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[강연] 제 32회 서울대 자연과학 공개강연_'과학의 탐험' by 안진호, 유종희, 김장수, 이유경 l 서울대학교&카오스재단

서울대학교 자연과학 공개 강연은 과학의 즐거움을 나누는 대표적인 프로그램입니다. 올해는 '과학자의 꿈과 도전, 과학의 탐험'이라는 주제로 미지의 세계를 탐구하는 과학자들의 생생한 목소리를 담았습니다. 과학은 단순히 지식을 배우는 것이 아니라, 아직 밝혀지지 않은 자연의 신비를 찾아가는 흥미진진한 여정입니다. 이번 강연은 청소년들에게 과학적 호기심을 자극하고 미래의 탐험가로 성장할 수 있는 영감을 제공합니다. 안진호 교수는 남극 빙하 속 공기방울을 통해 과거의 기후를 추적합니다. 빙하는 눈이 쌓여 만들어지며 그 사이의 공기를 가두는데, 이는 수십만 년 전의 대기 성분을 고스란히 간직한 타임머신과 같습니다. 특히 80만 년 동안의 온실가스 농도 변화를 분석함으로써 현재의 급격한 기후 변화가 인위적인 요인에 의한 것임을 입증합니다. 블루아이스 연구를 통해 100만 년 이상의 기록을 찾는 도전은 지구의 미래를 예측하는 핵심 열쇠가 됩니다. 유종희 교수는 눈에 보이지 않는 유령 입자인 중성미자를 통해 우주의 기원을 탐색합니다. 중성미자는 물질과 거의 상호작용하지 않고 우주를 통과하기 때문에, 별의 내부나 초신성 폭발의 비밀을 직접적으로 전달해 줍니다. 일본의 슈퍼카미오칸데나 남극의 아이스큐브 같은 거대 검출기는 이 미세한 신호를 포착하여 우주에 왜 반물질보다 물질이 더 많은지, 즉 우리가 존재하게 된 근본적인 이유를 밝히고자 노력하고 있습니다. 김장수 교수는 저글링이라는 유희적 활동 속에 숨겨진 수학적 질서를 소개합니다. 조합론은 이산적인 대상의 개수를 세고 구조를 파악하는 학문으로, 저글링의 공을 던지는 순서와 높이를 수열로 나타내어 분석할 수 있습니다. '사이트스왑'이라는 체계를 통해 가능한 저글링 패턴을 예측하고, 공의 개수가 수열의 평균과 같다는 사실을 증명하는 과정은 수학이 추상적인 기호를 넘어 실제 현상을 설명하는 강력한 도구임을 보여줍니다. 이유경 박사는 북극의 생태계 변화를 통해 기후 위기의 현장을 고발합니다. 다산과학기지를 중심으로 드론과 인공지능, DNA 분석 기술을 활용하여 북극 식물의 종 변화를 정밀하게 모니터링합니다. 온난화로 인해 빙하가 사라지고 북극곰의 사냥 환경이 바뀌는 현실 속에서, 과학적 탐험은 단순히 지식을 쌓는 것을 넘어 멸종 위기종을 보존하고 지구 환경을 지키기 위한 실천적인 데이터를 구축하는 숭고한 작업이 됩니다. 과학 탐험의 진정한 묘미는 세상에서 아무도 모르는 진리를 처음으로 발견하는 순간의 희열에 있습니다. 패널 대담에서 과학자들은 탐험이 항상 계획대로 흘러가지는 않지만, 그 과정에서 마주하는 의외의 발견들이 연구의 원동력이 된다고 강조했습니다. 수학적 난제를 해결했을 때의 포만감이나 극한의 환경에서 새로운 데이터를 얻었을 때의 감동은 과학자만이 누릴 수 있는 특권이며, 이는 공동 연구라는 협력을 통해 더욱 빛을 발합니다. 마지막으로 강연은 미래의 과학 꿈나무들에게 유행을 쫓기보다 자신이 진정으로 좋아하는 분야를 찾으라는 메시지를 전합니다. 입시 위주의 공부에서 벗어나 질문을 던지고 스스로 답을 찾아가는 과정이 곧 과학의 시작입니다. 실패를 두려워하지 않고 미지의 세계로 발을 내딛는 용기가 있다면, 누구나 자신만의 신대륙을 발견하는 탐험가가 될 수 있습니다. 이번 강연이 청소년들에게 과학이라는 넓은 바다로 나아가는 나침반이 되기를 기대합니다.

김장수, 안진호, 유종희, 이유경

카오스재단카오스크로스

물리학
지구환경과학
천문학
수학

[강연] 위상수학의 놀라운 응용: 데이터도 모양이 있다? 2_by 최수영 / 2024 봄 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 9강 두 번째 이야기 | 9강 ②

위상수학은 단순히 공간의 성질을 분류하는 것을 넘어, 불변량을 통해 보이지 않는 공간의 형태를 추론하는 단계로 진화하고 있습니다. 과거에는 두 공간이 왜 다른지를 설명하는 데 집중했다면, 이제는 구멍의 개수와 같은 불변량을 역으로 계산하여 전체적인 구조를 파악하려 합니다. 이는 마치 복잡한 수식을 인수분해하여 본질을 찾아내는 과정과 유사하며, 우리가 직접 관찰할 수 없는 고차원 우주나 복잡한 데이터의 형상을 이해하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 추론의 핵심 도구 중 하나가 바로 '베티수'입니다. 이탈리아 수학자 엔리코 베티의 이름을 딴 이 수치는 오일러 지표를 일반화한 개념으로, 공간의 연결 상태와 구멍의 개수를 수치화합니다. 예를 들어 덩어리의 개수를 나타내는 제0 베티수와 고리 형태의 구멍을 뜻하는 제1 베티수를 통해 우리는 대상의 위상적 특징을 명확히 정의할 수 있습니다. 이는 눈에 보이지 않는 추상적인 공간을 수학적 언어로 형상화하여 분석할 수 있게 해주는 중요한 지표가 됩니다. 현대 사회의 방대한 데이터 역시 고차원 공간상의 점들로 이해할 수 있습니다. 개인의 신체 정보나 행동 패턴 등 수많은 변수는 각각 하나의 차원이 되어 우리가 인지할 수 없는 복잡한 공간에 위치하게 됩니다. 위상적 데이터 분석(TDA)은 바로 이 지점에서 빛을 발합니다. 고차원에 흩어진 데이터 점들이 이루는 거대한 '구름'의 모양을 베티수와 같은 불변량으로 계산함으로써, 데이터 이면에 숨겨진 구조와 의미를 시각적 한계를 넘어 파악할 수 있게 돕습니다. 기존의 통계 분석이 주로 차원을 축소하거나 평균과 분산을 통해 데이터를 요약했다면, TDA는 데이터가 가진 본래의 기하학적 형상을 보존하며 분석합니다. 데이터가 원형인지 혹은 Y자 형태인지에 따라 그 의미가 완전히 달라질 수 있기 때문입니다. 단순히 수치적인 상관관계를 찾는 것을 넘어, 데이터 공간의 전체적인 구성을 유추함으로써 기존 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 통찰을 제공합니다. 이는 복잡한 시스템 내의 숨겨진 패턴을 찾는 혁신적인 접근법이라 할 수 있습니다. 인공지능 분야에서도 위상수학의 역할은 점차 커지고 있습니다. 현재의 AI는 주로 데이터의 국소적인 정보에 의존하여 학습하기 때문에, 미세한 노이즈만으로도 판다를 긴팔원숭이로 오인하는 등의 한계를 보입니다. 반면 인간은 사물의 전체적인 맥락과 형태를 파악하는 '전역적 정보'를 활용합니다. TDA는 인공지능에게 이러한 거시적인 관점을 제공하여 모델의 안정성과 정확도를 높이는 데 기여합니다. 부분에 매몰되지 않고 전체를 조망하는 위상수학의 철학이 기술에 녹아드는 셈입니다. 구체적인 분석 기법으로는 '비토리스-립스 복합체'가 널리 쓰입니다. 이는 데이터 점들 사이의 거리가 특정 임계값보다 가까워지면 서로 연결하여 점차 복잡한 형상을 만들어가는 과정입니다. 임계값을 변화시키며 베티수의 변화를 관찰하면, 노이즈처럼 금방 사라지는 특징과 데이터의 본질을 담고 있어 끝까지 유지되는 특징을 구분할 수 있습니다. 이러한 '지속성'의 개념을 통해 우리는 수많은 데이터 속에서 유의미한 위상적 구조를 추출하고 이를 실질적인 정보로 변환하게 됩니다. 위상수학의 응용은 의료 진단부터 토목 공학에 이르기까지 광범위합니다. 유방암이나 당뇨병의 예측 알고리즘을 정교화하는 것은 물론, 지표 투과 레이더 데이터를 분석하여 싱크홀의 원인이 되는 지하 동공을 찾아내는 데에도 활용됩니다. 순수 수학의 영역으로만 여겨졌던 위상수학이 산업 현장의 난제를 해결하는 실용적인 도구로 진화한 것입니다. 인류가 기하학을 통해 문명을 일구었듯, 이제는 위상수학을 통해 복잡한 데이터 시대를 항해하는 새로운 지혜를 얻고 있습니다.

