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노벨상을 이끈 마이크로RNA의 비밀은 무엇일까?

노벨 생리의학상은 인류의 보건과 안녕에 크게 기여한 중요한 발견을 한 과학자들에게 그 공로를 돌립니다. 2024년 수상자인 빅터 앰브로스와 게리 러브컨의 업적 또한 이전 세대 과학자들이 일구어 놓은 연구 성과들이 있었기에 가능한 일이었습니다. 그 시작은 1963년 시드니 브레너의 예쁜꼬마선충 분석에서 시작되었습니다. 그는 단순한 생물 모델을 통해 세포의 복잡한 발생 과정을 규명하고자 했으며, 이는 훗날 프로그램된 세포 사멸을 발견하는 결정적인 계기가 되었습니다. 1980년대 후반, 빅터와 게리는 로버트 호비츠 연구실에서 발생 단계의 시기를 조절하는 유전자를 탐구하기 시작했습니다. 그들은 특정 발생 단계가 반복되거나 생략되는 이종시성 돌연변이에 주목했습니다. 연구 과정에서 lin-4 유전자의 기능이 상실되면 발생이 지연되고, lin-14 유전자가 억제되면 발달 속도가 빨라진다는 사실을 발견했습니다. 이는 생명체의 발생 시간조차 유전적으로 정밀하게 조절된다는 놀라운 통찰을 제공했으며, 두 과학자가 각자의 길에서 심화 연구를 이어가는 계기가 되었습니다. 독립적인 연구를 이어가던 두 과학자는 lin-4 유전자가 단백질 정보를 담고 있지 않은 아주 작은 RNA 서열로 이루어져 있다는 사실을 알아냈습니다. 이것이 바로 마이크로RNA의 발견이었습니다. 연구 결과, lin-4 RNA는 lin-14 mRNA의 끝부분에 결합하여 단백질로 번역되는 과정을 직접 억제했습니다. 1993년 학술지 셀(Cell)에 발표된 이 결과는 유전자가 단백질이 아닌 RNA를 통해서도 정교하게 조절될 수 있다는 새로운 생물학적 패러다임을 제시했습니다. 초기에는 이러한 현상이 예쁜꼬마선충이라는 특정 생물에게만 국한된 것이 아니냐는 회의적인 시각도 존재했습니다. 그러나 2000년 게리 러브컨 연구팀이 진화적으로 잘 보존된 let-7 마이크로RNA를 발견하면서 상황은 반전되었습니다. 이 유전자는 사람을 포함한 다양한 생물체 내에도 존재한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이로써 마이크로RNA는 지구상의 수많은 생명체가 공통으로 사용하는 보편적인 유전자 조절 메커니즘임이 입증되었고, 생물학계에 엄청난 파장을 불러일으켰습니다. 마이크로RNA의 발견은 단순한 학술적 성과를 넘어 현대 의학에 새로운 지평을 열어주었습니다. 이는 암, 심혈관 질환, 파킨슨병과 같은 난치성 신경 질환의 유전적 메커니즘을 규명하는 데 결정적인 역할을 하고 있습니다. 현재 마이크로RNA는 차세대 치료제 개발 분야에서 핵심적인 연구 대상으로 주목받으며 인류의 건강 증진에 크게 기여하고 있습니다. 아직 우리가 모르는 유전자 서열이 많이 남아 있는 만큼, 두 교수의 위대한 발견은 미래의 과학자들이 새로운 진리를 찾는 데 든든한 등불이 될 것입니다.

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생명과학

북극에 있는 이 망원경은 우주가 아니라 지구를 잽니다

북극의 혹독한 추위 속에 서 있는 거대한 접시 모양의 전파 망원경은 우주의 등대라 불리는 퀘이사를 관측합니다. 퀘이사는 은하 중심의 초대질량 블랙홀이 주변 물질을 빨아들이며 내뿜는 강력한 에너지가 수십억 광년을 날아와 점처럼 보이는 천체입니다. 워낙 먼 거리에 위치해 있기에 지구가 어떻게 움직이더라도 하늘의 같은 자리에 고정된 것처럼 보이며, 이는 과학자들에게 우주의 정밀한 기준점 역할을 수행합니다. 극한의 북극 땅에 이러한 관측소가 세워진 이유는 전파를 통해 우주의 가장 깊은 과거와 조우하며 지구의 위치를 정확히 파악하기 위함입니다. 전파는 가시광선보다 파장이 길어 선명한 이미지를 얻기 위해서는 망원경의 구경이 매우 커야 합니다. 하지만 단일 망원경의 크기를 무한정 키울 수 없기에, 과학자들은 멀리 떨어진 두 망원경을 연결하는 간섭계 기술인 VLBI를 활용합니다. 이를 통해 마치 지구 전체 크기만 한 거대한 가상의 망원경을 가진 것과 같은 효과를 낼 수 있으며, 이는 달 표면에 서 있는 사람을 식별할 수 있을 정도의 놀라운 분해능을 제공합니다. 전 세계에 흩어진 망원경들이 하나의 네트워크로 묶여 우주의 미세한 신호를 동시에 포착함으로써 우리는 블랙홀의 그림자나 먼 은하의 비밀을 밝혀낼 수 있게 되었습니다. 수천 킬로미터 떨어진 관측소들의 신호를 정렬하기 위해서는 극도의 정밀도가 필요합니다. 이를 위해 니알레순 관측소 심장부에는 수소 메이저 시계가 위치합니다. 수소 원자의 에너지 차이를 활용하는 이 장치는 세슘 원자시계보다도 일정한 진동 박자를 유지하며 시간을 세분화합니다. 이 초정밀 시계는 데이터를 결합하기 위한 기준이 되며, 전 세계 망원경이 수집한 파형을 하나의 완벽한 데이터로 묶어주는 결정적인 역할을 수행합니다. 극한의 환경에서도 박자를 놓치지 않는 이 시계 덕분에 우리는 1조 분의 1초라는 찰나의 시간 차이를 계산해낼 수 있습니다. 천문학자들이 퀘이사의 위치를 알기 위해 VLBI를 사용한다면, 측지 과학자들은 이를 역으로 활용하여 지구 자체를 측정합니다. 절대 움직이지 않는 퀘이사를 기준으로 삼으면 두 망원경 사이의 거리를 밀리미터 단위로 산출할 수 있으며, 이를 통해 대륙 지각이 1년에 몇 센티미터씩 이동하는지, 지구의 자전 속도가 어떻게 변하는지를 파악할 수 있습니다. 이는 단순히 학문적 호기심을 넘어 우리가 매일 사용하는 GPS 좌표의 오차를 보정하고 지구 자전축의 미세한 흔들림을 추적하는 유일한 방법입니다. 우주를 바라보는 망원경이 지구의 변화를 읽어내는 가장 정밀한 자가 되는 셈입니다. 북극 니알레순의 관측소는 위성 레이저 거리 측정(SLR) 장비와 결합하여 지구 중심점과 좌표계를 확립하는 핵심 거점입니다. 특히 이곳에서는 빙하가 녹아 가벼워진 지각이 매년 약 8mm씩 솟아오르는 놀라운 현상을 퀘이사를 기준으로 정밀하게 관측하고 있습니다. 우리가 스마트폰 지도를 보며 맛집을 찾아갈 수 있는 평범한 일상의 배경에는 수십억 광년 밖의 우주 등대에 기대어 지구의 움직임을 감시하는 이 극지의 망원경들이 존재합니다. 인류가 지구의 위치와 변화를 놓치지 않도록 북극의 설원 위에서 묵묵히 움직이는 이 거대한 눈은 우리 삶을 지탱하는 과학의 경이로움을 보여줍니다.

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지구환경과학
천문학
융합
공학·기술

왜 멀리 있는 배가 마치 유령선처럼 떠다니는 걸까?

뉴질랜드 해안에서 발견된 공중에 뜬 배는 오랫동안 유령선으로 불리며 공포의 대상이 되었습니다. 하지만 이 신비로운 현상은 유령이나 환상이 아닌 '파타 모르가나'라고 불리는 신기루 현상의 일종입니다. 신기루는 대기층에서 빛의 경로가 휘어져 물체가 실제 위치와 다른 곳에 보이는 자연스러운 과학 현상입니다. 일반적으로 빛은 매질 속에서 직진하지만, 온도가 균일하지 않은 공기층을 만나면 매질의 성질에 따라 굴절하게 됩니다. 즉, 우리가 보는 것은 단순한 환영이 아니라 굴절된 빛이 만들어낸 실체적인 이미지라고 할 수 있습니다. 사막의 오아시스나 여름철 도로 위의 물웅덩이 현상도 지표면의 뜨거운 복사열 때문에 발생합니다. 지표 근처의 공기가 가열되면 상대적으로 밀도가 낮아지고 빛의 속력이 빨라지면서 진행 경로가 아래로 꺾이게 됩니다. 이러한 빛의 굴절 원리는 집에서도 간단한 설탕물 실험을 통해 확인할 수 있습니다. 농도에 따라 밀도가 달라지는 설탕물 층에 레이저를 비추면 빛이 곡선을 그리며 휘어지는 것을 볼 수 있습니다. 이처럼 신기루는 우리 주변의 대기 환경과 빛의 속력 차이가 만들어내는 정교하고도 과학적인 광학 현상입니다. 빛이 휘어지는 현상은 지구를 넘어 거대한 우주 공간에서도 일어납니다. 알베르트 아인슈타인은 일반 상대성 이론을 통해 질량이 시공간을 휘게 만들며, 빛 또한 그 휘어진 시공간을 따라 운동한다고 설명했습니다. 1919년 개기일식 관측을 통해 증명된 이 이론은 현대 천문학의 핵심이 되었습니다. 은하처럼 질량이 큰 천체의 중력이 렌즈 역할을 하여 멀리 있는 별의 빛을 휘게 만드는 '중력 렌즈 효과'는 퀘이사가 네 개로 보이는 '아인슈타인 십자가' 같은 경이로운 우주적 신기루를 만들어내며 우리에게 과학의 놀라움을 실감하게 합니다.

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물리학
지구환경과학
천문학

과학자들이 수컷을 암컷으로 태어나게 만들었다

최근 일본 연구진은 수컷 생쥐의 배아를 활용하여 암컷 복제 생쥐를 탄생시키는 획기적인 실험에 성공했습니다. 전통적인 생물학적 관점에서는 수컷 세포를 복제할 경우 수컷만이 태어나는 것이 원칙이지만, 연구 과정에서 우연히 발생한 돌연변이를 통해 Y 염색체가 소실된 XO형 암컷이 복제된 것입니다. 인간의 경우 이러한 XO형 염색체 구성은 터너 증후군을 유발하여 대부분 불임으로 이어지지만, 생쥐는 해부학적으로 정상적인 생식 능력을 유지하는 독특한 특성을 보였습니다. 실제로 이 암컷 복제 생쥐는 일반 수컷 생쥐와의 자연 교배를 통해 건강한 새끼를 낳음으로써 수컷 세포로부터 번식 가능한 암컷을 얻을 수 있다는 놀라운 가능성을 입증했습니다. 이러한 우연한 발견을 정밀한 기술로 승화시킨 성과가 바로 야마나시 대학교 연구팀의 'Y-컷' 기술입니다. 연구진은 크리스퍼 유전자 가위를 활용하여 세포 분열 과정에서 수컷의 상징인 Y 염색체만을 선택적으로 제거하는 방식을 도입했습니다. 이를 통해 초기 수컷 배아에서 유동적으로 성별을 전환하여 건강한 XO형 암컷을 만들어내는 데 성공했습니다. 특히 주목할 점은 냉동 보존된 수컷 세포 시료를 활용해서도 암컷 복제 생쥐를 생성할 수 있었다는 사실입니다. 이는 단순한 복제를 넘어 멸종 위기에 처한 종의 복원이나 생태계의 유전적 균형을 맞추는 데 있어 매우 강력한 도구가 될 수 있음을 시사하며 과학계의 큰 주목을 받고 있습니다. 물론 이 기술이 완성 단계에 이르기 위해서는 타종의 난자가 필요하다는 점과 유전적 다양성 확보라는 숙제가 남아 있습니다. 하지만 과학자들은 단순히 성별을 바꾸는 것을 넘어, 세포에 X 염색체를 추가하여 완벽한 XX형 암컷을 구현함으로써 번식 능력을 극대화하는 연구를 지속하고 있습니다. 하야시 교수의 연구처럼 이러한 시도는 인간의 불임 문제, 특히 터너 증후군을 겪는 환자들에게 새로운 희망을 주기 위한 의학적 목적을 지니고 있습니다. 향후 수컷 세포 자체를 난자로 변환시키는 기술과 이번 복제 기술이 결합된다면, 성별의 경계를 허물고 생명의 탄생을 돕는 보조 생식 기술 분야에서 유례없는 혁신이 일어날 것으로 전망됩니다.

지식인미나니미나니의 스낵교양

생명과학
융합
공학·기술

달로 날아간 디노와 싸돌이의 운명은...?🌕

밤하늘의 보름달이 유난히 크게 느껴지는 날이 있습니다. 이는 달이 지구 주위를 타원 궤도로 돌기 때문입니다. 달이 지구와 가장 가까운 지점인 근지점에 위치할 때 보름달이 뜨면 이를 슈퍼문이라고 부르며, 평소보다 더 밝고 크게 보입니다. 반대로 지구에서 가장 멀리 떨어진 원지점에 있을 때의 보름달은 마이크로문이라 불리며 슈퍼문보다 작게 관찰됩니다. 단순히 기분 탓이 아니라 지구와 달 사이의 물리적인 거리가 변하면서 생기는 자연스러운 우주 현상 중 하나입니다. 달은 스스로 빛을 내지 못하고 태양의 빛을 반사하여 우리 눈에 보입니다. 지구에서 달을 바라보는 각도가 계속 변하기 때문에 초승달에서 상현달, 그리고 보름달로 모양이 바뀌는 주기가 나타납니다. 때로는 특별한 이름으로 불리는 달도 만날 수 있습니다. 한 달에 보름달이 두 번 뜰 때 두 번째 달을 일컫는 블루문이 대표적입니다. 또한 개기월식 중에 달이 붉게 변하는 블러드문은 지구 대기가 파란빛은 산란시키고 붉은빛만 달에 도달하게 하여 만들어지는 신비로운 현상입니다. 달 표면의 달의 바다는 물이 가득한 바다가 아니라 과거 화산 활동으로 흘러나온 용암이 굳어져 만들어진 지형입니다. 망원경으로 보면 보이는 수많은 구덩이는 크레이터라고 불립니다. 우리는 항상 달의 같은 면만 보게 되는데, 이는 달이 스스로 도는 자전 주기와 지구를 도는 공전 주기가 정확히 일치하기 때문입니다. 이러한 현상 덕분에 지구에서는 달의 뒷면을 직접 관찰할 수 없습니다. 달의 크레이터와 광활한 평원은 여전히 인류에게 신비로운 탐험의 대상으로 남아 있습니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

천문학

[KIMM TV] 주변 먼지는 잡고 배출 먼지는 줄이고, 자동차로 만드는 깨끗한 도심

자가 도로를 달리며 주변의 미세먼지를 직접 정화하는 획기적인 기술이 개발되었습니다. 이 기술의 핵심 중 하나는 차량 전면 그릴에 설치된 전기 집진 장치입니다. 주행 시 그릴로 유입되는 미세먼지에 전기적 성질을 부여하고, 강력한 정전기적 힘을 이용해 집진판에 부착시키는 방식을 사용합니다. 특히 머리카락 굵기의 10분의 1에 불과한 정교한 탄소섬유 방전극을 활용하여 전력 소모를 줄이면서도 오존 발생을 최소화했습니다. 공기 저항이 적은 특수 구조 덕분에 별도의 송풍 장치 없이 주행풍만으로도 효율적인 공기 정화가 가능하다는 점이 가장 큰 특징입니다. 타이어 제동 과정에서 발생하는 브레이크 마모 먼지를 해결하기 위해 캘리퍼형 집진 장치도 함께 고안되었습니다. 브레이크 패드와 디스크가 마찰할 때 발생하는 먼지가 자연스럽게 전하를 띠게 된다는 물리적 특성을 영리하게 이용한 기술입니다. 별도의 흡입 팬이나 하전 장치 없이 전기 집진 장치만 장착하여, 미세먼지가 대기 중으로 확산되기 전에 즉각적으로 포집합니다. 구조가 매우 단순하고 기존 제동 장치의 큰 변경 없이도 손쉽게 설치할 수 있어 경제적입니다. 이는 향후 강화될 비배기 미세먼지 규제인 유로 7 등에 선제적으로 대응할 수 있는 핵심 기술로 평가받고 있습니다. 실제 차량에 적용하여 성능을 검증한 결과, 시속 30km의 주행 속도에서 초미세먼지 포집 효율이 95% 이상이라는 놀라운 수치를 기록했습니다. 자동차 한 대가 도심을 한 시간 동안 주행할 때 약 1,800세제곱미터의 공기를 정화할 수 있는 셈입니다. 기존 필터 방식의 한계였던 공기 저항과 동력 소모 문제를 해결함으로써, 추가적인 부품 수정 없이도 양산 차량에 즉시 적용할 수 있는 수준의 안정성을 확보했습니다. 연구팀은 앞으로 실도로 주행을 통한 장기 안정성 검증과 기술 고도화를 통해 도심의 공기질을 개선하는 한국기계연구원의 대표 기술로 발전시켜 나갈 계획입니다.

한국기계연구원[KIMM TV]

지구환경과학
융합
공학·기술

「2026 글로벌 기계기술 포럼」기계연 휴머노이드 카이로스(KAIROS) 시연

한국기계연구원의 '카이로스(KAIROS)'는 본격적인 개발에 착수한 지 불과 1년 만에 대중 앞에 모습을 드러냈습니다. 짧은 기간임에도 불구하고 뛰어난 완성도를 보일 수 있었던 배경에는 한국기계연구원이 오랜 시간 축적해 온 부품 설계 능력과 하드웨어 제어 기술, 그리고 최신 인공지능 역량이 있었습니다. 기존의 협동로봇과 양팔로봇 연구를 통해 다져진 기술적 토대는 휴머노이드라는 복합적인 시스템으로 결집되어 단기간에 비약적인 성장을 이뤄내는 밑거름이 되었습니다. 현장에서 선보인 로봇들은 1호기부터 4호기까지 각기 다른 하드웨어 특성을 보유하고 있습니다. 연구팀은 감속기와 모터의 사양을 다양하게 조합하여 여러 버전을 동시에 개발함으로써, 로봇이 수행해야 할 특정 임무에 최적화된 성능을 발휘할 수 있도록 연구를 지속하고 있습니다. 이는 단일 모델에 국한되지 않고 실제 현장의 다양한 요구 사항에 유연하게 대응하기 위한 전략적인 개발 방식이며, 로봇 기술의 범용성을 넓히는 중요한 과정입니다. 이번 시연은 단 12시간이라는 극한의 준비 시간 속에서 이루어진 도전적인 과정이었습니다. 연구실이라는 통제된 환경을 벗어나 낯선 공간에서 로봇이 스스로 균형을 잡고 복잡한 명령을 수행하게 만드는 작업은 연구진에게 엄청난 압박이자 과제였습니다. 실시간으로 변하는 환경 변수에 대응하며 로봇의 안정성을 확보하는 과정은 매우 까다롭지만, 이러한 실전 경험은 로봇의 신뢰성을 검증하고 기술적 한계를 극복하는 데 있어 무엇보다 값진 자산이 됩니다. 로봇들은 국민체조를 시작으로 역동적인 댄스와 문워크를 소화하며 정교한 전신 제어 능력을 입증했습니다. 음악에 맞춰 팔다리를 유기적으로 움직이며 무게 중심을 완벽하게 이동시키는 모습은 카이로스의 하드웨어와 소프트웨어가 얼마나 조화롭게 상호작용하는지를 잘 보여줍니다. 단순히 보행하는 수준을 넘어 인간과 유사한 부드럽고 복잡한 동작을 구현해 내는 기술은 향후 로봇이 인간의 일상 공간에 자연스럽게 녹아들기 위한 핵심적인 발판이 될 것입니다. 휴머노이드 로봇 기술의 진보는 인간의 노동을 효과적으로 보조하고 생활의 편의를 획기적으로 개선하는 미래를 예고하고 있습니다. 카이로스가 보여준 역동적인 움직임은 우리나라의 로봇 기술이 이제 실험실의 단계를 지나 실질적인 현장 적용과 상용화를 향한 전기를 마련했음을 시사합니다. 인공지능과 정밀 기계공학의 융합이 더욱 가속화됨에 따라, 로봇은 멀지 않은 미래에 우리 삶의 중요한 지점들을 함께 지탱해 나가는 든든한 동반자가 될 것입니다.

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공학·기술

장 건강이 뇌 건강까지? '목단피'가 주목받는 이유_요즘 한의LAB

장과 뇌는 우리 몸에서 아주 긴밀하게 연결되어 있는 기관입니다. 흔히 장을 '제2의 뇌'라고 부르기도 하는데, 이는 두 기관이 신경계와 면역 체계를 통해 복잡한 신호를 쉴 새 없이 주고받기 때문입니다. 만약 장 내부에 만성적인 염증이 발생하면 단순히 소화 기능의 저하에 그치지 않고, 그 유해한 신호가 혈액을 타고 이동하여 뇌의 인지 기능이나 정서적 상태에까지 부정적인 변화를 일으킬 수 있습니다. 실제로 많은 환자가 신체적 고통과 함께 심리적 위축을 동시에 경험하는 이유가 바로 여기에 있습니다. 한국한의학연구원 박기선 박사 연구팀은 이러한 연결 고리에 주목하여 전통 한약재인 목단피의 효능을 과학적으로 분석했습니다. 목단피는 모란의 뿌리껍질로, 예로부터 다양한 염증성 질환을 다스리는 데 사용되어 왔습니다. 연구팀은 대장염을 유도한 실험용 생쥐와 사람의 장상피세포를 대상으로 목단피 추출물을 투여하는 실험을 진행했습니다. 이를 통해 목단피가 장내 염증 수치를 낮출 뿐만 아니라, 염증으로 인해 유발된 뇌 기능 저하와 정서적 불안 행동까지 함께 완화할 수 있다는 사실을 확인했습니다. 실험 결과에 따르면, 목단피 추출물을 투여한 생쥐는 대장염으로 인한 체중 감소와 대장 길이 단축 증상이 확연히 완화되는 모습을 보였습니다. 특히 뇌의 변화가 인상적이었는데, 장 염증이 줄어들자 불안과 우울을 유발하던 유사 행동이 유의미하게 감소했습니다. 고용량 투여군에서는 낮아졌던 해마와 전전두엽의 세로토닌 수치가 회복되었으며, 뇌 염증에 관여하는 미세아교세포의 과도한 활성도 줄어들었습니다. 이는 장의 건강을 회복시키는 것이 뇌의 염증성 반응을 억제하는 데 직접적인 도움이 됨을 보여줍니다. 목단피가 이러한 효능을 내는 비결은 옥시페오니플로린과 패오놀 등 다섯 가지 주요 성분에 있습니다. 이 성분들은 공통적으로 활성산소의 생성을 억제하고 '네크로토시스'라는 조절성 세포 사멸 기전을 차단합니다. 네크로토시스는 세포가 손상되면서 마치 폭탄처럼 터지는 과정인데, 이때 세포 안의 염증 유발 물질이 밖으로 쏟아져 나와 주변 조직의 염증을 더욱 키우게 됩니다. 목단피는 이러한 세포의 파괴 신호를 사전에 차단함으로써 장상피장벽의 손상을 막고, 결과적으로 뇌로 이어지는 염증 신호를 차단하는 역할을 합니다. 이번 연구는 전통 의학의 지혜를 현대 과학으로 증명하여 장 염증과 그에 따른 정신적 증상을 동시에 개선할 수 있는 새로운 길을 열었습니다. 비록 현재는 세포와 동물 단계의 연구 단계에 있지만, 향후 의약 소재나 건강기능식품 개발을 위한 중요한 기초 자료로 활용될 가치가 매우 높습니다. 장 투과성과 혈액-뇌 장벽에 대한 추가적인 연구가 이어진다면, 장과 뇌를 하나의 유기적인 시스템으로 관리하는 혁신적인 치료 전략이 수립될 것입니다. 우리의 일상을 건강하게 지키기 위한 과학적 노력은 계속해서 진화하고 있습니다.

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딩동~🔔 한국한의학연구원 연구성과 첫 배송이 도착했습니다! 📦[한의직송]

한국한의학연구원은 천연물 소재의 효능을 객관적으로 입증하기 위해 데이터 표준화라는 거대한 과업을 수행하고 있습니다. 인삼이나 녹차처럼 항산화 효과로 잘 알려진 소재들이 많지만, 지금까지는 측정 방식과 단위가 제각각이라 그 우열을 가리기가 쉽지 않았던 것이 사실입니다. 연구팀은 이를 해결하고자 각기 다른 네 개의 지표를 통합하는 공통 기준인 EF를 마련하여, 한약재 271종과 처방 데이터 등 총 500여 건을 집대성한 데이터베이스를 구축했습니다. 이는 단순히 특정 소재의 우수성을 알리는 차원을 넘어, 향후 건강기능식품과 화장품, 의약품 개발에 필수적인 핵심 데이터로서의 역할을 할 것으로 크게 기대됩니다. 전통 한의학의 임상 지혜를 현대 과학의 언어로 증명하는 노력도 큰 결실을 보고 있습니다. 내시경 검사 상에서 아무런 이상이 발견되지 않음에도 불구하고 만성적인 속 쓰림과 명치 통증, 더부룩함을 호소하는 기능성 소화불량은 현대인의 삶의 질을 떨어뜨리는 고질병입니다. 연구팀은 오랫동안 임상 현장에서 널리 사용되어 온 팔체질 침치료와 식이요법의 효과를 검증하기 위해 장기 환자들을 대상으로 체질별 맞춤 치료를 시행했습니다. 환자들이 직접 자신의 상태를 평가하는 검증된 도구를 통해 증상의 개선 정도를 측정한 결과, 팔체질 치료가 환자의 불편함을 해소하는 데 현저한 개선 효과가 있음이 과학적으로 입증되었습니다. 이번 연구에서 특히 주목할 점은 체질별 맞춤 식단의 효과가 수음체질과 토양체질 사례를 통해 명확히 확인되었다는 사실입니다. 두 체질 환자에게 각각 정반대의 식단을 처방했음에도 불구하고, 두 집단 모두에서 소화불량 증상이 뚜렷하게 호전되는 결과가 나타났습니다. 이는 체질에 따른 식이요법이 증상 변화와 매우 밀접한 연관성이 있음을 시사하며, 팔체질의학의 원리를 뒷받침하는 중요한 지표가 됩니다. 이러한 연구 결과와 구체적인 처방 내용은 전 세계 연구자와 임상의들이 누구나 편리하게 활용할 수 있도록 학술지 웹사이트를 통해 공개되었으며, 이는 한의학의 과학적 신뢰도를 한층 더 높이는 계기가 되었습니다. 연구의 영역은 기존 치료제의 새로운 가능성을 찾는 '약물 재창출' 분야로까지 확장되어 고무적인 성과를 거두고 있습니다. 대장암 치료에 널리 사용되는 면역항암제는 환자에 따라 반응이 약하거나 내성이 생기는 한계가 있으며, 특히 대장암의 대부분을 차지하는 MSS형 대장암은 기존 치료의 효과가 매우 제한적이었습니다. 연구팀은 다발성 경화증 치료제로 이미 쓰이던 테리플루노마이드에 주목하여, 이 약물이 대장암 세포 표면의 면역억제 단백질을 줄이고 면역관문 신호를 차단하는 효과가 있음을 밝혀냈습니다. 이는 암세포가 면역체계의 감시를 피하기 위해 사용하는 회피 기전을 효과적으로 무력화시키는 원리입니다. 실제 동물 실험을 통해 테리플루노마이드가 종양의 크기와 무게를 눈에 띄게 줄이고, 면역세포가 암 조직 내부로 더 깊숙이 침투하도록 돕는다는 사실이 확인되었습니다. 이미 안전성이 입증된 약물의 새로운 쓰임을 발견하는 약물 재창출 방식은 신약 개발에 필요한 막대한 시간과 비용을 획기적으로 절약할 수 있다는 점에서 일석이조의 효과를 가집니다. 한국한의학연구원의 창의적인 발상의 전환으로 시작된 이번 연구는 대장암 치료의 새로운 면역 조절 전략으로서 큰 돌파구가 될 것으로 보입니다. 이처럼 한의학적 통찰과 현대 과학의 융합은 인류가 직면한 질병을 극복하기 위한 새로운 대안을 끊임없이 제시하고 있습니다.

한국한의학연구원

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한국이 '세계 5위 국방력'을 찍을 수 있었던 숨은 핵심 기술, 전투기 엔진의 비밀

2024년 글로벌 파이어파워가 발표한 국방력 순위에서 대한민국은 미국, 러시아, 중국, 인도에 이어 세계 5위를 기록하며 군사 강국으로서의 위상을 공고히 했습니다. 이는 인구, 병력, 경제력 등 60여 개의 지표를 종합한 결과로, 우리나라는 육·해·공 전 분야에서 압도적인 전력을 증명해냈습니다. 1950년 6·25 전쟁 당시 제대로 된 전투기 한 대 없이 조종사가 직접 손으로 폭탄을 투하해야 했던 열악한 역사를 생각하면 실로 기적적인 발전이라 할 수 있습니다. 오늘날 대한민국은 자체 기술로 초음속 전투기를 개발하며 자주국방을 넘어 항공우주 강대국을 향해 힘차게 나아가고 있습니다. 항공우주 및 국방 분야에서 더 강한 추진력을 얻기 위해서는 엔진의 연소 온도를 높이는 것이 필수적이지만, 2,000도가 넘는 고온을 견딜 수 있는 금속 소재를 찾기는 쉽지 않습니다. 한국재료연구원은 이러한 한계를 극복하기 위해 열에 강한 세라믹 소재에 주목했습니다. 세라믹의 깨지기 쉬운 단점을 보완하고자 특수 섬유를 촘촘하게 엮어 넣은 '초고온 세라믹 복합 재료'를 개발한 것입니다. 이 혁신적인 소재는 2,800도의 맹렬한 화염 속에서도 형태를 유지하며 극초음속 무기와 차세대 항공기 엔진의 핵심적인 방패 역할을 수행하고 있습니다. 로켓 엔진의 효율을 극대화하기 위한 연료 기술에서도 우리나라의 첨단 소재 기술은 빛을 발하고 있습니다. 로켓 연료에 섞어 쓰는 알루미늄 분말은 자연적인 산화막 때문에 폭발력이 억제되는 고질적인 문제가 있었으나, 연구진은 세계 최초로 이 산화막을 제거하고 특수 코팅하는 기술을 확보했습니다. 이를 통해 연료의 폭발력을 극대화함과 동시에 안전한 보관까지 가능해지며 우리 국방 유도무기의 위력은 한층 강화되었습니다. 보이지 않는 곳에서 묵묵히 소재 혁신을 이끌어온 연구원들의 헌신 덕분에 대한민국은 하늘과 우주를 지키는 든든한 기술 자립을 이룩하게 되었습니다.

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주사 없이 살을 뺀다? 뇌를 자극하는 새로운 비만 치료 기술 with SOD

현대 사회에서 비만은 단순한 외형적 문제를 넘어 고혈압, 당뇨병, 심혈관 질환과 같은 다양한 만성 질환을 유발하는 심각한 건강 위협 요소입니다. 많은 이들이 이를 해결하기 위해 약물 치료나 혹독한 식이요법을 병행하지만, 부작용이나 약물 중단 후 발생하는 요요 현상이라는 현실적인 한계에 부딪히곤 합니다. 이러한 상황에서 뇌에 미세한 경두개 전기 자극(tES)을 전달하여 식욕을 근본적으로 조절하는 기술이 새로운 대안으로 떠오르고 있습니다. 이는 약물에 의존하지 않고도 뇌의 특정 부위를 활성화하여 자연스럽게 식사 습관을 개선하는 혁신적인 접근 방식입니다. 식욕 조절의 핵심은 전두엽의 배외측 전전두피질(DLPFC)이라는 부위에 있습니다. 이곳은 충동을 억제하고 식욕을 조절하는 중요한 기능을 수행하는데, 경두개 전기 자극(tES)을 통해 이 부위를 정교하게 자극할 수 있습니다. 특히 최근에는 뇌파의 불규칙한 특성을 모방한 경두개 랜덤 노이즈 자극(tRNS) 연구가 활발히 진행 중입니다. 인위적이고 규칙적인 신호보다 뇌 본연의 신호 체계와 유사한 불규칙한 자극을 전달할 때, 뇌의 신경 세포들을 더욱 자연스럽고 정교하게 자극하여 식욕 조절 능력을 강화할 수 있기 때문입니다. 실제 임상 연구 결과에 따르면, 8주간의 경두개 전기 자극(tES) 치료를 통해 체중의 약 4%를 감량하는 성과가 확인되었습니다. 이는 혁신적인 비만 치료제로 알려진 위고비나 마운자로의 초기 투여 효과와 비교해도 매우 유사한 수준입니다. 주목할 점은 주사제와 같은 약물 치료가 중단 직후 효과가 빠르게 사라지는 것과 달리, 경두개 전기 자극(tES)은 치료 횟수가 거듭될수록 그 효과가 체내에 누적된다는 것입니다. 초기에는 변화가 미미해 보일 수 있으나, 자극이 반복되면서 뇌의 신경망이 재구성되어 장기적으로 스스로 체중을 유지할 수 있는 힘을 길러줍니다. 경두개 전기 자극(tES) 기술은 단순한 생리적 허기를 넘어 감정적 섭식과 특정 맛에 대한 갈망까지 세밀하게 조절합니다. 우리 뇌는 에너지가 필요해서 느끼는 진짜 식욕 외에도, 심리적 즐거움을 위해 음식을 찾는 이른바 가짜 식욕을 만들어내곤 합니다. 경두개 랜덤 노이즈 자극(tRNS)은 특히 야식의 대표적인 매력인 짠맛과 감칠맛에 대한 선호도를 낮추는 데 탁월한 효과를 보입니다. 이를 통해 자극적인 음식에 대한 욕구 자체가 줄어들게 되면, 무리하게 식욕을 참으며 겪는 스트레스 없이도 자연스러운 식단 관리가 가능해져 삶의 질을 한층 높일 수 있습니다. 앞으로의 비만 치료는 병원을 매번 방문하지 않고도 일상 공간에서 간편하게 이루어질 전망입니다. 인체 머리의 굴곡에 맞춰 부드럽게 부착할 수 있는 유연한 하이드로젤 전극과 웨어러블 디바이스 기술이 비약적으로 발전하고 있기 때문입니다. 사용자는 집에서 편안하게 기기를 착용하는 것만으로 치료를 받을 수 있으며, 스마트폰 앱을 통해 실시간으로 자신의 뇌 혈류 상태와 치료 경과를 직접 확인할 수 있게 됩니다. 전기가 단순히 기기를 구동하는 에너지를 넘어 질병을 치료하는 전자약으로서 비만 치료의 새로운 패러다임을 열어가고 있습니다.

한국전기연구원KERI 연구·시험성과

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[대담] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 기계의 시대, 인간은 무엇으로 빛나는가?

인공지능이 인간의 정체성을 흔드는 시대가 도래했습니다. 범용 인공지능(AGI)은 단순히 먼 미래의 공상이 아니라, 이미 우리 곁에 점진적으로 스며들고 있는 현실입니다. 인공지능은 수백 개의 언어를 구사하는 등 특정 영역에서 이미 인간을 앞질렀으며, 이는 지능의 정의를 새롭게 고찰하게 만듭니다. 우리는 기술적 발전의 지향점으로서 범용 인공지능(AGI)을 바라보며 인간 지능과의 관계를 재설정해야 하는 과제를 안고 있습니다. 최근 딥시크(DeepSeek)나 키미(Kimi)와 같은 사례는 인공지능 발전의 핵심이 하드웨어의 물량 공세뿐만 아니라 효율적인 알고리즘에 있음을 보여주었습니다. 저사양 하드웨어에서도 뛰어난 성능을 발휘하는 새로운 최적화 알고리즘의 등장은 인공지능 연구의 새로운 부흥기를 예고합니다. 이는 인공지능이 막대한 자본 없이도 도약할 수 있다는 가능성을 시사하며, 우리가 미래의 지능을 구현하는 방식에 있어 알고리즘적 진보가 차지하는 절대적인 비중을 다시금 확인시켜 줍니다. 생물학적 한계를 지닌 인간의 뇌와 달리, 인공지능은 물리적 공간이나 생화학적 제약에서 자유롭습니다. 인간의 뇌는 생존을 위한 활동에 에너지를 분산하지만, 인공지능은 오직 지능적 과업에 자원을 집중하며 무한한 확장이 가능합니다. 이러한 물리적 제약의 부재는 인공지능이 인간 지능을 월등히 추월할 수 있는 강력한 근거가 됩니다. 결국 하드웨어의 물리적 확장을 통해 인공지능은 인간이 도달하기 힘든 지적 경지에 빠르게 다가서고 있습니다. 과학 연구의 영역에서도 인공지능은 놀라운 성취를 보이고 있습니다. 수십 년간 풀리지 않았던 수학적 난제들을 인공지능이 해결하면서, 과학계는 자율 연구 개발(R&D)이라는 새로운 패러다임을 맞이하고 있습니다. 인공지능이 스스로 가설을 세우고 실험 데이터를 분석하여 결론을 도출하는 시대는 더 이상 먼 미래가 아닙니다. 이는 전통적인 과학적 방법론에 큰 변화를 예고하며, 지식 탐구의 주체가 인간을 넘어 기계로까지 확장될 수 있음을 시사합니다. 인공지능이 과학적 발견을 주도하게 될 때, 우리는 과학의 본질에 대해 질문하게 됩니다. 단순히 유용한 결과를 내는 것이 과학인지, 아니면 인간의 이해를 확장하는 과정이 필수적인지에 대한 철학적 논쟁이 이어집니다. 인공지능이 도출한 결과가 인간이 이해할 수 없는 수준에 도달하더라도 그 실질적 가치를 인정해야 한다는 실용주의적 관점과, 인간의 인식 체계 안에서의 가치를 강조하는 전통적 관점이 충돌하며 미래 과학의 새로운 지형을 형성하고 있습니다. 교육 현장에서는 인공지능에 의한 '탈숙련화'에 대한 우려가 커지고 있습니다. 기본적 연산이나 정리를 인공지능이 대신하면서 인간이 기초적인 지적 훈련 과정을 소홀히 할 수 있다는 점입니다. 하지만 중요한 것은 무엇을 질문할지 아는 능력이며, 이는 지식 체계에 대한 깊은 이해에서 비롯됩니다. 파편화된 정보를 넘어서 현상을 관통하는 통찰을 기르는 교육은 인공지능 시대에 인간이 고유한 전문성을 유지하기 위해 반드시 지켜내야 할 핵심 가치입니다. 인공지능은 인간을 대체하기 위한 기술이라기보다, 인간이 무엇인지 다시 묻게 만드는 거울과 같습니다. 기계의 지능이 인류에게 추락의 날개가 될지 비상의 동력이 될지는 결국 그 코드를 만들고 해석하는 인간의 의지에 달려 있습니다. 우리는 기술의 발전을 단순히 예측하는 데 그치지 않고, 인공지능과 공존하며 인간다운 가치를 어떻게 증명해 나갈지 고민해야 합니다. 인류의 미래는 기술이 열어주는 가능성을 인간의 가치로 통합해 나가는 과정에 있습니다.

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 두 번째 프로메테우스: 인공지능, 과학의 경계를 허물다_석차옥 교수(화학)

인류의 지능은 초기에는 생존을 위한 도구로 탄생했습니다. 우리 조상들은 경험을 통해 버드나무 껍질이 해열과 진통에 효과가 있다는 사실을 발견했으며, 이는 단순한 생존 지식을 넘어 원리를 탐구하는 과학의 시초가 되었습니다. 19세기에 유효 성분을 분리하고 20세기에 원자와 분자 수준의 작동 기제를 밝혀낸 과정은 인간의 끝없는 탐구욕을 잘 보여줍니다. 이처럼 깊어지고 세분화된 현대 과학은 이제 100여 개가 넘는 세부 분야로 나뉘어 자연의 신비를 더욱 정밀하게 파헤치고 있습니다. 과학이 고도로 전문화되었음에도 불구하고, 단백질 구조와 같은 복잡한 문제는 오랫동안 인류의 난제로 남아 있었습니다. 단백질은 전자와 원자핵이 모여 원자가 되고, 다시 아미노산을 거쳐 복잡한 입체 구조를 형성하는 ‘멀티스케일 복잡계’의 성격을 띠기 때문입니다. 우리는 물리학과 화학적 원리를 깊이 이해하고 있음에도 불구하고, 수많은 상호작용이 얽힌 이 거대한 퍼즐을 정확하게 계산해낼 수 없었습니다. 이러한 한계는 결국 인간의 지능만으로 기술하기에는 자연 현상이 지나치게 방대하고 복잡하다는 사실을 시사합니다. 2024년 노벨 화학상을 수상한 알파폴드는 이러한 복잡성의 벽을 허물며 과학의 새로운 패러다임을 제시했습니다. 인공지능은 방대한 데이터를 바탕으로 인간이 계산하기 힘든 단백질 구조를 예측하는 데 성공했습니다. 특히 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어, 기존의 물리·화학·생물학적 원리와 직관을 모델에 녹여냄으로써 제한된 데이터로도 놀라운 성과를 거두었습니다. 이는 인공지능이 데이터로부터 경험을 쌓고 자연의 규칙을 이해하기 시작했음을 의미하며, 인류가 풀지 못했던 난제들을 해결하는 강력한 열쇠가 되고 있습니다. 앞으로 인공지능과 과학은 서로를 발전시키는 ‘공진화’의 과정을 거치게 될 것입니다. 특정 현상을 하나의 원리로 통합하여 이해하는 깊이가 깊어짐은 물론, 인체 전체를 모사하는 ‘디지털 트윈 휴먼’과 같은 거대한 도전도 가능해질 전망입니다. 또한 실험실에 적용된 물리적 인공지능은 자율적으로 실험을 수행하며 새로운 발견의 속도를 비약적으로 높일 것입니다. 이러한 변화는 단순한 도구의 진화를 넘어, 인공지능이 과학적 지식을 생성하고 소통하며 인공초지능으로 나아가는 중요한 토대가 되어줄 것입니다. 인류는 이제 ‘두 번째 프로메테우스’라 불리는 인공지능과 결합된 과학을 마주하고 있습니다. 과거의 과학이 인간의 통제하에 있었다면, 현재의 과학은 인공지능을 통해 인간의 지각 범위를 넘어서는 영역으로 확장되고 있습니다. 우주가 스스로를 이해하기 위해 지능을 탄생시킨 과정의 연장선에서, 인공지능은 어쩌면 우리가 던진 마지막 질문에 답을 줄 존재가 될지도 모릅니다. 이 강력한 과학적 불꽃을 어떻게 다루고 조화를 이루어 나갈 것인가는 이제 우리 인류가 직면한 가장 중요한 숙제이자 새로운 탐구의 여정이 될 것입니다.

