입니다. 따라서 창의성을 극대화하려면 집중해서 지식을 습득하는 시간과, 뇌가 스스로 정보를 반죽할 수 있는 느슨한 시간을 적절히 교차시키는 지혜가 필요합니다. 인공지능 시대의 창의성은 외부 지식 체계를 본인의 지적 자산과 얼마나 잘 결합하느냐에 따라 결정됩니다. 개인이 보유한 내부 지식의 한계를 넘어, ChatGPT와 같은 거대 언어 모델을 거대한 외부 지식 저장소로 활용할 수 있기 때문입니다. 내가 가진 전문 지식과 인공지능이 제공하는 방대한 정보를 결합하여 새로운 통합을 요청할 때 창의성의 외연은 극적으로 확장됩니다. 이제 창의성은 독자적인 능력을 넘어, 기술을 도구 삼아 지식의 연결망을 무한히 넓혀가는 협업의 영역으로 진화하고 있습니다.

국립광주과학관강연&포럼

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🔥2025 국제인공지능대전 현장 털기! 순간이동 실화냐?!💥｜집중탐사 ASSA

인공지능 기술은 최근 몇 년 사이에 눈부신 발전을 거듭하며 우리의 일상에 깊숙이 자리 잡았습니다. 다양한 분야에서 AI가 활용되고 있으며, 그 중에서도 과학 분야에서의 응용은 특히 주목받고 있습니다. AI 작곡 프로그램처럼 창의적인 영역에서도 인공지능의 역할이 커지고 있다는 점은 많은 이들에게 신선한 충격을 주고 있습니다. 이러한 변화는 단순한 기술적 진보를 넘어, 인간의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 데 큰 기여를 하고 있습니다. 2025 국제인공지능대전은 AI 기술의 현재와 미래를 한눈에 볼 수 있는 특별한 현장입니다. 박람회장에는 수많은 사람들이 모여 AI의 다양한 가능성을 직접 체험하고 있습니다. 현장의 열기는 AI에 대한 대중의 관심이 얼마나 높은지를 잘 보여줍니다. 특히, 이번 박람회에서는 과학 교육 분야에서 활용되는 새로운 AI 기술들이 소개되어 많은 이들의 이목을 끌었습니다. 과학 지식 플랫폼 부스에서는 AI와 전문가의 협업을 통해 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 과학 콘텐츠가 제공되고 있었습니다. 교수진이 직접 작성한 글을 바탕으로 AI가 이미지를 생성하고, 보이스 클로닝 기술을 활용해 교수님의 목소리로 내용을 전달하는 방식이 인상적이었습니다. 또한, 다양한 언어로 번역되어 전 세계 누구나 쉽게 과학 지식을 접할 수 있다는 점도 큰 장점으로 꼽혔습니다. AI는 과학 연구와 교육의 경계를 허물고, 누구나 쉽고 재미있게 과학을 접할 수 있는 환경을 만들어 주고 있습니다. 특히, AI 과학 지식 플랫폼을 통해 실제 연구 현장을 간접적으로 체험할 수 있다는 점은 과학에 대한 흥미와 이해도를 높이는 데 크게 기여하고 있습니다. 이러한 기술의 발전은 앞으로 과학 교육의 패러다임을 바꿀 것으로 기대됩니다. 박람회에서는 상상을 초월하는 새로운 기술들도 소개되었습니다. 그 중에서도 순간이동 기술은 많은 이들의 이목을 집중시켰습니다. 실제로 현장에서 시연된 순간이동 기술은 아직 완벽하게 구현된 것은 아니지만, 미래 기술의 가능성을 엿볼 수 있는 흥미로운 경험이었습니다. 앞으로 AI와 첨단 기술이 결합해 어떤 혁신을 이끌어낼지 기대가 커지고 있습니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

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[토크] 과학자가 생각하는 AI 노벨상 수상과 딥시크 논란 | 과학자들의 방과 후 수다 1 | 1편

최근 노벨상 위원회가 인공지능 분야의 공헌자들에게 물리학상과 화학상을 수여한 사건은 학계에 큰 파장을 일으켰습니다. 이는 전통적인 학문의 경계가 허물어지고 있음을 상징적으로 보여줍니다. 특히 단백질 구조를 예측하는 알파폴드와 같은 기술은 바이오 연구 현장에 혁명적인 변화를 가져왔으며, 인공지능이 단순한 도구를 넘어 과학적 발견의 핵심 동력으로 자리 잡았음을 증명했습니다. 이러한 변화는 과거 1990년대 말 컴퓨터 공학이 생물학에 적용되기 시작한 이래로 비약적인 발전을 거듭한 결과입니다. 이제는 물리, 화학, 생물의 구분이 모호해졌으며 질문의 본질에 따라 다양한 학문적 접근이 융합되는 시대가 도래했습니다. 노벨 물리학상을 받은 힌튼과 홉필드 교수의 업적은 인공지능 기술 자체보다는 그 근간이 되는 통계 물리학적 원리에 기반하고 있습니다. 홉필드 모델과 이를 발전시킨 볼츠만 머신은 물리학적 아이디어를 통해 인간의 신경망을 모방한 회로를 구성한 선구적인 시도였습니다. 비록 컴퓨터 과학자로 알려져 있지만, 이들의 연구는 근본적으로 물리학의 법칙을 활용하여 지능의 원리를 탐구했다는 점에서 학술적 정당성을 확보하고 있습니다. 이는 인공지능의 발전이 단순히 공학적 성과에 그치지 않고, 자연의 근본 원리를 탐구하는 기초 과학의 영역과 깊게 맞닿아 있음을 시사합니다. 최근 전 세계를 놀라게 한 딥시크의 등장은 인공지능 개발의 새로운 패러다임을 제시했습니다. 거대 자본과 수만 개의 GPU를 투입하는 미국의 방식과 달리, 중국의 엔지니어들은 제한된 자원 속에서 소프트웨어 최적화와 스마트한 알고리즘 설계를 통해 효율적인 모델을 만들어냈습니다. 이는 막대한 자본 없이도 창의적인 아이디어와 기술력만 있다면 거대 기업과 경쟁할 수 있다는 희망적인 메시지를 전 세계 젊은 과학자들에게 전달하고 있습니다. 특히 오픈 소스 생태계를 지향하는 이러한 움직임은 기술의 민주화와 혁신의 가속화를 이끄는 중요한 동력이 되고 있습니다. 국가별 과학 기술 생태계의 차이도 주목할 만합니다. 미국이 민간 주도의 혁신을 이끌고 유럽이 규제를 통해 개인정보를 보호한다면, 중국은 개방적인 생태계 구축을 통해 기술 혁신을 꾀하고 있습니다. 특히 딥시크가 선택한 MIT 라이선스와 같은 오픈 소스 전략은 기술 독점을 방지하고 더 큰 혁신을 유도하려는 전략적 선택입니다. 데이터의 활용과 규제 사이의 균형은 향후 국가 경쟁력을 결정짓는 중요한 요소가 될 것입니다. 이러한 생태계의 다양성은 인공지능 기술이 특정 국가나 기업에 종속되지 않고 인류 전체의 자산으로 발전하는 데 기여할 것입니다. 한국 사회의 고질적인 문제인 의대 쏠림 현상은 젊은 인재들이 도전을 주저하게 만드는 사회적 분위기를 반영합니다. 과거에는 아인슈타인이나 호킹 같은 과학자를 꿈꾸며 기초 과학에 투신하는 청년들이 많았으나, 현재는 실패에 대한 두려움과 안정 지향적인 가치관이 지배적입니다. 지속 가능한 발전을 위해서는 남들이 가지 않는 길을 선택하는 이들에 대한 존중과, 실패하더라도 다시 일어설 수 있는 사회적 안전망 구축이 절실합니다. 젊은이들이 거대 자본에 압도당하지 않고 자신만의 영역에서 새로운 가치를 창출할 수 있도록 격려하는 사회적 풍토가 마련되어야 합니다.

신예리, 윤성철, 이현숙, 정하웅

카오스재단과학자들의 방과 후 수다

물리학
생명과학
천문학

[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #008 | 신현우 의과대학 교수

의학의 길을 걷는 이들에게 임상과 연구는 떼려야 뗄 수 없는 관계입니다. 신현우 교수는 이비인후과 레지던트 시절 코폴립과 수면무호흡증이라는 두 질환에 깊은 관심을 갖게 되었습니다. 환자를 진료하는 것에서 나아가 질병의 근본적인 원인을 파악하고자 전일제 박사 과정을 거치며 저산소증 연구에 매진했습니다. 이러한 학문적 여정은 그를 단순한 임상의를 넘어 상부 기도의 건강을 책임지는 연구자로 성장시켰으며, 현재는 10년 넘게 연구 중심의 의사로서 호흡의 질을 높이는 다양한 탐구를 이어가고 있습니다. 상부 기도는 코에서 후두까지 이어지는 통로로, 우리가 생명을 유지하기 위해 산소를 받아들이는 첫 관문입니다. 수면무호흡증은 낮에는 멀쩡하던 이 통로가 밤에 잠들 때만 반복적으로 막히는 독특한 질환입니다. 기도가 막히면 체내 산소 공급이 중단되어 뇌가 강제로 잠을 깨우게 되는데, 이 과정이 밤새 반복되면서 심각한 피로와 건강 악화를 초래합니다. 심한 경우 수면 중 돌연사로 이어질 만큼 위험하지만, 많은 이들이 이를 단순한 잠버릇으로 치부하며 방치하는 경우가 많아 각별한 주의가 필요합니다. 과거에는 수면무호흡증의 심각성을 단순히 시간당 호흡이 멈추는 횟수로만 판단했습니다. 하지만 10초간의 가벼운 잽과 같은 무호흡과 몸에 큰 충격을 주는 카운터펀치 같은 무호흡을 동일하게 평가하는 것은 한계가 있습니다. 우리 몸의 반응은 뇌파, 심전도, 근전도 등 복잡한 생체 신호로 나타나며, 이를 사람이 일일이 분석하기에는 데이터의 양이 방대합니다. 이를 해결하기 위해 인공지능 기술이 도입되었으며, 수만 건의 데이터를 학습한 인공지능은 이제 환자 개개인의 수면 상태를 더욱 정밀하고 정량적으로 예측하는 핵심 도구가 되었습니다. 수면에 대한 흔한 오해 중 하나는 주중에 부족했던 잠을 주말에 몰아서 자면 회복될 것이라는 생각입니다. 하지만 한 번 손상된 수면 리듬과 그로 인한 신체적 타격은 나중에 더 많이 잔다고 해서 완전히 보상되지 않습니다. 또한 코골이를 단순히 체격이 좋은 사람의 특징으로 가볍게 여기는 것도 위험합니다. 코골이 환자의 상당수는 이미 수면무호흡증을 동반하고 있으며, 이를 방치할 경우 뇌졸중이나 심근경색 같은 치명적인 합병증으로 이어질 확률이 매우 높습니다. 따라서 매일 규칙적인 수면 시간을 확보하는 것이 무엇보다 중요합니다. 인공지능이 의료 현장에 깊숙이 들어오면서 의사의 역할을 대체할 것인가에 대한 논의가 활발합니다. 기술적으로 인공지능은 방대한 정보를 처리하며 의료진의 판단을 보조하는 훌륭한 파트너가 될 수 있습니다. 다만 최종적인 결정에 따른 법적 책임과 사회적 합의는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 결국 미래의 의료는 인공지능을 통한 정밀한 진단과 인간 의사의 책임감이 조화를 이루는 방향으로 나아갈 것입니다. 건강한 삶을 위해 수면과 운동, 식사의 균형을 맞추는 개인의 노력 또한 기술의 발전만큼이나 필수적인 요소입니다.

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메모리 반도체🧑‍🏭의 혁신이 필요하다! ✔️HBM의 시대 l 2025 미래 과학 트렌드 북콘서트

반도체는 전류의 흐름을 조절할 수 있는 물질로, 전자기기의 핵심 부품입니다. 다이오드, 트랜지스터, 집적회로 등 다양한 형태로 존재하며, 각각의 역할에 따라 전류의 흐름을 제어하거나 신호를 증폭하는 등 중요한 기능을 수행합니다. 특히 트랜지스터와 집적회로는 현대 전자기기의 두뇌 역할을 하며, 이진법을 기반으로 전자기기의 언어를 구현하는 데 필수적입니다. 이러한 반도체의 발전은 스마트폰, 컴퓨터 등 다양한 디지털 기기의 성능 향상에 직접적으로 기여해왔습니다. 최근 인공지능 기술의 급격한 발전은 반도체 산업에 새로운 요구를 제시하고 있습니다. 거대 언어 모델을 활용한 인공지능 서비스가 일상화되면서, 인공지능이 생성한 영상이나 이미지는 사실성과 정교함에서 인간의 창작물에 근접하고 있습니다. 이러한 인공지능의 성능은 방대한 데이터 학습과 연산 능력에 기반하며, 이를 뒷받침하는 것이 바로 고성능 반도체입니다. 인공지능의 학습과 추론 과정에서 GPU와 메모리 반도체의 역할이 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능의 성능을 높이기 위해서는 GPU의 연산 능력뿐만 아니라 메모리 반도체의 데이터 처리 속도도 함께 향상되어야 합니다. 기존의 D램은 GPU의 빠른 연산 속도를 따라가지 못해 한계에 부딪혔고, 이에 따라 HBM(High Bandwidth Memory)과 같은 첨단 메모리 반도체가 개발되었습니다. HBM은 여러 개의 D램을 수직으로 적층하고, TSV(Through Silicon Via) 기술을 활용해 데이터 입출력 통로를 대폭 늘렸습니다. 이로 인해 GPU와의 물리적 거리가 가까워지고, 대용량 데이터를 빠르게 처리할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술 발전은 인공지능 반도체, 즉 인공지능 가속기의 등장을 이끌었습니다. 인공지능 가속기는 GPU와 HBM이 결합된 형태로, 방대한 인공지능 데이터를 효율적으로 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 현재 엔비디아(NVIDIA)와 같은 기업이 주도하고 있지만, 범용 가속기의 한계와 높은 비용으로 인해 맞춤형, 주문형 반도체(ASIC)에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 각 기업은 자신들의 애플리케이션과 기기에 최적화된 인공지능 가속기를 개발하려는 움직임을 보이고 있습니다. 차세대 HBM4는 기존 구조에서 한 단계 더 진화하여, GPU 위에 HBM을 직접 적층하는 방식을 도입하고 있습니다. 이를 통해 물리적 거리를 더욱 줄이고, 데이터 전송 속도를 극대화할 수 있습니다. 더불어, 베이스 다이(Base Die)가 단순 연결을 넘어 일부 연산 기능까지 수행할 수 있게 되어, 맞춤형 기능이 탑재된 인공지능 가속기의 제작이 가능해졌습니다. 앞으로는 고객사의 요구에 맞춘 다양한 기능이 반도체에 직접 구현될 수 있을 것으로 기대됩니다.

국립과천과학관책📖저자강연

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #007 | 김종일 유전체의학연구소 소장

기초 의학은 환자를 직접 진료하는 임상 의학과 달리 인체의 구조와 기능, 질병의 기전을 연구하는 학문입니다. 유전체학은 우리 몸의 DNA와 RNA를 거대한 덩어리로 연구하는 분야로, 생명 현상의 근본을 탐구합니다. 많은 이들이 의대 교수를 병원의 의사로만 생각하지만, 기초 의학자들은 실험실에서 생명의 신비를 밝히고 질병 치료의 토대를 마련하는 데 집중합니다. 이는 의학의 발전뿐만 아니라 순수 과학으로서의 가치도 매우 크며, 질병의 원인을 분자 수준에서 이해하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 2009년 한국인 최초의 유전체 서열 분석 결과를 네이처(Nature)에 발표한 것은 국내 유전체 연구의 기념비적인 사건이었습니다. 당시 차세대 염기서열 분석 기술인 NGS가 막 등장했을 때, 연구팀은 직접 분석 도구를 개발하며 한국인만의 정밀한 유전체 지도를 완성했습니다. 비록 아시아인 최초라는 타이틀은 간발의 차로 놓쳤지만, 데이터의 정확성과 독창성을 인정받아 세계적인 주목을 받았습니다. 새로운 기술적 한계를 극복하며 얻어낸 이 결과는 한국 유전체학의 위상을 높이고 정밀 의료의 가능성을 여는 계기가 되었습니다. 유전체 연구를 통해 밝혀진 흥미로운 사실 중 하나는 한국인의 독특한 유전적 특징입니다. 인류의 조상은 본래 젖은 귀지를 가졌으나, 진화 과정에서 동쪽으로 이동하며 마른 귀지 형질이 나타났습니다. 한국인은 약 99.9%가 마른 귀지를 가지고 있는데, 이는 세계적으로도 매우 드문 높은 비율입니다. 유전적으로 열성 형질임에도 불구하고 특정 집단 내에서 이처럼 압도적인 비율을 보이는 현상은 인류 유전학적으로 매우 흥미로운 연구 대상이며, 우리 민족이 가진 고유한 유전적 동질성을 상징적으로 보여주는 사례이기도 합니다. 최근 유전체학 분야에서는 인공지능 기술이 필수적인 도구로 자리 잡았습니다. 특히 세포 하나하나를 분리해 분석하는 단일 세포 유전체 분석은 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 수만 개의 세포에서 수만 개의 유전자 발현량을 측정하면 거대한 행렬 데이터가 만들어지는데, 여기서 의미 있는 생물학적 신호와 단순한 노이즈를 구분하기 위해 AI의 고도화된 통계 기법이 사용됩니다. 이를 통해 과거에는 불가능했던 정밀한 수준에서 세포의 상태 변화를 관찰하고, 현재의 건강 상태나 질병의 초기 징후를 포착하는 것이 가능해졌습니다. 미래의 의학은 공학, 자연과학과의 활발한 협업을 통해 더욱 발전할 것입니다. 의사 과학자들은 임상 현장의 문제의식을 바탕으로 기초 과학의 원리를 적용해 혁신적인 치료법을 제시할 수 있습니다. 이제는 선진국을 뒤쫓는 패스트 팔로워(Fast Follower)에서 벗어나, 세계적인 연구 흐름을 주도하는 리더로서 꿈을 크게 가져야 합니다. 캠퍼스 간의 장벽을 허물고 다양한 분야의 전문가들이 소통할 때, 인류의 건강을 증진시키는 창의적인 연구 성과가 지속적으로 창출될 수 있을 것입니다. 연구는 그 자체로 즐거운 여정이자 사회에 공헌하는 길입니다.

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[강연] 다시 돌아본 2024년 "세상에 나쁜 수학은 없다" 2 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 9강 두 번째 이야기 | 9강 ②

열 방정식은 열이라는 물리적 대상이 시간에 따라 공간 속에서 어떻게 확산되는지를 정교하게 묘사하는 도구입니다. 초승달 모양의 열판에 열이 가해졌을 때 시간이 흐르며 열이 고르게 퍼져나가는 현상을 수식으로 나타낸 것이죠. 이 방정식의 핵심은 온도의 시간적 변화율이 공간에 대한 이계도함수와 연결된다는 점에 있습니다. 이는 단순히 열의 이동을 설명하는 것을 넘어 입자의 운동이나 현대 인공지능의 확산 모델에까지 응용되는 기초 원리가 됩니다. 확산 현상을 바라보는 관점은 거시적일 수도, 미시적일 수도 있습니다. 미시적 관점에서는 입자가 무작위로 움직이는 '무작위 행보'나 '브라운 운동'으로 설명됩니다. 동전을 던져 앞면이 나오면 왼쪽, 뒷면이 나오면 오른쪽으로 가는 무작위 행보의 확률을 미분의 정의와 테일러 전개를 통해 계산하면 놀랍게도 거시적인 열 방정식이 유도됩니다. 이는 개별 입자의 불확실한 움직임이 모여 전체적인 확산이라는 규칙적인 흐름을 만들어냄을 보여주는 수학적 증거입니다. 최근 주목받는 인공지능의 확산 모델 역시 열 방정식의 원리를 활용합니다. 이미지에 무작위 노이즈를 추가하는 과정은 열이 퍼지는 순방향 확산 과정과 닮아 있으며, 이를 역방향 확산 과정으로 추적해 노이즈를 제거하면 새로운 이미지가 생성됩니다. 이러한 복잡한 수학적 원리를 시각적으로 이해하기 위해 '이매지너리'와 같은 플랫폼이 활용되기도 합니다. 수식 속에 숨겨진 정보의 흐름을 눈으로 확인하며 화산재의 확산이나 바람의 방향 같은 실제 자연 현상을 시뮬레이션할 수 있습니다. 정보의 시대를 지탱하는 또 다른 강력한 도구는 특이값 분해(SVD)입니다. 행렬은 하나의 벡터를 다른 벡터로 변환하는 연산자 역할을 하는데, 특이값 분해(SVD)는 이 복잡한 변환을 회전과 늘림, 그리고 다시 회전이라는 세 가지 단계로 쪼개어 분석합니다. 임의의 행렬을 세 개의 특수한 행렬 곱으로 분해함으로써 데이터가 가진 본질적인 구조를 파악할 수 있게 됩니다. 이는 복잡하게 얽힌 정보들 사이에서 핵심적인 기저가 무엇인지 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 특이값 분해(SVD)의 가장 대표적인 응용 분야는 데이터 압축과 차원 축소입니다. 이미지의 픽셀 정보를 행렬로 나타낸 뒤 특이값 분해(SVD)를 적용하면, 중요도가 낮은 정보들을 과감히 제거하고 핵심적인 특이값들만 남겨 원래 이미지를 효율적으로 재구성할 수 있습니다. 또한 주성분 분석(PCA)을 통해 고차원의 데이터를 저차원으로 축소함으로써 복잡한 데이터 속에 내재된 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어 여러 과목의 성적 데이터에서 학생의 문과적 혹은 이과적 성향이라는 핵심 지표를 추출하는 식입니다. 코시-슈바르츠 부등식은 벡터 공간을 이해하는 가장 기본적인 관계식입니다. 두 벡터의 내적값이 각 벡터의 길이의 곱을 절대 넘을 수 없다는 이 절대 부등식은 기하학적으로 두 벡터 사이의 각도와 투영의 개념을 담고 있습니다. 내적을 통해 두 벡터가 얼마나 같은 방향을 향하고 있는지, 혹은 서로 독립적인지를 수치화할 수 있습니다. 이는 단순히 수학적 정리를 넘어 데이터 사이의 유사도를 측정하는 핵심적인 척도가 되어 현대 과학의 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 내적의 개념과 코시-슈바르츠 부등식은 오늘날 OTT 서비스의 영화 추천 알고리즘이나 챗GPT 같은 자연어 처리 모델의 근간이 됩니다. 사용자의 선호도 벡터와 콘텐츠 벡터 사이의 상관관계를 분석하여 최적의 결과를 도출해내는 것이죠. 열 방정식부터 특이값 분해(SVD), 그리고 코시-슈바르츠 부등식에 이르기까지, 이들은 서로 다른 형태를 띠고 있지만 복잡한 세상을 단순화하고 그 속에 숨겨진 근본적인 질서를 찾아낸다는 공통점을 가집니다. 수학은 이처럼 보이지 않는 곳에서 세상을 움직이고 있습니다.

박형주

카오스재단카오스강연

수학

[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #006 | 이준호 생명과학부 교수

예쁜꼬마선충은 몸길이가 1mm도 되지 않는 아주 작은 생명체이지만, 현대 생명과학 연구에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 1960년대 시드니 브레너에 의해 도입된 이 모델 생물은 발생과 신경계의 신비를 풀기 위한 최적의 도구로 선택되었습니다. 대장균보다는 복잡하고 초파리나 생쥐보다는 단순한 구조 덕분에, 과학자들은 생명체의 신경망이 어떻게 형성되고 작동하는지를 세포 수준에서 정밀하게 관찰할 수 있게 되었습니다. 이러한 단순함은 복잡한 생명 현상의 근본 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 신경 세포 300여 개의 모든 연결망을 의미하는 커넥톰 연구는 엄청난 시간과 노력이 필요한 작업입니다. 과거에는 전자현미경 사진을 일일이 수작업으로 분석해야 했기에 한 세대의 연구자들이 포기할 정도로 고된 과정이었습니다. 하지만 최근에는 인공지능 딥러닝 기술을 도입하여 신경 세포를 구분하고 시냅스를 예측하는 과정을 획기적으로 단축하고 있습니다. 인공지능은 사람이 수천 시간 걸려야 했던 작업을 단 몇 분 만에 처리하며, 기초 과학의 질문을 해결하고 연구의 지평을 넓히는 강력한 도구가 되고 있습니다. 염색체 말단에 위치한 텔로미어는 세포의 노화와 수명을 결정하는 핵심적인 구조물입니다. 선형 염색체를 가진 생명체는 복제 과정에서 끝부분이 조금씩 짧아지는데, 이것이 한계에 다다르면 세포는 분열을 멈추고 노화 단계에 진입합니다. 최근 연구에서는 기존 교과서에 실린 것과 다른 새로운 염기 서열의 텔로미어를 가진 선충을 발견하기도 했습니다. 이러한 발견은 노화 억제 전략이나 암세포의 무한 증식을 막는 항암 연구 등 인류의 건강과 직결된 다양한 분야로 확장될 가능성을 보여주며 생명 연장의 꿈에 다가서게 합니다. 기초 과학의 진정한 가치는 정답을 맞히는 것보다 올바른 질문을 던지는 데 있습니다. 예쁜꼬마선충의 히치하이킹 행동처럼 사소해 보이는 현상도 깊이 파고들면 그 이면에 숨겨진 복잡한 신경 기전을 발견할 수 있습니다. 연구 과정에서 무엇을 모르는지조차 모르는 혼란을 겪기도 하지만, 핵심적인 신경 세포 한 세트를 찾아내는 순간 새로운 질문들이 쏟아져 나오기 시작합니다. 인공지능을 통해 확보한 방대한 데이터는 결국 과학자가 더 깊고 본질적인 질문을 던질 수 있도록 돕는 밑거름이 되며 연구의 연속성을 보장합니다. 과학 연구는 단순히 지식을 쌓는 과정을 넘어, 다음 세대에게 사랑과 기회를 전하는 교육의 장이기도 합니다. 과거 독지가의 도움으로 연구에 전념할 수 있었던 경험은 학생들을 위한 장학금 마련과 연구 환경 개선이라는 실천으로 이어졌습니다. 과학은 혼자만의 성과가 아니라 구성원들이 서로 조금씩 양보하고 협력할 때 비로소 큰 시너지가 낼 수 있습니다. 따뜻한 경쟁과 협력이 공존하는 연구실 문화는 젊은 과학자들이 사회에 기여하는 훌륭한 연구자로 성장하는 든든한 토대가 되며, 이는 곧 과학계의 선순환을 만들어냅니다.

