과학 포털 iKAOS

105 Contents

[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.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
수학
융합

[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.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
융합

[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: AI의 사고과정을 설명할 수 있을까_PART 3

딥러닝이 아닌 기계 학습 모델 중에서도 설명 가능한 인공지능을 구현할 수 있는 다양한 방법론이 존재합니다. 그중 베이지안 통계를 기반으로 한 '자동 통계학자' 모델은 케임브리지와 MIT가 공동 개발한 것으로, 복잡한 모델을 우리가 이해할 수 있는 연산자와 기저 모델의 조합으로 풀어냅니다. 마치 수학 공식처럼 모델을 더하거나 곱하는 연산 과정을 통해 전체를 파악할 수 있게 하는 것입니다. 이는 과거 통계학자들이 수동으로 수행하던 데이터 분석과 검증 과정을 알고리즘이 스스로 수행하면서도, 그 과정을 인간이 납득할 수 있는 언어로 설명해 준다는 점에서 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 모델의 효용성은 실제 데이터 분석에서 명확히 드러납니다. 인공지능은 별도의 사전 지식 없이도 11년 주기의 태양 흑점 활동이나 100년 단위의 변화, 그리고 역사적인 소빙하기 시점의 온도 변화를 정확히 포착해 냈습니다. 더 나아가 '관계 자동 통계학자' 기술은 여러 개의 시계열 데이터가 공유하는 공통 특징과 개별적 특성을 동시에 파악합니다. 금, 석유, 나스닥 지수처럼 서로 얽혀 있는 지표들 사이의 상관관계를 분석하고, 특정 시점의 급격한 변동 원인을 설명함으로써 복잡한 경제 흐름을 읽어내는 데 큰 도움을 줍니다. 의사 결정 트리 기반의 모델 역시 설명 가능성 측면에서 강점을 보입니다. 특히 성능이 뛰어난 'XGBoost' 알고리즘은 수많은 트리가 결합된 복잡한 형태를 띠지만, 각 트리의 가중치와 노드별 결정 기준을 시각화함으로써 판단 근거를 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어 타이타닉 생존자 데이터를 분석할 때, 인공지능이 어떤 변수를 중요하게 고려했는지 구체적인 수치로 보여줍니다. 객실 등급, 요금, 나이 등의 요인이 생존 결정에 미친 영향력을 개별적으로 분석할 수 있기에, 블랙박스처럼 결과만 내놓는 것이 아니라 인공지능의 사고 과정을 인간이 투명하게 들여다볼 수 있게 합니다. 산업 현장에서의 응용은 설명 가능한 인공지능의 가치를 더욱 빛나게 합니다. 포스코의 고로 자동 제어 시스템에 적용된 '군집 딥러닝' 기술은 수천 개의 센서 데이터를 효율적으로 처리하며 쇳물의 온도를 정밀하게 예측합니다. 이 기술은 연간 수백억 원의 비용 절감 효과를 거두었을 뿐만 아니라, 국가 핵심 기술로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 무엇보다 중요한 성과는 현장 조업자들의 신뢰를 얻었다는 점입니다. 인공지능이 왜 특정 제어를 제안했는지 설명 가능한 근거를 제시함으로써, 숙련된 기술자들과 인공지능 시스템 사이의 간극을 줄이고 협업 효율을 극대화할 수 있었습니다. 인공지능의 미래는 수치 데이터를 넘어 글을 읽고 스스로 설명하는 형태로 진화할 것입니다. 워런 버핏이 기업의 보고서를 읽고 투자를 결정하듯, 미래의 인공지능은 텍스트와 수치를 동시에 분석하여 종합적인 판단을 내리고 그 이유를 보고서 형태로 작성해 줄 것입니다. 단순히 상승 혹은 하락을 예측하는 수준을 넘어, 구체적으로 어떤 지표가 위험하며 어떤 외부 요인이 변동을 일으켰는지를 사람처럼 상세하게 설명해 주는 시대가 머지않았습니다. 이러한 다학제적 통합은 인공지능이 인간의 진정한 파트너로서 복잡한 세상을 함께 이해해 나가는 토대가 될 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

수학
융합

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.

국립과천과학관과학예능😆

생명과학
뇌인지과학
융합

🎬 영화관에도 원소가 숨어있다고?! 🍿🔊💡 | AI 싸돌이와 배우는 원소 주기율표

기획은 단순히 미래의 일을 머릿속으로 구상하는 단계를 넘어, 목표를 달성하기 위한 구체적이고 체계적인 지도를 그리는 일련의 과정입니다. 모든 위대한 혁신과 성취의 이면에는 항상 치밀하게 설계된 기획이 자리 잡고 있으며, 이는 한정된 자원을 가장 효율적으로 배분하고 발생 가능한 잠재적 리스크를 선제적으로 관리하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 현대 사회에서 기획은 비즈니스 영역뿐만 아니라 첨단 과학 기술의 발전과 사회적 시스템의 정교한 구축 등 거의 모든 분야에서 필수적인 기초 토대로 작용하며, 논리적 분석력과 창의적 영감이 결합하여 새로운 가치를 창출하는 고도의 지적 활동이라 정의할 수 있습니다. 효과적인 기획을 실현하기 위해서는 방대한 데이터에 기반한 객관적인 분석과 이를 뒷받침하는 체계적인 방법론이 반드시 동반되어야만 합니다. 단순히 참신한 아이디어를 나열하는 것에 그치지 않고, 현재 우리가 처한 상황을 정확하게 진단하며 앞으로 다가올 미래의 변화를 날카롭게 예측하는 통찰력이 필수적입니다. 이러한 과정에서 가설을 설정하고 실증적으로 검증하며 최적의 대안을 찾아가는 과정은 마치 엄밀한 과학 실험을 수행하는 것과도 매우 흡사한 구조를 지니고 있습니다. 잘 설계된 기획안은 실제 실행 단계에서 발생할 수 있는 혼선을 획기적으로 최소화하고, 조직의 역량을 한데 집중시켜 기대 이상의 성과를 도출할 수 있는 강력한 동력을 제공합니다. 오늘날처럼 급변하는 불확실성의 환경 속에서 기획의 형태 또한 더욱 유연하고 입체적인 방식으로 진화하고 있습니다. 과거의 경직된 계획 수립 방식에서 완전히 벗어나, 현장의 피드백을 실시간으로 수용하고 끊임없이 수정·보완해 나가는 애자일 방식의 기획이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다. 이는 단순히 계획을 세우는 것을 넘어 변화에 기민하게 대응하는 생존 전략이기도 합니다. 결국 훌륭한 기획이란 고정된 결과물이 아니라 최선의 결과를 향해 나아가는 역동적인 여정이며, 우리 사회가 직면한 복잡다단한 문제들을 해결하기 위해서는 보다 정교하고 다각적인 관점에서의 기획이 강력하게 요구됩니다. 이를 통해 우리는 비로소 더 나은 미래를 설계할 힘을 얻게 됩니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

화학

뼈를 구성하는 원소 삼총사🦴🦴🦴 | AI 싸돌이와 배우는 원소 주기율표 (20, 15, 12)

과학적 탐구의 여정은 때로 끝이 보이지 않는 긴 터널을 지나는 것과 같습니다. 수많은 가설을 세우고 실험을 반복하며 실패를 거듭하다 보면, 과연 결론에 도달할 수 있을지 의구심이 들기도 합니다. 하지만 포기하지 않고 끈질기게 매달리다 보면 마침내 모든 데이터가 일치하고 복잡했던 수식들이 하나의 결론으로 수렴하는 찰나의 순간을 맞이하게 됩니다. 이러한 결정적인 순간은 과학자들에게 그동안의 고생을 보상해 주는 가장 달콤한 열매이자 새로운 지평을 여는 열쇠가 됩니다. 모든 요소가 제자리를 찾아 완결된 상태에 도달하는 것은 자연계의 질서를 이해하는 핵심적인 과정입니다. 실험실의 비커 안에서 반응이 멈추거나, 복잡한 알고리즘의 계산이 종료되어 최종 결괏값이 도출되는 것은 단순한 멈춤이 아닙니다. 그것은 엔트로피 법칙 안에서 계가 평형을 이루었음을 의미하거나, 우리가 추구하던 진리의 한 조각을 완벽하게 포착했음을 시사합니다. 이러한 완결성은 지식의 체계를 더욱 공고히 하며, 불확실성으로 가득했던 세상에 명확한 이정표를 제시해 주는 역할을 수행합니다. 하나의 탐구가 완결되었다는 것은 곧 또 다른 질문이 시작됨을 의미하기도 합니다. 완결이라는 지점은 마침표인 동시에 다음 단계로 나아가기 위한 출발선이기 때문입니다. 성취의 기쁨을 뒤로하고 우리가 얻어낸 결론을 바탕으로 다시 새로운 가설을 세우는 과정은 과학 발전의 원동력이 됩니다. 끝은 새로운 시작을 내포하고 있으며, 이러한 끊임없는 순환 구조 속에서 인류의 지식은 더욱 깊어지고 넓어집니다. 완결의 순간에 느끼는 충만함은 다음 탐구를 지속하게 만드는 가장 강력한 에너지가 됩니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

화학
생명과학

별자리 맛집⭐, 루빈천문대와 차세대망원경들! l 2025 미래 과학 트렌드 북콘서트

루빈 천문대는 최근 천문학계에서 주목받는 대형 관측 시설로, 베라 루빈이라는 미국의 여성 천문학자를 기리기 위해 이름이 붙여졌습니다. 이 천문대의 주요 연구 과제는 암흑물질로, 베라 루빈이 암흑물질 연구에 큰 공헌을 했기 때문입니다. 천문학에서 망원경은 우주의 근원적 질문에 답하기 위한 필수 도구로, 더 좋은 사진을 얻기 위해 망원경의 성능을 끊임없이 개선해 왔습니다. 망원경을 통해 우리는 우주의 기원과 생명체의 존재 등 심오한 질문에 접근할 수 있습니다. 최근에는 우주에 설치된 다양한 망원경뿐만 아니라 지상에서도 초대형 망원경들이 건설되고 있습니다. 예를 들어, 거대 마젤란 망원경, TMT, E-ELT 등은 각각 25m, 30m, 40m에 달하는 구경을 자랑하며, 이들은 2020년대 후반에서 2030년대 초반에 완공될 예정입니다. 국내에서는 1.8m 보현산 망원경이 가장 크지만, 국제 협력을 통해 8m급 제미니 망원경도 활용하고 있습니다. 망원경의 크기가 커질수록 더 많은 빛을 모으고, 더 선명한 이미지를 얻을 수 있습니다. 망원경의 핵심 성능은 집광력과 분해능입니다. 집광력은 얼마나 많은 빛을 모을 수 있는지를 의미하며, 망원경의 구경이 커질수록 더 밝은 천체를 관측할 수 있습니다. 예를 들어, 8m급 망원경은 1.8m급 망원경보다 약 20배 더 많은 빛을 모을 수 있어, 동일한 천체를 훨씬 짧은 시간에 촬영할 수 있습니다. 분해능은 해상도와 관련이 있으며, 망원경이 커질수록 더 미세한 구조까지 구분할 수 있게 됩니다. 이는 빛의 회절 현상과도 밀접한 관련이 있습니다. 루빈 천문대의 가장 큰 특징은 한 번에 매우 넓은 하늘을 촬영할 수 있다는 점입니다. 이 망원경은 한 번의 촬영으로 달 49개가 들어갈 정도의 넓은 범위를 포착할 수 있으며, 3일마다 전체 하늘을 한 번씩 촬영할 수 있습니다. 이로 인해 하루에 15TB에 달하는 방대한 데이터가 생성되며, 10년간 축적되는 데이터의 양은 상상을 초월합니다. 이러한 대용량 데이터는 천문학자뿐만 아니라 일반 시민들도 참여할 수 있는 시민 과학 프로젝트를 통해 분석되고 있습니다. 루빈 천문대와 같은 대형 망원경의 등장은 천문학 연구의 패러다임을 변화시키고 있습니다. 방대한 데이터는 기존 연구자들뿐만 아니라 일반인들에게도 새로운 발견의 기회를 제공합니다. 시민 과학 플랫폼을 통해 누구나 은하 분류 등 다양한 프로젝트에 참여할 수 있으며, 실제로 허블 우주 망원경의 데이터를 활용해 새로운 천체를 발견한 사례도 있습니다. 앞으로 루빈 천문대가 본격적으로 가동되면, 전 세계적으로 더 많은 사람들이 우주 연구에 직접 기여할 수 있는 시대가 열릴 것입니다.

국립과천과학관책📖저자강연

물리학
천문학

[카오스 짧강] 특이값 분해, SVD (Singular Value Decomposition)

행렬 $A$를 $U, \Sigma, V^T$라는 세 개의 행렬로 분해하는 과정은 데이터 분석과 선형대수학 분야에서 매우 중요한 작업 중 하나입니다. 이 분해를 수행하기 위해 먼저 원래 행렬 $A$에 전치 행렬인 $A^T$를 곱하여 $A^T A$라는 정사각 행렬을 새롭게 만듭니다. 전치 행렬은 행과 열의 위치를 서로 바꾸는 연산자로, 어떤 형태의 행렬이라도 연산이 가능한 정사각 행렬로 변환해 주는 역할을 수행합니다. 이렇게 생성된 정사각 행렬은 고윳값과 고유 벡터라는 핵심적인 수학적 개념을 정의할 수 있는 튼튼한 토대가 되며, 행렬이 벡터에 가하는 변환의 본질적인 특성을 파악하는 데 결정적인 단서를 제공합니다. 정사각 행렬에서 도출한 수학적 요소들은 행렬 분해의 각 성분을 구성하는 핵심적인 재료가 됩니다. 특정 행렬 연산을 통해 얻은 벡터들은 분해된 행렬의 열을 차례대로 채우게 되며, 연산 과정에서 파생된 수치들은 대각 성분으로 배치되어 전체적인 변환의 크기를 조절하는 역할을 합니다. 이 과정은 대수학의 기본 정리와도 밀접하게 연결되어 있으며, 고차 방정식의 해를 구하는 원리를 통해 필요한 값들을 체계적으로 찾아낼 수 있음을 수학적으로 보장받습니다. 이러한 일련의 계산 과정을 거치면 복잡해 보이던 행렬도 결국 세 개의 단순한 행렬들의 곱으로 깔끔하게 정리되어 나타납니다. 행렬 분해의 진정한 가치는 단순한 수치 계산의 결과물보다 그 속에 담긴 기하학적 의미를 파악하는 데 있습니다. 고유 벡터는 행렬이라는 연산자가 공간을 변형시킬 때 기준이 되는 축의 방향을 결정하며, 고윳값은 해당 방향으로 공간이 얼마나 확장되거나 축소되는지를 구체적인 수치로 나타냅니다. 결국 이러한 분석을 통해 우리는 복잡한 변환 속에서도 변하지 않는 데이터의 본질적인 구조를 파악할 수 있게 됩니다. 행렬 분해는 데이터를 이해하고 활용하는 과정에서 방향성과 확장성을 동시에 파악하게 해주는 강력한 수단이며, 추상적인 수식을 시각적인 공간의 변화로 치환하여 이해를 돕습니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[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

[강연] 문제를 어떻게 뒤집어요? 역문제, 결과에서 원인 찾기 2_by 임미경 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 6강 두 번째 이야기 | 6강 ②

수학적 이론이 실제 기술로 구현되기까지는 종종 오랜 시간이 걸립니다. 오스트리아의 수학자 요한 라돈이 1917년에 발표한 '라돈 변환'이 대표적인 사례입니다. 그는 내부 구조를 알 수 없는 대상의 단면을 수학적으로 재구성하는 이론을 정립했지만, 당시에는 이를 실현할 기술이 없었습니다. 하지만 수십 년 뒤 이 이론은 CT 스캔의 핵심 원리가 되어 현대 의학의 혁명을 일으켰습니다. 이는 수학자의 상상력이 시대를 앞서가며 미래 기술의 토대를 마련한다는 점을 잘 보여줍니다. 라돈의 뒤를 이어 역문제 분야에 큰 족적을 남긴 인물로 아르헨티나의 수학자 알베르토 칼데론을 꼽을 수 있습니다. 엔지니어 출신이었던 그는 '칼데론 문제'를 제시하며 전기 임피던스 단층 촬영(EIT) 기술의 이론적 기초를 닦았습니다. EIT는 인체에 미세한 전류를 흘려보내 전압 변화를 측정함으로써 내부 장기의 상태를 실시간으로 파악하는 기술입니다. 방사선 노출 위험이 적고 연속적인 모니터링이 가능하다는 점에서 CT나 MRI와는 차별화된 강점을 지닙니다. 칼데론 문제는 라돈 변환보다 훨씬 복잡한 수학적 해결 과정을 요구합니다. 엑스레이는 직진성이 강해 직선상의 변화를 측정하기 용이하지만, 전류는 매질에 따라 휘어져 이동하기 때문입니다. 이를 해결하기 위해 칼데론은 편미분 방정식을 활용하여 경계면의 전압과 전류 밀도 데이터를 통해 내부의 전도율을 역산하는 모델을 구축했습니다. 이러한 해석학적 접근은 이후 수많은 수학자가 역문제 연구에 뛰어드는 계기가 되었으며, 암세포 탐지 등 다양한 실생활 응용으로 이어졌습니다. 역문제를 다룰 때 가장 까다로운 지점은 문제가 '부적절하게 정립된(ill-posed)' 경우가 많다는 것입니다. 이는 해가 유일하지 않거나 존재하지 않을 수 있고, 작은 측정 오차에도 결과값이 크게 요동치는 불안정성을 의미합니다. 실제 측정 데이터에는 항상 노이즈가 포함되어 있기 때문에, 수학자들은 이를 보정하기 위해 정칙화와 같은 고도의 기법을 사용합니다. 원인으로부터 결과를 도출하는 순방향 문제와 달리, 결과에서 원인을 찾는 과정은 이처럼 수많은 변수와 불확실성을 극복해야 하는 도전적인 과제입니다. 역문제의 불가능성을 보여주는 흥미로운 사례로 '드럼의 소리를 듣고 그 모양을 알 수 있는가'라는 질문이 있습니다. 직관적으로는 모양이 다르면 소리도 다를 것 같지만, 수학적으로는 완전히 다른 모양임에도 불구하고 동일한 고유 진동수를 갖는 도형들이 존재합니다. 즉, 소리라는 결과값만으로는 원래의 드럼 모양을 유일하게 특정할 수 없는 상황이 발생하는 것입니다. 이는 역문제가 가진 본질적인 한계를 시사하며, 특정 조건이나 제약 사항을 추가하여 해의 유일성을 확보하는 연구의 중요성을 일깨워줍니다. 최근 역문제 연구는 단순히 내부를 들여다보는 것을 넘어, 외부 파동을 제어하는 디자인 문제로 확장되고 있습니다. '뉴트럴 인클루전(Neutral Inclusion)' 개념은 특정 물질을 코팅하여 외부 물리장의 변화를 상쇄함으로써 마치 아무것도 없는 것처럼 보이게 만드는 기술입니다. 이는 투명 망토나 스텔스기 설계의 핵심 원리와 맞닿아 있습니다. 파동의 반사를 최소화하거나 흡수하도록 구조를 설계함으로써 탐지를 피하는 방식은, 역문제의 원리를 역이용하여 우리가 원하는 물리적 효과를 창출하는 현대 과학의 정수를 보여줍니다. 역문제는 우리가 직접 볼 수 없는 세계를 이해하게 해주는 강력한 도구입니다. 지구 내부의 구조를 파악하는 지질 탐사부터 우주 먼 곳의 행성을 발견하는 천문학, 그리고 인체 내부를 진단하는 의료 기술에 이르기까지 그 활용 범위는 무궁무진합니다. 추상적인 수학 이론이 정교한 알고리즘과 컴퓨터의 계산 능력을 만나 실생활의 난제들을 해결해 나가는 과정은 경이롭기까지 합니다. 보이지 않는 것을 보이게 만드는 이 수학적 마술은 앞으로도 과학 기술의 한계를 넓히는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다.

임미경

카오스재단카오스강연

수학

[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.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] Vietoris-Rips Complex

데이터는 개별적인 점으로 존재할 때는 그 의미를 파악하기 어렵지만, 멀리서 바라보면 구름처럼 특정한 모양을 형성합니다. 위상 데이터 분석(TDA)은 바로 이러한 데이터의 기하학적 구조를 파악하여 정보를 추출하는 혁신적인 기술입니다. 보이지 않는 데이터의 전개도를 그리는 과정은 연구자들에게 매우 중요한 과제이며, 내가 가진 데이터에 어떤 모양을 부여할 것인가를 결정하는 것이 위상 데이터 분석(TDA) 기술의 핵심적인 출발점이 됩니다. 데이터에 모양을 부여하는 대표적인 방법 중 하나는 '비토리스-립스 복합체'라는 아이디어입니다. 이는 가까운 거리에 있는 점들을 서로 연결하여 하나의 형태를 만드는 방식입니다. 이때 '가깝다'는 기준을 수학적으로 엄밀하게 정의하기 위해 임계값인 엡실론을 사용합니다. 엡실론 값을 0부터 서서히 키워나가면 떨어져 있던 점들이 하나둘 연결되면서 데이터의 구조가 변화하고, 그 과정에서 데이터가 가진 본질적인 모양이 서서히 드러나게 됩니다. 임계값이 변화함에 따라 수학자들은 베티 수를 계산하여 모양의 변화를 추적합니다. 베타 0은 연결된 덩어리의 개수를, 베타 1은 구멍의 개수를 의미합니다. 임계값이 커질수록 수많은 연결선이 나타나지만, 그중에서 오랫동안 유지되는 긴 선들은 데이터의 핵심적인 특징을 나타내고 금방 사라지는 짧은 선들은 노이즈로 간주합니다. 이러한 지속성을 분석하면 복잡한 데이터 속에 숨겨진 구조를 명확하게 파악하여 데이터의 분포를 짐작할 수 있습니다. 실제로 두 개의 구멍을 가진 8자 모양의 데이터를 분석해 보면, 베타 1에서 두 개의 긴 선이 뚜렷하게 관찰되는 것을 확인할 수 있습니다. 이는 데이터가 하나의 덩어리로 뭉쳐 있으면서도 내부에 두 개의 중요한 순환 구조를 가지고 있음을 시사합니다. 이처럼 수치화된 베티 수의 변화 과정을 시각적으로 해석함으로써, 우리는 직접 눈으로 확인할 수 없는 고차원 데이터가 어떤 기하학적 형상을 띠고 있는지 논리적으로 추론하고 그 특징을 규명할 수 있게 됩니다. 위상 데이터 분석(TDA)의 일차적인 목표는 데이터가 가진 고유한 모양을 밝혀내는 것입니다. 비록 모양 그 자체만으로는 즉각적인 실생활의 해답을 주지 못할지라도, 기존의 통계적 방법으로는 발견하기 어려웠던 데이터 내부의 구조적 정보를 추출해낸다는 점에서 매우 강력한 가치를 지닙니다. 데이터 마이닝의 새로운 지평을 여는 이 기술은 복잡한 정보의 바다 속에서 유의미한 통찰을 얻기 위한 필수적인 과정이며, 현대 데이터 과학의 중요한 축을 담당하고 있습니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 위상수학적 데이터 분석법, TDA란..? (2)

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

카오스재단질토과 + 짧강

[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

물리학
화학
생명과학

[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

카오스재단카오스크로스

물리학
화학
생명과학

[강연] 미분방정식과 충격파? 그 충격적인 관계 1_by 배명진 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 2강 첫 번째 이야기 | 2강 ①

알베르트 아인슈타인은 세상이 특정한 시스템으로 이루어져 있으며, 이를 이해하기 위해 방정식을 사용한다고 말했습니다. 우리가 마주하는 현실은 끊임없이 변화하는 복잡한 요소들로 가득 차 있지만, 수학은 그 이면의 질서를 포착해내는 강력한 도구가 됩니다. 특히 세상을 이해하는 데 필수적인 도구로 꼽히는 미분 방정식은 단순한 수식을 넘어 사회 현상이나 물리적 변화를 설명하고 미래를 예측하는 데 중요한 역할을 수행합니다. 이는 현대 과학이 세상을 바라보는 가장 정교한 렌즈라고 할 수 있습니다. 미분 방정식의 기초가 되는 미적분은 본래 움직이는 세계를 이해하기 위해 탄생했습니다. 일주일 동안의 몸무게 변화를 예로 들면, 매 순간의 변화량을 따지는 것이 미분이고 그 변화량을 합산하여 전체적인 추이를 파악하는 것이 적분의 개념입니다. 인구 변화에서도 매달 늘어나는 인구수는 미분으로, 이를 바탕으로 연말의 총인구를 예측하는 것은 적분으로 이해할 수 있습니다. 이처럼 미적분은 우리 주변에서 일어나는 모든 동적인 변화를 수치화하고 분석할 수 있는 기본 틀을 제공합니다. 미분 방정식은 관찰된 현상을 수식화하여 미래를 예측하는 것을 궁극적인 목적으로 합니다. 하늘을 나는 글라이더의 매 순간 속도를 측정하여 앞으로의 궤적을 추적하는 과정이 대표적인 예시입니다. 현재의 데이터를 바탕으로 어떤 일이 벌어질지 미리 계산해내는 이 과정은 과학적 탐구의 핵심이라 할 수 있습니다. 단순한 현상 기록에 그치지 않고, 수립된 모델을 통해 아직 도달하지 않은 미래의 상태를 논리적으로 도출해낸다는 점에서 미분 방정식은 실용적인 가치와 학문적 깊이를 동시에 지닙니다. 미분 방정식은 포함된 변수의 개수에 따라 크게 상미분 방정식과 편미분 방정식으로 나뉩니다. 상미분 방정식은 함수가 시간과 같은 단 하나의 변수에만 의존하는 경우를 다루며, 비교적 단순한 시스템의 흐름을 설명할 때 주로 사용됩니다. 반면 편미분 방정식은 시간뿐만 아니라 3차원 공간의 위치처럼 여러 변수를 동시에 고려해야 하는 복잡한 현상을 설명하는 데 필수적입니다. 우리가 사는 세계는 다차원적이기 때문에, 분석하려는 현상의 특성에 맞춰 적절한 방정식을 선택하는 것이 연구의 시작이 됩니다. 감염병 확산 모델인 SIR 모델은 상미분 방정식의 대표적인 활용 사례입니다. 이는 인구 집단을 감염 가능 대상자, 감염자, 회복자의 세 그룹으로 나누어 시간에 따른 변화를 추적합니다. 감염자 수의 변화량은 현재 감염자와 감염 가능 대상자의 비율에 따라 결정되며, 이를 통해 팬데믹의 정점이나 종식 시점을 예측할 수 있습니다. 이러한 수학적 모델링은 실제 통계 자료와 결합하여 사회적 위기 상황에서 방역 정책을 수립하고 판단을 내리는 중요한 과학적 근거가 되어줍니다. 공간적 확산을 설명할 때는 편미분 방정식이 등장합니다. 물에 떨어진 잉크가 퍼져 나가는 현상을 관찰할 때, 특정 지점의 농도는 시간의 흐름뿐만 아니라 공간상의 위치에 따라서도 달라집니다. 이때 시간에 따른 농도 변화와 공간에 따른 확산 비율 사이의 관계를 물리 법칙으로 정립한 것이 바로 편미분 방정식입니다. 3차원 유체의 흐름이나 열의 전달처럼 시공간이 복잡하게 얽힌 물리 현상을 정확하게 묘사하기 위해서는 이러한 다변수 미분 구조에 대한 깊이 있는 이해가 반드시 필요합니다. 마지막으로 미분 방정식은 구조에 따라 선형과 비선형으로 구분됩니다. 선형 방정식은 입렧값의 합이 결괏값의 합과 일치하는 중첩의 원리가 적용되어 비교적 해를 구하기 쉽고 예측이 명확합니다. 하지만 실제 자연 현상의 많은 부분은 변수들이 복잡하게 얽힌 비선형 구조를 띠고 있습니다. 비선형 방정식은 작은 변화가 예상치 못한 큰 결과를 초래하기도 하여 분석이 매우 까다롭지만, 현실 세계의 역동성을 가장 정밀하게 담아낼 수 있다는 점에서 현대 수학과 과학의 핵심적인 연구 대상이 됩니다.

배명진

카오스재단카오스강연

수학

[카오스 짧강] 위상수학적 데이터 분석법, TDA란..?

위상수학적 데이터 분석(TDA)은 빅데이터를 바라보는 새로운 철학을 제시합니다. 기존의 통계학이 데이터의 수치적 특성과 분포에 집중했다면, TDA는 데이터가 형성하는 '모양' 그 자체에 중요한 정보가 담겨 있다고 믿습니다. 예를 들어, 흩어져 있는 데이터 포인트들 주위에 원을 그리고 그 반지름을 점차 키워나가면, 데이터 포인트들이 서로 연결되면서 특정한 구조를 형성하게 됩니다. 이러한 과정을 통해 데이터의 분포 상태를 기하학적으로 파악할 수 있으며, 이는 단순한 통계 수치로는 발견하기 어려운 데이터의 본질적인 성질을 드러내 줍니다. 데이터의 모양을 분석할 때는 연결 성분의 개수나 구멍의 존재 여부와 같은 위상수학적 불변량을 활용합니다. 데이터 포인트들 사이의 거리에 따라 원의 크기를 조절하면, 분리되어 있던 데이터 포인트들이 하나로 합쳐지거나 중간에 빈 공간이 생기는 등 구조적 변화가 일어납니다. 이러한 변화의 흐름을 수열로 표현하면 데이터의 고유한 특성을 나타내는 일종의 지문이 됩니다. 수백만 개의 복잡한 데이터 포인트라도 이러한 불변량을 추출하면 그 안에 숨겨진 규칙성을 명확하게 파악할 수 있으며, 이는 서로 다른 데이터 집합을 분류하고 비교하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 분석법은 고차원 정보를 다루는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다. 복잡한 지표들을 하나의 데이터 포인트로 표현하여 거대한 데이터 클러스터를 형성하고, 그 모양을 통해 유의미한 패턴을 분류해내는 것입니다. 여기서 핵심은 '지속성(Persistence)'이라는 개념으로, 연결 강도를 변화시킬 때 데이터의 위상적 성질이 얼마나 오랫동안 유지되는지를 관찰하는 것입니다. 기본군과 같은 위상수학적 개념을 통해 데이터의 구멍이나 연결성을 추적함으로써, 우리는 복잡한 빅데이터의 구조를 더욱 깊이 있게 이해할 수 있게 됩니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 통계학과 위상수학의 데이터 접근법 차이

통계학은 데이터를 분석할 때 명확한 목표를 설정하는 것에서부터 시작합니다. 분석가는 평균이나 분산을 확인하거나, 두 집단 사이에 차이가 있는지를 파악하기 위해 구체적인 가설을 수립합니다. 예를 들어 특정 데이터군에 여러 포지션이 존재할 것이라는 가정을 하고, 실제 데이터를 통해 그 가정이 통계적으로 타당한지를 확인하는 방식입니다. 이러한 접근은 데이터의 활용 목적을 미리 정의하고 이를 입증해 나가는 과정이라 할 수 있으며, 수치적인 신뢰도를 확보하는 데 주력합니다. 위상수학적 데이터 분석(TDA)은 데이터 과학의 관점에서 접근 방식이 근본적으로 다릅니다. 특별한 목적을 미리 정해두지 않고, 일단 방대한 데이터를 확보한 뒤 그 안에서 어떤 형태가 나타나는지를 살핍니다. 이전에는 전혀 인지하지 못했던 데이터의 구조를 새롭게 포착하는 것에 초점을 맞추는 것입니다. 이는 미리 정해진 정답을 찾는 과정이 아니라, 데이터 자체가 스스로 보여주는 숨겨진 형상을 찾아내는 탐색과도 같으며 기존의 분석 틀을 깨는 새로운 시각을 제공합니다. 결국 통계학과 위상수학적 데이터 분석(TDA)의 차이는 입증과 탐색이라는 지향점에 있습니다. 통계학이 세워진 가설의 진위 여부를 확인하며 실용적인 결과를 도출한다면, 위상수학적 데이터 분석(TDA)은 데이터의 흐름을 통해 예상치 못한 통찰을 얻는 과정을 중시합니다. 처음부터 특정 용도를 염두에 두지 않았더라도, 데이터를 살피는 과정에서 결과적으로 유용한 가치가 도출되기도 합니다. 이러한 두 분야의 상호보완적인 성격은 현대 데이터 분석에서 매우 중요한 역할을 수행하며 복잡한 데이터 세상을 이해하는 열쇠가 됩니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[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

[강연] 위상수학의 놀라운 응용, 데이터도 모양이 있다? 1_by 최수영 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 9강 첫 번째 이야기 | 9강 ①

수학은 영화 속에서 천재들의 삶을 조명하거나 거대한 우주의 신비를 푸는 열쇠로 자주 등장합니다. 영화 '인터스텔라'에서 종이를 접어 펜을 꽂는 장면은 광활한 우주를 단순한 기하학적 대상이 아닌, 접고 펼 수 있는 위상수학적 공간으로 이해하게 해줍니다. 이처럼 수학은 우리가 세상을 바라보는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓습니다. 단순히 숫자를 계산하는 학문을 넘어, 공간의 본질적인 구조를 탐구하는 위상수학은 현대 과학의 다양한 분야에서 새로운 영감을 제공하며 그 영역을 넓혀가고 있습니다. 위상수학은 기존의 관점과는 완전히 다른 새로운 시각으로 공간을 바라보는 학문입니다. 과거에는 너무 난해하여 실생활 응용이 어려울 것이라 여겨졌으나, 최근에는 물리학과 데이터 분석 등 여러 분야에서 놀라운 성과를 거두고 있습니다. 2016년 노벨 물리학상 수상이나 허준이 교수의 필즈상 수상 배경에도 위상수학적 관점이 핵심적인 역할을 했습니다. 복잡한 데이터 속에서 유의미한 구조를 찾아내는 '위상 데이터 분석(TDA)'은 현대 사회의 방대한 정보를 해석하는 강력한 도구로 자리 잡으며 수학의 실용성을 증명하고 있습니다. 18세기 수학자 오일러는 다면체의 꼭짓점, 모서리, 면의 개수 사이에 일정한 규칙이 있음을 발견했습니다. 그는 친구 골드바흐에게 보낸 편지에서 꼭짓점의 수에서 모서리의 수를 빼고 면의 수를 더하면 항상 2가 된다는 사실을 밝히며, 왜 이 간단한 진리를 이제야 알았는지 한탄하기도 했습니다. 이 공식은 단순한 산술적 계산을 넘어 공간의 연결 관계를 정의하는 '오일러 지표'의 시초가 되었습니다. 이는 기하학이 길이와 각도라는 고전적 틀에서 벗어나, 공간의 본질적인 연결성에 주목하게 된 역사적인 전환점이었습니다. 위상수학에서 가장 중요한 개념 중 하나는 '불변량'입니다. 이는 공간을 구부리거나 늘려도 변하지 않는 고유한 값을 의미합니다. 예를 들어, 동그란 고무줄을 가위로 자르면 그 형태가 선으로 변하면서 오일러 지표가 달라지게 됩니다. 수학적으로 두 공간의 불변량이 다르다는 것은, 아무리 주무르고 변형해도 결코 같은 모양이 될 수 없음을 뜻합니다. 이러한 원리는 우리가 일상에서 마주하는 다양한 형태들이 본질적으로 어떻게 다른지를 명확하게 구분해 주는 강력한 논리적 근거가 되며, 공간에 대한 인류의 이해를 한 차원 높여주었습니다. 수학자들은 수식에서 단순한 계산 이상의 아름다움을 발견하곤 합니다. 세상에서 가장 아름다운 정리로 꼽히는 오일러 공식은 전혀 관련 없어 보이는 다섯 가지 상수인 0, 1, e, i, π를 하나의 짧은 식으로 완벽하게 연결합니다. 또한, 두 번째로 아름답다고 평가받는 오일러 다면체 공식은 복잡한 입체 도형의 본질을 꿰뚫는 간결함을 보여줍니다. 이처럼 추상적이고 고차원적인 개념들이 서로 맞물려 하나의 진리로 수렴하는 과정에서 수학자들은 깊은 희열을 느낍니다. 수학은 결국 복잡한 세상을 가장 단순하고 우아한 언어로 설명하려는 노력의 산물입니다.

최수영

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[강연] '모양(shape)' 연구의 대가 - In Memory of 권경환 2_by 김연응 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 7강 두 번째 이야기 | 7강 ②

현대 수학에서 '불변량'은 대상의 본질을 파악하는 핵심적인 도구입니다. 위상수학의 호몰로지와 코호몰로지는 공간이 변형되어도 바뀌지 않는 성질을 수치화하여 복잡한 공간을 분류하는 데 기여합니다. 기하학에서도 각도와 같은 요소가 불변량의 역할을 하며, 우리가 무엇을 '같다'고 정의하느냐에 따라 불변량의 기준은 달라집니다. 이러한 불변량 연구는 현대 수학의 거대한 흐름을 형성하며 공간에 대한 이해를 심화시켰습니다. 한국 위상수학의 거목인 권경환 교수는 유클리드 공간의 구조를 새롭게 조명하며 학계에 큰 충격을 주었습니다. 가장 단순한 기본 단위로 여겨졌던 유클리드 공간이 특정 조건에서 더 작은 공간들의 곱으로 분해될 수 있음을 증명한 것입니다. 이는 마치 원소를 쪼개는 것과 같은 혁신적인 시각의 전환이었으며, 이후 다양체라는 복잡한 기하학적 대상을 연구하는 데 있어 중요한 토대가 되었습니다. 또한 그는 화이트헤드 토션과 같은 복잡한 불변량의 성질을 규명하며 위상수학의 지평을 넓혔습니다. 다양체는 국소적으로는 유클리드 공간과 같아 보이지만, 전체적으로는 독특한 구조를 가진 기하학적 대상입니다. 예를 들어 도넛 표면 위의 개미에게는 주변이 평면처럼 느껴지겠지만, 전체를 조망하면 구멍이 뚫린 입체 구조임을 알 수 있습니다. 위상수학은 이러한 다양체의 본질적인 형태를 연구하며, 3차원 공간이 8가지 위상적 특성을 갖는다는 사실을 밝혀내는 등 공간의 분류 체계를 완성해 나가는 학문적 성과를 거두었습니다. 위상수학은 추상적인 이론에 머물지 않고 빅데이터 분석이라는 실용적인 영역으로 확장되고 있습니다. '위상 데이터 분석(TDA)'은 데이터가 형성하는 고차원적인 모양에 주목하여 기존 통계학이 놓치기 쉬운 내재적 패턴을 찾아냅니다. 수많은 데이터 포인트 주위에 가상의 원을 그려 그 연결성을 관찰하면, 데이터의 분포 방식에 따른 고유한 시퀀스가 나타납니다. 이러한 위상적 접근은 복잡한 정보 속에서 유의미한 구조를 추출하는 강력한 도구가 됩니다. 위상 데이터 분석(TDA)의 혁신성은 의료 분야에서 특히 빛을 발합니다. 환자의 생체 데이터를 고차원 공간의 점으로 치환하여 그 모양을 분석하면, 현재 질병이 없더라도 미래의 발병 가능성을 예측하는 것이 가능해집니다. 이는 단순한 진단을 넘어 정밀한 예측의 시대를 여는 열쇠가 됩니다. 위상수학은 세상을 바라보는 새로운 시각을 제공하며, 가장 아름답고 순수한 이론이 어떻게 현실의 문제를 해결하는 강력한 기술로 변모할 수 있는지를 잘 보여줍니다.

