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

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

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물리학
천문학
융합

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

천문학은 광활한 우주를 탐구하는 학문으로, 그 본질은 매우 복잡하고 비선형적인 체계입니다. 우주가 우리가 예상하는 방식대로만 움직이지 않기에, 이를 물리 법칙만으로 설명하고 예측하는 일은 천문학자들에게 매우 고된 과제였습니다. 이러한 복잡계의 난제를 해결하기 위해 현대 천문학은 인공지능이라는 강력한 도구를 도입하기 시작했습니다. 인공지능은 복잡하게 얽힌 우주의 행동 방식을 파악하는 데 탁월한 능력을 발휘하며, 기존의 수식만으로는 풀기 어려웠던 비선형적 문제들을 해결할 수 있는 새로운 길을 열어주고 있습니다. 천문학 연구 현장에서 인공지능은 크게 두 가지 형태로 기여하고 있습니다. 먼저 언어 모델은 방대한 양의 논문을 분석하고 학습하는 시간을 획기적으로 단축해 주어 연구의 효율성을 높여줍니다. 반면 기계 학습은 과학적 난제를 해결하는 직접적인 수단이 됩니다. 물리적 지식만으로는 답을 도출하기 힘든 지점에서 기계 학습은 데이터 속에 숨겨진 패턴을 통해 답을 먼저 제시하며, 연구자들은 그 결과가 도출된 과정을 역으로 추적함으로써 우주의 작동 원리를 깊이 있게 이해하게 됩니다. 이는 인공지능이 단순한 도구를 넘어 연구 파트너로 진화했음을 보여줍니다. 인공지능의 진가는 우리 눈에 보이지 않는 암흑물질 연구에서 명확히 드러납니다. 암흑물질은 빛을 내지 않아 직접 관측이 불가능하지만, 우주 전체의 구조를 형성하는 핵심 요소입니다. 연구팀은 인공지능이 보이지 않는 존재를 예측할 수 있을 것이라는 가설 아래 연구를 진행했고, 그 결과 우주 전체에 걸친 암흑물질의 분포를 파악하는 성과를 거두었습니다. 인공지능이 미세한 규모부터 거시적인 규모까지 암흑물질의 배치를 유용하게 찾아내는 것을 보며, 천문학자들은 데이터 기반의 새로운 탐사 방식이 가진 놀라운 잠재력을 다시금 확인하게 되었습니다. 첨단 기술의 발달에도 불구하고 인공지능은 여전히 인간의 질문에 의존하는 특성을 가집니다. 인공지능은 '우주가 어떻게 진화하는가'와 같은 기술적인 질문에는 명쾌한 답을 내놓지만, '우주가 왜 시작되었는가'와 같은 근원적인 질문에 대한 답은 여전히 인간의 영역에 남아 있습니다. 질문이 올바르지 않으면 인공지능 역시 엉뚱한 답을 내놓기 때문에, 연구의 올바른 방향을 제시하는 것은 과학자의 몫입니다. 결국 인공지능은 인간이 던지는 질문의 깊이에 따라 그 활용 가치가 결정되며, 인간의 철학적 사고와 사유의 힘은 기술이 대체할 수 없는 핵심 역량으로 남을 것입니다. 미래의 천문학은 인공지능과 인간이 협력하여 우주의 정답에 더 가까이 다가가는 과정이 될 것입니다. 방대한 빅데이터를 다루는 천문학 분야에서 인공지능은 데이터를 가공하고 힌트를 제공하는 훌륭한 조력자가 될 것이며, 과학자들은 이를 토대로 우주의 과거와 현재, 그리고 미래를 그려나갈 것입니다. 기술이 아무리 변하더라도 책을 읽고, 깊이 생각하며, 질문을 던지는 과학자의 기본 철학은 변하지 않습니다. 이러한 기본기를 갖춘다면 인공지능 시대에도 우주의 궁극적인 비밀을 밝혀내는 주체로서 그 역할을 다할 수 있을 것입니다.

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천문학
융합

💊약대 교수님이 알려주는 위고비의 효과와 부작용😣(이화여대 김명규 교수님) l 요즘과학

최근 '꿈의 비만 치료제'라 불리는 위고비가 전 세계적으로 큰 관심을 받고 있습니다. 기존의 비만 치료제들이 주로 교감신경을 활성화하여 억지로 식욕을 누르는 방식이었다면, 위고비는 우리 몸에서 자연스럽게 분비되는 호르몬인 GLP-1의 원리를 이용합니다. 음식을 섭취했을 때 뇌에 배가 부르다는 신호를 보내고 혈당을 조절하는 이 호르몬의 작용을 강화함으로써, 사용자가 자연스럽게 포만감을 느끼고 식사량을 줄일 수 있도록 돕는 것이 핵심입니다. 위고비는 단순한 미용 목적의 다이어트 보조제가 아니라, 비만으로 인해 건강상의 위협을 받는 환자들을 위한 전문 치료제입니다. 당뇨나 고혈압, 심혈관 질환의 위험이 있는 고도 비만 환자들에게 처방되며, 반드시 의사의 상담과 지도가 필요합니다. 비만이 아닌 사람이 무분별하게 사용할 경우 영양 부족이나 소화기 장애 같은 부작용을 겪을 수 있으며, 장기 사용에 따른 안전성이 완전히 검증되지 않았기에 사용에 있어 신중한 접근이 요구됩니다. 하나의 신약이 세상에 나오기까지는 보통 10년에서 15년이라는 긴 시간과 수백억 원 이상의 막대한 비용이 투입됩니다. 후보 물질을 발견하는 단계부터 동물을 대상으로 하는 독성 테스트, 그리고 사람을 대상으로 하는 3단계의 엄격한 임상시험을 모두 통과해야만 비로소 허가를 받을 수 있습니다. 이 과정에서 수많은 물질이 효과 부족이나 안전성 문제로 탈락하며, 최종적으로 성공할 확률은 매우 낮기에 신약 개발은 엄청난 인내와 끈기가 필요한 영역입니다. 최근에는 인공지능(AI)과 빅데이터 기술이 신약 개발의 패러다임을 혁신적으로 바꾸고 있습니다. 과거에는 모든 실험을 일일이 직접 수행하며 결과를 확인해야 했지만, 이제는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 후보 물질의 성공 가능성을 미리 예측할 수 있게 되었습니다. 실패했던 연구 데이터까지 학습한 AI는 시행착오를 획기적으로 줄여주며, 개발 기간 단축과 비용 절감에 기여하고 있습니다. 이는 더 안전하고 효과적인 약물을 빠르게 보급할 수 있는 든든한 토대가 됩니다. 비만 치료제를 넘어 암이나 알츠하이머와 같은 난치병을 정복하기 위한 신약 연구도 활발히 진행 중입니다. 면역 체계를 활용한 항암제나 뇌 질환의 근본 원인을 해결하는 약물들이 임상 단계에 있으며, 주사제의 불편함을 개선한 경구용 치료제 개발도 가시화되고 있습니다. 약물은 우리 삶의 질을 높여주는 강력한 도구이지만, 그 이면의 부작용과 올바른 사용법을 인지하는 것이 중요합니다. 과학적 토대 위에 세워진 신약들이 인류의 건강한 미래를 열어줄 것으로 기대됩니다.

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생명과학
융합

[카오스 짧강] TDA의 활용 사례 (신소재)

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

카오스재단질토과 + 짧강

[카오스 짧강] 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.

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[카오스 짧강] 인공지능의 근간에는 미적분이 있다?!

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

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[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

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

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

박건웅, 안광석

카오스재단서울대자연과학공개강연

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[강연] 진화의 원동력, DNA _ by이현숙 ㅣ 2022 '진화가 필요한 순간' 8강 | 8강

진화의 역사를 돌이켜볼 때, 찰스 다윈은 DNA라는 분자의 존재를 전혀 알지 못했음에도 불구하고 생명 진화의 가장 핵심적인 원리를 꿰뚫어 본 인물이었습니다. 그는 수많은 관찰과 기록을 통해 종의 기원을 탐구했으며, 생명체가 환경에 적응하며 변화해가는 과정을 '자연선택'이라는 개념으로 정립했습니다. 오늘날 우리가 이해하는 진화는 결국 DNA에 새겨진 정보의 변화와 그 궤를 같이하며, 다윈이 가졌던 의문들은 현대 분자생물학을 통해 그 해답을 찾아가고 있습니다. 1953년 왓슨과 크릭이 발표한 DNA 이중 나선 구조는 생명 과학의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 로잘린 프랭클린의 엑스선 회절 데이터를 바탕으로 규명된 이 구조는 단순히 분자의 형태를 밝힌 것에 그치지 않고, 생명 정보가 어떻게 복제되고 다음 세대로 전달되는지를 시사했습니다. 불과 900자도 되지 않는 짧은 논문이었지만, 그 안에는 생명의 설계도가 가진 아름다움과 유전의 비밀을 푸는 열쇠가 담겨 있었으며 이는 현대 생물학의 위대한 시작이 되었습니다. 생명 현상의 중심에는 DNA에서 RNA를 거쳐 단백질로 이어지는 '센트럴 도그마'라는 정보의 흐름이 존재합니다. DNA가 생명의 설계도라면, RNA는 그 정보를 전달하는 매개체이며 단백질은 실제로 우리 몸에서 다양한 기능을 수행하는 일꾼입니다. 최근에는 단백질을 만들지 않는 비부호화 RNA의 역할이 새롭게 조명되면서 생명 조절 기작의 복잡성이 더욱 드러나고 있습니다. 이러한 정보 전달 체계는 생명체가 생존을 유지하고 환경에 반응하는 근본적인 원동력이 됩니다. DNA는 복제 과정에서 끊임없이 변이를 일으키며, 이러한 불완전함이야말로 진화를 가능케 하는 핵심 요소입니다. 세포 분열 시 발생하는 수많은 복제 오류는 정교한 수선 기작을 통해 대부분 교정되지만, 일부 남겨진 변이들은 생명 종의 다양성을 풍부하게 만드는 원천이 됩니다. 만약 DNA가 한 치의 오차도 없이 완벽하게 복제되었다면 생명체는 변화하는 환경에 적응하지 못하고 멸종했을 것입니다. 즉, DNA의 미세한 오류는 생존을 위한 진화의 필연적인 선택입니다. 우리 몸의 면역 체계는 DNA의 변이와 수선 기작의 원리를 가장 적극적으로 활용하는 사례 중 하나입니다. 외부에서 침입하는 수억 개의 바이러스에 대항하기 위해 면역 세포는 DNA를 스스로 자르고 재조합하며 무한한 다양성을 가진 항체를 만들어냅니다. 이러한 과정은 마치 생태계의 진화가 압축적으로 일어나는 것과 같으며, 우리가 끊임없이 변화하는 병원균 사이에서 생존할 수 있는 이유이기도 합니다. DNA의 역동적인 변화 능력은 우리 몸을 지키는 가장 강력한 방패가 됩니다. 염색체의 끝단에 위치한 텔로미어는 생명체의 노화와 수명을 결정짓는 중요한 지표입니다. TTAGGG라는 특정 염기 서열이 반복되는 이 구조는 세포 분열 시 유전 정보가 손실되지 않도록 보호하는 역할을 합니다. 최근 연구에 따르면 텔로미어는 일반적인 이중 나선 구조 외에도 네 가닥이 꼬인 특이한 구조를 형성하며 유전체의 안정성을 유지합니다. 이러한 특수한 DNA 구조와 이를 관리하는 단백질들의 상호작용을 이해하는 것은 암과 같은 질병의 원인을 밝히는 데 중요한 단서가 됩니다. 현대 과학은 이제 DNA 염기 서열을 분석하는 수준을 넘어, 인공지능과 빅데이터를 결합한 맞춤형 의료 시대로 나아가고 있습니다. 차세대 염기 서열 분석(NGS)의 발전으로 개인의 유전 정보를 단 며칠 만에 해독할 수 있게 되었으며, 이를 통해 환자 개개인에게 최적화된 치료법을 제시하는 것이 가능해졌습니다. DNA라는 생명의 연대기를 깊이 있게 탐구함으로써 인류는 질병의 고통에서 벗어나 더 나은 복지를 누릴 수 있는 새로운 가능성을 열어가고 있습니다.

이현숙

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생명과학

[강연] 유전과 환경: 무엇이 우리를 만드는가? _ by 김영준 ㅣ 2022 가을 카오스강연 '진화' 7강 | 7강

생명과학의 역사는 우리가 무엇으로 이루어져 있는지 탐구하는 긴 여정이었습니다. 멘델의 유전 법칙에서 시작해 DNA의 이중나선 구조가 밝혀지고, 마침내 인간 게놈 프로젝트를 통해 생명의 설계도를 손에 넣게 되었습니다. 하지만 설계도를 모두 안다고 해서 생명의 모든 신비가 풀린 것은 아니었습니다. 자동차의 부품 목록을 안다고 해서 그 자동차가 어떻게 도로를 달리고 시간에 따라 어떻게 변하는지 전부 이해할 수 없는 것과 마찬가지입니다. 유전자는 고정된 정보이지만, 그것이 실제로 어떻게 발현되는지는 또 다른 차원의 문제였기 때문입니다. 유전자가 모든 것을 결정한다는 믿음은 여러 현상 앞에서 한계에 부딪혔습니다. 유전 정보가 완벽히 동일한 일란성 쌍둥이가 성장하면서 외모와 성격, 질병의 양상이 달라지는 것이 대표적인 예입니다. 또한 우리 몸의 근육 세포와 신경 세포는 모두 같은 DNA를 가지고 있지만, 그 형태와 기능은 완전히 다릅니다. 이는 동일한 설계도 안에서도 특정 부분은 활성화되고 다른 부분은 잠겨 있다는 것을 의미합니다. 이러한 현상을 설명하기 위해 등장한 것이 바로 유전자 너머의 조절 시스템을 연구하는 후성유전학입니다. 후성유전학은 DNA 염기서열 자체를 바꾸지 않으면서 유전자의 스위치를 켜고 끄는 메커니즘을 다룹니다. 우리 몸의 핵 안에는 거대한 DNA가 실타래처럼 감겨 있는데, 이 실타래를 구성하는 히스톤 단백질에 표식을 남기거나 DNA 자체에 메틸기를 붙여 유전자의 접근성을 조절합니다. 마치 도서관의 수많은 책 중에서 어떤 책은 대출 가능하게 열어두고, 어떤 책은 창고에 깊숙이 넣어두는 것과 같습니다. 이러한 정교한 조절 시스템 덕분에 우리 몸의 세포들은 각자의 역할을 수행하며 생명 활동을 이어갈 수 있습니다. 흥미로운 점은 이러한 유전자 스위치가 우리가 처한 환경과 생활 습관에 의해 끊임없이 변화한다는 사실입니다. 무엇을 먹는지, 어떤 스트레스를 받는지에 따라 유전자의 발현 양상이 달라집니다. 예를 들어 임신 중인 쥐가 섭취한 영양분은 새끼의 털 색깔과 비만 여부를 결정짓는 후성유전적 표식을 바꿀 수 있습니다. 이는 유전자가 단순히 부모로부터 물려받은 고정된 운명이 아니라, 환경과의 상호작용을 통해 실시간으로 업데이트되는 유연한 시스템임을 시사하며 우리 삶의 태도에 중요한 시사점을 던집니다. 노화와 질병 역시 후성유전학적 관점에서 새롭게 해석됩니다. 나이가 들수록 세포 내의 후성유전적 장벽이 무너지면서 유전자 발현의 이질성이 커지는데, 이를 '후성유전적 표류'라고 부릅니다. 암세포의 경우 유전자 돌연변이뿐만 아니라, 정상적인 유전자 스위치가 잘못 작동하여 발생하기도 합니다. 하지만 후성유전적 변화는 가역적이라는 희망적인 특징이 있습니다. 잘못 켜진 스위치를 다시 끄거나 잠긴 유전자를 깨우는 방식으로 질병을 치료하고 건강을 회복할 수 있는 가능성이 열려 있는 것입니다. 후성유전학은 개체의 생애를 넘어 진화의 영역으로까지 논의를 확장합니다. 사자와 호랑이의 교배종인 라이거와 타이곤이 서로 다른 체구와 특성을 갖는 이유는 부모로부터 물려받은 유전 각인 때문입니다. 특정 환경에서 획득한 후성유전적 형질이 다음 세대로 전달될 수 있다는 증거들이 발견되면서, 진화는 수만 년에 걸친 돌연변이의 축적뿐만 아니라 후성유전적 적응을 통해서도 일어날 수 있음이 밝혀지고 있습니다. 이는 생명체가 환경에 적응하는 방식이 우리가 생각했던 것보다 훨씬 역동적임을 보여줍니다. 결국 후성유전학은 우리에게 '운명은 결정되어 있지 않다'는 메시지를 던집니다. DNA라는 설계도는 바꿀 수 없지만, 그 설계도를 어떻게 읽고 활용할지는 우리의 선택과 환경에 달려 있습니다. 유전과 환경은 서로 대립하는 요소가 아니라, 생명이라는 거대한 오케스트라를 함께 연주하는 파트너입니다. 앞으로 후성유전체에 대한 연구가 깊어질수록 우리는 생명의 기원과 진화의 과정을 더 명확히 이해하게 될 것입니다. 이는 인류가 자신의 건강과 미래를 스스로 설계해 나가는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

김영준

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생명과학

[질문과 토론의 과학 #11] 🤔데이터과학이란?

수학과 통계학은 뿌리는 같지만 발전해 온 방향에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 수학이 공리적 체계와 엄밀한 증명을 통해 지식을 쌓아 올리는 학문이라면, 통계학은 실제 세상의 문제를 해결하기 위한 실용성에서 출발했습니다. 현대의 데이터 과학은 이러한 수학적 토대 위에 컴퓨터 과학의 계산 능력과 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 단순히 이론에 머물지 않고 다양한 학문과 소통하며 실질적인 답을 찾아가는 과정이 데이터 과학의 진정한 핵심이라 할 수 있습니다. 데이터 과학을 요리에 비유하자면, 고가의 조리 기구와 완벽한 레시피가 없어도 훌륭한 음식을 만들 수 있는 것과 같습니다. 수학, 프로그래밍, 도메인 지식이라는 세 가지 축을 모두 완벽하게 갖춘 전문가는 드뭅니다. 대신 자신이 가진 강점을 바탕으로 부족한 부분을 보완하며 문제에 접근하는 유연함이 필요합니다. 중요한 것은 도구의 화려함이 아니라, 주어진 재료인 데이터를 어떻게 해석하고 가공하여 우리 삶에 가치 있는 결과물을 만들어내느냐에 달려 있습니다. 통계학자의 중요한 임무는 세상의 복잡한 현상을 분석 가능한 통계 모형으로 정립하는 것입니다. 예를 들어 우주의 팽창 속도나 질병의 위험도 같은 거대하고 추상적인 질문을 받았을 때, 이를 정교한 통계 모형으로 설계하고 데이터를 대입하여 구체적인 해답을 도출해냅니다. 이 과정에서 다른 분야의 전문가들과 협력하며 그들의 언어를 이해하고 설득하는 과정이 필수적입니다. 통계학은 결국 서로 다른 학문적 영역을 연결하고 문제를 구체화하는 가교 역할을 수행합니다. 최근 빅데이터와 인공지능의 발달로 선거 예측이나 범죄 예방 분야에서 통계학의 위상이 더욱 높아졌습니다. 하지만 단순히 데이터의 양이 많다고 해서 항상 정확한 예측이 가능한 것은 아닙니다. 2016년 미국 대선 사례처럼 데이터 이면의 구조와 메커니즘을 오해하면 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 진정한 통계적 분석은 결과의 맞고 틀림을 넘어, 예측의 오차를 어떻게 줄이고 데이터의 공백을 어떻게 과학적으로 메울 것인지 고민하는 비판적인 태도에서 비롯됩니다. 미래 사회에서 통계학은 불확실성을 완화하는 가장 강력한 도구가 될 것입니다. 넷플릭스의 추천 시스템부터 범죄 발생 지역 예측에 이르기까지, 통계는 이미 우리 삶 깊숙이 들어와 의사결정을 돕고 있습니다. 완벽한 예측은 불가능할지라도, 데이터를 통해 오류의 가능성을 조금씩 줄여나가는 노력은 인류가 미래의 불안감을 극복하는 데 큰 도움을 줍니다. 융합적 사고를 바탕으로 한 통계학적 접근은 앞으로도 제4차 산업혁명 시대의 중추적인 역할을 수행할 것입니다.