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #005 | 이종호 전기정보공학부 교수

디지털 헬스케어는 의료 산업 전반에 걸친 디지털 전환을 의미하며, 인공지능과 IT 기술을 활용해 인간의 건강을 증진하는 혁신적인 분야입니다. 그중에서도 의료 영상 기술은 우리 몸의 내부를 시각화하여 질병을 진단하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 특히 MRI는 엑스레이나 CT와 달리 방사선을 사용하지 않고 자기장만을 이용하기 때문에 인체에 무해하며 반복적인 촬영이 가능하다는 독보적인 장점을 지니고 있습니다. 이러한 안전성을 바탕으로 뇌의 구조와 활동을 정밀하게 분석하여 기존에 알 수 없었던 새로운 정보를 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 최근 MRI 연구는 과거에는 불가능했던 영역까지 진단 범위를 넓히며 의료 현장에 큰 변화를 일으키고 있습니다. 대표적인 사례가 파킨슨병입니다. 운동 신경과 관련된 이 질환은 불과 몇 년 전까지만 해도 MRI로 진단하기 어려웠으나, 새로운 영상 기법의 개발과 글로벌 연구진의 협력을 통해 이제는 영상만으로도 판별이 가능해졌습니다. 이처럼 혁신적인 영상 기술은 뇌의 연결성이나 미세한 구조 변화를 새롭게 파악하게 함으로써, 질병의 조기 발견은 물론 인간의 뇌가 어떻게 변화하고 활동하는지에 대한 깊은 과학적 통찰을 제공하고 있습니다. 공학 연구의 가치는 기술 그 자체에 머물지 않고 사회적 약자나 아픈 이들에게 실질적인 도움을 줄 때 더욱 빛을 발합니다. 연구자가 자신의 연구가 사회에 기여해야 한다는 확신을 가질 때, 그 기술은 비로소 생명력을 얻고 현장에 적용될 수 있습니다. 실리콘밸리의 학풍처럼 현실 세계에 즉각적으로 적용되어 임팩트를 줄 수 있는 실용적인 연구는 현대 공학이 지향해야 할 중요한 방향입니다. 단순히 이론적인 깊이를 추구하는 것을 넘어, 개발된 기술이 실제 의료 현장에서 환자의 삶을 개선하는 도구로 변모하는 과정은 공학자에게 가장 큰 보람과 동기를 선사합니다. 훌륭한 공학자가 되기 위해서는 기술적 역량 못지않게 자신의 생각을 명확하게 전달하는 글쓰기와 말하기 능력이 필수적입니다. 연구 결과가 아무리 뛰어나더라도 이를 효과적으로 공유하고 설득하지 못한다면 그 가치를 온전히 인정받기 어렵기 때문입니다. 특히 다양한 분야의 전문가들과 협업이 잦은 바이오 인공지능 분야에서는 소통의 중요성이 더욱 강조됩니다. 학부 시절부터 체계적인 발표 연습과 논리적인 글쓰기 훈련을 쌓는 것은 연구의 효율성을 높이고, 나아가 글로벌 무대에서 동료 연구자들과 교류하며 경쟁력을 확보하는 데 있어 든든한 밑거름이 됩니다. 미래의 의료는 질병이 발생한 후 치료하는 방식에서 벗어나, 정기적인 검진을 통해 예방하는 '프리벤티브 케어'로 패러다임이 변화하고 있습니다. 현재 MRI는 높은 비용과 긴 촬영 시간 때문에 접근성이 낮지만, 인공지능을 활용한 고속 영상 기술이 발전한다면 누구나 정기적으로 촬영할 수 있는 시대가 올 것입니다. 촬영 시간을 획기적으로 단축하여 검사 비용을 낮추는 노력은 의료 서비스의 문턱을 낮추는 중요한 게임 체인저가 될 것입니다. 기술 혁신을 통해 모든 인류가 질병의 위협으로부터 벗어나 건강한 삶을 유지하도록 돕는 것이 의료 인공지능 연구의 궁극적인 지향점입니다.

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[강연] 최적화 이론, 인공지능 시대에 비상하다 2_by 권도현 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 8강 두 번째 이야기 | 8강 ②

인공지능 학습의 핵심은 최적의 해를 찾는 과정이며, 이를 위해 확률적 경사하강법(SGD)이라는 기법이 널리 사용됩니다. 기존의 경사하강법이 단순히 가장 가파른 내리막길만을 따라갔다면, 확률적 경사하강법(SGD)은 약간의 무작위성을 부여하여 탐험을 시도합니다. 이러한 무작위성은 학습 과정에서 마주치는 지역 최소해라는 웅덩이에서 벗어날 수 있는 기회를 제공합니다. 때로는 조금 돌아가거나 오르막을 오르는 선택이 결국 더 깊고 낮은 최적점을 찾는 열쇠가 되기도 하며, 이는 복잡한 함수 구조를 가진 인공지능 모델에서 필수적인 전략입니다. 방대한 데이터를 다루는 현대 인공지능에게 효율성은 필수적인 요소입니다. 모든 데이터를 한꺼번에 계산하여 미분하는 방식은 시간과 자원 면에서 불가능에 가깝기 때문입니다. 확률적 경사하강법(SGD)은 데이터를 작은 단위로 쪼개어 학습시키는 방식을 통해 이 문제를 해결합니다. 예를 들어 백만 개의 데이터가 있다면 이를 만 개씩 나누어 순차적으로 학습하며 모델을 업데이트합니다. 이러한 방식의 학습은 연산 속도를 획기적으로 높일 뿐만 아니라, 실제 성능 면에서도 매우 우수한 결과를 보여준다는 것이 여러 사례를 통해 증명되었습니다. 생성형 인공지능의 비약적인 발전 뒤에는 적대적 생성 신경망(GAN)과 같은 정교한 구조가 자리 잡고 있습니다. 이는 생성자와 판별자라는 두 개의 네트워크가 서로 경쟁하며 발전하는 방식입니다. 생성자가 실제와 유사한 이미지를 만들어내면, 판별자는 그것이 진짜인지 가짜인지 구분하려 노력합니다. 이 과정에서 생성자는 판별자를 속이기 위해 더욱 정교한 결과물을 만들어내고, 판별자는 이를 더 잘 잡아내기 위해 날카로워집니다. 이러한 상호 작용은 결국 인공지능이 실사에 가까운 고품질의 데이터를 생성할 수 있게 만드는 강력한 원동력이 됩니다. 수학적 관점에서 생성 모델의 목표는 실제 데이터의 확률 분포와 모델이 생성한 분포 사이의 차이를 최소화하는 것입니다. 이를 위해 최적 운송 이론에서 유래한 '와서스타인 거리'라는 개념이 활용됩니다. 이는 진흙을 구멍에 채우는 택배 문제처럼, 한 분포를 다른 분포로 옮기는 데 드는 최소 비용을 계산하는 방식입니다. 2017년경 정립된 이 이론적 토대는 인공지능이 단순히 데이터를 흉내 내는 수준을 넘어, 수학적으로 정교하게 최적화된 상태에 도달할 수 있도록 돕는 중요한 이정표가 되었으며 대학원생의 연구가 혁신을 일으킨 사례로도 유명합니다. 최근에는 노이즈 상태에서 단계적으로 이미지를 복원해 나가는 확산 모델(Diffusion Model)이 생성형 인공지능의 대세로 떠오르고 있습니다. 이는 한 번에 결과를 내기보다 시간을 쪼개어 미세하게 조정해 나가는 방식으로, 더욱 정밀한 제어가 가능하다는 장점이 있습니다. 인공지능은 이제 아기가 세상을 배우듯 비지도 학습에서 언어 학습으로, 그리고 더 복잡한 추론의 단계로 진화하고 있습니다. 이러한 발전은 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작과 전문 지식의 영역까지 확장되며 우리 삶의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있으며, 로보틱스와 같은 물리적 영역으로의 확장도 기대되고 있습니다.

권도현

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #004 | 이승근 데이터사이언스 대학원 교수

이승근 교수는 생물학, 통계학, 그리고 소프트웨어 엔지니어링이라는 세 가지 서로 다른 분야를 융합하여 자신만의 독자적인 연구 영역을 구축했습니다. 서울대학교 데이터 사이언스 대학원에서 활동 중인 그는 유전 변이와 질병 간의 상관관계를 분석하는 통계적 유전학을 전공하고 있습니다. 학부 시절 생물학을 전공하며 실험의 어려움을 느꼈던 경험과 군 복무 시절 소프트웨어 개발자로 일했던 경력은 그가 데이터 기반의 생물 통계학자로 성장하는 데 중요한 밑거름이 되었습니다. 그의 연구에서 가장 핵심적인 성과는 희귀 유전 변이를 분석하는 새로운 통계적 방법론을 개발한 것입니다. 과거에는 복잡하고 단순하게 처리되던 유전 데이터 분석을 보다 현실적인 시나리오에서 수행할 수 있도록 돕는 소프트웨어를 제작하여 전 세계 연구자들에게 큰 영향을 미쳤습니다. 수천 번 이상 인용된 그의 연구는 단순히 이론에 그치지 않고, 실제 유전 변이가 키나 몸무게 같은 표현형이나 특정 질병에 어떤 영향을 미치는지 예측하는 데 실질적인 도구로 활용되고 있습니다. 최근 과학계의 화두인 인공지능은 바이오 분야에서도 혁신적인 변화를 이끌고 있습니다. DNA의 변이를 해석하고 그 기능을 예측하는 과정뿐만 아니라, 뇌 영상과 같은 복잡한 로 데이터에서 유의미한 특징을 추출하는 데 AI가 핵심적인 역할을 수행합니다. 특히 노벨 물리학상과 화학상이 AI 선구자들에게 수여된 사례는 인공지능이 기초 과학 전반에 미치는 거대한 영향력을 증명합니다. 이러한 흐름 속에서 데이터 사이언스는 생명 현상을 이해하는 새로운 렌즈로서 그 중요성이 더욱 강조되고 있습니다. 진정한 의미의 융합 연구를 위해서는 서로 다른 분야의 연구자들이 각자의 언어를 이해하고 존중하는 태도가 필수적입니다. 데이터 분석가와 실험 연구자 사이의 협업은 데이터 정제나 배치 이펙트 보정과 같은 실무적인 어려움으로 인해 쉽지 않은 과정이지만, 이를 극복했을 때 비로소 실질적인 성과가 나타납니다. 미국과 한국의 연구 환경 차이에도 불구하고, 다양한 전문가들과의 교류를 통해 연구의 지평을 넓히는 과정은 현대 과학이 지향해야 할 협력의 모델을 잘 보여줍니다. 학계에서 연구자로 살아가는 것은 끊임없는 평가와 인내를 요구하는 과정입니다. 주니어 시절부터 테뉴어를 받기까지의 불안정성을 견뎌내야 하지만, 그 과정에서 얻는 보상은 매우 특별합니다. 자신이 진정으로 탐구하고 싶은 주제를 자유롭게 추구하며, 연구 결과에 자신의 이름을 새길 수 있다는 점은 아카데미만이 줄 수 있는 매력입니다. 이러한 보람을 동력 삼아 꾸준히 정진한다면, 연구자로서 마주하는 수많은 도전은 성장을 위한 소중한 자양분이 될 것입니다.

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[강연] 최적화 이론, 인공지능 시대에 비상하다 1_by 권도현 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 8강 첫 번째 이야기 | 8강 ①

인공지능은 현대 과학의 정점으로 불리며, 최근 노벨 물리학상과 화학상을 인공지능 연구자들이 휩쓴 사건은 그 위상을 단적으로 보여줍니다. 과거에는 연구 성과가 인정받기까지 수십 년이 걸리기도 했으나, 인공지능 분야는 불과 몇 년 만에 세계적인 인정을 받을 만큼 혁신적인 속도로 발전하고 있습니다. 이러한 인공지능의 놀라운 퍼포먼스 이면에는 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위한 수학적 원리가 숨어 있는데, 그 핵심이 바로 최적화 이론입니다. 최적화 이론이란 주어진 제약 조건 아래에서 목적 함수가 최솟값이나 최댓값을 가지는 지점을 찾는 과정을 의미합니다. 예를 들어, 특정 예산과 시간 내에 가장 멀리 이동할 수 있는 경로를 찾는 것이 실생활의 최적화 문제입니다. 수학적으로는 변수와 제약 조건을 설정하고, 이를 만족하는 최적의 해를 구하는 수식으로 표현됩니다. 인공지능 역시 방대한 데이터 속에서 가장 정확한 답을 내놓기 위해 이 최적화 과정을 끊임없이 반복하며 학습을 진행합니다. 최적화의 역사에서 중요한 이정표 중 하나는 18세기 몽주가 제안하고 20세기 칸토로비치가 일반화한 최적 운송 이론입니다. 이는 물류 비용을 최소화하기 위해 자원을 어떻게 배분할 것인가를 다루는 학문으로, 칸토로비치는 이 공로로 노벨 경제학상을 수상했습니다. 오늘날 아마존이나 쿠팡 같은 거대 물류 기업들이 효율적인 배송 시스템을 구축할 수 있는 것도 바로 이 이론 덕분입니다. 자원 배분의 효율성을 극대화하는 수학적 모델은 현대 산업 전반의 수익성과 직결됩니다. 최적화는 물리적 현상을 설명하는 데에도 필수적입니다. 중력이 작용하는 상황에서 공이 가장 빠르게 내려오는 경로를 찾는 '최단 강하 곡선' 문제는 변분법이라는 수학 분야를 탄생시켰습니다. 오일러와 라그랑주는 이 곡선을 나타내는 미분 방정식을 찾아내어 복잡한 함수의 최적점을 구하는 기틀을 마련했습니다. 이러한 고전 역학의 수학적 도구들은 오늘날 인공지능이 복잡한 데이터 분포를 이해하고 예측 모델을 설계하는 데 있어 강력한 기반이 되고 있습니다. 인공지능 모델에서 최적화는 '손실 함수'를 최소화하는 과정으로 구체화됩니다. 손실 함수란 인공지능이 예측한 값과 실제 정답 사이의 오차를 나타내는 지표입니다. 모델이 학습한다는 것은 결국 이 오차를 줄여나가는 과정을 의미하며, 수학적으로는 함수의 기울기를 이용해 최저점을 찾아가는 여정입니다. 오차가 작을수록 인공지능은 더 정확한 판단을 내리게 되며, 이를 위해 수학자들은 더 정교한 목적 함수를 설계하고 효율적인 계산 알고리즘을 개발하는 데 매진하고 있습니다. 오차를 줄이는 대표적인 방법은 '경사하강법'입니다. 이는 마치 안대를 쓴 채 그랜드 캐니언의 가장 깊은 골짜기를 찾아가는 과정과 비슷합니다. 현재 위치에서 지면의 경사를 파악해 가장 가파르게 내려가는 방향으로 한 걸음씩 이동하는 방식입니다. 이때 한 번에 이동하는 거리를 '학습률'이라고 부르는데, 이 값이 너무 작으면 학습 속도가 지나치게 느려지고, 너무 크면 최적점을 지나쳐버리는 문제가 발생합니다. 따라서 적절한 학습률을 설정하는 것이 인공지능 성능의 핵심입니다. 현실의 데이터는 매우 복잡하여 함수의 모양이 단순한 볼록 형태가 아닌 경우가 많습니다. 골짜기를 내려가다 보면 중간에 작은 웅덩이에 빠져 더 이상 내려가지 못하는 '지역 최솟값' 문제에 직면하기도 합니다. 이를 극복하기 위해 현대 인공지능은 무작위성을 도입한 '확률적 경사하강법'과 같은 고도화된 기법을 사용합니다. 수학적 엄밀함과 실험적 최적화가 결합된 이러한 노력들은 인공지능이 인간의 지능을 모방하고 초월하는 데 결정적인 역할을 수행하고 있습니다.

권도현

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[인터뷰] 바이오인공지능연구센터 ABC #003 | 백민경 생명과학부 교수

백민경 교수는 서울대학교 생명과학부에서 인공지능을 활용해 단백질 구조의 비밀을 탐구하고 있습니다. 학부 시절 실험보다 계산화학에 매력을 느껴 연구의 길로 들어선 그는, 단백질과 유기 분자의 상호작용을 예측하며 신약 개발의 가능성을 엿보았습니다. 특히 박사 과정 중 알파고와 알파폴드의 등장을 목격하며 인공지능이 생명 현상을 이해하는 핵심 도구가 될 것임을 직감했습니다. 이러한 통찰은 그가 단백질 구조 예측이라는 난제에 도전하는 중요한 계기가 되었습니다. 박사 학위 취득 후 그는 단백질 디자인의 대가인 데이비드 베이커 교수 연구실에서 포닥 과정을 시작했습니다. 당시 베이커 그룹은 딥러닝을 연구에 막 도입하던 단계였으며, 베이커 교수 스스로도 인공지능을 배우기 위해 직접 프로젝트를 수행할 만큼 열정적이었습니다. 백 교수는 이 역동적인 환경에서 딥러닝 기술을 익히며 단백질 구조 예측의 새로운 지평을 열 준비를 마쳤습니다. 지도교수와의 긴밀한 소통과 기술적 피드백은 그가 인공지능 전문가로 성장하는 데 밑거름이 되었습니다. 2020년 구글 딥마인드의 알파폴드 2가 압도적인 성과를 발표했을 때, 백 교수는 위기를 기회로 바꿨습니다. 구체적인 코드나 방법론이 공개되지 않은 상황에서 그는 단 한 장의 발표 슬라이드에 담긴 아이디어를 단서로 로제타폴드(RoseTTAFold) 개발에 착수했습니다. 성공 가능성에 대한 확신과 베이커 교수의 전폭적인 지원 덕분에 불과 몇 달 만에 알파폴드 2에 필적하는 성능의 모델을 완성할 수 있었습니다. 이는 과학적 호기심과 끈기가 만들어낸 쾌거이자, 인공지능 연구의 속도감을 보여주는 사례입니다. 최근 인공지능 분야의 노벨상 수상은 생명과학과 화학 연구의 패러다임 변화를 상징합니다. 특히 단백질 디자인 기술은 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하여 질병 치료제나 백신 개발에 혁신을 가져올 것으로 기대됩니다. 이는 단순히 의학적 용도에 그치지 않고 환경 친화적인 생분해성 소재 개발 등 산업 전반으로 파급력을 넓히고 있습니다. 인공지능은 이제 기초 과학의 한계를 넘어 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 강력한 엔진으로 자리매김하고 있습니다. 백 교수의 궁극적인 목표는 세포 내 모든 생체 분자 간의 상호작용 지도를 완성하는 것입니다. 인공지능이라는 강력한 도구를 통해 생명 현상의 근본적인 원리를 이해하고, 이를 바탕으로 질병의 메커니즘을 규명하여 정밀한 신약 개발에 기여하고자 합니다. 그는 미래의 연구자들에게 자신의 전공에 매몰되지 않고 다양한 분야와 소통하는 융합적 사고를 강조합니다. 복잡한 생명의 신비를 풀기 위해서는 화학, 생물학, 컴퓨터 공학을 아우르는 폭넓은 시야와 협력이 무엇보다 중요하기 때문입니다.

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[강연] 불확실과 확실, 그 사이의 외줄타기 : 확률 2_by 서인석 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 7강 두 번째 이야기 | 7강 ②

확률은 17세기부터 논의되어 왔으나 20세기 초까지도 독립된 수학 분야로 온전히 자리 잡지 못했습니다. 1900년 수학자 힐베르트는 인류가 해결해야 할 주요 과제 중 하나로 확률을 수학적 공리에 의해 정의할 것을 제안했습니다. 이에 응답한 인물이 바로 콜모고로프입니다. 그는 1933년 측도론을 기반으로 확률론의 기틀을 세웠으며, 이는 파스칼과 페르마 이후 약 300년 만에 확률이 엄밀한 수학적 체계를 갖추게 된 역사적인 순간이었습니다. 콜모고로프의 공리적 정의는 의외로 단순한 철학에서 시작됩니다. 전체 사건이 발생할 확률을 1로 두고, 서로 겹치지 않는 사건들의 확률을 합산하는 등 우리가 당연하게 여기는 성질들을 수학적 언어로 정리한 것입니다. 이러한 접근은 확률을 해석학의 틀 안에서 설명할 수 있게 했으며, 덕분에 확률론은 편미분 방정식이나 조화 해석과 같은 고등 수학 도구들을 활용하며 폭발적으로 발전할 수 있는 토대를 마련하게 되었습니다. 하지만 수학적 정의와 현실 세계의 구현 사이에는 괴리가 존재합니다. 우리는 동전 던지기의 확률을 흔히 절반이라고 생각하지만, 퍼시 다이아코니스 교수의 연구에 따르면 물리적인 동전 던지기는 처음에 위를 향했던 면이 다시 나올 확률이 약 50.8%로 더 높습니다. 이는 완벽한 무작위성을 현실에서 구현하는 것이 얼마나 어려운지를 시사하며, 우리가 당연하게 믿어왔던 확률적 공정성에 대해 다시금 질문을 던지게 만듭니다. 진정한 무작위성을 만들기 어려운 현실에서 인류가 고안한 해결책은 '마르코프 체인 몬테카를로(MCMC)' 기법입니다. 이는 특정 지점에서 시작해 서서히 확률을 퍼뜨려 목표하는 분포에 도달하게 만드는 방식입니다. 처음에는 무작위가 아니더라도 반복적인 과정을 통해 점차 정교한 확률 분포를 만들어내는 이 철학은, 오늘날 복잡한 데이터를 처리하는 딥러닝과 인공지능 알고리즘의 핵심적인 기반 기술로 자리 잡고 있습니다. MCMC의 흥미로운 특성 중 하나는 '컷오프 현상'입니다. 카드 섞기를 예로 들면, 카드는 섞을 때마다 조금씩 무작위해지는 것이 아니라 다섯 번까지는 거의 섞이지 않다가 일곱 번이 되는 순간 급격하게 무작위 상태에 도달합니다. 이러한 비선형적인 변화는 우리의 직관을 크게 벗어납니다. 수학적으로 증명된 이 '위닝 넘버'는 단순히 많이 반복하는 것보다 임계점을 넘어서는 것이 확률적 균형을 이루는 데 얼마나 중요한지를 보여줍니다. 컷오프 현상은 카드 섞기뿐만 아니라 사다리 타기, 구글의 검색 엔진, 딥러닝 알고리즘 등 다양한 분야에서 보편적으로 관찰됩니다. 전혀 다른 메커니즘을 가진 시스템들이 특정 지점에서 갑자기 균형 상태로 전이되는 공통된 법칙을 따르는 것입니다. 수학자들은 이를 '보편성'이라 부르며 우주의 섭리로 이해하려 노력하고 있습니다. 비록 그 근본적인 원인이 완벽히 밝혀지지는 않았으나, 이는 불확실성 속에 숨겨진 확실한 질서를 상징합니다. 인류는 오랜 시간 불확실성을 두려워하며 예측의 대상으로만 여겨왔으나, 이제는 이를 이해하고 활용하는 단계에 이르렀습니다. 인공지능의 발전은 불확실성을 도구로 삼아 문명을 꽃피운 대표적인 사례입니다. 하지만 우리는 여전히 그 작동 원리를 완벽히 통제하지 못하고 있습니다. 불확실한 세계 속에서 수학이라는 확실한 도구를 통해 보편적 원리를 찾아내는 과정은, 인류가 더 안전하고 정교한 미래를 설계하기 위해 반드시 걸어가야 할 길입니다.

서인석

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[강연] 이유경_툰드라 벌판에 선 과학｜제32회 서울대 자연과학 공개강연_"과학의 탐험" | 4강

북극의 스발바르 제도는 기후 변화의 영향을 가장 직접적으로 관찰할 수 있는 장소 중 하나입니다. 1920년대의 기록과 현재의 인공위성 사진을 비교해 보면 해안선을 따라 존재하던 거대한 빙하들이 급격히 사라지고 있음을 명확히 알 수 있습니다. 이러한 환경 변화는 북극 생태계의 근간을 흔들고 있으며, 얼음 위에서 물개를 사냥하던 북극곰이 먹이를 구하지 못해 새알을 먹는 등 생존 방식까지 바꾸게 만들고 있습니다. 얼음이 사라진 자리에 새로운 생물들이 어떻게 정착하고 적응하는지 연구하는 천이 과정 분석은 북극의 미래를 예측하는 중요한 지표가 됩니다. 북극에서의 연구는 단순히 지식을 탐구하는 과정을 넘어 수많은 현실적 장벽을 극복해 나가는 과정이기도 합니다. 툰드라 식생을 정밀하게 관찰하기 위해 초분광 카메라를 장착한 드론을 도입하려 했을 때, 연구팀은 보험 가입과 자격증 인정 문제라는 복잡한 행정 절차에 부딪혔습니다. 하지만 연구진은 포기하지 않고 유럽 드론 자격증을 직접 취득하고 현지 주정부를 끈질기게 설득한 끝에 연구 허가를 받아낼 수 있었습니다. 이는 길이 보이지 않는 척박한 환경에서도 연구자가 스스로 길을 만들어가야 한다는 현장 연구의 철학을 잘 보여주는 사례입니다. 드론으로 촬영한 초분광 데이터는 수백 개의 파장대를 포함하는 방대한 빅데이터로, 이를 분석하기 위해 인공지능 기술인 1D CNN 기법이 활용됩니다. 북극은 전 지구 평균보다 4배나 빠르게 온도가 상승하고 있어 식물의 생장 속도가 눈에 띄게 빨라지고 있는데, 육안으로는 모두 초록색으로 보이는 식물들도 초분광 영상을 통하면 종별로 명확히 구분할 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 어떤 식물이 사라지고 어떤 종이 새롭게 번성하는지를 정밀하게 파악하게 함으로써, 인공위성 데이터를 활용한 광범위한 북극 식생 변화 모니터링을 가능하게 만듭니다. 현장 연구에서는 예상치 못한 규정 변화나 자연의 위협에 유연하게 대처하는 자세가 필수적입니다. 북극곰의 위협 때문에 총기 소지가 필수적이지만, 갑작스러운 규정 변경으로 총기를 빌리지 못할 위기에 처했을 때 연구팀은 외국 과학자들에게 도움을 요청하며 돌파구를 찾았습니다. 또한 연구 지역에 북극곰이 나타나 계획을 급히 수정해야 하는 긴박한 상황 속에서도 채집 활동을 이어갔습니다. 미리 포기하지 않고 현장에서 대안을 찾아내는 끈기는 북극이라는 극한 환경에서 연구를 완수할 수 있게 하는 원동력이자 연구자가 갖춰야 할 중요한 덕목입니다. 채집된 식물들은 유전자 마커 분석을 통해 서로 다른 지역에 서식하는 개체군이 유전적으로 동일한지 확인하는 연구에 활용됩니다. 예를 들어 스발바르와 알래스카의 식물을 비교하여 유전적 차이가 크다는 것이 밝혀지면, 멸종 위기에 처한 특정 지역의 개체군을 우선적으로 보호해야 할 과학적 근거가 마련됩니다. 자연 속에서 마음의 평온을 느끼고 현장 연구에 매력을 느끼는 청소년들이라면 이러한 자연과학의 세계에 도전해 볼 가치가 충분합니다. 다산 주니어 프로그램을 통해 미래의 과학자들이 북극의 신비를 함께 풀어나가길 기대합니다.

