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[강연] 불확실과 확실, 그 사이의 외줄타기 : 확률 1_by 서인석 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 7강 첫 번째 이야기 | 7강 ①

확률은 일상에서 흔히 쓰이는 친숙한 개념처럼 보이지만, 사실 수학적으로 정립된 지는 100년도 채 되지 않은 생소한 분야입니다. 우리는 동전을 던지거나 일기예보를 볼 때 직관적으로 확률을 이해한다고 믿지만, 인류가 이 개념을 명확히 깨닫기까지는 수천 년의 시간이 필요했습니다. 확률의 역사는 단순히 숫자를 계산하는 법을 배운 과정이 아니라, 세상을 바라보는 관점이 근본적으로 변화해 온 과정이라 할 수 있습니다. 고대 유적에서는 기원전 6000년경의 주사위가 발견될 정도로 인류는 오래전부터 우연을 이용한 놀이를 즐겼습니다. 하지만 놀랍게도 16세기 이전까지는 확률이라는 개념 자체가 존재하지 않았습니다. 당시 사람들은 주사위 눈이 나오는 결과를 우연이 아닌 신의 뜻이나 운명으로 여겼기 때문입니다. 불확실한 미래를 계량화하려는 시도 대신 신앙에 의존했던 사회적 분위기가 확률의 등장을 늦추는 결정적인 요인이 되었습니다. 르네상스 시대를 거치며 상업과 보험이 발달하자 인류는 위험을 회피하기 위해 우연을 과학적으로 분석하기 시작했습니다. 확률론의 본격적인 시작은 17세기 파스칼과 페르마가 주고받은 편지에서 비롯되었습니다. 중단된 도박의 상금을 어떻게 배분할 것인가라는 지극히 현실적인 고민이 수학적 논의로 이어졌고, 이를 통해 '전체 경우의 수 대비 해당 경우의 수'라는 확률의 기초적인 정의가 인류 역사상 처음으로 정립되었습니다. 19세기에 이르러 라플라스는 확률을 인간의 지식 부족을 보완하는 도구로 정의했습니다. 그는 우주의 모든 입자의 위치와 운동량을 아는 존재가 있다면 미래는 확정되어 있지만, 인간은 그 복잡한 상호작용을 모두 계산할 수 없기에 확률을 사용한다고 보았습니다. 이러한 관점은 우연을 신의 영역에서 떼어내 세속화하는 계기가 되었으며, 수많은 데이터를 다루는 통계학이 확률과 함께 비약적으로 발전하는 토대가 되었습니다. 확률이 어려운 이유는 우리의 직관과 충돌하는 경우가 많기 때문입니다. 예를 들어 두 자녀 중 한 명이 딸이라는 정보가 있을 때 모두 딸일 확률을 구하는 문제는 조건에 따라 결과가 판이하게 달라집니다. 특히 '월요일에 태어난 딸'과 같은 추가 정보가 주어지면 확률이 예상치 못한 수치로 변하는 현상은 전문가들조차 직관적으로 설명하기 힘들어합니다. 이는 인간의 직관이 얼마나 허약한지를 보여주며, 왜 엄밀한 수학적 접근이 필요한지를 증명합니다. 몬티 홀 문제나 두 개의 봉투 역설 역시 확률적 사고가 얼마나 까다로운지를 잘 보여줍니다. 선택을 바꾸는 것이 유리하다는 결론이나 기댓값이 무한히 증폭되는 논리적 오류는 단순한 계산 이상의 깊은 통찰을 요구합니다. 20세기에 들어서야 확률이 수학적 공리계 위에서 정의될 수 있었던 이유는, 이처럼 직관을 배제하고 논리적 엄밀함을 갖추는 과정이 그만큼 험난했기 때문입니다. 확률은 단순한 운이 아니라 정교한 논리의 산물입니다. 확률에 대한 오해는 때로 사회적 비극을 초래하기도 합니다. 영국의 샐리 클락 사건처럼 독립적이지 않은 사건의 확률을 잘못 계산하여 무고한 사람에게 유죄를 선고한 사례는 확률적 문해력의 중요성을 일깨워줍니다. 우리는 확률을 잘 안다고 착각하기 쉽지만, 사실은 여전히 낯설고 생소한 영역임을 인정해야 합니다. 불확실한 세상에서 확실한 판단을 내리기 위해 수학이라는 도구로 우리의 빈약한 직관을 끊임없이 보강해야 하는 이유가 여기에 있습니다.

서인석

카오스재단카오스강연

수학

[2024 봄 카오스강연] 수학 좋아해요? 아주대 학생에게 물어보았습니다!

현대 수학의 심오한 세계를 대중에게 전달하려는 시도는 전문가와 학습자 사이의 인식 차이를 확인하는 것에서 시작됩니다. 교수님들은 통계학이나 선형대수학 같은 기초 학문에 대해 학생들이 어느 정도 지식을 갖추고 있을 것이라 기대하시지만, 실제 현장의 목소리는 조금 다릅니다. 자발적으로 관련 과목을 선택한 학생들조차 현대 수학의 복잡한 이론 앞에서는 막막함을 느끼는 경우가 많습니다. 따라서 대중 강연 콘텐츠의 핵심은 단순히 지식을 전달하는 것을 넘어, 수학이 우리 삶과 어떻게 연결되는지 설득력 있게 제시하는 데 있습니다. 대학 강의실에서 만난 학생들의 전공과 수학에 대한 태도는 매우 다양합니다. 수학의 중요성을 인지하고 흥미를 느끼는 학생들도 존재하지만, 상당수는 전공 필수라는 의무감 때문에 학업을 이어가고 있습니다. 특히 고등학교 시절의 과도한 학습량과 대학 진학 후 마주하는 새로운 즐거움들은 수학과의 거리를 더욱 멀어지게 만드는 요인이 되기도 합니다. 수학을 공부하는 기쁨이 단순한 과제 해결의 고통으로 치부되는 현실 속에서, 학생들이 진정으로 즐길 수 있는 수학적 유희가 무엇인지 고민하는 과정이 반드시 필요합니다. 수학 용어에 대한 낯섦은 대중화의 가장 큰 걸림돌 중 하나입니다. 대수기하학이나 타원곡선, 대수위상학과 같은 용어들은 전공자가 아닌 이들에게는 마치 외계어처럼 들리기도 합니다. 심지어 익숙해 보이는 용어조차 그 본질적인 의미를 오해하는 경우가 많습니다. 이러한 인식의 차이는 수학적 개념이 대중에게 도달하는 과정에서 발생하는 전형적인 오류를 보여줍니다. 따라서 전문적인 개념을 대중이 이해할 수 있는 방식으로 가공하는 과정은 수학 콘텐츠 제작의 필수적인 단계라고 할 수 있습니다. 미분과 같은 기초적인 개념조차 시험을 위한 도구로만 소비될 뿐, 그 실질적인 의미를 체감하는 학생은 드뭅니다. 자동차 속도계의 수치가 미분의 결괏값이라는 사실을 직관적으로 받아들이지 못하는 현실은 수식 위주 교육의 한계를 여실히 드러냅니다. 대중이 수학 콘텐츠에 기대하는 것은 단순한 지식의 나열이 아닙니다. 일상 속의 사례를 통해 수학적 원리를 발견하고, 그 과정에서 지적인 즐거움을 느낄 수 있는 구성이 시청자의 관심을 끌어모으고 수학에 대한 거부감을 줄이는 결정적인 역할을 하게 됩니다. 수학을 포기하게 되는 과정은 개인마다 다르지만, 공통적으로는 이해하기 어려운 설명과 학습 동기의 부재가 자리 잡고 있습니다. 이공계 학생들조차 왜 배우는지 모른 채 억지로 공부하는 경우가 많으며, 교수님의 설명이 이해되지 않아 외부 영상 매체를 찾아보는 것이 일상이 되었습니다. 결국 수학 대중화의 성공은 수포자가 생기지 않도록 처음부터 친절하게 길을 안내해 주는 콘텐츠의 유무에 달려 있습니다. 누구나 수학의 아름다움을 발견할 수 있도록 돕는 세심한 접근이 현대 수학 교육의 새로운 지향점이 되어야 합니다.