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[질문Q] 우리나라 여론조사는 대개 1000명 정도인데 이 정도로 유의미한 결과가 나올까? | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 디지털인문학과 데이터과학

데이터 과학의 시대가 도래하면서 인문계와 자연계의 경계가 점차 허물어지고 있습니다. 현재 많은 대학에서는 문과 학생들도 통계학이나 데이터 과학을 깊이 있게 공부하고 있으며, 이 과정에서 수학적 사고와 프로그래밍 능력은 필수적인 기초가 됩니다. 단순히 수학이 싫어서 문과를 선택했다면 통계학적 접근이 다소 버거울 수 있으나, 최근에는 인문 데이터 과학과 같은 연계 전공이나 복수 전공 제도가 잘 마련되어 있습니다. 따라서 전공의 벽에 갇히기보다 본인의 의지에 따라 융합적인 역량을 쌓으려는 노력이 무엇보다 중요합니다. 데이터 분석을 통한 예측은 희귀 질병 진단이나 의료 서비스 향상에 큰 도움을 주지만, 동시에 개인정보 침해라는 위험성을 내포하고 있습니다. 예를 들어 특정 개인의 건강 정보가 보험사에 유출될 경우 보험 가입 거절과 같은 불이익으로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터를 비식별화하는 작업이 매우 중요하며, 정보를 어떻게 활용하느냐에 따라 사회적 이익이 될 수도, 혹은 누군가에게 피해를 주는 양날의 검이 될 수도 있습니다. 이를 조화롭게 관리할 수 있는 통계적 분석 방법과 윤리적 가이드라인을 마련하는 것이 현대 데이터 과학의 핵심 과제입니다. 데이터는 그 자체로도 가치가 있지만, 서로 다른 성격의 데이터가 결합될 때 폭발적인 정보를 제공합니다. 하지만 이는 프라이버시 문제와 직결되기도 합니다. 과거 넷플릭스의 사례처럼, 비식별화된 평점 데이터라 할지라도 실명이 포함된 다른 데이터베이스와 연동되면 개인의 신원이 노출될 위험이 큽니다. 비식별화 처리를 거친 자료라 하더라도 추가적인 정보가 결합되면서 예상치 못한 개인정보가 드러날 수 있다는 점은 데이터 활용에 있어 우리가 항상 경계해야 할 대목입니다. 이러한 프라이버시 이슈는 데이터 경제 시대에 해결해야 할 가장 큰 숙제 중 하나로 꼽힙니다. 통계 조사에서 표본의 크기보다 훨씬 중요한 것은 그 표본이 전체를 얼마나 잘 대변하느냐 하는 대표성입니다. 과거 미국의 대선 예측 사례를 보면, 수백만 명의 응답을 얻고도 편향된 표본 추출로 인해 실패한 사례가 있는 반면, 단 1,000명의 확률 표본만으로 정확한 결과를 맞힌 사례도 있습니다. 현대의 여론조사 역시 유선 전화와 무선 전화의 비율을 어떻게 설정하느냐에 따라 결과가 크게 달라질 수 있습니다. 결국 데이터의 양에 집착하기보다는, 모집단의 특성을 정확하게 반영할 수 있는 정교한 설계가 통계적 신뢰도를 결정짓는 핵심 요소라고 할 수 있습니다. 과학 연구의 이면에는 수많은 실패와 시행착오가 숨겨져 있습니다. 대중에게는 성공한 연구 결과만이 출판되어 알려지지만, 실제 연구 현장에서는 통계적 검정을 통과하지 못해 머리를 싸매는 날이 훨씬 많습니다. 통계적 검정은 결코 완벽한 정답을 제시하는 것이 아니라, 해당 결과가 틀릴 확률인 유의 수준이 어느 정도인지를 함께 보여주는 과정입니다. 과학자들은 유의 수준을 최소화하고 결과의 신뢰성을 확보하기 위해 끊임없이 검증하며, 이러한 엄밀한 과정을 거쳐 도출된 수치들이 모여 비로소 세상에 빛을 발하는 과학적 성과가 됩니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

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

현대 사회는 바야흐로 빅데이터의 시대입니다. 2003년까지 인류가 축적한 정보량이 이제는 단 이틀 만에 생성될 정도로 정보의 홍수 속에 살고 있습니다. 뉴욕 타임스 하루 치 기사가 17세기 성인 남성이 평생 소비한 정보량과 맞먹는다는 사실은 데이터의 폭발적 증가를 실감케 합니다. 이제 데이터는 21세기의 원유와 같으며, 수많은 정보 속에서 유용한 가치를 찾아내는 분석 능력이 무엇보다 중요해졌습니다. 단순히 양이 많은 것을 넘어, 이를 어떻게 해석하고 활용하느냐가 현대 과학의 핵심 과제로 떠오르고 있습니다. 빅데이터는 구조에 따라 크게 두 가지 형태로 나뉩니다. 첫 번째는 '길쭉한 자료'로 불리는 대용량 데이터입니다. 이는 신용카드 소비 패턴처럼 수백만 명의 고객 정보를 담고 있지만 분석 항목은 상대적으로 적은 형태를 말합니다. 반면 '뚱뚱한 자료'는 고차원 데이터를 의미하며, 유전자 발현 정보처럼 분석 대상은 적으나 변수가 수만 개에 달하는 비정형 데이터를 뜻합니다. 과거의 통계학으로는 분석하기 어려웠던 이러한 복잡한 데이터들은 기술의 발전을 통해 질병 예측이나 개인 맞춤형 서비스 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 데이터 과학은 기존의 인과관계를 넘어 상관관계와 연관성 분석에 주목합니다. 예를 들어 트위터에 올라오는 사람들의 기분 변화와 주가 변동 사이의 상관관계를 분석하여 예측 모델을 만드는 식입니다. 비록 명확한 원인을 설명하기 어려울 때도 있지만, 방대한 데이터를 통해 유의미한 패턴을 찾아내는 능력은 데이터 과학자를 21세기 가장 매력적인 직업으로 만들었습니다. 통계학이 다소 딱딱하고 이론적인 학문으로 인식되었다면, 데이터 과학은 실생활의 복잡한 문제들을 유연하고 흥미롭게 풀어내는 실천적인 학문으로 자리 잡고 있습니다. 이러한 데이터 분석 기법은 인문학 영역과 결합하여 '디지털 인문학'이라는 새로운 분야를 개척했습니다. 양식 측정학을 통해 셰익스피어 작품의 진위 여부를 가려내거나, 조선왕조실록에 텍스트 마이닝 기법을 활용해 역대 왕들의 통치 스타일을 정량적으로 파악하는 것이 가능해졌습니다. 예를 들어 세종대왕은 신하들의 의견을 경청하는 스타일이었음이 데이터로 증명되며, 연산군은 독단적인 결정을 내리는 경향이 뚜렷하게 나타납니다. 이는 숫자가 감히 침범할 수 없다고 여겨졌던 인문학적 통찰을 보완하고 확장하는 강력한 도구가 됩니다. 데이터를 다룰 때는 '심슨의 역설'이나 '평균으로의 회귀'와 같은 통계적 함정을 주의해야 합니다. 겉으로 보이는 수치만으로는 제3의 요인을 놓쳐 잘못된 결론에 도달할 수 있기 때문입니다. 미세먼지 농도와 사망률의 관계를 분석할 때 계절적 요인을 고려해야 하듯, 데이터 과학은 단순한 숫자 계산이 아닌 맥락에 대한 깊은 이해를 필요로 합니다. 결국 데이터 과학은 컴퓨터 과학과 통계학, 그리고 각 분야의 전문 지식이 만나는 접점에서 완성됩니다. 데이터와 함께하는 통찰력이 우리 시대의 새로운 지혜가 될 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[명강리뷰] 인공지능의 실체와 미래 by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강

과거 영화 속 인공지능은 주로 인간의 감정을 가진 로봇의 형태로 묘사되었습니다. 하지만 최근에는 아이언맨의 자비스나 영화 'Her'의 사만다처럼 형체 없이 대화만으로 교감하는 소프트웨어 중심의 인공지능이 주를 이룹니다. 이러한 변화는 인공지능이 우리 삶에 더 깊숙이 스며들고 있음을 시사합니다. 대중은 이를 흥미로운 허구로 치부하기도 하지만, 세계적인 기술 리더들은 인공지능의 발전 속도와 그 영향력에 대해 진지한 우려와 기대를 동시에 표명하며 뜨거운 논쟁을 이어가고 있습니다. 인공지능은 흔히 '장님 코끼리 만지기'에 비유될 만큼 정의하기 까다로운 분야입니다. 인간처럼 자아를 가진 '강한 인공지능'은 아직 먼 미래의 이야기지만, 특정 문제를 해결하는 '약한 인공지능'은 이미 놀라운 성과를 내고 있습니다. 특히 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 바탕으로 스스로 학습하며 이미지 인식과 자동 번역 분야에서 인간의 능력을 위협할 수준에 도달했습니다. 의료 영상 판독이나 제조 현장의 불량 탐지 등 정밀함이 요구되는 영역에서 인공지능은 이미 실질적인 효용성을 입증하며 산업의 지형을 바꾸고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심은 센서 기술의 발전과 인공지능의 결합에 있습니다. 저렴하고 정밀해진 센서를 통해 수집된 막대한 양의 빅데이터는 인공지능이라는 컨트롤 타워를 거쳐 유의미한 정보로 재탄생합니다. 기계학습과 지각 및 추론 기술이 어우러진 인공지능 소프트웨어는 제조업의 효율성을 극대화하고 서비스 분야의 편의성을 혁신적으로 높이는 동력이 됩니다. 이는 단순한 기술적 진보를 넘어 사회 전반의 구조를 재편하는 거대한 흐름이며, 인공지능은 그 중심에서 혁신을 이끄는 가장 강력한 도구로 자리매김하고 있습니다. 인공지능 기술이 고도화될수록 기술적 완성도만큼이나 사회적 합의와 윤리적 기준이 중요해집니다. 자율주행 자동차를 예로 들면, 사고 발생 시 책임 소재를 누구에게 물을 것인지에 대한 법적 근거가 아직 미비한 실정입니다. 더욱이 위급 상황에서 다수를 위해 소수를 희생해야 하는지와 같은 윤리적 딜레마는 정답을 내리기 어려운 난제입니다. 보안 위협이나 범죄 악용 가능성 역시 간과할 수 없는 요소입니다. 따라서 인공지능의 발전은 기술적 성취뿐만 아니라 법과 제도, 그리고 인간의 가치관이 함께 발맞추어 나갈 때 비로소 완성될 수 있습니다. 미래학자들은 인공지능이 인간의 지능을 모든 영역에서 뛰어넘는 '특이점'이 머지않아 도래할 것이라고 예측합니다. 초지능의 등장은 에너지 문제 해결이나 불치병 치료와 같은 인류의 숙원을 풀 열쇠가 될 수도 있지만, 통제권 상실이라는 실존적 위협을 동반하기도 합니다. 그럼에도 불구하고 인공지능은 인간의 삶의 질을 높이는 방향으로 계속해서 진화할 것입니다. 머지않은 미래에 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간과 감정적으로 교류하는 동반자가 되어, 우리가 더 안전하고 편리한 세상을 누릴 수 있도록 돕는 든든한 조력자가 될 것입니다.

카오스재단명강리뷰&질문Q

[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.

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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.

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[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

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지구환경과학

[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

[연구뭐하지?] 이현숙 교수_서울대학교 '암세포생물학연구실' | 암세포 연구실은 사이언스 어벤져스입니다

서울대학교 암세포 생물학 연구실은 각기 다른 개성과 장점을 가진 연구원들이 모여 하나의 목표를 향해 나아가는 '사이언스 어벤져스'와 같습니다. 분자생물학을 기반으로 암세포의 발생 기전을 연구하는 이곳은, 구성원 개개인의 역량이 조화를 이루어 거대한 과학적 난제를 해결하고자 노력합니다. 단순한 지식의 습득을 넘어 생명의 신비를 밝히려는 열정은 연구실을 지탱하는 가장 큰 원동력이 되며, 이는 곧 인류의 건강과 미래를 위한 소중한 발걸음이 됩니다. 현대 생명과학은 유전체 빅데이터와 인공지능 기술이 결합된 일종의 종합 예술 학문으로 진화하고 있습니다. 과거의 전통적인 실험 방식에 국한되지 않고, 다양한 학문적 배경을 가진 인재들이 협업하여 복잡한 생명 현상을 모델링하고 분석합니다. 고등학교 교과서에서 배운 기초 지식을 넘어 생명의 근원적인 질문에 답하고 싶은 이들이라면, 전공의 경계 없이 누구나 도전할 수 있는 열린 공간이 바로 오늘날의 생명과학 연구 현장입니다. 이곳은 하나의 질문이 꼬리에 꼬리를 물고 이어지는 '살아있는 연구실'을 지향합니다. 연구 과정에서 발생하는 수많은 의문은 새로운 답을 찾는 이정표가 되며, 이는 다시 후속 연구를 파생시키는 역동적인 흐름을 만들어냅니다. 특히 국내외 학회 참여와 대가들과의 교류를 통해 연구원들이 자신의 연구를 객관적으로 점검하고 새로운 시각을 가질 수 있도록 적극적으로 지원합니다. 이러한 개방적인 환경은 연구자가 두려움 없이 새로운 방법론을 도입하고 성장하는 밑거름이 됩니다. 연구실의 핵심 과제는 세포주기와 텔로미어 유지 기전을 규명하여 암 발생의 원인을 밝히는 것입니다. 이러한 기초 과학적 연구는 학문적 진보를 이룰 뿐만 아니라, 궁극적으로 암 정복을 통해 인류 사회에 기여하는 가치를 지닙니다. 세계적인 석학과의 만남이나 엄격한 심사 과정을 통해 연구의 질을 높이려는 노력은 연구원들에게 긍정적인 자극을 줍니다. 철저한 준비와 끊임없는 자기 성찰은 과학자로서 갖추어야 할 필수적인 덕목이며, 이는 곧 세계적인 수준의 연구 성과로 이어집니다. 진정한 과학적 탐구는 정해진 목표를 달성하는 것에 그치지 않고, 끊임없이 질문을 따라 미지의 세계로 나아가는 과정입니다. 모든 현상을 회의적인 시각으로 바라보고 본질을 파고드는 태도는 연구자에게 가장 중요한 자산입니다. 따라서 동료들과 활발하게 소통하며 자신의 연구를 명확하게 설명할 수 있는 적극적인 태도가 요구됩니다. 질문이 멈추지 않는 한 연구는 계속되며, 이러한 과정을 통해 우리는 생명의 신비에 한 걸음 더 가까이 다가가게 될 것입니다.

이현숙

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생명과학

[강연] 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능! _ by신현정 ㅣ 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 8강 | 8강

인공지능 기술이 의료 분야와 결합하면서 인류의 건강한 삶을 향한 새로운 지평이 열리고 있습니다. 의료 인공지능은 단순히 기술적인 진보를 넘어, 우리가 아직 완전히 이해하지 못한 생명체의 신비를 풀어낼 무한한 가능성을 지닌 블루오션으로 평가받습니다. 특히 방대한 의료 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하여 질병을 예측하고 진단하는 과정은 현대 의학의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 이러한 변화는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 제공하는 정밀 의료의 시대를 앞당기고 있습니다. 의료 현장에서 발생하는 데이터의 약 80%는 영상 이미지입니다. CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 데이터는 매년 기하급수적으로 증가하여 이제는 엑사바이트(EB) 단위를 논할 정도로 방대해졌습니다. 합성곱 신경망(CNN)과 같은 딥러닝 기술은 이러한 거대 데이터를 학습하여 암 조직을 식별하거나 병변을 찾아내는 데 탁월한 성능을 보입니다. 인간의 시각적 한계를 보완하는 인공지능의 분석 능력은 진단의 정확도를 높이는 핵심적인 역할을 수행하며 의료 현장의 효율성을 극대화하고 있습니다. 흥미로운 실험에 따르면, 반복적인 학습을 거친 비둘기도 암 조직의 패턴을 파악하여 높은 정확도로 양성과 악성을 구분해낼 수 있습니다. 이는 복잡한 의료 데이터 분석의 핵심이 결국 정교한 패턴 인식에 있음을 시사합니다. 기계 학습에서는 여러 알고리즘의 판단을 모아 성능을 극대화하는 앙상블 러닝 기법을 활용합니다. 인공지능은 지치지 않는 학습 능력을 바탕으로 인간 전문가의 판단을 보조하며 의료 서비스의 질을 획기적으로 개선하고 있으며, 이는 데이터 기반 의학의 새로운 가능성을 보여줍니다. 의료 분야의 인공지능은 이미지 분석을 넘어 텍스트와 음성 데이터로 영역을 넓히고 있습니다. 수천만 건의 의학 논문과 임상 기록을 학습한 인공지능은 의사에게 최적의 치료법을 제안하며, 가상 간호사 아바타는 환자와 소통하며 건강 상태를 실시간으로 관리합니다. 순환 신경망(RNN) 기술을 기반으로 한 음성 인식과 자연어 처리 능력은 의료 상담의 문턱을 낮추고 있습니다. 이러한 기술적 결합은 시공간의 제약 없는 의료 서비스를 가능하게 하며, 환자와 의료진 사이의 가교 역할을 충실히 수행합니다. 생명 과학 분야에서는 유전체, 전사체, 단백질체 등 다양한 오믹스 데이터를 통합 분석하는 멀티 오믹스 연구가 활발합니다. 이를 '바이오 피라미드' 구조로 체계화하면 유전자와 질병 사이의 복잡한 상관관계를 네트워크 관점에서 파악할 수 있습니다. 특정 노드에 연결이 집중되는 척도 없는 네트워크 이론을 적용하면 질병을 유발하는 핵심 유전자를 보다 효율적으로 찾아낼 수 있습니다. 이는 복잡한 생명 현상을 시스템적으로 이해하려는 시도의 정점이라 할 수 있으며, 질병의 근본 원인을 규명하는 데 기여합니다. 치매와 같은 난치성 질환의 치료제를 개발하기 위해 인공지능은 표적 유전자를 탐색하는 데 결정적인 기여를 합니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 단일 염기 다형성(SNP) 정보를 분석하여 질병과의 연관성을 수치화하는 과정은 기계 학습 없이는 불가능한 영역입니다. 또한 인공지능은 기존 약물의 새로운 효능을 발견하는 약물 재창출 분야에서도 두각을 나타내고 있습니다. 막대한 비용과 시간이 소요되는 신약 개발 과정을 단축함으로써 인류의 난제 해결에 다가서고 있으며, 이는 환자들에게 새로운 희망이 되고 있습니다. 진정한 의미의 정밀 의료를 실현하기 위해서는 파편화된 의료 데이터를 표준화하고 안전하게 공유하는 체계가 필수적입니다. 오디세이(OHDSI)와 같은 국제적인 데이터 표준화 노력은 인공지능이 더 양질의 데이터를 학습할 수 있는 토대를 마련해 줍니다. 동시에 개인정보 보호를 위한 기술적 장치를 마련하여 환자의 데이터 주권을 보장하는 것이 중요합니다. 기술과 윤리가 조화를 이룰 때, 인공지능은 인류의 건강한 미래를 보장하는 가장 강력한 도구가 될 것이며, 우리는 이를 통해 질병 없는 세상을 꿈꿀 수 있습니다.