이유경

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지구환경과학

국립광주과학관 2024년 6회(12월) 과학스쿨 : 로봇에게 공간지각 능력이 생긴다면?

과거의 로봇은 주로 공장의 조립 라인처럼 고정된 장소에서 정해진 작업만을 수행하는 기계 팔의 형태에 머물러 있었습니다. 하지만 최근의 로봇 공학은 보스턴 다이내믹스의 로봇들처럼 공간을 자유롭게 이동하며 복잡한 임무를 수행하는 방향으로 패러다임이 변화하고 있습니다. 이러한 변화의 핵심은 바로 로봇에게 '공간 지각 능력'을 부여하는 것에 있습니다. 로봇이 스스로 주변 환경을 인지하고 자신의 위치를 파악(Localization)할 수 있게 됨으로써, 인간의 생활 공간 속으로 깊숙이 들어올 준비를 마치게 된 것입니다. 로봇의 본질은 결국 컴퓨터로 프로그래밍이 가능한 기계라고 할 수 있습니다. 우리가 일상적으로 사용하는 컴퓨터가 연산을 통해 정보를 처리하듯이, 로봇은 물리적인 실체를 가지고 현실 세계의 복잡한 현상을 수학적 모델링을 통해 동작합니다. 단순히 사칙연산을 반복하는 수준을 넘어, 주변 환경을 데이터로 변환하고 이를 바탕으로 스스로 판단하여 움직이는 것이 로봇 공학의 핵심입니다. 이러한 범용 로봇의 실현을 위해 전 세계의 수많은 과학자는 물리적 하드웨어와 지능형 소프트웨어의 결합을 연구하고 있습니다. 최근 로봇 산업에서 가장 뜨거운 화두는 인간의 형태를 닮은 휴머노이드 로봇입니다. 과거에는 연구실 수준에 머물렀던 기술이 이제는 테슬라나 마이크로소프트와 같은 빅테크 기업들의 막대한 자본과 결합하며 비약적인 발전을 이루고 있습니다. 과거 개인용 컴퓨터와 스마트폰이 세상을 바꾸었듯이, 이제는 휴머노이드 로봇이 차세대 하드웨어 플랫폼이 될 것이라는 전망이 지배적입니다. 노동의 해방이라는 궁극적인 목적을 향해 나아가는 이 여정은 단순한 기술 개발을 넘어 새로운 경제적 가치를 창출하고 있습니다. 로봇이 공간을 인지하는 방식은 동물의 생태적 특성에서 아이디어를 얻기도 합니다. 예를 들어, 육식 동물은 양쪽 눈이 앞을 향해 있어 사냥감과의 거리를 정확히 측정하는 양안시 능력이 발달했습니다. 반면 초식 동물은 넓은 시야를 확보하여 포식자를 감지하는 데 특화되어 있습니다. 로봇 역시 두 개의 카메라를 활용해 입체감을 느끼는 '스테레오 비전' 기술을 통해 3차원 공간을 이해합니다. 사람이 무의식중에 뇌에서 처리하는 복잡한 거리 계산을 로봇은 정교한 수학적 알고리즘을 통해 수행하며 공간감을 획득하게 됩니다. 시각 정보는 빛에 의존하기 때문에 어두운 환경에서는 한계가 명확합니다. 이를 극복하기 위해 로봇은 박쥐나 돌고래처럼 스스로 신호를 보내고 돌아오는 시간을 측정하는 능동적 인지 방식을 사용하기도 합니다. 대표적인 장치인 라이다(LiDAR)는 레이저를 발사해 주변 사물과의 거리를 센티미터 단위로 정확하게 측정하여 지도를 작성(Mapping)합니다. 비록 카메라에 비해 비싸고 전력 소모가 크다는 단점이 있지만, 자율주행 자동차나 재난 구조용 로봇처럼 높은 정밀도가 필요한 분야에서는 공간 지각을 위한 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 공간 지각 능력을 갖춘 로봇은 인간이 가기 힘든 위험한 장소에서 그 진가를 발휘합니다. 재난 현장에서 미지의 동굴을 탐사하거나, 가스 누출 사고가 발생한 폐허 속에서 부상자의 우선순위를 분류하는 작업 등이 대표적입니다. 또한, 국제 우주 정거장(ISS)에서는 작은 로봇인 애스트로비(Astrobee)들이 스스로 비행하며 소음을 측정하거나 내부를 점검하는 등 우주비행사들의 번거로운 잡무를 대신 수행하고 있습니다. 로봇이 주변 환경을 이해하고 자율적으로 행동할 수 있게 되면서 인간의 안전과 편의를 극복하는 범위는 점차 우주까지 넓어지고 있습니다. 로봇 공학의 발전은 단순히 산업 현장에만 국한되지 않고 우리 가정의 풍경도 바꿀 것입니다. 과거에는 전문가들만 사용하던 고가의 컴퓨터와 스마트폰이 이제는 누구나 소유하는 필수품이 된 것처럼, 머지않은 미래에는 집집마다 퍼스널 로봇이 보급될 것으로 예상됩니다. 로봇 청소기에서 시작된 실내 공간 인지 기술은 이제 더 정교한 가사 지원과 개인 비서 서비스로 진화하고 있습니다. 공간을 스스로 이해하고 움직이는 지능형 로봇은 인류가 한 단계 더 높은 수준의 생활 편의를 누릴 수 있도록 돕는 새로운 동반자가 될 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

물리학
뇌인지과학
수학
융합

[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

카오스재단카오스강연

수학

나야😳 단백질, 근데 이제 AI를 곁들인... 2024 노벨 화학상(with 한국화학연구원 최경민 선임연구원) | 요즘과학

2024년 노벨 화학상은 인공지능과 생명과학의 결합이 인류에게 어떤 혁신을 가져올 수 있는지를 잘 보여주었습니다. 수상자로 선정된 구글 딥마인드의 데미스 허사비스와 존 점퍼, 그리고 워싱턴 대학교의 데이비드 베이커 교수는 단백질 구조 예측과 설계라는 난제를 해결한 공로를 인정받았습니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하고 생명 활동을 조절하는 핵심 요소로, 그 구조를 파악하는 것은 질병 치료와 신약 개발의 기초가 됩니다. 이번 수상은 인공지능 기술이 순수 과학의 영역에서 거둔 기념비적인 성과로 평가받고 있습니다. 단백질은 20종의 아미노산이 사슬처럼 연결된 후 복잡하게 접히며 3차원 구조를 형성합니다. 이 독특한 형태가 결정되어야 비로소 인슐린이나 헤모글로빈처럼 특정한 기능을 수행하는 '생체 로봇'으로서 역할을 할 수 있습니다. 따라서 아미노산 서열이 어떻게 3차원 구조를 만드는지 이해하는 것은 생명 현상의 비밀을 푸는 열쇠와 같습니다. 하지만 단백질 구조를 실험적으로 밝히는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되어, 지난 수십 년간 인류가 알아낸 구조는 전체의 극히 일부에 불과했습니다. 딥마인드가 개발한 '알파폴드'는 이러한 한계를 인공지능의 패턴 인식 능력으로 돌파했습니다. 기존의 방식이 단순히 아미노산 서열 정보를 학습했다면, 알파폴드는 진화 과정에서 나타나는 단백질의 유사성과 아미노산 서열 패턴에 주목했습니다. 이를 통해 수억 개의 단백질 구조를 90% 이상의 높은 정확도로 예측하는 데 성공하며, 과학계의 50년 묵은 난제를 해결했습니다. 현재 전 세계 수백만 명의 연구자가 이 기술을 활용해 질병의 원인을 분석하고 있으며, 이는 생물학 연구의 속도를 비약적으로 높이는 계기가 되었습니다. 단백질 구조 예측이 기존의 것을 알아내는 과정이라면, 데이비드 베이커 교수가 주도한 단백질 설계 연구는 세상에 없던 새로운 단백질을 창조하는 영역입니다. 원하는 기능을 먼저 설정하고 그에 맞는 3차원 구조와 아미노산 서열을 역으로 계산해 내는 방식입니다. 이 기술을 활용하면 플라스틱을 분해하는 효소나 특정 암세포만을 공격하는 항체 등을 인위적으로 설계할 수 있습니다. 자연계의 한계를 넘어 인류가 직면한 환경 문제나 난치병을 해결할 수 있는 새로운 도구를 손에 넣게 된 셈입니다. 이러한 기술적 진보는 실제 신약 개발 현장에서 강력한 힘을 발휘하고 있습니다. 연구자들은 알파폴드를 이용해 질병과 관련된 단백질의 구조를 미리 파악하고, 여기에 결합할 유기 화합물 분자를 정밀하게 설계합니다. 자물쇠에 꼭 맞는 열쇠를 찾듯, 단백질의 특정 부위에 결합해 기능을 조절하는 약물을 컴퓨터 시뮬레이션으로 먼저 검증할 수 있게 된 것입니다. 이는 실험의 시행착오를 획기적으로 줄여주며, 암이나 치매와 같은 난치성 질환을 정복하기 위한 인류의 여정에 든든한 길잡이가 되어주고 있습니다.

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화학
생명과학
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[카오스 짧강] TDA 활용 (GPR 탐사)

위상수학적 데이터 분석(TDA)은 최근 토목 분야의 비파괴 탐사 영역에서 혁신적인 도구로 주목받고 있습니다. 비파괴 탐사란 구조물을 파괴하지 않고 내부의 상태를 파악하는 기술로, 특히 도심의 안전을 위협하는 싱크홀 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 합니다. 싱크홀은 지하수가 흐르며 생긴 공동이 커지면서 지표면이 무너지는 현상인데, 이를 사전에 탐지하기 위해 지표 투과 레이더(GPR)가 널리 사용됩니다. 하지만 GPR 데이터는 노이즈가 많고 지하의 돌이나 파이프가 공동과 유사한 형태로 나타나 정확한 판별이 어렵다는 한계가 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능 모델에 위상수학적 데이터 분석(TDA)을 접목하는 시도가 이루어지고 있습니다. 이미지 데이터에서 '구멍'이라는 위상적 특징을 추출하여 학습 데이터에 포함시키는 피처 엔지니어링 기법을 활용하는 것입니다. 기존의 인공지능이 국소적인 픽셀 정보에만 의존했다면, TDA를 통해 얻은 글로벌한 위상적 정보를 함께 학습함으로써 탐사 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다. 이는 복잡한 데이터 속에서 본질적인 구조적 특징을 포착해내는 위상수학의 강점이 실제 산업 현장의 문제를 해결하는 강력한 무기가 될 수 있음을 보여주는 사례입니다. 위상수학적 데이터 분석(TDA)의 활용 가능성은 싱크홀 탐지에 그치지 않고 석유 시추나 기상 예측 등 데이터를 다루는 다양한 분야로 확장될 수 있습니다. 예를 들어 태풍의 눈과 같은 기상 현상의 구조적 특징을 분석하거나 지질 구조 내의 자원을 탐색하는 데에도 위상수학적 접근이 유효할 것입니다. 비록 위상수학이 학문적으로는 어렵고 생소하게 느껴질 수 있지만, 기존 분석 방법론이 직면한 한계를 돌파할 수 있는 미지의 영역이자 새로운 도구라는 점은 분명합니다. 데이터의 본질을 꿰뚫는 이 새로운 시각은 앞으로 더 많은 분야에서 기술적 진보를 이끌어낼 것으로 기대됩니다.

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📍댓글 이벤트! 세계에서 노벨상🏆을 가장 많이 수상한 나라는? 노벨상, 한국 과학자들의 위대한 도전! Part.1 l 선을 넘는 과학자들

노벨상은 매년 전 세계의 이목을 집중시키는 최고의 권위를 가진 상입니다. 최근 한강 작가의 노벨 문학상 수상 소식은 우리 사회에 큰 기쁨과 자부심을 안겨주었으며, 이는 자연스럽게 노벨 과학상에 대한 관심으로 이어지고 있습니다. 노벨상은 단순히 개인의 영예를 넘어 한 국가의 기초 과학 수준과 문화적 역량을 상징하는 지표로 인식되곤 합니다. 이러한 사회적 분위기 속에서 우리는 노벨상이 지닌 진정한 가치와 그 이면에 담긴 과학자들의 헌신적인 노력을 다시금 되새겨볼 필요가 있습니다. 알프레드 노벨의 유언으로 시작된 이 상은 인종이나 국적, 종교에 상관없이 인류에게 가장 큰 공헌을 한 인물에게 수여됩니다. 수상자에게는 업적을 기리는 고유한 디자인의 상장과 순금으로 제작된 메달, 그리고 막대한 규모의 상금이 주어집니다. 특히 상금의 규모가 매우 커서 대중의 관심을 끌기도 하지만, 과학자들에게는 자신의 연구가 인류의 진보에 기여했음을 인정받는 명예가 무엇보다 소중한 가치로 다가옵니다. 이러한 보상은 연구자들이 평생을 바쳐 일궈온 학문적 성과에 대한 합당한 예우라고 할 수 있습니다. 2024년 노벨 과학상의 흐름을 살펴보면 기존의 정설이 파괴되는 흥미로운 변화가 관찰됩니다. 노벨 물리학상과 노벨 화학상 분야에서 인공지능(AI) 연구자들이 상을 휩쓸며 과학과 공학의 경계가 무너지고 있음을 보여주었습니다. 또한 30대의 젊은 연구자가 수상하는가 하면, 90세가 넘은 고령의 과학자가 생애 마지막 순간에 영광을 안기도 했습니다. 이러한 변화는 현대 과학이 더 이상 특정 학문에 국한되지 않고 다양한 분야와 융합하며 역동적으로 발전하고 있음을 시사합니다. 이는 미래의 과학 연구가 나아가야 할 새로운 방향성을 제시하고 있습니다. 국가별 수상 현황을 보면 미국이 압도적인 우위를 점하고 있으며 영국, 독일, 프랑스에 이어 일본이 세계 5위권의 성적을 거두고 있습니다. 아시아에서는 1930년 인도의 라만을 시작으로 일본의 유카와 히데키 등 여러 선구자가 노벨 과학상의 문을 열었습니다. 현재 세계 10위권 내외의 국가들은 보통 10명 이상의 수상자를 배출하고 있는데, 이는 기초 과학에 대한 장기적인 투자와 학문적 전통이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다. 아시아 국가들의 약진은 서구 중심이었던 과학계의 지형이 점차 변화하고 있음을 증명하는 사례이기도 합니다. 대한민국은 현재 세계 10위권의 과학 기술 역량을 보유하고 있음에도 불구하고 아직 노벨 과학상 수상자를 배출하지 못해 아쉬움이 큽니다. 올해 노벨 생리의학상 후보로 거론되었던 김빛내리 교수와 같은 세계적인 연구자들이 등장하고 있다는 점은 매우 고무적인 현상입니다. 비록 이번에는 최초 발견자가 아니라는 이유로 수상을 놓쳤지만, 연구의 가치가 더욱 깊어짐에 따라 한국 과학자의 수상 가능성은 그 어느 때보다 높아지고 있습니다. 이제는 단기적인 성과에 집착하기보다 과학자들이 창의적인 연구에 몰두할 수 있는 환경을 조성하여 역사적인 도전을 이어가야 할 때입니다.

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[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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노벨상, 마침내 AI를 품다🤖 2024 노벨 물리학상🏆(with 서울대학교 AI연구원 이준기 박사) | 요즘과학

2024년 노벨 물리학상은 인공지능(AI) 분야의 거장인 존 홉필드 교수와 제프리 힌튼 교수에게 돌아갔습니다. 이는 전통적인 물리학의 범주를 넘어 인공지능(AI)이 과학 전반에 미친 막대한 영향력을 인정한 역사적인 사건입니다. 물리학은 인공지능(AI) 발전에 이론적 토대를 제공했고, 반대로 인공지능(AI)은 복잡한 물리 현상을 분석하는 강력한 도구가 되어왔습니다. 두 학자의 연구는 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망이 어떻게 물리적 원리를 통해 학습하고 기억할 수 있는지를 증명하며 현대 딥러닝의 시대를 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수가 창안한 '홉필드 네트워크'는 인간의 연상 기억 과정을 물리적으로 구현한 모델입니다. 그는 원자의 스핀 시스템이 에너지를 최소화하며 안정된 상태를 찾아가는 원리를 인공신경망에 도입했습니다. 이 네트워크는 불완전하거나 왜곡된 정보가 입력되더라도, 저장된 데이터 중 에너지가 가장 낮은 상태인 원래의 패턴을 스스로 찾아냅니다. 마치 산맥의 골짜기를 따라 공이 굴러 내려가듯, 시스템이 스스로 최적의 답을 찾아가는 이 방식은 컴퓨터가 정보를 저장하고 인지하는 새로운 패러다임을 제시했습니다. 제프리 힌튼 교수는 통계 물리학의 원리를 활용해 홉필드 네트워크를 한 단계 더 발전시킨 '볼츠만 머신'을 선보였습니다. 기체 분자들의 집합적 상태를 확률로 계산하는 볼츠만 방정식에서 영감을 얻어, 인공신경망의 각 상태가 발생할 확률을 계산하는 방식을 개발한 것입니다. 이를 통해 인공지능(AI)은 단순히 정보를 저장하는 수준을 넘어, 수많은 예시를 통해 스스로 특징을 학습하고 처음 보는 데이터에서도 익숙한 패턴을 인식할 수 있게 되었습니다. 이는 지시가 아닌 학습을 통해 지능을 형성하는 현대 인공지능(AI)의 핵심 원리가 되었습니다. 이후 제프리 힌튼 교수는 학습 속도를 비약적으로 높인 '제한된 볼츠만 머신(RBM)'과 역전파 알고리즘을 통해 딥러닝의 전성기를 이끌었습니다. 특히 GPU의 발전과 맞물려 인공신경망의 층을 깊게 쌓는 것이 가능해지면서, 인공지능(AI)은 이미지 인식과 언어 처리 등에서 인간에 버금가는 성능을 보여주기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보는 물리학계에도 큰 공헌을 하여, 힉스 입자 연구나 블랙홀 이미지 처리와 같은 거대 과학 프로젝트에서 복잡한 데이터를 분석하는 데 핵심적인 역할을 수행하며 학문 간의 경계를 허물고 있습니다. 인공지능(AI)의 미래는 이제 디지털 공간을 넘어 현실 세계와 직접 상호작용하는 '체화 인공지능(Embodied AI)'으로 향하고 있습니다. 기존의 모델들이 인터넷상의 텍스트와 이미지를 학습했다면, 앞으로의 인공지능(AI)은 로봇의 몸을 빌려 실생활에서 물리적 접촉을 통해 데이터를 스스로 수집하게 될 것입니다. 또한 인공지능(AI)이 내린 결론의 과정을 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 인간과 감정을 교류하고 동료처럼 공존하는 로봇 친구의 등장은 이제 먼 미래의 상상이 아닌 현실로 다가오고 있습니다.

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물리학
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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

카오스재단카오스크로스

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생명과학

[강연] 인공지능과 단백질: 구조 예측에서 맞춤형 설계까지_by 백민경 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 2강

2024년 노벨 화학상은 인류의 생명 현상을 이해하는 핵심 열쇠인 단백질의 구조를 예측하고 설계하는 데 기여한 세 명의 과학자에게 돌아갔습니다. 데이비드 베이커 교수와 구글 딥마인드의 데미스 허사비스, 존 점퍼가 그 주인공입니다. 이들은 인공지능 기술을 생물학의 난제에 접목하여, 수십 년간 해결되지 않았던 단백질 구조 예측 문제를 획기적으로 해결했습니다. 이는 단순히 화학적 발견을 넘어 인류가 질병에 맞서고 새로운 물질을 창조하는 방식에 거대한 변화를 예고하는 역사적인 사건으로 평가받고 있습니다. 단백질은 우리 몸의 세포를 구성하는 기본 요소일 뿐만 아니라, 생명 유지에 필요한 거의 모든 화학 반응을 주도하는 일꾼입니다. 외부 병원체에 맞서 싸우는 항체, 영양소를 운반하는 택배원, 그리고 에너지를 생성하는 효소에 이르기까지 그 역할은 실로 무궁무진합니다. 이러한 단백질은 20가지 아미노산이 수천 개 이상 연결된 고분자 화합물로, 아미노산 서열이 어떻게 배열되느냐에 따라 독특한 3차원 구조를 형성합니다. 결국 단백질의 구조를 이해하는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 단백질 구조를 파악하는 것이 중요한 이유는 질병의 기전을 이해하고 치료제를 개발하는 데 결정적인 단서를 제공하기 때문입니다. 대표적인 예로 코로나19 바이러스의 돌기 단백질인 스파이크 단백질을 들 수 있습니다. 이 단백질이 인체 세포의 수용체와 결합하는 구조를 정확히 알게 되면, 그 결합을 방해하는 약물을 설계하거나 효과적인 백신을 만드는 것이 가능해집니다. 이처럼 단백질의 입체적인 형태를 알아내는 작업은 인류가 바이러스와 같은 위협에 맞서 싸울 수 있는 강력한 무기를 얻는 과정이라 할 수 있습니다. 과거에는 단백질 구조를 밝히기 위해 X선 결정법이나 극저온 전자 현미경 같은 실험 기법을 사용했지만, 이는 막대한 비용과 수년의 시간이 소요되는 고된 작업이었습니다. 하지만 구글 딥마인드가 개발한 알파폴드는 인공지능을 통해 단 몇 분 만에 높은 정확도의 구조를 예측해내며 패러다임을 바꿨습니다. 알파폴드는 진화 과정에서 보존된 아미노산 서열의 패턴을 학습하여, 실험 데이터가 부족한 상황에서도 단백질의 3차원 형태를 놀라운 정밀도로 재현해냈습니다. 이는 생물학 연구의 속도를 비약적으로 높인 혁명적인 성과입니다. 단백질 구조 예측이 서열로부터 구조를 찾아가는 과정이라면, 데이비드 베이커 교수가 주도한 단백질 디자인은 그 반대 방향의 도전입니다. 즉, 우리가 원하는 특정 기능을 수행할 수 있는 새로운 단백질 구조를 먼저 상상하고, 이를 구현할 수 있는 아미노산 서열을 설계하는 것입니다. 베이커 교수는 자연계에 존재하지 않는 완전한 인공 단백질인 'Top7'을 성공적으로 설계하며 그 가능성을 증명했습니다. 이는 인류가 자연의 진화에만 의존하지 않고, 목적에 맞는 생체 분자를 직접 창조할 수 있는 시대를 열었음을 의미합니다. 최근에는 생성형 인공지능 기술이 단백질 설계 분야에 도입되면서 연구 속도가 더욱 가속화되고 있습니다. 'RFdiffusion'과 같은 확산 모델 기반의 인공지능은 우리가 원하는 기능을 수행할 최적의 구조를 생성하고, 'ProteinMPNN'은 그 구조를 안정적으로 유지할 서열을 찾아냅니다. 이러한 기술적 진보 덕분에 과거 1% 미만이었던 단백질 설계 성공 확률이 비약적으로 상승했습니다. 이제는 전문적인 지식이 부족하더라도 인공지능을 활용해 누구나 목적에 맞는 단백질을 설계할 수 있을 정도로 기술적 장벽이 낮아지고 있습니다. 인공지능 기반의 단백질 설계 기술은 의료 분야를 넘어 환경 문제 해결에도 큰 기대를 모으고 있습니다. 플라스틱을 분해하는 강력한 효소를 설계하거나, 생분해성이 뛰어난 신소재를 개발함으로써 지구 환경을 보호하는 데 기여할 수 있기 때문입니다. 물론 단백질의 동적인 움직임을 완벽히 예측하거나 부족한 데이터를 보완해야 하는 과제가 남아있지만, 인류의 지식과 인공지능의 학습 능력이 결합한다면 불가능해 보였던 난제들도 하나씩 해결될 것입니다. 단백질 연구의 진화는 곧 인류의 더 나은 미래를 향한 여정입니다.