최수영

카오스재단2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다'

수학

[연구뭐하지?] 사람을 정의하는 핵심, 장기기억 연구_김형 교수 | 서울대학교 "뇌인지회로 연구실"

뇌는 수많은 인지 행동을 구현하기 위해 정교하게 조직된 복잡한 회로망을 가지고 있습니다. 마치 스마트폰의 다양한 기능이 내부의 미세한 회로를 통해 작동하듯, 인간의 사고와 행동 역시 뇌 회로의 유기적인 상호작용의 결과입니다. 뇌인지회로 연구실에서는 이러한 메커니즘을 규명하기 위해 분자 세포 수준부터 시냅스, 해부학적 회로, 그리고 전기생리학과 인지 행동학에 이르기까지 다각적인 연구를 수행하며 뇌의 신비를 종합적으로 이해하고자 노력하고 있습니다. 연구의 핵심 주제 중 하나는 인간의 정체성을 형성하는 장기 기억, 그중에서도 '시각 습관'입니다. 우리가 백화점에서 선호하는 물건을 무의식적으로 바라보는 행위는 과거의 긍정적인 경험이 축적되어 나타나는 자동화된 반응입니다. 이러한 시각 습관이 형성되는 뇌 회로의 원리를 파악하는 것은 매우 중요합니다. 이는 단순히 인간 행동의 이해를 넘어, 습관이 잘못 형성된 중독 질환의 원인을 밝히고 이를 치료할 수 있는 새로운 의학적 실마리를 제공할 수 있기 때문입니다. 인간을 인간답게 만드는 또 다른 요소는 정교한 손의 사용과 그에 따른 촉각 기억입니다. 보이지 않는 곳에서 물체를 만져보고 그것이 무엇인지 인지하며, 그 가치를 판단해 선택하는 과정은 매우 복잡한 의사 결정 회로를 거칩니다. 영장류 모델을 활용한 촉각 기억 연구는 뇌가 정보를 어떻게 표상하고 가치를 평가하는지 밝혀내는 데 중점을 둡니다. 이러한 연구 성과는 향후 생각만으로 기기를 제어하는 브레인-머신 인터페이스(BMI) 기술의 비약적인 발전을 이끌 기초 지식이 될 것입니다. 현재 연구실에서는 뇌의 미상핵이 가치 기억을 처리하는 방식과 도파민 뉴런으로 전달되는 신호 체계를 집중적으로 탐구하고 있습니다. 특히 미상핵의 머리와 꼬리 부분이 서로 다른 가치 정보를 처리한다는 점에 주목하여 관련 유전자를 분석하고 있습니다. 연구의 본질은 단순히 실험 기술을 습득하는 것이 아니라, 현상을 깊이 있게 고찰하고 문제를 해결하는 사고방식을 기르는 데 있습니다. 미시적인 세포 차원에서 시작해 거시적인 선택의 원리를 풀어가는 과정은 뇌과학만이 가진 매력입니다. 창의적인 연구를 위해서는 경직된 틀에서 벗어나 자유롭게 생각하는 환경이 필수적입니다. 이를 위해 연구실에서는 등산이나 아쿠아리움 방문 같은 'H-Day(리프레시 데이)'를 통해 자연 속에서 질문을 던지는 문화를 장려합니다. 미래의 뇌과학자에게는 생물학적 지식뿐만 아니라 프로그래밍, 선형대수, 심리학 등 다양한 학문을 융합하여 문제를 해결하려는 강한 동기가 요구됩니다. 복잡한 뇌 회로의 비밀을 풀기 위해 모든 지식과 기술을 동원하는 종합적인 자세가 연구의 성패를 결정짓는 핵심입니다.

김형

카오스재단연구뭐하지

뇌인지과학

[연구뭐하지?] 해양 환경에서 성공적으로 생존하기? 미생물 입장에서 생각해보기_황청연 교수 | 서울대학교 "미생물해양학 연구실"

해양 생태계에서 미생물은 전체 생물량의 약 3분의 2를 차지할 정도로 압도적인 비중을 차지하고 있습니다. 이들은 눈에 보이지 않을 만큼 작지만, 해양의 먹이망을 유지하고 지구의 물질 순환을 조절하는 핵심적인 역할을 수행합니다. 특히 탄소 순환 과정에 깊이 관여하여 지구 온난화와 기후 변화를 예측하는 데 중요한 지표가 됩니다. 미생물 해양학은 이러한 미생물들의 종 다양성을 이해하고, 이들이 환경과 어떻게 상호작용하며 생태적 기능을 수행하는지 탐구하는 학문입니다. 최근 미생물 해양학 연구는 단순히 존재를 확인하는 수준을 넘어, 새로운 미생물을 분리 배양하고 유전체 분석을 통해 이들의 환경 적응 기작을 밝히는 데 집중하고 있습니다. 특히 동식물 플랑크톤부터 남극의 물범에 이르기까지 다양한 해양 생물과 공생하는 미생물에 대한 연구가 활발히 진행 중입니다. 이러한 공생 미생물들은 숙주 생물의 생존과 건강에 밀접한 영향을 미치며, 이는 곧 해양 생태계 전체의 건강성과 직결됩니다. 미생물이라는 미시적인 세계가 지구라는 거시적인 시스템에 미치는 영향력을 연구하는 것이 이 분야의 큰 매력입니다. 연구의 시작은 생생한 현장에서 이루어집니다. 연구자들은 동해, 서해, 남해는 물론이고 남극과 같은 극한의 환경까지 직접 찾아가 시료를 채집합니다. 연안의 갯벌에서 가슴 장화를 신고 진흙에 빠져가며 퇴적물을 채취하거나, 배를 타고 먼바다로 나가 해수를 길어 올리는 과정은 고되지만 필수적인 작업입니다. 현장에서 즉시 수온과 염분 등 환경 데이터를 측정하고, 미세한 구멍이 뚫린 필터지를 이용해 해수 속의 박테리아와 바이러스를 걸러내는 작업은 정밀한 분석을 위한 기초가 됩니다. 이러한 현장 활동은 실험실 안에서는 결코 얻을 수 없는 귀중한 데이터의 원천이 됩니다. 기술의 발달은 미생물 해양학 연구의 지평을 넓혀주고 있습니다. 과거에는 거대한 장비가 필요했던 유전체 분석이 이제는 휴대용 분석 장비를 통해 현장에서도 가능해졌습니다. 또한 대형 연구선을 이용한 대양 및 극지 탐사에서는 전 세계의 다양한 전문가들이 모여 공동 연구를 수행합니다. 몇 주 동안 선상에서 함께 생활하며 서로의 연구 분야를 공유하고 새로운 주제를 발굴하는 과정은 학문적 성장을 도모하는 소중한 기회가 됩니다. 이러한 협력은 복잡한 해양 생태계를 다각도에서 이해하고, 인류가 직면한 환경 문제에 대한 공동의 해답을 찾는 데 기여합니다. 훌륭한 미생물 해양학자가 되기 위해서는 미생물의 입장에서 세상을 바라보는 풍부한 상상력이 필요합니다. 자원이 제한된 척박한 해양 환경에서 미생물이 살아남기 위해 어떤 생존 전략을 세웠을지 고민하는 과정이 중요하기 때문입니다. 또한 반복되는 실험의 실패에도 좌절하지 않는 끈기와 섬세함, 그리고 지적 호기심을 행동으로 옮기는 실천력이 요구됩니다. 현장과 실험실을 오가며 얻은 직관적인 이해는 연구를 더욱 풍성하게 만들며, 작은 미생물을 통해 지구 전체를 이해하려는 열정은 미래 해양 과학을 이끄는 원동력이 됩니다.