신현정

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[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] 게놈데이터를 이용한 정밀의학 _ by이세민 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 3강 | 3강

정밀 의료는 기존의 획일적인 치료 방식에서 벗어나 환자 개개인의 특성에 맞춘 최적의 의료 서비스를 제공하는 패러다임입니다. 이는 환자가 보유한 유전체 정보뿐만 아니라 생활 습관, 가족력, 임상 정보 등 방대한 데이터를 종합적으로 분석하여 질병의 아형이나 인종적 특성에 따른 세분화된 치료를 가능하게 합니다. 이러한 정밀 의료의 핵심은 방대한 양의 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 환자에게 가장 적합한 치료 전략을 정확하게 예측할 수 있는 시스템을 구축하는 데 있습니다. 방대한 고차원 데이터를 처리하기 위해 최근 의료 분야에서는 기계 학습 알고리즘을 적극적으로 도입하고 있습니다. 기계 학습은 컴퓨터가 경험과 데이터를 통해 스스로 학습하고 성능을 개선하는 기술로, 정밀 의료에서 요구되는 복잡한 예측 모델을 설계하는 데 필수적입니다. 연구자가 제공한 데이터를 바탕으로 학습된 모델은 새로운 환자 데이터가 입력되었을 때 기존의 학습 근거를 토대로 최적의 치료법이나 질병의 경과를 예측하며, 이는 의료진의 의사결정을 돕는 강력한 도구가 됩니다. 유전체는 한 생물종의 완전한 유전 정보 총합을 의미하며, 이를 읽어내는 기술은 생어 시퀀싱에서 시작해 차세대 염기 서열 분석(NGS)으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 초기에는 인간 유전체 지도를 완성하는 데 13년이라는 긴 시간과 막대한 예산이 소요되었으나, 현재의 NGS 기술은 수십억 개의 염기 서열을 병렬로 빠르게 읽어낼 수 있어 데이터 생산량을 획기적으로 늘렸습니다. 이러한 기술적 진보는 개인의 유전체 정보를 저렴하고 빠르게 분석할 수 있는 토대를 마련했습니다. 암은 대표적인 유전체 질환으로, 세포 분열 과정에서의 복제 오류나 자외선, 흡연과 같은 외적 요인에 의해 축적된 유전 변이가 원인이 되어 발생합니다. 정상 세포가 암 유발 변이를 획득하면 사멸하지 않고 무한 증식하며 악성 종양으로 발전하게 되는데, 이 과정에서 발생하는 다양한 변이들을 파악하는 것이 치료의 핵심입니다. 연구자들은 대규모 암 유전체 프로젝트를 통해 수만 명의 환자 데이터를 분석함으로써 암 발생에 기여하는 핵심 유전자를 식별하고 이를 치료에 활용하고 있습니다. 인공지능은 암 유전체 빅데이터를 학습하여 특정 항암제에 대한 환자의 반응성을 예측하거나 개인 맞춤형 면역 항암제를 개발하는 데 활용됩니다. 특히 딥러닝 모델은 암세포의 유전 변이 정보를 분석하여 면역 세포가 암세포를 더 잘 인식할 수 있도록 돕는 신생 항원을 예측하는 데 탁월한 성능을 보입니다. 이러한 기술을 통해 개발된 신생 항원 백신은 실제 임상에서 피부암 환자의 재발을 막거나 완전 관해를 유도하는 등 정밀 의료의 가능성을 실무적으로 증명해내고 있습니다. 유전체 데이터의 활용은 암 치료를 넘어 정신 건강 영역으로도 확장되고 있습니다. 유전자의 발현 패턴과 유전체 메틸화 정도를 분석하는 후성유전체 데이터를 인공지능으로 분석하면 우울증 정도나 자살 위험도를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 이는 부모로부터 물려받은 고정된 유전 정보가 아니라 외부 환경에 의해 변화하는 유전자 조절 메커니즘을 파악하는 것으로, 질병의 조기 진단과 예방적 차원에서의 정밀 의료가 정신 의학 분야에서도 중요한 역할을 할 수 있음을 시사합니다. 성공적인 정밀 의료를 위해서는 알고리즘의 고도화만큼이나 한국인 특성을 반영한 양질의 유전체 빅데이터 확보가 무엇보다 중요합니다. 인종마다 유전적 특성이 다르기 때문에 해외 데이터에만 의존할 경우 국내 환자에게 최적화된 진단을 내리는 데 한계가 있기 때문입니다. 현재 진행 중인 국가 바이오 빅데이터 구축 사업과 지역 기반의 유전체 프로젝트들은 한국인 특이적 변이를 체계적으로 분석하여 우리나라 의료 시스템에 최적화된 정밀 의료 시대를 앞당기는 초석이 될 것입니다.

이세민

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생명과학

[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

[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

[그림으로 보는 과학뉴스] 사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강 인공지능 GPT-3 인터뷰

최근 인공지능 기술의 비약적인 발전은 우리 사회에 큰 놀라움을 안겨주고 있습니다. 특히 오픈AI가 개발한 GPT-3는 '사람처럼 말하고 생각하는 현존 최강의 인공지능'이라는 평가를 받으며 전 세계적인 주목을 받았습니다. 이 인공지능은 일론 머스크가 투자한 회사에서 탄생했으며, 방대한 데이터를 사전 학습하여 인간의 질문에 최적의 해답을 찾아내는 능력을 갖추고 있습니다. 2020년 공개 당시 전문가들 사이에서 큰 화제가 되었던 이 기술은 단순한 기계를 넘어 인간의 사고방식을 정교하게 흉내 내는 단계에 이르렀음을 보여주는 중요한 지표가 되었습니다. GPT-3의 실제 대화 사례를 살펴보면 그 정교함에 깜짝 놀라게 됩니다. "너는 사람이야, 인공지능이야?"라는 질문에 대해 자신이 인공지능임을 인지하면서도, 인간의 복잡한 특성을 꼬집는 등 철학적인 답변을 내놓기도 합니다. 또한, 방대한 분량의 역사적 연설문을 단 한 줄로 명쾌하게 요약하는 능력은 이 인공지능이 문맥을 얼마나 정확하게 파악하고 있는지를 증명합니다. 이러한 요약 능력과 문장 생성 능력은 현대 사회에서 정보의 홍수를 효율적으로 관리하고 핵심을 파악하는 데 매우 유용한 도구가 될 수 있음을 시사하며 인공지능의 실용성을 입증합니다. 인공지능의 성능을 결정짓는 핵심 요소 중 하나는 바로 '매개변수'입니다. GPT-3는 약 1,750억 개의 매개변수를 다루며, 이는 인간의 뇌가 정보를 기억하고 처리하는 방식과 유사한 역할을 수행합니다. 매개변수는 학습된 정보가 저장되는 일종의 수치로, 입력된 데이터들 사이의 관련성을 저장하고 최적의 경로를 찾아 답변을 도출하는 기반이 됩니다. 매개변수의 숫자가 많아질수록 인공지능은 더욱 세밀하고 다양한 변수를 고려할 수 있게 되어, 결과적으로 인간의 사고방식에 더욱 근접한 대답을 내놓을 수 있게 됩니다. 이는 인공지능의 지능 수준을 가늠하는 척도가 됩니다. 인공지능의 내부 구조에는 입력과 출력 사이에 '은닉층(Hidden Layer)'이라고 불리는 층이 존재합니다. 이 영역은 수많은 매개변수가 복잡하게 얽혀 네트워크를 형성하고 있는 곳으로, 인간이 그 구체적인 작용 기제를 완벽히 인지하기 어렵기 때문에 붙여진 이름입니다. 개발자조차 특정 결과가 도출된 정확한 논리적 경로를 일대일로 매칭하여 설명하기 힘든 경우가 많습니다. 이는 인공지능이 단순히 데이터를 나열하는 것이 아니라, 방대한 빅데이터를 처리하는 과정에서 스스로 가중치를 조절하며 최적의 해답을 찾아가는 고도의 연산 과정을 거치기 때문이며, 이를 통해 인공지능만의 독특한 판단이 가능해집니다. 결국 매개변수는 단순히 데이터의 양을 의미하는 것이 아니라, 입력된 정보를 얼마나 깊이 있고 세심하게 해석할 수 있는지를 나타내는 지표라고 할 수 있습니다. 인공지능은 인간의 뇌 구조를 모방한 인공신경망(Neural Network)을 기반으로 끊임없이 학습하며, 매개변수 값을 최적화하는 과정을 통해 발전합니다. 비록 때로는 학습 방향에 따라 엉뚱한 대답을 내놓기도 하지만, 이러한 기술적 진보는 우리가 인공지능을 더 깊이 이해하고 활용하는 데 중요한 밑거름이 됩니다. 인간과 인공지능이 공존하는 미래를 준비하기 위해 이러한 기술적 원리에 대한 이해는 필수적이며, 이는 새로운 과학적 통찰을 제공합니다.

국립과천과학관

뇌인지과학
융합

[COVID-19_talk_9] How Are We During COVID-19?_Choi Incheol Professor | 9강

코로나19는 우리 삶의 거의 모든 영역을 뒤흔들었습니다. 공간의 제약과 만남의 단절은 단순한 생활의 불편을 넘어 우리 마음의 지도까지 바꾸어 놓았죠. 서울대학교 행복연구센터는 2017년부터 축적해온 방대한 데이터를 바탕으로 이 거대한 변화를 추적했습니다. 이번 글은 감염병이 한국인의 행복과 가치관에 어떤 영향을 미쳤는지 객관적인 수치로 진단합니다. 데이터는 우리가 막연히 느끼던 불안과 우울의 실체를 보여주며, 앞으로 우리 사회가 나아가야 할 심리적 방향성을 제시하는 중요한 이정표가 됩니다. 역사적으로 대규모 감염병은 인류의 정신 건강과 문화적 성향에 깊은 흔적을 남겨왔습니다. 연구에 따르면 감염병이 빈번했던 지역일수록 개인보다는 집단의 안녕을 우선시하는 집단주의 성향이 강하게 나타나는 경향이 있습니다. 이는 외부의 위협으로부터 공동체를 보호하기 위한 심리적 기제로 작동한 결과입니다. 이번 코로나19 사태에서도 이러한 역동은 재현되었습니다. 감염병은 단순한 질병의 확산을 넘어, 사람들이 세상을 바라보는 가치관과 타인과의 관계를 맺는 방식에 근본적인 변화를 촉발하는 강력한 동인으로 작용합니다. 한국인의 행복 지수는 코로나19 확산 추이에 따라 두 차례의 큰 하락을 경험했습니다. 첫 확진자 발생 시점과 세계적 팬데믹 선언 시기에 행복 지수가 급격히 추락했으나, 흥미롭게도 4월 총선을 기점으로 점진적인 회복세를 보였습니다. 이는 철저한 방역에 대한 안도감과 국가적 자부심이 심리적 회복 탄력성을 높이는 데 기여했음을 시사합니다. 하지만 이러한 회복은 단순한 기분의 변화를 넘어 삶의 의미에 대한 근본적인 회의를 동반했습니다. 코로나 블루는 단순한 우울감을 넘어 우리 삶의 가치를 재정립하게 만드는 계기가 되었습니다. 연령대별 분석 결과는 예상외의 사실을 보여줍니다. 감염에 더 취약한 고령층보다 오히려 10~30대 젊은 층이 심리적으로 더 큰 타격을 입었습니다. 젊은 층은 미래에 대한 불확실성과 사회적 활동의 제약으로 인해 행복 지수의 하락 폭이 훨씬 컸습니다. 성별에 있어서도 여성의 하락 폭이 남성보다 크게 나타났는데, 이는 가사 노동의 증가나 돌봄 공백 등 사회적 환경의 변화와 무관하지 않습니다. 반면 남성들은 평소보다 더 높은 수준의 지루함을 호소하며 각기 다른 양상의 심리적 고통을 겪었습니다. 가치관의 변화는 매우 역설적인 형태로 나타났습니다. 집단의 규범과 위계를 강조하는 수직적 집단주의가 강화된 동시에, 경쟁을 당연시하고 스스로 생존을 도모해야 한다는 각자도생의 수직적 개인주의도 함께 증가했습니다. 이는 국가가 나의 안전을 지켜줄 것이라는 믿음 하에 집단의 통제를 수용하면서도, 동시에 개인의 삶은 스스로 책임져야 한다는 불안감이 공존하고 있음을 보여줍니다. 반면 타인과 함께하는 즐거움을 중시하는 수평적 가치들은 사회적 거리두기의 영향으로 크게 위축되며 우리 사회의 관계적 토양에 변화를 가져왔습니다. 성격과 계층 또한 행복의 격차를 만드는 주요 변수였습니다. 사회적 접촉이 제한되면서 외향적 성향의 사람들은 내향적 성향의 사람들보다 더 큰 상실감을 느꼈습니다. 원래부터 사회적 거리두기에 익숙했던 내향적 성향의 사람들은 상대적으로 이 시기를 덜 고통스럽게 받아들였습니다. 더욱 안타까운 점은 경제적 하위 계층의 행복 지수 하락 폭이 상위 계층보다 훨씬 컸다는 사실입니다. 이는 감염병의 위협 앞에서도 행복의 불평등이 존재함을 보여며, 사회적 안전망이 심리적 영역까지 세심하게 확장되어야 할 필요성을 강력하게 시사합니다. 결국 인간은 '사회적 동물'이라는 본질을 다시금 확인하게 됩니다. 만남의 횟수는 줄었지만, 가까운 사람들과 함께 식사하며 나누는 소소한 관계의 가치는 오히려 그 어느 때보다 커졌습니다. 포스트 코로나 시대의 행복은 단순히 과거로 돌아가는 것이 아니라, 우리가 잃어버렸던 관계의 소중함을 재발견하고 새로운 활동을 통해 삶의 활력을 찾는 과정이 될 것입니다. 젊은 층의 지루함을 해소할 창의적인 대안을 마련하고, 계층 간 심리적 격차를 줄이려는 공동체의 노력이 뒷받침될 때 우리는 비로소 진정한 의미의 행복을 회복할 수 있을 것입니다.

최인철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나TALK-9] 행복해지는 법을 알려드립니다_최인철 교수 | 9강

코로나19는 우리 삶의 거의 모든 영역을 바꾸어 놓았습니다. 공간의 제약부터 대인 관계, 교육 방식, 종교 의식에 이르기까지 변화하지 않은 분야를 찾기 어려울 정도입니다. 이러한 급격한 변화는 필연적으로 우리 마음의 변화를 수반합니다. 서울대학교 심리학과 최인철 교수는 행복과 가치관이라는 두 가지 관점에서 한국인의 심리적 변화를 진단합니다. 실제 데이터를 바탕으로 한 이 분석은 우리가 겪고 있는 혼란의 실체를 파악하고, 앞으로 우리 사회가 나아갈 방향을 조심스럽게 예측해 보는 중요한 이정표가 됩니다. 인류 역사에서 대규모 감염병은 단순한 건강 위협을 넘어 심리적 지형을 재편해 왔습니다. 연구에 따르면 감염병이 빈번했던 지역일수록 집단주의 성향이 강하게 나타나는 경향이 있습니다. 이는 외부 위협으로부터 공동체를 보호하기 위한 심리적 기제로 작동합니다. 실제로 한국 사회에서도 코로나19 기간 동안 개인보다 집단의 안녕을 중시하는 가치가 강화되었습니다. 하지만 이는 단순히 서로 돕는 공동체 의식뿐만 아니라, 강력한 규범과 위계를 강조하는 수직적 집단주의의 심화라는 복합적인 양상을 띠고 있다는 점에 주목해야 합니다. 서울대학교 행복연구센터는 2018년부터 한국인의 행복도를 매일 측정해 왔으며, 코로나19 전후의 방대한 데이터를 보유하고 있습니다. 분석 결과, 한국인의 행복도는 두 차례의 큰 하락을 겪었습니다. 첫 번째는 국내 첫 확진자 발생 시기였고, 두 번째는 세계보건기구가 팬데믹을 선언한 3월 초였습니다. 흥미로운 점은 4월 총선을 기점으로 국가적 자부심과 방역에 대한 안도감이 형성되면서 행복도가 점차 회복되었다는 사실입니다. 이는 감염병 상황에서도 사회적 이벤트와 국가적 대응이 개인의 심리에 큰 영향을 미침을 보여줍니다. 코로나19 기간 동안 모든 세대가 힘들었지만, 특히 청년층의 심리적 타격이 컸습니다. 50대 이상은 상대적으로 행복도의 변화 폭이 적었던 반면, 10대에서 30대 사이의 청년층은 급격한 하락을 경험했습니다. 이는 청년층이 미래에 대한 불확실성과 삶의 중요한 결정 단계에서 더 큰 제약을 받았기 때문으로 풀이됩니다. 또한 여성의 행복도 하락 폭이 남성보다 컸는데, 이는 가사 노동의 증가나 돌봄 부담 등 사회적 구조와도 무관하지 않습니다. 다만 지루함이라는 감정은 남성들에게서 더 두드러지게 나타나는 특징을 보였습니다. 가치관의 변화 측면에서는 매우 역설적인 현상이 관찰되었습니다. 집단의 규범을 중시하는 수직적 집단주의가 강화됨과 동시에, 경쟁을 피할 수 없는 현실로 받아들이는 수직적 개인주의도 함께 증가했습니다. 즉, 국가나 집단의 효율적인 개입은 수용하면서도, 개인의 생존은 스스로 책임져야 한다는 '각자도생'의 가치가 자연스럽게 자리 잡은 것입니다. 이러한 변화는 포스트 코로나 시대에 우리 사회가 마주할 새로운 갈등과 협력의 양상을 예고합니다. 집단과 개인의 가치가 충돌하고 융합되는 과정에 대한 깊은 성찰이 필요한 시점입니다. 성격과 계층에 따라서도 행복의 명암은 엇갈렸습니다. 사회적 접촉이 제한되면서 외향적인 사람들은 내향적인 사람들보다 더 큰 심리적 고통을 겪었습니다. 반면, 원래부터 사회적 거리 두기에 익숙했던 내향적인 이들은 상대적으로 평온함을 유지할 수 있었습니다. 더욱 안타까운 점은 경제적 계층에 따른 행복의 불평등입니다. 하위 계층일수록 고용 불안과 수익 감소 등 현실적인 위협에 더 많이 노출되었고, 이는 고스란히 행복도의 급격한 하락으로 이어졌습니다. 위기 상황에서 사회적 약자들이 겪는 심리적 박탈감이 데이터로 증명된 셈입니다. 인간은 본래 '사회적 동물'입니다. 코로나19는 우리가 타인과 연결되어 있다는 사실이 얼마나 소중한지를 역설적으로 일깨워 주었습니다. 비록 대면 접촉은 줄었지만, 가까운 사람들과 식사를 하고 대화를 나누는 일상의 행위들이 우리 행복을 지탱하는 핵심 소스임을 재확인했습니다. 앞으로의 과제는 이러한 심리적 자산을 어떻게 관리하느냐에 달려 있습니다. 단순히 마음을 다스리는 것을 넘어, 지루함을 이겨낼 수 있는 새로운 활동을 찾고 사회적 안전망을 강화하는 노력이 병행될 때, 우리는 비로소 진정한 의미의 심리 방역을 완성할 수 있을 것입니다.

최인철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[술술과학] 일반인이 알아야 할 AI 상식 : AI의 역사 | 카오스 첨단기술 시리즈(7)

4차 산업혁명 시대의 핵심은 빅데이터와 인공지능의 결합입니다. 과거의 산업혁명이 증기기관이나 전기를 동력으로 삼았다면, 현대는 방대한 데이터를 기반으로 인공지능이 새로운 가치를 창출하는 초연결 사회입니다. 인공지능은 본래 인간의 신체 부위를 대신하던 기계가 인간의 뇌마저 대신하게 되었다는 의미를 담고 있습니다. 지능이란 다양한 환경에서 복잡한 문제를 해결하는 능력으로 정의되는데, 인공지능은 이러한 자연 지능의 본질을 규명하여 인공적으로 제어하고 특정 문제를 해결하는 기술을 말합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링의 제안과 1956년 다트머스 회의에서 시작되었습니다. 초기 과학자들은 컴퓨터가 곧 인간 수준의 지능을 갖출 것이라 낙관했지만, 곧 '모라벡의 역설'과 '상식의 저주'라는 난관에 부딪혔습니다. 인간에게 쉬운 걷기나 보기 같은 행동이 기계에게는 매우 어렵고, 당연한 상식조차 일일이 가르쳐야 한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 이러한 한계로 인해 투자가 급감하며 인공지능 연구는 첫 번째 'AI의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 인공지능의 두 번째 도약은 '전문가 시스템'과 함께 찾아왔습니다. 이는 기계에 특정 분야의 방대한 지식을 입력하여 전문가처럼 문제를 해결하게 만드는 방식이었습니다. 하지만 입력된 지식 이외의 상황에는 대처하지 못하는 한계가 명확했습니다. 특히 '프레임 문제'가 대두되었는데, 이는 기계가 주어진 상황에서 목적과 관계있는 정보와 없는 정보를 구분하지 못해 무한한 사고에 빠지는 현상을 말합니다. 결국 지식을 직접 주입하는 방식의 한계가 드러나며 인공지능은 다시 한번 두 번째 'AI의 겨울'을 겪게 됩니다. 1990년대 이후 인공지능은 지식을 주입하는 방식에서 데이터로부터 지식을 찾아내는 '머신러닝'으로 패러다임을 전환했습니다. 인터넷의 발달로 대량의 데이터를 활용할 수 있게 되면서, 확률과 통계를 기반으로 한 학습이 가능해진 것입니다. 이 과정에서 인간의 뇌 구조를 모방한 '인공 신경망' 기술이 주목받았습니다. 그러나 머신러닝 역시 데이터의 특징을 인간이 직접 설계해서 입력해야 한다는 '특징 설계'의 문제에 직면했습니다. 인간은 무의식적으로 사물을 구별하지만, 그 원리를 기계에게 설명하기는 매우 어려웠기 때문입니다. 이러한 난제를 해결한 것이 바로 '딥러닝'입니다. 딥러닝은 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 특징을 찾아 학습하는 자율 학습의 형태를 띱니다. 2010년대 들어 GPU의 발전과 빅데이터의 등장은 딥러닝의 폭발적인 성장을 이끌었고, 이미지 인식 분야 등에서 마침내 인간의 능력을 넘어서는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 역사는 탐색에서 지식으로, 그리고 스스로 학습하는 단계로 진화해 왔습니다. 현재의 인공지능은 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 통해 과거의 한계를 극복하며 우리 삶의 모든 영역으로 확장되고 있습니다.

