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

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

카오스재단명강리뷰&질문Q

[코로나 인터뷰] 강병남 _데이터사이언스로 백신 후보를 줄인다

통계물리학에서는 물질의 상태가 근본적으로 변하는 상전이 현상을 깊이 있게 연구합니다. 우리가 흔히 보는 액체가 기체로 변하는 과정처럼, 감염병이 확산되지 않은 안정적인 상태에서 대유행 상태로 급격히 전환되는 과정도 일종의 상전이로 취급할 수 있습니다. 연구자들은 네트워크 이론을 활용해 이러한 변화의 기저에 깔린 복잡한 메커니즘을 분석하며, 어떤 원리에 의해 현상이 촉발되는지 탐구합니다. 이는 보이지 않는 사회적 네트워크 속에서 질서와 무질서의 경계를 물리적 법칙으로 이해하려는 시도입니다. 상전이는 크게 연속 상전이와 불연속 상전이로 나뉩니다. 감염병 확산 모델인 SIR 모델 등은 보통 연속적인 변화를 보이지만, 어떤 경우에는 전파율 같은 매개변수가 미세하게 변하더라도 감염자 수가 폭발적으로 급증하는 불연속적인 변화가 일어날 수 있습니다. 이러한 메커니즘을 이해하는 것은 갑작스러운 대유행을 예측하고 대비하는 데 매우 중요한 역할을 합니다. 특정 임계점을 넘어서는 순간 발생하는 급격한 변화는 단순한 선형적 예측을 불허하며, 사회 시스템 전반에 걸쳐 막대한 영향을 미치기 때문입니다. 복잡계인 생명체를 대상으로 하는 예측은 물리 시스템보다 훨씬 까다롭습니다. 바이러스의 변이가 발생하면 기존의 메커니즘이 더 이상 유효하지 않게 되기 때문입니다. 감염력이 순식간에 열 배 이상 늘어나는 변종이 등장하면 이전까지 쌓아온 예측 모델은 완전히 다른 국면을 맞이하게 됩니다. 따라서 연구자들은 항상 최신 의학적 결과와 빅데이터를 실시간으로 반영하며 모델을 정교하게 수정해 나갑니다. 이는 단순한 수치 계산을 넘어 끊임없이 변화하는 생태계의 흐름을 쫓는 치열하고도 정밀한 과학적 과정이라 할 수 있습니다. 데이터 사이언스는 백신 개발과 사회적 회복 방안 마련에도 결정적인 기여를 합니다. 방대한 질병 통계와 단백질 구조 데이터를 분석함으로써 수많은 백신 후보군 중 가장 유망한 것을 빠르게 추려낼 수 있습니다. 또한 교통량과 이동성 데이터를 활용해 지역별 감염률을 산출하고, 봉쇄 이후의 사회적 회복 과정을 시뮬레이션하기도 합니다. 이러한 과학적 접근은 가짜 뉴스의 진원지를 파악하거나 효율적인 방역 정책을 수립하는 데 실질적인 도움을 주며, 현대 사회가 직면한 거대한 위기를 극복하는 강력한 도구가 됩니다. 통계물리학적 관점에서 인간은 개별적인 인격체인 동시에 거대한 시스템을 구성하는 하나의 입자로 간주됩니다. 개개인의 행동은 자유의지에 따라 예측하기 어렵지만, 수많은 사람이 집과 직장을 오가는 반복적인 패턴을 보일 때 이는 통계적인 물리 시스템으로 다룰 수 있게 됩니다. 이러한 종합적인 시각은 사회 전체의 흐름을 파악하고 미래를 예측하는 데 유용합니다. 결국 위기 상황에서 개인이 이성적이고 합리적으로 행동하는 것은 단순한 개인의 선택을 넘어, 물리적 시스템 전체의 안정성을 유지하는 핵심적인 요소가 됩니다.

강병남

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

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

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

김범준

카오스재단마스터클래스

물리학

[강연] 모든 것들의 이론 by정하웅 | 2018 여름 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 3부 | 3부

