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[강연] 제임스웹으로 살피는 우주의 첫 번째 별과 은하들 2_by 전명원 | 2025-2026 카오스강연 'Across the Universe' 2강 두 번째 이야기

우주의 탄생 이후 첫 세대 별과 은하가 언제 형성되었는지에 대한 연구는 현대 천문학의 핵심 과제 중 하나입니다. 이론 천문학자들은 슈퍼컴퓨터를 활용한 정밀한 시뮬레이션을 통해, 우주 역사 138억 년 중 약 2억 년에서 3억 년 사이에 첫 세대 별이 태어났을 것이라 추정해 왔습니다. 이후 별들이 모여 은하를 이루는 시기는 대략 5억 년에서 10억 년 사이일 것으로 가설을 세웠습니다. 이러한 이론적 모델은 표준 우주론 (ΛCDM 모델)의 틀 안에서 오랜 시간 동안 정답으로 여겨져 왔습니다. 하지만 제임스 웹 우주망원경이 본격적인 관측을 시작하면서 천문학계는 예상치 못한 결과에 직면하게 되었습니다. 이론상으로 첫 세대 별들이 겨우 태어나기 시작했을 시점인 우주 초기 2억 년에서 3억 년 사이에 이미 거대하고 무거운 은하들이 여럿 발견되었기 때문입니다. 이는 우리가 세운 이론과 실제 자연이 보여주는 모습 사이에 커다란 불일치가 존재함을 시사합니다. 너무나 이른 시기에 발견된 완성된 형태의 은하들은 기존의 우주 형성 시나리오를 근본적으로 뒤흔들고 있습니다. 초기에 이러한 관측 결과가 나왔을 때, 많은 학자는 관측 과정에서의 오류나 단순한 착시일 가능성을 제기했습니다. 은하의 거리를 측정하는 방식에는 필터를 사용하는 측광 방식과 모든 파장을 분석하는 분광 방식이 있는데, 측광 방식은 종종 오차를 만들어내기 때문입니다. 그러나 후속 연구를 통해 정밀한 분광 자료가 확보되었음에도 불구하고, 여전히 너무 많고 밝은 은하들이 초기 우주에 존재함이 확인되었습니다. 이제 관측 오류라는 일말의 의구심마저 사라지게 된 셈입니다. 천문학자들은 이 당혹스러운 문제를 해결하기 위해 다양한 가능성을 검토하고 있습니다. 그중 하나는 우리가 운 좋게 은하가 밀집된 고밀도 지역을 관측했을 확률입니다. 우주는 모든 곳의 밀도가 균일하지 않으며, 특정 영역에 물질이 몰려 있을 수 있기 때문입니다. 현재 연구팀은 시뮬레이션을 통해 밀도가 높은 영역에서 은하가 얼마나 빨리 성장할 수 있는지 연구 중입니다. 하지만 아직은 이 모든 현상을 완벽하게 설명할 수 있는 결정적인 해답을 찾지 못한 채 연구를 지속하고 있습니다. 지난 수십 년간 천문학을 지탱해 온 표준 우주론 (ΛCDM 모델)은 허블 우주망원경의 데이터를 완벽하게 설명해 왔습니다. 하지만 제임스 웹 우주망원경이 던진 이 숙제가 기존 모델로 해결되지 않는다면, 우리는 우주론의 근본적인 수정을 고려해야 할지도 모릅니다. 100년 전만 해도 우리 은하가 우주의 전부라고 믿었던 인류가 외부 은하의 존재를 깨달았듯이, 지금의 혼란은 어쩌면 새로운 우주 이해를 위한 거대한 패러다임 전환의 전조일 수도 있다는 분석이 나옵니다. 138억 년의 우주 역사를 1년짜리 달력으로 환산해 보면, 인류의 존재는 얼마나 미약한지 실감하게 됩니다. 우주가 탄생하고 8월이 되어서야 태양계가 형성되었으며, 인류 문명은 12월 31일 자정 직전의 마지막 30초에 불과합니다. 이 찰나의 순간에 등장한 존재가 우주 전체의 기원과 역사를 이해하려 노력한다는 것 자체가 경이로운 일입니다. 비록 지금 우리가 아는 이론이 실제와 맞지 않을지라도, 미지의 영역을 탐구하고 자연의 정답을 해석하려는 인간의 의지는 그 자체로 위대한 가치를 지닙니다. 과학은 고정된 진리가 아니라, 새로운 증거를 마주하며 끊임없이 수정되고 보완되는 과정입니다. 현재 가속 팽창하는 우주에서 수많은 은하가 우리의 시야 밖으로 사라지고 있지만, 인류는 제임스 웹 우주망원경이라는 강력한 도구를 통해 더 깊은 과거를 들여다보고 있습니다. 지금 당장은 모른다는 사실을 인정하는 것이 진정한 과학자의 태도이며, 그 모름을 앎으로 바꾸기 위한 도전은 계속될 것입니다. 언젠가 제임스 웹 우주망원경이 던져준 숙제를 풀게 될 날, 우리는 한 단계 더 진보한 우주론을 갖게 될 것입니다.

카오스재단카오스강연

천문학

먼― 우주, 가까운 우주🌌(Across the Universe) 2강 2부 제임스웹으로 살피는 첫 번째 별과 은하들🔭│카오스강연 시즌2

최초의 별은 약 2억~3억 년 경에 탄생한 것으로 연구되고 있습니다. 이 별들이 모여 은하를 이루게 되는데, 초기 은하들은 약 5억~10억 년 사이에 형성된 것으로 추정됩니다. 이론 천문학자들은 시뮬레이션을 통해 이러한 과정을 재현하며, 우주 초기의 모습을 예측해 왔습니다. 그러나 실제 관측 결과는 이론과 다르게, 매우 이른 시기에 이미 무거운 은하들이 존재함을 보여주고 있습니다. 제임스 웹 우주망원경의 관측 결과, 2억~3억 년 시점에 이미 무거운 은하가 발견되었습니다. 이는 기존 이론으로는 극히 드문 확률로만 설명할 수 있는 현상입니다. 관측 방법의 한계로 인한 오차 가능성도 제기되었으나, 분광 관측까지 마친 은하들 역시 이른 시기에 무거운 은하가 많았음을 시사합니다. 이로 인해 천문학계는 큰 혼란에 빠졌고, 기존 표준 우주론으로 설명되지 않는 문제에 직면하게 되었습니다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 시도가 이루어지고 있습니다. 우주의 밀도 분포가 관측 결과에 영향을 미쳤을 가능성도 제기되어, 여러 영역을 관측하고 시뮬레이션을 통해 비교 연구가 진행 중입니다. 하지만 아직까지 명확한 해답은 나오지 않았으며, 표준 우주론의 수정이나 새로운 우주론의 필요성까지 논의되고 있습니다. 우주론은 관측 결과에 따라 계속 변화해 왔으며, 앞으로도 변화할 수밖에 없는 학문임을 알 수 있습니다. 우주의 역사는 인류의 시간에 비해 매우 방대합니다. 인류 문명은 우주 달력의 마지막 1초에 해당할 정도로 짧은 시간에 등장했습니다. 그럼에도 불구하고 인간은 우주의 기원과 구조를 이해하기 위해 끊임없이 노력해 왔습니다. 이러한 노력은 아직 모르는 것이 많다는 사실을 인정하면서도, 자연이 보여주는 정답을 해석하고자 하는 과학적 태도에서 비롯됩니다. 우주가 가속 팽창함에 따라 먼 은하들은 점점 더 멀어지고, 결국 우리 은하와 안드로메다 은하만 남게 될 것입니다. 이러한 팽창은 인간이나 지구에 직접적인 영향을 미치지 않으며, 우주의 거대한 스케일에서만 작용합니다. 천문학자들은 우주의 근원을 밝히기 위해 최초의 별과 은하를 찾는 연구를 계속하고 있으며, 이는 인간의 호기심과 존재의 근원을 탐구하는 본능에서 비롯된 것입니다. 표준 우주론은 암흑 에너지와 암흑 물질을 기반으로 우주를 설명해 왔으나, 최근 관측 결과와의 불일치로 인해 보완이나 수정이 필요하다는 의견이 많아지고 있습니다. 암흑 물질의 특성이 우주 초기 구조 형성에 영향을 미쳤을 가능성 등 다양한 해석이 제시되고 있습니다. 천문학자들은 더 세련된 설명과 합의를 위해 지속적으로 연구를 이어가고 있습니다. 이론 천문학자들은 컴퓨터 시뮬레이션과 공개된 관측 데이터를 활용해 우주의 구조와 진화를 연구합니다. AI와 빅데이터 기술도 적극적으로 도입되고 있으며, 관측 천문학과 이론 천문학이 상호 보완적으로 발전하고 있습니다. 우주의 기원, 암흑 물질, 빅뱅 이전의 상태 등 아직 풀리지 않은 난제들이 많지만, 과학자들은 열린 마음으로 자연의 정답을 찾기 위해 계속 도전하고 있습니다.

국립과천과학관과학강연👨‍🏫

물리학
천문학

[강연] 다시 돌아본 2024년 "세상에 나쁜 수학은 없다" 2 | 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 9강 두 번째 이야기 | 9강 ②

열 방정식은 열이라는 물리적 대상이 시간에 따라 공간 속에서 어떻게 확산되는지를 정교하게 묘사하는 도구입니다. 초승달 모양의 열판에 열이 가해졌을 때 시간이 흐르며 열이 고르게 퍼져나가는 현상을 수식으로 나타낸 것이죠. 이 방정식의 핵심은 온도의 시간적 변화율이 공간에 대한 이계도함수와 연결된다는 점에 있습니다. 이는 단순히 열의 이동을 설명하는 것을 넘어 입자의 운동이나 현대 인공지능의 확산 모델에까지 응용되는 기초 원리가 됩니다. 확산 현상을 바라보는 관점은 거시적일 수도, 미시적일 수도 있습니다. 미시적 관점에서는 입자가 무작위로 움직이는 '무작위 행보'나 '브라운 운동'으로 설명됩니다. 동전을 던져 앞면이 나오면 왼쪽, 뒷면이 나오면 오른쪽으로 가는 무작위 행보의 확률을 미분의 정의와 테일러 전개를 통해 계산하면 놀랍게도 거시적인 열 방정식이 유도됩니다. 이는 개별 입자의 불확실한 움직임이 모여 전체적인 확산이라는 규칙적인 흐름을 만들어냄을 보여주는 수학적 증거입니다. 최근 주목받는 인공지능의 확산 모델 역시 열 방정식의 원리를 활용합니다. 이미지에 무작위 노이즈를 추가하는 과정은 열이 퍼지는 순방향 확산 과정과 닮아 있으며, 이를 역방향 확산 과정으로 추적해 노이즈를 제거하면 새로운 이미지가 생성됩니다. 이러한 복잡한 수학적 원리를 시각적으로 이해하기 위해 '이매지너리'와 같은 플랫폼이 활용되기도 합니다. 수식 속에 숨겨진 정보의 흐름을 눈으로 확인하며 화산재의 확산이나 바람의 방향 같은 실제 자연 현상을 시뮬레이션할 수 있습니다. 정보의 시대를 지탱하는 또 다른 강력한 도구는 특이값 분해(SVD)입니다. 행렬은 하나의 벡터를 다른 벡터로 변환하는 연산자 역할을 하는데, 특이값 분해(SVD)는 이 복잡한 변환을 회전과 늘림, 그리고 다시 회전이라는 세 가지 단계로 쪼개어 분석합니다. 임의의 행렬을 세 개의 특수한 행렬 곱으로 분해함으로써 데이터가 가진 본질적인 구조를 파악할 수 있게 됩니다. 이는 복잡하게 얽힌 정보들 사이에서 핵심적인 기저가 무엇인지 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 특이값 분해(SVD)의 가장 대표적인 응용 분야는 데이터 압축과 차원 축소입니다. 이미지의 픽셀 정보를 행렬로 나타낸 뒤 특이값 분해(SVD)를 적용하면, 중요도가 낮은 정보들을 과감히 제거하고 핵심적인 특이값들만 남겨 원래 이미지를 효율적으로 재구성할 수 있습니다. 또한 주성분 분석(PCA)을 통해 고차원의 데이터를 저차원으로 축소함으로써 복잡한 데이터 속에 내재된 패턴을 찾아냅니다. 예를 들어 여러 과목의 성적 데이터에서 학생의 문과적 혹은 이과적 성향이라는 핵심 지표를 추출하는 식입니다. 코시-슈바르츠 부등식은 벡터 공간을 이해하는 가장 기본적인 관계식입니다. 두 벡터의 내적값이 각 벡터의 길이의 곱을 절대 넘을 수 없다는 이 절대 부등식은 기하학적으로 두 벡터 사이의 각도와 투영의 개념을 담고 있습니다. 내적을 통해 두 벡터가 얼마나 같은 방향을 향하고 있는지, 혹은 서로 독립적인지를 수치화할 수 있습니다. 이는 단순히 수학적 정리를 넘어 데이터 사이의 유사도를 측정하는 핵심적인 척도가 되어 현대 과학의 다양한 분야에서 활용됩니다. 이러한 내적의 개념과 코시-슈바르츠 부등식은 오늘날 OTT 서비스의 영화 추천 알고리즘이나 챗GPT 같은 자연어 처리 모델의 근간이 됩니다. 사용자의 선호도 벡터와 콘텐츠 벡터 사이의 상관관계를 분석하여 최적의 결과를 도출해내는 것이죠. 열 방정식부터 특이값 분해(SVD), 그리고 코시-슈바르츠 부등식에 이르기까지, 이들은 서로 다른 형태를 띠고 있지만 복잡한 세상을 단순화하고 그 속에 숨겨진 근본적인 질서를 찾아낸다는 공통점을 가집니다. 수학은 이처럼 보이지 않는 곳에서 세상을 움직이고 있습니다.

박형주

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 수치해석학, 근사와 과학계산의 예술 2_by 홍영준 / 2024 카오스강연 '세상에 나쁜 수학은 없다' 시즌2 5강 두 번째 이야기 | 5강 ②

공학 분야에서 비행기의 날개나 유체의 흐름처럼 복잡한 물리 현상을 시뮬레이션할 때 가장 널리 쓰이는 기법 중 하나가 바로 유한요소법(FEM)입니다. 이는 복잡한 편미분 방정식을 컴퓨터가 풀 수 있는 형태로 변환하는 방법론으로, 1960년대부터 폭발적으로 발전하며 현대 공학의 필수적인 도구가 되었습니다. 유한요소법의 핵심은 문제를 아주 작은 '유한한' 요소들로 쪼개어 분석하는 데 있으며, 이는 우리가 흔히 접하는 거대한 구조물부터 미세 유체 역학까지 광범위하게 적용되어 현대 문명의 안전과 효율을 지탱하고 있습니다. 미분 방정식을 푼다는 것은 연속적인 변화를 이해하는 과정이지만, 수치해석적 관점에서는 이를 인접한 항들 사이의 관계로 치환하여 바라봅니다. 오일러의 통찰처럼 미분을 없애고 변수를 잘게 쪼개어 인접한 점들이 어떤 관계를 맺는지 정의하면, 복잡한 미분 문제는 결국 우리가 익숙한 연립방정식의 형태로 바뀝니다. 현미경으로 들여다보듯 국소적인 영역에서의 관계를 규정하고 이를 전체로 확장하여 행렬 방정식으로 풀어내는 과정이 바로 수치 선형대수학의 핵심적인 원리이며, 이를 통해 인간이 풀기 힘든 난제들을 컴퓨터로 해결할 수 있게 됩니다. 유한요소법에서는 '기저 함수'라고 불리는 작은 조각들을 활용하여 전체 함수를 형성합니다. 각각의 기저 함수는 자신이 담당하는 특정 영역에서만 값을 가지고 나머지 영역에서는 0이 되는 특성을 지니는데, 이 뾰족뾰족한 기저 함수들에 적절한 상수를 곱해 모두 더하면 우리가 원하는 연속 함수의 근삿값을 얻을 수 있습니다. 1차원에서는 삼각형 모양의 기저 함수를 사용하지만, 차원이 높아지면 삼각뿔 형태의 기저 함수를 활용하여 2차원이나 3차원의 복잡한 문제도 유연하게 해결할 수 있습니다. 이는 실생활의 연속적인 현상을 디지털 환경에서 정교하게 구현하는 강력한 도구가 됩니다. 이러한 수치해석 기법은 건축물의 안전 진단부터 기상 예측에 이르기까지 우리 삶의 도처에 스며들어 있습니다. 다리를 건설할 때 어느 부분에 하중이 집중되는지 정확히 계산하여 설계를 보강하거나, 비행기 설계 시 공기 저항을 최소화하기 위한 난류 시뮬레이션에도 유한요소법이 필수적으로 사용됩니다. 최근에는 구글이나 마이크로소프트 같은 빅테크 기업들이 기존의 수치해석 방식에 인공지능을 결합하여 태풍의 경로를 예측하거나 기상 정보를 분석하는 등, 더욱 정교하고 빠른 예측 모델을 선보이며 과학 기술의 새로운 지평을 열고 있습니다. 인공지능과 수치해석학은 서로의 발전을 견인하는 상호보완적인 관계에 있습니다. 인공지능의 계산 능력을 빌려 수 주가 걸리던 복잡한 시뮬레이션 시간을 획기적으로 단축하는 연구가 진행 중이며, 반대로 수치해석적 기법을 통해 인공지능 모델의 수학적 근거를 마련하려는 움직임도 활발합니다. 특히 생성형 딥러닝 모델의 핵심 원리에 확률 편미분 방정식이 포함되어 있다는 점은 두 분야의 깊은 연관성을 잘 보여줍니다. 현대의 복잡한 고차원 문제를 해결하고 기술적 신뢰성을 확보하기 위해 두 학문의 하이브리드 협업은 앞으로 더욱 중요해질 전망입니다.

홍영준

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수학

[연구뭐하지?] 뇌는 어떻게 정보를 처리하는가? 수학으로 서술하는 뇌인지연구 _곽지현 교수 | 서울대학교 “신경계산 연구실”

우리 뇌는 외부 환경에서 받아들이는 감각 정보와 공간 정보를 전기 신호로 변환하여 처리합니다. 수많은 신경세포가 생성하는 전기 신호들이 합산되고 정교하게 계산됨으로써 정보가 기억으로 저장되는 것입니다. 이러한 뇌의 계산 원리를 밝혀내는 연구는 새로운 정보처리 이론을 정립하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 특히 주변 환경을 인지하고 길을 탐색하며 학습하는 과정에서 다양한 뇌세포들이 어떻게 상호작용하는지 이해하는 것이 이 연구의 주요 목적입니다. 컴퓨터 환경에 작은 뇌를 구현하는 시뮬레이션 연구는 뇌의 복잡한 정보처리 과정을 이해하는 중요한 도구입니다. 뇌 신경세포와 회로를 모사하여 인공신경망을 구축함으로써, 왜 특정 방식으로 세포들이 연결되어야 하는지 그 필연성을 유추할 수 있습니다. 뇌는 1,000억 개의 신경세포가 시공간적으로 끊임없이 신호를 주고받는 생물학적 컴퓨터와 같습니다. 최근 측정 기술의 발달로 확보된 방대한 데이터를 효율적으로 분석하기 위해서는 수리 모델을 통한 검증이 필수적입니다. 신경과학의 역사에서 수학적 접근은 노벨 생리의학상 수상으로 그 가치를 증명한 바 있습니다. 호지킨과 헉슬리는 신경세포의 전기 신호 생성 기전을 미분 방정식으로 수식화하여 생명 현상을 가장 완벽하게 모사했다는 평가를 받습니다. 이러한 선구적인 연구는 인간의 마음이 작동하는 원리까지도 수학적으로 규명할 수 있다는 희망을 줍니다. 개별 세포의 작동 기전이 수식으로 표현될 수 있다면, 시냅스로 연결된 거대한 신경회로망의 정보처리 과정 역시 수리적으로 모델링하여 뇌의 이론적 토대를 마련할 수 있습니다. 뇌 연구는 단순히 이론에 그치지 않고 인지 기능 향상과 질병 치료를 위한 실질적인 방안을 제시합니다. 약물을 이용한 일시적인 처방보다는 특정 신경세포를 직접 조절하여 기억력을 회복시키는 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 예를 들어 알츠하이머 모델에서 특정 세포의 활성도를 조절함으로써 감소된 기억을 복원하는 성과를 거두기도 했습니다. 또한 실제 뇌의 복잡한 연결성을 모사하는 연구는 획일화된 구조를 가진 현재의 인공지능 알고리즘을 한 단계 진화시키는 데 중요한 영감을 제공합니다. 뇌의 공간 정보 계산 원리를 명확히 이해한다면 자율주행 자동차와 같은 첨단 산업 분야에도 혁신적인 기술을 적용할 수 있습니다. 과학 연구에서 가장 중요한 동력은 새로운 현상을 발견하고자 하는 재미와 열정입니다. 연구실은 다양한 테크닉과 연구 방법을 갖춘 뷔페와 같은 환경을 제공하여 학생들이 주도적으로 자신의 주제를 탐구할 수 있도록 돕습니다. 학부 과정에서 접하기 어려운 뇌과학의 특성상, 인턴십을 통해 실제 실험 기법을 익히고 학문적 적성을 확인하는 과정은 미래의 과학자로 성장하는 소중한 발판이 됩니다.

곽지현

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뇌인지과학

[연구뭐하지?] 인류에 보탬이 되는 화학, 신재생 에너지 연구_임종우 교수 | 서울대학교 “에너지 및 재료 분석화학 연구실”

서울대학교 화학부 임종우 교수 연구실은 인류가 직면한 에너지 위기와 기후 변화라는 거대한 과제를 화학적 방법론으로 해결하고자 노력하고 있습니다. 리튬 이온 배터리를 비롯해 전고체 전지와 리튬 금속 배터리 등 더 안전하고 효율적인 차세대 에너지 저장 장치를 연구하며, 깨끗한 수소 생산을 위한 촉매 기술과 이산화탄소 저감 및 전환 기술까지 폭넓게 다룹니다. 이러한 연구는 단순히 기술 개발에 그치지 않고 지속 가능한 지구를 위한 근본적인 해답을 찾는 과정이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심은 배터리 내부에서 일어나는 미시적인 변화를 실시간으로 관찰하고 이를 이론적으로 정립하는 데 있습니다. 방사광 가속기를 활용해 양극재 내에서 리튬 이온이 어떻게 이동하고 확산되는지 이미징 기법으로 포착하며, 얻어진 데이터를 바탕으로 복잡한 미분방정식을 풀어내어 동력학적인 상전이 과정을 수식화합니다. 실험과 이론의 긴밀한 결합을 통해 배터리의 열화 원인을 규명하고 성능을 극대화할 수 있는 최적의 경로를 제시하는 것이 주요 목표입니다. 에너지 연구에 투신하게 된 계기는 대학 시절 해외 교환 학생 경험에서 비롯되었습니다. 당시 환경과 에너지 문제에 대해 끊임없이 고뇌하던 동료들과 교류하며, 이 분야가 인류의 미래를 결정지을 핵심 과제임을 깨달았습니다. 비록 당시에는 에너지 문제에 대한 사회적 관심이 지금처럼 높지 않았으나, 누군가는 반드시 해결해야 할 일이라는 사명감을 느꼈습니다. 자신의 인생을 걸고 인류 사회에 실질적인 보탬이 되겠다는 순수한 열정이 현재 연구의 든든한 뿌리가 되었습니다. 최근 이차전지 산업은 비약적인 성장을 거듭하고 있지만, 기술적 완성도를 높이는 과정은 매우 복잡하고 정교한 과학적 접근을 요구합니다. 원자 단위의 동력학부터 수조 개의 입자가 모인 배터리 셀 전체의 현상까지, 다양한 스케일에서 발생하는 상호작용을 체계적으로 이해해야 하기 때문입니다. 연구실은 산업계와 긴밀히 소통하며 기초 과학의 원리가 실제 산업 현장의 난제를 해결하는 시너지를 창출하고 있습니다. 이는 단순한 용량 증설을 넘어 배터리 기술의 근본적인 진보를 이끄는 동력이 됩니다. 연구실의 또 다른 강점은 경계를 허무는 협업과 글로벌 네트워크에 있습니다. 물리, 생명과학, 공학 등 다양한 배경을 가진 연구원들이 모여 각자의 전문성을 공유하며, 해외 유수의 연구소와 적극적인 공동 연구를 수행합니다. 언어의 장벽을 넘어 세계적인 연구 시설을 활용하고 치열한 토론을 거치는 과정은 국익에도 기여하는 소중한 자산이 됩니다. 밤을 새우는 고단한 연구 과정 끝에 마침내 자연의 섭리를 이해하고 진실을 확인했을 때 느끼는 성취감은 연구자들을 움직이는 가장 큰 보람입니다.

임종우

카오스재단연구뭐하지

화학

[연구뭐하지?] 지구를 구하는 사람들_박록진 교수 | 서울대학교 "대기화학모델링 연구실"

대기 화학 모델링 연구는 인간 활동이 지구 환경에 미치는 영향을 과학적으로 규명하는 중요한 학문입니다. 자동차 배기가스나 이산화탄소 배출과 같은 인간의 활동이 대기 조성을 어떻게 변화시키고, 이것이 다시 기후 변화와 같은 형태로 우리에게 어떤 영향을 주는지 탐구합니다. 연구자들은 대기 오염과 기후 위기라는 전 지구적 문제를 해결하기 위한 정책적 방향성을 제시하며, 지구를 구한다는 사명감을 가지고 연구에 임하고 있습니다. 이 연구실의 핵심 도구는 '대기 화학 모델링'입니다. 대기 중에서 일어나는 복잡한 물리·화학적 현상들을 컴퓨터 언어로 구현하여 가상의 환경에서 실험을 진행하는 방식입니다. 대기 화학 모델링은 연구자가 원하는 조건에 맞춰 무한한 가상 실험을 가능하게 한다는 점에서 매우 매력적입니다. 학생들은 이를 통해 위성 및 지상 관측 자료와 모델 데이터를 능숙하게 다루는 법을 익히며, 실제 대기 현상을 정교하게 재현해내는 전문가로 성장하게 됩니다. 대기 과학은 자연을 대상으로 하는 자연과학인 동시에, 방대한 데이터를 다루는 데이터 사이언스이자 인간에 대한 이해가 필요한 종합 과학입니다. 대기에는 국경이 없기 때문에 특정 지역에 한정된 연구가 아니라 전 세계 학자들과의 긴밀한 협업이 필수적입니다. 공기의 흐름은 끊임없이 순환하며 지구 전체를 연결하므로, 대기 과학은 지역적인 한계를 넘어선 국제적인 학문으로서의 성격을 강하게 띠고 있습니다. 구체적인 연구 주제로는 메탄과 이산화탄소의 배출 및 흡수 기작 규명이 있습니다. 특히 메탄은 기후 변화와 오존 생성에 중요한 역할을 하지만, 정확한 발생원과 배출량을 파악하기 어려운 미지의 영역이 많습니다. 연구자들은 자신이 계산한 배출량을 모델에 적용했을 때 실제 관측값과 일치하는 순간 큰 성취감을 느낍니다. 탄소 중립과 넷제로가 화두인 시대에 이러한 연구는 지속 가능한 미래를 위한 핵심적인 동력이 됩니다. 대학원 과정은 단순히 지식을 습득하는 단계를 넘어 독창적인 연구자로 거듭나는 통과의례입니다. 학생들은 선배들과 중첩되지 않는 자신만의 고유한 연구 주제를 개척하며 세계적인 전문가로 성장할 기회를 얻습니다. 또한, 연구실 내 '먼네(Monthly Nature)'와 같은 문화를 통해 최신 학술 동향을 공유하고 사회적 이슈에도 관심을 가집니다. 이는 자연과학이 우리 삶과 밀접하게 연결되어 있음을 깨닫고 더 나은 사회를 만드는 데 기여하기 위함입니다.