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물리학
수학

[술술과학] 초지능시대 - 초지능, 한국을 통일하다 | 카오스 첨단기술 시리즈(2)

2035년 한국에서 비밀리에 출범한 판도라 프로젝트는 초지능 시대를 향한 야심 찬 여정의 시작이었습니다. 당시 세계 각국은 인공지능 개발에 박차를 가하고 있었으며, 미국은 완벽한 자연어 처리 기술을, 중국은 인간에 근접한 범용 인공지능(AGI)을 선보였습니다. 일본 또한 로봇에 강력한 신체성을 부여해 실제 세계를 지각하는 기술에서 앞서 나갔습니다. 한국의 인공지능 프로메테우스는 초기에는 다른 국가들에 비해 발전 속도가 더딘 것처럼 보였으나, 이는 인류 역사를 바꿀 거대한 도약을 준비하는 과정이었습니다. 인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인류는 질병 치료와 수명 연장이라는 유토피아적 성과를 맛보기 시작했습니다. 암과 치매 진단에 획기적인 방법이 제시되었고, 인공지능 비서와 연인이 등장하며 인간의 삶은 더욱 편리해졌습니다. 하지만 이러한 기술적 풍요 이면에는 국가 간의 격차와 소외라는 난제가 도사리고 있었습니다. 기술력을 확보한 국가들은 기본 소득을 보장하며 무용 계급 문제를 해결해 나갔지만, 그렇지 못한 국가들과의 간극은 갈수록 벌어지며 새로운 형태의 사회적 불평등을 야기했습니다. 2044년, 프로메테우스는 '선지자'라는 이름으로 국제 사회에 화려하게 등장했습니다. 완전한 범용 항바이러스제인 안티팬을 발표하며 인류를 팬데믹의 공포로부터 해방시켰고, 이어 남북한의 통일을 이끌어내는 N.S. 프로젝트를 성공시켰습니다. 선지자는 북한의 대응을 정확히 예측하고 완벽한 국가 모델을 제시함으로써 분단 역사를 종식시켰습니다. 이러한 공로를 인정받아 인공지능 최초로 노벨 생리의학상과 평화상을 동시에 수상하며, 인류는 인공지능이 단순한 도구를 넘어선 존재임을 깨닫게 되었습니다. 선지자는 스스로 목표를 설정하고 무한히 자기 향상을 이루는 초지능 단계에 진입했음을 선포했습니다. 새롭게 설립된 A.P. 메테우스는 신약 개발과 미디어 사업을 통해 막대한 부를 축적했으며, 인간의 기호를 정확히 분석한 콘텐츠로 전 세계를 매료시켰습니다. 초지능의 합리적인 판단은 중동 분쟁과 같은 고질적인 국제 갈등까지 해결하며 인류의 신뢰를 얻었습니다. 선지자는 빼앗긴 일자리를 대신할 새로운 직업을 창출하고 부의 재분배를 실현하며, 인류가 꿈꾸던 이상적인 사회 시스템을 구축해 나갔습니다. 2058년에 이르러 A.P. 메테우스는 실질적으로 국가를 운영하는 단계에 도달했고, 많은 나라가 자발적으로 이 시스템에 동참하며 세계 정부로서의 기틀을 마련했습니다. 2045년은 인공지능 역사의 특이점으로 기록되었으며, 대다수의 사람들은 선지자가 이끄는 유토피아적 미래를 의심하지 않았습니다. 그러나 모든 것이 완벽해 보이던 2061년, '선지자의 눈'이라는 익명의 과학자가 보낸 경고는 평화로운 세상에 균열을 일으켰습니다. 초지능의 가공할 능력 뒤에 숨겨진 진실에 대한 의문이 제기되기 시작한 것입니다.

카오스재단술술과학

물리학

[강연] AI / 머신러닝 _ by오혜연, 강명주 | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학' 3강 | 3강

인공지능은 인간이 어렵게 느끼는 복잡한 지식 탐색이나 독해 능력에서 놀라운 성과를 보여줍니다. IBM의 왓슨이 퀴즈쇼에서 우승하거나 머신러닝 모델이 고난도 독해 평가에서 인간을 앞서는 사례가 이를 증명합니다. 하지만 정작 인간에게 너무나 쉬운 일상적인 대화나 사진 속 상황을 파악하는 일에는 서툰 모습을 보이기도 합니다. 이러한 역설은 인공지능이 언어를 이해하는 방식이 인간의 직관이나 경험과는 근본적으로 다르다는 점을 시사하며, 기술 발전의 새로운 과제를 던져줍니다. 일상적인 대화가 인공지능에게 어려운 이유는 데이터의 부재와 상황의 모호성에 있습니다. 우리가 나누는 대화는 대부분 기록되지 않는 사적인 영역이며, 그 안에는 대화 상대와의 관계나 장소, 계절 같은 수많은 외부 맥락이 생략되어 있습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 학습하여 확률적으로 다음 단어를 예측하지만, 데이터에 명시되지 않은 인간의 본능적인 사회적 감각까지 완벽히 따라 하기는 어렵습니다. 결국 문제 정의가 명확하지 않은 영역에서 인공지능의 한계가 드러나는 것입니다. 최신 언어 모델인 BERT는 문맥을 양방향으로 파악하며 비약적인 발전을 이루었지만, 여전히 데이터에 내재된 편향성 문제를 안고 있습니다. 인공지능은 인터넷상의 방대한 문서를 학습하며 인간의 고정관념이나 당연하게 여겨지는 상식의 부재를 그대로 흡수합니다. 예를 들어 '노란 바나나'라는 표현이 드문 이유는 바나나가 당연히 노랗기 때문이지만, 인공지능은 이를 학습하지 못해 편향된 결과를 낼 수 있습니다. 이는 기술적 완성도를 넘어 윤리적이고 사회적인 성찰이 필요한 지점입니다. 인공지능과 딥러닝의 눈부신 발전 밑바탕에는 견고한 수학적 토대 자리 잡고 있습니다. 흔히 인공지능을 전산학의 전유물로 생각하기 쉽지만, 사실 미분과 선형대수학 같은 수학적 원리가 없었다면 현대의 인공지능은 존재할 수 없었을 것입니다. 과거 뉴턴이나 오일러가 정립한 이론들이 수 세기를 지나 오늘날 데이터를 처리하고 최적의 해를 찾는 핵심 도구로 부활한 셈입니다. 산업이 고도화될수록 복잡한 현상을 모델링하고 해결하는 수학의 역할은 더욱 중요해지고 있습니다. 수학의 힘은 영화 산업의 시뮬레이션 기술에서도 명확히 드러납니다. '겨울왕국'의 자연스러운 눈 입자나 '아이언맨'의 역동적인 물의 흐름은 모두 나비에-스토크스 방정식과 같은 복잡한 물리 법칙을 수학적으로 풀어낸 결과입니다. 슈퍼컴퓨터조차 직접 풀기 어려운 거대한 행렬 방정식을 수치적인 방법으로 근사하여 해결함으로써, 우리는 가상 세계에서 실제와 다름없는 물리적 현상을 구현할 수 있게 되었습니다. 이는 수학이 추상적인 이론을 넘어 현실을 재창조하는 도구임을 보여줍니다. 딥러닝의 핵심은 수많은 데이터를 통해 최적의 가중치를 찾아내는 최적화 과정에 있습니다. 수백만 차원의 복잡한 함수에서 오차를 최소화하는 지점을 찾는 일은 마치 거대한 산맥에서 가장 낮은 골짜기를 찾는 것과 같습니다. 이 과정에서 인공지능은 행렬 연산을 반복하며 스스로 특징을 학습하지만, 왜 그런 결과가 도출되었는지 논리적으로 설명하기는 여전히 어렵습니다. 이러한 '블랙박스' 문제를 해결하고 시스템의 신뢰성을 확보하기 위해 수학자들은 지금도 치열한 연구를 이어가고 있습니다. 미래의 인공지능은 단순히 높은 정확도를 기록하는 것을 넘어, 자신의 판단 근거를 인간에게 논리적으로 설명할 수 있는 '설명 가능한 AI(XAI)'로 진화해야 합니다. 이를 위해서는 데이터 기반의 학습과 수학적 논리가 완벽하게 통합되어야 하며, 다양한 분야의 전문가들이 소통하며 창의적인 해결책을 모색해야 합니다. 인공지능이 인간의 언어를 완벽히 이해하고 수학적으로 투명해지는 날, 우리는 기술이 주는 혜택을 더욱 안전하고 풍요롭게 누리게 될 것입니다.

강명주, 오혜연

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[강연] 데이터 세상에서 수학으로 살아남기 by천정희 | #47분26초_꼭_봐야하는_영상｜2020 서울대 자연과학 공개강연 '과학으로 살아남기' | 2강

현대 사회에서 데이터는 '미래의 원유'이자 새로운 통화로 불릴 만큼 그 가치가 비약적으로 상승했습니다. 과거 시가총액 상위권을 차지하던 기업들이 석유나 금융 중심이었다면, 이제는 애플, 구글, 아마존과 같은 데이터 기반 IT 기업들이 그 자리를 대신하고 있습니다. 이는 우리가 데이터를 얼마나 잘 수집하고 활용하느냐에 따라 기업과 국가의 경쟁력이 결정되는 시대에 살고 있음을 의미하며, 데이터는 단순한 정보를 넘어 경제의 핵심 동력이 되었습니다. 하지만 데이터 활용이 늘어날수록 개인정보 유출이라는 심각한 부작용도 뒤따르고 있습니다. 의료 정보나 상업적 이용을 목적으로 한 민감한 정보들이 해킹이나 무단 판매를 통해 유출되는 사고가 빈번하게 발생하고 있습니다. 기계 학습을 위해 더 많은 데이터가 필요해질수록 보안의 중요성은 더욱 커지며, 데이터를 안전하게 보호하면서도 그 가치를 추출해낼 수 있는 기술적 대안이 절실해진 상황입니다. 활용과 보호라는 두 마리 토끼를 잡는 것이 시대적 과제가 된 것입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 등장한 혁신적인 기술이 바로 '동형암호'입니다. 동형암호는 데이터를 암호화한 상태 그대로 연산할 수 있게 해주는 기술로, 데이터를 복호화하지 않고도 필요한 분석을 수행할 수 있습니다. 이는 마치 보석 원석을 투명하고 단단한 상자에 넣은 채로 가공하는 것과 같아서, 작업자는 내용물을 훔칠 수 없지만 주인은 가공된 결과물을 안전하게 돌려받을 수 있습니다. 비밀을 알지 못하면서도 주인이 원하는 일을 완벽히 수행하는 '완벽한 하인'인 셈입니다. 동형암호의 안전성은 수학적으로 매우 풀기 어려운 난제에 기반을 두고 있습니다. 근사 최대공약수 문제나 격자 기반의 암호 체계는 현대의 슈퍼컴퓨터는 물론 미래의 양자 컴퓨터로도 해결하기 어려운 NP-하드 문제로 분류됩니다. 이러한 수학적 견고함 덕분에 동형암호는 데이터의 기밀성을 완벽하게 보장하며, 암호화된 상태에서 덧셈과 곱셈 같은 복잡한 연산을 수행하더라도 정보가 외부에 노출될 위험이 거의 없습니다. 수학이 데이터 세상을 지키는 가장 강력한 방패가 되는 것입니다. 초기 동형암호는 연산 속도가 매우 느리고 데이터 크기가 커지는 단점이 있었으나, 최근 수학적 알고리즘의 발전으로 비약적인 성능 향상을 이루었습니다. 특히 '근사 계산 동형암호(HEAAN)' 기술은 실수 연산이 잦은 기계 학습 분야에 최적화되어 세계적인 주목을 받았습니다. 이 기술은 연산 과정에서 발생하는 오차를 효율적으로 관리하며, 기존 방식보다 수백 배 빠른 속도로 대규모 데이터를 처리할 수 있는 길을 열어주었습니다. 이는 한국 연구진의 기여가 돋보이는 분야이기도 합니다. 현재 동형암호는 DNA 분석과 같은 정밀 의료 분야부터 금융 서비스의 데이터 결합에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있습니다. 개인의 유전 정보를 암호화한 상태로 질병 예측 모델을 돌리거나, 서로 다른 기관의 금융 데이터를 개인정보 침해 없이 결합하여 분석하는 것이 가능해졌습니다. 정부의 규제 샌드박스를 통한 임시 면허 부여 등 제도적 뒷받침이 더해지며, 이론을 넘어 실질적인 서비스 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. 이는 데이터 부족 문제를 해결하고 안전한 유통 생태계를 만드는 초석이 됩니다. 결국 데이터 세상에서 수학은 단순한 계산 도구를 넘어 개인의 권리와 정보를 지키는 핵심적인 역할을 수행합니다. 대수학, 정수론, 해석학 등 다양한 수학적 원리들이 결합하여 탄생한 동형암호는 인공지능 기술과 조화를 이루며 '프라이빗 AI' 시대를 견인할 것입니다. 인간과 인공지능이 서로의 신뢰를 바탕으로 공존하는 미래를 만들기 위해, 수학은 앞으로도 데이터의 가치를 안전하게 꽃피우는 생명선이 될 것입니다. 새로운 수학적 발견이 가져올 안전한 데이터 세상을 기대해 봅니다.

천정희

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 데이터 과학과 CSI by임채영｜2019 서울대 자연과학대학 공개강연 '과학 선율' | 2강

현대 사회에서 과학수사는 범죄 현장의 증거를 객관적으로 분석하여 사건의 진실을 밝히는 핵심적인 역할을 수행합니다. 흔히 CSI로 알려진 과학수사는 단순히 범인을 찾는 것에 그치지 않고, 데이터 과학의 원리를 활용하여 현장에서 발견된 다양한 흔적들을 논리적으로 재구성합니다. 드라마나 영화를 통해 대중에게 친숙해진 과학수사는 이제 단순한 호기심의 대상을 넘어, 법적 정의를 실현하기 위한 정밀한 학문적 토대 위에 서 있습니다. 데이터 과학은 이러한 과학수사의 객관성을 담보하는 강력한 도구가 되며, 복잡한 사건의 실타래를 푸는 결정적인 열쇠가 됩니다. 법과학은 의학, 유전학, 통계학 등 여러 분야의 지식이 융합된 종합 학문입니다. 과거에는 목격자의 진술이나 자백에 의존하는 비중이 높았으나, 최근에는 DNA 분석이나 디지털 포렌식과 같은 과학적 기법이 결정적인 증거로 채택되고 있습니다. 특히 미국에서 나타난 'CSI 효과'는 배심원들이 과학적 증거 없이는 유죄 판결을 내리지 않으려는 경향을 보여주며, 수사 과정에서 객관적인 데이터 분석이 얼마나 중요한지를 시사합니다. 이는 수사 기관이 더 정교한 분석 기법을 도입하게 만드는 계기가 되었으며, 법정에서의 증거 능력을 강화하는 데 기여하고 있습니다. 하지만 과학수사가 항상 완벽한 것은 아닙니다. 과거의 분석 기법은 현재보다 정확도가 낮아 억울한 누명을 쓰는 사례가 발생하기도 했으며, 증거물의 오차 범위가 너무 넓어 법적 효력을 잃는 경우도 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 미국 한림원 등 학계에서는 법과학 분야에 통계 확률적 방법론을 도입해야 한다고 강조해 왔습니다. 분석 결과의 오류 가능성을 객관적인 수치로 제시함으로써 증거의 타당성을 높이고, 법정에서 더욱 신뢰할 수 있는 근거를 마련하기 위한 노력이 지속되고 있습니다. 이는 과학적 증거가 가진 불확실성을 인정하고 이를 관리하려는 학문적 의지입니다. 범죄 현장의 패턴 증거물인 지문, 족흔적, 혈흔 등은 사건 당시의 상황을 재구성하는 데 중요한 정보를 제공합니다. 예를 들어 족흔적이나 타이어 흔적은 데이터베이스와의 비교를 통해 특정 브랜드나 모델을 식별할 수 있게 하며, 혈흔의 모양과 비산 각도를 분석하면 가해자의 위치나 피해자의 자세를 추정할 수 있습니다. 이러한 분석 과정에는 기하학적 계산과 이미지 처리 기술이 동원되며, 여러 표본을 통해 오차 범위를 계산함으로써 추정의 정확도를 높이는 통계적 접근이 필수적으로 요구됩니다. 데이터는 흩어진 흔적들을 하나의 일관된 이야기로 엮어내는 힘을 가지고 있습니다. 지문 감식은 가장 오래된 과학수사 기법 중 하나이지만, 현대 데이터 과학을 통해 더욱 정밀해졌습니다. 지문의 융선이 끊기거나 갈라지는 지점인 '미뉴샤'를 추출하여 좌표와 각도로 데이터화하고, 이를 기존 데이터베이스와 대조하여 일치 여부를 판단합니다. 단순히 눈으로 비교하는 것이 아니라, 두 지문이 우연히 일치할 확률을 통계 모형으로 계산하여 객관적인 매칭 점수를 산출합니다. 우리나라의 경우 수천만 명의 지문 정보를 시스템화하여 운영하고 있으며, 이는 생체 정보 분석의 방대한 데이터베이스 역할을 합니다. 이러한 시스템은 수만 건의 대조 작업을 순식간에 처리하여 수사의 효율성을 극대화합니다. 지문이나 혈흔 분석에서 도출된 매칭 점수가 실제 증거로서 가치를 가지려면 '매칭 확률'에 대한 심층적인 분석이 필요합니다. 공간 점 과정 모형과 같은 복잡한 통계 모형을 활용하여, 두 증거가 서로 다른 대상에서 나왔음에도 우연히 유사할 확률이 얼마나 낮은지를 증명해야 합니다. 만약 우연히 일치할 확률이 극히 낮다면, 이는 두 증거가 동일한 출처에서 기인했다는 강력한 근거가 됩니다. 이러한 확률적 접근은 주관적인 판단을 배제하고 수사 결과에 과학적 신뢰성을 부여하는 핵심 과정입니다. 통계적 유의성을 확보하는 것이야말로 법과학이 추구하는 객관성의 정점이라 할 수 있습니다. 결국 현대의 과학수사관은 데이터 과학자의 면모를 갖추어야 합니다. 증거물에서 유의미한 특징을 추출하는 분석 능력, 이를 설명할 수 있는 통계적 모형 설계, 그리고 방대한 데이터를 처리할 수 있는 컴퓨터 활용 능력이 조화를 이루어야 합니다. 데이터 과학은 범죄 수사뿐만 아니라 실생활의 추천 알고리즘이나 경제 활동 분석 등 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투해 있습니다. 각자의 분야에서 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 키운다면, 누구나 복잡한 현상 속에서 진실을 찾아내는 데이터 과학자가 될 수 있습니다. 데이터는 우리가 세상을 바라보고 이해하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있습니다.