김연응

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

과거의 데이터를 기반으로 미래의 변화를 예측하다!✅ 심화되는 기후위기🌪에 '기후변화 대응 전문가'의 등장⁉ | 2024 가족동반 진로탐색

기후과학은 매일의 날씨 변화를 넘어, 약 30년 동안의 기상 데이터를 평균하여 분석하는 학문입니다. 단순히 대기의 움직임만을 살피는 것이 아니라 물리, 수학, 해양, 화학, 생물 등 다양한 기초 학문을 융합하여 지구의 환경을 연구합니다. 특히 과거의 방대한 데이터를 바탕으로 미래의 기후 변화를 예측하는 것이 이 분야의 핵심적인 역할입니다. 기후과학은 우리가 발을 딛고 있는 지구의 어제와 오늘을 연결하여 내일을 준비하는 학문적 토대를 제공하며, 인류의 생존과 직결된 중요한 정보를 생산합니다. 최근 기후과학 분야에서 가장 주목받는 화두는 단연 지구 온난화와 그로 인한 이상 기후 현상입니다. 대기 분야에서는 탄소 배출과 오존층 파괴가 주요 이슈이며, 해양 분야에서는 이산화탄소 증가에 따른 해양 산성화와 빙하 해빙으로 인한 해수면 상승 문제가 심각하게 다뤄지고 있습니다. 이러한 변화는 단순히 환경 문제에 그치지 않고 해양 생태계의 멸종 위기로까지 이어지고 있습니다. 기후과학자들은 대기, 해양, 빙권이라는 세 가지 큰 틀 안에서 유기적으로 연결된 지구 시스템의 변화를 추적하며 위기 해결을 위한 실마리를 찾고 있습니다. 기후과학 전공자들의 진로는 연구원이나 교수에 국한되지 않고 점차 넓어지고 있습니다. 기상캐스터, 기상장교, 과학기자와 같은 전문직은 물론, 미래에는 기후 변화 대응 전문가라는 새로운 직업군이 각광받을 전망입니다. 기후 변화는 농업, 어업의 생산성뿐만 아니라 경제와 제조업 전반에 막대한 영향을 미치기 때문입니다. 따라서 데이터를 수집하고 분석하여 변화에 대응하는 역량은 정부 기관과 민간 기업 모두에서 필수적인 요소가 될 것입니다. 지구 환경을 사랑하는 마음을 바탕으로 미래를 설계하는 다양한 직업적 기회가 열려 있습니다. 기후과학자에게 필요한 핵심 역량 중 하나는 의외로 문해력과 스토리텔링 능력입니다. 과학자의 최종 결과물은 논문이며, 복잡한 데이터를 논리적인 글로 풀어내는 과정이 필수적이기 때문입니다. 또한 방대한 양의 과거 데이터를 선별하고 처리하기 위한 컴퓨팅 능력과 모델 시뮬레이션 분석 능력도 매우 중요합니다. 이과적인 지식에만 매몰되지 않고 인문학적 소양을 갖추어 연구 결과를 효과적으로 전달하는 능력이 요구됩니다. 더불어 자신이 하는 일이 후손에게 아름다운 지구를 전해 주는 가치 있는 일이라는 사명감은 연구를 지속하는 큰 원동력이 됩니다. 기후과학을 꿈꾸는 청소년들이라면 우선 우리 주변의 사계절과 자연환경을 아끼고 사랑하는 마음을 갖는 것이 중요합니다. 학문적으로는 수학과 물리가 큰 도움이 되며, 데이터 해석을 위한 통계학적 기초를 다지는 것도 추천합니다. 독서를 통해 전문 지식과 문해력을 동시에 쌓는 것도 좋은 방법인데, 빙하 연구나 기후 예측 시나리오를 다룬 서적들이 큰 영감을 줄 수 있습니다. 과학 전문 책방이나 체험 프로그램을 통해 현장의 목소리를 듣고 직접 경험해 보는 활동은 미래의 기후과학자로서 나아갈 방향을 설정하는 소중한 나침반이 될 것입니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

지구환경과학
융합

[연구뭐하지?] 최첨단 기술의 집약체, 위성자료로 보는 원격탐사 기상학_이상무 교수 | 서울대학교 “위성기상 실험실”

위성기상학은 인공위성이 관측한 자료를 기상 및 기후 과학에 활용하는 학문으로, 현대 지구과학의 핵심적인 분야입니다. 이 학문은 크게 세 가지 세부 영역으로 나뉘는데, 첫째는 빛이 매질에 반응하여 위성에 도달하는 물리적 과정을 연구하는 복사 전달 분야입니다. 둘째는 관측된 빛에너지를 유의미한 지구환경 변수로 복원하는 원격 탐사 분야이며, 마지막으로 이렇게 얻어진 변수들을 분석하여 실제 기상 현상을 파악하는 응용 분야가 존재합니다. 이러한 체계적인 접근을 통해 우리는 직접 가보기 어려운 지구 곳곳의 상태를 정밀하게 진단할 수 있습니다. 최근 위성기상학 연구는 강수량, 북극 해빙의 변화, 해수면 바람장과 같은 핵심적인 지구환경 변수를 정밀하게 복원하는 데 집중하고 있습니다. 특히 복사 전달 모델은 지표나 대기에서 방출된 빛이 위성에 도달하는 과정을 이해하는 핵심 도구로 활용됩니다. 이를 통해 대기의 온도와 습도를 파악하는 알고리즘을 개발하고 검증하며, 전 지구적인 에너지 순환과 수문학적 순환을 분석합니다. 이러한 연구 데이터는 기후 변화의 시그널을 조기에 포착하고 미래의 환경 변화를 예측하는 데 필수적인 기초 자료를 제공하는 역할을 합니다. 인공위성은 24시간 내내 지구 궤도를 돌며 방대한 데이터를 수집하며, 이는 현대 기상 서비스의 중추적인 역할을 담당합니다. 우리가 매일 아침 확인하는 일기 예보는 물론, 태풍이나 홍수 같은 자연재해를 예방하고 인류의 생명을 보호하는 데 위성 자료가 결정적으로 기여하고 있습니다. 또한 장기간 축적된 위성 데이터는 단순한 기상 현상을 넘어 지구 온난화와 같은 거시적인 기후 변화의 흐름을 과학적으로 증명해 줍니다. 최첨단 기술의 집약체인 위성 자료는 이제 세상을 바라보고 이해하는 새로운 눈이 되어주고 있습니다. 지구는 물리, 화학, 생명 요소가 복합적으로 얽혀 있는 유기적인 시스템이기에 위성기상학은 다양한 학문과의 협업이 필수적입니다. 해양학에서는 해수면 바람장의 세기를 통해 대기와 해양 사이의 에너지 및 물질 교환을 연구하며, 지질학이나 국방, 통신 분야에서도 위성 자료를 활발히 활용하고 있습니다. 따라서 연구자는 자신의 전공 분야에만 매몰되지 않고 수학, 물리학, 사회과학 등 인접 학문에 대한 폭폭한 관심을 가져야 합니다. 이러한 융합적 사고와 타 분야와의 공감 능력은 복잡한 지구 환경 문제를 해결하는 중요한 열쇠가 됩니다. 위성기상학 연구를 위해서는 학부 과정에서 수학과 물리학 같은 기초 과학 지식을 탄탄히 쌓는 것이 무엇보다 중요합니다. 복잡한 물리 법칙과 방대한 계산량을 다루어야 하기에, 이론적 토대가 견고할수록 대학원 과정에서 깊이 있는 연구와 창의적인 아이디어 도출이 가능해집니다. 무엇보다 중요한 것은 새로운 지식을 습득하려는 의지와 복잡한 수식을 두려워하지 않는 마음가짐입니다. '하지 않는 것이지 하지 못하는 것이 아니다'라는 신념으로 꾸준히 노력한다면, 데이터 너머에 숨겨진 지구의 진리를 발견하는 값진 성취감을 맛볼 수 있을 것입니다.

이상무

카오스재단연구뭐하지

지구환경과학

[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

[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

[연구뭐하지?] 설명력에 강점을 둔 통계적 인공지능, 그래피컬 모델 연구_박건웅 교수 | 서울대학교 “데이터사이언스&머신러닝 연구실”

데이터 분석 분야에서 그래프를 활용한 연구는 복잡한 변수 간의 관계를 시각화하고 분석하는 데 탁월한 도구입니다. 특히 방향성 비순환 그래프(DAG)는 변수들 사이의 인과관계나 기능적 연결성을 파악하는 데 중점을 둡니다. 이는 단순히 특정 타겟 변수를 예측하는 일반적인 통계 모델을 넘어, 전체 변수를 동등한 위치에서 바라보며 그들 사이의 구조적 메커니즘을 학습하는 과정입니다. 연구자는 동일한 표본 크기에서도 최적의 학습 결과를 도출할 수 있는 알고리즘을 개발하며 데이터 생성의 원리를 탐구합니다. 이러한 그래피컬 모델은 사회과학이나 의학 분야에서 실질적인 가치를 발휘합니다. 새로운 정책이 시행될 때 그 정책이 목표한 효과를 거두는지 분석할 뿐만 아니라, 예상치 못한 부작용이나 연쇄 반응을 미리 가늠해 볼 수 있는 지표가 됩니다. 신약 개발 과정에서도 약물이 질병 치료에 미치는 직접적인 효능과 더불어 간접적으로 발생할 수 있는 부작용을 예측함으로써 연구의 정밀도를 높이는 데 기여합니다. 이는 복잡하게 얽힌 현대 사회의 문제들을 체계적으로 이해하는 데 중요한 역할을 합니다. 연구의 여정은 긴 시간과 노력이 필요한 고된 작업입니다. 아무리 뛰어난 지능을 가졌더라도 난해한 문제를 해결하기 위해서는 수년의 시간이 필요하며, 이 과정에서 인내심과 체력, 그리고 끊임없는 도전 정신이 필수적입니다. 지도 교수는 학생들이 연구의 기초를 다질 수 있도록 세심하게 이끌어주는 역할을 수행하며, 학생들이 스스로 한계를 극복하고 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 환경을 조성해야 합니다. 이러한 세밀한 지도는 학생들이 연구의 방향을 잃지 않고 나아갈 수 있는 나침반이 되어줍니다. 대학원 과정에 입문한 학생들은 단순히 기존의 논문을 이해하는 수준에 머물러서는 안 됩니다. 읽은 내용을 바탕으로 해당 연구의 한계점이 무엇인지, 어떤 부분을 개선할 수 있을지 비판적으로 사고하는 습관을 기르는 것이 중요합니다. 생소한 분야일지라도 새로운 지식을 습득하려는 의지와 그래프 이론에 대한 거부감 없는 태도는 연구 역량을 확장하는 밑거름이 됩니다. 지식을 수동적으로 수용하기보다 능동적으로 의문을 제기하고 대안을 찾는 과정이 진정한 학문적 성장의 시작입니다. 그래피컬 모델과 같은 희소성 있는 분야는 연구 커뮤니티가 넓지 않지만, 그만큼 개척할 수 있는 영역이 무궁무진하다는 장점이 있습니다. 석사 과정을 통해 연구의 기초를 경험하고 전문성을 쌓은 뒤 박사 과정으로 진학하는 경로는 자신의 적성을 확인하고 깊이 있는 학문적 성취를 이루는 합리적인 선택이 될 수 있습니다. 통계학적 사고를 바탕으로 끈기 있게 연구에 몰입하는 시간은 전문가로 성장하는 소중한 자산이 되며, 이는 곧 해당 분야의 발전을 이끄는 원동력이 됩니다.

박건웅

카오스재단연구뭐하지

수학

[연구뭐하지?] 사람을 정의하는 핵심, 장기기억 연구_김형 교수 | 서울대학교 "뇌인지회로 연구실"

뇌는 수많은 인지 행동을 구현하기 위해 정교하게 조직된 복잡한 회로망을 가지고 있습니다. 마치 스마트폰의 다양한 기능이 내부의 미세한 회로를 통해 작동하듯, 인간의 사고와 행동 역시 뇌 회로의 유기적인 상호작용의 결과입니다. 뇌인지회로 연구실에서는 이러한 메커니즘을 규명하기 위해 분자 세포 수준부터 시냅스, 해부학적 회로, 그리고 전기생리학과 인지 행동학에 이르기까지 다각적인 연구를 수행하며 뇌의 신비를 종합적으로 이해하고자 노력하고 있습니다. 연구의 핵심 주제 중 하나는 인간의 정체성을 형성하는 장기 기억, 그중에서도 '시각 습관'입니다. 우리가 백화점에서 선호하는 물건을 무의식적으로 바라보는 행위는 과거의 긍정적인 경험이 축적되어 나타나는 자동화된 반응입니다. 이러한 시각 습관이 형성되는 뇌 회로의 원리를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이는 단순히 인간 행동의 이해를 넘어, 습관이 잘못 형성된 중독 질환의 원인을 밝히고 이를 치료할 수 있는 새로운 의학적 실마리를 제공할 수 있기 때문입니다. 인간을 인간답게 만드는 또 다른 요소는 정교한 손의 사용과 그에 따른 촉각 기억입니다. 보이지 않는 곳에서 물체를 만져보고 그것이 무엇인지 인지하며, 그 가치를 판단해 선택하는 과정은 매우 복잡한 의사 결정 회로를 거칩니다. 영장류 모델을 활용한 촉각 기억 연구는 뇌가 정보를 어떻게 표상하고 가치를 평가하는지 밝혀내는 데 중점을 둡니다. 이러한 연구 성과는 향후 생각만으로 기기를 제어하는 브레인-머신 인터페이스(BMI) 기술의 비약적인 발전을 이끌 기초 지식이 될 것입니다. 현재 연구실에서는 뇌의 미상핵이 가치 기억을 처리하는 방식과 도파민 뉴런으로 전달되는 신호 체계를 집중적으로 탐구하고 있습니다. 특히 미상핵의 머리와 꼬리 부분이 서로 다른 가치 정보를 처리한다는 점에 주목하여 관련 유전자를 분석하고 있습니다. 연구의 본질은 단순히 실험 기술을 습득하는 것이 아니라, 현상을 깊이 있게 고찰하고 문제를 해결하는 사고방식을 기르는 데 있습니다. 미시적인 세포 차원에서 시작해 거시적인 선택의 원리를 풀어가는 과정은 뇌과학만이 가진 매력입니다. 창의적인 연구를 위해서는 경직된 틀에서 벗어나 자유롭게 생각하는 환경이 필수적입니다. 이를 위해 연구실에서는 등산이나 아쿠아리움 방문 같은 'H-Day(리프레시 데이)'를 통해 자연 속에서 질문을 던지는 문화를 장려합니다. 미래의 뇌과학자에게는 생물학적 지식뿐만 아니라 프로그래밍, 선형대수, 심리학 등 다양한 학문을 융합하여 문제를 해결하려는 강한 동기가 요구됩니다. 복잡한 뇌 회로의 비밀을 풀기 위해 모든 지식과 기술을 동원하는 종합적인 자세가 연구의 성패를 결정짓는 핵심입니다.

김형

카오스재단연구뭐하지

뇌인지과학

국립광주과학관 5월 과학스쿨 : 오가노이드 미니장기 이야기

과학자로서 새로운 환경에서 첫발을 내딛는 순간은 언제나 긴장과 설렘이 교차하기 마련입니다. 자신의 학문적 세계를 구축하고 연구자로서의 정체성을 확립해 나가는 과정은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어선 깊은 도전의 연속입니다. 특히 연구 중심의 대학에서 새로운 시작을 맞이한다는 것은, 더 넓은 세상과 소통하며 인류가 당면한 난제를 해결하겠다는 의지를 다지는 소중한 계기가 됩니다. 이러한 초심은 연구의 긴 여정 속에서 마주할 수많은 시행착오와 어려움을 극복하게 하는 든든한 버팀목이 되어 줍니다. 현대 과학의 발전은 개별적인 연구를 넘어 학술적 융합과 긴밀한 협력이 필수적인 시대로 접어들었습니다. 새로운 연구자들은 선배 과학자들이 쌓아온 업적의 토대 위에서 자신만의 독창적인 질문을 던지고, 이를 증명하기 위한 정교한 실험과 데이터 분석에 몰입합니다. 이 과정에서 발생하는 수많은 변수와 예상치 못한 결과는 오히려 새로운 발견의 단초가 되기도 합니다. 과학은 정해진 정답을 찾아가는 과정이 아니라 끊임없이 질문을 다듬고 검증해 나가는 여정이기 때문에, 연구자는 항상 열린 마음으로 세상을 바라보는 태도를 견지해야 합니다. 연구실이라는 공간은 과학자에게 단순한 작업 현장 그 이상의 신성한 의미를 지닙니다. 그곳은 가설이 현실로 구현되고, 무수한 실패의 기록들이 성공을 위한 귀중한 밑거름으로 발효되는 창조의 공간입니다. 초기 연구자들은 제한된 자원 속에서도 최선의 결과를 도출하기 위해 치열하게 고민하며, 자신의 연구 결과가 사회에 어떤 긍정적인 파급력을 미칠 수 있을지 성찰합니다. 이러한 인고의 시간들이 층층이 쌓여 비로소 세상을 변화시키는 혁신적인 기술과 이론이 탄생하게 되며, 이는 과학적 진보를 이끄는 핵심 원동력이 됩니다. 과학적 탐구의 본질은 눈에 보이지 않는 진리를 찾아가는 숭고한 과정에 있습니다. 방대한 데이터를 수집하고 이를 논리적으로 해석하는 일련의 절차는 마치 거대한 퍼즐을 정교하게 맞추는 것과 같습니다. 때로는 실험 결과가 가설과 일치하지 않아 좌절의 순간을 겪기도 하지만, 그 불일치 속에서 새로운 자연의 법칙을 발견할 때 느끼는 희열은 연구자만이 누릴 수 있는 최고의 특권입니다. 객관적 지표를 바탕으로 한 냉철한 분석과 자연에 대한 경외심을 담은 뜨거운 열정이 조화를 이룰 때 비로소 진정한 학문적 도약이 가능해집니다. 훌륭한 연구 성과는 동료 연구자들과의 활발한 토론과 건설적인 피드백을 통해 비로소 완성됩니다. 자신의 아이디어를 투명하게 공유하고 비판을 겸허히 수용하며 논리적 허점을 보완하는 과정은 연구의 질적 수준을 한 단계 높이는 필수적인 절차입니다. 특히 젊은 과학자들에게는 멘토의 세심한 조언과 동료들의 정서적 지지가 큰 힘이 됩니다. 서로의 전문성을 존중하면서도 창의적인 발상을 자유롭게 나눌 수 있는 학문적 공동체의 문화는 개별 연구자의 성장을 넘어 국가 전체의 과학 기술 경쟁력을 지탱하는 근간이 됩니다. 최근 과학 기술의 비약적인 발전은 인류의 삶을 풍요롭게 변화시켰지만, 동시에 그에 따른 윤리적 책임 또한 막중해지고 있습니다. 연구자는 자신이 개발한 기술이 사회 전반에 미칠 영향을 깊이 고려해야 하며, 인류의 보편적 가치와 환경을 훼손하지 않는 범위 내에서 연구를 수행해야 할 의무가 있습니다. 기술 지상주의에 함몰되지 않고 인간을 향한 따뜻한 시선을 유지하며 지속 가능한 발전을 지향할 때, 과학은 비로소 인류의 행복에 기여하는 진정한 진보를 이룰 수 있습니다. 이는 미래 세대에게 물려줄 소중한 자산이 될 것입니다. 미래의 과학자들은 더욱 복잡하고 거대해진 글로벌 이슈들에 직면하게 될 것입니다. 기후 변화와 에너지 문제, 신종 질병의 확산 등 인류 공동의 과제를 해결하기 위해서는 고도의 과학적 통찰력과 더불어 국경을 초월한 전 지구적 협력이 절실히 요구됩니다. 새로운 시작을 알리는 연구자들의 순수한 열정이 모여 우리 사회의 어두운 곳을 밝히는 희망의 등불이 되기를 기대합니다. 지식의 최전선에서 멈추지 않고 끊임없이 정진하는 이들의 발걸음이 모여 더 나은 내일을 만드는 견고한 기초가 될 것임을 확신하며 연구를 이어가야 합니다.

국립광주과학관강연&포럼

생명과학
융합

[강연] 인공지능으로 풀어낸 단백질의 비밀 _ by백민경｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 4강

과학의 진정한 묘미는 서로 다른 기술과 사람이 만나 새로운 발전을 만들어내는 '연결'에 있습니다. 우리 몸을 구성하는 아주 작은 분자인 단백질 연구 역시 이러한 연결을 통해 혁신을 맞이했습니다. 단백질은 우리 몸 안의 거의 모든 생명현상에 관여하는 핵심 물질로, 산소를 운반하거나 화학 반응을 촉진하는 효소 역할을 하며 외부 침입에 맞서는 면역체계를 유지하는 등 생존에 필수적인 기능을 수행합니다. 세포 내부를 들여다보면 물과 지방을 제외한 대부분이 단백질로 이루어져 있을 만큼 그 중요성은 절대적입니다. 화학을 전공하며 인류를 구원할 신약개발을 꿈꿨던 연구자는 실험실에서 시약을 섞는 대신 컴퓨터를 활용하는 계산화학의 길을 선택했습니다. 복잡한 수식과 논리로 단백질의 구조를 예측하는 이 분야는 손에 물을 묻히지 않고도 생명과학의 난제를 풀 수 있는 가능성을 제시했습니다. 특히 알파고와 이세돌의 대국은 인공지능이 과학 연구의 패러다임을 바꿀 수 있다는 강력한 희망을 심어주었으며, 이는 곧 컴퓨터 기술과 생명과학이 결합하여 새로운 지평을 여는 계기가 되었습니다. 2021년 발표된 '로제타폴드'는 인공지능 기반의 단백질 구조 예측 기술로, 바이오 분야의 획기적인 혁신으로 평가받습니다. 기존의 실험 방식은 단백질 구조 하나를 밝히는 데 수년의 시간과 수백억 원의 비용이 소요되었지만, 인공지능은 이를 단 몇 시간 만에 해결할 수 있게 했습니다. 사이언스지가 올해의 연구 성과로 선정하기도 한 이 기술은 단순히 속도의 문제를 넘어 인류가 겪는 수많은 질병의 치료제를 찾는 속도를 비약적으로 높여 신약개발의 새로운 시대를 열었습니다. 단백질은 아미노산이라는 작은 분자들이 사슬처럼 연결된 생체 고분자 물질입니다. 이 사슬이 어떤 순서로 배열되고 어떤 3차원 모양으로 접히느냐에 따라 단백질의 고유한 기능이 결정됩니다. 예를 들어 코로나바이러스가 인체 세포와 어떻게 결합하여 감염을 일으키는지 이해하려면 그 표면 단백질의 입체 구조를 정확히 알아야 합니다. 이러한 구조 정보를 바탕으로 우리는 바이러스의 결합을 방해하는 치료제를 만들거나 바이오센서로 활용할 수 있는 정밀한 백신을 설계할 수 있게 됩니다. 하지만 단백질이 가질 수 있는 구조의 경우의 수는 10의 300승 개에 달할 정도로 방대하여, 물리학적 원리만으로는 이를 예측하는 데 우주의 나이보다 긴 시간이 걸립니다. 연구자들은 이 난제를 해결하기 위해 단백질 진화의 역사에 주목했습니다. 수억 년의 진화 과정에서 생존에 성공한 단백질들은 구조와 기능을 유지하는 특정한 패턴을 서열 안에 간직하고 있습니다. 인공지능은 바로 이 방대한 서열 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 찾아내는 데 탁월한 능력을 발휘하며 불가능해 보였던 예측을 현실로 만들었습니다. 인공지능은 단백질 서열이라는 '글'을 읽고 구조라는 '그림'을 그려내는 과정을 반복하며 정답에 가까운 구조를 찾아냅니다. 이제 기술은 단일 단백질의 구조 예측을 넘어, 단백질 간의 상호작용과 결합 구조까지 예측하는 단계로 진화했습니다. 이를 통해 암세포가 면역세포의 공격을 피하는 기제를 차단하는 새로운 항암제 후보물질을 설계하는 등 맞춤형 단백질 신약개발의 문이 활짝 열렸습니다. 이는 질병의 원인을 정확히 타격하는 정밀 의료의 핵심 기술로 자리 잡고 있습니다. 과학적 성취의 이면에는 서로 다른 분야를 잇는 '브리징 피플(Bridging People)'의 역할이 결정적이었습니다. 인공지능 전문가와 생물학자가 서로의 언어를 이해하고 협업할 때 비로소 거대한 혁신이 일어납니다. 새로운 것을 배우는 데 두려움 없이 다양한 분야 사이의 연결고리를 찾는 연습은 단백질이라는 작은 세계를 넘어 인류의 건강한 미래를 설계하는 가장 강력한 동력이 될 것입니다. 서로 다른 학문의 경계를 허무는 소통의 능력이야말로 현대 과학이 요구하는 가장 중요한 자질입니다.

백민경

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

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

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

곽지현, 채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

뇌인지과학
수학
융합

[페스티벌+어스] 유튜버 스테이지 (Youtu-verse) by 1분과학, 과학드림, 지식인미나니 ㅣ 2022 대한민국 과학축제(페스티벌 어스)

공룡에 대한 우리의 인식은 지난 200년 동안 극적으로 변화해 왔습니다. 초기 고생물학자들은 공룡을 꼬리를 땅에 끌며 느릿느릿 걷는 거대한 도마뱀이나 코뿔소 같은 모습으로 복원했습니다. 하지만 1970년대 '공룡 르네상스'를 거치며 공룡이 꼬리를 높이 치켜들고 역동적으로 달리는 정온동물이었을 가능성이 제기되었습니다. 최근에는 깃털 공룡 화석들이 잇따라 발견되면서, 공룡이 현대의 새와 밀접하게 연결되어 있다는 사실이 정설로 자리 잡았습니다. 이러한 복원도의 변화는 우리가 당연하게 믿어왔던 지식이 새로운 증거 앞에서 얼마나 유연하게 바뀔 수 있는지를 잘 보여줍니다. 과학은 고정된 진리가 아니라 끊임없이 변화하고 수정되는 역동적인 과정입니다. 과거의 학자들이 이구아노돈의 엄지뼈를 코 위에 붙였던 실수는 당시의 한정된 정보 속에서 최선의 추론을 내린 결과였습니다. 이후 더 완전한 골격 화석이 발견되면서 오류는 수정되었고, 우리는 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있었습니다. 이처럼 과학의 진정한 매력은 정해진 결론에 있는 것이 아니라, 새로운 증거를 토대로 기존의 고정관념을 깨뜨려 나가는 합리적인 탐구 과정에 있습니다. 이러한 태도는 우리가 세상을 더 객관적이고 열린 마음으로 바라보게 하는 힘이 됩니다. 인공지능 기술 역시 인간의 뇌신경망을 모방하려는 끊임없는 시도 끝에 탄생했습니다. 1950년대 앨런 튜링의 질문에서 시작된 이 여정은 초기 컴퓨터의 성능 한계로 인해 긴 정체기를 겪기도 했습니다. 그러나 하드웨어의 비약적인 발전과 방대한 데이터의 축적은 '심층신경망'이라는 돌파구를 마련했습니다. 오늘날의 인공지능은 단순히 입력된 명령을 수행하는 수준을 넘어, 스스로 패턴을 학습하고 정답을 찾아가는 과정을 반복하며 정확도를 높입니다. 이제 인공지능은 스마트폰의 얼굴 인식부터 자율주행에 이르기까지 우리 일상의 깊숙한 곳에서 보이지 않는 조력자 역할을 수행하고 있습니다. 최근 등장한 생성형 인공지능은 인간의 고유 영역이라 여겨졌던 창작의 세계까지 확장되고 있습니다. 텍스트 몇 줄만으로 정교한 그림을 그리거나 음악을 작곡하는 인공지능의 능력은 우리에게 저작권과 창의성에 대한 새로운 질문을 던집니다. 하지만 인공지능과 인간을 대립 관계로 볼 필요는 없습니다. 인공지능은 인간이 처리하기 힘든 방대한 데이터를 순식간에 분석하여 단백질 구조를 예측하거나 에너지 효율을 최적화하는 등 인류의 난제를 해결하는 데 기여하고 있습니다. 결국 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이고, 우리가 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 돕는 강력한 도구로서 진화하고 있는 것입니다. 과학은 세상을 바라보는 하나의 철학이 될 수 있습니다. 우리는 흔히 사물이나 현상에 '좋다' 혹은 '나쁘다'와 같은 주관적인 가치를 부여하며 살아갑니다. 하지만 과학의 시선으로 본 세상은 어떠한 선입견도 없는 객관적인 실체 그 자체입니다. 중력가속도에 따라 떨어지는 사과나 빛조차 빨아들이는 블랙홀은 그저 자연의 법칙을 따를 뿐, 도덕적인 판단의 대상이 아닙니다. 이처럼 언어와 관념이 만들어낸 가상의 의미를 걷어내고 세상을 있는 그대로 바라볼 때, 우리는 비로소 본질에 다가갈 수 있습니다. 이러한 과학적 사고방식은 우리를 편견으로부터 자유롭게 만듭니다. 우리 주변의 흔한 이끼를 대하는 태도의 변화는 과학적 시각의 중요성을 상징적으로 보여줍니다. 많은 이들이 이끼를 습하고 더러운 곳에서 자라는 무가치한 존재로 여기지만, 과학적으로 이끼는 지구 생태계의 위대한 개척자입니다. 4억 5천만 년 전 육상으로 올라온 최초의 생명체인 이끼는 척박한 환경에서 산소를 공급하며 오늘날의 생태계를 만드는 기초를 닦았습니다. 한 평 남짓한 이끼가 수십 그루의 소나무보다 더 많은 산소를 생산하고 미세먼지를 정화한다는 사실을 알게 되면, 무심코 지나쳤던 작은 생명체에서도 경이로운 아름다움을 발견하게 됩니다. 과학 소통은 전문가와 대중 사이의 간극을 메우고 합리적인 사회를 만드는 핵심적인 역할을 합니다. 현대 과학은 고도의 전문성을 띠고 있어 일반인이 접근하기 어렵지만, 과학 커뮤니케이터들은 이를 쉬운 언어로 풀어내어 지식의 문턱을 낮춥니다. 과학적 사실을 공유하는 것은 단순히 정보를 전달하는 것을 넘어, 대중이 논리적이고 비판적인 사고를 할 수 있도록 돕는 과정입니다. 모든 사람이 과학을 즐기고 일상의 문제를 과학적으로 해결하려 노력할 때, 우리 사회는 더 진보하고 개인의 삶은 더욱 풍요로워질 것입니다. 과학은 이제 실험실을 넘어 우리의 삶을 변화시키는 강력한 동력이 되고 있습니다.

1분과학, 과학드림, 지식인미나니

카오스재단2022 대한민국 과학축제 ㅣ 페스티벌 어스

융합

[국제천문연맹총회] 8/5 모두를 위한 천문학 by 셰퍼트 돌먼 교수(Prof. Sheperd S. Doeleman)

2022년 부산에서 열린 국제천문연맹 총회는 '모두를 위한 천문학'이라는 슬로건 아래 인류 역사상 가장 도전적인 프로젝트 중 하나인 사건의 지평선 망원경(EHT)을 조명했습니다. 블랙홀은 빛조차 빠져나올 수 없는 강력한 중력을 가진 천체로, 본질적으로 보이지 않으려는 속성을 지니고 있습니다. 하지만 전 세계의 과학자들은 지구 크기의 가상 망원경을 구축하여 5,500만 광년 떨어진 M87 은하 중심의 블랙홀을 포착하는 데 성공했습니다. 이는 단순한 사진 촬영을 넘어 우주의 근원적인 비밀을 밝히려는 인류의 거대한 여정이었습니다. 블랙홀의 존재는 아인슈타인의 일반 상대성 이론에서 시작되었습니다. 그는 중력을 시공간의 왜곡으로 정의했으며, 이는 별빛이 태양 근처에서 휘어지는 현상을 통해 증명되었습니다. 이후 슈바르츠실트는 특정 질량이 아주 작은 영역에 응축될 때 빛조차 탈출할 수 없는 '사건의 지평선'이 형성됨을 수학적으로 밝혀냈습니다. 초기에는 수학적 호기심에 불과했던 이 개념은 현대 천문학을 통해 우주에서 가장 강력한 엔진인 블랙홀로 실체화되었습니다. EHT는 바로 이 이론적 경계인 사건의 지평선을 직접 관측하여 아인슈타인의 예견을 검증하고자 했습니다. 블랙홀은 모든 것을 삼키는 어둠의 존재처럼 보이지만, 역설적으로 우주에서 가장 밝은 천체 중 하나입니다. 블랙홀 주변으로 끌려 들어가는 물질은 엄청난 속도로 가속되며 수십억 도까지 가열되고, 이 과정에서 막대한 복사 에너지를 방출합니다. 핵융합의 효율이 1% 미만인 데 비해 블랙홀의 자기장은 물질의 에너지를 최대 40%까지 변환하는 놀라운 효율을 자랑합니다. 이러한 에너지는 은하 규모의 물질 재분배를 일으키며 밤하늘의 모습을 결정짓는 중요한 역할을 합니다. 우리가 본 고리 모양의 빛은 바로 이 거대한 우주 엔진이 내뿜는 마지막 광휘인 셈입니다. 지구 크기의 망원경을 만들기 위해 연구진은 초장기선 간섭계(VLBI) 기술을 활용했습니다. 하와이, 칠레, 남극 등 세계 각지의 전파 망원경을 연결하고 원자 시계를 이용해 데이터를 1,000만 년에 1초 오차 수준으로 정밀하게 기록했습니다. 이렇게 수집된 방대한 데이터는 물리적인 하드 드라이브에 담겨 슈퍼컴퓨터로 운송되었으며, 컴퓨터 알고리즘을 통해 하나의 거대한 가상 렌즈로 합성되었습니다. 이는 달 표면에 놓인 오렌지를 지구에서 식별할 수 있을 정도의 초고해상도를 구현한 것으로, 현대 과학 기술이 도달한 정밀함의 정점을 보여주는 사례입니다. 과학적 객관성을 유지하기 위해 EHT 팀은 인간의 편견을 배제하는 엄격한 과정을 거쳤습니다. 데이터를 분석할 때 연구진을 네 개의 독립된 팀으로 나누어 서로 소통하지 않은 채 각자의 방식으로 이미지를 재구성하도록 했습니다. 이는 마치 치와와와 머핀을 구별하는 것처럼, 인간의 뇌가 익숙한 형태를 찾으려는 성향을 경계하기 위함이었습니다. 2018년 여름, 네 팀이 한자리에 모여 각자 도출한 이미지를 공개했을 때 모두가 동일한 고리 구조를 확인하며 전율했습니다. 이러한 철저한 검증 과정은 블랙홀의 첫 사진이 단순한 우연이 아닌 확고한 과학적 사실임을 뒷받침합니다. 관측 결과는 놀라웠습니다. M87 블랙홀은 태양 질량의 65억 배에 달하는 거대함을 드러냈고, 우리 은하 중심의 궁수자리 A* 역시 태양 질량의 400만 배라는 사실이 확인되었습니다. 두 블랙홀은 질량 차이가 엄청남에도 불구하고 아인슈타인의 이론이 예측한 고리 모양을 정확히 유지하고 있었습니다. 특히 궁수자리 A*는 물질의 움직임이 매우 빨라 관측이 어려웠음에도 불구하고, 수많은 시뮬레이션과 데이터 처리를 통해 그 실체를 드러냈습니다. 이는 일반 상대성 이론이 우주의 서로 다른 규모에서도 변함없이 성립함을 보여주는 결정적인 증거가 되었습니다. 이제 인류는 블랙홀의 정지화면을 넘어 동영상을 촬영하려는 차세대 사건의 지평선 망원경(ngEHT) 프로젝트를 준비하고 있습니다. 더 많은 망원경을 지구 곳곳에 추가하고 우주 궤도에까지 관측망을 확장함으로써, 블랙홀에서 뿜어져 나오는 제트의 역동적인 변화를 실시간으로 관찰하려는 것입니다. 이 거대한 프로젝트의 성공은 20개국 300명이 넘는 과학자들이 국경과 장벽을 넘어 협력했기에 가능했습니다. 기초 과학에 대한 투자는 당장의 실용성을 넘어 인류의 지적 지평을 넓히는 가장 확실한 길이며, 100년 전 아인슈타인의 방정식과 오늘날의 관측 데이터가 만나는 경이로운 악수와도 같습니다.

Sheperd S. Doeleman(셰퍼트 돌먼)

카오스재단카오스크로스

천문학

[질문Q] 불면증을 예방하고 숙면을 취할 수 있는 방법은?｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강｜수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학

인간의 생체 시계는 정확히 24시간이 아니라 약 24.2시간의 주기를 가지고 있습니다. 우리는 매일 시교차상핵을 통해 들어오는 빛 정보를 바탕으로 이 미세한 오차를 수정하며 외부 환경에 적응합니다. 흥미롭게도 주행성 동물인 인간은 주기가 24시간보다 조금 길어 아침 해를 따라가려는 경향이 있고, 쥐와 같은 야행성 동물은 주기가 짧아 해가 지는 시간을 쫓습니다. 이러한 생물학적 리듬은 단순한 습관이 아니라 생명체가 자연의 변화무쌍한 계절과 환경에 맞춰 생존하기 위해 선택한 정교한 진화의 결과물입니다. 현대 과학에서 생물학적 현상을 이해하는 강력한 도구 중 하나는 미분방정식입니다. 과거에는 모든 의학적 결정을 실제 임상 실험에만 의존했지만, 최근에는 미국 FDA에서도 가상 실험 데이터를 일정 부분 인정할 만큼 수리 모델링의 위상이 높아졌습니다. 비행기 설계 시 수백만 번의 수치 실험을 거치는 것처럼, 생명 과학 분야에서도 복잡한 생체 반응을 수학적으로 예측하고 해석하려는 시도가 이어지고 있습니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 미래를 예측하는 가장 확실한 도구로서 수학의 가치를 증명하는 과정이라 할 수 있습니다. 수학과 의학의 만남은 새로운 학문적 지평을 열어주고 있습니다. 암 연구나 심혈관계 질환, 감염병 확산 방지 등 현대 의학이 직면한 난제들을 해결하기 위해 수학자들과 의사들의 협력이 필수적입니다. 서로 다른 언어를 사용하는 두 분야가 소통하기 위해서는 상대방의 학문적 배경을 이해하려는 노력이 중요합니다. 수학적 사고를 갖춘 의료인이나 생물학적 메커니즘을 이해하는 수학자가 늘어날수록, 복잡한 생명 현상을 더욱 깊이 있게 통찰하고 실질적인 치료법을 찾아내는 속도는 더욱 빨라질 것입니다. 수리 모델링은 공공보건 정책을 수립하는 데에도 결정적인 근거를 제시합니다. 예를 들어 결핵과 같은 감염병 확산을 막기 위해 한정된 예산을 어디에 집중할지 결정할 때, 수리 모델은 정량적인 분석을 통해 최적의 대안을 찾아냅니다. 단순히 환자를 치료하는 것을 넘어 격리와 같은 방역 조치의 효율성을 수학적으로 입증함으로써 더 효과적인 정책 방향을 제안할 수 있습니다. 이처럼 숫자로 증명된 이론과 데이터 분석 결과는 막연한 추측이 아닌 과학적 근거에 기반한 사회적 의사결정을 가능하게 만듭니다. 수학이 가진 가장 위대한 힘은 복잡한 현상을 '단순화'하는 능력에 있습니다. 수백 개의 변수가 얽힌 생체 시계 모델이라도 수학자는 핵심적인 원리만을 추출하여 단 몇 개의 식으로 표현해낼 수 있습니다. 이러한 단순화 과정은 겉으로 드러나지 않던 생명의 본질적인 메커니즘을 직관적으로 파악하게 도와줍니다. 복잡함 속에 숨겨진 질서를 찾아내고 이를 명쾌한 논리로 정리하는 수학적 사고는, 우리가 세상을 바라보는 관점을 넓혀줄 뿐만 아니라 보이지 않던 진실을 발견하게 하는 강력한 렌즈가 되어줍니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[카오스 짧강] 과학도구로서의 통계학_ by 임채영 ｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강

통계학은 다양한 학문 분야에서 현상을 객관적으로 파악하기 위해 사용하는 필수적인 수단입니다. 자연과학뿐만 아니라 인문학, 사회과학, 공학에 이르기까지 데이터를 요약하고 가설을 검증하며, 그 과정에 내재된 불확실성을 측정하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 우리는 통계를 통해 복잡한 데이터 속에서 유의미한 특징을 추출하고, 보이지 않는 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 이는 단순히 숫자를 다루는 것을 넘어, 세상의 복잡성을 체계적으로 정리하는 과정이라 할 수 있습니다. 인문학 분야에서도 통계학은 매우 흥미로운 역할을 수행합니다. 영국의 작가 제인 오스틴이 미완성으로 남긴 소설 '샌디톤'의 사례가 대표적입니다. 다른 작가들이 오스틴의 문체를 흉내 내어 작품을 완성했을 때, 통계적 분석을 통해 실제 오스틴의 스타일과 일치하는지 검증할 수 있습니다. 특정 단어의 사용 빈도나 문장 부호의 활용 패턴을 수치화하여 비교함으로써, 주관적인 감상을 넘어 객관적인 데이터로 저자의 고유한 문체를 판별해 내는 것입니다. 이는 통계가 예술의 영역에서도 강력한 분석 도구가 됨을 보여줍니다. 자연과학의 최전선인 물리 실험에서도 통계는 결정적인 근거를 제공합니다. 2016년 전 세계를 놀라게 했던 중력파 탐지 성공의 이면에는 정밀한 통계적 검정이 자리 잡고 있었습니다. 이론적으로만 존재하던 중력파를 실제 관측 데이터로 증명하기 위해 연구진은 '4시그마'라는 매우 높은 신뢰도를 기준으로 삼았습니다. 이는 관측된 신호가 단순한 오차나 잡음일 확률을 극도로 낮추어, 발견의 확실성을 통계적으로 보증한 것입니다. 이처럼 거대한 우주의 비밀을 밝혀내는 과정에서도 통계학은 과학적 발견의 신뢰성을 뒷받침하는 든든한 버팀목이 됩니다. 실생활과 밀접한 응용 과학 분야인 지문 인식 기술 역시 통계적 모델링에 기반합니다. 지문의 골짜기가 끊기거나 갈라지는 특징점인 '미뉴셔'의 위치와 각도를 수치화하여 두 지문이 동일인의 것인지 판단합니다. 단순히 전문가의 직관에 의존하는 것이 아니라, 여러 개의 특징점이 일치할 확률을 계산하여 정확도를 측정합니다. 13개 이상의 특징점이 겹칠 때 이것이 우연일 가능성이 얼마나 낮은지를 확률로 제시함으로써, 판정의 불확실성을 관리하고 과학적인 증거로서의 가치를 높이는 것입니다. 이는 현대 보안 기술을 지탱하는 핵심 원리입니다. 통계적 분석에서 가장 중요한 요소 중 하나는 불확실성을 인정하고 이를 수치화하는 것입니다. 법정에서 쓰이는 DNA 증거가 범인의 것일 확률을 계산할 때나, 임신 진단 시약의 정확도를 판단할 때 '베이즈 정리'를 활용하여 조건부 확률을 따져보는 것이 그 예입니다. 또한 여론조사에서 흔히 접하는 신뢰구간과 유의수준은 통계 결과가 완벽하지 않을 수 있음을 전제로 합니다. 5%의 유의수준은 스무 번의 테스트 중 한 번은 오류가 발생할 수 있음을 의미합니다. 통계는 절대적인 정답을 제시하기보다, 데이터의 한계 내에서 최선의 판단을 돕는 가이드라인입니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[질문과 토론의 과학 #10] 📊모든 것은 통계다!

