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1강

[강연] 나와 세상을 연결해주는 '뇌'비게이션 _ by곽지현｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 1강

뇌과학은 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 융합되어야만 정복할 수 있는 거대한 미지의 영역입니다. 우리는 태어날 때부터 3차원 공간에 존재하며, 생존을 위해 끊임없이 길을 찾고 공간을 탐색하는 행위를 무의식적으로 반복합니다. 이러한 목적 지향적 길 찾기는 먹이를 구하고 포식자를 피하는 생존의 필수 요소입니다. 현대인은 스마트폰의 GPS 기술에 의존해 자신의 위치를 파악하지만, 자연계의 수많은 생명체는 별도의 기기 없이도 뇌의 기능을 통해 자신의 위치와 목적지 사이의 관계를 정교하게 계산하며 살아갑니다. 공간 인지에 대한 탐구는 오래전부터 철학자와 심리학자들의 주요 관심사였습니다. 독일의 철학자 칸트는 시공간 인식이 경험에서 얻어지는 것이 아니라 인간이 본능적으로 가지고 태어나는 본유적인 능력이라고 보았습니다. 이후 심리학자 에드워드 톨먼은 복잡한 미로를 통과하는 쥐의 행동을 관찰하며 '인지 지도'라는 개념을 정립했습니다. 이는 생명체가 머릿속에 공간에 대한 지도를 그려 위치와 경로를 파악한다는 이론입니다. 우리가 지나온 길을 눈을 감고도 생생하게 떠올릴 수 있는 이유는 뇌 속에 이러한 인지 지도가 표상되어 있기 때문입니다. 2014년 노벨 생리의학상은 뇌 속의 위치 결정 시스템인 '뇌 GPS'를 발견한 과학자들에게 돌아갔습니다. 존 오키프 교수는 해마에서 특정 장소에 도달했을 때만 반응하는 '장소 세포'를 발견하여 공간 인지의 실마리를 찾았습니다. 이어 모세르 부부 교수는 해마와 연결된 내후각 피질에서 정육각형의 기하학적 패턴으로 발화하는 '격자 세포'를 찾아냈습니다. 장소 세포가 특정 지점에 대한 정보를 제공한다면, 격자 세포는 공간 전체의 좌표 체계를 형성합니다. 이 세포들은 설치류뿐만 아니라 인간의 뇌에서도 동일하게 존재함이 입증되었습니다. 뇌에는 장소 세포와 격자 세포 외에도 길 찾기를 돕는 다양한 특화 세포들이 존재합니다. 머리 방향에 따라 반응하는 '머리 방향 세포', 장애물과의 거리를 인지하는 '경계면 세포', 그리고 이동 속도를 감지하는 '속도 세포' 등이 유기적으로 작동하며 완벽한 내비게이션 시스템을 구축합니다. 또한 우리는 평면적인 공간뿐만 아니라 3차원 공간을 인지하는 능력도 갖추고 있습니다. 박쥐나 쥐를 대상으로 한 연구에 따르면, 뇌는 계단을 오르내리거나 날아다니는 상황에서도 3D 장소 세포를 통해 입체적인 공간 정보를 정확하게 처리합니다. 이러한 뇌의 내비게이션 시스템은 질병 연구에서도 매우 중요한 의미를 갖습니다. 알츠하이머 치매 환자의 경우, 독성 단백질인 아밀로이드 베타가 해마와 내후각 피질에 가장 먼저 쌓이기 시작합니다. 이로 인해 기억 중추와 길 찾기 세포들이 사멸하면서 심각한 기억 장애와 함께 방향 감각 상실 증상이 나타납니다. 치매 환자들이 길을 잃고 배회하는 현상은 단순한 기억력 감퇴를 넘어, 뇌 속의 GPS 장치가 물리적으로 손상되었음을 보여주는 증거입니다. 따라서 길 찾기 능력의 변화는 치매의 조기 진단을 위한 중요한 지표가 될 수 있습니다. 뇌과학의 성과는 공학적 응용으로도 이어지고 있습니다. 자율주행 자동차와 로봇 공학은 뇌의 내비게이션 원리를 모방하여 더욱 스마트한 시스템을 구축하고자 합니다. 특히 뇌세포의 활동을 수학적으로 모사한 인공 신경망은 기존 인공지능보다 훨씬 적은 에너지와 학습량으로도 효율적인 공간 탐색을 수행할 수 있습니다. 뇌의 기전을 반영한 반도체나 제어 알고리즘은 인간의 개입 없이도 스스로 목적지를 찾아가는 로봇 기술의 핵심적인 토대가 됩니다. 이는 생물학적 뇌에 대한 이해가 어떻게 첨단 기술의 발전으로 이어지는지를 잘 보여줍니다. 최근 연구에 따르면 뇌에는 공간뿐만 아니라 시간의 흐름을 인지하는 '시간 세포'도 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. 해마와 내후각 피질은 시간, 공간, 그리고 기억이라는 세 가지 요소를 통합하여 우리가 세상을 이해하고 경험을 저장하는 방식을 결정합니다. 뇌비게이션 연구는 인간에 대한 깊은 이해를 제공할 뿐만 아니라, 질병 치료와 미래 기술 발전의 가교 역할을 수행합니다. 뇌 속의 신비로운 지도를 탐구하는 과정은 결국 우리가 누구이며 세상과 어떻게 연결되어 있는지를 밝혀내는 여정이며, 이는 인류의 지적 지평을 넓히는 중요한 발걸음이 될 것입니다.