김연응, 박형주, 이승재

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[연구뭐하지?] 하늘을 나는 철새 무리에서 보이는 비평형계 속 특이한 질서_백용주 교수 | 서울대학교 “비평형 통계물리학 연구실”

통계물리학은 우주를 구성하는 수많은 입자가 집단으로서 보이는 물리적 성질을 탐구하는 학문입니다. 단순히 몇 개의 입자가 아닌, 10의 23승 개가 넘는 방대한 입자 시스템을 다루며 이들이 나타내는 규칙성을 기술합니다. 그중에서도 온도나 압력이 균일한 평형 상태를 벗어난 시스템을 '비평형계'라고 부르며, 이러한 비평형계의 복잡한 물성을 연구하는 것이 비평형 통계물리학입니다. 이는 현대 물리학에서 매우 중요한 위치를 차지하고 있습니다. 최근 통계물리학은 인공 신경망과 같은 복잡계 연구에서 큰 성과를 거두고 있습니다. 딥러닝의 학습 원리는 여전히 많은 부분이 베일에 싸여 있지만, 물리학자들은 이를 '스핀 유리'와 같은 복잡계 모형과 유사하다고 판단합니다. 기존의 통계물리학적 지식을 인공 신경망에 확장 적용함으로써, 어떤 조건에서 학습이 가장 효율적으로 이루어지는지 이론적으로 규명하려는 시도가 이어지고 있습니다. 이는 인공지능의 근본적인 작동 원리를 이해하는 열쇠가 됩니다. 능동 물질은 스스로 추진력을 가지고 움직이는 입자들의 집단을 의미합니다. 박테리아나 철새 무리, 심지어 놀이공원의 범퍼카처럼 외부의 힘에만 의존하지 않고 개별적으로 에너지를 소모하며 움직이는 시스템이 이에 해당합니다. 이러한 능동 물질들은 평형계에서는 볼 수 없는 독특하고 질서 정연한 집단 현상을 만들어냅니다. 비평형 통계물리학은 이러한 시스템의 운동 성질과 구조적 원리를 설명하기 위해 새로운 이론적 도구와 계산법을 개발하고 있습니다. 통계물리학의 독특한 점은 탐구 대상이 고정되어 있지 않다는 것입니다. 원자나 분자 같은 전통적인 물리적 대상뿐만 아니라 사회 현상, 경제 지표, 생명 현상까지도 연구의 범위에 포함됩니다. 이는 통계물리학이 특정 대상에 국한된 학문이 아니라, 다양한 구성원이 모인 시스템을 기술하는 '방법론'에 가깝기 때문입니다. 따라서 연구자는 다양한 분야에 대한 호기심을 유지하며, 여러 시스템을 관통하는 공통적인 대칭성이나 보존 법칙을 찾아내려는 자세가 필요합니다. 훌륭한 연구자가 되기 위해서는 스스로 질문을 던지고 탐구하는 역량이 무엇보다 중요합니다. 실험이나 계산 결과가 나왔을 때 이를 당연하게 받아들이지 않고, 자신의 직관과 비교하며 끊임없이 의심하는 태도가 필요합니다. 또한, 물리학은 혼자 하는 공부에 그치지 않고 타인과 적극적으로 소통하며 지식을 공유하는 과정이 필수적입니다. 자신이 이해한 내용을 남들이 알기 쉽게 설명하려는 노력은 연구의 깊이를 더하고 새로운 통찰을 얻는 밑거름이 됩니다.

백용주

카오스재단연구뭐하지

물리학
수학

[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

[인터뷰] 박건웅_예측을 넘어 인과관계를 해석하는 데이터 사이언스🧑‍💻📊🖥️｜제31회 서울대 자연과학 공개강연_"세상을 바꾼 과학, 과학이 여는 미래"

현대 데이터 과학의 핵심은 단순히 정보를 수집하는 것을 넘어, 데이터 이면에 숨겨진 복잡한 관계를 파악하는 데 있습니다. 특히 그래피컬 모델과 네트워크 분석은 변수들 사이의 함수 관계나 인과관계를 규명하는 데 초점을 맞춥니다. 기존의 인공지능이 주로 상관관계에 기반하여 미래를 예측했다면, 이 연구 분야는 원인이 바뀌었을 때 결과가 어떻게 변하는지 그 시스템 자체를 이해하고자 합니다. 이러한 접근은 인공지능이 인간의 의사결정 과정을 보다 정교하게 보조하고 대체할 수 있는 지식의 토대가 됩니다. 현재 우리가 사용하는 인공지능은 여러 한계점을 지니고 있습니다. 가장 큰 문제는 데이터의 편향성으로, 주로 선진국 위주의 데이터가 수집되다 보니 보편적인 판단을 내리는 데 어려움이 있습니다. 또한 모델이 지나치게 복잡해지면서 결과가 도출된 이유를 인간이 이해하지 못하는 '블랙박스' 현상이 발생합니다. 이는 고성능 컴퓨팅 자원의 과도한 사용으로 이어져 환경 문제까지 야기하고 있습니다. 따라서 다음 세대의 인공지능은 이러한 불투명성과 비효율성을 극복하는 방향으로 진화해야 합니다. 미래의 인공지능은 단순히 예측 성능을 높이는 것을 넘어, '설명 가능한 AI'를 지나 '해석 가능한 AI' 혹은 '인과관계 AI'로 나아가야 합니다. 이는 특정 변수가 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 단순히 나열하는 수준을 넘어, 왜 그런 결과가 초래되었는지 논리적으로 설명할 수 있는 능력을 의미합니다. 데이터가 생성되는 시스템 자체를 이해하는 방법론이 개발된다면, 인공지능은 단순한 도구를 넘어 인간의 논리적 사고를 뒷받침하는 강력한 파트너로서 그 역할을 수행하게 될 것입니다. 인과관계를 추론하는 그래피컬 모델은 다양한 실무 분야에서 혁신적인 변화를 이끌어낼 수 있습니다. 신약 개발 과정에서는 약물이 인체 면역 시스템에 미치는 영향을 분석하여 치료 효과를 극대화하고, 예상치 못한 부작용을 사전에 예측하는 데 활용됩니다. 사회 정책 분야에서도 특정 정책이 사회 전반에 미치는 파급 효과를 분석하여 의도한 목표를 달성할 수 있는지, 혹은 예기치 못한 사회적 부작용이 발생하지는 않을지 미리 판단할 수 있게 해줍니다. 이는 데이터 기반의 정밀한 의사결정을 가능케 합니다. 과학자의 길을 걷기 위해서는 연구가 세상을 어떻게 바꿀지에 대한 거시적인 시각을 갖는 것이 중요합니다. 하지만 장기적인 레이스를 완주하기 위해서는 자신만의 스트레스 관리법 또한 필수적입니다. 운동이나 등산과 같은 신체 활동은 연구 과정에서 쌓인 스트레스를 해소하고 다시 몰입할 수 있는 에너지를 제공합니다. 결국 좋아하는 일을 지속할 수 있는 힘은 학문적 열정과 건강한 생활 습관의 균형에서 비롯됩니다. 이러한 균형은 과학자로서의 삶을 더욱 풍요롭고 지속 가능하게 만들어 줄 것입니다.

박건웅

카오스재단서울대자연과학공개강연

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

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

박건웅

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수학

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

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

채민우

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학
융합

[인터뷰] 강호정_땅속 미생물이 인간이 배출하는 CO2의 5배 이상 배출한다? | 2022 봄 카오스강연 '식물행성(plant planet)'

흙 속 미생물과 기후 변화를 연구하는 생태학의 세계에서 가장 주목받는 식물 중 하나는 '스파그넘'이라 불리는 물이끼입니다. 이 식물은 화려한 꽃도 없고 성장 속도도 매우 느리지만, 죽은 뒤에도 잘 썩지 않고 땅속에 층층이 쌓이는 독특한 성질을 지니고 있습니다. 주로 춥고 축축한 북미나 시베리아 지역에 분포하며, 광합성을 통해 흡수한 탄소를 장기간 저장하는 중요한 역할을 수행합니다. 기후 변화 대응의 핵심인 탄소 저장고로서 물이끼의 가치는 매우 높습니다. 지표면의 극히 일부만을 차지하는 습지는 지구 생태계의 거대한 스펀지와 같습니다. 비가 많이 올 때는 물을 머금어 홍수를 예방하고, 가뭄 시에는 저장했던 물을 조금씩 내보내 피해를 줄이는 조절 능력을 발휘합니다. 또한 수많은 동식물이 서식하는 생물 다양성의 보고이자, 전 지구적인 탄소 저장고로서 인류 문명사적으로도 막대한 가치를 지닙니다. 철새들이 긴 여정 중에 쉬어가는 기착지 역할까지 수행하며 지구의 생명력을 유지하는 데 기여하고 있습니다. 기후 변화로 인한 온도 상승은 땅속 미생물의 호흡을 가쁘게 만들어 탄소 분해를 가속화합니다. 이는 대기 중으로 더 많은 이산화탄소를 배출하는 결과를 초래하며, 강수량 변화에 따른 미생물 구성의 변화는 환경에 또 다른 연쇄 반응을 일으킵니다. 특히 미생물이 매년 내뿜는 이산화탄소의 양은 인류가 화석 연료를 태워 발생하는 양의 5배가 넘습니다. 메탄이나 아산화질소 같은 강력한 온실기체 발생에도 핵심적인 역할을 하기에 미생물 연구는 기후 위기 해결의 열쇠가 됩니다. 생태학은 실험실 안의 분석을 넘어 자연 그 자체를 연구 대상으로 삼는 학문입니다. 연구자들은 야외 조사지에서 장기간 생태계의 변화를 관찰하고, 때로는 인위적으로 온도를 높이거나 이산화탄소를 살포하여 미래 환경을 모사하는 조작 실험을 수행합니다. 현장 조사와 실험실 분석, 그리고 방대한 데이터를 처리하기 위한 통계학적 방법론이 결합된 융합적인 성격을 띱니다. 이러한 다각적인 접근을 통해 우리는 기후 변화가 생태계 전반에 미치는 영향을 보다 정밀하게 예측할 수 있습니다. 우리가 눈으로 보는 식물의 모습은 빙산의 일각에 불과하며, 땅속에는 그만큼 거대한 뿌리 시스템이 존재합니다. 뿌리는 단순히 식물을 지지하고 영양분을 흡수하는 것을 넘어, 주변 미생물 및 다른 식물들과 복잡한 네트워크를 형성합니다. 최근 연구에 따르면 나무들은 균류를 매개로 화학적 정보를 주고받으며 서로 소통하고 자원을 공유합니다. 겉으로 보이는 초록빛 잎사귀만큼이나 보이지 않는 땅속에서 일어나는 역동적인 상호작용에 주목할 때 식물의 진면목을 이해할 수 있습니다.