통계학의 세계에서 시공간 자료는 자료가 관측된 공간 정보와 시간 정보를 동시에 포함하는 특별한 형태를 의미합니다. 단순히 숫자의 나열을 넘어, 특정 현상이 '어디서' 그리고 '언제' 발생했는지를 함께 기록함으로써 자료의 맥락을 풍부하게 만듭니다. 이러한 자료를 분석하는 대표적인 방법 중 하나인 '크리깅'은 미관측 지점의 값을 주변 자료를 통해 예측하는 기법입니다. 예를 들어, 서울 시내 일부 지역에만 설치된 측정 장비의 자료를 활용해 장비가 없는 미관측 지점의 미세먼지 농도를 정밀하게 추정하는 것이 가능해집니다. 시공간 자료 분석의 활용 범위는 기상 관측을 넘어 경제와 사회 분야까지 광범위하게 뻗어 있습니다. 각 지역의 범죄 발생률이나 실업률 같은 경제 지표는 물론, 독감 확진자의 거주지 분포를 분석하여 질병의 확산 경로를 파악하는 데에도 유용하게 쓰입니다. 흥미롭게도 이러한 분석은 거대한 우주의 신비를 푸는 천문학 연구에도 적용됩니다. 멀리 떨어진 별의 빛이 지구에 도달하기까지 걸리는 시간과 공간 정보를 결합하면 우주의 지도를 그릴 수 있으며, 이를 통해 초기 우주의 구조나 우주의 나이를 추정하는 기초 과학적 성과를 거둘 수 있습니다. 통계학은 단순히 수학적인 증명에 머무르는 학문이 아니라, 현실 세계의 복잡한 질문에 답을 내놓는 과정에서 그 진가를 발휘합니다. 이론 통계학이 분석 결과의 타당성을 검증하는 수학적 토대를 마련한다면, 응용 통계학은 구체적인 사회적 문제를 해결하는 실천적인 도구가 됩니다. 뉴욕시의 노후화된 전기 배선으로 인한 맨홀 뚜껑 폭발 사고를 예측하여 사전에 방지한 사례는 통계학의 실용성을 잘 보여줍니다. 위험 요소를 미리 파악하고 관리함으로써 인명 피해를 줄이는 성과를 거둔 이 연구는 자료가 어떻게 시민의 안전을 지키는 기술로 변모하는지 증명합니다. 역사적인 사건 속에서도 통계학은 결정적인 통찰을 제공해 왔습니다. 제2차 세계대전 당시 독일군이 런던을 향해 발사한 미사일이 정밀한 유도 기능을 갖췄는지를 판단하기 위해 통계적 검정이 활용되었습니다. 당시 영국군은 미사일이 떨어진 위치 자료를 수집하여 이것이 특정 목표를 겨냥한 군집 형태인지, 아니면 무작위적인 분포인지를 분석했습니다. 분석 결과 미사일의 낙하 지점은 무작위적인 것으로 밝혀졌고, 이를 통해 당시 독일군의 기술 수준을 정확히 파악할 수 있었습니다. 이처럼 통계는 불확실한 상황에서 객관적인 결론을 도출하는 강력한 무기가 됩니다. 최근 통계학은 인문학과의 결합을 통해 '디지털 인문학'이라는 새로운 영역을 개척하고 있습니다. 과거의 기록을 디지털화하여 시공간 자료로 재구성하면, 19세기 샌프란시스코의 마구간 위치를 통해 도시의 팽창 과정을 시각화하거나 미국 우체국의 개폐 이력을 분석해 인구 이동의 흐름을 추적할 수 있습니다. 문헌 기록이 부족한 시대라도 우체국 위치와 같은 간접적인 지표를 통계적으로 분석하면 역사의 숨겨진 맥락을 읽어낼 수 있습니다. 이처럼 통계학은 과거와 현재를 잇고 미래를 예측하는 무궁무진한 가능성을 지닌 학문으로 진화하고 있습니다.

카오스재단질토과 + 짧강

[질문Q] 천재적 수학자라면 카지노나 주식시장에서 쉽게 돈을 벌 수 있지 않을까요? | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서

수학적 이론이 실제 금융 시장에서 승리를 보장하는지에 대해서는 여전히 의견이 분분합니다. 과거 천재 경제학자들이 모여 만든 '롱텀 캐피털(LTCM)'은 이론과 현실의 괴리로 인해 3년 만에 파산했지만, 짐 사이먼스의 '르네상스 테크놀로지'는 오직 수학적 기법만으로 막대한 부를 쌓았습니다. 이는 수학이 시장을 해석하는 강력한 도구임은 분명하나, 그 적용 방식과 상황에 따라 결과가 극명하게 갈릴 수 있음을 시사합니다. 결국 수학적 완결성만큼이나 현실의 변동성을 이해하는 유연함이 중요합니다. 연구자의 길은 때로 예상치 못한 우연에 의해 결정되기도 합니다. 2007년 미국 메릴랜드 대학으로 연구 파견을 떠났을 당시, 원래 계획했던 주제는 '양자 키네틱 방정식'이었습니다. 하지만 현지에서 우연히 접하게 된 '플로킹 현상'에 매료되어 기존의 연구 계획을 뒤로한 채 새로운 분야에 몰입하게 되었습니다. 부업처럼 시작했던 이 연구는 지난 10년 동안 제 학문적 여정의 중심이 되었고, 이는 집중할 수 있는 시간과 환경이 주어졌을 때 비로소 가능한 변화였습니다. 금융 위기 상황에서 주식 시장의 변동성은 독특한 양상을 보입니다. 2008년 세계 금융 위기 당시의 데이터를 분석해 보면, 서로 다른 주식들의 변동성이 마치 새 떼가 무리 지어 이동하는 것처럼 동시에 급격하게 움직이는 '동기화' 현상이 나타납니다. 이러한 플로킹 이론을 금융에 접목하여 개발한 것이 바로 '플로킹 변동성 지수(FVI)'입니다. 비록 기존 경제학계의 비판도 있었지만, 수학적 통찰력을 통해 시장의 위기 징후를 포착하려는 시도는 여전히 중요한 연구 과제로 남아 있습니다. 오늘날 한국의 수학 수준은 세계적인 학자들과 견주어도 손색이 없을 만큼 비약적인 발전을 이루었습니다. 특히 편미분 방정식 분야는 국내에서 공부한 연구자들이 해외 유수 대학의 교수진으로 임용될 정도로 그 역량을 인정받고 있습니다. 과거에는 유학이 필수적인 과정으로 여겨졌으나, 이제는 인터넷을 통해 방대한 자료를 공유하고 활발한 학술 교류가 가능해지면서 국내에서도 충분히 깊이 있는 연구가 가능해졌습니다. 중요한 것은 장소가 아니라 본인의 의지와 연구 환경입니다. 순수 수학의 가치는 당장의 실용성보다는 그 이론이 지닌 잠재력에 있습니다. 1900년대 초반에 개발된 '룬게-쿠타 방법'은 컴퓨터가 존재하지 않던 시절의 산물이지만, 오늘날 시뮬레이션의 핵심 도구로 쓰이고 있습니다. 또한 위상수학의 추상적인 개념들이 현대의 데이터 분석 기법인 위상적 데이터 분석(TDA)으로 재탄생한 사례는 수학적 호기심에서 시작된 탐구가 어떻게 산업의 근간을 바꿀 수 있는지 보여줍니다. 좋은 수학은 시대를 초월하여 언젠가 반드시 그 유용성을 증명해 내기 마련입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[인터뷰] 송성주_나이팅게일이 통계학자였다?! ㅣ 통계를 통해 사망률을 낮춘 간호사

통계학은 흩어진 자료 속에서 유의미한 정보를 찾아내고 새로운 지식을 창출하는 학문입니다. 특히 금융공학 분야에서는 수학과 통계, 전산 기술을 결합하여 파생상품의 가격을 결정하거나 효율적인 투자 전략을 수립하며, 시장의 리스크를 관리하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. 단순히 자료를 정리하고 요약하는 것만으로도 우리가 미처 알지 못했던 새로운 사실을 발견할 수 있으며, 이는 복잡한 금융 시장에서 최적의 의사결정을 내리는 든든한 기초가 됩니다. 변동성 추정이나 수익률 예측 역시 이러한 통계적 사고를 바탕으로 이루어집니다. 역사적으로 통계는 생명을 구하고 사회를 변화시키는 강력한 도구로 쓰였습니다. 간호사이자 통계학자였던 나이팅게일은 크림 전쟁 당시 야전병원의 위생 상태와 환자 데이터를 체계적으로 수집하여 분석했습니다. 그녀는 위생 개선이 사망률을 획기적으로 낮출 수 있다는 연관 관계를 밝혀냈고, 이를 '폴라 에어리어 다이어그램'이라는 시각적 그래프로 요약하여 보고함으로써 필요한 예산을 확보했습니다. 이는 통계가 단순한 숫자 나열을 넘어, 복잡한 현상을 명확하게 설명하고 정책적 변화를 이끌어낼 수 있음을 보여주는 대표적인 사례입니다. 통계적 유의성을 검증하는 가설검정은 현대 과학 연구의 핵심적인 방법론입니다. 1930년대 통계학자 피셔는 홍차에 우유를 넣는 순서에 따라 맛의 차이를 구별할 수 있다는 주장을 검증하기 위해 정교한 실험을 설계했습니다. 그는 우연히 정답을 맞힐 확률인 유의 확률(p-value)을 계산하여, 그 확률이 매우 낮을 때만 실제 능력이 있다고 판단하는 객관적인 기준을 제시했습니다. 이러한 방법론은 오늘날 법정의 증거 분석이나 금융권의 신용평가 모형 구축 등 고도의 객관성이 필요한 다양한 분야에서 의사결정의 신뢰도를 높이는 데 기여하고 있습니다. 인구 통계의 역사는 17세기 사망표 분석에서 시작되어 오늘날 국가 정책 수립의 필수적인 근거가 되었습니다. 현재 우리나라는 합계출산율이 0.84명에 불과할 정도로 심각한 저출산 단계에 진입해 있으며, 이는 세계적으로도 유례를 찾기 힘든 수준입니다. 인구학적으로는 인구가 유지되는 대체출산율인 2.1명 수준으로 수렴하며 안정화된다는 이론이 존재하지만, 실제 출산은 개인의 가치관과 의지적 선택이 강하게 작용하는 영역입니다. 따라서 통계적 추세를 면밀히 분석하고 이를 바탕으로 실효성 있는 사회적 지원책을 고민하는 것이 무엇보다 중요합니다. 최근 주목받는 암호화폐 시장은 높은 불확실성과 리스크가 공존하는 영역으로, 통계적 관점에서의 신중한 접근이 요구됩니다. 투자 성향에 따라 리스크를 감수하거나 헤지하는 전략이 달라지지만, 제도적 장치가 미비한 상황에서는 철저한 분석이 선행되어야 합니다. 한편, 통계적 사고는 일상 속 공정의 문제와도 연결됩니다. 여행 비용 분담 시 할인 혜택을 어떻게 나눌 것인지에 대한 고민처럼, 공정함이란 단순히 수치를 나누는 것이 아니라 상황의 맥락과 개인의 노력을 종합적으로 고려해야 하는 복잡한 문제입니다. 결국 통계는 세상을 보다 합리적으로 바라보는 틀을 제공합니다.

송성주

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[질문Q] 뇌를 조작해서 포만감을 느끼게 할 수 있다? | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강 | 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까?

현대 과학은 뇌의 특정 부위를 정밀하게 자극하여 신체적 변화를 유도하는 단계에 이르렀습니다. 특히 비만 문제는 현대 사회의 심각한 질병으로 인식되기에 관련 연구가 매우 활발히 진행되고 있습니다. 궁상핵에 위치한 POMC 뉴런을 24시간 동안 자극했을 때, 실험용 쥐의 몸무게가 10%나 감소했다는 연구 결과는 시사하는 바가 큽니다. 이는 향후 기술적 완성도와 윤리적 논의가 뒷받침된다면, 힘든 식이요법 없이도 뇌 자극을 통해 체중을 조절할 수 있는 혁신적인 가능성을 열어줍니다. 뇌가 시각 정보를 처리하는 방식은 개인마다 뚜렷한 차이가 존재할 수 있습니다. 같은 색상을 보더라도 반응하는 뉴런의 신호 체계가 다를 수 있기 때문에, 이를 정확히 해독하기 위해서는 개인별 어휘 사전이 필요할지도 모릅니다. 현재는 공통적인 신호를 바탕으로 눈썹의 유무나 입술의 색상 같은 보편적인 특징을 파악하는 수준에 머물러 있지만, 기술이 정교해짐에 따라 개인의 고유한 뇌 신호 체계를 완벽히 분석하려는 시도는 계속될 것입니다. 이러한 개별 차이를 극복하는 것이 뇌 신호 해독 기술의 핵심 과제 중 하나입니다. 상상이라는 추상적인 정신 활동 역시 뇌의 전기 신호로 포착될 수 있는 영역입니다. 특정 대상을 상상할 때 발생하는 고유한 신호를 수집하여 데이터베이스를 구축한다면, 인간의 내면 세계를 시각화하는 것도 불가능한 일은 아닙니다. 이론적으로는 망막에 영상을 투사하여 시신경을 통해 타인의 꿈속에 특정 이미지를 전달하는 시나리오까지 상상해 볼 수 있습니다. 비록 현재의 기술 수준은 초보적인 단계에 불과하지만, 인간의 모든 감각과 사고가 결국 전기 신호로 변환된다는 점을 고려할 때 뇌 과학의 확장성은 무궁무진하다고 볼 수 있습니다. 뇌 신경망 지도인 커넥톰 연구는 생명체의 행동 원리와 지능의 본질을 규명하는 핵심 열쇠입니다. 초기에는 구조가 단순한 예쁜꼬마선충을 중심으로 연구가 진행되었으나, 최근에는 수만 개의 뉴런을 가진 초파리로 그 영역이 확대되어 방대한 데이터 분석이 이루어지고 있습니다. 전자현미경을 이용해 뇌 조직을 미세하게 절단하고 연결 구조를 파악하는 이 거대한 작업이 완성되면 뇌 과학의 새로운 역사가 열릴 것으로 기대됩니다. 복잡한 신경망의 연결성을 이해하는 것은 인간의 뇌가 작동하는 근본적인 메커니즘에 다가가는 과정입니다. 감정은 진화의 긴 여정 속에서 생명체가 생존하기 위해 선택한 고도의 의사결정 전략입니다. 대뇌 신피질이 발달하지 않은 파충류조차 감정과 유사한 반응을 통해 환경에 적응해 왔다는 사실은 감정의 근원적인 중요성을 잘 보여줍니다. 이러한 감정의 메커니즘은 현대 인공지능 분야에서도 충분히 구현될 가능성이 큽니다. 다만 인공지능이 느끼는 감정이 인간의 주관적인 경험과 동일한 형태일지는 알 수 없습니다. 그럼에도 불구하고 감정의 파라미터를 수치화하고 모델링하려는 노력은 지능의 정의를 새롭게 정립하며 미래 기술의 방향을 제시합니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

수학으로 들여다 보는 생물학 Q&Aㅣ이승규(고려대학교)[토요과학강연 #19-3부]

수리생물학은 생명 현상을 수식으로 정의하고 이를 엄밀하게 수치화하는 학문입니다. 연구 과정에서 마주하게 되는 방대한 데이터와 예외적인 수치들은 환자 개개인의 특성을 반영하는 동시에 표준 모델과의 차이를 식별하는 중요한 단서가 됩니다. 저는 모든 환자에게 공통적으로 적용할 수 있는 표준 모델을 구축하고, 특정 환자가 지닌 구조적 차이를 마치 '틀린 그림 찾기'처럼 분석하여 질환의 원인을 파악하는 연구를 수행하고 있습니다. 이러한 방식은 복잡한 생체 구조를 보다 명확하게 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 서로 다른 학문이 만나는 융합 연구에서는 의사소통이 가장 큰 과제로 떠오릅니다. 수학자와 의학자는 동일한 개념을 두고도 서로 다른 용어를 사용하는 경우가 많아, 복잡한 수식을 배제하고 의미 위주로 연구 내용을 전달하는 노력이 필수적입니다. 연구자가 스스로 다양한 분야에 대한 이해도를 높여야만 타 분야 전문가와의 협업이 가능해지며, 이러한 의사소통 역량은 현대 과학 연구에서 점차 그 중요성이 커지고 있습니다. 서로의 언어를 이해하려는 노력은 연구의 깊이를 더해주는 핵심적인 과정이 됩니다. 연구에 필요한 시뮬레이션 프로그램은 대부분 직접 개발하여 사용합니다. 수식 자체를 새롭게 창조하는 과정이 연구의 핵심이기 때문에, 상용 프로그램으로는 독창적인 연구자의 필요를 모두 충족하기 어렵기 때문입니다. 주로 대규모 연산에 적합한 C 언어를 활용해 데이터를 생성하고, 이를 매트랩이나 파이썬과 같은 도구를 통해 시각화합니다. 이처럼 직접 코드를 작성하고 계산 인프라를 구축하는 과정은 수학적 모델의 엄밀성을 확보하는 필수적인 단계이며, 이를 통해 연구의 자율성과 정확도를 높일 수 있습니다. 수학적 모델링의 가치는 팬데믹과 같은 국가적 위기 상황에서도 빛을 발합니다. 확진자와 잠복기 환자, 그리고 비감염자 사이의 수치 변화를 미분방정식으로 구현하면 바이러스의 확산 경로를 효과적으로 예측할 수 있습니다. 이러한 수학적 분석 결과는 거리두기 단계 조정과 같은 실제 방역 정책의 근거로 활용되며, 질병관리청과의 협업을 통해 사회 전반에 실질적인 도움을 주는 중요한 이정표 역할을 수행하고 있습니다. 이는 수학이 단순히 이론에 머물지 않고 현실의 문제를 해결하는 강력한 도구임을 증명합니다. 수리생물학 연구는 단순히 수식을 푸는 데 그치지 않고, 그 도구를 다양한 생명 현상에 적용해 나가는 탐험의 과정입니다. 특정 주제에 국한되지 않고 근육이나 심장 등 여러 분야에 수학적 모델을 적용하며 새로운 가능성을 발견하는 일은 매우 고무적입니다. 수학이라는 학문에 대한 대중의 거부감을 줄이고, 많은 학생이 미래의 과학자로서 자신의 진로를 탐색하는 데 영감을 줄 수 있는 연구를 지속하고자 합니다. 학문적 보람과 사회적 기여가 맞물리는 지점에서 수학은 생명 과학의 새로운 지평을 열어가고 있습니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

생명과학
수학
융합

수리모델링과 그 의미ㅣ수학으로 들여다 보는 생물학ㅣ이승규(고려대학교)[토요과학강연 #19-1부]

과거에 수학은 다른 과학 분야들 사이에서 고립된 섬처럼 여겨지던 시절이 있었습니다. 물리학이나 생물학, 화학과 같은 자연과학 분야들이 서로 긴밀하게 소통할 때, 수학은 홀로 추상적인 수식 속에 갇혀 있는 것처럼 보였기 때문입니다. 그러나 최근 과학 기술의 트렌드는 급격하게 변화하고 있습니다. 이제 수학은 단순히 이론에만 머무는 것이 아니라, 생물학자, 의사, 공학자들과 협력하며 다양한 문제를 해결하는 핵심적인 '인사이더'의 역할을 수행하고 있습니다. 이러한 변화는 수학이 다른 학문과 융합될 때 발휘되는 강력한 힘을 증명하며, 현대 과학의 복잡한 현상을 이해하는 필수적인 도구로 자리 잡게 만들었습니다. 수학이 이토록 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행할 수 있는 비결은 바로 '수리모델링'에 있습니다. 수리모델링이란 자연 현상에서 발생하는 데이터를 수집하고, 그 속에 숨겨진 규칙을 찾아내어 수학적인 언어로 표현하는 과정을 의미합니다. 예를 들어 생명체의 활동이나 복잡한 물리 현상을 관찰하여 수식을 도출해내면, 이를 통해 해당 현상이 왜 일어나는지 명확하게 설명할 수 있게 됩니다. 이는 복잡한 세상을 단순화하고 정량화하여 해석하는 강력한 방법론으로, 관찰된 데이터로부터 규칙을 발견하고 이를 바탕으로 미래의 변화를 예측하는 모든 과정이 수리모델링의 범주 안에 포함됩니다. 수리모델링의 단계는 크게 세 가지로 구분할 수 있습니다. 첫 번째 단계는 대상 현상을 정확히 묘사하고 분류하는 것입니다. 비슷한 현상들을 비교하며 각 데이터가 어떤 고유한 특성을 지니고 있는지 파악하는 기초적인 작업이라 할 수 있습니다. 두 번째 단계에 들어서면 정립된 수식을 바탕으로 심층적인 분석과 시뮬레이션을 진행합니다. 수식이 매우 복잡하여 직접 풀기 어려운 경우에도 컴퓨터를 활용한 시뮬레이션을 통해 외부 요인에 따라 현상이 어떻게 변화할지 미리 예측할 수 있습니다. 이 과정은 실험을 직접 수행하기 어려운 상황에서 결과를 가늠해 볼 수 있는 아주 효율적인 수단을 제공합니다. 마지막 세 번째 단계는 예측된 결과를 바탕으로 실제 문제를 해결하거나 환경을 최적화하는 발전 단계입니다. 수리모델링을 통해 얻은 통찰력은 단순히 현상을 이해하는 수준을 넘어, 우리가 원하는 최선의 결과를 얻기 위해 주변 요인들을 어떻게 통제해야 하는지에 대한 가이드를 제공합니다. 이는 생물학적 난제를 해결하거나 산업 현장의 효율을 극대화하는 데 직접적인 도움을 줍니다. 이러한 일련의 과정들은 수학이 현실 세계의 문제를 해결하는 강력한 무기임을 잘 보여줍니다. 묘사에서 시작해 예측을 거쳐 최적의 해결책을 제시하는 수리모델링은 공학적 성취를 뒷받침하는 든든한 토대가 됩니다. 수리모델링의 응용 범위는 우리가 상상하는 것보다 훨씬 광범위합니다. 로봇의 정교한 움직임을 제어하는 수식을 만드는 것부터, 도시의 건물 사이로 흐르는 바람의 방향을 예측하여 대기 오염 문제를 해결하는 기획에 이르기까지 수학의 손길이 닿지 않는 곳이 없습니다. 또한 전기차 배터리 내부에서 일어나는 미세한 화학 반응을 모델링하여 안전성을 점검하거나, 사진 속 노이즈를 제거하여 깨끗한 이미지를 복원하는 기술에도 수학적 원리가 숨어 있습니다. 겉으로는 공학 기술처럼 보이지만 그 본질에는 편미분 방정식과 같은 수학적 도구들이 자리 잡고 있으며, 이는 현대 문명을 지탱하는 보이지 않는 힘이라 할 수 있습니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

물리학
화학
생명과학
지구환경과학
수학
융합

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

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

카오스재단명강리뷰&질문Q

[인터뷰] 송성주_AI가 발달하면 주식을 예측할 수 있을까? | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

성취 중심의 삶에서 벗어나 현재 가진 것에 감사하며 이를 선한 일에 활용하려는 태도는 개인의 평안뿐만 아니라 주변에도 긍정적인 영향을 미칩니다. 통계학이라는 전공 역시 처음부터 확고한 목표가 있었던 것은 아니었습니다. 컴퓨터 과학에 대한 막연한 동경으로 시작해 계산통계학과에 진학했지만, 공부 과정에서 통계학의 매력을 발견하며 전공을 선택하게 되었습니다. 이처럼 어린 시절에 하고 싶은 일이 명확하지 않더라도 다양한 경험을 쌓다 보면 자신에게 맞는 길을 찾을 수 있다는 사실은 많은 이들에게 위로와 용기를 줍니다. 박사 학위 취득 직후 시작된 교수 생활과 육아는 시간적 여유를 허락하지 않았지만, 그 과정에서 가족과 함께하는 소박한 일상의 소중함을 깨달았습니다. 아이들과 함께 야외를 산책하거나 등산을 즐기며 에너지를 발산하는 시간은 바쁜 일상 속에서 큰 활력소가 되었습니다. 특히 실력과 상관없이 아이들과 함께 악기를 연주하고 노래하며 신앙을 표현하는 활동은 가족 간의 유대감을 강화하는 소중한 경험이 됩니다. 이러한 소소한 취미와 가족과의 시간은 연구와 교육에 매진할 수 있는 든든한 정서적 기반이 되어줍니다. 금융공학과 금융통계는 현대 자본시장을 이해하는 핵심적인 도구입니다. 금융수학이 파생상품의 가격 결정이나 투자 전략 수립에 수학을 적용하는 응용수학 분야라면, 금융공학은 이를 통계 분석이나 모의 실험 등의 기법으로 실제 문제에 적용하는 실용적인 성격을 띱니다. 금융통계는 시장에 넘쳐나는 방대한 자료를 수집하고 분석하여 적절한 의사결정을 돕는 일련의 과정을 의미합니다. 변동성 추정이나 리스크 측정, 수익률 예측 등 금융시장의 주요 과제들은 모두 이러한 학문적 토대 위에서 다루어지며 시장의 효율성을 높이는 데 기여합니다. 주가 수익률 예측은 많은 이들의 관심사이지만, 전통적인 통계적 방법론으로는 유의미한 성과를 거두기 어려운 난제 중 하나입니다. 과거에는 설명 변수를 제한적으로 사용하거나 랜덤워크 모형에 의존하는 경향이 있었으나, 최근에는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전으로 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 방대한 데이터를 처리할 수 있는 고급 예측 기법들이 등장하면서 더욱 정교한 연구가 가능해진 것입니다. 비록 시장의 불확실성을 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝지만, 기술적 진보는 금융 데이터 분석의 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 교육 현장에서는 복잡한 수식의 나열보다 '왜 이 공부를 하는가'에 대한 근본적인 이유를 설명하는 것이 무엇보다 중요합니다. 계산의 목적과 개념 간의 연관성을 명확히 전달할 때 학생들은 학문의 본질을 더 깊이 이해할 수 있습니다. 연구 측면에서는 수익률 극대화보다 리스크를 효과적으로 관리하고 측정하는 데 집중하고자 합니다. 이해하기 쉽고 실용적인 리스크 측도를 개발하여 복잡한 금융상품의 리스크를 정확히 평가함으로써, 시장 참여자들이 보다 안전하고 합리적인 선택을 할 수 있도록 돕는 가교 역할을 수행하는 것이 궁극적인 목표입니다.

송성주

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 뇌의 지도를 그리다! 머릿속 연결된 길을 찾아서 _ by김진현 ㅣ 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열' 7강 | 7강

인류의 역사에서 지도는 생존과 탐험을 위한 필수적인 도구였습니다. 성벽을 쌓을 위치를 정하거나 사냥터를 찾는 일부터, 현대의 자율주행 GPS에 이르기까지 지도는 문명의 발전을 이끌어왔습니다. 이러한 지도의 개념은 이제 우리 몸의 가장 신비로운 영역인 뇌로 확장되고 있습니다. 뇌지도는 단순히 구조를 파악하는 것을 넘어, 인간의 지성과 감성이 어디에서 비롯되는지 탐구하는 현대과학의 정점이라 할 수 있습니다. 고대 문명에서는 인간의 정신이 깃든 곳을 두고 치열한 논쟁이 있었습니다. 이집트인들은 심장을 지성의 근원으로 믿어 미라를 만들 때 뇌는 제거하고 심장은 소중히 보관했습니다. 그리스의 아리스토텔레스 역시 심장이 영혼의 중심이라 생각했지만, 히포크라테스는 뇌가 즐거움과 슬픔의 근원이라고 주장했습니다. 이러한 철학적 질문들은 현대 신경과학의 토대가 되었으며, 우리가 누구인지 정의하는 근본적인 탐구로 이어졌습니다. 르네상스 시대를 거치며 뇌에 대한 이해는 해부학적 관찰을 통해 더욱 정교해졌습니다. 레오나르도 다빈치는 인체 해부를 통해 뇌의 3차원적 구조를 스케치했고, 베살리우스는 상세한 해부학 서적을 편찬하며 신경계의 경로를 묘사했습니다. 이후 갈바니의 전기 신호 발견과 데카르트의 반사신경 이론은 뇌가 단순한 장기가 아니라 전기적 소통을 통해 신체를 조절하는 복잡한 시스템임을 깨닫게 하는 중요한 전환점이 되었습니다. 19세기 말, 신경과학의 양대 산맥인 골지와 카할은 뇌의 기본 구조를 두고 대립했습니다. 골지는 뇌가 거대한 그물망처럼 연결되어 있다고 보았으나, 카할은 뇌가 '뉴런'이라는 독립된 세포들의 집합이라고 주장했습니다. 결국 카할의 뉴런 이론이 현대과학의 정설로 받아들여졌으며, 그가 남긴 정교한 뉴런 드로잉은 오늘날까지도 뇌지도의 표준으로 평가받습니다. 이는 뇌를 개별 단위의 신경망으로 이해하는 커넥톰 연구의 시초가 되었습니다. 현대의 뇌지도는 '커넥톰'이라는 개념으로 진화했습니다. 이는 유전체인 게놈처럼 뇌 속의 모든 신경망을 총체적으로 파악하려는 시도입니다. 인간의 뇌에는 약 860억 개의 뉴런과 100조 개의 시냅스가 존재하며, 이들의 연결 길이를 합치면 지구를 네 바퀴 반이나 돌 수 있을 정도입니다. 이 거대한 복잡성을 해독하기 위해 과학자들은 MRI와 전자현미경을 넘어, 나노미터 수준의 시냅스를 시각화할 수 있는 최첨단 기술을 동원하고 있습니다. 시냅스 수준의 정밀한 지도를 그리기 위해 mGRASP와 같은 혁신적인 기술이 활용되고 있습니다. 이는 쪼개진 형광 단백질이 시냅스에서 만날 때만 빛을 내게 하여 뉴런 간의 연결을 가시화하는 방법입니다. 또한 '뉴튜브'와 같은 소프트웨어를 통해 복잡한 뉴런의 구조를 3차원 디지털 데이터로 재구성함으로써, 특정 영역에서 신호가 어떻게 전달되는지 상세히 분석할 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 진보는 뇌의 기능적 국소화를 넘어 전체적인 소통 방식을 이해하게 합니다. 뇌과학의 미래는 데이터의 공유와 협력에 달려 있습니다. 쥐여우원숭이와 같은 새로운 동물 모델을 통해 인간 뇌 질환 연구의 가교를 마련하고, 이를 통해 얻은 방대한 뇌지도 데이터를 '이음'과 같은 오픈 사이언스 플랫폼으로 전 세계와 공유하고 있습니다. 뇌라는 미지의 세계를 탐험하는 여정은 이제 개별 연구실의 성과를 넘어 인류 공동의 지적 자산이 되고 있으며, 이러한 연결은 결국 인간 이해의 새로운 지평을 열어줄 것입니다.

김진현

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[인터뷰] 박선영_ 물리, 화학, 빅데이터 처리 등등. 대기화학 하시면 다 알려드립니다! | 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열'

지구시스템과학의 세계는 알면 알수록 시야가 확장되는 매력적인 분야입니다. 해양학에서 시작해 화학해양학을 거쳐 대기화학으로 연구 범위를 넓혀가는 과정은 자연스러운 호기심의 발로였습니다. 특히 바닷물 속에 녹아 있는 미량 기체를 분석하던 경험은 대기 중 성분에 대한 관심으로 이어졌습니다. 데이터 하나를 얻기 위해 무거운 물을 직접 펌프질하던 고된 과정은 더 가볍고 역동적인 대기 성분을 연구하게 된 계기가 되기도 했습니다. 이러한 우연한 계기들이 모여 지구의 미래를 탐구하는 과학자의 길을 걷게 하며, 열정적인 탐구 정신을 유지하게 만드는 원동력이 됩니다. 과학자에게 가장 필요한 덕목 중 하나는 기존의 지식에 안주하지 않고 끊임없이 의심하는 유연한 사고입니다. 애덤 그랜트의 저서 『싱크 어게인』에서 강조하듯, 과학자처럼 사고한다는 것은 가설을 세우고 데이터를 통해 이를 검증하며 오류의 가능성을 열어두는 것을 의미합니다. 이미 확립된 이론이나 선배 연구자들의 결과물에서 자유로워지는 것은 결코 쉬운 일이 아닙니다. 하지만 사고의 유연성을 바탕으로 '다시 생각하기'를 실천할 때, 우리는 비로소 진정한 과학적 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있으며, 이는 모든 연구자가 지녀야 할 태도이기도 합니다. 대기화학은 공기 중에 오래 머물며 전 지구적 기후와 오존층에 영향을 미치는 성분들을 주로 다룹니다. 이를 제대로 이해하기 위해서는 물리적 역학을 통해 대기의 움직임을 파악하고, 화학적 지식으로 성분의 생성과 소멸 과정을 추적해야 합니다. 최근에는 미생물과의 상관관계나 빅데이터 처리, 정밀 센서 개발 등 다양한 학문적 융합이 요구되고 있습니다. 이러한 다각적인 접근은 지역적인 환경 문제를 넘어 지구 전체의 대기 환경 변화를 예측하고 대응하는 데 필수적인 기초가 되며, 연구자들에게 폭넓은 학문적 시야와 전문성을 요구합니다. 제주 고산 관측소는 동아시아 대기 환경을 감시하는 중요한 거점입니다. 이곳에서는 프레온 가스를 포함한 다양한 할로겐 화합물과 온실기체를 정밀하게 분석하여 이들의 이동과 변화를 추적합니다. 특히 2010년 몬트리올 의정서에 의해 전 세계적으로 사용이 금지된 프레온 가스의 배출량이 최근 다시 증가했다는 사실을 밝혀낸 것은 큰 성과였습니다. 과학자들은 끈질긴 관측과 분석을 통해 이러한 불법 배출의 근원지가 동아시아 지역임을 규명하며 국제적인 환경 규제의 이행을 촉구하고 지구 대기를 보호하기 위한 파수꾼 역할을 수행하고 있습니다. 우리가 연구하는 오존층 파괴 물질들은 대부분 강력한 온실기체이기도 합니다. 따라서 이들을 규제하는 것은 오존층 회복뿐만 아니라 지구 온난화로 인한 이상 기후 현상을 억제하는 데도 결정적인 역할을 합니다. 실제로 국제 협약을 통한 지속적인 노력이 이산화탄소에 비견될 만큼의 복사 강제력 감소 효과를 거두었다는 연구 결과도 존재합니다. 앞으로는 지상 관측을 넘어 인공위성과 항공기를 활용한 입체적인 연구를 통해, 지구 대기를 보호하기 위한 긴 호흡의 여정을 성실하게 이어 나가야 할 것입니다. 이는 미래 세대를 위한 과학자의 사명이기도 합니다.

박선영

카오스재단카오스강연

지구환경과학

[연구뭐하지] 남성현 교수_서울대학교 '해양환경관측연구실' | 배에 오르시지요. 바다를 직접 피부로 느끼면서 연구할 동료 모집!

서울대학교 해양환경관측연구실은 바다에서 일어나는 다양한 물리적 현상을 연구하는 곳입니다. 이곳의 핵심은 '관측'에 있습니다. 연구원들은 직접 배를 타고 현장으로 나가 장비를 설치하고 데이터를 수집합니다. 단순히 이론에 머무는 것이 아니라, 실제 바다라는 거대한 실험실에서 얻은 생생한 자료를 분석하여 해양의 변화를 과학적으로 규명합니다. 배를 타지 않는 시간에도 바다에 설치된 장비들은 끊임없이 정보를 보내오며, 이를 통해 우리 눈에 보이지 않는 바닷속의 역동적인 움직임을 이해하려 노력하고 있습니다. 해수면 상승은 기후 위기의 대표적인 징후이지만, 그 원인은 생각보다 훨씬 복잡합니다. 많은 이들이 남극의 빙하 해빙이나 바닷물의 열팽창만을 떠올리지만, 실제로는 해류 패턴의 변화나 대기와의 상호작용, 심지어 연안의 인공 구조물 설치 등 다양한 요인이 얽혀 있습니다. 연구실에서는 현장 관측 자료를 바탕으로 이러한 변화의 근본적인 원인을 분석합니다. 이러한 연구 결과는 단순한 학술적 성과를 넘어 국가 정책 수립이나 해양 환경 보호를 위한 중요한 기초 자료로 활용되며 사회적 가치를 창출하고 있습니다. 바다 표면의 파도는 누구나 볼 수 있지만, 바닷속 깊은 곳에서 소리 없이 움직이는 '내부파'는 관측 장비 없이는 그 존재를 알기 어렵습니다. 연구실에서는 동해안 등 특정 해역에서 발생하는 단일주기 내부파를 집중적으로 연구하며, 이 파동이 어디에서 생성되어 어떤 경로로 전파되는지를 추적합니다. 보이지 않는 현상을 데이터를 통해 시각화하고 그 물리적 배경을 밝혀내는 과정은 해양학의 정수라 할 수 있습니다. 이러한 연구는 해양 에너지의 흐름과 생태계에 미치는 영향을 이해하는 데 필수적인 열쇠가 되고 있습니다. 해양 관측은 때로 국가적 사명감과 연결되기도 합니다. 울릉도와 독도 인근 해역에서 장기간 관측 장비를 운용하다 보면 타국 순시선의 방해를 받는 등 예상치 못한 어려움에 직면하기도 합니다. 하지만 거친 파도와 외교적 긴장 속에서도 묵묵히 데이터를 수집하는 과정은 우리 바다의 가치를 증명하는 길입니다. 좁은 배 안에서 동료들과 부대끼며 보내는 시간은 서로를 끈끈하게 이어주는 소중한 자산이 되며, 이러한 현장 경험은 연구실에 앉아 있을 때와는 전혀 다른 깊은 통찰력을 제공하고 있습니다. 기후 위기 시대에 바다를 이해하는 것은 인류의 생존과 직결된 문제입니다. 지구온난화로 발생하는 열의 대부분을 바다가 흡수하고 있으며, 해류의 순환과 열교환은 전 지구적인 기상 현상을 결정짓는 핵심 요소입니다. 이제 해양학은 단순한 호기심을 넘어 지구 환경을 지키기 위한 사명감의 영역으로 진입했습니다. 포스트 코로나 시대에는 경제 성장보다 생태와 환경이 우선시되는 만큼, 바다라는 현장에서 직접 피부로 느끼며 자연의 원리를 밝혀내고자 하는 미래 세대의 역할이 그 어느 때보다 중요해지고 있습니다.