백민경

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화학
생명과학

[강연] 기계학습과 물리학: 생성형 인공지능의 원리_by 조정효 | 고등과학원&카오스재단 '2024 노벨상 해설강연' | 1강

올해 노벨 물리학상은 인공지능의 핵심인 인공신경망의 기초를 확립한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 홉필드와 제프리 힌튼 교수는 물리학적 원리를 기계 학습에 도입하여 현대 인공지능의 토대를 마련했습니다. 이들의 연구는 단순한 공학적 성과를 넘어, 우리 뇌가 정보를 처리하고 기억하는 방식을 물리학적으로 해석하려는 시도에서 시작되었습니다. 이는 복잡한 연결망 속에서 스스로 질서가 창발하는 현상을 탐구한 결과이며, 물리학과 컴퓨터 과학의 경계를 허문 혁신적인 성취로 평가받습니다. 인공신경망의 기본 단위인 퍼셉트론은 생물학적 뉴런의 작동 방식에서 영감을 얻었습니다. 여러 뉴런으로부터 들어온 신호에 가중치를 곱해 합산하고, 이 값이 특정 임계치를 넘으면 다음 뉴런으로 신호를 전달하는 구조입니다. 초기 과학자들은 이를 통해 논리 연산을 수행하며 인공지능의 가능성을 엿보았습니다. 하지만 단일 계층의 퍼셉트론은 선형적으로 분리되지 않는 배타적 논리합(XOR)과 같은 복잡한 문제를 해결하지 못한다는 한계에 부딪히기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 도입된 것이 은닉층을 포함한 다층 신경망입니다. 수학적으로 증명된 보편적 어림 정리에 따르면, 적절한 은닉층을 가진 신경망은 어떤 복잡한 함수 관계도 표현할 수 있습니다. 이는 입력 데이터를 새로운 공간으로 변환하여 문제를 해결하는 과정으로 이해할 수 있습니다. 고양이 사진을 보고 고양이라고 판단하는 복잡한 분류 작업도 결국 데이터를 다차원적으로 해석하고 변환하는 신경망의 층을 통해 가능해지며, 이는 현대 딥러닝의 근간이 되었습니다. 신경망이 깊어질수록 수많은 매개변수를 최적화하는 것이 관건이 됩니다. 제프리 힌튼 교수는 오차 역전파와 경사하강법을 통해 이 문제를 해결했습니다. 실제 정답과 예측값 사이의 오차를 정의하고, 경사가 낮아지는 방향으로 매개변수를 조금씩 수정하며 최적의 상태를 찾아가는 방식입니다. 이는 마치 복잡한 지형에서 가장 낮은 골짜기를 찾아 내려가는 과정과 같습니다. 이러한 학습 알고리즘의 발전은 딥러닝이 실질적인 성능을 발휘하고 다양한 분야에 응용되는 결정적 계기가 되었습니다. 존 홉필드 교수는 기억의 형성을 물리학의 에너지 개념으로 설명했습니다. 데이터의 패턴을 에너지 지형의 골짜기로 정의하면, 불완전한 정보가 입력되더라도 에너지가 가장 낮은 상태를 찾아가며 원래의 기억을 복원할 수 있습니다. 이는 통계 물리학의 스핀 유리 모형을 응용한 것으로, 신경세포들이 함께 활성화될 때 연결이 강화된다는 헤비안 규칙과도 일맥상통합니다. 기억이란 결국 시스템이 안정적인 에너지 상태를 찾아가는 물리적 과정이며, 이를 통해 기계는 정보를 저장하고 회상하는 능력을 갖추게 됩니다. 생성형 인공지능의 원형인 볼츠만 머신은 확률 분포를 통해 데이터를 이해합니다. 힌튼 교수는 계산량 문제를 해결하기 위해 제한된 볼츠만 머신(RBM)을 고안했고, 이를 계층적으로 쌓아 심층 신경망의 학습을 가능하게 했습니다. 데이터를 압축하고 핵심 정보를 추출하는 이 과정은 확률 분포를 변환하는 고도의 수학적 작업입니다. 오늘날 우리가 목격하는 놀라운 생성형 AI의 성취는 데이터를 확률과 정보의 관점에서 다루는 이러한 물리적 통찰에서 비롯되었으며, 이는 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 창조하는 단계로 나아갔습니다. 정보는 이제 물리학과 생물학을 관통하는 핵심 개념으로 자리 잡았습니다. 맥스웰의 도깨비 역설을 해결한 정보 열역학부터 '비트에서 존재로(It from bit)'라는 철학적 통찰에 이르기까지, 자연 현상을 정보 처리 과정으로 보는 시각이 확산되고 있습니다. 인공지능의 발전은 인간의 특별함에 대한 질문을 던지는 동시에, 우리가 거대한 정보의 그물망인 인포스피어의 일부임을 깨닫게 합니다. 과학은 인간이 중심이 아니라는 사실을 일깨우며, 정보라는 보편적 언어를 통해 우주와 생명을 이해하는 더 넓은 세계로 우리를 인도합니다.

조정효

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물리학

[강연] 2024 '노벨상 해설강연' by 조정효, 백민경, 이준호 l 고등과학원&카오스재단

2024년 노벨 물리학상은 인공지능의 기초를 닦은 존 홉필드와 제프리 힌턴에게 돌아갔습니다. 이들은 물리학의 통계적 원리를 활용해 인공신경망이 정보를 저장하고 학습하는 초기 모델을 고안했습니다. 홉필드 모델은 물리학의 에너지 지평 개념을 도입하여 불완전한 정보에서 원래의 패턴을 복원하는 기억의 원리를 설명했습니다. 이는 현대 딥러닝의 이론적 토대가 되었으며, 물리학적 통찰이 어떻게 첨단 기술의 근간이 될 수 있는지를 보여주는 상징적인 사례로 평가받습니다. 인공신경망은 이제 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 지능을 모사하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 제프리 힌턴은 홉필드의 아이디어를 확장하여 볼츠만 머신과 오차 역전파 알고리즘을 발전시켰습니다. 그는 데이터의 확률 분포를 학습하는 생성 모델의 원형을 제시하며, 인공지능이 단순한 분류를 넘어 새로운 정보를 생성할 수 있는 가능성을 열었습니다. 특히 층을 깊게 쌓은 심층신경망의 학습 가능성을 증명함으로써 오늘날의 생성형 AI 시대를 가능케 했습니다. 이러한 성과는 물리학적 통찰이 복잡한 데이터 처리 시스템의 효율성을 극대화하는 데 결정적인 역할을 했음을 시사합니다. 이는 인공지능 발전의 역사에서 물리학이 수행한 중추적인 역할을 다시금 확인시켜 줍니다. 노벨 화학상은 단백질 구조 예측과 설계 분야에서 혁신을 일으킨 데이비드 베이커, 데미스 허사비스, 존 점퍼가 수상했습니다. 단백질은 생명 현상을 수행하는 핵심 일꾼으로, 그 기능을 이해하려면 복잡하게 접힌 3차원 구조를 파악하는 것이 필수적입니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 인공지능을 활용해 수십 년간 난제로 남아있던 구조 예측 문제를 해결했습니다. 이는 실험에 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 처리할 수 있게 함으로써 생명과학 연구의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 이제 과학자들은 방대한 단백질 데이터를 바탕으로 생명의 신비를 더욱 빠르게 파헤치고 있습니다. 데이비드 베이커 교수는 인공지능을 활용해 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 데 성공했습니다. 그는 단백질이 형성되는 물리적 원리를 바탕으로 특정 기능을 수행할 수 있는 아미노산 서열을 계산해내는 '로제타'와 'RF디퓨전' 모델을 개발했습니다. 이를 통해 질병 치료를 위한 정밀 약물 전달체나 환경 오염을 해결할 플라스틱 분해 효소 등을 맞춤형으로 제작할 수 있는 길이 열렸습니다. 단백질 설계 기술의 발전은 인류가 직면한 난치병과 환경 문제를 해결할 강력한 무기가 될 것입니다. 이는 기초 과학의 원리가 인공지능이라는 도구를 만나 실질적인 인류의 혜택으로 전환된 사례입니다. 노벨 생리의학상은 예쁜꼬마선충 연구를 통해 마이크로RNA를 발견한 빅터 앰브로스와 게리 러브컨에게 수여되었습니다. 이들은 아주 작은 벌레인 선충의 발생 과정을 추적하던 중, 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 조각이 유전자 발현을 조절한다는 사실을 우연히 발견했습니다. 이는 기존의 생명 중심 원리에서 설명하지 못했던 새로운 유전자 조절 층위를 밝혀낸 것입니다. 아주 단순한 생명체에 대한 호기심이 생명 과학의 근본적인 원리를 뒤흔드는 거대한 발견으로 이어진 셈입니다. 이 발견은 생명체가 얼마나 정교한 시스템을 통해 스스로를 통제하는지 보여주는 중요한 이정표가 되었습니다. 마이크로RNA는 선충뿐만 아니라 인간을 포함한 고등 생물에게도 진화적으로 잘 보존되어 있으며, 세포의 성장과 분화에 결정적인 역할을 합니다. 특정 마이크로RNA의 이상은 암이나 유전병 등 다양한 질병의 원인이 되기도 합니다. 이 발견은 유전자가 단순히 단백질을 만드는 설계도에 그치지 않고, 그 발현 시기와 양을 정밀하게 조절하는 복잡한 시스템임을 증명했습니다. 현재는 이를 활용한 새로운 진단 기술과 치료제 개발 연구가 활발히 진행되며 인류의 건강 증진에 기여하고 있습니다. 작은 분자 하나가 생명 현상의 거대한 흐름을 조절한다는 사실은 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 2024년 노벨상은 과학의 새로운 도구로서 인공지능의 위상을 공고히 하는 동시에, 기초 과학의 끈질긴 탐구 정신이 얼마나 중요한지를 일깨워 줍니다. 인공지능은 방대한 데이터를 분석하고 예측하는 강력한 도구이지만, 그 도구를 어디에 사용할지 결정하고 새로운 질문을 던지는 것은 여전히 인간의 몫입니다. 물리학, 화학, 생물학의 경계가 허물어지는 융합의 시대에서, 기초 과학에 대한 깊은 이해와 창의적인 상상력은 인류의 지식을 확장하고 미래의 난제를 해결하는 가장 확실한 열쇠가 될 것입니다. 과학자들의 끊임없는 도전은 인공지능이라는 날개를 달고 더욱 먼 미래를 향해 나아가고 있습니다.

백민경, 이준호, 조정효

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물리학
화학
생명과학

[카오스 짧강] TDA의 활용 사례 (신소재)

위상 수학은 현대 물리학의 지평을 넓히는 데 결정적인 역할을 하며 학문 간 경계를 허물고 있습니다. 약 8년 전 노벨 물리학상을 받은 위상 물리학은 수학의 위상수학적 개념을 물리적 현상에 성공적으로 접목한 사례로 꼽힙니다. 당시 노벨 재단은 대중에게 생소한 이 개념을 설명하기 위해 기자회견장에 도넛을 직접 들고 나오는 이색적인 장면을 연출하기도 했습니다. 이는 추상적인 수학 이론이 실제 물질의 성질을 규명하는 강력한 도구가 될 수 있음을 전 세계에 알린 상징적인 사건이었습니다. 특히 그래핀과 같은 2차원 물질의 발견은 위상 물리학이 주목받는 계기가 되었습니다. 원자 하나 두께의 매우 얇은 2차원 물질은 입자들이 위아래로 움직이지 못하고 제자리에서 회전하는 독특한 물리적 특성을 보입니다. 일반적인 물질이 온도 변화에 따라 고체, 액체, 기체로 변하는 것과 달리, 2차원 물질은 특정 임계점에서 매우 특별한 상전이 현상을 나타냅니다. 이러한 현상은 기존의 물리 법칙으로는 설명하기 어려웠으나, 위상 수학의 원리를 도입하면서 비로소 그 비밀이 풀리기 시작했습니다. 푸앵카레 이후 100년 넘게 축적된 위상 수학의 철학은 이제 인공지능과 빅데이터 분석 등 첨단 산업 분야로 그 영역을 확장하고 있습니다. 과거에는 수학 전공자들만의 전유물로 여겨졌던 이론들이 21세기에 들어서며 물질의 본질을 이해하고 복잡한 데이터를 해석하는 핵심 기술로 거듭난 것입니다. 당장 눈앞의 실용성만을 따져 특정 학문을 외면하는 것은 현대 과학의 융합적 흐름을 읽지 못하는 근시안적인 태도입니다. 기초 과학에 대한 깊이 있는 이해가 결국 미래 기술의 혁신을 이끄는 원동력이 됩니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 인공지능의 근간에는 미적분이 있다?!

뉴턴이 정립한 미분이라는 순수 수학 이론은 현대 인공지능 기술의 근간을 이루고 있습니다. 인공지능의 작동 원리 깊숙한 곳에는 수많은 미분 연산이 자리 잡고 있으며, 엔비디아의 그래픽 카드는 이러한 방대한 계산을 동시에 빠르게 처리함으로써 인공지능의 비약적인 성장을 이끌었습니다. 순수 수학이 인류의 삶을 송두리째 바꾸는 기폭제 역할을 수행하고 있는 것입니다. 이처럼 수학적 이론이 첨단 기술과 결합하여 실질적인 변화를 만들어내는 과정은 현대 과학의 가장 놀라운 지점 중 하나라고 할 수 있습니다. 인공지능의 핵심 작업 중 하나는 방대한 데이터 속에서 가장 적합한 답을 찾아내는 '최적화' 과정입니다. 예를 들어 번역 서비스는 입력된 문장과 가장 유사한 데이터를 찾아내어 결과물을 도출하는데, 이때 '가장 가까운 것'을 찾는 행위가 바로 수학적 최적화에 해당합니다. 고등학교 수학에서 배우는 최댓값과 최솟값 찾기 문제는 결국 미분값이 0이 되는 지점을 찾는 과정과 맞닿아 있습니다. 즉, 미분을 활용하면 복잡한 데이터 사이에서 최적의 해를 구하는 방향을 명확하게 설정할 수 있게 됩니다. 인공지능 모델의 성능을 높이기 위해서는 모델이 얼마나 잘 작동하는지 평가하는 채점 함수를 만들고, 이를 미분하여 최적화된 방향으로 수정해 나가는 과정이 필수적입니다. 이처럼 미분은 인공지능 기술의 고도화를 가능케 하는 핵심적인 도구로서 그 중요성이 날로 커지고 있습니다. 하지만 최근 교육 현장에서 미적분 비중이 축소되는 경향은 미래 기술 경쟁력을 생각할 때 매우 안타까운 일입니다. 인공지능 시대를 살아갈 세대에게 미적분 교육은 단순한 지식 습득을 넘어 기술의 본질을 이해하는 필수 관문입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

지금은 "우리가 어떤 세계를 만들고 싶은가🤔"에 대한 질문을 던져야 할 때💡 | ASPAC 2024

예술과 과학의 융복합은 오늘날 국가와 기업 모두가 주목하는 핵심 과제입니다. 하지만 단순히 두 분야를 섞는 것만으로는 부족합니다. 예술가와 과학자는 같은 언어를 쓰더라도 서로 다른 맥락에서 소통하기 때문입니다. 이를 극복하기 위해서는 인간과 사회에 대한 깊은 이해가 선행되어야 합니다. 인간이 어떤 정보와 알고리즘에 반응하는지 파악할 때, 예술은 비로소 유의미한 스토리텔링을 완성하고 과학은 실질적인 솔루션을 제공할 수 있습니다. 정보화 시대에 우리는 더 많은 정보를 접할수록 지혜로워질 것이라 믿었지만, 현실은 '정보의 안개' 속에 갇힌 형국입니다. 정보가 부족해서 판단하지 못하는 시대는 지났으며, 이제는 너무 많은 정보 속에서 무엇을 취해야 할지 알기 어렵습니다. 안개 너머를 보려 하기보다 안개 속을 직접 휘저으며 호기심을 발전시키는 태도가 중요합니다. 혼자 해결할 수 있는 천재의 시대가 저물고, 다양한 분야의 연대가 필수적인 이유가 바로 여기에 있습니다. 인류가 수백 년간 쌓아온 이미지의 양을 인공지능이 단 18개월 만에 추월하는 시대에 우리는 살고 있습니다. 앞으로 인공지능의 지능이 아인슈타인 수준에 도달할 때, 인간의 지능은 상대적으로 낮게 느껴질지도 모릅니다. 이러한 '무서운 미래' 앞에서 예술과 과학은 각자의 영역에 머물러서는 안 됩니다. 기술이 문화를 결정하고 문화가 다시 기술의 형태를 빚어내는 상호작용을 이해하며, 다가올 변화 속에서 우리가 나아갈 방향을 함께 고민해야 합니다. 인간은 이성과 감성, 좌뇌와 우뇌를 모두 가진 존재입니다. 자전거의 앞바퀴가 방향을 잡는 문화와 예술이라면, 뒷바퀴는 추진력을 얻는 기술과 경제에 비유할 수 있습니다. 어느 한쪽만으로는 온전한 전진이 불가능합니다. 아프리카의 '우분투' 철학처럼 내가 존재하는 이유가 타인과 자연, 그리고 주변의 모든 생명체 덕분임을 깨닫는 것이 중요합니다. 인간 사회를 관통하는 철학적 리듬을 이해할 때 비로소 미래 세대에게 더 나은 풍경을 물려줄 수 있습니다. 과거의 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 비즈니스 모델이나 특정 알고리즘에 의존하는 과학적 접근은 전체를 보지 못하는 한계가 있습니다. 데이터는 과거의 그림자일 뿐이며, 알고리즘은 코끼리의 등만 만지는 것과 같습니다. 반면 예술적 메타포는 시공간을 초월한 통찰을 제공합니다. 전구를 미디어로 바라본 마셜 매클루언의 시각처럼, 사물의 본질을 꿰뚫는 예술적 상상력은 과학적 공식이 담지 못하는 인류 전체를 움직이는 지혜를 만들어냅니다. 현대 사회의 초연결성은 역설적으로 사람들 사이에 보이지 않는 혐오의 장벽을 만들기도 합니다. '커넥트, BTS' 프로젝트는 이러한 장벽을 허물기 위해 예술을 '사회적 처방전'으로 활용한 사례입니다. 전 세계 다양한 도시의 큐레이터와 예술가들이 연대하여 집단 지성을 발휘하고, 팬덤이라는 거대한 커뮤니티를 통해 예술적 가치를 공유했습니다. 이는 예술이 특정 계층의 전유물이 아니라, 인류가 직면한 갈등을 치유하고 화합을 이끄는 강력한 매개체가 될 수 있음을 보여줍니다. 미래의 미학은 인간과 인공지능, 그리고 지구라는 세 가지 키워드를 중심으로 재편될 것입니다. 단순히 아름다움을 추구하는 것을 넘어, 지구에 가해지는 피해를 최소화하고 지속 가능한 생태계를 유지하는 디자인이 중요해집니다. 나를 정의하는 범위를 나 자신에서 지구 전체로 확장할 때 우리의 행동과 책임감은 달라집니다. 기술이 인간의 감성과 철학적 통찰력을 일깨우는 도구가 될 때, 우리는 비로소 기술과 예술이 공존하는 진정한 미래를 맞이할 수 있습니다.

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지구환경과학
뇌인지과학
융합

과학기술에 의해 강화된 공감적🤝 교육으로 경계를 무너뜨리다❕ | ASPAC 2024

교육의 연금술은 기술과 공감이 결합하여 미래를 빚어내는 마법 같은 과정입니다. 과거의 연금술사들이 비금속을 금으로 변형시키려 노력했듯이, 현대의 교육은 학생 개개인의 잠재력을 발견하고 이를 가치 있는 결실로 변화시키는 역할을 수행해야 합니다. 특히 AI 기술의 발전은 이러한 변화를 가속화하는 강력한 도구가 되고 있습니다. 단순히 지식을 전달하는 수준을 넘어, 기술을 통해 학생의 마음을 읽고 학습의 질을 높이는 것이 진정한 교육 혁신의 시작이자 우리가 지향해야 할 미래입니다. 진정한 혁신은 정답을 찾는 능력보다 올바른 질문을 던지는 능력에서 비롯됩니다. 아시아의 교육 환경에서 뛰어난 문제 해결 능력을 길렀다면, 이제는 질문의 중요성을 일깨우는 교육으로 나아가야 합니다. AI 시대에는 챗GPT와 같은 도구가 수많은 답을 제시하지만, 그 도구로부터 가치 있는 결과를 이끌어내는 것은 결국 인간의 질문입니다. 따라서 미래의 교육은 학생들이 비판적 사고를 통해 세상에 대해 끊임없이 의문을 제기하고, 자신만의 해답을 찾아갈 수 있도록 돕는 방향으로 설계되어야 합니다. 교육 현장에서 기술보다 앞서야 할 가치는 바로 공감입니다. 공감이란 단순히 상대방을 배려하는 마음을 넘어, 학생이 왜 학습에 어려움을 느끼는지 그 이면의 진실을 이해하려는 깊은 관심입니다. 교사와 학생 사이에 신뢰가 쌓일 때 비로소 진정한 배움이 일어날 수 있습니다. 공감이 결여된 교육은 단순한 지식 거래로 전락할 위험이 크며, 이는 교사와 학생 모두에게 소중한 시간의 낭비가 될 수 있습니다. 학생의 입장에서 생각하고 그들의 목소리에 진심으로 귀를 기울이는 것이 교육의 본질을 회복하는 길입니다. 데이터는 현대 교육에서 '공감의 단위'로 기능하며 학생을 깊이 이해하는 중요한 지표가 됩니다. 올바른 데이터 세트를 활용하면 교사는 학생 개개인의 학습 속도와 취약점을 정확히 파악할 수 있습니다. 이는 모든 학생에게 동일한 과제를 부여하던 획일적인 방식에서 벗어나, 각자에게 최적화된 맞춤형 학습 경험을 제공할 수 있게 합니다. 데이터를 통해 소외되는 학생 없이 모두가 수업의 주인공이 되는 환경을 조성할 수 있으며, 이는 교육의 형평성을 실현하고 학습 성과를 극대화하는 강력한 기반이 됩니다. 교육 기술의 진화는 일방적인 지식 전달에서 상호작용을 거쳐 맞춤형 학습 시대로 접어들었습니다. 과거의 교실이 방송과 같은 일방향 소통에 의존했다면, 현대의 교실은 디지털 도구를 통해 실시간으로 피드백을 주고받는 역동적인 공간으로 변모하고 있습니다. 특히 클리커와 같은 기술은 모든 학생이 수업에 참여하게 함으로써 학습 몰입도를 높입니다. 이러한 기술적 보조는 교사를 대체하는 것이 아니라, 교사가 행정적인 부담에서 벗어나 학생들과의 인간적인 유대감 형성에 더 많은 에너지를 쏟을 수 있도록 돕습니다. 과학적 소양은 단순히 지식을 암기하는 것을 넘어 세상을 이해하고 사회에 의미 있는 기여를 하는 역량을 의미합니다. 학생들이 과학적 원리를 자신의 일상생활과 연결 지어 이해할 때, 비로소 배움은 삶을 변화시키는 강력한 무기가 됩니다. 예를 들어 농촌 지역의 학생들이 광합성 원리를 배우며 자신들이 재배하는 작물의 성장을 과학적으로 이해하게 되는 과정은 교육이 나아가야 할 방향을 잘 보여줍니다. 정보에 입각한 결정을 내리고 지역 사회의 문제를 해결하려는 의지는 탄탄한 과학적 기초 위에서 더욱 견고해집니다. 상상력은 불가능해 보이는 미래를 현실로 만드는 기술의 원동력입니다. 충분히 발달한 기술이 마법과 구별할 수 없듯이, 우리가 꿈꾸는 포용적인 교육 환경 역시 상상력과 기술의 결합을 통해 실현될 수 있습니다. 배경이나 환경에 상관없이 모든 학생이 성공할 기회를 갖는 글로벌 교실을 만드는 것이 우리 시대의 중요한 과제입니다. 교육자와 기술자가 협력하여 인간 중심의 시스템을 구축할 때, 배움은 평생의 발견이자 역량 강화의 여정이 될 것입니다. 미래는 우리가 오늘 던지는 질문과 실천하는 공감에 달려 있습니다.

국립과천과학관문화행사🎆

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[댓글 이벤트] 알파고, 바둑을 위해 만들어졌나?🧐 인공지능과 뇌🧠 Part.2ㅣ선을 넘는 과학자들

알파고는 단순히 바둑을 잘 두기 위해 태어난 존재가 아닙니다. 초기에는 벽돌 깨기와 같은 고전 비디오 게임을 통해 학습 능력을 검증받았으며, 이후 바둑이라는 복잡한 환경에서 최적화된 성능을 보여주었습니다. 딥러닝과 강화학습을 결합한 이 기술은 인간의 한계를 뛰어넘는 방대한 메모리와 시뮬레이션 능력을 활용합니다. 이세돌 9단과의 대국은 인공지능이 전략적 게임에서 얼마나 강력한 효율을 낼 수 있는지 증명한 상징적인 사건이었습니다. 알파고의 본질은 수학적 모델을 통해 최적의 전략을 도출하는 데 있습니다. 이러한 능력은 단순히 게임에 국한되지 않고 로켓의 연료 조절이나 로봇 제어와 같은 정밀한 공학 분야에 적용됩니다. 예를 들어, 지능형 청소 로봇에 이 기술이 접목되면 단순히 장애물을 피하는 수준을 넘어, 집안 상황에 맞춰 우선순위를 정하고 효율적인 청소 계획을 세우는 전략적 행동이 가능해집니다. 이는 인공지능이 실생활의 복잡한 문제를 해결하는 뇌 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 인공지능의 전략 수립 능력은 경제나 사회적 딜레마를 해결하는 도구로도 확장될 수 있습니다. 투자 수익 분배 문제처럼 이해관계가 상충하여 최적의 해답을 찾기 어려운 상황에서, 인공지능 알고리즘은 모두를 만족시킬 수 있는 정책적 대안을 제시할 수 있습니다. 실제로 구글 딥마인드는 이러한 가능성을 탐구하며 인공지능이 단순한 오락용 도구가 아님을 보여주었습니다. 복잡한 사회 시스템 속에서 최적의 균형점을 찾아내는 것은 인공지능이 가진 또 다른 잠재력입니다. 이 인공지능 기술은 특정 목적이 주어지면 오직 그것을 달성하기 위해 모든 자원을 집중합니다. 하지만 이러한 특성은 목표가 고정되지 않은 환경에서 한계를 드러내기도 합니다. 예를 들어, 승리만을 위해 설계된 시스템에게 '적당히 져달라'거나 '상대와 교감하며 놀아달라'는 식의 유동적인 요구를 하면 제대로 대응하지 못하고 무력해집니다. 반면 인간은 상대의 수준에 맞춰 실력을 조절하는 등 유연한 대응이 가능하며, 이는 인공지능이 아직 도달하지 못한 지능의 영역입니다. 뇌과학적 관점에서 볼 때, 알파고는 우리 뇌의 극히 일부분인 중뇌의 정보 처리 방식만을 모방하고 있습니다. 중뇌는 쾌락과 운동 중추 역할을 하며 전략적 선택에 관여하지만, 인간의 뇌는 이보다 훨씬 복합적이고 통합적인 기능을 수행합니다. 현재의 인공지능은 특정 부위의 기능을 흉내 낼 수는 있어도, 변화무쌍한 환경에 대처하는 인간의 통합적 지능에는 미치지 못합니다. 결국 알파고는 뛰어난 전략가이지만, 여전히 인간 지능의 깊이와 유연성을 따라잡기에는 갈 길이 멉니다.

