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

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

백민경

카오스재단카오스크로스

화학
생명과학

[강연] '모양(shape)' 연구의 대가 - In Memory of 권경환 1_by 김연응 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 7강 첫 번째 이야기 | 7강 ①

수학의 세계에서 위대한 업적을 남긴 권경환 교수는 한국 수학계의 거목으로 기억됩니다. 그는 포항공과대학교에서 자신의 퇴직금을 전액 기부하여 '권경환 석좌교수'라는 영예로운 직함을 만드는 데 기여했습니다. 이는 단순히 금전적 기부를 넘어 후배 연구자들에게 학문적 자부심과 연구 환경을 제공하려는 숭고한 뜻이 담긴 사례입니다. 권 교수는 어려운 시기에도 수학 연구에 매진하며 인품과 실력을 겸비한 학자로 칭송받았으며, 그의 삶은 오늘날 많은 수학자에게 큰 귀감이 되고 있습니다. 위상수학은 우리가 흔히 아는 기하학과 본질적인 차이를 가집니다. 기하학이 물체의 굽은 정도나 면과 면이 만나는 각도와 같은 구체적인 수치를 중요하게 여긴다면, 위상수학은 물체의 형태를 연속적으로 변형했을 때 변하지 않는 성질에 집중합니다. 즉, 어느 정도 휘었는지는 중요하지 않으며, 하나의 대상을 끊거나 붙이지 않고 다른 모양으로 만들어낼 수 있는지가 핵심입니다. 이러한 관점은 공간을 이해하는 새로운 틀을 제공하며, 복잡한 형태 속에서 숨겨진 본질을 꿰뚫어 보게 합니다. 위상수학의 개념적 뿌리는 오일러가 해결한 쾨니히스베르크의 다리 문제에서 찾을 수 있습니다. 일곱 개의 다리를 한 번씩만 건너 모두 지날 수 있는지를 탐구하던 오일러는, 지형의 구체적인 크기나 거리가 아닌 지점 간의 연결 상태가 문제의 핵심임을 발견했습니다. 이는 복잡한 현실 세계를 추상화하여 본질적인 연결 구조만을 추출하는 과정이었으며, 현대 위상수학이 탄생하는 결정적인 출발점이 되었습니다. 거리가 멀어도 연결 방식이 같다면 수학적으로는 동일한 구조로 간주하는 것입니다. 우리가 일상에서 접하는 지하철 노선도는 위상수학적 사고가 반영된 대표적인 사례입니다. 실제 지형을 그대로 반영한 지도와 달리, 노선도는 역과 역 사이의 연결 관계라는 핵심 정보만을 도식화하여 보여줍니다. 노선이 직선인지 곡선인지, 혹은 역 사이의 실제 거리가 얼마인지는 중요하지 않습니다. 정보의 연결성이 동일하다면 두 지도는 ‘위상적 동치’라고 부르며, 이는 복잡한 시스템을 효율적으로 이해하게 돕습니다. 형태가 바뀌어도 정보의 본질은 유지된다는 원리가 담겨 있습니다. 위상수학에서 물체를 분류하는 중요한 기준 중 하나는 '구멍의 개수'입니다. 이를 수학적 용어로 '지너스(Genus)'라고 부릅니다. 예를 들어, 구멍이 없는 끈이나 하트 모양의 찰흙은 지너스가 0인 반면, 구멍이 하나인 팔찌나 빨대는 지너스가 1인 대상입니다. 직관적으로는 매우 다르게 보이는 물체들이라도 구멍의 개수가 같다면 위상적으로는 같은 종류로 분류될 수 있습니다. 이는 모양의 겉모습보다 구조적 특징을 우선시하는 방식이며, 사물을 바라보는 수학자들의 독특한 시각을 잘 보여줍니다. 물체를 변형할 때 ‘연속적 변환’을 유지하는 것은 위상수학의 대전제입니다. 변환 과정에서 물체를 가위로 자르거나, 떨어져 있던 부분을 억지로 붙이는 행위는 허용되지 않습니다. 고무줄을 늘리거나 찰흙을 주무르는 것처럼 형태를 부드럽게 바꾸는 것만이 연속적 변환에 해당합니다. 만약 변형 과정에서 파괴적인 행위가 일어난다면, 그것은 더 이상 원래의 물체와 같은 성질을 공유한다고 볼 수 없으며 위상적 동치 관계도 깨지게 됩니다. 이러한 엄격한 규칙 아래에서 수학적 '같음'이 정의됩니다. 수학자들은 공간의 성질을 더욱 엄밀하게 정의하기 위해 '기본군'이라는 개념을 도입합니다. 이는 공간 내에서 시작점과 끝점이 같은 경로인 '루프'를 만들어 그 특성을 분석하는 방법입니다. 구멍이 없는 공간에서는 모든 루프를 하나의 점으로 수축시킬 수 있지만, 구멍이 있는 공간에서는 루프가 구멍에 걸려 수축되지 않는 경우가 발생합니다. 이러한 루프들의 집합이 이루는 군 구조를 통해 우리는 공간의 구조를 수학적으로 완벽하게 설명할 수 있습니다. 결국 위상수학은 보이지 않는 연결의 법칙을 찾는 여정입니다.

김연응

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

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

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

김영훈

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[강연] 방황의 끝에서 내가 만난 현대 수학 : 구조와 관계 2_by 박형주 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 4강 두 번째 이야기 | 4강 ②

기하학의 어원은 그리스어 '게오메트리아'에서 시작되었습니다. 이는 '땅을 측정하다'라는 의미를 담고 있는데, 고대 이집트에서 나일강의 범람 이후 토지를 공정하게 재분배하기 위해 측량 기술이 발달한 것과 맥을 같이 합니다. 동양에서는 이를 '기하(幾何)'라고 번역했는데, 이는 '얼마나, 어떻게 잴 것인가'라는 질문을 한자로 옮긴 것입니다. 이처럼 기하학은 단순히 도형을 연구하는 학문을 넘어, 고대 국가의 통치와 권력을 유지하기 위한 필수적인 제왕의 학문으로 자리 잡았습니다. 성경 다음으로 인류 역사상 가장 많이 읽힌 책으로 꼽히는 유클리드의 '기하학 원론'은 서양 지성사의 근간을 이루었습니다. 아인슈타인이 마음의 평화를 얻기 위해 항상 곁에 두었다는 이 책은, 한 개인의 업적이라기엔 너무나 방대하여 여러 학자의 공동 저작이라는 설이 있을 정도입니다. 유클리드는 자명한 진리인 '공리'로부터 논리적 추론을 통해 결론을 도출하는 체계적인 방식을 정립했습니다. 이러한 사고 체계는 수학을 넘어 철학, 정치, 심지어 미국의 독립선언서 작성에까지 깊은 영감을 주었습니다. 유클리드 기하학이 지배하던 2,000년의 시간은 정적인 수학의 시대였습니다. 하지만 17세기 천체 운동에 대한 관심이 높아지면서 변화하는 세계를 설명할 새로운 도구가 필요해졌습니다. 뉴턴은 만유인력의 법칙을 증명하고 행성의 궤도를 계산하는 과정에서 정적인 기하학의 한계를 절감했고, 결국 변화를 다루는 '미적분'을 탄생시켰습니다. 이는 인류의 세계관이 멈춰 있는 대상에 대한 탐구에서 움직이고 변화하는 역동적인 세계로 확장되었음을 의미하는 중요한 전환점이자 수학적 진보였습니다. 대수학과 기하학의 역사적인 만남은 데카르트의 기발한 상상력에서 시작되었습니다. 천장에 붙은 파리의 위치를 숫자로 표현할 수 없을까 고민하던 그는 좌표평면이라는 개념을 창안했습니다. 이를 통해 도형이라는 기하학적 대상을 수식이라는 대수적 언어로 변환할 수 있게 되었습니다. 이제 파리의 움직임은 곡선이라는 그림인 동시에 숫자들의 변화를 담은 방정식이 되었습니다. 이 혁신적인 결합은 복잡한 기하 문제를 명쾌한 수식 풀이로 해결할 수 있는 대수기하학이라는 새로운 지평을 열었습니다. 현대 수학은 서로 다른 영역이 연결될 때 난제를 해결하는 강력한 힘을 발휘합니다. 페르마의 마지막 정리가 대수적 문제를 기하학적 곡선의 성질로 치환하여 해결된 사례는 수학적 상상력의 정수를 보여줍니다. 이처럼 보이지 않는 규칙들을 연결해 나가는 과정을 '빅 매스(Big Math)'라 부를 수 있습니다. 수학은 사물의 구조를 탐구하는 대수학과 대상 간의 관계를 살피는 해석학으로 나뉩니다. 이 두 축을 이해하는 것은 우리가 세상을 바라보는 논리적 틀을 완성하고 자연의 질서를 깊이 있게 통찰하는 과정과도 같습니다.

박형주

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[강연] 방황의 끝에서 내가 만난 현대 수학 : 구조와 관계 1_by 박형주 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 4강 첫 번째 이야기 | 4강 ①

위대한 과학자의 길은 흔히 고독한 연구의 연속이라 생각하기 쉽습니다. 하지만 물리학자 이휘소 박사를 추모하는 강연에서 만난 젊은 트호프트 박사의 이야기는 이러한 편견을 깨뜨려 주었습니다. 그는 동료 과학자들과의 깊은 유대감과 공동의 성취가 얼마나 큰 가치를 지니는지 강조했습니다. 학문적 성과 뒤에 숨겨진 뜨거운 동지애는 누군가에게는 평생을 바칠 학문의 길로 들어서는 결정적인 전환점이 되기도 합니다. 과학은 혼자 하는 것이 아니라, 서로의 지혜를 나누며 함께 나아가는 과정임을 깨닫는 순간 새로운 세계가 열립니다. 이휘소 박사는 한국인 물리학자 중 노벨상에 가장 근접했다는 평가를 받는 인물입니다. 화학공학으로 시작해 물리학으로 전향한 그는 유학 시절 탁월한 재능을 인정받아 세계적인 연구소에서 수많은 업적을 남겼습니다. 비록 40대 초반이라는 젊은 나이에 안타까운 사고로 생을 마감했지만, 그가 남긴 학문적 유산은 여전히 후대 과학자들에게 큰 영감을 주고 있습니다. 그의 삶은 단순한 천재성을 넘어, 진리를 향한 열정과 헌신이 무엇인지를 보여주는 상징과도 같습니다. 이러한 위대한 선구자의 발자취는 다음 세대의 꿈을 키우는 밑거름이 됩니다. 수학의 세계에는 '빅 매스(Big Math)'라는 화두가 존재합니다. 이는 단순히 논문을 쓰기 위한 지엽적인 연구가 아니라, 학문의 근본적인 흐름을 바꾸는 거대한 주제에 도전하는 정신을 의미합니다. 20세기 최고의 수학적 기획이라 불리는 '랭글랜즈 프로그램'은 수많은 수학자에게 영감을 주었으며, 이를 통해 수학의 여러 분야가 하나로 연결되는 놀라운 경험을 선사했습니다. 방황하던 시기에 만난 이러한 거대한 비전은 한 개인의 인생을 수학자의 길로 이끄는 강력한 이정표가 됩니다. 큰 꿈을 품고 본질을 꿰뚫는 연구에 매진하는 태도는 모든 학문의 지향점입니다. 한국 수학계의 거목인 이임학 교수와 그의 제자 임덕상 교수의 이야기는 역경을 이겨낸 학문적 의지를 잘 보여줍니다. 전쟁과 가난이라는 혹독한 환경 속에서도 주경야독하며 학업을 이어간 이들은 짧은 유학 기간에도 불구하고 세계적인 학문적 성취를 이루어냈습니다. 특히 대수학 분야에서 이들이 남긴 족적은 한국 수학의 위상을 높이는 데 결정적인 역할을 했습니다. 스승의 가르침이 제자에게 이어지고, 그 제자가 다시 세계적인 학자로 성장하는 과정은 학문의 계보가 어떻게 형성되는지를 보여주는 감동적인 사례입니다. 현대 수학의 주요 분야인 대수기하학은 기하학적 대상을 대수적인 방법으로 분석하는 학문입니다. 이는 마치 칸딘스키나 몬드리안 같은 추상 화가들이 사물의 외형 너머에 숨겨진 본질적인 구조를 탐색하는 과정과 닮아 있습니다. 미술 작품 속의 점, 선, 면이 이루는 조화는 수학자가 추구하는 구조의 명징성과 궤를 같이합니다. 복잡한 현상 속에서 명확한 질서를 찾아내려는 노력은 예술과 수학 모두가 공유하는 가치입니다. 이러한 시각으로 세상을 바라볼 때, 우리는 수학이 단순한 계산을 넘어 세상을 이해하는 아름다운 언어임을 깨닫게 됩니다.