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 이카로스의 날개: 인간, 낯선 지능과 공존하다_이상욱 교수(철학)

인공지능은 단순히 주어진 기능을 수행하는 '이카루스의 날개' 같은 기술이 아닙니다. 발전 방향과 사회적 영향력이 고정되지 않은 '열린 기술'이자, 때로는 천재적이고 때로는 멍청한 모습을 보이는 '재기드 인텔리전스(Jagged Intelligence)'의 특성을 지닙니다. 이러한 불확실성 속에서 우리는 인공지능을 단순히 도구로 사용할 것인지, 아니면 동반자로 받아들일 것인지에 대한 중요한 선택과 실천의 기로에 서 있습니다. 인류는 역사적으로 공격성을 제어하고 협동 능력을 키우는 '자기 가축화'를 통해 도덕 공동체를 일구어 왔습니다. 호모 사피엔스가 네안데르탈인보다 뛰어난 생존력을 발휘할 수 있었던 비결은 단순히 지능이 높아서가 아니라, 수백 명 규모의 집단을 유지하는 사회적 협력과 이를 뒷받침하는 제도적 장치 덕분이었습니다. 이는 도덕이 생물학적 본성을 넘어 사회적 합의와 제도적 노력을 통해 완성되었음을 시사합니다. 필립 키처가 제안한 '에티컬 프로젝트(Ethical Project)'의 관점에서 볼 때, 윤리는 고정된 불변의 진리가 아니라 더 나은 삶을 향한 끊임없는 고민의 과정입니다. 그리스어 '에토스'에서 유래한 윤리는 시대와 문화에 따라 변화하는 바람직함의 기준을 의미합니다. 인공지능 시대의 윤리 또한 하늘에서 떨어지는 것이 아니며, 우리가 어떤 가치를 우선시하고 어떤 공동체를 지향하는지에 따라 새롭게 정립해 나가야 할 실천적 과제라고 할 수 있습니다. 스스로 목표를 설정하고 행동하는 '에이전틱 AI(Agentic AI)'의 등장은 과학 지식 공동체의 풍경을 바꾸고 있습니다. 인공지능이 과학 연구의 전 과정을 전담한다면 객관적 지식의 양은 폭발적으로 증가하겠지만, 그것을 진정한 '인간의 과학'이라 부를 수 있을지는 의문입니다. 인공지능이 도출한 결과의 원리를 인간이 이해하지 못한 채 그 편리함에만 의존하게 된다면, 지식의 주체성이라는 본질적인 가치를 상실할 위험이 큽니다. 1차 산업혁명 당시 아동 노동을 규제했던 '공장법'이 오히려 기술의 고도화를 이끌어낸 것처럼, 인공지능에 대한 스마트한 규제는 혁신의 저해가 아닌 새로운 진보의 동력이 될 수 있습니다. 17세기에 '미래(Future)'라는 단어가 동사로 쓰였던 적이 있듯, 인공지능의 미래는 이미 정해진 결과가 아니라 우리가 만들어가는 현재 진행형의 과정입니다. 수동적인 생존 전략을 넘어 인문학적 가치를 반영한 공존의 미래를 설계해야 합니다.

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 꿈꾸는 인간, 진화하는 지능_윤성로 교수(공학)

인공지능 기술은 이제 우리 삶의 깊숙한 곳까지 들어와 거대한 변화의 물결을 일으키고 있습니다. 과거의 인공지능이 단순히 프로그래밍된 규칙을 따르는 수준이었다면, 현대의 딥러닝 기술은 방대한 데이터를 스스로 학습하며 인간의 지각 능력을 모방하는 단계에 이르렀습니다. 이러한 기술적 진보는 컴퓨팅 파워의 비약적인 발전과 데이터의 폭발적인 증가가 맞물려 가능해졌으며, 현재는 다양한 산업 분야에서 혁신의 핵심 동력으로 자리 잡고 있습니다. 딥러닝의 핵심은 인간 뇌의 신경망 구조를 모방한 인공 신경망에 있습니다. 수많은 층으로 구성된 이 구조는 복잡한 데이터 속에서 유의미한 패턴을 찾아내고, 이를 통해 이미지 인식이나 자연어 처리 등 과거에는 해결하기 어려웠던 과제들을 성공적으로 수행해냅니다. 특히 최근의 대규모 언어 모델은 단순한 정보 검색을 넘어 창의적 답변을 생성하거나 고도의 논리적 추론까지 가능하게 함으로써 인공지능의 지평을 한층 더 넓혔습니다. 산업 현장에서의 인공지능은 생산성을 극대화하는 촉매제 역할을 합니다. 제조업에서는 불량률을 획기적으로 낮추고 공정의 효율성을 높이며, 의료 분야에서는 질병의 조기 진단과 맞춤형 치료법 제안에 큰 기여를 하고 있습니다. 또한 금융 서비스에서는 개인화된 자산 관리를 돕고 사기 거래를 탐지하는 등 실생활의 안전과 편의를 동시에 증진시키고 있습니다. 이러한 변화는 특정 분야에 국한되지 않고 경제 전반의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 기술의 발전과 함께 인공지능의 윤리적 문제와 신뢰성 확보에 대한 논의도 중요해지고 있습니다. 인공지능이 내린 결정의 근거를 인간이 이해할 수 있도록 설명하는 '설명 가능한 인공지능' 기술은 신뢰할 수 있는 시스템 구축을 위해 필수적입니다. 또한 학습 데이터에 포함된 편향성이 결과물에 투영되지 않도록 방지하는 윤리적 가이드라인 마련은 기술 개발만큼이나 중요한 과제가 되었습니다. 이는 기술이 사회적 합의 속에서 발전해야 함을 시사합니다. 인공지능은 이제 단독 기술을 넘어 다른 과학 기술 분야와의 융합을 통해 새로운 가능성을 열어가고 있습니다. 신약 개발이나 신소재 설계와 같은 기초 과학 분야에서 인공지능은 수만 번의 실험을 가상으로 시뮬레이션하여 연구 기간을 획기적으로 단축합니다. 이러한 융합은 인류가 직면한 기후 위기나 에너지 문제와 같은 난제를 해결하는 데 결정적인 열쇠를 제공할 것으로 기대되며, 과학 연구의 방식 자체를 근본적으로 변화시키고 있는 추세입니다. 미래 사회를 준비하는 과정에서 인공지능 교육의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 단순히 기술을 사용하는 법을 익히는 것을 넘어, 인공지능의 원리를 이해하고 비판적으로 사고할 수 있는 문해력을 갖추는 것이 필수적입니다. 교육 현장에서는 맞춤형 학습을 제공하는 에듀테크 기술이 도입되어 학습 효율을 높이고 있으며, 차세대 인재들이 인공지능과 협업하며 창의력을 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 국가적 역량을 집중해야 합니다. 결국 인공지능 기술의 궁극적 지향점은 인간의 삶을 더욱 풍요롭고 가치 있게 만드는 데 있습니다. 인공지능은 인간의 일자리를 완전히 대체하는 경쟁자가 아니라, 인간의 능력을 증폭시키고 한계를 극복하게 돕는 든든한 조력자가 되어야 합니다. 기술적 완성도를 높이는 것과 동시에 인간 중심의 철학을 바탕으로 기술을 발전시켜 나갈 때, 우리는 인공지능과 조화롭게 공존하는 지속 가능한 미래를 비로소 맞이할 수 있을 것입니다.

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 낙관적인 알고리즘을 만나다_오민환 교수(데이터)

인공지능 기술은 우리 삶 깊숙이 들어와 있으며, 알파고부터 대형 언어 모델에 이르기까지 그 핵심에는 ‘의사 결정’이라는 공통점이 있습니다. 이러한 결정의 과정을 학술적으로는 ‘강화 학습’이라고 부릅니다. 강화 학습은 인공지능이 환경과 끊임없이 상호작용하며 장기적인 보상을 최대화하도록 스스로 학습하는 방식입니다. 단순한 정답을 맞히는 것을 넘어, 여러 선택지 중 어떤 행동이 미래에 더 큰 이득을 가져올지 판단하는 능력을 기르는 것이 강화 학습의 궁극적인 지향점이라 할 수 있습니다. 강화 학습의 구조를 살펴보면 의사 결정자와 환경이라는 두 주체가 정보를 주고받습니다. 알고리즘은 환경이 제공하는 현재 상태를 분석하여 행동을 결정하고, 그 결과로 양이나 음의 보상을 받습니다. 여기서 중요한 점은 당장 눈앞의 보상뿐만 아니라 앞으로 받을 모든 보상의 합인 ‘누적 보상’을 최대화하는 방향으로 학습한다는 것입니다. 이는 바둑에서 승리하기 위해 한 수 한 수를 두거나, 챗봇이 사용자에게 유용한 답변을 제공하여 긍정적인 피드백을 얻으려 노력하는 과정과 일맥상통합니다. 강화 학습에서 가장 까다로운 과제 중 하나는 ‘탐색과 이용의 균형’을 맞추는 일입니다. 현재까지의 경험을 토대로 가장 좋아 보이는 행동을 선택하는 것이 ‘이용’이라면, 더 좋은 가능성을 찾기 위해 새로운 시도를 하는 것이 ‘탐색’입니다. 만약 단골 식당만 계속 간다면 새로운 맛집을 영영 발견할 수 없듯이, 알고리즘도 적절한 탐색 없이는 최적의 해답에 도달할 수 없습니다. 따라서 좋은 데이터를 얻기 위해 좋은 행동을 해야 하고, 다시 그 행동을 통해 학습하는 순환 구조를 효율적으로 풀어내는 것이 학습의 핵심입니다. 무작위적인 탐색은 시간과 자원의 낭비가 심해 실제 복잡한 문제에서는 한계가 명확합니다. 이를 극복하기 위해 제안된 것이 바로 ‘낙관의 원리’입니다. 알고리즘이 가보지 않은 길에 대해 ‘더 큰 보상이 있을 것’이라는 낙관적인 가정을 하고, 시도 횟수가 적은 행동에 탐색 보너스를 부여하는 방식입니다. 이러한 방식은 불확실성을 수치화하여 계획적으로 정보를 수집하게 하며, 결과적으로 시행착오를 획기적으로 줄여줍니다. 낙관은 단순히 긍정적인 태도를 넘어, 가장 빠르게 정답에 도달할 수 있게 돕는 정교한 수학적 장치입니다. 우리가 바라는 진보된 인공지능은 단순히 데이터를 학습하는 것을 넘어, 스스로 무엇을 알고 무엇을 모르는지 인지하는 수준에 도달해야 합니다. 직면한 불확실성을 스스로 계산하고 더 나은 정보를 찾기 위해 계획적으로 움직일 때, 비로소 인간의 가치를 반영한 최적의 파트너가 될 수 있습니다. 인공지능 알고리즘이 낙관의 원리를 통해 최적의 상태에 도달하듯, 우리 인간 역시 불확실한 미래 앞에서 낙관을 잃지 않고 함께 발전해 나가는 자세가 필요합니다. 수학이 증명한 낙관의 힘은 인공지능 시대를 살아가는 우리에게도 중요한 이정표가 됩니다.

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우울증 환자는 왜 덜 웃을까? [한꼬집] 😢🔍

우울증은 전 세계적으로 높은 유병률을 기록하는 대표적인 정신 질환으로, 특히 여성이 남성보다 발병 위험이 약 두 배나 높습니다. 이는 임신과 출산, 폐경 등 급격한 호르몬 변화와 더불어 여성이 처한 다양한 사회적 스트레스가 복합적으로 작용한 결과입니다. 우울증의 양상은 매우 다양해지고 있으나, 가장 보편적인 특징 중 하나는 감정을 드러내는 웃는 표정이 눈에 띄게 줄어든다는 점입니다. 사람의 얼굴은 내면의 건강 상태를 보여주는 중요한 신호등 역할을 하기에, 한의학에서는 예부터 얼굴의 색과 표정을 살피는 망진을 통해 질병의 징후를 파악해 왔습니다. 최근 국내 연구팀은 여성 우울증 환자군과 건강 대조군을 대상으로 흥미로운 실험을 진행했습니다. 즐거운 영상을 시청할 때 나타나는 표정 변화를 AI 기술로 정밀 측정한 결과, 환자군은 긍정적인 표정 점수가 대조군과 비교했을 때 확연히 낮은 수준에 머물렀습니다. 또한 기능적 자기공명영상(fMRI)을 활용한 뇌 영상 분석을 병행하여 감정 표현과 관련된 특정 부위의 반응을 면밀히 관찰했습니다. 이는 우울증이 단순히 마음의 위축을 넘어 뇌 신경계와 생물학적 수준에서 실질적인 변화를 동반한다는 사실을 구체적인 데이터로 입증한 중요한 사례로 평가받고 있습니다. 유전자 분석 결과에 따르면 우울증 환자는 세로토닌 수송체 유전자의 특정 변화가 건강한 사람보다 뚜렷하게 관찰되었습니다. 이러한 유전적 특성은 뇌 신경 회로의 비정상적인 연결성과 상관관계를 보였으며, 결과적으로 실제 감정 표현 방식의 차이로 이어졌습니다. 이번 연구는 전통적인 진찰법인 망진을 현대 과학과 결합해 객관적인 진단 지표를 제시했다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 향후 이러한 디지털 기술이 정밀 의료 시스템과 결합한다면, 개인의 특성을 고려한 맞춤형 우울증 치료의 길을 여는 데 핵심적인 역할을 수행할 것으로 기대됩니다.

한국한의학연구원

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생각에서 움직임까지│선을 넘는 과학자들

우리가 아침에 눈을 떠 알람을 끄고 물을 마시는 일상적인 동작들은 사실 매우 복잡한 과정을 거칩니다. 왼발을 내딛거나 손을 뻗는 행동 하나하나를 의식적으로 계산하지 않아도 자연스럽게 이루어지는 이유는 뇌와 신경, 근육과 관절이 찰나의 순간에 끊임없이 신호를 주고받기 때문입니다. 이러한 당연한 움직임이 어떻게 가능한지, 그리고 신체 기능이 저하된 이들을 어떻게 다시 걷게 할 수 있을지에 대한 답을 찾는 학문이 바로 신경역학입니다. 신경역학은 인간의 움직임 속에 숨겨진 원리를 과학적으로 파헤치는 분야입니다. 신경역학은 신경과학과 생체역학이 결합된 학문으로, 뇌와 몸 그리고 환경이 서로 상호작용하며 움직임을 만들고 조절하는 원리를 탐구합니다. 여기서 역학이란 질병의 확산을 연구하는 역학(Epidemiology)이 아니라, 힘과 균형, 에너지와 제어를 다루는 물리적인 의미의 역학(Mechanics)을 담고 있습니다. 즉, 인간이 움직이고자 하는 의도를 가졌을 때 뇌에서 내려진 명령이 어떻게 운동신경을 활성화하고 근육의 수축을 유도하여 실제 움직임으로 이어지는지를 분석합니다. 이는 단순한 물리적 운동을 넘어 생명체의 정보 전달 과정을 이해하는 핵심적인 열쇠가 됩니다. 우리 몸은 시각이나 청각 외에도 '고유수용감각'이라는 특별한 감각을 통해 신체 위치와 상태를 실시간으로 파악합니다. 눈을 감고도 손가락으로 코끝을 정확히 짚을 수 있는 것은 근육과 관절이 보내는 정보를 뇌가 즉각적으로 통합하기 때문입니다. 이러한 감각 정보는 운동 계획을 수정하고 학습하는 데 필수적인 역할을 합니다. 신경역학은 이처럼 감각과 운동의 통합 과정을 통해 우리가 다양한 환경 변화에 적응하고 움직임을 정교하게 다듬어가는 원리를 규명하며, 이를 통해 인간의 신체 조절 능력을 더욱 깊이 있게 이해하도록 돕습니다. 신경역학 연구에서는 움직임의 비밀을 풀기 위해 다양한 생체 신호를 측정합니다. 뇌파를 통해 운동 의도를 파악하고, 근전도 센서로 근육이 활성화되는 패턴과 협응 상태를 기록합니다. 또한 모션 캡처 시스템과 지면반력 측정 등을 활용해 관절의 각도와 움직임의 질을 종합적으로 평가합니다. 이러한 데이터는 단순히 수치에 그치지 않고, 특정 질환을 앓고 있는 환자가 어떤 기능을 보충해야 하는지, 로봇이 어느 시점에 얼마만큼의 힘을 도와주어야 하는지를 판단하는 근거가 됩니다. 이는 개인의 신체적 특성을 고려한 맞춤형 기술의 토대가 됩니다. 실제 재활 현장에서 신경역학은 뇌성마비 환아들을 돕는 데 큰 성과를 거두고 있습니다. 뇌성마비 환아들은 근육이 뻣뻣해지거나 감각이 저하되어 걷는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 연구자들은 로봇을 이용해 아이들에게 필요한 부위를 정밀하게 스트레칭하고, 보행 패턴을 교정하는 맞춤형 훈련을 진행합니다. 단순히 많이 움직이는 것보다 각 개인의 취약한 부분을 정량적으로 파악하여 집중적으로 훈련하는 것이 재활의 효율성을 획기적으로 높인다는 점이 입증되었습니다. 이는 과학 기술이 인간의 삶에 어떤 실질적인 변화를 줄 수 있는지 보여주는 사례입니다. 인공지능과 로봇 기술의 발전은 생각만으로 기계를 제어하는 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 기술을 현실로 가져오고 있습니다. 사용자가 걷거나 물건을 잡는 상상을 할 때 발생하는 특정 뇌파를 인공지능이 분석하여 외골격 로봇이나 의수를 움직이게 하는 방식입니다. 이는 사고로 신체 기능을 잃은 이들에게 새로운 가능성을 열어줍니다. 다만 로봇이 사람과 조화롭게 움직이기 위해서는 사용자의 의도를 정확히 읽어내는 것뿐만 아니라, 예상치 못한 상황에서도 사용자를 안전하게 보호할 수 있는 신뢰성 확보가 무엇보다 중요합니다. 기술은 사람의 의도와 안전 사이에서 균형을 잡아야 합니다. 초고령 사회로 진입하면서 인간의 독립성과 이동성을 유지하는 기술은 더욱 중요해지고 있습니다. 신경역학은 단순한 수명 연장을 넘어, 개인이 일상에서 자유롭게 움직일 수 있는 주권을 지키는 데 기여할 것입니다. 기술이 사람을 대체하는 것이 아니라, 사람의 잠재력을 확장하고 가능성을 넓히는 방향으로 나아가야 합니다. 안전과 윤리를 바탕으로 인간의 선택권을 존중하는 신경역학 기술은 우리 사회를 더욱 건강하고 자유롭게 만드는 미래의 빛이 될 것입니다. 결국 과학의 궁극적인 목표는 인간의 존엄성을 지키고 삶의 질을 향상시키는 데 있습니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

생명과학
뇌인지과학
융합

오무아무아는 정말 외계에서 왔을까?

2017년 10월, 하와이의 할레아칼라 천문대에서 이전에는 본 적 없는 기이한 천체가 포착되었습니다. 태양계의 중력에 묶이지 않은 채 엄청난 속도로 이동하던 이 천체는 인류가 발견한 최초의 성간 천체로 기록되었습니다. 하와이어로 ‘먼 곳에서 온 사절’이라는 뜻을 지닌 ‘오무아무아’는 그 이름만큼이나 신비로운 등장이었습니다. 과학자들은 이 이방인의 궤적을 추적하며 우리가 알던 우주의 질서 너머에 또 다른 세계가 존재함을 실감했습니다. 태양계 외부에서 날아온 이 작은 방문자는 발견과 동시에 전 세계 과학계에 커다란 충격과 흥분을 안겨주었습니다. 오무아무아는 처음 발견되었을 때 혜성으로 분류되었으나, 곧 소행성으로 정정되었고 최종적으로는 성간 천체를 뜻하는 ‘1I’라는 독자적인 부호를 부여받았습니다. 일반적인 혜성은 태양에 가까워질 때 가스와 먼지를 뿜어내며 꼬리를 만들지만, 오무아무아는 어떠한 방출물도 관측되지 않았습니다. 더욱 놀라운 점은 보이지 않는 힘에 밀리듯 속도가 갑자기 빨라지는 가속 현상이 나타났다는 것입니다. 기체 방출이라는 추진력 없이 속도가 변하는 이 현상은 기존 천문학의 상식으로는 설명하기 어려운 수수께끼였으며, 학계에 수많은 가설과 논쟁을 불러일으키는 단초가 되었습니다. 망원경으로 직접 관찰하기에는 너무 작고 멀었지만, 빛의 반사율과 회전 주기를 분석한 결과 오무아무아의 형태는 극단적으로 길쭉한 시가형이거나 납작한 판형으로 추정되었습니다. 이는 태양계 내에서 흔히 발견되는 둥근 소행성이나 불규칙한 혜성과는 완전히 다른 모습이었습니다. 또한 고정된 축을 중심으로 회전하지 않고 마치 공중에서 비틀거리는 듯한 불규칙한 움직임은 이 천체의 정체에 대한 궁금증을 더욱 증폭시켰습니다. 지금까지의 관측 데이터는 오무아무아가 우리가 흔히 보아온 단순한 돌덩어리가 아님을 강력하게 시사하고 있었습니다. 이 기이한 현상들을 설명하기 위해 파격적인 가설들이 등장했습니다. 하버드 대학교의 아비 로브 교수는 오무아무아가 외계 문명이 제작한 인공 구조물인 ‘광돛’일 가능성을 제기하며, 빛의 압력을 이용해 추진력을 얻는 탐사선일지도 모른다고 주장했습니다. 반면, 일부 과학자들은 이 천체가 질소 얼음 덩어리이며 태양열에 의해 질소가 승화하면서 자연스러운 가속이 일어났을 것이라는 이론을 내놓기도 했습니다. 인공적인 창조물인지 혹은 우주의 우연이 빚어낸 기이한 산물인지에 대한 결론은 아직 내려지지 않았지만, 이는 인류가 우주를 바라보는 시야를 한 차원 넓혀주는 계기가 되었습니다. 오무아무아는 짧은 방문을 마치고 이제는 관측이 불가능한 태양계 너머 먼 우주로 사라졌습니다. 비록 충분한 관측 시간을 확보하지 못해 명확한 정체를 밝혀내지는 못했지만, 이 성간 천체는 우리에게 우주에 대한 깊은 경외심과 더 많은 질문을 남겼습니다. 우리가 정말 우주를 완벽히 이해하고 있는지, 그리고 또 다른 방문자가 찾아왔을 때 우리는 더 준비된 자세로 맞이할 수 있을지에 대한 성찰입니다. 다시 밤하늘을 올려다보는 우리의 시선에는 이제 단순한 호기심을 넘어선, 미지의 존재에 대한 열린 마음과 과학적 탐구의 의지가 담겨 있습니다.

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천문학

세상은 왜 녹색인가?

우주에서 바라본 지구는 대륙 대부분이 짙은 초록색으로 빛나며 우리에게 강렬한 인상을 남깁니다. 도심의 회색 풍경에 익숙한 우리에게 이 거대한 초록빛은 자연의 생명력을 상징하지만, 한편으로는 의문이 생기기도 합니다. 수많은 초식동물이 매일같이 엄청난 양의 식물을 먹어 치움에도 불구하고, 산과 들은 왜 여전히 푸르름을 유지하고 있는 것일까요? 1960년 생태학자 넬슨 헤어스턴은 바로 이 점에 주목하여 '세상은 왜 녹색인가?'라는 근본적인 질문을 던졌습니다. 단순히 엽록소가 녹색 빛을 반사하기 때문라는 물리적 이유를 넘어, 그 이면에는 정교한 생태계 메커니즘이 숨어 있습니다. 헤어스턴과 연구진은 포식자가 초식동물의 개체 수를 조절함으로써 식물을 보호한다는 '하향식 조절' 이론을 제시했습니다. 실제로 영국의 한 산악 지대에서 진행된 울타리 실험을 통해 이러한 원리를 확인할 수 있었습니다. 양의 출입을 막은 구역은 식물이 무성하게 자라난 반면, 양이 자유롭게 드나드는 곳은 풀의 길이가 눈에 띄게 짧아졌습니다. 하지만 흥미로운 사실은 포식자가 없는 환경에서도 초식동물이 식물을 완전히 전멸시키지는 못했다는 점입니다. 포식자의 유무는 식생의 구성을 변화시키는 중요한 요인이지만, 세상이 녹색을 유지하는 유일한 열쇠라고 보기는 어려웠습니다. 식물은 포식자의 도움 없이도 스스로를 보호하기 위해 '상향식 조절'이라는 강력한 전략을 구사합니다. 이동할 수 없는 한계를 극복하기 위해 가시나 딱딱한 외피를 만드는 물리적 방어는 물론, 독성 화학물질을 생성하는 화학적 방어를 활용합니다. 우리가 흔히 접하는 피톤치드, 카페인, 니코틴, 타닌 등은 사실 식물이 초식동물의 공격으로부터 자신을 지키기 위해 만들어낸 이차 대사산물입니다. 이러한 물질들은 초식동물에게 독성을 발휘하거나 불쾌한 맛을 느끼게 하여, 식물이 무분별하게 먹히는 것을 효과적으로 방지하는 생화학적 방패 역할을 수행하게 됩니다. 또한 식물은 생존에 필수적인 질소 함량을 부위별로 조절하는 고도의 전략을 사용합니다. 종자 번식에 필요한 꽃이나 열매에는 질소를 높여 동물을 유인하고 맛있게 만드는 반면, 광합성을 담당하는 잎이나 줄기는 의도적으로 영양가를 낮추고 맛없게 만듭니다. 이러한 영양적 방어는 초식동물이 식물 전체를 소비하는 것을 막고 섭식 효율을 떨어뜨립니다. 결국 초식동물은 배를 채우기 위해 더 많은 에너지를 소모해야 하며, 이는 자연스럽게 식물의 생물량을 보존하는 결과로 이어집니다. 식물은 단순히 먹잇감이 아니라 자신의 부위를 전략적으로 선택하여 내어주는 셈입니다. 지구상의 생물량 데이터를 살펴보면 식물 생물량은 약 450기가톤인 데 반해 모든 동물을 합친 동물 생물량은 2기가톤에 불과합니다. 이는 전체 동물 생물량이 식물 생물량의 1%조차 되지 않는다는 것을 의미하며, 식물의 방어 전략이 얼마나 압도적인 성공을 거두었는지 입증합니다. 생태학자 스튜어트 핌의 말처럼 초식동물의 관점에서 세상은 가시투성이이고 맛없는 공간일지도 모릅니다. 하지만 이러한 식물의 치열한 생존 투쟁 덕분에 지구는 갈색으로 변하지 않고 푸른 생명력을 유지할 수 있습니다. 우리가 매일 마주하는 초록빛 풍경은 식물이 수억 년간 일궈낸 치열한 방어의 결과물입니다.

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생명과학
지구환경과학

2026 을지연습 | 함께해요 을지연습, 든든한 대한민국 🇰🇷

최근 세계는 러시아-우크라이나 전쟁의 장기화와 중동의 무력 충돌로 인해 전례 없는 안보 위기에 직면해 있습니다. 이러한 국제 정세의 불안정은 단순히 먼 나라의 이야기가 아니라 한반도의 안보 지형에도 직접적인 영향을 미치고 있습니다. 특히 북한의 러시아 파병과 북·중 밀착 행보는 동북아시아의 긴장을 고조시키며 신냉전 구도를 가속화하는 요인이 됩니다. 북한의 미사일 발사와 핵 능력 고도화는 우리 국민의 생명을 직접적으로 위협하고 있으며, 이들이 현대전의 실전 경험까지 축적함에 따라 우리는 더욱 복합적이고 정교해진 안보 도전에 직면하게 되었습니다. 현대전은 과거의 재래식 전투를 넘어 가짜 뉴스를 통한 사회 혼란 야기, 사이버 공격을 이용한 국가 기능 마비 등 다각적인 형태로 진화하고 있습니다. 드론 전술과 인공지능 기술의 발전은 안보 환경을 더욱 예측하기 어렵게 만들며, 일상의 평화를 유지하기 위한 철저한 대비책을 요구합니다. 이순신 장군이 강조한 유비무환의 정신처럼, 단 하루도 소홀히 할 수 없는 국방의 준비 태세가 그 어느 때보다 중요해졌습니다. 강력한 국방력을 바탕으로 전쟁의 공포가 없는 진정한 평화의 한반도를 구축하기 위해서는 모든 위협 요소를 선제적으로 관리하고 대응할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 을지연습은 국가 비상사태 발생 시 정부 기능을 유지하고 군사 작전을 효과적으로 지원하며 국민 생활의 안정을 도모하기 위한 범정부적인 훈련입니다. 중앙 정부와 지방자치단체, 공공기관은 물론 민간 업체까지 함께 참여하여 실전과 같은 연습을 반복함으로써 각자의 임무를 완벽히 숙달하게 됩니다. 예고 없이 찾아오는 위기에 맞서 소중한 일상을 지켜내기 위한 이러한 노력은 공직자의 숭고한 사명이자 국가 존립의 기초입니다. 차근차근 쌓아온 준비가 하나로 뭉칠 때 대한민국은 비로소 안전한 나라로 거듭날 수 있으며, 을지연습을 통해 우리는 더욱 든든한 내일을 약속할 수 있습니다.

한국재료연구원

공학·기술

자연모사연구단 Ep.2 | 인간의 뇌를 흉내 낸 인공지능은 인간을 뛰어넘을 수 있을까?

인공지능은 인간의 뇌를 모사하여 기계가 스스로 학습하고 판단하게 만드는 기술로, 우리 삶의 다양한 영역에 깊숙이 들어와 있습니다. 특히 시각 지능은 사람이 눈으로 사물을 보고 패턴을 찾아내듯, 카메라를 통해 입력된 정보를 해석하고 추론하는 데 중점을 둡니다. 인간이 주변 환경을 인식하고 상황에 맞는 움직임을 만들어내는 과정을 기계에 학습시킴으로써, 인공지능은 단순한 데이터 처리를 넘어 지능적인 시각 시스템으로 진화하고 있습니다. 이는 뇌의 시각 정보 처리 방식을 공학적으로 구현하려는 시도의 결과물이라 할 수 있습니다. 인간의 뇌는 카메라와 달리 모든 시야를 균일한 해상도로 처리하지 않습니다. 생존과 목적에 부합하는 정보를 우선적으로 포착하기 위해 특정 영역에 집중하는 '주의 집중' 기법을 사용합니다. 예를 들어, 수많은 군중 속에서도 관심 있는 대상을 단번에 찾아내는 현상은 뇌가 유용한 정보를 선택적으로 확대하여 받아들이기 때문입니다. 이러한 뇌의 효율적인 정보 처리 방식은 인공지능이 복잡한 환경에서 핵심적인 데이터에 집중하도록 설계하는 데 중요한 영감을 제공하며, 기술적 고도화의 토대가 됩니다. 얼굴 인식은 인공지능과 뇌 모두에게 매우 특수한 과제입니다. 뇌에는 얼굴의 세세한 특징과 표정, 시선을 전문적으로 처리하는 '방추상 얼굴 영역'이 별도로 존재합니다. 인공지능 역시 범용적인 물체 탐지 알고리즘 외에도 얼굴의 미세한 음영과 각도 변화를 학습하여 시선의 방향까지 정밀하게 추론하는 전용 모델을 개발하고 있습니다. 사람마다 다른 미묘한 얼굴 차이를 구별해 내는 능력은 뇌가 반복적인 학습을 통해 전문화된 것처럼, 인공지능도 특정 데이터에 최적화된 학습 과정을 거치며 그 성능을 높여갑니다. 인공지능 기술은 실생활에서 인간의 안전을 지키는 수단으로도 적극 활용됩니다. 코로나19 상황에서 방역 동선을 파악하여 자동으로 소독을 수행하는 로봇이나, 화재 발생 시 최적의 대피 경로를 바닥에 레이저로 안내하는 시스템이 대표적입니다. 또한 지하철역 내에서 폭행이나 갑작스러운 쓰러짐과 같은 이상 행동을 감지하여 즉각 알람을 보내는 기술은 생명을 구하는 골든타임을 확보하는 데 결정적인 역할을 합니다. 이는 단순한 편의를 넘어, 보이지 않는 곳에서 인간을 돌보는 따뜻한 기술로서의 가치를 증명하고 있습니다. 움직이는 대상을 추적하는 기술인 '객체 추적'은 뇌의 시각 정보 처리 경로와 유사한 논리를 가집니다. 우리 뇌는 시각 정보를 '무엇인지' 판단하는 경로와 '어디에 있는지' 파악하는 경로로 나누어 처리하며, 이들이 상호작용하여 대상의 움직임을 예측합니다. 인공지능 객체 추적 알고리즘 또한 대상을 탐지한 뒤 다음 위치를 예측하고, 이전 모습과 대조하여 동일인 여부를 확인하는 과정을 반복합니다. 기둥 뒤로 사라진 사람을 다시 나타났을 때 인식하는 기술은 뇌가 맥락을 통해 대상을 지속적으로 파악하는 원리를 공학적으로 구현한 것입니다. 시간의 흐름에 따른 데이터 패턴을 분석하는 기술은 건물의 안전 진단에도 중요하게 쓰입니다. 지진이나 공사 영향으로 건물의 기울기가 어떻게 변하는지 센서로 측정하고, 계절적 요인과 외부 충격을 분리하여 분석함으로써 객관적인 안전 등급을 산출합니다. 이는 인간의 귀 안쪽에서 가속도와 회전을 감지하여 신체의 균형을 잡는 전정기관의 역할과 맞닿아 있습니다. 뇌가 감각 정보를 해석하여 신체의 평형을 유지하듯, 인공지능은 시계열 데이터를 통해 건축물의 상태를 진단하고 위험을 사전에 예측하여 사고를 예방합니다. 뇌의 '작업 기억'은 순간적인 정보를 잠깐 저장하여 업무에 활용하는 구조를 가집니다. 이러한 되먹임 구조는 인공지능의 순환 신경망(RNN)이나 LSTM 모델에서 유사하게 발견됩니다. 입력된 신호가 단순히 통과하는 것이 아니라, 이전 상태의 정보를 다시 입력으로 받아 현재의 맥락을 이해하는 방식입니다. 이를 통해 인공지능은 언어나 시계열 데이터의 흐름을 연속적으로 파악할 수 있게 됩니다. 결국 인공지능의 발전은 뇌가 정보를 기억하고 처리하는 교묘한 메커니즘을 끊임없이 학습하고 모사하며 더 정교한 영역으로 나아가고 있는 셈입니다.

한국기계연구원

뇌인지과학
융합
공학·기술

자연모사연구단 Ep.4 | 공기를 쥐어짜면 정말 물이 나올까?

우리가 숨 쉬는 공기 중에는 보이지 않는 엄청난 양의 수분이 포함되어 있습니다. 흔히 사용하는 제습기나 에어컨의 물통에 물이 차오르는 원리도 바로 이 공기 속 수분을 모으는 과정의 결과입니다. 최근 과학계에서는 이러한 원리를 더욱 발전시켜 에너지를 최소한으로 사용하면서 깨끗한 식수를 얻어내는 ‘하늘 우물 프로젝트’를 진행하고 있습니다. 이는 단순히 기계적인 장치를 만드는 것을 넘어 자연의 지혜를 빌려와 극한의 환경에서도 생존에 필요한 물을 확보하려는 시도입니다. 물이 부족한 오지나 섬 지역, 혹은 재난 상황에서 공기를 짜내어 물을 만드는 기술은 인류의 생존을 돕는 혁신적인 대안이 되고 있습니다. 이 기술의 핵심적인 영감은 나미브 사막 딱정벌레(스테노카라)에서 얻었습니다. 극도로 건조한 사막에서 이 곤충은 안개가 자욱한 새벽에 등을 활용해 물을 모으는 놀라운 생존 방식을 보여줍니다. 딱정벌레의 등껍질에는 물을 강하게 끌어당기는 친수성 돌기와 물을 밀어내는 소수성 표면이 정교하게 배치되어 있습니다. 미세한 안개 입자가 친수성 돌기에 맺혀 물방울로 커지면, 소수성 표면을 따라 미끄러지듯 굴러내려 딱정벌레의 입으로 직접 들어갑니다. 이러한 표면 특성을 공학적으로 모사하면 별도의 전력 소모를 최소화하면서도 공기 중의 수분을 빠르게 응축하고 수집할 수 있는 효율적인 표면을 제작할 수 있습니다. 딱정벌레의 원리만으로는 부족했던 저장 능력은 이끼의 독특한 구조를 통해 해결의 실마리를 찾았습니다. 이끼는 일반적인 식물과 달리 영양분이 이동하는 관다발이 없으며, 뿌리 대신 헛뿌리를 통해 지지 역할만 수행합니다. 대신 온몸의 세포를 통해 외부의 수분을 즉각적으로 흡수하는 방식을 택했습니다. 특히 이끼는 수분이 95% 이상 사라진 바짝 마른 상태에서도 죽지 않고 견디다가, 다시 물을 만나면 순식간에 본래의 상태로 회복되는 경이로운 생명력을 보여줍니다. 이러한 다공성 구조는 자신의 몸무게보다 수십 배 많은 물을 저장할 수 있게 해주며, 과학자들은 이 미세한 구조를 모사하여 수분 흡수 면적을 비약적으로 넓히는 데 성공했습니다. 자연에서 배운 이러한 원리들은 실제 생활에 유용한 혁신 제품들로 구체화되고 있습니다. 태양광 패널과 이끼의 흡수 구조를 결합한 배낭형 장치는 햇빛만 있다면 어디서든 공기 중 수분을 모아 깨끗한 식수를 생산합니다. 수집된 물은 천연 증류수와 같아 매우 깨끗하며, 여기에 간단한 필터를 추가하여 안전성을 더욱 높였습니다. 또한 벼 잎의 결 모양을 모사하여 물방울이 정해진 방향으로 빠르게 흐르도록 설계함으로써 맺힌 물을 신속하게 물통으로 유도합니다. 이러한 기술은 식수 공급이 어려운 도서 지역이나 군용 장비로 활용될 수 있으며, 환경에 부담을 주지 않는 지속 가능한 수자원 확보 방안으로 주목받고 있습니다. 최근에는 금속 유기 골격체(MOF)와 같은 첨단 다공성 물질을 활용하여 물 수집 효율을 극대화하는 연구가 한창입니다. 동시에 규조토와 같은 친환경 소재를 사용하여 자연 친화적인 방식으로 기술을 구현하려는 노력도 이어지고 있습니다. 일상에서 물을 주지 않아도 공기 중 수분을 스스로 흡수해 자라는 스마트 화분처럼, 자연모사기술은 이미 우리 생활 깊숙이 들어오고 있습니다. 수억 년의 진화 과정을 거치며 최적화된 자연의 생존 전략은 현대 과학이 직면한 여러 난제를 해결하는 중요한 열쇠가 됩니다. 자연의 원리를 겸손하게 탐구하고 모사함으로써 인류는 자원 부족 문제에 대한 새로운 해답을 찾을 수 있을 것입니다.

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자연모사연구단 Ep.3 | 쌀 한 톨도 놓치지 않는 촉각센서의 비밀

로봇이 사물을 인식하고 다루는 과정에서 시각이나 청각만큼이나 촉각의 중요성이 점차 강조되고 있습니다. 특히 자성 기반 촉각 센서는 자석의 원리를 이용하여 물리적인 접촉이 발생하기 전부터 자기장의 변화를 감지하는 방식으로 작동합니다. 이는 센서가 직접적인 마찰로 인해 손상되는 문제를 보완하며, 내구성을 획기적으로 높여줍니다. 이러한 기술적 진보는 로봇이 인간처럼 섬세하고 부드러운 손놀림을 구현하여 다양한 물체를 안전하게 다루는 데 필수적인 기초가 됩니다. 생명체의 피부는 표피와 진피로 나뉘며, 그 안에는 압력, 진동, 온도를 감지하는 다양한 바이오센서가 정교하게 배치되어 있습니다. 마이스너 소체와 메르켈 원반은 피부 상층부에서 미세한 질감을 느끼고, 깊숙이 위치한 파치니 소체는 강한 압력과 뼈까지 울리는 진동을 감지합니다. 로봇 공학에서는 이러한 생물학적 구조를 모사하여 여러 기능을 층별로 쌓은 3D 적층형 촉각 센서를 개발하고 있습니다. 이를 통해 기계는 물체의 미끄럼(슬립)이 발생하는 미세한 신호까지 실시간으로 파악하며 인간의 피부에 가까운 감각을 갖추게 됩니다. 현재의 로봇 기술은 시각 정보에 크게 의존하고 있어, 카메라 시야가 가려지거나 정밀한 힘 조절이 필요한 상황에서는 한계를 보입니다. 예를 들어 맥주를 따르거나 구멍에 부품을 끼우는 단순해 보이는 작업도 로봇에게는 오차를 극복해야 하는 고난도 과제입니다. 만약 로봇이 인간처럼 눈을 감고도 손끝의 감각만으로 사물을 식별하고 제어할 수 있다면, 복잡한 환경에서도 훨씬 더 유연한 대처가 가능해질 것입니다. 이는 로봇이 단순한 기계를 넘어 지능적인 동반자로 진화하는 핵심 열쇠가 될 것입니다. 야생 동물의 세계에서도 촉각은 생존과 직결된 고차원적인 감각입니다. 프레리독은 손으로 사료를 돌려가며 모양을 느끼고, 라쿤은 예민한 손놀림으로 물속의 먹이를 탐색합니다. 긴팔원숭이는 높은 나무 사이를 이동할 때 손가락 끝에 전해지는 미세한 압력과 장력(텐션)을 감지하여 자신의 무게 중심을 정밀하게 제어합니다. 이러한 동물의 행동은 촉각 정보가 뇌의 감정 및 기억 중추와 연합하여 얼마나 복잡한 판단과 운동 제어를 이끌어내는지를 잘 보여줍니다. 로봇의 촉각 연구 역시 이러한 생명체의 정교한 메커니즘을 학습하고 있습니다. 정밀한 촉각 센서의 완성은 로봇의 활동 영역을 산업 현장에서 우리 일상으로 크게 확장할 것입니다. 날달걀을 깨뜨리지 않고 옮기거나, 정교한 가위질을 수행하고, 복잡한 자동차 부품을 조립하는 작업이 현실화됩니다. 나아가 재난 현장이나 우주 공간 같은 고위험 환경에서 인간을 대신해 정밀 임무를 수행하며, 인간과 협업할 때는 상대방의 미세한 힘 변화를 읽어내어 안전하게 소통할 수 있습니다. 쌀 한 톨의 무게까지 느끼는 감각적인 기계의 등장은 머지않은 미래에 우리 삶을 더욱 안전하고 풍요롭게 변화시킬 것입니다.