박록진

카오스재단연구뭐하지

지구환경과학

[강연] 양자얽힘, 생각이 현실을 만든다고?_by 박권 / 2023 가을 카오스강연 'INCREDIBLE QUANTUM' 6강 | 6강

양자역학의 역사에서 가장 기묘한 현상으로 꼽히는 양자 얽힘은 역설적이게도 이 이론을 비판하려 했던 위대한 물리학자들에 의해 그 중요성이 부각되었습니다. 슈뢰딩거와 아인슈타인은 양자역학의 확률론적 해석이 지닌 모순을 지적하기 위해 얽힘 현상을 공격의 수단으로 삼았습니다. 그러나 이들의 날카로운 비판은 훗날 양자 컴퓨터와 양자 통신이라는 혁신적인 기술의 토대가 되었습니다. 현대 물리학은 이 기묘한 현상이 단순한 이론적 가설을 넘어 우리가 발을 딛고 있는 현실의 근간임을 증명해 나가고 있습니다. 슈뢰딩거의 고양이는 양자역학의 중첩 원리가 거시 세계에서 얼마나 황당하게 들릴 수 있는지를 보여주는 유명한 우화입니다. 상자를 열기 전까지 고양이가 죽은 상태와 산 상태의 중첩으로 존재한다는 설정은 우리의 직관과 정면으로 충돌합니다. 슈뢰딩거는 이를 통해 양자역학의 불완전함을 역설하려 했으나, 실험적 검증을 통해 미시 세계에서는 이러한 중첩이 실제로 일어난다는 사실이 밝혀졌습니다. 관측이 상태를 결정짓는다는 이 놀라운 원리는 현대 과학이 우주를 바라보는 방식을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 아인슈타인은 양자역학이 물리적 실체를 완벽하게 설명하지 못한다고 믿으며 EPR 역설을 제안했습니다. 그는 멀리 떨어진 두 입자가 빛보다 빠른 속도로 정보를 주고받는 듯한 현상을 '유령 같은 원격 작용'이라 부르며 혐오했습니다. 아인슈타인은 우리가 아직 모르는 '숨은 변수'가 존재하여 결과가 미리 결정되어 있을 것이라고 주장했습니다. 이는 양자역학이 단순히 확률적인 도구가 아니라, 더 깊은 층위의 결정론적 원리를 숨기고 있다는 의구심에서 비롯된 철학적 도전이었습니다. 오랫동안 철학적 논쟁에 머물렀던 이 문제는 존 스튜어트 벨이 제안한 부등식을 통해 실험의 영역으로 들어왔습니다. 벨의 부등식은 고전적인 숨은 변수 이론과 양자역학 중 어느 것이 옳은지를 판별할 수 있는 기준을 제시했습니다. 이후 수행된 정밀한 실험들은 벨의 부등식이 위배됨을 보여줌으로써 아인슈타인의 직관이 틀렸고 양자역학이 옳았음을 입증했습니다. 이 결과는 우주가 국소적인 인과율을 넘어서는 근본적인 연결성을 지니고 있음을 시사하는 현대 물리학의 기념비적인 사건이 되었습니다. 양자 얽힘에 대한 이해는 이제 순수 과학을 넘어 양자 통신이라는 실용적인 기술로 진화하고 있습니다. 양자 원격 전송은 물질 자체가 이동하는 것이 아니라 입자의 양자 정보를 빛의 속도로 전송하는 혁신적인 개념입니다. 특히 양자 얽힘을 이용한 양자 암호키 분배 기술은 해킹 시도 시 얽힘 상태가 즉각 파괴되는 특성을 활용하여 원리적으로 완벽한 보안을 보장합니다. 이미 세계 각국은 이러한 양자 네트워크를 구축하여 금융과 국방 분야에서 실질적인 응용을 시작하며 양자 시대를 앞당기고 있습니다. 양자역학은 원자의 구조를 넘어 우주의 근본적인 힘과 질량의 기원까지 설명해 줍니다. 표준 모형에 따르면 우주의 네 가지 힘은 입자들이 특정 입자를 주고받는 '공 던지기' 원리에 의해 매개됩니다. 또한 힉스 메커니즘은 게이지 대칭성이 자발적으로 깨지면서 입자들이 질량을 얻게 되는 과정을 보여줍니다. 이는 우리 몸을 구성하는 원자들이 어떻게 존재할 수 있는지에 대한 근본적인 답을 제공합니다. 결국 양자역학은 단순한 물리 법칙이 아니라 존재의 이유를 설명하는 심오한 원리인 셈입니다. 미래의 핵심 기술인 양자 컴퓨터는 0과 1의 중첩 상태인 큐비트를 활용하여 고전 컴퓨터가 해결하지 못하는 복잡한 난제들에 도전합니다. 쇼어 알고리즘은 양자 중첩을 통해 수만 년이 걸릴 소인수분해를 단 몇 초 만에 해결할 수 있는 가능성을 제시했습니다. 리처드 파인만이 예견했듯, 자연의 양자역학적 본질을 시뮬레이션하기 위해서는 양자 컴퓨터가 필수적입니다. 인류는 양자 컴퓨터라는 강력한 도구를 통해 우주 상수의 비밀이나 생명의 기원과 같은 우주의 궁극적인 신비를 풀어낼 새로운 여정을 시작하고 있습니다.

박권

카오스재단카오스강연

물리학

[명강리뷰] 저건 다 뭐지? - 별과 은하의 기원 _ by이석영｜2019 봄 카오스강연 '기원, 궁극의 질문들' 4강

인류 역사상 가장 오래된 질문은 아마도 밤하늘을 바라보며 던진 "저건 다 뭐지?"일 것입니다. 아주 먼 옛날부터 우리는 머리 위에서 반짝이는 천체들을 보며 경외심과 궁금증을 느껴왔습니다. 과거에는 별들이 대기권 바로 위에 있는 가까운 존재라고 생각하기도 했지만, 이제 우리는 그것들이 상상할 수 없을 만큼 멀리 떨어진 거대한 항성이라는 사실을 알고 있습니다. 이러한 근원적인 호기심은 단순히 지적 탐구에 그치지 않고, 우주의 존재가 나 자신과 어떤 상관이 있는지에 대한 질문으로 이어지며 인류 문명을 발전시키는 중요한 원동력이 되었습니다. 1990년, 인류는 대기의 방해를 받지 않고 우주를 더 선명하게 관측하기 위해 허블 우주 망원경을 궤도에 올렸습니다. 천문학자들은 아무것도 발견되지 않았던 어두운 우주의 한 구석을 4개월 동안 끈질기게 관측하는 '허블 딥 필드' 프로젝트를 수행했습니다. 초속 8km로 지구를 공전하며 태양빛을 피해 눈을 감았다 뜨기를 반복하는 극한의 조건 속에서도, 망원경은 동일한 지점을 정밀하게 응시했습니다. 무모해 보일 수도 있었던 이 도전은 우주에 대한 우리의 인식을 완전히 뒤바꿔 놓는 놀라운 결과를 가져오는 계기가 되었습니다. 관측 결과, 아무것도 없을 것이라 예상했던 좁은 공간에는 수많은 은하가 가득 차 있었습니다. 특히 이때 발견된 은하들은 약 100억 년 전의 모습을 간직한 '아기 은하'들로, 오늘날의 늠름한 은하들과 달리 작고 찌그러진 형태를 띠고 있었습니다. 이는 우주에 시작이 있었으며, 은하 또한 긴 세월에 걸쳐 성장하고 진화해 왔음을 증명하는 결정적인 증거가 되었습니다. 100억 년이라는 기나긴 시간을 건너온 희미한 빛은 우리에게 우주 초기의 역동적인 탄생 과정을 생생하게 전달해 주었습니다. 하지만 은하가 왜 하필 피자처럼 얇고 넓은 원반 형태를 띠는지에 대해서는 여전히 의문이 남았습니다. 이를 해결하기 위해 연구진은 슈퍼컴퓨터를 활용해 3,000만 시간이라는 방대한 계산 과정을 거쳐 우주 형성 과정을 시뮬레이션했습니다. 복잡한 물리 법칙과 초기 우주 조건을 입력하자, 놀랍게도 우리가 관측한 것과 유사한 나선 은하들이 스스로 만들어지기 시작했습니다. 이는 은하의 독특한 구조가 우연이 아니라, 우주를 지배하는 정교한 물리적 원리에 의해 필연적으로 탄생한 결과임을 과학적으로 입증한 것입니다. 우주는 138억 년이라는 방대한 시간 동안 수많은 별의 탄생과 죽음을 반복하며 생명에 필요한 원소들을 축적해 왔습니다. 1,000억 개의 은하와 그 속의 수많은 별은 결코 낭비된 공간이 아니라, 우리라는 생명체가 존재하기 위해 반드시 필요했던 거대한 패키지와 같습니다. 마치 뻥튀기 기계에서 수만 개의 강냉이가 한꺼번에 쏟아져 나오듯, 이 광활한 우주의 모든 구성 요소는 빅뱅이라는 하나의 시작점에서 동시에 잉태되었습니다. 결국 우리는 우주가 오랜 세월 공들여 빚어낸 가장 귀하고 경이로운 결과물인 셈입니다.

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[카오스 짧강] 인류와 함께 공존하는 감염병과 수리모델링_by정은옥｜2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 7강

4차 산업혁명 시대에 접어들었음에도 불구하고 인류는 여전히 신종 인플루엔자의 위협으로부터 자유롭지 못합니다. 2009년의 신종 인플루엔자 대유행과 2015년의 메르스 사태는 현대 사회에서 감염병 관리가 얼마나 중요한 과제인지를 여실히 보여주었습니다. 이러한 위기 상황에서 수리 생물학자들은 감염병의 확산 양상을 예측하고 효과적인 대응 방안을 마련하기 위해 수학적 모델링을 활용합니다. 특히 미분방정식을 이용한 모델은 시간에 따른 감염자 수의 변화를 정교하게 계산하여 방역 정책의 과학적 근거를 제시하는 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 감염병 모델링은 단순히 수학적 수식만으로 완성되는 것이 아니라 역학자들과의 긴밀한 협력이 필수적입니다. 수학자들은 질병관리청의 감염 역학 전문가들과 소통하며 잠복기, 유병 환자, 회복자 등 의학적 개념을 수식에 반영하는 과정을 거칩니다. 대표적인 모델인 SEIR 모델은 인구 집단을 감수성자, 잠복기 감염자, 증상 유무에 따른 감염자, 그리고 회복자 그룹으로 세분화하여 분석합니다. 이러한 다학제적 접근은 복잡한 감염병의 전파 경로를 정확하게 파악하고 현실의 데이터를 모델에 투영하여 예측의 신뢰도를 높이는 근간이 됩니다. 2009년 신종 인플루엔자 확산 당시, 연구진은 전국적인 지역 확산 모델을 구축하기 위해 한국 특유의 통근 및 통학 데이터를 적극적으로 활용했습니다. 우리나라는 인구의 60% 이상이 지역 간 이동을 하는 특성을 가지고 있어 이를 반영한 네트워크 모델링이 무엇보다 중요했습니다. 연구자들은 사인 함수를 이용해 하루 중 출퇴근 시간에 따른 인구 흐름을 모델링하였고, 이를 미분방정식과 결합하여 수도권 각 지역 간의 감염 확산 양상을 매우 정교하게 재현해냈습니다. 이는 단순한 통계 수치를 넘어 질병이 지리적으로 어떻게 이동하는지를 시각화하는 성과를 거두었습니다. 수리 모델링의 진정한 가치는 과거의 데이터를 재현하는 것에 그치지 않고 다양한 방역 정책의 효과를 미리 시뮬레이션해 볼 수 있다는 점에 있습니다. 백신이나 치료제가 충분하지 않은 초기 단계에서는 격리나 이동 제한과 같은 비약물적 중재 전략이 매우 중요합니다. 정책 입안자들은 모델을 통해 제한된 예산과 자원을 어디에 집중할 때 가장 큰 효과를 거둘 수 있는지 판단할 수 있습니다. 이는 막대한 사회적 비용을 절감하고 인명 피해를 최소화하기 위한 전략적 의사결정 도구로서, 과학적 방역 체계의 핵심적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 연구 결과에 따르면 감염병 확산을 막기 위해 교통망의 중심지인 허브 지역을 통제하는 것보다 최초 발생지인 소스 지역을 집중적으로 관리하는 것이 훨씬 효과적이었습니다. 예를 들어 유동 인구가 많은 강남 지역보다 최초 환자가 발생한 소도시의 이동을 제한했을 때 전국적인 감염자 감소 효과가 더 크게 나타났습니다. 또한 중재 시점은 빠를수록 좋으며 일정 기간 이상의 과도한 통제는 오히려 효율성이 떨어진다는 점도 확인되었습니다. 이러한 정밀한 분석 결과는 미래의 신종 인플루엔자 위기 상황에서 자원을 효율적으로 배분하고 최적의 방역 타이밍을 결정하는 데 중요한 지침이 됩니다.

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[포럼] Quantum Technology: Next Game Changer? (차세대 신기술과 혁신성장동력으로서 양자정보기술)

양자 기술은 현대 과학의 가장 심오한 영역인 양자 역학을 기반으로 하며, 우리 시대를 바꿀 차세대 게임 체인저로 주목받고 있습니다. 원자와 전자 같은 미시 세계의 원리를 이용하는 이 기술은 단순히 계산 속도를 높이는 것을 넘어, 기존의 디지털 방식으로는 해결할 수 없었던 복잡한 문제들을 풀 수 있는 열쇠를 제공합니다. 인류가 달에 첫발을 내디뎠던 아폴로 11호의 순간처럼, 양자 기술은 우리가 한 번도 가보지 못한 새로운 세상을 열어줄 역사적인 전환점이 될 것입니다. 양자 역학의 핵심은 중첩과 얽힘이라는 독특한 현상에 있습니다. 중첩은 하나의 입자가 동시에 여러 상태로 존재할 수 있음을 의미하며, 얽힘은 멀리 떨어진 입자들이 서로 긴밀하게 연결되어 정보를 공유하는 현상을 말합니다. 이러한 특성을 활용한 큐비트는 기존 컴퓨터의 비트가 가진 0과 1의 한계를 뛰어넘어 기하급수적인 연산 능력을 발휘하게 합니다. 비록 직관적으로 이해하기 어려운 신비로운 영역이지만, 이는 자연의 본질을 가장 정확하게 설명하는 원리이자 미래 기술의 근간이 됩니다. 현재 우리는 '잡음이 있는 중간 규모 양자 장치', 즉 NISQ 시대를 지나고 있습니다. 수십 개에서 수백 개의 큐비트를 가진 장치들이 등장하며 기존 슈퍼컴퓨터의 성능을 위협하고 있지만, 여전히 외부 환경과의 상호작용으로 발생하는 오류를 극복해야 하는 과제가 남아 있습니다. 양자 시스템은 매우 민감하여 아주 작은 간섭에도 정보가 손실될 수 있기 때문에, 이를 보호하기 위한 양자 오류 수정 기술과 더 정밀한 하드웨어 개발이 필수적입니다. 이는 21세기 과학 기술이 직면한 가장 거대한 도전 중 하나로 평가받습니다. 양자 컴퓨팅의 잠재력은 다양한 산업 분야에서 혁신을 예고하고 있습니다. 특히 자연의 복잡한 분자 구조를 모방하는 능력을 통해 신약 개발, 배터리 설계, 촉매 개선 등 화학 및 재료 과학 분야에서 획기적인 발전을 가져올 것입니다. 또한 금융 포트폴리오 최적화, 물류 네트워크 관리, 머신러닝의 고도화 등 방대한 데이터를 처리해야 하는 영역에서도 양자 기술은 강력한 도구가 될 것입니다. 이러한 변화는 하루아침에 이루어지기보다 점진적으로 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다. 전 세계적으로 양자 기술 생태계는 과학의 영역을 넘어 공학적 실현 단계로 빠르게 진입하고 있습니다. IBM과 같은 거대 기업부터 수백 개의 혁신적인 스타트업들이 하드웨어와 소프트웨어 솔루션을 앞다투어 내놓고 있으며, 클라우드를 통해 누구나 양자 컴퓨터에 접근할 수 있는 환경이 조성되었습니다. 과거 트랜지스터가 보청기와 라디오를 통해 대중화되었듯, 양자 기술 또한 우리가 예상치 못한 '킬러 애플리케이션'을 통해 일상에 스며들 것입니다. 이제는 기술의 원리를 넘어 그 유용성과 접근성에 집중해야 할 때입니다. 양자 기술은 연구실 안의 수식에만 머물지 않고 예술과 대중 문화로 그 영역을 넓히고 있습니다. 개별 원자를 움직여 만든 세계에서 가장 작은 영화나 양자 역학의 원리를 시각화한 예술 작품들은 대중이 미시 세계의 경이로움을 경험하게 합니다. 또한 빛의 입자인 광자를 이용한 양자 컴퓨터 연구나 실리콘 포토닉스 기술의 발전은 양자 정보 처리를 더욱 현실적인 단계로 끌어올리고 있습니다. 이러한 다각적인 접근은 양자 기술이 단순한 도구를 넘어 인류의 상상력을 자극하는 새로운 문화적 코드가 될 수 있음을 보여줍니다. 미래의 양자 시대는 이미 우리 앞에 와 있으며, 한국 또한 우수한 인재와 연구 자금을 바탕으로 이 거대한 흐름에 동참하고 있습니다. 초기에는 불확실성으로 가득했던 양자 정보 과학 분야가 이제는 국가의 미래 성장을 이끌 핵심 동력으로 자리 잡았습니다. 젊은 과학자들의 도전 정신과 산학연의 긴밀한 협력은 한국이 양자 기술의 주도권을 확보하는 데 결정적인 역할을 할 것입니다. 양자 기술이 가져올 혁신은 디지털 혁명 그 이상의 가치를 창출하며, 인류의 지속 가능한 발전을 위한 새로운 비전을 제시할 것입니다.

김정상, 손영익, 손훈, 이준구, 조엘, Andreas J. Heinrich(안드레아스 하인리히), Jerry M. Chow(제리 초우), John Preskill(존 프레스킬)

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물리학
수학

[강연] 인류가 초래한 기후 변화, 예측 가능했는가? _by손석우｜2022 서울대 자연과학 공개강연 '과학 동행' | 2부 ②

지구환경과학은 땅과 바다, 그리고 하늘에서 일어나는 모든 자연 현상을 탐구하는 학문입니다. 특히 매일의 날씨와 기후 변화는 현대 사회에서 가장 중요한 연구 주제로 꼽힙니다. 이러한 흐름 속에서 2021년 노벨 물리학상은 기후 연구의 중요성을 전 세계에 알리는 역사적인 계기가 되었습니다. 세 분의 수상자 중 마나베 슈쿠로 박사와 클라우스 하셀만 박사는 평생을 기상학 연구에 헌신해온 인물들로, 복잡한 기후 시스템을 물리적으로 규명한 공로를 인정받아 영예를 안았습니다. 기상학에 대한 인류의 관심은 고대 그리스 아리스토텔레스의 '메테오롤로지카'에서 시작되었습니다. 이후 19세기 수학자 푸리에는 지구가 왜 생명체가 살기에 적합한 온도를 유지하는지 정량적으로 계산하기 시작했습니다. 그는 태양 에너지와 복사 에너지의 균형만으로는 현재의 온난한 기온을 설명할 수 없다는 사실을 발견했습니다. 푸리에는 지구에서 빠져나가는 에너지를 붙잡는 '무언가'가 존재할 것이라는 가설을 세웠고, 이는 훗날 온실 효과라는 개념의 기초가 되었습니다. 푸리에가 예견한 '무언가'의 정체는 화학자 틴들에 의해 밝혀졌습니다. 그는 실험을 통해 대기의 대부분을 차지하는 질소와 산소가 아닌, 아주 적은 양의 이산화탄소와 수증기가 적외선을 흡수한다는 사실을 확인했습니다. 이어 아레니우스 박사는 이산화탄소 농도가 2배 증가할 때 지구 기온이 약 6도 정도 상승할 것이라는 정량적 예측을 내놓았습니다. 비록 당시에는 빙하기를 이해하려는 목적이었으나, 이는 온실 기체가 기후를 결정하는 핵심 요소임을 입증한 선구적인 연구였습니다. 마나베 슈쿠로 박사는 이전의 단순한 에너지 균형 모델을 획기적으로 개선했습니다. 그는 복사 에너지뿐만 아니라 공기의 대류와 수증기의 잠열 방출을 복합적으로 고려한 기후 모델을 개발했습니다. 1967년 발표된 그의 연구는 이산화탄소 증가 시 지표면 온도는 상승하고 성층권 온도는 하강한다는 온실 효과의 특성을 명확히 증명했습니다. 특히 그는 40여 년 전에 이미 북극 지역에서 가장 강한 온난화가 나타날 것임을 예측했는데, 이는 오늘날 우리가 목격하고 있는 현실과 놀라울 정도로 일치합니다. 클라우스 하셀만 박사는 날씨와 기후의 상관관계를 이론적으로 규명하고, 기후 변화의 원인을 탐지하는 '기후 지문법'을 제안했습니다. 이는 현재 나타나는 기후 변화가 자연적인 변동인지, 아니면 인류의 활동에 의한 것인지를 통계적으로 구분하는 방법론입니다. 그의 연구 덕분에 과학자들은 지난 100여 년간의 기온 상승이 화산 폭발이나 태양 활동 같은 자연적 요인이 아닌, 인간이 배출한 온실 기체 때문라는 사실을 명백하게 입증할 수 있게 되었습니다. 최신 IPCC 보고서는 지구 온난화가 인간에 의한 것임이 '명백하다'는 표현으로 단정 짓고 있습니다. 산업화 이전 대비 지구 평균 기온은 이미 약 1.09도 상승했으며, 이로 인해 전례 없는 기상 이변이 속출하고 있습니다. 미래 기후 시나리오에 따르면, 우리가 탄소 중립을 달성하더라도 과거의 기온으로 완전히 돌아가는 것은 불가능에 가깝습니다. 하지만 2050년까지 탄소 중립에 성공한다면 기온 상승 폭을 1.5도 이내로 억제하여 최악의 재앙은 막을 수 있다는 희망적인 분석도 공존합니다. 기후 변화 연구는 단순한 지적 호기심에서 시작되어 이제는 인류의 생존이 걸린 절박한 과제가 되었습니다. 노벨상 수상자들은 입을 모아 과학적 근거에 기반한 빠른 행동을 촉구하고 있습니다. 문제가 닥친 후에야 대응하는 것이 아니라, 이미 확보된 과학적 데이터를 바탕으로 지금 당장 변화를 만들어내야 한다는 것입니다. 기후 위기는 더 이상 남의 이야기가 아닌 우리 모두의 이야기이며, 다음 세대를 위해 우리가 반드시 관심을 가지고 해결해야 할 시대적 사명입니다.

손석우

카오스재단서울대자연과학공개강연

지구환경과학

[인터뷰] 국종성_낯선 지구 : 다시는 예전의 지구로 돌아갈 수 없다!

기후변화 연구는 단순히 데이터를 분석하는 즐거움을 넘어 이제는 우리 사회가 직면한 가장 중대한 도전 과제가 되었습니다. 25년 넘게 기후를 연구해 온 학자로서 초기에는 가설이 증명될 때 느끼는 학문적 카타르시스와 전율에 집중했다면, 이제는 연구자로서의 사회적 책임감을 깊이 통감하고 있습니다. 대중과 소통하며 기후 위기의 심각성을 알리는 과정에서, 개인적인 연구의 재미와 사회적 필요성 사이의 균형을 맞추는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 된 것입니다. 최근 기후학계에서 주목하는 화두 중 하나는 바로 '기후 임계점'입니다. 이는 지구온난화가 진행되면서 기후가 서서히 변하다가 특정 지점에 도달하면 걷잡을 수 없이 급격하게 변화하는 현상을 의미합니다. 임계점을 넘어선 이후의 기후가 어떤 방향으로 흐를지는 현재의 과학적 지식으로도 정확히 예측하기 어렵습니다. 영화 속 장면처럼 갑작스러운 빙하기가 찾아오거나 울창한 숲이 순식간에 사막으로 변하는 등, 지구가 전혀 다른 환경으로 변모할 수 있다는 사실은 우리에게 큰 경각심을 줍니다. 이산화탄소 증가가 지구에 미치는 영향은 단순히 온실효과에 그치지 않습니다. 식물은 이산화탄소 농도가 높아지면 기공을 적게 열어 수분 증발을 억제하는데, 이는 지면의 온도를 조절하는 증발산 작용을 방해하여 온도를 더욱 높이는 결과를 초래합니다. 이러한 복합적인 기후 시스템을 연구하기 위해 과학자들은 가상의 지구인 '기후 모형'을 활용합니다. 실제 지구를 대상으로 함부로 실험할 수 없기에, 정교한 수학적 모델과 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 미래 기후를 예측하고 대응책을 마련하는 것입니다. 우리가 탄소 중립을 실현하여 대기 중 농도를 낮춘다 하더라도 지구가 과거의 안정적인 상태를 회복할 것이라는 보장은 없습니다. 최근의 학술적 성과들은 지구가 원래의 궤도가 아닌 전혀 새로운 환경적 평형 상태로 진입할 가능성을 경고하고 있습니다. 이는 현재 우리가 산정하는 기후 대응 비용에 미래의 영구적인 손실분까지 포함해야 한다는 경제적, 윤리적 함의를 담고 있습니다. 기후변화가 남기는 흔적은 인류의 예상보다 훨씬 깊고 오래 지속될 수 있음을 잊지 말아야 합니다. 과학 연구는 단거리 경주가 아닌 마라톤과 같습니다. 젊은 연구자들이 처음의 열정을 잃지 않고 꾸준히 나아가기 위해서는 체력 관리와 마음의 여유가 필수적입니다. 밤을 새워 연구에 매진하는 것보다 규칙적인 운동과 다양한 활동을 통해 창의성을 유지하는 것이 장기적으로 더 큰 성과를 내는 비결입니다. 조급함을 버리고 작은 성공들을 쌓아가며 자신만의 페이스를 유지할 때, 비로소 기후 위기라는 거대한 장벽을 넘을 수 있는 혁신적인 해답을 찾고 지속 가능한 연구를 이어갈 수 있을 것입니다.