박형주

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[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

[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

카오스재단서울대자연과학공개강연

생명과학

[인터뷰] 이대한 _ 인간의 뇌는 앞으로도 커진다? | 2022 '진화가 필요한 순간'

멸종한 인류의 마음을 직접 들여다보는 것은 불가능에 가깝지만, 우리는 현존하는 친척인 침팬지나 보노보 같은 영장류와의 비교를 통해 그 단서를 찾을 수 있습니다. 인지신경과학적 관점에서 뇌와 마음의 상관관계를 분석하고, 다른 영장류와 차별화된 지점을 발견한다면 그것이 바로 인간 진화의 핵심일 것입니다. 이러한 연구는 인간만이 가진 독특한 인지적 특성이 언제, 어떻게 출현했는지 규명하는 중요한 출발점이 됩니다. 과거 인류의 감정과 마음을 추정하는 또 다른 방법은 그들이 남긴 문화적 산물을 살피는 것입니다. 그림, 음악, 그리고 종교와 같은 고도의 문화적 산물은 단순한 생존 이상의 가치를 추구했음을 보여줍니다. 이러한 산물이 존재하지 않던 시절의 인류와 그 이후의 인류는 분명 다른 마음의 구조를 가졌을 것입니다. 우리는 유물을 통해 보이지 않는 마음의 진화 과정을 간접적으로나마 재구성하며 인류의 정신사를 이해할 수 있습니다. 미래에 더 높은 지능을 가진 인류가 출현할 잠재력은 충분하지만, 지능의 진화가 반드시 생물학적 성공으로 이어지는지는 별개의 문제입니다. 과거 수백만 년 동안 지능이 높은 개체가 번식에 유리했기에 현재의 우리가 존재하지만, 지능이 지나치게 높아지면 오히려 생존에 불필요한 고민이 늘어나는 부작용도 발생할 수 있습니다. 즉, 지능의 진화는 단순히 가능성의 문제가 아니라, 그것이 생존과 번식에 실질적으로 기여하는 환경적 조건이 갖춰져야 실현될 수 있는 영역입니다. 뇌의 진화를 논할 때 흔히 뇌 용량의 증가를 떠올리지만, 컴퓨터의 발전사처럼 크기보다 중요한 것은 내부의 효율성과 구조입니다. 과거의 거대한 컴퓨터보다 오늘날의 작은 반도체가 훨씬 뛰어난 성능을 내듯, 뇌 역시 단순한 뇌 용량보다는 신경 회로의 집적도와 설계 방식이 지능을 결정짓는 핵심 요소일 수 있습니다. 따라서 우리와 비슷한 뇌 용량을 가졌더라도 내부 구조가 다르다면 지능의 수준도 크게 차이 날 수 있음을 인지하고 입체적인 시각으로 접근해야 합니다. 뇌와 마음의 상관관계를 생물학적 수준으로 완전히 환원하여 설명하는 것은 현대 과학이 직면한 거대한 과제 중 하나입니다. 아직은 마음의 본질에 대해 명확한 정의를 내리기 어려운 단계이지만, 인지신경과학의 비약적인 발전은 이 미지의 영역을 조금씩 밝혀내고 있습니다. 비록 지금은 조심스럽게 답변을 유보할 수밖에 없는 질문들이 많을지라도, 과학은 끊임없이 마음의 기원과 진화적 메커니즘을 증명하는 방향으로 나아가며 인류의 자기 이해를 돕고 있습니다.

이대한

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[강연] 새는 날고 곤충은 뛴다 : 진화가 만들어 낸 움직임의 신비 _ by이상임 ㅣ 2022 '진화가 필요한 순간' 2강 | 2강

자연선택에 의한 진화는 개체 간의 유전적 차이가 환경에 따라 생존과 번식의 차이로 이어지며 개체군의 조성이 변화하는 과정입니다. 이 과정을 통해 만들어진 결과물을 우리는 '적응'이라 부릅니다. 적응은 단순히 환경에 맞추는 것을 넘어 개체의 적응도를 높이는 구체적인 특징을 의미합니다. 진화의 역사 속에서 날개나 다리의 구조와 같은 중요한 적응이 나타날 때마다 생태계에는 폭발적인 종분화가 일어났으며, 이는 생명체가 새로운 환경으로 진출하는 결정적인 계기가 되었습니다. 새의 날개는 공룡의 앞다리에서 분화된 놀라운 적응의 산물입니다. 날개는 단순히 하나의 판이 아니라 수많은 깃털이 정교하게 모여 익형 구조를 이룹니다. 특히 인접한 깃털 사이에는 미세한 돌기와 가시가 존재하여 마치 벨크로처럼 서로를 붙잡아주는 역할을 합니다. 이러한 구조 덕분에 날개를 아래로 내릴 때는 넓은 면적을 형성해 큰 힘을 받고, 위로 올릴 때는 틈이 생겨 공기가 잘 흐르게 됩니다. 깃털 하나하나가 비행에 최적화된 독립적인 익형이면서도 동시에 거대한 날개의 일부로 기능하는 셈입니다. 비행의 정교함은 '알룰라'라고 불리는 깃에서 정점을 찍습니다. 새의 엄지손가락에 해당하는 이 구조는 착륙이나 방향 전환 시에 주로 사용됩니다. 비행기 날개의 슬랫과 유사한 역할을 하는 알룰라는 날개 앞부분에서 와류를 발생시켜 공기 흐름이 날개 표면에 밀착되도록 돕습니다. 이를 통해 받음각이 높은 상황에서도 실속을 방지하고 양력을 높여줍니다. 아주 작은 깃털 하나가 비행의 안정성과 기동성을 결정짓는 핵심적인 장치로 작용하며 자연선택의 정밀함을 보여주는 사례라 할 수 있습니다. 비행의 원리는 중력, 양력, 추력, 항력이라는 네 가지 힘의 상호작용으로 설명됩니다. 날개의 유선형 구조는 위아래의 압력 차이를 만들어내며, 뉴턴의 작용-반작용 법칙과 베르누이의 원리에 의해 기체를 위로 떠오르게 하는 양력을 발생시킵니다. 새들은 수천만 년 전부터 이러한 물리 법칙을 몸의 구조와 행동으로 구현해 왔습니다. 상황에 따라 날개의 받음각을 조절하며 양력을 키우거나 줄이는 새들의 비행 기술은 인간이 만든 최첨단 비행기보다 훨씬 유연하고 효율적인 자연의 공학적 성취라고 볼 수 있습니다. 곤충의 세계에서도 물리학을 이용한 놀라운 적응을 발견할 수 있습니다. 소금쟁이는 수면의 표면장력을 깨지 않으면서도 강력하게 도약하는 기술을 가졌습니다. 이들은 다리를 내리는 속도와 물을 치는 힘을 정교하게 조절하여 수면이 허용하는 최대치의 힘을 이끌어냅니다. 만약 다리가 수면을 뚫고 빠지게 되면 도약에 필요한 힘을 얻을 수 없기 때문에, 소금쟁이의 다리 형태와 움직임은 수면의 물리적 특성과 밀접하게 연관되어 진화했습니다. 이는 생명체가 환경의 물리적 한계를 어떻게 극복하고 이용하는지를 잘 보여줍니다. 적응은 개체의 생존 전략과도 깊이 연결되어 있습니다. 암컷 소금쟁이는 교미 시 수컷을 등에 업고 있어 포식자의 위험에 더 많이 노출되는데, 이로 인해 체중 변화에 더 민감하게 반응하여 도약 속도를 조절하는 기작을 발달시켰습니다. 또한 베트남의 거대 소금쟁이는 일반적인 종과 달리 다리를 수면 아래로 빠뜨리면서도 털 사이에 포집된 공기 방울을 이용해 도약하는 독특한 방식을 취합니다. 이처럼 같은 목적을 가진 행동이라도 종의 크기와 환경에 따라 서로 다른 진화적 해결책이 존재한다는 점은 생명 다양성의 신비를 더해줍니다. 생명체의 구조와 기능은 결코 분리될 수 없으며, 이를 온전히 이해하기 위해서는 생물학뿐만 아니라 물리, 공학, 수학 등 다학문적 접근이 필수적입니다. 진화는 모든 생명 현상의 근간을 이루는 원리이기에, 분자 수준부터 생태계 전체에 이르기까지 어느 스케일에서나 연구될 수 있습니다. 자연이 수억 년에 걸쳐 완성한 적응의 결과물은 현대 과학의 난제를 해결할 중요한 열쇠가 됩니다. 생체 모방 기술을 넘어 생명의 원리를 깊이 탐구하는 과정은 우리가 자연과 공존하며 미래를 설계하는 데 큰 영감을 줄 것입니다.

이상임

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생명과학

[인터뷰] 이상임 _ 새의 날개와 비행의 신비 | 2022 '진화가 필요한 순간'

생명체의 비행과 도약은 오랜 진화의 역사를 거쳐 만들어진 정교한 적응의 산물입니다. 새가 공중을 날고 물고기가 바다를 헤엄치는 것은 기계가 작동하는 원리와 유사한 환경적 제약을 공유합니다. 유체와의 상호작용을 연구할 때 생물학적 관점뿐만 아니라 기계공학적 도구를 활용하는 이유도 여기에 있습니다. 날개와 같은 복잡한 구조는 단 한 번의 돌연변이로 탄생하지 않습니다. 수많은 변이가 누적되고 자연선택을 거치며 비로소 환경에 최적화된 비행이라는 놀라운 능력이 완성되는 것입니다. 새와 곤충은 모두 하늘을 날지만 그 진화적 기원은 완전히 다릅니다. 곤충의 날개는 다리를 둘러싼 조직의 일부가 변형된 것이라면, 새의 날개는 척추동물의 앞다리가 진화한 결과입니다. 이처럼 서로 다른 조상으로부터 출발했음에도 비행이라는 동일한 해결책에 도달한 것은 진화의 흥미로운 지점입니다. 곤충의 날개가 네 개라고 해서 새보다 비행 능력이 우월한 것은 아니며, 각자 자신이 처한 환경에서 충분한 양력과 조종력을 확보할 수 있는 독자적인 생존 전략을 구축해 온 것입니다. 비행기와 새의 날개 사이에는 결정적인 차이가 존재합니다. 고정된 형태를 가진 비행기 날개와 달리, 새의 날개는 위아래로 움직일 뿐만 아니라 각도를 자유자재로 조절할 수 있는 유동적인 구조를 가집니다. 이러한 유연성 덕분에 새는 이륙 시 다리로 지면을 차고 오르는 동시에 날갯짓으로 방향과 힘을 정밀하게 제어합니다. 특히 알바트로스처럼 날개가 뾰족한 새들은 까치와 달리 도움닫기가 필수적인데, 이는 종마다 신체 구조에 맞춰 비행 방식이 최적화되었음을 보여주는 사례입니다. 진화은 흔히 단순함에서 복잡함으로 나아가는 일정한 방향성이 있다고 오해받곤 하지만, 실제로는 예측 불가능한 과정에 가깝습니다. 생명체의 형질은 최선의 선택이 아니라 현재 주어진 조건에서 문제를 해결하기 위한 최적의 선택을 따릅니다. 우리가 생체모방공학을 통해 자연에서 아이디어를 얻는 이유도 바로 여기에 있습니다. 비슷한 환경에 놓인 생명체들이 공통으로 도출해낸 효율적인 해결책을 분석함으로써, 우리는 기계 설계에 있어 보다 혁신적이고 실질적인 영감을 얻을 수 있게 됩니다. 새의 비행은 본능과 학습, 그리고 물리적 법칙이 절묘하게 어우러진 결과물입니다. 비행을 위한 근육과 골격은 타고나지만, 변화무쌍한 환경에서 날개를 어떻게 움직일지는 경험을 통해 습득됩니다. 특히 까치의 비행을 관찰하면 깃털 하나하나가 공기의 흐름에 따라 유연하게 휘어지는 모습을 볼 수 있습니다. 새가 의도적으로 깃털을 구부리는 것이 아니라, 깃털의 재질과 공기역학적 상호작용이 만들어내는 이 아름다운 움직임이야말로 생태계가 빚어낸 가장 경이로운 예술 중 하나입니다.