강호정

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 도박사님, 백년 후 인구는 얼마나 될까요? by 송성주ㅣ 제29회 서울대 자연과학대학 공개강연 '과학 동행' | 1부 ②

확률론의 역사는 흥미롭게도 도박사들의 호기심에서 시작되었습니다. 고대 신라의 14면체 주사위나 전통 윷놀이에서 볼 수 있듯이, 인류는 아주 오래전부터 놀이 속에 숨겨진 우연의 법칙을 탐구해 왔습니다. 17세기 프랑스의 도박사 슈발리에 드 메레가 던진 질문은 당시 수학자 파스칼에게 전달되었고, 이는 단순한 유흥을 넘어 수학적 확률이라는 새로운 학문의 문을 여는 계기가 되었습니다. 주사위 눈의 합이나 승률을 계산하려는 시도가 현대 과학의 기초가 된 셈입니다. 파스칼과 페르마는 서신을 교환하며 중단된 게임의 상금을 어떻게 나눌 것인가라는 '분배 문제'를 해결했습니다. 이 과정에서 기댓값이라는 혁신적인 개념이 등장했으며, 이는 확률론 역사에서 매우 중요한 전환점이 되었습니다. 또한 파스칼의 삼각형을 이용한 이항계수 계산법과 '도박사의 파산 문제' 등은 후대 학자들에게 깊은 영감을 주었습니다. 이러한 연구들은 단순한 사건의 발생 확률을 구하는 연역적 계산을 넘어, 무작위 행보나 확산 모형 같은 복잡한 확률 과정의 시초가 되었습니다. 18세기에 접어들어 확률론은 천문학이나 측지학 같은 자연과학의 오차 분석과 결합하며 통계학적 분석 방법으로 진화했습니다. 베르누이의 큰 수의 법칙은 표본의 크기가 커질수록 평균이 모집단에 수렴한다는 사실을 증명했고, 가우스와 라플라스는 정규분포를 통해 오차의 분포를 수학적으로 확립했습니다. 이제 확률은 불확실성을 양적으로 표현하고 추론하는 강력한 도구가 되었으며, 오늘날 우리가 접하는 여론조사의 신뢰도나 오차 범위 해석 역시 이러한 확률적 토대 위에서 이루어지고 있습니다. 19세기에는 확률에 기초한 통계가 사회학, 인구학 등 다양한 분야로 확산되었습니다. 케틀레는 '평균인' 개념을 통해 사회 현상에 정규분포를 적용했고, 존 그랜트는 런던의 사망표를 분석하여 인구 통계의 기틀을 마련했습니다. 그랜트는 남아와 여아의 출생 비율이나 연령별 사망률 같은 데이터를 정리하며 최초의 통계학적 분석을 시도했습니다. 이러한 역사적 흐름은 국가가 인적 자원을 파악하고 정책을 수립하는 데 있어 통계가 얼마나 필수적인 요소인지를 잘 보여줍니다. 현대 사회에서 인구 통계는 국가의 지속 가능성을 결정짓는 핵심 지표입니다. 우리나라는 과거 산아 제한 정책을 펴던 시기를 지나, 현재는 저출산과 고령화라는 심각한 인구 구조 변화에 직면해 있습니다. 생산 가능 인구의 감소와 지역 소멸 위기는 경제 성장 둔화와 복지 재정 부담으로 이어지며 사회 전반에 구조적인 문제를 야기합니다. 따라서 정확한 인구 조사와 미래 예측은 연금, 보험, 이민 정책 등 국가의 주요 정책을 설계하는 데 있어 가장 기본적이면서도 중요한 작업이라 할 수 있습니다. 장래 인구를 예측하는 인구 추계는 출생, 사망, 국제 이동이라는 세 가지 요인을 바탕으로 이루어집니다. UN과 통계청은 코호트 요인법을 사용하여 연령별 인구 변화를 계산하며, 미래의 불확실성을 반영하기 위해 다양한 시나리오를 설정합니다. 최근에는 베이지안 방법과 같은 확률적 추계 모델을 도입하여 장래 인구의 변동 범위를 확률 분포로 제시하기도 합니다. 이는 단순히 하나의 수치를 예측하는 것을 넘어, 발생 가능한 위험을 정량적으로 표현함으로써 정책 결정자들에게 보다 신뢰도 높은 정보를 제공합니다. 도박사의 궁금증에서 시작된 확률론은 이제 인류의 미래를 설계하는 장래 인구 예측의 핵심 도구가 되었습니다. 통계 모형을 통해 분석한 2061년의 인구 구조는 우리 사회에 커다란 경종을 울리고 있으며, 이는 우리가 지속 가능한 미래를 위해 어떤 대책을 세워야 할지 고민하게 만듭니다. 확률과 통계는 불확실한 미래를 계량적으로 파악하고 대비할 수 있게 해주는 과학적인 언어입니다. 이러한 학문적 노력이 인류가 더 나은 방향으로 나아가는 데 기여하고, 우리 사회의 위기를 기회로 바꾸는 밑거름이 되기를 기대합니다.