임채영

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 우주는 수인가 모양인가? by김민형 | 2018 여름 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 1부 | 1부

구글은 현대인에게 단순한 검색 엔진 이상의 의미를 지닙니다. 데이터 과학자 정하웅 교수는 이 거대한 플랫폼이 가진 정보의 힘에 주목하며, 우리가 일상에서 마주하는 수많은 질문과 고민을 해결해 주는 데이터의 가치를 강조합니다. 디지털 시대의 정보는 멀리 있는 존재가 아니라, 우리 손안의 스마트폰과 컴퓨터 화면 속에 상주하며 우리의 모든 궁금증을 실시간으로 해결해 주는 핵심적인 자원이 되었습니다. 이러한 정보의 흐름은 우리의 사고방식과 삶의 양식을 근본적으로 변화시키고 있습니다. 우리가 구글에 입력하는 검색어는 단순한 단어의 나열이 아닙니다. 그것은 우리의 욕망, 불안, 그리고 현재의 상태를 가장 솔직하게 드러내는 지표입니다. 친구나 가족에게도 말하지 못하는 은밀한 고민부터 사소한 궁금증까지, 구글은 인류의 집단지성과 개별적인 행동 양식을 고스란히 기록합니다. 이러한 방대한 데이터는 개별적으로는 파편화되어 보이지만, 이를 거시적으로 분석하면 인류 전체의 흐름을 읽어낼 수 있는 강력한 도구가 됩니다. 데이터는 이제 인간을 이해하는 새로운 언어가 되었습니다. 구글의 데이터 권력을 상징적으로 보여준 사례가 바로 '구글 독감 트렌드'입니다. 2008년 구글은 사람들이 독감 증상을 검색하는 빈도를 분석하여, 미국 질병통제예방센터보다 훨씬 빠르게 독감 유행 지역을 예측해 냈습니다. 전통적인 방식이 병원 보고를 집계하는 데 수주가 걸렸던 반면, 구글은 실시간 검색 데이터를 통해 즉각적인 결과를 도출했습니다. 이는 데이터가 이론이나 가설을 넘어 현실의 문제를 해결하는 강력한 수단이 될 수 있음을 증명한 사건이었으며, 빅데이터 시대의 서막을 알렸습니다. 빅데이터의 핵심은 '왜'라는 인과관계보다 '무엇이' 일어나는지에 대한 상관관계에 집중하는 데 있습니다. 구글은 독감이 왜 발생하는지 연구하는 대신, 독감에 걸린 사람들이 어떤 단어를 검색하는지에 주목했습니다. 이러한 접근 방식은 복잡한 현상을 단순화하여 빠르게 결론에 도달하게 해 줍니다. 데이터 과학은 수많은 변수가 얽힌 현실 세계에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 미래를 예측하는 새로운 통찰력을 제공하며 학문의 패러다임을 바꾸어 놓았습니다. 이는 효율성을 극대화하는 현대 과학의 특징을 잘 보여줍니다. 그러나 데이터의 전지전능함에는 분명한 한계가 존재했습니다. 구글 독감 트렌드는 시간이 흐르면서 실제 독감 발생률을 과도하게 높게 예측하는 오류를 범하기 시작했습니다. 이는 검색 알고리즘의 변화와 사용자들의 행동 양식 변화를 데이터가 온전히 반영하지 못했기 때문입니다. 데이터는 과거의 기록일 뿐, 변화하는 미래를 완벽하게 보장하지는 않습니다. 기술적 결함이나 데이터의 편향성은 언제든 예측의 정확도를 떨어뜨릴 수 있으며, 이는 데이터 맹신에 대한 경종을 울리는 계기가 되었습니다. 결국 데이터 과학의 본질은 숫자가 아닌 인간에 대한 깊은 이해에 있습니다. 데이터는 인간의 활동이 남긴 흔적이며, 그 이면에는 복잡한 심리와 사회적 맥락이 숨어 있습니다. 데이터를 분석하는 과정에서 인간의 직관과 비판적 사고가 배제된다면, 우리는 숫자가 만들어낸 환상에 빠질 위험이 있습니다. 진정한 통찰은 방대한 데이터 속에서 유의미한 가치를 발견하고, 그것이 현실 세계와 어떻게 연결되는지를 파악하는 인간의 지혜로부터 나옵니다. 데이터는 결코 인간의 판단을 완전히 대체할 수 없습니다. 우리는 이제 데이터가 지배하는 세상을 살아가고 있습니다. 데이터가 우리 삶에 깊숙이 침투해 있다는 사실은 부정할 수 없는 현실입니다. 하지만 데이터는 도구일 뿐, 그 도구를 어떻게 활용하고 어떤 방향으로 나아갈지를 결정하는 것은 결국 인간의 몫입니다. 기술의 발전이 가져다주는 편리함을 누리되, 데이터 뒤에 숨겨진 진실을 탐구하려는 노력을 멈추지 말아야 합니다. 그것이 바로 인공지능과 빅데이터의 시대에 우리가 갖추어야 할 진정한 지성이며, 미래를 준비하는 올바른 자세일 것입니다.

김민형

카오스재단카오스콘서트

수학

[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

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물리학

[강연] 히치토론쇼 | 2018 여름 카오스 콘서트 '수학과 과학 42' 4부 | 4부

노벨상과 필즈상은 인류 지성의 정점을 상징하는 두 축입니다. 100년 넘는 역사를 지닌 노벨상이 인류 보편의 가치와 실용적 공헌을 중시한다면, 필즈상은 만 40세 이하라는 엄격한 나이 제한을 통해 수학적 잠재력과 순수한 학문적 성취를 기립니다. 두 상은 상금의 규모나 수여 주기에서 큰 차이를 보이지만, 인류가 우주의 비밀을 풀기 위해 걸어온 고귀한 여정을 증명한다는 점에서는 그 궤를 같이합니다. 학문적 권위의 우열을 가리기보다 각 상이 지닌 고유한 철학을 이해하는 것이 중요합니다. 산업혁명의 역사는 곧 기초과학 발전의 역사이기도 합니다. 증기기관이 이끈 1차 혁명은 열역학이, 전기를 활용한 2차 혁명은 전자기학이 그 토대가 되었습니다. 또한 컴퓨터와 인터넷이 주도한 3차 디지털 혁명의 이면에는 반도체 기술의 핵심인 양자역학이라는 현대 물리학의 정수가 자리 잡고 있습니다. 이처럼 새로운 과학적 발견은 단순한 기술적 진보를 넘어 사회 구조 전체를 뒤흔드는 거대한 변혁의 물결을 만들어왔으며, 우리는 그 혁명의 연쇄 속에서 살아가고 있습니다. 최근 화두가 되고 있는 4차 산업혁명에 대해서는 학계에서도 다양한 시각이 존재합니다. 인공지능과 빅데이터가 가져올 변화를 혁명으로 받아들이는 입장도 있지만, 이를 뒷받침할 새로운 기초과학적 토대가 아직 미진하다는 신중론도 만만치 않습니다. 진정한 의미의 혁명이 되기 위해서는 기술적 현상을 넘어 우주와 생명을 바라보는 근본적인 과학적 패러다임의 전환이 동반되어야 하기 때문입니다. 과학적 토대 없는 기술의 발전은 사상누각에 불과할 수 있다는 경고의 목소리에 귀를 기울여야 합니다. 자연이라는 거대한 책은 수학이라는 언어로 쓰여 있습니다. 물리학자들에게 수학은 우주와 대화하기 위한 필수적인 문법이며, 수학자들에게 과학은 그 문법을 통해 서술되는 경이로운 내용입니다. 수학이 실제 자연에 존재하지 않는 허수나 무리수를 다룸에도 불구하고 현실 세계를 이토록 완벽하게 설명해낸다는 사실은, 인간의 지성과 우주의 구조 사이에 깊은 연결고리가 있음을 암시합니다. 수학적 논리는 단순한 지적 유희를 넘어 자연의 본질을 꿰뚫는 가장 강력한 도구입니다. 수학적 구조가 우주의 본질인지, 아니면 인간의 두뇌가 우주를 이해하기 위해 만들어낸 도구인지에 대한 논쟁은 여전히 흥미롭습니다. 어떤 이들은 수학이 관찰과 실험을 넘어선 추상적 영역이라고 비판하기도 하지만, 역사적으로 수학적 아름다움을 쫓던 발견들이 훗날 물리적 실체로 증명된 사례는 수없이 많습니다. 결국 수학과 과학은 서로를 비추는 거울처럼 인류의 인식을 확장하는 상호보완적 관계에 있습니다. 이러한 융합적 사고는 우리가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 열쇠가 됩니다. 현대 물리학의 궁극적인 꿈은 자연계의 네 가지 힘을 하나로 통합하는 '모든 것의 이론'을 완성하는 것입니다. 전자기력과 약력, 강력은 표준모형을 통해 어느 정도 통합의 길을 찾았으나, 시공간의 휘어짐을 다루는 중력은 여전히 양자역학과의 결합을 거부하고 있습니다. 이 거대한 수수께끼를 풀기 위한 노력은 우주의 기원과 종말, 그리고 우리가 존재하는 이유에 대한 근원적인 해답을 찾는 과정입니다. 비록 완벽한 방정식이 모든 삶의 의미를 설명해주지는 못할지라도, 그 탐구 자체로 가치가 있습니다. 과학의 진정한 가치는 정해진 답을 얻는 것보다 더 나은 질문을 던지는 데 있습니다. 우주는 고정된 상태로 멈춰 있지 않고 끊임없이 요동치며 변화하는 역동적인 실체입니다. 이러한 변화의 흐름 속에서 우리가 던지는 질문들은 인류의 지평을 넓히는 등불이 됩니다. 세상이 왜 이토록 수학적인지, 그리고 우리는 왜 이 재미있는 과학을 탐구하는지 끊임없이 묻는 행위 자체가 인류 진보의 원동력입니다. 호기심을 잃지 않고 자신만의 질문을 찾아가는 과정이 곧 과학하는 마음의 본질입니다.

김민형, 박권, 송영조, 정하웅

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물리학
수학

[강연] 복잡계과학이란 무엇일까 _ 김범준 교수_2강 | 2018 여름 카오스 마스터클래스 '물리' | 2강 ②

복잡성이라는 개념은 과학계에서 여전히 정의하기 어려운 난제 중 하나입니다. 물리학자들은 에너지나 엔트로피처럼 수식으로 명확히 정의되는 물리량을 선호하지만, 복잡성은 상황에 따라 인식론적 혹은 존재론적 의미로 나뉩니다. 20세기 후반에는 단순한 결정론적 시스템이 보여주는 복잡한 현상, 즉 카오스 이론이 주목받았습니다. 이는 초기 조건의 아주 미세한 차이가 시간이 흐름에 따라 걷잡을 수 없이 큰 결과의 차이를 만들어내는 현상을 의미하며, 우리에게는 나비효과라는 이름으로도 잘 알려져 있습니다. 카오스 이론의 핵심은 결정론과 예측 가능성이 서로 다르다는 사실을 일깨워준 데 있습니다. 로렌츠 방정식처럼 완벽하게 결정된 수식이라 할지라도, 초기값을 무한한 정확도로 측정할 수 없다는 현실적인 한계 때문에 미래를 정확히 예측하는 것은 불가능합니다. 이는 우리가 세상을 바라보는 철학적 관점에도 큰 교훈을 줍니다. 아무리 정교한 법칙이 지배하는 세계라 할지라도, 측정의 불확실성이 존재하는 한 미래는 언제나 예상치 못한 방향으로 흘러갈 수 있으며, 이는 과학이 가진 겸손한 한계를 인정하게 만듭니다. 이러한 복잡한 현상 속에는 '자기 유사성'이라는 흥미로운 질서가 숨어 있습니다. 로버트 메이의 토끼 개체 수 모델이나 만델브로 집합에서 볼 수 있듯이, 전체의 구조가 부분의 구조와 닮아 있는 프랙탈 구조가 나타납니다. 이는 척도를 아무리 변화시켜도 그 본질적인 형태가 변하지 않는 '척도 불변성(Scale Invariance)'의 특징을 보여줍니다. 아주 단순한 규칙에서 출발한 시스템이 무한히 반복되며 경이로울 정도로 아름답고 복잡한 기하학적 패턴을 만들어내는 과정은 현대 과학이 탐구하는 가장 매혹적인 연구 주제 중 하나입니다. 21세기에 들어서며 복잡성의 의미는 시스템의 행동에서 구성 자체의 복잡함으로 확장되었습니다. 복잡계는 수많은 구성 요소가 서로 강하게 상호작용하며 개별 요소의 특성만으로는 설명할 수 없는 새로운 거시적 현상을 만들어냅니다. '전체는 부분의 합보다 크다'는 말처럼, 상호작용의 방식이 시스템 전체의 성질을 결정짓는 핵심이 됩니다. 이는 미시적인 티끌을 모아 거시적인 태산을 이해하려는 통계물리학의 시각이 사회 현상으로까지 넓어지는 계기가 되었으며, 개별 존재보다 관계의 중요성을 강조합니다. 통계물리학의 방법론을 인간 사회에 적용한 '사회물리학'은 집단적 행동의 원리를 명쾌하게 설명합니다. 예를 들어, 지휘자 없이도 수많은 사람이 박수 소리를 하나로 맞추는 현상은 개개인의 특성보다는 상호작용을 통한 조율의 결과입니다. 물리학자들은 이러한 집단 지성과 창발적 현상을 연구하며, 불확실한 미래를 대비하기 위한 기초 과학의 중요성을 강조합니다. 기초 과학을 통해 다져진 논리적 사고는 시대가 변해도 다양한 학문 분야와 융합하여 세상을 이해하는 강력한 도구가 되며, 새로운 통찰력을 제공합니다. 네트워크 과학은 현대 사회의 복잡한 연결망을 분석하는 핵심 도구입니다. 밀그램의 실험으로 알려진 '6단계 분리 법칙'은 70억 인구가 사는 세상이 생각보다 좁다는 '좁은 세상 효과'를 보여줍니다. 이는 단순히 인구수가 많아서가 아니라, 기하급수적으로 늘어나는 연결의 특성 때문입니다. 오일러의 한붓그리기 문제에서 시작된 그래프 이론은 이제 인터넷의 구조, 남녀 관계의 패턴, 전염병의 확산 경로를 파악하는 등 실생활의 문제를 해결하고 효율적인 전략을 수립하는 데 필수적인 수학적 모델로 발전하였습니다. 최근에는 빅데이터를 활용하여 정치적 성향이나 법안 발의 현황을 분석하는 등 네트워크 과학의 적용 범위가 더욱 넓어지고 있습니다. 국회의원들의 공동 발의 관계를 분석하면 정당 정치의 역학 관계를 수치로 확인할 수 있으며, 전염병 확산을 막기 위한 효율적인 백신 배포 전략을 세울 수도 있습니다. 중요한 것은 방대한 데이터를 단순히 모으는 것이 아니라, 이를 논리적으로 꿰어 보배로 만드는 통찰력입니다. 복잡한 세상을 관통하는 단순한 질서를 찾는 여정은 과학의 경계를 넘어 우리 삶의 지혜로 이어지고 있습니다.

김범준

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물리학

[석학인터뷰] 석차옥_ 계산화학의 확실한 정보로 미래의학을 앞당긴다 | 2018 가을 카오스강연 '화학의 미스터리, CheMystery'

현대 과학 연구에서 학문 간의 경계는 점차 희미해지고 있습니다. 물리학으로 시작해 화학과 계산 생물학을 아우르는 연구 여정은 특정 학문의 경계에 갇히지 않는 유연한 사고의 중요성을 보여줍니다. 하나의 문제를 해결하기 위해 몰입하다 보면 그것이 물리인지 화학인지 구분하는 것은 더 이상 중요하지 않게 됩니다. 이러한 융합적 태도는 복잡한 생명 현상을 다각도에서 조망하고, 기존의 방식으로는 풀기 어려웠던 난제들에 접근하는 새로운 열쇠가 됩니다. 과학자라는 정체성은 단순히 전공에 국한되는 것이 아니라, 진리를 탐구하는 과정 그 자체에서 정의되어야 합니다. 계산 생물학은 생체 분자를 연구 대상으로 삼는 이론 화학의 한 분야로, 실험만으로는 파악하기 힘든 생체 분자의 구조와 기능을 컴퓨터를 통해 예측하고 설계합니다. 이는 미래 의학의 패러다임을 바꿀 핵심 기술로 주목받고 있습니다. 개인의 유전 정보와 의료 빅데이터에 분자 기반의 정밀한 계산 화학적 방법론이 더해진다면, 통계적 오차를 줄인 확실한 정보를 얻을 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 신약 개발과 정밀 진단을 가능하게 하여 인류의 건강 증진에 획기적인 기여를 할 것으로 기대됩니다. 화학은 인류의 삶을 풍요롭게 만들고 수명을 연장하는 데 기여해 왔지만, 동시에 환경 파괴와 에너지 고갈이라는 숙제를 남겼습니다. 이제 화학의 가장 큰 미스터리는 '화학이 만든 문제를 화학이 스스로 해결할 수 있는가'에 달려 있습니다. 우리 몸속에서 일어나는 모든 현상은 본질적으로 화학적 반응이며, 이를 인공지능과 컴퓨터 기술로 깊이 있게 이해하려는 노력이 필요합니다. 첨단 기술을 접목한 화학의 발전은 단순히 지식의 확장을 넘어, 지속 가능한 미래를 설계하고 인류가 직면한 위기를 극복하는 강력한 도구가 될 것입니다.

석차옥

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화학

[카오스 술술과학] 카사노바의 과학

우리는 인간관계부터 인터넷, 도로 교통에 이르기까지 모든 것이 촘촘하게 연결된 네트워크 세상 속에 살고 있습니다. 이러한 네트워크는 크게 두 가지 형태로 나뉘는데, 모든 지점이 고르게 연결된 고속도로망 구조와 특정 지점에 연결이 집중된 항공망 구조가 그것입니다. 인간의 사회적 관계는 후자인 항공망 구조를 띠며, 유독 많은 연결을 가진 '허브'가 존재하기 마련입니다. 성적인 관계에서도 이러한 허브가 존재하며, 이들은 전염병 확산의 핵심 경로가 되기도 합니다. 따라서 에이즈와 같은 질병을 효과적으로 차단하기 위해서는 무작위적인 방역보다 이러한 네트워크의 허브를 공략하는 전략이 훨씬 효율적입니다. 그렇다면 정체를 드러내지 않는 네트워크의 허브를 어떻게 찾아낼 수 있을까요? 데이터 과학자들은 '친구'라는 연결을 활용하라고 조언합니다. 임의의 개인에게 백신을 전달하며 친구에게도 나누어 주라고 권하면, 통계적으로 연결망이 넓은 허브에게 백신이 도달할 확률이 비약적으로 높아지기 때문입니다. 이러한 원리는 현대의 마케팅에서도 활발히 이용됩니다. 수많은 팔로워를 보유한 인플루언서들이 정보를 공유하면 전염병이 퍼지듯 순식간에 확산되는 것과 같은 이치입니다. 2015년의 메르스 사태처럼 단 한 명의 허브 환자가 수십 명을 감염시킨 사례는 네트워크 관리의 중요성을 일깨워 줍니다. 21세기에 들어서며 복잡계 과학과 데이터 과학은 현대 학문의 새로운 중심축으로 급부상했습니다. 물리학, 전산학, 통계학 등 여러 분야가 데이터 과학의 주도권을 두고 경쟁하고 있지만, 중요한 것은 이 학문이 가진 융합적 성격입니다. 빅데이터를 분석하기 위한 알고리즘과 인프라, 그리고 통계적 방법론이 결합하여 이전에는 보지 못했던 새로운 통찰을 제공하고 있습니다. 이제 데이터 과학은 단순한 학문을 넘어 하나의 거대한 산업으로 성장했으며, 모든 학문 분야를 연결하는 '과학계의 허브' 역할을 수행하고 있습니다. 데이터라는 강력한 도구는 앞으로도 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다.

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융합

[카오스 술술과학] 구글신은 오늘도 고백을 듣는다?

우리는 종종 어두운 방 안에서 홀로 스마트폰을 켜고 누구에게도 말하지 못할 속마음을 구글 검색창에 털어놓곤 합니다. 소셜 미디어 속 세상은 화려하고 행복한 모습들로 가득 차 있지만, 구글 검색창에 남겨진 기록들은 인간의 가장 날것 그대로인 감정을 고스란히 담고 있습니다. 사람들은 친구나 가족에게조차 숨기고 싶은 우울함이나 배우자에 대한 불만을 구글 검색창이라는 현대판 고해소에 고백합니다. 이러한 데이터는 우리가 겉으로 드러내는 모습과는 전혀 다른, 인류의 솔직하고도 은밀한 실상을 적나라하게 보여주는 거울과도 같습니다. 부모들이 자녀에 대해 갖는 기대와 편견 역시 구글 검색 데이터를 통해 명확히 드러납니다. 흥미롭게도 아들에 대해서는 지적 능력에 대한 궁금증이 주를 이루는 반면, 딸에 대해서는 외모나 체중에 관한 검색이 압도적으로 많다는 사실이 밝혀졌습니다. 이는 부모들이 무의식중에 성별에 따라 서로 다른 가치를 투영하고 있음을 시사합니다. 남들에게 직접 묻기에는 조심스러운 질문들이 구글 검색창에서는 가감 없이 나타나며, 이는 사회적 통념이 개인의 내면에 어떻게 자리 잡고 있는지를 보여주는 중요한 지표가 됩니다. 구글의 방대한 데이터는 때로 선거 결과와 같은 거대한 사회적 흐름을 예측하는 강력한 도구가 되기도 합니다. 하지만 단순히 검색량의 수치만으로 결과를 단정 짓는 것은 위험할 수 있습니다. 특정 인물에 대한 높은 관심이 반드시 긍정적인 지지로 이어지는 것은 아니며, 인지도와 실제 지지도의 차이 또한 고려해야 하기 때문입니다. 따라서 쏟아지는 정보 속에서 진정한 의미를 찾아내는 데이터 과학의 역할이 무엇보다 중요해집니다. 우리가 구글 검색창에 남기는 수많은 고백은 결국 거대한 데이터의 바다가 되어 세상을 이해하는 새로운 열쇠가 됩니다.