남성현

카오스재단연구뭐하지

지구환경과학

#3.집단지성_함께 할수록 우리는 강해진다.ㅣ김범준 작가 [달작한사이언스_6월 : 관계의 과학]

영국의 한 우시장에서 벌어진 황소 무게 맞히기 대회는 집단지성의 놀라운 힘을 보여주는 대표적인 사례입니다. 수많은 사람이 제각기 추측한 무게를 종이에 적어냈을 때, 개개인의 답은 실제와 차이가 컸지만 그 수치들을 모두 모아 계산한 평균값은 실제 무게인 1,198파운드에 단 1파운드 차이로 근접했습니다. 이는 개별적인 지식의 한계를 다수의 지혜로 극복할 수 있음을 시사합니다. 집단지성은 단순히 숫자를 합치는 산술적 행위를 넘어, 다양한 시각이 모여 개별적 오류를 상쇄하고 진실에 가까운 결론에 도달하는 역동적인 과정이라 할 수 있습니다. 현장에서 진행된 실험에서도 집단지성의 원리는 유효하게 작용합니다. 강연자의 몸무게나 특정 시설의 누적 관람객 수를 예측할 때, 개인의 예측치는 수만 명에서 수백만 명까지 큰 편차를 보이지만 이들을 한데 모으면 놀라울 정도로 정교한 결과가 도출됩니다. 통계학의 중심극한정리에 따르면 데이터의 숫자가 늘어날수록 오차는 그 제곱근에 반비례하여 줄어들게 됩니다. 이는 소수의 전문가가 내리는 판단보다, 비록 전문성은 낮더라도 편향되지 않은 다수의 대중이 내놓은 합의점이 때로는 훨씬 더 가치 있고 정확한 정보를 제공할 수 있음을 통계적으로 증명하는 것입니다. 통계물리학적 모델을 통해 조직 내 의사결정 과정을 분석해보면 흥미로운 사회적 역동성을 발견할 수 있습니다. 예를 들어, 리더가 고집하는 의견과 구성원들이 선호하는 더 나은 대안이 대립할 때, 조직 내 소통 채널이 어떻게 형성되느냐에 따라 최종 합의점이 결정됩니다. 상명하복의 경직된 구조에서는 리더의 의견으로 의사결정이 매우 빠르게 수렴되지만, 그것이 객관적으로 최선의 선택이 아닐 위험성이 큽니다. 물리학적 시선으로 본 사회적 상호작용은 개별 입자가 에너지를 주고받듯, 인간의 의견 또한 주변 관계망 속에서 끊임없이 영향을 주고받으며 변화하는 과정입니다. 의사소통의 활발함을 나타내는 변수를 높일수록 조직은 리더의 독단을 극복하고 더 합리적인 선택지에 합의할 확률이 높아집니다. 다만 여기에는 소통과 설득을 위한 시간이라는 기회비용이 발생하게 됩니다. 신속한 결단이 생명인 군대와 같은 특수한 조직에서는 상명하복 구조가 효율적일 수 있으나, 우리 사회의 미래를 결정하는 중요한 합의에는 충분한 토론과 수평적 정보 교환이 필수적입니다. 구성원들 사이의 비공식적인 소통 채널이 때로는 조직의 경직성을 깨뜨리고, 리더가 보지 못하는 사각지대를 보완하여 조직을 더 건강하고 성공적인 방향으로 이끄는 동력이 됩니다. 물리학은 단순히 사물의 운동이나 에너지의 법칙을 탐구하는 것에 국한되지 않고, 세상을 바라보는 하나의 정교한 관점이자 틀입니다. 사회 현상을 입자들의 상호작용 모델로 치환하여 분석하는 시도는 물리학의 지평을 넓히는 동시에, 우리 공동체가 나아가야 할 합리적 방향에 대한 과학적 근거를 제시해 줍니다. 리더가 자신의 오류 가능성을 인정하고 타인의 의견을 수용하는 유연성을 갖추는 것, 그리고 구성원들이 자유롭게 의견을 교환할 수 있는 구조를 만드는 것이 성공적인 조직의 핵심입니다. 이처럼 인간 사회를 관찰하는 과학적 접근은 복잡한 세상을 이해하는 새로운 통찰을 제공합니다.

서울시립과학관[강연] 과학강연

물리학
융합

[연구뭐하지] 마틴 스타이네거 교수_서울대학교 '생물정보학 및 기계학습연구실' | 생물학 데이터 연구와 소프트웨어 개발 모두 가능!

서울대학교 생명과학부의 생물정보학 및 기계학습 연구실은 폭발적으로 증가하는 생물학적 데이터를 효율적으로 분석하기 위한 알고리즘을 개발합니다. 마틴 스타이네거 교수님은 컨설팅 분야에서 과학의 길로 들어서며, 수십억 개의 서열을 정렬하고 라벨링하는 빅데이터 처리의 매력에 집중하게 되었습니다. 현재 연구실은 유전체와 바이러스 서열 데이터가 기하급수적으로 늘어나는 상황에서, 이를 감당할 수 있는 속도와 효율성을 갖춘 분석 도구를 만드는 데 주력하고 있습니다. 이는 현대 생명과학의 난제를 해결하는 핵심적인 토대가 됩니다. 연구실의 대표적인 성과물인 MMseqs2는 수십억 개의 서열을 처리할 수 있는 고성능 알고리즘으로, 대규모 데이터셋 분석의 표준으로 자리 잡았습니다. 또한 단백질 구조 예측 분야에서 혁신을 일으킨 ColabFold와 같은 분석 도구들을 통해 딥러닝 커뮤니티에 기여하고 있습니다. 이러한 분석 도구들은 고처리량 단백질 데이터베이스를 구축하고 분석하는 데 필수적이며, 연구자들이 복잡한 생물학적 정보를 보다 빠르고 정확하게 파악할 수 있도록 돕습니다. 기술적 변화에 발맞춘 이러한 소프트웨어 개발은 생물정보학의 지평을 넓히고 있습니다. 연구실의 학생들은 구체적으로 단백질 구조 정렬과 원자 정보 데이터의 효율적인 압축 방법을 연구하고 있습니다. 또한 바이러스 유전체 정보를 활용하여 인플루엔자나 코로나바이러스와 같은 특정 바이러스를 탐지할 수 있는 DNA 서열을 설계하거나, 기존 유전 정보를 바탕으로 새로운 유전자를 예측하는 프로젝트를 수행합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 처리하는 것을 넘어, 실제 질병 진단과 생명 현상의 이해를 돕는 실질적인 분석 도구를 만드는 과정입니다. 데이터의 성장을 기술적 기회로 바꾸는 것이 이들의 핵심 목표입니다. 생명과학의 근간인 센트럴 도그마(Central Dogma), 즉 DNA에서 RNA를 거쳐 단백질로 이어지는 과정을 컴퓨터 알고리즘으로 구현하는 것은 매우 도전적인 과제입니다. 연구원들은 이 복잡한 생물학적 흐름을 어떻게 효율적으로 전산화할 수 있을지 고민하며, 기존 방식의 미흡한 점을 찾아 개선해 나갑니다. 생물정보학 분야는 여전히 탐험해야 할 영역이 많은 '블루오션'과 같으며, 정보 기술과 생명과학의 결합을 통해 새로운 발견의 가능성이 무궁무진합니다. 이는 연구자들에게 끊임없는 호기심과 탐구 동기를 부여하는 원동력이 됩니다. 이 연구실은 이론적인 사고를 즐기고 꼼꼼한 성격을 가진 학생들에게 최적의 환경을 제공합니다. 파이썬과 파이토치 같은 분석 도구를 활용해 생물학적 문제를 코딩으로 해결하며, 뛰어난 개발자이자 연구자인 교수님의 지도 아래 소프트웨어 개발 및 관리 능력을 키울 수 있습니다. 메타게놈 데이터를 분석하여 새로운 단백질 패밀리를 발견하고 인류의 건강에 기여하는 것은 이들의 궁극적인 지향점입니다. 복잡한 데이터를 분석하고 혁신적인 분석 도구를 만들고자 하는 열정이 있다면, 생물정보학의 미래를 함께 그려나갈 수 있을 것입니다.

마틴 스타이네거

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (2) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ②

현대 사회에서 데이터는 단순한 정보의 나열을 넘어 인류의 문화를 읽어내는 거대한 거울이 되고 있습니다. 구글 북스 프로젝트처럼 수백만 권의 책에 담긴 단어의 빈도를 분석하면, 특정 시대의 사람들이 무엇에 열광하고 어떤 고민을 했는지 추적할 수 있습니다. 이는 과거의 검색 엔진과 같은 역할을 하며, 우리가 타임머신을 타고 과거로 돌아가지 않아도 당시의 사회적 분위기와 문화적 흐름을 정교하게 재구성할 수 있게 해줍니다. 데이터는 인간의 가장 은밀한 내면을 비추는 고해성사의 도구가 되기도 합니다. 사람들은 검색창 앞에서 누구에게도 말하지 못할 솔직한 감정과 욕망을 드러내며, 이러한 디지털 발자국은 집단지성의 흐름을 보여주는 중요한 지표가 됩니다. 특정 사건에 대한 대중의 분노나 호기심이 검색 데이터로 표출될 때, 우리는 이를 통해 사회적 갈등의 원인을 파악하고 나아가 대중의 감성을 자극하는 새로운 소통의 방식을 찾아낼 수 있습니다. 오늘날의 혁신은 무에서 유를 창조하는 것이 아니라 기존의 것들을 어떻게 엮어내느냐에 달려 있습니다. 수많은 특허 데이터를 분석해 보면, 완전히 새로운 단독 특허보다는 기존 기술들을 창의적으로 결합한 조합 특허가 주를 이루고 있음을 알 수 있습니다. 이는 현대 과학기술의 발전이 개별 데이터의 축적보다는 데이터 간의 정교한 네트워크 형성을 통해 이루어지고 있음을 시사하며, 연결의 힘이 곧 새로운 가치를 창출하는 핵심 동력임을 보여줍니다. 하지만 데이터의 연결이 늘어날수록 개인의 사생활 침해라는 어두운 그림자도 짙어집니다. 우리가 일상적으로 사용하는 스마트폰은 GPS 정보, 카메라 접근 권한, 웹 서핑 기록 등 방대한 양의 메타데이터를 끊임없이 생성하고 공유합니다. 통화 내용 자체를 도청하지 않더라도 누구와 언제 얼마나 통화했는지에 대한 기록만으로도 개인의 사적인 삶을 충분히 추측할 수 있는 시대가 되었습니다. 이는 우리가 데이터의 편리함 뒤에 숨겨진 감시의 위험성을 경계해야 하는 이유입니다. 데이터 기술을 긍정적으로 활용한다면 개인의 삶을 획기적으로 개선하는 도구가 될 수 있습니다. 스스로의 신체 변화와 활동을 기록하는 '퀀티파이드 셀프'는 정량화된 자아를 통해 건강을 관리하고 삶의 질을 높이는 데 기여합니다. 특히 의료 분야에서는 대규모 임상시험에 의존하기보다 개인에게 최적화된 맞춤형 처방을 가능하게 하는 'N=1' 실험의 시대를 열어주고 있습니다. 이는 데이터가 개인의 복지를 위한 강력한 조력자가 될 수 있음을 의미합니다. 프라이버시는 단순히 개인의 비밀을 지키는 것을 넘어 사회 발전을 이끄는 중요한 동력이 됩니다. 사회가 모든 구성원을 완벽하게 감시하고 통제한다면, 기존의 틀을 벗어난 새로운 시도나 파격적인 생각은 설 자리를 잃게 됩니다. 다소 엉뚱하거나 특이한 행동들이 허용되는 사적인 공간이 보장될 때 비로소 사회는 진보할 수 있습니다. 따라서 개인정보 보호는 기술적인 문제를 넘어 우리 사회의 다양성과 창의성을 유지하기 위한 필수적인 가치로 다뤄져야 합니다. 결국 빅데이터의 미래는 단순한 데이터의 양이 아니라 그 데이터들을 어떻게 의미 있게 연결하느냐에 달려 있습니다. 뇌의 뉴런들이 복잡하게 얽혀 고도의 지능을 만들어내듯, 파편화된 데이터들을 적재적소에 배치하고 연결할 때 비로소 거대한 가치가 탄생합니다. 우리는 기술적 혁신과 윤리적 보호 사이에서 균형을 잡으며, 데이터와 네트워크의 결합이 만들어낼 새로운 가능성을 향해 나아가야 합니다. 연결을 통해 세상을 이해하는 지혜가 필요한 시점입니다.

정하웅

카오스재단카오스강연

물리학

안전한 자율주행을 위한 협력 시스템ㅣ자율주행차 톺아보기ㅣ정소영(차세대융합기술연구원) [토요과학강연#9-2부]

자율주행차의 사고 소식을 접할 때마다 가장 큰 우려는 안전과 책임 소재에 대한 문제입니다. 기술의 발전에도 불구하고 차량 단독의 인지 능력만으로는 중앙분리대나 보행자를 완벽히 식별하는 데 한계가 존재하기 때문입니다. 이를 극복하기 위해 등장한 개념이 바로 '자율협력주행 시스템'입니다. 도로 곳곳에 설치된 IoT 센서와 인프라가 차량의 눈을 대신해 정보를 제공함으로써, 개별 차량의 인지 능력을 보완하고 주행 안전성을 획기적으로 높이는 역할을 수행합니다. 이는 단순한 자율주행을 넘어 도로 환경 전체가 유기적으로 연결되는 지능형 교통체계의 시작이라고 볼 수 있습니다. 현재 경기도 자율주행센터에서는 판교 제로시티를 중심으로 실질적인 자율협력주행 서비스를 운영하고 있습니다. 대표적으로 횡단보도의 적외선 검지기와 카메라를 활용해 무단횡단 정보를 실시간으로 제공하는 보행자 케어서비스가 있습니다. 또한, 차량 센서가 신호등 색상을 직접 인식하는 것보다 더 정확한 정보를 신호제어기에서 직접 송출받는 신호현시 서비스도 함께 제공됩니다. 이러한 이중 검지 시스템은 다양한 센서 데이터를 융합하여 정보의 신뢰도를 극대화함으로써, 블랙 아이스나 돌발 상황 등 자율주행차 단독으로는 파악하기 힘든 위험 요소를 사전에 차단하는 데 크게 기여하고 있습니다. 차량이 사물과 소통하는 V2X 기술은 자율주행의 핵심 신경망입니다. 이는 차량 간 통신인 V2V, 인프라와의 통신인 V2I 등을 포함하며, 클라우드와 보행자까지 연결하는 거대한 네트워크를 형성합니다. 차량은 주행 중에 발생하는 객체 인식 정보와 제어 데이터를 관제센터로 보내고, 센터는 기상청이나 한국교통안전공단으로부터 받은 외부 정보와 도로 IoT 데이터를 종합하여 다시 차량에 전달합니다. 이러한 유기적인 정보 교환을 통해 자율주행차는 자신의 센서 범위 밖에서 벌어지는 상황까지 미리 인지할 수 있으며, 이는 교통 흐름의 최적화와 정체 해소라는 효율적인 결과로 이어집니다. 자율주행 데이터의 수집만큼이나 중요한 과제는 통신 품질의 관리와 정밀한 분석입니다. 통신 노이즈나 기기 지연으로 인해 데이터가 제때 전달되지 않으면 주행 안전에 직접적인 위협이 될 수 있기 때문입니다. 이를 위해 수신 주기의 평균과 분산을 분석하여 통신 상태를 객관적으로 평가하는 지표를 만들고 시각화하는 연구가 활발히 진행 중입니다. 특히 기지국 장애와 같은 돌발 변수에 대비하여 시스템을 이중 삼중으로 설계하는 안정성 확보는 자율주행이 실제 도로로 나오기 위해 반드시 해결해야 할 기술적 장벽입니다. 데이터의 양보다 정확한 전송 주기를 유지하는 것이 실시간 제어의 핵심이라 할 수 있습니다. 기술적 완성도 못지않게 법적, 제도적 정비도 상용화를 위해 해결해야 할 중요한 문제입니다. 인공지능 기반의 인지 능력이 아무리 뛰어나더라도 돌발적인 무단횡단이나 법규 위반 차량에 대한 대응에는 한계가 있으며, 사고 발생 시 책임 소재를 가리는 사회적 합의가 필요하기 때문입니다. 비록 사고율 0%라는 수치가 당장 실현되기는 어렵겠지만, 기술이 발전함에 따라 기존 사고를 10분의 1 수준으로 줄이는 것을 목표로 연구가 지속되고 있습니다. 안전한 주행을 위한 기술 개발과 이를 뒷받침하는 법 제도가 함께 발맞추어 나갈 때, 우리는 진정한 의미의 자율주행 시대를 맞이하게 될 것입니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

융합

자율주행시스템 둘러보기ㅣ자율주행차 톺아보기ㅣ정소영(차세대융합기술연구원) [토요과학강연#9-1부]

자율주행 기술은 운전자의 조작 없이 차량 스스로 주변 상황을 판단하여 주행하는 혁신적인 이동 수단을 의미합니다. 최근 우리 주변에서는 경기도 판교의 '제로셔틀'과 같이 실제 도로 위에서 정기적으로 운행되는 자율주행 사례를 점차 흔하게 찾아볼 수 있게 되었습니다. 이러한 자율주행차가 탑승자의 안전을 책임지며 주행하기 위해서는 차량에 탑재된 수많은 센서로부터 수집되는 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 판단하는 고도의 시스템 구축이 무엇보다 중요하며, 이는 미래 모빌리티 산업의 핵심적인 기술적 토대이기도 합니다. 자율주행 시스템의 전체적인 구조는 크게 센싱, 인지, 의사결정의 세 가지 단계로 구분할 수 있습니다. 차량은 다양한 장비를 통해 외부 정보를 받아들이고, 이를 바탕으로 장애물을 인식하거나 앞으로의 이동 경로를 세밀하게 계획합니다. 또한 차선 단위의 정밀한 움직임을 구현하기 위해 센티미터 수준의 오차만을 허용하는 고정밀 지도를 활용하기도 합니다. 이 과정에서 발생하는 엄청난 데이터 용량을 처리하기 위해 클라우드 플랫폼과 실시간으로 통신하며 필요한 정보를 주고받는 유기적인 체계를 갖추어 최적의 안전 주행 환경을 조성합니다. 위치 인식의 핵심인 GPS는 일반적인 환경에서 수 미터의 오차가 발생할 수 있습니다. 이를 극복하기 위해 기준국을 활용하는 RTK 시스템을 도입하여 정밀도를 센티미터급으로 높여야 합니다. 하지만 고속 주행 시에는 GPS 신호의 갱신 속도만으로는 실시간 위치를 추적하기에 한계가 있으므로, 초당 수백 번의 데이터를 생성하는 관성 측정 장치(IMU)를 병행하여 사용합니다. 두 센서의 장점을 결합하고 수치적인 오차를 보정함으로써 자율주행차는 자신이 도로 위 어디에 있는지 확률적으로 매우 정확하게 계산해 낼 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 자율주행차는 주변의 장애물과 지형지물을 파악하기 위해 다각적인 센싱 기술을 활용합니다. 특히 3차원 공간 정보를 수집하는 장비는 자기 위치 인식뿐만 아니라 고정된 건물이나 이동 중인 보행자를 인식하는 데 큰 역할을 수행합니다. 또한 색상을 식별할 수 있는 광학 장치는 신호등의 상태나 도로 위의 표지판 정보를 읽어 들여 안전한 주행을 보조합니다. 이러한 복합적인 정보는 차량 내부의 전용 통신망을 통해 실시간으로 공유되며, 복잡한 도심 도로 위에서도 시스템이 지연 없이 안정적으로 차량을 제어할 수 있도록 만드는 핵심적인 동력이 됩니다. 자율주행 기술의 구현 방식은 기업의 철학에 따라 라이다(LiDAR) 기반과 카메라 기반으로 나뉩니다. 많은 연구 기관과 기업들은 정밀한 3D 데이터 확보를 위해 라이다(LiDAR)를 주요 센서로 채택하지만, 테슬라와 같은 일부 제조사는 인간의 시각 능력을 모방한 카메라 기반의 컴퓨터 비전을 중점적으로 발전시키고 있습니다. 이러한 기술적 다양성은 자율주행의 완성도를 높이는 동력이 됩니다. 아울러 공개된 다양한 오픈 데이터셋은 미래의 연구자들이 자율주행 알고리즘을 연구하고 직접 시스템을 구현해 볼 수 있는 훌륭한 학습의 토대를 제공하고 있습니다.

서울시립과학관[과학강연] 21년 토요과학강연

융합

[연구뭐하지] 원중호 교수_서울대학교 '통계계산연구실' | 이렇게나 고차원적인 대용량 자료를 다룬다고요?! 이런 연구실 흔치 않습니다

서울대학교 통계계산연구실은 고성능 컴퓨팅(HPC)을 활용하여 통계학의 복잡한 계산 문제를 해결하는 데 집중하고 있습니다. 기존의 방식으로는 예측 모델을 구동하는 데 약 1,000시간이 소요되던 작업을 알고리즘 최적화를 통해 단 30분에서 1시간 내외로 단축하는 것이 이들의 주요 목표입니다. 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 하드웨어의 제약과 수학적 복잡성을 동시에 고려하며 실용적인 통계 문제의 해답을 찾아가는 과정을 연구의 핵심으로 삼고 있습니다. 이곳은 스스로를 '문제를 만드는 곳'이라 정의할 만큼 도전적인 연구를 수행합니다. 일반적인 통계 분석으로는 다루기 힘든 MRI 데이터와 같은 고차원 대용량 자료를 직접 처리하는 것이 특징입니다. 일반 컴퓨터의 메모리에 담기조차 어려운 방대한 데이터를 다루기 위해 빠른 알고리즘을 개발하고, 이를 뒷받침할 수 있는 강력한 컴퓨팅 자원과 기술을 활용합니다. 수학적 기반 위에서 데이터의 한계를 극복해 나가는 과정은 연구실만의 독보적인 경쟁력이 됩니다. 연구실의 분위기는 매우 자유롭고 수평적입니다. 정해진 출퇴근 시간 없이 구성원들이 각자의 리듬에 맞춰 연구에 몰입하며, 교수와 학생 사이에도 존댓말을 사용하며 서로를 존중하는 문화를 유지하고 있습니다. 다만, 일주일씩 걸리는 긴 계산 결과를 확인하기 위해 새벽까지 모니터를 지켜보는 열정 때문에 밤낮이 바뀌는 경우도 종종 발생합니다. 언제 어디서든 결과를 확인할 수 있는 시스템 덕분에 연구에 대한 몰입도가 자연스럽게 높아지는 환경이 조성되어 있습니다. 소수 정예로 운영되는 연구실 공간은 학생들의 창의적인 아이디어와 개성으로 채워져 있습니다. 코딩 중 쌓이는 스트레스를 해소하기 위해 아두이노를 활용한 '빅 엔터키' 쿠션을 직접 제작해 사용하는 등 유쾌한 실험 정신이 돋보입니다. 첨단 기술에 관심이 많은 학생들이 모여 있기에 연구실 곳곳에는 새로운 기술적 시도들이 스며들어 있습니다. 이러한 유연한 사고방식은 복잡한 이론적 문제를 해결해 나가는 과정에서 중요한 원동력이 되어 줍니다. 통계계산연구실은 수리적 이론에 대한 깊은 관심과 함께 뛰어난 코딩 능력을 갖춘 인재를 기다리고 있습니다. 특히 일반적인 노트북으로는 해결하기 어려운 대규모 데이터를 통계적으로 다뤄보고 싶어 하는 도전 정신이 필수적입니다. 데이터의 크기가 기하급수적으로 커지는 현대 사회에서, 계산 과정의 중복성을 줄이고 효율적인 알고리즘을 설계하는 능력은 매우 중요합니다. 방대한 자료 속에서 빠르게 통찰을 얻어내는 과정은 연구자에게 큰 희열을 선사할 것입니다.

원중호

카오스재단연구뭐하지

수학

[강연] 암흑에너지는 존재하는가? 박창범 vs 이영욱ㅣGREAT DEBATE(우주론 대토론)

현대 우주론은 138억 년 전 대폭발로 시작된 우주가 지금도 끊임없이 팽창하고 있다는 '표준 우주 모형'을 근간으로 삼고 있습니다. 이 모형에 따르면 우주는 거시적 관점에서 균질하고 등방하며, 보이지 않는 암흑물질과 우주 팽창을 가속하는 암흑에너지로 가득 차 있습니다. 우주배경복사의 균일한 온도 분포와 은하들의 거대 구조는 이러한 이론적 틀을 뒷받침하는 강력한 관측적 근거가 되어왔습니다. 특히 20세기 후반에 발견된 우주의 가속 팽창은 현대 물리학의 가장 놀라운 성과 중 하나로 꼽히며, 인류가 우주의 운명을 이해하는 데 결정적인 열쇠를 제공해 주었습니다. 우주 가속 팽창의 가장 직접적인 증거는 Ia형 초신성 관측에서 비롯되었습니다. Ia형 초신성은 폭발 시 최대 밝기가 일정하여 먼 우주까지의 거리를 측정하는 '표준 촛불' 역할을 수행합니다. 1990년대 후반, 연구자들은 먼 은하의 초신성들이 예상보다 더 어둡게 관측된다는 사실을 발견했습니다. 이는 우주가 과거보다 더 빨리 팽창하고 있음을 시사하며, 중력을 이기고 공간을 밀어내는 척력인 암흑에너지의 존재를 상정하게 만들었습니다. 이 발견은 2011년 노벨 물리학상 수여로 이어지며 현대 우주론의 확고한 정설로 자리 잡게 되었습니다. 그러나 최근 이 정설에 도전하는 새로운 연구 결과가 제시되며 학계에 거대한 파장을 일으키고 있습니다. 핵심은 초신성의 밝기가 항성 종족의 나이에 따라 변할 수 있다는 '광도 진화' 가능성입니다. 우주론적 거리에서 관측되는 먼 은하의 초신성은 현재의 초신성보다 훨씬 젊은 별에서 기원합니다. 만약 젊은 별에서 폭발한 초신성이 본래 더 어둡거나 밝다면, 관측된 어두움이 우주의 가속 팽창 때문이 아니라 천체물리학적인 특성 변화 때문일 수 있다는 의문이 제기된 것입니다. 이는 표준 촛불의 신뢰성에 근본적인 질문을 던지는 사건입니다. 국내 연구팀은 지난 10년간 가까운 초신성 호스트 은하들의 나이를 정밀하게 측정하여 이 상관관계를 추적해 왔습니다. 연구 결과, 항성 종족의 나이가 젊을수록 초신성의 상대적 광도가 더 어둡게 나타나는 경향이 확인되었습니다. 특히 초신성 밝기를 보정하는 표준화 과정에서 젊은 초신성들이 실제보다 더 어둡게 '과잉 보정'될 수 있다는 사실이 드러났습니다. 이러한 분석을 먼 우주의 데이터에 적용하면, 가속 팽창의 증거로 여겨졌던 초신성들의 어두움이 상당 부분 설명되어 암흑에너지의 필요성이 사라질 수도 있다는 충격적인 결론에 도달하게 됩니다. 이러한 주장은 기존 표준 우주론을 지지하는 진영과 치열한 논쟁을 불러일으켰습니다. 반대 측에서는 샘플의 크기가 충분하지 않으며, 다른 관측 데이터인 우주배경복사나 바리온 음향 진동 역시 암흑에너지의 존재를 지지한다고 반박합니다. 여러 관측치가 한 점으로 모이는 '조화 모형'의 견고함을 강조하는 것입니다. 반면, 도전자들은 초신성이 가속 팽창의 가장 직접적인 증거였던 만큼, 첫 단추인 초신성 해석에 오류가 있다면 전체적인 우주상의 재검토가 불가피하다고 맞섭니다. 이는 과학이 정답을 찾아가는 과정에서 겪는 필연적인 진통이라 할 수 있습니다. 만약 암흑에너지가 인위적인 허구로 판명된다면, 현대 물리학은 근본적인 변혁을 맞이하게 될 것입니다. 우주의 70%를 차지한다고 믿었던 미지의 에너지가 사라지고, 우주는 기하학적으로 평탄하면서도 감속 팽창하는 새로운 모형으로 재정의되어야 합니다. 이는 단순히 수치 하나를 바꾸는 문제가 아니라, 우주의 기원과 진화, 그리고 종말에 대한 인류의 시나리오를 통째로 다시 쓰는 일입니다. 노벨상 수상 결과조차 끊임없이 의심하고 검증하는 과학적 태도는 우리가 진정한 우주의 진실에 다가가는 유일한 길임을 다시 한번 일깨워 줍니다. 우주론의 역사는 끊임없는 관측과 이론의 충돌을 통해 발전해 왔습니다. 100년 전 우주의 크기를 두고 벌어졌던 대토론처럼, 오늘의 논쟁 또한 미래의 표준 우주론을 정립하는 중요한 밑거름이 될 것입니다. 앞으로 가동될 차세대 대형 망원경과 정밀한 관측 사업들은 암흑에너지의 실체나 광도 진화의 진위를 더욱 명확히 가려줄 것으로 기대됩니다. 우주는 우리가 원하는 모습이 아니라 있는 그대로의 진실을 보여줄 것이며, 인류는 그 거대한 신비 앞에서 겸허하게 새로운 지식의 지평을 넓혀가며 우주의 참모습을 발견해 나갈 것입니다.

박창범, 이영욱

카오스재단카오스강연

물리학
천문학

[석학인터뷰] 심채경_ 달에서 깃발이 휘날린 이유 | 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA'

천문학은 흔히 닿을 수 없는 먼 우주를 탐구하는 추상적인 학문으로 여겨지지만, 행성 과학자들에게는 매우 현실적이고 구체적인 작업의 장이 되기도 합니다. 멀리 있는 별을 관측하는 이들과 달리, 달이나 타이탄 같은 천체의 고해상도 지도를 직접 들여다보며 연구하는 즐거움은 행성 과학자만이 누릴 수 있는 특권입니다. 이러한 연구는 우주라는 거대한 존재의 진리를 탐구하려는 열정적인 사람들과 함께하며, 추상적인 이론과 구체적인 데이터 사이의 균형을 맞추는 흥미로운 과정의 연속이라고 할 수 있습니다. 과거의 달 연구가 특정 크레이터 하나를 정밀하게 분석하는 지질학적 접근에 집중했다면, 최근에는 수천 개의 크레이터를 통계적으로 분석하여 달 전체의 경향성을 파악하는 새로운 시도가 이루어지고 있습니다. 이러한 통계적 분석을 통해 달 토양이 노화되는 주요 원인이 태양풍에 의한 것임을 밝혀내는 성과를 거두기도 했습니다. 이는 천문학적 관점에서의 데이터 분석 기법을 달 탐사에 적용하여 기존의 연구 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 과학적 증거를 제시한 대표적인 사례로 평가받고 있습니다. 인류가 이미 발을 내디뎠음에도 불구하고 달은 여전히 우리가 풀어야 할 수수께끼가 가득한 곳입니다. 최근에는 햇빛이 전혀 들지 않는 영구 음영 지역에서 얼음 상태의 물이 존재할 가능성이 제기되며 전 세계적인 관심을 끌고 있습니다. 하지만 달은 대기와 자기장이 없어 태양 입자와 방사선에 그대로 노출되며, 낮과 밤의 극심한 온도 차이를 견뎌야 하는 가혹한 환경입니다. 따라서 인류가 달에 거주하기 위해서는 이러한 우주 환경으로부터 스스로를 보호할 수 있는 고도의 기술적 대책이 반드시 선행되어야 합니다. 한국은 비록 다른 국가들에 비해 달 탐사를 늦게 시작했지만, 편광 카메라와 같은 독창적인 장비를 활용해 세계 최초의 연구를 수행하고 있습니다. 편광 기술 자체는 오래된 개념일 수 있으나, 이를 달 전체 관측에 적용하려는 새로운 아이디어는 한국형 달 탐사만의 차별화된 경쟁력이 됩니다. 고전적인 탐사 방식을 계승하면서도 남들이 놓쳤던 지점을 파고드는 창의적인 접근은, 후발 주자인 한국이 우주 과학 분야에서 자신만의 영역을 구축하고 비약적인 발전을 이룰 수 있는 중요한 발판이 될 것입니다. 천문학자의 삶은 밤하늘의 별을 직접 바라보는 낭만적인 모습보다는 모니터 앞에서 방대한 데이터를 분석하며 세상에 적응해 나가는 과정에 가깝습니다. 과학적 지식을 대중의 눈높이에 맞춰 전달하려는 노력은 우주와 인간의 내면을 연결하는 중요한 다리 역할을 합니다. 칼 세이건의 '코스모스'가 우주에 대한 광범위한 이해를 돕는 것처럼, 우리 각자가 우주의 어느 부분에 매력을 느끼는지 찾아가는 과정은 매우 소중합니다. 결국 우주를 탐구하는 것은 우리 자신과 우리가 사는 지구를 더 깊이 이해하는 길입니다.

심채경

카오스재단2021 카오스강연 'SPACE OPERA'

천문학

[석학인터뷰] 박진희_ 과학자가 아니어도 과학에 참여할 수 있을까?

1980년대 중반부터 시작된 우리나라의 과학 대중화 운동은 단순한 지식 전달을 넘어 사회 전반의 인식을 바꾸는 중요한 전환점이 되었습니다. 초기에는 과학기술의 중요성을 알리는 계몽적인 성격이 강했지만, 시간이 흐르며 대중이 과학을 하나의 문화로서 즐기고 향유할 수 있는 토대가 마련되었습니다. 이러한 변화는 과학이 전문가들만의 전유물이 아니라, 우리 삶의 질을 높이고 국가 경쟁력을 확보하는 필수적인 요소라는 공감대를 형성하는 데 기여했습니다. 1993년 개최된 대전 엑스포는 한국 과학기술 역사에서 상징적인 사건으로 기록됩니다. 이 행사를 기점으로 과학은 연구소의 담장을 넘어 일반 시민들의 일상 속으로 깊숙이 들어오게 되었습니다. 수많은 어린이가 과학자의 꿈을 키웠고, 성인들은 과학이 가져올 미래 사회의 청사진을 직접 목격하며 과학기술 발전에 대한 자부심을 느꼈습니다. 이는 과학기술 중심 사회로 나아가는 데 있어 국민적 에너지를 결집하는 결정적인 계기가 되었습니다. 현대 사회에서 과학 대중화의 개념은 일방적인 교육에서 쌍방향 소통으로 진화하고 있습니다. 과거에는 지식을 가진 자가 그렇지 못한 자에게 가르침을 주는 방식이었다면, 이제는 시민들이 과학적 이슈에 참여하고 자신의 의견을 개진하는 '과학 커뮤니케이션'의 시대가 열린 것입니다. 이러한 변화는 과학적 합리성이 사회적 의사결정의 기초가 되는 성숙한 민주주의 사회를 만드는 데 핵심적인 역할을 수행하며, 대중의 과학적 문해력을 높이는 결과로 이어집니다. 과학자들의 사회적 역할 또한 과거와는 확연히 달라졌습니다. 이제 연구자들은 실험실 안에서의 성과에만 머무르지 않고, 자신의 연구가 사회에 미치는 영향을 설명하며 대중과 끊임없이 소통해야 합니다. 과학적 사실을 바탕으로 사회적 갈등을 조정하고 합리적인 대안을 제시하는 과정에서 과학자의 목소리는 더욱 중요해지고 있습니다. 대중과의 신뢰 관계 구축은 과학기술 정책에 대한 지지를 이끌어내고, 지속 가능한 연구 환경을 조성하는 밑거름이 됩니다. 궁극적으로 과학 문화의 확산은 우리 사회의 사고방식을 더욱 유연하고 논리적으로 변화시키는 힘을 가지고 있습니다. 과학은 단순히 어려운 공식이나 이론이 아니라, 현상을 관찰하고 질문을 던지며 해답을 찾아가는 과정 그 자체이기 때문입니다. 모든 시민이 과학적 사고를 생활화할 때, 우리는 직면한 복잡한 문제들을 보다 객관적으로 바라보고 해결할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 이것이 바로 우리가 끊임없이 과학을 이야기하고 문화로서 정착시켜야 하는 진정한 이유입니다.

박진희

카오스재단석학인터뷰

융합

[강연] 수학으로 맞서는 불확실한 세계 by서인석｜2021 서울대 자연과학 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학' | 1강

현실 세계의 불확실성은 너무나 복잡하여 그 전체를 완벽히 이해하는 것은 불가능에 가깝습니다. 하지만 수학을 도구로 삼으면 복잡함 속에서도 변하지 않는 '보편적 원리'를 발견할 수 있습니다. 이는 개별적인 움직임에 매몰되지 않고 전체를 관관통하는 공통의 법칙을 찾는 과정입니다. 마치 기체 분자 하나하나의 움직임을 다 알지 못해도 기체의 전체적인 성질을 파악할 수 있는 것과 같습니다. 이러한 보편적 원리는 거친 현실의 불확실성 속에서 우리가 나아가야 할 방향을 알려주는 나침반 역할을 수행합니다. 첫 번째 보편적 원리는 '대수의 법칙'입니다. 주사위를 던지는 횟수가 늘어날수록 상황은 복잡해지는 듯 보이지만, 눈의 평균값은 이론적 기댓값인 3.5에 점점 가까워집니다. 이 원리는 잘 설계된 수학 실험뿐만 아니라 성인 남성의 몸무게와 같은 현실의 거친 데이터에서도 동일하게 성립합니다. 데이터가 충분히 쌓이면 불확실성이 줄어들고 유의미한 예측이 가능해지는 것입니다. 보편성을 가진 이 법칙 덕분에 우리는 무작위해 보이는 수치들 속에서 신뢰할 수 있는 정보를 추출하고 분석할 수 있게 됩니다. 두 번째 원리는 '갈톤-왓슨 수형도'를 통해 알 수 있는 확산의 법칙입니다. 성씨의 번성이나 바이러스의 전파처럼 확률적으로 뻗어 나가는 구조에서 가장 중요한 것은 전체가 멸종할지 혹은 무한히 확장할지 여부입니다. 놀랍게도 이를 결정하는 것은 각 개체의 복잡한 특성이 아니라, 한 명이 평균적으로 몇 명을 감염시키는지를 나타내는 '감염 재생산 지수(R)'입니다. R이 1 이하로 유지되면 확산은 결국 멈추게 됩니다. 이 보편적 원리는 정부가 방역 정책을 수립하고 상황을 점검하는 데 있어 결정적인 지표가 됩니다. 세 번째 원리는 '퍼콜레이션' 모형에서 나타나는 '상전이 현상'입니다. 격자에서 점을 지우는 비율이 특정 임계값을 넘어서는 순간, 거대했던 연결 구조가 갑자기 작은 클러스터들로 부서지는 현상을 말합니다. 이는 물이 특정 온도에서 갑자기 끓는 것과 유사한 원리입니다. 격자의 모양이 바뀌어도 이러한 급격한 변화가 일어난다는 사실 자체는 변하지 않는 보편성을 가집니다. 이러한 상전이의 원리는 다공성 매질의 배수 특성을 이해하거나, 감염병 확산을 막기 위한 집단 면역의 임계치를 계산하는 데 핵심적인 근거를 제공합니다. 수학의 세계에는 이외에도 수많은 보편적 원리가 존재합니다. 우리가 수학적 소양을 기르는 이유는 단순히 공식을 외우기 위함이 아니라, 불확실성으로 가득한 현실을 더 투명하게 바라보기 위해서입니다. 복잡한 현상 뒤에 숨겨진 단순하고 강력한 법칙을 이해할 때, 우리는 비로소 거대한 불확실성에 맞설 용기와 지혜를 얻게 됩니다. 보편적 원리는 혼란스러운 세계 속에서 우리가 길을 잃지 않도록 돕는 가장 정교한 지도이자 나침반입니다. 수학을 통해 세상을 보는 눈을 넓힌다면 불확실성은 더 이상 두려움의 대상이 아닐 것입니다.