곽지현

뇌인지과학

[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

뇌인지과학
수학
융합

2강

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

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

채민우

수학
융합

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

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

백민경, 손상모

생명과학
천문학

3강

[강연] 우주와 인류를 연결하는 제임스웹 우주망원경 _ by손상모｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연 | 3강

제임스 웹 우주망원경은 단순히 먼 우주를 촬영하는 도구를 넘어, 인류와 우주를 잇는 소중한 매개체입니다. 이 망원경은 우리가 자연의 경이로움을 함께 느끼고 희망적인 메시지를 공유하게 함으로써 사람과 사람 사이의 연결고리 역할도 수행합니다. 미국 볼티모어의 우주망원경 과학연구소(STScI)에서 운영을 총괄하는 이 거대한 장치는 허블의 뒤를 이어 우주의 기원을 밝히는 사명을 띠고 있습니다. 우리가 보는 아름다운 사진들은 단순한 데이터가 아니라 인류의 지적 호기심이 빚어낸 결실입니다. 허블 우주망원경은 30년 넘게 운영되며 천문학의 역사를 새로 썼습니다. 특히 1995년, 아무것도 없어 보이던 텅 빈 하늘을 열흘 동안 관측하여 수천 개의 은하를 발견한 '허블 딥 필드'는 현대 우주론의 새로운 지평을 열었습니다. 이 사진 한 장은 우리에게 더 멀고 선명한 우주를 보아야 한다는 강력한 동기를 부여했습니다. 제임스 웹은 바로 이러한 허블의 위대한 업적을 계승하고 그 한계를 뛰어넘기 위해 탄생했습니다. 보이지 않던 영역을 탐구하려는 모험적인 시도가 지금의 혁신을 이끌어낸 것입니다. 더 먼 우주를 보기 위해서는 거울의 크기를 키워 빛을 더 많이 모아야 하며, 가시광선보다 파장이 긴 적외선을 관측해야 합니다. 우주가 팽창하면서 멀리 있는 은하의 빛은 붉은색으로 변하는 '적색편이' 현상을 겪기 때문입니다. 제임스 웹은 6.5m의 거대한 주경을 통해 허블보다 훨씬 어두운 천체까지 포착할 수 있습니다. 적외선 전용 망원경으로 설계된 덕분에 우주 초기에 탄생한 최초의 은하들을 관측하는 것이 가능해졌으며, 이는 가시광선으로는 결코 도달할 수 없는 영역을 우리 눈앞에 펼쳐 보입니다. 제임스 웹의 주경은 18개의 육각형 조각 거울로 구성되어 로켓에 접어서 실을 수 있도록 설계되었습니다. 거울 표면은 적외선 반사율이 뛰어난 순금으로 도금되었으며, 지구에서 150만 km 떨어진 제2 라그랑주 점(L2)에서 임무를 수행합니다. 이곳은 태양과 지구의 중력이 균형을 이루어 안정적인 궤도 유지가 가능합니다. 또한 테니스장 크기의 5층 구조 태양 차단막은 300도 이상의 온도 차를 견디며 망원경의 정밀한 관측 환경을 보호합니다. 이러한 공학적 설계는 극한의 우주 환경에서 망원경이 생존할 수 있는 핵심 비결입니다. 발사 후 한 달 동안 제임스 웹은 우주 공간에서 복잡한 전개 과정을 거쳤습니다. 꼬깃꼬깃 접혀 있던 태양 차단막과 거울을 펼치는 과정은 한 치의 오차도 허용되지 않는 정밀한 작업이었습니다. 특히 18개의 거울 조각을 하나의 매끈한 면으로 맞추는 거울 정렬 작업에는 약 3개월이 소요되었습니다. 머리카락 굵기의 만 분의 일 단위로 움직이는 액추에이터를 통해 거울을 조정함으로써, 마침내 예상보다 훨씬 뛰어난 성능의 이미지를 얻을 수 있게 되었습니다. 이는 인류가 만든 가장 정교한 거울이 우주에서 완성되었음을 의미합니다. 본격적인 관측이 시작되자 목성의 세밀한 대기와 해왕성의 고리, 그리고 별이 탄생하는 용골자리 성운의 장엄한 모습이 공개되었습니다. 중력 렌즈 현상을 이용해 130억 년 전의 은하를 포착하고, 외계 행성의 대기 성분을 분석하여 수증기와 이산화탄소의 존재를 확인하기도 했습니다. 이러한 결과들은 우주가 어떻게 형성되고 진화해 왔는지에 대한 실마리를 제공합니다. 제임스 웹이 보내오는 데이터는 매일같이 새로운 발견을 쏟아내며 전 세계를 놀라게 하고 있으며, 이는 우리가 우주를 이해하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 제임스 웹 우주망원경의 여정은 이제 막 시작되었습니다. 약 25년의 수명 동안 이 망원경은 135억 년 전의 빛이 들려주는 이야기를 우리에게 전해줄 것입니다. 지구를 닮은 행성을 찾고 생명체의 흔적을 추적하는 과정은 인류의 근원적인 질문에 대한 답을 찾는 과정이기도 합니다. 우주 과학의 발전은 단순히 지식의 확장을 넘어 새로운 기술 개발의 매개체가 됩니다. 미래의 과학자들이 이 망원경을 통해 자신만의 꿈을 마음껏 펼치기를 기대하며, 제임스 웹이 열어갈 우주의 미래는 우리 모두에게 새로운 희망이 될 것입니다.