이상임

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생명과학

[강연] 인공지능으로 단백질 이해하기 by 백민경 ㅣ 대학과 함께하는 2022 UN 세계기초과학의 해 한국 선포식 특별강연

단백질은 흔히 필수 영양소로만 알려져 있지만, 실제로는 우리 몸의 거의 모든 생명 현상을 주도하는 핵심 생체 분자입니다. 헤모글로빈처럼 산소를 운반하거나 효소로서 물질을 분해하고 합성하며, 외부 바이러스에 맞서는 항체 역할까지 수행합니다. 약 2만 가지의 단백질은 20종의 아미노산이 사슬처럼 연결된 구조를 가지며, 이들의 배열 순서인 서열에 따라 고유한 3차원 구조를 형성합니다. 이러한 구조는 단백질의 기능을 결정짓는 가장 중요한 요소로 작용하며 생명의 신비를 푸는 열쇠가 됩니다. 단백질의 구조를 파악하는 것은 생명 현상을 이해하고 질병의 기전을 밝히는 데 필수적입니다. 예를 들어 코로나바이러스의 스파이크 단백질 구조를 정확히 알면 감염 경로를 차단하는 치료제나 백신을 더욱 효과적으로 설계할 수 있습니다. 하지만 현재 우리가 알고 있는 단백질 서열은 3억 개에 달하는 반면, 실험적으로 밝혀진 구조는 16만 개에 불과합니다. 엑스레이 결정학이나 극저온 전자현미경 같은 실험 방식은 정확하지만, 하나의 구조를 밝히는 데 수개월에서 수년의 시간과 막대한 비용이 소요된다는 한계가 있습니다. 물리화학적 원리에 기반한 컴퓨터 시뮬레이션은 탐색해야 할 구조의 가짓수가 너무 많아 우주의 나이만큼의 시간이 걸릴 정도로 복잡합니다. 이를 해결하기 위해 과학자들은 자연의 진화 데이터에 주목했습니다. 단백질이 기능을 유지하며 진화하는 과정에서, 서로 상호작용하는 아미노산들은 함께 변이하는 '공진화' 패턴을 보입니다. 인공지능은 이러한 방대한 서열 데이터 속에 숨겨진 복잡한 패턴을 학습하여, 아미노산 간의 접촉 지점을 찾아내고 단백질의 3차원 구조를 놀라운 속도로 예측해내는 혁신을 이루었습니다. 최근 등장한 알파폴드2와 로제타폴드는 인공지능 기반 단백질 구조 예측의 새로운 지평을 열었습니다. 이 모델들은 과거 수년이 걸리던 작업을 단 몇 분 만에 실험 결과와 거의 일치하는 정확도로 수행합니다. 더 나아가 단일 단백질을 넘어 두 단백질이 결합하는 복합체 구조까지 예측할 수 있게 되었습니다. 이는 세포 내에서 일어나는 유전 정보의 전사나 번역, DNA 수리 등 복잡한 생체 반응들을 데이터에 기초하여 깊이 있게 이해할 수 있는 강력한 도구가 되어 생명공학 연구의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 인공지능 기술은 이제 구조 예측을 넘어 새로운 단백질을 디자인하는 단계로 진화하고 있습니다. 암세포의 증식을 억제하기 위해 특정 단백질 간의 결합을 방해하는 새로운 단백질 치료제를 설계하는 것이 대표적인 사례입니다. 이러한 혁신은 양자역학에서 시작된 컴퓨터 기술이 생명과학과 만나 탄생한 결과입니다. 기초과학 연구는 당장의 성과를 넘어 인류의 삶을 풍요롭게 할 무궁무진한 잠재력을 지니고 있으며, 앞으로도 다양한 질병 치료와 생명 현상 규명에 있어 가장 강력한 토대가 될 것입니다.

백민경

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생명과학

[인터뷰] 김항배_상대성이론이 과학계에 준 가장 큰 충격은 무엇인가요?

우주는 가장 작은 소립자의 세계부터 가장 거대한 은하계에 이르기까지 하나의 일관된 원리로 연결되어 있습니다. 현대 물리학은 우리 우주가 양자 요동이라는 미세한 떨림으로부터 시작되었다고 설명합니다. 이러한 양자 요동은 급팽창 이론을 통해 별과 은하 같은 거대한 구조를 만들어내는 씨앗이 되었습니다. 입자 물리학과 우주론을 아우르는 연구는 결국 인간이라는 존재가 어떻게 이 광활한 우주 속에 등장하게 되었는지 그 기원을 추적하는 과정이라 할 수 있습니다. 우주의 미래를 예측하는 일은 매우 복잡하지만, 거시적인 관점에서 우주는 의외로 단순한 구조를 지니고 있습니다. 현재 우주의 운명을 결정짓는 가장 중요한 열쇠는 공간을 가득 채우고 있는 암흑 에너지가입니다. 만약 암흑 에너지가 진공 에너지와 같은 성질을 유지한다면, 우주는 영원히 가속 팽창하며 점차 식어갈 것입니다. 결국 모든 별이 수명을 다하고 절대영도에 가까운 차가운 암흑 속으로 사라지는 허무한 결말이 우리를 기다리고 있을지도 모릅니다. 아인슈타인의 상대성 이론은 우리가 시공간을 바라보는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 특수 상대성 이론이 빛의 속도에 가까운 운동에서 시간과 공간이 하나로 얽혀 있음을 보여주었다면, 일반 상대성 이론은 물질의 존재가 시공간의 기하학적 구조를 결정한다는 사실을 일깨워 주었습니다. 즉, 우리가 어디에 있느냐와 주변에 얼마나 많은 물질이 있느냐에 따라 시간의 흐름과 거리의 척도가 달라지는 것입니다. 이는 우주라는 거대한 무대를 이해하기 위한 필수적인 열쇠입니다. 과학의 심오한 원리를 대중에게 전달하는 과정은 또 다른 도전입니다. 태양계의 구조를 설명할 때 단순히 행성의 나열을 넘어 실제 우주가 가진 압도적인 공간감과 빈 여백을 시각화하는 작업이 중요합니다. 우리가 흔히 보는 모형들은 실제 거리감을 제대로 반영하지 못하는 경우가 많기 때문입니다. 과학적 사실을 정확하게 전달하면서도 독자들이 우주의 광활함을 체감할 수 있도록 돕는 것은 과학 저술가가 지향해야 할 중요한 가치 중 하나라고 할 수 있습니다. 과학자에게 가장 큰 희열은 새로운 가설을 세우고 그것이 동료들에게 인정받는 순간에 찾아옵니다. 암흑 물질이나 여분 차원과 같은 난해한 주제를 탐구하며 우주의 비밀을 한 꺼풀 벗겨낼 때의 짜릿함은 연구를 지속하게 하는 원동력이 됩니다. 최근에는 엔트로피와 원자에 관한 새로운 저술 활동을 통해 대중과 소통하려는 노력이 이어지고 있습니다. 과학적 오류를 바로잡고 더 깊은 통찰을 공유하려는 이러한 시도들은 우리 사회의 지적 지평을 넓히는 데 기여할 것입니다.

김항배

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물리학

[강연] 세포는 외부 신호를 어떻게 감지할까? _ by최희정 ㅣ 2021 가을 카오스강연 '과학의 희열' 4강 | 4강

우리 세포는 외부 환경과 끊임없이 소통하며 생명을 유지합니다. 세포는 단순히 고립된 존재가 아니라, 외부에서 들어오는 다양한 화학 물질이나 물리적인 자극, 그리고 전기적인 신호를 감지하고 그에 적절한 반응을 나타내는 정교한 시스템을 갖추고 있습니다. 이러한 신호 감지는 나노미터 단위의 아주 미세한 수준에서 일어나며, 우리가 일상에서 마시는 커피 속 카페인이 각성 효과를 내는 과정 역시 세포가 특정 화학 물질을 인지하여 신호를 전달한 결과입니다. 세포는 외부 신호의 미세한 차이를 구별하여 서로 다른 반응을 이끌어냄으로써 생존에 필요한 항상성을 유지합니다. 세포가 외부 신호를 가장 먼저 맞닥뜨리는 곳은 세포의 경계면인 세포막입니다. 세포막은 물과 섞이지 않는 지질 성분으로 이루어진 이중 막 구조로, 세포 내부와 외부를 분리하는 성벽과 같은 역할을 합니다. 하지만 세포는 외부와 완전히 단절되어서는 안 되기에, 세포막에는 외부와 소통을 담당하는 막 단백질들이 존재합니다. 우리 몸 전체 단백질의 약 30%를 차지하는 이 막 단백질들은 외부 신호를 인지하여 내부로 전달하거나, 필요한 물질이 드나드는 통로 역할을 수행합니다. 이들은 세포가 외부 환경의 변화에 유연하게 대응할 수 있도록 돕는 핵심적인 매개체입니다. 막 단백질의 가장 중요한 소양은 신호 전달의 정확성입니다. 외부 신호가 없는데도 신호가 있는 것처럼 행동하거나, 꼭 필요한 신호를 놓치게 되면 세포의 정상적인 기능이 무너져 질병으로 이어질 수 있습니다. 예를 들어 성장 인자가 없는데도 수용체가 계속해서 증식 신호를 보내면 암이 발생할 수 있고, 인슐린 신호를 제대로 전달하지 못하면 당뇨병이 유발됩니다. 이처럼 세포막 단백질은 외부의 정보를 정확하게 읽어내어 세포 내부의 반응을 조절하는 막중한 임무를 띠고 있습니다. 따라서 이들의 구조와 기능을 이해하는 것은 생명 현상의 본질을 파악하고 질병을 치료하는 데 매우 중요합니다. 세포막을 통과하는 물질의 흐름을 조절하는 대표적인 단백질은 채널입니다. 세포막은 지질로 이루어져 있어 이온이나 친수성 분자가 마음대로 통과할 수 없지만, 특정 이온 채널은 소듐이나 포타슘 같은 이온을 선택적으로 투과시킵니다. 특히 포타슘 채널은 자신보다 크기가 작은 소듐 이온은 걸러내고 포타슘 이온만 정확하게 통과시키는 놀라운 정교함을 보여줍니다. 이는 단백질 내부의 아미노산들이 이온과 결합할 때 발생하는 에너지 차이를 이용한 것으로, 인간이 만든 어떤 기계보다도 효율적이고 정교한 필터 역할을 수행합니다. 이러한 선택적 투과는 세포의 전위차를 형성하여 신호 전달의 기초가 됩니다. 이온 채널은 외부 자극에 따라 문을 열고 닫으며 신호를 조절합니다. 전압 개폐성 채널은 세포막의 전위 변화를 감지하여 구조를 바꾸고, 리간드 개폐성 채널은 특정 화학 물질이 결합할 때 통로를 엽니다. 예를 들어 신경 전달 물질인 가바(GABA)가 수용체에 결합하면 단백질 구조가 뒤틀리며 이온이 통과할 수 있는 길이 열리게 됩니다. 또한 우리가 매운 고추를 먹었을 때 열감을 느끼는 것은 캡사이신 성분이 온도를 감지하는 이온 채널에 결합하여 전기적 신호를 발생시키기 때문입니다. 이처럼 단백질의 역동적인 구조 변화는 외부의 물리적, 화학적 자극을 생체 신호로 변환하는 핵심 기전입니다. 수용체 단백질 중 하나인 G단백질 연결 수용체(GPCR)는 우리 몸에서 가장 다양한 신호를 처리하는 패밀리입니다. 아드레날린, 도파민, 히스타민과 같은 호르몬이나 신경 전달 물질들이 이 수용체에 결합하면, 수용체의 구조가 변하면서 세포 내부의 G단백질과 상호작용하여 신호를 증폭시킵니다. 우리가 흔히 복용하는 약물의 상당수가 바로 이 GPCR을 타깃으로 하여 질병을 치료합니다. 카페인이 아데노신 수용체에 대신 결합하여 졸음을 막거나, 천식 치료제가 아드레날린 수용체를 활성화해 기관지를 확장하는 것이 대표적인 사례입니다. 수용체와 리간드의 특이적인 결합은 현대 의학의 중요한 기반이 됩니다. 눈으로 볼 수 없는 나노 세계의 단백질 구조를 밝혀내는 것은 현대 생명과학의 거대한 도전입니다. 과학자들은 X선 결정학을 통해 단백질 결정을 분석하거나, 극저온 전자 현미경(Cryo-EM)으로 단백질 분자를 급속 냉동하여 3차원 구조를 규명합니다. 이러한 구조 생물학적 연구를 통해 우리는 단백질이 어떻게 신호를 감지하고 움직이는지 원자 수준에서 이해할 수 있게 되었습니다. 규명된 구조 정보는 전 세계 과학자들과 공유되어 새로운 치료제 개발과 생명 현상의 비밀을 푸는 데 기여하고 있습니다. 보이지 않는 미세한 구조 속에 생명의 정교한 설계도가 담겨 있는 셈입니다.