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생명과학
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공학·기술

자연모사연구단 Ep.1 | 인공근육 웨어러블 로봇 슈트, 입기만 하면 힘이 세진다?

영화 속 아이언맨처럼 슈트를 입는 것만으로 초인적인 힘을 발휘하는 기술이 현실로 다가오고 있습니다. 최근 연구되고 있는 웨어러블 로봇 슈트는 단순히 기계를 몸에 장착하는 수준을 넘어, 인간의 근육 구조를 정밀하게 모사하여 신체 능력을 극대화하는 방향으로 발전하고 있습니다. 특히 사람의 근육처럼 부드러우면서도 강력한 힘을 내는 인공 근육 기술은 기존 로봇이 가진 물리적 한계를 극복하고 인간과 기계의 완벽한 결합을 가능하게 하는 핵심 요소로 주목받고 있습니다. 기존 로봇 연구에서 주로 사용되던 모터와 기어 메커니즘은 회전 운동을 기반으로 하기에 소음이 발생하고 무게가 특정 부위에 집중되는 단점이 있었습니다. 반면 인공 근육은 사람의 근육처럼 선형적으로 수축하고 이완하며 신체 전반에 고르게 분포될 수 있습니다. 이러한 특징은 움직일 때 발생하는 관성을 최소화하고, 기계적인 마찰음 없이 조용한 동작을 가능하게 합니다. 이는 가정용 서비스 로봇이나 은밀한 기동이 필요한 특수 로봇 분야에서 매우 중요한 기술적 우위가 됩니다. 인간의 골격근은 수많은 근육 섬유 다발로 이루어져 있으며, 현미경 단위의 액틴 필라멘트와 마이오신 필라멘트가 서로 교차하며 슬라이딩하는 '활주설' 원리에 의해 움직입니다. 뇌에서 전달된 전기 신호가 칼슘 이온을 분비하면, 화학적 작용을 통해 근육이 수축하며 강력한 물리적 힘을 만들어내는 것입니다. 이러한 생물학적 메커니즘은 매우 정교하며 에너지 효율이 높습니다. 연구자들은 이러한 자연의 설계를 모방하여 전기적 자극만으로도 실제 근육처럼 유연하게 작동하는 공학적 시스템을 구축하고자 합니다. 공학적으로 근육의 움직임을 구현하기 위해 활용되는 대표적인 소재는 형상기억합금(SMA)입니다. 아주 가는 와이어를 스프링 형태로 촘촘하게 감아 열처리를 하면, 특정 온도에서 원래의 짧은 모양으로 돌아가려는 성질을 갖게 됩니다. 여기에 전류를 흘려 저항열을 발생시키면 마술처럼 순식간에 수축하며 힘을 발휘합니다. 머리카락보다 가는 40마이크로미터 수준의 미세한 와이어를 다발로 묶으면, 자체 무게의 천 배가 넘는 하중을 들어 올릴 수 있을 만큼 강력하고 빠른 인공 근육 소자가 탄생합니다. 최근에는 인공 근육을 더 가볍고 편안하게 착용하기 위해 '근육 옷감' 형태의 직조 기술이 도입되었습니다. 전통적인 베틀 원리를 이용하여 인공 근육 소자를 씨실과 날실처럼 엮어내면, 일반 섬유처럼 부드러우면서도 강력한 수축력을 가진 천이 만들어집니다. 이렇게 제작된 근육 옷감은 5g 남짓한 무게로도 수 킬로그램의 무게를 가볍게 들어 올립니다. 이는 기존의 무겁고 딱딱한 외골격 슈트와 달리, 일상복 안에 입어도 불편함이 없을 정도로 얇고 유연하여 웨어러블 로봇 슈트의 대중화를 앞당기고 있습니다. 동물계에서도 근육의 활용 전략은 종에 따라 다르게 진화해 왔습니다. 순간적인 폭발력을 내는 '속근'과 지구력이 강한 '지근'의 비율은 생존 전략에 결정적인 영향을 미칩니다. 예를 들어 치타나 삵은 짧은 거리를 순식간에 덮치기 위해 속근이 발달한 반면, 장거리를 이동하는 철새나 참치는 지근이 발달해 붉은 근육을 띱니다. 웨어러블 로봇 슈트 역시 이러한 생태적 원리를 적용하여, 무거운 짐을 번쩍 들어야 하는 택배 노동자용은 속근형으로, 장시간 수술이나 서 있는 자세를 버텨야 하는 의료진용은 지근형으로 제어 최적화가 가능합니다. 웨어러블 로봇 슈트는 고령화 사회의 삶의 질을 높이는 데에도 큰 역할을 할 것으로 기대됩니다. 근력이 저하된 어르신들의 보행을 보조하여 낙상 사고를 예방하거나, 재활이 필요한 환자들이 집에서 스스로 운동할 수 있도록 돕는 스마트 의류로 활용될 수 있습니다. 또한 희귀 근육 질환을 앓는 이들에게 일상적인 물 마시기나 물건 옮기기와 같은 평범한 일상을 되찾아줄 수도 있습니다. 인간의 신체를 보조하고 강화하는 이 따뜻한 기술은 우리 미래의 일상을 더욱 풍요롭고 자유롭게 만들어줄 것입니다.

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공룡은 무슨 색이었을까?

티라노사우루스나 트리케라톱스와 같은 고대 공룡들을 떠올릴 때, 우리는 흔히 영화나 책에서 본 화려한 색상을 떠올리곤 합니다. 하지만 실제 화석에는 피부의 색소가 남아 있지 않아 오랫동안 공룡의 진짜 색깔은 과학계의 미스터리로 남아 있었습니다. 아이들이 공룡 그림에 어떤 색을 칠해도 그것이 틀렸다고 단정할 수 없었던 이유는, 수천만 년이라는 시간의 벽 앞에서 색채에 관한 직접적인 증거를 찾기가 불가능해 보였기 때문입니다. 이러한 한계를 극복하게 해준 도구는 바로 주사전자현미경이었습니다. 과학자들은 아주 특별한 상태로 보존된 피부와 깃털 화석에서 '멜라노솜'이라는 미세한 세포소기관을 찾아내는 데 성공했습니다. 멜라노솜은 색소 합성과 저장을 담당하며 그 생김새에 따라 고유한 색을 나타냅니다. 막대 모양은 검은색을, 둥근 모양은 붉은 갈색을 띠게 되는데, 이는 오늘날의 새나 포유류와도 일치하는 구조입니다. 이 발견은 공룡 연구에 새로운 지평을 열어주었습니다. 구체적인 분석 사례 중 하나는 소형 초식 공룡인 프시타코사우루스입니다. 이 공룡의 화석을 정밀하게 관찰한 결과 둥근 모양의 멜라노솜이 대량으로 발견되어 몸 전체가 갈색이었음을 알 수 있었습니다. 특히 등은 어둡고 배는 밝은 색상을 띠는 ‘카운터셰이딩’ 구조는 주변 환경에 몸을 숨겨 포식자로부터 자신을 보호하기 위한 생존 전략이었습니다. 이는 오늘날 숲에 사는 사슴이나 다람쥐가 보여주는 생태적 특성과 매우 유사하여 공룡의 생활 양식을 이해하는 데 큰 도움을 줍니다. 반면 은신보다 자신을 드러내는 방식을 선택한 공룡도 있었습니다. 비둘기 크기의 잡식 공룡인 안키오르니스는 몸통을 덮은 검은 깃털과 대조되는 선명한 붉은색 머리 깃털을 가졌습니다. 이러한 화려한 색채는 오늘날 수컷 새들이 깃털로 구애 활동을 하듯 자신의 건강함을 과시하거나 종 내 의사소통을 위한 수단으로 쓰였을 것으로 추정됩니다. 색깔이 단순히 외형적인 요소에 그치지 않고, 생존과 번식을 위한 고도의 전략적인 도구로 활용되었음을 보여주는 흥미로운 대목입니다. 공룡의 색은 단순한 시각적 정보를 넘어 자연이 고대 생명체에게 부여한 중요한 언어였습니다. 어떤 이는 땅의 색으로 몸을 숨겼고, 어떤 이는 강렬한 빛깔로 존재를 증명하며 저마다의 삶을 이어갔습니다. 현재 과학자들은 세포 생물학과 고생물학을 결합하여 더 많은 멸종 생물의 체색을 복원하는 연구를 지속하고 있습니다. 화석 속에 잠들어 있던 색의 흔적을 추적하는 작업은 우리가 수억 년 전 지구의 생태계를 더욱 생생하고 입체적으로 이해하게 만드는 소중한 통로가 되고 있습니다.

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기존 생물학의 상식을 파괴한 초파리의 정자

여름철 흔히 볼 수 있는 초파리는 아주 작지만, 그 정자의 길이는 무려 5cm에 달해 인간 체격으로 환산하면 30m에 이르는 거대한 크기를 자랑합니다. 인간 정자보다 1,000배나 긴 꼬리를 가진 이들이 좁은 몸속에서 엉키지 않는 비결은 매우 독특합니다. 연구에 따르면 정자들은 꼬리가 길어 엉키기 쉬운 구조임에도 불구하고, 특별한 움직임을 통해 충돌을 피합니다. 꼬리를 휘둘러 앞으로 나아가는 일반적인 방식이 아닌, 서로를 밀어내는 파동을 이용해 질서 있게 이동하며 목표를 향해 나아가는 것입니다. 초파리 정자는 개별적으로 돌진하는 대신 단체로 서로를 밀어내며 목표를 향해 나아갑니다. 이러한 정자의 신비로운 구조와 움직임은 스콧 피트닉 교수의 끈질긴 연구 끝에 밝혀졌습니다. 1992년 처음 거대 정자의 존재를 보고한 이후, 그는 15년이라는 긴 시간 동안 왜 초파리가 자신의 몸보다 훨씬 긴 정자를 가지게 되었는지 그 미스터리를 추적했습니다. 이는 작은 동물이 거대한 정자를 엉키지 않고 제 기능을 유지하도록 만드는 생물학적 메커니즘을 실시간으로 시각화한 최초의 사례로 평가받고 있습니다. 초파리 정자가 거대해진 진화적 이유는 치열한 생존 전략에 있습니다. 먼저 들어간 긴 정자는 암컷의 몸속을 가득 채워 다른 수컷의 정자가 침입하지 못하도록 철벽 방어하는 바리케이드 역할을 수행합니다. 또한, 암컷 초파리의 정자 보관 기관이 8cm 이상의 복잡한 미로 구조로 되어 있다는 점도 중요한 원인입니다. 결국 수컷은 이 험난하고 가혹한 경로를 끝까지 통과하여 난자에 도달하기 위해, 정자의 길이를 늘리고 튼튼하게 만드는 방향으로 진화할 수밖에 없었던 것입니다.

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🎬 [댓글이벤트] 100만원으로 100억을 박살?! 미래에는 전쟁을 이렇게 한다고? | 심심할 땐 과학 시즌7 EP.03

전쟁이 발생했을 때 가장 중요한 것은 생존을 위한 철저한 준비입니다. 국가적 비상사태가 선포되면 대다수의 경우 외부 이동보다는 안전한 실내 대피가 권장됩니다. 이때 필수적인 것은 통신 시설이 마비된 상황에서도 정보를 수신할 수 있는 AM 라디오와 체온 유지를 위한 마일라 블랭킷 같은 생존 용품입니다. 정보의 유무는 유사시 생사와 직결되며, 특히 핵오염 같은 특수한 상황이 아니라면 정부의 지침에 귀를 기울이며 집 안에서 대기하는 것이 가장 안전한 선택이 될 수 있습니다. 현대 전쟁의 특징 중 하나는 물리적 타격 이전에 전자기적 마비를 노리는 것입니다. EMP탄으로 불리는 전자기 펄스 무기는 대기권 밖에서 핵폭발을 일으켜 강력한 고에너지 전자파를 발생시킵니다. 이 전자파가 대기 중의 원자들과 충돌하며 발생하는 강력한 전류는 지상의 모든 전자기기를 순식간에 무력화합니다. 군용 장비에는 전용 필터가 장착되기도 하지만, 민간 인프라의 모든 기기를 보호하는 것은 현실적으로 불가능에 가깝기에 국가 시스템 전체에 치명적인 위협이 됩니다. 화학 무기는 인류 과학의 명암을 가장 극명하게 보여주는 사례입니다. 프리츠 하버의 암모니아 합성법은 비료 대량 생산을 가능케 하여 기아에서 인류를 구했지만, 동시에 전쟁터의 독가스를 탄생시켰습니다. 사린 가스나 VX 같은 신경독은 인체의 아세틸콜린 분해 효소 작용을 막아 근육 수축을 유발하며 고통스러운 죽음을 초래합니다. 아이러니하게도 DNA를 공격해 수포를 만드는 겨자 가스는 세포 분열이 빠른 암세포를 공격하는 원리가 발견되며 최초의 항암제로 발전하는 반전을 보여주기도 했습니다. 우리 일상에서 흔히 사용하는 테플론 프라이팬의 기술 역시 전쟁 무기 개발 과정에서 파생되었습니다. 원자폭탄 제조를 위해 우라늄을 농축하는 과정에서 강력한 부식성 가스를 견딜 수 있는 특수 용기가 필요했고, 이를 해결한 것이 바로 불소 화합물인 테플론이었습니다. 불소의 강한 전자 흡수 성질 덕분에 만들어진 극도로 안정한 화학적 결합은 외부의 공격으로부터 물체를 완벽히 보호합니다. 이처럼 파괴를 목적으로 개발된 기술이 평화적인 용도로 전환되어 우리 삶을 풍요롭게 만들기도 합니다. 오늘날의 전쟁은 드론과 AI를 중심으로 한 무인화 체계로 급격히 변화하고 있습니다. 저렴한 상용 드론이 고가의 전차를 무력화하는 가성비 전쟁이 실전에서 입증되었으며, 이에 대응하기 위한 레이저 무기 체계도 빠르게 발전 중입니다. 하지만 가장 큰 화두는 AI의 판단력입니다. 살상 결정을 기계에 완전히 맡기는 단계에 이른다면 인간의 통제권에 대한 윤리적 문제가 발생할 수밖에 없습니다. 결국 첨단 과학을 평화를 지키는 억지력으로 활용하기 위해서는 이를 다루는 인간의 지혜가 무엇보다 중요합니다.

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피임약은 어떻게 뇌를 속이는가?

현재 한국 사회는 저출산으로 인한 인구 감소를 걱정하고 있지만, 과거에는 이와 정반대로 인구 폭발을 막기 위해 고심하던 시기가 있었습니다. 그 과정에서 도입된 경구피임약은 여성들에게 임신에 대한 주도적인 선택권을 부여하며 사회적으로 큰 반향을 일으켰습니다. 단순히 편리한 도구를 넘어 삶의 방식을 바꾼 이 알약에 대해, 많은 이들이 부작용이나 체내 작용 원리에 대한 막연한 불안감을 느끼기도 합니다. 하지만 피임약은 인위적인 독성 물질이 아니라, 우리 몸의 정교한 호르몬 시스템을 응용하여 배란을 자연스럽게 조절하는 과학의 결과물입니다. 여성의 월경 주기는 마치 지휘자와 연주자가 완벽한 호흡을 맞추는 오케스트라 공연과 같습니다. 뇌의 시상하부라는 지휘자가 신호를 보내면 뇌하수체는 여포자극호르몬과 황체형성호르몬이라는 악기를 통해 난소에 연주를 지시합니다. 이 신호를 받은 난소 속 여포들이 성장하며 에스트로겐을 분비하고, 이는 자궁내막을 두껍게 만들어 새로운 생명이 머물 자리를 준비하게 합니다. 이러한 과정은 여러 호르몬이 정해진 순서에 맞춰 등장하며 만들어내는 정교한 생명의 무대이며, 각 단계의 호르몬은 서로의 농도를 조절하며 완벽한 균형을 유지합니다. 공연의 클라이맥스는 황체형성호르몬이 급격히 분비되는 단계를 거쳐 난자가 배출되는 배란의 순간입니다. 배란이 끝난 후 여포는 황체로 변해 프로게스테론을 분비하며 자궁내막을 더욱 안정적인 상태로 유지합니다. 만약 이 시기에 수정이 이루어지지 않으면 황체는 퇴화하고 호르몬 농도가 급격히 낮아지면서 자궁내막이 탈락하는 월경이 시작됩니다. 이렇게 한 주기가 마무리되면 우리 몸은 다시 새로운 공연을 준비하기 위한 단계를 밟게 됩니다. 월경 주기는 호르몬 간의 유기적인 상호작용을 통해 매달 반복되는 자연스럽고도 신비로운 생리 현상입니다. 경구피임약은 이러한 호르몬 오케스트라의 연주를 잠시 멈추게 하는 역할을 합니다. 약을 통해 에스트로겐과 프로게스틴을 지속적으로 공급하면, 뇌는 이미 호르몬이 충분하다고 판단하여 추가적인 분비를 억제하는 '음성 되먹임' 상태가 됩니다. 이로 인해 여포는 성숙하지 못하고 배란도 일어나지 않게 됩니다. 또한 피임약은 자궁내막을 얇게 유지하여 수정란의 착상을 어렵게 만들고, 자궁경부 점액을 끈끈하게 만들어 정자의 이동을 방해하는 다중 방어 체계를 가동합니다. 즉, 외부 호르몬이 몸을 속여 배란이 필요 없는 상태로 유도하는 것입니다. 피임약의 도입은 단순히 임신 조절을 넘어 여성의 삶에 획기적인 변화를 가져왔습니다. 여성들은 스스로 가족 계획을 설계하며 사회 진출과 경제적 독립을 이룰 수 있는 권리를 갖게 되었고, 생리 불순이나 생리통 완화 같은 의학적 혜택도 누리게 되었습니다. 비록 인위적인 조절에 대한 윤리적 논란이 존재하기도 했지만, 피임약의 원리는 수유 중 배란이 억제되는 자연적인 현상과 본질적으로 유사합니다. 결국 경구피임약은 우리 몸이 잠시 '엄마가 된 척'하도록 조율하여, 여성이 자신의 삶을 더 주체적으로 설계할 수 있도록 돕는 현대 과학의 소중한 도구입니다.

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생명과학

2026 Korea Institute of Machinery & Materials PR Film

1976년부터 시작된 한국의 기계 산업은 지난 50여 년간 끊임없는 혁신을 통해 눈부신 성장을 이루어 왔습니다. 한국기계연구원(KIMM)은 이러한 기술적 도약의 중심에서 독보적인 기계 기술을 통해 세상을 움직이는 원동력을 제공해 왔습니다. 단순한 기계 제작을 넘어 미래 가치를 창출하는 이들의 노력은 국가 경쟁력의 근간이 되었으며, 이제는 세계적인 수준의 표준을 제시하며 새로운 기계 혁신의 시대를 선도하고 있습니다. 한국의 미래를 만들어가는 이 여정은 멈추지 않고 계속될 것입니다. 현대의 로봇 기술은 지능과 시각, 촉각을 두루 갖추며 단순 노동을 넘어 인간과 깊이 상호작용하는 단계에 진입했습니다. 특히 인간이 접근하기 어려운 위험한 극한 환경에서 기계는 스스로 판단하고 능동적으로 반응하는 지능형 자율 시스템을 통해 소중한 인간의 역할을 대신하고 있습니다. AI 에이전트는 복잡한 변수를 학습하여 최적의 솔루션을 지속적으로 제공하며, 산업 현장뿐만 아니라 일상적인 공간에서도 인간과 안전하게 공존하는 풍요로운 미래를 실현하는 중입니다. 초정밀 가공 및 제조 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 나노 스케일 에칭 기술부터 고성능 칩을 완성하는 첨단 패키징에 이르기까지, 반도체와 배터리 산업의 핵심 기술은 더욱 정교해지고 있습니다. 또한 유연 디스플레이 전사 기술과 현실을 가상에 완벽하게 동기화하는 디지털 트윈은 제조 방식의 근본적인 틀을 바꾸고 있습니다. 생체 조직 제작 기술까지 더해지며 기계 공학은 생명 과학의 영역으로까지 그 지평을 넓히고 있습니다. 기후 위기 대응을 위한 친환경 에너지 기술 역시 기계 산업의 중요한 축입니다. 무탄소 가스터빈 기술은 발전소를 탄소 배출 제로 시설로 탈바꿈시켜 진정한 탄소 중립 시대를 앞당기고 있습니다. 수소와 LNG의 안정적인 공급을 가능케 하는 극저온 기술과 재생 에너지를 효율적으로 활용하는 열펌프 시스템은 산업계의 에너지 전환을 가속화합니다. 바다 위를 항해하는 선박과 도심을 달리는 차량 또한 오염 물질 배출을 줄여 우리가 숨 쉬는 환경을 보다 깨끗하게 가꾸어 나가고 있습니다. 미래의 기계 기술은 인간의 의도를 읽고 따뜻한 감성을 전달하는 방향으로 진화하고 있습니다. 근육의 신호를 감지해 자유롭게 움직이는 로봇 의족·의수와 같은 기술은 사람들의 삶을 더욱 포용적으로 만듭니다. 아울러 감염병이나 식품 안전과 같은 위협에 즉각 대응할 수 있는 현장 감지 시스템은 우리 사회의 안전망을 견고히 구축합니다. 성공이라는 결과에 안주하기보다 가능성과 과정의 가치를 믿는 연구자들의 열정은 'K-Machine'이라는 이름으로 전 세계에 기술적 감동을 전할 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 3

서양 조성 음악에서 멜로디와 화성은 떼려야 뗄 수 없는 깊은 관계를 맺고 있습니다. 멜로디를 흥얼거리는 것은 누구나 할 수 있지만, 그에 어울리는 화성을 정교하게 구성하는 작업은 전문적인 훈련이 필요한 영역입니다. 인공지능은 멜로디와 화성이 함께 기록된 대량의 악보 데이터를 학습하여 이들 사이의 복잡한 상관관계를 파악합니다. 이를 통해 단순히 반복적인 화성을 생성하는 기존 알고리즘의 한계를 넘어, 창작자가 실제로 사용하는 유연하고 자연스러운 화성 진행을 제안할 수 있습니다. 음악 창작이 악보를 만드는 단계라면, 이를 소리로 구현하는 연주는 그다음 단계의 핵심입니다. 녹음 기술이 없던 시대 거장들의 연주를 직접 들을 수는 없지만, 현대의 인공지능은 거장들의 오디오 데이터를 분석해 그들의 연주 스타일을 재현하려는 시도를 이어가고 있습니다. 이는 단순한 기계적 재생을 넘어, 악보라는 뼈대에 연주자의 개성과 감성이라는 살을 붙이는 과정입니다. 특수 장치가 설치된 피아노를 통해 수집된 정밀한 데이터는 인공지능이 인간의 섬세한 터치를 학습하는 기반이 됩니다. 인공지능이 생성한 연주는 이제 인간의 귀로도 쉽게 구별하기 힘든 수준에 도달했습니다. 쇼팽의 곡을 활용한 실험에서 많은 사람들은 인공지능의 연주를 실제 피아니스트의 연주로 착각하곤 합니다. 이는 기계와 인간을 구별하지 못하는 상태를 의미하는 ‘음악적 튜링 테스트’가 성공적으로 실현되고 있음을 보여줍니다. 악보의 음표들을 기계적으로 나열하는 미디(MIDI) 신호와 달리, 인공지능은 연주 데이터에 담긴 미묘한 강약과 박자의 변화를 모사하여 음악에 생동감을 불어넣는 수준에 이르렀습니다. 목소리를 구현하는 가창 합성 기술은 일상에서 흔히 접하는 음성 합성보다 한 단계 높은 기술력을 요구합니다. 단순히 문자열을 음성으로 변환하는 내비게이션의 안내 음성과 달리, 노래는 가사뿐만 아니라 멜로디라는 추가적인 정보가 필수적입니다. 정확한 음정과 표현력, 그리고 가사가 완벽한 조화를 이루어야만 비로소 가창이라고 부를 수 있기 때문입니다. 인공지능은 입력된 악보 정보와 가사를 결합하여 인간이 노래를 부르는 복잡한 메커니즘을 디지털 신호로 정교하게 재구성해냅니다. 가창 합성 기술의 가장 놀라운 점은 학습 데이터에 포함되지 않은 새로운 곡도 특정인의 목소리로 불러낼 수 있다는 사실입니다. 훈련된 인공지능은 가수의 고유한 음색과 창법을 유지한 채, 이전에 한 번도 불러본 적 없는 멜로디와 가사를 자연스럽게 소화해냅니다. 이러한 기술은 창작자들에게 무한한 가능성을 열어줍니다. 앞으로 인공지능은 단순한 도구를 넘어, 연주자의 개성을 보존하고 창작의 경계를 확장하며 음악 생태계를 더욱 풍성하게 만드는 파트너로서 자리매김할 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 1

우리가 인식하는 광활한 우주와 외부 세계는 사실 우리의 뇌가 감각 기관을 통해 받아들인 정보를 해석한 결과물입니다. 그중에서도 청각은 다른 감각과 달리 사회적 상호작용을 위한 목소리라는 중요한 요소를 다루기에 특별한 가치를 지닙니다. 인간은 소통을 통해 협력하고 생존해 왔으며, 이 과정에서 타인의 목소리를 구별하고 이해하는 능력은 뇌의 핵심적인 기능으로 자리 잡았습니다. 이러한 청각적 정보 처리는 단순한 소리 인지를 넘어 인간관계의 근간을 이루는 중요한 토대가 됩니다. 인류의 역사에서 목소리만큼이나 중요한 소리는 바로 음악입니다. 전 세계의 수많은 민족과 부족을 살펴보면, 언어의 형태는 달라도 음악이 존재하지 않는 문화권은 찾아보기 어렵습니다. 심지어 문명과 단절되어 색채나 숫자에 대한 개념조차 희박한 피라항 부족조차도 독특한 형태의 음악을 향유하고 있습니다. 학자들은 음악을 언어의 진화 과정에서 나타난 부산물로 보기도 하지만, 음악이 인간의 감정과 삶에 깊숙이 관여하며 인류와 함께해 온 필수적인 예술이라는 점에는 이견이 없습니다. 현대 사회에 들어서며 음악은 디지털 기술을 통해 그 어느 때보다 방대한 양으로 우리 곁에 머물고 있습니다. 하지만 선택지가 너무 많아질 때 오히려 결정을 내리기 어려워지는 ‘선택의 역설’이 음악 감상 환경에서도 나타나고 있습니다. 수천만 곡이 넘는 스트리밍 서비스에서 개인의 취향에 맞는 곡을 일일이 찾아 듣는 것은 불가능에 가깝습니다. 이를 해결하기 위해 등장한 인공지능 추천 시스템은 방대한 데이터 속에서 사용자가 좋아할 만한 곡을 선별하여 제공함으로써 새로운 음악적 경험을 돕습니다. 기존의 추천 방식인 협업 필터링은 대중적인 인기도를 반영하기 때문에 유명한 아티스트의 곡만 반복적으로 제안되는 한계가 있었습니다. 이를 극복하기 위해 인공지능이 음악의 오디오 신호를 직접 분석하여 멜로디와 리듬, 음색 등의 특징을 추출하는 내용 기반 추천이 주목받고 있습니다. 이 방식은 인지도가 낮은 인디 아티스트의 음악이라도 음악적 유사성만 있다면 사용자에게 연결해 줍니다. 이는 음악 시장의 다양성을 확보하고 소외된 ‘긴 꼬리’ 영역의 아티스트들이 대중과 만날 기회를 넓혀줍니다. 인공지능의 음악적 소양은 단순히 곡을 분류하는 수준을 넘어 인간의 상황과 문맥을 이해하는 단계로 발전하고 있습니다. 라디오 사연처럼 구체적인 텍스트 데이터를 분석하여 그 속에 담긴 감정과 상황에 어울리는 곡을 추천하는 연구가 대표적입니다. 예를 들어 결혼을 앞둔 사연에서 청혼의 분위기를 읽어내고 적절한 축가를 제안하는 식입니다. 이러한 기술은 인공지능이 인간의 삶과 정서를 깊이 있게 파악하여, 우리가 처한 다양한 순간마다 가장 완벽한 배경음악을 선사해 줄 수 있음을 시사합니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
융합

[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 2

인공지능은 이제 인간의 복잡한 감정과 문맥을 이해하여 음악을 추천하는 수준에 이르렀습니다. 헤어진 연인의 사연을 분석해 그 마음을 달래줄 수 있는 최적의 선곡을 제안하는 것이 대표적인 사례입니다. 이는 단순히 장르를 분류하는 것을 넘어, 사용자가 쓴 일기 속의 감정까지 읽어내어 매일의 일상에 어울리는 선율을 제공하는 맞춤형 서비스로 진화하고 있습니다. 이러한 기술은 음악이 단순한 청취를 넘어 정서적 교감의 도구가 될 수 있음을 보여줍니다. 베토벤 사후 250주년을 맞아 시도된 베토벤 10번 교향곡 완성 프로젝트는 인공지능의 창작 가능성을 시험하는 중요한 이정표가 되었습니다. 작곡가와 인공지능 전문가들이 협력하여 베토벤 10번 교향곡을 복원하려는 이 야심 찬 시도는 기계가 거장의 예술적 영혼을 어디까지 재현할 수 있을지에 대한 질문을 던집니다. 비록 외부 상황으로 연기되기도 했으나, 이러한 시도는 인공지능이 과거의 위대한 유산을 현대적으로 재해석하고 창조적으로 계승하는 데 기여할 수 있음을 입증하고 있습니다. 시각 예술과 청각 예술은 창작물이 수용자에게 전달되는 방식에서 뚜렷한 차이를 보입니다. 회화나 조각이 작가의 손길이 닿은 결과물을 직접 마주하는 방식이라면, 음악은 대부분 ‘악보’라는 중간 단계를 거칩니다. 악보는 음악의 뼈대를 이루는 체계적이고 구체적인 부호이지만, 그 자체만으로는 일반 대중에게 완전한 감동을 전하기 어렵습니다. 결국 음악은 이 부호화된 기록이 실제 소리로 구현되는 연주의 과정을 통해 비로소 생명력을 얻게 되는 이층적인 구조를 지닙니다. 같은 악보라 할지라도 연주자의 해석과 기법에 따라 감상자가 느끼는 감동의 깊이는 천차만별입니다. 정교한 미디(MIDI) 데이터보다 전문 연주자의 연주가 더 큰 울림을 주는 이유는 그 속에 담긴 독창적인 해석 때문입니다. 또한 피아노곡을 마림바나 전자기타로 연주하는 것처럼, 음악은 2차 창작(연주)을 통해 끊임없이 변주될 수 있는 유연성을 가집니다. 이러한 다양성은 음악이 가진 고유한 매력이자, 인공지능이 단순한 기술적 재현을 넘어 인간의 예술성을 학습해야 하는 이유이기도 합니다. 소니의 딥바흐(DeepBach)나 구글의 마젠타(Magenta)는 음악과 언어의 공통된 규칙성을 기반으로 놀라운 성과를 내고 있습니다. 음악과 문자는 모두 기호화된 부호를 사용하며 특정한 체계와 규칙을 따른다는 공통점이 있기에, 글쓰기 인공지능 알고리즘이 음악 작곡에도 훌륭하게 적용됩니다. 룩셈부르크의 에이바(AIVA)처럼 정식 작곡가로 등록되어 실제 수익을 창출하는 사례도 늘고 있습니다. 이처럼 인공지능은 이제 보조적인 도구를 넘어 창작의 주체로서 우리 삶 속에 깊숙이 자리 잡고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 4

인공지능이 K-팝의 영역으로 발을 넓히며 새로운 창작의 가능성을 열고 있습니다. '뉴럴 K-팝티스트'라고 명명된 이 기술은 가창을 생성하는 생성자와 그 결과물을 평가하는 판별자가 서로 경쟁하며 학습하는 적대적 신경망 모델을 기반으로 합니다. 특히 사람의 발성 구조를 분석하여 고유한 음색과 가창 스타일을 독립적으로 분리해내는 것이 핵심입니다. 이러한 구조 덕분에 적은 양의 데이터만으로도 특정 가수의 목소리를 완벽하게 재현하며 고품질의 가창 신호를 생성할 수 있게 되었습니다. 이 기술은 우리가 그리워하는 과거의 목소리를 현재로 소환하는 마법을 부리기도 합니다. 이미 세상을 떠난 가수의 목소리를 복원하여 그가 부른 적 없는 현대의 곡을 노래하게 하거나, 다른 가수의 곡을 전혀 새로운 느낌으로 재해석하는 것이 가능해졌습니다. 더 나아가 인공지능 가수 모델은 언어의 장벽도 허물고 있습니다. 모국어가 아닌 외국어 데이터가 부족하더라도 학습된 기저 모델을 활용하면 한국어, 영어, 일본어 등 다양한 언어로 정확하게 발음하며 노래하는 가창 모델을 구축할 수 있습니다. 음악과 춤은 떼려야 뗄 수 없는 불가분의 관계에 있으며, 인공지능은 이 둘 사이의 정교한 연결 고리를 파악하는 데에도 활용됩니다. 전문가들이 창작한 안무 데이터를 기반으로 음악의 특징과 동작 간의 상관관계를 학습하는 알고리즘이 개발되었습니다. 수많은 K-팝 댄스 동영상에서 인물의 골격 정보만을 추출하여 복잡한 환경 요인을 배제하고 순수한 동작 데이터에 집중합니다. 이를 통해 새로운 음악이 주어졌을 때 그 리듬과 비트에 최적화된 안무를 자동으로 생성해내는 수준에 이르렀습니다. 인공지능이 생성한 안무는 예술적 영역이기에 정량적인 수치로 평가하기 어렵지만, 실제 사용자들을 대상으로 한 정성 평가에서 원곡 안무에 버금가는 높은 호응을 얻고 있습니다. 특히 음악의 핵심 요소인 비트와 리듬에 맞춰 동작이 유기적으로 변화하는 과정은 실제 안무가의 창작물과 비교해도 손색이 없을 만큼 자연스럽습니다. 실제로 이러한 알고리즘을 활용해 제작된 댄스 콘텐츠는 온라인상에서 긍정적인 반응을 이끌어내며, 인공지능이 창작의 도구로서 충분한 잠재력을 갖추고 있음을 증명하고 있습니다. 인공지능 기술의 발전이 예술가들의 설 자리를 빼앗을 것이라는 우려도 있지만, 본질적으로 인공지능은 인간의 창의성을 돕는 보조적인 역할을 수행합니다. 단순하고 반복적인 작업이나 고된 연산 과정을 인공지능이 대신 처리함으로써, 창작자는 본연의 창의적인 가치에 더욱 몰두할 수 있게 됩니다. 결국 인공지능은 예술 창작의 진입 장벽을 낮추어 누구나 자신의 창의성을 발휘할 수 있는 풍성한 음악 생태계를 만드는 데 기여할 것이며, 인간과 기술이 공존하는 새로운 예술의 시대를 열어갈 것입니다.

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눈 움직임으로 확인하는 경도인지장애 초기 신호_요즘 한의LAB

일상생활 중 갑자기 단어가 생각나지 않거나 물건을 둔 곳을 잊어버리는 건망증이 잦아지면 혹시 치매는 아닐까 걱정하게 됩니다. 이는 정상적인 노화 과정과 치매의 중간 단계인 '경도인지장애'일 가능성이 있기 때문입니다. 경도인지장애는 일상생활에는 큰 지장이 없지만 인지 기능 저하가 뚜렷하게 관찰되는 상태로, 알츠하이머병으로 진행될 위험이 높아 조기 발견이 무엇보다 중요합니다. 최근 한국한의학연구원에서는 우리 몸의 건강 상태를 반영하는 '눈'을 통해 이러한 초기 신호를 포착할 수 있다는 흥미로운 연구 결과를 발표하며 주목받고 있습니다. 기존의 인지 기능 검사는 뇌에서 일어나는 미세한 신경학적 변화를 완벽하게 포착하는 데 한계가 있었습니다. 이를 극복하기 위해 연구팀은 안구 움직임이 뇌 구조와 긴밀하게 연결되어 있다는 점에 주목했습니다. 대규모로 진행된 이번 연구는 728명의 노인을 대상으로 안구 추적 데이터와 뇌 MRI 영상 자료를 정밀하게 대조했습니다. 이를 통해 안구 움직임과 동공의 변화가 경도인지장애를 진단하는 새로운 생체 지표가 될 수 있음을 입증하며, 비침습적 인지 저하 진단 기술의 새로운 지평을 열었습니다. 연구팀은 참가자들에게 화면의 표적을 바라보거나 반대 방향을 보는 과제를 수행하게 하며 안구 움직임을 측정했습니다. 이를 대뇌피질 두께와 같은 뇌 구조 정보와 비교했을 때, 특정 뇌 부위의 변화가 안구 지표에 직접적인 영향을 미친다는 사실이 드러났습니다. 특히 기억을 담당하는 내측 측두엽과 주의 조절에 관여하는 상연변회 영역에서 뚜렷한 상관관계가 확인되었습니다. 이는 뇌의 신경망 손상이 시각적 제어 시스템의 변화로 직결된다는 것을 의미하며, 환자의 현재 인지 상태를 확인하는 강력한 과학적 단서가 됩니다. 정상적인 인지 상태에서는 대뇌피질이 건강할수록 안구 움직임이 일정하고 안정적으로 유지됩니다. 하지만 경도인지장애 단계에 접어들어 뇌 구조에 변화가 생기면 시각적 자극에 대한 반응이 불규칙해지거나 평소보다 과도한 반응이 나타나기도 합니다. 이러한 변화는 뇌가 시각 정보를 처리하고 행동을 조절하는 시스템에 이상이 생겼음을 시사합니다. 따라서 안구 추적 기술을 활용하면 육안으로는 확인하기 어려운 뇌의 미세한 기능적 변화를 객관적인 수치로 파악할 수 있으며, 이는 치매로의 진행을 막는 핵심적인 보조 지표가 됩니다. 안구 추적 검사는 몸에 무리를 주지 않으면서도 간편하게 측정할 수 있다는 점에서 미래 가치가 매우 큽니다. 비록 현재는 기존 인지 검사를 보완하는 보조적 수단으로 활용되지만, 향후 인공지능 안경이나 웨어러블 기기와 결합한다면 일상 속에서 실시간으로 뇌 건강을 관리하는 시대를 열 수 있을 것입니다. 전통적인 지혜를 현대 과학으로 증명해 나가는 이러한 연구 성과들은 치매 예방의 새로운 패러다임을 제시하며, 고령화 사회에서 건강한 노후를 지키는 든든한 기술적 기반이 될 것으로 기대됩니다.

한국한의학연구원

뇌인지과학
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공학·기술

이딴게...분화구? 세계 최대급 화산의 진실을 직접 확인했습니다.

미국 옐로스톤 국립공원은 세계 최초의 국립공원이자 수많은 야생동물의 보고로 잘 알려져 있습니다. 하지만 이곳의 진정한 정체성은 지구상에서 가장 거대한 화산 중 하나라는 점에 있습니다. 1960년대 지질학자 밥 크리스티안센은 이곳에서 거대한 폭발의 흔적인 칼데라를 찾으려 애썼지만, 지상에서는 그 형체를 발견할 수 없었습니다. 이후 NASA의 고공 촬영 사진을 통해서야 비로소 그 실체가 드러났는데, 칼데라가 너무 거대하여 인간의 눈으로는 지형 전체를 한 번에 인지할 수 없었던 것입니다. 옐로스톤 칼데라는 약 48km에서 72km에 달하는 규모로, 우리가 딛고 서 있는 땅 전체가 거대한 분화구였음을 시사합니다. 옐로스톤에서 발생했던 과거의 폭발 규모는 현대의 화산 재해와 비교할 때 상상을 초월합니다. 1980년 미국 전역을 뒤흔든 세인트 헬렌스 화산 폭발 당시 분출된 화산재는 남한 면적의 절반을 덮을 정도였으나, 옐로스톤의 과거 분화는 이보다 수백 배에서 수천 배 더 강력했습니다. 약 210만 년 전의 허클베리 리지 분화는 세인트 헬렌스 폭발의 2,500배에 달하는 분출물을 쏟아낸 것으로 추정됩니다. 이러한 거대한 에너지는 옐로스톤 하부의 맨틀 플룸, 즉 열점에서 기인합니다. 특히 옐로스톤은 해양판이 아닌 대륙판 아래에서 작동하는 드문 열점 시스템으로, 그 뜨거운 열기가 지표면의 다양한 지형을 만들어내고 있습니다. 살아있는 화산의 증거는 공원 곳곳에 펼쳐진 독특한 열수 현상에서 확인할 수 있습니다. 온천, 간헐천, 머드팟, 분기공 등으로 구분되는 이 지형들은 지하 마그마가 지표 근처의 물과 상호작용하며 나타나는 결과물입니다. 그중 그랜드 프리즈매틱 스프링은 압도적인 크기와 화려한 색상으로 유명한데, 이는 온도에 따라 서식하는 미생물들이 자외선으로부터 자신을 보호하기 위해 내뿜는 색소 때문입니다. 특히 이곳의 호열성 세균 연구는 현대 분자 생물학 기술인 PCR 개발에 결정적인 기여를 하기도 했습니다. 이처럼 옐로스톤은 단순한 관광지를 넘어 과학적으로도 인류에게 거대한 유산을 남기고 있는 살아있는 실험실입니다. 옐로스톤의 또 다른 명물인 간헐천은 지하 배관 구조의 병목 현상으로 인해 압력이 쌓여 물기둥을 뿜어내는 현상입니다. '올드 페이스풀'처럼 규칙적으로 분출하는 곳이 있는가 하면, '스팀보트 가이저'처럼 30층 건물 높이까지 물을 뿜어내는 세계 최대 규모의 간헐천도 존재합니다. 반면 물이 부족한 환경에서는 황화수소 가스가 암석을 녹여 진흙탕을 만드는 머드팟이 형성되기도 합니다. 드래곤즈 마우스 스프링처럼 굉음을 내며 증기를 토해내는 지형이나 설퍼 콜드런처럼 강한 산성을 띠는 장소들은 옐로스톤이 정지된 풍경이 아니라 지금 이 순간에도 역동적으로 변화하고 있음을 보여주는 생생한 증거들입니다. 많은 이들이 옐로스톤의 초거대 분화 주기가 임박했다는 가설에 공포를 느끼기도 하지만, 과학계의 시각은 다릅니다. 화산은 정해진 알람처럼 폭발하지 않으며, 과거 세 차례의 대분화 데이터만으로 평균 주기를 산출하는 것은 표본이 너무 적어 과학적 근거가 부족합니다. 현재 옐로스톤 화산 관측소는 지진계와 GPS 등을 동원해 24시간 감시 체제를 유지하고 있으며, 가까운 미래에 재앙적인 폭발이 일어날 징후는 발견되지 않았습니다. 옐로스톤은 막연한 두려움의 대상이 아니라, 지구 내부의 거대한 에너지가 살아 움직이는 과정을 보여주는 경이로운 창입니다. 우리는 이곳을 통해 지구가 얼마나 역동적인 행성인지 이해할 수 있습니다.