황청연

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[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

카오스재단카오스강연

지구환경과학

[연구뭐하지] 강호정 교수_연세대학교 '생태공학연구실' | 미생물과 기후변화의 관계..?! 다양한 사람들이 다양한 미생물을 연구하는 곳

연세대학교 생태공학연구실은 기후 변화로 인해 급격히 변화하는 전 지구적 생태계를 연구하며, 이러한 변화가 생태계에 어떤 생물학적 피드백을 주는지 탐구하는 것을 핵심 목표로 삼고 있습니다. 연구원들은 각자 숲, 습지, 북극, 도시 생태계 등 서로 다른 환경을 대상으로 연구를 수행하며, 개별적인 연구 결과들을 하나로 합쳐 전 지구적 탄소 순환이 어떻게 변화하고 있는지 파악합니다. 기후 위기의 시대에 탄소의 흐름을 정확히 이해하는 것은 환경 변화에 대응할 수 있는 과학적 근거를 마련하는 매우 중요한 과정이라고 할 수 있습니다. 연구실의 주요 관심사 중 하나는 이산화탄소보다 강력한 온실효과를 일으키는 메탄입니다. 산림 토양이 메탄을 흡수하는 능력을 실측하고 추정하는 연구를 통해 전 지구적 산림의 역할을 규명하는 데 집중하고 있습니다. 또한, 갯벌에 침입 식물이 유입되었을 때 발생하는 메탄의 양을 측정하거나, 도시 공원의 미생물 분포가 지역별로 어떻게 다른지 분석하는 등 우리 주변의 다양한 생태계를 면밀히 조사합니다. 이러한 현장 중심의 연구는 기후 변화의 메커니즘을 구체적으로 이해하고 미래의 환경 변화를 예측하는 데 필수적인 데이터를 제공합니다. 지구상에는 우주의 별보다 많은 수의 미생물이 존재하며, 이들은 이산화탄소와 메탄 같은 온실가스를 생성하거나 제거하는 결정적인 역할을 수행합니다. 연구실은 북극의 영구동토층이 녹을 때 발생하는 기체의 변화를 예측하기 위해 알래스카와 노르웨이 등지에서 직접 샘플을 채취하고 실험을 수행합니다. 또한 '블루 카본'의 거대한 저장소인 맹그로브 숲과 습지의 탄소 저장 안정성을 연구하며, 미생물의 활성을 조절하여 기후 변화를 억제할 수 있는 해답을 찾고 있습니다. 이는 인류의 생존과 직결된 생태학적 과제를 해결하는 과정입니다. 이곳은 '다양성을 엮는 곳'이라는 철학 아래, 환경공학뿐만 아니라 생물학, 화학, 사회학 등 다양한 학문적 배경을 가진 인재들이 모여 협력하고 있습니다. 지금까지 13개국 출신의 연구자들이 거쳐 갔을 정도로 국제적이고 개방적인 연구 환경을 자랑하며, 구성원들의 다양한 경험은 연구의 깊이를 더해줍니다. 연구실 문화 또한 매우 민주적이고 평등하여, 교수와 학생이 격의 없이 소통하며 자유롭게 의견을 나눌 수 있는 분위기가 형성되어 있습니다. 이러한 인적 다양성은 복잡한 생태계 문제를 다각도에서 바라보고 창의적인 해결책을 도출하는 강력한 원동력이 됩니다. 기후 변화와 지구 환경에 깊은 호기심을 가진 많은 학생이 현실적인 불안감으로 인해 꿈을 주저하곤 합니다. 하지만 대학원은 자신의 잠재력을 극대화하고 본래 가졌던 학문적 열정을 실현할 수 있는 소중한 기회의 장입니다. 자신이 즐거움을 느끼고 남다른 강점이 있는 분야를 찾아 끈기 있게 도전한다면, 복잡한 지구 환경 문제를 해결하는 전문가로 성장할 수 있을 것입니다. 생태공학연구실은 앞으로도 전 지구적 생태계의 미생물 반응을 이해하고 기후 변화의 부정적 영향을 줄이기 위한 연구를 지속하며, 미래를 이끌어갈 연구자들과 함께 성장해 나갈 것입니다.

강호정

카오스재단연구뭐하지

생명과학

[연구뭐하지] 이현우 교수_서울대학교 '화산학/휘발성성분연구실' | 여행 엄청 좋아하시거나 역마살 있으신 분들? 주저말고 이곳으로!

지구의 깊은 곳에서 뿜어져 나오는 기체들은 단순한 연기가 아니라, 지구 내부의 비밀을 간직한 중요한 단서입니다. 서울대학교 화산학 및 휘발성 성분 연구실에서는 화산 가스나 지진 활동 중에 배출되는 이산화탄소, 물, 이산화황, 질소와 같은 휘발성 성분을 정밀하게 분석합니다. 특히 탄소와 질소, 그리고 헬륨과 같은 비활성 기체의 동위원소비를 측정함으로써 마그마의 기원을 추적하고 지각 변동의 징후를 포착합니다. 이러한 연구는 지구 심부 물질이 어떻게 유래하고 배출되는지를 이해하는 데 필수적이며, 화산과 지진 같은 지질 재해를 사전에 모니터링하는 과학적 토대가 됩니다. 연구의 범위는 단순히 화산에만 국한되지 않고 지하수, 약수, 온천수 등 우리 주변의 다양한 수자원으로 확장됩니다. 물속에 녹아 있는 헬륨, 네온, 아르곤과 같은 비활성 기체와 메탄 등의 성분을 분석하여 기체의 생성 기작과 운반 과정을 파악합니다. 또한 화산암 내 광물 속에 갇혀 있는 미세한 가스 성분까지 분석하여 한반도 하부의 지질학적 배경을 심도 있게 연구합니다. 이러한 다각적인 접근은 눈에 보이지 않는 지하의 역동적인 변화를 화학적 데이터로 변환하여, 우리가 발을 딛고 서 있는 땅 밑에서 어떤 일이 벌어지고 있는지에 대한 명확한 해답을 제시해 줍니다. 연구실은 단순히 실험이 이루어지는 공간을 넘어, 구성원들이 학술적 영감을 나누고 정서적으로 교감하는 공동체 역할을 합니다. 이곳의 분위기는 자유로운 소통이 가능한 카페와 같으면서도, 오랜 시간 함께 연구하며 서로를 챙기는 가족 같은 따뜻함이 공존합니다. 교수님과 학생 사이의 수평적인 관계는 의문점이 생겼을 때 즉각적인 토론으로 이어지며, 이는 연구자가 스스로 미처 깨닫지 못했던 부분을 발견하고 성장하는 밑거름이 됩니다. 젊은 연구자들이 모여 자유롭게 의견을 개진하는 유연한 문화는 창의적인 연구 성과를 도출하는 이 연구실만의 강력한 원동력이라 할 수 있습니다. 지질학이라는 학문은 미지의 세계를 탐험하고자 하는 인간의 본능적인 호기심에서 시작됩니다. 어린 시절 산과 계곡을 누비며 자연의 섭리에 의문을 가졌던 경험이나, 영화 속 화산학자의 모습에서 느낀 뜨거운 동경은 한 연구자를 평생의 길로 인도하는 계기가 되기도 합니다. 화산학은 지구의 역동성을 가장 직접적으로 느낄 수 있는 학문으로, 화산에서 배출되는 가스 성분을 연구하는 과정은 마치 지구의 숨결을 기록하는 일과 같습니다. 이러한 열정은 연구실을 지키는 시간을 넘어, 전 세계의 험난한 지형을 직접 발로 뛰며 시료를 채취하는 현장 연구의 에너지로 이어집니다. 휘발성 성분 연구의 핵심은 현장성에 있습니다. 연구자들은 아프리카의 탄자니아와 케냐, 중남미의 코스타리카, 그리고 극한의 땅 남극에 이르기까지 판 구조론적 활동이 활발한 지역을 직접 찾아가 시료를 확보합니다. 국내에서도 울릉도, 독도, 제주도와 같은 화산섬은 물론 지진의 위험이 있는 단층 지역을 정밀하게 조사하며 지구의 살아있는 움직임을 추적합니다. 지구 깊은 곳에서 올라오는 뜨거운 숨결을 직접 느끼며 과학적 스토리텔링을 완성해가는 과정은 단순한 조사를 넘어선 하나의 거대한 여정입니다. 이러한 도전 정신은 지구 과학의 미래를 밝히는 중요한 자산이 됩니다.