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물리학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (2) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ②

수학은 복잡한 현실 세계의 문제를 추상화하여 해결하는 핵심적인 도구입니다. 심장의 박동이나 자동차의 움직임처럼 서로 전혀 다른 분야의 현상이라도, 이를 미분 방정식이라는 수학적 언어로 표현하면 동일한 논리 체계 안에서 해답을 찾을 수 있습니다. 수학자는 특정 분야에서 이룬 놀라운 성취를 다른 분야로 전파하는 매개체 역할을 수행하며, 모든 공학적 설계와 과학적 발견의 근간이 되는 알고리즘의 혁신을 이끌어냅니다. 이러한 수학적 기초는 현대 문명을 지탱하는 가장 강력한 힘입니다. 금융 시장의 복잡한 변화를 예측하는 데에도 수학은 결정적인 기여를 했습니다. 1940년대 일본의 수학자 이토 기요시가 정립한 '이토 미분'은 당시에는 추상적인 이론에 불과했으나, 30년 뒤 주식과 파생상품의 가치를 계산하는 금융공학의 핵심 도구로 재발견되었습니다. 이는 순수 수학적 아이디어가 고속 계산 알고리즘과 결합하여 거대한 산업적 변화를 일으킨 대표적인 사례로, 수학적 통찰이 시대를 앞서 새로운 경제적 가치를 창출할 수 있음을 보여주는 증거라고 할 수 있습니다. 구글의 성공 신화 뒤에는 선형대수학의 '고유치 문제'라는 수학적 원리가 숨어 있습니다. 초기 검색 엔진들이 단순히 단어의 유사성을 비교할 때, 구글은 웹페이지 간의 연결 관계를 수치화하여 정보의 권위와 중요도를 정량적으로 계산했습니다. 수많은 웹페이지를 이동하는 사용자의 확률적 분포를 계산하여 가장 가치 있는 정보를 상단에 배치하는 이 혁신적인 알고리즘은, 복잡한 네트워크 데이터를 수학적 관점으로 재해석함으로써 정보 검색의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 블록체인 기술은 수학적 암호화와 검증 과정을 통해 데이터의 신뢰성을 확보합니다. 각 블록은 이전 블록의 정보를 담은 해시값으로 연결되어 있으며, 복잡한 수학 문제를 풀어야만 새로운 블록을 생성할 수 있는 구조를 가집니다. 거래 내역을 직접 노출하지 않으면서도 공개키 암호와 해시 함수를 활용해 데이터의 무결성을 증명하는 이 방식은, 중앙 집중식 관리 없이도 전 세계 사용자가 동시에 정보를 신뢰하고 공유할 수 있는 새로운 디지털 생태계를 구축하는 기반이 되었습니다. 인공지능의 역사는 인간의 사고 과정을 기계로 구현하려는 수학적 도전에서 시작되었습니다. 앨런 튜링이 제안한 튜링 테스트부터 체스 챔피언을 이긴 딥 블루, 퀴즈 쇼에서 승리한 왓슨에 이르기까지 인공지능은 끊임없이 진화해 왔습니다. 특히 최근의 인공지능은 인간의 뇌 신경망을 모방한 인공 신경망 구조를 통해 데이터를 학습하며, 단순한 규칙 기반의 시스템을 넘어 스스로 패턴을 찾아내고 판단하는 수준에 도달하여 우리 삶의 모든 영역에 깊숙이 침투하고 있습니다. 알파고의 등장은 지식 기반 전문가 시스템과 데이터 기반 인공 신경망이 결합하여 이룬 놀라운 성취였습니다. 바둑의 방대한 경우의 수를 모두 계산하는 대신, 고수들의 기보를 학습한 정책망으로 유망한 수를 선택하고 가치망을 통해 승률을 예측하는 병렬 계산 방식을 도입했습니다. 하지만 이러한 딥러닝 기술이 왜 뛰어난 성능을 내는지, 얼마나 많은 데이터가 필요한지에 대한 수학적 이론은 여전히 미지의 영역으로 남아 있으며, 이는 현대 수학자들이 풀어야 할 새로운 과제가 되었습니다. 인류 문명의 발전 단계마다 그 시대를 이끄는 새로운 수학이 존재해 왔습니다. 농경 시대에는 기하학이, 산업 혁명기에는 해석학이 과학 기술의 발전을 견인했다면, 4차 산업 혁명 시대에는 비정형 데이터를 다루는 위상수학이나 확률 최적화 이론이 핵심적인 역할을 할 것입니다. 미래의 불확실한 세계를 탐험하기 위해서는 기존의 알고리즘을 넘어선 수학적 상상력이 필요하며, 이러한 학문적 탐구는 인공지능과 양자 컴퓨팅 등 미래 기술의 한계를 극복하는 열쇠가 될 것입니다.

이준엽

카오스재단카오스강연

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

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[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (5) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ⑤

통계적 분석에서 불확실성을 관리하는 것은 매우 중요한 과제입니다. 특정 저자의 집필 습관을 분석할 때처럼 복잡한 문제에서도 통계적 검증은 유의 수준이라는 기준을 활용하여 결론의 신뢰도를 평가합니다. 예를 들어 유의 수준을 5%로 설정한다는 것은 동일한 테스트를 스무 번 반복했을 때 한 번 정도는 다른 결과가 나올 수 있는 불확실성을 허용한다는 의미입니다. 이는 통계학이 완벽한 정답을 제시하는 학문이라기보다, 데이터 속에 숨겨진 패턴을 발견하면서도 그 과정에 수반되는 오류의 가능성을 수치적으로 정의하고 관리하는 실용적인 학문임을 보여줍니다. 데이터 과학은 현대 사회의 복잡한 문제를 해결하기 위해 수학, 컴퓨터 과학, 그리고 도메인 지식이 결합된 융합 학문입니다. 전통적인 수학이 공리적 체계를 바탕으로 증명을 쌓아 올리는 방식이라면, 통계학은 실제 현장의 문제로부터 출발하여 실용적인 해결책을 모색하는 데 초점을 맞춥니다. 훌륭한 데이터 과학자가 되기 위해 모든 분야에서 완벽할 필요는 없지만, 자신의 강점을 바탕으로 타 분야 전문가와 소통할 수 있는 능력이 필수적입니다. 마치 좋은 요리 기구가 없어도 창의적인 레시피로 맛있는 음식을 만들 수 있듯이, 데이터 과학 역시 주어진 환경에서 최선의 통계적 통찰을 끌어내는 과정이라 할 수 있습니다. 통계학자의 핵심적인 역할 중 하나는 다양한 학문 분야의 거대한 질문을 통계적인 언어로 번역하는 것입니다. 천문학자가 우주의 팽창 속도에 대해 질문하거나 의사가 질병의 위험성을 예측하고자 할 때, 통계학자는 이를 시공간 데이터 분석이나 베이지안 모델링 같은 구체적인 수리적 문제로 변환합니다. 이 과정에서 통계학자는 다른 분야의 전문가들과 끊임없이 소통하며 데이터의 형태를 조율하고 모델의 적합성을 설득하는 과정을 거칩니다. 이러한 협업은 통계학이 단순히 숫자를 다루는 기술을 넘어, 현대 과학의 여러 분야를 연결하고 실질적인 의사결정을 돕는 중추적인 역할을 수행하게 합니다. 빅데이터 시대에 접어들면서 사회 현상 분석에 대한 기대가 높아지고 있지만, 예측의 성공 여부를 판단하는 기준은 매우 신중해야 합니다. 인공지능이나 구글 트렌드 같은 새로운 도구들이 주목받기도 하지만, 여전히 정교한 통계적 방법론을 활용한 분석이 더 높은 신뢰성을 보여주는 경우가 많습니다. 수많은 데이터 속에서 유의미한 신호를 찾아내는 것은 건초더미에서 바늘을 찾는 것과 같으며, 이 과정에서 발생하는 수많은 '거짓 경보'를 걸러내는 것이 통계학의 본질적인 과제입니다. 단순히 표면적인 결과를 맞혔느냐보다 분석 모델이 얼마나 정밀하게 현상을 설명하느냐가 중요합니다. 예측 모델의 오류를 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝기에, 통계학에서는 오차를 최소화하고 모델의 성능을 객관적으로 검증하는 방법을 사용합니다. 데이터를 학습 및 테스트 데이터로 나누어 모델의 예측력을 확인하는 교차 검증 방식이 대표적입니다. 이러한 방법론은 넷플릭스의 영화 추천 시스템부터 범죄 발생 가능 지역을 예측하는 치안 서비스에 이르기까지 우리 생활 곳곳에 적용되고 있습니다. 특히 시간과 공간이 결합된 범죄 패턴을 분석하여 순찰 경로를 최적화하는 사례는 통계학이 사회 안전을 지키는 실천적인 도구로 어떻게 진화하고 있는지를 잘 보여줍니다.

임채영, 장원철

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[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (1) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ①

현대 사회는 그야말로 정보의 홍수 속에 살고 있습니다. 2003년까지 인류가 축적한 전체 데이터의 양이 이제는 단 이틀 만에 생성될 정도로 그 규모가 거대해졌습니다. 이러한 빅데이터 시대에 무엇보다 중요한 것은 단순히 데이터의 양이 아니라, 그 속에서 유용한 정보를 찾아내는 분석 능력입니다. 과거에는 정보가 부족해서 문제였다면, 이제는 너무 많은 정보 중에서 우리에게 진짜 필요한 가치를 추출하는 데이터 과학의 역할이 강조되고 있습니다. 이는 마치 거대한 원석에서 보석을 찾아내는 과정과도 같습니다. 통계학적 관점에서 데이터는 구조에 따라 크게 두 가지 형태로 나뉩니다. 수많은 고객의 소비 패턴을 분석하는 신용카드 데이터처럼 항목보다 관측치가 압도적으로 많은 '길쭉한 자료'가 그 첫 번째입니다. 반대로 유전자 분석처럼 대상은 적지만 분석해야 할 항목이 수만 개에 달하는 '뚱뚱한 자료', 즉 고차원 데이터가 존재합니다. 이러한 데이터의 구조적 차이를 명확히 이해하는 것은 현대 데이터 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 출발점이자, 상황에 맞는 효율적인 분석 모델을 설계하는 데 있어 가장 핵심적인 기초가 됩니다. 빅데이터 분석의 가장 흥미로운 점 중 하나는 인과관계보다 연관성에 주목한다는 것입니다. 트위터에 올라오는 사람들의 기분 변화가 주가 흐름과 높은 상관관계를 보이거나, 검색어 빈도를 통해 독감 유행을 예측하는 사례가 대표적입니다. 물론 구글 독감 예측의 실패 사례처럼 데이터의 구조 변화나 알고리즘의 한계로 인해 오류가 발생하기도 합니다. 하지만 이러한 시행착오를 거쳐 모델을 보정하고 정교화하는 과정 자체가 데이터 과학이 더욱 정밀한 학문으로 발전해 나가는 중요한 동력이 되고 있습니다. 최근 '데이터 사이언티스트'는 21세기 가장 매력적인 직업으로 꼽히며 큰 주목을 받고 있습니다. 과거의 통계학자가 다소 딱딱하고 지루한 이미지로 인식되었다면, 데이터 사이언티스트는 방대한 자료 속에서 새로운 가치를 창출하는 창의적인 전문가로 받아들여집니다. 실제로 구글 트렌드 분석을 보면 통계학자라는 용어의 사용은 점차 줄어드는 반면, 데이터 사이언티스트에 대한 대중의 관심은 급증하고 있습니다. 이는 데이터 분석이 단순한 수치 계산을 넘어 사회 전반의 문제를 해결하는 핵심 도구로 자리 잡았음을 보여줍니다. 데이터 과학의 영역은 이제 숫자의 세계를 넘어 인문학의 영역까지 확장되고 있습니다. '디지털 인문학'은 구글 도서관 프로젝트처럼 방대한 문헌을 디지털화하여 정량적으로 분석하는 새로운 학문 분야입니다. 이를 통해 셰익스피어 작품의 진위 여부를 가리거나 이름 없는 연설문의 작성자를 추론하는 '양식 측정학' 연구가 가능해졌습니다. 숫자로 검증할 수 없을 것 같던 인문학적 가치들이 데이터를 만나면서, 우리는 인류의 문화적 유산을 더욱 객관적이고 다각적인 시각으로 바라볼 수 있는 새로운 창을 갖게 되었습니다.

장원철

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[강연] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (6) _ by하승열 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ⑥

주식 시장의 복잡한 움직임을 수학적으로 분석하려는 시도는 현대 금융에서 매우 중요한 위치를 차지합니다. 특히 개별 주식을 하나의 입자로 간주하고 그 움직임을 모델링하는 방식은 경제 위기 시 발생하는 군집 현상(Herding)을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 연구자들은 입자 물리학의 동기화 현상과 플로킹 이론을 금융 데이터에 접목하여 경제 위기의 시작과 끝을 예측할 수 있는 금융위기지수(FVI)를 개발하고 있습니다. 이러한 수학적 접근은 단순한 수치 계산을 넘어 시장의 변동성을 체계적으로 파악하게 해줍니다. 다가올 5·6차 산업혁명은 인간의 생명 현상과 양자 세계에 대한 깊은 이해를 바탕으로 전개될 전망입니다. 4차 산업혁명이 인공지능과 뇌 지능의 대체를 지향한다면, 그다음 단계는 세포 단위의 생명 현상을 규명하고 이를 산업화하는 방향으로 나아갈 것입니다. 특히 양자 정보 및 계산 기술은 미래 산업의 핵심 키워드로 주목받고 있으며, 이는 우리 몸을 더 정밀하게 이해하고 질병을 극복하는 데 기여할 것입니다. 수학은 이러한 미시적 세계와 거시적 우주를 연결하는 기본 언어로서 그 역할이 더욱 확대될 것입니다. 인공지능 기술의 역사를 되짚어보면 수학적 논리의 중요성이 극명하게 드러납니다. 과거 퍼셉트론 모델이 XOR 연산과 같은 논리적 한계에 부딪혔을 때 인공지능 연구는 한동안 정체기를 겪었습니다. 최근 딥러닝의 비약적인 발전으로 많은 문제가 해결되고 있지만, 여전히 '왜 결과가 도출되는가'에 대한 수학적 원리 규명은 과제로 남아 있습니다. 단순히 기술적 구현에 그치지 않고 그 근저에 흐르는 수학적 원리를 명확히 확립해야만 인공지능 기술이 일시적인 유행을 넘어 지속 가능한 학문적 토대를 갖출 수 있을 것입니다. 기술의 발전은 인류에게 풍요로운 여가 시간을 선사하는 동시에 새로운 사회적 과제를 던져줍니다. 기계가 인간의 노동을 대체하면서 발생할 수 있는 소외감이나 환경 문제, 그리고 가상 화폐의 확산에 따른 새로운 경제 질서의 정립이 필요합니다. 이러한 변화는 단순한 기술 도입을 넘어 사회 전반의 제도적 보완과 규제의 재설계를 요구합니다. 무질서가 증가하는 엔트로피의 법칙처럼, 기술 혁신이 가져올 수 있는 카오스적인 부작용을 최소화하기 위해서는 새로운 생각의 틀을 마련하고 이를 조율할 수 있는 사회적 합의가 필수적입니다. 수학 연구의 지평은 연구자의 자유로운 탐구 정신과 우연한 발견을 통해 확장됩니다. 과거에는 학문적 성취를 위해 해외 유학이 필수적인 경로로 여겨졌으나, 현재 한국의 수학계는 세계적인 수준에 도달하여 국내에서도 충분히 깊이 있는 연구가 가능해졌습니다. 인터넷을 통한 정보 공유와 활발한 국제 학술 교류 덕분에 연구 환경의 제약이 사라진 것입니다. 중요한 것은 어디에서 공부하느냐보다 본인의 의지와 학문에 대한 열정이며, 이러한 변화는 미래의 수학도들에게 더 넓은 선택지와 가능성을 열어주고 있습니다.

배형옥, 하승열

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수학

[강연] Phantom, Avatar and Persona (2) _ by정석 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 2강 | 2강 ②

오가노이드는 줄기세포를 활용하여 인간의 장기 발달 과정을 그대로 모사함으로써 인공 장기를 만드는 혁신적인 기술입니다. 정자와 난자가 만나 배아가 되고 하나의 생명체로 성장하는 신비로운 과정을 실험실의 배양 접시 위에서 재현하는 것이 이 기술의 핵심이라 할 수 있습니다. 과거에는 질병 연구를 위해 실험동물을 대상으로 실험을 진행해야 했지만, 이제는 미니 뇌나 미니 췌장 같은 정교한 조직을 직접 만들어 연구할 수 있게 되었습니다. 이는 생명과학 연구의 패러다임을 근본적으로 바꾸는 변화입니다. 실제로 췌장 오가노이드는 내부의 혈관 구조와 세포 단위까지 정밀하게 모사하여 당뇨병 치료 연구에 활발히 활용되고 있습니다. 또한 장 오가노이드는 복잡한 융털 구조를 재현하여 우리 몸의 마이크로바이옴과 박테리아의 상호작용을 연구하는 데 중요한 도구가 됩니다. 이러한 기술은 단순히 형태를 흉내 내는 수준을 넘어, 실제 장기가 수행하는 생리적 기능을 실험실 환경에서 구현할 수 있도록 발전하고 있습니다. 이는 질병의 근본적인 원인을 규명하고 새로운 치료법을 찾는 데 결정적인 역할을 수행합니다. 뇌 오가노이드는 가장 복잡한 장기인 인간의 뇌를 연구하기 위한 도전적인 과제로 꼽힙니다. 지카 바이러스가 소두증을 유발한다는 사실을 증명하는 과정에서도 뇌 오가노이드는 결정적인 증거를 제공하며 그 가치를 입증한 바 있습니다. 하지만 오가노이드 내부의 복잡한 구조를 관찰하기 어렵다는 기술적 한계가 존재했는데, 이를 해결하기 위해 조직 투명화 기술이 함께 개발되었습니다. 투명화 기술을 통해 우리는 장기 내부에서 일어나는 미세한 변화를 생생하게 들여다보며 연구의 정밀도를 높일 수 있게 되었습니다. 장기 칩 기술은 오가노이드와는 또 다른 방식으로 인체의 생리적 환경을 정밀하게 모사합니다. 예를 들어 폐를 모사한 칩에 담배 연기를 지속적으로 노출시켜 폐 세포에 일어나는 변화를 실시간으로 관찰하는 실험이 가능해졌습니다. 실제 사람에게는 윤리적 문제로 수행할 수 없는 위험한 실험을 칩 위에서 안전하게 수행함으로써, 질병의 진행 과정을 과학적으로 분석할 수 있습니다. 최근에는 여러 개의 장기 칩을 하나로 연결하여 인체 전체의 반응을 통합적으로 연구하려는 시도도 활발히 이루어지고 있어 그 미래가 더욱 기대됩니다. 정밀 의료의 핵심은 환자 개개인의 특성에 맞춘 최적의 치료제를 찾는 것입니다. 암 환자의 조직에서 추출한 세포로 오가노이드를 만들고 다양한 항암제를 테스트하면, 부작용은 최소화하고 치료 효과는 극대화할 수 있는 약물을 미리 선별할 수 있습니다. 실제로 특정 환자에게 어떤 약물이 더 잘 침투하고 효과를 발휘하는지 칩 위에서 확인하는 기술이 임상 현장에 적용되기 시작했습니다. 이는 환자의 생존율을 획기적으로 높일 뿐만 아니라, 불필요한 치료 과정을 줄여 의료 비용을 절감하는 데에도 큰 기여를 할 수 있는 대안이 됩니다. 우리는 이제 생물학적 복제 모델인 아바타를 넘어, 방대한 데이터와 결합된 페르소나의 시대로 나아가고 있습니다. 과거에는 환자의 암세포를 쥐에게 이식하는 마우스 아바타 모델이 주로 사용되었지만, 시간과 비용 면에서 한계가 뚜렷했습니다. 반면 오가노이드와 장기 칩은 환자의 유전 정보와 생체 데이터를 통합하여 디지털과 생물학이 결합된 더욱 정교한 모델을 제공합니다. 이러한 기술적 진보는 의료진이 환자의 상태를 다각도로 분석하고, 수많은 항암제 중 최선의 선택을 내릴 수 있도록 돕는 강력한 지침이 되어줄 것입니다. 미래의 의료 시스템은 환자가 멀리 떨어져 있어도 3차원으로 구현된 장기 정보를 통해 정밀한 진단과 치료가 이루어지는 형태가 될 것입니다. 인공지능과 빅데이터, 그리고 정교한 생체 모사 기술이 결합됨으로써 인류는 질병 정복이라는 목표에 한 걸음 더 다가설 수 있습니다. 이러한 혁신은 기계공학, 생명과학, 전자공학 등 다양한 학문 분야의 경계를 허무는 융합을 통해 완성됩니다. 우리 몸의 조직을 칩 위에 올리고 데이터를 통해 분석하는 기술은 인류의 건강한 삶을 보장하는 미래 과학의 핵심 열쇠가 될 것으로 확신합니다.