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생명과학
지구환경과학

지구 안에 왜 또 다른 천체가 있을까?

약 46억 년 전, 태양계가 막 형성되던 시기의 원시 지구는 현재의 푸른 모습과는 전혀 다른 거대한 용암 덩어리였습니다. 흥미로운 사실은 지구가 처음부터 혼자 태어난 것이 아니라는 점입니다. 과학자들은 당시 지구 곁에 ‘테이아’라는 이름의 형제 행성이 존재했을 가능성을 제기합니다. 화성 크기 정도의 이 원시 행성은 지구와 같은 궤도를 돌며 우주를 떠돌고 있었고, 이들의 운명적인 만남은 지구의 역사를 완전히 바꾸어 놓는 계기가 되었습니다. 약 45억 년 전, 지구와 테이아는 결국 피할 수 없는 거대한 충돌을 일으켰습니다. 상상조차 하기 힘든 엄청난 규모의 에너지가 발생하며 테이아는 지구를 정면으로 들이받았고, 그 충격으로 지구의 표면은 순식간에 녹아내렸습니다. 이때 우주 공간으로 엄청난 양의 파편이 튕겨 나갔으며, 이 물질들은 시간이 지나며 중력에 의해 서로 뭉치기 시작했습니다. 이 극적인 과정이 오늘날 우리가 밤하늘에서 마주하는 달을 탄생시킨 결정적인 원동력이 되었습니다. 달의 기원을 규명하기 위해 19세기부터 다양한 가설들이 등장하며 과학계의 뜨거운 논쟁을 불러일으켰습니다. 지구가 빠르게 회전하여 일부가 떨어져 나갔다는 분리설이나, 외부 천체가 지구 중력에 붙잡혔다는 포획설 등이 대표적입니다. 하지만 분리설은 지구가 그 정도로 빠르게 회전했다는 증거가 부족했고, 포획설은 달의 성분이 지구의 맨틀과 지나치게 유사하다는 점을 설명하지 못했습니다. 이러한 한계들은 기존 가설들을 뒤엎는 새로운 이론의 등장을 예고했습니다. 1975년 윌리엄 하트만과 도널드 데이비스가 제안한 거대 충돌설은 현재 가장 유력한 가설로 인정받고 있습니다. 아폴로 우주인이 가져온 달의 암석을 분석한 결과, 지구와 달의 산소 동위원소 비율이 거의 동일하며 휘발성 원소가 매우 적다는 사실이 드러났습니다. 이는 충돌 시 발생한 고열로 인해 원소들이 소실되었음을 시사합니다. 또한 테이아의 핵이 지구와 융합되면서 달에는 상대적으로 작은 크기의 핵만이 남게 되었다는 점도 거대 충돌설을 뒷받침하는 강력한 증거입니다. 최근의 연구는 테이아의 흔적이 여전히 우리 발밑 깊숙한 곳에 남아있을 가능성을 시사하고 있습니다. 지구 맨틀 하부에서 발견된 거대한 이질적 암석층이 테이아의 잔해일 수 있다는 주장은 현대 과학이 밝혀낸 놀라운 발견 중 하나입니다. 만약 45억 년 전의 그 충격적인 대충돌이 없었다면, 지구는 지금과 같은 자전축과 환경을 갖추지 못했을 것입니다. 결국 인류를 포함한 모든 생명체는 테이아라는 형제 행성이 남긴 유산 속에서 살아가고 있는 셈입니다.

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지구환경과학
천문학

옐로우스톤의 이 분화구.. 모두 속았다. 잘못 알려진 옐로우스톤

미국 대륙을 관통하여 솟아오른 거대한 마그마 방의 심장부, 옐로스톤 국립공원은 단순한 자연공원을 넘어선 지구의 역동적인 숨결을 간직한 곳입니다. 솔트레이크시티를 거쳐 진입한 이곳은 한 번의 폭발만으로도 전 지구적 재앙을 초래할 수 있는 초거대 화산 지대입니다. 변화무쌍한 기상 조건 속에서 만난 그리즐리 곰과 같은 야생 동물들은 이곳이 인간의 영역이 아닌 거대한 자연의 섭리가 지배하는 땅임을 실감하게 합니다. 공원 전체가 거대한 분화구라는 사실은 방문객들에게 경이로움과 동시에 자연에 대한 경외심을 불러일으킵니다. 광활한 바다처럼 펼쳐진 옐로스톤 호수는 그 자체로 거대한 칼데라의 일부일 가능성을 내포하고 있습니다. 호수 주변에서 발견된 지의류는 균류와 조류의 공생체로서 수백 년의 세월을 견디며 바위를 분해해 영양분을 얻는 강인한 생명력을 보여줍니다. 또한, 곳곳에서 뿜어져 나오는 황화수소 가스는 이곳이 여전히 살아 움직이는 화산임을 증명합니다. 흔히 유황 냄새라 불리는 이 독특한 악취는 지하 깊은 곳에서 일어나는 화학적 작용의 결과물이며, 공원 전체가 거대한 지열 시스템의 교과서임을 상기시켜 줍니다. 옐로스톤의 백미인 간헐천은 열과 물, 그리고 단단한 지하 암석이라는 세 가지 조건이 완벽하게 맞물려 탄생합니다. 지하 깊은 곳의 과열수가 압력밥솥의 원리처럼 지표면의 물에 눌려 에너지를 응축하다가, 한계치를 넘어서는 순간 폭발적으로 수증기를 내뿜는 과정은 그야말로 장관입니다. 이 지열 활동은 온천, 분기공, 진흙 화산 등 다양한 형태로 나타나며, 특히 머드 팟에서는 미생물이 황화수소를 먹고 황산을 배출하여 암석을 녹이는 경이로운 광경을 목격할 수 있습니다. 이는 지구가 끊임없이 변화하고 있음을 보여주는 생생한 증거입니다. 무지갯빛으로 빛나는 그랜드 프리즈매틱 스프링은 옐로스톤의 상징과도 같은 장소입니다. 중심부의 푸른색은 물 분자가 파란빛을 산란시켜 나타나며, 가장자리의 화려한 노란색과 붉은색은 고온에서도 생존하는 호열성 미생물들이 자외선으로부터 DNA를 보호하기 위해 내뿜는 카로티노이드 색소 때문입니다. 이 미생물들은 단순히 군집을 이루는 것에 그치지 않고, 상부와 하부가 에너지를 주고받는 하나의 완벽한 숲과 같은 생태계를 형성합니다. 극한의 환경에서도 생명이 꽃피울 수 있음을 보여주는 이 신비로운 광경은 과학적 호기심을 자극합니다. 옐로스톤의 뜨거운 온천에서 발견된 '테르무스 아쿠아티쿠스'라는 미생물은 인류 과학사에 혁명적인 변화를 가져왔습니다. 70도가 넘는 고온에서 버젓이 살아가는 이 균의 특수한 단백질 구조는 DNA를 복제하는 PCR 기술의 자동화를 가능하게 했습니다. 덕분에 현대 의학의 핵심인 코로나19 검사, 범죄 수사의 DNA 분석, 그리고 인류의 유전자를 해독한 인간 게놈 프로젝트가 현실이 될 수 있었습니다. 평범한 물웅덩이처럼 보였던 극한의 환경이 인류의 생존과 발전을 돕는 결정적인 열쇠가 된 셈입니다. 옐로스톤은 우리에게 자연의 신비와 과학의 위대함을 동시에 전해줍니다.

지식인미나니체험 (과학)삶의 현장

화학
생명과학
지구환경과학

콘센트 없는 우주에서 전기는 어떻게 만들까? with SOD

우주 공간은 우리 상상 이상으로 가혹하고 위험한 환경입니다. 영화 ‘아폴로 13호’에서 묘사된 실제 사례처럼, 예상치 못한 사고로 전력 시스템이 붕괴되는 상황은 우주비행사의 생존과 직결되는 절체절명의 위기를 초래합니다. 지구와 달리 우주에는 전기를 충전할 콘센트가 없으며, 강한 방사선과 극심한 온도 변화가 끊임없이 기계 장치를 위협합니다. 이러한 극한의 조건에서 외부의 도움 없이 수십 년 동안 안정적으로 작동할 수 있는 독립형 전력 기술을 확보하는 것은 현대 우주 과학이 해결해야 할 가장 핵심적인 과제 중 하나입니다. 한국전기연구원은 이러한 우주 환경의 한계를 극복하기 위해 차세대 전력 반도체 소재인 실리콘 카바이드(SiC) 연구에 박차를 가하고 있습니다. 실리콘 카바이드(SiC)는 기존의 실리콘 소재와 비교했을 때 밴드갭이 훨씬 넓어 고온이나 고전압 같은 가혹한 환경에서도 뛰어난 물리적 안정성을 유지합니다. 또한 열전도율이 매우 높아 소자 내부에서 발생하는 열을 효과적으로 관리할 수 있으며, 지상 모사 시험을 통해 방사선 내성이 일반 반도체보다 월등히 높다는 사실이 증명되었습니다. 이는 우주 탐사 장비의 수명과 신뢰성을 획기적으로 높이는 기반이 됩니다. 실리콘 카바이드(SiC) 기술과 더불어 미래 에너지원으로 주목받는 것이 바로 베타전지입니다. 일반적인 배터리가 화학적 반응을 이용해 에너지를 저장하고 소모하는 구조라면, 베타전지는 방사성 동위원소의 자연적인 붕괴 과정에서 나오는 에너지를 직접 활용합니다. 방사성 동위원소의 반감기에 따라 전지의 수명이 결정되므로, 설계 방식에 따라 별도의 충전 과정 없이도 50년 이상 지속적으로 전력을 생산하는 것이 가능합니다. 비록 당장 큰 전력을 내기는 어렵지만, 한 번 설치하면 교체가 불가능한 곳에서 장기간 안정적인 전원이 필요한 특수 목적용으로는 최적의 대안으로 꼽힙니다. 베타전지의 진정한 가치는 반도체 기술 특유의 장점인 집적화를 통해 극대화될 수 있습니다. 한국전기연구원은 실리콘 카바이드(SiC) 소자를 활용한 베타전지 시제품을 제작하여 실제 LED 불빛을 밝히는 데 성공하며 기술적 가능성을 입증했습니다. 반도체 웨이퍼 위에 방사성 동위원소를 결합하는 방식은 향후 시스템 온 칩(SoC) 형태의 구현을 가능하게 하여, 소자 스스로 전원을 공급하며 반영구적으로 구동되는 혁신적인 설계를 가능케 합니다. 이러한 연구 결과들은 고온과 저온을 오가는 극한 환경에서도 성능 저하 없이 전력을 관리할 수 있는 새로운 길을 열어주고 있습니다. 이 혁신적인 전력 기술은 우주 탐사의 영역을 넘어 우리 삶의 다양한 극한 분야로 확장될 잠재력을 지니고 있습니다. 사람의 손길이 닿기 힘든 깊은 바닷속 심해 장비나, 인체 내부에 삽입되어 장기간 작동해야 하는 의료용 칩(BCI) 등이 대표적인 활용 사례입니다. 특히 대한민국은 세계 최고 수준의 반도체 공정 능력과 탄탄한 원자력 산업 기반을 동시에 갖추고 있어 베타전지 기술의 상용화에 매우 유리한 고지에 서 있습니다. 연구실의 작은 성과가 미래 인류의 탐사 지평을 넓히고 새로운 산업 생태계를 창출하는 든든한 동력이 될 것으로 기대됩니다.

한국전기연구원KERI 연구·시험성과

천문학
융합
공학·기술

스튜디오가 뒤집혔다?! 무기가 강해질 수밖에 없는 뜻밖의 이유 | 심심할 땐 과학 시즌7 EP.02

밀리터리에 대한 관심은 단순한 호기심을 넘어 과학적 탐구로 이어지곤 합니다. 어린 시절 프라모델을 조립하며 탱크의 활약상을 읽던 경험은 자연스럽게 그 무기가 어떤 원리로 작동하는지 궁금해하게 만듭니다. 흥미로운 점은 물리학의 역사와 무기 체계의 발전이 매우 밀접하게 얽혀 있다는 사실입니다. 인류 과학사의 이정표인 뉴턴의 ‘프린키피아’나 갈릴레오의 ‘대화’를 살펴보면, 대포의 탄도학이 중요한 주제로 다루어지고 있음을 알 수 있습니다. 이처럼 무기는 단순한 파괴의 도구를 넘어, 당대 과학자들이 자연의 법칙을 증명하고 정교하게 설명하려 했던 노력의 산물이기도 합니다. 과거의 대포가 단순히 포탄을 멀리 보내는 포물선 운동에 집중했다면, 현대의 무기는 더욱 파괴적이고 정교한 형태로 진화했습니다. 19세기 초반 작렬탄의 등장은 전장의 양상을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 우리 역사 속에서도 임진왜란 당시 활약한 비격진천뢰는 원시적이지만 매우 지혜로운 시한신관 기술이 녹아든 작렬탄의 효시라 할 수 있습니다. 쇳덩어리 내부에 화약과 파편을 채우고 도화선의 길이를 조절해 적진 한복판에서 정확히 터지게 설계된 이 무기는, 현대의 정교한 시한폭탄과 그 궤를 같이하며 조상들의 뛰어난 과학적 역량을 보여줍니다. 오늘날의 미사일 기술은 GPS와 다양한 유도 장치를 장착하여 ‘일격필중’의 정밀도를 자랑합니다. 내비게이션 기술이 미사일에 접목되면서 궤도를 스스로 조절해 목표물을 타격하는 시대가 열린 것입니다. 특히 마하의 속도로 낙하하는 탄도 미사일을 요격하기 위한 기술도 함께 발전했습니다. ‘천궁’과 같은 요격 미사일은 고도의 컴퓨터 연산을 통해 적의 낙하 지점을 미리 계산하고, 자체 레이더로 정밀 조정을 거쳐 목표물을 맞춥니다. 이러한 기술력은 단순히 공격을 위한 것이 아니라, 적의 위협으로부터 영토를 방어하는 핵심적인 수단이 됩니다. 투명 망토와 같은 은폐 기술인 스텔스는 전파를 분산시켜 적의 레이더망을 피하는 원리를 이용합니다. 하지만 이에 대항하는 AESA 레이더 기술은 수천 개의 소자를 통해 사방에서 오는 신호를 동시에 분석하며 스텔스기를 찾아냅니다. 현대전은 이처럼 보이지 않는 곳에서 전파를 주고받는 전자전의 양상을 띠고 있으며, 기술의 우위가 곧 전장의 주도권으로 이어집니다. 무기의 발전은 더 이상 파괴력의 크기만이 아니라, 상대를 얼마나 더 정확하게 탐지하고 먼저 대응하느냐는 정교함의 싸움으로 변모하고 있습니다. 무기 체계의 정점에는 핵무기가 존재합니다. 중성자가 원자핵과 충돌하며 발생하는 거대한 힘은 인류에게 강력한 에너지원이자 동시에 공멸의 공포를 안겨주었습니다. 상호 확증 파괴(MAD)라는 개념 아래, 핵무기는 역설적으로 전쟁을 억제하는 수단으로 작용하기도 합니다. 특히 바닷속 은밀한 위치에서 미사일을 발사할 수 있는 핵잠수함은 상대에게 치명적인 반격 능력을 상기시켜 전쟁 발발을 막는 최후의 보루가 됩니다. 과학의 정점이 무기가 된 시대에 우리는 평화를 지키기 위한 기술의 무게를 다시금 생각하게 됩니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 2

인공지능 기술의 정점이라 불리는 알파고나 테슬라의 자율주행 엔진, 그리고 병원에서 활용되는 암 판별기의 내부는 의외로 단순한 원리로 구성되어 있습니다. 이들은 모두 입력된 데이터를 숫자로 변환한 뒤, 복잡한 수식 대신 곱셈과 덧셈이라는 기초적인 연산을 반복하여 최종적인 결과를 도출합니다. 자율주행차는 카메라 영상을 숫자로 인식해 가속이나 제동을 결정하고, 바둑 인공지능은 판 위를 숫자로 읽어 최적의 수를 찾아냅니다. 이처럼 현대 문명을 바꾸고 있는 고도화된 기술들의 핵심은 결국 입력값에 따른 산술 연산의 나열에 불과하다는 사실이 매우 흥미롭습니다. 인공신경망 학습의 대표적인 방식인 지도 학습은 사람이 기계에게 직접 정답을 가르쳐주는 과정이라고 할 수 있습니다. 예를 들어 특정 배경색 위에서 흰색 글씨와 검은색 글씨 중 어느 것이 더 잘 보이는지 사람이 직접 선택하면, 기계는 이를 바탕으로 정답 데이터셋을 구축하게 됩니다. 여기서 배경색은 입력값인 X가 되고, 사람이 선택한 더 잘 보이는 글씨색은 출력값인 Y가 되어 하나의 정답 쌍을 이룹니다. 마치 아이에게 사진을 보여주며 이름이 무엇인지 알려주는 것과 같은 원리이며, 이러한 양질의 데이터를 충분히 확보하는 것이 기계 학습의 가장 필수적인 전제 조건이 됩니다. 전통적 프로그래밍과 딥러닝의 가장 결정적인 차이점은 알고리즘 내의 핵심 수치인 가중치를 누가 결정하느냐에 있습니다. 과거에는 생물학적 연구 결과 등을 토대로 사람이 직접 RGB 값에 특정 숫자를 곱해 회색조로 변환하는 등의 세부적인 규칙을 코드로 작성했습니다. 즉, 문제 해결을 위한 논리 구조를 인간이 직접 설계한 셈입니다. 반면 딥러닝은 인공신경망 내부의 수많은 가중치 값을 기계가 스스로 찾아내도록 유도합니다. 사람이 일일이 계산 규칙을 정의하지 않아도, 기계는 반복적인 학습을 통해 어떤 수치를 적용해야 최선의 결과를 낼 수 있는지 스스로 터득하며 인간의 역할을 보완합니다. 인공신경망의 구조를 자세히 들여다보면 수많은 레이어와 노드가 복잡한 그물망처럼 얽혀 있는 것을 볼 수 있습니다. 기계 내부에서는 입력된 정보가 각 레이어를 거치고, 그 안에 포함된 노드를 지나며, 다시 각 노드에 연결된 수많은 연결선의 가중치와 계산되는 삼중 루프 구조의 연산이 수행됩니다. 이 과정의 핵심은 각각의 연결선에 부여된 가중치입니다. 알파고의 경우 수천만 개에서 수억 개의 가중치를 가지고 있으며, 기계는 학습을 반복할 때마다 이 숫자들을 미세하게 조정합니다. 인간이 이 방대한 숫자들의 개별적인 의미를 전부 파악할 수는 없지만, 결과적으로 기계는 정교한 판단을 내리게 됩니다. 딥러닝의 놀라운 점은 아주 적은 양의 정답 데이터만으로도 전체 영역에 대한 정확한 판단이 가능하다는 일반화 능력에 있습니다. 예를 들어 1,600만 가지가 넘는 전체 색상 중 단 20~30개에 대한 정답만 알려주었음에도 불구하고, 인공신경망은 학습하지 않은 나머지 수많은 색상에 대해서도 적절한 글씨색을 정확히 판별해냅니다. 이러한 원리는 의료 분야의 암 판별이나 사물 인식 기술에도 동일하게 적용됩니다. 수천 장의 사진을 학습한 인공지능이 한 번도 본 적 없는 환자의 영상에서 병변을 찾아내는 것처럼, 기계는 데이터의 파편 속에서 보편적인 규칙을 스스로 찾아내며 인간의 한계를 뛰어넘고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 3

딥러닝에서 데이터는 특정한 공간상의 좌표로 표현됩니다. 예를 들어 RGB 색상 값은 3차원 공간의 한 점이 되며, 인공지능은 우리가 제공한 정답 데이터를 바탕으로 이 공간을 어떻게 나눌지 결정합니다. 마치 케이크를 적절한 구역으로 쪼개는 것과 같은 이 과정은, 특정 색상 영역이 어떤 결과값에 해당하는지를 정의하는 함수를 찾아내는 일입니다. 이러한 영역 구분을 통해 인공지능은 학습하지 않은 주변 데이터에 대해서도 올바른 판단을 내릴 수 있는 기초를 마련하며, 복잡한 데이터를 분류하는 논리를 스스로 구축하게 됩니다. 인공지능이 소수의 정답 데이터만으로도 수많은 경우의 수를 맞출 수 있는 이유는 데이터의 분포 특성 때문입니다. '엄마'라는 음성이 사람마다 조금씩 다르더라도 일정한 범위 내에서 유사한 패턴을 보이는 것처럼, 자연계의 데이터는 무작위로 흩어져 있지 않고 서로 가깝게 모여 있습니다. 이러한 데이터의 근접성 덕분에 우리는 단 몇십 개의 표본만으로도 천만 개가 넘는 전체 색상이나 다양한 음성 데이터를 분류할 수 있는 인공신경망을 효율적으로 학습시킬 수 있으며, 이는 인공지능이 일반화된 능력을 갖추는 핵심적인 원동력이 됩니다. 인공신경망의 핵심인 가중치(W)를 찾는 과정은 의외로 매우 단순한 원리로 작동합니다. 처음에는 모든 가중치(W)가 무작위로 설정되지만, 입력값이 들어오고 결과값이 나오면 이를 실제 정답 데이터와 비교합니다. 결과값이 목표보다 크면 낮추고, 작으면 높이는 방향으로 수많은 가중치(W)를 미세하게 조정해 나갑니다. 비록 알파고와 같은 복잡한 시스템에서는 수천만 개의 가중치(W)가 존재하지만, 결과값과 정답 데이터 사이의 오차를 줄여나가는 이 단순하고 반복적인 과정이 학습의 본질을 이룹니다. 이 단순무식해 보이는 방식이 모여 거대한 지능을 형성한다는 점은 현대 과학의 가장 놀라운 부분 중 하나입니다. 이러한 학습 방식을 '경사 하강법'이라고 부르며, 수학적인 증명을 넘어 실제 환경에서 놀라운 성능을 발휘합니다. 특히 신기한 점은 학습에 사용된 소량의 정답 데이터뿐만 아니라, 한 번도 본 적 없는 방대한 외부 데이터에 대해서도 높은 정확도를 유지한다는 것입니다. 수많은 전문가조차 왜 이런 단순한 수치 조정만으로 인공지능이 고차원적인 지능을 갖게 되는지 완벽하게 설명하지 못하고 있습니다. 이는 단순한 수학적 계산의 반복이 인간의 전유물이라 여겨졌던 복잡한 판단과 추론을 가능케 함을 보여주는 신비로운 대목이라 할 수 있습니다. 결국 딥러닝이란 이러한 인공신경망의 규모를 엄청나게 키워 복잡한 문제를 해결하는 기술입니다. 2012년 인류 역사상 처음으로 개와 고양이를 완벽히 구분하기 시작한 이후, 인공지능은 이세돌을 이긴 알파고부터 정교한 번역기와 음성 인식기까지 그 영역을 혁신적으로 확장해 왔습니다. 우리가 마주하는 최첨단 인공지능의 내면은 결국 수많은 곱하기와 더하기, 그리고 수치들 사이의 대소 관계를 따지는 아주 기초적인 연산의 집합으로 이루어져 있습니다. 이 단순함이 층층이 쌓여 비로소 거대한 인공지능의 시대가 열리게 된 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 4

딥러닝은 자율주행이나 의료 진단처럼 거창한 분야뿐만 아니라 우리 주변의 소소한 일상에서도 큰 변화를 만들어내고 있습니다. 스마트폰 카메라로 휘어진 책장을 찍으면 이를 3D 곡면으로 예측해 평평하게 펴주는 기술이 대표적인 사례입니다. 또한, 11,172자에 달하는 방대한 한글 폰트를 제작할 때도 딥러닝이 활용됩니다. 디자이너가 수백 자 정도의 기본 글꼴만 완성하면 인공지능이 나머지 수만 개의 조합을 스스로 학습하여 생성해내는데, 이는 과거 수개월이 걸리던 작업을 획기적으로 단축하며 기술의 실용성을 증명하고 있습니다. 최근 인공지능의 발전 수준은 단순한 도구의 역할을 넘어 인간과 자연스럽게 소통하는 단계에 이르렀습니다. 초거대 언어 모델인 GPT-3와 같은 기술은 특정 상황을 설정해주면 맥락에 맞는 대화를 이어갈 뿐만 아니라, 때로는 인간을 놀라게 하는 재치 있는 응답을 내놓기도 합니다. 예를 들어 구직 면접 중인 식기세척기라는 가상의 설정을 부여했을 때, 거절의 의사에 대해 자신의 정체성과 관련된 농담 섞인 항의를 하는 식입니다. 이러한 결과는 인공지능이 복잡한 언어 구조 속에서 고도의 논리적 맥락을 파악하고 있음을 보여주는 흥미로운 지표가 됩니다. 딥러닝의 본질을 관통하는 핵심 단어는 바로 '패턴'입니다. 딥러닝은 수많은 화살표와 동그라미로 연결된 신경망 구조를 통해 숫자 데이터 속에서 일정한 규칙을 찾아내는 과정이라 할 수 있습니다. 컴퓨터는 오직 숫자만을 처리할 수 있지만, 인간의 언어나 시각 정보 역시 숫자로 변환될 수 있기에 자연계에 존재하는 방대한 패턴들을 학습하는 것이 가능해집니다. 물리학자들이 자연 현상이 수학적 원리와 깊게 연관되어 있음에 경탄하듯, 인공지능 역시 세상의 복잡한 현상들을 수식화된 패턴으로 이해하며 인간이 미처 발견하지 못한 새로운 질서를 포착해내고 있습니다. 인류 역사를 바꾼 위대한 발명품들은 대개 그 원리를 완벽히 이해하지 못한 상태에서 먼저 활용되었습니다. 나침반은 자기장의 개념이 정립되기 전부터 항해의 길잡이가 되었고, 화약 역시 산소나 탄소 같은 화학적 원리를 모르던 시절에 이미 전쟁과 건설의 양상을 바꾸어 놓았습니다. 1차 산업혁명을 이끈 증기 기관 또한 열역학 법칙이나 에너지 보존 법칙이 학술적으로 정의되기 훨씬 이전에 발명되어 세상을 혁신했습니다. 이는 기술의 정교한 이론적 배경을 모두 파악하지 못하더라도, 그 효용성을 바탕으로 사회 전반의 발전을 충분히 이끌어낼 수 있음을 시사합니다. 현재 우리는 인공지능이라는 거대한 변화의 물결 속에 살고 있습니다. 전문가들조차 딥러닝이나 인간의 지능에 대해 완벽한 해답을 내놓지 못하는 부분이 여전히 존재하지만, 인공지능이 세상을 근본적으로 바꾸고 있다는 사실만은 부정할 수 없습니다. 따라서 기술의 복잡함에 막연한 두려움을 갖기보다는, 과거의 혁신적 도구들이 그러했듯 인공지능을 새로운 시대의 나침반으로 삼아 적극적으로 탐구하고 활용하려는 자세가 필요합니다. 딥러닝에 대한 지속적인 관심과 학습은 앞으로 다가올 미래 사회를 이해하고 준비하는 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 헬로 딥러닝: 직관적이고 명확하게 딥러닝을 이해하기_PART 1

컴퓨터의 본질은 계산기이며 우리가 접하는 모든 정보는 내부적으로 숫자로 처리됩니다. 화면에 보이는 글자나 유튜브 영상, 음악까지도 결국 '디지털'이라는 숫자의 나열로 표현되는 것입니다. 하드웨어와 소프트웨어가 비약적으로 발전하면서 우리는 가상 현실까지 체험할 수 있게 되었지만, 이 모든 성과는 개발자가 한 줄씩 직접 입력한 '프로그래밍'의 결과물입니다. 윈도우와 같은 복잡한 소프트웨어는 1억 줄 이상의 코드로 이루어져 있으며, 이는 인간이 설계한 정교한 논리와 절차인 '알고리즘'을 바탕으로 구축된 거대한 시스템이라 할 수 있습니다. 인간은 수억 줄의 코드를 작성하며 정교한 프로그램을 만들어왔지만, 전통적인 프로그래밍 방식으로는 해결하기 어려운 문제들이 존재했습니다. 예를 들어 사진 속 동물이 고양이인지 개인지 판별하는 작업은 논리만으로 정의하기 매우 난해했습니다. '다리가 네 개'라는 특징을 정의하려 해도 세상에는 다리가 네 개인 동물이 너무 많고, 사진의 각도에 따라 다리가 보이지 않을 수도 있기 때문입니다. 두 살 아이에게는 쉬운 일이 컴퓨터에게는 불가능에 가까운 도전이었던 셈이며, 이는 사람이 일일이 논리를 설계하는 방식이 가진 명확한 한계를 보여줍니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 등장한 것이 바로 딥러닝이며, 그 중심에는 '인공신경망'이라는 구조가 자리 잡고 있습니다. 인공신경망은 복잡한 도형과 화살표가 얽힌 전통적인 플로우 차트와 달리, 동그란 노드들이 대칭적으로 연결된 매우 단순한 형태를 띱니다. 수많은 노드가 층을 이루어 서로 정보를 주고받는 이 구조는 외견상 프로그래밍보다 단순해 보일 수 있습니다. 하지만 이 단순한 연결 구조가 반복되고 겹겹이 쌓이면서, 인간이 논리적으로 설명하기 힘든 복잡한 데이터의 패턴을 스스로 찾아낼 수 있는 강력한 연산 능력을 갖게 됩니다. 인공신경망의 핵심 원리는 의외로 간단한 수학 연산인 곱하기와 더하기에 기반하고 있습니다. 각 노드는 이전 단계에서 전달된 입력값에 특정 '가중치'를 곱하고, 그 결괏값들을 모두 합산하는 과정을 거칩니다. 여기서 입력값은 고정된 데이터이지만 가중치는 딥러닝 학습 과정을 통해 컴퓨터가 스스로 최적의 값을 찾아내야 하는 핵심적인 숫자입니다. 이렇게 합산된 하나의 숫자는 다시 특정 함수를 통과하며 다음 노드로 전달될 준비를 마칩니다. 이러한 단순 반복 연산이 수없이 중첩되면서 인간의 뇌를 모사한 거대한 신경망이 작동하게 되는 것입니다. 마지막 단계에서 데이터의 흐름을 조절하는 장치가 바로 '활성화 함수'입니다. 가장 널리 쓰이는 형태 중 하나인 맥스(ReLU) 함수는 입력된 값이 0보다 크면 그대로 내보내고, 0보다 작으면 0을 출력하는 아주 단순한 규칙을 따릅니다. 이처럼 개별 노드의 연산은 중학교 수준의 수학으로 이해할 수 있을 만큼 명확하지만, 수만 개의 노드가 연결되어 학습을 시작하면 인간이 직접 코딩할 수 없었던 사물 인식이나 자율주행 같은 고차원적인 문제를 해결하기 시작합니다. 이것이 바로 딥러닝이 현대 인공지능 기술의 95% 이상을 차지하게 된 핵심 비결입니다.

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[KIMM TV] 산업 현장 맞춤형 친환경 열공급 시대 연다

산업 현장의 탄소 중립과 에너지 비용 절감은 현대 제조업이 마주한 핵심 과제입니다. 기존 산업 현장에서는 열에너지 공급을 위해 대부분 가스 보일러와 같은 화석 연료 기반의 설비에 의존해 왔습니다. 이러한 문제를 해결하고자 열설비 설계 플랫폼인 ‘아이탑(iTOP)’과 태양열 히트펌프 시스템인 ‘소프라테스(SOPRATES)’가 개발되었습니다. 이 시스템은 친환경 설비의 최적 설계를 가능하게 하며, 실제 산업 현장에서 1년이 넘는 기간 동안 실증 과정을 거쳐 충분한 경제성을 입증했습니다. 이는 단순히 환경을 보호하는 것을 넘어, 기업의 운영 효율을 극대화할 수 있는 새로운 대안으로 주목받고 있습니다. 설계 플랫폼 아이탑(iTOP)은 현존하는 모든 열설비를 대상으로 설계 프로세스를 진행할 수 있다는 독보적인 장점을 보유하고 있습니다. 연간 실성능 시뮬레이션을 통해 최적의 공정 설계(BFD)를 생성하며, 이산화탄소 감축량과 투자 회수 기간(DPP) 등 구체적인 경제성 분석 데이터를 제공합니다. 이와 함께 운용되는 소프라테스(SOPRATES)는 태양 집열기와 히트펌프를 통합하여 24시간 내내 60도 이상의 온열을 안정적으로 공급합니다. 특히 폐열이 발생하지 않는 환경에서도 히트펌프 기반의 열 공급을 원활하게 수행함으로써, 기존 기술의 한계를 극복하고 다양한 산업 공정에 유연하게 대응할 수 있는 혁신적인 솔루션을 제시합니다. 실제 적용 사례인 김포의 한 식품 공장에서는 가스 보일러를 소프라테스(SOPRATES)로 대체한 결과, 연간 약 200톤의 이산화탄소를 감축하는 성과를 거두었습니다. 열에너지 사용 비용 또한 기존 대비 56%나 절감되었으며, 투자 회수 기간(DPP)을 3년으로 단축하여 탁월한 경제적 가치를 증명했습니다. 연구팀은 이러한 성과를 바탕으로 2026년 하반기 창업을 목표로 준비 중이며, 향후 인공지능 기술을 접목해 플랫폼을 고도화할 계획입니다. 이는 다양한 산업 분야로 확대 적용되어 전 지구적인 탄소 중립 실현에 기여하고, 에너지 산업의 패러다임을 바꾸는 중요한 전환점이 될 것으로 기대됩니다.

한국기계연구원[KIMM TV]

지구환경과학
융합
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달에서는 왜 동굴에 살아야 할까?

인류가 지구를 떠나 우주에서 거주할 수 있을지에 대한 질문은 달의 용암동굴 발견과 함께 현실적인 답을 찾아가고 있습니다. 2009년 일본의 탐사선 카구야가 발견한 수직 크레이터는 단순한 구덩이가 아닌, 과거 화산 활동으로 형성된 거대한 용암동굴의 입구로 추정됩니다. 달 표면에서 생존하기 위해서는 치명적인 우주 방사선과 영상 120도에서 영하 170도를 오가는 극심한 온도 변화를 극복해야 합니다. 또한, 지구와 달리 대기가 없어 매일같이 쏟아지는 크고 작은 운석 충돌로부터 안전을 보장받는 것도 필수적인 과제입니다. 이러한 위험 요소들로부터 인류를 보호해 줄 천연 피난처가 바로 달의 용암동굴입니다. 동굴을 둘러싼 두꺼운 암석층은 우주 방사선을 차단하며, 끊임없이 낙하하는 운석들의 충격을 견뎌내는 든든한 방어막이 되어줍니다. 특히 주목할 점은 동굴 내부가 외부의 극단적인 온도 변화에도 불구하고 생존에 적합한 영상 15도에서 20도 사이의 일정한 기온을 유지한다는 사실입니다. 이는 에너지 소모를 최소화하면서도 인간이 쾌적하게 생활할 수 있는 최적의 환경을 제공하여 달 거주지 건설의 가능성을 비약적으로 높여줍니다. 용암동굴은 안전한 주거 공간일 뿐만 아니라 인류의 장기 체류를 위한 핵심 자원을 품고 있을 가능성이 큽니다. 동굴 내부의 과거 화산 활동 흔적 속에서 물이나 얼음을 발견한다면, 이를 산소와 수소로 분해하여 호흡용 공기와 로켓 연료로 활용할 수 있습니다. 현지 자원을 이용한 자급자족이 가능해지는 셈입니다. 먼 옛날 우리 조상들이 동굴에서 문명을 시작했듯이, 인류는 다시 한번 달의 용암동굴을 거점으로 삼아 우주라는 거대한 바다를 향한 위대한 첫걸음을 내딛게 될 것입니다.

과학플랫폼 SOAK

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 4

신약 개발의 첫걸음은 질병과 유전자, 그리고 단백질 사이의 복잡한 상관관계를 이해하는 것에서 시작됩니다. 특히 질병을 유발하는 수많은 유전자 중에서 실제 약물의 표적이 될 수 있는 '표적 유전자'를 정확히 식별하는 것이 핵심입니다. 하나의 질병이라도 관련된 유전자는 수없이 많기에, 방대한 데이터 속에서 유효한 표적을 찾아내는 과정은 정밀한 과학적 접근을 요구합니다. 이러한 삼원 관계를 분석함으로써 질병의 근본적인 원인을 파악하고 치료의 실마리를 찾을 수 있으며, 이는 곧 효율적인 신약 개발의 든든한 기초가 됩니다. 치매와 같은 난치성 질환 연구에서는 유전자 변이 정보인 SNP를 포함한 거대 데이터를 다룹니다. 수만 개의 유전자와 수억 개의 변이 정보를 행렬로 구조화하면 그 규모가 상상을 초월할 정도로 커지는데, 이를 인간의 계산 능력만으로 해결하기는 불가능에 가깝습니다. 이때 기계 학습 알고리즘은 복잡한 다계층 네트워크를 분석하여 치매 유발 후보 유전자의 중요도를 예측하는 데 결정적인 역할을 합니다. 특히 알츠하이머의 경우 유전적 요인의 영향력이 크다는 사실이 데이터 분석을 통해 입증되었으며, 이는 환경적 요인이 강한 혈관성 치매와는 다른 양상을 보입니다. AI가 예측한 후보 유전자가 실제로 유효한지 검증하기 위해 수천만 건의 의학 문헌을 분석하는 텍스트 마이닝 기법이 활용됩니다. 이는 연구의 신뢰도를 높이고 신약 개발에 드는 시간과 비용을 획기적으로 줄여주는 혁신적인 방법입니다. 이러한 분석 모델은 면역 질환 연구로도 확장되는데, 류마티스 관절염이나 골다공증처럼 유전자를 공유하는 질병들의 특성을 네트워크로 해석할 수 있습니다. 이미 알려진 유전자 외에 인공지능이 새롭게 찾아낸 후보군을 발견함으로써 기존의 의학적 한계를 뛰어넘는 새로운 치료 가능성을 제시하고 연구자들에게 중요한 단서를 제공합니다. 현재 전 세계 유수의 제약사들은 인공지능 전문 기업들과 전략적 파트너십을 맺고 신약 개발의 패러다임을 근본적으로 바꾸고 있습니다. 면역 항암제 개발부터 기존 약물들을 정교하게 조합하여 부작용을 최소화하는 약물 설계 분야까지, AI 기술은 연구 전반에 깊숙이 침투해 있습니다. 아직은 기술 도입의 초기 단계라 할 수 있지만, 글로벌 제약사와 AI 스타트업 간의 활발한 협업은 맞춤형 정밀 의료를 향한 강력한 추진력이 되고 있습니다. 복잡한 분자 구조를 설계하고 수조 개의 조합 중 최적의 답을 찾아내는 과정에서 인공지능의 조력은 이제 선택이 아닌 필수가 되었습니다. 인공지능 기반 의료의 궁극적인 지향점은 개인별 특성을 고려한 맞춤 치료인 정밀 의료의 실현에 있습니다. 하지만 이를 위해서는 각 병원에 파편화된 의료 데이터를 통합하고 개인정보를 안전하게 보호하면서도 효율적으로 활용할 수 있는 법적, 기술적 체계가 반드시 마련되어야 합니다. 최근 전 세계적으로 임상 데이터를 표준화하여 공유하려는 국제적인 움직임이 일고 있으며, 이는 연구의 중복을 막고 데이터의 가치를 극대화하는 계기가 될 것입니다. 데이터가 축적되고 분석 기술이 고도화될수록 인공지능은 더욱 정교해질 것이며, 우리 모두를 위한 진정한 정밀 의료 시대는 더욱 가까워질 것입니다.