이현우

카오스재단연구뭐하지

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

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생명과학

[연구뭐하지] 김정훈 교수_서울대학교 '예보분석응용실험실' | 예보는 과학, 과학의 총 집합체!

기상 예보는 단순한 추측이 아닌 과학의 총집합체입니다. 서울대학교 예보 분석 응용 실험실은 '예보는 과학이다'라는 모토 아래 대기 중의 운동 현상을 물리 법칙과 수학적 수식으로 표현하는 연구를 수행합니다. 이를 컴퓨터 프로그램으로 구현한 수치 예보 모델은 복잡한 기상 현상을 과학적으로 분석하고 예측하는 핵심 도구입니다. 이론에 입각한 정밀한 분석을 통해 우리는 변화무쌍한 날씨의 흐름을 보다 정확하게 파악할 수 있게 됩니다. 실험실에서는 대기 상층에서 발생하는 난류 현상을 깊이 있게 연구합니다. 공기가 산을 넘으며 발생하는 파동이 증폭되거나 깨지면서 생기는 난류는 예측이 매우 까다롭지만, 그만큼 연구 가치가 큽니다. 특히 전남 보성 기상관측탑의 자료를 활용해 한반도 특유의 복잡한 지형에서 발생하는 저고도 난류 특성을 분석하고 있습니다. 해양과 산악 지형이 인접한 환경에서의 연구는 향후 정밀한 기상 예보 시스템 구축에 중요한 기초 자료가 됩니다. 항공기 운항에 큰 영향을 미치는 청천난류와 지상의 악기상 또한 주요 연구 대상입니다. 맑은 하늘에서 갑작스럽게 발생하는 난류의 원인을 규명하고, 서울의 폭설과 같은 위험 기상 현상의 발생 기작을 분석하는 일은 시민의 안전과 직결됩니다. 자연 현상에 대한 끊임없는 호기심과 탐구심은 예측하기 어려운 기상 재해에 대비하는 강력한 동력이 됩니다. 이러한 연구는 일상 속에서 우리가 느끼는 기상 현상을 과학의 영역으로 끌어올리는 과정입니다. 기상학 연구의 가장 큰 매력은 이론과 실제 관측 사이의 간극을 이해하는 과정에 있습니다. 물리 법칙을 바탕으로 구현된 수치 예보 모델의 결과가 실제 자연 현상과 왜 차이를 보이는지 분석하며 과학적 통찰을 얻습니다. 연구원들에게는 우리가 숨 쉬는 대기 전체가 거대한 실험실이 됩니다. 컴퓨터 앞에 앉아 데이터를 분석하는 동시에 수시로 하늘을 올려다보며 자연의 변화를 직접 체감하는 것은 기상학자만이 누릴 수 있는 특별한 즐거움입니다. 기상 예보가 100% 정확할 수 없다는 점은 과학적 한계이자 진리입니다. 수치 예보 모델의 계산 과정에서 발생하는 오차, 관측 자료의 불확실성, 그리고 인간의 판단 능력이 가진 필연적인 한계가 존재하기 때문입니다. 그럼에도 불구하고 과학자들은 객관적인 배경지식을 근거로 오차를 줄이기 위해 끊임없이 노력합니다. 완벽에 도달할 수는 없어도 최선의 예측을 제공하려는 열정은 더 나은 미래를 설계하는 과학적 토대가 됩니다.

김정훈

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지구환경과학

[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

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수학

[석학인터뷰] 심채경_ 달에서 깃발이 휘날린 이유 | 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA'

천문학은 흔히 닿을 수 없는 먼 우주를 탐구하는 추상적인 학문으로 여겨지지만, 행성 과학자들에게는 매우 현실적이고 구체적인 작업의 장이 되기도 합니다. 멀리 있는 별을 관측하는 이들과 달리, 달이나 타이탄 같은 천체의 고해상도 지도를 직접 들여다보며 연구하는 즐거움은 행성 과학자만이 누릴 수 있는 특권입니다. 이러한 연구는 우주라는 거대한 존재의 진리를 탐구하려는 열정적인 사람들과 함께하며, 추상적인 이론과 구체적인 데이터 사이의 균형을 맞추는 흥미로운 과정의 연속이라고 할 수 있습니다. 과거의 달 연구가 특정 크레이터 하나를 정밀하게 분석하는 지질학적 접근에 집중했다면, 최근에는 수천 개의 크레이터를 통계적으로 분석하여 달 전체의 경향성을 파악하는 새로운 시도가 이루어지고 있습니다. 이러한 통계적 분석을 통해 달 토양이 노화되는 주요 원인이 태양풍에 의한 것임을 밝혀내는 성과를 거두기도 했습니다. 이는 천문학적 관점에서의 데이터 분석 기법을 달 탐사에 적용하여 기존의 연구 방식으로는 발견하기 어려웠던 새로운 과학적 증거를 제시한 대표적인 사례로 평가받고 있습니다. 인류가 이미 발을 내디뎠음에도 불구하고 달은 여전히 우리가 풀어야 할 수수께끼가 가득한 곳입니다. 최근에는 햇빛이 전혀 들지 않는 영구 음영 지역에서 얼음 상태의 물이 존재할 가능성이 제기되며 전 세계적인 관심을 끌고 있습니다. 하지만 달은 대기와 자기장이 없어 태양 입자와 방사선에 그대로 노출되며, 낮과 밤의 극심한 온도 차이를 견뎌야 하는 가혹한 환경입니다. 따라서 인류가 달에 거주하기 위해서는 이러한 우주 환경으로부터 스스로를 보호할 수 있는 고도의 기술적 대책이 반드시 선행되어야 합니다. 한국은 비록 다른 국가들에 비해 달 탐사를 늦게 시작했지만, 편광 카메라와 같은 독창적인 장비를 활용해 세계 최초의 연구를 수행하고 있습니다. 편광 기술 자체는 오래된 개념일 수 있으나, 이를 달 전체 관측에 적용하려는 새로운 아이디어는 한국형 달 탐사만의 차별화된 경쟁력이 됩니다. 고전적인 탐사 방식을 계승하면서도 남들이 놓쳤던 지점을 파고드는 창의적인 접근은, 후발 주자인 한국이 우주 과학 분야에서 자신만의 영역을 구축하고 비약적인 발전을 이룰 수 있는 중요한 발판이 될 것입니다. 천문학자의 삶은 밤하늘의 별을 직접 바라보는 낭만적인 모습보다는 모니터 앞에서 방대한 데이터를 분석하며 세상에 적응해 나가는 과정에 가깝습니다. 과학적 지식을 대중의 눈높이에 맞춰 전달하려는 노력은 우주와 인간의 내면을 연결하는 중요한 다리 역할을 합니다. 칼 세이건의 '코스모스'가 우주에 대한 광범위한 이해를 돕는 것처럼, 우리 각자가 우주의 어느 부분에 매력을 느끼는지 찾아가는 과정은 매우 소중합니다. 결국 우주를 탐구하는 것은 우리 자신과 우리가 사는 지구를 더 깊이 이해하는 길입니다.