최희정

카오스재단카오스강연

생명과학

[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

[인터뷰] 허준이_수학, 예술이 될 수 있을까? 공부와 연구의 차이는?

수학은 기초가 탄탄해야 다음 단계로 나아갈 수 있는 학문이지만, 연구의 세계에서는 조금 늦게 시작해도 괜찮다는 격려를 전합니다. 대학원 이상의 과정에서 다루는 수학의 양은 방대하여, 특정 연구에 필요한 이론을 미리 완벽히 알고 있을 확률은 매우 낮기 때문입니다. 결국 연구자에게 중요한 것은 과거에 얼마나 공부했느냐보다, 필요한 순간에 새로운 이론을 마주하고 이를 이해해 나가는 태도입니다. 이해라는 과정은 찰나와 같아 시간이 지나면 잊히기 마련이므로, 끊임없이 새로 공부하며 채워가는 과정 자체가 수학 연구의 본질이라 할 수 있습니다. 많은 이들이 진로를 결정할 때 거창한 포부나 확신을 기대하지만, 때로는 우연한 계기가 평생의 업으로 이어지기도 합니다. 학부 시절 다양한 학문에 관심을 가졌던 한 수학자는 우연히 수강한 수학 과목에서 예상치 못한 즐거움을 발견하며 수학의 길로 들어섰습니다. 특별한 환상보다는 공부하는 과정 자체가 주는 소소한 재미가 다음 단계로 이끄는 동력이 되었고, 그러한 흐름이 자연스럽게 석사와 박사 과정을 거쳐 연구자의 삶으로 연결되었습니다. 자신이 무엇을 잘하는지 모르는 혼란스러운 시기에도 눈앞에 놓인 배움의 즐거움에 집중하다 보면, 어느덧 자신만의 길 위에 서 있는 자신을 발견하게 됩니다. 수학은 흔히 건조한 논리의 학문으로 여겨지지만, 본질적으로는 시나 음악과 같은 예술 활동과 궤를 같이합니다. 음악이 모티프의 변주를 통해 감동을 주듯, 수학 또한 수많은 명제 속에서 의미 있는 패턴을 찾아내고 이를 증명이라는 과정을 통해 아름답게 엮어내는 작업입니다. 세상의 모든 참인 명제 중 우리가 특별히 '재미있다'고 느끼는 것들은 극히 일부분이며, 이러한 명제들 사이의 관계를 탐구하며 구조를 세워가는 과정은 예술적 창조와 매우 닮아 있습니다. 논리적인 증명 위에 새로운 명제가 얹어지며 만들어지는 수학적 변주는 연구자들에게 깊은 미적 울림과 만족감을 선사합니다. 현대 예술이 대중과 어느 정도 괴리를 겪고 있듯이, 수학 역시 현재는 소수의 전문가만이 그 아름다움을 온전히 누리는 것처럼 보일 수 있습니다. 하지만 과거에 소수만이 향유하던 문학이나 시가 시간이 흘러 고전이 되고 대중적인 예술로 자리 잡았듯, 수학 또한 인류의 문화적 역사가 깊어짐에 따라 더 많은 이들에게 울림을 주는 날이 올 것입니다. 우리가 수학이 지닌 고유한 가치를 포기하지 않고 계속해서 탐구해 나간다면, 먼 미래에는 수학적 발견이 주는 감동이 보편적인 정서로 받아들여질 수 있습니다. 수학의 아름다움이 대중의 삶 속에 자연스럽게 스며드는 미래는 결코 불가능한 꿈이 아닙니다. 수학 공부가 기존의 곡을 완벽하게 소화하여 들려주는 연주와 같다면, 연구는 세상에 없던 새로운 곡을 써 내려가는 작곡과도 같습니다. 연주와 작곡이 서로 밀접한 연관을 맺으며 시너지를 내듯, 탄탄한 학습 능력은 창의적인 연구를 수행하는 데 훌륭한 밑거름이 됩니다. 특히 연구 과정에서 타인과 소통하고 협력하는 능력은 매우 중요한데, 이는 단순히 지식을 주고받는 차원을 넘어 인간적인 유대감을 바탕으로 합니다. 마음이 잘 맞는 동료와 편안하게 대화를 나누는 과정에서 본인도 미처 깨닫지 못했던 아이디어가 마법처럼 떠오르기도 하며, 이러한 관계 맺음은 고독한 연구의 길을 지탱해 주는 큰 힘이 됩니다.

허준이

카오스재단석학인터뷰

수학

[인터뷰] 박창범_암흑에너지는 있다!ㅣ 2021 봄 카오스강연 'GREAT DEBATE 우주론대토론'

밤하늘의 별을 바라보는 것은 누구에게나 아름다운 경험이지만, 천문학자에게 그 빛은 단순한 감상을 넘어 탐구의 대상이 됩니다. 수학적 원리와 물리 법칙을 통해 별의 움직임을 이해하던 단계를 지나, 실제로 우주의 천체들을 연구한다는 사실은 무엇보다 가슴 벅찬 일입니다. 특히 가을 하늘에 옹기종기 모여 빛나는 좀생이별, 즉 플레이아데스 성단은 동북아시아 사람들에게 오랫동안 사랑받아온 천체로, 연구자에게도 늘 특별한 영감을 주는 존재입니다. 우주의 신비를 풀기 위해 현대 천문학은 정밀한 시뮬레이션을 활용합니다. 먼저 우주가 어떻게 팽창하고 천체가 생성되는지를 결정하는 초기 조건을 설정한 뒤, 이를 거대한 메모리와 빠른 속도를 갖춘 슈퍼컴퓨터에 입력합니다. 중력과 유체역학적 힘을 모두 고려하여 이 방대한 데이터를 진화시키면, 관측 데이터라는 단편적인 스냅샷으로는 알 수 없었던 천체 형성의 전 과정을 시간의 흐름에 따라 상세히 분석할 수 있게 됩니다. 한국 연구진이 주도한 '호라이즌 5' 시뮬레이션은 기존의 중력 중심 연구를 넘어 가스의 흐름을 다루는 유체역학까지 포함한 세계 최대 규모의 프로젝트입니다. 이는 기존 시뮬레이션보다 약 10배나 큰 규모로, 은하의 진화와 우주 거대 구조의 변화를 동시에 관찰할 수 있는 최초의 시도를 가능케 했습니다. 현재는 은하의 외부 구조를 분해하는 수준이지만, 향후 분해능을 더 높인다면 별의 탄생과 은하의 성장을 한 화면에서 목격하는 혁신적인 연구가 실현될 것입니다. 이러한 거대 시뮬레이션은 국제적인 협력과 연구원들의 헌신적인 노력이 있었기에 가능했습니다. 프랑스와 영국 팀의 코드를 바탕으로 국내 연구진이 성능을 10배 이상 개선했으며, KISTI 슈퍼컴퓨팅 센터에서 약 1년이라는 긴 시간 동안 계산을 수행했습니다. 예상치 못한 시스템 부하나 소프트웨어의 버그를 해결하기 위해 밤을 지새우며 고군분투한 연구자들의 열정은, 방대한 데이터를 학술적 가치로 전환하는 가장 강력한 원동력이 되었습니다. 우주론은 대상을 쪼개어 이해하는 분석의 학문이라기보다, 여러 관측적 근거를 바탕으로 거대한 체계를 완성하는 과정입니다. 현재의 우주 모형은 수많은 관측 데이터와 수치 실험의 결과가 촘촘하게 얽혀 형성된 견고한 기둥과 같습니다. 따라서 우주론의 변혁은 단 하나의 발견으로 급격히 일어나는 것이 아니라, 방대한 자료에 대한 신중한 검증과 상호 비교를 통해 서서히, 그리고 깊이 있게 진행되는 종합적인 과학의 결실이라 할 수 있습니다.

박창범

카오스재단카오스강연

물리학
천문학

[강연] 큰 분자 작은 우주, 효소의 세계 by송윤주｜2021 서울대 자연과학 공개강연 '불확실한 세계, 그래서 과학' | 4강

효소는 우리 몸과 자연계에서 일어나는 거의 모든 화학 반응을 촉진하는 생체 촉매입니다. 단순히 소화를 돕는 물질을 넘어, 식물의 광합성부터 바이러스 진단, 신재생에너지 전환, 그리고 환경 문제 해결에 이르기까지 그 역할이 매우 방대합니다. 효소는 거대한 단백질 분자이지만, 그 내부에는 정교한 화학 반응의 원리가 숨어 있어 '작은 우주'라고 불리기도 합니다. 불확실한 세계 속에서 과학이 제시하는 명확한 해답 중 하나가 바로 이 효소의 메커니즘을 이해하고 활용하는 것입니다. 효소의 가장 놀라운 특징은 화학 반응의 속도를 비약적으로 높인다는 점입니다. 예를 들어, 우리가 먹은 음식물을 소화하는 데 효소가 없다면 약 500년이라는 긴 시간이 걸리겠지만, 효소 덕분에 단 몇 시간 만에 소화가 가능해집니다. 이는 효소가 기존의 어려운 경로 대신 새로운 반응 경로를 찾아내어 반응 속도를 수십억 배 이상 가속하기 때문입니다. 상온과 상압이라는 온화한 조건에서도 메탄을 메탄올로 바꾸는 것과 같은 고난도의 화학 반응을 효율적으로 수행하는 효소의 능력은 현대 과학이 추구하는 이상적인 촉매의 모습입니다. 효소는 20가지 아미노산이 특정 순서로 배열된 단백질로 구성됩니다. 만약 100개의 아미노산으로 이루어진 효소가 있다면, 그 조합의 수는 우주의 원자 수보다 많은 천문학적인 숫자가 됩니다. 이러한 복잡성 때문에 아미노산 서열이 어떻게 3차원 구조를 형성하고 특정 기능을 수행하는지에 대한 인과관계는 여전히 과학계의 거대한 난제로 남아 있습니다. 단 하나의 아미노산만 바뀌어도 헤모글로빈처럼 구조와 기능이 완전히 변할 수 있다는 사실은 효소 연구가 얼마나 정밀하고 어려운 영역인지를 잘 보여줍니다. 과학자들은 효소의 비밀을 풀기 위해 X선 결정법이나 초저온 전자현미경 등을 활용해 구조를 분석하고, 최근에는 인공지능을 도입해 구조 예측의 정확도를 높이지고 있습니다. 특히 프랜시스 아놀드 교수가 개척한 '유도 진화' 기술은 효소 연구의 새로운 패러다임을 제시했습니다. 이는 자연의 진화 과정을 실험실에서 가속화하여 우리가 원하는 특정 기능을 가진 효소를 인위적으로 만들어내는 방법입니다. 서열과 기능 사이의 완벽한 법칙을 다 이해하지 못하더라도, 반복적인 변형과 선택을 통해 최적의 효소를 찾아내는 혁신적인 접근법입니다. 효소 연구의 실질적인 성과는 환경 오염 문제 해결에서도 빛을 발하고 있습니다. 과학자들은 페트병 재활용 공장 인근의 토양에서 플라스틱을 분해하는 미생물과 효소를 발견해냈습니다. 초기에는 분해 속도가 매우 느려 실용화에 한계가 있었지만, 유도 진화 기술을 적용해 효소의 구조를 개량한 결과 분해 시간을 획기적으로 단축하는 데 성공했습니다. 이처럼 무궁무진한 가능성을 지닌 효소의 세계를 탐구하는 것은 인류가 직면한 여러 난제를 해결하고 더 나은 미래를 설계하는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

송윤주

카오스재단서울대자연과학공개강연

화학

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

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

서인석

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수학

[과학자가 쓴 과학책#7] 물리학자 김상욱의 아틀리에 : '점은 명사가 아니라 동사입니다' | 뉴턴의 아틀리에 북토크(1)