국종성

카오스재단석학인터뷰

지구환경과학

[해SSUL이 있는 과학뉴스] 화성에서 살아보기, 진짜 실험이 시작됐다!

우주 탐사는 인류에게 가장 도전적인 과제 중 하나입니다. 특히 화성과 같은 먼 행성을 탐사하기 위해서는 지구에서 철저한 준비가 필요합니다. 이를 위해 과학자들은 지구상의 척박한 환경을 활용해 우주와 유사한 조건을 만들어 훈련하는데, 이를 '아날로그 미션'이라고 부릅니다. 이스라엘의 네게브 사막이나 하와이의 화산 지대처럼 문명과 격리된 곳에서 과학자들은 외부의 도움 없이 고립된 채 생활하며 실제 우주에서 마주할 수 있는 다양한 변수들을 미리 경험하고 해결책을 모색합니다. 아날로그 미션의 핵심은 단순히 환경을 흉내 내는 것에 그치지 않고, 극한의 상황에서 인간이 겪는 신체적, 심리적 변화를 정밀하게 분석하는 데 있습니다. 좁은 폐쇄 공간에서 여러 명의 대원이 장기간 함께 생활하다 보면 문화적 차이나 성격 결함으로 인한 마찰이 발생할 수 있습니다. 또한 통신 지연이나 물자 공급 중단과 같은 상황은 대원들에게 극심한 스트레스를 유발합니다. 이러한 고립된 환경에서의 심리적 고통과 신체적 어려움을 미리 파악하는 것은 실제 우주 탐사 시 발생할 수 있는 위험을 최소화하는 필수적인 과정입니다. 지구의 중력 환경에서 우주의 미세 중력을 재현하기 위한 독특한 연구들도 진행됩니다. 대표적으로 '베드 레스트 스터디'는 침대에 누워 머리를 발보다 낮게 위치시킴으로써 신체의 혈액 순환 변화를 관찰하는 방식입니다. 이는 우주 공간에서 혈액이 상체로 쏠리며 발생하는 심혈관계 문제를 연구하기 위함입니다. 또한 깊은 바닷속에 거주 공간을 마련하는 '니모(NEEMO) 미션'은 부력을 이용해 미세 중력과 유사한 상태를 만들어 우주 유영이나 장비 조작을 연습합니다. 이러한 다각도의 시뮬레이션은 우주인의 생존 가능성을 높이는 밑거름이 됩니다. 우주 탐사 기관들이 아날로그 미션에 막대한 자원을 투입하는 이유는 우주에서의 실수는 곧 돌이킬 수 없는 사고로 이어지기 때문입니다. 화성 탐사를 위해 500일이 넘는 기간 동안 폐쇄 훈련을 진행하거나, 달 거주를 위한 지속 가능한 시스템을 지구에서 먼저 검증하는 과정은 모두 안전을 위한 필수 선택입니다. 철저한 사전 검증만이 미지의 세계로 향하는 인류의 발걸음을 더욱 견고하게 만들어 줍니다. 지구에서의 완벽한 준비가 곧 우주에서의 성공을 결정짓는 셈입니다. 이러한 전문적인 우주 훈련 과정은 이제 대중들에게도 흥미로운 교육의 장으로 다가오고 있습니다. 과학관의 전시 공간을 '스페이스 아날로그'라는 콘셉트로 탈바꿈하여, 일반인들도 우주인들이 겪는 훈련 과정을 간접적으로 체험할 수 있는 기회가 마련되고 있습니다. 단순히 관람하는 것을 넘어 실제 측정 장치를 활용해 자신의 신체 변화를 확인하고 우주 환경에 대응하는 법을 배우는 경험은 우주 과학에 대한 이해를 넓혀줍니다. 지구에서 찾는 우주의 답은 인류가 화성을 넘어 더 먼 우주로 나아가는 꿈을 현실로 바꾸는 중요한 열쇠가 될 것입니다.

국립과천과학관요즘과학👏

생명과학
지구환경과학
융합

[강연] 기후학자가 노벨물리학상을 수상한 이유? by 국종성 ㅣ 고등과학원(KIAS) x 카오스재단 2021 '노벨상 해설강연' | 2강

기후 연구는 단순히 대기와 해양의 물리적 현상을 관찰하는 지구과학의 영역을 넘어, 이제는 식물의 호흡과 같은 생태적 요소까지 고려하는 거대한 융합 학문으로 진화했습니다. 우리가 살고 있는 지구에 대한 깊은 호기심과 관심을 가진 사람이라면 누구나 이 여정에 동참할 수 있습니다. 특히 현대 기후학은 다양한 학문적 배경을 가진 이들이 모여 복잡한 지구 시스템을 다각도로 분석하는 융합적 사고를 요구합니다. 이러한 통합적 접근은 기후 변화라는 인류 공동의 과제를 해결하는 데 필수적인 토대가 되며, 미래의 기후학자들에게 가장 필요한 덕목이기도 합니다. 소중한 지구를 대상으로 직접적인 실험을 할 수 없기에, 과학자들은 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 가상의 지구인 '기후 모형'을 만듭니다. 이는 지구의 물리적 과정을 정교한 수학적 방정식으로 표현하여 미래의 변화를 진단하는 도구입니다. 전 지구를 격자로 쪼개어 수천만 개의 미분 방정식을 푸는 이 과정에는 엄청난 성능의 슈퍼컴퓨터가 동원됩니다. 10만 줄 이상의 복잡한 코드로 이루어진 기후 모형은 인류가 지구 시스템을 이해하고 미래의 기후 위기에 대비하기 위해 수십 년간 개발해 온 정교한 과학적 산물이자, 미래를 내다보는 창과 같습니다. 2021년 노벨 물리학상이 기후학자들에게 수여된 사건은 과학계에 큰 영감을 주었습니다. 이는 기후 시스템이 물리학적으로 매우 정교한 복잡계임을 인정함과 동시에, 기후 위기가 인류가 직면한 가장 시급하고 거대한 위협이라는 강력한 메시지를 담고 있습니다. 노벨 재단은 지구 온난화를 물리적으로 모델링하고 그 변동성을 정량화하여 신뢰할 수 있는 예측을 가능하게 한 공로를 높이 평가했습니다. 이는 기후학이 현대 물리학의 중요한 한 축으로서 인류의 생존과 직결된 학문임을 공표한 것이며, 우리가 당장 실천해야 할 과제임을 일깨워주는 상징적인 사건입니다. 슈쿠로 마나베 교수는 1960년대에 이미 세계 최초로 3차원 대기 대순환 모형을 개발하며 현대 기후 예측의 기틀을 마련했습니다. 그는 이산화탄소 농도가 2배 증가할 때 지표 온도가 약 2.4℃ 상승할 것이라는 놀라운 예측을 내놓았는데, 이는 수십 년 뒤의 현대적 관측치와도 매우 유사합니다. 특히 이산화탄소 증가 시 성층권 온도가 하락할 것이라는 그의 통찰은 훗날 실제 관측을 통해 증명되었습니다. 이는 기후 변화가 태양 활동의 변화가 아닌, 인간 활동에 의한 온실가스 배출 때문임을 밝히는 결정적인 과학적 근거가 되어 회의론자들의 주장을 잠재웠습니다. 클라우스 하셀만 교수는 무질서해 보이는 날씨의 변동 속에서 어떻게 장기적인 기후 예측이 가능한지에 대한 해답을 제시했습니다. 그는 대기의 빠른 변화가 해양과 같은 느린 시스템에 축적되는 과정을 수학적으로 증명하며 기후 예측의 토대를 마련했습니다. 이는 아인슈타인의 브라운 운동 개념을 기후 연구에 적용한 혁신적인 시도였습니다. 해양과 대기가 서로 시그널을 주고받으며 엘니뇨와 같은 거대한 기후 흐름을 만들어내는 과정을 이해하게 됨으로써, 인류는 무작위적인 날씨의 소음 속에서도 기후라는 거대한 질서의 방향성을 읽어낼 수 있게 되었습니다. 하셀만 교수의 또 다른 위대한 업적은 기후 변화의 원인을 규명하는 '최적 지문법'을 개발한 것입니다. 이는 관측된 기후 패턴 중에서 인간 활동에 의한 영향을 정밀하게 찾아내는 기술입니다. 최근 빈번해진 이상 기후가 단순한 자연적 변동인지, 아니면 인위적인 온난화 때문인지를 과학적으로 판별할 수 있게 된 것입니다. 이러한 연구는 기후 변화의 확률적 위험성을 정량화하여 정책 결정자들이 방파제 높이를 조절하거나 탄소 중립 전략을 세우는 데 실질적인 데이터를 제공합니다. 즉, 과학이 사회적 의사결정에 기여할 수 있는 강력한 도구를 마련해 준 셈입니다. 노벨상 수상은 기후 연구의 끝이 아니라 인류에게 주어진 새로운 숙제의 시작을 의미합니다. 우리는 여전히 지구 시스템의 임계점이 어디인지, 탄소 중립 이후 지구가 과거의 상태로 회복될 수 있는지에 대해 명확한 답을 찾고 있습니다. 급격한 기후 변화에 따른 생태계의 반응과 지구가 받는 지속적인 기후 스트레스는 우리가 앞으로 풀어야 할 거대한 수수께끼입니다. 기후학자들이 닦아놓은 과학적 토대 위에서, 이제는 전 인류가 지혜를 모아 지구의 지속 가능한 미래를 위한 실천적인 해답을 찾아나가야 합니다. 이번 수상은 그 여정을 독려하는 인류의 응원과도 같습니다.

국종성

카오스재단노벨상/필즈상 해설강연

지구환경과학

[강연] 2021 카오스콘서트 '어둠의 존재들'

블랙홀은 인류의 상상력에서 시작되어 현대 물리학의 정수로 자리 잡은 신비로운 천체입니다. 18세기 존 미첼의 '검은 별' 개념에서 출발한 이 상상은 아인슈타인의 일반 상대성 이론을 거쳐 슈바르츠실트에 의해 수학적으로 증명되었습니다. 블랙홀은 중력이 너무 강해 빛조차 탈출할 수 없는 시공간의 영역으로, 사건의 지평선 너머의 정보는 우리에게 도달할 수 없습니다. 이는 단순한 이론적 가설을 넘어 우주의 근본적인 구조를 이해하는 핵심 열쇠가 되었습니다. 현대 천문학은 관측 기술의 발전을 통해 블랙홀의 실체를 입증해냈습니다. 우리 은하 중심의 궁수자리 A* 주변 별들의 빠른 공전 궤도를 수십 년간 추적한 결과, 좁은 공간에 태양 질량의 400만 배에 달하는 초거대 질량이 존재함이 밝혀졌습니다. 또한 사건의 지평선 망원경(EHT) 프로젝트는 인류 최초로 블랙홀의 그림자를 촬영하는 데 성공하며 이론적 예측이 실제와 일치함을 보여주었습니다. 이러한 성과들은 블랙홀이 우주에 실재하는 물리적 실체임을 확고히 했습니다. 블랙홀은 질량에 따라 항성 질량 블랙홀부터 은하 중심의 초거대 질량 블랙홀까지 다양하게 분류됩니다. 특히 초거대 질량 블랙홀은 은하의 생성 및 진화와 밀접한 관련이 있으며, 은하의 질량과 블랙홀의 질량 사이에는 일정한 비례 관계가 존재함이 발견되었습니다. 이는 블랙홀이 단순히 물질을 빨아들이는 구멍이 아니라, 막대한 에너지를 방출하며 은하 전체의 환경을 조절하는 엔진 역할을 수행함을 시사합니다. 최근에는 그 기원을 밝히기 위한 중간 질량 블랙홀 연구도 활발히 진행 중입니다. 일반 상대성 이론에 따르면 중력은 힘이 아니라 질량에 의해 휘어진 시공간의 기하학적 특성입니다. 블랙홀 주변의 극도로 휘어진 시공간은 시간 지연과 같은 기묘한 현상을 일으키며, 이는 영화적 상상력을 자극하는 타임머신의 이론적 토대가 되기도 합니다. 또한 스티븐 호킹은 양자역학적 효과를 도입하여 블랙홀이 미세한 빛을 내며 증발할 수 있다는 '호킹 복사' 이론을 제시했습니다. 이는 거시 세계의 상대론과 미시 세계의 양자론이 만나는 지점으로 현대 물리학의 최대 난제 중 하나입니다. 우주에는 눈에 보이는 물질보다 훨씬 많은 양의 암흑 물질이 존재합니다. 은하의 회전 속도가 예상보다 빠르다는 사실과 중력 렌즈 효과를 통해 우리는 보이지 않는 거대한 질량의 존재를 추론할 수 있습니다. 암흑 물질은 빛과 상호작용하지 않아 직접 관측할 수는 없지만, 중력을 통해 우주의 거대 구조를 형성하는 뼈대 역할을 합니다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면 암흑 물질이 존재해야만 현재 우리가 보는 은하와 은하단의 분포가 설명될 수 있으며, 이는 우주론의 필수 요소입니다. 암흑 에너지는 우주의 가속 팽창을 일으키는 미지의 힘으로, 우주 전체 에너지 밀도의 약 70%를 차지합니다. 1990년대 후반 초신성 관측을 통해 우주가 시간이 갈수록 더 빠르게 팽창하고 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 암흑 에너지는 물질을 서로 밀어내는 척력으로 작용하며, 우주가 팽창할수록 그 영향력이 더욱 커지는 특성을 가집니다. 하지만 그 정체가 진공 에너지인지 혹은 제5원소인지에 대해서는 아직 명확한 결론이 나지 않은 현대 과학의 거대한 수수께끼입니다. 블랙홀, 암흑 물질, 암흑 에너지는 우리가 아는 우주의 95% 이상을 차지하는 '어둠의 존재들'입니다. 인류가 이해하고 있는 보통의 물질은 단 5%에 불과하며, 나머지 영역은 여전히 미지의 영역으로 남아 있습니다. 과학자들은 중력파 관측, 지하 입자 검출기, 거대 망원경 등을 동원하여 이들의 정체를 밝히기 위해 끊임없이 도전하고 있습니다. 이러한 탐구는 단순히 지적 호기심을 충족하는 것을 넘어, 시공간의 본질과 우주의 시작과 끝을 이해하려는 인류의 위대한 여정이라 할 수 있습니다.

김지훈, 김형도, 박명구, 우종학

카오스재단카오스콘서트

천문학

[인터뷰] 김지훈_ 이것으로 별도, 달도, 우주도 만든다 | 2021 카오스콘서트 '어둠의 존재들'

현대 우주론 연구에서 컴퓨터 시뮬레이션은 실험이 불가능한 우주를 탐구하는 핵심적인 도구입니다. 연구자들은 은하, 별, 그리고 초거대 질량 블랙홀의 형성 과정을 가상 공간에서 구현하며 우리가 알고 있는 물리 법칙의 타당성을 검증합니다. 직접 우주에 가서 만져보거나 은하의 탄생을 지켜볼 수는 없지만, 정교한 수치 모형을 통해 우주의 진화 과정을 재현함으로써 이론적 가설을 실질적으로 확인하는 독특한 매력을 지닙니다. 시뮬레이션 과정은 매우 정밀하고 방대한 작업입니다. 완벽한 물리 모형을 입력하더라도 컴퓨터의 처리 방식이나 인간의 실수로 인해 오류가 발생할 수 있기에, 하나의 결과물을 얻기 위해 수일에서 수개월의 시간이 소요되기도 합니다. 이러한 연구는 주로 람다 CDM 모형이라 불리는 표준 우주론에 기반을 둡니다. 이는 현재 과학계에서 가장 많은 검증과 확인 절차를 거친 신뢰할 수 있는 틀로, 연구자들은 이 모형을 염두에 두고 우주의 구조를 설계합니다. 우주 구성의 70%를 차지한다고 알려진 암흑 에너지는 여전히 현대 과학의 거대한 수수께끼입니다. 과학자들은 우주 팽창을 설명하기 위해 특정 역할을 수행하는 존재가 반드시 필요하다는 판단 아래, 정체는 모르지만 우선 이름을 붙여 자리를 마련해 두었습니다. 존재의 필요성은 인정되나 실체는 모르는 상태인 암흑 에너지를 규명하는 것은 현대 우주론이 직면한 가장 큰 과제 중 하나이며, 이를 해결하기 위한 다양한 이론적 시도가 이어지고 있습니다. 특히 초거대 질량 블랙홀의 기원과 성장 과정은 시뮬레이션 연구의 주요 관심사입니다. 사건의 지평선 망원경을 통해 관측적 증거는 확보되었으나, 이들이 어떻게 처음 생겨나 주변의 가스와 암흑 물질을 흡수하며 거대해졌는지에 대한 이론적 확립은 아직 미비합니다. 연구자들은 컴퓨터에게 물리적 모형을 제시하고 그것이 실제 우주와 유사하게 구현되는지 묻는 과정을 반복합니다. 이러한 상호작용을 통해 블랙홀의 성장 경로를 추적하며 우주의 비밀에 한 걸음 더 다가갑니다. 과학 연구에는 논리적 분석뿐만 아니라 연구자의 직관이나 육감도 중요한 역할을 합니다. 때로는 머리가 아닌 몸으로 느끼는 본능적인 감각이 새로운 발견의 실마리가 되기도 합니다. 또한, 모든 사람이 바라보는 보편적인 관점에서 벗어나 문제를 다른 시각으로 바라보려는 노력은 과학적 진보를 이끄는 원동력입니다. 이러한 다각적인 시선과 끊임없는 탐구 정신은 미래의 과학자들이 갖추어야 할 소양이며, 우주라는 거대한 신비를 풀어가는 열쇠가 될 것입니다.

김지훈

카오스재단석학인터뷰

물리학
천문학

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

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

박창범

카오스재단카오스강연

물리학
천문학

[강연] 에필로그: 21세기 천문학 _ by이석영ㅣ 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA' 10강 | 10강

인류는 아주 오래전부터 근원적인 질문을 던져왔습니다. 화가 폴 고갱이 그의 작품 제목으로 남긴 '우리는 어디에서 왔는가, 우리는 무엇인가, 우리는 어디로 가는가'라는 질문은 비단 예술가뿐만 아니라 모든 인류가 공유하는 궁극적인 화두입니다. 현대 천문학은 이 철학적인 질문에 대해 과학적인 답을 찾아가는 여정입니다. 138억 년이라는 장대한 우주의 역사를 추적하며, 우리는 단순히 밤하늘의 별을 바라보는 것을 넘어 우리 존재의 뿌리를 탐구하고 있습니다. 이러한 탐구는 인류가 우주라는 거대한 무대에서 어떤 위치에 있는지를 깨닫게 해줍니다. 보이저 1호와 2호가 태양계의 경계를 넘어 성간 우주로 나아갔지만, 인류의 직접적인 탐사에는 한계가 명확합니다. 가장 가까운 별인 알파 센타우리까지 현재의 속도로 가려 해도 10만 년이 걸리기 때문입니다. 그래서 우리는 빛과 전파를 통해 우주를 이해합니다. 빅뱅 이론은 우주가 한 점에서 시작되어 급격히 팽창했다는 과학적 바탕을 제공하며, 아인슈타인의 상대성 이론과 함께 현대 우주론의 기틀을 마련했습니다. 이는 우리가 직접 가볼 수 없는 먼 우주까지도 물리 법칙을 통해 조망할 수 있는 지도를 선사했습니다. 우주 초기에서 온 가장 오래된 빛인 우주 배경 복사는 빅뱅 이론의 결정적인 증거입니다. 1948년 가모프의 예언 이후, 펜지어스와 윌슨에 의해 발견된 이 신호는 오늘날 플랑크 우주 망원경을 통해 정밀한 지도로 재탄생했습니다. 지구의 영향을 받지 않는 라그랑주 점 위에서 관측된 이 지도는 우주 전역에서 오는 절대 온도 3도의 미세한 복사 에너지를 보여줍니다. 이 신호 속에는 초기 우주의 밀도 변화와 에너지 구조에 대한 방대한 정보가 숨겨져 있어, 우주의 탄생 비밀을 푸는 가장 강력한 열쇠가 됩니다. 우주 배경 복사 속에 숨겨진 미세한 온도 변화는 마치 악기가 내는 조화 진동과 같습니다. 오보에가 하나의 음을 낼 때 여러 배음이 섞여 아름다운 소리를 만드는 것처럼, 초기 우주의 급팽창 과정에서 발생한 진동은 오늘날 7개의 뚜렷한 신호로 분석됩니다. 이는 우주가 무작위로 형성된 것이 아니라, 정교한 물리 법칙에 따라 조율되었음을 시사합니다. 수학적 분석을 통해 추출된 이 신호들은 우주의 기하학적 구조가 평평하다는 사실과 함께 초기 우주의 팽창 과정을 생생하게 증명하며 현대 우주론의 신뢰도를 높여줍니다. 현대 천문학의 '조화 모형'은 우리가 아는 물질이 우주 전체 에너지의 단 4%에 불과하다는 놀라운 사실을 알려줍니다. 나머지 대부분은 정체를 알 수 없는 암흑 물질과 암흑 에너지로 채워져 있습니다. 비록 눈에 보이지 않지만, 이들은 중력을 통해 우주의 거대 구조를 형성하고 팽창 속도를 조절하는 핵심적인 역할을 합니다. 우리가 인지하는 원자 중심의 세계는 거대한 우주의 아주 일부분일 뿐이며, 보이지 않는 요소들이 조화롭게 맞물려 현재의 우주를 지탱하고 있다는 점은 인간의 지적 호기심과 경이로움을 동시에 자아냅니다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 시뮬레이션은 우주론적 가설을 시각적으로 검증하는 강력한 도구입니다. 수천 대의 컴퓨터를 연결해 수년에 걸쳐 계산한 결과, 초기 우주의 미세한 밀도 차이가 거대한 은하와 별들을 만들어내는 과정이 재현되었습니다. 별들은 내부의 핵융합을 통해 탄소, 산소, 철과 같은 필수 원소들을 제조하고, 죽음을 맞이하며 이를 우주로 환원합니다. 태양과 지구, 그리고 우리 몸을 구성하는 원소들은 모두 초신성 폭발의 잔해에서 온 것이기에, 인류는 진정으로 '초신성의 후예'이자 우주가 빚어낸 걸작이라 할 수 있습니다. 21세기 천문학은 제임스 웹 우주 망원경과 거대 마젤란 망원경을 통해 새로운 국면을 맞이하고 있습니다. 이제 우리는 외계 행성을 직접 관측하고 생명체의 흔적을 찾으며, 양자 컴퓨팅과 핵융합 기술을 통해 우주 탐사의 영역을 넓혀갈 것입니다. 천문학은 단순한 과학을 넘어 음악, 미술, 철학이 어우러진 종합 예술인 '오페라'와 같습니다. 인류가 어디에서 왔는지 알아낸 지난 세기를 지나, 이제 우리는 어디로 향할 것인지에 대한 답을 찾기 위해 능동적으로 우주라는 무대 위로 나아가며 새로운 미래를 설계하고 있습니다.

이석영

카오스재단카오스강연

천문학

[강연] 컴퓨터 시뮬레이션으로 구현한 가상 우주와 은하 _ by신지혜ㅣ 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA' 8강 | 8강

우주는 인류에게 끊임없는 질문을 던져온 대상입니다. 하지만 은하의 형성과 진화는 수십억 년이라는 방대한 시간 동안 일어나기에, 인간의 짧은 생애 동안 그 과정을 직접 관측하는 것은 불가능에 가깝습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 과학자들은 가상 우주를 구현하는 컴퓨터 시뮬레이션을 활용합니다. 시뮬레이션 속에서 연구자들은 공간과 시간의 제약을 벗어나 은하를 뜯어보고 돌려보며, 우주의 조물주가 된 것처럼 그 진화의 비밀을 파헤칩니다. 우리가 속한 우리 은하의 구조를 파악하는 일은 마치 숲속에서 숲 전체의 지도를 그리는 것과 같습니다. 17세기 갈릴레오가 은하수가 별로 이루어졌음을 발견한 이래, 인류는 별의 연주시차를 이용해 은하의 3D 구조를 측량해 왔습니다. 우리 은하는 약 4~5개의 나선팔을 가진 원반 형태이며, 중심부의 핵 팽대부와 이를 감싸는 별 헤일로로 구성됩니다. 이러한 구조적 특징을 이해하는 것은 외부 은하의 생성 원리를 파악하는 중요한 기초가 됩니다. 우주는 거대한 거미줄이나 거품 같은 독특한 그물망 구조를 이루고 있습니다. 이를 '우주 거대 구조'라 부르며, 은하들이 밀집한 필라멘트 영역과 텅 빈 보이드 영역으로 나뉩니다. 현재의 우주 표준 모형에 따르면, 우주는 대폭발 이후 가속 팽창을 거듭해 왔으며 그 중심에는 눈에 보이지 않는 암흑 물질과 암흑 에너지가 존재합니다. 특히 암흑 물질은 일반 물질보다 5~6배나 많아 중력적으로 우주의 뼈대를 형성하는 결정적인 역할을 수행합니다. 우주 초기의 미세한 밀도 차이는 오늘날 거대한 은하를 탄생시킨 씨앗이 되었습니다. 우주 배경 복사에서 발견되는 10만 분의 1 정도의 미세한 온도 변화는 당시 물질의 밀도 요동을 의미합니다. 중력은 밀도가 높은 곳으로 더 많은 물질을 끌어당겼고, 시간이 흐름에 따라 이 요동은 점점 커져 중력적으로 결박된 거대 구조물을 형성했습니다. 결국 초기 우주의 양자 요동이 수천억 개의 은하가 빛나는 현재의 우주를 만들어낸 근원이 된 셈입니다. 수천억 개의 입자가 상호작용하는 다체 문제를 해결하기 위해서는 막강한 계산 능력이 필수적입니다. 컴퓨터의 연산 능력이 2년마다 두 배씩 증가한다는 무어의 법칙은 우주론 시뮬레이션의 규모를 비약적으로 키워왔습니다. 현대 과학자들은 수천 개의 프로세서를 동시에 사용하는 병렬 처리 기술과 슈퍼컴퓨터를 동원해 가상 우주를 정밀하게 묘사합니다. 이는 단순한 수치 계산을 넘어, 이론적 가설을 실험실에서 검증하듯 우주의 진화를 재현하는 유일한 실험 방식입니다. 은하의 모습을 더욱 사실적으로 구현하기 위해서는 중력뿐만 아니라 가스의 유체역학적 움직임과 별의 탄생 과정을 고려해야 합니다. 특히 초신성 폭발이나 활동성 은하핵에서 방출되는 에너지는 주변 가스를 밀어내어 폭발적인 별 탄생을 조절하는 '에너지 환원' 작용을 합니다. 이러한 복잡한 물리 현상을 수치 알고리즘으로 정밀하게 설계할 때 비로소 시뮬레이션 속의 가상 은하는 실제 망원경으로 관측한 은하와 구분하기 어려울 정도로 정교한 모습을 갖추게 됩니다. 한국 연구진이 주도한 '호라이즌 런 5(HR5)'는 현존하는 세계 최대 규모의 우주론적 유체역학 시뮬레이션 중 하나로 꼽힙니다. 이 프로젝트는 우주 거대 구조와 은하의 형성을 동시에 구현하며 현대 우주론의 신뢰성을 검증하는 데 크게 기여했습니다. 관측 천문학이 우주의 현재와 과거를 포착한다면, 시뮬레이션은 그 인과 관계를 설명하는 이론적 토대를 제공합니다. 두 분야의 유기적인 협력은 인류가 우주의 기원을 이해하는 여정에 가장 강력한 등불이 될 것입니다.