심채경

카오스재단2021 카오스강연 'SPACE OPERA'

천문학

[석학인터뷰] 장혜식_ 코로나 RNA 전사체를 세계 최초로 분석하다! | 2021 서울대 자연과학대 공개강연

코로나19 팬데믹 초기, 전 세계 과학자들은 전례 없는 속도로 바이러스 연구에 뛰어들었습니다. 흥미로운 점은 뛰어난 성과를 낸 연구진 대부분이 완전히 새로운 분야를 개척한 것이 아니라, 기존에 수행하던 연구 주제를 코로나19로 전환했다는 사실입니다. RNA 전사체 분석이나 다른 바이러스 연구를 10년 이상 지속해온 전문가들은 축적된 기술력을 바탕으로 단기간에 유의미한 결과를 도출할 수 있었습니다. 이는 기초 과학 연구에 대한 꾸준한 지원이 위기 상황에서 얼마나 중요한지를 잘 보여주는 사례라고 할 수 있습니다. 연구의 속도에는 지리적 요인과 사회적 환경도 큰 영향을 미쳤습니다. 우리나라는 비교적 초기에 확진자가 발생하면서 연구에 필요한 환자 검체를 신속하게 확보할 수 있는 여건이 마련되었습니다. 당시 중국은 강력한 봉쇄 조치로 인해 연구 활동에 제약이 많았던 반면, 한국은 상대적으로 정상적인 연구 환경을 유지하며 분석 작업을 이어갈 수 있었습니다. 이러한 환경적 이점과 연구진의 노력이 결합되어 전사체 분석과 같은 정밀한 작업에서 세계적인 경쟁력을 확보하며 빠르게 대응할 수 있었던 것입니다. 하지만 치료제나 백신 개발과 같은 제품화 단계에서는 기존 산업 기반의 중요성이 더욱 극명하게 드러났습니다. 생물학적 제제는 개발 자체보다 안전성 테스트와 각종 규제 해결에 막대한 시간이 소요되며, 수많은 실패를 거쳐야 완성됩니다. 모더나나 화이자와 같은 글로벌 제약사들이 mRNA 백신을 신속히 내놓을 수 있었던 것은 이미 관련 플랫폼 기술을 완성해 두었기 때문입니다. 우리나라도 기초적인 기술은 보유하고 있었으나, 즉각적으로 대응할 수 있는 완성된 플랫폼의 부재로 인해 초기 개발 단계에서 다소 뒤처지는 한계를 경험했습니다. 유전체 정보가 생명체의 모든 것을 결정한다는 생각은 일종의 오해일 수 있습니다. 따로 자란 일란성 쌍둥이 사례를 보면 유전자가 같은데도 성격이나 직업, 세부적인 신체 특징에서 차이를 보입니다. 이는 유전자가 생명의 설계도 역할을 하지만 환경적 요인 또한 무시할 수 없음을 시사합니다. 인간의 유전자 수가 생쥐와 큰 차이가 없음에도 더 복잡한 지능을 갖는 이유는 유전자 개수 자체보다 이를 어떻게 조합하고 활용하느냐의 차이에 있습니다. 마치 한정된 단어로 얼마나 풍성한 소설을 써내느냐와 같은 원리라고 볼 수 있습니다. 유전체 분석 기술인 시퀀싱은 현재 정확도 향상을 넘어 산출량 증대와 휴대성 강화라는 두 가지 방향으로 발전하고 있습니다. 분석 비용이 획기적으로 낮아지면 특정 질환자뿐만 아니라 전 국민이 일상적으로 유전체 정보를 활용하는 시대가 열릴 것입니다. 또한, 장비의 소형화는 연구실을 벗어나 오지나 극지방, 심지어 우주 공간에서도 즉석 분석을 가능하게 합니다. 스마트폰에 연결해 침 한 방울로 유전체를 해독하는 기술이 완성 단계에 이른 만큼, 미래에는 누구나 자신의 생물학적 정보를 실시간으로 확인하는 삶을 살게 될 것입니다.

장혜식

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생명과학

[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

[코로나 인터뷰] 황승식 _방역, 정치, 집단면역. 질병역학 전문가가 말하는 코로나19

감염병의 예방은 단순히 의료 기술만으로 해결될 수 있는 문제가 아닙니다. 우리가 흔히 말하는 '방역'은 감염병의 예방과 관리를 아우르는 개념으로, 확진자의 치료와 격리를 넘어 사회 전반의 시스템을 조정하는 과정을 포함합니다. 예를 들어 폐암을 예방하기 위해 담배 제조와 광고를 규제하는 법률적 조치가 필요하듯, 감염병 확산 방지를 위해서도 다양한 사회적 규제와 정책적 결정이 필수적입니다. 결국 팬데믹 상황에서 방역의 성패는 전문가의 조언을 바탕으로 국가가 얼마나 올바르고 책임감 있는 결정을 내리느냐에 달려 있습니다. 사태 초기 특정 집단이 감염의 원천이라는 사회적 낙인이 찍히기도 했으나, 이는 바이러스의 생물학적 기전을 오해한 결과입니다. 또한 스웨덴의 사례로 화제가 되었던 '집단면역' 역시 그 자체가 독립적인 정책이 될 수는 없습니다. 집단면역은 방역 대책을 통해 도달하고자 하는 최종적인 목표이자 결과물일 뿐, 수많은 희생을 전제로 하는 성급한 선택지가 되어서는 안 됩니다. 우리는 감염병이 무차별적으로 확산될 수 있다는 점을 명확히 인지하고, 과학적 근거에 기반하여 결과로서의 면역 체계를 이해해야 합니다. 과거 사스와 메르스, 그리고 현재의 상황을 돌이켜볼 때 대략 7~8년을 주기로 새로운 감염병이 출현하고 있습니다. 이러한 위기에 선제적으로 대응하기 위해서는 단순히 국제기구의 정보에만 의존하는 단계를 넘어서야 합니다. 특히 감염병 유입 가능성이 높은 주요 국가의 외교공관에 감염병 전문가를 배치하여 독자적인 정보 수집 체계를 구축하는 것이 중요합니다. 공식적인 정보와 현장의 실시간 데이터를 종합적으로 분석할 수 있을 때 비로소 국경 봉쇄와 같은 사후약방문식 처방이 아닌, 실효성 있는 선제적 방역 정책을 수립할 수 있습니다. 앞으로의 해외여행은 과거와 달리 비즈니스나 공무 등 필수적인 목적 위주로 재편될 가능성이 높습니다. 전 세계를 자유롭게 오가던 시대에서 인접 국가 간의 철저한 관리 체계를 바탕으로 한 제한적 이동의 시대로 변화하고 있는 것입니다. 이러한 변화 속에서 '역학'이라는 학문의 중요성은 더욱 커지고 있습니다. 과거에는 주로 의사들이 담당하던 분야였으나, 이제는 수학적 모델링과 빅데이터 분석 역량을 갖춘 전문가들이 대거 참여하고 있습니다. 인구 집단 내 감염병의 분포와 원인을 파악하기 위해 수학적 훈련을 받은 인재들이 감염병 모델을 설계하며 방역의 과학적 토대를 마련하고 있습니다. 예방의학은 환자를 직접 진료하는 임상의학과 실험실 중심의 기초의학 사이에서 사회 전체의 건강을 설계하는 핵심적인 분야입니다. 하지만 국내에서 감염병 역학을 전공하는 전문가는 손에 꼽을 정도로 적은 것이 현실입니다. 전쟁이 일어나기 전부터 무기를 준비하듯, 팬데믹이라는 국가적 위기에 대비하기 위해서는 평상시에도 역학 전문가들을 체계적으로 양성해야 합니다. 이번 팬데믹은 우리 사회에 역학의 중요성을 각인시키는 계기가 되었습니다. 불확실성이 가득한 시대에 데이터에 기반한 과학적 분석으로 공동체를 지키는 전문가들의 역할은 앞으로 더욱 강조될 것입니다.