손상모

천문학

4강

[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

생명과학

그 외

[대담] 과학이 연결하는 삶, 사회, 미래 l 제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

코로나19 팬데믹은 우리 사회의 수많은 연결을 단절시켰지만, 동시에 연결의 진정한 의미를 되새기게 하는 계기가 되었습니다. 지난 2년여의 시간 동안 우리는 대면 접촉이 제한된 환경 속에서 온라인이라는 새로운 통로를 통해 소통을 이어왔습니다. 이러한 경험은 우리에게 단순한 지식의 전달을 넘어, 사람과 사람이 직접 만나 교감하는 것이 얼마나 소중한 가치를 지니는지 깨닫게 해 주었습니다. 이제 우리는 포스트 코로나 시대를 맞이하며, 과거의 연결 방식을 단순히 복원하는 것을 넘어 더 깊고 본질적인 연결을 고민해야 하는 시점에 서 있습니다. 대학 생활의 시작과 함께 팬데믹을 맞이한 이른바 '코로나 학번'들은 연결의 단절을 가장 직접적으로 경험한 세대입니다. 캠퍼스의 낭만 대신 모니터 앞에서의 비대면 수업에 익숙해져야 했던 이들은 교수님과의 교감이나 선후배 간 유대감 형성에 큰 어려움을 겪었습니다. 온라인 수업은 효율성 측면에서 장점이 있었지만, 공동체 의식을 느끼거나 인간관계를 확장하는 데에는 한계가 분명했습니다. 이러한 결핍의 경험은 역설적으로 오프라인에서의 만남과 실제적인 소통이 개인의 성장과 정서적 안정에 얼마나 필수적인 요소인지를 다시금 확인시켜 주었습니다. 현대 사회는 인터넷과 SNS의 발달로 인해 언제 어디서나 타인과 연결될 수 있는 초연결 사회로 진입했습니다. 하지만 이러한 과잉 연결은 때로 우리에게 심리적 부담과 강박을 안겨주기도 합니다. 알고리즘이 권하는 정보에 매몰되거나 타인의 삶과 자신을 끊임없이 비교하며 소외감을 느끼는 현상이 나타나고 있기 때문입니다. 우리는 더 많은 사람과 연결되어야 한다는 강박에서 벗어나, 어떤 연결이 진정으로 나에게 유익한지 선별할 수 있는 능력을 길러야 합니다. 무분별한 연결의 홍수 속에서 자신을 지키는 절제와 제어가 필요한 시대입니다. 네트워크 과학의 관점에서 볼 때, 가장 흥미로우면서도 다루기 어려운 연결 중 하나는 바로 자기 자신과의 연결인 '자기 연결(Self-link)'입니다. 