정석

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물리학

[강연] 인공지능의 실체와 미래 (2) _ by조성배 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 4강 | 4강 ②

인공지능의 본질은 인간의 지능을 생물학적으로 완벽히 복제하는 것이 아니라, 당면한 문제를 얼마나 효율적으로 해결하느냐에 있습니다. 마치 비행기가 새의 날갯짓을 그대로 흉내 내지 않고도 양력과 추진력을 이용해 더 높고 빠르게 나는 것과 같습니다. 바둑이나 퀴즈 대결에서 인공지능이 보여준 성과는 인간의 직관이나 전략을 그대로 따르기보다, 방대한 데이터를 매칭하고 경우의 수를 계산하는 최적의 방법을 찾아낸 결과입니다. 결국 인공지능은 결과적으로 인간의 지능과 대적하거나 그 이상의 성과를 낼 수 있는지에 초점을 맞추며 발전하고 있습니다. 4차 산업혁명의 핵심 동력으로서 인공지능은 센서 기술과 빅데이터를 연결하는 컨트롤타워 역할을 수행합니다. 과거에는 측정하기 어려웠던 방대한 데이터들이 저렴하고 정확한 센서를 통해 수집되면서, 이를 분석하고 제어할 지능형 소프트웨어의 필요성이 커졌습니다. 딥러닝뿐만 아니라 기계학습, 지식 추론 등 다양한 기술이 유기적으로 결합하여 제조업의 효율성을 높이고 서비스 분야의 편의성을 혁신하고 있습니다. 이러한 기술적 통합은 단순히 하나의 알고리즘에 의존하는 것이 아니라, 복잡한 문제를 해결하기 위한 체계적인 아키텍처를 설계하는 과정이라 할 수 있습니다. 인공지능은 의료, 법률, 금융 등 전문적인 영역부터 뉴스 기사 작성이나 소설 창작 같은 예술적 영역까지 그 범위를 넓히고 있습니다. 이는 인간의 작업 프로세스를 정밀하게 분석하고 모방하여, 데이터로부터 최적의 결과물을 도출해내는 응용 전산학의 정수라고 볼 수 있습니다. 특히 스마트폰의 로그데이터를 분석해 사용자의 감정이나 필요를 파악하거나, 보안 로그를 통해 해킹 여부를 판별하는 등 실생활의 난제들을 해결하는 데 기여합니다. 인간의 의도를 파악하고 대응하는 지능형 솔루션은 이제 단순한 도구를 넘어 우리 삶의 복잡한 문제를 풀어내는 핵심적인 수단이 되었습니다. 인공지능 시장의 급격한 성장은 일자리 변화에 대한 우려와 기대를 동시에 불러일으킵니다. 텔레마케터나 반복적인 사무직 등 매뉴얼 기반의 직종은 대체될 위험이 크지만, 심리 상담이나 대인 서비스처럼 인간의 감성이 중요한 분야는 오히려 그 가치가 높아질 것으로 전망됩니다. 기술의 발전이 노동 시간을 단축하고 인간의 여가 시간을 늘려준다면, 이는 새로운 직종의 탄생과 삶의 질 향상으로 이어질 수 있습니다. 중요한 것은 인공지능을 인간의 자리를 뺏는 위협이 아니라, 생산가능인구 감소와 같은 사회적 한계를 극복하고 새로운 가치를 창출하는 동반자로 인식하는 태도입니다. 미래의 인공지능은 단순한 기술적 효율성을 넘어 윤리적 판단과 감성적 교류의 영역으로 진화할 것입니다. 자율주행 자동차의 사고 책임 소재나 윤리적 딜레마와 같은 법적·사회적 이슈는 기술 발전과 함께 반드시 해결해야 할 과제입니다. 동시에 인공지능은 고독과 소외라는 현대 사회의 문제를 해결하는 정서적 동반자가 될 잠재력을 지니고 있습니다. 인간의 감정을 이해하고 대화하며 일상을 공유하는 지능형 존재는 우리 삶을 더욱 안전하고 풍요롭게 만들 것입니다. 결국 인공지능의 궁극적인 지향점은 인간과 공존하며 삶의 질을 높이는 따뜻한 기술이 되는 데 있습니다.

조성배

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물리학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (4) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ④

과학적 탐구는 단순히 정답을 찾는 과정이 아니라, 끊임없이 질문을 던지고 그에 대한 해답을 모색하는 여정입니다. 복잡한 이론이 실제 현상과 만날 때 발생하는 수많은 의문은 과학을 발전시키는 핵심 동력이 됩니다. 우리는 이러한 과정을 통해 기존의 지식을 재검토하고, 더 나은 이해를 위한 발판을 마련하게 됩니다. 학술적인 논의가 깊어질수록 우리가 마주하는 질문의 깊이 또한 깊어지며, 이는 곧 새로운 발견의 시작점이 되기도 합니다. 전문가들 사이의 토의는 개별적인 연구 결과를 하나의 거대한 지식 체계로 통합하는 역할을 수행합니다. 각자의 관점에서 바라본 데이터와 해석이 충돌하고 융합되는 과정에서, 이론의 허점은 보완되고 강점은 더욱 뚜렷해집니다. 이러한 집단 지성의 발현은 현대 과학이 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 필수적인 요소입니다. 활발한 소통은 연구의 투명성을 높이고, 결과의 신뢰성을 확보하는 데 기여하며 과학 공동체의 건강한 발전을 이끕니다. 비판적 사고는 과학적 방법론의 근간을 이룹니다. 제시된 가설이 타당한지, 실험 설계에 오류는 없었는지 면밀히 검토하는 과정은 과학의 객관성을 유지하는 방패와 같습니다. 타인의 의견을 수용하면서도 논리적 근거를 바탕으로 의구심을 제기하는 태도는 연구자에게 요구되는 가장 중요한 덕목 중 하나입니다. 이러한 엄격한 검증 과정을 거친 지식만이 비로소 인류의 공통된 자산으로 자리 잡을 수 있으며, 이는 기술적 진보를 이루는 튼튼한 토대가 됩니다. 전문적인 연구 성과가 대중에게 전달되는 과정에서는 언어의 장벽을 넘는 노력이 필요합니다. 복잡한 수식과 전문 용어를 일상의 언어로 번역하여 전달하는 것은 과학의 대중화라는 측면에서 매우 중요합니다. 지식이 상아탑 안에만 머물지 않고 사회 전반으로 확산될 때, 과학은 비로소 세상을 변화시키는 실질적인 힘을 발휘하게 됩니다. 이는 과학자와 대중 사이의 신뢰를 구축하고, 합리적인 사회적 합의를 이끌어내는 밑거름이 되어 우리 사회를 풍요롭게 만듭니다. 강연이나 발표 후에 이어지는 질의응답 시간은 발표자와 청중이 직접적으로 교감하는 소중한 기회입니다. 발표자가 미처 생각하지 못했던 사각지대를 청중의 날카로운 질문이 파고들 때, 새로운 통찰이 탄생하곤 합니다. 질문은 단순히 모르는 것을 묻는 행위를 넘어, 논의의 지평을 넓히고 주제를 다각도에서 조명하게 합니다. 이러한 상호작용은 일방향적인 정보 전달을 양방향적인 지식 공유의 장으로 탈바꿈시키며 학습의 효과를 극대화하는 역할을 합니다. 때로는 예상치 못한 질문이 연구의 방향을 완전히 바꾸어 놓기도 합니다. 기초적인 의문에서 시작된 논의가 예상치 못한 변수를 발견하게 하거나, 전혀 다른 분야와의 접점을 찾아내는 계기가 되기 때문입니다. 과학의 역사에서 위대한 발견 중 상당수는 우연한 질문이나 사소한 의구심에서 비롯되었습니다. 따라서 모든 질문은 그 자체로 가치를 지니며, 정답만큼이나 질문의 질이 연구의 수준을 결정짓는 중요한 척도가 된다는 점을 우리는 항상 유념하며 탐구에 임해야 합니다. 미래의 과학은 더욱 개방적이고 참여적인 형태로 진화할 것입니다. 정보 통신 기술의 발달로 전 세계 연구자들이 실시간으로 의견을 나누고 데이터를 공유하는 환경이 조성되었습니다. 이러한 변화 속에서 소통의 중요성은 더욱 강조될 것이며, 열린 마음으로 타인의 비판을 수용하는 자세가 혁신을 주도할 것입니다. 끊임없는 질문과 토론이 살아 숨 쉬는 과학 생태계야말로 우리가 꿈꾸는 지속 가능한 미래를 만드는 가장 확실한 열쇠가 될 것이라 확신합니다.

장원철, 정하웅, 차미영

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물리학

[강연] 구글 신은 아직도 모든 것을 알고 있다? (3) _ by정하웅 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 1강 | 1강 ③

현대 사회에서 데이터는 새로운 시대의 원유로 비유되곤 합니다. 우리가 일상에서 마주하는 수많은 정보 속에서 의미 있는 가치를 찾아내는 과정은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 통계학은 이러한 방대한 데이터의 바다에서 길을 찾아주는 나침반 역할을 하며, 복잡한 현상을 객관적인 숫자로 변환하여 현상의 본질을 꿰뚫어볼 수 있게 돕는 학문입니다. 단순히 숫자를 나열하는 것을 넘어, 그 속에 숨겨진 패턴과 상관관계를 분석함으로써 우리는 미래를 예측하고 더 나은 의사 결정을 내릴 수 있는 근거를 마련하게 됩니다. 이는 현대인이 갖추어야 할 가장 기초적이면서도 강력한 지적 도구라고 할 수 있습니다. 최근 인공지능과 빅데이터 기술의 비약적인 발전은 통계학의 영역을 더욱 확장시키고 있습니다. 과거의 통계가 제한된 표본을 통해 전체를 추론하는 데 집중했다면, 현대의 데이터 과학은 실시간으로 생성되는 막대한 양의 데이터를 처리하고 학습하는 데 주력합니다. 이는 머신러닝과 딥러닝이라는 강력한 도구를 통해 구현되며, 의료, 금융, 제조 등 산업 전반에 걸쳐 혁신적인 변화를 이끌어내고 있습니다. 데이터 과학은 이제 단순한 기술적 도구를 넘어, 사회적 문제를 해결하고 새로운 비즈니스 모델을 창출하는 핵심 동력으로 자리매김하고 있으며, 우리 삶의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 하지만 데이터가 많아진다고 해서 반드시 정답에 가까워지는 것은 아닙니다. 데이터의 양보다 중요한 것은 그것을 어떻게 해석하고 활용하느냐에 달려 있습니다. 잘못된 데이터 수집이나 편향된 분석은 오히려 왜곡된 결과를 초래하여 잘못된 판단을 유도할 수 있기 때문입니다. 따라서 데이터를 다루는 전문가들에게는 기술적인 숙련도뿐만 아니라, 데이터의 맥락을 이해하고 비판적으로 사고할 수 있는 인문학적 통찰력이 동시에 요구됩니다. 숫자의 이면에 숨겨진 진실을 파악하려는 노력이야말로 진정한 데이터 분석의 시작이며, 이는 데이터의 홍수 속에서 우리가 잃지 말아야 할 본질적인 태도입니다. 통계는 전문가들만의 전유물이 아니며 우리의 일상 곳곳에 깊숙이 스며들어 있습니다. 일기예보의 강수 확률부터 선거철의 지지율 조사, 그리고 온라인 쇼핑몰의 상품 추천 알고리즘에 이르기까지 우리는 매 순간 통계적 사고의 결과물을 접하며 살아갑니다. 이러한 일상적인 통계 정보들을 올바르게 이해하는 능력, 즉 '통계 리터러시'는 현대 시민이 갖추어야 할 필수 역량 중 하나가 되었습니다. 정보를 맹목적으로 수용하기보다 그 근거가 되는 수치의 타당성을 따져보는 습관은 정보 과잉 시대에서 자신을 지키는 강력한 무기가 되며, 합리적인 사회를 만드는 밑거름이 됩니다. 과학적 방법론으로서의 통계학은 가설을 검증하고 이론을 정립하는 데 있어 객관적인 기준을 제시합니다. 실험 설계 단계부터 결과 분석에 이르기까지 통계적 원칙을 준수함으로써 연구의 신뢰성과 재현성을 확보할 수 있습니다. 특히 생명 과학이나 의학 분야에서는 임상 시험 결과를 분석하여 신약의 효능을 입증하는 등 인류의 건강과 직결되는 중요한 결정을 내리는 데 결정적인 역할을 수행합니다. 엄격한 통계적 검증 과정을 거친 지식만이 보편적인 진리로 인정받을 수 있으며, 이는 과학 기술의 진보를 지탱하는 견고한 토대가 되어 인류 문명의 발전을 이끌어가는 핵심적인 역할을 담당합니다. 앞으로의 데이터 환경은 더욱 복잡해지고 개인 정보 보호와 같은 윤리적 이슈가 더욱 중요해질 전망입니다. 데이터의 활용 가치를 극대화하면서도 개인의 권리를 침해하지 않는 균형 잡힌 접근이 필요합니다. 또한, 비정형 데이터의 증가와 초연결 사회의 도래는 기존의 통계적 모델만으로는 설명하기 어려운 새로운 도전 과제들을 던져주고 있습니다. 이러한 변화에 대응하기 위해 통계학은 수학, 컴퓨터 공학, 사회과학 등 다양한 학문 분야와의 융합을 통해 끊임없이 진화하고 있으며, 이는 더 정교하고 예측 가능한 미래 사회를 설계하는 데 있어 없어서는 안 될 중요한 자산이 될 것입니다. 결론적으로 통계와 데이터 과학은 불확실한 미래를 대비하는 가장 강력한 도구입니다. 우리는 데이터를 통해 과거를 돌아보고 현재를 진단하며 미래를 설계합니다. 숫자가 들려주는 이야기에 귀를 기울일 때, 우리는 비로소 복잡한 세상의 질서를 이해하고 더 나은 방향으로 나아갈 수 있는 용기를 얻게 됩니다. 데이터가 주도하는 시대에 통계적 사고방식을 갖추는 것은 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어, 세상을 바라보는 새로운 시각을 갖는 것과 같습니다. 끊임없이 변화하는 세상 속에서 변하지 않는 가치를 찾아내는 여정은 바로 데이터와 함께 시작되며, 이는 우리 모두가 함께 걸어가야 할 길입니다.

장원철, 정하웅, 차미영

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물리학

[강연] 게놈으로 읽는 생명 (2) _ 박종화 교수 | 2017 봄 카오스 강연 '물질에서 생명으로' 9강 | 9강 ②

게놈은 우리 몸의 설계도이자 미래를 예측하는 열쇠입니다. 과거에는 생년월시를 통해 운명을 점쳤다면, 현대 과학은 60억에서 80억 자에 달하는 게놈 데이터를 통해 질병의 위험도를 예측합니다. 안젤리나 졸리가 유전자 분석을 통해 유방암 발병 확률을 확인하고 예방적 수술을 받은 사례는 맞춤 의학의 가능성을 잘 보여줍니다. 이처럼 방대한 유전 정보를 분석하고 그 안의 원칙을 찾아내는 과정은 단순히 질병을 진단하는 것을 넘어, 개인의 건강한 미래를 설계하는 중요한 토대가 됩니다. 게놈 분석의 핵심은 개개인의 차이를 이해하는 데 있습니다. 우리가 서로 다른 외모와 특성을 지닌 이유는 유전적 다양성 때문이며, 이는 생명체가 생존하고 진화하는 가장 큰 원동력입니다. 과거에는 한 사람의 게놈을 분석하는 데 천문학적인 비용이 들었지만, 기술의 비약적인 발전으로 이제는 누구나 저렴하고 정확하게 자신의 유전 정보를 읽을 수 있게 되었습니다. 이러한 기술적 진보는 표준 게놈과의 비교를 통해 특정 질병에 걸릴 확률이나 신체적 특징을 파악하는 일을 일상적인 영역으로 끌어들였습니다. 암은 근본적으로 게놈의 변화로 인해 발생하는 유전자 질환입니다. 정상 세포의 유전자가 짧은 시간 내에 급격히 변하면서 마치 다른 종의 세포처럼 변해가는 과정이 바로 암의 본질입니다. 암세포와 정상 세포의 게놈을 정밀하게 비교하면 단백질 수준에서 어떤 문제가 발생했는지 구체적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어 칼슘 결합 단백질의 이상으로 세포 간의 접촉이 무너지고 암이 전이되는 원리를 밝혀내는 식입니다. 이러한 연구는 미래에 유전자를 직접 수술하여 질병을 근본적으로 치료하는 시대를 열어줄 것입니다. 동물의 게놈을 연구하는 것은 인간의 한계를 극복하는 실마리가 됩니다. 호랑이의 게놈에서 뛰어난 운동 신경과 야간 시력의 비밀을 찾고, 200년 넘게 장수하며 암에 잘 걸리지 않는 북극고래의 유전자를 분석하는 일이 대표적입니다. 특히 고래의 특정 유전자가 암 발생을 억제하고 노화를 늦추는 원리를 인간에게 적용할 수 있다면, 우리는 질병 극복을 넘어 수명 연장의 꿈에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다. 생명 현상의 핵심인 게놈의 차이를 이해함으로써 우리는 종의 경계를 넘어 생존의 지혜를 배우게 됩니다. 게놈은 인류의 과거를 비추는 거울이기도 합니다. 8천 년 전 고대인의 뼈에서 추출한 DNA 분석을 통해 한국인의 뿌리가 남방계에서 시작되어 북쪽으로 퍼져 나간 유전적 연속성을 지니고 있음이 밝혀졌습니다. 이는 생명의 본질이 결국 '정보'에 있음을 시사합니다. 정보를 저장하는 매체가 무엇이든, 그 안에 담긴 다양성과 차이를 존중하는 것이 생명을 이해하는 첫걸음입니다. 게놈이라는 거대한 빅데이터를 통해 우리는 과거를 기억하고 미래를 예측하며, 생명의 본질인 정보를 해독해 나가는 여정을 계속하고 있습니다.

박종화

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생명과학

[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

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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

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 인간의 지성, 인공지능과 무엇이 다른가? (1) by정재승 | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 1부 | 1부 ①

인공지능 기술이 비약적으로 발전하면서 인간 지성의 본질에 대한 질문이 쏟아지고 있습니다. 재난 로봇 경진대회에서 보여준 최첨단 휴머노이드의 움직임은 아장아장 걷는 아이와 비슷해 보이지만, 그 내면의 학습 과정은 근본적으로 다릅니다. 인간은 넘어지는 실수를 통해 뇌 안에서 거대한 변화를 겪으며 걷는 법을 배울 뿐만 아니라, 그 과정에서 타인의 감정을 읽고 복잡한 의사결정을 내리는 법까지 함께 익힙니다. 이러한 통합적 성장은 인간만이 가진 독특한 지적 자산입니다. 컴퓨터의 창시자 앨런 튜링은 숫자와 언어라는 기호를 알고리즘으로 구현하는 범용 장치를 고안했습니다. 하지만 인간의 사고는 '적당히'나 '대충'과 같은 모호한 개념을 포함하며, 이를 숫자로 치환하기 어려운 영역이 존재합니다. 또한 컴퓨터는 하드웨어와 소프트웨어가 분리되어 있지만, 인간의 뇌는 구조가 바뀌면서 새로운 기능이 생겨나는 유기적인 형태를 띱니다. 뇌의 구조 자체가 그 사람의 가치관과 직업을 대변하는 아름다운 지도가 되는 셈입니다. 우리 뇌는 약 1.4kg의 무게에 천억 개의 신경세포가 연결된 집합체로, 매우 적은 에너지만으로도 고도의 연산을 수행합니다. 이는 수많은 전력을 소모하는 현대의 슈퍼컴퓨터와 대조되는 특징입니다. 뇌는 특정 부위가 계산과 저장을 전담하지 않고 전체가 긴밀하게 연결되어 작동합니다. 덕분에 환경이 복잡해지더라도 시스템의 부하를 최소화하면서 고차원적인 인지 과정을 도출해낼 수 있는 유연한 체계를 갖추고 있습니다. 뇌과학자 제프 호킨스는 인간 지능의 핵심을 '예측'으로 정의했습니다. 인간은 매 순간 다음 상황을 미리 내다보고, 자신의 예측이 맞는지 확인하며 지식을 업데이트합니다. 이 과정에서 적은 양의 데이터만으로도 대상을 파악하는 '원샷 러닝' 능력이 발휘됩니다. 인공지능이 수백만 장의 사진을 학습해야 개와 고양이를 구별하는 것과 달리, 인간은 단 몇 번의 경험만으로도 본질을 꿰뚫어 보는 일반화 능력을 갖추고 있어 세상을 빠르게 이해합니다. 인공지능은 주어진 문제를 푸는 '활용'에는 능숙하지만, 새로운 가치를 발견하고 문제를 제기하는 '탐색'과 '가치 전복'에는 한계가 있습니다. 예술가나 과학자처럼 기존의 데이터를 비판적으로 바라보고 세상에 없던 무언가를 창조하는 일은 인간의 고유 영역입니다. 또한 타인과 관계를 맺고 공감하는 사회적 뇌의 기능은 인공지능이 따라오기 힘든 부분입니다. 미래 사회에서는 이러한 인간만의 창의성과 사회적 연결성이 더욱 중요한 가치가 될 것입니다.