송성주

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

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

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

송성주

카오스재단서울대자연과학공개강연

수학

[강연] 제29회 서울대 자연과학대학 공개강연_'과학동행'1 by정충원, 송성주 l 서울대학교&카오스재단 | 1부

서울대학교 자연과학대학이 주최한 제29회 자연과학 공개 강연은 '과학자의 꿈과 도전: 과학 동행'이라는 주제 아래 인류와 과학이 걸어온 긴밀한 여정을 깊이 있게 조명했습니다. 1994년 첫 발을 내디딘 이래 대중과 소통하며 자연과학의 원리와 첨단 기술의 발전 경향을 알기 쉽게 전달해 온 이 강연은 우리 사회의 미래를 견인할 혁신적 가치 창출의 장으로 자리매김했습니다. 이번 행사는 환경, 인구 예측, 양자 세계, 기후 변화 등 현대 사회가 직면한 복잡하고 어려운 문제들을 과학적 시각에서 함께 고민하고 해결책을 모색하는 소중한 기회가 되었습니다. 첫 번째 강연에서는 집단 유전학이라는 학문적 도구를 통해 인류의 역사가 환경과 어떻게 상호작용하며 변화해 왔는지 살펴보았습니다. 과거 플라이스토세의 시베리아는 현재와 달리 '매머드 초원'이라 불리는 풍요로운 생태계를 유지하고 있었으며, 인류는 이러한 독특한 환경에 적응하며 자신들만의 생활 양식을 구축했습니다. 유전자 염기서열 분석 기술의 비약적인 발전은 화석과 유적 속에 숨겨진 고대 인류의 이동 경로와 혼합 과정을 정밀하게 추적할 수 있게 함으로써, 문헌에 기록되지 않은 잊힌 역사의 퍼즐을 맞추는 강력하고 객관적인 수단이 되어주고 있습니다. 특히 타림 분지의 미라 집단이나 보타이 문화의 말 사육 사례는 유전적 정보가 기존의 고고학적 가설을 어떻게 검증하고 때로는 반박할 수 있는지 명확히 보여줍니다. 외형적으로는 서구적 특징을 가졌으나 유전적으로는 주변 집단과 섞이지 않은 고립된 수렵채집인의 후손이었던 타림 분지 사람들의 사례는 문화적 교류와 유전적 계통이 반드시 일치하지 않음을 시사합니다. 이러한 연구 결과들은 인류가 급격한 기후 변화와 환경적 제약 속에서도 어떻게 생존을 도모하고 외부 문화를 수용하며 자신들만의 독자적인 문명을 발전시켰는지에 대한 깊은 통찰을 제공합니다. 이어지는 강연에서는 도박사의 소박한 호기심에서 시작된 확률론이 어떻게 현대 통계학으로 진화하여 사회의 불확실성을 관리하는 핵심 기술이 되었는지 논의되었습니다. 17세기 파스칼과 페르마의 서신 교환에서 싹튼 확률 개념은 오늘날 인구 조사와 미래 예측을 가능하게 하는 이론적 토대가 되었습니다. 통계학은 단순히 흩어진 숫자를 집계하는 것을 넘어, 방대한 데이터 속에 숨겨진 일정한 패턴을 읽어내고 미래의 위험을 정량적으로 평가함으로써 국가 정책 수립과 합리적인 사회적 의사결정을 내리는 데 있어 없어서는 안 될 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. 인구 추계는 출생, 사망, 국제 이동이라는 세 가지 핵심 요인을 바탕으로 미래 사회의 구조적 변화를 그려내는 정교한 작업입니다. UN과 통계청은 코호트 요인 추계법과 확률적 모형을 활용하여 저출산과 고령화라는 인류 공통의 과제를 분석하고 대응 방안을 마련하고 있습니다. 미래 인구에 대한 정확한 예측은 식량, 자원, 환경 문제뿐만 아니라 연금이나 복지 정책의 방향성과도 직결됩니다. 따라서 통계적 불확실성을 과학적으로 이해하고 대비하는 과정은 우리 사회의 지속 가능성을 확보하기 위해 반드시 거쳐야 하는 가장 기본적인 준비 단계라 할 수 있습니다. 과학의 발전은 단일 학문의 고립된 성과에 그치지 않고 다양한 분야 간의 긴밀한 협력과 동행을 통해 완성됩니다. 인류 유전학이 진화의 수리 모형을 정립하기 위해 통계학을 필수적으로 활용하듯, 현대 과학은 학제 간 경계를 허물며 복잡한 현상을 다각도에서 분석하고 있습니다. 과학자들은 자신의 연구가 사회에 미칠 영향을 깊이 고민하며 진실한 태도로 연구에 임해야 하며, 대중 또한 과학적 탐구 과정에 지속적인 관심을 두고 참여해야 합니다. 이러한 상호 작용은 과학과 사회가 서로를 신뢰하며 더 나은 방향으로 나아가는 건강한 동행을 가능하게 합니다. 기초과학은 인류와 지구의 지속 가능한 발전을 가능하게 하는 가장 강력한 원동력이자 미래를 여는 열쇠입니다. 순수한 호기심에서 시작된 탐구는 수많은 시행착오와 인내의 시간을 거쳐 인류의 지평을 넓히는 위대한 발견으로 이어집니다. 이번 공개 강연은 과학이 단순히 교과서 속의 어려운 지식이 아니라, 우리의 삶과 역사를 이해하고 더 나은 미래를 설계하기 위한 필수적인 동반자임을 다시 한번 확인시켜 주었습니다. 과학과의 슬기로운 동행을 통해 우리는 직면한 위기를 새로운 기회로 바꾸며, 인류 사회를 위한 혁신적인 가치를 끊임없이 창출해 나갈 것입니다.

송성주, 정충원

카오스재단서울대자연과학공개강연

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[과학자가 쓴 과학책 #24] 이종필_빛의 전쟁 ㅣ과학자가 SF를 쓴다면?

이종필 교수는 물리학자이자 저술가로서 대중에게 과학의 즐거움을 전해온 인물입니다. 그는 스스로를 '글 쓰는 물리학자'라고 정의하며, 과학적 사실을 넘어선 서사의 힘에 주목해 왔습니다. 최근 그가 선보인 소설 '빛의 전쟁'은 단순한 교양 과학서를 넘어 추리 소설의 형식을 빌려 과학적 상상력을 극대화한 작품입니다. 물리학자의 시선으로 그려낸 이 이야기는 독자들에게 현대 과학의 최전선이 어디인지, 그리고 그 너머에 무엇이 있을지를 생생하게 보여줍니다. 과학을 소재로 한 소설을 집필하게 된 계기는 과학의 대중화에 대한 깊은 고민에서 비롯되었습니다. 기존의 교양 과학 도서들이 다소 딱딱하고 사실 전달에 치중했다면, 소설이라는 장르는 독자들이 페이지를 넘기는 즐거움을 느끼게 합니다. 저자는 학창 시절부터 이어온 문학적 감수성과 물리학자로서의 전문성을 결합하여, 과학이 단순한 지식의 나열이 아닌 흥미진진한 엔터테인먼트가 될 수 있음을 증명하고자 했습니다. 이는 과학 문화 활동의 새로운 지평을 여는 시도이기도 합니다. 소설 속에는 인공지능, 양자 컴퓨터, 중성자별 등 현대 물리학의 핵심 소재들이 등장합니다. 저자는 현재의 과학 기술 단계와 상상력의 지점을 매끄럽게 연결하는 데 가장 큰 공을 들였습니다. 딥러닝의 원리나 구글의 양자 컴퓨터 실험 같은 실제 사례들을 출발점으로 삼아, 그것이 극한으로 발달했을 때 벌어질 수 있는 상황을 설득력 있게 묘사했습니다. 이러한 정교한 설정은 독자로 하여금 어디까지가 현실이고 어디서부터가 허구인지 경계를 넘나드는 지적 유희를 제공합니다. 물리학에서 '5시그마'라는 개념은 단순한 숫자를 넘어 과학적 발견을 인정하는 엄격한 기준이 됩니다. 통계학적으로 표준편차의 5배를 의미하는 이 수치는, 어떤 현상이 우연히 발생할 확률이 약 350만분의 1에 불과할 때 사용됩니다. 즉, 이 기준을 통과했다는 것은 해당 발견이 통계적 오류가 아닌 실재하는 물리적 현상임을 보증하는 것입니다. 소설은 이러한 과학적 방법론을 서사 속에 녹여내어, 진실을 추적하는 과정에 객관성과 긴장감을 부여합니다. 양자역학의 역사에서 아인슈타인과 코펜하겐 학파 사이의 논쟁은 빼놓을 수 없는 대목입니다. 아인슈타인은 '신은 주사위 놀이를 하지 않는다'며 양자역학의 확률론적 성격을 부정했고, EPR 역설을 통해 이론의 불완전성을 주장했습니다. 그러나 이후 벨의 부등식 실험 등을 통해 양자역학의 정당성이 입증되었고, 이는 현대 물리학의 공고한 토대가 되었습니다. 소설은 이러한 철학적, 과학적 대립을 인물들의 갈등과 사건의 배경으로 활용하여 이야기의 깊이를 더합니다. 정보 보존은 현대 물리학의 중요한 화두 중 하나입니다. 스티븐 호킹은 한때 블랙홀에서 정보가 사라진다고 주장했으나, 결국 양자역학의 원리에 따라 정보는 보존된다는 사실을 인정하며 자신의 오류를 바로잡았습니다. 소설에서는 광자로부터 정보를 추출하거나 사건의 흔적을 재구성하는 설정을 통해 이러한 물리적 원리를 극대화합니다. 이는 마치 범죄 현장에서 증거를 수집해 진실을 밝혀내는 과정과도 닮아 있어, 과학이 지닌 탐구의 본질을 효과적으로 드러냅니다. 마지막으로 이 작품은 과학 기술과 국가주의의 관계에 대해 묵직한 질문을 던집니다. 과학적 성과가 국가 경쟁력이나 안보의 수단으로만 소비되는 현실 속에서, 과학의 본질적 가치와 사회적 책임 사이의 갈등을 조명합니다. 뛰어난 기술이 인류를 위해 어떻게 쓰여야 하는지, 그리고 그 과정에서 필요한 사회적 합의는 무엇인지에 대한 고민이 인물들의 행보를 통해 투영됩니다. 이는 과학이 실험실을 넘어 우리 삶과 역사 속에서 어떤 의미를 지녀야 하는지를 다시금 생각하게 합니다.