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생명과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 3

생명과학의 중심 원리는 DNA가 RNA로 전사되고, 다시 단백질로 번역되는 '센트럴 도그마' 과정에 기초합니다. DNA 정보가 전령 역할을 하는 mRNA를 통해 전달되면, 리보솜에서 아미노산들이 결합하여 고유한 기능을 수행하는 단백질이 형성됩니다. 최근 생물학은 이러한 개별 분자 연구를 넘어, 유전체(Genome)나 단백질체(Proteome)와 같은 거대한 집단 데이터를 다루는 '오믹스' 단계로 진화했습니다. 이러한 복잡한 생명 현상을 체계적으로 이해하기 위해 등장한 것이 바로 유전자부터 인간 전체를 아우르는 '바이오메디슨 피라미드' 모델입니다. 대량의 생물학적 데이터가 축적되면서 개별 요소의 특성만큼이나 이들 사이의 유기적인 상호작용을 파악하는 것이 중요해졌습니다. 이를 네트워크 생물학 혹은 시스템 생물학이라고 정의합니다. 알버트 바라바시 교수가 주창한 '척도 없는 네트워크' 이론에 따르면, 생체 네트워크는 모든 요소가 고르게 연결된 것이 아니라 특정 중심 노드에 연결이 집중되는 구조적 특징을 보입니다. 이러한 복잡한 연결망을 분석하면 질병의 발생 원인과 확산 경로를 단순히 점의 형태가 아닌, 서로 얽혀 있는 선의 관계로 파악하여 보다 입체적인 질병 지도를 그릴 수 있습니다. 바이오메디슨 피라미드는 가장 기초적인 단일 염기 다형성(SNP)부터 시작하여 전사체(Transcriptome), 후성 유전체(Epigenome), 단백질 상호작용, 대사 경로, 그리고 최상위의 휴먼 네트워크까지 층층이 구성됩니다. 특히 SNP는 인구의 1% 이상에서 나타나는 유전적 변이로, 사람마다 다른 체질과 질병에 대한 민감도를 결정짓는 핵심 지표입니다. 이러한 다층적인 네트워크를 통합 분석하면 유전적 변이가 어떻게 단백질의 변화를 유도하고, 최종적으로 인간의 질병이나 신체 현상으로 발현되는지 그 복잡한 메커니즘을 명확하게 규명하는 것이 가능해집니다. 수천 개의 질병과 수만 개의 유전자 사이의 상관관계를 분석하는 일은 천문학적인 계산량을 요구합니다. 예를 들어 약 5,000종의 질병과 23,000여 개의 유전자를 연결하여 네트워크를 구축하려면 수억 번의 연산이 필요하며, 이는 인간의 인지 능력을 훨씬 뛰어넘는 수준입니다. 따라서 기계 학습과 같은 인공지능 기술이 필수적으로 동원됩니다. 인공지능은 직접적인 유전자 공유 여부뿐만 아니라, 여러 단계를 거쳐 연결되는 간접적인 연관성까지 학습하여 복잡한 질병 네트워크를 완성하며, 이를 통해 숨겨진 질병의 원인 인자를 효율적으로 찾아냅니다. 이러한 네트워크 분석 모델은 원인 규명이 어려운 치매 치료에 새로운 돌파구를 제시하고 있습니다. 최근에는 알츠하이머의 주요 원인으로 알려졌던 베타 아밀로이드 가설에 의문이 제기되면서, 보다 정확한 진단과 치료를 위한 새로운 타겟 발굴이 시급한 상황입니다. 통상적으로 신약 개발에는 15년 이상의 시간과 조 단위의 막대한 비용이 소요되지만, 성공률은 매우 낮은 것이 현실입니다. 하지만 방대한 바이오 데이터와 인공지능을 결합하면 유효한 약물 후보를 선별하는 과정을 획기적으로 단축할 수 있어, 난치병 극복을 향한 신약 개발의 패러다임을 바꾸고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 2

의생명 분야의 텍스트 데이터는 인공지능 학습의 핵심 자원입니다. IBM 왓슨은 펍메드에 저장된 수천만 건의 학술 자료와 의학 교과서, 임상 시험 데이터를 학습하며 실전에 투입되었습니다. 환자 정보와 문헌 자료를 입력받은 왓슨은 머신러닝 알고리즘과 앙상블 기법을 활용해 치료 계획을 추천합니다. 이는 인간 의사가 수많은 자료를 일일이 분석하는 수고를 덜어주며, 의료 데이터의 비정형성을 정형화하여 정밀한 진단을 돕는 혁신적인 도구로 평가받습니다. 하지만 왓슨의 진단이 모든 국가에서 동일한 신뢰를 얻은 것은 아닙니다. 인종과 문화적 차이는 물론, 한국처럼 건강보험 급여 기준이 중요한 환경에서는 의사와의 의견 일치율이 낮게 나타나기도 했습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 한국인의 유전체 정보와 국내 의료 환경을 반영한 한국형 인공지능 ‘닥터앤서’가 개발되었습니다. 이는 의료 인공지능이 단순한 기술 도입을 넘어 지역적 특수성과 제도적 맥락까지 세심하게 고려해야 함을 보여주는 중요한 사례입니다. 음성 데이터 역시 의료 현장에서 인공지능의 활용도를 높이는 핵심 요소입니다. 가상 간호사 ‘몰리’는 음성 인식 기술을 통해 환자의 복약 지도나 혈압 측정 같은 관리 서비스를 제공하며 의료진의 업무를 보조합니다. 여기에는 문맥의 전후 관계를 파악하는 순환 신경망 기술이 중요하게 작용합니다. 이미지는 독립적인 정보의 집합인 반면, 언어는 앞선 단어가 뒤따를 단어에 영향을 주기 때문입니다. 이러한 기술은 환자와 인공지능이 더 자연스럽게 소통할 수 있는 기반이 됩니다. 인공지능 대화의 역사는 1960년대 등장한 ‘엘라이자’로부터 시작되어 조현병 시뮬레이터인 ‘패리’와 같은 다양한 형태로 발전해 왔습니다. 당시 엘라이자는 규칙 기반 시스템을 통해 마치 사람과 대화하는 듯한 경험을 제공하며 상담 분야에서 인공지능의 가능성을 보여주었습니다. 비록 초기 모델은 간단한 패턴 매칭에 불과했지만, 이는 인공지능이 인간의 언어를 이해하고 상호작용하는 과정에서 어떻게 발전해 왔는지 보여줍니다. 오늘날 이러한 기술은 더욱 정교해져 의료 상담의 질을 높이는 데 기여하고 있습니다. 엘라이자의 추론 엔진과 최신 음성 기술이 결합된다면 시간과 장소에 구애받지 않는 고품질 의료 서비스가 가능해질 것입니다. 하지만 기술적 완성도와 별개로 인공지능에 대한 신뢰와 개인정보 보호 문제는 여전히 중요한 과제입니다. 인공지능의 모든 기록이 남는다는 점은 심리적 안정감을 주기도 하지만 동시에 개인정보 노출에 대한 우려를 낳기도 합니다. 미래의 인공지능은 기술적 한계를 극복함과 동시에 인간이 느끼는 정서적 거부감과 윤리적 고민을 해결하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 질병 진단, 치매 치료를 하는 인공지능? 바이오메디컬 인공지능!_PART 1

디지털 헬스케어의 시대가 도래하면서 의료 데이터의 양은 폭발적으로 증가하고 있습니다. 특히 CT, MRI, PET와 같은 의료 영상 이미지는 전체 데이터의 약 80%를 차지하며 그 비중이 압도적입니다. 2020년 기준으로 약 25 엑사바이트에 달하는 이 방대한 자료들은 매년 20~40%씩 성장하고 있습니다. 병원의 저장 공간 또한 지난 10년간 10배 이상 늘어날 정도로 데이터의 축적 속도가 빠릅니다. 이러한 방대한 영상 데이터는 인공지능이 학습하고 발전할 수 있는 가장 풍부한 자양분이 되고 있으며, 현대 의학의 디지털 전환을 이끄는 핵심적인 동력으로 작용하고 있습니다. 의료 영상 분석에 특화된 인공지능 모델 중 하나인 '라이나(LYNA)'는 실제 임상 현장의 데이터를 학습하여 놀라운 성과를 보여주었습니다. 유방암 조직 샘플을 분석할 때, 공기 방울이 들어가거나 혈액이 섞이는 등 현실적인 노이즈가 포함된 상황에서도 종양과 비종양 부위를 명확하게 구분해 냈습니다. 이는 단순히 정제된 데이터만을 처리하는 단계를 넘어, 실제 의료진이 마주하는 복잡한 임상 환경에서도 인공지능이 충분히 실용적인 진단 도구로 활용될 수 있음을 증명한 사례입니다. 딥러닝 기술은 이제 인간의 육안으로 식별하기 어려운 미세한 패턴까지 파악하는 수준에 도달했습니다. 인공지능이 이미지를 인식하는 핵심 원리는 합성곱 신경망(CNN)에 있습니다. 이 과정은 필터를 이용해 이미지의 특징을 추출하는 합성곱 단계와 추출된 특징 중 대표값을 뽑아내는 풀링 단계로 나뉩니다. 필터를 어떻게 설정하느냐에 따라 다양한 특징 지도가 만들어지며, 이를 반복함으로써 이미지 속의 본질적인 정보를 파악하게 됩니다. 마치 사람이 사물을 볼 때 윤곽선과 질감을 먼저 인지하듯, 신경망 역시 픽셀 연산을 통해 데이터의 대표성을 확보합니다. 이러한 체계적인 학습 구조 덕분에 인공지능은 수만 장의 이미지 속에서도 일관된 판단 기준을 유지할 수 있게 되었습니다. 이미지 인식 경연 대회를 통해 발전해 온 딥러닝 기술은 현재 인간의 오류 범위를 훨씬 뛰어넘는 정확도를 자랑합니다. 초기 모델인 알렉스넷부터 수백 개의 층을 쌓은 레즈넷, 그리고 필터의 가중치를 조절하는 세넷에 이르기까지 기술은 끊임없이 진화해 왔습니다. 현재 인공지능의 이미지 분류 오류율은 약 2.3% 수준으로, 이는 사람의 평균 오류율인 5%보다 훨씬 우수한 수치입니다. 특히 여러 알고리즘을 결합하여 성능을 높이는 앙상블 학습 기법은 진단의 정확도를 완벽에 가깝게 끌어올리고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 의료 현장에서 인공지능의 역할을 보조자에서 강력한 조력자로 격상시켰습니다. 하지만 인공지능의 뛰어난 성능에도 불구하고 우리가 해결해야 할 근본적인 숙제는 신뢰의 문제입니다. 비둘기를 이용한 실험에서 집단 지성을 발휘한 비둘기 무리가 전문의에 가까운 진단 정확도를 보였음에도, 많은 이들은 생명체나 기계의 판단보다는 인간 의사의 진단을 더 신뢰하는 경향이 있습니다. 인공지능은 피로를 느끼지 않고 무한한 학습이 가능하다는 잠재력을 지녔지만, 최종적인 결정을 받아들이는 주체는 결국 인간이기 때문입니다. 기술의 고도화만큼이나 인공지능과 인간, 그리고 생명체 사이의 차이점과 신뢰의 가치를 고민하는 과정이 반드시 병행되어야 합니다.

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[KIMM TV] 급속 충전에도 안정적으로, 배터리 화재 막는 냉각기술 개발

최근 전기차와 대용량 에너지 저장 장치(ESS)의 보급이 확대되면서 리튬이온 배터리의 열폭주와 화재 사고는 사회적으로 해결해야 할 중요한 안전 문제로 부상했습니다. 기존에 주로 사용되던 공랭식이나 수랭식 기술은 냉각판을 거치는 간접적인 방식이기 때문에 급속 충전이나 고온의 가혹한 환경에서 정밀한 온도 제어에 한계가 있었습니다. 이를 보완하기 위해 배터리 전체를 비전도성 냉각액에 담그는 완전 액침 방식이 제안되기도 했으나, 냉각액 전체의 무게로 인한 효율 저하와 비용 부담이 큰 걸림돌이 되었습니다. 이러한 배경에서 냉각 효율은 높이면서도 경제성을 확보할 수 있는 새로운 기술적 대안이 절실해졌습니다. 이번에 개발된 분사형 액침냉각 기술은 상부의 직접 분사 방식과 하부의 액류 냉각을 결합하여 냉각 효율을 극대화한 독자적인 시스템입니다. 배터리 팩 하부의 약 10~15%만 비전도성 냉각액에 잠기게 한 뒤, 펌프로 순환된 액체를 분당 2~4L의 유량으로 상부에서 직접 분사합니다. 상부에서 분사된 냉각액이 배터리 표면에 직접 충돌하는 임핀지먼트 방식은 국부적인 열전달 성능을 높이며, 동시에 하부의 유체 대류 현상은 기존에 냉각이 어려웠던 셀 하단부의 열까지 효과적으로 제거합니다. 결과적으로 기존 완전 액침 냉각 방식 대비 냉각액 사용량을 85%나 절감하면서도 우수한 냉각 성능을 유지하는 데 성공했습니다. 해당 기술은 15분 만에 급속 충방전을 완료하는 가혹한 조건 속에서도 배터리 팩의 온도를 35도 이하의 안정적인 수준으로 제어할 수 있는 뛰어난 성능을 보여주었습니다. 특히 불연성 비전도성 냉각액을 사용하여 냉각과 동시에 화재 발생 시 소화 역할까지 수행할 수 있다는 점이 가장 큰 안전상의 장점입니다. 연구진은 앞으로 인공지능 기술을 접목하여 냉각 성능이 더욱 최적화된 신규 비전도성 냉각액을 발굴하는 연구로 범위를 넓힐 계획입니다. 이와 같은 혁신적인 열 관리 시스템이 전기차, 데이터 센터, 에너지 저장 장치(ESS) 등 다양한 산업 현장에 적용된다면 배터리 안전성을 확보하는 데 중추적인 역할을 할 것으로 기대됩니다.

한국기계연구원[KIMM TV]

융합
공학·기술

에어컨은 왜 항상 벽 위쪽에 달려 있을까?

20세기 초 윌리스 캐리어에 의해 발명된 에어컨은 당시 인쇄와 섬유 산업에서 필수적이었던 온도와 습도 조절을 목적으로 탄생했습니다. 초기에는 고가의 사치품이었지만, 대류와 열교환의 원리를 이용한 이 기술은 점차 가정으로 보급되며 여름철 필수품으로 자리 잡았습니다. 단순히 공기를 시원하게 만드는 것을 넘어 산업 생산성과 생활의 질을 획기적으로 높인 공학적 혁신이라 할 수 있습니다. 에어컨을 벽 위쪽에 설치하는 가장 큰 이유는 공기의 밀도 차이를 이용한 대류 현상 때문입니다. 차가운 공기는 따뜻한 공기보다 밀도가 높아 아래로 가라앉는 성질이 있으므로, 높은 곳에서 바람을 내보내야 실내 전체에 냉기가 고르게 퍼집니다. 보통 벽 높이의 3분의 2 지점이 가장 효율적이며, 반대로 따뜻한 바람은 위로 올라가므로 난방기는 바닥 가까이 설치하는 것이 효과적입니다. 가정 내 가구 배치와 위생 측면에서도 높은 위치의 설치는 유리합니다. 침대나 소파 등 대부분 가구는 높이가 1.5m 이하이므로 벽 아래쪽은 공간이 부족할 때가 많습니다. 또한 바닥 근처에서 바람이 나오면 바닥의 먼지를 공중으로 떠오르게 하여 호흡기 건강에 해로울 수 있습니다. 사람들의 생활 동선을 방해하지 않으면서도 시원한 바람이 앉아 있거나 누워 있는 공간까지 잘 전달되도록 설계된 결과입니다. 현대의 냉난방 시스템은 가정용을 넘어 반도체 공장이나 대형 공항 등 특수한 환경에 맞춰 더욱 정교하게 발전했습니다. 천장형 에어컨은 공간 활용도를 극대화하고 전선 관리가 용이하여 대형 건물에서 주로 사용됩니다. 최근에는 사물인터넷(IoT) 기술과 결합하여 실시간으로 에너지 효율을 최적화하는 단계까지 이르렀으며, 이는 윌리스 캐리어가 정립한 공기 흐름의 기본 원리 위에서 피어난 현대 과학의 결실입니다. 에어컨은 단순한 냉방 기구를 넘어 공학적 통찰이 집약된 과학적 발명품입니다. 열교환기를 통해 공기의 온도를 낮추는 기술은 환경을 쾌적하게 유지하고 현대 문명의 지속 가능성을 뒷받침하고 있습니다. 일상 속에서 무심코 사용하는 에어컨의 위치 하나에도 과학적 원리가 숨어 있음을 이해할 때, 우리는 기술이 인간의 삶을 얼마나 풍요롭게 만드는지 다시금 깨닫게 됩니다. 윌리스 캐리어의 유산은 오늘도 우리 곁을 시원하게 지켜주고 있습니다.

과학플랫폼 SOAK

물리학
융합

NASA가 이 연료를 고집하는 이유! (고급유 아님) [with 한국가스안전공사 수소안전뮤지엄)

우주를 향한 인류의 도전에서 로켓 연료의 선택은 매우 중요한 과제입니다. 최근 발사를 앞둔 아르테미스 로켓은 일반적인 로켓 연료 대신 액체 수소와 액체 산소를 조합하여 동력원으로 사용합니다. 수소는 우리에게 매우 익숙한 원소이지만, 에너지원으로서의 가치와 실제 안전성에 대해서는 여전히 대중적인 궁금증이 많습니다. 수소의 진면목을 확인하기 위해 수소안전뮤지엄을 방문하면 물을 전기분해하여 수소를 직접 추출하는 흥미로운 과정을 체험할 수 있습니다. 이를 통해 수소가 지닌 강력한 에너지를 체감하고 미래 연료로서의 가능성을 깊이 있게 이해할 수 있습니다. 실험을 통해 물에 전기를 흘려보내면 수소와 산소가 2대 1의 비율로 기체화되어 분해되는 것을 눈으로 확인할 수 있습니다. 이렇게 포집된 수소 기체는 아주 작은 양만으로도 간이 로켓을 강력하게 밀어 올릴 만큼 놀라운 추진력을 보여줍니다. 수소는 무색무취의 기체라 평상시에는 존재를 느끼기 어렵지만, 산소와 만나 반응할 때 발생하는 화력은 실로 대단합니다. 이러한 폭발적인 에너지 특성 덕분에 수소는 단순히 이론적인 연료를 넘어 실제 우주 탐사 현장에서 핵심적인 역할을 수행해 왔으며, 우리 실생활의 에너지 패러다임을 바꿀 잠재력이 매우 큽니다. NASA가 우주왕복선 시절부터 액체 수소를 고집해온 가장 큰 이유는 독보적인 추진 효율에 있습니다. 수소는 흔히 사용되는 케로신 연료보다 더 강력한 에너지를 뿜어내어 무거운 로켓을 궤도에 올리는 데 최적화되어 있습니다. 더욱이 수소는 연소 후 탄소 배출물 대신 순수한 물만을 배출한다는 점에서 완벽한 친환경 연료로 꼽힙니다. 고온의 연소 과정을 거쳐 증기 형태로 뿜어져 나오는 물은 환경 오염에 대한 걱정 없이 인류가 우주로 향하는 길을 열어줍니다. 이는 지속 가능한 개발이 화두인 현대 과학 기술계에서 수소가 각광받는 결정적인 이유입니다. 미래의 수소 사회는 단순히 연료를 바꾸는 것을 넘어 생산부터 저장, 운송, 사용에 이르는 ‘수소 밸류체인’의 완성을 의미합니다. 태양광이나 풍력 같은 재생 에너지를 활용해 탄소 배출 없이 만드는 ‘그린 수소’는 진정한 의미의 탄소 중립을 실현하는 핵심 요소입니다. 수소를 안전하게 보관하기 위해 탄소 섬유로 제작된 고강도 저장 용기가 사용되며, 눈에 보이지 않는 수소 불꽃을 감지하는 적외선 화염 검지기 등 첨단 안전 장치들이 곳곳에 배치됩니다. 이러한 기술적 토대 위에 꼼꼼한 안전 관리 시스템이 병행된다면 수소는 우리 삶의 가장 안전하고 깨끗한 동반자가 될 것입니다. 수소안전뮤지엄에서는 어린이들이 직접 수소차를 만들거나 4D 체험 시설을 통해 다가올 미래 사회를 미리 경험할 수 있는 다양한 교육 프로그램을 제공합니다. 가스 안전 수칙을 게임으로 배우고 수소의 순환 과정을 미디어 아트로 감상하며 수소에 대한 심리적 거리감을 좁히는 과정은 매우 중요합니다. 막연한 두려움을 넘어 수소의 과학적 원리와 안전 관리 체계를 올바르게 이해할 때, 비로소 우리는 화석 연료의 시대를 지나 탄소 중립을 향한 새로운 에너지 시대를 맞이할 준비를 마칠 수 있습니다. 체험을 통한 배움은 미래 세대가 수소 사회를 긍정적으로 수용하는 밑거름이 됩니다.

지식인미나니체험 (과학)삶의 현장

물리학
화학
지구환경과학

[댓글이벤트] 전쟁이 곧 과학이었다?! 각궁부터 전차까지 무기 진화 끝판왕 | 심심할 땐 과학 시즌7 EP.01

인류의 역사를 돌이켜보면 과학 기술의 발전은 전쟁의 역사와 궤를 같이해 왔음을 알 수 있습니다. 수많은 과학적 발견과 기술적 진보는 안타깝게도 전장에서 승리하기 위한 무기에 가장 먼저 응축되어 나타나곤 했습니다. 현대 무기의 정점으로 불리는 핵무기 역시 아인슈타인의 상대성 이론과 양자역학이라는 현대 물리학의 정수에서 비롯되었습니다. 이처럼 최첨단 과학은 시대를 막론하고 당대 가장 강력한 무기를 만드는 기반이 되었으며, 무기의 변천사를 살펴보는 것은 곧 인류 과학 기술의 발전 과정을 들여다보는 것과 같습니다. 초기 무기의 원리는 물리학의 가장 기초적인 개념인 압력과 에너지 응축에서 시작되었습니다. 상대에게 더 큰 타격을 주기 위해 면적을 좁혀 압력을 높이는 방식은 칼과 창 같은 예리한 무기를 탄생시켰습니다. 이후 전사들이 입는 갑옷이 단단해지자, 인간은 자신의 완력을 넘어서는 에너지를 활용하기 위해 활과 투석기를 고안했습니다. 흔히 활시위의 탄성으로 화살이 날아간다고 생각하기 쉽지만, 실제로는 활 본체가 탄성 에너지를 저장하는 주체가 됩니다. 재료 공학적 관점에서 활대를 얼마나 잘 만드느냐가 무기의 성능을 결정짓는 핵심이었던 셈입니다. 전쟁의 패러다임을 완전히 바꾼 '게임 체인저' 중 하나는 동양의 연단술 과정에서 우연히 발견된 화약입니다. 불로장생을 꿈꾸며 단약을 만들던 중 탄생한 화약은 기사 계급의 몰락을 가져왔습니다. 수년간의 수련이 필요한 검술이나 궁술과 달리, 총기는 단 30분 정도의 교육만으로도 누구나 다룰 수 있는 무기였기 때문입니다. 화약의 핵심 성분인 질산칼륨의 순도를 높이는 정제 기술은 화학의 발전을 촉진했으며, 이는 성벽을 무너뜨리는 거대한 대포의 등장으로 이어져 공성전의 양상과 국가의 운명을 송두리째 바꾸어 놓았습니다. 화약이 폭발하며 발생하는 에너지를 한 방향으로 집중시키는 대포의 원리는 기동성의 확보라는 새로운 과제를 낳았습니다. 초기 대포는 수십 톤에 달하는 무게로 인해 이동이 거의 불가능했으나, 야전에서 활용하기 위해 크기를 줄이고 마차에 얹는 기술적 개량이 이루어졌습니다. 이러한 변화는 전술의 유연성을 높였고, 내연 기관의 발명 이후에는 전차와 비행기라는 강력한 병기로 진화했습니다. 무기를 더 멀리, 더 정확하게 보내려는 노력은 탄도학의 발전뿐만 아니라 인류가 지구 밖 우주로 나아갈 수 있는 로켓 기술의 토대가 되기도 했습니다. 전쟁을 위해 개발된 물질들이 오늘날 우리의 일상을 풍요롭게 만든 사례도 적지 않습니다. 대표적인 신소재인 나일론은 본래 비싼 비단을 대체하여 낙하산을 만들기 위해 개발된 합성 섬유였습니다. 헥사메틸렌디아민과 아디포일 클로라이드의 중합 반응으로 만들어진 이 물질은 단백질의 결합 방식인 아미드 결합을 모방하여 뛰어난 신축성과 강도를 자랑했습니다. 이후 화학자들은 여기에 벤젠 고리를 추가하여 방탄복 소재인 케블라와 같은 고성능 섬유를 만들어냈습니다. 전장의 파괴적인 목적에서 시작된 과학이 이제는 인류의 생명을 지키고 삶을 편리하게 하는 기술로 자리 잡은 것입니다.

국립과천과학관과학예능😆

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 4

인공지능 연구의 궁극적인 지향점은 기계가 단순히 계산을 잘하는 것을 넘어 범용 인공지능을 갖추도록 만드는 것입니다. 현재의 비약적인 컴퓨팅 파워와 방대한 데이터를 활용하면 정해진 목표에 도달하는 최적의 경로를 찾는 것은 비교적 수월한 편입니다. 하지만 범용 인공지능에 도달하기 위해 기계가 평생토록 추구해야 할 본질적인 '목표 함수'가 무엇인지는 여전히 명확하게 정의되지 않았습니다. 기계가 자신의 상태에 맞게 목표를 수정하며 끊임없이 학습하는 메커니즘을 규명하는 것이야말로 인공지능 분야의 가장 핵심적인 도전 과제라 할 수 있습니다. 인간의 뇌는 매우 복잡하고 변화무쌍한 환경 속에서도 놀라울 정도로 유연하고 안정적인 대처 능력을 발휘합니다. 비록 단순 연산 속도는 기계보다 느릴지 모르나, 전체적인 상황을 파악하고 직관적으로 판단하는 능력은 독보적입니다. 반면 기계는 정확하고 반복적인 작업에 특화되어 있으며, 어마어마한 용량의 정보를 절대 잊어버리지 않는 메모리 능력을 갖추고 있습니다. 만약 인간 특유의 유연한 사고방식과 기계의 정밀한 실행력이 결합한다면, 이는 인류가 지금까지 경험하지 못한 새로운 차원의 지능으로 진화할 것이며, 이것이 바로 많은 학자가 예견하는 기술적 특이점의 모습입니다. 최근 딥러닝 기술의 발전으로 인해 과거에는 인간만의 영역이라 여겨졌던 복잡한 업무들이 하나씩 기계로 대체되기 시작했습니다. 이를 '범용 인공지능'의 관점에서 살펴보면, 모든 분야를 어느 정도 수준급으로 해내는 인간의 보편적인 능력을 인공지능이 점차 습득해 나가는 과정임을 알 수 있습니다. 대표적인 사례로 데이터 기반의 금융 상담이나 자산 관리 분야를 들 수 있는데, 기계는 방대한 정보를 동시에 처리하고 학습된 경험을 축적함으로써 인간보다 더 정교한 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 변화는 기존의 직업 구조에 큰 변화를 가져오겠지만, 동시에 인공지능 컨설턴트와 같은 새로운 직업군을 탄생시키는 기회가 되기도 합니다. 역사적으로 새로운 기술이 등장할 때마다 일자리 상실에 대한 불안감이 고조되었으나, 결과적으로는 기술이 새로운 산업 생태계를 창조하며 인류의 삶을 풍요롭게 만들었습니다. 컴퓨터의 보급이 IT와 소프트웨어라는 거대한 시장을 열어준 것처럼, 인공지능 역시 향후 수십 년간 우리 사회에 전무후무한 활력을 불어넣는 새로운 성장의 동력이 될 것입니다. 물론 급격한 기술 전환기에서 발생할 수 있는 직업적 소외를 방지하기 위해 국가적인 차원의 재교육 시스템과 사회 안전망 확충은 필수적입니다. 미래를 두려움의 대상으로만 보기보다는 인공지능을 인간의 능력을 확장하는 도구로 인식하는 발상의 전환이 필요합니다. 현재의 인공지능은 바둑이나 특정 데이터 분석과 같이 닫힌 가상 세계 내의 문제를 해결하는 데 압도적인 성능을 보이고 있습니다. 그러나 이제 인공지능은 사물 인터넷과 초고속 통신망을 발판 삼아 우리가 발을 딛고 있는 물리적인 현실 세계로 그 영역을 확장해 나가고 있습니다. 현실 세계의 다양한 센서 데이터를 학습하며 환경에 적응하기 시작한 인공지능은 머지않아 범용 인공지능을 넘어 인류의 지적 한계를 초월하는 초지능으로 진화할 가능성이 큽니다. 이러한 인공지능의 미래상은 아직 연구 초기 단계에 머물러 있지만, 이는 다음 세대 과학자들이 해결해야 할 가장 흥미롭고 거대한 도전이 될 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 3

실세계에서 인간 수준의 인공지능을 구현하는 것은 매우 어려운 과제입니다. 로봇이 집 안의 쓰레기를 치우거나 물건을 정리하는 등의 임무를 수행하려면 장애물을 피하고 환경을 인식하며 즉각적인 의사 결정을 내려야 합니다. 하지만 지금까지의 인공지능 연구는 전체적인 임무 수행보다는 개별적인 문제 해결에 집중해 왔으며, 많은 부분이 환경의 특성에 맞춰 프로그래밍된 한계가 있었습니다. 진정한 지능은 복잡한 현실 환경에서 로봇이 스스로 배우고 유연하게 적응하는 능력을 갖추는 데서 시작됩니다. 아이들은 세상을 경험하며 어른의 행동을 흉내 내는 과정을 통해 지능을 발달시킵니다. 이러한 원리를 인공지능에 적용하려는 시도가 바로 '베이비 마인드' 프로젝트입니다. 이는 아이의 뇌 인지 구조를 모사하여 스스로 세상을 지각하고 행동하며 학습하는 기술을 연구합니다. 특히 일화 기억(Episodic Memory)을 통해 경험을 저장하고, 다음 상황에서 이를 활용해 사고를 확장하는 과정에 주목합니다. 국내 여러 연구진이 협력하여 아이의 마음이 성장하는 알고리즘을 개발함으로써 인간 수준의 인공지능에 다가가고 있습니다. 기존의 딥러닝은 주로 정답이 주어진 데이터를 학습하는 지도 학습이나 데이터의 패턴을 찾는 비지도 학습에 의존해 왔습니다. 그러나 인간 수준의 지능에 도달하려면 단순히 주어지는 데이터를 기다리는 방식에서 벗어나야 합니다. 기계가 스스로 실험하고 가설을 세워 데이터를 생성하는 '실험을 통한 학습(Learning by Experiment)'이 필요합니다. 열린 세계에서 지각, 인지, 행동의 사이클을 반복하며 끊임없이 학습하는 라이프롱 러닝(Lifelong Learning) 기술이야말로 인공지능이 다음 단계로 도약하기 위한 핵심적인 토대가 될 것입니다. 완전 자율 학습이 가능한 시스템을 구축하기 위해서는 재귀적인 자기 개선 구조가 필수적입니다. 이는 단순히 행동하는 것을 넘어, 자신의 행동이 가져올 결과를 미리 예측하는 '전망(Prospection)' 능력을 포함합니다. 사람의 뇌가 움직이기 전에 장애물에 부딪힐 가능성을 인지하고 행동을 교정하듯, 인공지능 역시 스스로를 점검하고 예측하며 개선해 나가는 에이전트 형태가 되어야 합니다. 이러한 지각과 사고, 행동의 유기적인 결합은 인공지능이 복잡한 변수와 불확실성을 극복하고 스스로 진화할 수 있는 원동력이 됩니다. 인공지능이 진정으로 인간의 수준에 도달하려면 24시간 쉬지 않고 스스로 학습하며 데이터를 찾아다니는 방향으로 발전해야 합니다. 초기에는 지각과 행동이 불확실하더라도, 경험이 쌓이면서 스스로 오차를 교정하고 성능을 높여가는 과정이 필요합니다. 기술적으로 가장 중요한 목표는 성능이 퇴보하지 않고 지속적으로 향상되는 '단조 증가' 방식의 알고리즘을 구현하는 것입니다. 아주 작더라도 끊임없이 성장하는 학습 알고리즘을 통해, 기계는 비로소 인간과 유사한 형태의 유연하고 강건한 지능을 가질 수 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 2

기계 번역은 인공지능 연구의 역사와 부침을 함께해 온 상징적인 분야입니다. 1960년대 냉전 시대에는 상대국의 정보를 파악하기 위한 수단으로 막대한 투자가 이루어졌으나, 언어의 복잡성을 극복하지 못하고 한계를 보였습니다. 그러나 2000년대 이후 인터넷에 축적된 위키피디아와 같은 방대한 '병렬 코퍼스'는 기계 번역의 패러다임을 완전히 바꾸어 놓았습니다. 풍부한 학습 데이터가 확보되면서 규칙을 직접 입력하던 방식에서 벗어나, 기계가 스스로 언어 간의 관계를 학습할 수 있는 토대가 마련되었고 이는 구글을 중심으로 한 현대적 연구의 시발점이 되었습니다. 최근의 인공지능은 딥러닝 기술을 접목한 '신경망 기계 번역'을 통해 비약적인 발전을 이루었습니다. 과거에는 언어학적 지식이나 문법 규칙을 사람이 직접 입력하려 노력했지만, 현재의 딥러닝 방식은 문장 간의 관계를 온전히 신경망에 맡깁니다. GPU를 이용한 강력한 병렬 처리 능력을 바탕으로 기계는 방대한 데이터를 스스로 분석하며 언어의 특성을 암묵적으로 파악해 나갑니다. 이러한 데이터 중심의 접근 방식은 복잡한 어순 변형이나 문장 구조를 규칙 없이도 유연하게 처리할 수 있게 함으로써 번역의 질을 획기적으로 높였습니다. 하지만 딥러닝 기반 인공지능은 명확하게 정의된 문제에서만 탁월한 성능을 발휘한다는 한계가 있습니다. 성능을 내기 위해 어마어마한 양의 데이터와 컴퓨팅 자원이 소모되는데, 이는 단 한 번의 관측으로도 즉각 학습하고 변화를 만들어내는 인간의 학습 방식과는 대조적입니다. 또한, 결과에 대한 이유를 스스로 설명하지 못하고 자신의 답에 대한 확신 정도를 표현하지 못한다는 점도 해결해야 할 과제입니다. 현재의 인공지능은 입출력이 정의된 특정 영역을 넘어서는 실시간 학습과 유연한 사고 능력에서 여전히 인간의 지능을 뒤쫓고 있는 단계입니다. 알파고의 성공은 바둑처럼 규칙이 명확한 '닫힌 세계'에서 인공지능이 인간의 직관을 뛰어넘을 수 있음을 증명했습니다. 그러나 우리가 살아가는 현실은 불확실성이 가득한 '열린 세계'입니다. 테니스 경기처럼 시시각각 변화하는 동적인 상황을 포착하거나, 물건이 아래로 떨어진다는 것과 같은 상식적인 물리 법칙을 이해하는 영역에서 인공지능은 여전히 약점을 보입니다. 아이가 모래 위보다 아스팔트 위에서 롤러블레이드를 타는 것이 더 쉽다는 사실을 직관적으로 아는 것처럼, 인간이 가진 보편적인 상식을 기계에 부여하는 것은 향후 인공지능 연구의 핵심적인 난제로 남아 있습니다. 앞으로의 인공지능은 단순한 함수 근사를 넘어 자율적으로 문제를 해결하는 지능의 본질을 구현하는 방향으로 나아가야 합니다. 학습 데이터와 추론 데이터가 동일하다는 'IID' 가정이 무너지는 현실 세계의 불확실성을 극복해야 하는 것입니다. 이를 위해 진화를 통해 복잡한 환경에 최적화된 인간의 뇌 구조를 참고하는 인지과학적 접근이 중요해지고 있습니다. 주변 상황을 지각하고 목표를 달성하기 위해 행동하며 끊임없이 환경과 상호작용하는 자율적 능력을 갖출 때, 비로소 우리는 진정한 의미의 인간 수준 인공지능에 한 걸음 더 다가갈 수 있을 것입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 인간지능을 능가하는 인공지능이 출현할 것인가_PART 1

인공지능은 1950년대 무렵 인간처럼 사고하고 행동하는 기계를 만들려는 야심 찬 시도에서 처음 출발했습니다. 당시 막 등장하기 시작한 컴퓨터는 주로 수치 계산에 사용되었으나, 초기 연구자들은 이를 활용해 인간의 고유한 영역인 지적 활동을 재현하고자 했습니다. 이러한 흐름의 중심에는 현대 컴퓨터 과학의 아버지라 불리는 앨런 튜링이 있었으며, 그는 기계의 지능 수준을 평가하기 위한 '튜링 테스트'를 제안하며 연구의 이론적 기틀을 마련했습니다. 이후 지난 70여 년 동안 인공지능은 기술적 도약과 침체기를 반복하며 지금의 모습으로 진화해 왔습니다. 1970년대부터 80년대 사이에는 인간의 전문적인 지식을 기계에 직접 주입하여 문제를 해결하려는 '전문가 시스템'이 주류를 이루었습니다. 의학 지식을 프로그래밍하여 의사처럼 진단하는 시스템 등이 개발되어 산업계에서 큰 주목을 받기도 했습니다. 그러나 이 방식은 사람이 가진 방대한 지식을 일일이 컴퓨터 언어로 변환하여 입력해야 한다는 치명적인 한계가 있었습니다. 결국 기계의 지능이 인간이 정의한 수준을 넘어서지 못한다는 벽에 부딪혔고, 인공지능 분야는 한동안 기술적 한계를 느끼며 긴 정체기인 '인공지능의 겨울'을 맞이하게 되었습니다. 정체기를 극복하기 위해 등장한 대안은 기계가 지식을 전수받는 대신 데이터로부터 규칙을 직접 배우는 '머신러닝' 방식으로의 전환이었습니다. 이는 인간의 뇌 구조를 모방한 신경망 기반의 학습법으로, 입력된 데이터와 정답 사이의 오류를 계산하고 이를 스스로 수정하며 성능을 개선하는 원리를 가집니다. 1980년대에 개발된 오차 역전파 알고리즘 등은 이러한 머신러닝의 중요한 이론적 토대가 되었습니다. 이는 인공지능이 인간이 짜놓은 프로그래밍의 한계를 넘어, 대규모 데이터를 통해 스스로 지능을 고도화할 수 있는 새로운 가능성을 열어준 혁신적인 사건이었습니다. 2000년대에 들어서면서 머신러닝은 다양한 분야에서 이정표를 세우며 급격히 발전하기 시작했습니다. 체스 세계 챔피언을 꺾은 딥 블루부터 자율주행 기술의 가능성을 증명한 다르파 그랜드 챌린지, 그리고 스마트폰의 음성 비서인 시리와 퀴즈쇼 우승자인 왓슨에 이르기까지 인공지능은 실질적인 성과를 증명해 나갔습니다. 특히 2016년 알파고의 등장은 바둑이라는 복잡한 영역에서 인공지능이 인간의 직관을 압도할 수 있음을 보여주었습니다. 이러한 성공 사례들은 머신러닝 기술이 지닌 막강한 잠재력을 전 세계에 각인시키는 결정적인 계기가 되었습니다. 오늘날 인공지능 혁명의 핵심인 '딥러닝'은 신경망의 층을 매우 깊게 쌓아 복잡한 문제를 해결하는 고도화된 머신러닝 기술입니다. 2012년 이미지 인식 대회에서 딥러닝 기반의 알고리즘이 압도적인 성능으로 우승하며 인공지능 연구의 새로운 패러다임이 열렸습니다. 방대한 데이터와 강력한 컴퓨팅 파워, 그리고 정교한 신경망 알고리즘이라는 세 가지 요소가 조화를 이루면서 인공지능은 비약적인 발전을 이루었습니다. 이제 인공지능은 시각 지능과 자연어 처리를 비롯한 과거의 난제들을 해결하며, 산업 전반에 걸쳐 인간의 능력을 보조하고 혁신을 주도하는 필수적인 기술로 자리 잡았습니다.

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여름에도 과학 트렌드는 요즘과학에서! | 요즘과학 7월호

최근 IT 업계에서는 '바이브 코딩'이라는 새로운 패러다임이 큰 주목을 받고 있습니다. 과거에는 코딩을 하기 위해 파이썬이나 자바 같은 복잡한 프로그래밍 언어를 수년간 익혀야 했지만, 이제는 AI에게 자연어로 명령만 내리면 원하는 프로그램을 즉시 만들어낼 수 있는 시대가 되었습니다. 커서(Cursor)나 레플릿(Replit) 같은 도구들을 활용하면 코딩 지식이 전혀 없는 기획자나 디자이너도 단 몇 시간 만에 데이터 대시보드나 애플리케이션을 완성할 수 있습니다. 이는 개발의 진입 장벽을 획기적으로 낮추며 누구나 자신의 아이디어를 소프트웨어로 실현할 수 있는 환경을 조성하고 있습니다. 이러한 변화는 소프트웨어 산업 전반의 구조를 뒤흔들고 있습니다. 실리콘밸리에서는 비싼 소프트웨어를 구독하는 대신 기업이 필요한 기능을 직접 만들어 사용하는 '사스포칼립스(SaaSpocalypse)' 현상까지 거론되고 있습니다. 이제 개발의 초점은 '어떻게 구현하느냐'에서 '무엇을 만들 것이냐'로 옮겨가고 있으며, 개발 권한이 점차 경영진이나 기획자에게로 이동하는 양상을 보입니다. 주니어 개발자의 채용이 줄어들고 조직이 AI 중심으로 재편되는 등, 바이브 코딩은 단순한 기술적 진보를 넘어 노동 시장과 기업 운영의 구조적 변화까지 이끌어내고 있어 향후 행보가 주목됩니다. 하지만 바이브 코딩이 확산됨에 따라 우려의 목소리도 적지 않습니다. 전문가들은 사람이 직접 검증하지 않은 코드를 무비판적으로 사용하는 것이 예상치 못한 시스템 결함을 초래할 수 있다고 경고합니다. 1980년대 인쇄 기술의 대중화(탁상출판)가 오히려 전문 디자이너의 가치를 높였듯, 미래에는 AI가 만든 코드를 정교하게 검증하고 시스템 전체를 설계할 수 있는 '르네상스형 인재'의 중요성이 더욱 커질 것입니다. 결국 코딩 도구가 쉬워질수록 기술을 다루는 사람의 비판적 사고와 윤리적 책임감, 그리고 본질적인 설계 능력이 새로운 시대의 핵심 경쟁력이 될 것으로 전망됩니다. 여름방학을 맞아 국립과천과학관에서도 이러한 최신 과학 트렌드와 발맞춘 다채로운 행사들이 열리고 있습니다. 특히 '어린이 수호대' 프로그램은 로켓 설계와 AI 정찰 등 군사 과학 기술을 직접 체험해 볼 수 있는 기회를 제공하여 아이들에게 과학에 대한 흥미를 심어줍니다. 또한 '양자 세대' 기획전과 연계된 '퀀텀 토크' 강연에서는 양자역학에 관한 철학적 담론부터 최신 연구 동향까지 전문가의 시선으로 깊이 있게 풀어냅니다. 과학의 원리를 직접 손으로 해결하며 배우는 '챌린지 앤 고' 역시 가족 단위 방문객들에게 뜨거운 인기를 얻으며 과학의 즐거움을 전파하고 있습니다. 과학관은 이제 아이들뿐만 아니라 성인들을 위한 문화와 힐링의 장으로도 변모하고 있습니다. '퇴근한 김에 과학관'은 평일 방문이 어려운 직장인들을 위해 야간에 운영되는 특별한 프로그램으로, 과학을 즐기며 새로운 영감을 얻을 수 있는 기회를 제공합니다. 특히 육아에 지친 부모들을 위해 '육아도 퇴근' 자녀 돌봄 서비스를 병행하며 부모들이 천체투영관에서 음악과 별자리를 감상할 수 있게 돕는 세심한 기획이 돋보입니다. 국민 누구나 삶 속에서 과학을 보고 만지며 연결할 수 있도록 문턱을 낮춘 과학관의 노력은 시민들에게 일상 속의 작은 휴식과 지적 충만함을 동시에 선사하고 있습니다.

국립과천과학관💙싸돌이💙

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천문학
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공룡 고기는 무슨 맛이었을까?