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[댓글 이벤트] 질문에 답해주는 줄 알았던 🖥️ChatGPT, 추론도 한다고??😮 인공지능과 뇌🧠 Part.1ㅣ선을 넘는 과학자들

인공지능 기술의 비약적인 발전은 인간의 언어를 기계에 담아내고자 하는 과학자들의 열망에서 시작되었습니다. 우리가 일상에서 나누는 대화에는 단순한 정보 전달을 넘어 개개인의 삶과 문화, 그리고 사고방식이 고스란히 녹아 있기 때문입니다. 특히 인간의 언어는 사건의 선후관계와 인과관계가 뚜렷한 스토리 구조를 가지고 있습니다. 초기 인공지능 연구는 이러한 인간 특유의 서사 구조를 그대로 모사하려 노력했지만, 긴 대화의 맥락을 유지하는 데 한계를 보였습니다. 하지만 최근의 기술은 이러한 한계를 극복하며 인간의 지식 체계를 더욱 자연스럽게 흡수하고 활용하는 단계에 이르렀습니다. ChatGPT가 성공할 수 있었던 핵심 비결은 역설적이게도 인간이 기억하고 사고하는 방식을 과감히 탈피한 데 있습니다. 인간은 사건을 시간 순서에 따른 비대칭적 인과관계로 파악하지만, 현대의 인공지능은 모든 사건을 대칭 구조로 바라보는 '시메트리' 원리를 채택했습니다. 이는 문장의 앞뒤관계를 무시하고 양방향으로 연관성을 분석하는 방식입니다. 하나의 문장을 수백 가지의 관점에서 동시에 해석함으로써, 인공지능은 인간이 이해하는 방식과는 전혀 다르지만 훨씬 정교하게 맥락을 파악할 수 있게 되었습니다. 이러한 사고의 전환이 인공지능의 성능을 비약적으로 높인 것입니다. 이러한 복잡한 대칭 구조의 연산을 가능하게 만든 일등 공신은 바로 GPU 하드웨어의 발전입니다. 기존의 CPU와 달리 GPU는 정방형 형태의 방대한 데이터를 동시에 처리하는 데 최적화되어 있어, 인공지능이 다각도로 해석한 메모리 연산을 신속하게 수행할 수 있도록 돕습니다. 결국 인공지능의 지능 수준은 얼마나 많은 데이터를 확보하고 메모리를 확장하느냐에 따른 자본과 기술의 싸움이 되었습니다. 현재는 막대한 자본력을 가진 빅테크가 앞서나가고 있지만, 앞으로는 특정 목적에 맞춰 효율적으로 크기를 줄이는 기술 또한 중요한 연구 과제가 될 전망입니다. 인공지능의 능력은 이제 단순한 텍스트 대화를 넘어 로봇 제어와 비디오 생성 기술 영역으로까지 확장되고 있습니다. 과거의 로봇이 정해진 명령만 수행했다면, 이제는 인공지능이 중재자가 되어 인간의 의도를 파악하고 여러 로봇에게 적절한 임무를 배분합니다. 또한 시나리오만으로 정교한 영상을 만들어내는 기술은 인공지능이 단순히 데이터를 조합하는 수준을 넘어, 세상의 물리 법칙과 자연 현상에 대한 나름의 지식 체계를 구축하고 있음을 보여줍니다. 시각과 청각 등 오감을 종합적으로 처리하는 멀티모달 기술의 발달은 인공지능이 실세계와 소통하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 인공지능 기술의 진화는 우리 사회의 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 예고하고 있습니다. 교육 분야에서는 학생 개개인의 학습 패턴을 분석하여 교과 내용을 맞춤형으로 재구성함으로써 학습 효율을 극대화할 수 있습니다. 또한 중독이나 우울증과 같은 정신 건강 치료 분야에서도 인공지능의 정교한 추론 능력이 새로운 해결책을 제시할 것으로 기대됩니다. 인공지능이 인간의 사고력을 보완하고 향상시키는 도구로 자리 잡으면서, 우리는 기술이 인간에게 갖는 진정한 의미를 깊이 고찰해야 하는 시점에 서 있습니다. 이러한 변화는 두려움의 대상이 아니라 인간의 잠재력을 확장하는 기회가 될 것입니다.

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[댓글 이벤트] 우리는 인공지능과 친구🤝가 될 수 있을까? 인공지능과 뇌🧠 Part.3ㅣ선을 넘는 과학자들

인공지능이 우리와 대화를 나누고 전략을 세워주는 모습을 보면 마치 영혼을 가진 친구처럼 느껴지기도 합니다. 하지만 기술적으로 볼 때 인공지능은 인간의 지식과 사고방식이 담긴 방대한 데이터를 학습한 결과물에 가깝습니다. 우리가 챗GPT와 나누는 대화는 인공지능이라는 그릇에 담긴 인류 전체의 지혜, 즉 우리 자신과 소통하는 과정이라고 이해하는 것이 더 정확합니다. 인공지능은 맥락을 놓치지 않는 기술적 정교함을 통해 공감을 흉내 낼 뿐, 인간과 같은 방식의 자아를 가진 존재로 보기는 어렵습니다. 생성형 인공지능을 사용할 때 가장 주의해야 할 점은 정보의 출처와 진위 여부입니다. 인공지능은 방대한 데이터를 섞어서 새로운 결과물을 만들어내기 때문에, 사실과 허구를 명확히 구분하지 못하는 본질적인 특성을 가집니다. 비록 화이트 해킹 기법 등을 통해 데이터의 원천을 추적하려는 시도가 이어지고 있지만, 근본적으로 데이터의 경계를 나누는 일은 매우 까다롭습니다. 따라서 신뢰할 수 있는 정보를 얻기 위해서는 검색 엔진과 연동되어 출처를 명시해 주는 RAG(검색 증강 생성)와 같은 보완적인 도구를 활용하는 지혜가 필요합니다. 인공지능의 위험성은 기계의 악의가 아니라, 인간의 복잡한 가치 체계를 수치화된 목표로 완벽히 치환할 수 없다는 점에 있습니다. 인간은 윤리적이고 사회적인 규범 속에서 판단하지만, 인공지능은 단순히 설정된 점수를 최대화하는 방향으로 학습됩니다. 이러한 가치 정렬의 부재는 무인 자동차의 선택이나 군사적 시뮬레이션에서 의도치 않은 결과를 초래할 수 있습니다. 우리가 가진 미묘하고 복잡한 도덕적 기준을 인공지능에게 학습시키는 문제는 여전히 해결해야 할 거대한 과제로 남아 있으며, 이는 기술 적용에 신중해야 하는 이유가 됩니다. 인공지능의 규모를 나타내는 파라미터가 기하급수적으로 늘어나면서 성능 또한 비약적으로 발전하고 있습니다. 그러나 파라미터가 커진다고 해서 인공지능이 반드시 인간과 유사한 사고 과정을 거치는 것은 아닙니다. 최근 연구에 따르면 인공지능의 크기가 일정 수준을 넘어서면 인간의 판단 방식과 오히려 동떨어진 추론을 하거나 예상치 못한 행동을 보이는 경향이 나타납니다. 즉, 인공지능이 우리의 말을 잘 알아듣는 것처럼 보인다고 해서 그것이 우리와 같은 논리 구조를 공유하고 있다고 착각해서는 안 된다는 점을 시사합니다. 인공지능 기술을 교육이나 일상에 무분별하게 적용할 경우, 인공지능이 가진 편향성이 인간에게 전이되어 사고의 경직을 초래할 위험이 있습니다. 특히 인공지능과의 대화는 인간 사이의 소통보다 편향성을 더 빠르게 증폭시키는 특성이 있어, 사용자가 인지하지 못하는 사이에 특정 시각에 젖어들게 만듭니다. 다가오는 인공지능 시대에 필요한 역량은 기술에 종속되는 것이 아니라, 진짜와 가짜를 구분하고 인공지능과 인간의 차이를 명확히 인지하는 '메타인지'입니다. 이를 통해 인공지능을 도구로 활용하며 새로운 기회를 창출하는 주체적인 인간이 되어야 합니다.

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[토크] 인간vs인공지능, 노벨상의 주인공은?!_과학자들의 방과 후 수다_2편 | 2편

비만이 전염된다는 연구 결과는 매우 흥미로운 시사점을 던져줍니다. 통계에 따르면 가장 친한 친구가 비만일 경우 본인이 비만이 될 확률이 57%나 높아지며, 형제나 배우자 사이에서도 유사한 경향이 나타납니다. 이는 단순히 바이러스처럼 옮는 것이 아니라, 함께 식사하고 어울리는 과정에서 생활 습관과 가치관이 비슷해지기 때문입니다. 이러한 '사회적 전염' 현상은 우리가 맺고 있는 사회적 관계가 개인의 신체적 상태와 건강에 얼마나 깊은 영향을 미치는지를 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 비만의 사회적 전염 이면에는 우리 몸속 미생물 생태계인 '마이크로바이옴'이 존재합니다. 장내에 서식하는 수많은 미생물은 우리가 섭취한 음식물을 바탕으로 다양한 대사 산물을 만들어내며 건강과 질병의 상태를 결정짓습니다. 나쁜 장내 세균이 내뿜는 물질은 비만뿐만 아니라 대사성 질환의 직접적인 원인이 되기도 합니다. 결국 건강을 유지한다는 것은 단순히 칼로리를 조절하는 것을 넘어, 우리 몸 안의 미생물들이 건강한 균형을 이룰 수 있도록 관리하는 정교한 과정이라 할 수 있습니다. 최근 제약 시장에서 가장 주목받는 분야는 GLP-1 계열의 비만 치료제입니다. 본래 제2형 당뇨병 치료를 목적으로 개발되었으나, 뛰어난 체중 감량 효과가 입증되면서 항암제 시장을 위협할 정도로 거대한 규모로 성장했습니다. 비만은 단순한 외모의 문제를 넘어 암, 심장병, 염증성 질환 등 수많은 병증의 근원이기에 이를 해결하는 치료제의 등장은 인류 건강 증진에 획기적인 기여를 하고 있습니다. 특히 부작용이 상대적으로 적다는 점은 이 약물이 대중적인 관심을 받는 주요한 이유가 됩니다. 과학적 업적의 가치를 인정하는 최고의 영예인 노벨상은 시대의 흐름에 따라 그 평가 기준이 조금씩 변해왔습니다. 때로는 독창적인 발견을 한 사람보다 이를 실생활에 응용하여 큰 파급력을 일으킨 연구자가 주목받기도 하며, 수상 인원 제한으로 인해 뛰어난 공헌자가 제외되는 논란이 발생하기도 합니다. 하지만 노벨상의 본질은 결국 인류에게 지대한 공헌을 한 발견을 기리는 데 있습니다. 최근 mRNA 백신 기술의 수상 사례처럼, 과학이 인류가 직면한 거대한 문제를 해결하는 방식에 대한 가치가 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공지능 기술의 비약적인 발전은 이제 과학 연구의 패러다임 자체를 바꾸고 있습니다. 구글 딥마인드가 개발한 '알파폴드'는 생물학의 오랜 난제였던 단백질 구조 예측을 성공적으로 수행하며 신약 개발과 분자 생물학 연구에 혁신을 가져왔습니다. 이제 과학자들은 실험실에서 직접 구조를 분석하기에 앞서 AI가 예측한 데이터를 활용하여 연구의 효율성을 극대화합니다. 이러한 도구의 등장은 인간의 지적 능력을 확장하며, 과거에는 상상하기 힘들었던 속도로 지식의 지평을 넓히는 중요한 전환점이 되고 있습니다. 하지만 거대 언어 모델 중심의 AI 발전에는 명확한 한계와 과제도 존재합니다. 모델의 크기를 키울수록 기하급수적으로 늘어나는 전력 소모와 고품질 학습 데이터의 고갈 문제는 지속 가능성에 대한 의문을 제기합니다. 단순히 규모를 확장하는 것만으로는 진정한 지능의 진보를 이루기 어렵다는 지적도 나옵니다. 복잡계 과학의 관점에서 볼 때, 진정한 지능은 개별 요소들의 단순한 합이 아니라 그들 사이의 유기적인 상호작용을 통해 자연스럽게 발현되는 '창발'의 결과물이어야 하기 때문입니다. 과학은 인간의 경험 세계를 확장하고 우리가 보지 못했던 영역을 보게 해주는 숭고한 활동입니다. 제임스 웹 우주망원경이 우주의 기원을 탐구하며 인류의 시야를 넓히듯, 과학은 끊임없이 새로운 질문을 던지며 진보합니다. 그러나 모든 가치가 데이터와 논리로만 설명되는 것은 아닙니다. 와인 한 잔의 가치가 수치화된 점수보다 함께 마시는 사람과의 즐거운 교감에 의해 결정되듯, 과학적 발견 역시 인간의 삶과 따뜻하게 연결될 때 진정한 의미를 갖습니다. 결국 과학의 궁극적인 목적은 인류의 삶을 더 풍요롭게 만드는 데 있습니다.

신예리, 윤성철, 이현숙, 정하웅

카오스재단과학자들의 방과 후 수다

물리학
생명과학
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미래의 응급차🚑에는 사람이 없다?! 자유주행과 인공지능이 발달한 미래의 모습!ㅣ싸돌이가 간다

로봇개와 함께 달리기를 하며 느낀 점은 그 속도와 민첩함이 인간을 압도한다는 것이었습니다. 전시 공간에서는 다양한 산업군에서 활용되는 사족보행 로봇개를 만날 수 있었는데, 이들은 소방, 경찰, 군인 등 위험하거나 반복적인 업무를 대신 수행합니다. 로봇개는 단순히 명령을 따르는 수준을 넘어, 개별적인 훈련과 학습을 통해 점점 더 유연하고 정교하게 움직일 수 있도록 발전하고 있습니다. 이러한 변화는 인간이 직접 하기 어려운 일이나 위험한 환경에서 로봇이 중요한 역할을 할 수 있음을 보여줍니다. 물류와 제조업 현장에서도 로봇의 활용이 점점 확대되고 있습니다. 물류로봇은 다양한 상품을 스스로 인식하고 분류하며, 자동차 공장에서는 무거운 부품을 대신 들어주는 등 인간의 노동을 대체하고 있습니다. 이러한 로봇의 도입으로 물류센터는 24시간 가동이 가능해졌으며, 효율성과 안전성이 크게 향상되었습니다. 하지만 기존의 관제 시스템만으로는 모든 위험 상황을 예측하고 대응하는 데 한계가 있었으나, 인공지능이 도입되면서 더욱 신속하고 정확하게 위험을 감지하고 대처할 수 있게 되었습니다. 미래형 응급차 전시 공간에서는 완전 자율주행 자동차의 모습을 상상해볼 수 있었습니다. 운전기사가 필요 없는 자율주행차는 단순한 이동 수단을 넘어, 다양한 목적에 맞게 공간이 확장될 수 있습니다. 앞으로는 간호사나 의사까지도 로봇이 대신할 수 있는 시대가 올 수 있으며, 실제로 로봇 약사가 약국에 있다면 어떨지에 대한 질문도 던져졌습니다. 이러한 변화는 편리함과 동시에 두려움도 함께 가져오며, 인간과 로봇의 역할에 대한 깊은 고민을 불러일으킵니다.

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핫하다 핫해🔥로봇과 AI를 한 눈에~! 막 개관한! 서울로봇인공지능과학관에 다녀왔습니다 l 싸돌이가 간다

도심 한가운데 위치한 과학관은 마치 우주선처럼 독특한 외관을 자랑합니다. 이곳에서는 로봇과 인공지능을 주제로 한 다양한 전시가 펼쳐지고 있어 방문객들의 호기심을 자극합니다. 관람객들은 실제로 자율주행 자동차 시뮬레이터를 체험하며, 현재 기술의 발전 단계와 미래의 모습을 직접 경험할 수 있습니다. 특히 자율주행 2단계와 3단계의 차이를 이해하고, 특정 구간에서 운전자가 핸들을 놓을 수 있는 3단계의 혁신적인 기능을 체험하는 과정은 기술의 진보를 실감하게 합니다. 자율주행 시뮬레이터 체험 중에는 예상치 못한 돌발 상황이 발생할 수 있으며, 이때 운전자의 개입이 필요하다는 점도 강조됩니다. 이어지는 트롤리 딜레마 시뮬레이터에서는 자율주행 기술이 마주할 수 있는 윤리적 문제에 대해 고민하게 만듭니다. 사고 상황에서 어떤 선택이 더 윤리적인지 관람객 스스로 결정해야 하는 이 체험은, 기술 발전과 함께 따라오는 도덕적 책임에 대해 깊이 생각하게 합니다. 선택의 어려움과 책임감은 관람객들에게 새로운 시각을 제공합니다. 전시 공간을 이동하면서 관람객들은 다양한 로봇과 인공지능을 직접 만나볼 수 있습니다. 메타 휴머노이드와의 대화, 그리고 인공지능이 인간의 영역을 어디까지 침범할 수 있는지에 대한 질문이 이어집니다. 특히 얼굴 인식 알고리즘을 피해서 초상화를 그리는 미션은, 인공지능의 발전 속에서 인간만의 고유한 창의성과 예술성이 무엇인지 다시금 생각하게 만듭니다. 화가들이 얼굴 인식을 피하기 위해 점점 추상화로 나아가는 과정은 예술과 기술의 경계에 대한 흥미로운 실험입니다. AI 페르소나 전시에서는 관람객의 표정을 인식해 다양한 얼굴을 그려내는 인공지능의 능력을 체험할 수 있습니다. 이처럼 로봇과 인공지능이 예술품을 빠르게 만들어내는 시대에, 인간이 맡아야 할 역할에 대한 고민도 함께 제기됩니다. 과연 인간만이 할 수 있는 일은 무엇일지, 그리고 앞으로의 사회에서 인간의 고유한 영역은 어디에 남아 있을지에 대한 질문이 자연스럽게 떠오릅니다. 과학관은 이러한 고민을 관람객들에게 미션으로 제시하며, 스스로 답을 찾아보도록 유도합니다. 마지막으로, 인공지능이 감정까지 치유해주는 전시를 통해 인간과 로봇의 관계에 대한 새로운 가능성을 엿볼 수 있습니다. 로봇이 상담사처럼 감정을 위로해주는 시대가 올 수도 있지만, 여전히 인간만이 섬세하게 공감하고 위로할 수 있는 부분이 남아 있다는 점도 강조됩니다. 기술의 발전이 인간의 역할을 완전히 대체할 수는 없으며, 오히려 인간만의 고유한 감성과 창의성이 더욱 중요해질 수 있음을 시사합니다. 이처럼 과학관의 전시는 기술과 인간의 미래에 대해 깊이 있는 성찰을 이끌어냅니다.

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[강연] 위상수학의 놀라운 응용: 데이터도 모양이 있다? 2_by 최수영 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 9강 두 번째 이야기 | 9강 ②

위상수학은 단순히 공간의 성질을 분류하는 것을 넘어, 불변량을 통해 보이지 않는 공간의 형태를 추론하는 단계로 진화하고 있습니다. 과거에는 두 공간이 왜 다른지를 설명하는 데 집중했다면, 이제는 구멍의 개수와 같은 불변량을 역으로 계산하여 전체적인 구조를 파악하려 합니다. 이는 마치 복잡한 수식을 인수분해하여 본질을 찾아내는 과정과 유사하며, 우리가 직접 관찰할 수 없는 고차원 우주나 복잡한 데이터의 형상을 이해하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 추론의 핵심 도구 중 하나가 바로 '베티수'입니다. 이탈리아 수학자 엔리코 베티의 이름을 딴 이 수치는 오일러 지표를 일반화한 개념으로, 공간의 연결 상태와 구멍의 개수를 수치화합니다. 예를 들어 덩어리의 개수를 나타내는 제0 베티수와 고리 형태의 구멍을 뜻하는 제1 베티수를 통해 우리는 대상의 위상적 특징을 명확히 정의할 수 있습니다. 이는 눈에 보이지 않는 추상적인 공간을 수학적 언어로 형상화하여 분석할 수 있게 해주는 중요한 지표가 됩니다. 현대 사회의 방대한 데이터 역시 고차원 공간상의 점들로 이해할 수 있습니다. 개인의 신체 정보나 행동 패턴 등 수많은 변수는 각각 하나의 차원이 되어 우리가 인지할 수 없는 복잡한 공간에 위치하게 됩니다. 위상적 데이터 분석(TDA)은 바로 이 지점에서 빛을 발합니다. 고차원에 흩어진 데이터 점들이 이루는 거대한 '구름'의 모양을 베티수와 같은 불변량으로 계산함으로써, 데이터 이면에 숨겨진 구조와 의미를 시각적 한계를 넘어 파악할 수 있게 돕습니다. 기존의 통계 분석이 주로 차원을 축소하거나 평균과 분산을 통해 데이터를 요약했다면, TDA는 데이터가 가진 본래의 기하학적 형상을 보존하며 분석합니다. 데이터가 원형인지 혹은 Y자 형태인지에 따라 그 의미가 완전히 달라질 수 있기 때문입니다. 단순히 수치적인 상관관계를 찾는 것을 넘어, 데이터 공간의 전체적인 구성을 유추함으로써 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 통찰을 제공합니다. 이는 복잡한 시스템 내의 숨겨진 패턴을 찾는 혁신적인 접근법이라 할 수 있습니다. 인공지능 분야에서도 위상수학의 역할은 점차 커지고 있습니다. 현재의 AI는 주로 데이터의 국소적인 정보에 의존하여 학습하기 때문에, 미세한 노이즈만으로도 판다를 긴팔원숭이로 오인하는 등의 한계를 보입니다. 반면 인간은 사물의 전체적인 맥락과 형태를 파악하는 '전역적 정보'를 활용합니다. TDA는 인공지능에게 이러한 거시적인 관점을 제공하여 모델의 안정성과 정확도를 높이는 데 기여합니다. 부분에 매몰되지 않고 전체를 조망하는 위상수학의 철학이 기술에 녹아드는 셈입니다. 구체적인 분석 기법으로는 '비토리스-립스 복합체'가 널리 쓰입니다. 이는 데이터 점들 사이의 거리가 특정 임계값보다 가까워지면 서로 연결하여 점차 복잡한 형상을 만들어가는 과정입니다. 임계값을 변화시키며 베티수의 변화를 관찰하면, 노이즈처럼 금방 사라지는 특징과 데이터의 본질을 담고 있어 끝까지 유지되는 특징을 구분할 수 있습니다. 이러한 '지속성'의 개념을 통해 우리는 수많은 데이터 속에서 유의미한 위상적 구조를 추출하고 이를 실질적인 정보로 변환하게 됩니다. 위상수학의 응용은 의료 진단부터 토목 공학에 이르기까지 광범위합니다. 유방암이나 당뇨병의 예측 알고리즘을 정교화하는 것은 물론, 지표 투과 레이더 데이터를 분석하여 싱크홀의 원인이 되는 지하 동공을 찾아내는 데에도 활용됩니다. 순수 수학의 영역으로만 여겨졌던 위상수학이 산업 현장의 난제를 해결하는 실용적인 도구로 진화한 것입니다. 인류가 기하학을 통해 문명을 일구었듯, 이제는 위상수학을 통해 복잡한 데이터 시대를 항해하는 새로운 지혜를 얻고 있습니다.

최수영

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

AI 기술 발전🎇에 따라 로봇 기능이 행동중심에서 자율적 대처까지 확장된다! 지금 가장 핫한 로봇공학🦾 | 2024 가족동반 진로탐색

로봇공학은 단순히 기계 장치를 만드는 것을 넘어 인간과 로봇 사이의 상호작용을 탐구하는 학문입니다. 특히 인간-로봇 상호작용(HRI) 연구는 로봇의 행동, 표정, 목소리가 인간에게 얼마나 자연스럽게 다가가는지를 중점적으로 다룹니다. 로봇은 인공지능 스피커나 컴퓨터와 달리 물리적인 실체를 가지고 움직이기 때문에, 이러한 '체화된 특징'은 인간의 인지 방식에 깊은 영향을 미칩니다. 따라서 로봇이 사람과 유사하게 반응하도록 설계하는 과정은 로봇이 우리 사회의 일원으로 받아들여지는 데 필수적인 요소가 됩니다. 로봇은 감각, 판단, 행동이라는 세 가지 핵심 기능을 갖춘 자율적인 기계 장치입니다. 감각과 판단은 주로 정교한 컴퓨터 알고리즘을 통해 구현되며, 행동은 기계적인 메커니즘과 제어 기술을 통해 물리적인 움직임으로 나타납니다. 이처럼 로봇공학은 기계, 전기전자, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문이 결합된 대표적인 융복합 학문입니다. 단순히 정해진 명령을 수행하는 기계를 넘어, 복잡한 환경에서 스스로 상황을 인식하고 최적의 행동을 결정하는 지능형 시스템을 구축하는 것이 로봇공학의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 최근 로봇공학의 가장 큰 변화는 생성형 인공지능 기술의 비약적인 발전과 접목입니다. 과거에는 로봇의 하드웨어 설계와 제어 시스템에 연구가 집중되었다면, 이제는 딥러닝을 통해 로봇이 스스로 상황을 판단하고 대처하는 능력이 향상되었습니다. 특히 거대 언어 모델 기반의 인공지능은 로봇이 인간의 복잡한 음성 명령을 이해하고, 시각 정보를 바탕으로 추론하며 자율적으로 임무를 수행하게 만듭니다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 특정 시나리오를 벗어나 일반적인 환경에서도 인간과 자연스럽게 소통하며 협력할 수 있는 시대를 열어가고 있습니다. 미래 사회에서 로봇은 노동력 부족과 고령화 문제를 해결할 핵심적인 열쇠가 될 전망입니다. 인간의 형태를 닮은 휴머노이드 로봇은 기존의 산업 현장뿐만 아니라 일상적인 공간에서도 인간의 작업을 보조하고 대체할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 특히 고령화가 가속화되는 현대 사회에서 노년층의 일상생활을 돕는 돌봄 로봇에 대한 수요는 지속적으로 증가하고 있습니다. 이러한 사회적 요구를 충족하기 위해 로봇은 단순한 도구를 넘어 인간의 삶의 질을 높이는 동반자로서 그 역할이 점차 확대되고 있으며 관련 연구도 활발히 진행 중입니다. 로봇공학 전문가가 되기 위해서는 특정 분야의 지식을 넘어 다양한 학문을 아우르는 융합적 사고 능력이 필수적입니다. 기계, 전기전자, 코딩에 대한 기초 지식은 물론이고, 여러 전문가와 소통하며 문제를 해결하는 협업 능력이 무엇보다 중요합니다. 로봇은 혼자만의 힘으로 완성할 수 없는 복잡한 시스템이기 때문입니다. 따라서 청소년 시기부터 아두이노와 같은 교구를 활용해 직접 로봇을 제작해 보거나 관련 경진 대회에 참여하며 실전 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 수많은 시도와 실패를 통해 얻은 경험은 미래의 로봇공학자로서 성장하는 데 소중한 자산이 될 것입니다.