이종필

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물리학

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

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

송성주

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

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

원중호

카오스재단연구뭐하지

수학

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

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

박창범, 이영욱

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물리학
천문학

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

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

서인석

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수학

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

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

정성규

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수학

[석학인터뷰] 김승섭_ '아프다'라고 말하는 것에도 권력이 필요하다

사회역학은 인간의 몸에 영향을 미치는 고용 불안, 차별, 낙인과 같은 사회적 요인을 연구하는 학문입니다. 코로나19 유행 당시 이태원 집단감염이 발생했을 때, 가장 큰 문제는 낙인과 차별로 인해 사람들이 검진을 기피하게 되는 상황이었습니다. 신종 감염병을 통제하기 위해서는 누구나 두려움 없이 검진을 받을 수 있는 환경이 조성되어야 합니다. 결국 인권은 방역의 걸림돌이 아니라, 가장 효과적인 방역 수단이 된다는 사실을 현장에서 확인할 수 있었습니다. 차별 없는 검진 환경이 보장될 때 비로소 공동체의 안전도 지켜질 수 있습니다. 재난은 모든 사람에게 공평하게 찾아오는 것처럼 보이지만, 그 고통의 무게는 결코 평등하지 않습니다. 통계에 따르면 팬데믹 기간 동안 소득 격차는 오히려 심화되었으며, 자원이 부족한 이들에게 재난은 더욱 가혹한 현실로 다가왔습니다. 특히 고용 불안을 겪는 노동자들은 자신이 아프다는 사실을 알리는 것조차 두려워해야 했습니다. 사회적으로 '아프다'고 말할 수 있는 권리조차 권력의 유무에 따라 차등적으로 주어지는 것이 우리 사회의 뼈아픈 단면입니다. 이러한 건강 불평등의 심화는 우리 공동체가 해결해야 할 시급한 과제입니다. 차별은 영어로 '디스크리미네이션(Discrimination)'이며, 이는 곧 부당한 대우를 의미합니다. 타인의 출신이나 정체성을 이유로 공정하지 못한 대우를 하는 것을 금지하는 것은 헌법상 지극히 당연한 원칙입니다. 포괄적 차별금지법은 그동안 자신의 목소리를 내기 어려웠던 소수자들의 삶을 보호하고, 그들이 사회의 구성원으로서 최소한의 존엄을 지키며 살 수 있도록 돕는 제도적 장치입니다. 이는 단순히 특정 집단을 옹호하는 것을 넘어, 우리 사회가 지켜야 할 최소한의 예의를 법으로 명문화하는 과정이라고 볼 수 있습니다. 공정한 대우는 민주 사회의 가장 기본적인 토대이기 때문입니다. 세계적인 기업의 경영자나 공직자 중에는 성소수자임을 밝히고도 자신의 역량을 마음껏 펼치는 이들이 많습니다. 하지만 한국 사회의 소수자들은 자신에게 가해지는 차별과 낙인에 맞서 싸우느라 정작 자신의 꿈을 향해 나아갈 에너지를 소진하곤 합니다. 눈에 보이지 않는다고 해서 차별이 존재하지 않는 것은 아닙니다. 차별로 인해 누군가의 삶의 기회가 박탈되고 있다면, 그것은 개인의 손실을 넘어 사회 전체의 비극입니다. 소수자들이 자신을 긍정하며 미래를 꿈꿀 수 있는 환경을 만드는 것이 국가와 공동체의 역할이며, 이는 우리 사회의 잠재력을 높이는 길이기도 합니다. 사회적 약자의 고통을 연구하는 학자로서 느끼는 윤리적 고민도 깊습니다. 타인의 비참한 현실을 기록함으로써 연구자가 명성을 얻는 상황은 늘 경계해야 할 지점입니다. 진정한 연구는 단순히 통계 수치를 분석하는 것에 그치지 않고, 연구 대상과의 깊은 신뢰 관계를 바탕으로 그들의 목소리를 온전히 담아낼 때 가치를 지닙니다. 타인의 상처를 글로 옮길 때 지켜야 할 윤리가 무엇인지 끊임없이 자문하며, 연구의 토대와 긴장감을 유지하는 태도가 필요합니다. 보다 나은 연구를 위해 삶의 시간을 어떻게 배치하고 관계를 맺을지 고민하는 과정이 곧 학문이 나아가야 할 올바른 방향입니다.

김승섭

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생명과학
융합

[석학인터뷰] 함유근_ 지구온난화, '어쩔 수 없다'? | 2020 가을 카오스강연 'Ai X'

기후예측은 매 계절 그 결과가 실제로 맞았는지를 엄격하게 검증받는 매우 혹독한 학문입니다. 최근 우리나라에서 발생한 이례적으로 긴 장마는 지구온난화와 밀접한 관련이 있는 것으로 분석됩니다. 북극의 차가운 공기가 이례적으로 남하하며 장마 전선의 북상을 막았는데, 이는 시베리아의 고온 현상과 그로 인한 고기압 발달이 원인으로 지목됩니다. 비록 기후의 자연적인 변동성 범위 내에 있을 가능성도 배제할 수 없으나, 역대 최고치를 기록한 장마 일수는 지구가 우리에게 보내는 강력한 경고일 수 있습니다. 엘니뇨는 열대 동태평양의 해수면 온도가 평소보다 높아지는 현상으로, 그 영향은 특정 지역에 국한되지 않고 전 지구로 퍼져나갑니다. 마치 호수에 던진 큰 돌멩이가 물결을 일으켜 호수 전체로 퍼지는 것과 같습니다. 실제로 강한 엘니뇨가 발생했던 시기에는 인도네시아와 호주에서 대규모 산불이 발생했으며, 동태평양의 강수량은 급증하는 반면 서태평양 지역은 극심한 가뭄을 겪기도 했습니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 전체의 기상 패턴을 뒤흔들며 인류의 삶에 막대한 영향을 미치는 강력한 기후 변동 요인입니다. 기존의 엘니뇨 예측은 전 지구 가상 시뮬레이션을 돌리거나 과거의 데이터를 활용한 통계적 기법에 의존해 왔습니다. 하지만 전통적인 통계 모델은 선형적인 한계로 인해 복잡한 기후 변화를 정교하게 예측하는 데 어려움이 있었습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 최근에는 딥러닝과 같은 인공지능 기술이 도입되고 있습니다. 인공지능은 과거의 방대한 기후 데이터를 학습하여 복잡한 비선형 패턴을 파악함으로써, 미래의 엘니뇨 발생 가능성을 기존 방식보다 훨씬 높은 정확도로 예측하며 기후 과학의 새로운 지평을 열고 있습니다. 지구온난화가 인간의 활동으로 인해 발생했다는 사실은 이미 과학계에서 논쟁이 끝난 정설입니다. 우리가 문제를 일으킨 주체인 만큼, 우리의 노력으로 변화의 속도를 늦추는 것도 충분히 가능합니다. 경제 위축에 대한 우려도 존재하지만, 신재생 에너지를 중심으로 하는 그린 뉴딜과 같은 정책은 산업 활동을 유지하면서도 환경을 보호할 수 있는 대안이 됩니다. 에너지 절약과 같은 일상적인 실천부터 정책적인 지지까지, 파국적인 결말을 막기 위해서는 기후 변화에 대한 선제적인 인식 변화와 적극적인 행동이 절실한 시점입니다. 기후 연구의 길은 순탄치 않으며 연구자 역시 수많은 슬럼프를 겪습니다. 인공지능에 대한 지식이 전무했던 상태에서 기후 데이터의 부족이라는 난관을 뚫고 네이처지에 논문을 게재하기까지의 과정은 끊임없는 도전의 연속이었습니다. 이러한 경험은 후학들을 지도할 때 단순한 지식 전달을 넘어 깊은 공감과 위로를 나누는 밑거름이 됩니다. 지도교수라는 권위보다는 선배의 마음으로 연구의 방향을 함께 고민하고 슬럼프 극복을 도울 때, 기후 위기를 해결할 혁신적인 아이디어와 연구 성과도 지속적으로 탄생할 수 있을 것입니다.