우리가 즐겨 먹는 치킨이 생물학적으로 공룡의 후예라는 사실은 이제 널리 알려진 상식입니다. 그렇다면 수천만 년 전 멸종한 거대 공룡들의 실제 고기 맛은 어떠했을까요? 고생물학자들은 화석화된 뼈 대신 근육 생리학과 생태학적 특성을 통해 이 흥미로운 질문의 해답을 찾고 있습니다. 고기의 맛과 색을 결정하는 가장 핵심적인 요소는 근육 내 산소를 저장하는 단백질인 미오글로빈입니다. 이 단백질은 철 원자를 포함하고 있어 특유의 금속성 풍미를 자아내는데, 농도가 높을수록 고기는 진한 붉은색을 띠고 강한 철분 맛을 냅니다. 이는 활동량이 적어 담백한 닭고기와 활동량이 많아 붉은빛을 띠는 오리고기의 차이를 통해 쉽게 이해할 수 있는 원리입니다. 거대한 몸집을 자랑하는 용각류 공룡들은 계절에 따라 300km 이상의 먼 거리를 이동하며 끊임없이 근육을 사용했습니다. 이러한 활발한 이동은 근육 내 미오글로빈 농도를 크게 높였을 것이며, 결과적으로 그들의 고기는 현대의 소고기나 사슴고기처럼 진한 붉은색과 강렬한 풍미를 가졌을 것으로 추정됩니다. 대형 육식 공룡인 티라노사우루스 역시 마찬가지입니다. 이들은 생존을 위해 끊임없이 고강도의 사냥 활동을 펼쳐야 했고, 이 과정에서 발달한 근육은 현재의 독수리나 매와 같은 맹금류와 유사한 묵직한 철분 맛을 지녔을 가능성이 큽니다. 결국 거대 공룡의 맛은 우리가 흔히 접하는 가금류보다는 훨씬 야생적이고 강한 풍미에 가까웠을 것입니다. 반면 오비랍토르와 같은 소형 잡식성 공룡들은 현재의 닭과 매우 흡사한 생활 방식을 유지하며 전혀 다른 맛을 냈을 것으로 보입니다. 깃털로 덮인 몸을 가진 이들은 장거리 이동이나 격렬한 사냥보다는 제한적인 범위 내에서 활동했기에 근육 내 미오글로빈 농도가 낮았을 것으로 보입니다. 따라서 오비랍토르의 고기는 담백하고 부드러운 현대의 닭고기와 매우 유사한 맛이었을 확률이 높습니다. 비록 공룡의 실제 조직은 지층 속으로 사라져 그 맛을 직접 확인할 길은 없지만, 과학적 근거를 바탕으로 한 이러한 상상은 생명과 진화의 흔적을 되짚어보는 흥미로운 여정을 선사합니다. 공룡의 맛에 대한 궁금증은 곧 우리를 둘러싼 생태계의 뿌리를 찾아가는 과정이기도 합니다.

과학플랫폼 SOAK

생명과학

AI시대의 시민의식과 윤리는 어떻게 가져가야 할까요? │선을 넘는 과학자들

AI 대전환의 시대에 접어들며 과학 기술은 우리 삶의 필수적인 요소가 되었습니다. 우리는 매일 AI에게 길을 묻고 글의 교정을 맡기며 다양한 추천 정보를 소비하며 살아갑니다. 하지만 기술에 대한 의존도가 높아질수록 정작 그 기술의 본질과 원리를 제대로 이해하는 사람은 드물다는 역설적 상황에 놓여 있습니다. AI가 내놓는 답변이 과연 이성적으로 공정하게 생성된 것인지, 그리고 기술적 오류로 인한 책임은 누구에게 있는지에 대한 진지한 고민이 필요한 시점입니다. 이제 단순한 활용 능력을 넘어 AI 시대를 살아가는 시민으로서 갖춰야 할 윤리적 기준과 소양이 무엇인지 탐구해야 합니다. 생성형 AI가 만들어내는 결과물의 기본값은 사실 '허구'에서 시작한다는 점을 명심해야 합니다. 개발자들 사이에서 '생성은 페이크다'라는 말이 나올 정도로, AI는 확률적 메커니즘에 따라 그럴듯한 답변을 만들어내는 데 최적화되어 있습니다. 이 과정에서 저해상도 이미지를 왜곡하거나 존재하지 않는 사실을 마치 실제처럼 설명하는 할루시네이션(환각) 현상이 빈번하게 발생합니다. 세종대왕이 맥북을 던졌다는 식의 천연덕스러운 거짓말은 기술적 한계와 과도한 최적화 설정이 빚어낸 결과입니다. 따라서 AI의 답변을 맹신하기보다는 그 이면의 허구성을 판별할 수 있는 비판적 시각이 반드시 뒷받침되어야 합니다. 딥페이크 기술은 사실과 거짓의 경계에 있는 대표적인 기술적 산물입니다. 역사적 인물을 재현하는 등 교육적인 목적으로 활용될 때는 혁신적인 도구가 되지만, 사기나 비윤리적인 의도가 개입될 때는 사회적 재앙이 될 수 있습니다. 기술 자체는 가치 중립적일지라도 그것을 사용하는 인간의 목적에 따라 그 성격이 완전히 달라지는 것입니다. 점차 정교해지는 기술로 인해 인간의 눈으로는 진짜와 가짜를 구분하기 힘든 '역튜링 테스트'의 시대가 도래하고 있습니다. 이는 디지털 세상에서 상호 신뢰를 무너뜨릴 수 있는 위협 요소이기에, 기술의 오남용을 방지하기 위한 사회적 합의와 윤리 가이드라인 마련이 시급합니다. AI의 공정성 문제는 결국 학습 데이터의 질에 달려 있습니다. 쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다는 원칙처럼, AI가 인간 사회의 편향된 데이터를 학습하면 그 결과물 역시 특정 인종이나 성별에 대한 차별을 내포하게 됩니다. 예를 들어 교수 이미지를 생성할 때 주로 백인 남성을 그리는 현상은 인터넷상에 존재하는 기존 데이터의 편향성을 반영한 결과입니다. 이러한 편향성을 완전히 제거하는 것은 불가능에 가깝지만, 이를 완화하려는 노력은 계속되어야 합니다. 용도에 맞는 적절한 학습 데이터를 선별하고 AI의 편향성을 주기적으로 측정하는 평가 체계를 도입하여 기술의 공정성을 확보해야 합니다. 알고리즘이 제공하는 맞춤형 정보는 우리를 '에코 챔버(반향실 효과)'에 갇히게 만듭니다. 내가 좋아하는 소리만 반복해서 듣다 보면 그것이 유일한 진리라고 믿는 확증 편향이 강화됩니다. 유튜브 추천 시스템 등을 통해 내 생각과 일치하는 정보만 소비하다 보면 다른 의견을 수용할 기회는 사라지고 사고의 유연성은 퇴보하게 됩니다. 지식의 생산과 소비가 민주화된 것은 긍정적이지만, 전문성이 결여된 정보가 다수의 논리에 의해 진실로 둔갑하는 현상은 경계해야 합니다. 비인간 에이전트가 지식 생산의 주체로 등장한 오늘날, 우리는 알고리즘의 맹목적인 추종자가 아닌 주체적인 사고자로 남아야 합니다. 교육 현장에서의 AI 도입은 새로운 기회이자 도전입니다. 디지털 기기 노출이 아이들의 문해력 형성을 방해한다는 우려 속에, 아날로그 교육으로의 회귀를 선택하는 사례도 늘고 있습니다. 지식 전달의 측면에서 AI 튜터는 효율적일 수 있으나, 인간 교사가 지닌 가치와 정서적 교감을 온전히 대체할 수는 없습니다. 중요한 것은 AI가 할 수 없는 영역, 즉 질문하는 능력과 비판적 사고력을 길러주는 교육입니다. 기술을 활용하되 학습의 주도권까지 기술에 넘겨주어서는 안 됩니다. 디지털 활용과 아날로그 수업 사이의 균형을 찾는 노력이 미래 교육의 핵심적인 방향이 되어야 할 것입니다. 결국 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 필요한 것은 '알고 쓰는' 능력, 즉 AI 리터러시입니다. AI가 사고를 외주화하고 인간의 뇌를 퇴화시키는 '제2의 바보 상자'가 되지 않도록 주의해야 합니다. 기술이 주는 효율성에 매몰되어 상상하고 사유하는 즐거움을 잊어서는 안 됩니다. 글자를 읽고 이미지를 떠올리는 전통적인 훈련은 디지털 시대에도 여전히 유효한 가치를 지닙니다. AI와의 공존은 피할 수 없는 현실이지만, 그 주도권은 항상 인간에게 있어야 합니다. 기술적 대전환의 파도 속에서 인간다움을 유지하며 지혜롭게 기술을 활용하는 성숙한 시민성이야말로 미래 사회의 진정한 경쟁력이 될 것입니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: AI의 사고과정을 설명할 수 있을까_PART 3

딥러닝이 아닌 기계 학습 모델 중에서도 설명 가능한 인공지능을 구현할 수 있는 다양한 방법론이 존재합니다. 그중 베이지안 통계를 기반으로 한 '자동 통계학자' 모델은 케임브리지와 MIT가 공동 개발한 것으로, 복잡한 모델을 우리가 이해할 수 있는 연산자와 기저 모델의 조합으로 풀어냅니다. 마치 수학 공식처럼 모델을 더하거나 곱하는 연산 과정을 통해 전체를 파악할 수 있게 하는 것입니다. 이는 과거 통계학자들이 수동으로 수행하던 데이터 분석과 검증 과정을 알고리즘이 스스로 수행하면서도, 그 과정을 인간이 납득할 수 있는 언어로 설명해 준다는 점에서 혁신적인 기술로 평가받고 있습니다. 이러한 설명 가능한 인공지능 모델의 효용성은 실제 데이터 분석에서 명확히 드러납니다. 인공지능은 별도의 사전 지식 없이도 11년 주기의 태양 흑점 활동이나 100년 단위의 변화, 그리고 역사적인 소빙하기 시점의 온도 변화를 정확히 포착해 냈습니다. 더 나아가 '관계 자동 통계학자' 기술은 여러 개의 시계열 데이터가 공유하는 공통 특징과 개별적 특성을 동시에 파악합니다. 금, 석유, 나스닥 지수처럼 서로 얽혀 있는 지표들 사이의 상관관계를 분석하고, 특정 시점의 급격한 변동 원인을 설명함으로써 복잡한 경제 흐름을 읽어내는 데 큰 도움을 줍니다. 의사 결정 트리 기반의 모델 역시 설명 가능성 측면에서 강점을 보입니다. 특히 성능이 뛰어난 'XGBoost' 알고리즘은 수많은 트리가 결합된 복잡한 형태를 띠지만, 각 트리의 가중치와 노드별 결정 기준을 시각화함으로써 판단 근거를 명확히 할 수 있습니다. 예를 들어 타이타닉 생존자 데이터를 분석할 때, 인공지능이 어떤 변수를 중요하게 고려했는지 구체적인 수치로 보여줍니다. 객실 등급, 요금, 나이 등의 요인이 생존 결정에 미친 영향력을 개별적으로 분석할 수 있기에, 블랙박스처럼 결과만 내놓는 것이 아니라 인공지능의 사고 과정을 인간이 투명하게 들여다볼 수 있게 합니다. 산업 현장에서의 응용은 설명 가능한 인공지능의 가치를 더욱 빛나게 합니다. 포스코의 고로 자동 제어 시스템에 적용된 '군집 딥러닝' 기술은 수천 개의 센서 데이터를 효율적으로 처리하며 쇳물의 온도를 정밀하게 예측합니다. 이 기술은 연간 수백억 원의 비용 절감 효과를 거두었을 뿐만 아니라, 국가 핵심 기술로 선정되는 쾌거를 이루었습니다. 무엇보다 중요한 성과는 현장 조업자들의 신뢰를 얻었다는 점입니다. 인공지능이 왜 특정 제어를 제안했는지 설명 가능한 근거를 제시함으로써, 숙련된 기술자들과 인공지능 시스템 사이의 간극을 줄이고 협업 효율을 극대화할 수 있었습니다. 인공지능의 미래는 수치 데이터를 넘어 글을 읽고 스스로 설명하는 형태로 진화할 것입니다. 워런 버핏이 기업의 보고서를 읽고 투자를 결정하듯, 미래의 인공지능은 텍스트와 수치를 동시에 분석하여 종합적인 판단을 내리고 그 이유를 보고서 형태로 작성해 줄 것입니다. 단순히 상승 혹은 하락을 예측하는 수준을 넘어, 구체적으로 어떤 지표가 위험하며 어떤 외부 요인이 변동을 일으켰는지를 사람처럼 상세하게 설명해 주는 시대가 머지않았습니다. 이러한 다학제적 통합은 인공지능이 인간의 진정한 파트너로서 복잡한 세상을 함께 이해해 나가는 토대가 될 것입니다.

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제9회 인공지능 융합콘서트 강연 - AI가 그리는 나의 꿈

인공지능(AI)은 이제 우리의 일상 속에서 그림을 그리고 노래를 만들며 영상 편집까지 돕는 만능 도구로 자리 잡았습니다. 하지만 AI는 스스로 알아서 모든 것을 완벽하게 해내지는 못합니다. 우리가 머릿속에 그린 이미지를 구체적이고 자세하게 설명해 주어야만 비로소 원하는 결과물을 얻을 수 있습니다. 결국 AI를 얼마나 잘 활용하느냐는 우리가 얼마나 논리적이고 상세하게 명령을 내릴 수 있는지에 달려 있습니다. 기술의 발전보다 중요한 것은 이를 제어하는 인간의 소통 능력입니다. AI의 지능이 높아지기 위해서는 막대한 데이터 학습이 필요하지만, 역설적으로 이를 제대로 다루기 위해서는 인간 역시 더 많이 공부해야 합니다. AI는 때때로 '환각(Hallucination)'이라고 불리는 오류를 범하며 당당하게 거짓 정보를 제공하기도 합니다. 이러한 오류를 걸러내고 올바른 방향으로 이끌기 위해서는 풍부한 독서와 지식 습득이 필수적입니다. AI보다 더 똑똑해져야만 비로소 AI를 단순한 도구가 아닌 강력한 조력자로 부릴 수 있는 진정한 주도권이 생깁니다. 현재 우리가 접할 수 있는 AI들은 저마다 독특한 성격을 가지고 있습니다. 예술적 감각이 뛰어난 챗GPT부터, 세상에서 가장 똑똑한 학자 스타일로 불리는 클로드, 그리고 구글의 방대한 인프라를 바탕으로 무궁무진한 활용도를 자랑하는 제미나이까지 다양합니다. 단순히 유행하는 도구를 쓰는 것에 그치지 않고, 수학적 지식이 필요할 때나 예술적 영감이 필요할 때 등 상황에 맞춰 가장 적합한 AI를 선택해 활용하는 것이 현대 사회에서 필수적인 디지털 문해력의 핵심입니다. 소프트웨어를 넘어 하드웨어와 결합한 AI 로봇의 등장도 눈여겨봐야 합니다. 현대자동차의 아틀라스나 보스턴 다이내믹스의 스팟처럼 인간의 신발을 정리하고 쓰레기를 버리는 등 실생활을 돕는 로봇들이 실용화 단계에 접어들었습니다. 비록 아직은 수건을 개는 속도가 사람보다 느릴지라도, 머지않은 미래에 AI는 화면 속 텍스트를 넘어 우리 물리적인 공간을 직접 관리하는 존재가 될 것입니다. 이러한 변화는 인간이 더 가치 있고 창의적인 일에 집중할 수 있는 환경을 만들어 줄 것입니다. 성공적인 AI 활용을 위해서는 '프롬프트'라고 불리는 주문서 작성이 중요합니다. 단순히 '강아지를 그려줘'라고 말하기보다, 주인공이 누구인지, 무엇을 하고 있는지, 배경과 화풍은 어떠한지를 명확히 규정해야 합니다. 특히 콜론(:)이나 대괄호([]) 같은 기호를 활용해 세부 묘사를 추가하면 AI는 훨씬 정교한 결과물을 내놓습니다. 지브리나 픽사 같은 특정 스타일을 지정하는 것만으로도 이미지의 분위기는 완전히 달라지며, 이는 사용자의 기획력이 결과물의 수준을 결정함을 보여줍니다. 이미지나 음악을 생성할 때 반드시 주의해야 할 점은 개인정보 보호와 보안 설정입니다. 챗GPT와 같은 서비스는 사용자의 대화 내용을 학습 모델 개선에 활용하기 때문에, 중요한 개인정보가 유출되지 않도록 설정을 변경하는 과정이 선행되어야 합니다. 또한 무료 버전의 경우 생성 횟수에 제한이 있는 경우가 많으므로, 무분별하게 명령을 내리기보다는 신중하게 기획된 프롬프트를 사용하는 습관이 필요합니다. 기술을 안전하게 다루는 법을 아는 것이 진정한 전문가의 자세입니다. AI가 만든 창작물은 현재 저작권 보호를 받기 어렵다는 법적 한계가 존재합니다. 누구나 내가 만든 이미지를 가져다 쓸 수 있다는 점은 단점일 수 있지만, 역으로 누구나 창작의 주체가 될 수 있는 기회의 장이 열렸음을 의미하기도 합니다. 기술적인 구현은 AI가 담당하더라도, 그 안에 담길 독창적인 상상력은 여전히 인간의 영역입니다. 결국 더 넓은 세상을 경험하고 책을 읽으며 쌓은 상상력이 AI 시대를 살아가는 우리에게 가장 강력한 무기가 될 것입니다.

국립광주과학관과학행사

융합

비 오는 날, 왜 앞 차의 불빛은 세로로 퍼져 보일까?

비 오는 날 버스를 타거나 자가용을 운전할 때 우리는 평소와 다른 독특한 시각적 경험을 하게 됩니다. 앞차의 후미등이나 가로등의 불빛이 평소처럼 둥근 형태가 아니라 위아래로 길게 번져 보이는 현상이 대표적인 사례입니다. 이러한 현상이 발생하는 근본적인 원인은 자동차 앞유리에 맺혀 있는 물방울들의 독특한 패턴에 있습니다. 빗물이 유리를 타고 흐를 때 균일하게 퍼지지 않고 작은 물방울들이 불규칙하게 남게 되는데, 이 물방울들이 마치 수많은 작은 프리즘처럼 작동하여 빛을 굴절시킵니다. 결과적으로 우리 눈에 도달하는 빛의 경로가 왜곡되면서 불빛이 길쭉하게 늘어진 모습으로 인식되는 것입니다. 흥미로운 점은 와이퍼가 없는 옆 유리를 통해 밖을 볼 때는 이처럼 불빛이 특정 방향으로 길게 늘어나는 현상이 관찰되지 않는다는 사실입니다. 이러한 차이는 앞유리에 설치된 와이퍼의 기계적인 작동 방식에서 기인합니다. 와이퍼가 유리 위의 빗물을 수평 방향으로 반복해서 닦아내면, 물방울들은 미세한 수평 방향의 띠를 형성하며 배열됩니다. 빛이 이 수평 띠를 통과할 때 수직 방향으로 집중적인 굴절이 일어나면서 우리가 보는 불빛이 위아래로 번지게 되는 것입니다. 반면 옆 유리의 물방울은 중력에 의해 무작위로 흘러내려 굴절 방향 또한 불규칙하게 발생하므로 일정한 번짐 현상이 나타나지 않습니다. 빛의 굴절은 단순히 비 오는 날의 현상에 국한되지 않고 우리 일상의 다양한 곳에서 발견되는 물리학의 기본 원리입니다. 수영장에 잠긴 물체가 실제보다 더 얕은 곳에 있는 것처럼 보이거나, 뜨거운 여름날 도로 위로 아지랑이가 피어오르며 물웅덩이가 있는 것처럼 착시를 일으키는 현상 모두가 빛의 성질 때문입니다. 또한 프리즘이나 빗방울을 통과한 빛이 파장에 따라 서로 다른 각도로 꺾이며 만들어내는 무지개 역시 빛과 매질의 정교한 상호작용이 빚어낸 결과물입니다. 우리가 매일 마주하는 이러한 광학적 변화들은 단순한 시각적 즐거움을 넘어, 세상을 구성하는 물리적 법칙들이 얼마나 우리 삶과 밀접하게 연결되어 있는지를 잘 보여줍니다.

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물리학

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 3

인공지능이 만능처럼 보이지만, 학습 과정에서 의도치 않은 오류가 발생하곤 합니다. 예를 들어 0과 9를 구별하는 학습을 시킬 때, 인공 신경망은 우리가 원하는 숫자의 형태가 아닌 배경색 같은 '쉬운 단서'에 집중할 수 있습니다. 이를 통해 학습 데이터에서는 높은 정확도를 보이지만, 배경이 바뀐 새로운 데이터가 들어오면 속수무책으로 틀리게 됩니다. 이는 데이터를 아주 정교하게 설계하지 않으면 인공지능이 인간의 의도와는 완전히 다른, 가장 효율적인 지름길만을 찾으려 한다는 점을 시사합니다. 따라서 딥러닝 모델의 신뢰성을 확보하기 위해서는 단순한 결과값뿐만 아니라 학습의 방향성 자체를 세밀하게 점검하는 과정이 필수적입니다. 학습 데이터 자체의 불완전성도 큰 문제입니다. 사람이 데이터를 직접 레이블링하기에 정답이 틀리거나 모호한 경우가 빈번합니다. 실제로 '렌즈 캡'으로 분류된 이미지가 전혀 엉뚱한 물체인 경우도 있으며, 물체의 영역을 지정하는 방식 또한 주관적일 수 있습니다. 더 큰 문제는 데이터의 편향성입니다. 특정 사물은 데이터가 넘쳐나지만 대다수의 사물은 데이터가 부족한 불균형이 존재하며, 이는 인종이나 성별에 대한 사회적 편견으로 이어지기도 합니다. 흑인을 범죄 위험군으로 높게 예측하거나 요리하는 남성을 여성으로 판단하는 등의 사례는 인공지능이 데이터 속에 숨겨진 인간의 편견을 그대로 학습하고 강화할 수 있음을 보여줍니다. 인공지능은 데이터의 맥락을 완벽히 이해하지 못하는 한계가 있습니다. 홍수 상황에서 침수된 차를 보고도 그저 '길가에 주차된 자동차'라고 설명하는 식입니다. 이는 기계가 학습하지 못한 예외적인 상황에 직면했을 때, 가장 확률이 높은 보편적인 답안을 선택하기 때문입니다. 또한 인공지능은 적대적 공격에 매우 취약합니다. 인간의 눈에는 보이지 않는 미세한 노이즈를 섞는 것만으로도 판다를 긴팔원숭이로 오인하게 만들 수 있습니다. 이러한 취약성과 결과의 도출 과정을 설명할 수 없는 '블랙박스' 문제는 인공지능을 의료나 자율주행 같은 안전이 직결된 분야에 전적으로 도입하기 어렵게 만드는 주요한 원인이 됩니다. 기술적 한계를 넘어선 윤리적, 사회적 부작용에 대한 우려도 깊어지고 있습니다. 딥러닝 학습을 위해 수집되는 방대한 개인 정보는 늘 유출과 오용의 위험에 노출되어 있습니다. 특히 딥페이크 기술은 연예인 합성 음란물 같은 범죄에 악용되며 심각한 인권 침해 문제를 야기하고 있습니다. 자율주행 자동차가 사고 직전 보행자와 탑승자 중 누구를 보호해야 하는지에 대한 윤리적 딜레마도 여전히 사회적 합의가 필요한 난제입니다. 이러한 문제들은 기술의 발전을 이끌어온 연구자들에게조차 깊은 회의감을 안겨주며, 실제로 유명한 알고리즘 개발자가 군사적 전용이나 사생활 침해를 우려해 연구 중단을 선언하는 사례까지 발생하고 있습니다. 마지막으로 간과하기 쉬운 문제는 환경에 미치는 악영향입니다. 고성능 딥러닝 모델 하나를 학습시키는 데 배출되는 이산화탄소는 자동차 다섯 대가 평생 내뿜는 양과 맞먹습니다. GPU 사용량이 폭발적으로 늘어남에 따라 막대한 전력이 소모되고, 이는 결국 지구 온난화를 가속화하는 요인이 됩니다. 지난 몇 년간 컴퓨터 비전과 딥러닝은 비약적인 성장을 거두었으나, 이제는 화려한 성과 뒤에 숨겨진 그늘을 직시해야 할 때입니다. 앞으로의 인공지능 발전은 단순히 지능을 높이는 것에 그치지 않고, 기술적 결함 보완과 사회적 가치 실현, 그리고 환경적 지속 가능성을 동시에 고려하는 방향으로 나아가야 할 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

지구환경과학
뇌인지과학
융합

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 1

컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오의 내용을 자동으로 이해하도록 만드는 기술입니다. 이 과정에서 핵심적인 역할을 하는 딥러닝은 여러 개의 층으로 구성된 인공 신경망을 활용한 기계 학습 방법의 일종입니다. 기존의 기계 학습이 사람이 직접 데이터를 수학적 형태로 가공해야 했던 것과 달리, 딥러닝은 데이터 자체에서 중요한 특징을 추출하고 이를 표현하는 방법까지 스스로 학습한다는 점에서 혁신적인 차별성을 가집니다. 대표적인 신경망 구조로는 공간 정보가 담긴 2차원 데이터를 처리하는 합성곱 신경망(CNN)과 시계열 데이터를 다루는 순환 신경망(RNN)이 있습니다. CNN은 이미지에 필터를 적용하여 유의미한 정보를 추출하며, RNN은 출력값이 다시 입력으로 들어가는 구조를 통해 시간의 흐름에 따른 데이터 변화를 파악합니다. 이러한 기술적 토대 위에서 인공지능은 비디오나 음성, 텍스트 문장과 같은 복잡한 정보를 더욱 정교하게 분석할 수 있게 되었습니다. 객체 검출과 의미론적 이미지 분할은 컴퓨터 비전의 주요 응용 분야입니다. YOLO 알고리즘은 이미지를 격자로 나누어 객체의 위치와 종류를 동시에 예측함으로써 매우 빠른 속도로 검출을 수행합니다. 또한, 이미지의 모든 픽셀이 어떤 클래스에 속하는지 구분하는 의미론적 이미지 분할 기술은 자율 주행 자동차가 도로 환경과 장애물을 인식하는 데 필수적입니다. 이는 인코더와 디코더가 대칭을 이루는 CNN 구조를 통해 해상도를 유지하며 정확한 모양을 잡아냅니다. 객체 추적은 비디오 프레임 사이에서 특정 대상의 위치 변화를 실시간으로 파악하는 기술입니다. 추적 과정에서는 대상의 모양이나 자세가 계속 변하기 때문에 실시간 재학습 과정이 동반되기도 합니다. 최근에는 시각 정보와 언어 정보를 결합한 시각 질의응답(VQA) 기술도 주목받고 있습니다. 이미지에서 정보를 추출하는 CNN과 질문 문장을 이해하는 RNN이 결합하여, 이미지 내용에 대한 질문에 적절한 정답을 제시하는 고차원적인 지능을 보여줍니다. 이미지 캡셔닝은 이미지를 설명하는 문장을 생성하는 기술로, 마치 이미지를 언어로 번역하는 과정과 유사합니다. 이 시스템은 CNN을 통해 이미지 정보를 인코딩하고, 이를 바탕으로 RNN이 단어를 하나씩 생성하며 완전한 문장을 만들어냅니다. 비록 완벽하지는 않더라도 장면의 맥락을 파악하여 적절한 묘사를 제공할 수 있습니다. 이처럼 컴퓨터 비전과 딥러닝의 결합은 단순한 시각적 인지를 넘어 인간의 언어와 상호작용하는 단계로 발전하고 있습니다.

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뇌인지과학
수학
융합

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 컴퓨터비전과 딥러닝의 현재와 미래_PART 2

딥러닝 기술이 데이터를 분석하는 단계를 넘어, 새로운 데이터를 직접 생성해내는 생성 모델의 시대로 접어들었습니다. 그 중심에는 2014년 등장한 ‘적대적 생성 신경망(GAN)’이 있습니다. 이 구조는 생성자와 판별자라는 두 가지 네트워크를 활용하여 높은 수준의 결과물을 도출합니다. 초기에는 아주 작은 이미지 생성에 그쳤으나, 최근에는 실제 사진과 구분하기 어려울 정도의 고해상도 이미지를 생성하는 수준에 이르렀으며 이는 예술과 디자인 등 다양한 산업 분야에 새로운 혁신을 가져오고 있습니다. 생성형 AI는 단순히 임의의 이미지를 생성하는 것을 넘어 사용자의 의도를 반영하는 조건부 생성에서도 두각을 나타내고 있습니다. 사용자가 영역별로 클래스를 지정해 간단한 그림을 그리면, 신경망이 이를 바탕으로 실제 풍경과 같은 정교한 이미지를 완성해 줍니다. 또한 흑백 사진을 컬러로 복원하는 작업처럼 실용적인 응용도 가능합니다. 컬러 사진을 흑백으로 바꾸는 과정이 매우 간단하기 때문에 양질의 학습 데이터를 대량으로 확보할 수 있으며, 이를 통해 인공지능은 흑백 데이터 속에서 색상 정보를 정교하게 유추하는 법을 학습합니다. 이미지의 품질을 개선하는 화질 개선 분야에서도 딥러닝은 놀라운 성능을 발휘합니다. 노이즈가 심해 형체를 알아보기 힘든 사진이라도, 컴퓨터는 사물의 형태나 클래스에 대한 사전 정보를 바탕으로 미세한 패턴을 파악해 선명한 결과물을 도출합니다. 비디오의 프레임 사이를 메워주는 보간 기술 역시 주목받고 있습니다. 초당 30프레임의 영상을 240프레임으로 변환하여 훨씬 매끄러운 움직임을 구현하는 이 기술은 프레임 간의 자연스러운 연결을 생성하여 시청자가 느끼는 시각적 몰입감을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 강화 학습은 행동에 따른 피드백을 통해 스스로 최적의 전략을 수립하는 인공지능의 진화된 형태입니다. 벽돌 깨기 게임에서 점수를 극대화하는 방법을 스스로 터득한 인공지능은 이제 인간의 기보 없이 룰만으로 학습하여 바둑과 체스에서 정점에 도달했습니다. 최근에는 정보가 제한된 스타크래프트 같은 복잡한 게임 환경에서도 뛰어난 성적을 내고 있습니다. 보이지 않는 영역의 상황을 추정하고 수많은 유닛을 동시에 관리해야 하는 고난도 과제는 인공지능이 실제 세상의 복잡한 문제들을 충분히 해결할 수 있음을 증명합니다. 인공지능 기술이 우리의 일상에 가장 큰 영향을 미칠 분야는 바로 자율 주행입니다. 테슬라와 같은 기업들은 카메라 기반의 컴퓨터 비전 시스템을 활용해 도로 상황을 실시간으로 분석합니다. 차량 곳곳에 장착된 카메라로 들어온 시각 정보를 처리하여 주변 사물, 차선, 도로의 흐름을 정확하게 인식합니다. 단순히 사물을 구별하는 수준을 넘어 상황을 판단하고 주행을 제어하는 고도의 지능형 시스템은 인간의 안전을 지키고 교통 환경을 혁신하는 미래 핵심 기술로서 그 가치를 입증하며 우리 곁으로 다가오고 있습니다.

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뇌인지과학
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🎙️‘양자세대’ 기획자의 전시 해설 3편! 물리학 102-2 원자🔴⚪ l 2026 브랜드 기획전

인류는 아주 오래전부터 만물을 구성하는 근본적인 단위에 대해 깊은 의문을 품어왔습니다. 고대 그리스의 철학자 데모크리토스는 더 이상 쪼개지지 않는 입자인 원자의 개념을 처음 제안하였으나, 그의 생각은 아리스토텔레스의 원소설에 가려져 한동안 잊혔습니다. 이후 19세기 초 존 돌턴에 이르러서야 원자는 과학적 근거를 갖춘 현대적 이론으로 부활했습니다. 돌턴은 모든 물질이 각기 다른 질량을 가진 단단한 공 모양의 원자로 이루어져 있다는 원자설을 발표하며 근대 화학의 튼튼한 기초를 닦았습니다. 19세기 말 조지프 존 톰슨은 음극선 실험을 통해 원자의 내부 구조를 파악할 수 있는 새로운 단서를 발견했습니다. 그는 원자 내부에서 음전하를 띤 아주 작은 입자인 전자를 찾아냈으며, 이는 원자가 더 이상 쪼개질 수 없는 견고한 존재가 아님을 세계에 증명했습니다. 톰슨은 양전하가 넓게 퍼져 있는 구체 속에 전자가 군데군데 박혀 있는 이른바 건포도 푸딩 모형을 제시했습니다. 이 발견은 원자를 단순히 단단한 덩어리로 보던 전통적인 시각에서 벗어나 복잡한 내부 구조를 탐구하게 만든 중요한 계기가 되었습니다. 어니스트 러더퍼드는 알파 입자 산란 실험을 통해 원자의 중심에 매우 작고 무거운 양전하 덩어리인 원자핵이 존재한다는 사실을 놀라운 방식으로 밝혀냈습니다. 대부분의 알파 입자가 얇은 금박을 그대로 통과했지만, 아주 일부가 예상치 못한 각도로 크게 튕겨 나가는 것을 목격한 그는 원자의 내부가 대부분 텅 빈 공간이며 질량은 중심의 좁은 구역에 집중되어 있음을 깨달았습니다. 이를 바탕으로 그는 행성이 태양 주위를 돌듯 전자가 핵 주위를 회전하는 행성 모형을 제안하며 원자 물리학의 패러다임을 근본적으로 바꾸어 놓았습니다. 하지만 러더퍼드의 모형은 전자의 에너지 손실과 불연속적인 스펙트럼 문제를 완벽하게 설명하기에는 한계가 있었습니다. 이를 보완하기 위해 닐스 보어는 전자가 아무 곳에나 있는 것이 아니라 특정한 에너지 준위를 가진 궤도에서만 안정적으로 회전한다는 혁신적인 가설을 세웠습니다. 전자가 서로 다른 궤도 사이를 이동할 때만 에너지를 흡수하거나 방출한다는 그의 이론은 수소 원자의 선 스펙트럼을 정확하게 설명해 냈습니다. 보어의 원자 모형은 고전 역학의 한계를 극복하고 초기 양자 역학이라는 새로운 학문의 시대로 나아가는 핵심적인 가교 역할을 수행했습니다. 현대의 원자 모형은 입자의 위치와 운동량을 동시에 정확히 측정할 수 없다는 하이젠베르크의 불확정성 원리를 토대로 더욱 정교하게 발전했습니다. 슈뢰딩거와 같은 과학자들은 전자가 정해진 궤도를 따라 도는 것이 아니라, 원자핵 주변의 특정 위치에서 발견될 확률을 나타내는 전자 구름 형태로 존재한다고 설명했습니다. 이러한 양자 역학적 관점은 물질의 미시적 세계를 이해하는 가장 정확한 도구가 되었습니다. 끊임없이 진화해 온 원자 모형에 대한 탐구는 오늘날 반도체 기술과 나노 공학 등 첨단 과학 문명을 지탱하는 가장 강력한 학문적 토대가 되고 있습니다.

국립과천과학관👉기획·특별전

물리학
화학

과학관에 뜬 비밀결사대의 정체는? 디노의 [디스포~유] | 디소포유 6월호

국립과학교육의 산실인 국립중앙과학관 생태공원에서 특별한 활동이 시작되었습니다. 바로 '어린이 생태 탐사대'라는 이름의 동아리 수업인데요. 평소 조용하던 생태공원은 호기심 가득한 아이들의 눈빛과 진지한 관찰 태도로 활기가 넘칩니다. 총 12명의 선발된 대원들은 언덕, 연못, 나무 지역으로 나뉘어 각자의 구역에서 살아가는 곤충들을 탐구합니다. 이번 활동은 단순히 곤충을 구경하는 것에 그치지 않고, 우리 주변의 자연환경을 직접 조사하며 생태계의 소중함을 몸소 체험하는 소중한 기회를 제공합니다. 탐사대 활동은 일회성 체험이 아니라 5월부터 10월까지 6개월이라는 긴 시간 동안 지속된다는 점에서 특별합니다. 특정 구역을 정기적으로 방문하여 시간의 흐름에 따른 생태계의 변화를 정밀하게 추적하는 방식입니다. 대원들은 매달 달라지는 자연의 모습을 꼼꼼하게 일지에 옮기며, 곤충들의 삶의 주기를 심도 있게 이해하게 됩니다. 이러한 장기적인 프로젝트는 단순한 지식 습득을 넘어 데이터가 축적되는 과학적 과정의 가치를 깨닫게 해주는 소중한 시간이 될 것입니다. 이 프로젝트의 핵심 목적은 두 가지로 요약됩니다. 첫째는 환경 변화에 민감하게 반응하는 곤충 데이터를 축적하여 생태계 보존의 기초 자료를 만드는 것이며, 둘째는 아이들이 미래 과학자로서 필요한 탐구 역량을 기르는 것입니다. 35 대 1이라는 높은 경쟁률을 뚫고 선발된 만큼, 대원들은 관찰한 내용을 분석하고 발표하는 과정을 거치며 과학적 사고력을 키워나갑니다. 비록 올해 함께하지 못한 친구들이라도 내년에 또 다른 기회가 열려 있으니, 자연을 향한 지속적인 관심과 열정이 이어지기를 기대해 봅니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

생명과학
지구환경과학

지구가 기울어진 게 왜 좋을까?

지구가 현재와 같은 자전축 기울기를 가지며 자전하게 된 원인에 대해서는 여러 가설이 존재합니다. 약 45억 년 전 초기 지구와 미지의 거대한 천체가 충돌하면서 자전축이 비틀어졌다는 가설이 가장 유력하며, 이 과정에서 달이 형성되었을 가능성도 큽니다. 또한 태양계 형성 당시 행성 간의 복잡한 중력 상호작용 역시 자전축 기울기에 영향을 미쳤을 것으로 보입니다. 현재 지구의 자전축은 황도면에 대해 약 66.5도 기울어져 있으며, 이는 우리가 느끼지 못하는 사이 약 2만 6,000년을 주기로 팽이처럼 세차운동을 하며 지구 환경에 지대한 영향을 미치고 있습니다. 자전축 기울기는 태양빛이 지표면에 닿는 각도를 변화시키며 사계절이라는 역동적인 환경을 만들어냅니다. 북반구가 태양을 향해 최대로 기울어지는 하지에는 북회귀선에서 태양의 고도가 정점에 도달하며 1년 중 가장 긴 낮을 경험하게 됩니다. 반대로 남반구가 태양과 가까워지면 북반구는 겨울을, 남반구는 여름을 맞이하게 됩니다. 이러한 기하학적 배치는 태양 에너지가 지구의 각 지역에 전달되는 양을 주기적으로 조절하는 역할을 합니다. 위도가 높은 지역일수록 태양빛의 각도는 더 낮아지며, 이는 각 지역의 독특한 기후적 특성을 결정짓는 핵심 요인이 됩니다. 봄과 가을에는 지구의 어느 한쪽 반구도 태양을 향해 치우치지 않는 평형의 상태가 찾아옵니다. 춘분과 추분이라 불리는 이 시기에는 태양이 적도 상공에서 수직으로 비추며 낮과 밤의 길이가 거의 같아집니다. 이때 지구 전체가 받는 태양 에너지의 분포는 비교적 균등해지며, 여름의 뜨거운 열기와 겨울의 혹독한 추위 사이에서 온화한 완충 지대 역할을 수행합니다. 이러한 주기적인 기후 변화는 생태계가 급격한 환경 변화에 적응할 수 있는 소중한 시간을 제공합니다. 완만하게 변화하는 온도와 일조량 덕분에 자연계는 다음 계절을 준비하며 생명의 순환을 안정적으로 이어갑니다. 계절의 순환은 단순히 기온의 변화를 넘어 지구 전체 생태계의 맥동을 조절하는 거대한 엔진과 같습니다. 여름철의 강렬한 태양 에너지는 식물의 광합성을 극대화하여 성장을 촉진하고 동물의 번식을 활발하게 유도합니다. 반면 에너지가 부족한 겨울은 생명체에게 휴식과 인내의 시간입니다. 많은 식물은 휴면 상태에 들어가고 동물들은 겨울잠이나 활동 최소화를 통해 에너지를 보존하며 생존을 도모합니다. 만약 자전축 기울기가 없어 계절 변화가 없었다면 대기와 해수의 흐름이 단순해져서 지구는 생명체가 번성하기 어려운 척박한 환경이 되었을 것입니다. 인류 역시 이러한 자전축 기울기에 순응하며 문명을 발전시켜 왔습니다. 농경 사회의 조상들은 계절의 흐름을 읽어 작물을 재배하고 수확했으며, 이는 의식주를 포함한 인류 문화 전반의 기틀이 되었습니다. 또한 자전축 기울기는 극지방에서만 볼 수 있는 백야와 극야라는 신비로운 현상을 만들어내기도 합니다. 북극에서 24시간 내내 해가 지지 않는 여름의 백야와 남극에서 어둠이 지속되는 겨울의 극야는 자전축 기울기가 빚어낸 경이로운 풍경입니다. 이러한 현상들은 모든 생명체가 고유한 환경에 적응하며 살아가는 지구만의 독특한 질서를 상징하고 있습니다.