외부 세계와의 연결이 과잉된 상태에서는 정작 내가 누구인지, 내가 진정으로 원하는 것이 무엇인지 고민할 시간이 부족해집니다. 일기를 쓰거나 명상을 하는 등 자신과 대화하는 시간을 갖는 것은 복잡한 네트워크 속에서 자아를 잃지 않기 위한 필수적인 과정입니다. 타인과의 관계를 잠시 끊어내고 고독을 즐길 줄 아는 능력은, 오히려 타인과 더 건강하고 깊이 있게 연결될 수 있는 단단한 내면의 기초가 됩니다. 연결의 개념은 인간 사회를 넘어 생태계 전체로 확장되어야 합니다. 우리가 무심코 사용하는 플라스틱이 남태평양 알바트로스의 생명을 위협하는 것처럼, 지구상의 모든 존재는 보이지 않는 끈으로 촘촘히 연결되어 있습니다. 21세기의 연결은 단순히 정보의 교환을 넘어, 우리의 행동이 자연과 비인간 존재들에게 어떤 영향을 미치는지 성찰하는 책임감을 포함해야 합니다. 보이지 않는 통로를 통해 전달되는 부정적인 영향력을 차단하고, 공존을 위한 새로운 연결망을 설계하는 것은 미래 세대가 짊어져야 할 중요한 과제이자 인류의 생존이 걸린 문제입니다. 새로운 시대의 복잡한 문제들을 해결하기 위해서는 단일 학문의 경계를 넘어선 학문 간 융합이 필수적입니다. 자연과학과 사회과학, 인문학이 서로 소통하며 지식의 지평을 넓힐 때 비로소 창의적인 해법이 도출될 수 있습니다. 한 분야에만 매몰되지 않고 다양한 학문의 세계를 여행하는 태도는 세상을 바라보는 시야를 넓혀줍니다. 실험실의 데이터가 사회적 맥락과 만나고, 철학적 사유가 과학적 발견과 결합할 때 우리는 더 나은 미래를 설계할 수 있는 힘을 얻게 됩니다. 학문 간 융합은 단순한 지식의 합을 넘어 새로운 가치를 창출하는 원동력이 됩니다. 결국 포스트 코로나 시대의 연결은 양적인 팽창보다는 질적인 깊이를 지향해야 합니다. 디지털 기술을 활용한 효율적인 연결과 대면을 통한 감성적인 연결이 조화를 이룰 때, 우리 삶은 더욱 풍요로워질 것입니다. 또한 자기 자신과의 연결을 통해 내면을 다지고, 타인 및 자연과의 관계에서 윤리적 책임을 다하는 태도가 필요합니다. 연결은 단순히 점과 점을 잇는 행위가 아니라, 서로의 존재를 인정하고 함께 성장해 나가는 과정입니다. 우리가 만들어갈 미래의 연결망이 더욱 따뜻하고 지속 가능한 모습이기를 기대하며, 새로운 소통의 여정을 시작해야 할 때입니다.