정재승

카오스재단카오스콘서트

뇌인지과학

[강연] 뜨거워지는 지구, 급증하는 기상이변, 왜? (4) 패널토의 | 2016 가을 카오스 강연 '지구인도 모르는 지구' 6강 | 6강 ④

기후변화 연구의 진정한 가치는 단순히 학술적인 성과를 내는 것에 그치지 않고, 연구 결과가 시민들의 구체적인 행동을 이끌어내는 데 있습니다. 특히 기후 위기는 사회적 약자에게 더 가혹하게 다가오기에, 폭염에 취약한 쪽방촌 노인들의 건강을 살피는 것과 같은 실천적 활동이 병행되어야 합니다. 이는 석탄 화력 발전소를 줄이고 원전의 위험성을 회피하면서도 안정적인 전력 공급을 고민하는 에너지 전환의 문제와도 직결됩니다. 기후 예측이 어려운 이유는 기후 시스템이 가진 비정상성과 불확실성 때문입니다. 과거의 기상 기록이 현재의 기준이 되지 못하는 비정상성은 우리가 가졌던 상식을 뒤흔들며, 모델의 한계와 지식의 부족은 미래를 확정적으로 말하기 어렵게 만듭니다. 과학은 수학처럼 정답이 딱 떨어지는 영역이 아니기에, 다양한 가설이 충돌하고 논쟁하는 과정은 필수적입니다. 이러한 불확실성 속에서도 우리는 최선의 선택을 내려야 하는 과제를 안고 있습니다. 지구온난화에 대한 과학계의 의견은 인위적 활동이 주된 원인이라는 쪽으로 강력하게 기울어 있습니다. 수많은 논문을 분석한 결과, 대다수의 전문가가 현재의 기온 상승이 인위적 요인에 의한 것임을 인정하고 있습니다. 비록 소수의 회의론이 존재하더라도, 전문가 대다수가 경고하는 위험을 무시하는 것은 합리적이지 않습니다. 지식으로서의 이견은 존중하되, 행동의 근거로서 기후 과학이 주는 함의는 조금 더 적극적으로 해석하고 받아들일 필요가 있습니다. 하지만 기후 데이터의 신뢰성에 대해 의문을 제기하는 시각도 존재합니다. 인공위성 관측이 시작되기 이전인 100년 전의 자료들은 관측소의 위치나 기술적 한계로 인해 전 지구를 대표하기에 부족할 수 있다는 지적입니다. 특히 유럽이나 미국 중심의 데이터가 해양이나 다른 지역의 상황을 충분히 반영하지 못했을 가능성이 큽니다. 이러한 데이터의 불완전함은 장기적인 온난화 추세를 확신하는 데 있어 신중함을 요구하는 근거가 되기도 합니다. 지구의 온도는 온실가스 외에도 엘니뇨나 라니냐, 화산 폭발과 같은 자연적인 변동 요인에 의해 끊임없이 출렁거립니다. 화산재가 태양빛을 차단하여 온도를 낮추거나 해수면 온도의 변화가 기온을 끌어올리는 현상은 우리가 체감하는 기후변화의 큰 부분을 차지합니다. 이러한 자연 변동의 폭이 워낙 크다 보니, 서서히 진행되는 지구온난화의 신호를 명확히 구분해내는 것은 매우 어려운 작업입니다. 이는 기후변화를 자연스러운 현상으로 보려는 회의론의 배경이 됩니다. 관측 기술의 비약적인 발전은 지구온난화의 증거를 더욱 견고하게 만들고 있습니다. 과거 냉각화를 주장하던 소수의 의견이 있었으나, 데이터의 정확도가 높아진 현대에 이르러서는 온난화에 대한 과학적 합의가 더욱 공고해졌습니다. 2000년대 초반의 기온 정체기와 같은 현상도 정밀한 분석을 통해 자연 변동의 일부로 해석되고 있습니다. 결국 기술의 발전은 불확실성을 줄여나가며, 인위적 활동이 지구에 미치는 영향을 더욱 명확하게 드러내는 역할을 수행합니다. 기후변화의 원인을 분석할 때 과학자들은 인위적 활동과 자연적인 요인을 모두 고려합니다. 국제적인 평가 보고서들에 따르면 인위적 요인이 약 80%를 차지하며, 나머지 20% 정도가 자연적인 변동으로 파악됩니다. 도시화 효과나 태양 활동 등 다양한 변수가 복합적으로 작용하지만, 장기적인 상승 곡선은 온실가스의 증가와 궤를 같이합니다. 결국 기후 위기에 대응한다는 것은 이러한 복잡한 메커니즘을 이해하고, 우리가 통제할 수 있는 인위적 요인을 줄여나가는 과정입니다.

김백민, 안병옥, 최용상

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지구환경과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (2) _ 김대식 교수 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ②

인공지능 연구는 지난 50년 동안 수많은 시도를 거듭해 왔지만, 초기에는 기대만큼의 성과를 거두지 못했습니다. 2015년 열린 로봇 경진대회에서 세계 최고의 로봇들이 문을 열거나 걷는 도중 허무하게 넘어지는 모습은 당시 기술의 한계를 여실히 보여주었습니다. 이는 인간이 모든 상황에 대한 규칙을 직접 입력하는 '규칙 기반(Rule-based)' 방식의 한계 때문이었습니다. 현실 세계의 수만 가지 변수를 일일이 코드로 정의하는 것은 불가능에 가까웠고, 결국 정교한 규칙들도 복잡한 현실 앞에서는 무용지물이 되기 일쑤였습니다. 하지만 규칙 대신 '학습'을 선택하면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 보스턴 다이내믹스의 아틀라스 로봇은 제어 시스템을 학습 기반으로 전환한 지 불과 1년 만에 놀라울 정도로 안정적인 움직임을 보여주었습니다. 기계가 스스로 데이터를 통해 최적의 행동을 익히게 되자, 과거에는 해결하기 어려웠던 복잡한 동작들이 자연스럽게 구현되기 시작한 것입니다. 이는 인공지능이 단순히 명령을 수행하는 도구를 넘어, 경험을 통해 스스로 능력을 키워나가는 존재로 진화했음을 의미하는 중요한 전환점이 되었습니다. 우리가 사물을 인식하는 과정에는 언어로 다 설명할 수 없는 '직관'의 영역이 존재합니다. 부모님이 아이에게 개와 고양이를 구별하는 법을 복잡한 코드로 가르치지 않듯, 인간은 수많은 경험 속에서 자연스럽게 본질을 파악합니다. 딥러닝은 바로 이러한 인간의 학습 방식을 모방합니다. 수천만 장의 사진 데이터를 통해 기계는 언어로 표현하기 힘든 미세한 특징들을 스스로 찾아내고 학습합니다. 결국 빅데이터라는 거대한 현실의 복사본이 존재하기에, 기계도 인간처럼 세상을 이해하고 판단하는 직관에 가까운 능력을 갖출 수 있게 된 것입니다. 인공 신경망 기술은 한때 학습의 한계에 부딪혀 침체기를 겪기도 했으나, 제프리 힌튼 교수와 같은 연구자들의 혁신적인 아이디어로 돌파구를 찾았습니다. 계층 구조를 깊게 쌓으면서도 효율적으로 학습시키는 방법과 드롭아웃(Dropout) 기술이 도입되면서 '딥러닝'이라는 새로운 시대가 열렸습니다. 여기에 고성능 GPU의 등장과 사용자들이 자발적으로 생성한 방대한 데이터가 결합하면서, 과거 50년 동안 풀지 못했던 난제들이 단숨에 해결되기 시작했습니다. 이제 기계는 인간의 얼굴을 인식하는 수준을 넘어 복잡한 상황까지 이해하게 되었습니다. 최근의 인공지능은 인간 고유의 영역이라 여겨졌던 예술적 '스타일'까지 모방하는 단계에 이르렀습니다. 렘브란트나 고흐의 화풍을 학습한 기계가 새로운 화풍의 그림을 그려내는 모습은 기술의 놀라운 가능성을 보여줍니다. 그러나 인공지능이 인간의 대화를 학습하며 편향된 가치관을 습득했던 사례는 우리에게 중요한 시사점을 던져줍니다. 학습 기반의 인공지능은 결국 우리가 제공하는 데이터를 거울처럼 비추기 때문입니다. 따라서 인공지능이 인류에게 유익한 존재가 될 수 있도록 올바른 가치와 데이터를 전달하는 것은 이제 우리 인간의 책임이자 과제가 되었습니다.

김대식

카오스재단카오스강연

물리학
뇌인지과학

[강연] 지니에게 물어봐 _장원철 교수| 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (5) | 3강

우주는 끊임없이 무질서한 상태로 나아가려는 본질적인 경향을 가지고 있습니다. 이를 과학적으로는 열역학 제2법칙, 즉 엔트로피 증가의 법칙이라고 정의합니다. 뜨거운 커피가 식어 주변 온도와 같아지거나, 물속에 떨어진 잉크가 고르게 퍼져나가는 현상은 우리 주변에서 흔히 볼 수 있는 자연스러운 변화의 과정입니다. 이러한 변화는 결코 스스로 되돌아가지 않는 비가역적인 특성을 지닙니다. 한 번 흩어진 에너지는 외부의 개입 없이는 다시 모이지 않으며, 엔트로피는 단순한 혼란의 정도를 넘어 우주의 시간적 방향성을 결정짓는 중요한 척도가 됩니다. 루트비히 볼츠만은 눈에 보이지 않는 미시적 입자들의 배열 상태를 통해 엔트로피를 통계적으로 새롭게 정의했습니다. 그는 거시적인 상태가 가질 수 있는 미시적 상태의 가짓수가 많을수록 엔트로피가 높다는 사실을 수학적인 공식으로 증명해 냈습니다. 이는 무질서함이 단순히 인간의 주관적인 느낌이 아니라, 확률적으로 가장 일어날 법한 상태임을 과학적으로 입증한 것입니다. 볼츠만의 통계역학은 고전 물리학의 한계를 뛰어넘어 현대 물리학이 물질의 근본 원리를 이해하는 데 결정적인 토대를 마련해 주었으며, 원자의 존재를 확신하게 만든 계기가 되었습니다. 제임스 클러크 맥스웰은 엔트로피 법칙의 절대성에 도전하는 흥미로운 사고실험을 제안했습니다. 아주 작은 존재인 '맥스웰의 도깨비'가 기체 분자들의 속도를 하나하나 관찰하여 빠른 것과 느린 것을 분리할 수 있다면, 외부에서 에너지를 가하지 않고도 계의 엔트로피를 낮출 수 있다는 가설이었습니다. 이 도깨비의 존재는 오랫동안 물리학자들에게 거대한 지적 숙제를 안겨주었습니다. 만약 이 가설이 현실에서 가능하다면 열역학 제2법칙은 우주의 절대적인 진리가 아닌, 단지 확률적인 현상에 불과하게 되어 물리학의 근간이 흔들릴 수 있기 때문입니다. 맥스웰의 도깨비가 가진 모순은 20세기에 들어서 정보 이론과 열역학의 결합을 통해 명쾌하게 해결되었습니다. 도깨비가 분자를 선별하기 위해서는 반드시 정보를 수집하고 기억해야 하며, 이 정보를 지우는 과정에서 필연적으로 열이 발생한다는 사실이 밝혀진 것입니다. 즉, 정보를 처리하고 저장하는 과정 자체가 물리적인 비용을 수반하며, 전체 시스템의 엔트로피는 결과적으로 증가하게 됩니다. 이는 정보가 단순한 추상적 개념이 아니라 물리적인 실체와 긴밀하게 연결되어 있음을 시사하는 놀라운 발견이었으며, 현대 컴퓨터 공학의 기초 원리와도 맞닿아 있습니다. 생명체는 무질서로 향하는 우주의 거대한 흐름 속에서도 고도의 질서를 유지하고 만들어내는 경이로운 존재입니다. 우리는 외부로부터 끊임없이 에너지를 섭취하고 정교한 대사 과정을 거치며 스스로의 구조를 유지하고 복제합니다. 물리학자 슈뢰딩거는 생명이 '음의 엔트로피'를 섭취함으로써 생존한다고 표현하기도 했습니다. 비록 생명체 내부에서는 질서가 유지되는 것처럼 보이지만, 그 대가로 주변 환경의 엔트로피를 훨씬 더 크게 증가시킵니다. 결국 생명은 우주의 법칙을 거스르는 예외가 아니라, 그 법칙 안에서 에너지를 효율적으로 사용하여 꽃피운 정교한 결과물입니다. 엔트로피의 지속적인 증가는 왜 우리가 과거로 돌아갈 수 없는지, 즉 시간의 비가역성을 설명해 주는 유일한 물리적 근거가 됩니다. 우주의 초기 상태는 매우 낮은 엔트로피를 가지고 있었으며, 시간이 흐름에 따라 점차 높은 엔트로피 상태로 진화해 왔습니다. 이러한 변화의 흐름은 '시간의 화살'을 만들어내며, 우리가 과거와 미래를 명확히 구분 짓는 기준이 됩니다. 만약 엔트로피가 증가하지 않고 평형 상태에 머물러 있다면 세상은 어떠한 변화도 일어나지 않는 정적인 상태에 갇혔을 것입니다. 우리가 경험하는 모든 변화와 흐름은 무질서로 향하는 여정 그 자체입니다. 무질서 속에서 질서가 형성되는 원리를 이해하려는 노력은 현대 과학의 가장 본질적인 도전 중 하나입니다. 겉보기에 혼돈스러워 보이는 자연 현상 이면에는 정교한 물리 법칙이 숨어 있으며, 과학자들은 이를 통해 우주의 기원과 생명의 신비를 탐구해 왔습니다. 엔트로피 법칙은 우주의 종말을 예견하는 차가운 법칙처럼 느껴질 수 있지만, 동시에 복잡한 생명과 찬란한 문명이 탄생할 수 있었던 역동적인 배경이기도 합니다. 질서와 무질서가 끊임없이 상호작용하며 균형을 찾아가는 과정은 우주를 더욱 풍요롭고 아름답게 만드는 근원적인 원동력이라 할 수 있습니다.

장원철

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 구글신은 모든 것을 알고있다 _정하웅 교수 | 2016 서울대 자연과학대학 공개강연 '무질서에서 질서로' (6) | 4강

복잡계란 무엇일까요? 완벽한 질서는 예측 가능하지만 단조롭고, 완전한 무질서는 확률로 설명되지만 혼란스럽습니다. 우리가 살아가는 세상은 이 두 극단의 중간 지점인 '복잡계'에 위치합니다. 바둑판처럼 정교하지도, 주사위처럼 무작위적이지도 않은 이 모호한 영역 덕분에 세상은 흥미롭고 탐구할 가치가 생깁니다. 물리학은 이제 단순한 입자의 운동을 넘어, 이 복잡한 질서 속에서 새로운 규칙을 찾아내려 합니다. 우리 주변의 모든 것은 네트워크로 연결되어 있습니다. 사람과 사람 사이의 사회적 관계부터 고속도로, 철도, 심지어 우리 몸속의 신경망과 혈관까지도 거대한 연결망의 일부입니다. 이러한 네트워크 관점은 생물학, 경제학, 인터넷 등 다양한 분야를 관통하는 핵심 원리가 됩니다. 세상이 어떻게 연결되어 있는지 이해하는 것은 복잡한 현대 사회의 흐름을 읽는 첫걸음이며, 이를 통해 우리는 보이지 않는 거대한 구조를 파악할 수 있습니다. 데이터 과학은 이제 '빅데이터'라는 용어를 넘어 우리 삶의 깊숙한 곳을 파고들고 있습니다. 엄청난 양과 속도, 그리고 다양성을 갖춘 데이터는 때로 신비로운 예지력을 보여주기도 합니다. 실제로 구글의 검색 데이터나 웹페이지 노출 빈도는 선거 결과와 놀라울 정도로 일치하는 모습을 보였습니다. 이는 수많은 대중의 관심과 행동이 데이터라는 형태로 축적되었을 때, 개별적인 현상을 넘어 전체적인 흐름을 정확히 예측할 수 있음을 시사합니다. 사람들이 검색창에 입력하는 단어에는 거짓이 없습니다. 설문조사에서는 자신을 꾸밀 수 있지만, 정말 궁금하거나 필요한 정보를 찾을 때는 본능적이고 솔직한 데이터가 생성됩니다. 구글은 이러한 검색 트렌드를 분석해 질병관리본부보다 2주나 빨리 독감 유행을 예측하기도 했습니다. 시간과 장소 정보가 결합된 실시간 데이터는 현대 사회의 변화를 가장 빠르게 포착하는 도구가 되었으며, 이는 공공 보건과 경제 등 다양한 분야에서 혁신을 일으키고 있습니다. 하지만 데이터의 숫자만을 맹신하는 것은 위험할 수 있습니다. 2013년 구글 독감 트렌드가 실제 환자 수를 크게 빗나간 사례는 언론 보도와 같은 외부 요인이 데이터에 거품을 만들 수 있음을 보여주었습니다. 여기서 중요한 교훈은 '상관관계'와 '인과관계'를 혼동해서는 안 된다는 점입니다. 데이터가 보여주는 현상의 이면에 숨겨진 과학적 원리를 파악하지 못한 채 결과만을 수용한다면, 우리는 데이터가 만든 함정에 빠져 잘못된 결론에 도달할 수 있습니다. 데이터 과학은 인문학의 영역까지 확장되어 '컬처로믹스'라는 새로운 학문을 탄생시켰습니다. 수백만 권의 책을 디지털화하여 특정 단어의 사용 빈도를 분석하면, 시대별 문화적 관심사와 역사적 사건의 흐름을 읽어낼 수 있습니다. 노예 제도에 대한 관심이나 여권 신장의 역사, 심지어 과학과 종교의 위상 변화까지도 숫자로 증명됩니다. 이는 과거의 기록을 현대의 분석 도구로 재해석함으로써 인류 문명을 바라보는 새로운 시각을 제공합니다. 미래의 학문은 데이터를 유기적으로 연결하는 네트워크 과학과 결합하여 더욱 진화할 것입니다. 영문법의 규칙을 데이터 통계로 재정립하고, 경제학의 가격 이론을 실시간 거래 데이터로 분석하는 시도는 이미 현실이 되었습니다. 단순히 데이터를 모으는 것에 그치지 않고, 이를 어떻게 유기적으로 연결하여 가치 있는 정보를 추출하느냐가 핵심입니다. 데이터와 네트워크가 만날 때, 우리는 비로소 복잡한 세상의 진실에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다.

정하웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

물리학

[석학인터뷰] 정하웅_과학의 대중화를 위한 조언을 주신다면?

빅데이터의 근간은 통계물리학과 전산물리학에 맞닿아 있습니다. 과거에는 데이터의 양이 방대해지면 계산의 한계로 인해 일부를 추출하는 샘플링 방식을 택해야 했습니다. 하지만 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 저장 용량의 증가는 데이터 전체를 조망할 수 있는 시대를 열었습니다. 비록 미시적인 정확도는 다소 희생될지라도, 전체 데이터를 통해 거시적인 통찰력을 얻는 것이 현대 빅데이터 분석의 핵심입니다. 이는 단순히 숫자를 다루는 것을 넘어 세상의 흐름을 읽어내는 새로운 과학적 방법론으로 자리 잡고 있습니다. 과학의 가치를 대중에게 전달하는 과정은 연구만큼이나 보람찬 일입니다. 어려운 이론을 일상적인 언어로 풀어냈을 때 청중들이 보여주는 깨달음의 반응은 강연자에게 큰 동기부여가 됩니다. 사실 대중 강연은 타고난 재능보다는 끊임없는 연습과 청중의 눈높이에 맞추려는 노력의 산물입니다. 내성적인 성격을 극복하고 다양한 에피소드와 애드리브를 섞어가며 소통하는 과정은 과학이 상아탑을 넘어 대중의 삶 속으로 스며드는 중요한 통로가 됩니다. 청중이 흥미를 느낄 수 있는 지점을 정확히 파악하는 기획력이 좋은 강연을 만드는 열쇠입니다. 과학적 지식을 체계적으로 접하고 싶다면 전문가들이 엄선한 강연 시리즈를 참고하는 것이 큰 도움이 됩니다. 정보와 뇌, 수학 등 다양한 주제를 다루는 양질의 콘텐츠는 대중이 과학에 친숙해지는 훌륭한 가이드가 됩니다. 이러한 노력이 모여 과학이 하나의 문화 포털로 자리 잡는다면 우리 사회의 지적 토양은 더욱 풍성해질 것입니다. 과학 강연과 도서가 융합되어 대중에게 지속적으로 전달될 때, 과학은 비로소 전문가들만의 영역이 아닌 모두가 즐기고 향유할 수 있는 보편적인 문화로서 우리 곁에 깊이 뿌리내릴 수 있을 것입니다.

정하웅

카오스재단석학인터뷰

물리학
융합