함유근

카오스재단카오스강연

지구환경과학

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

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

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

김범준

카오스재단읽다과학

물리학

[ENG 1-2] COVID-19_Nudging Data Science-Based Exit Policycrafting | 2세션 ③

현대 사회에서 정책 결정의 핵심은 객관적인 증거에 기반한 '증거 기반 정책'입니다. 이는 1997년 영국에서 처음 정립된 개념으로, 한국은 2007년부터 이를 도입하여 미국보다 앞서 체계적인 기틀을 마련해 왔습니다. 특히 감염병 확산과 같은 국가적 위기 상황에서 과학적 데이터에 근거한 의사결정은 불확실성을 해소하고 효율적인 대응 방안을 마련하는 데 필수적입니다. 통계적 방법론과 혁신적인 연구를 통해 미래를 예측하는 것은 단순한 수치 계산을 넘어 국가의 안녕을 지키는 중요한 토대가 됩니다. 감염병 확산을 이해하고 통제하기 위한 핵심 지표는 감염재생산지수(R)입니다. 이는 감염 확률(P), 접촉 빈도(C), 감염 지속 기간(D)의 곱으로 산출됩니다. 손 씻기와 마스크 착용은 감염 확률을 낮추고, 사회적 거리두기는 접촉 빈도를 줄이는 역할을 합니다. 또한 한국의 강점인 '3T 시스템'은 신속한 검사와 추적, 치료를 통해 감염 지속 기간을 단축하는 데 기여합니다. 이러한 요소들을 명확히 이해하고 측정하는 것은 방역 조치의 당위성을 확보하고 대중의 자발적인 참여를 이끌어내는 과학적 근거가 됩니다. 미래의 위기에 선제적으로 대응하기 위해 한국과 캐나다 연구진은 공동으로 감염병 예측 모델링을 수행해 왔습니다. 특히 IDEA 모델은 역학 기반의 SIR 모델 원리를 반영하여 감염의 기하급수적인 증가나 감소를 정밀하게 예측합니다. 감수성자, 감염자, 회복자의 관계를 분석함으로써 감염재생산지수가 1보다 큰지 작은지를 판단하고, 이를 통해 방역 정책의 효과를 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 과학적 모델링은 단순한 추측이 아닌, 데이터에 기반한 정교한 분석을 통해 정책 입안자들이 최적의 봉쇄 완화 시점이나 강화 시점을 결정하도록 돕습니다. 실제 한국의 코로나19 대응 과정에서 예측 모델링의 정확도는 매우 높게 나타났습니다. 3월 초에 예측한 확진자 발생 추이와 정점 시기는 실제 결과와 상당히 유사했으며, 이는 선제적인 방역 조치가 얼마나 효과적이었는지를 증명합니다. 만약 아무런 대응이 없었다면 확진자 수가 수백만 명에 달했을 것이라는 시뮬레이션 결과는 과학적 대응의 중요성을 다시금 일깨워 줍니다. 또한 팬데믹은 한 국가만의 문제가 아니기에, 글로벌 확산 추세를 함께 고려하며 국지적인 소규모 확산에 대비하는 동적 사회적 거리두기 전략이 필요합니다. 데이터 과학과 인공지능 기반의 예측 모델링은 앞으로 다가올 새로운 위기 대응에 있어 더욱 중추적인 역할을 할 것입니다. 하지만 기술보다 더 중요한 것은 이를 설계하고 정책에 반영할 수 있는 '사람'입니다. 증거 기반 정책에 능숙한 전문가와 데이터를 정교하게 다루는 모델러, 그리고 정책 결정자 간의 긴밀한 협력이 이루어질 때 비로소 데이터 경제와 과학적 방역의 시너지가 발생합니다. 결국 미래의 위기를 극복하는 힘은 정밀한 데이터 분석 역량을 갖춘 인재를 양성하고 이들의 지혜를 모으는 데서 시작됩니다.

전영일

카오스재단코로나19 과학토크

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

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

장원철

카오스재단코로나19 과학토크

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

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

김상우

카오스재단카오스강연

생명과학

[강연] 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

[석학인터뷰] 이상희_ 우리의 조상은 네안데르탈인이다? | 2019 봄 카오스강연 '기원, 궁극의 질문들'

고인류학은 인류의 기원과 진화 과정을 탐구하는 학문으로, 우리가 현재의 모습을 갖게 된 이유를 밝혀냅니다. 과거에는 주로 화석을 통해 연구가 이루어졌으나, 최근 20년 사이 유전학적 접근법이 비약적으로 발전하며 새로운 지평을 열었습니다. 이러한 연구는 단순히 과거를 돌아보는 것에 그치지 않고, 호모 사피엔스가 변화하는 환경 속에서 어떻게 살아남았는지에 대한 근본적인 질문을 던집니다. 고인류학자는 유전자와 화석이라는 단서를 통해 인류의 발자취를 추적하며 우리 존재의 뿌리를 찾아가는 여정을 지속하고 있습니다. 인간은 어떤 극한 환경에서도 적응해 나가는 놀라운 능력을 갖추고 있습니다. 고고학 발굴 현장에서는 때로 수천 년 동안 쌓인 짐승의 배설물이 굳어 먼지가 날리는 열악한 상황을 마주하기도 합니다. 처음에는 거부감이 들 수도 있지만, 시간이 흐르면 그 먼지 속에서도 평온하게 식사를 할 만큼 환경에 동화됩니다. 이러한 적응력은 인류가 지구 곳곳으로 퍼져나가 생존할 수 있었던 핵심적인 원동력이 되었습니다. 불편함을 극복하고 주어진 조건에 맞춰 삶을 영위하는 모습은 인간이 가진 가장 강력한 생물학적 특징 중 하나라고 할 수 있습니다. 인류의 계보는 단순히 하나의 선으로 이어진 피라미드 구조가 아닙니다. 우리는 네안데르탈인, 데니소바인, 그리고 아직 이름조차 밝혀지지 않은 여러 고인류 집단의 유전자가 뒤섞인 후손입니다. 세대를 거슬러 올라갈수록 조상의 수는 기하급수적으로 늘어나며, 결국 특정 시점의 모든 인류가 현대인의 공통 조상이 되는 복잡한 그물망을 형성합니다. 진화의 과정은 고립된 기원에서 시작된 것이 아니라, 서로 다른 집단이 끊임없이 교류하며 유전자와 문화, 아이디어를 나눈 결과물입니다. 이러한 혼합과 교류야말로 인류가 다양성을 유지하며 진화해 온 실제 모습입니다. 학문적 탐구의 길에서 가장 큰 즐거움은 역설적으로 가장 고통스러운 순간이 해결될 때 찾아옵니다. 연구자들은 종종 해결책이 보이지 않는 막막한 터널 속에 갇힌 듯한 기분을 느끼며 자신의 자질을 의심하기도 합니다. 하지만 포기하지 않고 묵묵히 과정을 견뎌내다 보면, 어느 순간 꽉 막혔던 문제가 풀리며 비약적인 진전을 이루는 경험을 하게 됩니다. 어려움이 크면 클수록 그것을 극복했을 때 느끼는 성취감과 희열 또한 비례하여 커지기 마련입니다. 이러한 인내의 과정은 학자로서의 성장을 이끄는 중요한 자양분이 되며, 다음 도전을 지속하게 하는 힘이 됩니다. 생물학적 관점에서 진화란 세대를 거치며 유전자 빈도에 변화가 생기는 현상을 의미합니다. 여기에는 더 나아지거나 나빠진다는 가치 판단이 포함되지 않으며, 오직 변화 그 자체만이 존재합니다. 흔히 진화를 진보와 혼동하여 '역진화'라는 표현을 쓰기도 하지만, 과학적으로는 어떤 방향의 변화든 모두 진화의 범주에 속합니다. 다윈의 적자생존 역시 환경에 가장 잘 적응한 개체가 살아남아 그 형질을 이어가는 자연스러운 섭리를 설명합니다. 결국 진화는 완벽을 향한 행진이 아니라 생존을 위한 끊임없는 변화의 기록입니다.