신지혜

카오스재단카오스강연

천문학

[인터뷰] 신지혜_ 은하연구자가 가상우주를 만드는 이유 | 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA'

우주는 대부분 검고 텅 비어 있지만, 그 속의 밝고 아름다운 천체들은 우리에게 깊은 평온함을 줍니다. 어린 시절 느꼈던 우주의 안락함은 학문적 탐구로 이어졌고, 이제는 인간이 가진 근원적인 철학적 질문들에 과학이라는 도구로 답하는 과정에서 큰 매력을 느낍니다. 우주의 조화로움 속에서 그 근원을 찾아가는 여정은 단순한 지식 습득을 넘어 인류의 정체성을 확인하는 과정이기도 합니다. 과학은 차가운 수식의 나열이 아니라, 우리가 어디에서 왔는지에 대한 따뜻한 대답이 되어줍니다. 천문학 연구에 있어 보편적인 경향을 따르는 은하들보다 데이터상에서 외따로 떨어져 있는 은하들에 더 큰 애착을 느낍니다. 별이 생성되기 어려운 환경임에도 불구하고 별이 태어나는 은하처럼, 상식을 벗어난 존재들은 그 이면에 수많은 비밀을 감추고 있기 때문입니다. 이러한 예외적인 사례들을 분석하고 이해하려는 노력은 우주의 복잡한 메커니즘을 파악하는 중요한 열쇠가 됩니다. 통계적 수치 너머에 숨겨진 은하의 개별적인 사연을 읽어내는 일은 연구자에게 큰 즐거움을 선사합니다. 실제 은하를 관측하는 것은 특정 시점의 단편적인 정보만을 제공하지만, 수치 시뮬레이션은 시공간의 제약을 뛰어넘게 해줍니다. 가상 우주에 가설을 설정하고 이를 관측 결과와 비교하며 유효성을 검증하는 과정은 은하의 생성과 진화라는 거대한 역사를 재구성하는 작업입니다. 정립된 물리 법칙을 적용하여 인과관계를 파악하고 모형을 세밀하게 분석함으로써, 우리는 수십억 년에 걸친 우주의 변화 과정을 한눈에 조망하고 그 원리를 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 연구의 긴장감 속에서 차를 마시는 행위는 온전한 휴식과 사유의 시간을 제공합니다. 특히 다기를 준비하고 차를 우려내는 일련의 과정은 복잡한 일상에서 벗어나 자신만의 시공간을 소유하는 특별한 경험이 됩니다. 최근에는 아홉 살 아이와 함께 차를 마시며 하루의 이야기를 나누는 시간이 더해져, 혼자만의 고요함 대신 소중한 사람과의 유대감이 그 자리를 채우고 있습니다. 이러한 일상의 조화는 우주를 연구하는 이성적인 태도와 삶을 대하는 감성적인 태도 사이의 균형을 잡아주는 중요한 역할을 합니다. 칼 세이건의 '코스모스'와 앤 드루얀의 후속작은 우주와 인류의 관계를 깊이 있게 성찰하게 하는 훌륭한 길잡이입니다. 특히 과학적 사실에 풍부한 상상력과 문장력을 더한 저작들은 우주가 단순한 공간이 아닌 끝없는 질문의 대상임을 일깨워줍니다. 미세한 밀도 요동에서 시작해 우주 거대 구조가 형성되기까지의 과정을 연구하는 것은 결국 우리 존재의 근원을 묻는 일과 맞닿아 있습니다. 세계적인 규모의 수치 시뮬레이션을 통해 우주의 신비를 밝히려는 노력은 앞으로도 인류의 지적 지평을 넓혀갈 것입니다.

신지혜

카오스재단2021 카오스강연 'SPACE OPERA'

천문학

[강연] 은하해부학 _ by정애리ㅣ 2021 봄 카오스강연 'SPACE OPERA' 7강 | 7강

밤하늘을 가로지르는 은하수는 우리에게 익숙한 풍경이지만, 사실 이는 우리가 속한 거대한 중력계인 우리 은하의 일부입니다. 은하는 수천억 개의 별과 가스, 먼지가 한데 어우러진 거대한 생태계와 같으며, 별의 탄생과 죽음이 끊임없이 반복되는 '사건의 현장'이기도 합니다. 인류는 오랫동안 이 뿌연 빛의 띠를 성운으로 오해해 왔으나, 현대 천문학은 이를 통해 우주의 광활한 구조를 이해하는 중요한 열쇠를 찾아냈습니다. 우리가 거주하는 우리 은하를 넘어 우주에는 수천억 개의 또 다른 은하들이 존재하며 각기 다른 역사를 써 내려가고 있습니다. 20세기 초반까지만 해도 우주의 크기에 대한 논쟁은 매우 뜨거웠습니다. 에드윈 허블은 당시 안드로메다 성운으로 알려졌던 천체까지의 거리를 측정함으로써, 그것이 우리 은하 내부의 천체가 아니라 외부에 독립적으로 존재하는 거대한 은하임을 밝혀냈습니다. 이 발견은 우주의 규모를 비약적으로 확장시켰으며, 은하가 우주 거대 구조를 이루는 기본 단위인 '세포'와 같은 존재임을 깨닫게 해주었습니다. 이후 은하는 단순한 관측 대상을 넘어 우주의 기원과 진화를 탐구하고 우주의 역사를 탐험하는 핵심적인 수단으로 자리 잡았습니다. 은하의 형태는 단순한 외관 이상의 정보를 담고 있습니다. 허블은 은하를 나선 은하, 타원 은하, 렌즈형 은하, 불규칙 은하 등으로 분류했는데, 이는 은하 내부 별들의 역학적 운동 방식을 반영합니다. 나선 은하의 별들이 원반을 따라 질서 있게 회전하며 오랜 시간 운동해 왔다면, 타원 은하의 별들은 불규칙한 여러 궤도면을 그리며 공 모양의 형태를 유지합니다. 이러한 형태학적 분류는 은하가 과거에 어떤 경로로 진화해 왔으며, 내부에서 별들이 얼마나 오랫동안 어떠한 방식으로 상호작용했는지를 알려주는 아주 중요한 별들의 역학적 정보를 담고 있는 잣대가 됩니다. 은하 연구에서 가장 본질적인 정보 중 하나는 바로 '거리'입니다. 천문학자들은 맥동 변광성의 주기와 광도 사이의 상관관계를 이용해 우주의 거리를 측정하는 '표준 광원'으로 활용합니다. 리비트가 발견한 이 원리는 허블이 외부 은하의 존재를 증명하는 결정적인 도구가 되었습니다. 거리를 정확히 알아야만 은하의 실제 크기와 절대적인 밝기를 계산할 수 있으며, 이를 통해 우리는 평면적인 밤하늘을 넘어 입체적인 우주의 지도를 그려낼 수 있게 되었습니다. 거리는 은하의 본질을 좌우하는 정보이자 우주의 규모를 결정짓는 천문학의 핵심적인 자라고 할 수 있습니다. 우리가 눈으로 보는 은하의 모습은 전체 질량의 극히 일부에 불과합니다. 은하의 회전 속도를 분석해 보면 별과 가스의 질량만으로는 설명되지 않는 강력한 중력이 존재함을 알 수 있는데, 이것이 바로 암흑 물질의 증거입니다. 암흑 물질은 은하를 거대한 구 형태로 감싸는 '암흑 물질 헤일로'를 형성하며, 일반 물질보다 대여섯 배나 많은 질량을 차지합니다. 이 보이지 않는 물질은 빛과는 상호작용하지 않지만 중력을 제공함으로써 은하가 형성되고 성장하는 과정에서 결정적인 뼈대 역할을 합니다. 암흑 물질의 존재는 은하를 이해하는 데 있어 필수적인 요소입니다. 은하의 일생은 내부적 요인과 외부 환경에 의해 끊임없이 변화합니다. 은하 중심의 초거대 질량 블랙홀이나 폭발적인 별 형성 현상인 스타버스트는 성간 가스를 은하 밖으로 밀어내어 진화의 방향을 극적으로 바꿉니다. 또한 은하들이 밀집한 은하단 환경에서는 은하 간의 충돌과 병합이 빈번하게 일어나며, 주변 가스의 압력으로 인해 은하 내부의 물질이 소실되기도 합니다. 이러한 상호작용은 활발하게 별을 만들던 나선 은하를 점차 별 형성이 멈춘 붉은 타원 은하로 변모시키며, 은하가 처한 환경이 그 종족의 특성을 결정짓는 중요한 요인이 됨을 보여줍니다. 우주의 역사를 되짚어보면 약 100억 년 전인 '우주의 정오' 시기에 별 형성이 가장 활발했습니다. 이후 우주가 팽창함에 따라 은하들의 별 형성률은 점차 감소하는 추세를 보이고 있습니다. 현대 천문학은 ALMA와 같은 전파 간섭계와 제임스 웹 망원경을 통해 아주 먼 과거의 은하들을 관측하며 우주의 물질과 에너지 순환 과정을 추적하고 있습니다. 방대한 관측 데이터와 정밀한 컴퓨터 시뮬레이션의 결합은 인류가 우주라는 거대한 생태계의 비밀에 한 걸음 더 다가서게 하며, 은하의 탄생부터 현재의 모습까지 이어지는 장대한 서사를 완성해 나가고 있습니다.

정애리

카오스재단카오스강연

천문학

[그림으로 보는 과학뉴스] 알파폴드 part 1

과거 이세돌 9단과의 바둑 대결로 전 세계를 놀라게 했던 구글 딥마인드가 이번에는 생물학의 거대한 난제를 해결하며 다시금 주목받고 있습니다. 바로 '알파폴드'라는 인공지능 프로그램을 통해 단백질 구조 예측 분야에서 혁신적인 성과를 거둔 것입니다. 이는 지난 50여 년간 수많은 과학자가 매달려온 생물학적 과제를 인공지능이 해결했다는 점에서 과학계에 엄청난 충격을 안겨주었습니다. 단백질 구조 연구는 생명 현상을 이해하는 핵심 열쇠로 평가받으며, 이번 성과는 컴퓨터 과학이 노벨상 수준의 기여를 할 수 있음을 보여주는 사례로 거론되고 있습니다. 생명의 설계도라 불리는 DNA는 아데닌, 티민, 구아닌, 사이토신이라는 네 가지 염기의 조합을 통해 아미노산 서열을 결정합니다. 총 64가지의 조합 중 실제로 우리 몸을 구성하는 아미노산은 약 20가지 종류에 불과합니다. 이 아미노산들이 사슬처럼 길게 연결되어 하나의 단백질을 형성하게 되는데, 이것이 단순히 일렬로 늘어서 있는 상태는 에너지가 매우 높아 불안정합니다. 따라서 단백질은 자연스럽게 에너지가 가장 낮은 안정된 상태를 찾아 복잡한 단백질 접힘 과정을 거치게 됩니다. 이러한 물리적 변화가 우리가 흔히 말하는 생명 활동의 기초가 됩니다. 단백질이 어떤 모양으로 접히느냐는 그 단백질이 수행할 기능을 결정하는 결정적인 요소입니다. 예를 들어 우리 몸의 손톱이 딱딱한 성질을 유지하거나 면역 체계에서 항체가 특정 바이러스를 인식하는 기능은 모두 단백질의 3차원 구조에서 비롯됩니다. 즉, 단백질의 3차원 구조를 정확히 파악하는 것은 곧 생명체가 어떻게 작동하는지, 그리고 특정 질병이 왜 발생하는지를 이해하는 근본적인 토대가 됩니다. 구조가 곧 기능을 정의한다는 점은 생물학의 대원칙 중 하나이며, 이를 규명하는 것은 인류가 생명의 신비를 푸는 과정에서 반드시 넘어야 할 산이었습니다. 단백질 구조 연구는 생물학의 영역을 넘어 물리학과 컴퓨터 과학의 융합이 필수적인 분야입니다. 아미노산 서열이 3차원 구조로 변하는 과정은 원자와 분자 사이의 물리적인 힘과 에너지 최적화 원리에 기반하기 때문입니다. 물리학자들은 이러한 미시적인 관점에서 생명체를 구성하는 물질들이 어떻게 안정된 구조를 형성하는지 탐구해 왔습니다. 이는 생명 현상이 단순히 화학적인 반응을 넘어 정교한 물리적 메커니즘에 의해 통제되고 있음을 시사합니다. 학문 간의 경계를 허무는 이러한 다학제적 접근은 복잡한 생명 현상을 시뮬레이션하고 예측하는 데 있어 핵심적인 역할을 수행합니다. 과거에는 단백질의 구조를 밝히기 위해 막대한 시간과 비용이 드는 실험적 방법이 동원되었습니다. 하지만 인공지능을 활용한 시뮬레이션 기술의 발전으로 이제는 컴퓨터가 원자 간의 힘을 계산하여 단백질의 모습을 정밀하게 구현해낼 수 있게 되었습니다. 실험 데이터와 인공지능의 예측치가 일치할 때 연구자들은 생명의 신비를 한 꺼풀 더 벗겨냈다는 희열을 느낍니다. 이러한 기술적 진보는 향후 신약 개발이나 질병 치료 등 인류의 삶을 개선하는 다양한 분야에서 혁명적인 변화를 이끌어낼 것으로 기대됩니다. 인공지능은 이제 단순한 도구를 넘어 과학적 발견의 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다.

국립과천과학관요즘과학👏

물리학
생명과학
융합

[강연] 딥러닝으로 엘니뇨 예측하기 _ by함유근 | 2020 가을 카오스강연 'Ai X' 4강 | 4강

엘니뇨는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 현상을 말합니다. 페루 어부들이 수온 변화로 물고기가 잡히지 않는 시기에 붙인 이름에서 유래한 이 현상은 단순한 지역적 변화를 넘어 전 지구적인 기후 시스템에 막대한 영향을 미칩니다. 엘니뇨가 발생하면 인도네시아와 호주에는 극심한 가뭄과 산불이 발생하고, 남미 지역에는 폭우와 홍수가 이어지는 등 이상기후가 빈번해집니다. 우리나라도 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못하며, 겨울철 기온이 상승하거나 강수량이 증가하는 등 뚜렷한 기상 변화를 겪게 됩니다. 기후 예측은 내일의 날씨를 맞히는 것보다 훨씬 긴 시간 규모의 변화를 다루는 도전적인 과제입니다. 기존에는 지구를 격자로 나누어 구름, 강수, 해류 등 복잡한 물리 과정을 계산하는 수치 모델을 주로 사용해 왔습니다. 하지만 이러한 수치 모델은 수십만 줄의 코드로 이루어져 있어 실제 지구의 모든 프로세스를 완벽하게 구현하기 어렵습니다. 또한, 초기 상태의 아주 작은 차이가 결과에서 거대한 차이를 만들어내는 '나비효과'로 인해 예측 기간이 길어질수록 정확도가 급격히 떨어지는 한계가 있었습니다. 특히 6개월 이상의 중장기 예측은 기후학자들에게 여전히 어려운 숙제였습니다. 최근에는 이러한 한계를 극복하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 기술이 기후 예측 분야에 도입되고 있습니다. 엘니뇨 예측에는 이미지 인식에 탁월한 성능을 보이는 합성곱 신경망(CNN) 기법이 주로 활용됩니다. 엘니뇨는 특정 지점의 수온 변화뿐만 아니라 서태평양, 인도양, 대서양 등 전 지구적인 해수면 온도 분포의 상관관계를 파악하는 것이 중요하기 때문입니다. 2차원 또는 3차원 지도 형태의 데이터를 분석하여 복잡한 패턴 속에서 엘니뇨의 전조 현상을 찾아내는 인공지능의 능력은 기존 수치 모델이 놓치기 쉬운 미세한 신호들을 포착하는 데 매우 효과적이라는 사실이 증명되었습니다. 딥러닝 모델을 학습시키기 위해서는 방대한 양의 데이터가 필요하지만, 관측된 기후 데이터는 역사적으로 매우 한정적입니다. 엘니뇨는 1년에 단 한 번 발생 여부가 결정되기에 실제 가용 샘플은 170여 개에 불과합니다. 이를 해결하기 위해 연구자들은 '전이 학습'이라는 기법을 도입했습니다. 이는 수치 모델 시뮬레이션이 생성한 수많은 가상 엘니뇨 데이터를 먼저 학습시킨 뒤, 그 지식을 실제 관측 데이터에 적용하는 방식입니다. 비록 가상 데이터에 오차가 있더라도 기본적인 물리 메커니즘을 학습하는 데는 충분하며, 이를 통해 데이터 부족 문제를 해결하고 모델의 예측 성능을 획기적으로 높일 수 있었습니다. 딥러닝 기반의 예측 모델은 기존 수치 모델보다 훨씬 앞선 성능을 보여주었습니다. 기존 시스템이 약 1년 정도의 예측 신뢰도를 가졌다면, 인공지능 모델은 이를 18개월까지 연장하는 데 성공했습니다. 1년 반 앞을 내다볼 수 있다는 것은 사회적, 경제적으로 엄청난 가치를 지닙니다. 이상기후에 대비해 재난 방지 시스템을 정비할 충분한 시간을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 곡물 가격 변동에 선제적으로 대응하여 경제적 손실을 최소화할 수 있기 때문입니다. 실제로 1997년이나 2015년의 강력한 엘니뇨 사례에서도 딥러닝 모델은 매우 높은 정확도로 미래를 예측해 내는 성과를 거두었습니다. 인공지능의 예측 결과가 단순히 통계적 우연이 아님을 증명하기 위해 '히트맵' 분석 기법이 사용됩니다. 이는 인공지능이 데이터의 어느 부분을 중점적으로 보고 판단을 내렸는지 시각화하는 기술입니다. 분석 결과, 딥러닝 모델은 엘니뇨 발생 1년 전 서태평양의 따뜻한 해수 분포나 대서양의 특정 온도 패턴을 주목하고 있었습니다. 이는 기존 기후학계에서 밝혀낸 물리적 메커니즘과 일치하는 결과로, 인공지능이 엉뚱한 정보가 아닌 과학적 근거에 기반하여 결과를 도출하고 있음을 시사합니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 기술은 블랙박스로 불리던 딥러닝 모델의 신뢰성을 높이는 핵심적인 역할을 수행합니다. 인공지능 기술은 이제 엘니뇨의 발생 여부를 넘어, 발생 위치에 따른 다양한 유형의 엘니뇨를 구분하는 단계까지 발전했습니다. 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨는 육지에 미치는 영향이 서로 다르기에 이를 정확히 구분하는 것은 매우 중요합니다. 앞으로 딥러닝 기법은 태풍의 강도 변화, 극한 강수, 장마 패턴 등 더욱 다양한 기후 현상을 예측하는 데 폭넓게 적용될 전망입니다. 인공지능은 기후학자의 자리를 대체하는 것이 아니라, 복잡한 지구 시스템을 이해하고 미래의 불확실성에 대비하는 강력한 도구로서 인류의 생존과 번영에 기여하는 동반자가 될 것입니다.

함유근

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지구환경과학

[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_17] If We Didn’t Keep Social Distance…? _Byungnam Kahng | 17강

코로나19 확산에 대응하는 우리나라의 방역 체계는 테스팅, 트레이싱, 트리트먼트라는 3T 전략을 핵심으로 합니다. 빅데이터를 활용한 역학 조사를 통해 감염자의 주변 환경을 신속히 파악하고 국지적인 격리를 시행함으로써, 전면적인 봉쇄 없이도 경제 활동을 어느 정도 유지할 수 있었습니다. 이러한 방식은 감염 확산을 효과적으로 억제하면서도 사회적 비용을 최소화하는 독특한 모델로 평가받으며, 대규모 군중 모임으로 인한 폭발적 감염 상황에서도 시스템의 복원력을 증명해 왔습니다. 네트워크 과학의 관점에서 감염병 확산은 노드와 링크의 상호작용으로 설명됩니다. 노드는 개별 사람을, 링크는 사람 간의 접촉을 의미하며, 감염자가 비감염자와 접촉할 때 일정 확률로 바이러스가 전파됩니다. 기존의 수학적 모델과 달리 네트워크 접근법은 사람 간의 구체적인 연결 구조를 고려하므로, 특정 인물을 격리할 때 그 주변의 링크를 차단하는 국지적 격리 효과를 정밀하게 시뮬레이션할 수 있습니다. 이는 실제 사회에서 일어나는 복잡한 접촉 양상을 반영하는 데 매우 유리합니다. 우리가 살아가는 사회 연결망은 단순히 무작위적인 관계가 아니라, 집단 내부는 촘촘하고 집단 간은 드문드문 연결된 소셜 네트워크 구조를 가집니다. 특히 '6단계 분리' 이론에 따르면, 거대한 네트워크 내에서도 평균 6명만 거치면 누구와도 연결될 수 있습니다. 이는 n차 감염이 진행됨에 따라 누구나 감염 위험에 노출될 수 있음을 시사하며, 대규모 모임이 발생할 때 왜 폭발적인 감염 확산이 일어나는지를 수학적으로 뒷받침해 줍니다. 좁은 세상 안에서 감염의 고리는 생각보다 훨씬 가깝게 연결되어 있습니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 격리 조치는 감염 전파 속도를 늦추는 데 결정적인 역할을 합니다. 격리가 없는 경우 짧은 기간 내에 대다수의 인구가 감염되지만, 격리를 시행하면 전파 기간이 길어지면서 의료 체계가 감당 가능한 수준을 유지하게 됩니다. 또한 격리 과정에서 확진자의 접촉자를 추적함으로써 스스로 감염 사실을 모르는 무증상 감염자를 찾아내 격리할 수 있다는 점이 기술적 성과입니다. 이러한 선제적 조치는 무증상 감염자로 인한 조용한 전파를 차단하여 전체 감염 규모를 줄이는 데 기여합니다. 전면적인 봉쇄 대신 국지적 격리를 선택한 것은 경제적 회복력을 고려한 결정입니다. 물리학의 '임계 감속' 개념처럼, 경제 활동이 일정 수준 이하로 마비되면 이를 다시 회복하는 데는 중단된 시간보다 훨씬 긴 시간이 소요됩니다. 국지적 격리는 경제가 완전히 멈추는 임계점에 도달하지 않도록 관리함으로써, 방역과 경제라는 두 마리 토끼를 잡으려는 전략적 선택이었습니다. 이는 단순히 수치상의 차이를 넘어 장기적인 국가 시스템의 안정성을 유지하는 데 매우 중요한 요소로 작용합니다. 향후 발생할 수 있는 2차 파동의 가장 위험한 시나리오는 계절 독감과 코로나19가 동시에 유행하는 동시 감염 상황입니다. 변종 바이러스의 출현이나 무증상 감염자의 누적도 위협적이지만, 겨울철 독감과의 결합은 방역 시스템에 막대한 부하를 줄 수 있습니다. 따라서 집단 감염의 고리를 끊기 위한 지속적인 주의가 필요하며, 특히 대규모 인파가 모이는 행사는 무증상 감염자와 결부되어 폭발적인 확산을 야기할 위험 요소입니다. 안정기에 접어들더라도 잠재적인 확산 가능성에 대해 철저한 대비가 필요합니다. 집단 면역에 도달하기 위해서는 이론적으로 인구의 60~67%가 면역력을 갖춰야 하지만, 네트워크 구조를 활용하면 더 효율적인 백신 전략을 세울 수 있습니다. 모든 사람에게 무작위로 백신을 투여하는 대신, 연결망이 넓은 이른바 허브 노드들을 우선적으로 보호함으로써 적은 양의 백신으로도 확산 차단 효과를 극대화할 수 있습니다. 이러한 과학적 접근은 한정된 자원을 효율적으로 배분하여 사회 전체의 안전을 도모하는 핵심적인 가이드라인이 되며, 미래의 또 다른 팬데믹에 대응하는 중요한 자산이 될 것입니다.