물리학은 사전적으로 세상 만물의 이치를 탐구하는 학문입니다. 많은 이들이 물리를 어렵고 지루한 공식의 나열로 오해하곤 하지만, 사실 우리 주변의 모든 현상을 설명하는 가장 흥미로운 도구입니다. 아인슈타인이나 뉴턴 같은 위대한 과학자들이 모두 물리학자였다는 사실은 이 학문이 인류 지성사에서 차지하는 무게를 잘 보여줍니다. 물리는 단순히 수식을 푸는 것이 아니라, 우리가 발을 딛고 서 있는 이 세계의 근본적인 작동 원리를 이해하려는 노력의 산물입니다. 21세기는 흔히 '복잡성의 시대'라고 불립니다. 과거의 과학이 개별 요소의 성질을 밝히는 데 집중했다면, 이제는 수많은 구성 요소가 얽혀 만들어내는 거대한 시스템인 '복잡계'에 주목해야 합니다. 복잡계는 완전한 질서와 완전한 무질서 사이의 애매한 영역에 위치하며, 구성 요소들의 단순한 합으로는 설명할 수 없는 예상치 못한 성질을 나타냅니다. 이러한 복잡계 과학은 사회, 경제, 생명 현상 등 우리가 직면한 수많은 난제를 풀 수 있는 새로운 패러다임을 제시합니다. 복잡계의 핵심은 '연결'에 있습니다. 메트로놈들이 바닥의 진동을 통해 서로의 박자를 맞춰가는 동기화 현상이나, 수만 마리의 새들이 거대한 군무를 이루며 일사불란하게 움직이는 모습은 연결이 만들어내는 경이로운 결과물입니다. 개별 요소들은 아주 단순한 규칙에 따라 움직일 뿐이지만, 이들이 서로 연결되어 상호작용할 때 전체 시스템은 스스로 조직화된 질서를 찾아갑니다. 이러한 자연의 원리는 인간 사회의 소문이나 전염병이 확산되는 방식과도 깊은 연관이 있습니다. 인간관계 역시 거대한 네트워크를 형성하고 있습니다. '6단계 분리' 이론에 따르면 지구상의 어떤 person이라도 대여섯 명만 거치면 서로 연결될 수 있을 만큼 세상은 좁습니다. 이러한 촘촘한 연결망은 정보의 빠른 공유를 가능하게 하지만, 동시에 예상치 못한 연쇄 반응을 일으키기도 합니다. 복잡하게 얽힌 생태계에서 특정 포식자를 제거했을 때 오히려 전체 생태계가 교란되는 사례처럼, 연결된 시스템에서는 1차원적인 사고만으로는 해결할 수 없는 다층적인 문제들이 발생하곤 합니다. 교통 체증 문제에서도 복잡계의 독특한 특성이 나타납니다. 도로를 넓히거나 새로운 다리를 건설하는 것이 오히려 교통 흐름을 악화시킨다는 '브래스의 역설'이 대표적인 예입니다. 이는 개개인이 자신의 이익만을 위해 최선의 경로를 선택하는 이기심이 전체 시스템의 효율성을 떨어뜨리기 때문입니다. 도시라는 거대한 복잡계는 인구당 탄소 배출량 면에서는 효율적일 수 있지만, 교통과 환경 등 수많은 문제가 얽혀 있어 이를 해결하기 위해서는 시스템 전체를 조망하는 혜안이 필요합니다. 현대 사회의 데이터 범람은 우리에게 새로운 기회와 위협을 동시에 제공합니다. 스마트폰의 GPS 정보와 웹 활동 기록은 우리의 일거수일투족을 예측 가능한 데이터로 변환시킵니다. 이러한 데이터는 효율적인 사회 운영에 도움을 줄 수 있지만, 동시에 완벽한 감시와 통제의 도구가 될 위험성도 내포하고 있습니다. 프라이버시가 사라진 사회에서는 새로운 변화를 시도하려는 동력이 억제될 수밖에 없으며, 이는 결국 사회 전체의 진화와 발전을 가로막는 치명적인 결과를 초래할 수 있습니다. 인류가 직면한 기후 변화, 전쟁, 질병과 같은 글로벌 이슈들은 서로 독립된 문제가 아니라 촘촘하게 연결된 복잡계의 산물입니다. 따라서 근시안적인 사고로 눈앞의 나무만 보아서는 결코 근본적인 해결책을 찾을 수 없습니다. 이제는 전체적인 숲을 바라보는 복잡계적인 사고방식이 절실히 요구되는 시점입니다. 물리학을 바탕으로 한 이러한 통합적 시각은 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 급변하는 미래 사회에서 인류가 지속 가능한 생존을 이어가기 위한 필수적인 나침반이 될 것입니다.

정하웅

카오스재단카오스콘서트

물리학

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

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

정하웅

카오스재단카오스콘서트

물리학
수학
융합

네트워크이론

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

카오스재단명강리뷰&질문Q

[코로나 인터뷰] 강병남 _데이터사이언스로 백신 후보를 줄인다

카오스재단코로나19 과학토크

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

카오스재단마스터클래스

[강연] 모든 것들의 이론 by정하웅 | 2018 여름 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 3부 | 3부

카오스재단카오스콘서트

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

카오스재단카오스콘서트

네트워크이론

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