김홍중, 신석민

화학
융합

[인터뷰] 곽지현 _ 뇌에 정보를 입력시켜 바로 학습하는 게 가능!?🧠 ｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

서울대학교 뇌인지과학과 신경계산연구실은 뇌가 정보를 처리하는 원리를 수학적으로 규명하는 데 집중하고 있습니다. 동물 실험을 통해 시냅스 신경회로의 신호를 측정하는 동시에, 이를 바탕으로 뇌를 묘사하는 인공신경망 모델을 구축합니다. 이러한 융합적 접근은 실험만으로는 파악하기 어려운 뇌의 정보처리 이론을 정립하고, 복잡한 신경계의 작동 기전을 심도 있게 이해하는 발판이 됩니다. 궁극적으로는 생물학적 뇌와 인공지능 사이의 가교 역할을 수행하며 새로운 과학적 지평을 열어가고 있습니다. 수학에 매료되었던 학부 시절을 거쳐 신경과학의 길로 들어선 과정은 매우 흥미롭습니다. 수학 문제를 풀 때의 쾌감은 뇌가 어떻게 복잡한 계산을 수행하는지에 대한 호기심으로 이어졌습니다. 특히 전기생리학적 신호에 담긴 정보를 해석하는 연구에 매료되어 박사 과정을 마쳤으며, 현재는 수학적 모델링과 뇌과학을 결합한 연구를 수행 중입니다. 과거의 학문적 배경들이 현재의 융합 연구를 지탱하는 강력한 자산이 된 셈이며, 이는 뇌의 신비를 수치화하여 풀어내는 핵심적인 동력이 되고 있습니다. 2014년 노벨 생리의학상을 통해 알려진 장소세포와 격자세포는 우리 뇌 속에 내장된 GPS와 같습니다. 장소세포는 특정 위치를 인식하고, 격자세포는 공간의 좌표를 파악하여 우리가 길을 찾을 수 있게 돕습니다. 이러한 뇌의 공간 정보 처리 회로를 연구하면 인간의 인지 과정을 과학적으로 밝힐 수 있을 뿐만 아니라, 이를 모사한 고도의 자율주행 로봇이나 인공지능 개발 등 4차 산업혁명의 핵심 기술로도 확장될 수 있습니다. 뇌의 센서 기능을 이해하는 것은 곧 미래 기술의 밑거름이 됩니다. 뇌의 길 찾기 메커니즘 연구는 알츠하이머 치매와 같은 질병의 진단과 치료에도 중요한 실마리를 제공합니다. 치매 환자들이 겪는 대표적인 증상 중 하나는 익숙한 길을 잃어버리는 공간 인지 능력의 저하입니다. 따라서 뇌의 공간 정보 처리 회로가 어떻게 손상되는지를 면밀히 분석한다면, 치매의 전조 증상을 조기에 발견하는 진단 기술을 개발할 수 있습니다. 이는 고령화 사회에서 뇌과학이 기여할 수 있는 매우 실질적이고 중요한 연구 분야이며, 많은 환자에게 새로운 희망을 줄 수 있는 기술적 토대가 될 것입니다. 미래의 뇌과학은 뇌 신호를 해석하고 재구성하는 기술을 통해 혁신적인 변화를 맞이할 것입니다. 외부 정보를 뇌 신호로 바꾸는 과정과 발생한 신호에서 정보를 추출하는 기법이 정교해지면, 인간의 인지 능력을 확장하는 새로운 지평이 열릴 것입니다. 이를 위해서는 수학, 인공지능, 심리학, 철학 등 다양한 학문이 하나로 연결되는 융합적 노력이 필수적입니다. 여러 분야의 시너지가 모일 때 비로소 인류는 뇌라는 거대한 신비를 정복할 수 있을 것이며, 이러한 연결은 과학적 발전을 가속화하는 핵심적인 열쇠가 됩니다.