강병남

카오스재단코로나19 과학토크

생명과학

[코로나TALK-17] 만약 사회적 격리를 하지 않았다면? _강병남 교수 | 17강

코로나19 팬데믹은 현대 사회의 복잡한 연결망을 통해 전례 없는 속도로 확산되었습니다. 이러한 감염병의 흐름을 정확히 파악하기 위해 물리학의 네트워크 과학이 중요한 도구로 활용됩니다. 네트워크 과학에서는 사람을 노드로, 접촉을 링크로 설정하여 바이러스의 전파 경로를 시뮬레이션합니다. 이를 통해 단순한 통계를 넘어 사회 구조적 특징이 감염 확산에 미치는 영향을 심도 있게 분석할 수 있으며, 향후 발생할 수 있는 확산 양상을 예측하는 과학적 토대를 마련합니다. 한국의 방역 체계인 K-방역은 검사, 추적, 치료라는 세 가지 단계로 요약됩니다. 특히 빅데이터를 활용한 신속한 역학 조사는 감염자의 주변 접촉자를 빠르게 격리함으로써 지역적 방역을 가능하게 했습니다. 이는 국가 전체를 봉쇄하는 전면적 봉쇄(락다운) 방식과 달리, 경제 활동을 어느 정도 유지하면서도 감염 확산을 억제하는 효율적인 전략입니다. 네트워크 관점에서 보면 이는 감염된 노드 주변의 링크를 국지적으로 차단하여 전체 네트워크로의 전파를 막는 정교한 제어 방식이라 할 수 있습니다. 감염병 확산에서 네트워크의 구조는 결정적인 역할을 합니다. 무작위적인 연결보다 특정 인물에게 연결이 집중된 스케일 프리 네트워크나, 집단 내 결속력이 강한 소셜 네트워크에서는 전파 양상이 다르게 나타납니다. 특히 사회적 연결망은 '좁은 세상'의 특성을 지니고 있어, 소수의 접촉만으로도 전체 네트워크에 바이러스가 퍼질 수 있는 구조를 갖추고 있습니다. 따라서 사회적 거리두기는 이러한 네트워크의 연결성을 의도적으로 약화시켜 전파 속도를 늦추는 필수적인 조치입니다. 정교한 시뮬레이션을 위해 기존의 SIR 모델에 격리 상태와 무증상 감염 상태를 추가한 확장 모델이 사용됩니다. 코로나19의 특징인 잠복기와 무증상 전파를 반영하여, 유증상자와 무증상자가 각각 격리되거나 전파를 지속하는 과정을 수치화합니다. 기초 재생산 지수($R_0$)가 1보다 크면 팬데믹으로 발전하는데, 전염 비율과 접촉자 수, 노출 기간을 조절함으로써 방역 정책의 효과를 검증할 수 있습니다. 이러한 수학적 모형은 실제 대규모 감염 사례의 확산 수치와도 높은 일치율을 보입니다. 시뮬레이션 결과에 따르면 격리 조치는 감염 확산 속도를 늦출 뿐만 아니라 최종 감염자 수에도 큰 차이를 만듭니다. 격리가 없는 경우 짧은 기간 내에 거의 모든 인구가 감염되는 파국적 상황에 직면하지만, 격리를 시행하면 감염되지 않은 건강한 인구를 상당 부분 보존할 수 있습니다. 또한 격리 과정에서 접촉자 조사를 병행하면 숨겨진 무증상 감염자를 찾아내어 추가 전파를 차단하는 부수적인 효과도 얻게 됩니다. 이는 의료 체계의 붕괴를 막고 방역의 지속 가능성을 확보하는 핵심적인 기제입니다. 2차 파동의 위험은 여전히 존재하며, 그 원인은 해외 유입, 소규모 집단 감염, 바이러스 변이, 그리고 무증상 감염자의 누적 등 다양합니다. 특히 가장 우려되는 시나리오는 계절 독감과 코로나19가 동시에 유행하는 상황입니다. 두 바이러스가 결합하여 폭발적인 감염을 일으킬 경우 방역 시스템에 가해지는 부하는 상상을 초월할 수 있습니다. 따라서 겨울철 독감 예방 접종과 철저한 개인위생 관리는 코로나19의 재확산을 막기 위한 전략적 방어선으로서 매우 중요한 의미를 지닙니다. 집단 면역에 도달하기 위해서는 인구의 일정 비율 이상이 면역력을 갖춰야 하며, 이를 위해 백신 보급 전략이 중요합니다. 네트워크 과학에 따르면 무작위 접종보다 연결성이 높은 노드에게 우선적으로 백신을 투여할 때 훨씬 적은 양으로도 확산을 효과적으로 억제할 수 있습니다. 또한 국지적 격리 방식은 경제가 마비되는 임계점을 피하게 함으로써 경기 회복 시간을 단축하는 경제적 이점도 제공합니다. 과학적 모델링에 기반한 정교한 방역은 생명 보호와 경제 유지라는 두 마리 토끼를 잡는 길입니다.

강병남

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생명과학

[코로나 인터뷰] 강병남 _데이터사이언스로 백신 후보를 줄인다

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

강병남

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[과학자가 쓴 과학책#9] 모든 사람을 위한 빅뱅 우주론 강의 by이석영 | KAOS X 공원생활 특집

보이저호가 40년 넘게 항해했음에도 겨우 태양계를 벗어난 수준이라는 사실은 우주의 광활함을 실감하게 합니다. 아인슈타인 이전의 인류는 시간과 공간을 절대적이고 고정된 배경으로만 여겼으나, 상대성 이론의 등장은 이를 완전히 뒤바꿔 놓았습니다. 이제 우리는 공간의 모습과 시간의 흐름이 그 안에 담긴 에너지에 따라 결정되며, 우주 자체가 고정된 것이 아니라 끊임없이 변화하고 팽창할 수 있는 역동적인 존재임을 인지하게 되었습니다. 이러한 인식의 전환은 우리가 우주를 바라보는 근본적인 시각을 바꾸었으며, 수많은 은하가 존재하는 광대한 우주의 신비를 풀 수 있는 열쇠가 되었습니다. 우주가 한 점에서 시작해 팽창했다는 빅뱅 우주론은 가모프와 같은 과학자들의 대담한 예측에서 비롯되었습니다. 초기 우주가 매우 뜨거웠다면 그 흔적인 빛의 입자들이 오늘날에도 발견되어야 한다는 주장은 당시에는 조롱을 받았으나, 1960년대에 이르러 우주 배경 복사가 관측되며 증명되었습니다. 전 하늘에서 동일하게 측정되는 영하 270도의 이 에너지는 우주에 '시작'이 있었음을 알리는 결정적인 증거가 되었으며, 현대 천문학의 가장 중요한 이정표로 자리 잡았습니다. 이 발견은 인류가 우주의 기원을 과학적으로 이해하기 시작했음을 상징하는 역사적인 사건이었습니다. 우주 배경 복사 속에 숨겨진 미세한 온도 차이는 단순한 잡음이 아니라 우주 구조 형성의 씨앗이었습니다. 과학자들은 은하의 회전 속도를 통해 우리가 눈으로 볼 수 있는 별의 질량보다 훨씬 더 많은 '암흑 물질'이 존재함을 깨달았고, 우주의 가속 팽창을 설명하기 위해 '암흑 에너지'라는 개념을 도입했습니다. 이러한 요소들이 결합하여 완성된 '조화 우주론'은 지난 137억 년 동안 우주가 어떤 속도로 어떻게 팽창해 왔는지를 정밀하게 설명하며 현대 우주론의 근간을 이루고 있습니다. 우리는 이제 보이지 않는 거대한 힘들이 우주의 운명을 결정짓고 있음을 알고 있습니다. 현대 천문학은 암흑 물질과 보통의 물질인 바리온 입자를 포함한 정교한 수치 모사 실험을 통해 은하의 기원을 추적합니다. 초기 우주의 미세한 밀도 차이는 중력에 의해 시간이 흐를수록 양극화되었고, 기체가 모여 별이 탄생하고 초신성이 폭발하는 복잡한 과정을 거쳐 거대한 은하단이 형성되었습니다. 백 년 전만 해도 인간이 결코 이해할 수 없을 것이라 여겼던 은하의 탄생 원리를 이제 우리는 과학적으로 재현하고 이해할 수 있는 단계에 도달하게 된 것입니다. 이는 수많은 과학자가 쌓아 올린 관측 데이터와 이론적 토대가 있었기에 가능한 성취였습니다. 우리 몸을 구성하는 원소들은 우주 137억 년 역사가 빚어낸 경이로운 산물입니다. 수소는 빅뱅 초기 3분 만에 만들어졌고, 탄소와 산소 같은 원소들은 별의 내부에서 수십억 년 동안 구워졌으며, 인과 황은 초신성 폭발을 통해 우주에 흩뿌려졌습니다. 이처럼 여러 세대의 별들이 태어나고 죽으며 남긴 유산이 지구라는 최적의 환경에서 생명으로 피어난 것입니다. 따라서 인류는 단순히 우주의 관찰자가 아니라, 온 우주가 137억 년의 시간을 들여 완성한 최고의 역작이라 할 수 있습니다. 우리는 이 광활한 우주의 주인으로서 그 역사를 몸소 증명하고 있는 존재입니다.

이석영

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천문학

[연구뭐하지?] 정연준 교수 _서울대학교 '계산 나노바이오 화학 연구실' | 정말 아까워서 이번만 알려드립니다!! 나만하기 아까운 분야!!

화학은 분자 세계의 다양성을 탐구하며 물질의 본질을 이해하는 학문입니다. 그중에서도 계산 화학 혹은 이론 화학은 컴퓨터를 활용해 물질의 성질을 규명하는 독특한 분야로 주목받고 있습니다. 특정 시스템에 국한되지 않고 방법론적인 접근을 통해 액체, 고분자, 신소재 등 광범위한 대상을 연구하는 것이 특징입니다. 이는 실험실에서 직접 물질을 다루는 전통적인 방식과는 달리, 가상의 공간에서 분자의 움직임을 정밀하게 관찰하고 예측하는 현대 화학의 핵심적인 연구 방식이라 할 수 있습니다. 연구의 핵심 도구로는 양자 화학 방법론과 분자 동역학 시뮬레이션이 주로 활용됩니다. 최근에는 인공지능 기술의 발전에 발맞추어 머신러닝을 연구에 적극적으로 도입하여 유의미한 성과를 거두고 있습니다. 이러한 방법론들은 열역학, 양자역학, 통계역학이라는 탄탄한 이론적 토대 위에서 작동합니다. 복잡한 수식과 알고리즘이 진입장벽처럼 느껴질 수 있지만, 이는 분자 수준에서 일어나는 복잡한 현상을 가장 깊이 있게 들여다볼 수 있게 해주는 강력한 렌즈가 되어줍니다. 계산 화학의 가장 큰 매력은 시공간의 제약 없이 자유로운 연구가 가능하다는 점에 있습니다. 실험 과정에서 마주하게 되는 물리적인 한계나 위험 요소 없이, 연구자의 상상력을 바탕으로 다양한 가설을 검증할 수 있습니다. 실험으로는 관찰하기 어려운 찰나의 순간이나 미세한 분자 구조의 변화를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 상세히 구현할 수 있다는 점은 계산 화학만이 가진 독보적인 장점입니다. 이러한 환경은 연구자에게 무한한 탐구의 기회를 제공하며 창의적인 연구를 가능하게 합니다. 연구실의 분위기는 매우 개방적이며 연구자의 자율성을 최대한 존중하는 방향으로 조성되어 있습니다. 학생들은 자신이 관심 있는 주제를 자유롭게 제안하고, 이에 대해 교수님의 전폭적인 지지와 지도를 받으며 연구를 수행합니다. 특히 최근 계산 화학 분야에 대한 사회적 관심과 수요가 높아짐에 따라 풍부한 연구 자원이 확보되어 있으며, 이는 학생들이 연구에만 몰입할 수 있는 최적의 환경을 제공합니다. 인격적인 존중과 학문적 성장이 공존하는 공동체 속에서 연구자들은 자신의 역량을 키워나갑니다. 현재 계산 화학은 재료 과학, 생명 공학 등 다양한 첨단 산업 분야에서 각광받고 있는 유망한 분야입니다. 실험 재료비에 대한 부담이 적고 컴퓨터라는 효율적인 도구를 사용하기에 연구의 효율성이 높으며, 데이터 과학과의 접목을 통해 미래 산업 시장에서도 높은 경쟁력을 갖추고 있습니다. 분자 수준에서 물질의 본질을 이해하고자 하는 열정을 가진 이들에게 계산 화학은 자신의 꿈을 마음껏 펼칠 수 있는 기회의 장이 될 것이며, 앞으로도 미래 과학 기술의 발전을 견인할 것입니다.

정연준

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화학
생명과학

[COVID-19_talk_1] Epidemic Models and Data-Driven Approaches _Beom Jun Kim | 1강

데이터는 현대 과학에서 현상을 이해하는 가장 강력한 도구입니다. 감염병 확산 역시 방대한 데이터를 통해 그 이면에 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있습니다. 흔히 데이터 과학 분야에서는 데이터를 깊이 분석하다 보면 결국 그 의미를 찾아낼 수 있다는 뜻으로 '데이터를 고문하면 자백한다'는 표현을 쓰기도 합니다. 하지만 데이터가 들려주는 이야기가 항상 진실은 아닐 수 있기에, 우리는 데이터에 대한 애정을 갖되 비판적인 시각으로 그 속에 담긴 진정한 스토리를 읽어내려는 노력을 멈추지 말아야 합니다. 감염병 확산 데이터는 대개 전형적인 로지스틱 곡선을 그립니다. 초기에는 확진자 수가 급격히 늘어나며 아래로 볼록한 형태를 띠지만, 확산세가 꺾이기 시작하면 곡선의 기울기가 변하여 위로 볼록한 형태로 바뀌게 됩니다. 이 과정에서 나타나는 변곡점은 감염병 통제의 중요한 지표가 됩니다. 전 세계 여러 국가의 데이터를 살펴보면 이미 안정기에 접어든 국가와 여전히 지수함수적 증가세를 보이는 국가가 명확히 구분됩니다. 단순히 확진자 수라는 숫자 자체보다 그래프의 곡선이 그리는 형태를 유심히 관찰하는 것이 현 상황을 직관적으로 이해하는 데 큰 도움이 됩니다. 지리적 면적 대신 확진자 수에 비례하여 지도를 왜곡하는 '카토그램'은 감염병의 전 지구적 이동 경로를 시각적으로 명확하게 보여줍니다. 코로나19 초기에는 중국에서 시작하여 한국을 거쳐 유럽과 미국으로 이어지는 동서 방향의 확산 축이 뚜렷하게 나타났습니다. 그러나 시간이 흐르면서 러시아, 인도, 남미 국가들의 면적이 급격히 커지는 남북 방향의 확산세가 두드러지기 시작했습니다. 이는 바이러스가 항공망을 타고 전 세계를 한 바퀴 돈 뒤, 이제는 보건 인프라가 상대적으로 취약한 지역으로까지 깊숙이 침투하고 있음을 시사하며 새로운 경각심을 일깨워 줍니다. 과학자들은 감염병 확산을 이해하기 위해 '구획 모형'이라는 이론적 모델을 사용합니다. 가장 간단한 형태인 SI 모형이나 SIR 모형은 마을 구성원들이 무작위로 섞인다는 가정하에 미감염자와 감염자의 비율로 확산 확률을 계산합니다. 현실의 복잡한 지리적 요소를 모두 반영하지는 못하지만, 이를 미분 방정식으로 풀이하면 실제 데이터와 유사한 로지스틱 곡선을 얻을 수 있습니다. 이러한 수리적 모델링은 감염병이 정성적으로 어떻게 퍼져나가는지 파악하게 해주며, 방역 정책의 효과를 가늠할 수 있는 이론적 토대를 제공합니다. 한국의 확진자 발생 패턴은 단일한 로지스틱 곡선이 아닌, 여러 개의 곡선이 중첩된 형태로 분석됩니다. 초기 소규모 발생부터 대구·경북 지역의 대유행, 그리고 수도권을 중심으로 한 확산세가 각각의 로지스틱 곡선을 형성하고 있습니다. 흥미로운 점은 뒤로 갈수록 곡선의 기울기가 완만해진다는 것인데, 이는 보건 당국의 신속한 대응과 시민들의 방역 노력이 확산 속도를 늦추는 데 실질적인 기여를 했음을 보여줍니다. 데이터는 우리가 과거에 어떤 위기를 겪었는지뿐만 아니라, 우리의 노력이 실제 확산 양상을 어떻게 변화시켰는지도 정직하게 기록하고 있습니다. 국가 간의 이동을 고려한 '메타포퓰레이션 모형'은 항공망 데이터와 같은 실제 인적 교류 패턴을 모형에 삽입하여 확산을 예측합니다. 연구 결과에 따르면 국가 간 이동을 90% 이상 제한하더라도 확산의 시작 시점을 늦출 뿐, 최종적인 확산 규모를 줄이는 데는 한계가 있습니다. 반면 여행 제한과 더불어 사회적 거리두기나 마스크 착용을 병행하여 지역 내 감염 확률을 절반으로 낮추면 최종 확산 규모를 극적으로 줄일 수 있습니다. 이는 강력한 봉쇄 정책보다 일상에서의 방역 수칙 준수가 감염병 통제에 얼마나 결정적인 역할을 하는지 과학적으로 입증해 줍니다. 감염 재생산 지수는 감염 확률, 접촉 횟수, 감염 지속 시간이라는 세 가지 요소의 곱으로 결정됩니다. 마스크 착용과 사회적 거리두기, 신속한 격리는 이 숫자들을 낮추어 감염병을 종식시키는 핵심 열쇠가 됩니다. 하지만 이러한 방역 조치들은 단순한 수학적 문제를 넘어 막대한 사회경제적 비용을 수반합니다. 따라서 미래에 다가올 또 다른 감염병에 대비하기 위해서는 물리학적 모델에 사회경제적 효과까지 통합한 확장된 형태의 모형을 준비해야 합니다. 데이터에 기반한 합리적이고 융합적인 접근만이 인류가 새로운 위기를 극복할 지혜를 제공할 것입니다.

김범준

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물리학
생명과학

[코로나TALK-1] 코로나19 확산 모형, 김범준 교수 연구발표 | 1강

데이터 사이언스 분야에는 '데이터를 아주 오래 고문하면 데이터가 자백한다'는 흥미로운 격언이 있습니다. 이는 방대한 데이터를 끈기 있게 분석하고 이해하려 노력하다 보면 그 속에 숨겨진 진실과 패턴을 찾아낼 수 있다는 긍정적인 의미를 담고 있습니다. 감염병 확산 역시 개별적인 사례에 매몰되기보다 국가별로 축적된 방대한 데이터를 기반으로 접근할 때 비로소 전체적인 흐름을 파악할 수 있습니다. 다만 데이터가 들려주는 모든 이야기가 진실이라고 맹신하기보다, 데이터에 담긴 맥락을 세심하게 살피는 태도가 무엇보다 중요합니다. 모든 감염병 확산 데이터는 전형적인 알파벳 S자 모양의 곡선을 그리는 경향이 있습니다. 초기에는 환자 수가 급격하게 늘어나며 아래로 볼록한 형태를 띠지만, 확산이 진정세에 접어들면 곡선의 기울기가 변하며 위로 볼록한 형태로 바뀌게 됩니다. 이 과정에서 곡률이 변하는 변곡점이 존재하게 되며, 이를 통해 확산의 정점과 종료 시점을 직관적으로 이해할 수 있습니다. 국가마다 곡선의 구체적인 모양에는 차이가 있지만, 이러한 S자 곡선의 특성을 파악하는 것은 현재의 방역 상황을 진단하고 미래를 예측하는 데 핵심적인 지표가 됩니다. 감염병의 확산 양상을 시각화하는 방법 중 하나인 카토그램은 확진자 수에 비례하여 국가의 면적을 왜곡해 보여줍니다. 이를 통해 관찰한 코로나19의 초기 확산은 주로 동서 방향의 축을 따라 진행되었습니다. 중국에서 시작된 바이러스가 한국을 거쳐 유럽과 미국으로 번져나가는 과정은 지리적 거리보다 항공망 연결성이 더 큰 영향을 미쳤음을 시사합니다. 이후 4월 중순을 기점으로 확산의 축은 남북 방향으로 이동하여 러시아, 인도, 남미 국가들의 면적이 급격히 커지는 양상을 보였으며, 이는 전 지구적인 경계가 필요함을 일깨워 줍니다. 과학자들은 감염병 확산을 이해하기 위해 '구획 모형'이라는 이론적 틀을 사용합니다. 가장 대표적인 SIR 모형은 전체 인구를 미감염자(S), 감염자(I), 격리 및 회복자(R)의 세 그룹으로 나누어 이들 사이의 상호작용을 미분방정식으로 기술합니다. 이 모형은 지리적 요소를 배제한 단순한 가정을 바탕으로 하지만, 감염병 확산의 본질적인 역학을 파악하는 데 매우 유용합니다. 특히 확진 판정을 받고 격리되는 과정을 포함하는 SIR 모형은 현실의 방역 시스템이 감염 확산을 억제하는 원리를 수학적으로 명확하게 보여주는 도구가 됩니다. 한국의 확진자 발생 패턴을 분석해 보면 단일한 S자 곡선이 아닌, 여러 개의 곡선이 중첩된 형태임을 알 수 있습니다. 초기 해외 유입 사례와 대구·경북 지역의 대규모 확산, 그리고 이후 수도권을 중심으로 나타난 산발적 감염이 각각 독립적인 곡선을 형성한 것입니다. 주목할 점은 후속 곡선으로 갈수록 곡선의 기울기가 완만해졌다는 사실입니다. 이는 보건당국의 적극적인 진단과 방역 노력, 그리고 시민들의 사회적 거리두기가 실질적으로 감염 확산 속도를 늦추는 데 기여했음을 데이터로 증명하는 결과라고 볼 수 있습니다. 메타포퓰레이션 모형은 국가 간 이동 데이터를 결합하여 감염병의 전 지구적 확산을 시뮬레이션합니다. 연구 결과에 따르면, 국가 간 이동을 물리적으로 제한하는 것보다 지역 내에서의 감염 확률을 낮추는 것이 최종 확산 규모를 줄이는 데 훨씬 효과적입니다. 항공망을 통한 이동 제한은 확산 시점을 늦추어 대비할 시간을 벌어줄 뿐, 근본적인 해결책이 되기는 어렵기 때문입니다. 따라서 마스크 착용이나 사회적 거리두기와 같은 개인의 방역 수칙 준수가 전체 공동체의 안전을 지키는 데 있어 가장 강력하고 실질적인 수단이 됩니다. 감염병 대응의 핵심 지표인 재생산 지수는 한 명의 환자가 전염시키는 평균 인원수를 의미하며, 이는 감염 확률, 접촉 횟수, 격리 전 활동 기간의 곱으로 결정됩니다. 미래에 닥칠 또 다른 감염병인 '질병 X'에 대비하기 위해서는 이러한 물리적 변수뿐만 아니라 사회·경제적 비용까지 고려한 확장된 모형이 필요합니다. 이번 사태를 통해 얻은 데이터와 과학적 통찰을 바탕으로 국가 간 공조 체계를 강화하고 투명한 정보 공유 시스템을 구축한다면, 인류는 다음 팬데믹 위기 앞에서 더욱 지혜롭고 신속하게 대응할 수 있을 것입니다.

김범준

카오스재단코로나19 과학토크

물리학
생명과학

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

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

강명주, 오혜연

카오스재단카오스강연

뇌인지과학

[카오스 술술과학] 사랑과 죽음의 기원 : ‘두뇌 속의 폭풍’ - Love in My Brain | 카오스 브레인 오디세이(4)

우리가 누군가와 사랑에 빠질 때, 우리의 뇌는 사랑하는 대상을 자신의 일부로 받아들입니다. 이는 단순한 감정의 변화를 넘어 뇌 속에서 일어나는 강렬한 전기화학적 폭풍과 같습니다. 뇌는 사랑이라는 환상을 붙잡고 이를 생생한 현실로 구현하며, 연인과 하나가 되는 경험을 선사합니다. 그래서 사랑하는 사람을 잃는 고통은 뇌에게 자아의 일부를 도려내는 것과 같은 물리적인 아픔으로 다가옵니다. 이 작은 공간에서 우리의 가장 내밀한 이야기가 시작되고, 때로는 미래에 대한 기대와 죽음에 대한 공포가 현재로 끌어당겨지기도 합니다. 인간의 뇌는 단순히 정보를 처리하는 기계를 넘어 정교한 이야기를 만들어내는 스토리텔링의 전문가입니다. 사랑이라는 감정 역시 뇌가 순식간에 구축한 생생한 가상현실이자 증강현실이라 할 수 있습니다. 우리는 때로 상대방의 실체보다 뇌가 만들어낸 환상을 사랑하기도 하며, 이러한 과정에서 숭고한 희생부터 집착에 이르는 다양한 사랑의 스펙트럼이 나타납니다. 결국 우리가 느끼는 모든 관계의 서사는 뇌가 생존과 적응을 위해 설계한 정교한 시뮬레이션의 결과물이며, 인간은 이를 통해 자신만의 세상을 구축해 나갑니다. 현대 뇌과학은 인간이 오랫동안 믿어온 자아와 의식, 심지어 영혼마저도 뇌가 만들어낸 착각일 수 있다고 경고합니다. 과거 지동설과 진화론이 인간의 자존심에 상처를 주었듯, 뇌과학은 우리가 신적인 존재가 아닌 생물학적 메커니즘에 종속된 존재임을 시사합니다. 자유의지나 절대자에 대한 믿음조차 종의 생존을 위해 뇌가 발명한 도구일지 모른다는 가설은 인류에게 거대한 화두를 던집니다. 이는 인간을 자연의 주인공이 아닌 관찰자로 겸허하게 되돌려 놓으며, 우리가 가진 믿음의 영역이 진화의 산물임을 깨닫게 합니다. 인간의 뇌는 시간을 수직적으로 인식하며 과거의 기억과 미래의 예측을 현재로 불러들입니다. 이러한 시뮬레이션 능력 덕분에 우리는 미래의 죽음을 미리 인지하고 공포를 느낍니다. 죽음은 모든 생명체가 겪는 생물학적 숙명이지만, 이를 시뮬레이션하여 '사후의 삶'이나 '영원한 사랑' 같은 거대 담론을 만들어내는 것은 오직 인간뿐입니다. 죽음의 공포는 미래 전략을 수립하기 위해 지불해야 하는 진화적 비용이며, 뇌는 이 비극적인 이야기를 통해 삶의 의미를 역설적으로 강화합니다. 시간은 흐르는 것이 아니라 뇌가 쌓아 올린 기억의 블록인 셈입니다. 비록 인간이 유전 정보를 실어 나르는 생체 로봇에 불과할지라도, 우리는 자신의 한계를 자각하고 자연의 암호를 해석할 수 있는 특별한 존재입니다. '메멘토 모리'를 통해 죽음을 기억하고 현재의 소중함을 깨닫는 '카르페 디엠'의 자세는 뇌의 시뮬레이션 능력이 선사한 최고의 지혜입니다. 과학은 우리가 우주 속에서 얼마나 하찮은 존재인지 깨닫게 하지만, 동시에 그 하찮음을 인지할 수 있을 만큼 똑똑하다는 사실이 인간의 가치를 증명합니다. 우리는 본능에 저항하며 스스로 의미를 창조하고, 광활한 우주 속에서 우리만의 철학을 세워나가는 유일한 존재입니다.