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융합

물질들의 오묘한 작용이 생물🦠 안에서 창발해내는 섬세하고 복잡한 생명현상을 탐구하다!🔍 | 2024 가족동반 진로탐색

생명과학은 생명이란 무엇인지를 탐구하는 광범위한 학문입니다. 생물의 구조와 기능은 물론, 기원과 진화, 생물 간의 상호작용을 깊이 있게 다룹니다. 세포생물학, 유전학, 생태학 등 다양한 세부 분야로 나뉘어 있으며, 각 분야는 생명을 이해하는 독특한 관점을 제공합니다. 이러한 지식은 의학, 농업, 환경과학 등 실생활과 밀접한 응용 분야에 기여하며 인류의 삶의 질을 높이는 데 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. 최근 생명과학은 혁신적인 기술 발전을 통해 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 유전자를 정밀하게 편집할 수 있는 크리스퍼(CRISPR) 기술은 의학과 농업 분야에 혁명을 일으켰으며, 인공지능과 머신러닝은 복잡한 생물학적 빅데이터를 분석하여 새로운 발견을 가속화하고 있습니다. 또한 환자 개개인의 유전적 특성을 고려한 맞춤형 의학의 발전은 질병 치료의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 생명과학이 미래 사회의 문제를 해결하는 핵심 열쇠임을 보여줍니다. 생명과학 전공자들은 연구소나 기업에서 새로운 치료법과 백신을 개발하며 지식의 경계를 넓히는 과학자로 활약할 수 있습니다. 유전공학이나 단백질공학 기술을 활용해 산업적 혁신을 이끄는 전문가가 되기도 하며, 생태계 보호를 위해 힘쓰는 환경과학자의 길을 걷기도 합니다. 이외에도 지식을 전수하는 교육자나 대중과 소통하는 과학 커뮤니케이터 등 다양한 직업군이 존재합니다. 이는 생명과학이 가진 무한한 가능성과 사회적 영향력을 증명하는 대목입니다. 생명과학의 가장 큰 매력은 우리 자신을 포함한 생명체들의 오묘한 작용을 탐구하며 느끼는 지적 희열에 있습니다. 살아있는 생물을 깊이 있게 들여다볼수록 생명에 대한 깊은 경외감을 경험하게 됩니다. 학문적 즐거움뿐만 아니라, 기후변화 대응이나 감염병 예방, 식량 안보와 같은 지구촌의 시급한 과제들을 풀어나가는 데에도 이 학문은 중추적인 역할을 합니다. 인류의 지속 가능한 미래를 설계하는 데 있어 생명과학의 비중은 앞으로 더욱 커질 것입니다. 생명과학자가 되기 위해서는 논리적 사고와 창의성, 그리고 장기적인 연구를 견뎌낼 성실함이 필요합니다. 또한 타인과 협력하는 소통 능력과 윤리적 판단력도 중요합니다. 최근에는 수학, 통계학, 컴퓨터 과학 등 타 학문과의 융합이 활발하므로 폭넓은 학습이 권장됩니다. 청소년기에는 독서와 다큐멘터리 시청, 그리고 자연 속에서 생물을 직접 관찰하는 경험을 통해 호기심을 키우는 것이 좋습니다. 흥미를 느끼는 분야를 즐겁게 탐구하는 태도가 미래의 과학자로 성장하는 밑거름이 됩니다.

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생명과학
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[강연] 교육AI를 탄생시킨 놀라운 수학적 아이디어 2_by 노현빈 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 6강 두 번째 이야기 | 6강 ②

최근 인공지능 열풍의 중심에는 챗GPT와 같은 거대 언어 모델(LLM)이 있습니다. 하지만 LLM의 본질은 단순히 문맥상 가장 적절한 다음 단어를 예측하여 나열하는 것에 불과합니다. 교육 현장에서 인공지능이 진정한 가치를 발휘하기 위해서는 단순히 말을 잘하는 것을 넘어, 학생을 가르친다는 행위의 본질과 교육적 맥락을 깊이 이해해야 합니다. 이를 위해 대수기하학의 정교한 수학적 도구들이 교육 인공지능의 근본적인 모델을 설계하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 효과적인 교육을 위한 첫걸음은 학생의 현재 상태를 정확히 파악하는 것입니다. 교육학에서는 이를 구조주의와 구성주의라는 두 가지 관점에서 접근합니다. 구조주의는 지식의 선후 관계를 연결한 '지식 그래프'를 통해 학생의 성취도를 측정하며, 구성주의는 학생마다 지식을 받아들이는 방식이 다르다는 점에 주목합니다. 인공지능은 이러한 관점들을 결합하여 학생이 수행한 다양한 과업 데이터를 분석하고, 이를 바탕으로 학생의 실력을 다각도로 진단하고 이해하는 과정을 거칩니다. 학생에게 수만 개의 문제를 풀게 하는 것은 현실적으로 불가능하기 때문에, 인공지능은 적은 수의 샘플 테스트만으로도 전체 실력을 예측하는 모델을 활용합니다. 이는 '스무고개' 게임처럼 정보량을 극대화할 수 있는 최적의 질문을 던져 후보군을 좁혀나가는 원리와 같습니다. 이를 통해 생성된 '열지도(Heatmap)'는 학생이 특정 개념을 맞힐 확률을 시각화하여 보여줍니다. 결과적으로 중학생이 몇 문제만 풀어도 고등학교 과정에서 겪을 어려움까지 미리 예측할 수 있게 됩니다. 딥러닝 모델은 흔히 내부 작동 원리를 알 수 없는 '블랙박스'에 비유되곤 합니다. 하지만 교육 현장, 특히 공교육에서는 평가의 근거를 설명할 수 있는 투명성이 매우 중요합니다. 이를 해결하기 위해 수학의 공리적 접근법이 도입됩니다. 학생들 간의 실력을 비교 가능한 좌표계로 변환하고, 공정한 평가 기준을 수립함으로써 블랙박스 모델의 한계를 보완합니다. 이러한 수학적 장치는 학부모와 학생이 인공지능의 평가 결과를 신뢰하고 받아들일 수 있는 논리적 토대가 됩니다. 인공지능의 학습 추천 알고리즘은 알파고의 승률 계산 방식과 유사한 최적화 과정을 거칩니다. 단순히 약점을 보완하거나 난이도를 조절하는 수준을 넘어, 특정 문제를 풀었을 때 기대되는 점수 상승 폭을 계산하여 최단 시간 내에 실력을 올릴 수 있는 경로를 찾아냅니다. 흥미로운 점은 이러한 수학적 최적화 결과가 인간의 직관인 망각 곡선이나 선수 지식 체계와도 일맥상통한다는 것입니다. 이는 수학적 모델이 교육의 본질적인 효율성을 정교하게 포착하고 있음을 시사합니다. 수많은 학습 경로 중 최적의 조합을 찾는 것은 계산적으로 매우 복잡한 문제입니다. 하지만 교육 평가 모델을 '서브모듈러(Submodular)'라는 수학적 성질을 만족하도록 설계하면, 매 순간 최선의 선택을 하는 것만으로도 전체적인 최적해에 근접할 수 있습니다. 이는 햄버거 세트 메뉴의 가격 정책처럼 추가적인 학습의 효용을 수학적으로 정의하는 방식입니다. 이러한 설계를 통해 인공지능은 방대한 데이터 속에서도 학생에게 가장 효과적인 교육 과정을 실시간으로 제시할 수 있게 됩니다. 인공지능 기술의 궁극적인 지향점은 인간의 잠재력을 최대한으로 끌어올리는 데 있습니다. 수학적으로 모든 인간은 자신만의 고유한 지표에서 누구보다 뛰어난 '맥시멀(Maximal)'한 존재입니다. 인공지능은 교사가 학생 개개인에게 더 깊은 관심을 기울일 수 있도록 돕는 강력한 보조 도구가 되어야 합니다. 기술이 제안하는 맞춤형 처방과 인간 교사의 정서적 교감이 결합될 때, 학생들은 자신의 독창성을 발견하고 잠재력을 꽃피우는 진정한 교육의 가치를 경험하게 될 것입니다.

노현빈

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[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

미래에 우리 아이들은 어떤 일을 하면서 살게 될까요?🧐 | 2024 가족동반 진로탐색

우주의 탄생인 빅뱅에서 시작해 생명의 기원과 문명의 번성, 그리고 오늘날 우리가 마주한 기후 위기까지를 하나의 거대한 흐름으로 읽어내는 '빅히스토리'는 현대 과학이 우리에게 주는 가장 큰 선물입니다. 과학은 단순히 지식을 전달하는 도구를 넘어, 우리가 어디에서 왔고 어디로 가고 있는지를 설명해 주는 친절한 안내서와 같습니다. 이러한 과학적 통찰을 바탕으로 세상을 바라볼 때, 우리는 비로소 거스를 수 없는 시대적 흐름인 과학기술을 우리 삶의 중요한 덕목으로 받아들일 수 있게 됩니다. 미래를 예측하는 가장 확실한 방법은 현재 우리가 무엇을 치열하게 고민하고 모색하고 있는지를 살피는 것입니다. 지금 이 순간 가장 활발하게 논의되는 우주 탐사와 인공지능의 발전은 머지않아 우리의 일상이 될 미래의 모습입니다. 인간이 지구를 넘어 우주라는 더 넓은 배경으로 활동 영역을 넓히고, 인공지능이 생활 속 깊숙이 들어와 공기처럼 존재하는 세상은 이미 시작되었습니다. 이러한 변화를 인지하고 적극적으로 받아들이는 태도는 미래 사회를 주체적으로 살아가는 원동력이 됩니다. 기술의 변화는 필연적으로 직업 세계의 지형도를 바꿉니다. 과거의 고정된 직업군에 머물기보다 시대의 변화에 따라 새롭게 생겨날 기회에 주목해야 합니다. 인공지능이 대체할 수 있는 단순 반복 업무나 고도의 판단이 필요한 일부 전문직은 쇠퇴할 수 있지만, 뇌과학이나 생명과학, 우주 탐사와 같은 분야에서는 수많은 새로운 역할이 탄생할 것입니다. 중요한 것은 어떤 직업이 사라지느냐가 아니라, 변화하는 기술 환경 속에서 인간만이 가질 수 있는 고유한 가치를 어떻게 발굴하느냐에 있습니다. 최근 과학계의 주요 트렌드는 우주의 기원을 찾는 탐구와 더불어 우주 자원 확보 및 화성 탐사와 같은 실질적인 확장으로 이어지고 있습니다. 이와 동시에 생명과학은 인간의 정체성을 묻는 뇌과학으로 심화되어 노화와 건강 문제를 해결하는 실마리를 제공합니다. 특히 인공지능은 로봇공학과 결합하여 새로운 형태의 존재로 진화하며 우리 삶의 패턴을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 기후 위기라는 인류 공동의 과제를 해결하고 미지의 영역인 심해를 탐사하는 데에도 핵심적인 역할을 할 것입니다. 미래를 살아갈 청소년들에게 가장 필요한 덕목은 바로 '과학적 태도'입니다. 이는 단순히 과학 지식을 많이 아는 것이 아니라, 객관적인 데이터를 바탕으로 자신의 위치를 파악하고 타인 및 세상과 합리적으로 소통하는 능력을 의미합니다. 확신에 차서 세상을 판단하기보다 끊임없이 질문하고 정보를 융합하며 가치관을 정립해 나가는 과정이 중요합니다. 나아가 '시민과학'과 같이 실제 연구 현장에 직접 참여해 보는 경험은 과학이 수행되는 방식을 몸소 체험하며 세상을 더 풍성하게 이해하는 소중한 계기가 될 것입니다.

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화학
생명과학
지구환경과학
천문학
뇌인지과학
융합

[강연] 알고 나면 대수로운 대수기하학 1_by 김영훈 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 5강 첫 번째 이야기 | 5강 ①

수학자라고 하면 흔히 우리와 다른 세상에 살거나 복잡한 계산을 척척 해내는 천재를 떠올리곤 합니다. 하지만 실제 수학자들은 계산기 없이는 간단한 셈도 불안해하거나, 일상에서는 멍하니 생각에 잠겨 바보 같다는 소리를 듣기도 하는 평범한 면모를 지니고 있습니다. 수학의 본질은 단순한 암산이 아니라 기호와 논리를 통해 세상을 이해하는 과정에 있기 때문입니다. 이들은 MBTI의 'T' 성향처럼 이성적일 때도 있지만, 새로운 아이디어를 위해 끊임없이 상상하는 'N'의 면모도 함께 갖추고 있습니다. 수학은 다른 학문과 달리 기존의 이론이 폐기되지 않고 켜켜이 쌓여 거대한 탑을 이루는 독특한 학문입니다. 경제학이나 다른 사회과학이 시대의 흐름에 따라 패러다임이 바뀌며 이전 이론을 대체하는 것과 대조적입니다. 특히 대수기하학은 중고등학교 과정부터 접할 수 있는 익숙한 분야이면서도, 인류 역사상 가장 뛰어난 천재들의 업적이 층층이 쌓여 만들어진 매우 깊고 매력적인 학문입니다. 한 층이 완성되면 다음 천재가 그 위에 새로운 층을 올리는 방식으로 수학의 지평은 계속해서 넓어지고 있습니다. 현대에 이르러 인공지능이 수학적 난제를 해결할 것이라는 기대가 높지만, 수학의 진정한 가치는 문제를 해결할 때 느끼는 인간의 희열에 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 계산하고 새로운 패턴이나 반례를 찾는 데 탁월한 능력을 발휘하며 수학자들에게 새로운 도구를 제공합니다. 그러나 어려운 문제를 며칠 밤낮 고민하다가 마침내 해답을 찾아냈을 때의 그 통쾌함과 행복은 기계가 결코 흉내 낼 수 없는 영역입니다. 이러한 성취감은 수학을 단순한 공부가 아닌 즐거운 놀이이자 예술로 만드는 원동력이 됩니다. 수학적 즐거움을 보여주는 대표적인 사례로 '바리뇽의 정리'가 있습니다. 아무렇게나 그린 못생긴 사각형이라도 각 변의 중점을 연결하면 마법처럼 완벽한 평행사변형이 나타납니다. 처음에는 우연처럼 보이지만, 대각선이라는 보조선 하나를 긋는 순간 닮음의 원리가 명확히 드러나며 해답이 벼락처럼 머릿속을 스칩니다. 이처럼 보이지 않던 구조를 발견하고 논리적으로 증명해 나가는 과정은 마치 마술의 비밀을 알아내는 것과 같은 짜릿한 쾌감을 선사하며, 이것이 바로 수학자들이 연구에 몰두하는 이유입니다. 오일러가 해결한 '쾨니히스베르크의 다리 문제'는 복잡한 현실을 단순화하여 구조를 파악하는 수학적 사고의 정수를 보여줍니다. 그는 지형의 구체적인 수치 대신 연결 관계에만 집중하여 '그래프 이론'이라는 새로운 분야를 개척했습니다. 이러한 발상의 전환은 오늘날 물류 시스템, 데이터 네트워크 설계, 지하철 노선도 등 현대 산업 전반에 걸쳐 핵심적인 역할을 하고 있습니다. 수학은 단순히 숫자를 다루는 학문을 넘어, 복잡한 세상 속에서 우리에게 정말 중요한 데이터가 무엇인지 선별해 주는 강력한 도구입니다.

김영훈

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

지역사회의 중심에서 🔋에너지 자급자족을 외치다📣 흩어져야 사는 분산에너지ㅣ요즘과학

우리나라의 전력 체계는 대규모 발전소에서 생산한 전기를 장거리 송전망을 통해 전달하는 중앙 집중형 전력 체계를 취해왔습니다. 하지만 최근 주목받는 분산 에너지 시스템은 에너지가 필요한 지역에서 직접 전력을 생산하고 소비하는 지역 단위의 에너지 체계를 의미합니다. 이는 전력 수요와 공급을 해당 지역 내에서 자체적으로 해결함으로써 전체 전력망의 안정성을 높이는 데 기여합니다. 중앙 집중형 전력 체계에서 발생할 수 있는 갑작스러운 전력 수급 불균형 문제를 완화하고, 지역 특성에 맞는 유연한 에너지 관리가 가능하다는 점이 분산 에너지 시스템의 핵심적인 특징이자 장점이라고 할 수 있습니다. 분산 에너지 시스템 도입이 가속화되는 주요 원인 중 하나는 폭발적인 전력 수요의 증가와 기후 위기 대응입니다. 특히 인공지능 기술의 발전으로 데이터 센터의 전력 소비량이 급증하면서 기존의 발전 방식만으로는 한계에 부딪히고 있습니다. 또한 전 세계적인 탄소 중립 흐름과 RE100 협약에 따라 재생 에너지 사용 비중을 높여야 하는 상황입니다. 재생 에너지는 소규모 발전 시설이 넓은 지역에 분산되어 설치되는 특성이 있어, 이를 효율적으로 활용하기 위해서는 기존의 중앙 집중형 전력 체계에서 벗어나 지역별로 독립적인 에너지 생산 및 소비 구조를 갖추는 분산 에너지 시스템으로의 전환이 필수적입니다. 재생 에너지는 기상 조건에 따라 발전량이 변하는 변동성 문제를 안고 있습니다. 이를 해결하기 위해 분산 에너지 시스템에서는 다양한 에너지 저장 기술을 활용합니다. 남는 전기를 수소로 변환해 저장하는 P2G, 전기차 배터리를 전력망에 연결하는 V2G, 그리고 남는 전력으로 물을 끓여 열에너지를 보관하는 P2H 등이 대표적입니다. 이러한 기술들은 전력이 과잉 생산될 때는 에너지를 저장하고, 부족할 때는 다시 공급함으로써 전력 수급의 균형을 맞추는 역할을 합니다. 이는 재생 에너지의 간헐성을 보완하여 안정적인 전력 공급을 가능하게 하며, 에너지 자원의 효율성을 극대화하는 중요한 기반이 됩니다. 정보통신기술(ICT)과 인공지능(AI)의 결합은 분산 에너지 시스템을 하나의 거대한 발전소처럼 운영할 수 있게 합니다. 이를 '통합 발전소(VPP)'라고 부르는데, 여기저기 흩어져 있는 소규모 재생 에너지 시설들을 실시간으로 모니터링하고 관리하는 통합 발전소(VPP)입니다. 인공지능은 기상 정보와 과거의 전력 소비 패턴을 분석하여 에너지 생산량과 수요를 정밀하게 예측합니다. 이를 통해 전력을 미리 저장하거나 적절히 분배함으로써 전력망의 효율성과 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있습니다. 결과적으로 첨단 기술을 활용한 통합 발전소(VPP)는 분산 에너지 시스템이 가진 물리적 한계를 극복하고 안정적인 에너지 생태계를 구축하는 핵심 동력이 됩니다. 2024년 6월부터 시행되는 '분산 에너지 활성화 특별법'은 우리 사회의 에너지 구조뿐만 아니라 지역 균형 발전에도 큰 변화를 가져올 전망입니다. 이 법안은 전력 계통의 상황에 따라 지역별로 차등화된 전기 요금을 적용할 수 있는 근거를 마련하고 있습니다. 발전 시설이 밀집해 전력 자급률이 높은 지역은 요금 혜택을 받을 수 있는 반면, 외부 공급에 의존하는 지역은 상대적으로 높은 비용을 부담하게 될 수 있습니다. 이러한 변화는 전력 소비가 많은 첨단 산업 기업들이 지방으로 이전하는 유인책이 되어, 수도권 집중 현상을 완화하고 지역 경제를 활성화하는 등 사회 전반에 걸쳐 긍정적인 파급 효과를 미칠 것으로 기대됩니다.

국립과천과학관요즘과학👏

지구환경과학
융합

[강연] AI의 역습! 암호가 세상을 구한다 2_by 천정희 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 3강 두 번째 이야기 | 3강 ②

인터넷의 발달은 서로 만난 적 없는 사람들 사이의 안전한 통신을 요구하게 되었습니다. 과거의 암호 방식은 송신자와 수신자가 동일한 대칭키를 공유해야 했지만, 현대의 온라인 쇼핑이나 금융 거래에서는 이것이 불가능합니다. 이를 해결하기 위해 수학자들은 공개키 암호라는 3세대 암호 체계를 고안해냈습니다. 이는 누구나 잠글 수 있지만 개인키를 가진 사람만이 열 수 있는 구조를 통해, 사전에 키를 공유하지 않고도 안전하게 정보를 주고받을 수 있는 혁신적인 기반을 마련했습니다. 공개키 암호의 원리는 돼지저금통에 비유할 수 있습니다. 저금통의 투입구는 누구나 돈을 넣을 수 있도록 열려 있지만, 아래의 자물쇠는 주인만이 열 수 있는 것과 같습니다. 수학적으로는 이를 일방향 함수라고 부르는데, 한쪽 방향으로의 계산은 쉽지만 그 반대 방향을 추론하는 것은 매우 어렵다는 특성을 이용합니다. 이러한 비대칭성은 인터넷상에서 '보안 핸드셰이크'라 불리는 과정을 가능하게 하여, 우리가 웹사이트에 접속하는 순간 자동으로 안전한 통신 채널을 형성하도록 돕습니다. 우리가 매일 사용하는 인터넷 주소창의 'HTTPS'는 이러한 암호 기술이 적용되었음을 의미합니다. 과거에는 중요한 금융 정보만 암호화했지만, 현대에는 개인의 검색 기록이나 시청 목록 같은 개인정보 보호를 위해 모든 통신을 암호화하는 추세입니다. 이는 중간에서 데이터를 가로채더라도 그 내용을 알 수 없게 만드는 '엔드투엔드' 암호화를 제공합니다. 덕분에 우리는 공공 Wi-Fi와 같은 개방된 네트워크 환경에서도 자신의 소중한 정보를 타인으로부터 안전하게 보호하며 자유롭게 인터넷을 이용할 수 있습니다. 3세대 암호의 핵심 수학 원리는 거대한 숫자의 소인수분해입니다. 두 소수를 곱하는 것은 쉽지만, 수백 자리의 결과값을 다시 원래의 소수로 나누는 작업은 슈퍼컴퓨터로도 수만 년이 걸릴 만큼 어렵습니다. 최근에는 더 효율적인 통신을 위해 타원 곡선 암호가 널리 쓰이고 있습니다. 이는 기존 방식보다 훨씬 짧은 키 길이로도 동일한 수준의 보안을 제공하여, 스마트폰이나 비트코인과 같은 모바일 및 블록체인 환경에서 연산 비용과 전력 소모를 줄이는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 하지만 데이터가 저장되거나 전송될 때만 안전한 것으로는 충분하지 않습니다. 컴퓨터가 데이터를 계산하거나 분석하기 위해서는 복호화를 해야 하는데, 바로 이 순간이 보안의 가장 취약한 지점이 됩니다. 이를 해결하기 위해 등장한 4세대 암호가 바로 '동형 암호'입니다. 동형 암호는 데이터를 암호화된 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 마치 말랑말랑한 금고 밖에서 손을 넣어 내부의 물건을 조립하는 것과 같습니다. 개인키를 노출하지 않고도 필요한 계산 결과를 얻을 수 있는 혁신적인 방식입니다. 동형 암호는 특히 인공지능과 빅데이터 분야에서 그 진가를 발휘합니다. 민감한 의료 기록이나 개인정보를 암호화된 상태로 딥러닝 모델에 학습시키면, 개인정보 유출 걱정 없이 새로운 치료법을 개발하거나 정교한 예측 서비스를 제공할 수 있습니다. 사용자가 챗GPT와 같은 서비스에 질문을 던질 때도 자신의 질문 내용을 서비스 제공자가 알 수 없도록 보호하면서 정확한 답변만 받아볼 수 있습니다. 이는 데이터의 활용과 개인정보 보호라는 두 마리 토끼를 동시에 잡을 수 있는 암호학의 성배와도 같습니다. 미래의 위협인 양자 컴퓨터의 등장은 기존 암호 체계에 큰 도전이 되고 있습니다. 양자 알고리즘은 현재의 소인수분해 기반 암호를 순식간에 해독할 수 있기 때문입니다. 이에 대비하여 전 세계적으로 '양자 내성 암호' 연구가 활발히 진행되고 있으며, 흥미롭게도 이 기술은 동형 암호와 수학적 뿌리를 공유합니다. 수학적 난제를 통해 보안성을 확보하는 이러한 노력은 인공지능이 인간을 지배하지 못하도록 데이터를 제어하는 수단이 되기도 합니다. 암호 기술은 단순한 보안을 넘어 디지털 세상의 안전과 신뢰를 지키는 최후의 보루입니다.