유클리드의 '기하학 원론'은 수학적 방법론의 기초를 세운 고전으로, 그 첫 번째 정의는 바로 '점'에 관한 것입니다. 유클리드는 점을 부분이 없는 것이라고 설명했는데, 이는 현대 물리학자들이 더 이상 쪼갤 수 없는 기본 입자를 정의할 때 사용하는 표현과 맞닿아 있습니다. 점은 크기가 없기에 부분이 존재할 수 없으며, 이는 우주의 근원을 탐구하는 과학적 시선과 예술적 영감이 만나는 출발점이 됩니다. 결국 과학과 예술은 가장 작은 단위인 점으로부터 세상을 재구성하며 보이지 않는 본질을 정의하려는 노력을 공유하고 있습니다. 조르주 쇠라의 점묘법은 모든 그림이 결국 점들의 집합이라는 사실을 직설적으로 보여주는 예술적 장치입니다. 그의 작품 속 점들은 경계를 모호하게 만들어 부드럽고 몽환적인 느낌을 자아내는데, 이는 현대의 디지털 디스플레이 원리와도 일맥상통합니다. 우리가 매일 마주하는 스마트폰 화면 역시 RGB라는 세 가지 색상의 점들이 모여 모든 이미지를 구현해냅니다. 충분히 작은 점들이 모여 하나의 형상을 이룰 때, 차가운 수학적 구조는 비로소 인간의 눈에 아름다운 예술적 풍경으로 변모하며 과학적 원리가 예술적 감동으로 승화되는 과정을 보여줍니다. 사물을 있는 그대로 재현하는 시대가 저물면서 미술가들은 대상의 본질적인 구조에 집중하기 시작했습니다. 몬드리안의 추상화는 캔버스의 수직과 수평이라는 최소한의 제약 속에서 근원적인 선과 색을 찾아낸 결과물입니다. 이는 물리학자가 대상을 10억 배 확대했을 때 마주하게 되는 차가운 수학적 구조와 매우 닮아 있습니다. 멀리서 볼 때 부드럽고 따뜻해 보이던 존재도 그 근원으로 다가가면 결국 엄밀한 법칙에 따라 배열된 원자들의 집합일 뿐이라는 사실은, 과학과 예술이 세상을 바라보는 방식이 근본적으로 다르지 않음을 시사합니다. 아리스토텔레스는 크기가 없는 점을 아무리 모아도 크기가 있는 선을 만들 수 없다는 심오한 질문을 던졌습니다. 현대 수학은 이를 무한과 극한이라는 개념으로 설명하지만, 물리학적 관점에서 선은 점이 시간에 따라 움직인 궤적을 의미합니다. 즉, 선은 점이 시간화된 형태이며 세상의 모든 운동은 기하학적인 선으로 환원될 수 있습니다. 물리학자가 연구하는 행성의 궤도나 물체의 움직임은 결국 보이지 않는 선을 찾아가는 과정이며, 이러한 선의 미학은 우주의 질서를 설명하는 핵심 언어이자 운동을 기하학으로 바꾸는 마법이 됩니다. 예술 작품에서 스케일은 관람객에게 압도적인 경험을 선사하는 중요한 요소이지만, 물리적으로 크기를 키우는 일은 중력이라는 거대한 제약과 싸우는 과정이기도 합니다. 자코메티의 조각상들이 비정상적으로 가늘고 왜소해 보이는 이유는 그가 중력의 법칙을 거스르며 인간의 고독과 위태로움을 표현했기 때문입니다. 만약 물리적 안정성만을 고려해 다리를 두껍게 만들었다면 그 특유의 고립된 정서는 사라졌을 것입니다. 이처럼 스케일의 변화는 단순히 크기의 문제를 넘어 존재의 무게와 중력이라는 물리적 실재를 다루는 철학적 질문을 던집니다. 데이비드 호크니는 오페라 무대 디자인을 통해 거대한 스케일에 대한 자신감을 얻으며 화풍의 중요한 전환점을 맞이했습니다. 수 미터에 달하는 거대한 캔버스는 관람객의 시야를 가득 채우며 심장을 떨리게 하는 블록버스터와 같은 감동을 선사합니다. 그는 피카소가 평생에 걸쳐 화풍을 바꾼 이유가 자신의 예술적 본질을 지키기 위함이었음을 깨닫고, 자신만의 구상주의적 시각에 모더니즘을 결합했습니다. 거대한 화면 속에 담긴 빛과 색채의 향연은 스케일이 예술적 메시지를 전달하는 강력한 도구가 될 수 있음을 증명하며 관객을 작품 속으로 깊숙이 끌어들입니다. 토마스 사라세노의 설치 미술은 우주의 거대 구조인 '코스믹 웹(Cosmic Web)'을 거미줄에 비유하며 우리의 시각을 뒤집어 놓습니다. 행성처럼 거대해 보이는 구조물도 우주적 관점에서는 먼지에 불과하며, 오히려 연약해 보이는 거미줄이 우주 전체를 지탱하는 본질적인 연결 고리일 수 있다는 통찰을 줍니다. 생명의 소중함은 거창한 구호가 아니라, 보이지 않는 곳에서 위태롭게 살아가는 존재를 인지하는 데서 시작됩니다. 새를 새장에 가두지 않고 마당에 나무를 심는 마음처럼, 과학과 예술은 세상을 있는 그대로 바라보고 사랑하는 법을 우리에게 가르쳐줍니다.

김상욱, 유지원

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물리학
수학
융합

[코로나 인터뷰] 석차옥 _단백질 구조 연구가 중요한 이유

단백질은 생명체를 구성하는 핵심적인 분자로, 우리 몸이라는 거대한 기계를 이루는 부품과 같습니다. 기계의 부품이 각기 다른 모양을 지녀야 제 기능을 하듯, 단백질 역시 고유한 단백질 구조를 형성해야만 생명 현상을 유지하는 역할을 수행할 수 있습니다. 따라서 단백질 구조를 명확히 파악하는 일은 생명 현상의 본질을 이해하는 첫걸음이자, 각종 질병의 치료제를 개발하는 데 있어 매우 중요한 토대가 됩니다. 하지만 인간의 직관만으로는 이 복잡한 단백질 구조를 예측하는 것이 거의 불가능에 가깝습니다. 단백질 구조를 예측하는 일은 수십 년간 과학계의 난제로 남아 있습니다. 최근 인공지능 기술인 알파폴드가 등장하며 큰 진전을 이루었지만, 여전히 한계는 존재합니다. 알파폴드는 기존에 축적된 아미노산 서열이 풍부한 경우에만 높은 정확도를 보이기 때문입니다. 아미노산 서열이 부족한 신종 바이러스 단백질의 경우, 인공지능이 제시하는 단백질 구조 중 상당수가 실제와 다를 가능성이 있어 여전히 인간의 정밀한 검토와 연구가 필요합니다. 인공지능은 어디까지나 연구를 돕는 도구로서 그 가치를 지닙니다. 실제 연구 현장에서는 초저온 전자현미경을 활용해 단백질 구조를 직접 관찰하기도 하지만, 이 과정에는 막대한 비용과 시간이 소요됩니다. 또한 이렇게 얻은 구조 정보조차 전체의 80~90% 수준에 그치는 불완전한 경우가 많습니다. 현재 진행 중인 연구는 이러한 불완전한 구조 정보의 빈틈을 메워 100%의 완성된 모델을 만드는 데 집중하고 있습니다. 이는 단백질이 실제로 어떻게 움직이고 상호작용하는지 정밀하게 분석하기 위한 필수적인 기초 작업이며, 계산과학이 실험의 한계를 보완하는 지점이기도 합니다. 과학자로서의 삶은 끊임없는 고민과 슬럼프의 연속이기도 합니다. 학문적 성취에 대한 압박이나 진로에 대한 불안감은 누구에게나 찾아올 수 있는 시련입니다. 하지만 생명의 탄생을 직접 경험하며 삶의 가치를 새롭게 발견하거나, 직책이라는 외적인 조건보다 과학 그 자체를 즐기려는 마음가짐을 가질 때 비로소 어려움을 극복할 수 있습니다. 내가 지금 과학을 하고 있다는 사실 그 자체에 집중하며 마음을 비우는 태도는 연구자로서 긴 여정을 지속하게 하는 가장 큰 원동력이 됩니다. 연구에 몰입하다 보면 신체적인 건강을 소홀히 하기 쉽지만, 건강한 몸은 곧 건강한 연구의 밑바탕이 됩니다. 척추 건강을 위해 시작한 달리기나 한국무용은 단순한 운동을 넘어 정신 수양의 도구가 되기도 합니다. 특히 한국무용은 자신의 몸을 깊이 들여다보게 하며 예술적 욕구까지 충족시켜 주는 훌륭한 활동입니다. 연구실 환경을 좌식으로 꾸미고 틈틈이 몸을 돌보는 등의 노력은 지속 가능한 연구를 위해 반드시 필요합니다. 몸과 마음의 균형을 찾는 과정은 결국 더 나은 연구 결과로 이어지기 마련입니다.

석차옥

카오스재단코로나19 과학토크

화학
생명과학

[석학인터뷰] 김호영_ 공돌이?? 아티스트!!! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

역학과 예술은 자연을 이해하고 표현한다는 점에서 깊은 공통점을 지니고 있습니다. 기계 역학이 사물의 움직임을 수학적으로 분석하고 이해하는 과정은, 미술가가 대상을 관찰하여 화폭에 담거나 입체적으로 형상화하는 사고 과정과 매우 흡사합니다. 실제로 르네상스 시대에는 과학과 예술의 경계가 모호하여 많은 예술가가 과학적 탐구를 병행하기도 했습니다. 오늘날에는 이러한 전통을 이어받아 과학적 시각으로 예술을 재해석하거나, 과학적 원리 속에서 발견한 아름다움을 예술의 경지로 승화시키려는 협업이 활발하게 이루어지고 있습니다. 최근 로봇 공학의 흐름은 딱딱하고 무거운 금속 구조를 벗어나 부드럽고 유연한 '소프트 로봇'으로 향하고 있습니다. 아이를 돌보거나 사람이 직접 착용하는 로봇의 경우, 차가운 금속보다는 말랑말랑한 소재가 훨씬 안전하고 친숙하게 다가오기 때문입니다. 또한, 아주 비좁은 틈새를 비집고 들어가 인명을 구조해야 하는 특수 상황에서도 유연한 구조는 필수적입니다. 이러한 소프트 로봇은 기존의 기계가 가진 한계를 극복하고 인간의 삶에 더욱 깊숙이 들어와 다양한 편의를 제공할 것으로 기대됩니다. 과학적 사고를 기르는 데 있어 의외로 큰 도움을 주는 것은 추리 소설 속 탐정의 논리입니다. 셜록 홈즈가 흩어진 단서들을 찾아내서 그것들을 잘 조합하여 어떤 결론을 도출하는 과정은 과학자가 가설을 세우고 검증하는 탐구 과정과 본질적으로 맞닿아 있습니다. 이러한 논리적 사고를 바탕으로 탄생할 미래의 기계는 더 이상 정형화된 모습에 머물지 않을 것입니다. 사용자의 필요에 따라 자유자재로 모양을 바꾸고, 사람의 손길이 닿았을 때 부드러운 촉감을 전달하는 새로운 형태의 로봇들이 우리 곁에서 공존하며 세상을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다.