서인석

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 제28회 2021 서울대 자연과학 공개강연_'불확실한 세계, 그래서 과학'

현대 사회는 거대하고 복잡한 불확실성으로 가득 차 있습니다. 기후 변화부터 감염병의 확산까지, 우리가 마주하는 현실은 한 개인이 온전히 이해하기에는 너무나 방대합니다. 이러한 혼돈 속에서 과학은 단순한 지식의 나열을 넘어, 세상을 투명하게 바라보게 하는 나침반 역할을 수행합니다. 과학자들은 보편적 원리를 탐구함으로써 복잡한 현상 이면에 숨겨진 불변의 법칙을 찾아내고, 이를 통해 미래를 예측하며 인류가 나아갈 방향을 제시합니다. 불확실한 세계일수록 과학적 사고는 더욱 빛을 발하며 우리 삶의 근간을 지탱하는 강력한 도구가 됩니다. 수학은 불확실성 속에서 질서를 찾아내는 가장 강력한 언어입니다. 주사위를 던지는 사소한 행위부터 바이러스의 확산 경로를 예측하는 일까지, 수학은 '큰 수의 법칙'이나 '감염 재생산 지수'와 같은 개념을 통해 복잡한 데이터를 유의미한 정보로 변환합니다. 특히 확률적 모델을 통해 집단 면역의 임계점을 계산하거나 상전이를 이해하는 과정은 수학이 현실 세계와 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지를 잘 보여줍니다. 수학적 소양을 기르는 것은 단순히 공식을 외우는 것이 아니라, 세상의 겉모습에 현혹되지 않고 그 중심에 흐르는 보편적 원리를 꿰뚫어 보는 통찰력을 갖추는 과정입니다. 지구 표면의 대부분을 차지하는 바다는 여전히 인류에게 미지의 영역으로 남아 있습니다. 전 세계 바다의 80% 이상이 아직 탐사되지 않았으며, 심해의 지형은 달의 표면보다도 덜 알려져 있습니다. 하지만 아르고 플로트와 같은 첨단 무인 관측 장비와 인공위성을 활용한 현대 해양학은 바다의 운동과 기후 변화의 상관관계를 정밀하게 추적하고 있습니다. 바다는 지구에 축적된 열에너지의 90%를 흡수하며 기후 조절자 역할을 수행합니다. 해류의 흐름과 수온 변화를 이해하는 것은 엘니뇨와 같은 기상 이변에 대비하고, 해양 생태계와 인류의 공존을 도모하는 데 필수적인 과제입니다. 우리 몸의 설계도인 DNA는 G, A, T, C라는 네 종류의 염기로 기록된 방대한 정보의 집합체입니다. 31억 자에 달하는 인간 유전체를 해독하기 위한 '인간 게놈 프로젝트'는 생명과학의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 유전체 지도를 확보함으로써 인류는 희귀 질환의 원인을 규명하고 환자 맞춤형 정밀 의료를 실현할 수 있는 기반을 마련했습니다. 특히 최근의 시퀀싱 기술 발전은 코로나19 바이러스의 정체를 신속히 파악하고 백신을 단기간에 설계하는 데 결정적인 기여를 했습니다. 유전 정보의 해독은 생명의 신비를 밝히는 것을 넘어 인류의 건강과 생존을 지키는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 효소는 생명체 내에서 일어나는 거의 모든 화학 반응을 관장하는 정교한 촉매제입니다. 수백 년이 걸릴 수 있는 소화 과정을 단 몇 시간으로 단축하는 효소의 능력은 현대 과학 기술로도 완벽히 모사하기 어려울 만큼 경이롭습니다. 과학자들은 '유도 진화'와 같은 혁신적인 기법을 통해 자연계에 존재하는 효소의 기능을 개량하거나, 플라스틱을 분해하는 새로운 효소를 설계하는 등 환경 문제 해결에 도전하고 있습니다. 아미노산 서열의 미묘한 변화가 거대한 구조적 차이를 만들어내는 효소의 세계는 마치 작은 우주와 같습니다. 이러한 거대 분자에 대한 연구는 지속 가능한 미래를 위한 화학적 해답을 제시합니다. 현대 과학의 성과는 수학, 해양학, 생명과학, 화학 등 서로 다른 분야의 지식이 융합될 때 더욱 극대화됩니다. 수학적 모델링은 감염병 방역 정책의 근거가 되고, 해양 관측 데이터는 기후 위기 대응의 기초가 되며, 유전체 분석과 효소 공학은 신약 개발의 핵심이 됩니다. 과학자들은 각자의 영역에서 미지의 세계를 탐구하지만, 결국 그들의 목적지는 인류가 직면한 불확실성을 해소하고 더 나은 세상을 만드는 것이라는 점에서 일치합니다. 학문 간의 경계를 허무는 협력과 소통은 복잡해지는 지구촌 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 전략이며, 과학이 가진 진정한 힘은 바로 이러한 연결에서 나옵니다. 과학의 출발점은 주변 현상에 대한 사소한 호기심이며, 그 결실을 맺게 하는 동력은 포기하지 않는 끈기입니다. 보이지 않는 심해를 탐사하고, 보이지 않는 유전자를 읽어내며, 보이지 않는 분자의 세계를 설계하는 과정은 끊임없는 도전의 연속입니다. 불확실한 세계는 우리에게 두려움을 주기도 하지만, 동시에 과학이라는 도구를 통해 탐험할 수 있는 무한한 기회를 제공합니다. 질문을 멈추지 않고 진리를 찾아 나가는 과학적 태도는 미래 세대가 갖추어야 할 가장 소중한 가치입니다. 호기심을 잃지 않고 학문에 정진할 때, 우리는 비로소 불확실성을 확신으로 바꾸며 새로운 시대를 열어갈 수 있을 것입니다.

나한나, 서인석, 송윤주, 장혜식

카오스재단서울대자연과학공개강연

화학
생명과학
지구환경과학
수학

숫자로 보는 세상 (한국과학기술연구원 - 김찬수 박사) [멘토링의 제왕 유튜브 라이브 공개 강연 2회차 1부]

계산과학은 단순히 수식을 푸는 과정을 넘어 우리가 보지 못하는 세상의 이면을 드러내는 강력한 도구입니다. 제2차 세계대전 당시 전장에서 돌아온 전투기의 총탄 흔적을 분석했을 때, 단순히 구멍이 많은 곳이 아니라 오히려 흔적이 적은 엔진 부위를 보강해야 한다는 결론을 얻은 사례가 대표적입니다. 이는 데이터 뒤에 숨겨진 진실을 읽어내는 능력이 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다. 계산은 가시적인 현상을 넘어 보이지 않는 급소를 찾아내는 통찰력을 제공하며 세상을 바라보는 새로운 눈이 되어줍니다. 컴퓨터는 인간의 육체적 한계를 극복하기 위해 발명된 수많은 도구 중에서도 특히 생각하는 능력을 확대해 주는 역할을 수행합니다. 컴퓨터과학이 연산 장치와 회로 자체를 개선하고 효율적인 계산 방법을 연구하는 학문이라면, 계산과학은 이러한 기술적 기반 위에서 더욱 의미 있고 가치 있는 결과를 도출하여 인간의 사고 범위를 넓히는 데 집중합니다. 오늘날 우리는 일상의 모든 정보가 디지털화된 시대에서 컴퓨터를 통해 과학적 발견뿐만 아니라 기술적 진보의 핵심적인 동력을 얻고 있습니다. 거대한 계산을 수행하는 슈퍼컴퓨터의 원리는 마치 수많은 작은 물고기들이 떼를 지어 거대한 형상을 만들어내는 것과 비슷합니다. 하나의 거대한 프로세서가 모든 일을 단독으로 처리하는 것이 아니라, 수만 개의 CPU가 복잡하고 방대한 문제를 잘게 나누어 병렬적으로 계산하는 방식입니다. 예를 들어 감염병의 전국적 확산 경로를 예측할 때, 각 지역 단위의 데이터를 여러 대의 컴퓨터에 나누어 할당하고 이를 다시 통합함으로써 전체 사회의 변화 양상을 정교하고 신속하게 분석해낼 수 있는 것입니다. 사회적 현상을 깊이 있게 이해하기 위해서는 개별 주체들이 가진 작은 동기가 어떻게 거대한 집단적 행동으로 이어지는지를 세밀하게 살펴봐야 합니다. 개별 존재들이 가진 단순한 규칙이나 특징들이 서로 상호작용하면서 특정 지역의 거주지 분리 현상과 같은 예상치 못한 사회적 패턴을 형성하기도 합니다. 이러한 시뮬레이션 모델은 특정 정책이 시행되었을 때 발생할 수 있는 변화를 가상 세계에서 미리 검증하는 실험 장치가 되며, 이를 통해 사회적 부작용을 최소화하고 더 나은 공동체를 위한 대안을 모색할 수 있습니다. 코로나19와 같은 국가적 위기 상황에서도 계산과학은 사회적 거리두기의 효과를 과학적으로 검증하며 정책 결정의 중요한 근거를 제공했습니다. 개개인이 마스크를 착용하고 대면 접촉을 줄이는 미시적인 행동의 변화가 결국 전체 확진자 수의 곡선을 낮추는 거시적 성과를 만들어낸 것입니다. 각기 다른 색깔과 개성을 지닌 개인들이 모여 하나의 거대한 사회라는 군상을 이루듯, 계산과학은 서로 다른 존재들이 맺는 관계의 소중함을 데이터로 증명하며 우리 공동체가 나아갈 올바른 방향을 제시해 줍니다.

서울시립과학관[과학진로] 과학진로멘토링

수학
융합

[연구뭐하지?] 정성규 교수_서울대학교 '통계적학습이론 연구실' | 통계에도 차원이 있다!?

21세기에 들어서며 데이터의 질과 양이 폭발적으로 증가함에 따라 통계학은 새로운 국면을 맞이했습니다. 과거에는 흔치 않았던, 변수의 수는 방대하지만 표본의 수는 상대적으로 적은 고차원 데이터 분석이 중요해진 것입니다. 특히 데이터가 일반적인 수치 형태를 넘어 이미지나 영상과 같은 복잡한 구조를 가질 때, 이를 '다양체(Manifold)'라는 기하학적 개념 위에서 분석하는 방법론과 이론적 토대를 마련하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 현대 통계학의 핵심 분야 중 하나인 다변량 통계학에서는 수많은 변수 사이의 관계를 효과적으로 파악하는 것이 관건입니다. 연구자들은 주성분 분석(PCA)을 중심으로, 다양한 조건에서도 데이터의 특성을 합리적이고 효율적으로 추출할 수 있는 모델을 개발하고 있습니다. 이는 단순히 데이터를 요약하는 수준을 넘어, 복잡한 데이터 구조 속에 숨겨진 유의미한 패턴을 찾아내고 분석의 정확도를 높이는 데 필수적인 역할을 수행합니다. 이러한 통계적 이론은 실제 응용 분야에서 강력한 힘을 발휘합니다. 예를 들어 유전체 데이터 분석에서는 방대한 양의 유전 정보를 효과적으로 통합하거나 분류하여 질병의 원인을 규명하는 데 기여합니다. 또한 고차원 데이터의 군집화(Clustering) 연구를 통해 유사한 특성을 가진 집단을 정교하게 구분해내기도 합니다. 이론적 연구와 실무적 응용이 조화를 이루며, 막연하게 느껴질 수 있는 데이터 분석의 과정을 구체적이고 과학적인 방법론으로 바꾸어 나가는 과정입니다. 최근 인공지능과 딥러닝 기술이 급격히 발전하면서 통계학의 중요성은 더욱 강조되고 있습니다. 전문가의 직관이나 감에 의존하던 과거의 방식에서 벗어나, 철저히 데이터 근거 중심의 분석을 수행하기 위해서는 통계적 기초가 탄탄해야 합니다. 딥러닝 모델의 결과나 성능을 객관적으로 평가하고 개선하는 과정에서도 통계적 관점은 필수적입니다. 따라서 통계학은 학술적인 깊이를 더할 뿐만 아니라 실전에서도 매우 유용한 도구로 자리매김하고 있습니다. 통계학은 그 자체로 독립된 학문이면서도 다른 어떤 분야와도 유연하게 결합할 수 있는 확장성을 지니고 있습니다. 생물통계나 경제통계처럼 다양한 학문 뒤에 '통계'라는 이름을 붙여도 어색하지 않은 이유는, 통계학이 데이터를 다루는 보편적인 언어이기 때문입니다. 수학적 엄밀함부터 컴퓨터를 활용한 실전 분석까지 넓은 스펙트럼을 가진 학문인 만큼, 한 가지 분야에 매몰되지 않고 다양한 시각으로 자료를 바라보는 태도가 현대의 연구자들에게 요구됩니다.

정성규

카오스재단연구뭐하지

수학

[코로나TALK-19] 전문가가 12월 코로나 대유행을 예측한 이유 _김기훈 대표 | 19강

바이러스의 전파는 단순히 병원체 자체의 특성만으로 결정되지 않습니다. 그것이 퍼져나가는 소셜 네트워크의 구조와 인간 사회의 상호작용이 결합하여 하나의 거대한 무늬를 그려내는 과정입니다. 코로나19를 깊이 있게 이해하기 위해서는 확진자 개개인의 임상적 특징을 넘어, 누가 누구에게 어떻게 바이러스를 전달하고 있는지 그 확산의 네트워크를 면밀히 살펴봐야 합니다. 이는 우리 사회가 그리는 보이지 않는 연결망을 분석함으로써 감염병의 실체에 다가가는 인문학적이고도 과학적인 접근이라 할 수 있습니다. 네트워크 분석의 핵심은 방역 당국이 수집한 접촉자 추적 조사 데이터를 정교하게 모델링하는 데 있습니다. 확진자가 발생했을 때 그들의 동선을 파악하고 밀접 접촉자를 분류하여 추가 검사를 진행하는 과정에서 방대한 '링크 테이블'이 만들어집니다. 이를 통해 감염의 시작점과 종착점을 잇는 전파 경로를 시각화하고 수치화할 수 있습니다. 특히 수작업에 의존하던 데이터를 자동화된 프로그램으로 처리함으로써, 복잡하게 얽힌 수천 명의 감염 관계를 단 몇 분 만에 분석하여 유의미한 구조적 특징을 도출해낼 수 있게 되었습니다. 집단 감염 사례를 분석해 보면 우리가 흔히 알고 있는 상식과는 다른 결과가 나타나기도 합니다. 데이터에 따르면 수도권 집단 감염의 절반 가까이가 종교 시설에서 발생했으나, 정작 방역 당국의 고위험 시설 지정 기준에서는 비중이 낮은 다른 시설들이 더 엄격하게 관리되는 경향이 있었습니다. 이는 방역 정책이 실제 발생 빈도와 위험도에 근거하여 더욱 정밀하게 타깃팅되어야 함을 시사합니다. 특정 시설의 위험성을 선입견으로 판단하기보다, 실제 데이터가 가리키는 감염 취약 지점을 정확히 파악하여 사회적 거리 두기의 효율성을 높이는 노력이 필요합니다. 개인 간 전파인 n차 감염은 평균적으로 약 3.8일이라는 짧은 주기로 진행되며, 최대 8차 전파까지 이어지는 사례도 관찰되었습니다. 특히 감염원을 알 수 없는 소위 '감염원 불명'은 n차 전파율이 월등히 높고 전파 속도도 빨라 방역망에 큰 위협이 됩니다. 해외 유입 사례가 국내 지역 사회 전파에 미치는 영향이 상대적으로 미미한 것과 대조적으로, 이러한 감염원 불명은 꼬리에 꼬리를 무는 연쇄 감염을 일으키며 새로운 집단 감염의 도화선이 되기도 합니다. 따라서 전파의 골든타임을 놓치지 않기 위한 신속한 추적 조사가 무엇보다 중요합니다. 네트워크 과학의 관점에서 볼 때, 감염망은 소수의 허브가 대다수의 연결을 독점하는 불평등한 구조를 띱니다. 실제로 상위 1%의 확진자가 전체 개인 감염의 60% 이상을 일으키는 '슈퍼 전파' 현상이 뚜렷하게 나타납니다. 이러한 슈퍼 전파자들은 대개 두 개 이상의 고위험 시설이나 집단에 중복으로 소속되어 활동하는 특징을 보입니다. 예를 들어 콜센터와 교회, 혹은 밀집 시설과 소모임을 연결하는 위치에 있는 개인들이 바이러스 확산의 가교 역할을 하게 됩니다. 이들을 사전에 특정하기는 어렵지만, 활동 반경이 겹치는 지점을 집중 관리함으로써 확산세를 꺾을 수 있습니다. 수도권의 감염 양상은 시기에 따라 해외 유입 중심에서 국내 집단 감염과 n차 감염의 악순환 구조로 진화해 왔습니다. 초기에는 외부로부터의 유입이 주된 원인이었으나, 시간이 흐를수록 집단 감염이 불똥이 되어 개인 간 전파로 번지고, 이것이 다시 새로운 집단 감염을 유발하는 복합적인 메커니즘이 정착되었습니다. 특히 감염 소요 일수가 점차 짧아지는 추세는 방역 당국이 대응할 수 있는 시간적 여유가 줄어들고 있음을 의미합니다. 이는 바이러스의 변이나 사회적 접촉 양상의 변화에 따라 방역의 난도가 급격히 높아지고 있음을 보여주는 지표입니다. 효과적인 방역을 위해서는 데이터 사이언스에 기반한 전략적 접근과 사회적 투자가 병행되어야 합니다. 집단 감염을 막기 위해 발생 빈도가 높은 부문에 대한 정밀한 사회적 거리 두기 합의가 필요하며, n차 감염의 고리를 끊기 위해 역학 조사관 확충과 분석 시스템 고도화에 과감히 투자해야 합니다. 현재의 방역 시스템은 인력의 헌신에 크게 의존하고 있지만, 네트워크 분석과 같은 과학적 도구를 적극 도입한다면 더욱 효율적인 대응이 가능할 것입니다. 결국 감염병과의 싸움은 데이터를 어떻게 해석하고 우리 사회의 연결망을 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다.

김기훈2

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[석학인터뷰] 신현정_ 의료분야의 인공지능, 블루오션이죠 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

인공지능과 바이오메디컬의 결합은 높은 진입 장벽만큼이나 독보적인 가치를 지닙니다. 명확한 논리로 구성된 IT 분야와 달리, 생물학은 정답이 정해져 있지 않은 복잡성을 지니고 있어 두 분야를 동시에 섭렵한 전문가는 희소성을 갖게 됩니다. 이러한 융합 연구는 단순히 기술을 적용하는 것을 넘어, 서로 다른 학문적 특성을 이해하고 조화시키는 과정에서 새로운 가능성을 발견하는 재미를 선사합니다. 낯선 분야에 도전하여 지긋이 연구를 이어가는 인내심은 결국 누구도 쉽게 넘볼 수 없는 유니크한 경쟁력이 됩니다. 산업공학을 전공하며 프로그래밍과 신경망 구축에 매진했던 경험은 인공지능 연구의 든든한 밑거름이 되었습니다. 특히 독일 막스 플랑크 연구소에서의 경험은 생물학이라는 학문에 매료되는 결정적인 계기가 되었습니다. 0과 1로 명확히 떨어지는 디지털 세계와 달리, 상황에 따라 결과가 달라질 수 있는 생물학의 유연함과 깊이 있는 용어들은 연구자로서 도전 의식을 자극하며 학문적 매력을 더해주었습니다. 이러한 배경은 데이터 중심의 사고방식을 생명 과학의 복잡한 현상에 접목하는 중요한 전환점이 되었습니다. 교육자로서 가장 큰 보람은 학생들의 성장을 지켜보는 데 있습니다. 이미 우수한 학생보다 조금은 부족했던 학생이 연구실에 들어와 학문적으로 발전하여 세계적인 학회에서 발표하는 모습을 볼 때 깊은 감동을 느낍니다. 일상에서는 반려견들과 시간을 보내며 단순하고 평온한 삶의 가치를 배우기도 합니다. 이러한 균형 잡힌 삶은 연구와 교육에 집중할 수 있는 에너지를 제공하며, 제자들이 사회에서 제 역할을 다할 수 있도록 돕는 원동력이 됩니다. 학생들의 잠재력을 끌어올리는 과정은 연구만큼이나 가치 있는 일입니다. 의료 분야에서 인공지능은 거대한 데이터의 바다를 항해하는 핵심적인 도구로 자리 잡았습니다. 인간이 처리하기 힘든 방대한 빅데이터를 효율적으로 분석하여 의료진의 최종 결정을 돕는 역할을 수행합니다. 건강하게 오래 살고자 하는 인류의 근원적인 욕구와 맞물려, 인공지능 의료 기술은 무궁무진한 기회가 잠재된 블루오션이라 할 수 있습니다. 복잡한 의료 정보를 쉽게 찾아주고 접근성을 높여주는 기술은 우리 삶의 질을 획기적으로 개선할 것이며, 이는 인공지능이 반드시 필요한 이유이기도 합니다. 인공지능은 신약 및 백신 개발 과정에서 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 수많은 후보 물질 중에서 가능성이 높은 대상을 선별하고 점수화함으로써 연구의 탐색 공간을 획기적으로 좁혀줍니다. 이는 질병의 원인이 되는 유전자를 특정하고, 그에 적합한 약물 구조를 설계하는 데 결정적인 도움을 줍니다. 앞으로 인공지능은 질병 정복을 위한 여정에서 연구자들에게 가장 강력하고 정밀한 조력자로서 그 역할을 더욱 확대해 나갈 것입니다. 개괄적인 소개부터 심도 있는 분석까지, 인공지능과 바이오메디컬의 만남은 계속될 것입니다.

신현정

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[강연] AI의 사고과정을 설명할 수 있을까 _ by최재식 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 6강 | 6강

인공지능(AI) 기술은 자율주행, 금융, 의료 등 우리 삶의 핵심적인 영역으로 깊숙이 침투하고 있습니다. 하지만 시스템이 복잡해질수록 그 내부 작동 원리를 파악하기 어려워지는 '블랙박스' 문제가 발생합니다. 만약 AI가 중대한 결정을 내렸을 때 그 이유를 설명하지 못한다면, 예상치 못한 오류가 발생했을 때 인간의 생명과 재산에 심각한 위협이 될 수 있습니다. 따라서 AI가 내린 결론의 근거를 사람이 이해할 수 있는 방식으로 제시하는 '설명 가능 인공지능(XAI)' 기술은 이제 선택이 아닌 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 유럽연합의 일반 데이터 보호 규정(GDPR)은 자동화된 의사결정에 대해 설명을 요구할 권리를 법적으로 보장하고 있습니다. 이는 AI가 대출 심사나 채용 등에서 편향된 판단을 내리지 않도록 감시하는 중요한 장치가 됩니다. 실제로 특정 딥러닝 모델이 성적 지향이나 인종과 같은 민감한 정보를 학습하여 편견을 가질 수 있다는 연구 결과는 설명 가능성의 중요성을 시사합니다. 기업들은 이제 알고리즘의 투명성을 확보하지 못할 경우 막대한 벌금을 부과받을 수 있으며, 이는 기술적 신뢰를 넘어 사회적 윤리를 지키는 토대가 됩니다. 복잡한 딥러닝 모델을 설명하기 위한 대표적인 방법 중 하나는 '계층별 관련성 전파(LRP)' 기술입니다. 이는 AI가 최종 결정을 내리는 데 있어 입력 데이터의 어떤 부분이 가장 큰 기여를 했는지 역추적하는 방식입니다. 예를 들어, 자율주행 자동차가 핸들을 왼쪽으로 꺾었다면 도로의 특정 픽셀이나 장애물이 그 결정에 얼마나 영향을 미쳤는지 수치화하여 보여줄 수 있습니다. 수천만 개의 뉴런이 얽힌 복잡한 구조라도 각 레이어의 기여도를 분석함으로써, 우리는 블랙박스 내부의 논리적 흐름을 시각적으로 확인하고 검증할 수 있게 됩니다. 인공지능(AI) 내부를 들여다보는 연구는 마치 해부학 실습처럼 정교하게 진행되고 있습니다. 특정 레이어의 노드들이 어떤 사물에 반응하는지 분석해 보면, 놀랍게도 딥러닝 내부에는 비행기, 하늘, 식물 등 특정 물체를 전담해서 인식하는 유닛들이 존재함을 알 수 있습니다. 이는 AI가 단순히 데이터를 암기하는 것이 아니라, 스스로 유의미한 특징을 추출하여 세상을 이해하고 있음을 보여줍니다. 이러한 내부 구조의 가시화는 AI가 학습 과정에서 무엇을 중요하게 여기는지 파악하게 해주며, 모델의 성능 개선과 오류 수정을 위한 결정적인 단서를 제공합니다. 고차원 공간에서 작동하는 생성 모델의 내부를 탐색하기 위해 로봇 공학의 알고리즘을 도입하기도 합니다. 수천 차원의 복잡한 경계면을 효율적으로 찾아내는 기술을 통해, AI가 생성하는 이미지의 미세한 변화가 어떤 노드의 영향인지 정확히 짚어낼 수 있습니다. 예를 들어 안경의 유무나 배경의 색감 변화가 결정되는 경계 지점을 찾아냄으로써, 모델의 작동 범위를 명확히 규정하는 것이 가능해집니다. 이러한 정밀한 분석 도구는 AI가 단순히 결과를 내놓는 수준을 넘어, 그 결과가 도출되는 전체적인 지형도를 인간에게 제시하는 역할을 수행합니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 실제 산업 현장에서도 혁신적인 성과를 거두고 있습니다. 거대한 용광로인 고로의 온도를 예측하고 제어하는 시스템에 이 기술을 적용한 사례가 대표적입니다. 숙련된 조업자들은 처음에는 AI의 판단을 불신하기도 했지만, AI가 특정 센서값과 압력을 근거로 제시하며 이유를 설명하자 기술을 신뢰하고 협업하기 시작했습니다. 그 결과 연료 절감과 생산성 향상을 동시에 달성하며 국가 핵심 기술로 지정되는 쾌거를 이루었습니다. 이는 기술적 완성도만큼이나 인간과의 소통과 신뢰 형성이 산업 현장에서 얼마나 중요한지를 증명합니다. 인공지능(AI)의 미래는 인간의 지능을 대체하는 것이 아니라 보완하고 확장하는 '증강 지능'의 방향으로 나아가고 있습니다. 설명 가능 인공지능(XAI)은 AI가 잘하는 것과 못하는 것을 명확히 구분해 줌으로써, 기술에 대한 막연한 두려움이나 과도한 기대를 걷어내는 역할을 합니다. 이는 과거 AI 기술이 한계에 부딪혀 겪었던 'AI 빙하기'를 방지하고, 지속 가능한 기술 발전을 이끄는 안전장치가 될 것입니다. 결국 인간과 AI가 서로의 사고 과정을 이해하고 협력할 때, 우리는 더욱 안전하고 효율적인 인공지능(AI) 시대를 맞이할 수 있을 것입니다.

최재식

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[석학인터뷰] 이세민_ 암과의 휴전은 50여 년 후? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

생명정보학은 방대한 생물학적 데이터를 분석하여 유의미한 패턴을 발견하고 다양한 생명 현상을 추정하는 학문입니다. 특히 암 유전체학은 이 분야의 핵심으로, 암 조직에서 추출한 유전체 정보를 분석해 어떤 변이가 발생했는지 파악하고 그 변이가 질병의 진행에 어떤 역할을 하는지 예측합니다. 이러한 연구는 단순히 데이터를 나열하는 것을 넘어, 질병의 근본적인 원인을 이해하고 치료의 실마리를 찾는 데 중요한 역할을 합니다. 현대 의학에서 유전체 데이터의 중요성이 날로 커짐에 따라 생명정보학의 위상 또한 높아지고 있습니다. 유전체 데이터는 그 규모가 매우 방대하고 복잡한 구조를 가지고 있어 이를 해석하는 데 정밀한 분석 도구가 요구됩니다. 유전체 서열 내에서 유전자의 위치를 정확히 찾아내고, 유전자 발현을 조절하는 인자들의 역할을 예측하는 과정은 생명의 설계도를 해석하는 핵심적인 단계입니다. 복잡하게 얽힌 서열 정보 속에서 숨겨진 의미를 파악함으로써, 우리는 질병의 근원을 이해하는 중요한 단서를 얻게 됩니다. 이러한 분석은 현대 생명과학 연구의 기초가 되며, 고차원적인 정보를 유의미한 지식으로 전환하는 과정을 포함합니다. 암 연구 분야에서는 환자 개개인의 변이에 따른 약물 반응성을 추정하는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 특정 유전적 변이가 있을 때 어떤 치료제가 가장 효과적일지, 혹은 부작용은 없을지를 모델링을 통해 미리 예측하는 것입니다. 이는 과거의 시행착오 중심적 치료에서 벗어나 정밀 의료를 제공하는 계기가 됩니다. 비록 질병을 단기간에 완벽히 정복하는 것은 어렵겠지만, 기술의 발전은 암을 관리 가능한 영역으로 끌어들이며 환자들이 일상생활을 유지할 수 있는 가능성을 열어주고 있습니다. 유전체 지도는 한 개인을 규정하는 가장 핵심적인 정보라고 할 수 있습니다. 인간이 가진 다양한 생물학적 특성과 미래의 건강 상태를 가늠할 수 있는 방대한 데이터가 이 안에 축적되어 있기 때문입니다. 성격이나 지능, 질환에 걸릴 위험도와 같은 요소들은 유전체 정보와 깊은 연관이 있습니다. 물론 외부 환경의 영향이나 생활 습관에 따른 유전자 발현의 변화도 무시할 수 없지만, 생명체의 기본적인 형질은 유전적 요인에 의해 결정되는 경우가 많습니다. 따라서 유전체를 정확히 파악하는 것은 인간이라는 존재를 깊이 있게 이해하는 근본적인 열쇠가 됩니다. 앞으로의 의학은 환자의 유전체 정보를 기반으로 최적의 치료법을 찾아내는 정밀 의료로 진화할 것입니다. 암 조직의 변이 정보를 분석하여 가장 적합한 약물을 선택하는 과정은 이미 의료 현장에서 응용되기 시작했습니다. 이러한 기술적 진보가 계속된다면 미래에는 암이 더 이상 공포의 대상이 아니라, 적절히 조절하며 일상생활을 영위할 수 있는 질환이 될 것입니다. 빅데이터 분석 기술의 고도화는 인류가 질병을 극복하고 건강한 삶을 유지하는 방식에 혁명적인 변화를 가져올 것이며, 이는 인류의 건강한 삶을 위한 새로운 전환점이 될 것입니다.

이세민

카오스재단카오스강연

생명과학

[연구뭐하지?] 이상훈 교수_서울대학교 '인지 및 시스템 신경과학 연구실' | 신경과학을 연구하는 융합인재들의 플랫폼!(찡긋)

서울대학교 인지 및 시스템 신경과학 연구실은 인간의 마음과 뇌의 메커니즘을 잇는 '연결'을 핵심 가치로 삼고 있습니다. 마음은 행동을 통해 관찰되는 현상적인 영역이며, 뇌는 생물학적인 현상이 발생하는 물리적 영역입니다. 서로 다른 차원에서 기술되는 이 두 도메인을 하나로 통합하여 이해하는 것이 연구의 본질입니다. 이를 통해 보이지 않는 마음의 작용이 어떻게 구체적인 뇌 활동으로 발현되는지를 심도 있게 탐구하며 인간 이해의 지평을 넓히고 있습니다. 불확실한 정보와 제한된 시간 속에서 인간이 내리는 합리적인 의사결정 과정을 연구하기 위해 수리 모델을 적극적으로 활용합니다. 마음의 활동을 수학적으로 정립하여 뇌 활동을 설명하고, 반대로 뇌의 신호를 통해 마음의 작용을 역추적하는 방식입니다. 이러한 수리 모델링은 서로 다른 언어를 사용하는 심리학과 생물학 사이의 가교 역할을 합니다. 단순한 관찰을 넘어 시스템적인 이해를 가능하게 함으로써 복잡한 인지 과정을 정교하게 분석해 냅니다. 연구실에서는 시각 자극에 따른 행동과 뇌 현상을 측정하기 위해 다양한 최첨단 기술을 동원합니다. 뇌파(EEG) 측정 장비부터 안구 추적 데이터, 뇌 영상 분석, 그리고 인과 관계 파악을 위한 전기적 자극까지 폭폭넓은 방법론을 사용합니다. 다양한 전공 배경을 가진 연구자들이 모여 수평적인 분위기 속에서 협력하며, 인공지능과 신경과학의 접점을 찾는 융합 연구도 활발히 진행 중입니다. 이는 인간의 지각과 심리 정보처리를 다각도에서 조명하는 토대가 됩니다. 뇌인지과학 분야를 깊이 있게 연구하기 위해서는 탄탄한 기초 역량이 필수적입니다. 통계학이나 수학과 같은 양적인 방법론에 대한 이해는 물론, 매트랩(MATLAB)이나 파이썬(Python) 같은 프로그래밍 언어를 다루는 능력도 중요하게 요구됩니다. 또한 최신 연구 동향을 파악하고 국제적인 학술 교류를 원활히 하기 위해 영어 의사소통 능력도 갖추어야 합니다. 인턴십 과정을 통해 실제 연구 현장을 미리 경험해 보는 것은 자신의 적성을 확인하고 연구자로서의 길을 준비하는 데 큰 도움이 됩니다. 훌륭한 연구자가 되기 위해서는 열정과 역량, 그리고 확고한 직업 윤리가 조화를 이루어야 합니다. 특히 스스로 문제를 정의하고 해결책을 찾아야 하는 신생 학문의 특성상, 어려움에 직면했을 때 더욱 몰입하는 태도가 중요합니다. 자신의 연구가 왜 중요한지 타인을 설득하고 정립되지 않은 길을 개척해 나가는 과정은 결코 쉽지 않습니다. 하지만 인간의 행동과 신경 과정의 관계를 밝혀내겠다는 강한 의지가 있다면, 뇌과학의 미래를 이끄는 주역으로 성장할 수 있을 것입니다.

이상훈

카오스재단연구뭐하지

뇌인지과학

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나TALK-15] 올바른 방역은 과학과 이것의 문제다 _황승식 교수 | 15강

역학(Epidemiology)은 단순히 질병의 원인을 찾는 것을 넘어, 집단 내 건강 문제를 과학적으로 규명하는 학문입니다. 현대 역학의 아버지라 불리는 존 스노는 19세기 런던의 콜레라 대유행 당시, 질병의 발생 양상을 지도에 기록하며 수인성 감염병의 실체를 밝혀냈습니다. 당시 사람들은 콜레라의 원인을 정확히 알지 못했지만, 그는 사망자가 발생한 위치를 시각화하여 특정 펌프가 오염원임을 직관적으로 증명했습니다. 이러한 질병 정보의 시각화는 오늘날 신종 감염병에 대처하는 역학적 대응의 핵심적인 기초가 되었습니다. 역학의 가장 중요한 특성 중 하나는 집단 간의 비교를 통해 인과관계를 입증하는 것입니다. 존 스노는 서로 다른 수돗물 공급 회사를 이용하는 가구들의 사망률을 비교함으로써, 오염된 물이 질병 확산의 결정적 요인임을 과학적으로 입증했습니다. 이는 단순히 현상을 기록하는 기술 통계를 넘어, 가설을 검증하고 정책적 대안을 제시하는 역학의 실천적 면모를 잘 보여줍니다. 현대의 방역 정책 또한 이러한 데이터 기반의 비교 분석을 통해 어떤 조치가 감염 확산을 억제하는 데 가장 효과적인지를 판단하는 과정을 거칩니다. 한국이 코로나19 유행 초기 단계에서 일정 수준의 성과를 거둘 수 있었던 배경에는 2015년 메르스 유행이라는 뼈아픈 경험이 있었습니다. 당시의 혼란은 국가적 차원의 민관 협력 대응 체계를 구축해야 한다는 강력한 교훈을 남겼으며, 이는 결과적으로 감염병 대응을 위한 일종의 예방 주사 역할을 했습니다. 과거의 실패를 거울삼아 질병관리청의 전문성을 강화하고 현장 실무자들의 대응 역량을 높인 덕분에, 예상치 못한 신종 감염병의 위협 앞에서도 보다 체계적이고 신속한 방역 조치를 시행할 수 있는 토대가 마련되었습니다. 방역 정책은 본질적으로 과학인 동시에 정치의 영역에 속합니다. 의료 전문가는 의학적 관점에서 의견을 제시할 수 있지만, 그것이 실제 정책으로 작동하기 위해서는 법률, 제도, 국가 자원의 동원 가능성 등 현실적인 제약 조건들을 함께 고려해야 합니다. 과학적 근거가 부족한 정치는 대중을 위험에 빠뜨릴 수 있고, 정치적 고려가 배제된 과학은 현실에서 실행력을 갖추기 어렵습니다. 따라서 성공적인 방역을 위해서는 과학적 지식과 정치적 판단이 조화를 이루어야 하며, 어느 한쪽으로 치우치지 않는 균형 잡힌 접근이 필수적입니다. 중대한 방역 정책의 최종 결정권과 그에 따른 책임은 결국 선출직 정치인에게 있습니다. 현장 전문가가 방역의 전술적 실행을 주도한다면, 국경 봉쇄나 사회적 거리 두기 단계 격상과 같은 고도의 정책적 판단은 국가 지도자가 책임지고 결정해야 할 몫입니다. 이는 축구 경기에서 선수가 자유롭게 기량을 펼치되, 전체적인 전술과 선발 명단은 감독이 책임지는 것과 유사합니다. 전문가의 제안을 경청하되, 사회 전체의 비용과 편익을 종합적으로 고려하여 결단을 내리고 국민을 설득하는 과정이야말로 위기 상황에서 정치가 수행해야 할 핵심 역할입니다. 한국의 방역 사례를 분석한 결과, 유행 초기에 시행된 적극적인 검사와 접촉자 추적이 감염 재생산 지수를 낮추는 데 결정적인 기여를 했음이 확인되었습니다. 옥스퍼드대의 연구에 따르면, 한국은 다른 국가들에 비해 선제적으로 정부 대책 지수를 높여 대응함으로써 사망자 수를 억제하고 유행을 효과적으로 관리했습니다. 이는 충분한 근거가 부족한 불확실한 상황 속에서도 신속하게 자원을 투입하고 정책적 대응을 강화한 결과입니다. 사후적인 평가를 통해 입증된 이러한 역학적 성과는 향후 발생할 수 있는 새로운 감염병 파동에 대비하는 중요한 지표가 됩니다. 민주주의 국가에서의 방역은 강제적인 지시보다 시민들의 자발적인 참여와 헌신의 가치를 바탕으로 이루어져야 합니다. 지도자는 재난 상황에서 국민을 끊임없이 설득하고 공동체의 안녕을 위한 협력을 이끌어내는 노력을 멈추지 말아야 합니다. 팬데믹이라는 거대한 위기를 극복하기 위해서는 정치인, 전문가, 관료, 그리고 시민이 각자의 위치에서 서로를 신뢰하고 포용적으로 연대하는 자세가 필요합니다. 바이러스의 확산을 늦추고 공동체를 유지하는 힘은 결국 우리 사회가 얼마나 유기적으로 결합하여 행동하느냐에 달려 있습니다.

황승식

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[COVID-19_talk_14] Heartbreaking Stories Untold by Media _Yunjeong Joo | 14강

취약성(Vulnerability)은 단순히 연약함을 뜻하는 것이 아니라, 외부의 충격이나 재해로부터 상처를 받기 쉬운 상태를 의미합니다. 최근의 사회학적 관점에서 취약성은 개인이나 공동체가 사회적 위험에 노출되는 정도와 그 충격을 회복할 수 없는 상태를 포괄하는 개념으로 확장되었습니다. 이는 재난이 모든 사람에게 동일한 영향을 미치지 않는다는 점에 주목하며, 각 행위자가 위험을 어떻게 경험하고 그 영향이 얼마나 이질적으로 나타나는지를 분석하는 데 핵심적인 지표가 됩니다. 코로나19 팬데믹 상황에서 우리나라는 감염병예방법을 통해 어린이와 노인을 감염 취약 계층으로 규정하고 보호 조치를 명문화했습니다. 하지만 실제 현장에서는 장애인을 비롯한 다양한 취약 계층이 법적 정의에서 소외되어 정책적 사각지대에 놓여 있는 실정입니다. 취약성의 범위를 단순히 의료적 측면으로 한정 짓지 말고, 사회적 거리두기로 인해 의료 및 돌봄 서비스 이용에 어려움을 겪는 이들까지 포함하여 사회복지적 차원으로 확장하려는 노력이 절실합니다. 취약성은 신체적, 경제적, 심리적, 사회적이라는 네 가지 차원에서 복합적으로 작용합니다. 연령이나 장애와 같은 신체적 요인뿐만 아니라 빈곤과 같은 경제적 결핍, 재난으로 인한 트라우마와 같은 심리적 충격이 개인의 삶을 흔듭니다. 이때 가족이나 공동체, 국가의 사회안전망이 얼마나 견고하게 지지해 주느냐에 따라 재난의 경험은 극단적인 비극이 될 수도, 혹은 이를 극복하고 새로운 항상성을 찾는 회복탄력성(Resilience)의 과정이 될 수도 있습니다. 통계에 따르면 코로나19는 연령과 젠더에 따라 확연히 다른 취약성을 드러냅니다. 80대 이상의 고령층에서 치명률이 압도적으로 높게 나타나는 반면, 사회적 영향 측면에서는 여성의 취약성이 두드러집니다. 의료 및 돌봄 종사자 중 여성의 비율이 높아 감염 위험에 더 많이 노출될 뿐만 아니라, 고용 불안정과 가정 내 돌봄 부담 가중, 심지어 가정폭력의 위험까지 증가하는 양상을 보입니다. 이는 재난이 기존의 사회적 불평등 구조를 더욱 심화시킨다는 것을 보여줍니다. 청도 대남병원의 사례는 집단 수용 시설이 감염병에 얼마나 무력한지를 상징적으로 보여주었습니다. 밀접, 밀집, 밀폐라는 '3밀(밀접·밀집·밀폐)'의 환경 속에서 장기 입원 중이던 정신장애인들은 외부 세계와 철저히 고립된 채 비극적인 집단 감염을 맞이했습니다. 전 세계적으로도 요양 시설 내 사망률이 높게 나타나는 현상은 노인과 장애인 등 사회적 지지망에서 배제된 이들이 재난 상황에서 가장 먼저, 그리고 가장 심각하게 희생될 수 있음을 경고하고 있습니다. 팬데믹으로 인해 학교와 복지기관이 문을 닫으면서 기존의 공적 돌봄 체계는 급격히 붕괴되었습니다. 특히 발달장애인의 경우 대면 서비스가 중단되자 그 모든 돌봄의 무게가 오롯이 가족에게 전가되었습니다. 외부 활동이 제한되면서 어렵게 습득했던 사회적 기술이 퇴화하거나, 고립감을 견디지 못한 가족이 극단적인 선택을 하는 안타까운 사례들이 발생하고 있습니다. 이는 비대면 중심의 사회 재편 과정에서 디지털 전환이 어려운 취약 계층을 위한 세심한 대안이 부족했음을 시사합니다. 위기 극복을 위해서는 연령, 젠더, 장애 유무 등에 따라 세분화된 '층화 데이터'를 구축하여 위험을 정밀하게 관리하는 '헬스 저스티스'가 실현되어야 합니다. 또한, 국가 주도의 방역을 넘어 시민사회의 연대와 관심이 필수적입니다. 역사적으로 전쟁과 같은 극한의 상황에서도 우리 사회는 약자를 보호하려는 노력을 멈추지 않았습니다. 재난의 장기화 국면에서 누구도 소외되지 않도록 취약한 이들의 목소리를 가시화하고, 사회적 지지망을 재건하는 공동체의 노력이 그 어느 때보다 중요합니다.