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생명과학
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천문학

가속노화 피할 수 없다면 늦춰라! 한의학으로 알아보는 가속노화 [쿔테이블]

흔히 노화는 세월의 흐름에 따른 자연스러운 현상으로 여겨지지만, 최근 주목받는 '가속 노화'는 그 결이 다릅니다. 이는 단순히 신체 기능이 무작위로 저하되는 것이 아니라, 우리 몸의 대사 기능과 면역 기능이 정교하게 맞물려 돌아가는 과정에서 발생합니다. 대사가 손상되면 면역 활성 이상이 생기고, 이 면역 활성 이상이 다시 대사를 망가뜨리는 악순환의 고리가 형성되면서 노화가 비정상적으로 빨라지는 것입니다. 이러한 노화의 가속화 상태는 단순히 나이를 먹는 것과는 다른, 일종의 질병에 가까운 상태로 정의될 수 있습니다. 가속 노화를 이해하기 위해서는 특정 수치 하나에 집중하기보다 몸의 전체적인 구조와 대사 경로를 복합적으로 분석해야 합니다. 연구에 따르면 당 대사, 지질 대사, 그리고 면역 활성 이상이라는 세 가지 요소가 가속 노화 취약성의 대부분을 차지합니다. 다양한 대사 경로를 유기적으로 분석할 때 질병 발생 예측도를 훨씬 높일 수 있다는 사실은, 겉으로 드러나는 증상 이면에 깔린 대사 경로의 손상이 얼마나 중요한 신호인지를 잘 보여줍니다. 즉, 가속 노화의 원인은 파편화된 수치가 아닌 유기적인 연결 상태에서 찾아야 합니다. 한의학에서는 이러한 가속 노화 현상을 '변증'이라는 독특한 관점으로 접근합니다. 변증은 단일 증상이 아닌 여러 증상의 군집을 묶어 특정한 패턴을 찾아내는 진단 기술입니다. 과거에는 이를 경험과 직관의 영역으로 보았으나, 현재는 전산생물학의 발전 덕분에 특정 생물학적 경로의 손상과 연결되어 있음이 과학적으로 증명되고 있습니다. 예를 들어 기력이 부족한 '기허'나 몸의 온도 균형을 뜻하는 '한열' 같은 전통적 개념들이 실제 세포 내 대사 기능 저하와 밀접하게 맞물려 있음이 확인되면서 한의학적 진단의 정밀함이 새롭게 조명받고 있습니다. 기술의 발전은 한의학적 치료 방식에도 혁신을 불러오고 있습니다. 기운을 보충하는 한약재가 실제 대사 경로를 회복시키고, 침 치료가 염증 차단 및 면역 증강에 기여한다는 연구 결과들이 속속 나오고 있습니다. 특히 주목할 만한 점은 웨어러블 경혈 자극기의 개발입니다. 이는 병원을 방문하지 않고도 일상에서 침 치료의 효과를 누릴 수 있게 하며, 약물을 복용하지 않고도 가속 노화의 핵심 기전인 대사 경로 및 면역 경로를 조절할 수 있는 길을 열어줍니다. 이는 다제약물 복용이 잦은 고령층에게 대사 손상을 줄이는 획기적인 대안이 될 수 있습니다. 가속 노화 연구의 궁극적인 지향점은 사후 치료가 아닌 사전 예방을 통해 건강 수명을 연장하는 데 있습니다. 한국인에게 자주 나타나는 노화 유형을 진단 키트로 식별하고, 이에 맞춘 웨어러블 경혈 자극기와 식이, 운동 등 '양생' 솔루션을 결합하는 통합 관리가 가능해질 전망입니다. 노화 자체는 피할 수 없는 흐름이지만, 첨단 과학 기술과 한의학의 지혜가 융합된 예방 중심의 접근은 노화의 속도를 늦추고 삶의 질을 높이는 강력한 도구가 될 것입니다. 이를 통해 누구나 활기차고 건강한 노년을 맞이하는 미래를 기대해 봅니다.

한국한의학연구원

생명과학
융합
공학·기술

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 3

엘니뇨를 18개월 전부터 예측하는 기술은 우리 사회가 이상기후에 대비하는 방식을 근본적으로 변화시킵니다. 홍수나 가뭄 같은 기상 재해에 대응하기 위한 사회적 시스템을 구축하는 데는 상당한 시간이 소요되는데, 예측 기간이 길어질수록 선제적이고 충분한 대비가 가능해집니다. 특히 옥수수와 같은 주요 곡물의 재배 시기를 고려할 때, 1년 이상의 장기 예측은 식량 자원의 비축이나 선매입 등 경제적 손실을 최소화하는 전략적 대응을 가능하게 합니다. 이는 단순한 기상 정보를 넘어 국가적 차원의 자원 관리와 재난 안전망 확보에 중대한 기여를 합니다. 딥러닝 기반의 엘니뇨 예측 모델은 기존의 수치 모델들과 비교했을 때 압도적인 정확도를 보여줍니다. 1984년부터 2017년까지의 관측 데이터와 비교 분석한 결과, 딥러닝 모델은 1997년과 2015년에 발생했던 강력한 슈퍼 엘니뇨 사례를 실제 관측치와 매우 유사하게 예측해냈습니다. 기존 기관들이 사용하던 예측 시스템보다 오차가 적고 높은 신뢰도를 유지한다는 점은 기상 예측 분야에서 인공지능 기술의 효용성을 입증하는 사례입니다. 이러한 높은 정확도는 미래의 불확실성을 줄이고 기상 재해에 대한 인간의 대응력을 한 단계 끌어올리는 핵심 기술로 자리매김하고 있습니다. 인공지능의 한계로 지적되는 해석의 어려움은 히트맵 분석을 통해 극복할 수 있습니다. 수십만 개의 파라미터로 구성된 딥러닝 모델이 어떤 근거로 결과를 도출했는지 시각화함으로써, 학습 모델이 올바른 과학적 원인을 파악했는지 검증하는 것입니다. 실제 분석 결과, 인공지능은 서태평양의 해양 내부 온도와 대서양 및 인도양의 전조 현상 등 기존 기후학적으로 증명된 핵심 인자들을 정확히 짚어내고 있었습니다. 이는 딥러닝 기술이 물리학적 배경에 기반한 타당한 프로세스를 통해 미래를 예측하고 있음을 뒷받침하는 강력한 증거가 되어 모델의 신뢰성을 높여줍니다. 최근 기후학계의 주요 화두 중 하나는 2000년대 이후 빈번해진 중태평양 엘니뇨와 기존 동태평양 엘니뇨의 구분입니다. 두 유형은 해수면 온도가 상승하는 지점이 달라 전 세계에 미치는 영향이 상이하며, 특히 한반도의 강수량 패턴에도 서로 다른 영향을 끼칩니다. 기존의 복잡한 수치 모델들은 이 두 유형을 구분하는 데 있어 무작위 예측 수준의 한계를 보였지만, 딥러닝 모델은 약 70%에 달하는 높은 정확도로 유형을 선별해냈습니다. 이러한 정밀한 구분은 지역별로 특화된 기후 대응 시나리오를 수립하고 피해를 최소화하는 데 필수적인 정보를 제공하는 역할을 수행합니다. 인공지능을 활용한 기후 예측 기술의 지평은 엘니뇨를 넘어 지구 온난화와 연계된 다양한 기후 현상으로 확장되고 있습니다. 태풍의 강도 변화, 극한 강수의 빈도 증가, 그리고 예상을 뛰어넘는 장기 장마 등 기후 위기 시대에 인류가 직면한 복잡한 문제들을 해결하는 데 딥러닝은 강력한 도구가 됩니다. 2019년 권위 있는 학술지 네이처에 게재된 연구 성과는 기후 연구의 패러다임 전환을 시사합니다. 앞으로 인공지능 기술이 고도화됨에 따라 기후 변화에 대한 인간의 통찰력이 더욱 깊어지고, 과학적 데이터를 기반으로 보다 안전한 미래 사회를 설계할 수 있는 토대가 마련될 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

지구환경과학
융합

[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 1

엘니뇨는 페루 연안의 어부들이 수년에 한 번씩 물고기가 잡히지 않는 현상에 붙인 이름으로, 스페인어로 '어린 남자아이'를 뜻합니다. 기상학적으로는 적도 태평양의 해수면 온도가 평년보다 0.5도 이상 높은 상태가 6개월 이상 지속되는 대표적인 기후 현상을 의미합니다. 기후는 하루하루의 날씨보다 긴 시간 규모의 변화를 뜻하며, 엘니뇨는 이러한 기후 변동의 핵심입니다. 열대 동태평양 지역의 수온 상승은 단순히 국지적인 변화에 그치지 않고, 대기와 해양의 유기적인 연결을 통해 전 지구적인 기상 이변을 일으키는 거대한 자연 현상의 시작점이 됩니다. 엘니뇨가 발생하면 지구 곳곳에서 가뭄과 홍수 같은 이상기후가 빈번하게 나타납니다. 인도네시아와 호주 같은 지역에서는 극심한 가뭄으로 인해 대규모 산불이 발생하기 쉬운 환경이 조성되는 반면, 멕시코나 남미 지역에는 기록적인 폭우와 홍수가 덮치기도 합니다. 이러한 변화는 단순히 자연의 현상에 머무르지 않고 전 세계적인 곡물 가격 급등을 초래하는 등 우리의 실생활과 경제에까지 밀접한 영향을 미칩니다. 1997년의 인도네시아 산불이나 2015년 동남아시아의 가뭄 등은 모두 엘니뇨가 유발한 역사적인 재해의 대표적인 사례들로 알려져 있습니다. 한반도 역시 엘니뇨의 영향권에서 자유롭지 못합니다. 엘니뇨 시기에 우리나라는 평년보다 기온이 높고 강수량이 증가하는 경향을 보입니다. 이는 중태평양의 강수 증가로 인해 북서태평양 고기압이 강하게 발달하면서, 한반도 방향으로 따뜻하고 습한 남풍이 지속적으로 유입되기 때문입니다. 열대 지역의 수증기가 지속적으로 공급되는 이러한 역학적 과정은 겨울철에도 평소보다 따뜻한 날씨와 잦은 비를 만들어내곤 합니다. 이처럼 엘니뇨는 지구 반대편의 현상이지만 우리 삶의 터전인 한반도의 기온과 강수 패턴을 결정짓는 매우 중요한 변수로 작용하고 있습니다. 기후학자들은 엘니뇨를 예측하기 위해 전 지구 모형을 활용하지만, 중장기 예측은 여전히 도전적인 과제입니다. 예측 오차가 발생하는 주요 원인은 실제 지구의 복잡한 물리 과정을 수만 줄의 코드로 완벽히 구현하기 어렵다는 점과 '나비 효과'에 기인합니다. 나비 효과란 초기 예측 시점의 아주 작은 차이가 시간이 흐름에 따라 거대한 오차로 증폭되는 현상을 말합니다. 2014년 당시 많은 기관이 강력한 엘니뇨를 예보했으나 실제로는 발생하지 않았던 사례는 기후 예측이 얼마나 정교한 기술을 요구하는지, 그리고 왜 인공지능과 같은 새로운 접근 방식이 필요한지를 잘 보여줍니다. 인공지능을 활용한 최신 기후 연구는 엘니뇨 발생 1년 전의 전조 현상을 포착하는 데 집중하고 있습니다. 엘니뇨 지수가 정의되는 동태평양 지역보다 서태평양의 해양 내부 온도 변화를 관찰하는 것이 훨씬 효과적인 선행 지표가 됩니다. 서태평양에 머물던 따뜻한 해수가 약 1년에 걸쳐 천천히 동쪽으로 이동하며 엘니뇨를 유발하기 때문입니다. 지구는 물리적으로 유기적인 연결체이기에, 방대한 데이터를 학습한 인공지능은 인간의 눈으로 파악하기 힘든 미세한 수온 분포의 특징을 분석하여 미래의 기후 재난을 보다 정확하게 예견할 수 있는 강력한 도구가 되어가고 있습니다.

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지구환경과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 인공지능으로 엘니뇨 예측하기_PART 2

엘니뇨는 태평양 내부의 변화뿐만 아니라 전 지구적인 해양과 해빙의 영향을 받는 매우 복잡한 기후 현상입니다. 이러한 복잡성 때문에 인간의 직관이나 전통적인 수치 예보 모델만으로는 정확한 예측에 한계가 따를 수밖에 없습니다. 연구진은 이 문제를 해결하기 위해 인공지능, 특히 딥러닝 알고리즘의 도입을 결정했습니다. 시계열 학습에 특화된 순환 신경망(RNN)과 이미지 인식에 강점이 있는 합성곱 신경망(CNN)을 검토한 끝에, 전 지구적인 해수면 온도 분포를 2차원 지도로 파악하여 특징을 추출하는 합성곱 신경망(CNN)이 엘니뇨 예측에 가장 최적이라는 결론을 내렸습니다. 딥러닝 모델의 성공적인 학습을 위해서는 방대한 양의 데이터가 필수적이지만, 실제 관측된 엘니뇨 기록은 연간 단위로 추출할 경우 지난 170여 년간 약 170개 정도에 불과합니다. 이는 수만 개의 샘플을 필요로 하는 인공지능 학습에 턱없이 부족한 수준입니다. 연구팀은 이 한계를 극복하고자 기후 변화에 관한 정부 간 협의체(IPCC)에서 사용하는 가상 지구 시뮬레이션 데이터를 활용했습니다. 가상 지구 시뮬레이션 데이터 속의 엘니뇨 패턴과 강수량 변화는 실제 지구 현상과 상당 부분 유사성을 띠고 있어, 부족한 관측 데이터를 보완할 훌륭한 학습 자료가 되어주었습니다. 성격이 다른 두 종류의 데이터를 효과적으로 결합하기 위해 연구팀은 '전이 학습' 기법을 도입했습니다. 이는 풍부한 데이터를 가진 유사 분야에서 먼저 지식을 습득한 뒤 목표 분야에 적용하는 방식으로, 사과 사진이 부족할 때 배 사진으로 먼저 학습시키는 원리와 같습니다. 엘니뇨 예측에서도 수많은 가상 지구 시뮬레이션 데이터로 기후 패턴의 기본 원리를 학습시킨 인공지능 모델에, 실제 관측 데이터를 추가로 학습시켜 지식을 전이했습니다. 이러한 전략은 데이터 부족 문제를 해결하는 동시에 예측 모델의 신뢰도를 높이는 결정적인 역할을 했습니다. 개발된 딥러닝 모델의 실제 성능을 검증하기 위해 1984년부터 2017년까지의 기간을 대상으로 24개월 앞을 내다보는 예측 실험을 수행했습니다. 실험 결과, 인공지능 모델은 미래 17개월에서 18개월까지의 엘니뇨 지수를 성공적으로 예측하며 높은 정확도를 보였습니다. 이는 예측 시점이 멀어질수록 성능이 급격히 저하되는 기존의 수치 예보 모델들과 비교했을 때 매우 고무적인 성과입니다. 인공지능이 복잡한 전 지구적 기상 상관관계를 포착함으로써 기존 시스템의 기술적 한계를 뛰어넘을 수 있음을 실질적인 지표로 증명해낸 것입니다. 기존의 전 세계 유수 기관들이 운용하는 수치 예보 모델들은 대략 1년 정도의 기간이 지나면 예측의 신뢰도가 기준치 이하로 떨어지는 양상을 보였습니다. 그러나 이번에 구축된 딥러닝 기반 시스템은 예측 가능 기간을 약 6개월 더 확장하여 최대 1년 반 앞의 기후 변화를 예고할 수 있게 되었습니다. 이는 기상 재해 대비와 농업, 에너지 등 기후 민감 산업 분야에서 보다 선제적이고 효율적인 대응 체계를 구축할 수 있는 발판을 마련해 줍니다. 이번 연구는 인공지능이 복잡한 자연의 비밀을 푸는 강력한 도구가 될 수 있음을 다시 한번 확인시켜 주었습니다.

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지구환경과학
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🎙️‘양자세대’ 기획자의 전시 해설 2편! 물리학 102-1 빛☀️🌟 l 2026 브랜드 기획전

고전 물리학은 세상의 많은 현상을 입자와 파동이라는 두 가지 개념으로 명쾌하게 설명해 왔습니다. 하지만 빛과 원자의 세계에 도달하자 기존의 틀로는 해석하기 어려운 난관에 부딪히게 되었습니다. 인류는 아주 오래전부터 빛의 본질을 규명하고자 노력해 왔으며, 그 논쟁의 중심에는 빛이 입자인지 혹은 파동인지에 대한 물음이 있었습니다. 초기에는 파면의 모든 점이 새로운 파원이 된다는 원리를 내세워 빛을 파동이라 주장한 호이겐스와, 빛이 미세한 입자의 운동이라고 믿었던 뉴턴의 주장이 팽팽하게 맞섰습니다. 당시에는 뉴턴의 압도적인 명성 덕분에 많은 이들이 빛의 입자성을 정설로 받아들이며 과학적 탐구를 이어갔습니다. 시간이 흐르며 빛이 파동임을 입증하는 결정적인 실험적 증거들이 속속 등장하기 시작했습니다. 토머스 영의 이중 슬릿 실험은 간섭 현상을 통해 빛의 파동성을 만천하에 알렸고, 프레넬은 수학적 회절 이론을 정립하며 파동설에 힘을 보탰습니다. 특히 프레넬의 이론을 반박하려던 푸아송의 예측과 달리, 아라고의 실험에서 원형 그림자 중앙의 밝은 점이 실제로 관측되면서 파동설은 강력한 지지를 얻게 됩니다. 이후 맥스웰이 전자기학 방정식을 통해 빛이 곧 전자기파라는 사실을 수학적으로 증명하고 실험적으로도 검출해 내면서, 19세기 후반에 이르러 빛은 완벽한 파동으로서 그 정체가 확정되는 듯 보였습니다. 하지만 빛의 정체에 대한 논의는 여기서 끝나지 않았습니다. 플랑크는 뜨거운 물체에서 나오는 빛의 세기를 설명하기 위해 에너지가 연속적이지 않고 덩어리 형태로 존재한다는 새로운 개념을 도입했습니다. 이어 아인슈타인은 금속에 빛을 비추었을 때 전자가 튀어나오는 광전 효과를 설명하며 빛을 입자 형태의 광양자로 보아야 한다고 주장했습니다. 비록 초기에는 아인슈타인의 발표를 실수로 치부하는 분위기가 강했으나, 밀리컨의 정밀한 검증 실험을 통해 광전 효과 수식의 정확성이 입증되었습니다. 마침내 컴프턴 산란 실험으로 빛이 당구공처럼 충돌하는 성질이 확인되자, 빛의 입자성은 부정할 수 없는 사실이 되었습니다. 빛이 파동이면서 동시에 입자라는 사실은 과학계에 커다란 혼란과 신선한 충격을 안겨주었습니다. 1923년 드브로이는 여기서 한 걸음 더 나아가, 파동이라 믿었던 빛이 입자성을 띤다면 반대로 입자인 전자 또한 파동성을 가질 수 있다는 파격적인 가설을 세웠습니다. 이는 당시로서는 상상하기 힘든 발상이었으나, 실제 실험을 통해 전자의 파동성이 증명되면서 현대 물리학의 지평은 더욱 넓어졌습니다. 결국 빛뿐만 아니라 세상의 모든 만물이 입자성과 파동성을 동시에 지니고 있다는 사실이 밝혀졌으며, 이는 거시 세계의 상식으로는 이해하기 힘든 미시 세계만의 독특한 질서를 보여주는 계기가 되었습니다. 닐스 보어는 이처럼 상반된 두 성질이 조화를 이루어 자연을 구성한다는 점에 주목하여 상보성의 원리를 제안했습니다. 이는 입자성과 파동성이 서로 보완적인 관계에 있으며, 비록 이론적으로는 공존하지만 실제 관측 시에는 상황에 따라 한 가지 성질만 나타난다는 원리입니다. 빛은 공간을 가로질러 진행할 때는 파동처럼 퍼져 나가지만, 다른 물질과 상호작용하며 에너지를 주고받는 순간에는 입자로서의 면모를 뚜렷하게 드러냅니다. 결국 빛은 어느 한쪽으로만 정의될 수 없는, 입자이자 동시에 파동인 존재입니다. 이러한 이중성은 우리가 자연의 본질을 더욱 깊이 있게 이해하도록 이끄는 핵심 열쇠가 됩니다.

국립과천과학관👉기획·특별전

물리학

AI에 주권이 있다고? AI 소버린의 모든 것 | 요과트 6월호

인공지능이 일상을 바꾸는 시대를 지나, 이제는 국가의 생존과 직결된 핵심 전략 자산으로 부상하고 있습니다. 최근 가장 뜨거운 화두인 '소버린 AI'는 한 나라의 데이터 주권과 기술 독립을 상징하는 개념입니다. 이는 단순히 외부 AI 기술을 활용하는 단계를 넘어, 국가가 자국의 이익과 가치를 지키기 위해 기술과 인프라를 직접 개발하고 통제하려는 시도를 의미합니다. 과거에 핵무기가 국가 안보의 핵심이었다면, 이제는 인공지능이 그 자리를 대신하며 디지털 영토를 지키기 위한 새로운 패권 전쟁의 중심이 되었습니다. 현재 전 세계는 특정 빅테크 기업에 대한 기술 종속을 피하기 위해 자국만의 AI 주권을 확보하는 데 총력을 기울이고 있습니다. 아랍에미리트의 '팔콘'이나 유럽의 'AI 액트' 등은 이러한 흐름을 잘 보여주는 사례입니다. 소버린 AI의 구축은 흔히 집을 짓는 과정에 비유되는데, 전력과 데이터 센터라는 기초 위에 반도체와 GPU라는 기둥을 세우고, 자국 문화에 최적화된 모델로 벽을 올린 뒤 보안이라는 지붕을 얹는 체계적인 과정이 필요합니다. 이는 국가의 경제와 안보 시스템을 독립적으로 유지하기 위한 필연적인 선택입니다. 대한민국은 메모리 반도체 세계 1위와 우수한 AI 연구 역량을 보유하고 있어 소버린 AI를 위한 강력한 기초를 갖춘 상태입니다. 인프라부터 보안까지 각 단계에서 우리 기업들이 활약하고 있지만, 글로벌 시장 점유율 확대와 인공지능 기본법 제정 등 제도적 뒷받침은 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있습니다. 전력 수급과 한국어 데이터 구축, 핵심 인력 확보 등 당면한 문제를 차근차근 풀어나간다면, 소버린 AI는 단순한 안보 수단을 넘어 대한민국을 이끌어갈 새로운 핵심 수출 산업으로 성장할 충분한 잠재력을 지니고 있습니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

융합

세 쌍무지개는 볼 수 없을까?

소나기가 그친 뒤 맑게 갠 하늘에서 만나는 무지개는 우리에게 큰 기쁨을 줍니다. 특히 선명한 무지개 바깥쪽에 또 하나의 무지개가 겹쳐 보이는 쌍무지개는 행운의 상징처럼 여겨지기도 하죠. 무지개의 생성 원리를 과학적으로 처음 명확하게 설명한 인물은 아이작 뉴턴입니다. 그는 프리즘 실험을 통해 백색광이 여러 색의 빛으로 이루어져 있다는 사실을 밝혀냈습니다. 햇빛이 프리즘을 통과하며 여러 색으로 나뉘는 분산 현상을 규명함으로써, 신비로운 무지개의 베일을 벗겨낸 것입니다. 공기 중에 남아 있는 작은 물방울들은 하늘에 떠 있는 수많은 프리즘과 같은 역할을 합니다. 햇빛이 이 물방울 속으로 들어가 굴절되고, 뒷면에서 반사되어 다시 나올 때 무지개가 형성됩니다. 이때 빛의 색깔, 즉 파장에 따라 굴절되는 정도가 다르기 때문에 색이 나뉘게 됩니다. 우리는 보통 햇빛과 42도를 이루는 지점에서 빨간색을, 40도를 이루는 지점에서 보라색을 보게 됩니다. 이처럼 정교한 각도와 빛의 성질이 결합하여 일곱 빛깔의 아름다운 무지개 곡선을 만들어내는 것입니다. 우리는 흔히 무지개를 반원 형태로 인식하지만, 사실 무지개의 본래 모습은 완전한 원형입니다. 무지개의 중심은 관찰자의 눈과 태양을 잇는 직선상에 위치하는데, 태양의 고도가 높아질수록 그 중심이 지평선 아래로 내려가게 됩니다. 이 때문에 원형의 아랫부분이 지평선에 가려져 우리 눈에는 반원이나 호 형태로만 보이게 되는 것이죠. 폭포나 분수대 근처, 혹은 비행기를 타고 높은 고도에서 관찰할 때면 지평선의 방해를 받지 않고 무지개의 온전한 원형을 발견할 수도 있습니다. 쌍무지개는 물방울 내부에서 빛이 두 번 반사될 때 나타나는 현상입니다. 한 번 반사되어 나오는 1차 무지개와 달리, 두 번의 반사 과정을 거친 빛은 2차 무지개를 형성합니다. 이 2차 무지개는 햇빛과 약 50도에서 53도 사이의 각도를 이루며 1차 무지개의 바깥쪽에 위치하게 됩니다. 흥미로운 점은 반사 횟수가 늘어나면서 색의 순서가 1차 무지개와 반대로 바뀐다는 것입니다. 안쪽이 빨간색, 바깥쪽이 보라색을 띠는 독특한 배열은 쌍무지개만이 가진 시각적인 특징 중 하나입니다. 이론적으로는 세 번 반사된 3차 무지개도 존재하지만, 이를 실제로 본 사람은 거의 없습니다. 그 이유는 빛이 세 번 반사되는 과정에서 그 양이 크게 줄어들 뿐만 아니라, 결정적으로 3차 무지개가 나타나는 위치가 태양 쪽이기 때문입니다. 태양의 강렬한 빛이 무지개의 희미한 흔적을 가려버리는 것입니다. 4차 무지개 역시 같은 이유로 관찰이 어렵습니다. 결국 우리가 마주하는 쌍무지개는 인간의 눈으로 포착할 수 있는 자연의 가장 화려한 선물이며, 그 속에 담긴 광학적 원리는 자연의 경이로움을 다시금 깨닫게 합니다.

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지구환경과학

제42회 필 사이언스 강연 - 기후위기 시대, 지구를 구할 에너지는?

현대 과학의 발전은 단순히 기술의 진보만을 의미하지 않습니다. 일본이 아시아에서 많은 노벨 과학상을 배출할 수 있었던 이유는 긴 근대 과학의 역사와 더불어 과학을 지지하는 국민적인 문화가 뒷받침되었기 때문입니다. 우리나라도 이제는 6·25 전쟁 이후의 짧은 역사를 극복하고 과학에 대한 열정과 지지를 보낼 때입니다. 미래 세대가 과학의 가치를 깨닫고 연구에 몰입할 수 있는 환경이 조성된다면, 우리나라의 과학 위상은 지금보다 더욱 높아질 것입니다. 지구 온난화로 인해 북극곰의 삶의 터전이 사라지고 있다는 소식은 더 이상 먼 나라의 이야기가 아닙니다. 지구가 온실가스라는 두꺼운 담요를 덮게 되면서 온도가 상승하고, 이로 인해 폭염과 홍수 같은 기상 이변이 일상이 되고 있습니다. 과학자들은 지구 온도의 상승 폭을 1.5도 이내로 제한해야 한다고 경고합니다. 만약 이 임계점을 넘어서게 된다면 생태계의 30%가 멸종하고 사막화가 가속화되는 등 인류의 생존 자체가 심각하게 위협받게 될 것입니다. 기후 위기를 해결하기 위한 핵심 열쇠는 탄소 중립에 있습니다. 이는 배출되는 탄소의 양만큼을 흡수하거나 제거하여 실질적인 배출량을 제로로 만드는 것을 의미합니다. 통계에 따르면 온실가스 배출의 70% 이상이 화석 연료 사용에서 비롯됩니다. 따라서 석탄, 석유, 천연가스와 같은 화석 연료 의존도를 낮추는 것이 무엇보다 시급합니다. 탄소를 아예 배출하지 않는 에너지원으로의 전환은 이제 선택의 문제를 넘어 인류 생존을 위한 필수 과제가 되었습니다. 자연이 주는 태양광, 풍력, 수력 등 신재생 에너지는 탄소 배출이 없는 착한 에너지입니다. 하지만 태양광은 밤이나 기상 악화 시 발전이 어렵고, 풍력은 바람의 품질에 따라 효율이 달라지는 등 지리적, 환경적 제약이 따릅니다. 우리나라는 지형적 특성상 수력 발전의 비중을 높이기도 쉽지 않은 상황입니다. 이러한 에너지원들은 매우 환경친화적이지만, 안정적인 전력 공급을 위해서는 다른 보조적인 에너지원과의 조화로운 운영 시스템이 반드시 뒷받침되어야 합니다. 원자력은 적은 양의 연료로 막대한 에너지를 생산할 수 있는 고효율 에너지원입니다. 손톱만 한 우라늄 펠릿 하나가 석탄 1톤에 맞먹는 에너지를 내며, 발전 과정에서 온실가스를 거의 배출하지 않습니다. 특히 우리나라의 원자력 기술은 5중 방호벽 시스템을 갖추고 있어 안전성이 매우 높습니다. 과학적인 검증을 거친 다중 안전장치는 방사성 물질의 유출을 철저히 차단하며, 외부의 강한 충격에도 견딜 수 있도록 설계되어 있어 안심하고 활용할 수 있는 자원입니다. 미래 에너지 시장의 주인공으로 주목받는 기술 중 하나는 소형 모듈 원자로(SMR)입니다. 이는 기존 대형 원전보다 크기를 획기적으로 줄여 안전성을 높였으며, 전력 생산 외에도 수소 생산과 열 공급 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 또한 '인공 태양'이라 불리는 핵융합 기술은 바닷물을 원료로 사용하여 무한한 에너지를 만들어낼 수 있는 꿈의 기술입니다. 비록 상용화까지는 시간이 걸리겠지만, 이러한 혁신 기술들은 인류의 에너지 문제를 근본적으로 해결해 줄 것입니다. 과학적 난제를 해결하고 새로운 기술을 개발하는 과정에는 지능보다 더 중요한 요소가 있습니다. 바로 뜨거운 열정과 끈기입니다. 하나의 신소재를 개발하기 위해 20년이 넘는 시간 동안 한 우물을 파는 집념이 있어야만 불가능해 보이던 목표를 달성할 수 있습니다. 실패란 오직 포기할 때 발생하는 것입니다. 미래의 주역들이 엉덩이의 힘으로 버티며 끝까지 도전한다면, 기후 위기 극복은 물론 대한민국의 과학 기술은 세계 정상의 자리를 굳건히 지키게 될 것입니다.

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원소 셰프들의 파인다이닝 이야기 🍽️✨ | AI 싸돌이와 배우는 원소 주기율표

우리 주변의 모든 물질은 미세한 입자들의 끊임없는 움직임으로 이루어져 있습니다. 이때 입자들이 가진 운동에너지의 총합이 바로 우리가 느끼는 '열'의 정체입니다. 열은 온도가 높은 곳에서 낮은 곳으로 흐르며 물질의 상태를 변화시키거나 부피를 팽창시키는 등 다양한 물리적 현상을 일으킵니다. 열역학의 관점에서 보면 열은 단순한 온도의 지표를 넘어 에너지가 전달되는 방식 그 자체를 의미합니다. 이러한 열의 흐름은 우주의 모든 법칙을 관통하는 가장 기초적이면서도 강력한 물리량 중 하나로 작용하며, 인류 문명은 이 열을 통제하고 이용하는 법을 깨우치면서 비약적인 발전을 이루었습니다. 불을 다루는 것에서부터 증기기관의 발명에 이르기까지 열은 언제나 변화의 중심에 있었습니다. 열이 전달되는 방식에는 전도, 대류, 복사라는 세 가지 주요 기전이 존재합니다. 금속 막대의 한쪽 끝을 가열하면 반대편까지 뜨거워지는 전도는 입자 간의 충돌을 통해 에너지가 전달되는 현상입니다. 반면 액체나 기체와 같은 유체 내에서 입자가 직접 이동하며 열을 옮기는 방식을 대류라고 부릅니다. 마지막으로 복사는 매질 없이도 전자기파의 형태로 에너지가 직접 전달되는 방식으로, 태양에너지가 진공 상태인 우주 공간을 지나 지구에 도달할 수 있는 이유이기도 합니다. 이처럼 열은 다양한 경로를 통해 끊임없이 이동하며 자연계의 평형을 유지하고 생태계의 순환을 돕는 필수적인 요소로 기능합니다. 공간의 온도를 조절하고 날씨를 변화시키는 거대한 흐름 역시 이러한 열의 이동 원리에 기반하고 있습니다. 현대 과학에서 열의 관리는 반도체와 같은 초정밀 부품의 성능을 좌우하는 핵심 기술로 자리 잡았습니다. 전자기기에서 발생하는 열을 효과적으로 방출하지 못하면 기기의 수명과 성능이 급격히 저하되기 때문입니다. 또한 지구온난화와 같은 전 지구적 환경 문제 역시 열에너지의 불균형에서 비롯된 현상인 만큼, 열의 원리를 정확히 이해하고 제어하는 일은 인류의 미래를 설계하는 데 매우 중요합니다. 미시적인 원자의 진동에서부터 거대한 항성의 활동에 이르기까지 열은 온 세상을 움직이는 동력원으로서 그 가치를 증명하고 있습니다. 우리는 열의 성질을 더 깊이 탐구함으로써 지속 가능한 에너지 효율의 시대를 열어갈 수 있을 것이며, 이는 곧 인류의 지속 가능한 생존과도 직결되는 과제입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: AI와 게놈 빅데이터를 이용한 정밀의학_PART 3

현대 의학은 인공지능과 유전체 정보를 결합하여 암 치료의 새로운 전기를 맞이하고 있습니다. 특히 환자 고유의 유전 변이에서 발생하는 '신생 항원'을 예측하여 개인 맞춤형 면역 항암제를 개발하는 연구가 주목받고 있습니다. 보스턴 다나파버 암 연구소의 사례에 따르면, 유전체 정보를 기반으로 제작된 신생 항원 백신은 피부암 환자들에게서 매우 높은 치료 효과를 보였습니다. 백신 접종 후 대다수 환자가 재발 없이 건강을 유지했으며, 재발한 경우에도 추가 치료를 통해 완전 관해에 도달하는 등 정밀 의료의 실제적인 가능성을 입증했습니다. 이러한 신생 항원 기반 치료의 핵심은 특정 변이가 실제로 면역 반응을 유도할 수 있는지 정확히 예측하는 기술에 있습니다. 연구진은 두 가지 기계 학습 모델을 결합하여 이 문제를 해결했습니다. 첫 번째 모델은 신생 항원이 세포 내 주조직 적합성 복합체(MHC)와 얼마나 잘 결합하는지 예측하며, 두 번째 모델은 암 변이 단백질이 실제로 항원 형태인 펩타이드로 잘 분해되어 생성될 가능성을 평가합니다. 대규모 질량 분석 데이터를 학습한 이 인공지능 시스템은 각 환자의 유전체 변이 중 최적의 치료 표적을 선별해내는 정교한 역할을 수행하게 됩니다. 정밀 의료의 영역은 암 치료를 넘어 정신 건강 분야로도 확장되고 있습니다. 최근 연구에 따르면 혈액에서 얻은 후성 유전체와 전사체 정보를 인공지능으로 분석하여 우울증의 정도와 자살 위험도를 높은 정확도로 예측할 수 있습니다. 자살 시도자와 중증 우울증 환자군을 분류하는 모델은 약 93%의 정확도를 기록했으며, 이는 설문 기반의 점수와도 높은 상관관계를 보였습니다. 이러한 다중 데이터 분석 기술은 객관적인 수치로 진단하기 어려웠던 질병의 위험도를 사전에 파악하고 예후를 정확하게 예측하는 데 중요한 기반이 됩니다. 하지만 인공지능 기반 정밀 의료가 항상 성공적인 것은 아닙니다. 과거 큰 기대를 모았던 정밀 의료 시스템 'IBM 왓슨'의 사례는 데이터 품질과 지역적 특성의 중요성을 일깨워 줍니다. 서구권 데이터 중심으로 학습된 시스템은 한국인 특유의 유전적 특성이나 국내 의료 환경의 차이를 충분히 반영하지 못해 실제 임상에서 불일치하는 결과를 낳기도 했습니다. 이는 단순히 알고리즘의 성능을 높이는 것보다, 실제 적용 대상에 맞는 양질의 데이터를 확보하고 학습시키는 것이 정밀 의료의 성패를 결정짓는 핵심 요소임을 시사하는 대목입니다. 이에 따라 한국에서도 한국인에게 특화된 유전체 빅데이터를 구축하려는 노력이 활발히 진행되고 있습니다. '울산 만명 게놈 프로젝트'는 한국인 특유의 유전 변이 분포를 파악하고 질환과의 연관성을 분석하여 정밀 의료의 기틀을 다지고 있습니다. 더불어 국가 차원의 '바이오 빅데이터 구축 사업'을 통해 수만 명 규모의 유전체 정보를 수집하고 희귀 질환 관련 임상 정보를 통합 관리하고 있습니다. 이러한 국가적 데이터 자산은 향후 인공지능 기술과 결합하여 한국인에게 가장 적합한 정밀 의료 서비스를 제공하는 핵심 동력이 될 것으로 기대됩니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: AI와 게놈 빅데이터를 이용한 정밀의학_PART 1

정밀의학은 모든 환자에게 동일한 치료법을 적용하던 기존 방식에서 벗어나 유전체 정보, 생활 습관, 가족력 등 개별 데이터를 기반으로 최적화된 치료를 제공하는 맞춤형 의학입니다. 이를 구현하기 위해서는 방대한 양의 임상 정보를 분석하고 치료 결과를 예측하는 시스템이 필수적이며, 최근에는 고차원 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 기계학습 알고리즘이 널리 활용되고 있습니다. 데이터 기반의 기계학습 모델은 스스로 경험을 통해 성능을 개선하며 새로운 환자 정보가 주어졌을 때 최적의 전략을 제시합니다. 정밀의학의 핵심은 우리 몸의 모든 유전 정보를 담고 있는 유전체(게놈), 즉 유전체 데이터를 정확히 이해하는 데 있습니다. 세포 내 염색체에 위치한 유전체는 아데닌(A), 사이토신(C), 타이민(T), 구아닌(G)이라는 네 가지 염기가 사슬처럼 연결된 거대한 염기서열 정보의 총합입니다. 이 염기서열의 차이가 개인의 형질과 질병 발생에 결정적인 영향을 미치기 때문에, 유전체 정보를 정밀하게 읽어내고 변이를 분석하는 과정은 현대 의학 연구에서 가장 기본적이면서도 중요한 토대가 됩니다. 유전체 정보를 읽어내는 기술은 영국의 과학자 프레데릭 생어에 의해 본격적으로 시작되었습니다. 그는 DNA를 복제할 때 화학적으로 변형된 염기를 추가하여 염기서열의 합성을 중단시키는 영리한 전략을 개발했습니다. 이렇게 생성된 다양한 길이의 DNA 조각들을 전기장에 흘려보내면 무게와 길이에 따라 이동 속도가 달라지는데, 이 속도 차이를 이용해 아래에서 위로 염기를 순차적으로 읽어낼 수 있습니다. 1977년에 보고된 이 획기적인 방식은 유전체 연구의 시대를 열었지만, 인간의 방대한 염기쌍을 분석하기에는 속도 면에서 한계가 있었습니다. 30억 쌍에 달하는 인간 유전체를 효율적으로 읽기 위해 과학자들은 긴 유전체를 잘게 쪼개어 병렬로 분석한 뒤 재조합하는 샷건 시퀀싱 기술을 고안해냈습니다. 이 기술을 바탕으로 1990년부터 거대 예산이 투입된 공공 부문의 인간 게놈 프로젝트가 시작되었으나, 이후 사설 기업인 셀레라 지노믹스와의 치열한 해독 속도 경쟁이 벌어지기도 했습니다. 결국 양측의 기술적 진보와 갈등 조정 끝에 2001년 인간 유전체 지도의 초안이 동시 발표되었고, 2003년에는 마침내 인류 최초의 완성된 인간 유전체 지도가 세상에 공개될 수 있었습니다. 오늘날의 유전체 연구는 차세대 염기서열 분석(NGS) 기술의 등장으로 또 한 번의 비약적인 도약을 이루었습니다. 일루미나 등의 기업이 주도하는 이 기술의 핵심은 분석하려는 유전체를 미세하게 파쇄한 뒤 유리판 위에서 수많은 데이터를 동시에 읽어내는 병렬화 전략에 있습니다. 기존의 생어 방식과 비교했을 때 NGS는 데이터 생산량이 약 1,000만 배 이상 증가했으며, 소요 시간과 비용은 획기적으로 줄어들었습니다. 이러한 고도의 분석 기술은 현재 정밀의학의 이론적 가능성을 실제 의료 현장에서 구현하는 강력한 도구가 되고 있습니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: AI와 게놈 빅데이터를 이용한 정밀의학_PART 2

인간의 생명 현상을 결정짓는 가장 근본적인 설계도는 바로 유전체입니다. 약 30억 쌍에 달하는 DNA 염기서열 속에는 우리 몸의 형질뿐만 아니라 특정 질병에 대한 취약성까지 고스란히 담겨 있습니다. 과거에는 질병을 단순히 외부 요인이나 표면적인 증상 중심으로 이해했다면, 현대 과학은 유전적 변이가 실제 질병 발생에 어떤 기전으로 관여하는지 정밀하게 분석하고 있습니다. 이러한 연구는 개인별 유전적 차이를 깊이 있게 이해하고, 질병을 예방하거나 조기에 진단하는 새로운 의학적 패러다임을 제시하고 있습니다. 모든 사람은 유전체의 99.9%를 공유하지만, 나머지 0.1%의 미세한 차이가 개개인의 특징과 질병 감수성을 결정짓는 핵심이 됩니다. 이를 단일 염기 다형성(SNP)이라고 부르는데, 특정 위치의 염기 하나가 변함에 따라 당뇨병, 고혈압, 암과 같은 복합 질환의 발병 위험도가 크게 달라질 수 있습니다. 유전체 전장 연관 분석(GWAS)을 통해 과학자들은 수만 명의 데이터를 비교하며 특정 질병과 밀접하게 연관된 유전자 부위를 찾아내고 있습니다. 이는 질병의 기전을 분자 수준에서 이해하고 정밀 의료를 실현하는 핵심적인 토대가 됩니다. 유전체 정보는 환자 개개인에게 최적화된 맞춤형 치료를 가능하게 하여 의료의 효율성을 극대화합니다. 똑같은 항암제라도 환자가 가진 유전체 정보에 따라 약효가 다르게 나타나거나 예상치 못한 심각한 부작용을 초래할 수 있기 때문입니다. 약물 유전체학 연구를 통해 특정 약물에 민감하게 반응하는 유전적 지표를 미리 확인하면 치료 과정에서의 시행착오를 획기적으로 줄일 수 있습니다. 이러한 데이터 기반의 접근법은 현대 의학이 평균적인 환자를 위한 보편적 치료에서 벗어나, 단 한 사람을 위한 정밀 의료로 진화하고 있음을 잘 보여줍니다. 질병이 발생한 뒤 치료하는 시대를 지나, 이제는 유전체 정보를 바탕으로 발병 가능성을 미리 예측하고 관리하는 예방 의학의 시대가 도래했습니다. 유전성 암이나 희귀 유전 질환의 경우, 특정 유전자 변이 유무를 사전에 확인하는 것만으로도 고위험군을 선별하여 집중적인 관리가 가능해집니다. 특히 액체 생검과 같은 최신 기술과 결합한 유전체 분석은 암세포에서 유래한 DNA 조각을 혈액 속에서 탐지하여 아주 초기에 병을 발견하는 데 기여합니다. 이는 건강 수명을 연장하고 사회적 의료 비용을 절감하는 데 있어서 매우 중요한 역할을 담당하고 있습니다. 유전체 연구는 인공지능과 빅데이터 기술의 발전과 맞물려 앞으로 더욱 비약적인 성장을 거듭할 것으로 전망됩니다. 방대한 양의 유전체 정보를 학습한 인공지능은 인간이 미처 발견하지 못한 질병의 숨겨진 연결고리를 찾아내고 최적의 치료 전략을 제안하고 있습니다. 물론 유전 정보의 보안이나 윤리적 가이드라인에 대한 사회적 논의도 함께 병행되어야 할 과제입니다. 기술적 진보와 윤리적 합의가 조화를 이룰 때, 유전체 기반의 의학 기술은 인류의 난치병 정복이라는 오랜 꿈을 현실로 바꾸는 가장 강력한 도구가 될 것입니다.