김호영

카오스재단카오스강연

물리학
융합

[카오스 술술과학] 다중우주 (9) : 시뮬레이션 다중우주 & 궁극적 다중우주

우리가 살고 있는 이 거대한 우주가 사실은 고도로 발달한 문명이 만들어낸 정교한 컴퓨터 시뮬레이션일지도 모른다는 가설은 더 이상 공상과학 영화만의 전유물이 아닙니다. 현대 물리학과 정보이론의 발전은 우리가 인지하는 현실의 근간이 디지털 정보로 이루어져 있을 가능성을 진지하게 탐구하게 만들었습니다. 만약 우주가 시뮬레이션이라면, 이는 우리가 관측하는 물리법칙들이 사실은 프로그래밍된 코드의 결과물일 수 있음을 시사하며, 존재의 본질에 대한 근본적인 의문을 던집니다. 우주의 수학적 구조는 시뮬레이션 가설을 뒷받침하는 강력한 근거 중 하나로 거론됩니다. 자연계의 복잡한 현상들이 단순한 수학공식으로 설명되고, 양자역학의 불확정성이나 플랑크 길이와 같은 최소 단위의 존재는 마치 디지털 게임의 픽셀이나 연산 최적화 과정을 연상시킵니다. 관찰자가 존재할 때만 상태가 결정되는 양자중첩 현상은 자원의 효율적 사용을 위한 렌더링 방식과 유사하다는 해석도 존재하며, 이는 우주의 정보론적 기원에 힘을 실어줍니다. 시뮬레이션 가설은 필연적으로 다중우주 개념으로 확장됩니다. 하나의 문명이 시뮬레이션을 구동할 수 있다면, 수많은 하위 시뮬레이션을 동시에 실행하거나 서로 다른 변수를 가진 독립적인 우주들을 생성하는 것도 가능하기 때문입니다. 이러한 관점에서 볼 때, 우리가 속한 우주는 거대한 연산장치 속에서 실행되는 무수한 시나리오 중 하나에 불과할 수 있습니다. 이는 우주의 기원과 목적을 이해하는 방식에 있어 기존의 패러다임을 완전히 뒤바꾸는 혁신적인 시각을 제공합니다. 기술적 특이점에 도달한 문명은 행성 전체의 에너지를 활용하여 우주 규모의 시뮬레이션을 수행할 능력을 갖추게 될 것입니다. 인공지능과 컴퓨팅 파워의 기하급수적인 성장은 언젠가 의식을 가진 존재들이 거주하는 가상 세계를 창조하는 시점으로 우리를 인도할지도 모른마. 만약 인류가 미래에 그러한 시뮬레이션을 만들 수 있다면, 통계적으로 볼 때 우리 역시 이미 누군가에 의해 만들어진 시뮬레이션 속에서 살고 있을 확률이 압도적으로 높다는 논리가 성립하게 됩니다. 결국 시뮬레이션 다중우주론은 우리에게 현실이란 무엇인가라는 철학적 질문을 다시금 상기시킵니다. 설령 우리가 시뮬레이션 속의 존재라 할지라도, 우리가 느끼는 감정과 탐구하는 지식, 그리고 타인과 나누는 교감의 가치가 훼손되는 것은 아닙니다. 오히려 우주의 구조를 이해하려는 우리의 노력은 그 자체로 시뮬레이션의 한계를 넘어서려는 지적 생명체의 숭고한 도전이라 할 수 있습니다. 우리는 이 거대한 연산의 결과물 안에서 자신만의 의미를 찾아가는 여정을 계속하고 있습니다.

카오스재단'다중우주'시리즈

천문학

[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

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화학

[카오스 술술과학] 분자空학

화학은 흔히 분자를 다루는 학문으로 정의되지만, 그 본질을 깊이 들여다보면 공간의 미학을 탐구하는 과정임을 알 수 있습니다. 보통 분자공학이라 하면 무언가를 만드는 기술을 떠올리기 마련이지만, 여기서 '공(空)'자를 공간을 의미하는 한자로 바꾸어 생각하면 화학의 새로운 면모가 드러납니다. 분자는 단순히 나누어지는 대상이 아니라, 특정한 공간 안에서 어떻게 배치되고 구성되느냐에 따라 그 성질이 결정되기 때문입니다. 건축학이 공간을 설계하듯, 화학자들 역시 분자들이 차지하는 기하학적 공간을 이해하고 설계하는 역할을 수행합니다. 복잡해 보이는 사물이라도 그 안에 일정한 규칙성과 패턴이 존재하면 우리는 그것을 훨씬 명확하게 인식하게 됩니다. 에셔의 그림이 물고기 문양으로 평면을 빈틈없이 채우듯, 화학의 세계에서도 육각형의 벤젠 고리가 반복되며 놀라운 구조물들을 만들어냅니다. 흑연은 이러한 육각형 단위가 층층이 쌓인 평면 구조를 이루고 있으며, 이를 한 겹 떼어내면 꿈의 신소재라 불리는 그래핀이 됩니다. 같은 탄소 원자로 이루어져 있음에도 불구하고, 이들이 공간상에서 어떤 기하학적 구조를 형성하느냐에 따라 흑연이 되기도 하고 단단한 다이아몬드가 되기도 합니다. 분자 세계에서 구조와 대칭의 중요성을 가장 잘 보여주는 사례는 바로 거울상 이성질체입니다. 구성하는 원자의 종류와 배열은 완벽하게 같지만, 마치 오른손과 왼손처럼 서로를 거울에 비춘 모습인 두 분자는 전혀 다른 성질을 나타낼 수 있습니다. 이를 '카이랄성(Chirality)'이라고 부르는데, 인공 감미료인 아스파탐이 대표적인 예시입니다. 한쪽 방향의 분자는 설탕보다 수백 배 강한 단맛을 내는 반면, 그 거울상 이성질체는 쓴맛을 냅니다. 이는 우리 몸을 구성하는 단백질과 아미노산 역시 특정한 한쪽 방향의 카이랄 구조로만 이루어져 있기 때문입니다. 우리 몸의 수용체들이 특정한 방향의 분자만을 인식한다는 사실은 화학적 합성에 있어 매우 중요한 시사점을 던져줍니다. 악수를 할 때 서로 같은 손을 내밀어야 제대로 맞잡을 수 있듯이, 우리 몸의 시스템은 자신과 맞는 기하학적 구조를 가진 분자만을 선택적으로 받아들입니다. 만약 우리가 비대칭적인 구조를 정교하게 제어하여 원하는 한쪽 방향의 분자만을 만들어낼 수 없다면, 생명체 내에서 의도치 않은 반응이 일어날 위험이 큽니다. 따라서 현대 화학에서 비대칭 합성 기술은 단순한 연구를 넘어 인류의 건강과 안전을 지키는 핵심적인 영역으로 자리 잡았습니다. 분자의 공간적 배치가 생존과 직결됨을 보여준 가장 비극적인 사례는 탈리도마이드 사건입니다. 1950년대 입덧 방지제로 판매된 이 약은 한쪽 거울상 이성질체는 뛰어난 약효를 보였으나, 다른 쪽 이성질체는 치명적인 기형을 유발하는 독성을 지니고 있었습니다. 이 사건 이후 과학계는 분자의 입체 구조가 생체 내에서 얼마나 결정적인 차이를 만드는지 뼈저리게 깨닫게 되었습니다. 결국 화학에서 공간이란 단순히 분자들이 머무는 빈 무대가 아니라, 분자와 함께 극을 이끌어가는 주인공입니다. 화학은 분자를 통해 공간의 예술을 완성해가는 학문이라 할 수 있습니다.

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화학

[카오스 술술과학] 화학의 수수께끼, CheMystery

우리가 흔히 접하는 화학이라는 학문의 이름 속에는 세상의 이치를 관통하는 깊은 의미가 담겨 있습니다. 많은 이들이 화학을 그림이나 불과 관련된 학문으로 오해하곤 하지만, 한자 '화(化)' 자를 자세히 들여다보면 그 본질을 명확히 알 수 있습니다. 이 글자는 본래 변화를 뜻하며, 영어 단어인 'Chemistry'의 어원인 'Chem' 역시 변화라는 의미를 내포하고 있습니다. 마치 풀이 자라나 아름다운 꽃으로 피어나는 신비로운 과정처럼, 화학은 세상의 모든 존재가 겪는 근본적인 변화를 탐구하고 그 원리를 밝혀내는 학문이라 할 수 있습니다. 화학은 단순히 변화만을 다루는 데 그치지 않고, 서로 다른 존재들이 어우러지는 합성의 과정을 깊이 있게 연구합니다. 현재까지 발견된 118가지 원소는 주기율표라는 정교한 질서 속에서 수천만 종의 분자를 만들어내며, 이것들이 다시 조화롭게 섞여 우리가 살아가는 거대한 세상을 구성합니다. 일상에서 흔히 사용하는 '케미'라는 표현이 사람 사이의 친화력을 뜻하는 것처럼, 화학의 어원에는 '섞다'라는 의미가 포함되어 있습니다. 즉, 화학은 원소들이 만나 새로운 물질을 탄생시키는 합성의 미학을 보여주는 학문인 셈입니다. 현대 화학의 영역은 에너지와 엔트로피 같은 물리적 법칙부터 생명 현상의 근원인 단백질과 생체막에 이르기까지 매우 방대하게 뻗어 있습니다. 원자가 결합하여 분자가 되는 과정은 마치 전자와 양성자가 추는 우아한 왈츠와 같으며, 분자의 3차원 구조 속에 숨겨진 기능적 아름다움은 나노과학과 분자공학의 튼튼한 토대가 됩니다. 또한 우리가 일상에서 느끼는 맛과 냄새 같은 감각의 영역조차도 결국은 분자 수준에서 일어나는 화학적 상호작용의 결과입니다. 이처럼 화학은 만물의 근원을 이해하고 미래의 새로운 가능성을 열어주는 소중한 열쇠입니다.

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화학

[석학인터뷰] 김경택 ─ 화학계의 이야기꾼 | 2018 가을 카오스강연 '화학의 미스터리, CheMystery'

고분자는 우리 일상과 떼려야 뗄 수 없는 밀접한 관계를 맺고 있는 재료입니다. 이는 비교적 단순하고 작은 분자들이 공유 결합이라는 화학적 연결을 통해 반복적으로 결합하며 만들어진 거대한 분자를 의미합니다. 김경택 교수는 유기 화학적 방법론을 도구로 삼아 구조가 정밀하게 정의된 고분자를 합성하는 연구에 매진하고 있습니다. 특히 특정 구조를 가진 고분자가 어떠한 물리적 행동을 보이는지 관찰함으로써, 분자의 구조와 그에 따른 특성 사이의 상관관계를 깊이 있게 이해하는 것이 연구의 핵심입니다. 이러한 연구는 우리가 사용하는 다양한 재료의 근본적인 원리를 밝히는 중요한 토대가 됩니다. 화학의 세계에서 탄소는 생명체를 포함한 모든 체계를 구성하는 가장 중추적인 원소로 꼽힙니다. 탄소는 이웃한 다른 탄소 원자들과 매우 다양한 형태로 견고한 화학 결합을 형성할 수 있는 독특한 성질을 지니고 있습니다. 이러한 탄소의 유연성과 결합력 덕분에 우리가 경험하는 세계의 놀라운 다양성이 존재할 수 있으며, 생명이라는 고차원적인 형태 또한 탄생할 수 있었습니다. 김경택 교수는 탄소를 '애증의 관계'이자 가장 좋아하는 원소로 언급하며, 탄소가 만들어내는 무궁무진한 가능성이 곧 생명과 존재의 근원임을 강조합니다. 이는 화학이 단순한 물질의 조합을 넘어 생명의 신비를 푸는 열쇠임을 시사합니다. 화학이 아직 풀지 못한 거대한 수수께끼 중 하나는 단순한 분자들이 어떻게 복잡한 생명체로 진화했는가 하는 '화학적 진화'의 과정입니다. 또한 인간의 의식이라는 추상적인 개념이 과연 어떤 물질적 기반을 통해 발현되는지에 대한 질문도 여전히 미지의 영역으로 남아 있습니다. 이러한 철학적이고 과학적인 질문들에 답하기 위해 화학자들은 실험실에서 끊임없이 노력하며 지식의 지평을 넓혀가고 있습니다. 주기율표는 이러한 화학적 진리와 역사적 경험이 논리적으로 축적된 결정체입니다. 단순히 암기해야 할 대상이 아니라, 우주를 구성하는 원소들의 질서를 담은 지도로서 그 가치를 재조명할 필요가 있습니다.

김경택

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화학

[석학인터뷰] 황준묵_ 나는 킬러같은 수학자다 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다'

기하학은 단순히 수학의 한 분야를 넘어 세상을 바라보는 하나의 관점이라고 할 수 있습니다. 대개의 수학이 세밀한 분석을 통해 나무를 보는 작업에 집중한다면, 기하학은 전체적인 구조를 파악하며 숲을 조망하는 능력을 길러줍니다. 세계수학자대회에서 기조강연을 맡는 것은 수학자로서 인생의 정점에 도달했음을 의미하는 영광스러운 일이지만, 한편으로는 그 이후의 행보에 대한 고민을 안겨주기도 합니다. 기하학적 사고는 복잡한 수식 너머에 존재하는 본질적인 형태와 흐름을 이해하게 함으로써 수학적 통찰력을 완성하는 중요한 열쇠가 됩니다. 최근 교육 현장에서 기하학의 비중이 줄어드는 것에 대해 우려의 목소리가 높습니다. 유클리드 기하학은 학생들에게 수학적 논리가 무엇인지 가장 선명하게 보여주는 도구이기 때문입니다. 명확한 정의에서 출발하여 논리적 단계를 밟아 증명해 나가는 과정은 사고의 체계를 세우는 데 필수적입니다. 기하학을 교육과정에서 제외하는 것은 수학의 균형을 무너뜨리는 결과를 초래할 수 있습니다. 논리적 사고의 기초를 닦는 기하학의 가치를 간과한다면, 학생들이 수학의 진정한 아름다움과 엄밀함을 경험할 기회를 잃게 될지도 모릅니다. 수학자로서 가장 큰 희열을 느끼는 순간은 복잡한 논리 체계 속에서 결정적인 해답을 찾아내는 때입니다. 학문적 탐구의 끝에서 마주하는 진리는 단순한 지식의 습득을 넘어 연구자에게 깊은 전율과 형언할 수 없는 성취감을 선사합니다. 이러한 지적 쾌감은 수학이라는 거대한 세계를 지탱하는 가장 강력한 원동력이자, 기하학적 통찰이 도달할 수 있는 아름다움의 본질이라 할 수 있습니다. 각 분야의 조화로운 탐구는 결국 수학의 진정한 가치를 완성하는 길로 우리를 안내하며 학문적 성장을 이끌어냅니다.