황승식

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나 인터뷰] 오세정 _시민사회도 납득이 돼야 협조한다!

현대 사회의 복합적인 위기는 단순히 의학적 접근만으로는 해결하기 어렵습니다. 자연과학, 사회학, 인문학을 아우르는 다학제적 연구가 필수적인 이유입니다. 대학은 이러한 다양한 분야의 전문가들이 모여 있는 최적의 환경을 갖추고 있습니다. 대학의 핵심적인 역할은 현재의 상황을 정밀하게 분석하여 실효성 있는 대책을 마련하는 전문성을 발휘하는 것입니다. 나아가 이러한 학문적 분석 결과를 사회와 투명하게 공유함으로써 공공의 이익에 기여해야 합니다. 실증적인 데이터를 바탕으로 한 전문가의 의견은 사회적 신뢰를 구축하는 근간이 됩니다. 효과적인 위기 대응을 위해서는 정부와 민간 기관의 긴밀한 데이터 공유가 선행되어야 합니다. 이동통신사의 유동 인구 데이터나 정부의 방역 지표 등 방대한 데이터를 학문적으로 분석할 때 더욱 정교한 대응 방안이 도출될 수 있습니다. 또한, 연구를 통해 발견한 사실들을 대중이 쉽게 이해할 수 있도록 설명하고 납득시키는 과정이 매우 중요합니다. 대다수 대중의 자발적인 협조와 참여가 있어야만 사회적 문제를 근본적으로 제어할 수 있기 때문입니다. 학문적 성과가 사회적 공감대를 형성할 때 비로소 실질적인 변화를 이끌어 낼 수 있습니다. 국립대학은 사회로부터 받은 혜택을 사회적으로 환원해야 할 막중한 책임이 있습니다. 우수한 인재를 양성하고 세계적인 연구 성과를 내는 것은 대학의 기본적인 사명입니다. 특히 학생들이 공동체에 대한 책임감을 느끼고 창의적인 리더로 성장할 수 있도록 교육하는 것이 중요합니다. 최근에는 연구 결과를 산업 현장에 직접적으로 연결하여 경제적 가치를 창출하는 역할도 강조되고 있습니다. 세계적인 대학들이 그러하듯, 우리 대학들도 학문적 성취를 사회적으로 환원하려는 노력을 지속해야 합니다. 이는 대학이 사회와 함께 호흡하며 미래를 열어가는 길입니다.

오세정

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[코로나 인터뷰] 이현숙_ 전대미문의 코로나19, 분야를 불문하고 다함께 연구해야

현재 우리가 마주한 팬데믹은 인류 역사상 그 누구도 생애 동안 겪어보지 못한 거대한 위기입니다. 미국의 질병통제예방센터조차 직접적인 경험이 부족할 정도로 이 재난은 미지의 영역에 속해 있습니다. 이러한 상황에서 개별적인 연구자의 힘만으로는 한계가 명확하기에, 각 분야의 전문가들이 한데 모여 지혜를 나누는 것이 무엇보다 중요합니다. 국가적 경계를 넘어 인류 전체가 직면한 공동의 문제를 해결하기 위해, 학문적 전문성을 결합하고 융합 연구를 진행해야 할 시점입니다. 백신이나 치료제가 부재한 상황에서 사회적 의사결정을 내리는 일은 매우 복잡하고 어렵습니다. 비행 편수를 조절하거나 학교 문을 여는 시점을 결정하는 등 일상의 지속성을 확보하기 위한 모든 선택은 철저하게 데이터에 근거해야 합니다. 과학자로서 관찰한 초기 대응 과정에서는 과학적 합리성이 결여된 모습이 나타나기도 했습니다. 따라서 우리는 현재의 데이터를 면밀히 분석하고 통합하여, 감정에 치우치지 않는 객관적인 판단 기준을 마련함으로써 미래의 불확실성에 대비해야 합니다. 이번 사태는 인위적인 결합이 아닌, 자연스러운 융합 연구의 계기를 마련해 주었습니다. 바이러스의 특성을 규명하는 생명과학적 탐구부터 개발된 백신을 공공재로 다룰 것인지에 대한 사회과학적 논의까지, 모든 영역이 긴밀하게 연동되어 있기 때문입니다. 연구자들이 각자의 전문성을 바탕으로 십시일반 힘을 보태는 과정에서 기존의 경계는 허물어집니다. 이러한 협업은 단순히 연구 성과를 내는 것을 넘어, 우리 사회가 직면한 복합적인 난제들을 해결하는 새로운 융합 연구의 모델이 될 것입니다. 서울대학교를 기반으로 시작된 이번 연구팀은 특정 기관에 국한되지 않는 개방형 플랫폼을 지향합니다. 완성된 결과물을 일방적으로 발표하기보다는, 현재 알고 있는 전문 지식을 실시간으로 공유하고 나누는 마당을 만드는 것이 일차적인 목표입니다. 특히 시민들의 궁금증과 아이디어를 적극적으로 수용하여 연구의 방향성을 설정하고자 합니다. 대중과의 소통 채널을 넓힘으로써 연구자는 사회가 필요로 하는 질문을 발견하고, 시민은 과학적 근거에 기반한 지식을 얻는 선순환 구조를 구축할 것입니다. 대학은 모든 분야의 전문가가 모여 있는 지식의 보고로서, 전 지구적 재난 앞에서 막중한 책임을 가집니다. 이번 기회를 통해 대학은 단순히 학술적 성취에 머물지 않고, 인류의 안녕을 위한 공공 연구가 무엇인지 깊이 성찰하게 되었습니다. 전문가들의 분석 능력과 정보를 세상과 공유하여 사회 구성원들이 올바른 판단을 내릴 수 있도록 지원하는 것이 우리의 핵심적인 역할입니다. 앞으로도 이러한 공공 연구를 활성화하여 재난에 강한 사회를 만드는 데 기여하고, 인류가 나아갈 올바른 방향을 제시하고자 합니다.

이현숙

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나 인터뷰] 김범준_ 데이터에 기반하지 않으면 과학이 아니다! 감염병 확산 모형