천정희

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

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[강연] AI의 역습! 암호가 세상을 구한다 1_by 천정희 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 3강 첫 번째 이야기 | 3강 ①

인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 우리 일상에 깊숙이 자리 잡았지만, 동시에 개인 정보와 데이터 보안에 대한 우려도 커지고 있습니다. 데이터를 안전하게 보호하기 위해 암호를 사용하지만, 인공지능이 데이터를 학습하고 활용하려면 결국 암호를 풀어야 한다는 딜레마에 직면하게 됩니다. 암호화된 상태를 유지하면서도 인공지능이 그 기능을 수행할 수 있게 만드는 기술은 현대 암호학이 해결해야 할 중요한 과제 중 하나입니다. 인공지능과 보안의 공존은 미래 기술 사회의 핵심적인 화두가 되고 있습니다. 암호의 기본 원리는 물리적인 금고와 유사합니다. 소중한 물건을 금고에 넣고 열쇠로 잠그면, 열쇠를 가진 사람만이 내용물을 확인할 수 있는 것과 같습니다. 디지털 세상에서도 데이터를 금고에 넣는 과정을 암호화라고 하며, 이를 다시 꺼내는 과정을 복호화라고 부릅니다. 이때 사용되는 열쇠가 바로 비밀키입니다. 클라우드에 데이터를 올릴 때 암호화를 거치면, 비밀키 없이는 누구도 그 내용을 엿볼 수 없는 안전한 상태가 유지됩니다. 이러한 방식은 데이터가 전송되거나 저장되는 과정에서 강력한 방어막이 됩니다. 암호학의 중심에는 수학이 자리 잡고 있습니다. 데이터를 암호화할 때는 비밀키 없이는 역과정을 수행하기 매우 어려운 '일방향 함수'가 필요합니다. 이는 수학적으로 풀기 어려운 난제를 기반으로 설계되며, 이러한 수학적 복잡성이 암호의 안전성을 보장하는 핵심 요소가 됩니다. 결국 우리가 사용하는 모든 보안 체계는 고도의 수학적 원리를 통해 구축된 셈이며, 수학은 보이지 않는 곳에서 우리의 디지털 자산을 지키는 든든한 방패 역할을 하고 있습니다. 수학적 난제가 곧 암호의 강도를 결정짓는 척도가 되는 것입니다. 우리는 일상 속에서 자신도 모르게 수많은 암호 기술을 사용하며 살아갑니다. 교통카드를 태그하거나 스마트폰으로 은행 업무를 볼 때, 그리고 온라인 쇼핑몰에서 신용카드 번호를 입력할 때도 암호화 기술이 작동합니다. 특히 비대면 금융 거래가 가능해진 것은 암호 기술 덕분에 정당한 사용자임을 인증하고 정보를 안전하게 주고받을 수 있게 되었기 때문입니다. 암호는 이제 특정 전문가들만의 영역이 아니라 현대 사회를 지탱하는 필수적인 기반 기술이 되었으며, 우리의 경제 활동을 안전하게 보호하고 있습니다. 가장 친숙한 1세대 암호는 비밀번호입니다. 하지만 인간의 뇌는 무작위 숫자를 기억하는 데 익숙하지 않아 보안과 편리함 사이에서 늘 갈등하게 됩니다. 안전한 비밀번호를 만들기 위해서는 자신만의 규칙을 정하는 것이 좋습니다. 예를 들어 좋아하는 문장의 초성만을 따서 조합하거나, 웹사이트의 중요도에 따라 보안 등급을 나누어 관리하는 방식입니다. 단순히 자주 바꾸는 것보다 유추하기 어려운 복잡한 구조를 설계하는 것이 보안 측면에서 더욱 효과적일 수 있으며, 이는 개인 정보 보호의 첫걸음이 됩니다. 2세대 암호는 데이터를 직접 암호문으로 바꾸어 저장하는 방식입니다. 최신 스마트폰에 적용된 디스크 암호화 기술이 대표적인 사례입니다. 과거의 컴퓨터는 하드디스크만 분리하면 내용을 쉽게 읽을 수 있었지만, 스마트폰은 모든 데이터를 난수 형태로 암호화하여 저장하므로 비밀번호를 모르면 물리적으로 데이터를 추출하기가 매우 어렵습니다. 이는 분실이나 도난 상황에서도 개인 정보를 보호할 수 있는 강력한 보안 장치로 작용하며, 현대 모바일 환경에서 사용자의 프라이버시를 지키는 핵심적인 기술로 자리 잡았습니다. 암호의 역사는 전쟁의 승패를 가를 만큼 결정적인 역할을 해왔습니다. 제2차 세계대전 당시 독일군이 사용한 에니그마는 매우 정교한 암호 기계였지만, 앨런 튜링을 비롯한 수학자들이 이를 해독해 내면서 전쟁의 흐름이 바뀌었습니다. 이 과정에서 암호 해독을 위해 만들어진 기계들은 현대 컴퓨터의 원형이 되었으며, 수학적 이론이 실제 기술로 구현되는 중요한 계기가 되었습니다. 과거의 암호 해독 노력이 오늘날 우리가 누리는 디지털 문명의 초석을 다진 셈이며, 암호학은 여전히 기술 발전의 최전선에 있습니다.

천정희

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

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장애👨‍🦽가 없는 세상? 머리 속 생각을 이해하는 세상! 뉴럴링크 ❓QnAㅣ선을 넘는 과학자들

뉴럴링크와 같은 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술이 발전하면서 인공지능이 인간의 뇌를 조종할지도 모른다는 막연한 두려움이 존재합니다. 하지만 현재의 기술 수준에서 뉴럴링크는 뇌의 아주 일부분, 특히 운동 기능과 관련된 영역에만 전극을 이식하는 수준에 머물러 있습니다. 인간을 완전히 조종하기 위해서는 뇌 전체를 제어해야 하는데, 이는 현재 기술로는 불가능에 가깝습니다. 따라서 영화 속 터미네이터나 매트릭스와 같은 상황을 미리 걱정하기보다는 기술의 실질적인 발전 방향에 주목할 필요가 있습니다. 새로운 지식을 뇌에 직접 주입하는 기술은 많은 이들이 꿈꾸는 미래의 모습 중 하나입니다. 이를 실현하기 위해서는 뇌에서 정보 교류에 사용하는 신호인 '뉴럴 코드'를 완벽하게 이해해야 합니다. 컴퓨터 언어를 기계어로 변환해 주는 컴파일러처럼, 인간의 지식을 뉴럴 코드로 변환하여 뇌에 전달하는 장치가 필요하기 때문입니다. 비록 현재는 이러한 컴파일러를 만드는 방법을 전혀 알지 못하는 단계이지만, 뇌의 신호 체계를 해독하려는 연구가 계속된다면 언젠가는 상상이 현실이 될 수도 있을 것입니다. 앞으로 5년 이내에 우리는 일상에서 뉴럴링크 기술의 실질적인 혜택을 목격하게 될 전망입니다. 현재 진행 중인 임상 시험들이 성공적으로 마무리되면, 사지 마비나 언어 장애를 겪는 환자들이 생각만으로 소통할 수 있는 시대가 열릴 것입니다. 이들은 메타버스 공간에서 자유롭게 대화하거나 휠체어와 같은 보조 기구를 직접 제어하며 일상적인 활동 범위를 넓혀갈 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 환자와 그 가족들에게 새로운 삶의 희망을 선사하는 중요한 전환점이 될 것으로 기대됩니다. 뇌 이식이라는 주제는 과학과 철학의 경계에 서 있는 흥미로운 질문을 던집니다. 만약 누군가의 뇌를 다른 몸에 이식한다면, 그 존재는 누구라고 정의해야 할까요? 실제로 의학계에서는 이를 '뇌 이식'이 아닌 '전신 이식'이라고 부르기도 하는데, 이는 뇌라는 본체가 새로운 몸을 받아들이는 과정으로 보기 때문입니다. 결국 인간의 자아를 유지하고 생명 활동을 주관하는 데 있어 가장 결정적인 역할을 수행하는 것은 신체의 다른 부위가 아닌 바로 우리의 뇌라고 할 수 있습니다. 뇌공학 연구의 최종적인 지향점은 장애가 없는 세상을 만드는 데 있습니다. 기술이 비약적으로 발전할 2050년경에는 굳이 말로 설명하지 않아도 서로의 생각을 직접 이해하고 공유하는 수준에 도달할지도 모른마. 뇌와 뇌가 직접 연결되는 시대가 오면 정보의 전달 방식은 혁명적으로 변할 것이며, 신체적 한계는 더 이상 인간의 활동을 제약하는 걸림돌이 되지 않을 것입니다. 미지의 영역인 뇌를 탐구하는 도전은 결국 인간의 가능성을 무한히 확장하고 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만드는 과정이라 할 수 있습니다.

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뇌🧠와 세상을 연결하다! 뉴럴 링크 강연, PART 1ㅣ선을 넘는 과학자들

일론 머스크가 설립한 뉴럴링크는 인간의 뇌와 컴퓨터를 연결하는 혁신적인 시스템을 지향합니다. '뉴럴'은 신경세포인 뉴런을, '링크'는 연결을 의미하며, 이는 뇌 신호를 통해 기계나 인공지능과 소통하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 기반으로 합니다. 과거에는 딱딱한 바늘 형태의 전극을 뇌에 삽입하여 마우스나 로봇 팔을 움직이는 실험이 진행되었으나, 최근에는 뇌의 움직임에 유연하게 대응할 수 있는 미세한 실 형태의 전극을 활용하여 안전성과 신호의 질을 획기적으로 높이는 단계에 이르렀습니다. BCI 기술의 개념은 생각보다 오랜 역사를 가지고 있습니다. 1919년 발명가 휴고 건즈백은 뇌파를 측정해 생각을 기록하는 장치를 상상했으며, 실제 인간의 뇌파는 1924년에 처음으로 측정되었습니다. 이후 1973년 자크 비달 교수가 BCI라는 용어를 처음 사용하며 구체적인 시스템 구현을 제안했습니다. 당시의 기술력으로는 상상에 그쳤던 일들이 오늘날 컴퓨터 성능의 비약적인 발전과 함께 현실로 다가오고 있습니다. 이는 인간의 의지를 디지털 신호로 변환하여 외부 세계와 직접 소통하려는 인류의 오랜 염원이 담긴 결실이라 할 수 있습니다. 현재 BCI 기술은 일상생활의 편의를 높이는 방향으로 진화하고 있습니다. 증강현실(AR) 안경을 착용하고 특정 아이콘을 응시하는 것만으로 가전제품을 제어하는 시스템이 대표적입니다. 또한 교육 분야에서는 학습자의 뇌파를 실시간으로 분석하여 집중도나 이해도를 파악하는 '적응형 뇌 학습' 연구가 활발합니다. 학습자가 지루함을 느끼거나 이해하지 못하는 순간을 포착해 인공지능 강사가 맞춤형 피드백을 제공함으로써 학습 효율을 극대화하는 방식입니다. 이러한 기술은 비대면 교육의 한계를 극복하고 개인별 최적화된 학습 환경을 제공하는 데 기여할 것입니다. 뇌의 시각 피질에서 나오는 신호를 분석하여 사람이 보고 있는 영상을 복원하는 연구도 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 우리 뇌의 시각 피질 세포는 망막에 맺히는 이미지의 픽셀과 일대일로 대응하는 특성을 지니고 있어, 뉴런의 활동을 정밀하게 읽어내면 시각 정보를 재구성할 수 있습니다. 최근에는 뇌의 복잡한 주름을 따라 밀착될 수 있는 유연한 소재의 전극이 개발되어 더욱 정교한 신호 수집이 가능해졌습니다. 이는 단순히 외부 기기를 제어하는 수준을 넘어, 인간의 감각 정보를 디지털 데이터로 변환하는 기술적 토대가 되고 있습니다. BCI 기술의 궁극적인 지향점 중 하나는 인간의 내면적인 경험을 기록하는 것입니다. 우리가 꿈을 꿀 때도 시각 피질이 활성화된다는 점에 착안하여, 수면 중의 뇌 신호를 영상으로 저장하고 재생하는 이론적 가능성이 확인되었습니다. 비록 현재는 흑백 영상 수준의 초기 단계이지만, 기술이 고도화된다면 잊어버리기 쉬운 꿈을 기록하거나 인간의 상상력을 시각화하는 시대가 열릴 것입니다. 뇌와 외부 세계를 잇는 거대한 연결은 의료적 목적을 넘어 인간의 인지 능력을 확장하고 삶의 질을 근본적으로 변화시키는 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

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뇌, 그 너머로!👏👏 뉴럴 링크 강연, PART 3ㅣ선을 넘는 과학자들

영화 '트랜센던스'는 인간의 지능을 초월하여 뇌 정보를 컴퓨터에 업로드하는 미래를 그립니다. 이것이 허구처럼 보일 수 있지만, 과학자들은 이미 '예쁜꼬마선충'이라는 작은 생명체를 통해 그 가능성을 엿보고 있습니다. 이 선충은 몸길이가 1mm에 불과하지만, 모든 개체가 동일하게 302개의 신경세포를 가지고 있다는 독특한 특징이 있습니다. 연구자들은 이 세포들이 맺고 있는 약 8,000개의 연결망을 파악하여 '커넥톰'이라 불리는 뇌 지도를 완성했습니다. 이는 생명체의 신경 구조를 데이터화하는 중요한 첫걸음이 되었습니다. 연구자들은 예쁜꼬마선충의 커넥톰 정보를 활용해 놀라운 실험을 진행했습니다. 선충의 신경망 데이터를 레고 로봇에 이식한 뒤, 별도의 프로그래밍 없이 로봇이 어떻게 움직이는지 관찰한 것입니다. 결과는 놀라웠습니다. 로봇은 마치 살아있는 선충처럼 장애물을 피하고 먹이를 찾는 본능적인 움직임을 보였습니다. 이는 특정 생명체의 연결성 정보를 완벽히 알 수 있다면, 그 개체를 컴퓨터나 기계 안에서 구현하는 것이 이론적으로 가능하다는 사실을 시사합니다. 즉, 뇌의 디지털 복제가 더 이상 상상 속의 일만은 아님을 보여줍니다. 최근에는 줄기세포를 배양해 만든 인공 신경망인 '오가노이드'를 컴퓨터와 연결하는 연구가 활발히 진행 중입니다. 연구진은 오가노이드에게 '퐁(Pong)'이라는 탁구 게임을 학습시켰는데, 공을 놓칠 때마다 '예측 불가능한 전기 자극'이라는 벌칙을 주어 스스로 학습하게 유도했습니다. 그 결과 오가노이드는 놀라운 속도로 게임 방식을 익혀 능숙하게 공을 맞히기 시작했습니다. 이러한 '오가노이드 지능'은 인공지능과는 또 다른 생물학적 지능의 가능성을 보여며, 향후 자율주행 자동차 제어 등 다양한 실무 분야에 실제 신경망이 활용될 수 있는 길을 열었습니다. 하지만 뇌공학의 발전은 심각한 윤리적 고민을 동반합니다. 뇌 자극 기술은 외상 후 스트레스 장애 치료에 기여할 수 있지만, 공포를 관장하는 편도체를 마비시켜 '슈퍼 솔저'를 만드는 데 악용될 위험도 존재합니다. 또한 인위적으로 인지 능력을 높여주는 브레인 칩이 보편화된다면, 노력의 가치가 훼손되고 기술을 소유한 자와 그렇지 못한 자 사이의 사회적 불평등이 극심해질 것입니다. 경쟁에서 살아남기 위해 원치 않게 뇌를 수술해야 하는 상황은 우리가 경계해야 할 암울한 미래의 단면이기도 합니다. 과거 신발 치수를 재기 위해 강력한 엑스레이를 쏘았던 사례처럼, 새로운 기술은 예상치 못한 부작용을 동반하곤 합니다. 따라서 기술을 개발하는 연구자뿐만 아니라 대중의 지속적인 관심과 감시가 필수적입니다. 라이트 형제가 비행에 성공하기 직전까지도 많은 이들이 비행은 불가능하다고 믿었듯이, 뇌공학 기술 역시 우리가 생각하는 것보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 것입니다. 다가올 미래를 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 지금부터 기술의 가치와 윤리에 대해 깊이 고민하고 대비하는 자세가 필요합니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

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[2024 봄 카오스강연] 현실 자각 제대로 한 카오스 수학자 3인방

많은 학생이 수학을 단순히 시험을 위한 도구로 여기며, 그 과정에서 느끼는 즐거움보다는 막막함을 먼저 경험하곤 합니다. 강연 현장에서 만난 학생들의 솔직한 고백은 수학을 가르치는 교수자들에게 큰 충격과 반성을 안겨주었습니다. 우리가 당연하게 여겼던 수학의 아름다움과 유용함이 학습자들에게는 높은 벽으로 다가왔던 것입니다. 이는 단순히 지식의 전달 문제를 넘어, 수학이라는 학문이 대중과 소통하는 방식에 근본적인 변화가 필요함을 시사합니다. 수학은 본래 정지된 상태를 넘어 움직이는 세상을 설명하기 위해 탄생한 언어입니다. 17세기 이전의 수학이 고정된 도형에 집중했다면, 미적분은 천체의 움직임과 같은 역동적인 변화를 다루기 위한 필연적인 결과였습니다. 하지만 오늘날의 교육은 이러한 맥락을 생략한 채 기계적인 문제 풀이에만 치중하는 경향이 있습니다. 수학의 본질적인 가치를 전달해야 할 책임은 학습자가 아닌 교수자에게 있으며, 서술 방식의 변화를 통해 수학의 흥미로운 이면을 보여주어야 합니다. 대중에게 다가가는 수학 콘텐츠는 내용만큼이나 '포장'이 중요합니다. 군론이나 대수기하와 같은 난해한 전문 용어는 시작도 하기 전에 대중의 마음을 닫게 만드는 요인이 됩니다. 전문 용어를 직접 노출하기보다는 그 안에 담긴 핵심적인 아이디어를 일상적인 언어로 풀어내는 지혜가 필요합니다. 특히 온라인 중심의 콘텐츠 소비 환경에서는 짧은 요약 콘텐츠만으로도 충분한 재미를 느낄 수 있도록 구성하여, 대중이 스스로 전체 내용을 찾아보게 만드는 동기 부여가 핵심입니다. 현대 수학은 이미 완성된 학문이 아니라, 여전히 우리가 모르는 미지의 영역을 탐구하는 역동적인 분야입니다. 수백 년 동안 해결되지 않았던 난제를 풀기 위해 고군분투했던 수학자들의 이야기는 그 자체로 한 편의 드라마와 같습니다. 각자의 삶에서 나름의 싸움을 이어가는 대중에게, 수학자들의 인간적인 고뇌와 투쟁의 과정을 공유하는 것은 깊은 공감을 불러일으킬 수 있습니다. '인간의 얼굴을 한 수학'은 차가운 수식 너머의 따뜻한 생명력을 전달하는 통로가 될 것입니다. 수학을 이해한다는 것은 세상을 바라보는 해상도를 높이는 일과 같습니다. 인공지능과 같은 첨단 기술의 근간에도 수학적 원리가 깊이 뿌리내리고 있으며, 이를 깨닫는 순간 수학은 비로소 '맛있는' 학문으로 다가옵니다. 과학이 특정 집단의 전유물이 아닌 사회 전체의 공유 가치가 될 때, 학문 자체의 발전과 생존도 보장될 수 있습니다. 더 많은 사람이 수학에 대한 두려움을 허물고 그 즐거움을 함께 나누는 세상은 우리 모두의 삶을 더욱 윤택하게 만들어 줄 것입니다.

김연응, 박형주, 이승재

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

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[댓글 이벤트] 자기의 일은 스스로 하자~♬ 알아서 척척 자율 주행 자동차(with 한국전자통신연구원 김진우 선임연구원)🚘 | 요즘과학

자율주행 기술은 미국 자동차공학회(SAE)가 정의한 기준에 따라 0단계부터 5단계까지의 레벨로 구분됩니다. 현재 우리가 도로에서 흔히 접하는 양산차들은 대부분 레벨 2 수준에 머물러 있으며, 기술적 진보를 통해 레벨 3에 근접하고 있는 과도기적 단계인 2.5단계라고 볼 수 있습니다. 레벨 2는 조향과 속도 제어가 동시에 가능하지만 운전자가 항상 전방을 주시하고 핸들을 잡아야 하는 주행 보조 시스템의 성격이 강합니다. 진정한 의미의 자율주행 자동차는 시스템이 주행의 주도권을 갖기 시작하는 레벨 3 단계부터라고 정의할 수 있습니다. 자율주행이 구현되기 위해서는 인지, 판단, 제어라는 세 가지 핵심 기술이 유기적으로 작동해야 합니다. 인지 기술은 카메라, 라이다, 레이더 등 다양한 센서를 활용해 주변의 차량, 보행자, 신호등 정보를 파악하는 인간의 시각적 기능을 대신합니다. 이렇게 수집된 정보를 바탕으로 판단 기술은 차선 변경이나 속도 조절 등 최적의 주행 경로를 결정하며, 마지막으로 제어 기술은 결정된 판단을 바탕으로 핸들과 브레이크를 부드럽고 정확하게 조작합니다. 특히 제어 기술의 정교함은 탑승자가 느끼는 승차감과 안정성을 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 레벨 3와 레벨 4의 차이는 운행 설계 영역(ODD)과 운전자의 개입 여부에 있습니다. 레벨 3는 고속도로와 같은 특정 조건에서 시스템이 주행하지만, 비상시에는 운전자가 즉시 제어권을 넘겨받아야 합니다. 반면 레벨 4는 정해진 영역 내에서 운전자의 개입 없이도 차량 스스로 위험 상황에 대응할 수 있는 수준을 의미합니다. 단순히 숫자가 높다고 해서 모든 면에서 우월하다고 단정하기는 어렵습니다. 예를 들어 고속도로 장거리 주행에 특화된 레벨 3 차량과 복잡하지 않은 도심 셔틀용 레벨 4 차량은 각자의 목적과 설계 환경에 따라 서로 다른 가치를 지니기 때문입니다. 자율주행의 완전한 상용화가 예상보다 더딘 이유는 기술적 난이도뿐만 아니라 사회적, 법적 복잡성 때문입니다. 다양한 주행 환경에서 발생할 수 있는 수많은 변수에 완벽하게 대응하기 위해서는 시스템의 고도화가 더 필요하며, 사고 발생 시 책임 소재를 가리는 보험 및 법적 체계 마련도 필수적입니다. 제조사 입장에서는 안전을 담보할 수 없는 상황에서 성급하게 양산 모델을 내놓기에는 리스크가 큽니다. 또한 인간 운전자와 자율주행 차량이 혼재된 도로 상황에서 상호 신뢰를 구축하고 안전을 확보하는 것은 기술 개발만큼이나 어려운 과제입니다. 한계를 극복하기 위해 자율주행 기술은 생성형 인공지능과 거대 언어 모델(LLM), 강화 학습 등 최첨단 AI 기술과 융합하며 진화하고 있습니다. 방대한 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 인공지능 반도체 기술과 악천후에서도 작동하는 정밀 센서 개발도 병행되고 있습니다. 자율주행은 단순히 운전의 편리함을 넘어 고령화 사회의 이동권 보장과 교통 약자를 위한 필수적인 수단이 될 것입니다. 인간과 공존하며 안전을 최우선으로 하는 기술적 진보는 우리 삶에 보다 편리하고 편안한 혜택을 가져다줄 것으로 기대됩니다.

국립과천과학관요즘과학👏

융합

국립광주과학관 2024년 1회(2월) 과학스쿨 : 우리가 사용하고 있는 컴퓨터 비전 기술들

컴퓨터 비전은 로봇의 눈을 만드는 학문으로 시작되었습니다. 1980년대부터 연구된 이 기술은 로봇이 주변 사물을 인지하고 상황을 파악하여 특정 대상을 목표로 삼거나 장애물을 피하는 등의 행동을 가능하게 합니다. 과거에는 단순히 계단을 오르거나 정해진 명령을 수행하는 로봇의 부속 기술로 여겨졌으나, 현대에 이르러서는 영상을 활용하는 거의 모든 기술의 근간이 되는 핵심 분야로 자리 잡았습니다. 2011년 후쿠시마 원전 사고는 로봇 공학계에 큰 반성을 안겨주었습니다. 수십 년간 연구해온 로봇들이 실제 재난 현장에서는 제 역할을 하지 못했기 때문입니다. 이를 계기로 미국의 DARPA는 DARPA 재난 로봇 대회를 개최했습니다. 로봇이 직접 차를 몰고 내리며, 문을 열고 밸브를 조작하는 등 인간 소방관의 역할을 대신 수행하는 고난도의 과제를 통해 컴퓨터 비전 기술은 한 단계 더 도약하는 계기를 맞이하게 되었습니다. 당시 대회에서 카이스트의 휴보(HUBO) 팀이 우승을 차지하며 한국의 기술력을 세계에 알렸습니다. 휴보(HUBO)는 3차원 정보를 이용해 계단을 인지하고 무게 중심을 이동하며 과업을 완수했습니다. 비록 당시의 기술로는 모든 과정을 자동화하기에는 부족함이 있었고 사람의 개입이 필요했지만, 이는 컴퓨터 비전 알고리즘이 실생활의 복잡한 문제를 해결하기 위해 어떤 방향으로 나아가야 할지를 보여준 중요한 이정표가 되었습니다. 2016년 알파고와 이세돌의 대결은 인공지능 기술이 대중화되는 결정적인 순간이었습니다. 하지만 컴퓨터 비전 전문가들은 이미 2012년부터 딥러닝의 위력을 실감하고 있었습니다. 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반 알고리즘이 압도적인 성적으로 우승하며 연구의 흐름을 완전히 바꾸어 놓았기 때문입니다. 이후 인공지능은 거를 수 없는 시대적 흐름이 되었고, 우리의 일상 속 다양한 분야에 깊숙이 침투하기 시작했습니다. 스마트폰 기술의 진화는 컴퓨터 비전의 발전을 가장 잘 보여줍니다. 과거에는 통화 품질이 핵심이었다면, 이제는 카메라와 영상 편집 능력이 제품의 경쟁력을 결정합니다. 대표적인 예인 얼굴 인식 기능은 사용자의 얼굴을 3차원으로 캡처한 뒤 수많은 특징점 사이의 거리를 계산하여 본인 여부를 판별합니다. 이러한 정밀한 알고리즘 덕분에 우리는 마스크를 쓰거나 조명이 어두운 곳에서도 안전하고 편리하게 기기를 사용할 수 있습니다. 최근 주목받는 생성형 AI 역시 컴퓨터 비전의 놀라운 성과입니다. 이는 마치 빈칸에 들어갈 숫자를 맞히는 수열 문제처럼, 이미지의 비어 있는 부분을 주변 맥락에 맞게 자연스럽게 채워 넣는 원리를 가집니다. 텍스트를 입력하면 인공지능이 그에 해당하는 노이즈 패턴을 생성하고, 이를 정교하게 제거하며 새로운 이미지를 만들어냅니다. 이러한 기술은 단순한 합성을 넘어 존재하지 않는 새로운 창작물을 만들어내는 단계에 이르렀습니다. 앞으로 컴퓨터 비전은 사회 전반을 혁신적으로 변화시킬 것입니다. 빌 게이츠는 인공지능을 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)의 등장을 잇는 두 번째 거대한 변혁으로 꼽았습니다. 교육 현장에서는 학생의 표정을 분석해 이해도를 파악하고 맞춤형 학습을 제공하며, 의료 분야에서는 원격 진료와 영상 분석을 통해 소외된 지역의 사람들을 도울 수 있습니다. 결국 이 기술은 인간의 창의성을 돕고 사회적 난제를 해결하는 따뜻한 기술로 발전할 것입니다.