곽지현

뇌인지과학

[인터뷰] 백민경 _ 우리만의 단백질 구조 분석법, AI 로제타폴드🧪🔬｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

단백질은 우리 몸속에서 산소 수송, 음식물 소화, 에너지 대사, 그리고 외부 침입자에 맞서 싸우는 면역 과정에 이르기까지 거의 모든 생명 현상을 매개하는 핵심적인 생체 분자입니다. 이러한 다양한 기능이 가능한 이유는 단백질마다 각기 다른 고유한 3차원 구조를 형성하고 있기 때문입니다. 따라서 단백질의 구조를 명확히 규명하는 일은 생명체가 작동하는 원리를 깊이 있게 이해하는 첫걸음이며, 이를 바탕으로 질병의 원인을 파악하고 치료를 위한 신약 개발의 토대를 마련한다는 점에서 현대 생명과학의 매우 중요한 과제라고 할 수 있습니다. 최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 단백질 구조 예측 분야에 혁신적인 변화를 가져왔습니다. 과거에는 실험을 통해서만 단백질 구조를 파악할 수 있었으나, 이제는 로제타폴드와 같은 인공지능 모델을 통해 아미노산 서열 정보만으로도 정교한 3차원 구조를 예측할 수 있게 되었습니다. 연구팀은 구글 딥마인드의 알파폴드2가 보여준 가능성에 자극받아 독자적인 알고리즘 개발에 착수했으며, 그 결과 수 초에서 수 시간 내에 고정확도의 구조 정보를 얻어내는 성과를 거두었습니다. 이는 인공지능이 복잡한 생물학적 난제를 해결하는 강력한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 인공지능을 활용한 예측 기술은 단순히 기존 단백질의 형태를 알아내는 것에 그치지 않고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 단백질을 설계하는 '단백질 디자인' 연구로 확장되고 있습니다. 하지만 컴퓨터 계산을 통한 예측이 항상 완벽할 수는 없기에, 인공지능 모델은 반드시 실험적 검증과 병행되어야 합니다. 새롭게 설계된 단백질이 실제로 의도한 기능을 수행하는지, 혹은 인체에 주입했을 때 안전성에 문제는 없는지 확인하는 과정에서 컴퓨터 방법과 실험 방법은 서로를 보완하며 함께 발전해 나가는 필수적인 파트너 관계를 형성하고 있습니다. 현재 전 세계적으로 수억 개의 단백질 구조 데이터가 구축되면서 이를 활용한 응용 연구가 활발히 진행 중입니다. 구조 기반의 신약 개발은 물론이고, 환경 문제 해결을 위한 혁신적인 시도들도 이어지고 있습니다. 예를 들어 광합성 관련 단백질의 구조를 정밀하게 분석하여 빛 흡수 효율이 극대화된 새로운 단백질을 설계한다면, 태양광 발전의 효율을 획기적으로 높여 에너지 문제를 해결하는 데 기여할 수 있습니다. 이처럼 단백질 구조 연구는 의료 분야를 넘어 인류가 직면한 에너지와 환경 등 다양한 사회적 난제를 해결할 수 있는 잠재력을 지니고 있습니다. 과학의 진정한 묘미는 서로 다른 기술과 사람이 만나 새로운 길을 만들어내는 '연결'에 있습니다. 양자역학에서 시작된 기초 과학이 반도체와 컴퓨터 기술을 거쳐 인공지능으로 진화하고, 다시 생명과학과 결합하여 혁신을 일으키는 과정은 기술 간 연결의 힘을 잘 보여줍니다. 또한 로제타폴드 개발 과정에서 화학, 인공지능, 생명과학 등 각 분야 전문가들이 긴밀하게 협업했듯이, 다양한 시각을 가진 과학자들의 소통과 연대는 현대 과학이 한계를 극복하고 다음 단계로 도약하게 만드는 가장 강력한 원동력이자 미래 과학이 나아가야 할 방향입니다.