감염병의 전 세계적 확산을 정교하게 예측하기 위해서는 국가 간 이동 패턴과 같은 구체적인 이동 지표가 반드시 뒷받침되어야 합니다. 하지만 코로나19 팬데믹 초기에는 각국이 전례 없는 여행 제한 조치를 시행하면서 기존의 항공망 데이터를 그대로 활용하기 어려운 상황이었습니다. 이러한 급격한 환경 변화는 기존의 확산 모형에 큰 혼란을 주었으며, 연구자들에게 실시간 지표 확보와 새로운 분석 체계 수립이라는 도전적인 과제를 안겨주었습니다. 감염병 확산 과정에서 나타난 국가별 시차는 연구자들에게 매우 흥미로운 분석 대상을 제공했습니다. 중국에서 확산세가 꺾일 무렵 한국에서 본격적인 유행이 시작되고, 다시 한국이 안정세에 접어들 때 다른 국가들에서 폭발적인 증가가 나타나는 양상을 보였습니다. 이러한 시간차는 전 세계가 유기적으로 연결되어 있으면서도 각기 다른 방역 환경에 처해 있음을 보여줍니다. 이는 복잡한 확산 경로를 추적하고 분석하는 데 있어 중요한 실마리가 됩니다. 학문 간의 경계를 허무는 융합 연구가 실질적인 성과로 이어지기 위해서는 연구의 지향점이 뚜렷해야 합니다. 막연하게 융합 연구를 도모하기보다는 해결해야 할 당면 과제가 명확할 때 비로소 각 분야의 전문성이 시너지를 낼 수 있습니다. 이번 프로젝트는 코로나19 확산의 메커니즘을 규명한다는 확고한 목표를 설정했습니다. 목표가 구체적일수록 참여자들은 자신의 학문적 도구를 어떻게 활용할지 정확히 인지하게 되며, 이는 연구의 효율성을 극대화하는 핵심 동력이 됩니다. 이번 융합 연구의 가장 큰 특징은 사회경제적 효과, 인문학적 관점, 인권 문제, 그리고 의학적 전문성까지 아우르는 광범위한 다양성에 있습니다. 통계물리학자와 감염병 전문가가 같은 정보를 바라보며 서로 다른 통찰을 나누고, 병원 현장의 목소리와 사회과학적 분석이 결합되는 과정은 매우 고무적입니다. 각자의 특기가 다른 전문가들이 공통의 주제를 해결하기 위해 모인 이 플랫폼은, 복잡한 사회적 문제를 다각도에서 조명하고 보다 입체적인 해결책을 모색하는 데 기여합니다. 대학이라는 공간은 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 모여 새로운 연구 방법론을 실험하기에 최적의 플랫폼입니다. 이곳에서 이루어지는 데이터 기반의 융합 연구는 단순히 현재의 현상을 분석하는 데 그치지 않고, 우리가 미래의 위기에 대응하기 위해 어떤 추가적인 자원을 확보해야 하는지 논의하는 장이 됩니다. 여러 분야의 연구자들이 활발한 토론을 통해 확산 모형을 정교화해 나가는 과정은, 향후 발생할 수 있는 또 다른 팬데믹에 대비하는 과학적 자산이자 성공적인 융합 연구 모델이 될 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

[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

생명과학
융합

[코로나 인터뷰] 신종호_ 코로나19시대, 등교시점을 결정하는 데 꼭 필요한 것은?

현대 사회의 현상들은 단순히 하나의 원인으로 설명되지 않는 복잡계의 성격을 띠고 있습니다. 하나의 사건이 발생하면 그것은 독립적으로 끝나지 않고 다른 분야에 연쇄적인 영향을 미치며 예상치 못한 결과를 초래하곤 합니다. 이러한 복잡계적 구조 속에서 대학은 다양한 분야의 전문가를 보유하고 있다는 강력한 장점을 가집니다. 대학은 특정 영역의 파장이 사회 전체로 어떻게 확장되는지 종합적으로 조망하고, 그 과정에서 발생하는 미세한 틈새를 발견하는 연구 기관으로서의 역할을 수행해야 합니다. 이는 단순한 지식 전달을 넘어 사회의 방향성을 제시하는 중요한 임무입니다. 데이터는 단순히 숫자의 나열이 아니라 우리에게 끊임없이 메시지를 던져주는 살아 있는 생물과 같습니다. 과거의 흐름을 통해 미래를 예측하듯, 방대한 데이터 속에는 현재의 문제점과 그것이 확산될 방향에 대한 중요한 정보가 담겨 있습니다. 이러한 메시지를 정확하게 분석하는 능력은 현실적이고 실용적인 대안을 마련하는 기초가 됩니다. 데이터를 소중히 다루며 그 안에 숨겨진 의미를 읽어낼 때, 우리는 위기를 기회로 바꾸고 향후 다가올 미래 변화에 능동적으로 대처할 수 있는 지표를 얻게 됩니다. 이는 장기적인 관점에서 사회적 발전을 모색하는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 코로나19 사태를 거치며 우리는 교육이 단순히 지식을 전달하는 행위 그 이상임을 깨닫게 되었습니다. 온라인 교육을 통해 유명한 지식을 접할 수는 있지만, 그것이 학생들에게 살아 있는 지식으로 체득되기 어려운 이유는 교육의 본질이 생각의 체계와 고민을 공유하는 장이기 때문입니다. 진정한 교육은 사람과 사람 사이의 정서적 유대감을 바탕으로 사회적 존재로서 자신의 꿈과 전문성을 고민하는 과정입니다. 앞으로의 학교 교육은 단순한 지식 전수를 넘어 사유와 만남이 이루어지는 경험의 장으로 거듭나야 하며, 그 안에서 개인이 무엇을 해야 할지 스스로 답을 찾는 기회를 제공해야 합니다. 학생들의 건강권과 학습권이 충돌하는 상황에서는 보건 역량에 대한 냉철한 평가가 우선되어야 하지만, 동시에 학습권 보장을 위한 대면 교육의 필요성도 간과할 수 없습니다. 이를 위해서는 학생들의 학습 현황을 질적으로 모니터링할 수 있는 정교한 데이터가 필요합니다. 단순히 과제를 부여하는 수준을 넘어 온라인 교육이 기대만큼 이루어지고 있는지 분석하고, 필요하다면 대안적인 대면 교육을 마련해야 합니다. 이는 교육 공동체가 학생들의 최소한의 권리를 보장하겠다는 의지를 갖추었을 때 비로소 가능해지며, 학기의 질을 담보하는 중요한 판단 근거가 됩니다. 공부의 진정한 목적은 개인적인 성취를 넘어 자신의 일이 사회 공동체 속에서 어떤 가치를 지니는지 인식하는 데 있습니다. 이러한 목적의식은 힘들고 지치는 순간을 이겨내게 하는 강력한 원동력이 됩니다. 학습의 에너지는 '하고 싶다'는 마음과 태도에서 비롯되며, 머리가 좋은 것보다 배우고자 하는 열정이 우선되어야 합니다. 여기에 효율적인 공부 방법과 유혹을 이겨낼 수 있는 자기 관리 환경이 더해질 때 비로소 전문성이 길러집니다. 스스로 의미를 부여하는 동기 부여야말로 성장을 이끄는 가장 큰 힘이며, 이는 청소년기의 수많은 유혹을 이겨내고 미래를 준비하는 기반이 됩니다.

신종호

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학
융합

[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

[석학인터뷰] 전주용_ 경제학자가 말하는 블록체인! | 2020 봄 카오스강연 '첨단기술의 과학'

공학을 전공하던 시절 마주한 외환위기와 인터넷의 보급은 기술이 사회와 얼마나 밀접하게 연결되어 있는지를 깨닫게 하는 중요한 계기가 되었습니다. 단순히 기계적인 원리를 탐구하는 것을 넘어, 우리가 사는 세상을 이해하고 그 안에서 발생하는 복잡한 상호작용을 분석할 필요성을 느낀 것입니다. 이러한 고민 끝에 공학적 사고방식을 유지하면서도 사회 시스템을 깊이 있게 통찰할 수 있는 학문으로 경제학을 선택하게 되었습니다. 기술과 사회의 접점에서 새로운 시각을 정립하려는 시도는 이후 블록체인과 같은 혁신적인 기술을 바라보는 근간이 되었습니다. 블록체인 기술의 핵심은 모든 거래 내역을 투명하게 공개하여 부정직한 시도를 원천적으로 차단하는 데 있습니다. 누군가를 일시적으로 속일 수는 있을지 몰라도, 네트워크에 참여하는 모든 구성원을 영원히 기만하는 것은 불가능하다는 원리가 이 시스템의 바탕을 이룹니다. 정상적인 거래 정보가 모두에게 공유됨으로써 위조나 사기와 같은 부적절한 행위는 자연스럽게 걸러지게 되며, 결과적으로 신뢰할 수 있는 데이터만이 생태계에 남게 됩니다. 이는 기술적 장치를 통해 사회적 신뢰를 구축하려는 시도로, 경제적 거래의 투명성을 획기적으로 높이는 역할을 합니다. 과학기술의 발전은 단순히 자연법칙의 발견에 그치지 않고, 그것을 수행하는 과학자사회의 가치관과 시대적 배경에 큰 영향을 받습니다. 과학자들 역시 인간이기에 편견과 오류에서 완전히 자유로울 수 없으며, 이러한 한계를 인식하는 것이 진정한 과학적 태도의 시작입니다. 따라서 기술의 원리를 파악하는 것만큼이나 과학철학이나 과학사회학적 관점에서 기술이 사회와 맺는 관계를 성찰하는 과정이 중요합니다. 블록체인 역시 단순한 기술적 구현을 넘어, 경제적 제도와 인간의 상호작용이라는 거대한 틀 안에서 그 본질과 한계를 명확히 이해하려는 노력이 필요합니다.