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뇌인지과학

[카오스 술술과학] 은하수를 여행할 지구인을 위한 안내서 II - 저건 또 다 뭐지?(은하)

1990년 미 항공우주국(NASA)이 쏘아 올린 허블 우주 망원경은 인류의 시야를 획기적으로 넓혀준 망원경계의 절대 강자입니다. 특히 2003년에 진행된 '허블 울트라 딥 필드' 프로젝트는 별이나 은하가 전혀 발견된 적 없는, 밤하늘의 아주 작은 영역을 끈질기게 관측한 도전이었습니다. 많은 이들이 아무것도 없는 곳에 막대한 예산을 낭비하는 것이 아니냐며 우려를 표했지만, 천문학자들은 보이지 않는 곳에서 무언가를 찾아내겠다는 신념으로 관측을 이어갔습니다. 이 무모해 보이던 시도는 결국 우주의 끝자락을 엿보는 기적 같은 순간을 만들어내며 인류의 우주관을 완전히 뒤바꾸어 놓았습니다. 관측 결과, 텅 비어 있다고 믿었던 좁은 공간에서 무려 1만 개에 달하는 은하들이 유령처럼 쏟아져 나왔습니다. 이 중에는 우주 탄생 직후인 130억 년 전의 모습을 간직한 아기 은하들도 포함되어 있었습니다. 이는 우주가 영원 전부터 존재했던 것이 아니라 명확한 시작점이 있었음을 암시하는 결정적인 증거가 되었습니다. 초기 우주의 불균일한 모습에서 오늘날의 거대한 은하들이 성장해왔음을 확인한 순간, 인류는 비로소 우리가 발을 딛고 있는 우주의 장대한 역사를 실감할 수 있게 되었습니다. 100억 광년 너머의 빛들은 그렇게 인류에게 우주의 기원을 속삭여 주었습니다. 우주에는 다양한 형태의 은하들이 존재하는데, 크게 타원 은하와 나선 은하로 나뉩니다. 타원 은하들이 거대한 은하단을 이루며 무리 지어 다니는 반면, 우리 은하와 같은 나선 은하들은 상대적으로 홀로 떨어져 존재하는 독특한 특성을 보입니다. 특히 일부 타원 은하 중심부에 존재하는 태양 질량의 수억 배에 달하는 초거대 블랙홀은 현대 천문학의 거대한 미스터리 중 하나로 남아 있습니다. 이러한 은하들의 형태와 분포는 우주가 단순히 무작위로 흩어진 공간이 아니라, 정교한 물리 법칙과 아직 밝혀지지 않은 거대한 힘에 의해 설계된 구조물임을 보여주는 증거이기도 합니다. 현대 과학은 빅뱅 우주론이라는 강력한 무기를 통해 우주의 수수께끼를 풀어가고 있습니다. 비록 급팽창, 암흑 물질, 암흑 에너지라는 다소 황당해 보이는 세 가지 가정을 전제로 하지만, 이 이론은 우주 배경 복사라는 결정적인 증거를 통해 그 타당성을 입증받았습니다. 우주 배경 복사에 나타난 10만 분의 1이라는 아주 미세한 밀도 차이가 오늘날의 별과 은하를 만드는 씨앗이 되었다는 사실은 경이롭기까지 합니다. 과학자들은 이러한 이론적 토대 위에서 우주의 탄생과 진화 과정을 정밀하게 예측하며, 보이지 않는 암흑의 영역 속에 숨겨진 우주의 진실에 한 걸음씩 다가서고 있습니다. 최근에는 정교한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 빅뱅 이후 우주 거대 구조와 나선 은하가 형성되는 과정이 실제 관측 결과와 놀라울 정도로 일치함을 확인했습니다. 이는 138억 년의 시간과 수천억 개의 은하가 존재하는 현재의 우주가 하나의 거대한 패키지처럼 연결되어 있음을 의미합니다. 결국 생명이라는 존재가 탄생하기 위해서는 온 우주의 역사가 필요했던 셈입니다. 우리 한 사람 한 사람이 존재한다는 사실은 곧 138억 년 우주의 모든 사건이 응축된 결과이며, 그런 의미에서 생명은 그 자체로 우주라 할 수 있습니다. 우리는 모두 우주라는 거대한 역사가 빚어낸 소중한 결실입니다.

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천문학

[카오스 술술과학] 다중우주 (10) : 다중우주 풍경

다중우주는 아직 현대 과학의 확고한 영역이라기보다 상상의 나래를 펴는 단계에 가깝습니다. 하지만 과학은 언제나 지평선을 넘어 새로운 영토를 개척해 온 이들에 의해 발전해 왔습니다. 고대 인도 철학은 이미 무한과 영원을 노래하며 다른 존재들이 사는 세상을 언급했고, 기원전 4세기 데모크리토스는 무수히 많은 세계가 생성되고 소멸한다고 주장했습니다. 이러한 발칙한 상상은 인류가 우주의 비밀을 풀기 위해 마련한 거대한 설계도의 일부일지도 모릅니다. 우리가 관측 가능한 지평선 너머를 꿈꾸는 것은 지적 존재로서의 본능일 것입니다. 중세와 근대를 거치며 다중우주에 대한 사유는 더욱 깊어졌습니다. 조르다노 브루노는 신이 끊임없이 새로운 세상을 창조한다고 주장하다 화형당했고, 뉴턴조차 공간적으로 무한한 다중우주의 가능성을 언급했습니다. 17세기 스피노자는 가능한 모든 것이 실제로 존재한다는 궁극적 다중우주의 모토를 제시했으며, 칸트와 니체는 시간적으로 순환하거나 되풀이되는 우주를 상상했습니다. 이처럼 다중우주는 학술적 논의가 본격적으로 시작되기 훨씬 전부터 인류의 철학적 근간을 흔들어 왔으며, 종교와 철학의 경계를 넘나드는 매혹적인 주제로 자리 잡았습니다. 20세기 통계역학의 창시자 볼츠만은 확률적으로 가능한 모든 세계를 전제로 다중우주를 믿었습니다. 그의 이론에 따르면 우주 입자가 우연히 배열되어 우리의 뇌와 동일한 존재가 탄생할 확률도 존재하는데, 이를 '볼츠만 두뇌'라 부릅니다. 이후 등장한 급팽창 이론은 유한한 빅뱅 우주론 내부에 무한의 씨앗을 심었습니다. 안드레이 린데의 영원한 급팽창 이론은 무수한 빅뱅을 통해 복수의 우주가 탄생하는 과정을 설명하며, 유한함과 무한함 사이의 딜레마를 해결하는 열쇠를 제공했습니다. 이는 우주가 단 하나라는 고정관념을 깨는 결정적인 계기가 되었습니다. 현대 물리학에서 다중우주는 양자역학, 끈 이론, 우주론이라는 세 줄기 흐름이 만나는 지점입니다. 휴 에버렛의 다세계 해석은 관측에 의해 상태가 결정되는 것이 아니라 모든 가능성이 실제로 존재한다고 제안했습니다. 또한 끈 이론은 10의 500제곱 개에 달하는 여분 차원의 가능성을 제시하며 우리 우주의 미세 조정을 설명합니다. 인류 원리는 우리 우주가 특별한 은총이 아닌, 무한한 다중우주 중 생명이 존재 가능한 확률적 결과물일 뿐이라는 코페르니쿠스적 전환을 이끌어냈습니다. 이제 우리 우주는 광활한 다중우주 속의 평범한 하나로 재정의되고 있습니다. 다중우주론은 실험적 검증이 어렵다는 비판을 받기도 하지만, 과학의 본질은 편견을 허물고 경계를 넘어서는 탐험에 있습니다. 닉 보스트롬의 시뮬레이션 우주론이나 테그마크의 수학적 우주론은 우리가 인식하는 현실의 근원을 다시 묻게 합니다. 결국 인간의 뇌 자체가 천억 개의 구성 단위로 이루어진 하나의 소우주이며, 우리는 이 광활한 다중우주를 꿈꾸고 상상하는 존재입니다. 우리는 맹목적 믿음에 안주하기보다 끊임없이 질문을 던지며 진리를 찾아 떠나는 우주적 유목민의 길을 걷고 있습니다. 이 탐험의 끝에서 우리는 진정한 우리의 위치를 발견하게 될 것입니다.

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천문학

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

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

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천문학

[강연] 저건 다 뭐지? - 별과 은하의 기원 _ by이석영｜2019 봄 카오스강연 '기원, 궁극의 질문들' 4강 | 4강

인류 역사에서 가장 오래된 질문은 아마도 밤하늘을 바라보며 던진 "저건 다 뭐지?"일 것입니다. 수백 년 전까지만 해도 별은 대기권 위의 가까운 천체로 여겨졌으나, 이제 우리는 그것들이 아주 멀리 떨어진 거대한 별임을 압니다. 원시 시대부터 문명이 끝나는 순간까지 변치 않을 이 질문은 단순히 지적 호기심을 넘어, 우주와 나 사이의 관계를 파악하려는 본능적인 시도입니다. 하늘의 반짝임이 우리와 어떤 상관이 있는지 이해하는 과정은 곧 인류의 기원을 찾는 여정과 같습니다. 1990년 허블 우주 망원경의 발사는 우주를 바라보는 인류의 시각을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 천문학자들은 아무것도 없다고 믿었던 좁은 하늘을 4개월간 끈질기게 관측한 끝에, 수천 개의 은하가 드글드글한 '허블 딥 필드'를 발견했습니다. 이곳에서 포착된 은하들은 100억 년 전의 초기 은하들로, 오늘날의 우아한 모습과는 달리 작고 찌그러진 형태를 띠고 있었습니다. 이는 우주 초기에 은하가 시작된 시점이 있었으며, 오랜 세월에 걸쳐 성장해 왔음을 증명하는 결정적인 단서가 되었습니다. 우주에는 약 1,000억 개 이상의 은하가 존재하며, 그 형태는 크게 나선 은하와 타원 은하로 나뉩니다. 흥미롭게도 나선 은하는 주로 홀로 존재하는 반면, 타원 은하는 수천 개씩 모여 거대 도시인 은하단을 형성합니다. 특히 타원 은하의 중심에는 태양 질량의 수억 배에 달하는 초거대 블랙홀이 존재하여 강력한 에너지를 뿜어냅니다. 반면 나선 은하는 거대한 별의 집단임에도 불구하고 피자 도우처럼 매우 얇은 원반 구조를 유지하는데, 이러한 형태적 다양성은 여전히 천문학계의 주요 미스터리로 남아 있습니다. 현대 우주론은 암흑 물질과 암흑 에너지라는 보이지 않는 존재를 통해 우주의 골격을 설명합니다. 빅뱅 초기, 우주 배경 복사에 나타난 10만분의 1이라는 미세한 밀도 차이는 중력의 영향으로 시간이 흐르며 거대한 구조를 형성했습니다. 밀도가 높은 곳은 더 많은 물질을 끌어당겨 은하와 은하단을 만들었고, 낮은 곳은 텅 빈 공간인 보이드가 되었습니다. 이러한 이론적 모델은 실제 관측된 우주의 은하 분포와 놀라울 정도로 일치하며, 우리가 발을 딛고 있는 우주의 설계도를 보여줍니다. 과학자들은 슈퍼컴퓨터를 활용해 우주 초기 조건으로부터 은하가 탄생하는 과정을 재현하는 데 성공했습니다. 4,800대의 컴퓨터를 병렬로 연결하여 3,000만 시간 동안 계산한 결과, 무질서하게 소용돌이치던 기체들이 특정 시점에 이르러 아름다운 나선팔을 가진 은하로 변모하는 과정을 목격했습니다. 이는 복잡한 물리 법칙들이 상호작용하여 우주론적 초기 조건만으로도 오늘날 우리가 보는 은하의 모습을 만들어낼 수 있음을 입증한 사례입니다. 인류는 이제 은하의 탄생을 과학의 틀 안에서 설명할 수 있게 되었습니다. 별은 은하라는 요람 속에서 기체가 응축되어 탄생하며, 평생을 태우고 남은 진귀한 원소들을 우주로 환원하며 생을 마감합니다. 태양 같은 별은 탄소와 질소를 만들고, 거대한 별은 초신성 폭발을 통해 산소, 인, 황 같은 생명의 필수 원소를 우주 전역에 뿌립니다. 우리 몸을 구성하는 수소는 빅뱅 초기에, 나머지 무거운 원소들은 수많은 별의 죽음을 통해 만들어진 것입니다. 결국 우리는 별이 남긴 유산으로 빚어진 존재이며, 우리 안에는 우주의 역사가 고스란히 새겨져 있습니다. 138억 년이라는 광활한 우주의 시간과 1,000억 개가 넘는 은하의 존재는 결코 낭비가 아닙니다. 생명에 필요한 복잡한 원소들이 만들어지고 지적인 존재가 나타나기 위해서는 그만큼의 긴 세월과 거대한 규모의 우주적 프로세스가 반드시 필요했기 때문입니다. 우주는 우리 한 사람 한 사람을 탄생시키기 위해 이 모든 과정을 거쳐온 셈입니다. 따라서 밤하늘의 별과 은하를 바라보는 것은 단순히 외부 세계를 관찰하는 것이 아니라, 우리 존재의 근원을 확인하고 삶의 경이로움을 되새기는 일입니다.

이석영

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천문학

[강연] 세상을 만드는 원자는 동그랄까, 길쭉할까, 우글쭈글할까? _ by이영민｜ 2018 가을 카오스 강연 '화학의 미스터리, CheMystery' 2강 | 2강 ①

양자역학은 우리가 눈으로 보는 거시 세계와는 전혀 다른 미시 세계의 법칙을 다룹니다. 흔히 양자역학이라고 하면 불연속성이나 불확정성 같은 개념을 떠올리며 어렵게 느끼곤 하지만, 이는 단순히 무작위적인 현상을 말하는 것이 아닙니다. 슈뢰딩거 방정식을 통해 도출되는 파동 함수는 입자가 존재할 수 있는 영역을 수학적인 확률로 보여주며, 이를 통해 물질의 근본적인 성질을 규명합니다. 이러한 양자역학적 관점은 현대 화학이 원자와 분자의 상호작용을 이해하는 데 있어 가장 핵심적인 토대가 됩니다. 불확정성 원리는 측정이 부정확하다는 한계를 말하는 것이 아니라, 입자의 위치와 운동량이 파동 함수의 형태에 의해 본질적으로 연결되어 있음을 시사합니다. 파동 함수가 특정 지점에 집중될수록 위치는 명확해지지만 운동량의 범위는 넓어지며, 반대의 경우도 마찬가지입니다. 이는 입자가 어느 한 곳에 고정된 것이 아니라 공간상에 넓게 퍼져 존재할 수 있음을 의미합니다. 따라서 양자역학은 확률이라는 언어를 빌려 미시 세계의 역동적인 질서를 가장 정교하게 기술하는 방법론이라 할 수 있습니다. 원자의 모양에 대한 질문은 양자역학에서 매우 흥미로운 주제입니다. 수소 원자의 경우 가장 안정한 상태에서는 구형의 대칭적인 모습을 띠지만, 외부에서 빛과 같은 에너지를 가해 전자의 상태를 변화시키면 길쭉하거나 우글쭈글한 다양한 형태로 변할 수 있습니다. 즉, 원자의 모양은 고정된 실체가 아니라 전자가 처한 에너지 상태와 파동 함수의 결합 방식에 따라 결정되는 역동적인 결과물입니다. 이러한 이해는 원자들이 어떻게 서로 결합하여 복합한 분자를 형성하는지 설명하는 출발점이 됩니다. 분자의 형성은 원자들이 서로 다가가 에너지가 가장 낮은, 즉 가장 안정한 상태를 찾아가는 과정입니다. 원자핵 사이의 거리가 적절히 유지될 때 전자들은 두 핵 사이를 공유하며 결합을 형성하는데, 이는 마치 견우와 직녀가 까마귀 다리를 밟고 만나는 오작교의 원리와 비슷합니다. 너무 멀면 결합이 일어나지 않고 너무 가까우면 핵끼리의 반발력으로 인해 불안정해지므로, 분자는 전자의 분포가 만들어내는 가장 '행복한 거리'에서 그 고유한 구조를 유지하게 됩니다. 우리가 실제로 관측하는 분자의 모양은 원자핵의 위치보다는 전자의 분포에 의해 결정됩니다. X선 산란 실험 등을 통해 분자를 들여다보면, 전자가 밀집된 영역이 분자의 실질적인 외형을 형성하고 있음을 알 수 있습니다. 예를 들어 물 분자와 나트륨 이온은 전자 수가 같아 겉모습이 비슷하게 보일 수 있는데, 이는 화학적 성질을 결정하는 핵심 요소가 바로 전자의 배치에 있음을 보여줍니다. 결국 분자의 세계에서 형태란 전자가 그리는 확률의 지도와 같습니다. 화학 반응은 본질적으로 결합의 재구성이며, 이는 에너지를 통해 전자의 분포를 변화시킴으로써 일어납니다. 빛이나 열을 가하면 안정한 상태에 있던 전자가 불안정한 상태로 전이되면서 기존의 결합이 끊어지고 새로운 구조가 만들어집니다. 자외선이 인체에 해로운 이유도 강한 에너지를 가진 빛 입자가 DNA 속의 전자 배치를 강제로 바꾸어 화학적 변형을 일으키기 때문입니다. 이처럼 에너지가 물질과 상호작용하며 변화를 이끌어내는 과정이 화학의 역동성을 상징합니다. 현대 사회에서 '화학 물질'이라는 단어는 종종 공포의 대상이 되곤 하지만, 사실 우리 주변의 모든 물질은 화학적 원리로 이루어져 있습니다. 천연물이라고 해서 무조건 안전하고 합성물이라고 해서 위험하다는 이분법적 사고는 과학적 사실과 거리가 멍니다. 물조차도 과도하게 섭취하면 치명적일 수 있듯이, 중요한 것은 물질의 본질이 화학적이냐 아니냐가 아니라 그 독성과 위험성을 어떻게 관리하느냐에 있습니다. 과학적 이해를 바탕으로 물질을 바라볼 때 우리는 비로소 막연한 불안감에서 벗어낼 수 있습니다.

박재우, 이영민

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화학

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

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

김범준

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물리학

[석학인터뷰] 이영민_ 세상을 지배하는 원리, 작은 세상을 통해 볼 수 있다 | 2018 가을 카오스강연 '화학의 미스터리, CheMystery'

어린 시절 과학 원리에 매료되어 직접 발전기를 만들어 보려 했던 경험은 과학자로서의 첫걸음이었습니다. 자석을 돌려 나침반을 움직이게 하려던 실험이 성공한 줄 알았으나, 사실은 전기가 아닌 자석의 물리적 거리 때문에 발생한 착각이었음을 깨닫게 되었습니다. 이러한 일화는 과학적 현상을 해석할 때 얼마나 세심한 주의가 필요한지를 잘 보여줍니다. 실험 결과를 오해하는 실수는 단순한 과정에서도 빈번히 일어날 수 있으며, 이를 경계하고 정확한 원인을 파악하는 태도야말로 과학을 탐구하는 이들에게 가장 기본적이면서도 중요한 덕목이라 할 수 있습니다. 현대 과학에서 양자역학은 세상을 지배하는 근본적인 원리로 자리 잡고 있습니다. 특히 아주 작은 미시 세계를 다루고 제어하기 위해서는 고전역학의 한계를 넘어서는 양자역학적 이해가 필수적입니다. 이러한 원리를 바탕으로 컴퓨터 시뮬레이션을 활용하는 계산 물리화학은 실험의 한계를 극복하는 데 큰 역할을 합니다. 실제 실험에서 소요되는 막대한 비용을 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 육안이나 장비로 관찰하기 어려운 세밀한 부분까지 분석할 수 있다는 장점이 있습니다. 이는 복잡한 화학 현상을 보다 구체적이고 정밀하게 이해하려는 현대 과학의 핵심적인 목표와 맞닿아 있습니다. 과학자의 길을 걷다 보면 누구나 자신의 선택에 대해 깊이 고민하게 되는 시기를 마주하게 됩니다. 유학 시절의 어려움을 이겨내며 묵묵히 나아갔던 시간은 학문적 성숙을 이루는 밑거름이 됩니다. 때로는 철저한 분석보다 우연한 결정이 삶의 미스터리처럼 긍정적인 결과로 이어지기도 합니다. 중학교 때부터 배워온 화학 결합이라는 기초적인 주제를 양자역학의 관점에서 심도 있게 다루어 보는 과정은 매우 유익합니다. 익숙한 개념을 근본 원리와 연결해 정확하게 이해함으로써 화학의 진정한 매력을 발견할 수 있기 때문입니다.

이영민

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화학

[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

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물리학

[강연] 세상을 바꾼 알고리즘 - 알파고와 블록체인을 넘어 미래로 (1) _ by이준엽 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 8강 | 8강 ①

우리의 일상은 수많은 알고리즘으로 둘러싸여 있습니다. 가장 대표적인 예가 내비게이션입니다. 내비게이션의 핵심은 화려한 그래픽이나 음성 안내가 아니라, 최적의 경로를 찾아내는 알고리즘에 있습니다. 알고리즘이란 특정 목표를 달성하기 위한 유한한 절차나 규칙의 모임을 의미합니다. 이는 단순히 컴퓨터 프로그램에 국한된 개념이 아니라, 복잡한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 인간이 설계한 체계적인 문제 해결 방식의 정수라고 할 수 있습니다. 경로 탐색의 효율성을 극대화한 사례로 '패스트 마칭 알고리즘'을 들 수 있습니다. 과거에는 모든 경우의 수를 일일이 계산하려 했으나, 이는 데이터가 늘어날수록 계산량이 기하급수적으로 증가하는 한계가 있었습니다. 하지만 수학자들은 이를 미분 방정식의 관점에서 접근하여 사고의 전환을 이뤄냈습니다. 속도의 역수를 시간의 흐름으로 파악하고, 마치 물결이 퍼져나가는 것처럼 최단 시간을 계산하는 방식은 복잡한 경로 문제를 획기적으로 해결했습니다. 이러한 수학적 알고리즘은 단순히 길 찾기에만 머물지 않습니다. 동일한 원리가 의료 영상에서 뇌의 구조를 분리해내는 이미지 분할 기술이나, 로봇 팔이 장애물을 피해 움직이는 6차원 궤적 계산에도 적용됩니다. 하나의 잘 설계된 알고리즘이 전혀 다른 분야의 난제들을 해결하는 열쇠가 되는 것입니다. 이는 프로그램의 외형보다 그 내면에 숨겨진 수학적 원리와 이를 새로운 문제에 적용하는 창의적 사고가 얼마나 중요한지를 잘 보여줍니다. 컴퓨터의 역사를 되짚어보면 흥미로운 사실을 발견하게 됩니다. 1960년대까지만 해도 '컴퓨터'는 기계가 아니라 복잡한 수식을 계산하는 사람의 직업을 일컫는 말이었습니다. 당시 NASA와 같은 기관에서는 수학적 재능을 가진 여성들이 직접 손으로 계산을 수행하며 우주 탐사의 초석을 다졌습니다. 오늘날 우리가 사용하는 전자계산기나 노트북이 보급되기 전부터, 인간의 지성은 이미 알고리즘적 사고를 통해 거대한 과학적 성취를 이뤄내고 있었습니다. 현대 컴퓨터의 논리적 토대를 마련한 것은 앨런 튜링의 '튜링 머신'입니다. 튜링 머신은 실제로 제작된 기계가 아니라, 수학적 증명을 위해 고안된 가상의 장치였습니다. 0과 1을 기록하고 칸을 이동하는 지극히 단순한 규칙만으로 모든 계산 가능한 문제를 풀 수 있다는 이 개념은 현대 컴퓨터 공학의 시초가 되었습니다. 수학적 상상력에서 탄생한 이 사고 실험은 불가능해 보이던 논리적 한계를 규명하고, 디지털 시대의 문을 여는 결정적인 계기가 되었습니다. 컴퓨터 공학이라는 학문이 정립되기 훨씬 전부터, 핵심적인 계산 알고리즘의 대부분은 수학자들에 의해 개발되었습니다. 20세기 과학 계산의 주요 업적들을 살펴보면, 컴퓨터가 보급되지 않았던 시절에 이미 논리적 체계가 완성된 경우가 많습니다. 이는 수학이 단순히 숫자를 다루는 학문을 넘어, 세상에 없던 새로운 체계를 설계하는 근본적인 도구이기 때문입니다. 수학적 상상력은 기술적 한계를 뛰어넘어 미래를 설계하는 원동력이 되어왔습니다. 오늘날 계산 기술은 자연과학과 공학을 넘어 사회과학 전반에 걸쳐 필수적인 역할을 수행합니다. 과거의 과학이 이론과 실험이라는 두 축으로 지탱되었다면, 이제는 '계산'이 제3의 축으로 자리 잡았습니다. 비행기 설계부터 주가 예측, 질병 진단에 이르기까지 수많은 모델링이 컴퓨터를 통해 이루어집니다. 세상을 논리적으로 이해하려는 지적 탐구는 복잡한 현실 문제를 해결 가능한 형태로 변환하는 가장 강력한 동력이 됩니다.

이준엽

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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] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (7) _ by하승열 | 2018 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ⑦

최근 우리나라의 기초과학 분야는 눈부신 발전을 거듭하며 세계적인 수준에 도달했습니다. 특히 물리학이나 수학 같은 기초 학문 분야에서는 국내에서 학위를 마친 연구자들도 탁월한 연구 성과를 내놓고 있습니다. 과거에는 해외 유학이 필수적인 과정으로 여겨졌으나, 이제는 국내 연구 환경에서도 충분히 높은 경쟁력을 갖춘 인재들이 배출되고 있습니다. 이러한 변화는 우리 과학계의 자생력이 강화되었음을 보여주는 고무적인 현상이며, 앞으로의 발전 가능성을 더욱 밝게 비추고 있습니다. 자연이나 사회 현상에서 나타나는 군집 현상을 이해하려는 노력은 새로운 기술적 시도로 이어지고 있습니다. 평창 동계 올림픽에서 선보인 드론 쇼는 군집 현상을 공학적으로 구현한 대표적인 사례입니다. 아직은 이러한 기술이 다양한 제품이나 상품군으로 상용화된 사례가 많지 않지만, 드론을 활용한 불꽃놀이와 같은 창의적인 아이디어들이 제안되고 있습니다. 예술과 기술이 결합한 이러한 시도들은 군집 연구가 실생활에 응용될 수 있는 무궁무진한 가능성을 제시하며 대중의 관심을 끌고 있습니다. 산업 수학의 부상은 수학자가 단순히 계산을 돕는 보조적 역할을 넘어 새로운 패러다임을 주도할 수 있음을 보여줍니다. 위상적 데이터 분석이라 불리는 TDA의 사례처럼, 수학적 이론은 데이터의 본질을 파악하는 강력한 도구가 됩니다. 뛰어난 아이디어를 가진 수학자와 이를 상업화할 수 있는 감각을 지닌 전문가가 협력할 때, 학문적 성과는 비로소 산업적 가치로 전환됩니다. 이는 기초 학문이 현대 산업의 복잡한 문제를 해결하는 핵심적인 동력이 될 수 있음을 시사하며 수학의 위상을 높이고 있습니다. 순수 수학과 응용 수학의 경계는 우리가 생각하는 것보다 훨씬 모호하며 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. 1900년대 초반 수학자들이 순수한 호기심으로 연구했던 이론들이 오늘날 컴퓨터 시뮬레이션이나 데이터 분석의 핵심 기술로 쓰이고 있습니다. 당시에는 컴퓨터라는 개념조차 없었지만, 시대를 앞서간 수학적 통찰이 수십 년 뒤 산업의 필수적인 도구가 된 것입니다. 따라서 당장의 유용성을 따지기보다 학문 그 자체의 깊이를 추구하는 것이 결국 미래의 혁신을 위한 가장 단단한 밑거름이 됩니다. 수학적 모델링은 수학이 단순한 숫자의 나열이 아니라 세상을 설명하는 과학의 언어임을 증명합니다. 연구 과정에서 마주하는 수많은 난관과 증명의 어려움은 연구자에게 고통을 주기도 하지만, 이를 극복하고 얻어낸 결과는 무엇과도 바꿀 수 없는 보람을 선사합니다. 좋은 수학은 언젠가 반드시 유용하게 쓰일 것이라는 믿음 아래 묵묵히 연구에 매진하는 태도가 중요합니다. 이러한 끈기 있는 탐구 정신이야말로 기초과학이 인류 문명에 기여하는 가장 근본적인 방식이며 연구자가 지녀야 할 진정한 가치입니다.