주윤정

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나TALK-14] 뉴스에선 볼 수 없는 가슴 아픈 사례들 _주윤정 박사 | 14강

‘취약성’이라는 단어는 라틴어 어원 ‘vulnerare’, 즉 ‘상처를 주다’에서 유래했습니다. 이는 단순히 개인의 연약함을 뜻하는 것이 아니라, 외부의 재난이나 질병, 사회적 충격에 의해 흔들리기 쉬운 상태를 의미합니다. 최근 사회학에서는 이를 개인이나 공동체가 사회적 위험에 노출되는 정도와 그 충격을 이겨내고 회복할 수 없는 상태로 정의합니다. 특히 자연재해와 같은 새로운 위험이 급증하는 현대 사회에서 취약성은 객관적인 지표를 넘어, 각 행위자가 위험을 어떻게 경험하고 그 영향이 얼마나 이질적으로 나타나는지를 분석하는 핵심적인 개념으로 자리 잡고 있습니다. 취약성은 신체적, 경제적, 심리적, 사회적이라는 네 가지 차원에서 복합적으로 나타납니다. 신체적 측면에서는 연령과 장애, 젠더가 영향을 미치며, 경제적 측면에서는 빈곤과 불평등의 문제가 직결됩니다. 또한 같은 충격이라도 개인마다 반응하는 심리적 트라우마의 정도가 다르며, 그가 속한 공동체의 사회적 지지망이 얼마나 견고한지에 따라 회복의 양상이 달라집니다. 결국 취약성의 문제는 재난이라는 충격이 발생했을 때, 사회안전망이 개인의 삶을 얼마나 지탱해 줄 수 있는가와 직결됩니다. 이는 단순히 생존의 문제를 넘어, 한 사회가 가진 회복탄력성의 수준을 가늠하는 척도가 됩니다. 코로나19 팬데믹은 인구 집단별로 확연히 다른 취약성의 양상을 드러냈습니다. 통계에 따르면 확진자는 활동량이 많은 20대에서 높게 나타나지만, 사망자의 과반수는 80대 이상의 고령층에 집중되어 치명률의 극명한 차이를 보입니다. 젠더 측면에서도 여성은 고연령일수록 고위험군에 속할 확률이 높으며, 의료 및 돌봄 종사자 중 여성의 비율이 압도적으로 높아 감염 위험에 더 많이 노출되는 경향이 있습니다. 이는 감염병이 단순히 생물학적인 현상을 넘어, 기존의 사회적 구조와 노동 환경에 따라 특정 집단에게 더 가혹한 결과를 초래한다는 사실을 여실히 보여줍니다. 집단 수용 시설은 감염병에 가장 취약한 ‘3밀(밀집·밀폐·밀접)’ 공간의 전형을 보여주었습니다. 청도 대남병원의 사례처럼 폐쇄 병동 내의 열악한 거주 환경은 대규모 집단 감염과 사망으로 이어졌습니다. 특히 장기 입원 중이던 정신질환자들은 신체적으로 이미 쇠약해진 상태였으며, 사회적 지지망으로부터 철저히 고립되어 있었습니다. 전 세계적으로도 요양 시설에서의 사망률이 압도적으로 높은 현상은 노인과 장애인 등 사회적 약자들이 재난 상황에서 가장 먼저, 그리고 가장 심각하게 희생될 수 있음을 경고합니다. 이는 시설 중심의 보호 체계가 가진 한계와 위험성을 재고하게 만드는 계기가 되었습니다. 팬데믹으로 인해 학교와 복지기관이 문을 닫으면서, 공적 돌봄 체계에 의존하던 중증 장애인과 그 가족들은 극심한 고통을 겪고 있습니다. 공동체 차원의 사회 서비스가 중단되자 모든 돌봄의 부담은 고스란히 가족에게 전가되었고, 이는 발달장애인 가족의 동반 자살이나 화재 사고와 같은 비극적인 사건으로 이어지기도 했습니다. 외부 활동의 단절은 장애인의 사회성 퇴화와 심리적 불안을 야기하며, 이는 온라인 중심의 비대면 서비스가 결코 대체할 수 없는 대면 돌봄의 필수성을 역설합니다. 재난 상황에서 사회적 지지망이 부족한 취약 계층일수록 사회적 고립에 의한 피해는 더욱 치명적으로 나타납니다. 우리 사회가 재난을 극복하고 회복탄력성을 얻기 위해서는 ‘누군가 나와 함께 있다’는 믿음을 주는 연대가 필수적입니다. 역사적으로도 한국 전쟁이라는 극한의 상황 속에서 맹학교 학생들을 피난시키고 한센병 환자들을 보호하려 했던 연대의 경험이 존재합니다. 이러한 연대는 단순히 국가의 행정적인 방역 체계만으로는 완성될 수 없으며, 시민사회의 자발적인 관심과 지지가 뒷받침되어야 합니다. 고통받는 이들이 스스로를 ‘초대받지 못한 손님’이나 ‘악성 민원인’으로 느끼지 않도록, 그들의 목소리를 가시화하고 사회적 의제로 만들어가는 과정이 진정한 의미의 방역이자 공동체의 회복을 위한 첫걸음입니다. 향후 감염병 대응을 위해서는 연령, 젠더, 장애, 사회경제적 지위 등을 포함한 정교하고 층화된 데이터의 구축이 시급합니다. 이를 통해 취약 계층이 겪는 위험을 과학적으로 분석하고, 낙인과 배제가 아닌 예방과 돌봄의 근거로 활용해야 합니다. 확진자에 대한 혐오와 분노는 재난 상황에서의 불확실성에서 기인하지만, 이를 극복하는 힘은 과학적 사실에 기반한 소통과 공동체적 신뢰에서 나옵니다. 코로나19가 드러낸 우리 사회의 가장 약한 고리들을 직시하고, 돌봄의 부담을 사회가 어떻게 나누어 가질 것인지에 대한 근본적인 전환을 고민해야 할 때입니다.

주윤정

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[연구뭐하지?] 천종식 교수 _서울대학교 '진화생명정보학 연구실' | 공생 세균을 연구하면 많은 질병을 예방, 치료할 수 있습니다!

서울대학교 진화생명정보학 연구실은 세균의 진화 과정을 추적하여 생명의 근원적 원리를 탐구하는 곳입니다. 천종식 교수님의 지도 아래, 이곳은 세균이 환경에 적응하고 변화하는 기전을 분석함으로써 병원균에 의한 질병을 깊이 있게 이해하고자 노력합니다. 미생물은 인간에 비해 진화 속도가 압도적으로 빠르기 때문에, 이들의 유전체 변화를 실시간으로 파악하는 것은 현대 의학에서 매우 중요한 위치를 차지합니다. 이러한 기초 연구는 단순히 지식을 쌓는 것을 넘어, 질병의 예방과 치료를 위한 실질적인 전략을 수립하는 데 결정적인 역할을 수행하고 있습니다. 또한, 우리 몸과 공생하는 미생물 집단인 마이크로바이옴을 연구하여 건강 증진의 새로운 가능성을 제시합니다. 이곳의 연구 환경은 흔히 '목장'에 비유될 만큼 높은 자율성을 자랑합니다. 교수님은 연구원들에게 넓은 탐구의 장을 제공하며, 학생들이 스스로 관심 있는 주제를 찾아 자유롭게 연구할 수 있도록 독려합니다. 통계학, 계산생물학, 컴퓨터공학 등 서로 다른 전공을 가진 인재들이 모여 협력하는 다학제적 분위기는 이 연구실만의 독특한 자산입니다. 학생들은 자신의 연구에 대해 책임을 지는 동시에, 필요한 자원을 전폭적으로 지원받으며 창의적인 연구자로 성장해 나갑니다. 이러한 자율적인 문화는 연구의 즐거움을 극대화하는 원동력이 됩니다. 연구원들은 각자의 전문성을 바탕으로 복잡한 생명 현상을 다각도에서 조명하며 학문적 성취를 이뤄냅니다. 생명정보학 연구의 주된 과정은 방대한 유전체 데이터를 가공하고 분석하여 시각화하는 작업으로 이루어집니다. DNA 서열과 같은 복잡한 글자 나열에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미생물의 계통학적 위치를 규명하는 것이 핵심입니다. 특히 최근 주목받는 프로바이오틱스 연구 등은 모두 이러한 탄탄한 미생물 계통학적 이론 위에 세워져 있습니다. 화려한 분석 기술도 중요하지만, 그 근간이 되는 이론적 배경이 없다면 진정한 과학적 가치를 인정받기 어렵습니다. 따라서 연구원들은 기술적 숙련도와 함께 깊이 있는 학문적 토대를 닦는 데 매진하고 있습니다. 이러한 이론적 엄밀함은 데이터 분석의 신뢰성을 높이고 연구의 질적 수준을 보장하는 핵심 요소가 됩니다. 우리가 태어날 때부터 고정적으로 갖게 되는 유전체와 달리, 메타게놈은 식습관이나 스트레스 등 외부 요인에 따라 역동적으로 변화하는 특성을 지닙니다. 연구실에서는 이러한 오믹스 기반 기술을 활용하여 현대인의 건강을 위협하는 다양한 만성 질환과 미생물 사이의 연결 고리를 정밀하게 추적합니다. 이는 단순한 관찰을 넘어 질병의 근본 원인을 규명하고 새로운 치료 패러다임을 제시하는 중요한 열쇠가 됩니다. 특히 장내 미생물 데이터를 통해 질환의 발생 가능성을 가늠하는 연구는 정밀 의료를 실현하는 데 있어 매우 중요한 과학적 근거를 제공합니다. 이러한 연구는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스를 실현하는 데 있어 매우 중요한 과학적 근거를 제공합니다. 연구실이 지향하는 이상적인 인재는 스스로 문제를 정의하고 해결해 나가는 '문제 해결형' 학생입니다. 단순히 논문 실적을 쌓는 것에 매몰되지 않고, 생명과학적 난제를 해결하기 위해 다양한 학문 분야를 유연하게 접목할 수 있는 태도가 요구됩니다. 현대의 연구 환경은 컴퓨터만 있다면 전 세계 전문가들의 강의를 통해 부족한 지식을 언제든 보충할 수 있는 열린 구조를 갖추고 있습니다. 따라서 특정 기술에 대한 선험적인 지식보다는, 목표를 달성하기 위해 끊임없이 배우고 도전하려는 의지가 연구의 성패를 가르는 가장 중요한 요소라고 할 수 있습니다. 이러한 도전 정신을 가진 학생들은 연구실의 자율적인 분위기 속에서 자신만의 독창적인 연구 영역을 구축해 나갑니다.

천종식

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[COVID-19_talk_12] An Analysis of COVID-19 Transmission Network in South Korea _Dukjin Chang | 12강

감염병의 확산은 바이러스 자체의 생물학적 특성과 이를 전파하는 사회적 네트워크의 결합으로 이루어집니다. 현재 많은 관심이 집중되는 백신과 치료제는 바이러스라는 변수에 대한 직접적인 대응책이지만, 이것이 완성되어 대중화되기 전까지는 네트워크라는 또 다른 변수에 주목해야 합니다. 네트워크 분석은 감염병의 아웃브레이크나 팬데믹 양상을 결정짓는 핵심적인 요소이며, 이에 기반한 방역 전략은 바이러스의 확산을 효과적으로 저지하는 데 필수적인 역할을 수행합니다. 서울, 경기, 인천 지역의 코로나19 확진자 데이터를 분석한 결과, 전파 네트워크는 '멱함수 분포(Power Law)'라는 특정한 형태를 따르는 것으로 나타났습니다. 이는 소수의 노드가 대다수의 연결을 독점하는 '척도 없는 네트워크(Scale-free network)'의 전형적인 특징을 보여줍니다. 즉, 대부분의 확진자는 추가 전파를 거의 일으키지 않지만, 극소수의 '슈퍼 전파자' 혹은 '허브'가 수많은 사람에게 바이러스를 옮기며 전체 확산세를 주도하고 있다는 구조적 원리를 시사합니다. 이러한 네트워크의 주요 특징 중 하나는 '작은 세상(Small World)' 현상입니다. 과거 미국의 심리학자 스탠리 밀그램은 평균 6단계만 거치면 모든 사람이 연결된다는 사실을 발견했으나, 한국 사회는 이보다 훨씬 좁은 3.6단계의 분리를 보여주는 것으로 분석되었습니다. 이는 감염병 확산 시기에 매우 위협적인 요소로 작용할 수 있습니다. 지역사회 감염이 단 몇 단계만 진행되어도 바이러스가 전국적으로 무작위하게 퍼져나갈 수 있는 고도의 연결성을 내포하고 있기 때문입니다. 네트워크의 또 다른 특징은 '무작위 공격에 대한 강건성'입니다. 인터넷망처럼 멱함수 분포를 따르는 구조는 무작위적인 노드 제거에는 쉽게 붕괴하지 않는 특성을 가집니다. 소규모 감염이 끊이지 않고 지속되는 이유도 이러한 네트워크의 강건함과 관련이 있습니다. 그러나 이 구조는 '조준 공격'에는 매우 취약합니다. 연결선이 가장 많은 상위 노드들을 집중적으로 찾아내어 차단할 경우, 전체 네트워크의 상당 부분을 효과적으로 무력화하여 바이러스의 전파 경로를 봉쇄할 수 있습니다. 실제 데이터를 바탕으로 모의실험을 진행한 결과, 전파 수 기준 상위 1%의 노드만 제거해도 확진자 수는 약 46% 감소하는 것으로 나타났습니다. 만약 상위 5%를 제어할 수 있다면 확진자 수는 70%, 전파 횟수는 무려 78%까지 줄어듭니다. 이는 백신이나 치료제가 부족한 상황에서도 네트워크의 핵심 허브를 찾아내어 관리하는 것만으로도 감염병의 확산을 극적으로 저지할 수 있음을 입증합니다. 과학적 데이터 분석에 기반한 정밀한 방역 체계 구축이 무엇보다 시급한 이유입니다. 효율적인 백신 투여 전략에서도 네트워크 분석은 중요한 통찰을 제공합니다. '우정의 역설'에 따르면, 무작위로 선택된 사람보다 그 사람의 친구가 더 많은 친구를 가질 확률이 높습니다. 따라서 제한된 수량의 백신을 무작위로 배분하기보다, 선택된 사람의 지인에게 투여하는 방식이 전파 허브를 타격할 확률을 수 배 이상 높여줍니다. 이는 팬데믹이라는 위기 상황에서 타인에게 백신을 양보하는 행위가 결국 공동체 전체를 보호하는 과학적 연대가 될 수 있음을 보여주는 흥미로운 사례입니다. 기초 감염 재생산 지수인 R0는 유용한 지표지만, 네트워크의 다이내믹스에 따라 현실을 과대평가할 가능성이 존재합니다. 멱함수 분포 하에서는 바이러스 역시 전파를 위해 허브를 찾아야 하는 전략적 어려움을 겪기 때문입니다. 따라서 향후 방역 정책은 단순한 일률적 거리두기를 넘어, 전파 네트워크 데이터를 실시간으로 구축하고 분석하는 방향으로 진화해야 합니다. 고위험 집단과 장소를 정밀하게 식별하는 과학 기반 방역만이 사회적 비용을 최소화하고 일상을 지키는 길입니다.

장덕진

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

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

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

장덕진

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[COVID-19_talk_7] Things that go against common sense_Kilkon Ko Professor | 7강

코로나19 팬데믹은 우리가 기존에 가졌던 상식에 큰 의문을 던졌습니다. 일반적으로 선진국이 개발도상국보다 감염병 대응에 훨씬 뛰어날 것이라 예상했지만, 실제 통계는 다른 양상을 보였습니다. 초기 분석에 따르면 1인당 GDP가 높은 국가일수록 오히려 확진자 수가 더 많게 나타나는 역설적인 현상이 관찰되었습니다. 이는 의료 시설의 확충이나 경제적 수준만으로는 전 지구적 위기를 완전히 통제하기 어렵다는 점을 시사하며, 단순히 국가의 부유함이 방역의 성공을 보장하지 않는다는 사실을 일깨워 주었습니다. 국가 간 혹은 국가 내의 이동 제한 조치가 감염병 예방에 절대적인 해결책이 되지 못했다는 점도 주목해야 합니다. 데이터를 살펴보면 이동 제한 전후로 신규 확진자 수의 급격한 감소가 나타나지 않은 사례가 많았습니다. 한국의 경우에도 이동성이 점차 정상 수준으로 회복되었음에도 불구하고, 고용 시장의 타격은 여전히 심각한 상태로 지속되었습니다. 특히 비정규직과 임시직 근로자들의 실업 문제가 빠르게 확산되면서, 물리적 이동의 회복이 곧바로 경제적 안정으로 이어지지는 않는다는 모순적인 상황이 발생했습니다. 글로벌 생산 체계인 글로벌 가치 사슬(GVC)의 붕괴는 개발도상국에 더욱 치명적인 영향을 미쳤습니다. 과거 독일, 미국, 일본 중심의 무역 구조가 중국을 포함한 복잡한 네트워크로 진화했으나, 국경 폐쇄로 인해 이 시스템이 마비되었습니다. 싱가포르나 태국 같은 아세안 국가들은 이동성이 평상시의 절반 이하로 떨어지며 소비 활동에 큰 타격을 입었습니다. 이러한 현상은 국가 간 분업 체계에 의존하던 개발도상국들의 경제 기반을 흔들었으며, 단순한 보건 위기를 넘어 생존의 문제로 직결되는 결과를 초래했습니다. 정치적 측면에서는 위기 초기 정부에 대한 지지도가 급상승하는 '깃발 아래 결집' 현상이 나타났으나, 장기적으로는 정치적 불안정성이 커질 위험이 존재합니다. 국제 사회의 지원 역시 지역별로 편중되는 경향을 보였습니다. IMF가 긴급 자금을 지원했으나 라틴아메리카처럼 확산세가 심각한 지역에 대한 대처는 상대적으로 미흡했습니다. 반면 중국은 '건강 실크로드' 전략을 통해 의료 물품을 지원하고 차관 상환을 유예하며 개발도상국에 대한 영향력을 확대하는 등 국제 외교 질서에도 새로운 변화가 나타나고 있습니다. 민주주의의 위기 또한 포스트 코로나19 시대의 중요한 화두입니다. 2010년대 후반부터 정체되기 시작한 전 세계 민주주의 지수는 팬데믹 이후 더욱 쇠퇴할 가능성이 큽니다. 정치적 불안정을 극복하기 위해서는 빈부 격차와 사회적 소외, 인종 및 내외국인 차별 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 폐쇄적인 국경 봉쇄보다는 한국의 사례처럼 개방적인 정책을 유지하면서도 사회적 안정성을 확보하는 접근이 필요하며, 이는 향후 발생할 수 있는 제2차 집단 감염에 대비하는 중요한 교훈이 될 것입니다. 개발도상국의 위기 극복을 위해서는 기존의 상식을 뛰어넘는 혁신적인 해결 방식이 필요합니다. 베트남이나 스리랑카처럼 자원이 부족함에도 불구하고 공동체의 자원을 활용해 방역에 성공한 사례들은 선진국 모델과는 다른 가능성을 보여줍니다. 노동력 송금에 의존하던 경제 구조에서 벗어나 생산성 혁신을 이루는 것이 절실하며, 이러한 변화의 동력은 젊은 세대의 창의적인 아이디어에서 나올 수 있습니다. 각국의 성공 요인을 발굴하고 이를 지식의 지도로 만들어 공유하는 노력이 수반되어야 합니다. 결국 코로나19라는 거대한 도전은 한 국가나 특정 지역의 노력만으로는 해결할 수 없는 문제입니다. 대학과 연구소는 가짜 뉴스가 아닌 과학적 데이터를 바탕으로 현장을 분석하고 이론화하여 실질적인 시사점을 제공해야 합니다. 우리는 자국의 성공에만 안주하지 말고, 개발도상국이 직면한 고유한 문제들을 그들의 시각에서 바라보며 협력해야 합니다. 국가와 세대를 넘어선 공동의 대응만이 포스트 코로나19 시대의 불확실성을 극복하고 전 세계가 함께 지속 가능한 성장을 이룰 수 있는 유일한 길입니다.

고길곤

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[이정모강의] 의심하고 질문하라 2편 : 일상 속 과학원리

공자께서는 믿기만 하고 배우지 않는 것의 폐단을 경고하셨습니다. 무턱대고 믿는 태도는 사회에 해를 끼칠 수 있으므로, 우리는 끊임없이 의심하고 질문해야 합니다. 하지만 의심하는 과정은 생각보다 쉽지 않습니다. 특히 메시지가 너무나 긍정적이거나 도덕적으로 보일 때, 우리는 비판적 사고를 멈추고 수용하려는 경향이 있습니다. '물은 답을 알고 있다'는 책이 베스트셀러가 된 이유도 이와 같습니다. 고운 말을 쓰면 물의 결정이 예뻐진다는 감성적인 메시지가 과학적 사실보다 앞섰기 때문입니다. 메시지뿐만 아니라 메신저의 권위나 인품도 우리의 판단을 흐리게 만듭니다. 존경하는 인물이나 선한 의도를 가진 사람이 전하는 정보는 의심 없이 받아들이기 쉽습니다. 예를 들어, 환경 운동가가 가족의 건강을 위해 전자레인지를 멀리하는 모습은 숭고해 보일 수 있지만, 그 근거가 되는 과학적 사실은 틀릴 수 있습니다. 전자레인지에서 사용하는 마이크로파는 리모컨의 적외선보다 에너지가 낮으며, 음식의 영양소를 파괴하거나 발암 물질을 생성하지 않습니다. 좋은 사람의 말이라도 과학적 검증은 반드시 필요합니다. 우리는 종종 '무엇이 들어 있다'는 사실 자체에만 매몰되어 공포에 빠지곤 합니다. 하지만 과학에서 가장 중요한 것은 '양', 즉 숫자입니다. 과거 살충제 달걀 파동 당시, 특정 성분의 검출 여부보다 중요한 것은 인체에 유해한 수준인가였습니다. 계산 결과에 따르면 해당 달걀을 평생 매일 수 개씩 먹어도 안전한 수준이었지만, 막연한 공포는 수많은 양계장을 파산으로 몰아넣었습니다. 감정에 휩쓸리기보다 구체적인 수치를 따져보는 태도가 사회적 비용을 줄이고 진실에 다가가는 길입니다. 미세먼지에 대한 인식도 과거의 기억에 의존하기보다 데이터를 믿어야 합니다. 많은 이들이 '우리 어릴 때는 공기가 맑았다'고 회상하지만, 실제 측정 기록은 정반대의 사실을 보여줍니다. 1980년대와 90년대의 대기 오염 수치는 현재보다 훨씬 높았으며, 당시에는 미세먼지라는 용어조차 정립되지 않았을 뿐입니다. 눈에 보이는 하늘의 색깔보다 전광판의 숫자를 믿어야 하는 이유가 여기에 있습니다. 과거에 대한 막연한 향수는 잘못된 정책 판단으로 이어질 수 있으므로 객관적인 지표를 확인하는 습관이 중요합니다. 오래된 전설이나 유사 과학도 우리의 합리적 사고를 방해합니다. 선풍기를 틀고 자면 죽는다는 '선풍기 사망설'은 과학적 근거가 전혀 없는 대표적인 도시 전설입니다. 선풍기는 산소를 소모하지도, 진공 상태를 만들지도 않습니다. 또한, 독소를 배출한다는 발바닥 패치나 해독 주스 역시 과학적 원리보다는 소비자의 심리를 파고든 마케팅에 가깝습니다. 피부는 외부 물질을 막는 장벽 역할을 하므로 패치를 통해 거대 분자인 독소가 빠져나가는 것은 불가능합니다. 이러한 유사 과학은 건강에 해롭지 않더라도 불필요한 지출을 유도합니다. 건강 보조 기구나 화장품 시장에서도 비과학적인 주장이 난무합니다. 피부 탄력을 위해 바르는 콜라겐은 분자 크기가 너무 커서 피부를 통과할 수 없습니다. 먹는 콜라겐 역시 소화 과정을 거치면 일반 단백질과 다를 바 없으므로 비싼 영양제 대신 음식을 섭취하는 것과 큰 차이가 없습니다. 게르마늄 팔찌나 음이온 제품들도 마찬가지입니다. 과학적으로 음이온만 따로 존재할 수 없으며, 이러한 제품들이 건강을 획기적으로 개선한다는 증거는 부족합니다. 우리는 자본의 논리에 휘둘리지 않기 위해 과학적 지식을 갖춰야 합니다. 과학을 공부하는 진정한 목적은 모두가 과학자가 되기 위함이 아니라, 더 안전하고 합리적인 삶을 영위하기 위함입니다. 과학적 태도는 끊임없는 의심과 더불어 자신의 한계를 인정하는 겸손함에서 시작됩니다. 새로운 사실이 밝혀졌을 때 기존의 생각을 기꺼이 바꿀 수 있는 용기가 필요합니다. 혼자만의 세계에 갇히지 않고 동료나 스승과 소통하며 질문하는 과정이 성장의 핵심입니다. 의심하고 질문하는 태도를 통해 우리는 유사 과학의 늪에서 벗어나 더 나은 사회를 만들어갈 수 있습니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

융합

[COVID-19_talk_6] Hard Choices and New Values_Sukjae Lee Professor | 6강

코로나19 팬데믹은 우리에게 신체적 건강과 경제적 위축이라는 물리적 위협을 넘어, 비물리적인 윤리적 도전을 제기하고 있습니다. 과거에는 조화를 이루던 가치들이 이제는 서로 충돌하며 우리에게 어려운 선택을 강요합니다. 예를 들어, 경제적 번영과 개인의 건강이 상충하는 상황에서 우리는 어떤 가치를 우선시해야 할지 고민하게 됩니다. 이러한 복잡한 상황 속에서 올바른 판단을 내리기 위해서는 단순한 직관이 아닌, 사실에 기반한 데이터와 이를 해석할 수 있는 윤리적 틀이 필수적으로 요구됩니다. 우리는 이 위기를 통해 우리가 진정으로 소중히 여기는 가치가 무엇인지 재정의해야 하는 시점에 서 있습니다. 윤리적 판단의 기준을 세우기 위해 규범 윤리학의 두 가지 주요 입장인 공리주의와 칸트의 의무론을 살펴볼 필요가 있습니다. 결과주의의 한 형태인 공리주의는 모든 이해관계자를 공평하게 고려했을 때 가장 좋은 결과를 가져오는 행동을 옳다고 봅니다. 반면 칸트의 의무론은 결과가 아무리 좋더라도 결코 위배해서는 안 되는 도덕적 의무와 원칙이 존재한다고 주장합니다. 이러한 이론적 틀은 우리가 마주한 사회적 거리두기나 백신 배분과 같은 현실적인 문제들을 분석하는 데 중요한 이정표가 되어줍니다. 어떤 이론을 선택하느냐에 따라 공동체가 나아갈 방향이 완전히 달라질 수 있기에 신중한 접근이 필요합니다. 경제 활동 재개와 사회적 거리두기 사이의 갈등은 두 윤리적 입장이 격돌하는 대표적인 사례입니다. 공리주의적 관점에서는 각 정책이 가져올 이득과 손해의 총합을 계산하여 전체 구성원에게 가장 유리한 결정을 내리려 합니다. 그러나 칸트적 입장에서는 다수의 경제적 혜택을 위해 소수의 생명을 희생시키는 것은 정당화될 수 없다고 반박합니다. 이때 중요한 것은 추상적인 논쟁이 아니라, 실제 경제적 피해와 감염 위험에 대한 구체적인 데이터를 바탕으로 어떤 가치가 더 절실한지를 판단하는 실천적 지혜입니다. 데이터는 단순한 숫자를 넘어 인간의 삶을 보호하기 위한 가장 강력한 근거가 되어야 합니다. 한정된 백신을 어떻게 배분할 것인가의 문제 역시 심각한 윤리적 고민을 안겨줍니다. 공리주의는 미래의 특정 시점에서 사회 전체에 가장 큰 효용을 줄 수 있는 방식을 찾으려 노력하며, 때로는 효율적인 생산을 위한 고가 판매 전략까지 고려할 수 있습니다. 반면 의무론적 관점에서는 효율성보다는 사회적 약자나 노약자 등 특정 집단을 우선 보호해야 한다는 원칙을 강조합니다. 이러한 선택의 과정에서 축적된 데이터는 각 배분 방식이 가져올 실질적인 효과를 예측하고 공정한 기준을 마련하는 데 핵심적인 역할을 수행합니다. 우리는 효율성과 형평성 사이의 아슬아슬한 줄타기를 통해 사회적 합의를 이끌어내야 합니다. 마스크 착용에 대한 국가별 반응 차이는 과학적 지식과 문화적 경험이 어떻게 상호작용하는지 보여줍니다. 마스크의 방역 효과가 과학적으로 입증되었음에도 불구하고, 일부 문화권에서는 역사적 배경이나 개인의 자유에 대한 가치관 때문에 착용을 꺼리는 현상이 나타납니다. 이는 데이터 수집과 분석이 단순히 수치에 그치지 않고, 사람들의 심리와 문화적 맥락까지 포괄해야 함을 시사합니다. 과학적 사실이 힘을 발휘하기 위해서는 그 사회가 공유하는 역사적 체험과 가치 체계에 대한 깊은 이해가 선행되어야 합니다. 결국 방역의 성공은 기술적인 데이터를 넘어 문화적 공감대를 형성하는 능력에 달려 있습니다. 윤리적 갈등 상황에서 합의에 도달하는 것은 매우 어렵지만, 우리는 합리적인 소통의 힘을 믿어야 합니다. 자신의 입장을 명확한 근거와 함께 밝히고 상대방의 의견을 경청할 때, 비로소 서로의 차이를 인정하고 이해하는 공감의 영역에 들어설 수 있습니다. 이러한 공감은 우리가 서로 다른 가치를 지향하더라도 결국 같은 공동체의 구성원이라는 소속감을 확인시켜 줍니다. 차이를 인정하는 태도와 최소한의 존중은 갈등을 넘어 타협과 중도의 길을 여는 유일한 열쇠가 됩니다. 소통은 단순히 말을 주고받는 것이 아니라, 서로의 존재를 인정하며 함께 생존할 방법을 모색하는 숭고한 과정입니다. 결국 데이터는 윤리적 판단을 위한 필수적인 재료이지만, 그 자체가 정답을 알려주지는 않습니다. 불확실성이 가득한 시대에 우리가 내리는 결정은 단순히 사실을 확인하는 과정이 아니라, 우리가 어떤 가치를 지향할 것인지 선택하는 과정입니다. 특정 집단에 대한 낙인이나 분노로 문제를 해결하려 하기보다, 연대와 책임의 원리를 바탕으로 끊임없이 질문을 던져야 합니다. 미리 고민하고 소통하는 노력이 뒷받침될 때, 우리는 예기치 못한 혼란 속에서도 후회 없는 선택을 내리며 더 건강한 사회로 나아갈 수 있을 것입니다. 철학적 성찰과 데이터의 결합이야말로 우리가 마주한 거대한 도전을 극복할 진정한 힘입니다.

이석재

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나TALK-6] 어려운 선택과 새로운 가치_이석재 교수 | 6강

코로나19 대유행은 우리에게 단순한 건강상의 위협을 넘어 비물리적인 윤리적 도전을 제시했습니다. 과거에는 경제적 번영과 개인의 건강이 상호 보완적인 가치였으나, 이제는 사회적 거리두기와 경제 활동 재개라는 두 축이 충돌하는 상황에 직면하게 된 것입니다. 이러한 어려운 선택의 순간에 우리는 어떤 가치를 우선시해야 할지 고민하게 됩니다. 급박한 상황 속에서 내리는 결정들이 우리 사회의 미래를 결정짓는 만큼, 가치 선택의 기준을 미리 성찰하는 과정이 반드시 필요합니다. 윤리적 판단의 틀을 마련하기 위해 규범 윤리학의 두 가지 주요 입장을 살펴볼 수 있습니다. 공리주의는 모든 유관한 사람을 공평하게 고려했을 때 가장 좋은 결과를 가져오는 행동을 옳다고 봅니다. 반면 칸트의 의무론은 결과가 아무리 좋더라도 결코 위배해서는 안 되는 도덕적 의무와 기본권이 존재한다고 주장합니다. 이 두 이론은 우리가 직면한 구체적인 사례들을 분석하고 해결책을 모색하는 데 있어 서로 다른 관점과 함의를 제공하며 논의의 기초가 됩니다. 경제 활동 재개와 방역 유지 사이의 갈등은 공리주의와 의무론이 격돌하는 대표적인 지점입니다. 공리주의적 관점에서는 각 정책이 가져올 이득과 손해를 수치화하여 전체 구성원에게 최선의 결과를 낳는 방향을 선택하려 합니다. 하지만 의무론적 입장에서는 소수의 생명 상실을 다수의 경제적 혜택으로 정당화할 수 없다고 반박합니다. 이때 중요한 것은 추상적인 논쟁이 아니라, 실제 감염률과 경제적 피해 규모를 보여주는 구체적인 데이터에 기반하여 판단을 내리는 일입니다. 한정된 백신을 어떻게 배분할 것인가의 문제 역시 복잡한 윤리적 숙고를 요구합니다. 미래의 더 큰 효용을 위해 효율적인 생산과 보급에 집중할 것인지, 아니면 노약자와 영유아 같은 사회적 약자를 우선적으로 보호할 것인지에 대한 선택입니다. 공리주의는 사회 전체의 이익을 극대화하는 시점과 방식을 고민하는 반면, 의무론은 특정 집단에 대한 배려와 기본권 보호를 강조합니다. 이러한 결정 과정에서 축적된 데이터는 각 선택이 가져올 실질적인 효과를 예측하는 핵심 근거가 됩니다. 마스크 착용에 대한 문화적 차이는 과학적 지식만큼이나 역사적 경험과 데이터 분석이 중요함을 보여줍니다. 어떤 사회에서는 마스크가 효과적임을 알면서도 문화적 반감으로 인해 착용을 꺼리는 반면, 다른 사회에서는 자연스럽게 수용되기도 합니다. 이는 과학적 사실이 때로는 문화적 체험에 의해 무력화될 수 있음을 시사합니다. 따라서 효과적인 방역을 위해서는 단순한 정보 전달을 넘어, 각 공동체가 가진 고유한 태도와 배경에 대한 정밀한 데이터 수집과 분석이 병행되어야 합니다. 다양한 의견 충돌 속에서 합리적인 소통은 공동체를 유지하는 강력한 힘이 됩니다. 자신의 입장을 명확히 밝히고 근거를 제시하는 과정은 서로의 차이를 인정하고 공감을 형성하는 토대가 됩니다. "동의하지 않지만 왜 그렇게 생각하는지 이해한다"는 태도는 우리가 같은 배를 탄 공동체 구성원임을 확인시켜 줍니다. 이러한 존중과 소통은 갈등을 넘어 타협과 중도의 길을 열어주며, 위기 상황에서 발생할 수 있는 극단적인 분노나 낙인찍기를 방지하는 방책이 됩니다. 코로나19 대유행은 사회의 취약한 고리를 드러내며 불평등의 문제를 더욱 심화시키고 있습니다. 경제 지표는 상승하는데 서민의 삶은 피폐해지는 '그레이트 디커플링' 현상은 우리 사회의 윤리적 기반을 되묻게 합니다. 위기는 모두에게 평등하게 다가오지 않으며, 약자에게 더욱 가혹한 법입니다. 따라서 우리는 데이터에 기반한 합리적 판단을 내리는 동시에, 소외된 이들을 포용하는 새로운 가치를 정립해야 합니다. 미리 고민하고 소통하는 과정만이 걷잡을 수 없는 혼란을 막는 유일한 길입니다.

이석재

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

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

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

김범준

카오스재단읽다과학

물리학

[COVID-19_talk_3] RT-PCR, the biggest contributor in Korea's successful quarantine _Hyunsook Lee | 3강

불확실성의 시대에 우리를 인도하는 것은 결국 정확한 데이터와 진실입니다. 분자생물학의 중심 원리인 '센트럴 도그마'는 정보의 흐름을 설명하며, 이는 코로나19라는 거대한 재난을 이해하는 핵심 열쇠가 됩니다. 전 세계 연구자들의 학술 데이터와 신뢰도 높은 정보를 종합하여 바이러스의 실체를 파악하는 일은 단순한 지식 습득을 넘어 생존을 위한 필수적인 과정입니다. 우리는 데이터를 통해 바이러스의 행동 방식을 이해하고, 이를 바탕으로 사회적 대응 전략을 수립함으로써 막연한 공포에서 벗어나 과학적인 해결책을 모색할 수 있습니다. 코로나19 바이러스의 기원을 둘러싼 논란은 과학적 데이터를 통해 명확히 정리될 수 있습니다. 유전체 분석 결과, 바이러스는 박쥐에서 시작해 중간 매개 동물을 거쳐 인간에게 전파되었으며, 이는 인위적인 조작보다는 자연적인 재조합의 결과임을 시사합니다. 항공 이동 경로와 일치하는 확산 패턴은 특정 지역에 대한 비난보다 선제적인 방역과 정보 공유의 중요성을 일깨워줍니다. 초기 단계에서 투명한 정보 공개와 신속한 역학 조사가 이루어졌다면 팬데믹이라는 전 지구적 재난을 지연시키거나 막을 수 있었을 것이라는 아쉬움은 우리에게 큰 교훈을 남깁니다. 한국이 방역의 모범 사례로 꼽힐 수 있었던 결정적 요인은 RT-PCR 기반의 신속한 진단 체계 구축에 있습니다. 메르스 사태의 경험을 거울삼아 질병관리본부는 확진자 발생 초기부터 바이오 기업들과 협력하여 진단 키트 개발에 박차를 가했습니다. 핵산을 증폭하여 바이러스의 존재를 확인하는 이 방법은 무증상 감염자까지 정밀하게 찾아낼 수 있어 확산 방지에 핵심적인 역할을 했습니다. 특히 바이러스의 변이가 적은 부위를 표적으로 삼아 민감도와 특이도를 높인 기술력은 전 세계적으로 그 우수성을 인정받았으며, 이는 보이지 않는 곳에서 헌신한 수많은 연구자와 방역 인력의 노고가 있었기에 가능했습니다. 치료제 개발에 있어서는 에볼라 치료제로 개발되었던 렘데시비르가 긴급 사용 승인을 받으며 표준 치료제로 자리 잡았습니다. 바이러스의 RNA 복제 효소를 저해하는 이 약물은 중증 환자의 회복 기간을 단축하는 효과를 보여주었습니다. 하지만 감염병 치료제는 공공재적 성격이 강함에도 불구하고, 경제적 논리에 밀려 개발이 중단되거나 지연되는 경우가 많습니다. 이번 팬데믹을 계기로 감염병 치료제와 백신 개발을 국가적, 국제적 차원의 필수 과제로 인식하고, 임상 시험의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 마련해야 합니다. 이는 단순히 현재의 위기를 넘기는 것을 넘어 미래의 또 다른 감염병에 대비하는 안보의 영역입니다. 백신은 집단 면역을 형성하여 팬데믹을 종식시킬 수 있는 가장 확실한 수단입니다. 바이러스의 스파이크 단백질을 표적으로 삼아 항체를 형성하는 백신 개발은 생물학적으로 명확한 원리를 따르지만, 안전성과 유효성을 검증하기 위한 엄격한 임상 과정을 거쳐야 합니다. 최근에는 바이러스 벡터나 핵산 백신과 같은 최신 기술이 도입되어 개발 기간을 단축하려는 노력이 이어지고 있습니다. 비록 백신 개발에는 막대한 비용과 시간이 소요되지만, 이를 가속화하기 위한 '패스트 트랙' 제도와 국제적 협력은 필수적입니다. 백신은 단순히 개인의 보호를 넘어 사회 전체의 안전망을 구축하는 공중보건의 핵심 자산이기 때문입니다. 코로나19의 치명률은 고령층이나 비만, 당뇨, 고혈압 등 기저 질환을 가진 그룹에서 유독 높게 나타납니다. 이는 바이러스 자체가 가진 위험성뿐만 아니라, 우리 몸의 면역 체계와 기저 질환 사이의 복잡한 상호작용이 결과에 큰 영향을 미친다는 것을 의미합니다. 또한 팬데믹 상황에서 의료 자원이 코로나19에 집중되면서 응급 환자나 다른 중증 질환자들이 적절한 치료 시기를 놓치는 부작용도 관찰되고 있습니다. 따라서 우리는 단순히 확진자 수를 줄이는 것을 넘어, 의료 시스템의 붕괴를 막고 취약 계층을 보호할 수 있는 입체적인 대응 전략을 수립해야 합니다. 미래에 닥칠지 모를 '감염병 X'에 대비하기 위해서는 과학적 세계관에 기반한 통합적인 대응 체계가 필요합니다. 노동 집약적인 진단 방식을 개선할 수 있는 휴대용 원스톱 진단 기기 개발과 더불어, 각 기관에 흩어진 데이터를 통합하여 분석할 수 있는 국가 주도의 데이터 센터 구축이 시급합니다. 또한 감염병 정보는 국가 안보와 직결된다는 인식 아래 전 세계적인 정보 공유와 외교적 협력이 이루어져야 합니다. 리더는 전문가들의 다양한 의견을 종합하여 입체적인 판단을 내려야 하며, 우리 사회 구성원 모두가 데이터를 중시하는 과학적 사고를 가질 때 비로소 어떤 재난도 슬기롭게 극복할 수 있을 것입니다.