이상희

카오스재단카오스강연

지구환경과학

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

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

임채영

카오스재단석학인터뷰

수학
융합

[강연] 통계물리학의 역사와 주요 내용 _ 김범준교수_1강 | 2018 카오스 마스터클래스 '물리' | 2강 ①

물리학은 자연의 근본 원리를 탐구하는 거대한 학문으로, 연구 방법이나 대상의 크기에 따라 다양하게 분류됩니다. 이론과 실험, 고전과 현대, 그리고 양자 역학과 고전 역학 등이 그 대표적인 예입니다. 그중에서도 통계물리학은 '입자의 수'를 기준으로 세상을 바라보는 독특한 시각을 제공합니다. 개별 입자의 움직임보다는 수많은 입자가 모였을 때 나타나는 집단적인 현상에 주목하는 것이 이 분야의 핵심입니다. 우리가 일상에서 마주하는 거시적인 현상들은 결국 무수히 많은 미시적 존재들이 상호작용하며 만들어낸 결과물이기 때문입니다. 뉴턴의 고전 역학은 'F=ma'라는 간결한 수식으로 자연의 인과관계를 설명하며, 현재의 정보를 통해 미래를 예측할 수 있다는 결정론적 세계관을 제시합니다. 하지만 이러한 예측은 대상이 하나 혹은 둘일 때만 명확하게 작동합니다. 입자가 셋만 되어도 그 궤적을 수학적으로 완벽히 풀어낼 수 없다는 '삼체 문제'의 불가능성이 이미 증명되어 있기 때문입니다. 하물며 아보가드로 수에 달하는 10의 23승 개의 입자를 다루는 것은 고전 역학의 개별적 접근 방식으로는 불가능에 가깝습니다. 통계물리학은 바로 이 지점, 즉 '못 푸는 문제를 푸는' 도전에서 시작됩니다. 입자의 수가 기하급수적으로 늘어나면 물리학자의 관심사는 질적으로 변화하게 됩니다. 수조 개의 기체 분자 중 특정 번호의 분자가 지금 이 순간 어떤 위치와 속도를 가졌는지는 더 이상 중요하지 않습니다. 대신 그 분자들이 집단적으로 만들어내는 압력이나 온도, 혹은 공간적 분포와 같은 거시적인 상태에 집중하게 됩니다. 통계물리학은 개별 입자의 상세한 정보는 과감히 생략하고 전체 시스템이 보여주는 보편적인 규칙을 찾아냅니다. 이는 복잡한 세상 속에서 단순하고도 강력한 질서를 발견하는 통찰의 과정이라 할 수 있습니다. 에렌페스트의 개벼룩 모델은 통계적 확률이 어떻게 거시적 상태를 결정하는지 보여주는 훌륭한 사고 실험입니다. 두 마리의 강아지 사이를 무작위로 옮겨 다니는 벼룩들의 분포를 생각해보면, 벼룩의 수가 적을 때는 우연히 한쪽 강아지에게 모든 벼룩이 몰릴 확률이 존재합니다. 그러나 벼룩의 수가 수천, 수만 마리로 늘어나면 상황은 완전히 달라집니다. 모든 벼룩이 한쪽에 몰려 있을 확률은 우주의 역사 동안 단 한 번도 일어나기 힘들 정도로 낮아지며, 결국 양쪽에 비슷하게 나뉘어 있는 상태가 압도적인 확률로 나타나게 됩니다. 입자가 많아지면 확률이 낮은 사건은 사실상 불가능한 일이 됩니다. 엔트로피 증가의 법칙은 '일어날 확률이 큰 일은 결국 일어나게 마련이다'라는 단순하면서도 심오한 진리를 담고 있습니다. 여기서 엔트로피란 시스템이 가질 수 있는 가능한 상태의 가짓수를 의미합니다. 가만히 내버려 둔 시스템은 가짓수가 적은 특수한 상태에서 가짓수가 압도적으로 많은 보편적이고 균일한 상태로 나아갑니다. 쏟아진 우유가 다시 컵으로 돌아가지 않는 이유는 그것이 물리 법칙에 어긋나서가 아니라, 다시 모일 확률이 너무나도 희박하기 때문입니다. 이러한 확률적 비가역성은 우리가 느끼는 시간의 방향성을 결정하는 중요한 물리적 근거가 되어줍니다. 현대 통계물리학의 초석을 다진 루트비히 볼츠만은 엔트로피를 미시적인 상태의 가짓수와 연결하는 혁신적인 공식을 정립했습니다. 그의 묘비에도 새겨진 'S=k log W'라는 식은 눈에 보이지 않는 미시 세계의 정보가 어떻게 눈에 보이는 거시 세계의 물리량으로 변환되는지를 명확히 보여줍니다. 당시에는 원자의 존재조차 부정하던 학계의 거센 비판과 논리실증주의자들의 공격에 직면하여 고통스러운 삶을 살았지만, 그의 이론은 오늘날 물리학뿐만 아니라 복잡계 과학과 정보 이론 등 현대 과학의 수많은 분야에서 없어서는 안 될 핵심 원리로 자리 잡으며 그 가치를 증명해냈습니다. 볼츠만에서 시작된 통계물리학의 전통은 에렌페스트와 울렌벡을 거쳐 한국의 조순탁 교수에게 이어지며 국내 학계에도 깊이 뿌리내렸습니다. 오늘날의 통계물리학자들은 단순히 기체 분자의 운동을 연구하는 데 그치지 않고, 사회 현상, 경제 지표, 생명 현상 등 수많은 구성 요소가 복잡하게 상호작용하는 '복잡계'를 주요 연구 대상으로 삼고 있습니다. 많은 것이 모였을 때 나타나는 새로운 질서와 창발적 현상을 탐구하는 이 학문은, 개별 요소에 대한 지식만으로는 설명할 수 없는 우리 세상의 복잡한 문제들을 이해하고 해결하는 데 가장 강력한 도구가 되어주고 있습니다.

김범준

카오스재단마스터클래스

물리학

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

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

정하웅

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물리학
수학
융합

[강연] 컴퓨터과학의 원천 아이디어가 나오기까지 (4) _ by이광근 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 10강 | 10강 ④

우리가 일상에서 접하는 컴퓨터는 정답이 없는 복잡한 문제들을 해결하기 위해 '휴리스틱', 즉 일종의 직관적인 추론 방식을 사용하곤 합니다. 바둑과 같은 게임에서 알파고가 보여준 놀라운 실력도 사실은 완벽한 정답을 찾은 것이 아니라, 방대한 데이터를 바탕으로 최선의 수를 찾아가는 과정이었습니다. 이처럼 컴퓨터가 모든 문제에 대해 즉각적이고 완벽한 해답을 내놓는 것은 아니지만, 인간이 범접하기 어려운 수준의 계산 능력을 통해 실질적인 해결책을 제시하며 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어와 있습니다. 계산이란 무엇인가라는 근본적인 질문에 대해 앨런 튜링은 '튜링 기계'라는 개념을 통해 명쾌한 정의를 내렸습니다. 튜링 기계는 상태를 기록하는 테이프와 이를 읽고 쓰는 헤드, 그리고 정해진 규칙 표로 구성된 매우 단순한 장치입니다. 이 단순한 기계가 수행할 수 있는 모든 과정이 바로 우리가 말하는 계산의 본질입니다. 즉, 계산은 복잡한 전자 회로의 움직임 이전에, 논리적인 규칙에 따라 정보를 처리해 나가는 일련의 절차적 과정을 의미하는 것이라고 할 수 있습니다. 튜링과 비슷한 시기에 미국의 알론조 처치는 '람다 계산법'이라는 프로그래밍 언어의 시초와 같은 방식을 통해 계산을 정의했습니다. 흥미로운 점은 기계적인 접근을 시도한 튜링과 소프트웨어적인 접근을 시도한 처치의 방법론이 결국 동일한 문제를 풀고 있었다는 사실이 증명되었다는 것입니다. 오늘날 우리가 사용하는 스마트폰이나 컴퓨터는 튜링의 만능 기계를 하드웨어로 구현한 것이며, 그 안에서 돌아가는 수많은 앱은 처치의 람다 계산법과 맥을 같이하는 소프트웨어의 결과물입니다. 이론적인 관점에서 계산 가능성을 논할 때, 우리는 계산에 소요되는 시간을 고려하지 않습니다. 어떤 문제가 해결되는 데 천 년이 걸리든 만 년이 걸리든, 언젠가 결과가 나오기만 한다면 그것은 계산으로 풀 수 있는 문제라고 간주합니다. 시간은 상대적인 개념이며 충분한 에너지만 있다면 극복할 수 있는 요소이기 때문입니다. 따라서 계산의 핵심은 '얼마나 빨리'가 아니라 '논리적으로 답에 도달할 수 있는가'라는 본질적인 가능성 여부에 달려 있다고 보아야 합니다. 하지만 컴퓨터가 모든 수학적 난제를 해결할 수 있는 것은 아닙니다. '멈춤 문제'와 같이 튜링 기계로도 결코 해결할 수 없는 문제들이 존재하며, 이러한 불가능한 문제의 개수 또한 무한합니다. 수학자 괴델이 증명했듯이 인간의 논리 체계 안에는 증명할 수 없는 사실들이 존재하며, 이는 컴퓨터 과학에서도 동일하게 적용됩니다. 할 수 있는 일과 할 수 없는 일이 모두 무한하다는 사실은 계산의 세계가 우리가 상상하는 것보다 훨씬 더 깊고 오묘한 영역임을 시사합니다. 컴퓨터 과학의 본질은 추상적인 사고 과정을 논리적인 규칙으로 정립하여 기계가 수행할 수 있도록 만드는 과정을 의미합니다. 이러한 능력을 키우기 위해서는 수학적 사고력이 필수적입니다. 수학은 보이지 않는 개념을 논리적으로 다루는 근육을 단련시켜 주며, 이를 통해 다져진 컴퓨팅 사고력은 인공지능 시대를 살아가는 현대인들에게 읽기나 쓰기만큼이나 중요한 필수 역량이 되고 있습니다. 이는 단순히 기술을 배우는 것을 넘어 세상을 논리적으로 설계하는 힘을 기르는 과정입니다. 컴퓨터 과학은 이제 겨우 80년 정도의 역사를 가진 매우 젊은 학문입니다. 물리학의 역사와 비교하자면 지금의 컴퓨터 과학은 뉴턴이나 갈릴레오가 활동하던 고전 역학의 태동기와 비슷하다고 볼 수 있습니다. 지난 수십 년간 눈부신 발전을 이루었지만, 여전히 해결되지 않은 과제들이 산적해 있으며 앞으로 개척해야 할 영역은 무궁무진합니다. 알파고를 뛰어넘는 혁신적인 기술들이 앞으로 어떻게 펼쳐질지 기대하며, 우리는 이 새로운 과학의 시대를 맞이할 준비를 해야 합니다.