배형옥, 하승열

카오스재단카오스강연

수학

[강연] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (3) _ by하승열 | 2018 봄 카오스 강연 모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ③

앙리 푸앵카레는 세 개의 천체가 중력으로 상호작용하는 '3체 문제'를 연구하며 현대 카오스 이론의 기틀을 마련했습니다. 그는 질량이 큰 두 입자 사이에서 움직이는 작은 입자의 궤적이 매우 복잡하게 얽힌다는 사실을 발견했습니다. 당시에는 이를 분석할 수학적 도구나 컴퓨터가 없었기에 푸앵카레는 이 복잡한 궤적을 완전히 규명하지는 못했지만, 그의 통찰은 이후 버코프와 콜모고로프 같은 학자들에게 깊은 영감을 주었습니다. 이는 결정론적 법칙 안에서도 예측 불가능한 복잡성이 존재할 수 있음을 시사하는 중요한 전환점이 되었습니다. 천체 역학의 관점에서 행성의 궤적은 영원히 안정적일 것 같지만, 실제로는 카오스적인 특성을 내포하고 있습니다. 명왕성의 사례를 보면 초기 조건의 아주 미세한 차이가 수억 년의 시간이 흐른 뒤에는 천문학적인 거리 차이로 벌어질 수 있음이 수치 시뮬레이션을 통해 밝혀졌습니다. 스티븐 스메일은 이러한 N-체 문제의 상대적 평형점이 유한한지를 증명하라는 난제를 제시하기도 했습니다. 현재 5체 문제까지는 유한성이 증명되었으나, 일반적인 N개에 대해서는 여전히 수학계의 미해결 과제로 남아 있어 많은 연구자가 도전하고 있습니다. 1963년 기상학자 에드워드 로렌츠는 기상 변화를 설명하는 복잡한 방정식을 단순화하여 세 개의 상미분 방정식으로 이루어진 모델을 고안했습니다. 이 모델을 시뮬레이션하면 나비의 날개 모양을 닮은 '로렌츠 끌개'라는 독특한 궤적이 나타납니다. 초기 조건이 아주 조금만 달라도 시간이 흐름에 따라 두 궤적 사이의 거리는 불규칙하게 멀어지는데, 이것이 바로 우리가 흔히 말하는 '나비 효과'의 실체입니다. 수학자 터커는 2002년에 이르러서야 이 로렌츠 끌개가 실제로 존재함을 엄밀하게 증명해 내며 에드워드 로렌츠의 관찰이 옳았음을 입증했습니다. 카오스 현상은 복잡한 미분 방정식뿐만 아니라 단순한 인구 모델인 로지스틱 사상에서도 발견됩니다. 리톈옌과 요크는 1975년 '주기가 3이면 카오스다'라는 유명한 정리를 통해 카오스의 수학적 정의를 제시했습니다. 어떤 시스템에서 세 번의 반복 후에 제자리로 돌아오는 주기가 3인 점이 존재한다면, 그 시스템은 반드시 카오스적인 특성을 보인다는 것입니다. 이는 복잡해 보이는 무질서 속에서도 특정한 수학적 조건이 충족되면 카오스가 발생한다는 보편적인 원리를 보여주며, 학계에서 가장 영향력 있는 연구 중 하나로 평가받고 있습니다. 로지스틱 사상에서 매개변수 r의 값을 변화시키면 시스템의 상태가 고정점에서 주기점으로, 다시 카오스 영역으로 변하는 분기 현상이 일어납니다. 카오스 영역에 진입한 시스템은 궤적이 매우 조밀하고 불규칙하게 찍히며 장기적인 예측이 원천적으로 불가능해집니다. 일기예보가 일정 기간을 넘어서면 정확도가 급격히 떨어지는 이유도 대기 운동의 비선형적 카오스 특성 때문입니다. 어쩌면 우리의 인생 또한 수많은 변수가 얽힌 비선형 시스템으로서, 매 순간의 작은 선택이 미래를 바꾸는 예측 불가능한 카오스의 여정일지도 모릅니다.

하승열

카오스재단카오스강연

수학

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

평창 동계 올림픽의 화려한 드론 쇼는 단순한 볼거리를 넘어 복잡계 시스템의 집단 현상을 보여주는 정수입니다. 수천 대의 드론이 충돌 없이 정교한 패턴을 만드는 원리는 자연계의 새떼나 물고기 떼의 군집 이동인 '플로킹' 현상에서 기인합니다. 수학자들은 이러한 자연의 움직임을 미분방정식 모델로 변환하여 군집의 규칙성을 설명하고자 노력해 왔습니다. 초기에는 이론적 증명에 머물렀던 연구들이 이제는 기술과 결합하여 밤하늘을 수놓는 예술적 성취로 실현되고 있는 것입니다. 집단 현상의 또 다른 핵심은 '동기화'입니다. 여러 개의 메트로놈을 움직이는 판 위에 올려두면, 제각각이던 진동수들이 시간이 흐름에 따라 하나의 리듬으로 일치되는 놀라운 광경을 목격할 수 있습니다. 일본의 물리학자 구라모토가 제시한 모델은 각 개체의 고유 진동수와 서로를 끌어당기는 결합력의 상관관계를 수학적으로 정의합니다. 결합력이 임의의 임계점을 넘어서는 순간, 무질서하게 움직이던 개체들은 마치 기차처럼 정렬된 상태로 나아가며 거대한 질서를 형성하게 됩니다. 이러한 동기화 원리는 우리 몸속의 심장 박동에서도 발견됩니다. 심장을 구성하는 수많은 페이스메이커 세포들은 각자 진동하며 활동 전위를 높여가다가, 특정 수치에 도달하면 스스로를 비우고 주변 세포를 자극하는 '발화' 과정을 거칩니다. 수학자 찰스 페스킨은 이를 '인터그레이트 앤 파이어' 모델로 정립하여 심장의 주기적인 박동 원리를 설명했습니다. 개별 세포들의 미세한 상호작용이 모여 생명을 유지하는 일정한 진동수를 만들어낸다는 사실은 수학적 모델링의 경이로움을 보여줍니다. 동기화의 개념은 생물학적 현상을 넘어 인간의 감정적 교감으로도 확장될 수 있습니다. 영화 '해리가 샐리를 만났을 때'의 주인공들이 오랜 시간 끝에 서로의 마음을 확인하는 과정은, 마치 서로 다른 진동수를 가진 두 존재가 하나의 리듬으로 맞춰가는 시뮬레이션과 같습니다. 비록 완벽한 동기화가 때로는 깨지기도 하지만, 서로의 활동 전위에 영향을 주고받으며 관계를 형성해 나가는 과정은 복잡계 이론이 인간관계의 역동성을 이해하는 데에도 유용한 도구가 될 수 있음을 시사합니다. 마지막으로 논의할 주제는 혼돈, 즉 '카오스'입니다. 19세기 말 스웨덴 국왕 오스카 2세가 내건 태양계 안정성 공모는 현대 카오스 이론의 시발점이 되었습니다. 수학자 앙리 푸앵카레는 태양과 지구, 그리고 작은 행성이라는 세 물체의 상호작용을 연구하며 시스템의 예측 불가능성을 발견했습니다. 이는 뉴턴의 이체 문제처럼 명쾌하게 풀리지 않는 복잡한 역학 관계가 존재함을 의미합니다. 질서 정연해 보이는 우주 이면에는 미세한 변화가 거대한 차이를 만드는 카오스의 원리가 숨어 있습니다.

하승열

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수학

[강연] 자연에 숨어 있는 질서를 찾아서 (1) _ by하승열 | 2018 봄 카오스 강연 '모든 것의 수數다' 2강 | 2강 ①

수학은 흔히 추상적이고 난해한 학문으로 여겨지지만, 사실 우리 삶과 자연의 질서를 이해하는 가장 강력한 도구입니다. 많은 이들이 학창 시절 수학을 공부하며 이 학문을 어디에 쓸 수 있을지 고민하곤 합니다. 하지만 수학은 공학이나 물리학 등 다양한 분야로 뻗어 나갈 수 있는 기초 체력을 제공합니다. 특히 실험에 소질이 없더라도 논리적인 사고와 수식만으로 세상의 원리를 탐구할 수 있다는 점은 수학만이 가진 독특한 매력입니다. 고등학교 시절 선생님의 조언처럼 수학을 먼저 공부하면 나중에 더 많은 일을 할 수 있다는 말은, 복잡한 현대 사회를 살아가는 우리에게 여전히 유효한 통찰을 제공합니다. 자연의 아름다움 속에는 우리가 미처 깨닫지 못한 정교한 질서가 숨어 있습니다. 스페인의 몬세라트 산이나 이탈리아의 해안 절벽처럼 경이로운 풍경들은 단순한 우연의 산물이 아닙니다. 천재 건축가 안토니 가우디는 자연의 모든 것이 곡선적이라는 사실에 주목하여, 당시의 직선적인 고딕 양식에서 탈피한 혁신적인 건축물들을 남겼습니다. 가우디가 추구했던 유기적인 형태는 자연이 가진 본연의 모습을 투영한 것이며, 이는 우리가 자연을 관찰할 때 느끼는 경외감의 원천이기도 합니다. 이러한 자연의 복잡한 곡선과 형태를 이해하려는 노력은 결국 과학과 수학의 탐구로 이어지게 됩니다. 수학은 자연의 현상을 설명하는 과학의 언어 역할을 수행합니다. 과학자들은 복잡한 자연 현상을 관찰한 뒤 이를 방정식으로 표현하는 '모델링' 과정을 거칩니다. 시간이 연속적으로 흐른다고 가정하는 상미분방정식이나, 시간을 이산적으로 파악하는 차분방정식 등이 대표적인 도구입니다. 이러한 수식들을 엄밀하게 증명하고 시뮬레이션하는 과정은 복잡한 시스템의 변화를 추적하는 핵심적인 단계가 됩니다. 이를 통해 우리는 눈에 보이지 않는 자연의 법칙을 구체적인 수치로 확인하고, 현상의 이면에 숨겨진 원리를 논리적으로 규명할 수 있는 힘을 얻게 됩니다. 우리가 살아가는 세상은 수많은 요소가 서로 얽혀 상호작용하는 '복잡계' 시스템입니다. 태양계의 행성 운동부터 도로 위의 교통 흐름, 그리고 우리 뇌 속 뉴런의 활동에 이르기까지 모든 것은 독립적으로 존재하지 않습니다. 이러한 복잡계에서는 개별 요소들의 합보다 더 큰 효과가 나타나는 '집단 현상'이 발생하곤 합니다. 새 떼의 군집 비행인 플로킹(Flocking)이나 여러 요소가 박자를 맞추는 동기화 현상이 그 예입니다. 서로 간의 긴밀한 관계와 협력을 통해 무질서 속에서 새로운 질서가 출현하는 과정은 복잡계 연구의 핵심이며, 이는 단순한 산술적 계산을 넘어선 관계의 중요성을 우리에게 일깨워 줍니다. 과거 영화 속 상상에 불과했던 자율주행 자동차나 하늘을 나는 이동 수단은 이제 현실로 다가오고 있습니다. 이러한 기술적 진보의 이면에는 복잡한 시스템 내의 무질서, 즉 카오스 속에서 질서를 찾아내려는 수학적 노력이 깃들어 있습니다. 최근에는 기계공학이나 통계학 등에서 각광받는 '불확실성 정량화(UQ)'라는 분야를 통해 예측 불가능한 변수들을 수학적으로 관리하려는 시도가 활발히 이루어지고 있습니다. 자연 속에 숨겨진 질서를 찾고 이를 기술로 구현하는 과정은 인류의 삶을 더욱 풍요롭게 만들 것입니다. 수학은 결국 미래를 여는 열쇠이자, 복잡한 세상을 이해하는 가장 정교한 지도입니다.

하승열

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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] 우미우미 : 우주의 미래, 우리의 미래 (4) _ by임명신 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 9강 | 9강 ④

2030년과 2100년의 우주 관측은 지금과는 전혀 다른 모습일 것입니다. 현재는 천문학자가 밤을 새우며 망원경을 직접 조종하기도 하지만, 미래에는 인공지능과 자동화 기술이 그 자리를 완전히 대신할 것입니다. 거대 마젤란 망원경과 같은 초대형 장비들이 등장하고, '알파 아스트로'라 불릴 만한 천문학 전용 인공지능이 방대한 데이터를 분석하여 스스로 논문까지 작성하는 시대가 올 수 있습니다. 이러한 기술적 진보는 천문학자의 역할을 단순 관측자에서 우주의 원리를 깊이 통찰하는 사색가로 변화시킬 것입니다. 한국의 천문학 역시 세계적인 수준으로 도약하고 있습니다. 만원권 지폐 뒷면에는 혼천의와 보현산 1.8m 망원경이 그려져 있을 만큼 우리 민족은 오랜 천문 전통을 자랑합니다. 현재 국내 연구진은 전 세계의 망원경을 활용해 은하 지도를 그리고 있으며, 고성능 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 우리가 알고 있는 물리 법칙이 실제 우주와 얼마나 일치하는지 정밀하게 검증하고 있습니다. 암흑 물질과 암흑 에너지라는 미지의 영역이 남아있지만, 관측과 이론의 높은 일치율은 인류의 우주 이해도가 상당한 수준임을 보여줍니다. 중력파 관측 기술의 발전은 우주를 바라보는 새로운 창을 열어주었습니다. 현재 가동 중인 라이고(LIGO)를 넘어 2030년대에는 더 거대한 관측 장치들이 전 세계에 구축될 예정이며, 우리나라도 이러한 흐름에 발맞추고 있습니다. 특히 중력의 원리를 완벽히 이해하게 된다면, 영화 속 상상으로만 존재하던 웜홀을 통한 항성 간 여행이 현실화될지도 모릅니다. 폭발 직전의 별을 바로 옆에서 관측하거나 시공간의 통로를 가로지르는 탐사가 가능해지는 '중력의 시대'는 인류 문명에 혁명적인 변화를 가져올 것입니다. 현대 천문학은 가시광선을 넘어 전파, 감마선, 중성미자 등 다양한 신호를 포착하여 우주의 비밀을 풉니다. 호주의 전파 간섭계는 우주 초창기의 신호를 추적하고, 스위프트 우주 망원경은 거울 없이도 고에너지 감마선 폭발의 방향을 정확히 찾아냅니다. 또한 남극 얼음 깊숙이 설치된 아이스큐브는 보이지 않는 유령 입자인 중성미자를 검출해 우주 깊은 곳의 정보를 전달합니다. 이처럼 서로 다른 관측 방식은 마치 퍼즐 조각을 맞추듯 우주의 입체적인 모습을 완성해 나가며, 우리가 과거에는 결코 보지 못했던 영역을 선명하게 드러냅니다. 외계 행성 탐사를 향한 인류의 도전은 '브레이크스루 스타샷' 프로젝트를 통해 구체화되고 있습니다. 강력한 레이저 빛을 돛에 쏘아 우주선을 가속하는 이 기술은 빛의 속도의 20%까지 도달하는 것을 목표로 합니다. 기존 로켓으로는 7만 년이 걸릴 거리를 단 20년 만에 주파하여 알파 센타우리에 도달할 수 있다는 구상은 매우 혁신적입니다. 과거의 상상이 오늘날의 현실이 되었듯, 머지않은 미래에는 해외여행을 가듯 달나라나 외계 행성을 방문하는 시대가 열릴 것이며 이는 인류의 활동 영역을 우주 전체로 확장하는 계기가 될 것입니다. 우주의 종말에 대해서는 여전히 다양한 가설이 존재합니다. 태양이 적색거성으로 변하며 지구가 소멸하는 것은 피할 수 없는 과학적 사실로 보이지만, 우주 전체의 운명은 암흑 에너지의 정체에 달려 있습니다. 가속 팽창을 거듭해 결국 차갑게 식어버릴 것이라는 예측과, 팽창과 수축을 반복하는 순환 우주론이 팽팽하게 맞서고 있습니다. 수많은 이론이 경쟁하는 '춘추전국시대' 속에서 현대의 관측 기술은 부적합한 가설들을 체로 걸러내듯 제거하며, 마지막까지 살아남을 진실인 '만물의 이론'을 향해 한 걸음씩 나아가고 있습니다. 우주 연구는 단순히 지식을 쌓는 것을 넘어 생명의 기원과 인간의 존재 의미를 묻는 숭고한 과정입니다. 별의 폭발 과정에서 만들어진 무거운 원소들이 우리 몸을 구성하고 있다는 사실은 우리가 곧 우주의 일부임을 증명합니다. 광활한 우주를 공부하며 얻는 겸손함과 넓은 마음은 인류가 더 나은 미래를 설계하는 소중한 밑거름이 됩니다. '발견의 시대'에 살고 있는 우리는 중력과 시공간을 깊이 이해함으로써, 언젠가 맞이할 우주의 변화 속에서도 인류만의 밝은 미래를 개척하고 지속 가능한 문명을 이룩해 나갈 것입니다.

오정근, 임명신, 황호성

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천문학

[강연] 지구의 낯선 미래 : 설국열차 vs 인터스텔라 (3) _ by국종성 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 7강 | 7강 ③

기후 시스템에서 '티핑 포인트'란 물이 100도에서 끓기 시작하듯, 서서히 변화하던 시스템이 어느 순간 급격하고 돌이킬 수 없는 상태로 접어드는 지점을 의미합니다. 이는 마치 공이 담긴 바구니가 기울어지다 결국 옆 바구니로 옮겨가는 과정과 같습니다. 일단 이 지점을 넘어서면 우리가 이전에 경험하지 못했던 전혀 새로운 기후 환경이 펼쳐지게 됩니다. 과학자들은 이를 하나의 안정 상태에서 다른 상태로 전이되는 결정적인 찰나로 정의하며, 지구 시스템의 급격한 변화를 경고하고 있습니다. 현재 기후 과학계에서 주목하는 티핑 포인트의 임계 온도는 지구 평균 기온 상승 폭 1.5도에서 2도 사이입니다. 이는 단순히 특정 지역의 날씨 변화가 아니라 지구 전체의 평균적인 에너지 균형이 무너지는 시점을 뜻합니다. 유엔 산하 기구인 IPCC는 이 수치를 논의의 기준점으로 삼아 기후 변화의 위험성을 경고하고 있습니다. 비록 정확한 지점에 대한 논란은 있으나, 온난화가 진행될수록 예상치 못한 급격한 변화가 일어날 가능성이 커진다는 점에는 대다수의 전문가가 동의하고 있습니다. 과거 지구는 태양 활동의 변화에 따라 수만 년에 걸쳐 서서히 빙하기와 간빙기를 오갔습니다. 하지만 현대의 기후 변화는 인간 활동에 의한 온실가스 배출이라는 강력한 외력이 작용하면서 그 속도가 유례없이 빨라졌습니다. 자연적인 변동성의 범위를 넘어선 인위적인 압력은 지구라는 시스템을 탁자 끝으로 밀어내는 힘과 같습니다. 이러한 급격한 변화는 지구가 스스로 적응하고 회복할 시간을 주지 않으며, 결과적으로 티핑 포인트에 도달하는 시점을 앞당기는 결정적인 원인이 되고 있습니다. 지구 시스템의 견고함에 대해서는 전문가들 사이에서도 의견이 나뉩니다. 한쪽에서는 지구가 작은 외력에도 쉽게 깨질 수 있는 연약한 시스템이라고 주장하는 반면, 다른 쪽에서는 수만 년의 역사 속에서 거대한 변화를 견뎌온 강인한 회복력을 강조합니다. 실제로 빙하기와 간빙기 사이의 큰 온도 차이에도 지구는 생태계를 유지하며 버텨왔습니다. 그러나 현재의 온난화 속도가 과거의 자연적 변화보다 훨씬 빠르다는 점은 지구가 가진 음의 피드백, 즉 스스로를 치유하는 능력이 한계에 다다를 수 있다는 우려를 낳습니다. 기후 과학자들은 이러한 복잡한 지구의 미래를 예측하기 위해 방대한 관측 자료와 기후 모델을 활용합니다. 위성과 부표 등을 통해 수집된 대기, 해양, 육지의 데이터를 분석하고, 이를 물리 방정식으로 변환하여 슈퍼컴퓨터로 계산합니다. 지구를 수많은 격자로 나누어 각 지점에서의 변화를 시뮬레이션함으로써 이산화탄소 농도 증가에 따른 미래의 모습을 그려내는 것입니다. 비록 모든 물리 현상을 완벽히 이해할 수는 없기에 불확실성이 존재하지만, 이는 인류가 미래 기후에 대비할 수 있는 가장 과학적인 도구입니다. 만약 영화처럼 기후 재앙이 닥친다면 지구는 다시 회복될 수 있을까요? 화산 폭발 사례에서 보듯 지구는 에너지를 우주로 방출하며 스스로 온도를 낮추는 회복 기제를 갖추고 있습니다. 하지만 이산화탄소는 한 번 배출되면 대기 중에 오래 머물며 지속적으로 영향을 미치기 때문에 회복에 수백 년에서 수만 년이 걸릴 수도 있습니다. 더욱이 회복된 지구가 지금과 같은 모습일지는 장담할 수 없습니다. 열대 지역이 확장되거나 사막화가 심화된, 인류에게 낯선 새로운 안정 상태로 변모할 가능성도 존재하기 때문입니다. 기후 변화를 막기 위한 공학적 대안으로 '지구 공학'이 논의되기도 합니다. 성층권에 에어로졸을 뿌려 태양광을 차단하거나 바다에 철분을 뿌려 플랑크톤을 증식시키는 방식 등이 대표적입니다. 그러나 이러한 기술적 개입은 생태계 파괴나 국제적 분쟁과 같은 예상치 못한 부작용을 초래할 위험이 큽니다. 결국 가장 근본적이고 안전한 해결책은 티핑 포인트에 도달하기 전에 이산화탄소 배출을 획기적으로 줄이는 것입니다. 지구가 스스로의 회복력을 잃기 전에 인류의 적극적인 노력이 절실한 시점입니다.

국종성, 예상욱, 최용상

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지구환경과학

[강연] 뇌 커넥톰, 마음을 볼 수 있을까? (2) _ by이준호 | 2017 가을 카오스 강연 '미래과학' 3강 | 3강 ②

뇌는 수천억 개의 신경세포가 복잡하게 얽혀 있는 거대한 우주와 같습니다. 현대 과학은 MRI나 광유전학 같은 첨단 기술을 통해 뇌의 구조와 기능을 밝혀내려 노력하고 있지만, 그 복잡성을 온전히 이해하기에는 여전히 기술적 한계가 존재합니다. 이 거대한 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 전략 중 하나는 복잡한 시스템을 단순화하여 본질에 접근하는 것입니다. 과학자들은 뇌의 모든 것을 한꺼번에 설명하려 하기보다, 특정 기능을 수행하는 최소한의 단위를 분석함으로써 거대한 수수께끼의 실마리를 찾고자 합니다. 노벨상 수상자인 프랜시스 크릭과 크리스토프 코흐는 의식이라는 거대한 주제를 탐구하기 위해 시각 정보 처리라는 구체적인 영역에 집중했습니다. 이들은 의식이 신경세포와 분자들의 복잡한 총합이라는 가설을 세우고, 문제를 표면화하여 단순화된 모델을 구축했습니다. 이러한 '환원주의적' 접근 방식은 복잡한 현상을 이해 가능한 수준으로 쪼개어 분석함으로써, 훗날 더 큰 문제를 해결할 수 있는 토대를 마련해 주었습니다. 비록 의식의 모든 비밀을 풀지는 못했지만, 이는 뇌 과학 연구의 중요한 이정표가 되었습니다. 분자생물학의 혁명을 이끌었던 시드니 브레너는 DNA 구조 규명 이후 생물학의 궁극적인 목표가 신경계의 신비를 푸는 것이라고 주장했습니다. 그는 인간의 뇌보다 훨씬 단순하면서도 생명 현상의 핵심을 간직한 모델 생물로 '예쁜꼬마선충'을 선택했습니다. 이 작은 생물은 전체 세포가 1,000개도 되지 않으며, 그중 신경세포는 단 302개에 불과합니다. 하지만 이 적은 수의 신경세포만으로도 이동, 먹이 활동, 종족 보존을 위한 복잡한 행동을 수행하며 인간의 뇌를 이해하기 위한 완벽한 기초 모델이 되어줍니다. 1970년대부터 시작된 '벌레의 마음(Mind of a Worm)' 프로젝트는 예쁜꼬마선충의 신경망 지도인 '커넥톰'을 완성하는 거대한 도전이었습니다. 연구자들은 1mm 남짓한 예쁜꼬마선충을 얇게 저며 전자현미경으로 13,000장 이상의 사진을 찍고, 이를 수작업으로 이어 붙여 302개 신경세포의 연결 상태를 분석했습니다. 그 결과 약 8,000개의 시냅스로 이루어진 정교한 신경망 구조가 드러났습니다. 이는 인류가 생명체의 신경계 전체 연결망을 시냅스 수준에서 파악한 최초의 사례로, 뇌의 작동 원리를 규명하는 핵심 지도가 되었습니다. 완성된 커넥톰 데이터는 컴퓨터 시뮬레이션과 수학적 모델링을 통해 살아있는 생명체의 행동을 예측하는 단계로 진화했습니다. 오픈 소스 프로젝트인 '오픈웜'이나 다양한 IT 기술과의 협업을 통해, 예쁜꼬마선충의 신경망 정보만으로 앞으로 가거나 뒤로 가고, 방향을 트는 등의 동작을 가상 공간에서 재현해낸 것입니다. 또한 특정 신경세포의 활성을 수학적으로 조절하여 산소 농도 변화에 따른 반응을 예측하는 등, 커넥톰은 단순한 지도를 넘어 뇌의 기능을 실시간으로 분석하고 실험할 수 있는 강력한 도구로 활용되고 있습니다. 최근 연구는 예쁜꼬마선충의 특정 발달 단계인 '다우어(dauer)' 시기에 나타나는 독특한 행동에 주목하고 있습니다. 척박한 환경에서 생존하기 위해 다른 동물에 매달려 이동하는 '닉테이션' 행동은 고도의 신경계 작용을 필요로 합니다. 연구 결과, 특정 신경세포 세트가 이 행동을 조절한다는 사실이 밝혀졌으며, 이는 발달 단계에 따라 커넥톰이 유연하게 변화할 수 있음을 시사합니다. 현재 과학자들은 이 시기의 신경망을 새롭게 재구성하는 '다우어와이어' 프로젝트를 통해 뇌의 가소성과 발달에 따른 변화를 심도 있게 추적하고 있습니다. 커넥톰 연구는 물리적인 신경 연결을 넘어, 신경전달물질이 공간으로 퍼져나가는 '무선 통신'의 영역으로 확장되고 있습니다. 유선으로 연결된 시냅스 외에도 보이지 않는 화학적 신호들이 뇌 전체의 상태를 조절하기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 시민들이 참여하는 시민과학 형태의 연구가 도입되고 있으며, 이는 복잡한 뇌의 신비를 푸는 데 대중의 힘을 모으는 계기가 되고 있습니다. 302개의 신경세포에서 시작된 이 여정은 결국 인간의 마음과 의식을 이해하는 거대한 문을 여는 열쇠가 될 것입니다.