전주용

카오스재단카오스강연

수학
융합

[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] 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] 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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[강연] 디지털인문학과 데이터과학 (2) _ by장원철 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 4강 | 4강 ②

예술과 문학의 진위를 가리거나 특징을 분석하는 방법으로 '양식 측정학'이 주목받고 있습니다. 이는 단어의 길이나 빈도, 색상의 사용 패턴 등을 정량적으로 분석하여 작품의 유사도나 작가의 고유한 스타일을 찾아내는 학문입니다. 19세기 토마스 멘덴홀이 단어 길이 빈도를 조사하며 시작된 이 분야는, 오늘날 구텐베르크 프로젝트와 같은 대규모 디지털 도서관의 등장으로 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 데이터는 단순한 기록을 넘어 과거의 진실을 밝히는 강력한 도구가 되었습니다. 우리나라의 대표적인 기록 유산인 조선왕조실록 역시 이러한 데이터 과학의 훌륭한 연구 대상입니다. 태조부터 철종까지 약 470년간의 방대한 기록은 현재 모두 디지털화되어 한글로 번역되어 있습니다. 연구자들은 텍스트 마이닝 기법을 활용해 왕들의 통치 스타일을 분석하기도 합니다. 예를 들어, 신하들의 의견을 경청했던 세종대왕과 독단적인 결정을 내렸던 연산군의 차이는 실록에 등장하는 특정 단어의 빈도 그래프를 통해 명확하게 드러납니다. 이는 역사가 주관적인 서술을 넘어 객관적인 수치로 재해석될 수 있음을 보여줍니다. 실록의 기사에는 수많은 인물이 등장하며, 한 기사에 함께 언급된 인물들은 서로 밀접한 관계가 있다고 볼 수 있습니다. 이를 바탕으로 인물 간의 네트워크를 재구성하면 당시의 정치적 지형도를 그릴 수 있습니다. 이는 현대의 국회의원들이 공동으로 법안을 발의하는 관계를 분석하는 것과 유사한 원리입니다. 네트워크 분석을 통해 우리는 단순히 기록에 남겨진 관계를 넘어, 보이지 않는 곳에서 영향력을 행사했던 숨은 실력자나 인물들 사이의 복잡한 연결 고리를 정량적으로 파악할 수 있게 되었습니다. 현종 시기의 예송 논쟁은 서인과 남인 사이의 치열한 정치적 갈등을 보여주는 대표적인 사례입니다. 네트워크 분석의 다양한 중심성 지표를 활용하면, 이 시기 권력의 흐름이 어떻게 변화했는지 추적할 수 있습니다. 특히 2차 예송 논쟁 전후로 집권 세력이 교체되는 과정에서 인물들의 연결 중심성이 급격히 변화하는 양상이 관찰됩니다. 이를 통해 특정 인물이 언제 당적을 변경했는지, 혹은 어떤 인물이 중립적인 위치에서 가교 역할을 했는지 등 문헌만으로는 파악하기 힘든 세밀한 정치적 변화를 포착할 수 있습니다. 이러한 정량적 분석 기법은 동양의 역사 기록뿐만 아니라 서양 문학 연구에도 활발히 적용됩니다. 셰익스피어의 작품 전집을 분석하여 그가 실제로 사용한 어휘의 규모를 추정하거나, 새로 발견된 작품이 그의 진작인지 판별하는 연구가 대표적입니다. 통계적 모델링을 통해 작가가 알고 있었으나 작품에 쓰지 않은 잠재적 어휘량까지 계산해내는 것입니다. 이처럼 데이터 과학과 인문학의 만남은 과거의 유산을 현대적인 시각으로 재조명하며, 우리가 미처 알지 못했던 역사의 이면을 밝혀내는 새로운 지평을 열어주고 있습니다.

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] 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] 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

[석학인터뷰] 교수님처럼 글을 잘 쓰려면 어떻게 해야하나요?- KAOS 최재천 국립생태원장 인터뷰 영상

생명의 기원을 밝히는 일은 과학계에서 가장 어려운 과제 중 하나입니다. 생명이 처음 탄생하던 순간을 직접 목격한 이가 없기에, 우리는 현재 관찰 가능한 데이터만을 바탕으로 과거를 유추할 수밖에 없습니다. 종교적 설명이나 외계 유입설은 언뜻 명쾌해 보이지만, 이는 근본적인 발생 원리에 대한 과학적 해답이 되기 어렵습니다. 외계에서 생명이 왔다고 가정하더라도 그 생명이 어디서 어떻게 시작되었는지에 대한 질문은 여전히 남기 때문입니다. 결국 우리는 지구라는 환경 안에서 생명이 태동한 과정을 논리적으로 추적해야만 합니다. 좋은 글을 쓰는 비결은 타고난 재능보다는 치열한 퇴고의 과정에 있습니다. 마감 기한을 스스로 앞당겨 설정하고, 완성된 초고를 수십 번 다시 읽으며 다듬는 정성이 필요합니다. 특히 글을 소리 내어 읽었을 때 느껴지는 리듬감은 독자에게 의미를 전달하는 핵심적인 요소입니다. 귀로 들었을 때 매끄럽지 않거나 호흡이 끊기는 문장은 과감히 수정해야 합니다. 글쓴이가 스스로 읽기에 불편함이 없을 때까지 고치고 또 고치는 반복적인 노력이 뒷받침될 때, 비로소 독자의 마음을 움직이는 생동감 넘치는 문장이 탄생하게 됩니다. 자연과학의 여러 분야 중 생물학은 독특한 위치를 차지합니다. 물리학이나 화학이 대상을 더 작은 단위로 쪼개어 분석하는 환원주의적 접근에 집중한다면, 생물학은 그 분석된 요소들을 다시 하나로 묶어내는 종합력을 요구합니다. 세포 하나를 들여다보는 분석력도 중요하지만, 그 세포들이 모여 하나의 생명체를 이루고 나아가 생태계 속에서 상호작용하는 전체적인 그림을 그릴 수 있어야 합니다. 생명의 오묘함은 단순히 부분을 합친 것 이상의 복잡성을 지니고 있기에, 이를 이해하기 위해서는 분석력과 종합력의 균형이 필수적입니다. 생물학적 탐구는 미시적인 세계와 거시적인 세계를 동시에 아우르는 매력을 지니고 있습니다. 분석력만을 강조하는 학문적 풍토에서 벗어나, 쪼개진 파편들을 연결하여 생명이라는 거대한 퍼즐을 완성해 나가는 과정은 지적 호기심을 자극하기에 충분합니다. 이러한 종합력은 생명 현상의 본질을 꿰뚫어 보는 힘이 됩니다. 단순히 지식을 습득하는 것을 넘어 생명체가 살아가는 방식과 그 의미를 탐구하는 일은 인간이 자연을 이해하는 가장 깊이 있는 방법 중 하나입니다. 분석력과 종합력을 넘나드는 통찰력은 생물학자가 갖춰야 할 최고의 덕목입니다. 현대 과학에서 생물학의 역할은 갈수록 중요해지고 있습니다. 기후 위기나 질병 등 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하기 위해서는 생명 시스템에 대한 다각적인 이해가 필요하기 때문입니다. 분석적인 데이터에 기반하면서도 전체적인 조화를 고려하는 생물학적 접근 방식은 미래 과학의 핵심적인 방법론이 될 것입니다. 자연의 섭리를 존중하며 생명의 기원부터 현재의 다양성까지 아우르는 학문적 여정은 우리에게 세상을 바라보는 새로운 눈을 제공합니다. 지적 치열함과 종합력을 통해 우리는 생명의 신비에 한 걸음 더 다가갈 수 있습니다.

최재천

카오스재단석학인터뷰

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