이현숙

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나TALK-3] 코로나19 한국 방역의 핵심은 RT-PCR? _이현숙 교수 | 3강

불확실성의 시대에 데이터는 진실을 안내하는 이정표가 됩니다. 코로나19라는 전례 없는 재난 속에서 분자생물학적 데이터는 바이러스의 정체를 밝히고 대응 전략을 세우는 핵심 근거가 되었습니다. 생명 현상의 기본 원리인 '센트럴 도그마'를 통해 정보가 어떻게 전달되고 단백질로 구현되는지 이해하는 것은 바이러스의 생존 전략을 파악하는 첫걸음입니다. 신뢰도 높은 학술 데이터와 기사들을 종합하여 분석할 때 비로소 우리는 막연한 공포에서 벗어나 과학적인 해결책을 모색할 수 있습니다. 바이러스의 기원을 추적하는 유전체 분석 데이터는 근거 없는 음모론을 잠재우는 강력한 도구입니다. 코로나19 바이러스의 확산 패턴은 비행기를 이용한 사람의 이동 경로와 정확히 일치하며, 이는 인위적인 조작이 아닌 자연적인 전파임을 시사합니다. 박쥐에서 시작된 바이러스가 중간 숙주를 거쳐 인간에게 적응하는 과정은 분자생물학적으로 증명된 사실입니다. 비록 기원 파악이 당장의 재난 극복에 직접적인 도움을 주지는 않더라도, 투명한 정보 공개와 과학적 분석은 팬데믹의 확산을 지연시키는 데 필수적인 역할을 합니다. 한국이 방역의 '커브 플래트닝'에 성공할 수 있었던 결정적 요인은 선제적인 RT-PCR 진단 도입에 있었습니다. 메르스(MERS) 사태의 경험을 바탕으로 구축된 진단 체계는 무증상 감염자까지 정밀하게 찾아내어 지역사회 전파를 차단하는 방어벽이 되었습니다. 항체 진단과 달리 바이러스의 핵산을 직접 증폭하는 방식은 감염 초기 단계에서도 높은 민감도를 자랑합니다. 이러한 성과는 보이지 않는 곳에서 헌신한 연구사들과 방역 관계자들의 노동이 뒷받침된 결과이며, 향후에는 노동 집약적인 과정을 개선한 효율적인 진단 기기 개발이 병행되어야 합니다. 바이러스의 생활사를 이해하면 치료제 개발의 방향성이 보입니다. 코로나19 바이러스는 표면의 스파이크 단백질을 통해 우리 몸의 ACE2 수용체와 결합하여 세포 내로 침투합니다. 현재 표준 치료제로 주목받는 렘데시비르는 바이러스의 RNA 복제 과정을 방해하는 원리를 이용합니다. 이 외에도 바이러스의 결합을 원천 차단하는 중화 항체나 혈장 치료제 등이 유망한 후보로 거론되고 있습니다. 다만, 특정 약물의 효과를 맹신하기보다는 기저 질환과의 상관관계를 고려한 정밀한 임상 시험과 데이터 축적이 선행되어야 진정한 게임 체인저를 확보할 수 있습니다. 백신 개발은 건강한 사람에게 투여된다는 점에서 치료제보다 훨씬 엄격한 안전성 검증을 요구합니다. 바이러스 자체를 약화시키거나 핵산 백신을 활용하는 등 다양한 플랫폼이 시도되고 있지만, 실제 상용화까지는 막대한 비용과 시간이 소요됩니다. 역사적으로 백신을 통해 완전히 퇴치된 질병은 천연두가 유일할 정도로 바이러스와의 싸움은 험난합니다. 그럼에도 불구하고 스파이크 단백질을 표적으로 하는 최신 기술들은 희망적인 데이터를 보여주고 있으며, 공공재적 성격을 띤 백신 개발을 위해 국가적 차원의 전폭적인 지원과 패스트 트랙 시스템이 필요합니다. 팬데믹은 의료 체계 전반에 심각한 영향을 미치며, 코로나19 환자뿐만 아니라 응급 처치가 필요한 일반 환자들의 생명까지 위협합니다. 데이터에 따르면 감염병 확산 시기에 일반 중환자실 이용률이 급감하는 현상이 나타나는데, 이는 치료 시기를 놓치는 2차 피해로 이어질 수 있습니다. 이러한 위기를 극복하기 위해서는 각 기관에 흩어진 의료 데이터를 통합하여 분석할 수 있는 국가 주도의 데이터 센터 건립이 시급합니다. 개인 정보를 보호하면서도 연구자들이 데이터를 자유롭게 활용할 수 있는 환경이 조성될 때, 우리는 비로소 미래의 '감염병 X'에 대비할 수 있는 안보 체계를 갖추게 됩니다. 재난 극복의 핵심은 전문가들의 입체적인 정보를 종합하여 책임감 있는 판단을 내리는 리더십에 있습니다. 역학 조사, 바이러스 연구, 외교적 협력 등 어느 한 분야의 지식만으로는 거대한 팬데믹의 파고를 넘을 수 없습니다. 데이터를 중시하는 과학적 세계관을 바탕으로 투명하게 정보를 공유하고 전 세계가 협조할 때 비로소 인류는 감염병으로부터 안전한 사회를 만들 수 있습니다. 과학은 단순히 지식의 나열이 아니라 미래를 대비하는 가장 강력한 도구입니다. 이번 사태를 거울삼아 구축된 과학적 대응 시스템은 우리 사회를 더욱 건강하고 회복 탄력성 있는 공동체로 인도할 것입니다.

이현숙

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나 인터뷰] 황승식 _방역, 정치, 집단면역. 질병역학 전문가가 말하는 코로나19

감염병의 예방은 단순히 의료 기술만으로 해결될 수 있는 문제가 아닙니다. 우리가 흔히 말하는 '방역'은 감염병의 예방과 관리를 아우르는 개념으로, 확진자의 치료와 격리를 넘어 사회 전반의 시스템을 조정하는 과정을 포함합니다. 예를 들어 폐암을 예방하기 위해 담배 제조와 광고를 규제하는 법률적 조치가 필요하듯, 감염병 확산 방지를 위해서도 다양한 사회적 규제와 정책적 결정이 필수적입니다. 결국 팬데믹 상황에서 방역의 성패는 전문가의 조언을 바탕으로 국가가 얼마나 올바르고 책임감 있는 결정을 내리느냐에 달려 있습니다. 사태 초기 특정 집단이 감염의 원천이라는 사회적 낙인이 찍히기도 했으나, 이는 바이러스의 생물학적 기전을 오해한 결과입니다. 또한 스웨덴의 사례로 화제가 되었던 '집단면역' 역시 그 자체가 독립적인 정책이 될 수는 없습니다. 집단면역은 방역 대책을 통해 도달하고자 하는 최종적인 목표이자 결과물일 뿐, 수많은 희생을 전제로 하는 성급한 선택지가 되어서는 안 됩니다. 우리는 감염병이 무차별적으로 확산될 수 있다는 점을 명확히 인지하고, 과학적 근거에 기반하여 결과로서의 면역 체계를 이해해야 합니다. 과거 사스와 메르스, 그리고 현재의 상황을 돌이켜볼 때 대략 7~8년을 주기로 새로운 감염병이 출현하고 있습니다. 이러한 위기에 선제적으로 대응하기 위해서는 단순히 국제기구의 정보에만 의존하는 단계를 넘어서야 합니다. 특히 감염병 유입 가능성이 높은 주요 국가의 외교공관에 감염병 전문가를 배치하여 독자적인 정보 수집 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 공식적인 정보와 현장의 실시간 데이터를 종합적으로 분석할 수 있을 때 비로소 국경 봉쇄와 같은 사후약방문식 처방이 아닌, 실효성 있는 선제적 방역 정책을 수립할 수 있습니다. 앞으로의 해외여행은 과거와 달리 비즈니스나 공무 등 필수적인 목적 위주로 재편될 가능성이 높습니다. 전 세계를 자유롭게 오가던 시대에서 인접 국가 간의 철저한 관리 체계를 바탕으로 한 제한적 이동의 시대로 변화하고 있는 것입니다. 이러한 변화 속에서 '역학'이라는 학문의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 과거에는 주로 의사들이 담당하던 분야였으나, 이제는 수학적 모델링과 빅데이터 분석 역량을 갖춘 전문가들이 대거 참여하고 있습니다. 인구 집단 내 감염병의 분포와 원인을 파악하기 위해 수학적 훈련을 받은 인재들이 감염병 모델을 설계하며 방역의 과학적 토대를 마련하고 있습니다. 예방의학은 환자를 직접 진료하는 임상의학과 실험실 중심의 기초의학 사이에서 사회 전체의 건강을 설계하는 핵심적인 분야입니다. 하지만 국내에서 감염병 역학을 전공하는 전문가는 손에 꼽을 정도로 적은 것이 현실입니다. 전쟁이 일어나기 전부터 무기를 준비하듯, 팬데믹이라는 국가적 위기에 대비하기 위해서는 평상시에도 역학 전문가들을 체계적으로 양성해야 합니다. 이번 팬데믹은 우리 사회에 역학의 중요성을 각인시키는 계기가 되었습니다. 불확실성이 가득한 시대에 데이터에 기반한 과학적 분석으로 공동체를 지키는 전문가들의 역할은 앞으로 더욱 강조될 것입니다.

황승식

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나 인터뷰] 박종화_ 한국사람이 코로나19에 좀더 저항성이 있다?!

게놈은 우리 몸을 구성하는 유전 정보의 총합이자 생명의 설계도와 같습니다. 바이러스부터 인간에 이르기까지 모든 생명체는 고유한 유전 정보 덩어리를 가지고 있으며, 이를 해독하는 과정은 DNA나 RNA를 추출하여 염기 서열을 읽어내는 것에서 시작됩니다. 특히 바이러스의 경우 생명체 여부에 대한 논란이 있으나, 생명의 핵심 특징인 유전 정보를 담고 있다는 점에서 일종의 생명체로 간주할 수 있습니다. 현대 과학은 이러한 유전 정보를 해독하는 단계를 넘어 인공적으로 합성된 DNA까지 분석할 수 있는 수준에 도달했습니다. 염기 서열 그 자체가 생명의 본질이며, 이를 연구하는 것은 생명 현상을 이해하는 가장 근본적인 방법입니다. 팬데믹 상황에서 바이러스의 전파력과 치사율은 대개 반비례하는 경향을 보입니다. 바이러스가 생존하며 널리 퍼지기 위해서는 숙주를 너무 빨리 죽이지 않으면서도 적절한 전파력을 유지해야 하는 일종의 균형이 필요하기 때문입니다. 최근 연구에 따르면 코로나19에 대한 감염 양상은 인종이나 개인의 유전적 차이에 따라 다르게 나타날 수 있다는 사실이 밝혀지고 있습니다. 특히 한국인 수천 명의 게놈 데이터를 분석한 결과, 특정 유전적 요인이 바이러스에 대한 저항성에 기여할 가능성이 제기되었습니다. 이는 유전 정보가 질병의 확산과 대응 방식에 얼마나 중요한 영향을 미치는지 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 게놈 분석 전문가가 되기 위해서는 두 가지 핵심적인 역량이 필요합니다. 첫 번째는 방대한 유전 정보를 다룰 수 있는 컴퓨터 프로그래밍 능력입니다. 게놈은 거대한 정보의 흐름이기에 이를 효율적으로 분석하기 위한 기술적 토대가 필수적입니다. 두 번째는 암 정복이나 노화 방지와 같이 해결하고자 하는 절실하고 구체적인 목표 의식입니다. 생물학적 지식과 프로그래밍 능력이 결합될 때 비로소 복잡한 게놈 데이터를 유의미한 가치로 전환할 수 있습니다. 인류가 직면한 난제들을 해결하기 위해 게놈을 연구하는 과정은 학문적인 성취를 넘어 세상에서 가장 흥미롭고 보람찬 일 중 하나가 될 것입니다.

박종화

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나 인터뷰] 이현숙_ 전대미문의 코로나19, 분야를 불문하고 다함께 연구해야

현재 우리가 마주한 팬데믹은 인류 역사상 그 누구도 생애 동안 겪어보지 못한 거대한 위기입니다. 미국의 질병통제예방센터조차 직접적인 경험이 부족할 정도로 이 재난은 미지의 영역에 속해 있습니다. 이러한 상황에서 개별적인 연구자의 힘만으로는 한계가 명확하기에, 각 분야의 전문가들이 한데 모여 지혜를 나누는 것이 무엇보다 중요합니다. 국가적 경계를 넘어 인류 전체가 직면한 공동의 문제를 해결하기 위해, 학문적 전문성을 결합하고 융합 연구를 진행해야 할 시점입니다. 백신이나 치료제가 부재한 상황에서 사회적 의사결정을 내리는 일은 매우 복잡하고 어렵습니다. 비행 편수를 조절하거나 학교 문을 여는 시점을 결정하는 등 일상의 지속성을 확보하기 위한 모든 선택은 철저하게 데이터에 근거해야 합니다. 과학자로서 관찰한 초기 대응 과정에서는 과학적 합리성이 결여된 모습이 나타나기도 했습니다. 따라서 우리는 현재의 데이터를 면밀히 분석하고 통합하여, 감정에 치우치지 않는 객관적인 판단 기준을 마련함으로써 미래의 불확실성에 대비해야 합니다. 이번 사태는 인위적인 결합이 아닌, 자연스러운 융합 연구의 계기를 마련해 주었습니다. 바이러스의 특성을 규명하는 생명과학적 탐구부터 개발된 백신을 공공재로 다룰 것인지에 대한 사회과학적 논의까지, 모든 영역이 긴밀하게 연동되어 있기 때문입니다. 연구자들이 각자의 전문성을 바탕으로 십시일반 힘을 보태는 과정에서 기존의 경계는 허물어집니다. 이러한 협업은 단순히 연구 성과를 내는 것을 넘어, 우리 사회가 직면한 복합적인 난제들을 해결하는 새로운 융합 연구의 모델이 될 것입니다. 서울대학교를 기반으로 시작된 이번 연구팀은 특정 기관에 국한되지 않는 개방형 플랫폼을 지향합니다. 완성된 결과물을 일방적으로 발표하기보다는, 현재 알고 있는 전문 지식을 실시간으로 공유하고 나누는 마당을 만드는 것이 일차적인 목표입니다. 특히 시민들의 궁금증과 아이디어를 적극적으로 수용하여 연구의 방향성을 설정하고자 합니다. 대중과의 소통 채널을 넓힘으로써 연구자는 사회가 필요로 하는 질문을 발견하고, 시민은 과학적 근거에 기반한 지식을 얻는 선순환 구조를 구축할 것입니다. 대학은 모든 분야의 전문가가 모여 있는 지식의 보고로서, 전 지구적 재난 앞에서 막중한 책임을 가집니다. 이번 기회를 통해 대학은 단순히 학술적 성취에 머물지 않고, 인류의 안녕을 위한 공공 연구가 무엇인지 깊이 성찰하게 되었습니다. 전문가들의 분석 능력과 정보를 세상과 공유하여 사회 구성원들이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 지원하는 것이 우리의 핵심적인 역할입니다. 앞으로도 이러한 공공 연구를 활성화하여 재난에 강한 사회를 만드는 데 기여하고, 인류가 나아갈 올바른 방향을 제시하고자 합니다.

이현숙

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[COVID-19_talk_1] Epidemic Models and Data-Driven Approaches _Beom Jun Kim | 1강

데이터는 현대 과학에서 현상을 이해하는 가장 강력한 도구입니다. 감염병 확산 역시 방대한 데이터를 통해 그 이면에 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 흔히 데이터 과학 분야에서는 데이터를 깊이 분석하다 보면 결국 그 의미를 찾아낼 수 있다는 뜻으로 '데이터를 고문하면 자백한다'는 표현을 쓰기도 합니다. 하지만 데이터가 들려주는 이야기가 항상 진실은 아닐 수 있기에, 우리는 데이터에 대한 애정을 갖되 비판적인 시각으로 그 속에 담긴 진정한 스토리를 읽어내려는 노력을 멈추지 말아야 합니다. 감염병 확산 데이터는 대개 전형적인 로지스틱 곡선을 그립니다. 초기에는 확진자 수가 급격히 늘어나며 아래로 볼록한 형태를 띠지만, 확산세가 꺾이기 시작하면 곡선의 기울기가 변하여 위로 볼록한 형태로 바뀌게 됩니다. 이 과정에서 나타나는 변곡점은 감염병 통제의 중요한 지표가 됩니다. 전 세계 여러 국가의 데이터를 살펴보면 이미 안정기에 접어든 국가와 여전히 지수함수적 증가세를 보이는 국가가 명확히 구분됩니다. 단순히 확진자 수라는 숫자 자체보다 그래프의 곡선이 그리는 형태를 유심히 관찰하는 것이 현 상황을 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 지리적 면적 대신 확진자 수에 비례하여 지도를 왜곡하는 '카토그램'은 감염병의 전 지구적 이동 경로를 시각적으로 명확하게 보여줍니다. 코로나19 초기에는 중국에서 시작하여 한국을 거쳐 유럽과 미국으로 이어지는 동서 방향의 확산 축이 뚜렷하게 나타났습니다. 그러나 시간이 흐르면서 러시아, 인도, 남미 국가들의 면적이 급격히 커지는 남북 방향의 확산세가 두드러지기 시작했습니다. 이는 바이러스가 항공망을 타고 전 세계를 한 바퀴 돈 뒤, 이제는 보건 인프라가 상대적으로 취약한 지역으로까지 깊숙이 침투하고 있음을 시사하며 새로운 경각심을 일깨워 줍니다. 과학자들은 감염병 확산을 이해하기 위해 '구획 모형'이라는 이론적 모델을 사용합니다. 가장 간단한 형태인 SI 모형이나 SIR 모형은 마을 구성원들이 무작위로 섞인다는 가정하에 미감염자와 감염자의 비율로 확산 확률을 계산합니다. 현실의 복잡한 지리적 요소를 모두 반영하지는 못하지만, 이를 미분 방정식으로 풀이하면 실제 데이터와 유사한 로지스틱 곡선을 얻을 수 있습니다. 이러한 수리적 모델링은 감염병이 정성적으로 어떻게 퍼져나가는지 파악하게 해주며, 방역 정책의 효과를 가늠할 수 있는 이론적 토대를 제공합니다. 한국의 확진자 발생 패턴은 단일한 로지스틱 곡선이 아닌, 여러 개의 곡선이 중첩된 형태로 분석됩니다. 초기 소규모 발생부터 대구·경북 지역의 대유행, 그리고 수도권을 중심으로 한 확산세가 각각의 로지스틱 곡선을 형성하고 있습니다. 흥미로운 점은 뒤로 갈수록 곡선의 기울기가 완만해진다는 것인데, 이는 보건 당국의 신속한 대응과 시민들의 방역 노력이 확산 속도를 늦추는 데 실질적인 기여를 했음을 보여줍니다. 데이터는 우리가 과거에 어떤 위기를 겪었는지뿐만 아니라, 우리의 노력이 실제 확산 양상을 어떻게 변화시켰는지도 정직하게 기록하고 있습니다. 국가 간의 이동을 고려한 '메타포퓰레이션 모형'은 항공망 데이터와 같은 실제 인적 교류 패턴을 모형에 삽입하여 확산을 예측합니다. 연구 결과에 따르면 국가 간 이동을 90% 이상 제한하더라도 확산의 시작 시점을 늦출 뿐, 최종적인 확산 규모를 줄이는 데는 한계가 있습니다. 반면 여행 제한과 더불어 사회적 거리두기나 마스크 착용을 병행하여 지역 내 감염 확률을 절반으로 낮추면 최종 확산 규모를 극적으로 줄일 수 있습니다. 이는 강력한 봉쇄 정책보다 일상에서의 방역 수칙 준수가 감염병 통제에 얼마나 결정적인 역할을 하는지 과학적으로 입증해 줍니다. 감염 재생산 지수는 감염 확률, 접촉 횟수, 감염 지속 시간이라는 세 가지 요소의 곱으로 결정됩니다. 마스크 착용과 사회적 거리두기, 신속한 격리는 이 숫자들을 낮추어 감염병을 종식시키는 핵심 열쇠가 됩니다. 하지만 이러한 방역 조치들은 단순한 수학적 문제를 넘어 막대한 사회경제적 비용을 수반합니다. 따라서 미래에 다가올 또 다른 감염병에 대비하기 위해서는 물리학적 모델에 사회경제적 효과까지 통합한 확장된 형태의 모형을 준비해야 합니다. 데이터에 기반한 합리적이고 융합적인 접근만이 인류가 새로운 위기를 극복할 지혜를 제공할 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

[코로나TALK-1] 코로나19 확산 모형, 김범준 교수 연구발표 | 1강

데이터 사이언스 분야에는 '데이터를 아주 오래 고문하면 데이터가 자백한다'는 흥미로운 격언이 있습니다. 이는 방대한 데이터를 끈기 있게 분석하고 이해하려 노력하다 보면 그 속에 숨겨진 진실과 패턴을 찾아낼 수 있다는 긍정적인 의미를 담고 있습니다. 감염병 확산 역시 개별적인 사례에 매몰되기보다 국가별로 축적된 방대한 데이터를 기반으로 접근할 때 비로소 전체적인 흐름을 파악할 수 있습니다. 다만 데이터가 들려주는 모든 이야기가 진실이라고 맹신하기보다, 데이터에 담긴 맥락을 세심하게 살피는 태도가 무엇보다 중요합니다. 모든 감염병 확산 데이터는 전형적인 알파벳 S자 모양의 곡선을 그리는 경향이 있습니다. 초기에는 환자 수가 급격하게 늘어나며 아래로 볼록한 형태를 띠지만, 확산이 진정세에 접어들면 곡선의 기울기가 변하며 위로 볼록한 형태로 바뀌게 됩니다. 이 과정에서 곡률이 변하는 변곡점이 존재하게 되며, 이를 통해 확산의 정점과 종료 시점을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 국가마다 곡선의 구체적인 모양에는 차이가 있지만, 이러한 S자 곡선의 특성을 파악하는 것은 현재의 방역 상황을 진단하고 미래를 예측하는 데 핵심적인 지표가 됩니다. 감염병의 확산 양상을 시각화하는 방법 중 하나인 카토그램은 확진자 수에 비례하여 국가의 면적을 왜곡해 보여줍니다. 이를 통해 관찰한 코로나19의 초기 확산은 주로 동서 방향의 축을 따라 진행되었습니다. 중국에서 시작된 바이러스가 한국을 거쳐 유럽과 미국으로 번져나가는 과정은 지리적 거리보다 항공망 연결성이 더 큰 영향을 미쳤음을 시사합니다. 이후 4월 중순을 기점으로 확산의 축은 남북 방향으로 이동하여 러시아, 인도, 남미 국가들의 면적이 급격히 커지는 양상을 보였으며, 이는 전 지구적인 경계가 필요함을 일깨워 줍니다. 과학자들은 감염병 확산을 이해하기 위해 '구획 모형'이라는 이론적 틀을 사용합니다. 가장 대표적인 SIR 모형은 전체 인구를 미감염자(S), 감염자(I), 격리 및 회복자(R)의 세 그룹으로 나누어 이들 사이의 상호작용을 미분방정식으로 기술합니다. 이 모형은 지리적 요소를 배제한 단순한 가정을 바탕으로 하지만, 감염병 확산의 본질적인 역학을 파악하는 데 매우 유용합니다. 특히 확진 판정을 받고 격리되는 과정을 포함하는 SIR 모형은 현실의 방역 시스템이 감염 확산을 억제하는 원리를 수학적으로 명확하게 보여주는 도구가 됩니다. 한국의 확진자 발생 패턴을 분석해 보면 단일한 S자 곡선이 아닌, 여러 개의 곡선이 중첩된 형태임을 알 수 있습니다. 초기 해외 유입 사례와 대구·경북 지역의 대규모 확산, 그리고 이후 수도권을 중심으로 나타난 산발적 감염이 각각 독립적인 곡선을 형성한 것입니다. 주목할 점은 후속 곡선으로 갈수록 곡선의 기울기가 완만해졌다는 사실입니다. 이는 보건당국의 적극적인 진단과 방역 노력, 그리고 시민들의 사회적 거리두기가 실질적으로 감염 확산 속도를 늦추는 데 기여했음을 데이터로 증명하는 결과라고 볼 수 있습니다. 메타포퓰레이션 모형은 국가 간 이동 데이터를 결합하여 감염병의 전 지구적 확산을 시뮬레이션합니다. 연구 결과에 따르면, 국가 간 이동을 물리적으로 제한하는 것보다 지역 내에서의 감염 확률을 낮추는 것이 최종 확산 규모를 줄이는 데 훨씬 효과적입니다. 항공망을 통한 이동 제한은 확산 시점을 늦추어 대비할 시간을 벌어줄 뿐, 근본적인 해결책이 되기는 어렵기 때문입니다. 따라서 마스크 착용이나 사회적 거리두기와 같은 개인의 방역 수칙 준수가 전체 공동체의 안전을 지키는 데 있어 가장 강력하고 실질적인 수단이 됩니다. 감염병 대응의 핵심 지표인 재생산 지수는 한 명의 환자가 전염시키는 평균 인원수를 의미하며, 이는 감염 확률, 접촉 횟수, 격리 전 활동 기간의 곱으로 결정됩니다. 미래에 닥칠 또 다른 감염병인 '질병 X'에 대비하기 위해서는 이러한 물리적 변수뿐만 아니라 사회·경제적 비용까지 고려한 확장된 모형이 필요합니다. 이번 사태를 통해 얻은 데이터와 과학적 통찰을 바탕으로 국가 간 공조 체계를 강화하고 투명한 정보 공유 시스템을 구축한다면, 인류는 다음 팬데믹 위기 앞에서 더욱 지혜롭고 신속하게 대응할 수 있을 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나 인터뷰] 신종호_ 코로나19시대, 등교시점을 결정하는 데 꼭 필요한 것은?

현대 사회의 현상들은 단순히 하나의 원인으로 설명되지 않는 복잡계의 성격을 띠고 있습니다. 하나의 사건이 발생하면 그것은 독립적으로 끝나지 않고 다른 분야에 연쇄적인 영향을 미치며 예상치 못한 결과를 초래하곤 합니다. 이러한 복잡계적 구조 속에서 대학은 다양한 분야의 전문가를 보유하고 있다는 강력한 장점을 가집니다. 대학은 특정 영역의 파장이 사회 전체로 어떻게 확장되는지 종합적으로 조망하고, 그 과정에서 발생하는 미세한 틈새를 발견하는 연구 기관으로서의 역할을 수행해야 합니다. 이는 단순한 지식 전달을 넘어 사회의 방향성을 제시하는 중요한 임무입니다. 데이터는 단순히 숫자의 나열이 아니라 우리에게 끊임없이 메시지를 던져주는 살아 있는 생물과 같습니다. 과거의 흐름을 통해 미래를 예측하듯, 방대한 데이터 속에는 현재의 문제점과 그것이 확산될 방향에 대한 중요한 정보가 담겨 있습니다. 이러한 메시지를 정확하게 분석하는 능력은 현실적이고 실용적인 대안을 마련하는 기초가 됩니다. 데이터를 소중히 다루며 그 안에 숨겨진 의미를 읽어낼 때, 우리는 위기를 기회로 바꾸고 향후 다가올 미래 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 지표를 얻게 됩니다. 이는 장기적인 관점에서 사회적 발전을 모색하는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 코로나19 사태를 거치며 우리는 교육이 단순히 지식을 전달하는 행위 그 이상임을 깨닫게 되었습니다. 온라인 교육을 통해 유명한 지식을 접할 수는 있지만, 그것이 학생들에게 살아 있는 지식으로 체득되기 어려운 이유는 교육의 본질이 생각의 체계와 고민을 공유하는 장이기 때문입니다. 진정한 교육은 사람과 사람 사이의 정서적 유대감을 바탕으로 사회적 존재로서 자신의 꿈과 전문성을 고민하는 과정입니다. 앞으로의 학교 교육은 단순한 지식 전수를 넘어 사유와 만남이 이루어지는 경험의 장으로 거듭나야 하며, 그 안에서 개인이 무엇을 해야 할지 스스로 답을 찾는 기회를 제공해야 합니다. 학생들의 건강권과 학습권이 충돌하는 상황에서는 보건 역량에 대한 냉철한 평가가 우선되어야 하지만, 동시에 학습권 보장을 위한 대면 교육의 필요성도 간과할 수 없습니다. 이를 위해서는 학생들의 학습 현황을 질적으로 모니터링할 수 있는 정교한 데이터가 필요합니다. 단순히 과제를 부여하는 수준을 넘어 온라인 교육이 기대만큼 이루어지고 있는지 분석하고, 필요하다면 대안적인 대면 교육을 마련해야 합니다. 이는 교육 공동체가 학생들의 최소한의 권리를 보장하겠다는 의지를 갖추었을 때 비로소 가능해지며, 학기의 질을 담보하는 중요한 판단 근거가 됩니다. 공부의 진정한 목적은 개인적인 성취를 넘어 자신의 일이 사회 공동체 속에서 어떤 가치를 지니는지 인식하는 데 있습니다. 이러한 목적의식은 힘들고 지치는 순간을 이겨내게 하는 강력한 원동력이 됩니다. 학습의 에너지는 '하고 싶다'는 마음과 태도에서 비롯되며, 머리가 좋은 것보다 배우고자 하는 열정이 우선되어야 합니다. 여기에 효율적인 공부 방법과 유혹을 이겨낼 수 있는 자기 관리 환경이 더해질 때 비로소 전문성이 길러집니다. 스스로 의미를 부여하는 동기 부여야말로 성장을 이끄는 가장 큰 힘이며, 이는 청소년기의 수많은 유혹을 이겨내고 미래를 준비하는 기반이 됩니다.

신종호

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[세션1-토의]코로나팬데믹, 한국의 대응과 과제_첫번째 토의_박홍준&정승용 외_COVID-19 | 1세션 ④

코로나19 사태 초기, 질병관리본부의 투명하고 과학적인 정보 공개는 국민적 신뢰를 얻는 데 큰 역할을 했습니다. 매일 정해진 시간에 이루어진 브리핑은 위기 상황에서 정확한 메시지를 전달하며 긍정적인 평가를 받았습니다. 그러나 의료계 일각에서는 초기 감염원 차단을 위한 선제적 조치가 미흡했다는 아쉬움을 제기합니다. 특히 중국발 입국 제한이나 위기경보 격상 시점이 늦어지면서 방역의 골든타임을 놓쳤다는 지적이 있습니다. 이는 감염병 대응에 있어 정치적 고려보다 의학적 판단이 우선되어야 함을 시사합니다. 정부와 의료계 사이의 소통과 협력 체계 구축은 방역의 성패를 가르는 핵심 요소입니다. 대한의사협회는 정부보다 앞서 고강도 사회적 거리 두기 캠페인을 제안했으나, 실제 정책 반영까지는 상당한 시간이 소요되었습니다. 또한 중앙 정부와 지방자치단체 간의 엇박자로 인해 현장의 의료진들이 혼선을 겪는 사례도 빈번했습니다. 컨트롤타워의 부재는 부처 간 유기적인 협력을 저해하고 방역 효율성을 떨어뜨리는 원인이 되었습니다. 향후 반복될 수 있는 감염병 위기에 대비해 보다 체계적인 민관협력 시스템 마련이 절실합니다. 의료 현장에서 가장 큰 어려움 중 하나는 임상 정보의 공유 부족이었습니다. 확진자와 사망자에 대한 통계는 매일 발표되었지만, 구체적인 치료 경과나 병리학적 데이터는 의료진에게 충분히 전달되지 않았습니다. 이로 인해 현장 전문가들은 이른바 '깜깜이' 상태에서 환자를 진료해야 하는 상황에 직면했습니다. 특히 중환자 치료를 전담할 컨트롤타워가 원활히 작동하지 않아 사망자 관리에 안타까움을 남기기도 했습니다. 과학적 근거에 기반한 실시간 데이터 공유는 효과적인 치료 전략 수립을 위해 반드시 선행되어야 할 과제입니다. 대구와 경북 지역에서 폭발적인 확진자 증가세가 나타났을 때, 의료체계의 붕괴를 막은 것은 의료진의 자발적인 헌신이었습니다. 수많은 의사가 생업을 뒤로하고 현장으로 달려가 선별진료소와 생활치료센터에서 봉사했습니다. 민간 의료계는 드라이브스루와 워킹스루 같은 혁신적인 검사 방식을 도입하며 공적 역할을 훌륭히 수행해냈습니다. 이러한 민관협력은 공공의료체계가 한계에 다다랐을 때 이를 보완하는 강력한 힘이 되었습니다. 이는 비상 상황에서 민간 의료의 역량을 어떻게 결집하고 지원할지에 대한 중요한 시사점을 제공합니다. 생활치료센터의 도입은 한국 방역 모델의 혁신적인 사례로 꼽힙니다. 전체 환자의 약 80%를 차지하는 경증 환자를 별도 시설에 격리함으로써, 상급 병원의 병상 자원을 중증 환자 치료에 집중할 수 있었습니다. 서울대병원이 운영한 문경 생활치료센터는 정보통신기술(ICT)을 활용한 비대면 모니터링 시스템을 성공적으로 구현했습니다. 화상 통화와 모바일 앱을 통해 환자의 상태를 실시간으로 확인하며 의료진의 감염 위험을 낮추고 효율성을 높였습니다. 이러한 비대면 진료 경험은 향후 의료 시스템의 디지털 전환에 있어 중요한 기초 자료가 될 것입니다. 국제적인 공조와 데이터 분석 역시 방역 전략 수립에 결정적인 기여를 했습니다. 중국의 초기 역학 정보를 통해 바이러스의 자연사(Natural History), 즉 경증과 중증 환자의 비율을 파악한 것은 생활치료센터 건립의 의학적 근거가 되었습니다. 비록 초기 정보의 투명성에 대한 논란은 있었으나, 확보된 데이터를 바탕으로 의료진 감염 원인과 전파 경로를 분석하여 한국 실정에 맞는 대응책을 마련할 수 있었습니다. 특히 신천지 사태와 같은 예상치 못한 변수 속에서도 신속하게 진단 시스템을 확립하고 진단 네트워크를 구축한 점은 전 세계가 주목하는 성과로 기록되었습니다. 현재의 방역 성과를 지속 가능하게 유지하기 위해서는 의료진의 피로도 관리와 체계적인 보상 방안이 마련되어야 합니다. 사명감만으로 버티기에는 현장의 부담이 한계에 다다르고 있으며, 가을과 겨울철에 예상되는 2차 대유행에 대비한 장기적인 전략이 필요합니다. 집단면역에 의존하기보다는 현재의 추적과 격리 시스템을 고도화하고, 치료제와 백신 개발을 위한 국가적 지원을 아끼지 말아야 합니다. 무엇보다 방역 정책 결정 과정에서 정치적 논리를 배제하고 전문가들의 과학적 판단을 존중하는 문화가 정착될 때, 우리는 진정한 의미의 방역 강국으로 거듭날 수 있을 것입니다.

박홍준, 이종구, 정기석, 정승용, 지영미

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[석학인터뷰] 김상우 ─ DNA는 대부분 쓰레기다?! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

2000년대 이후 생물학은 비약적인 변화를 맞이했습니다. 과거에는 단일 유전자나 단백질의 기능을 깊이 있게 분석하는 연구가 주를 이루었으나, 현재는 유전체 활동과 염기서열 정보를 포함한 방대한 데이터가 쏟아지고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 컴퓨터 기술은 단순한 도구를 넘어 생명 현상을 해석하기 위한 필수적인 요소가 되었습니다. 데이터를 능숙하게 다루고 분석할 수 있는 능력은 특정 질병에 국한되지 않고 생명 전체의 원리를 조망할 수 있는 넓은 시야를 제공하며, 이는 현대 과학자들에게 커다란 축복과도 같습니다. 이제 생물학은 복잡한 데이터를 정교하게 해석하는 정보 과학의 시대로 접어들었습니다. 눈에 보이지 않는 미세한 DNA를 관찰하기 위해서는 생화학이나 나노기술의 정교함이 필요하며, 여기서 얻은 거대한 데이터를 유의미한 정보로 바꾸기 위해서는 수학과 통계학, 그리고 전산학의 엄밀함이 요구됩니다. 자칫 잘못된 발견으로 이어질 수 있는 오류를 방지하기 위해 정교한 계산이 필수적이기 때문입니다. 결국 이러한 과정을 거쳐 도출된 결과는 다시 생물학과 의학의 영역으로 회귀하여 질병 치료와 같은 실질적인 응용 단계로 나아가게 됩니다. 이처럼 DNA 연구는 현대 과학의 정수를 모아 생명의 본질에 다가가는 숭고한 여정이라 할 수 있습니다. 생명의 설계도인 DNA를 연구하는 과정은 과학자로서의 태도와 철학을 정립하는 여정이기도 합니다. 칼 세이건의 '코스모스'가 생명 진화의 경이로움을 일깨워주었다면, 리처드 도킨스의 저작들은 엄밀한 탐구 정신을 견지하는 데 큰 영향을 주었습니다. 이러한 영감과 과학적 태도를 바탕으로 유전 변이를 탐지하고 질병의 원인을 밝혀내는 노력은 인류가 직면한 한계를 극복하는 열쇠가 됩니다. 결국 DNA 연구는 생명의 근원을 이해하고 더 나은 미래를 설계하기 위한 숭고한 도전입니다. 우리는 이러한 탐구를 통해 질병의 고통에서 벗어나 더 건강한 삶을 향한 발걸음을 내딛고 있습니다.