백민경

생명과학

[인터뷰] 손상모 _ 크리스마스의 선물, 제임스웹 우주망원경(JWST)🔭🎁｜제30회 서울대 자연과학대학 공개강연

제임스 웹 우주망원경(JWST)은 우주 초기의 은하들을 관측하여 우주의 기원을 밝히기 위해 탄생했습니다. 허블 우주망원경이 자외선과 가시광선을 주로 다루었다면, 제임스 웹 우주망원경은 적외선 전용 망원경으로 설계되어 우주 먼 곳에서 오는 긴 파장의 빛을 포착합니다. 이를 통해 우리는 은하가 어떻게 형성되고 진화했는지, 그리고 인류의 근원인 '우리는 어디에서 왔는가'라는 근본적인 질문에 대한 답을 찾아가고 있습니다. 이 망원경에는 특수한 목적을 가진 네 개의 카메라가 장착되어 있습니다. 넓은 영역을 촬영하거나 빛을 나누어 성분을 분석하는 분광기가 대표적입니다. 특히 지구와 비슷한 환경의 외계 행성을 찾는 것이 주요 목표 중 하나입니다. 액체 상태의 물이 존재할 수 있는 적당한 거리의 행성을 탐색하고, 대기 성분에서 이산화탄소나 메탄 등을 확인하여 생명체 존재 가능성을 연구함으로써 외계 생명체에 대한 실마리를 제공합니다. 제임스 웹 우주망원경의 예상 수명은 약 25년으로, 발사 당시 궤도 진입이 매우 정확하게 이루어진 덕분에 충분한 연료를 확보할 수 있었습니다. 향후 2027년에는 로만 우주망원경이 발사되어 제임스 웹 우주망원경과 상호보완적인 역할을 수행할 예정입니다. 제임스 웹 우주망원경이 좁은 영역을 깊게 들여다본다면, 로만 우주망원경은 훨씬 넓은 영역을 촬영하며 더 많은 별과 은하를 관측합니다. 이러한 협력을 통해 현대 우주론의 거대한 퍼즐 조각들이 하나씩 맞춰질 것입니다. 현대 우주론에서 가장 중요한 과제는 우주 탄생 직후 최초의 별과 은하가 어떻게 만들어졌는지 밝히는 것입니다. 제임스 웹 우주망원경은 허블 우주망원경의 한계를 넘어 우주 아주 초기의 모습을 관측함으로써 별의 탄생 조건과 은하 형성 과정을 규명하고자 합니다. 이는 단순한 과학적 발견을 넘어 우주의 기원을 이해하는 철학적 토대가 됩니다. 우리가 우주의 시작을 알게 된다면, 인류가 우주라는 거대한 체계 속에서 어떤 위치에 있는지 더욱 명확히 깨닫게 될 것입니다. 제임스 웹 우주망원경은 단순히 과학 장비를 넘어 전 세계 천문학자들을 하나로 묶어주는 매개체 역할을 하고 있습니다. 최근의 연구 결과들은 과학자들 사이의 활발한 교류를 이끌어내며 인류 공동의 지적 자산을 풍요롭게 만들고 있습니다. 또한, 망원경이 보내오는 아름다운 우주의 모습은 대중에게 깊은 감동을 주며 미래 세대에게 꿈을 심어줍니다. 우주와 인류, 그리고 사람과 사람을 연결하는 이 거대한 프로젝트는 우리에게 희망적인 메시지를 전달합니다.

손상모

천문학

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

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

채민우

수학
융합

제30회 서울대 자연과학 공개강연 과학자의 꿈과 도전: 과학이 다시 연결하는

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