황준묵

카오스재단2018 카오스강연 '모든 것의 수數다'

수학

[강연] 인공근육 : 애벌레에서 아이언맨 수트까지 (3) _ by박문정 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 6강 | 6강 ③

소프트 로봇은 기존 로봇 공학에서 벗어나, 유연한 소재를 활용해 인간과 안전하게 공존하거나 복잡한 환경에 적응하는 새로운 로봇 기술입니다. 문어와 같은 연체동물의 움직임을 모방하여 좁은 틈새를 통과하거나 물체를 부드럽게 감싸 쥐는 등 기존 로봇이 수행하기 어려웠던 임무를 수행할 수 있습니다. 이는 단순히 부드러운 소재를 사용하는 것을 넘어, 로봇이 주변 환경과 상호작용하는 방식을 근본적으로 바꾸는 혁신적인 시도라고 할 수 있습니다. 재난 현장에서의 활용은 소프트 로봇의 가장 기대되는 분야 중 하나입니다. 영화 속 장면처럼 붕괴된 터널이나 복잡한 잔해 사이를 뱀처럼 유연하게 파고들어 생존자를 찾고 현장 영상을 전송하는 로봇은 인명 구조의 패러다임을 바꿀 것입니다. 기존 로봇은 장애물에 막히면 더 이상 전진하기 어렵지만, 소프트 로봇은 자신의 몸을 변형시켜 좁은 구멍을 통과할 수 있는 독보적인 장점을 지니고 있어 극한 환경에서의 임무 수행에 최적화되어 있습니다. 소프트 로봇과 인공 근육은 밀접하게 연관되어 있지만 서로 다른 개념입니다. 현재의 소프트 로봇은 대개 외부 모터와 케이블을 이용해 움직임을 구현하지만, 진정한 의미의 소프트 로봇은 소재 자체가 근육처럼 수축하고 이완하는 인공 근육 기술이 뒷받침되어야 합니다. 전기에 반응하여 스스로 움직이는 고분자 소재가 완벽하게 구현된다면, 무거운 구동 장치 없이도 가볍고 유연한 웨어러블 로봇이나 인체에 삽입 가능한 의료용 기기 제작이 가능해질 것입니다. 하지만 인공 근육이 인간의 근육을 완전히 대체하기까지는 극복해야 할 과제가 많습니다. 현재 개발된 소재들은 구동을 위해 매우 높은 전압이 필요하거나, 자극에 대한 응답 속도가 인간의 신경계보다 현저히 느리다는 단점이 있습니다. 또한 소재의 피로도와 노화 문제로 인해 반복적인 움직임에서 성능이 저하되거나 수명이 짧아지는 한계도 존재합니다. 인간의 근육처럼 적은 에너지로도 장시간 효율적으로 움직이며 즉각적으로 반응하는 시스템을 구축하는 것이 핵심입니다. 미래의 로봇 기술은 인공지능과 클라우드, 그리고 고도화된 인공 근육 소재가 결합하여 영화 속 사이보그와 같은 형태로 진화할 것입니다. 특히 의료 분야에서는 내시경과 같은 장비를 소프트 로봇으로 대체하여 환자의 고통을 줄이고 정밀한 수술을 가능하게 할 것으로 보입니다. 비록 인간의 정교한 감각과 운동 능력을 완벽하게 재현하기까지는 시간이 걸리겠지만, 소재 공학과 로봇 공학의 융합은 우리가 상상하던 외유내강의 로봇 시대를 현실로 앞당기고 있습니다.

김성완, 김정, 박문정

카오스재단카오스강연

물리학
화학

[강연] 게놈으로 읽는 생명(1) _ 박종화 교수 | 2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 9강 | 9강 ①

생명은 어디에서 왔으며 왜 죽어야 하는가라는 질문은 인류가 가진 가장 근원적인 물음입니다. 과학의 관점에서 생명은 원소들이 특정 구조를 형성하고 시간에 따라 진화해 가는 과정으로 정의됩니다. 특히 게놈은 이러한 생명 현상을 읽어내는 핵심적인 열쇠입니다. 태극기에 담긴 우주의 원리처럼, 생명 또한 음양의 조화와 같은 역동적인 상호작용을 통해 존재합니다. 우리는 게놈 해독을 통해 생로병사의 운명이 이미 정해져 있는지, 아니면 환경에 따라 변해가는 것인지에 대한 답을 찾을 수 있습니다. 이는 단순한 생물학적 연구를 넘어 우주의 기원과 진화를 이해하는 철학적 토대가 됩니다. 생명을 정의하는 흥미로운 관점 중 하나는 이를 '스위치 세트'로 보는 것입니다. 우주가 탄생한 빅뱅의 순간을 정보의 스위치가 켜진 시점으로 본다면, 생명체는 수많은 정보 처리 함수들이 연결된 거대한 회로와 같습니다. 여기서 중요한 개념은 '생명체 박스론'입니다. 세포라는 작은 박스에서 시작해 조직, 개체, 그리고 지구라는 거대한 박스에 이르기까지 생명은 일정한 질서와 법칙을 가지고 구조를 형성합니다. 이러한 박스들은 에너지를 통해 구조와 순서를 유지하며, 앞뒤 서열의 차이에 따라 생명체의 행동과 형질이 결정됩니다. 결국 생명은 정보를 담고 처리하는 정교한 물리적 실체라고 할 수 있습니다. 진화는 시간이 흐름에 따라 생명체라는 박스가 점진적으로 변화해 가는 과정입니다. 다윈의 자연 선택 이론에 따르면, 무작위로 발생하는 변이들이 축적되면서 조상으로부터 새로운 형태의 생명체가 탄생합니다. 이 진화의 중심에는 바로 게놈이라는 정보 덩어리가 있습니다. 게놈은 단순한 염기 서열의 나열이 아니라, 생명 활동을 조절하는 신호 처리 회로의 집합체입니다. 30억 개의 염기 서열 속에는 과거의 역사가 기록되어 있으며, 동시에 미래를 예측할 수 있는 단서가 숨겨져 있습니다. 우리는 게놈을 통해 생명이 어떻게 환경에 적응하고 자신을 복제하며 진화해 왔는지를 과학적으로 증명할 수 있습니다. 게놈 정보를 해독하고 분석하는 생정보학은 마치 정밀한 지도를 만드는 작업과 같습니다. 과거 김정호가 대동여지도를 만들어 국토의 실체를 파악했듯이, 현대 과학자들은 게놈 지도를 통해 생명의 설계도를 그려냅니다. 70억 인류 개개인의 게놈 데이터를 수집하고 비교하면 인간이라는 종의 공통된 구조와 개별적인 변이를 명확히 이해할 수 있습니다. 이러한 데이터는 엄청난 양의 빅데이터를 형성하며, 이를 컴퓨터로 계산하고 분석함으로써 생명 현상을 예측 가능한 영역으로 끌어들입니다. 우주가 계산 가능하다는 전제 아래, 생명 또한 정교한 계산을 통해 그 비밀을 하나씩 드러내고 있는 것입니다. 앞으로 게놈 기술은 반도체만큼이나 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 스며들 것입니다. 보건 의학 분야에서는 개인별 맞춤형 정밀 의료를 가능하게 하여 암이나 노화와 같은 난치병 정복의 근거를 마련해 줍니다. 뿐만 아니라 농업, 환경 모니터링, 식품 안전 등 다양한 산업 분야에서 게놈 정보가 핵심적인 역할을 수행하게 될 것입니다. 실시간으로 박테리아나 바이러스의 게놈을 읽어 질병을 예방하고, 유전자 편집을 통해 생산성을 높이는 시대가 다가오고 있습니다. 결국 게놈을 이해하는 것은 인간 자신을 깊이 이해하는 것이며, 이는 인류의 건강과 미래를 혁신적으로 변화시킬 원동력이 될 것입니다.

박종화

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 단백질 : 3차원의 마술사 (3) 김성훈 교수 | 2017 봄 카오스강연 '물질에서 생명으로' 4강 | 4강 ③

단백질은 우리 몸을 구성하고 생명 현상을 유지하는 핵심 물질이지만, 때로는 질병을 일으키는 '하이드'와 같은 양면성을 지니고 있습니다. 정상적인 구조를 유지하던 단백질이 열이나 외부 요인에 의해 변성되면 서로 엉겨 붙어 침전물을 형성하게 됩니다. 이러한 현상은 신경세포를 손상시켜 치매나 파킨슨병과 같은 퇴행성 질환의 원인이 되기도 합니다. 따라서 단백질의 구조적 안정성을 이해하는 것은 생명 유지뿐만 아니라 질병 치료를 위해서도 매우 중요한 과제입니다. 생명체 내에서 DNA가 유전 정보를 안정적으로 보존하는 역할을 한다면, 단백질은 역동적인 움직임을 통해 실질적인 기능을 수행합니다. 단백질은 고정된 형태에 머무르지 않고 유동적인 구조를 가짐으로써 환경 변화에 적응하고 다양한 생화학 반응에 참여합니다. 우리 몸은 단백질이 적절한 양과 올바른 구조를 유지하도록 단백질 항상성을 조절하는 정교한 시스템을 갖추고 있으며, 변성 과정에 있는 단백질을 다시 교정하는 보호 장치들을 통해 건강을 유지합니다. 단백질의 복잡성은 단순히 아미노산 서열에서 끝나는 것이 아니라, 합성 이후에 일어나는 '번역 후 변형' 과정을 통해 더욱 심화됩니다. 수천 가지 이상의 다양한 변화를 거치며 단백질은 비로소 고유의 기능을 완성하게 되는데, 이 조절 과정에 문제가 생기면 심각한 질환으로 이어질 수 있습니다. 하나의 유전자로부터 파생된 단백질이 여러 가지 형태와 기능을 가질 수 있다는 점은 생명 현상의 신비로움을 보여주는 동시에, 우리가 탐구해야 할 영역이 무궁무진함을 시사합니다. 최근 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)은 단백질 연구 분야에서도 혁신적인 변화를 일으키고 있습니다. 방대한 데이터를 학습한 AI는 복잡한 단백질 구조를 예측하고, 자연계에 존재하지 않는 새로운 기능의 단백질을 설계하는 데 활용됩니다. 이는 마치 바둑의 기보를 학습한 알파고처럼, 아미노산의 조합을 통해 최적의 구조를 찾아내는 과정입니다. 이러한 기술적 진보는 고효율 인공 효소 개발이나 맞춤형 신약 설계의 가능성을 열어주고 있습니다. 결국 생명과학 연구의 궁극적인 지향점은 인류의 건강 증진과 질병 치료에 있습니다. 우리 몸에서 일어나는 대부분의 생리 현상과 질병의 원인이 단백질과 밀접하게 연관되어 있기에, 단백질은 가장 실질적이고 중요한 치료 표적이 됩니다. DNA나 RNA 연구가 생명의 설계도를 이해하는 과정이라면, 단백질 연구는 그 설계도를 바탕으로 지어진 건물을 유지하고 보수하는 실천적인 학문입니다. 앞으로도 단백질에 대한 깊이 있는 연구는 인류의 삶의 질을 높이는 핵심 동력이 될 것입니다.