김상우

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 분자세계 게임의 법칙을 찾아서 _ by석차옥｜2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 9강 | 9강 ①

단백질은 생명 현상을 유지하는 핵심적인 분자로, 20가지 아미노산이 특정 순서로 연결되어 고유한 입체 구조를 형성합니다. 이 과정에서 물을 좋아하는 친수성 아미노산은 표면으로, 물을 싫어하는 소수성 아미노산은 안쪽으로 모이려는 성질이 작용합니다. 아미노산 서열에 담긴 정보가 복잡한 물리적 상호작용을 거쳐 하나의 안정한 구조로 접히는 현상을 단백질 폴딩이라 부르며, 이는 생명체의 기능을 결정하는 가장 기초적인 설계도와 같습니다. 이러한 구조적 안정성은 생명체가 환경에 적응하고 고유의 생리적 기능을 수행하는 데 필수적인 토대가 됩니다. 단백질의 구조를 이해하는 것은 생명 과학과 의학의 발전에 필수적입니다. 산소를 운반하는 마이오글로빈이나 에너지를 합성하는 단백질의 기작은 모두 그 형태에서 비롯됩니다. 특히 암 치료제인 글리벡이나 독감 치료제 타미플루처럼 특정 단백질의 기능을 조절하는 의약품 개발은 정밀한 구조 정보가 뒷받침되어야 가능합니다. 세포 밖의 신호를 내부로 전달하는 단백질군인 GPCR 연구가 수많은 노벨상을 배출한 이유도 바로 이러한 구조적 중요성 때문입니다. 구조를 아는 것은 곧 생명의 작동 원리를 파악하는 것과 같습니다. 전통적으로 단백질 구조는 X선 결정학이나 극저온 전자현미경과 같은 실험적 방법으로 밝혀왔습니다. 하지만 하나의 구조를 결정하는 데는 막대한 시간과 비용이 소요되며, 실험이 까다로운 경우도 많습니다. 반면 차세대 염기서열 해독 기술의 발달로 단백질의 아미노산 서열 정보는 기하급수적으로 늘어나고 있습니다. 이러한 실험적 구조 결정과 서열 정보 사이의 거대한 격차를 메우기 위해 컴퓨터를 이용한 단백질 구조 예측 기술이 현대 과학의 중요한 과제로 떠올랐습니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 생명 정보의 활용도를 높이는 핵심 기술입니다. 단백질 구조 예측의 정확성을 겨루는 올림픽이라 불리는 CASP 대회는 2년마다 블라인드 테스트 방식으로 열립니다. 예측의 기본 원리는 열역학적으로 가장 안정한 상태를 찾는 것입니다. 아미노산 서열이 주어졌을 때 자유 에너지가 최소가 되는 지점을 찾아내는 과정은 바둑의 경우의 수보다 훨씬 복잡한 탐색을 요구합니다. 자연 법칙이라는 정답을 찾아가는 이 과정은 수많은 국소 최솟값들 사이에서 전역 최솟값을 발견해야 하는 고도의 계산 과학적 도전입니다. 정확한 에너지 함수를 정의하고 이를 효율적으로 탐색하는 것이 이 분야의 핵심적인 목표입니다. 최근 인공지능 기술의 도입은 단백질 구조 예측 분야에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 구글 딥마인드의 알파폴드는 방대한 서열 데이터에서 진화적으로 연관된 정보를 추출하고, 딥러닝을 통해 아미노산 사이의 거리를 정밀하게 예측하며 압도적인 성과를 거두었습니다. 이는 단순히 기존의 물리 법칙을 계산하는 것을 넘어, 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여 정답에 접근하는 새로운 길을 제시한 것입니다. 인공지능은 이제 화학자가 자연의 비밀을 푸는 강력한 도구가 되었으며, 기존의 이론적 접근 방식과 결합하여 시너지를 내고 있습니다. 구조 예측을 넘어 새로운 기능을 가진 단백질을 직접 설계하는 연구도 활발히 진행 중입니다. 자연계에 존재하지 않는 서열을 조합하여 특정 구조를 유도함으로써 난치병 치료나 신소재 개발에 활용하려는 시도입니다. 또한 일반인들이 게임을 통해 단백질 구조를 찾는 '폴딧' 프로젝트처럼, 집단 지성과 컴퓨터 계산을 결합한 형태의 연구도 성과를 내고 있습니다. 이러한 노력은 단백질이 단순한 관찰의 대상이 아니라 인류가 목적에 맞게 설계하고 제어할 수 있는 영역임을 보여줍니다. 이는 생명 공학의 패러다임을 바꾸는 획기적인 변화의 시작입니다. 미래의 화학은 인공지능과 로봇 기술이 결합하여 실험과 계산이 유기적으로 연결되는 모습으로 진화할 것입니다. 인공지능이 반복적이고 방대한 계산 업무를 수행하면, 과학자는 더 창의적이고 근원적인 질문에 집중할 수 있는 환경이 조성됩니다. 화학은 이제 물리, 생물, 컴퓨터 공학 등 다양한 학문이 융합되는 중심지 역할을 하며 인류의 난제를 해결하는 데 기여할 것입니다. 다양한 분야의 지식을 멋지게 융합할 때 비로소 우리는 자연의 미스터리를 풀고 새로운 가치를 창출할 수 있습니다. 융합적 사고는 미래 과학을 이끄는 가장 강력한 힘이 될 것입니다.

석차옥, 이주용

카오스재단카오스강연

화학

[석학인터뷰] 임채영_ 통계는 근사한 답을 찾아나가는 과정｜ 2019 서울대 자연과학대 공개강연 '과학자의 꿈과 도전 : 과학 선율'

임채영 교수는 어린 시절부터 남다른 호기심을 가진 학생이었습니다. 초등학교 시절 B형 간염 예방주사는 B형 혈액형만 맞아야 하는지 질문했던 일화는 그의 엉뚱하면서도 탐구적인 면모를 잘 보여줍니다. 그는 본래 수학을 전공했으나, 공리로부터 이론을 쌓아가는 수학과 달리 현실의 불확실성 속에서 답을 찾아가는 통계학의 매력에 이끌려 진로를 변경하게 되었습니다. 관측된 데이터와 정보를 바탕으로 사람들이 납득할 수 있는 최선의 답을 도출하는 과정이 그에게 큰 흥미를 주었습니다. 통계학은 단순히 숫자를 다루는 학문을 넘어 다양한 전문 분야와의 협업이 필수적인 학문입니다. 임 교수는 혼자 해결할 수 없는 문제들을 다른 분야의 전문가들과 함께 풀어나가는 과정에서 통계학의 진정한 가치를 느낀다고 말합니다. 특히 인공지능 시대에 접어들면서 통계학의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다. 방대한 데이터를 활용해 자동화를 구현하는 인공지능의 핵심 원리에는 데이터를 체계적으로 다루는 통계학적 방법론이 깊이 자리 잡고 있기 때문입니다. 이번 강연에서 임채영 교수는 통계학이 실생활, 특히 범죄 현장에서 어떻게 활용되는지 구체적으로 소개합니다. 범죄 현장에서 수집된 다양한 증거물들을 하나의 데이터로 간주하고, 이를 통계적으로 분석하여 유의미한 정보를 추출하는 과정을 다룹니다. 이는 추상적인 이론에 머물지 않고 실제 사회 문제를 해결하는 데 기여하는 통계학의 실천적 측면을 보여줍니다. 구체적인 사례를 통해 데이터 분석이 진실을 밝히는 강력한 도구가 될 수 있음을 강조할 예정입니다.

임채영

카오스재단석학인터뷰

수학
융합

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (4) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ④

인공지능 시대의 도래는 단순히 인간의 업무를 기계가 대체하는 차원을 넘어섭니다. 과거에는 인간이 필요한 정보를 직접 기록하고 구전하며 관리할 수 있었지만, 현대 사회는 기계들이 쏟아내는 데이터의 양이 인간의 처리 능력을 아득히 초월했습니다. 이러한 데이터의 홍수 속에서 의미 있는 정보를 추출하고 분석하기 위해 인공지능은 필수적인 도구가 되었습니다. 즉, 인공지능은 인간의 한계를 보완하여 방대한 정보 속에서 가치를 찾아내는 새로운 지적 동반자로서 그 존재 이유를 가집니다. 인공지능의 화려한 성취 뒤에는 견고한 수학적 원리가 자리 잡고 있습니다. 알파고와 같은 사례에서 보듯, 인공지능이 보여주는 놀라운 결과물은 복잡한 알고리즘과 수학적 모델링의 산물입니다. 특히 딥러닝을 깊이 이해하기 위해서는 선형대수학이나 기하학과 같은 수학적 기초가 필수적입니다. 단순히 기술적인 구현에 그치지 않고 인공지능의 근본적인 작동 원리를 파악하기 위해서는 수학이라는 언어를 통해 그 내부를 들여다보는 노력이 필요하며, 이는 인공지능 시대를 주도하는 핵심 역량이 됩니다. 수학의 역사는 계산의 시대에서 이론의 시대를 거쳐, 이제는 컴퓨터와 협력하는 새로운 계산의 시대로 진입했습니다. 과거의 수학자가 수식을 직접 풀고 계산하는 데 집중했다면, 현대의 수학자는 어떤 계산을 시킬 것인지 설계하고 그 결과를 어떻게 해석할 것인지 고민하는 역할을 수행합니다. 인공지능이 발전함에 따라 수학자의 역할이 사라지는 것이 아니라, 오히려 가보지 않은 길을 개척하고 복잡한 시스템의 논리적 타당성을 검증하는 고차원적인 설계자로서의 위상이 더욱 강화되고 있는 것입니다. 최근 교육 현장에서 코딩 열풍이 불고 있지만, 진정한 핵심은 프로그래밍 언어의 문법을 익히는 것이 아니라 그 밑바탕에 깔린 수학적 사고력을 기르는 데 있습니다. 코딩은 논리적인 구조를 구현하는 수단일 뿐이며, 무엇을 어떻게 구현할 것인지를 결정하는 것은 결국 수학적 원리에 대한 이해입니다. 원리를 모른 채 복잡한 수식만 나열하는 것은 비효율적입니다. 따라서 미래 세대에게 필요한 교육은 단순한 기능 습득이 아니라, 문제를 효율적으로 정의하고 식의 의미를 파악하는 본질적인 사고의 힘을 길러주는 방향으로 나아가야 합니다. 인공지능의 신경망 구조가 인간의 뇌와 유사해짐에 따라 생명과 의식에 대한 철학적 질문도 제기됩니다. 예쁜꼬마선충의 뉴런 구조를 기계적으로 복제했을 때 생명체와 유사한 반응을 보이는 사례는 흥미로운 시사점을 던져줍니다. 하지만 인간의 뇌는 단순한 알고리즘의 집합을 넘어 끊임없는 경험과 학습을 통해 스스로를 변화시키는 복잡한 상태를 지닙니다. 인공지능이 인간의 지적 능력을 흉내 낼 수는 있어도, 주관적인 경험과 의식의 영역까지 완벽히 대체할 수 있는지에 대해서는 생물학적, 철학적 관점에서의 깊은 성찰이 동반되어야 합니다. 리만 가설과 같은 수학적 난제를 인공지능이 해결할 수 있을지에 대한 관심도 뜨겁습니다. 컴퓨터는 방대한 계산을 통해 반례를 찾거나 복잡한 미분방정식을 푸는 데 탁월한 성능을 발휘하지만, 문제의 본질을 꿰뚫는 통찰력을 제시하는 데는 여전히 한계가 있습니다. 인공지능은 인간이 미처 생각하지 못한 새로운 지평을 열어주는 보조적인 도구로서 강력한 힘을 발휘할 것입니다. 결국 수학적 난제의 해결은 기계의 압도적인 계산 능력과 인간의 창의적인 가설 설정이 조화를 이룰 때 비로소 가능해질 것으로 보입니다. 궁극적으로 수학을 공부하는 이유는 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 권위에 맹종하지 않고 스스로 사고하는 힘을 기르기 위함입니다. 수학은 누구나 자신의 논리로 결과를 확인하고 검증할 수 있는 학문입니다. 인공지능이 제공하는 결과물에 의존하기만 하는 것이 아니라, 그것이 왜 옳은지 스스로 판단할 수 있는 비판적 사고력이 인공지능 시대에 더욱 절실해집니다. 스스로 생각하고 확인하는 수학적 태도는 급변하는 기술 사회 속에서 우리가 중심을 잡고 주체적인 삶을 살아갈 수 있게 돕는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

박부성, 이준엽

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (6) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ⑥

수학 교육 현장에서 응용수학의 중요성이 점차 강조되고 있습니다. 과거에는 미분 방정식의 해법을 손으로 푸는 데 집중했다면, 이제는 이를 실제 생물학적 현상에 어떻게 적용할 수 있는지 배우는 과정이 필요합니다. 초등 및 고등 교육과정부터 수학이 실제 세상의 문제를 해결하는 도구임을 인지할 수 있도록 융합적인 교육 환경을 조성해야 합니다. 이러한 변화는 학생들이 수학의 실용성을 깨닫고 다양한 학문적 진로를 탐색하는 밑거름이 될 것입니다. 응용수학을 잘하기 위해서는 역설적으로 탄탄한 기초 수학 이론이 뒷받침되어야 합니다. 생명과학자나 의사가 던지는 복잡한 질문을 해결하기 위해서는 이산 수학, 대수학 등 수많은 수학적 도구가 필요하기 때문입니다. 어떤 문제가 주어졌을 때 적절한 이론을 선택하고 적용할 수 있는 판단력은 깊이 있는 수학 공부를 통해서만 길러집니다. 따라서 융합 연구는 기초를 소홀히 하는 것이 아니라, 탄탄한 수학적 토대 위에서 피어나는 결과물이라고 할 수 있습니다. 인간의 생체 시계는 정확히 24시간이 아닌 약 24.2시간의 주기를 가지고 있습니다. 우리가 매일 일정한 시간에 깨어날 수 있는 이유는 시신경을 통해 들어오는 빛 정보가 매일 조금씩 시계를 조절해주기 때문입니다. 수리생물학은 이러한 생체 리듬의 원리를 수학적으로 분석하여 주행성 동물과 야행성 동물의 차이를 설명합니다. 이처럼 수학은 눈에 보이지 않는 생물학적 메커니즘을 정교한 수식으로 풀어내어 현상의 본질을 이해하도록 돕는 강력한 도구가 됩니다. 최근에는 과학적 실험의 상당 부분이 미분 방정식을 활용한 수치 실험으로 대체되고 있습니다. 미국 FDA와 같은 기관에서도 가상 실험 결과를 실제 실험과 동등하게 인정하는 추세이며, 이는 신약 개발이나 비행기 설계 등 다양한 분야에 적용됩니다. 물리적 원리가 명확한 유체 역학 모델부터 복잡한 감염병 확산 모델까지, 수학적 모델링은 미래를 예측하고 최적의 정책 방향을 제시하는 데 기여합니다. 이는 실험의 한계를 극복하고 효율성을 극대화하는 혁신적인 방법입니다. 수학이 갖는 가장 큰 힘은 복잡한 현상을 단순화하여 본질적인 직관을 제공하는 데 있습니다. 수백 개의 변수로 얽힌 생물학적 현상을 핵심적인 수식 몇 개로 압축함으로써, 우리는 복잡함 속에 숨겨진 원리를 발견할 수 있습니다. 응용수학은 다른 학문과 조화를 이룰 때 비로소 아름다운 하모니를 만들어내는 합창과도 같습니다. 수학자가 제시하는 정량적 근거와 타 분야의 전문성이 결합할 때, 우리 사회의 복잡한 문제들을 해결할 수 있는 진정한 융합의 가치가 실현됩니다.

김재경, 정은옥

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (5) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ⑤

감염병의 확산 양상을 예측하기 위해 수학자들은 복잡한 인간의 움직임을 수식으로 구현합니다. 통근과 통학 같은 일상적인 이동 데이터를 사인 함수와 같은 주기적인 수식으로 변환하고, 이를 미분방정식 기반의 수리 모델과 결합하면 질병이 지역 간에 어떻게 전파되는지 시뮬레이션할 수 있습니다. 실제로 2009년 신종 인플루엔자 확산 데이터를 수리 모델과 비교했을 때, 실제 확진자 발생 추이와 모델의 결과가 매우 유사하게 나타났습니다. 이러한 수리 모델링은 단순한 데이터 분석을 넘어 질병 확산의 원리를 이해하고 대응책을 마련하는 강력한 도구가 됩니다. 효율적인 방역 정책을 세우기 위해서는 한정된 자원을 어디에 집중할지 결정하는 것이 중요합니다. 수리 모델링의 연구 결과에 따르면, 교통 요충지인 허브(hub) 지역보다 최초 감염이 시작된 소스(source) 지역을 통제하는 것이 전체 감염자 수를 줄이는 데 훨씬 효과적입니다. 예를 들어, 유동 인구가 많은 강남을 통제하는 것보다 감염의 시작점인 과천의 이동을 제한했을 때 전국적인 확산 억제 효과가 더 크게 나타났습니다. 이는 직관적인 판단과는 다를 수 있는 결과로, 수학적 분석이 정책 결정 과정에서 얼마나 객관적이고 과학적인 근거를 제공할 수 있는지를 잘 보여줍니다. 수학의 역할은 감염병 대응에만 국한되지 않고 현대 산업 전반으로 확장되고 있습니다. 산업수학은 이미 선진국에서 수십 년 전부터 활발히 연구되어 온 분야로, 의료, 공학, 항공, 금융 등 다양한 영역에서 실질적인 문제 해결사 역할을 하고 있습니다. 암호 이론을 이용한 개인정보 보호 기술이나 금융 시장의 복잡한 파생상품 계산, 지문 인식 알고리즘 개발 등이 모두 수학적 원리를 바탕으로 이루어집니다. 최근 한국에서도 산업수학에 대한 관심이 높아지면서, 순수 수학적 이론이 실제 산업 현장의 난제를 해결하는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 현대 과학에서 수학과의 융합 연구가 강조되는 이유는 경제성과 효율성 때문입니다. 생물학이나 의학 분야에서 수많은 약물 조합과 투여 시간을 일일이 실험으로 확인하려면 천문학적인 비용과 시간이 소요됩니다. 하지만 수리 모델을 활용하면 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 최적의 조건을 미리 예측할 수 있어 연구 비용을 획기적으로 절감할 수 있습니다. 이러한 'Math+X'의 접근 방식은 서로 다른 학문 간의 경계를 허물고, 기존의 방식으로는 해결하기 어려웠던 복잡한 문제들에 대해 새로운 시각과 해법을 제시합니다. 성공적인 융합 연구를 위해 연구자에게 요구되는 가장 중요한 자질은 소통 능력과 열린 마음입니다. 수학자가 자신의 전문 용어만을 고집한다면 다른 분야의 전문가들과 협력하기 어렵습니다. 상대방의 언어를 배우고 자신의 지식을 상대가 이해할 수 있는 방식으로 전달하려는 노력이 필요합니다. 또한, 학문적 자존심을 내려놓고 타 분야의 관점을 수용할 때 비로소 진정한 의미의 혁신이 일어날 수 있습니다. 4차 산업혁명 시대의 수학은 단순히 계산하는 도구를 넘어, 서로 다른 분야를 연결하고 대화를 이끌어내는 공통의 언어로서 그 가치를 더해가고 있습니다.

김재경, 정은옥

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (4) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ④

생체 시계의 원리를 이용한 약물 효능 연구는 현대 의학에서 매우 중요한 과제입니다. 어떤 약물은 빛에 의해 효과가 반감되거나 계절에 따라 반응이 달라지는 등 매우 복잡한 특성을 보입니다. 이러한 복잡성 때문에 모든 환경을 실제 실험으로 검증하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝습니다. 이를 해결하기 위해 수리생물학자들은 미분방정식을 활용하여 생체 시계를 구성하는 수많은 분자의 움직임을 정밀하게 모델링합니다. 수학적 모델은 다양한 환경 변수를 시뮬레이션함으로써 약물의 최적 복용 시간을 찾아내는 강력한 도구가 됩니다. 수학적 모델링의 가장 큰 장점은 경제성과 확장성입니다. 막대한 비용이 소요되는 실제 임상 실험과 달리, 컴퓨터와 수식을 이용한 시뮬레이션은 비용을 획기적으로 절감하면서도 여름과 겨울, 환자의 생활 패턴 변화 등 거의 모든 경우의 수를 검토할 수 있게 해줍니다. 연구진은 이러한 미분방정식 모델을 기반으로 환자의 환경 정보를 실시간으로 반영하는 애플리케이션을 개발하고 있습니다. 이는 단순한 이론 연구를 넘어, 개개인의 생활 방식에 맞춘 정밀 의료 서비스를 제공하여 수학이 실생활에서 얼마나 유용하게 쓰일 수 있는지를 잘 보여줍니다. 수리생물학의 영역은 생체 시계를 넘어 암, 에이즈, 감염병 전파 등 생명과학 전반으로 넓어지고 있습니다. 최근에는 수학 박사가 의과대학 교수로 임명되는 사례가 늘어날 만큼 수학과 의생명과학의 융합이 가속화되는 추세입니다. 수학자들은 생물학자나 의사들과 긴밀히 협업하며 간호사의 교대 근무 스케줄이 수면의 질에 미치는 영향이나 식물의 가뭄 대응 메커니즘 같은 흥미로운 문제들을 해결하고 있습니다. 이러한 협력은 복잡한 생명 현상을 체계적으로 이해하고 예측하는 데 필수적인 역할을 수행하며 학문의 경계를 허물고 있습니다. 생명 현상을 분석하는 데는 미분방정식뿐만 아니라 확률방정식, 통계학, 위상수학 등 다양한 수학적 도구가 동원됩니다. 예를 들어 위상수학은 복잡하게 꼬인 DNA 구조나 뇌의 신경망 구조를 연구하는 데 활용되며, 대수학은 생물학적 분류 체계를 정립하는 데 기여합니다. 또한 그래프 이론은 유전자 발현 네트워크에서 핵심적인 연결 고리를 찾아내는 데 쓰이기도 합니다. 이처럼 수학은 생명체의 복잡한 데이터를 정돈하고 보이지 않는 규칙을 찾아내는 언어로서, 실험 데이터만으로는 파악하기 어려운 생명의 본질적인 원리를 규명하는 데 기여합니다. 감염병 확산 방지 분야에서도 수학적 모델링은 국가 정책을 결정하는 핵심적인 근거를 제공합니다. 신종 인플루엔자나 메르스 같은 전염병이 발생했을 때, 수학자들은 인구 이동 데이터와 감염 경로를 분석하여 지역별 확산 양상을 예측합니다. 감염 가능 그룹과 회복 그룹의 변화를 시간에 따른 미분방정식으로 표현함으로써 방역 전략의 효과를 미리 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 역학자들과의 지속적인 소통을 통해 완성되며, 복잡한 사회적 네트워크 속에서 감염병의 위협으로부터 인류를 보호하는 과학적인 방패 역할을 하고 있습니다.

김재경

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] 수학과 생물학의 아름다운 만남, 수리생물학 (1) _ by김재경 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강 | 7강 ①

20세기가 물리학의 시대였다면, 21세기는 생물학의 시대로 불릴 만큼 생명과학 분야는 급격한 성장을 거듭하고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 수학과 생물학의 융합인 '수리생물학'은 복잡한 생명 현상을 이해하는 새로운 열쇠로 주목받고 있습니다. 과거에는 생명 현상을 단순히 관찰하고 기술하는 데 집중했다면, 이제는 수학적 모델링을 통해 생명 시스템의 근본적인 원리를 파악하려는 시도가 활발해지고 있습니다. 이는 단순히 학문의 결합을 넘어, 인류가 생명의 신비를 푸는 방식에 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 왓슨과 크릭의 DNA 이중나선 구조 발견 이후, 생명과학은 분자 수준에서 유전자와 단백질의 상호작용을 연구하는 분자생물학 혁명을 맞이했습니다. 하지만 세포 내부의 수많은 분자가 얽혀 만들어내는 상호작용은 인간의 직관만으로는 파악하기 힘들 정도로 매우 복잡합니다. 방대한 데이터를 분석하고 그 이면에 숨겨진 규칙을 찾아내기 위해서는 논리적이고 정교한 수학적 사고가 필수적입니다. 수학은 복잡한 생명 시스템을 체계적으로 분석할 수 있는 틀을 제공하며, 보이지 않는 생명 활동의 질서를 시각화하는 역할을 합니다. 수리생물학에서 미래를 예측하기 위해 가장 널리 사용되는 도구 중 하나는 미분방정식입니다. 미분은 특정 양이 시간에 따라 얼마나 빨리 변하는지를 나타내는 지표로, 이를 통해 현재의 변화율로부터 미래의 상태를 계산해낼 수 있습니다. 마치 자동차의 현재 속도를 알면 미래의 위치를 예측할 수 있는 것과 같은 원리입니다. 이러한 수학적 모델링은 생명체 내에서 일어나는 화학 반응이나 물질의 농도 변화를 시간에 따른 함수로 나타냄으로써, 생명 현상의 동적인 변화 과정을 정밀하게 시뮬레이션하고 그 결과를 미리 확인해볼 수 있게 해줍니다. 수학적 모델링의 놀라운 점은 때때로 우리의 직관을 뛰어넘는 결과를 보여준다는 것입니다. 예를 들어, 특정 물질이 생성되고 소멸하는 간단한 화학 반응에서도 직관적으로는 농도가 일정하게 유지되거나 한 방향으로 변할 것 같지만, 수학적으로 분석하면 주기적인 진동 현상이 나타나기도 합니다. 이는 생명 시스템이 단순히 선형적인 인과관계로 이루어진 것이 아니라, 복잡한 피드백 루프를 통해 작동하고 있음을 시사합니다. 수학은 편견 없는 계산을 통해 우리가 미처 예상하지 못한 생명의 숨겨진 질서를 발견하도록 돕는 강력한 도구가 됩니다. 우리 몸은 24시간 주기로 수면, 호르몬 분비, 체온 조절 등을 수행하는 '서카디안 리듬'을 가지고 있습니다. 뇌의 시상하부에 위치한 생체 시계는 유전자의 발현과 단백질의 상호작용을 통해 시간을 인지하며, 이는 멜라토닌이나 성장 호르몬 같은 중요한 물질의 분비 시점을 결정합니다. 수리생물학은 이러한 생체 시계가 어떻게 오차 없이 작동하는지, 그리고 외부 환경 변화에 어떻게 적응하는지를 규명하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 결국 수학은 우리 몸이라는 정교한 기계가 시간을 측정하고 생명을 유지하는 원리를 밝히는 가장 아름다운 언어라고 할 수 있습니다.

김재경

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

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

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

임채영, 장원철

카오스재단카오스강연

수학

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

통계학은 우리 삶의 안전을 지키는 실질적인 도구로 활용됩니다. 뉴욕시의 노후화된 전기 배선으로 인한 맨홀 뚜껑 폭발 사고를 예측하는 사례가 대표적입니다. 복잡한 배선에서 발생하는 가스로 인해 맨홀 뚜껑이 날아가는 위험한 상황을 방지하기 위해, 통계적 모델을 통해 위험도가 높은 지역을 미리 파악합니다. 이를 통해 사고가 발생하기 전 선제적으로 수리를 진행함으로써 인명 피해를 줄이는 데 성공했습니다. 이처럼 통계는 보이지 않는 위험을 수치화하여 도시의 안전 시스템을 구축하는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 역사적 사건과 인문학적 자료를 해석하는 데에도 통계학은 강력한 힘을 발휘합니다. 제2차 세계대전 당시 영국은 독일군 미사일의 낙하 지점을 통계적으로 분석하여 적의 기술 수준을 파악했습니다. 또한, 디지털 인문학 분야에서는 1800년대 샌프란시스코의 마구간 위치나 미국 전역의 우체국 개폐 데이터를 시각화하여 도시의 팽창과 인구 이동 경로를 추적합니다. 직접적인 기록이 부족한 과거의 사회적 변화를 우체국의 흥망성쇠라는 간접 지표를 통해 과학적으로 재구성해내는 과정은 통계학이 가진 인문학적 가치를 잘 보여줍니다. 통계학은 모든 학문의 도구로서 자연과학뿐만 아니라 인문학적 의문을 해결하는 데 기여합니다. 영국의 작가 제인 오스틴의 미완성 소설 '샌디턴'을 다른 작가가 완성했을 때, 문체 분석을 통해 원작자의 스타일을 얼마나 잘 재현했는지 검증하는 것이 가능합니다. 특정 단어의 사용 빈도나 문장 부호의 배치 패턴을 수치화하여 비교함으로써 주관적인 감상을 넘어 객관적인 데이터로 저자를 판별합니다. 이는 통계가 단순한 숫자 계산을 넘어 언어와 예술의 영역에서도 현상을 설명하고 이해하는 정교한 분석 도구로 쓰일 수 있음을 증명합니다. 첨단 과학의 발견과 범죄 수사 현장에서도 통계는 필수적입니다. 2016년 중력파 탐지 성공의 이면에는 '4시그마'라는 높은 통계적 신뢰도가 있었으며, 이는 이론적 가설을 확고한 사실로 입증하는 근거가 되었습니다. 또한, 지문 인식 기술은 손가락의 특징점인 '미뉴셔'의 위치와 각도를 비교하여 일치 확률을 계산하는 통계 모델링을 기반으로 합니다. 단순히 전문가의 직관에 의존하는 것이 아니라, 수집된 데이터를 바탕으로 불확실성을 측정하고 정확도를 수치로 제시함으로써 과학적 증거의 객관성을 담보하는 역할을 수행합니다. 법정에서 제시되는 DNA 증거의 신뢰성을 평가할 때도 통계적 사고가 중요합니다. 흔히 범인일 경우 DNA가 일치할 확률과 증거가 일치할 때 범인일 확률을 혼동하는 '검사의 오류'가 발생하곤 합니다. 이를 바로잡기 위해 베이즈 정리를 활용하여 실제 범인일 확률을 정교하게 계산해야 합니다. 또한, 여론조사에서 제공되는 신뢰 구간과 오차 범위는 데이터에 내재된 불확실성을 투명하게 공개하는 방식입니다. 이처럼 통계학은 완벽하지 않은 데이터 속에서 진실에 가까운 결론을 도출하고, 그 과정의 한계를 명확히 제시하는 정직한 학문입니다.

임채영, 장원철

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (7) _ by하승열 | 2018 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ⑦

최근 우리나라의 기초과학 분야는 눈부신 발전을 거듭하며 세계적인 수준에 도달했습니다. 특히 물리학이나 수학 같은 기초 학문 분야에서는 국내에서 학위를 마친 연구자들도 탁월한 연구 성과를 내놓고 있습니다. 과거에는 해외 유학이 필수적인 과정으로 여겨졌으나, 이제는 국내 연구 환경에서도 충분히 높은 경쟁력을 갖춘 인재들이 배출되고 있습니다. 이러한 변화는 우리 과학계의 자생력이 강화되었음을 보여주는 고무적인 현상이며, 앞으로의 발전 가능성을 더욱 밝게 비추고 있습니다. 자연이나 사회 현상에서 나타나는 군집 현상을 이해하려는 노력은 새로운 기술적 시도로 이어지고 있습니다. 평창 동계 올림픽에서 선보인 드론 쇼는 군집 현상을 공학적으로 구현한 대표적인 사례입니다. 아직은 이러한 기술이 다양한 제품이나 상품군으로 상용화된 사례가 많지 않지만, 드론을 활용한 불꽃놀이와 같은 창의적인 아이디어들이 제안되고 있습니다. 예술과 기술이 결합한 이러한 시도들은 군집 연구가 실생활에 응용될 수 있는 무궁무진한 가능성을 제시하며 대중의 관심을 끌고 있습니다. 산업 수학의 부상은 수학자가 단순히 계산을 돕는 보조적 역할을 넘어 새로운 패러다임을 주도할 수 있음을 보여줍니다. 위상적 데이터 분석이라 불리는 TDA의 사례처럼, 수학적 이론은 데이터의 본질을 파악하는 강력한 도구가 됩니다. 뛰어난 아이디어를 가진 수학자와 이를 상업화할 수 있는 감각을 지닌 전문가가 협력할 때, 학문적 성과는 비로소 산업적 가치로 전환됩니다. 이는 기초 학문이 현대 산업의 복잡한 문제를 해결하는 핵심적인 동력이 될 수 있음을 시사하며 수학의 위상을 높이고 있습니다. 순수 수학과 응용 수학의 경계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 모호하며 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 1900년대 초반 수학자들이 순수한 호기심으로 연구했던 이론들이 오늘날 컴퓨터 시뮬레이션이나 데이터 분석의 핵심 기술로 쓰이고 있습니다. 당시에는 컴퓨터라는 개념조차 없었지만, 시대를 앞서간 수학적 통찰이 수십 년 뒤 산업의 필수적인 도구가 된 것입니다. 따라서 당장의 유용성을 따지기보다 학문 그 자체의 깊이를 추구하는 것이 결국 미래의 혁신을 위한 가장 단단한 밑거름이 됩니다. 수학적 모델링은 수학이 단순한 숫자의 나열이 아니라 세상을 설명하는 과학의 언어임을 증명합니다. 연구 과정에서 마주하는 수많은 난관과 증명의 어려움은 연구자에게 고통을 주기도 하지만, 이를 극복하고 얻어낸 결과는 무엇과도 바꿀 수 없는 보람을 선사합니다. 좋은 수학은 언젠가 반드시 유용하게 쓰일 것이라는 믿음 아래 묵묵히 연구에 매진하는 태도가 중요합니다. 이러한 끈기 있는 탐구 정신이야말로 기초과학이 인류 문명에 기여하는 가장 근본적인 방식이며 연구자가 지녀야 할 진정한 가치입니다.

배형옥, 하승열

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 2012 카오스 콘서트 '유리알유희' 3강 | 3강 ①

수학은 오랫동안 고립된 학문으로 여겨져 왔으나, 최근에는 상아탑을 넘어 세상과 대화하려는 시도가 늘고 있습니다. 헤르만 헤세의 소설 '유리알 유희'처럼 지적인 나눔을 통해 현실과 교류하려는 노력은 수학계에서도 중요한 흐름이 되었습니다. 혼자만의 공부에서 벗어나 다양한 분야와 소통할 때, 수학은 비로소 살아 있는 학문으로서의 가치를 증명하게 됩니다. 이러한 지적 나눔은 공부하는 이들에게 고립감을 해소해 주고 새로운 가능성을 열어 주는 소중한 기회가 됩니다. 수학의 '짝짓기 문제'는 경제학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 실제로 이 주제는 노벨 경제학상 수상으로 이어질 만큼 그 가치를 인정받았습니다. 겉보기에는 단순한 짝짓기처럼 보이지만, 그 이면에는 자원을 효율적으로 배분하기 위한 정교한 수학적 알고리즘이 숨어 있습니다. 이는 구체적인 상황을 넘어 보편적인 구조를 탐구하는 수학의 특성을 잘 보여줍니다. 추상적인 수학적 관점이 현실의 복잡한 경제 문제를 해결하는 강력한 열쇠가 되는 셈입니다. 짝짓기 알고리즘은 실생활의 다양한 영역에 적용되고 있습니다. 뉴욕의 고등학교 배정 시스템이나 병원의 레지던트 배치, 심지어 장기 이식 대기자와 기증자를 연결하는 과정에서도 수학이 사용됩니다. 어떻게 하면 모든 참여자가 가장 만족할 수 있는 결과를 얻을 수 있을지를 수학적으로 증명하고 이를 실제 시스템에 도입하는 것입니다. 이는 수학이 단순히 숫자를 다루는 학문을 넘어, 사회 구성원들의 행복을 극대화하는 실천적인 도구로 활용될 수 있음을 시사합니다. 게임 이론은 현대 경제학의 근간을 이루는 수학적 이론 중 하나입니다. 영화 '뷰티풀 마인드'의 모델인 존 내쉬가 정립한 '내쉬 평형'은 개별 주체들이 서로의 전략을 고려할 때 도달하게 되는 안정적인 상태를 설명합니다. 노벨 경제학상 수상자 중 상당수가 게임 이론 분야에서 배출되었다는 사실은 수학과 경제학의 밀접한 관계를 잘 보여줍니다. 복잡한 사회적 상호작용을 수학적 모델로 분석함으로써, 우리는 인간의 의사결정 구조를 더욱 깊이 있게 이해할 수 있게 되었습니다. 데이터와 통계의 힘은 정치와 스포츠 분야에서도 혁신을 일으키고 있습니다. 미국의 선거 전문가 네이트 실버는 통계학적 방법론을 통해 50개 주의 선거 결과를 완벽하게 예측하며 세상을 놀라게 했습니다. 또한 야구계의 '머니볼' 사례처럼, 철저한 통계 분석을 통해 저평가된 선수를 발굴하고 팀을 승리로 이끄는 방식도 수학의 승리라고 할 수 있습니다. 과거의 방대한 데이터를 가공하고 조건부 확률을 적용하여 미래를 예측하는 일은 현대 사회에서 수학이 가진 가장 강력한 힘 중 하나입니다. 현대 마케팅 분야에서도 수학적 알고리즘의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 특히 소셜 미디어 시대에 파워 블로거의 영향력을 분석하고, 제한된 자원으로 홍보 효과를 극대화할 수 있는 대상을 찾는 과정에 그래프 이론과 알고리즘이 활용됩니다. 단순히 친구가 많은 사람을 찾는 것이 아니라, 네트워크 구조 내에서 정보의 확산 기댓값이 가장 높은 지점을 수학적으로 찾아내는 것입니다. 이러한 연구는 기업의 마케팅 전략을 더욱 정교하게 만들며 사회적 현상을 수치화하여 분석하는 토대가 됩니다. 수학 교육의 본질은 단순한 문제 풀이의 반복이 아니라, 논리적 사고를 통해 세상을 이해하는 능력을 기르는 데 있습니다. 많은 학생이 수학을 실생활과 동떨어진 과목으로 느끼며 어려움을 겪지만, 수학은 경제, 정치, 스포츠, 마케팅 등 우리 삶의 모든 곳에 스며들어 있습니다. 수학을 하나의 놀이이자 세상을 바라보는 창으로 받아들일 때, 학생들은 비로소 수학의 진정한 가치를 발견할 수 있습니다. 융합의 시대에 수학적 사고력은 미래를 설계하는 가장 기초적이면서도 강력한 무기가 될 것입니다.

김민형, 박형주

카오스재단카오스콘서트

수학

[강연] 우미우미 : 우주의 미래, 우리의 미래 (4) _ by임명신 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 9강 | 9강 ④

2030년과 2100년의 우주 관측은 지금과는 전혀 다른 모습일 것입니다. 현재는 천문학자가 밤을 새우며 망원경을 직접 조종하기도 하지만, 미래에는 인공지능과 자동화 기술이 그 자리를 완전히 대신할 것입니다. 거대 마젤란 망원경과 같은 초대형 장비들이 등장하고, '알파 아스트로'라 불릴 만한 천문학 전용 인공지능이 방대한 데이터를 분석하여 스스로 논문까지 작성하는 시대가 올 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 천문학자의 역할을 단순 관측자에서 우주의 원리를 깊이 통찰하는 사색가로 변화시킬 것입니다. 한국의 천문학 역시 세계적인 수준으로 도약하고 있습니다. 만원권 지폐 뒷면에는 혼천의와 보현산 1.8m 망원경이 그려져 있을 만큼 우리 민족은 오랜 천문 전통을 자랑합니다. 현재 국내 연구진은 전 세계의 망원경을 활용해 은하 지도를 그리고 있으며, 고성능 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 우리가 알고 있는 물리 법칙이 실제 우주와 얼마나 일치하는지 정밀하게 검증하고 있습니다. 암흑 물질과 암흑 에너지라는 미지의 영역이 남아있지만, 관측과 이론의 높은 일치율은 인류의 우주 이해도가 상당한 수준임을 보여줍니다. 중력파 관측 기술의 발전은 우주를 바라보는 새로운 창을 열어주었습니다. 현재 가동 중인 라이고(LIGO)를 넘어 2030년대에는 더 거대한 관측 장치들이 전 세계에 구축될 예정이며, 우리나라도 이러한 흐름에 발맞추고 있습니다. 특히 중력의 원리를 완벽히 이해하게 된다면, 영화 속 상상으로만 존재하던 웜홀을 통한 항성 간 여행이 현실화될지도 모릅니다. 폭발 직전의 별을 바로 옆에서 관측하거나 시공간의 통로를 가로지르는 탐사가 가능해지는 '중력의 시대'는 인류 문명에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 현대 천문학은 가시광선을 넘어 전파, 감마선, 중성미자 등 다양한 신호를 포착하여 우주의 비밀을 풉니다. 호주의 전파 간섭계는 우주 초창기의 신호를 추적하고, 스위프트 우주 망원경은 거울 없이도 고에너지 감마선 폭발의 방향을 정확히 찾아냅니다. 또한 남극 얼음 깊숙이 설치된 아이스큐브는 보이지 않는 유령 입자인 중성미자를 검출해 우주 깊은 곳의 정보를 전달합니다. 이처럼 서로 다른 관측 방식은 마치 퍼즐 조각을 맞추듯 우주의 입체적인 모습을 완성해 나가며, 우리가 과거에는 결코 보지 못했던 영역을 선명하게 드러냅니다. 외계 행성 탐사를 향한 인류의 도전은 '브레이크스루 스타샷' 프로젝트를 통해 구체화되고 있습니다. 강력한 레이저 빛을 돛에 쏘아 우주선을 가속하는 이 기술은 빛의 속도의 20%까지 도달하는 것을 목표로 합니다. 기존 로켓으로는 7만 년이 걸릴 거리를 단 20년 만에 주파하여 알파 센타우리에 도달할 수 있다는 구상은 매우 혁신적입니다. 과거의 상상이 오늘날의 현실이 되었듯, 머지않은 미래에는 해외여행을 가듯 달나라나 외계 행성을 방문하는 시대가 열릴 것이며 이는 인류의 활동 영역을 우주 전체로 확장하는 계기가 될 것입니다. 우주의 종말에 대해서는 여전히 다양한 가설이 존재합니다. 태양이 적색거성으로 변하며 지구가 소멸하는 것은 피할 수 없는 과학적 사실로 보이지만, 우주 전체의 운명은 암흑 에너지의 정체에 달려 있습니다. 가속 팽창을 거듭해 결국 차갑게 식어버릴 것이라는 예측과, 팽창과 수축을 반복하는 순환 우주론이 팽팽하게 맞서고 있습니다. 수많은 이론이 경쟁하는 '춘추전국시대' 속에서 현대의 관측 기술은 부적합한 가설들을 체로 걸러내듯 제거하며, 마지막까지 살아남을 진실인 '만물의 이론'을 향해 한 걸음씩 나아가고 있습니다. 우주 연구는 단순히 지식을 쌓는 것을 넘어 생명의 기원과 인간의 존재 의미를 묻는 숭고한 과정입니다. 별의 폭발 과정에서 만들어진 무거운 원소들이 우리 몸을 구성하고 있다는 사실은 우리가 곧 우주의 일부임을 증명합니다. 광활한 우주를 공부하며 얻는 겸손함과 넓은 마음은 인류가 더 나은 미래를 설계하는 소중한 밑거름이 됩니다. '발견의 시대'에 살고 있는 우리는 중력과 시공간을 깊이 이해함으로써, 언젠가 맞이할 우주의 변화 속에서도 인류만의 밝은 미래를 개척하고 지속 가능한 문명을 이룩해 나갈 것입니다.

오정근, 임명신, 황호성

카오스재단카오스강연

천문학

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

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

임명신

카오스재단카오스강연

천문학