박성우, 이광근

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수학
융합

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

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

김재경, 정은옥

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

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

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

김재경

카오스재단카오스강연

생명과학
수학

[강연] 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

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (3) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ③

통계학은 단순히 숫자를 나열하는 학문이 아니라, 보이지 않는 존재를 예측하는 강력한 도구입니다. 영국의 곤충학자 알렉산더 코벳은 말레이시아에서 나비를 수집하며 아직 발견되지 않은 종의 수를 궁금해했습니다. 이를 해결하기 위해 통계학자 R.A. 피셔는 '미발견 종 문제' 모델을 고안했습니다. 흥미롭게도 이 모델은 문학 연구에도 적용됩니다. 1985년 발견된 시가 셰익스피어의 작품인지 판별할 때, 통계학은 작가가 평소 쓰지 않았던 새로운 단어가 얼마나 등장할지 예측함으로써 진위 여부를 판단하는 보완적 근거를 제시했습니다. 데이터를 해석할 때 전체 합계만 보는 것은 위험할 수 있는데, 이를 '심슨의 역설'이라고 부릅니다. 예를 들어 두 농구 선수의 2점슛과 3점슛 성공률을 각각 비교했을 때는 한 선수가 앞서더라도, 이를 합치면 결과가 뒤바뀌는 현상이 발생합니다. 이는 각 항목의 시도 횟수라는 가중치가 다르기 때문입니다. 과거 버클리 대학교의 입학 허가율을 두고 벌어진 성차별 논란도 이와 유사했습니다. 전공별로는 여학생의 합격률이 높았음에도, 전체 합계에서는 낮게 나타난 이유는 여학생들이 경쟁률이 훨씬 높은 학과에 주로 지원했기 때문이었습니다. 심슨의 역설은 일상적인 건강 데이터 분석에서도 중요한 시사점을 줍니다. 미세먼지 농도와 사망률의 관계를 단순 비교하면 농도가 높을 때 오히려 사망률이 낮아지는 기현상이 관찰되기도 합니다. 하지만 여기에 '계절'이라는 제3의 요인을 추가하여 분석하면 결론은 완전히 달라집니다. 봄이나 겨울처럼 미세먼지가 심한 계절 내에서는 농도가 높을수록 사망률이 명확하게 증가하는 경향을 보입니다. 이처럼 데이터 뒤에 숨겨진 변수를 고려하지 않으면, 미세먼지가 건강에 이롭다는 식의 잘못된 결론에 도달할 수 있으므로 주의가 필요합니다. 성적이 갑자기 오르거나 떨어지는 현상은 '평균으로의 회귀'라는 개념으로 설명할 수 있습니다. 키가 매우 큰 부모의 자녀가 부모보다는 조금 작고, 반대로 작은 부모의 자녀는 부모보다 조금 더 큰 경향이 있는 것과 같은 원리입니다. 이는 시험 성적에서도 나타나는데, 실력 이상의 운이 작용해 중간고사를 아주 잘 본 학생은 기말고사에서 자신의 원래 실력인 평균치로 돌아올 가능성이 큽니다. 반대로 운이 없어 성적이 낮았던 학생은 다음 시험에서 성적이 오를 확률이 높습니다. 이는 실력이 변한 것이 아니라 통계적인 확률 분포에 따른 자연스러운 현상입니다. 현대 통계학은 시공간 데이터 분석을 통해 더욱 정밀해지고 있습니다. 특정 위치와 시간에서 관측된 데이터를 바탕으로, 관측 장비가 없는 지역의 미세먼지 농도를 예측하는 '크리깅' 기법이 대표적입니다. 또한 통계학은 천문학에서 우주의 지도를 그리거나 인문학에서 텍스트를 분석하는 등 거의 모든 학문 분야의 '앞마당'에서 활약하고 있습니다. 데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 그리고 해당 분야의 전문 지식이 만나는 접점에서 탄생합니다. 복잡한 현대 사회에서 데이터를 올바르게 읽어내는 능력은 세상을 이해하는 필수적인 열쇠가 되었습니다.

장원철

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수학

[강연] 2012 카오스 콘서트 '유리알유희' 3강 | 3강 ①

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

김민형, 박형주

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수학

[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] 물리학이 사회 현상을 설명하는 데 도움을 줄 수 있을까? | 2017 카오스 토론회 : '과학vs과학철학' 3부 1강 | 3부 ①

물리학은 흔히 무생물의 법칙을 다루는 학문으로 여겨지지만, 그 범위를 넓히면 인간 사회의 복잡한 사회 현상을 설명하는 강력한 도구가 됩니다. 사회는 결국 사람들의 모임이며, 사람은 물리적인 구성 요소로 이루어진 존재라는 점에서 사회 현상 또한 물리학의 연구 대상이 될 수 있습니다. 이러한 관점은 사회를 거시적인 시스템으로 파악하고, 그 안에서 흐르는 일정한 패턴과 규칙성을 찾아내려는 시도로 이어집니다. 이는 단순한 비유를 넘어 데이터와 수식을 통해 사회의 구조를 분석하는 새로운 지평을 열어줍니다. 구체적인 사례로 커피숍과 학교의 분포 방식을 살펴보면 사회물리학적 접근의 유용성이 드러납니다. 영리를 추구하는 커피숍은 고객의 수가 중요하기 때문에 인구 밀도에 비례하여 분포하는 경향을 보입니다. 반면, 공공성을 띠는 학교는 학생들의 통학 거리를 최소화하는 방향으로 배치됩니다. 이러한 차이는 인구 밀도와 시설 밀도 사이의 상관관계를 나타내는 지표인 '알파 값'의 차이로 명확히 규명됩니다. 이는 복잡해 보이는 도시의 시설 배치가 사실은 효율성과 이윤이라는 명확한 물리적 원리에 기반하고 있음을 시사합니다. 물리학이 사회를 바라보는 방식의 핵심은 '단순화'에 있습니다. 복잡한 사회적 변수들을 모두 고려하기보다는, 현상을 결정짓는 가장 핵심적인 동기나 원리를 추출하여 모델을 만듭니다. 누구나 동의할 수 있는 상식적인 가정에서 출발하여 수학적 결론을 도출하는 과정은 물리학적 접근의 강력한 힘입니다. 이러한 방식은 복잡한 현상 뒤에 숨겨진 보편적인 질서를 발견하게 하며, 중고등학생도 이해할 수 있는 명쾌한 논리로 사회 구조를 설명할 수 있게 해줍니다. 하지만 물리학적 설명이 모든 사회 현상을 완벽히 포괄할 수 있는지에 대해서는 철학적인 의문이 제기됩니다. 물리학의 모델은 수치적 예측에는 탁월할 수 있지만, 그 수치가 갖는 깊은 사회적 맥락이나 인문학적 통찰을 제공하는 데에는 한계가 있을 수 있습니다. 예측이 성공적이라고 해서 그 현상의 본질을 완전히 이해했다고 단정하기는 어렵기 때문입니다. 사회 현상은 단순히 데이터의 일치만으로 설명되지 않는, 인간의 의도와 가치가 개입된 복잡한 영역이라는 점을 간과해서는 안 됩니다. 자연 현상과 사회 현상의 결정적인 차이는 인과 관계의 위계에 있습니다. 물리학이 다루는 자연계는 주요한 원인과 부차적인 원인이 비교적 명확히 구분되어 근사적인 접근이 잘 들어맞습니다. 그러나 사회 현상은 비슷한 크기의 다양한 요인들이 서로 경쟁하며 시간에 따라 끊임없이 변화합니다. 정치, 경제, 심리적 요인들이 복잡하게 얽혀 있는 상황에서 특정 변수만을 추출하여 일반화하는 것은 외적 타당성을 확보하는 데 어려움을 겪게 만듭니다. 또한, 물리학의 대상인 입자들은 개별성이 없는 '동일 입자'로 취급되지만, 사회의 구성원인 인간은 저마다의 고유한 개성과 비합리성을 지닌 존재입니다. 집단으로서의 인간이 보여주는 '예측 가능한 비합리성'은 통계적인 패턴으로 나타날 수 있지만, 그것이 개개인의 삶이 가진 절실함이나 특수한 사정을 모두 반영하지는 못합니다. 거시적인 정책 수립에는 통계적 모델이 유용할지라도, 개별 사례의 구체적인 진실을 파악하기 위해서는 인문학적 통찰과의 상호 보완이 필수적입니다. 결국 물리학과 사회과학의 만남은 서로의 한계를 인정하고 보완하는 과정이어야 합니다. 물리학은 사회 현상을 정량적으로 분석하고 거시적인 규칙성을 제시함으로써 정책적 판단의 근거를 마련해 줍니다. 동시에 철학적 성찰은 그러한 데이터가 놓치기 쉬운 인간적 가치와 인문학적 통찰의 중요성을 일깨워줍니다. 과학이 끊임없이 발전하듯, 사회를 이해하려는 노력 또한 고정된 틀에 머물지 않고 다양한 학문적 경계를 넘나들며 더욱 깊어질 것입니다.

김범준, 이상욱

카오스재단마스터클래스

물리학
융합

[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

[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

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