김성훈, 신석민, 한병우

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생명과학

[강연] 왜 지구인가? (4) 패널토의 | 2016 가을 카오스 강연 '지구인도 모르는 지구' 1강 | 1강 ④

지구는 우주에서 유일하게 생명체가 번성할 수 있는 특별한 조건을 갖춘 행성입니다. 대기권의 적절한 두께와 태양과의 완벽한 거리는 생태계가 유지될 수 있는 근간이 됩니다. 하지만 최근 수십 년간 관찰된 급격한 기후 변화는 이러한 균형이 얼마나 취약한지를 여실히 보여주고 있습니다. 우리는 이제 자연이 보내는 경고 신호를 단순한 현상으로 치부하기 어려운 시점에 도달했습니다. 지구의 자정 능력을 넘어서는 오염과 파괴는 결국 인류의 생존을 위협하는 부메랑이 되어 돌아오고 있습니다. 산업화 이후 인류는 유례없는 풍요를 누려왔지만, 그 대가로 지구의 온도는 끊임없이 상승하고 있습니다. 화석 연료의 과도한 사용으로 배출된 온실가스는 열을 가두어 해수면 상승과 기상 이변을 초래합니다. 북극의 빙하가 녹아내리는 속도는 과학자들의 예상을 뛰어넘고 있으며, 이는 단순히 먼 나라의 이야기가 아닌 우리 일상의 안전을 위협하는 실질적인 위기로 다가오고 있습니다. 기후 변화에 대한 정확한 진단과 대응이 늦어질수록 우리가 치러야 할 비용은 기하급수적으로 늘어날 것입니다. 기후 변화의 메커니즘은 복잡하게 얽혀 있어 한 부분의 균형이 깨지면 연쇄적인 반응을 일으킵니다. 해양 온도의 상승은 해류의 흐름을 바꾸고, 이는 다시 대기의 순환에 영향을 주어 가뭄과 홍수 같은 극단적인 날씨를 빈번하게 만듭니다. 이러한 피드백 루프는 한번 시작되면 멈추기 어렵기 때문에, 임계점에 도달하기 전에 변화의 흐름을 늦추려는 과학적 노력이 그 어느 때보다 절실한 상황입니다. 생태계의 회복력을 복원하기 위한 다각적인 연구와 데이터 분석이 시급히 이루어져야 합니다. 위기를 극복하기 위해서는 탄소 중립을 향한 전 지구적인 협력과 기술적 혁신이 병행되어야 합니다. 재생 에너지로의 전환은 선택이 아닌 필수이며, 탄소 포집 기술과 같은 첨단 과학의 발전은 새로운 돌파구를 마련해 줄 것입니다. 또한 경제 구조 자체를 지속 가능한 방식으로 재편하려는 노력이 필요합니다. 이는 단순히 환경을 보호하는 차원을 넘어 인류 문명의 지속 가능성을 확보하는 핵심적인 과정입니다. 국가 간의 경계를 허물고 공동의 목표를 위해 지혜를 모아야 할 때입니다. 결국 지구의 미래는 현재를 살아가는 우리의 선택에 달려 있습니다. 작은 실천이 모여 거대한 변화를 이끌어내듯, 개개인의 인식 변화와 정책적 결단이 조화를 이루어야 합니다. 우리는 후손들에게 물려줄 지구가 지금보다 더 나은 모습이기를 희망하며, 자연과 공존하는 지혜를 배워야 합니다. 지구는 우리가 잠시 빌려 쓰는 소중한 터전임을 잊지 말고, 책임감 있는 태도로 보존에 힘써야 합니다. 지금의 노력이 미래 세대에게는 가장 큰 선물이 될 것이라는 믿음으로 나아가야 할 것입니다.

김영희, 이강근, 이상묵

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지구환경과학

[강연] 분자미개학론 _ 이동환 교수 | 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (2) | 1강

화학이라고 하면 흔히 복잡한 반응식과 원소 기호가 가득한 교과서를 떠올리기 쉽습니다. 하지만 화학의 진정한 매력은 눈에 보이지 않는 미시 세계에서 원자들이 결합하여 만들어내는 정교하고 아름다운 모양에 있습니다. 단순한 식의 나열을 넘어 분자 속에 감추어진 기하학적 아름다움을 발견하는 과정은 마치 예술 작품을 감상하는 것과 같습니다. 화학자는 이 복잡한 구조 속에서 질서를 찾아내고, 그 형태가 지닌 고유한 가치를 탐구하며 보이지 않는 세계의 미학을 정립하는 사람입니다. 복잡함이란 무엇일까요? 수십 획에 달하는 한자처럼 단순히 얽혀 있는 상태를 넘어, 그 안에 숨겨진 규칙을 발견할 때 우리는 새로운 시각을 갖게 됩니다. 네덜란드의 판화가 에셔의 작품처럼 단순한 단위 구조가 반복되며 평면을 가득 채우는 테셀레이션은 복잡함 속의 질서를 잘 보여줍니다. 대칭성 또한 중요한 요소입니다. 어떤 물체를 회전시키거나 반사했을 때 변화를 느끼지 못하는 상태, 즉 완벽한 균형을 이루는 구조는 분자 세계에서도 가장 아름다운 형태로 꼽히며 과학적 탐구의 대상이 됩니다. 세상에서 가장 대칭적인 분자로 알려진 '풀러렌'은 탄소 60개가 모여 축구공 모양을 이루는 독특한 구조를 가집니다. 1985년 발견된 이 분자는 우주 공간의 성간 물질을 연구하는 과정에서 그 존재가 드러났으며, 이후 노벨 화학상의 영예를 안겨주었습니다. 자연이 설계한 이 완벽한 구형 구조는 탄소 원자들이 가장 안정적으로 존재할 수 있는 최적의 형태를 보여줍니다. 이는 우리가 자연의 섭리를 이해하고 미시 세계의 질서를 파악하는 과정에서 마주하는 가장 경이로운 모델 중 하나라고 할 수 있습니다. 화학자는 자연에 존재하는 분자를 발견하는 데 그치지 않고, 새로운 구조를 설계하고 만들어내는 건축가이기도 합니다. 육각형의 벤젠 고리를 이어 붙여 왕관 모양의 코로넨을 만들거나, 평면의 그래핀을 넘어 입체적인 구조를 구상합니다. 이 과정은 마치 정교한 설계도를 따라 건물을 짓거나 레고 블록을 조립하는 것과 비슷합니다. 비록 당장의 실용적인 용도가 눈에 보이지 않더라도, 복잡한 문제를 해결하며 새로운 합성 경로를 찾아내는 과정 자체가 과학적 진보를 이끄는 핵심적인 동력이 됩니다. 평면적인 구조를 넘어 오목한 사발 모양의 '수마넨'과 같은 분자를 만드는 것은 화학자들에게 큰 도전입니다. 탄소 원자들은 본래 평평하게 배열되려는 성질이 있지만, 오각형 구조를 적절히 배치하면 전체적인 모양이 구부러지며 입체감을 갖게 됩니다. 이러한 곡률을 완벽하게 제어하여 예쁜 그릇 모양의 분자를 합성하는 것은 고도의 정밀함이 요구되는 작업입니다. 이는 단순한 발견의 영역을 넘어 인간의 지성과 기술로 새로운 형태를 창조하는 발명의 영역으로 나아가는 화학의 창의적인 면모를 보여줍니다. 분자의 아름다움은 형태를 넘어 생명 현상을 유지하는 정교한 기능으로도 이어집니다. 우리 몸의 신경 신호를 전달하는 이온 통로 단백질이 대표적인 예입니다. 이 거대한 분자는 칼륨 이온과 나트륨 이온의 미세한 크기 차이를 감지하여 특정 이온만을 선택적으로 통과시킵니다. 단백질 내부의 산소 원자들이 물 분자의 역할을 대신하며 이온을 안내하는 과정은 자연이 설계한 정교한 밸브 시스템과 같습니다. 이러한 메커니즘은 분자의 구조가 곧 생명 활동의 핵심적인 기능임을 증명하는 사례입니다. 자연은 거대한 구조를 만들 때 효율적인 모듈화 방식을 선택합니다. 이온 통로 단백질이 네 개의 동일한 조각이 모여 완성되듯, 작은 단위체의 반복과 조합을 통해 복잡한 생명 시스템을 구축하는 것입니다. 이는 대량 생산과 유지 보수가 용이한 합리적인 설계 방식이기도 합니다. 결국 분자 세계의 복잡함 속에는 언제나 명확한 규칙과 질서가 숨어 있습니다. 그 규칙을 이해하고 새로운 질서를 창조해 나가는 과정이 바로 과학자가 꿈꾸는 끊임없는 도전이자 미시 세계에서 찾아내는 진정한 아름다움입니다.

이동환

카오스재단서울대자연과학공개강연

화학

[강연] 우주의 기원 (1) - 우주 시공간과 그 팽창 _ 우종학 교수 | 2015 봄 카오스 강연 'ORIGIN' 1강 | 1강 ①

우주는 경이로운 현상들로 가득 찬 공간입니다. 요람 속 아기처럼 막 태어난 별들이 우주를 수놓는가 하면, 수만 개의 별이 모여 공동체를 이루는 성단이 존재하기도 합니다. 태양과 같은 별들은 생애 마지막 순간에 내부 물질을 우주로 흩뿌리며 아름다운 행성상 성운을 만들어냅니다. 반면 질량이 큰 별들은 초신성 폭발이라는 역동적인 죽음을 맞이하며 자신의 내부에 있던 가스를 우주 공간으로 퍼뜨립니다. 우리가 밤하늘에서 목격하는 이 장관은 단순한 빛의 잔치가 아니라, 별들이 태어나고 죽어가는 장엄한 생애의 기록입니다. 우리 은하에는 태양처럼 밝게 빛나는 별이 약 1,000억 개나 존재하며, 이들은 중력에 묶여 거대한 나선 구조를 형성하고 있습니다. 하지만 우주에는 우리 은하뿐만 아니라 안드로메다 은하와 같은 수많은 외부 은하들이 존재합니다. 은하는 우주를 구성하는 가장 기본적인 단위로, 마치 집을 짓는 벽돌과 같습니다. 은하 하나에는 수천억 개의 별이 있고, 그중 상당수는 태양계처럼 행성들을 거느리고 있을 것으로 추측됩니다. 이 거대한 은하들이 서로 충돌하고 융합하며 새로운 별을 탄생시키는 과정은 우주의 진화가 얼마나 역동적인지를 잘 보여줍니다. 우주의 광활함을 이해하기 위해서는 빛의 속도를 기준으로 한 거리 개념이 필요합니다. 빛의 속도로 달리면 달까지 1초, 태양까지는 10분이면 도달하지만, 가장 가까운 별까지 가는 데만도 4년 이상의 시간이 걸립니다. 우리 은하를 가로지르는 데는 무려 10만 년이 소요됩니다. 이처럼 거대한 시공간 속에서 우리는 멀리 있는 천체를 관측할수록 더 먼 과거의 모습을 보게 됩니다. 250만 광년 떨어진 안드로메다 은하를 보는 것은 곧 250만 년 전의 과거를 들여다보는 것과 같습니다. 천문학은 결국 빛을 통해 우주의 역사를 거슬러 올라가는 시간 여행인 셈입니다. 현대 천문학은 허블 우주 망원경과 같은 첨단 장비를 통해 우주 끝자락의 모습까지 포착해내고 있습니다. 밤하늘의 아주 작은 영역을 깊게 관측하면 수천 개의 은하가 담긴 사진을 얻을 수 있는데, 이는 우주 초기의 젊은 은하부터 현재의 성숙한 은하까지 아우르는 시간의 파노라마입니다. 더 나아가 수십만 개의 은하 분포를 3차원적으로 분석하면, 우주가 거미줄이나 필라멘트 같은 거대한 구조를 이루고 있음을 알 수 있습니다. 은하들이 빽빽하게 모인 곳과 텅 빈 공간인 보이드가 교차하며 형성된 이 거대 구조는 우주 탄생 직후의 흔적을 고스란히 간직하고 있습니다. 우주는 100억 광년 이상의 크기를 가진 상상조차 힘든 광활한 공간입니다. 그에 비하면 우리가 발을 딛고 있는 지구는 아주 작은 점에 불과하며, 인간의 일상적인 삶의 영역은 더욱 좁게 느껴질 수 있습니다. 그러나 인류는 지성을 통해 이 거대한 우주의 기원과 원리를 탐구해 왔습니다. 비록 우리가 우주 전체를 직접 탐험할 수는 없지만, 우주가 작동하는 물리 법칙을 이해하고 그 광대함을 인식의 틀 안에 담아낼 때 우리는 비로소 우주의 진정한 일부가 됩니다. 지성의 힘으로 우주를 품는 순간, 우리는 이 경이로운 시공간의 시민으로서 당당히 서게 되는 것입니다.

우종학

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