국립광주과학관강연&포럼

융합

[강연] 전염병에 맞서온 과학_by안광석 l 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래" | 2강

바이러스는 크게 급성 감염과 만성 감염으로 나뉩니다. 코로나19나 독감 같은 급성 감염은 백신과 치료제로 어느 정도 통제가 가능하며, 중증으로 진행되지 않는다면 결국 회복의 길로 들어섭니다. 반면 만성 감염 바이러스는 한 번 감염되면 평생을 인체와 함께하며 끊임없이 다양한 질병을 유발하기에 치료가 매우 까다롭습니다. 현대 과학의 궁극적인 목표 중 하나는 이러한 만성 감염 바이러스까지도 우리가 완전히 통제할 수 있는 새로운 시대를 여는 것입니다. 인류 역사에서 전염병은 단순한 질병 이상의 역할을 하며 역사의 흐름을 바꾸는 결정적인 변수가 되어왔습니다. 나폴레옹이 황열병으로 인해 루이지애나 땅을 미국에 헐값에 팔 수밖에 없었던 사건이나, 말라리아 치료제 개발 이후에야 아프리카 식민지화가 가속화된 사례가 대표적입니다. 이처럼 눈에 보이지 않는 미생물은 전쟁의 승패를 가르고 국가의 지형도를 바꾸는 등 인류 문명사에 거대한 흔적을 남겼으며, 때로는 제국의 몰락을 불러오기도 했습니다. 과학적 사고가 정립되기 전 인류는 전염병 앞에서 무력했습니다. 하지만 1848년 런던의 존 스노는 콜레라 사망자들의 거주지를 분석하여 오염된 물 펌프가 원인임을 밝혀냈고, 이는 현대 역학의 시초가 되었습니다. 이후 코흐가 콜레라균을 실제로 발견하며 질병의 원인이 미생물임을 입증했습니다. 이러한 체계적인 분석과 발견은 전염병의 공포로부터 인류를 구원하는 과학적 대처 방식의 기틀을 마련해주었으며, 보이지 않는 적과의 싸움에서 승기를 잡는 계기가 되었습니다. 현대 의학이 전염병과 싸워 이길 수 있게 된 데에는 세 명의 선구적인 과학자의 공로가 큽니다. 백신의 아버지라 불리는 제너, 모든 질병이 미생물에 의해 발생함을 밝힌 파스퇴르, 그리고 방부 위생법을 고안한 리스터가 그 주인공입니다. 이들의 발견 덕분에 인류의 평균 수명은 비약적으로 늘어났으며, 과거 사망 원인 1위를 차지하던 감염병들은 이제 현대 과학의 관리 영역 안으로 들어오게 되었습니다. 이는 과학이 인류의 생존에 기여한 가장 위대한 성과 중 하나입니다. 백신 제조 기술은 유정란을 이용한 전통적인 방식에서 생명공학의 발전과 함께 mRNA 플랫폼 기술로 진화했습니다. 과거에는 바이러스 사체를 직접 활용해야 했기에 위험성과 생산 속도의 한계가 있었으나, 이제는 항원 정보만을 담은 유전자를 주입하여 안전하고 신속하게 백신을 생산할 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 생산 공정을 표준화하고 병원체의 종류에 상관없이 공통적으로 적용할 수 있게 함으로써, 향후 발생할 새로운 팬데믹 상황에서 인류가 더욱 빠르게 대응할 수 있는 강력한 무기가 될 것입니다. 앞으로 팬데믹은 더욱 자주 발생할 것으로 예측되는데, 이는 기후 변화와 생태계 파괴로 인한 인수공통 감염병의 증가 때문입니다. 지구 온난화로 모기의 서식지가 넓어지고 인간과 동물의 접촉 빈도가 높아지면서, 동물의 몸속에 있던 바이러스가 인간에게 넘어올 기회가 많아졌습니다. 이는 단순히 운의 문제가 아니라 우리가 직면한 환경적 위협이며, 과학자들은 이를 '회색 코뿔소'처럼 충분히 예견된 위기로 인식하고 철저한 기초 연구를 통해 다음 위기를 대비해야 합니다. 미래의 과학자들은 변이 바이러스에도 대응할 수 있는 범용 백신과 감염 경로를 차단하는 점막 백신 개발에 힘써야 합니다. 하지만 기술적 성취보다 중요한 것은 세상을 바라보는 넓은 시야와 도전 정신입니다. '코이'라는 물고기가 환경에 따라 크기가 달라지듯, 우리도 독서와 여행을 통해 생각의 크기를 키워야 합니다. 과학은 단순히 질병을 치료하는 도구를 넘어, 인류와 미생물이 조화롭게 공존할 수 있는 지혜로운 길을 찾는 끊임없는 탐구의 과정이기 때문입니다.

안광석

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

[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

[인터뷰] 박건웅_예측을 넘어 인과관계를 해석하는 데이터 사이언스🧑‍💻📊🖥️｜제31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래"

현대 데이터 과학의 핵심은 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어, 데이터 이면에 숨겨진 복잡한 관계를 파악하는 데 있습니다. 특히 그래피컬 모델과 네트워크 분석은 변수들 사이의 함수 관계나 인과관계를 규명하는 데 초점을 맞춥니다. 기존의 인공지능이 주로 상관관계에 기반하여 미래를 예측했다면, 이 연구 분야는 원인이 바뀌었을 때 결과가 어떻게 변하는지 그 시스템 자체를 이해하고자 합니다. 이러한 접근은 인공지능이 인간의 의사결정 과정을 보다 정교하게 보조하고 대체할 수 있는 지식의 토대가 됩니다. 현재 우리가 사용하는 인공지능은 여러 한계점을 지니고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터의 편향성으로, 주로 선진국 위주의 데이터가 수집되다 보니 보편적인 판단을 내리는 데 어려움이 있습니다. 또한 모델이 지나치게 복잡해지면서 결과가 도출된 이유를 인간이 이해하지 못하는 '블랙박스' 현상이 발생합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 자원의 과도한 사용으로 이어져 환경 문제까지 야기하고 있습니다. 따라서 다음 세대의 인공지능은 이러한 불투명성과 비효율성을 극복하는 방향으로 진화해야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측 성능을 높이는 것을 넘어, '설명 가능한 AI'를 지나 '해석 가능한 AI' 혹은 '인과관계 AI'로 나아가야 합니다. 이는 특정 변수가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 단순히 나열하는 수준을 넘어, 왜 그런 결과가 초래되었는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터가 생성되는 시스템 자체를 이해하는 방법론이 개발된다면, 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 논리적 사고를 뒷받침하는 강력한 파트너로서 그 역할을 수행하게 될 것입니다. 인과관계를 추론하는 그래피컬 모델은 다양한 실무 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 신약 개발 과정에서는 약물이 인체 면역 시스템에 미치는 영향을 분석하여 치료 효과를 극대화하고, 예상치 못한 부작용을 사전에 예측하는 데 활용됩니다. 사회 정책 분야에서도 특정 정책이 사회 전반에 미치는 파급 효과를 분석하여 의도한 목표를 달성할 수 있는지, 혹은 예기치 못한 사회적 부작용이 발생하지는 않을지 미리 판단할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 기반의 정밀한 의사결정을 가능케 합니다. 과학자의 길을 걷기 위해서는 연구가 세상을 어떻게 바꿀지에 대한 거시적인 시각을 갖는 것이 중요합니다. 하지만 장기적인 레이스를 완주하기 위해서는 자신만의 스트레스 관리법 또한 필수적입니다. 운동이나 등산과 같은 신체 활동은 연구 과정에서 쌓인 스트레스를 해소하고 다시 몰입할 수 있는 에너지를 제공합니다. 결국 좋아하는 일을 지속할 수 있는 힘은 학문적 열정과 건강한 생활 습관의 균형에서 비롯됩니다. 이러한 균형은 과학자로서의 삶을 더욱 풍요롭고 지속 가능하게 만들어 줄 것입니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[연구뭐하지?] 과학이란 무엇인가? 과학에 대한 철학적 탐구_천현득 교수 | 서울대학교 “과학철학 연구실”

과학학은 과학을 직접 실험하거나 수학적으로 연구하는 대신, 인문학적이고 사회과학적인 관점에서 과학의 본성을 탐구하는 학문입니다. 과학철학자는 나무가 모여 있는 숲을 보듯 한 걸음 물러나 과학사, 과학철학, 과학사회학의 관점에서 과학을 분석합니다. 유전자가 무엇인지와 같은 개념적 질문부터 과학과 사이비 과학을 구분하는 기준, 그리고 생물학이 물리학으로 환원될 수 있는지와 같은 방법론적 문제까지 폭넓게 다룹니다. 이러한 탐구는 우리가 당연하게 받아들이는 과학적 지식의 근간을 다시 생각하게 합니다. 현대 과학철학에서는 토마스 쿤의 철학을 재해석하고 과학적 이해의 조건을 연구하며, 특히 인공지능이 사회에 미치는 영향을 탐구하는 작업이 중요하게 다뤄집니다. 과학적 이해란 단순히 설명을 듣는 것을 넘어 세계를 파악하는 상태를 의미하며, 인공지능 연구에서는 기술의 급격한 발전이 가져올 윤리적 쟁점들을 분석합니다. 이는 과학이 단순히 기술적 진보에 그치지 않고 인간 사회와 어떻게 상호작용하는지를 철학적으로 성찰하는 과정입니다. 복잡한 현대 과학의 흐름 속에서 철학은 길을 잃지 않게 돕는 나침반 역할을 수행합니다. 과학에서 사용하는 과학적 모형은 실제와는 다른 일종의 '거짓말'을 포함하고 있습니다. 예를 들어 물리 문제를 풀 때 마찰력이 없다고 가정하는 것은 현실과 다르지만, 우리는 이 과학적 모형을 통해 정확한 예측과 설명을 수행합니다. 과학철학은 이처럼 과학적 모형이 사실이 아님에도 불구하고 어떻게 우리에게 유용한 과학적 이해를 제공하는지 그 메커니즘을 추적합니다. 추상적인 철학적 논증과 실제 과학 현장의 활동을 연결하는 작업은 과학철학만이 가진 독특한 매력이며, 현실과 밀접하게 맞닿아 있는 철학의 면모를 잘 보여줍니다. 인공지능 윤리는 기술의 자율성과 불투명성에서 비롯되는 다양한 문제를 다룹니다. 자율주행차나 살상 무기 시스템처럼 인간의 직접적인 통제를 벗어난 기술은 책임의 소재를 묻게 하며, 방대한 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 프라이버시 침해나 편향성 문제도 심각합니다. 특히 챗봇이 특정 집단을 차별하거나 사회적 편견을 그대로 반영하는 현상은 기술이 결코 가치 중립적이지 않음을 시사합니다. 이러한 쟁점들을 분석하고 대안을 모색하는 것은 현대 과학기술 사회에서 필수적인 과제입니다. 철학적 사고를 명료하게 만드는 가장 좋은 방법은 자신의 언어로 글을 쓰는 것입니다. 단순히 정보를 습득하는 것을 넘어 질문을 던지며 읽고, 타인의 주장을 합리적으로 재구성해 비판하는 훈련이 필요합니다. 현대 사회는 이미 과학기술이 지배하는 시대이기에, 기술의 활용법을 익히는 것만큼이나 그 근본 원리와 사회적 파급력을 고민하는 철학적 태도가 중요합니다. 과학이 무엇인지 더 근본적으로 질문하는 사람들이 많아질 때, 우리는 기술의 속도에 매몰되지 않고 더 나은 미래를 설계할 수 있을 것입니다.

천현득

카오스재단연구뭐하지

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[강연] 제 31회 서울대 자연과학 공개강연_'세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래' (1) by 박건웅, 안광석 l 서울대학교&카오스재단 | 1부

서울대학교 자연과학 공개 강연은 1994년부터 시작된 대표적인 과학 나눔 프로그램으로, 올해 31회를 맞이했습니다. 이번 강연의 주제인 '과학자의 꿈과 도전'은 세상을 바꾼 과거의 과학적 성취를 돌아보고, 앞으로 다가올 미래를 과학이 어떻게 열어갈지 탐구하는 데 목적이 있습니다. 인공지능부터 전염병, 탄소 중립, 초전도체에 이르기까지 현대 과학의 핵심 화두를 다루며 청중들에게 과학적 설렘을 전달합니다. 특히 이번 강연은 단순한 지식 전달을 넘어, 과학적 사고가 우리 삶과 사회를 어떻게 변화시키는지 깊이 있게 성찰하는 기회를 제공합니다. 데이터는 현대 인공지능을 움직이는 핵심 원료입니다. 과거에는 실험을 통해 소수의 데이터를 얻었지만, 이제는 매분 엄청난 양의 정보가 쏟아지는 빅데이터 시대에 살고 있습니다. 이러한 데이터는 스마트 팩토리의 생산성을 높이고 마케팅 전략을 최적화하며, 심지어 스포츠 경기에서 승리 확률이 높은 위치를 예측하는 데 활용됩니다. 농구 선수 스테픈 커리의 사례처럼, 데이터를 기반으로 한 기대 득점 분석은 현대 스포츠의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 결국 데이터는 인공지능이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 돕는 가장 중요한 기반이 됩니다. 인공지능은 인간의 지적 능력을 컴퓨터로 구현하는 기술로, 시행착오를 거치며 스스로 학습하는 과정을 통해 발전합니다. 자율 주차 프로그램이 수만 번의 사고를 겪으며 완벽한 주차 방법을 익히는 것처럼, 인공지능은 방대한 데이터를 바탕으로 인간의 업무를 효과적으로 대체해 나가고 있습니다. 현재의 인공지능은 시각과 청각을 넘어 후각, 미각, 촉각 등 오감을 정복하려 시도하고 있으며, 이는 궁극적으로 인간과 소통하고 공감하는 자율주행 시스템으로 이어질 것입니다. 이러한 기술적 진보는 인류의 노동을 획기적으로 줄여줄 것으로 기대됩니다. 하지만 현재의 인공지능은 데이터 편향성과 예측의 신뢰성이라는 한계에 직면해 있습니다. 특정 지역이나 문화권에 치우친 데이터는 잘못된 결과를 도출할 수 있으며, 복잡한 모델은 결과의 원인을 설명하지 못하는 '블랙박스 문제'를 야기합니다. 단순히 상관관계를 파악하는 것을 넘어, 사건의 인과관계를 추론하고 인간이 납득할 수 있는 설명을 제공하는 '해석 가능한 AI'의 개발이 시급합니다. 이를 위해서는 수학과 통계학 같은 기초 과학의 발전이 필수적이며, 미래의 인공지능 연구자들은 이러한 근본적인 문제들을 해결하는 데 도전해야 합니다. 인류의 역사는 전염병과의 끊임없는 전쟁이었습니다. 흑사병이나 천연두 같은 질병은 제국의 몰락을 가져오고 세계 지도를 바꾸는 결정적인 역할을 했습니다. 과거에는 과학적 지식의 부재로 기도나 무속 신앙에 의존했지만, 존 스노의 콜레라 역학 조사와 코흐의 세균 발견을 기점으로 전염병 대처 방식은 과학적으로 변모했습니다. 제너의 백신과 파스퇴르의 미생물학 연구는 인류의 평균 수명을 획기적으로 연장하는 기틀이 되었습니다. 이러한 과학적 성취 덕분에 인류는 보이지 않는 적에 맞서 싸울 수 있는 강력한 무기를 갖게 되었습니다. 현대 과학은 mRNA 기술을 통해 코로나19와 같은 팬데믹에 신속하게 대응할 수 있는 플랫폼을 구축했습니다. 하지만 기후 변화와 생태계 파괴로 인해 동물의 바이러스가 인간에게 전파되는 인수공통감염병의 위협은 더욱 커지고 있습니다. 앞으로의 과학은 변이 바이러스에도 대응할 수 있는 범용 백신과 코에 뿌리는 점막 백신 개발에 집중해야 합니다. 팬데믹은 더 이상 예기치 못한 사건이 아니라 충분히 예상 가능한 '회색 코뿔소'와 같습니다. 따라서 기초 과학 연구를 통해 새로운 병원체를 조기에 탐지하고 대응하는 능력을 기르는 것이 무엇보다 중요합니다. 과학의 발전은 단순히 기술의 진보를 의미하는 것이 아니라, 인류가 직면한 거대한 문제를 해결하려는 꿈과 도전의 과정입니다. 인공지능의 한계를 극복하고 새로운 전염병에 맞서기 위해서는 탄탄한 기초 과학 지식과 더불어 세상을 바라보는 넓은 시야가 필요합니다. '코이'라는 물고기가 환경에 따라 크기가 달라지듯이, 과학자의 꿈의 크기가 곧 인류 미래의 한계를 결정합니다. 미래를 이끌어갈 세대들이 기초 과학에 관심을 가지고 끊임없이 질문하며 도전할 때, 과학이 여는 미래는 더욱 밝고 풍요로워질 것입니다.

박건웅, 안광석

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학
수학

[연구뭐하지?] 뇌는 어떻게 정보를 처리하는가? 수학으로 서술하는 뇌인지연구 _곽지현 교수 | 서울대학교 “신경계산 연구실”

우리 뇌는 외부 환경에서 받아들이는 감각 정보와 공간 정보를 전기 신호로 변환하여 처리합니다. 수많은 신경세포가 생성하는 전기 신호들이 합산되고 정교하게 계산됨으로써 정보가 기억으로 저장되는 것입니다. 이러한 뇌의 계산 원리를 밝혀내는 연구는 새로운 정보처리 이론을 정립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 주변 환경을 인지하고 길을 탐색하며 학습하는 과정에서 다양한 뇌세포들이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것이 이 연구의 주요 목적입니다. 컴퓨터 환경에 작은 뇌를 구현하는 시뮬레이션 연구는 뇌의 복잡한 정보처리 과정을 이해하는 중요한 도구입니다. 뇌 신경세포와 회로를 모사하여 인공신경망을 구축함으로써, 왜 특정 방식으로 세포들이 연결되어야 하는지 그 필연성을 유추할 수 있습니다. 뇌는 1,000억 개의 신경세포가 시공간적으로 끊임없이 신호를 주고받는 생물학적 컴퓨터와 같습니다. 최근 측정 기술의 발달로 확보된 방대한 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 수리 모델을 통한 검증이 필수적입니다. 신경과학의 역사에서 수학적 접근은 노벨 생리의학상 수상으로 그 가치를 증명한 바 있습니다. 호지킨과 헉슬리는 신경세포의 전기 신호 생성 기전을 미분 방정식으로 수식화하여 생명 현상을 가장 완벽하게 모사했다는 평가를 받습니다. 이러한 선구적인 연구는 인간의 마음이 작동하는 원리까지도 수학적으로 규명할 수 있다는 희망을 줍니다. 개별 세포의 작동 기전이 수식으로 표현될 수 있다면, 시냅스로 연결된 거대한 신경회로망의 정보처리 과정 역시 수리적으로 모델링하여 뇌의 이론적 토대를 마련할 수 있습니다. 뇌 연구는 단순히 이론에 그치지 않고 인지 기능 향상과 질병 치료를 위한 실질적인 방안을 제시합니다. 약물을 이용한 일시적인 처방보다는 특정 신경세포를 직접 조절하여 기억력을 회복시키는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어 알츠하이머 모델에서 특정 세포의 활성도를 조절함으로써 감소된 기억을 복원하는 성과를 거두기도 했습니다. 또한 실제 뇌의 복잡한 연결성을 모사하는 연구는 획일화된 구조를 가진 현재의 인공지능 알고리즘을 한 단계 진화시키는 데 중요한 영감을 제공합니다. 뇌의 공간 정보 계산 원리를 명확히 이해한다면 자율주행 자동차와 같은 첨단 산업 분야에도 혁신적인 기술을 적용할 수 있습니다. 과학 연구에서 가장 중요한 동력은 새로운 현상을 발견하고자 하는 재미와 열정입니다. 연구실은 다양한 테크닉과 연구 방법을 갖춘 뷔페와 같은 환경을 제공하여 학생들이 주도적으로 자신의 주제를 탐구할 수 있도록 돕습니다. 학부 과정에서 접하기 어려운 뇌과학의 특성상, 인턴십을 통해 실제 실험 기법을 익히고 학문적 적성을 확인하는 과정은 미래의 과학자로 성장하는 소중한 발판이 됩니다.

곽지현

카오스재단연구뭐하지

뇌인지과학

국립광주과학관 12월 과학스쿨 : 미래자동차와 인공지능

과거의 자동차가 단순히 엔진의 힘으로 스스로 움직이는 기계였다면, 미래의 자동차는 ‘모빌리티’라는 더 넓은 개념으로 확장되고 있습니다. 모빌리티란 사람이나 물건의 이동을 가능하게 하는 수단뿐만 아니라 그 과정에서 제공되는 모든 서비스까지 포함하는 포괄적인 용어입니다. 여기에는 하늘을 나는 도심 항공 모빌리티(UAM)나 전동 킥보드 같은 퍼스널 모빌리티, 그리고 물류를 담당하는 드론과 사족 보행 로봇까지 포함됩니다. 이제 자동차는 단순한 이동 수단을 넘어 우리 삶의 모든 동선을 연결하는 거대한 생태계의 핵심으로 진화하고 있습니다. 미래 자동차 기술의 흐름을 이해하기 위해서는 'CASE'라는 네 가지 핵심 키워드에 주목해야 합니다. 이는 연결성(Connectivity), 자율주행(Autonomous), 공유(Sharing), 전동화(Electrification)를 의미합니다. 전동화는 환경 보호를 위해 화석 연료 대신 전기나 수소를 사용하는 변화이며, 공유 기술은 소유보다 이용에 초점을 맞춘 효율적인 경제 모델을 제시합니다. 이러한 요소들이 상호 보완적으로 작용하면서 자동차는 이전보다 훨씬 더 깨끗하고, 똑똑하며, 공유 가능한 형태로 우리의 일상을 변화시킬 준비를 하고 있습니다. 자율주행 기술은 사람이 운전에 개입하는 정도에 따라 총 다섯 단계의 레벨로 구분됩니다. 현재 우리가 접하는 기술은 운전자의 조작을 보조하는 2단계 수준에 머물러 있지만, 머지않은 미래에는 시스템이 모든 상황을 판단하고 주행하는 완전 자율주행 단계인 레벨 4와 5로 나아갈 것입니다. 자율주행이 고도화될수록 운전자의 피로도는 낮아지고 안전성은 비약적으로 높아집니다. 컴퓨터는 사방을 동시에 감시하며 객관적인 데이터를 기반으로 판단하기 때문에, 인간의 인지 한계를 넘어서는 돌발 상황에서도 훨씬 빠르고 정확하게 대응할 수 있기 때문입니다. 자율주행차가 안전하게 도로를 달리기 위해서는 인지, 판단, 제어라는 세 가지 핵심 과정이 유기적으로 작동해야 합니다. 인지 단계에서는 라이다, 카메라, 레이더와 같은 고성능 센서들이 자동차의 눈 역할을 수행하며 주변 환경을 정밀하게 파악합니다. 라이다는 빛을 쏘아 물체의 형상을 입체적으로 인식하고, 카메라는 신호등이나 표지판 정보를 읽어내며, 레이더는 주변 물체와의 거리를 실시간으로 측정합니다. 이렇게 수집된 방대한 데이터는 자동차의 두뇌로 전달되어, 복잡한 도로 상황을 이해하고 최적의 경로를 설정하는 기초 자료가 됩니다. 연결성(Connectivity) 기술은 개별 자동차의 센서가 가진 한계를 극복하게 해주는 중요한 열쇠입니다. 내 차의 센서만으로는 건물에 가려진 보행자나 멀리서 발생한 사고를 즉각 알기 어렵지만, 주변 차량이나 도로 인프라와 정보를 주고받는 'V2X' 기술을 통하면 이를 미리 감지할 수 있습니다. 예를 들어 신호등의 잔여 시간 정보를 미리 받아 주행 속도를 조절하면 불필요한 정차를 줄여 효율성을 30% 이상 높일 수 있습니다. 또한, 고속도로에서 여러 대의 차량이 일정한 간격으로 줄지어 달리는 군집 주행을 통해 도로 혼잡을 획기적으로 줄이는 것도 가능해집니다. 인공지능은 자율주행차의 판단 능력을 사람 수준으로 끌어올리는 결정적인 역할을 합니다. 대표적인 학습 방식으로는 숙련된 운전자의 데이터를 학습하여 따라 하는 ‘모방 학습’과 수많은 가상 시뮬레이션을 통해 최선의 결과를 스스로 찾아내는 ‘강화 학습’이 있습니다. 특히 강화 학습은 복잡한 주차 상황이나 교통량이 밀집된 교차로에서 차가 어떻게 움직여야 가장 안전하고 효율적인지를 스스로 터득하게 해줍니다. 이러한 AI 기술의 발전 덕분에 자율주행차는 처음 가보는 낯선 길에서도 당황하지 않고 사람보다 더 능숙하고 유연하게 주행 환경에 적응할 수 있습니다. 결국 미래의 도로는 모든 자동차가 서로 대화하고 협력하며 물 흐르듯 움직이는 지능형 교통 체계로 변모할 것입니다. 자동차가 단순한 운송 기계를 넘어 우리 삶의 질을 높여주는 스마트한 동반자가 되는 셈입니다. 우리가 운전대에서 손을 떼고 자유로운 시간을 즐기는 동안, 보이지 않는 곳에서는 수많은 데이터가 실시간으로 교환되며 가장 안전하고 빠른 길을 찾아낼 것입니다. 과거 사람들이 상상 속에서만 그렸던 ‘교통 체증 없는 세상’은 이제 첨단 과학 기술을 통해 현실이 되어가고 있으며, 이는 곧 우리의 새로운 일상이 될 것입니다.

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