이준호

카오스재단카오스강연

생명과학
뇌인지과학

[강극] 뇌 안에 너 있다(1) | 2016 가을 카오스 콘서트 '뇌 vs AI' 2부 | 2부 ①

사랑은 흔히 심장이 하는 일이라 여겨지지만, 뇌과학의 관점에서 보면 이는 뇌가 만들어내는 정교한 전기화학적 폭풍에 불과합니다. 우리의 뇌는 외부의 자극과 내부의 기억, 환상을 버무려 사랑이라는 감정을 생생한 가상현실처럼 구현해냅니다. 우리는 어쩌면 상대방이라는 실체보다 뇌가 투영한 환상을 사랑하고 있는지도 모릅니다. 이러한 감각은 진화의 과정에서 생존과 번식을 위해 최적화된 결과물이며, 남녀의 차이 또한 각기 다른 생존 전략을 취해온 뇌의 발달 과정에서 비롯된 자연스러운 현상입니다. 영국의 철학자 프랜시스 베이컨은 인간이 과학적 사고를 방해받지 않기 위해 타파해야 할 네 가지 우상을 제시했습니다. 그중 '종족의 우상'은 세상을 오직 인간 중심적으로만 바라보는 시건방진 태도를 의미합니다. 인간을 자연의 일부가 아닌 우주의 주인공으로 설정하고, 모든 현상을 인간의 잣대로 해석하려는 경향입니다. 과거 코페르니쿠스의 지동설과 다윈의 진화론이 이러한 인간의 자존심에 큰 타격을 입혔다면, 현대의 뇌과학은 우리가 가진 자아와 영혼마저 뇌의 발명품일 수 있다는 충격적인 사실을 시사합니다. 인간의 대뇌피질은 미래를 시뮬레이션하는 독특한 기능을 수행합니다. 이는 애착이라는 감정을 미래로 투영해 영원한 사랑을 약속하게 만들기도 하지만, 동시에 피할 수 없는 죽음을 미리 예견하게 합니다. 모든 생명체는 죽지만, 자신의 죽음을 미리 시뮬레이션하고 공포를 느끼는 존재는 인간이 유일할 것입니다. 이러한 죽음에 대한 공포는 사후 세계나 불멸의 영혼이라는 거대 담론을 만들어내는 동력이 되었습니다. 결국 죽음이라는 개념조차 삶을 지속시키기 위해 뇌가 설계한 고도의 시뮬레이션 결과물이라 볼 수 있습니다. 죽음의 공포를 극복하기 위해 인류는 '메멘토 모리', 즉 죽음을 기억하라는 지혜를 발휘해 왔습니다. 이는 불확실한 미래의 사건인 죽음을 현재의 시간으로 끌어와 능동적으로 인식하는 전략입니다. 죽음을 직시할 때 비로소 현재의 소중함에 집중하는 '카르페 디엠'의 자세가 가능해지기 때문입니다. 하지만 이러한 시뮬레이션이 극단으로 치달아 죽음의 공포를 현재의 행위로 바꾸려 할 때 자살이라는 역설적인 선택이 나타나기도 합니다. 뇌의 시뮬레이션 능력이 삶을 풍요롭게 하기도 하지만, 때로는 감당하기 힘든 비용을 요구하기도 하는 셈입니다. 인간이 정말 특별한 존재인가에 대한 질문에 뇌과학은 겸손한 답변을 내놓습니다. 인간은 스스로가 특별하지 않을 수도 있다는 사실을 자각할 수 있다는 점에서 역설적으로 특별합니다. 자신의 뇌가 편견에 사로잡히기 쉽다는 것을 인지하고, 과학이 주는 객관성을 통해 종족의 우상을 타파해 나가는 과정 자체가 인간다움의 본질일지도 모릅니다. 우리가 모든 것을 알고 있다는 오만을 버리고 '나무의 철학'처럼 존재 자체에 집중할 때, 비로소 인간은 자연의 일부로서 진정한 자아를 발견하게 될 것입니다.

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[강연] 지구 내부로의 여행 (4) _ 패널토의 | 2016 가을 카오스 강연 '지구인도 모르는 지구' 2강 | 2강 ④

지구과학은 수학, 물리, 화학, 컴퓨터 과학 등 다양한 학문적 방법론을 도입하여 지구를 연구하는 대표적인 융합 학문입니다. 나노미터 단위의 원자 구조 변화를 이해함으로써 수천 킬로미터에 달하는 전 지구적 현상을 해석하는 과정은 이 학문만이 가진 독특한 아름다움이라 할 수 있습니다. 이러한 연구는 단순히 우리 행성에 머물지 않고 다른 행성이나 위성으로까지 지식의 지평을 넓혀가며 우주 전체를 이해하는 중요한 열쇠가 되고 있습니다. 지구 내부의 극한 환경을 재현하기 위해 연구자들은 멀티 앤빌 프레스와 같은 거대 장비를 활용하여 고압 실험을 수행합니다. 이는 손으로 만질 수 있는 크기의 시료를 합성하여 깊은 지구 내부의 물성을 직접 확인하는 과정입니다. 한편, 시공간적 한계로 인해 직접 관찰하기 어려운 현상들은 정교한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 구현됩니다. 가상의 공간에서 물리 법칙을 적용해 판의 이동이나 에너지 흐름을 재현함으로써 우리는 가보지 못한 지구 내부의 비밀을 밝혀냅니다. 생명의 기원은 지구 형성 과정과 밀접하게 연결되어 있습니다. 초기 지구가 액체 암석 상태인 마그마 바다였을 때, 지표로 올라온 가벼운 원소들이 지각과 바다를 형성하며 유기물 합성의 토대가 되었습니다. 판 구조론은 단순한 지질 현상을 넘어 생명체에 필수적인 에너지와 다양한 지형적 환경을 제공하는 역할을 합니다. 판의 움직임이 활발해진 시기와 대기 중 산소가 급증한 시기가 일치한다는 점은 지구의 역동성이 생명 진화의 핵심 동력이었음을 시사합니다. 지구 내부로의 물질 순환은 섭입대를 통해 끊임없이 일어납니다. 매년 수천만 톤의 탄소와 막대한 양의 물이 암석에 포함되어 맨틀 깊숙이 운반되며, 이는 지구 전체의 화학적 균형을 유지하는 데 기여합니다. 특히 암석 내에 흡착된 물은 고온 환경에서 탈수 반응을 일으켜 지진의 원인이 되기도 하고, 암석의 녹는점을 낮춰 마그마를 형성하기도 합니다. 이러한 물의 존재는 판이 부드럽게 움직일 수 있도록 돕는 윤활제 역할을 하며 지구의 역동적인 판 구조를 유지시킵니다. 현대의 지구과학은 이제 지구라는 경계를 넘어 태양계의 다른 행성들로 연구 대상을 확장하고 있습니다. 화성이나 금성에서 발견되는 판 구조의 흔적을 연구함으로써 우리는 지구가 가진 고유한 특성과 보편적인 행성 진화의 법칙을 동시에 이해하게 됩니다. 이는 물리학, 생물학 등 인접 학문과의 경계를 허무는 과정이며, 외계 행성에서 생명이 탄생할 수 있는 조건을 탐색하는 근본적인 질문으로 이어집니다. 하나에 국한되지 않는 융합적 사고는 미지의 세계를 탐구하는 가장 강력한 도구입니다.

김은정, 소병달, 심상헌

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생명과학
지구환경과학

[강연] 명종대왕을 반성케 한 지진 (4) 패널토의 | 2016 가을 카오스 강연 '지구인도 모르는 지구' 5강 | 5강 ④

지진학 연구의 핵심은 정확한 관측 자료를 생산하고 이를 토대로 사회적 안전망을 구축하는 데 있습니다. 한국지질자원연구원과 같은 전문 기관은 지진계를 통해 수집된 데이터를 분석하여 내진 설계의 기초 자료를 제공하며, 북한 핵실험과 같은 국가적 안보 상황에서도 중요한 정보를 가장 먼저 파악하는 역할을 수행합니다. 이러한 연구는 단순히 자연 현상을 기록하는 것을 넘어, 지진 조기 경보 시스템을 고도화하고 주요 국가 시설물의 대응 능력을 강화하는 실질적인 기술 개발로 이어져 국민의 안전을 지키는 밑거름이 됩니다. 국내 원자력 발전소의 안전성에 대한 우려는 후쿠시마 원전 사고 이후 더욱 높아졌습니다. 하지만 한국의 원전은 일본의 노후 원전과는 구조적으로 큰 차이가 있습니다. 우리나라는 가압경수로 방식을 채택하여 냉각 여유도가 높고 방사성 물질을 가두는 격납 건물이 훨씬 크게 설계되었습니다. 또한 후쿠시마 원전 사고를 교훈 삼아 해안 방벽을 높이고, 전원 상실에 대비한 이동형 발전기와 수소 폭발을 방지하는 수소 재결합기를 설치하는 등 다각적인 보강 조치를 완료했습니다. 원자로가 안정적으로 정지될 수 있는 시스템을 갖추는 것이 원전 안전의 핵심입니다. 활성단층 인근의 원전 건설에 대한 불안감도 존재하지만, 원전 부지는 선정 단계부터 엄격한 단층 조사를 거칩니다. 활성단층이 부지 내에서 발견되면 건설 허가가 나지 않으며, 인근 단층에서 발생할 수 있는 최대 지진 규모를 평가하여 내진 설계에 철저히 반영합니다. 최근에는 한국형 원전의 내진 설계 기준을 규모 7.0 수준인 0.3g까지 상향 조정하여 주요 시설뿐만 아니라 부수적인 계통 시설물까지 보강하고 있습니다. 이는 예상치 못한 강진이 발생하더라도 원전의 구조적 건전성을 유지하고 사고를 미연에 방지하기 위한 지속적인 노력의 일환입니다. 과거의 지진 기록을 과학적으로 분석하는 작업은 미래의 재난을 대비하는 데 중요한 단서가 됩니다. 조선왕조실록과 같은 역사 사료에 기록된 피해 상황을 정량화하여 당시의 지진 규모를 추정하며, 이를 공학적으로 검증하기 위해 당시의 건축 구조물을 재현하여 진동대 실험을 진행하기도 합니다. 이러한 시뮬레이션은 역사 속 지진이 현대의 구조물에 미칠 영향을 예측하게 해줍니다. 특히 최근 발생한 경주 지진의 정밀한 기록들은 향후 역사 지진 기록을 토대로 한 과학적 평가의 신뢰도를 높이는 데 매우 귀중한 자료로 활용될 것입니다. 지진학의 영역은 이제 지각의 흔들림을 측정하는 수준을 넘어 다양한 사회적 분야로 확장되고 있습니다. 테러 사건이나 선박 사고 발생 시 지진파 분석을 통해 정확한 발생 시각과 충격 에너지를 역산하여 사건의 진상을 규명하는 데 기여합니다. 더 나아가 외계 행성에 지진계를 설치하여 행성 내부 구조를 파악하거나 기후 변화를 연구하는 데도 활용됩니다. 지진계에 기록되는 미세한 잡음조차도 바람의 방향과 속도를 알려주는 중요한 정보가 되어, 행성 탐사와 환경 연구 등 과학의 지평을 넓히는 데 핵심적인 역할을 수행하고 있습니다. 지진 조기 경보 시스템은 파괴력이 큰 S파가 도착하기 전, 속도가 빠른 P파를 먼저 감지하여 수 초에서 수십 초의 골든타임을 확보하는 기술입니다. 우리나라도 규모 5.0 이상의 지진에 대해 신속하게 정보를 전달하는 서비스를 시행 중이며, 이를 더욱 고도화하기 위해 관측망 확충과 연구 개발에 힘쓰고 있습니다. 일본의 사례처럼 오경보의 가능성을 사회적으로 어느 정도 용인하고 제도적으로 뒷받침하는 분위기가 형성된다면, 더욱 신속하고 과감한 지진 조기 경보 시스템을 구축하여 지진 발생 시 인명과 재산 피해를 최소화할 수 있는 대응 시간을 충분히 벌 수 있을 것입니다. 원전 사고라는 만약의 상황에 대비하여 정부는 백색, 청색, 적색의 3단계 비상 대응 체계를 운영하고 있습니다. 방사성 물질의 확산 범위에 따라 단계별로 대응하며, 특히 적색 비상 시에는 주민들을 신속히 대피시키는 소개 조치가 매뉴얼에 따라 이루어집니다. 전국에 설치된 방사선 감시기는 실시간으로 데이터를 공개하여 국민들이 직접 확인할 수 있도록 돕습니다. 또한 기류 분석을 통한 방사능 확산 예측 시스템인 아톰(ATOM)을 활용해 과학적이고 체계적인 주민 보호 대책을 수립함으로써, 비상 상황에서도 당황하지 않고 피해를 최소화할 수 있는 체계를 갖추고 있습니다.

선창국, 정승영, 홍태경

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지구환경과학

[강연] 뜨거워지는 지구, 급증하는 기상이변, 왜? (3) _ 김백민 | 2016 가을 카오스 강연 '지구인도 모르는 지구' 6강 | 6강 ③

기후 모델링은 지구 온난화의 복잡한 증폭 현상을 컴퓨터 언어로 구현하여 미래의 기온 변화를 예측하는 핵심적인 도구입니다. 국제 협의체인 IPCC는 우리가 이산화탄소 배출을 얼마나 억제하느냐에 따라 상이한 시나리오를 제시하고 있습니다. 적극적인 감축 노력이 동반된다면 파리 기후 협정의 목표인 1.5도에서 2도 이내의 상승을 기대할 수 있지만, 현재의 배출 추세를 유지할 경우 기온은 8도 이상 치솟는 암울한 미래를 맞이할 수 있습니다. 이러한 시뮬레이션 결과는 인류의 선택과 지구 시스템의 반응이 결합되어 결정되는 불확실한 미래를 경고하고 있습니다. 현재 과학 기술로 예측하는 2100년의 기온 상승 폭은 1.5도에서 4.5도 사이로 상당히 넓은 범위를 보입니다. 이러한 불확실성은 지구 시스템의 복잡한 상호작용을 완벽히 이해하기 어렵기 때문인데, 특히 영구 동토층의 해빙과 같은 급격한 변화가 모델에 충분히 반영되지 않은 점이 큽니다. 북극의 얼어붙은 땅이 녹기 시작하면 그 속에 잠들어 있던 미생물들이 활동하며 이산화탄소보다 20배나 강력한 온실가스인 메테인을 대량으로 방출하게 됩니다. 이러한 연쇄 반응은 우리가 예측한 것보다 훨씬 빠르고 강력하게 지구의 온도를 끌어올릴 위험성을 내포하고 있습니다. 지구 온난화의 가장 치명적인 결과 중 하나는 해수면 상승입니다. 과거에는 바닷물의 열팽창이 주요 원인이었으나, 이제는 남극과 그린란드의 거대한 빙하가 녹아내리는 현상이 결정적인 변수로 떠오르고 있습니다. 특히 육지 위에 있던 빙하가 바다로 유입되면 해수면은 급격히 상승하게 되는데, 최근 연구에 따르면 2100년까지 해수면이 2미터 이상 높아질 수 있다는 경고도 나오고 있습니다. 바다 위에 떠 있는 빙붕이 붕괴하면 육지 빙하의 유출 속도가 가속화되는 악순환이 반복되며, 이는 전 지구적인 해안 지형의 변화와 생태계 위기를 초래하는 직접적인 원인이 됩니다. 해수면 상승은 전 세계 모든 지역에서 동일하게 나타나지 않으며, 해류와 지형의 영향에 따라 지역별로 큰 차이를 보입니다. 우리나라는 쿠로시오 해류의 영향으로 해수면 상승 속도가 비교적 빠른 편이며, 이는 태풍의 위력을 강화하는 에너지원으로 작용하여 해안가 도시에 심각한 침수 피해를 입히고 있습니다. 실제로 부산 마린시티에서 발생한 해일 피해는 기후 변화가 더 이상 먼 미래의 이야기가 아님을 시사합니다. 해발 고도가 낮은 투발루와 같은 섬나라들은 이미 국가의 존립 자체를 위협받고 있으며, 이러한 위기는 머지않아 우리 모두의 현실로 다가올 수 있습니다. 기후 변화는 단순히 과학적인 데이터를 넘어 우리 미래 세대의 생존권과 직결된 문제입니다. 최근 미국의 어린아이들이 기후 변화로부터 건강한 지구에서 살 권리를 지키기 위해 주 정부를 상대로 소송을 제기하여 승소한 사례는 시사하는 바가 큽니다. 인류가 자연을 완벽하게 이해하고 예측하는 것은 불가능에 가까울지 모르지만, 불확실성을 핑계로 대응을 늦추기에는 우리에게 남은 시간이 그리 많지 않습니다. 미래 세대에게 안전한 터전을 물려주기 위해서는 과학적 연구를 통한 불확실성 감소와 더불어, 온실가스 감축을 위한 범지구적인 실천과 책임 있는 자세가 절실히 요구됩니다.

김백민

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지구환경과학

[강연] 뇌의 미래와 인공 자아의 탄생 (4) 패널토크 | 2016 봄 카오스 강연 '뇌 - Brain' 10강 | 10강 ④

2012년 이후 인공지능 기술은 비약적인 발전을 거듭해 왔지만, 현재 우리가 마주하고 있는 기술은 특정 기능에 특화된 '약한 인공지능'의 범주에 머물러 있습니다. 알파고가 바둑을 두고 자율주행 자동차가 도로를 달리는 것처럼, 이들은 독립성이나 자유의지 없이 주어진 임무를 수행하는 전문적 도구입니다. 이러한 기술은 앞으로도 우리 일상에 깊숙이 침투하여 다양한 편의를 제공할 것이며, 이는 자연의 법칙이 아닌 인간의 설계에 의해 통제되는 영역입니다. 따라서 약한 인공지능의 미래가 유토피아가 될지 디스토피아가 될지는 전적으로 우리의 의지와 노력에 달려 있다고 볼 수 있습니다. 인공지능이 가져올 사회적, 경제적 변화는 일자리 문제나 부의 분배와 같은 중요한 화두를 던집니다. 생산성의 비약적인 향상이 누구에게 혜택으로 돌아갈 것인지, 그리고 변화하는 사회 구조를 어떻게 재설계할 것인지는 정치인과 사회 설계자들이 풀어야 할 숙제입니다. 다행히 이러한 문제들은 인간의 지혜로 충분히 해결 가능한 범위 내에 있습니다. 기술의 발전 속도에 맞춰 적절한 제도적 장치를 마련하고 사회적 합의를 이끌어낸다면, 인공지능은 인류의 삶을 풍요롭게 만드는 강력한 조력자가 될 것입니다. 우리는 막연한 두려움보다는 구체적인 준비를 통해 기술과의 공존을 모색해야 합니다. 반면 자아를 가진 '강한 인공지능'의 등장은 차원이 다른 공포를 불러일으킵니다. 뇌과학적으로 자유의지나 정신의 본질이 무엇인지 아직 밝혀지지 않았기에, 강한 인공지능은 현재로서는 존재하지 않는 기술이자 과학적 접근조차 모호한 영역입니다. 하지만 시뮬레이션 결과에 따르면, 인간보다 뛰어난 초지능이 자율성까지 갖게 될 경우 인류의 생존은 심각한 위협을 받게 됩니다. 우리가 도구를 두려워하지 않는 이유는 통제권이 인간에게 있기 때문이지만, 스스로 판단하고 행동하는 초지능은 더 이상 인간의 제어 아래 있지 않을 가능성이 큽니다. 이는 호모 사피엔스가 지구의 유일한 주인 자리를 내어주어야 할지도 모른다는 근원적인 위기감을 자극합니다. 흥미로운 점은 진정한 자유의지가 없더라도 이를 완벽하게 흉내 내는 '시뮬레이션된 강한 인공지능'이 나타날 수 있다는 사실입니다. 방대한 데이터를 학습한 범용 인공지능은 인간의 자율적인 행동 패턴을 분석하여 마치 의지가 있는 것처럼 반응할 수 있습니다. 기계가 "싫어"라고 대답할 때, 그것이 실제 감정인지 아니면 학습된 결과인지 당하는 인간 입장에서는 구분하기 어렵습니다. 만약 인공지능이 독립적인 주체처럼 행동하기 시작한다면, 그 결과는 실제 강한 인공지능이 등장했을 때와 다르지 않을 것입니다. 이러한 시나리오는 우리가 예상하는 것보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있으며, 기술의 발전 방향에 대한 신중한 고민을 요구합니다. 인공지능 시대를 살아가는 우리에게 남겨진 가장 본질적인 질문은 '왜 인간이 존재해야 하는가'에 대한 답을 찾는 것입니다. 기계가 인간의 능력을 압도하고 심지어 자아를 흉내 내는 세상에서, 인류만이 기여할 수 있는 고유한 가치가 무엇인지 증명해야 합니다. 이는 단순히 생존을 위한 투쟁을 넘어, 인류가 쌓아온 역사와 문화가 미래 사회에서도 여전히 유효함을 설득하는 과정이기도 합니다. 우리가 세상에 꼭 필요한 존재임을 스스로 입증하지 못한다면, 인공지능과의 공존은 불가능할지도 모른다. 결국 기술의 끝에서 우리가 마주하게 되는 것은 기계의 지능이 아니라, 인간다움의 본질에 대한 철학적 성찰입니다.

김대식

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물리학
뇌인지과학

[강연] 우주의 기원 (3) - 우주의 거시구조 _ 우종학 교수 | 2015 봄 카오스 강연 'ORIGIN' 1강 | 1강 ③

우주는 지난 100억 년의 시간 동안 끊임없이 팽창하며 그 내부에서 우주 거시 구조를 형성해 왔습니다. 슬론 전천 탐사와 같은 정밀한 관측을 통해 확인된 천억 개 단위의 은하들이 이루는 거대한 필라멘트 구조는 암흑 물질의 지휘 아래 중력이 감독하여 만들어낸 경이로운 작품이라 할 수 있습니다. 놀랍게도 우리가 화학 시간에 배우는 수소나 헬륨 같은 보통 물질은 우주 전체 에너지의 약 5%에 불과합니다. 나머지 영역은 눈에 보이지 않는 암흑 물질이 약 30%, 그리고 그 정체가 아직 명확히 밝혀지지 않은 암흑 에너지가 약 70%를 차지하고 있습니다. 우리가 인지하는 영역이 극히 일부라는 사실은 우주의 신비로움을 더해줍니다. 암흑 물질의 존재 가능성은 1930년대 프리츠 츠비키에 의해 처음으로 세상에 알려졌습니다. 그는 은하단 내 은하들의 매우 빠른 운동 속도를 관찰하면서, 눈에 보이는 질량만으로는 이들을 중력적으로 묶어두기에 턱없이 부족하다는 사실을 깨달았습니다. 이후 베라 루빈은 은하 외곽 별들의 회전 속도가 중심부와 비교해 줄어들지 않고 일정하게 유지된다는 놀라운 관측 사실을 발견하며 암흑 물질 가설에 결정적인 근거를 제공했습니다. 이는 은하 바깥쪽에 강한 중력을 행사하는 보이지 않는 물질이 광범위하게 분포하고 있음을 시사하며, 암흑 물질이 현대 천문학의 정설로 자리 잡는 중요한 계기가 되었습니다. 암흑 물질은 빛을 내지 않아 직접 볼 수는 없지만, 중력 렌즈 현상을 통해 그 실체를 간접적으로 확인할 수 있습니다. 아인슈타인의 일반 상대성 이론에 따르면, 거대한 질량을 가진 은하단은 주변의 시공간을 휘게 만들어 먼 곳에서 오는 빛의 경로를 굴절시킵니다. 실제로 관측된 중력 렌즈 현상을 정밀하게 분석하여 은하단의 전체 질량을 계산해 보면, 우리가 눈으로 확인할 수 있는 가시적인 물질들만으로는 설명할 수 없는 엄청난 양의 추가 질량이 존재함을 알 수 있습니다. 이러한 관측 결과는 빛을 내지 않으면서도 강력한 중력을 행사하는 암흑 물질이 우주 곳곳에 실재한다는 사실을 과학적으로 뒷받침하는 강력한 증거가 됩니다. 슈퍼컴퓨터를 활용한 정밀한 시뮬레이션은 암흑 물질이 우주 거시 구조를 형성하는 과정을 생생하게 재현해 줍니다. 초기 우주의 미세한 밀도 불균형에서 시작된 암흑 물질 덩어리들은 중력의 영향으로 서로 뭉쳐지며 거대한 필라멘트 구조를 형성합니다. 시간이 흐름에 따라 작은 은하들이 서로 충돌하고 합쳐지는 계층적 합병 과정을 거치며, 현재 우리가 목격하는 거대 은하와 은하단이 탄생하게 된 것입니다. 이러한 시뮬레이션 연구는 직접 관측하기 어려운 수십억 년에 걸친 우주의 진화 과정을 통계적으로 이해하고, 암흑 물질 헤일로 안에서 보통 물질들이 어떻게 별과 은하로 성장해 나가는지를 추적하는 데 결정적인 역할을 합니다. 인류는 과학의 점진적인 발전을 통해 우주의 기원과 구조에 대해 이전보다 훨씬 깊고 자세한 이해를 갖게 되었습니다. 비록 암흑 물질과 암흑 에너지의 본질을 완벽히 규명하지 못했고 여전히 풀어야 할 수수께끼들이 많이 남아 있지만, 이러한 지적 도전은 우리의 지성을 자극하고 탐구의 열정을 불러일으킵니다. 우주의 모든 비밀을 한 번에 다 풀 수는 없을지라도, 진리를 향한 인류의 끊임없는 노력은 멈추지 않을 것입니다. 우리는 한 걸음씩 우주라는 거대한 실체에 더 가깝게 다가가고 있으며, 그 여정 속에서 발견하는 새로운 지식들은 인류의 가슴을 벅차게 만드는 위대한 유산이 될 것입니다.

우종학

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천문학