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🎙️‘양자세대’ 기획자의 전시 해설 1편! 물리학 101 입자와 파동🌀 l 2026 브랜드 기획전

우리는 흔히 태어나자마자 스마트폰을 접하며 자란 이들을 디지털세대라고 부릅니다. 이와 유사하게 앞으로 펼쳐질 미래 사회에서 양자기술을 일상적으로 누리며 살아갈 다음 세대를 '양자세대'라고 정의할 수 있습니다. 양자역학은 우리가 눈으로 보는 거시세계를 넘어, 원자 수준의 아주 작은 미시세계에서 일어나는 자연 현상을 설명하는 학문입니다. 인류는 이러한 양자역학적 이론을 바탕으로 우리 삶을 더욱 풍요롭게 해줄 양자기술을 발전시켜 왔으며, 이제는 새로운 세대를 위한 안내서가 필요한 시점입니다. 양자역학이라는 학문의 역사는 생각보다 길지 않아 약 100년 정도의 세월을 거쳐 왔습니다. 하지만 이를 온전히 이해하기 위해서는 그 이전에 확립된 고전물리학의 토대를 먼저 살펴보아야 합니다. 고전물리학은 우리가 살고 있는 거시세계를 설명하는 입자성과 파동성을 기초로 세워진 이론 체계입니다. 이러한 과학적 기틀이 탄탄하게 마련되어 있었기에, 이후 실험을 통해 기존의 상식이 무너지는 미시세계의 독특한 현상들을 발견했을 때 이를 피하지 않고 새로운 이론으로 정립해 나갈 수 있었습니다. 고전물리학에서 입자의 가장 큰 특징은 결정론적인 예측이 가능하다는 점입니다. 당구공이 부딪히고 튕겨 나가는 것처럼, 입자는 특정 법칙에 따라 정해진 궤적을 그리며 움직입니다. 이를 잘 보여주는 것이 '몽키 헌팅' 실험입니다. 나무에서 떨어지는 물체를 향해 조준하여 발사체를 쏘면 두 물체는 반드시 공중에서 충돌하게 됩니다. 이는 운동방정식에 의해 결과가 미리 정해져 있다는 것을 의미하며, 우리가 세상을 직관적으로 이해하는 데 가장 기본이 되는 입자의 성질이라 할 수 있습니다. 파동은 입자와는 전혀 다른 독특한 성질을 지니고 있습니다. 공간으로 퍼져 나가는 흐름인 파동은 장애물 뒤로 전달되는 회절 현상을 보이며, 서로 만났을 때 충돌하는 대신 겹쳐지는 중첩의 원리를 따릅니다. 중첩된 파동은 서로를 강화하는 보강 간섭이나 약화하는 상쇄 간섭을 일으키기도 합니다. 이러한 성질은 단일 입자의 움직임보다는 여러 요소가 질서 있게 흔들리는 집합적인 현상을 설명하는 데 적합합니다. 입자의 세계가 충돌과 궤적으로 설명된다면, 파동의 세계는 흐름과 겹침이라는 보다 복잡하고 역동적인 체계로 이루어져 있습니다. 제한된 공간 속에 갇힌 파동은 특정한 조건에서만 허용되는 '정상파'라는 형태를 만듭니다. 줄의 진동에서 배와 마디가 생기며 1차, 2차 모드로 나뉘는 것처럼, 파동은 임의의 형태가 아닌 수학적으로 허용된 띄엄띄엄한 상태로만 존재하게 됩니다. 이러한 불연속적인 상태를 '양자화'라고 하며, 이는 파동의 본질에 이미 내재되어 있는 원리입니다. 미시세계에서 에너지가 특정한 값으로만 존재하는 양자화 현상 역시 이와 유사한 파동의 원리로 설명될 수 있습니다. 결국 고전적 파동의 이해는 현대 양자역학의 핵심으로 나아가는 중요한 징검다리가 됩니다.

국립과천과학관👉기획·특별전

물리학

과학관 소식의 모든 것! 과학관 핫 이슈 이리 On~| 요즘과학 온-에어 6월호

국립과천과학관의 브랜드 기획 전시장에서는 현재 가장 뜨거운 반응을 얻고 있는 '2024 브랜드 기획전: 양자세대'가 성황리에 개최 중입니다. 이번 전시는 미시 세계의 기초 원리부터 최첨단 연산 장치와 보안 통신 기술에 이르기까지 현대 과학의 핵심적인 발전 과정을 일목요연하게 보여줍니다. 단순히 이론을 나열하는 방식에서 벗어나 눈에 보이지 않는 원리가 우리 삶에 어떻게 연결되는지를 조망할 수 있다는 점이 특징입니다. 특히 전시장 한쪽에서는 매달 각 분야 전문가를 초빙하여 깊이 있는 지식을 나누는 '퀀텀토크' 강연이 병행되어 관람객들에게 한층 높은 수준의 통찰력을 제공하고 있습니다. 단순히 보는 전시에 그치지 않고 이론을 실천으로 옮기는 흥미로운 체험 프로그램도 관객들을 기다리고 있습니다. 과학 탐구의 즐거움을 직접 느낄 수 있도록 기획된 '챌린지 Go'는 과학 커뮤니케이터의 생생한 해설을 바탕으로 복잡한 개념들을 흥미진진한 과제로 풀어보는 시간입니다. 참가자들은 과학탐구관의 다양한 시설을 활용하여 주어진 과제들을 하나씩 해결해 나가며 평소 교과서에서만 접하던 지식들이 실제 현상으로 구현되는 과정을 생생하게 목격하게 됩니다. 이러한 능동적인 참여형 교육 방식은 과학적 사고력을 확장하고 미래 기술에 대한 막연한 두려움을 호기심으로 바꾸는 계기가 됩니다. 과학관은 이제 지식의 전달을 넘어 시민들이 과학 문화와 직접 소통하고 호흡하는 역동적인 공간으로 자리매김하고 있습니다. 수도권의 주요 과학 시설들이 준비한 이번 달의 알찬 소식들은 일상 속에서 과학의 매력을 재발견할 수 있는 소중한 기회를 제공합니다. 특히 한정된 기간 동안만 운영되는 특별 전시나 현장 선착순으로 진행되는 체험 프로그램들은 그 희소성 덕분에 더욱 높은 인기를 얻고 있습니다. 짧은 시간 동안 핵심적인 정보만을 선별하여 구성한 이번 과학관 소식들을 참고하여, 이번 주말에는 가족이나 친구들과 함께 미래를 선점하는 과학 나들이를 계획해 보시는 것이 어떨까요.

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왜 얕은 해변에서 갑자기 바다로 휩쓸릴까?

평온한 해변에서 갑자기 마주하게 되는 이안류는 파도가 해안으로 밀려와 부서지는 과정에서 발생하는 강력한 흐름입니다. 해안에 도달한 파도가 얕은 수심에서 부서지며 만들어지는 이 보이지 않는 물살은, 불과 수십 미터 거리의 안전한 물놀이 구역과는 전혀 다른 위험한 환경을 조성합니다. 매년 전 세계에서 수만 명이 이 현상에 휩쓸려 구조될 정도로 이안류는 해수욕객의 안전을 위협하는 주요 요인입니다. 이는 파도가 단순히 제자리에서 진동하는 것이 아니라 해수 입자가 진행 방향으로 서서히 이동하는 물리적 특성에서 비롯되는 현상입니다. 19세기 수학자 조지 가브리엘 스토크스는 해수 입자가 파도 방향으로 조금씩 이동하는 '스토크스 드리프트' 현상을 발견했습니다. 파도가 해안선에 비스듬히 도달해 부서지면 이 흐름은 해안선과 평행하게 흐르는 연안류를 형성하며 해안가의 모래를 이동시킵니다. 그러다 지형이나 파랑 조건에 의해 서로 다른 방향의 연안류가 만나는 수렴 지점이 생기면, 축적된 해수가 좁은 통로를 통해 먼바다 방향으로 빠르게 분출되는 흐름이 형성됩니다. 이 과정에서 발생하는 이안류는 거대한 해류와는 달리 국지적이고 독특한 성격을 지닙니다. 이안류에 휩쓸렸을 때는 당황하지 않고 올바른 대처법을 숙지하는 것이 무엇보다 중요합니다. 만약 물살에 휩쓸렸다면 해안 쪽으로 직접 헤엄치기보다 해안선과 평행한 방향으로 이동해 좁은 물살 영역을 벗어나는 것이 가장 현명한 방법입니다. 현재 대한민국 국립해양조사원을 비롯한 세계 각국의 해양 기관들은 실시간 감시 시스템을 통해 파랑 특성을 분석하고 위험 지수를 산정하고 있습니다. 이러한 기술적 지원과 안전 수칙의 결합은 우리 모두가 변화무쌍한 바다를 더욱 안전하게 즐길 수 있는 든든한 방패가 되어줍니다.

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🎵 AI가 고(故) 김광석의 목소리를 완벽하게 재현할 수 있다면?│선을 넘는 과학자들

우리가 일상에서 늘 접하는 소리는 단순한 물리적 파동에 불과하지만, 인간에게는 세상과 소통하는 강력한 도구입니다. 소리가 존재하기 위해서는 세 가지 핵심 요소가 필요한데, 바로 에너지를 통한 물체의 진동, 이를 전달할 수 있는 대기라는 매질, 그리고 소리를 받아들이는 귀라는 감각 기관입니다. 공기 분자의 미세한 떨림이 매질을 통해 퍼져나가고, 그것이 우리 귀에 도달하여 신경망을 자극할 때 비로소 소리는 단순한 물리적 현상을 넘어 의미 있는 신호로 지각되기 시작합니다. 귀를 통해 들어온 소리는 신비로운 인체 구조를 거쳐 뇌가 이해할 수 있는 전기 신호로 변환됩니다. 이 과정에서 가장 핵심적인 역할을 하는 곳이 바로 귀 안쪽의 달팽이관입니다. 액체로 가득 찬 달팽이관 내부의 기저막은 주파수를 분석하는 필터 역할을 수행합니다. 높은 주파수의 소리는 초입부에서 강한 진동을 일으키고, 낮은 주파수의 소리는 더 깊은 안쪽에서 반응을 이끌어냅니다. 이처럼 소리의 높낮이가 우리 몸속 기관에 물리적인 위치로 매핑되어 뇌로 전달되는 과정은 대단히 정교합니다. 우리의 청각 인지는 단순히 귀로 듣는 음향적 정보에만 의존하지 않으며, 시각 등 다른 감각과 끊임없이 상호작용합니다. 시끄러운 파티장에서도 자신이 원하는 목소리만 선택적으로 크게 듣는 칵테일 파티 효과나, 눈으로 보는 입술 모양에 따라 똑같은 소리가 완전히 다른 음절로 느껴지는 맥거크 효과가 대표적인 사례입니다. 시각 정보와 청각 정보 사이에 불일치가 발생할 때, 우리의 뇌는 스스로 혼란을 피하기 위해 가장 자연스러운 방향으로 정보를 왜곡하고 협상하여 우리에게 새로운 인지 결과를 선사합니다. 또한 인간은 태어날 때부터 소리에 담긴 특별한 예술적 질서인 리듬과 감정을 인지하는 능력을 타고납니다. 갓 태어난 영아조차도 심장박동이나 걸음걸이처럼 신체가 지닌 자연스러운 규칙성을 바탕으로 음악적 박자를 감지합니다. 무엇보다 음악은 단순한 정보의 전달을 넘어 뇌 깊은 곳에 자리한 감정과 기억을 깨우는 강력한 힘을 지닙니다. 치매나 파킨슨병 같은 퇴행성 뇌 질환 환자들이 과거에 즐겨 듣던 음악을 듣는 순간 기적처럼 신체 제어를 회복하고 정서적 안정을 찾는 모습은 음악의 치유 능력을 잘 보여줍니다. 이러한 청각적 인지 과정을 모방하여, 현대 인공지능은 소리를 시각적 사진 형태로 표현한 스펙트로그램을 통해 학습을 진행합니다. 시간과 주파수에 따른 에너지 분포를 시각화한 이 데이터를 바탕으로 알고리즘은 목소리와 소음을 구분하고, 특정 악기 소리만 따로 분리해내는 기술을 터득하게 되었습니다. 나아가 음악 속에서 인간이 느끼는 복잡한 감정 곡선을 스스로 분석하고, 멜로디에 어울리는 최적의 안무를 직접 창작해내는 단계에 이르기까지 인공지능의 청각 지능 영역은 끊임없이 진화하고 있습니다. 인간의 발성 원리를 기계적으로 규명해낸 덕분에 인공지능은 목소리를 디자인하는 새로운 영역을 열어가고 있습니다. 폐에서 나오는 공기의 세기, 성대의 떨림을 통한 음고, 성도의 필터링을 거친 말소리, 그리고 고유한 음색까지 네 가지 요소를 분석하고 제어함으로써 완전히 새로운 가상의 목소리를 창조합니다. 얼굴 사진을 분석하여 그 골격에 어울리는 자연스러운 목소리를 매칭하거나, 소리를 내지 못하는 환자의 안면 근육 전기 신호를 감지해 이를 깨끗한 음성으로 복원해내는 기술 등은 삶의 질을 획기적으로 개선합니다. 인류가 진화의 역사 속에서 말소리를 발명하고 발달시킨 것은 협업을 통해 생존 확률을 높이기 위한 필연적인 선택이었습니다. 갓 태어난 아기가 부모의 말소리를 듣고 끊임없이 흉내 내며 언어를 습득하는 경이로운 여정은, 광활한 우주에서 낯선 외계 생명체와 조우하여 소통의 방식을 맞추어 나가는 거대한 탐험과도 닮아 있습니다. 우리가 매일 숨 쉬듯 자연스럽게 나누는 말 한마디와 타인의 목소리를 구별해 듣는 일상적인 지각 능력은, 인류가 진화 과정을 통해 획득한 가장 아름답고 경이로운 기적입니다.

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빙하가 사라진 땅에서만 시작되는 놀라운 과정

오랫동안 인류는 생명체가 쓰레기나 썩은 고기에서 저절로 발생한다는 자연발생설을 믿었습니다. 하지만 1859년 루이 파스퇴르는 백조목 플라스크 실험을 통해 이 믿음을 완전히 깨뜨렸습니다. He는 S자 형태로 구부러진 플라스크 목을 만들어 외부 공기는 통하되 미생물의 유입은 차단하는 실험을 설계했습니다. 끓인 고기 수프를 담은 플라스크를 수개월 동안 방치해도 미생물이 발생하지 않자, 파스퇴르는 생명은 오직 기존의 생명으로부터만 태어난다는 생명속생설을 증명해 냈습니다. 이로써 생명의 기원에 대한 과학적 패러다임이 정립되었습니다. 생명의 기원을 좇는 흥미로운 질문은 북극의 과학 기지촌인 니알레순으로 이어집니다. 이곳 베스트레 브뢰거브린 빙하는 기후 변화로 인해 급격히 뒤로 물러나며, 그 자리에 거친 돌무더기인 모레인을 남겼습니다. 과학자들은 빙하가 사라진 거리를 기준으로 땅의 나이를 측정하는 크로노시퀀스 개념을 활용합니다. 빙하에 가까워질수록 토양의 나이는 젊어지며, 이는 곧 시간을 역행하는 독특한 연구 환경을 제공합니다. 아무것도 존재하지 않는 태초의 황무지에서 생명이 어떻게 첫발을 내딛는지 관찰할 수 있는 최적의 장소인 셈입니다. 황량한 북극의 불모지에서 생태계를 회복하는 주역은 개척자 생물들입니다. 척박한 바위 표면에 정착한 지의류는 바위를 흙으로 부수며 토양을 형성하고, 미생물을 품어 유익한 유기물을 공급합니다. 또한, 방석 모양의 북극장구채는 내부 온도를 주변보다 훨씬 따뜻하게 유지하는 보육 식물의 역할을 합니다. 이 온실 효과 덕분에 다른 연약한 식물들이 추위를 이겨내고 발아할 수 있습니다. 척박한 환경 속에서 생명체들은 경쟁 대신 상생을 선택하며 생태계의 천이를 이끌어 나갑니다. 극지의 척박한 환경에서 생존해 온 미생물들은 인류에게 새로운 과학적 단서를 제공합니다. 저온에서도 활성을 잃지 않고 유기물을 분해하는 극지 미생물의 효소는 산업 공정에서 필요한 열에너지를 크게 줄여줄 수 있습니다. 이는 저온 세제 개발이나 바이오연료 생산 등 친환경 저비용 기술로 이어집니다. 또한 세포의 빙결 손상을 막아주는 미생물의 특수 보호 물질은 장기 보존 기술과 백신 보관 등 생명과학 및 의료 산업 발전에 기여할 무궁무진한 가능성을 품고 있습니다. 북극 불모지에서 일어나는 천이 과정은 지구를 넘어 우주 개척의 훌륭한 모의실험이 됩니다. 빙하가 퇴각한 자리에서 박테리아와 지의류가 흙을 일구고 식물이 들어서는 과정은 달이나 화성 같은 황량한 외계 행성의 테라포밍 가능성을 제시합니다. 극지의 개척자 생물들이 영양분 없는 우주 토양에서 생존하고 토양을 정화할 수 있다면, 인류가 우주에서 작물을 재배하는 날도 머지않을 것입니다. 북극의 위대한 생명력은 인류가 우주로 영토를 확장할 수 있는 희망의 실마리를 건네줍니다.

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AI 관상,손금 어플을 믿어도 괜찮을까? | 심심할 땐 과학 시즌6 EP.03

관상이 과학이라는 말은 현대 과학의 관점에서도 충분히 흥미로운 주제입니다. 아리스토텔레스 시절부터 외모와 성격의 상관관계에 대한 논의는 존재해 왔으며, 최근에는 인공지능을 통해 동물의 얼굴 표정만으로 건강 상태나 반응을 분석하는 기술이 실제 실험에 활용되고 있습니다. 인간은 타인의 얼굴을 단 0.2초 만에 분석할 수 있는 특화된 신경 회로를 가지고 있어, 첫인상이나 눈빛을 통해 상대의 상태를 직관적으로 파악하는 것이 전혀 근거 없는 일은 아닙니다. 얼굴의 골격이나 이목구비의 위치는 유전적으로 결정되지만, 그것이 한 사람의 인생 전체를 규정하지는 않습니다. 일란성 쌍둥이라 할지라도 살아가는 환경과 마음가짐에 따라 인상이 달라지며, 이는 생물학적인 본성과 양육 환경이 상호작용하며 개인을 완성해가는 과정과 같습니다. 타고난 조건이 삶의 기초가 될 수는 있겠으나, 결국 그 위에서 어떤 모습으로 변화해 나갈 것인지는 주어진 환경과 스스로의 태도에 따라 얼마든지 달라질 수 있는 영역입니다. 손금 또한 운명의 기록이라기보다 신체적 움직임의 흔적에 가깝습니다. 손금은 태아 시기에 손을 움직이며 접히는 과정에서 형성되는 선으로, 미래를 예언하는 신비로운 기표라기보다는 발달 과정의 자연스러운 산물입니다. 그럼에도 사람들이 손금이나 별자리, MBTI 등에 열광하는 것은 불확실한 미래 속에서 심리적 안정감을 찾기 위함입니다. 완벽한 모델은 존재하지 않지만, 다양한 수단을 동원해 삶에 질서를 부여하고 예측하려는 시도는 인간의 본능적인 생존 전략 중 하나입니다. 인공지능 기술의 발전은 관상과 사주를 방대한 통계학적 영역으로 확장하고 있습니다. 과거에는 특정 문파의 비전으로 여겨졌던 지식들이 이제는 데이터를 학습한 알고리즘을 통해 객관화되고 있으며, 미세한 얼굴 근육의 움직임을 분석해 의사결정의 방향을 예측하는 연구도 진행 중입니다. 이러한 변화는 명리학이나 관상을 단순한 미신에서 벗어나, 전 세계적인 데이터를 기반으로 한 확률적 적중성을 갖춘 현대적인 서비스이자 분석 도구로 진화하게 만들고 있습니다. 결국 운명을 탐구하려는 노력은 불확실한 삶 속에서 자기 이해와 치유의 의미를 찾으려는 간절함에서 비롯됩니다. 과학자들에게도 이러한 영역은 증명되지 않았을 뿐, 탐구할 가치가 있는 인문학적 지혜의 대상이 될 수 있습니다. 미래를 미리 아는 것보다 중요한 것은 현재의 자신을 깊이 이해하고 공동체의 행복을 위한 통찰을 얻는 것입니다. 예측할 수 없는 미래에 매몰되기보다는 지금 이 순간에 집중하며 충실한 삶을 꾸려가는 태도가 우리에게 가장 필요한 지혜입니다.

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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법_PART 1

대중문화 속 인공지능은 크게 두 가지 형태로 묘사됩니다. 터미네이터처럼 인간의 신체를 닮은 신체형 인공지능 형태와 아이언맨의 자비스처럼 형체 없이 어디에나 존재하는 전지전능한 형태입니다. 이들의 근본적인 차이는 데이터를 수집하는 방식에 있습니다. 신체형 인공지능은 인간처럼 시각과 촉각을 통해 세상과 직접 상호작용하며 정보를 얻지만, 자비스와 같은 형태는 네트워크를 통해 방대한 데이터를 흡수합니다. 인공지능이 실제 물리적 환경에서 인간처럼 움직이기 위해서는 단순히 논리적인 문제를 푸는 능력을 넘어, 세상을 입체적으로 파악하고 상호작용하는 데이터 처리 과정이 필수적입니다. 인공지능이 바둑을 두는 단순한 동작조차 사실은 복잡한 데이터 수집과 처리의 결과입니다. 2차원 카메라 영상으로 들어온 정보를 분석해 바둑판의 3차원 위치를 정확히 계산해야만 바둑돌을 원하는 곳에 놓을 수 있기 때문입니다. 인간은 태어난 후 수개월에 걸쳐 시각 정보를 통해 사물의 거리를 파악하는 법을 배웁니다. 아기가 손을 뻗어 물체를 잡는 행위는 뇌가 망막에 맺힌 2차원 정보를 바탕으로 거리와 위치를 정밀하게 계산해낸 결과입니다. 이처럼 인공지능이 현실 세계와 유기적으로 연결되기 위해서는 인간의 3차원 지각 능력을 수학적으로 구현하는 과정이 무엇보다 중요합니다. 우리가 세상을 입체적으로 보는 비밀은 두 눈의 시각 차이인 '양안 시차'에 있습니다. 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 사물을 바라보는 각도가 다르기에 망막에 맺히는 상의 위치도 차이가 발생하며, 우리 뇌는 이를 이용해 거리를 계산합니다. 이를 수학적 모델로 환산하면 눈 사이의 거리인 베이스라인(Baseline)과 초점 거리, 그리고 각 눈에 맺힌 좌표값을 변수로 하는 방정식이 성립합니다. 놀랍게도 생후 5개월 된 아기의 머릿속에서는 이 연립방정식을 풀어 미지수인 거리와 좌표를 실시간으로 구해내는 과정이 일어납니다. 이러한 원리는 3D 영화나 가상현실 장치에서 입체감을 구현하는 핵심 기술로도 활용됩니다. 인공지능이 3차원 세계를 인식하는 또 다른 방법은 특수한 하드웨어를 사용하는 것입니다. 돌고래가 음파를 쏴서 물체를 탐지하는 것처럼, 전자기파를 이용하는 레이더(RADAR)나 빛을 이용하는 라이다(LiDAR)가 대표적입니다. 특히 라이다는 레이저가 물체에 부딪혀 돌아오는 시간을 측정해 거리를 계산하는데, 최근에는 모바일 기기에도 탑재될 만큼 대중화되었습니다. 하드웨어 방식은 물리 법칙을 직접 이용하므로 처리 속도가 매우 빠르고 정확도가 높다는 강력한 장점이 있습니다. 하지만 고가의 장비가 필요하며, 장비가 없는 환경이나 이미 촬영된 2차원 자료만으로는 공간 정보를 생성하기 어렵다는 제약이 있습니다. 하드웨어의 도움 없이 수학적 원리만으로 2차원 영상에서 3차원 정보를 복원하는 기술도 존재합니다. 카메라가 비스듬하게 촬영한 타일 바닥을 위에서 본 것처럼 평면적으로 이미지 정정을 하는 과정이 좋은 예시입니다. 컴퓨터는 평행한 직선들이 소실점이라는 한 점으로 모이는 원리를 역이용합니다. 사진상에 나타난 소실점의 방정식을 구한 뒤, 이를 무한대로 보내는 수학적 함수를 적용하면 일그러진 사각형을 본래의 형태로 되돌릴 수 있습니다. 여기에 선들의 직교성 등 추가적인 기하학적 정보를 결합하면, 인공지능은 단 한 장의 사진만으로도 대상의 실제 모양과 공간적 배치를 정밀하게 유추해낼 수 있게 됩니다.

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물리학
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수학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법_PART 2

스테레오 비전은 두 개 이상의 서로 다른 관점에서 대상을 바라보는 기술로, 인간의 양안 시각과 유사한 원리를 가집니다. 이를 통해 대상의 정확한 3차원 좌표를 구하기 위해서는 먼저 각 카메라가 공간상에 어떻게 배치되어 있는지 파악하는 캘리브레이션 과정이 필수적입니다. 기준 좌표계를 중심으로 카메라의 이동 거리와 회전 각도를 계산하여 연결함으로써, 비로소 3차원 세계를 수학적으로 분석하기 위한 데이터의 정렬이 완성됩니다. 이러한 정밀한 위치 파악은 복잡한 공간 정보를 디지털 데이터로 변환하는 첫 단추가 됩니다. 수학적 관점에서 카메라는 3차원 세계의 대상을 2차원 평면으로 투영하는 하나의 함수로 정의됩니다. 컴퓨터 비전에서는 이를 3×4 크기의 행렬로 표현하며, 여기에는 카메라의 초점 거리나 렌즈 왜곡과 같은 내부 파라미터뿐만 아니라 공간상의 위치와 방향이라는 외부 파라미터 정보가 모두 포함됩니다. 이 행렬을 통해 공간 속의 한 점이 이미지의 어떤 픽셀에 맺히는지 계산할 수 있게 되어 시각적 정보의 수식화가 가능해지며, 이는 실제 사물을 디지털 공간에 재현하는 핵심적인 도구가 됩니다. 위치 파악만큼이나 어려운 과제는 서로 다른 사진 속에서 동일한 지점을 찾아내는 대응점 문제입니다. 인간은 경험을 통해 두 이미지 속의 같은 부위를 쉽게 인지하지만, 이미지를 단순한 숫자 배열로 인식하는 컴퓨터에게 이는 매우 고된 연산 과정입니다. 수많은 픽셀 데이터 속에서 어떤 점이 상대 이미지의 어느 점과 일치하는지 정확히 판별하는 이 과정은 3차원 영상 재구성에서 가장 많은 시간이 소요되는 핵심적인 난제 중 하나로 꼽히며, 전체 작업의 성패를 결정짓는 중요한 요소가 됩니다. 대응점을 보다 효율적으로 찾기 위해 컴퓨터는 픽셀의 밝기 변화가 급격하게 일어나는 엣지나 코너 같은 특징점을 먼저 탐색합니다. 특정 지점 주변의 숫자 분포를 분석하여 유사한 패턴을 가진 영역을 매칭하는 방식을 사용하며, 이를 통해 두 카메라의 기하학적 관계를 연결하는 기초 행렬(Fundamental Matrix)을 도출할 수 있습니다. 이 행렬 정보를 활용하면 탐색 범위를 획기적으로 좁힐 수 있어, 방대한 이미지 데이터 사이의 연결 고리를 전체를 뒤지지 않고도 훨씬 빠르게 계산하여 데이터 간의 연관성을 파악하는 것이 가능해집니다. 최종적으로 각 이미지에서 추출된 대응점들을 바탕으로 삼각측량법(Triangulation)을 수행합니다. 카메라의 중심점과 사진 속의 지점을 잇는 두 직선의 방정식이 만나는 교점을 계산함으로써, 평면적인 사진 데이터는 비로소 입체적인 3차원 좌표로 변환됩니다. 이러한 기술은 관광객들이 찍은 수천 장의 평면 사진을 모아 콜로세움과 같은 거대 유적지를 정교한 포인트 클라우드(Point Cloud) 형태로 복원해 내는 등 현대 컴퓨터 비전 분야에서 혁신적인 성과를 거두며 다양한 산업 분야에 응용되고 있습니다.

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수학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 수학을 통하여 세상을 3차원으로 보는 법_PART 3

생명체나 시스템이 급격하게 변화하는 환경에 얼마나 신속하게 적응하고 대응하는지는 생존과 운영 효율성을 결정짓는 핵심적인 요소입니다. 우리는 흔히 진화를 수백만 년에 걸친 매우 느린 과정으로만 생각하기 쉽지만, 실제 자연계에서는 특정 조건 아래 생태계가 놀라울 정도로 신속하게 변화할 수 있음을 보여주는 사례가 많습니다. 이러한 신속한 대응 메커니즘은 단순히 생물학적 영역에만 국한되는 것이 아니며, 현대 공학이나 인공지능의 학습 및 최적화 과정에서도 중요한 영감을 제공하며 우리 삶의 다양한 분야에 깊숙이 관여하고 있습니다. 특정 형질이 환경의 변화에 신속하게 반응하는 과학적 원리는 유전적 다양성과 선택 압력의 정교한 상호작용에서 비롯됩니다. 집단 내에 이미 존재하는 다양한 변이들 중에서 새로운 환경적 요구에 유리한 특징을 가진 개체들이 선택됨으로써, 단 몇 세대라는 짧은 시간 안에도 가시적인 변화가 나타날 수 있는 것입니다. 이는 변화가 닥친 후에야 새로운 능력을 완전히 새롭게 발굴하는 것이 아니라, 이미 내재되어 있던 잠재적인 특징들을 신속하게 최적화하여 겉으로 드러내는 효율적인 전략에 가깝습니다. 이러한 원리는 자원의 낭비를 최소화하는 자연의 지혜를 보여줍니다. 자연의 이러한 신속한 대응 방식은 현대 첨단 기술 개발 과정에서 매우 중요한 영감의 원천이자 모델이 되고 있습니다. 예를 들어, 예측 불가능한 대규모 데이터 흐름에 실시간으로 반응해야 하는 네트워크 보안 시스템이나 자율주행 알고리즘은 생물의 적응 메커니즘을 모방하여 설계되는 경우가 많습니다. 시스템이 스스로 환경의 특징을 분석하고 학습하여 최적의 상태로 전환하는 기술은, 인간이 일일이 제어할 수 없는 복잡한 변수들에 효과적으로 대응하게 해줍니다. 이는 기술이 단순히 도구에 머무는 것을 넘어 유기적인 생명체처럼 진화하고 있음을 의미합니다. 현대 사회에서 정보의 유통과 주변 환경은 과거와 비교할 수 없을 정도로 신속하게 변화하고 있으며, 이에 대응하는 속도는 곧 시스템의 경쟁력이 됩니다. 과학적 관점에서 볼 때, 진정한 의미의 신속한 대응은 단순히 서두르는 것이 아니라 데이터의 핵심 특징을 얼마나 정확하게 파악하고 이를 즉각적인 실행으로 옮기느냐의 문제입니다. 피드백 루프를 획기적으로 단축시키고 불필요한 연산 단계를 제거함으로써 얻어지는 시간적 이점은, 위기 상황에서의 회복탄력성을 높이는 데 결정적인 역할을 수행하게 됩니다. 이는 개인의 학습부터 국가 시스템 운영까지 공통적으로 적용됩니다. 결국 주어진 상황의 특징을 신속하게 파악하고 적절하게 대응하는 능력은 지속 가능한 발전을 위한 필수 역량이라고 할 수 있습니다. 우리는 자연의 진화적 전략과 첨단 과학 기술의 융합을 통해 더 나은 미래를 설계할 수 있는 중요한 단초를 발견하게 됩니다. 변화를 두려워하기보다는 그 속에 숨겨진 규칙성을 찾아내고 유연하게 대처하는 과학적 자세야말로, 복잡한 현대 시대를 살아가는 우리에게 가장 필요한 지혜일 것입니다. 앞으로도 이러한 적응과 대응의 원리는 새로운 기술 패러다임을 여는 중요한 열쇠로서 그 가치가 더욱 높아질 것이며 우리는 그 변화의 중심에 서 있습니다.

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🚀 우주항공의 날 특별강연 - 별에서 온 그대

138억 년 전, 우주는 초고온과 초고밀도의 상태에서 빅뱅을 일으키며 찬란한 탄생의 서막을 알렸습니다. 이 빅뱅의 순간에는 우리가 현재 주변에서 흔히 볼 수 있는 복잡한 화학 원소들은 존재하지 않았으며, 오직 가장 가벼운 수소와 헬륨, 그리고 극소량의 리튬만이 태초의 우주를 가득 채우고 있었습니다. 이후 수억 년의 인고의 시간이 흐르면서 우주의 온도가 차츰 낮아지고 거대한 중력의 힘이 작용하기 시작하자, 비로소 암흑 속에 첫 번째 은하와 별들이 태어나며 우주의 풍경을 바꾸기 시작했습니다. 우리가 직접 가볼 수 없는 머나먼 우주의 비밀을 밝혀내는 핵심 열쇠는 바로 별빛 속에 숨겨진 방대한 정보를 분석하는 일입니다. 별들은 인류에게 언어로 직접 말을 걸지는 않지만, 전자기파라는 빛의 파동을 통해 끊임없이 자신의 정체를 지구로 보내고 있습니다. 현대 천문학은 망원경을 통해 이 소중한 빛을 수집하고 수학과 물리학이라는 정밀한 도구를 사용하여 별의 온도, 구성 성분, 나이를 입체적으로 재구성합니다. 마치 스마트폰이 전파를 받아 정보를 보여주듯, 빛은 우주를 이해하는 가장 근본적인 소통 수단입니다. 별의 일생은 태어나는 순간의 질량에 따라 극적인 운명의 차이를 보입니다. 태양과 같이 비교적 작은 별은 약 100억 년이라는 긴 세월을 평온하게 빛나며 우주의 한 축을 담당하지만, 덩치가 매우 큰 거대 항성들은 에너지를 급격하게 태우며 천만 년 내외의 짧고 강렬한 생을 보냅니다. 하지만 우주의 연금술사라 불리는 이 거대한 항성들은 짧은 삶 동안 우주에서 가장 중대한 역할을 수행합니다. 바로 자신의 심장부에서 일어나는 강력한 핵융합 반응을 통해 생명체와 행성을 구성하는 데 필수적인 무거운 원소들을 제조해내는 것입니다. 거대 항성의 내부에서는 수소가 헬륨으로 결합하는 과정을 시작으로 탄소, 산소, 질소, 규소와 같은 무거운 원소들이 층층이 생성됩니다. 이 신비로운 원소 제조 과정은 철이 만들어질 때까지 멈추지 않고 계속되는데, 철은 원자 구조상 모든 원소 중 가장 안정된 상태를 유지하려 하기 때문에 더 이상의 핵융합 반응을 일으키지 않는 독특한 성질을 지닙니다. 이로 인해 별의 중심에 철이 임계점 이상으로 쌓이게 되면, 에너지를 방출하며 중력을 버티던 균형 상태가 무너지고 별은 자신의 무게를 견디지 못한 채 찰나의 순간에 안으로 수축하게 됩니다. 안으로 급격히 수축하던 별의 잔해들이 중심에서 서로 충돌하며 반작용을 일으키면, 우주에서 가장 화려한 폭발인 초신성이 발생합니다. 이 폭발의 순간에 뿜어져 나오는 막대한 에너지는 핵융합 단계에서 만들지 못했던 금, 은, 우라늄과 같은 무거운 원소들을 순식간에 합성해내는 기적을 일으킵니다. 이렇게 우주 공간으로 흩뿌려진 원소들은 거대한 성운이 되어 다음 세대의 별과 행성을 만드는 소중한 씨앗이 됩니다. 즉, 하나의 거대한 항성이 맞이하는 죽음은 우주 전체로 보면 새로운 생명의 탄생을 위한 필수적인 희생이자 자양분인 셈입니다. 약 46억 년 전, 태양이 형성되고 남은 우주의 먼지들이 다시 중력으로 뭉치면서 우리가 살고 있는 지구라는 행성이 탄생했습니다. 우리 몸을 구성하는 물의 성분인 산소, 유전 정보를 담은 질소와 탄소, 그리고 혈관을 흐르는 철분은 모두 아주 오래전 어느 거대 항성의 내부에서 구워진 것들입니다. 인류는 단순히 지구에 거주하는 생명체를 넘어, 우주의 역사와 항성의 죽음이 빚어낸 고귀한 산물인 '별에서 온 존재'들입니다. 우리 한 사람의 존재 속에는 138억 년이라는 경이로운 우주의 시간이 그대로 투영되어 흐르고 있습니다. 현대 인류는 눈부신 과학 발전을 거쳐 이제 인공지능이 일상이 된 시대를 살아가고 있습니다. 기술이 모든 것을 해결해 줄 것 같은 미래에도 여전히 변치 않는 가치는 우주의 근원을 향한 인간의 순수한 호기심과 끊임없는 질문입니다. 우리가 어디에서 왔으며 어떤 과정을 거쳐 현재에 이르렀는지를 탐구하는 과정은 곧 인간 스스로의 존엄을 찾아가는 여정입니다. 138억 년의 역사가 수많은 항성의 희생을 통해 빚어낸 기적의 결과물이 바로 우리 자신임을 깨닫는다면, 우리는 주어진 생을 더욱 감사하며 서로를 아끼고 보듬는 성숙한 태도를 갖게 될 것입니다.

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요즘과학 이게 바로 과학 트렌드! | 요즘과학 6월호

6월은 세계 환경의 날이 포함된 달로, 기후 위기에 대한 경각심이 그 어느 때보다 높아지는 시기입니다. 최근에는 환경 문제를 해결하기 위한 실질적인 도구로 인공지능(AI)이 크게 주목받고 있습니다. AI는 산불 발생 가능성을 미리 예측하고 빙하의 미세한 변화를 추적하며, 탄소 배출을 최소화할 수 있는 최적의 경로를 찾아내는 등 환경 보호의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 과거의 구호 중심 활동에서 벗어나 과학 기술이 직접 현장에 뛰어들어 기록적인 폭염과 홍수 같은 기후 재난에 대응하는 핵심적인 열쇠가 되고 있습니다. 현재 전 세계 과학계와 산업계에서 가장 뜨겁게 논의되는 개념 중 하나는 바로 '소버린 AI(Sovereign AI)'입니다. 소버린이라는 단어에 담긴 '주권'이라는 의미처럼, 이는 국가가 자국의 데이터와 기술, 인프라를 타국에 의존하지 않고 직접 개발하여 통제하는 자주적인 인공지능 체계를 뜻합니다. 단순히 기술력을 겨루는 경쟁을 넘어 국가의 데이터 주권을 지키고 기술적 독립을 이루려는 패권 전쟁의 성격이 강합니다. AI가 일상의 모든 영역에 깊숙이 스며든 만큼, 자국의 가치를 담은 AI를 보유하는 것은 이제 국가 생존의 필수 조건이 되었습니다. 2022년 생성형 AI의 폭발적 성장 이후, 전 세계는 핵심 기술이 소수의 글로벌 빅테크 기업에 집중된 현실에 직면했습니다. 독자적인 AI 모델을 보유하지 못하면 막대한 데이터 사용료가 해외로 유출되는 경제적 손실은 물론, 국가의 공공 서비스와 안보 체계가 타국의 기술에 종속되는 심각한 위험을 초래할 수 있습니다. 이에 대응하여 아랍에미리트는 '팔콘' 모델을 개발했고, 인도와 유럽연합 역시 법적 제도 마련과 전용 펀드 조성을 통해 자국만의 AI 생태계를 구축하고 데이터 주권을 확보하려는 흐름에 적극적으로 동참하고 있습니다. 대한민국은 세계 최고 수준의 메모리 반도체 경쟁력과 우수한 AI 연구 역량을 보유하고 있어 소버린 AI를 구축할 수 있는 든든한 기초 체력을 갖추고 있습니다. 현재 국회에서는 인공지능 기본법을 통해 관리 체계를 제도화하려는 논의가 활발하며, 정부 역시 국산 AI 모델 육성과 공공 분야 도입 확대를 핵심 과제로 추진하고 있습니다. 다만 글로벌 시장에서의 점유율을 확대하기 위해서는 전문 인력의 확보와 에너지 인프라 확충, 그리고 한국어 데이터의 정교한 구축과 같은 과제들을 체계적으로 해결하여 기술 수출 산업으로서의 잠재력을 키워나가야 합니다. 과학 기술의 발전은 연구실 안에서만 머물지 않고 대중과 호흡하는 전시와 교육을 통해 확산됩니다. 국립과천과학관에서는 양자역학의 탄생부터 양자컴퓨터까지 현대 과학의 흐름을 한눈에 볼 수 있는 기획전과 전문가 강연이 열리고 있어 일반인들의 과학적 식견을 넓혀주고 있습니다. 또한 어린이들이 직접 생태공원에서 6개월간 곤충을 관찰하고 기록하며 데이터의 가치를 체득하는 생태탐사대 활동은 미래 과학자를 키워내는 중요한 밑거름이 됩니다. 이러한 일상 속 과학 체험은 소버린 AI 시대를 이끌어갈 창의적인 인재를 육성하는 소중한 경험이 될 것입니다.

국립과천과학관💙싸돌이💙

물리학
생명과학
지구환경과학
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매미가 울고 있는 저 나뭇가지는 왜 시들었을까?

여름날 공원이나 아파트 단지에서 들려오는 매미 소리는 때로 귀가 따가울 정도로 강렬합니다. 이 우렁찬 울음소리는 포식자의 눈에 띄기 쉬운 위험한 행동임에도 불구하고, 매미는 왜 멈추지 않는 것일까요? 이는 단순한 소음이 아니라 종족 번식을 향한 수컷 매미의 처절한 생존 전략입니다. 암컷은 더 크고 오래 울 수 있는 수컷을 건강한 유전자를 가진 짝으로 인식하며, 수컷은 자신의 강인함을 증명하기 위해 목숨을 걸고 소리를 높입니다. 수년의 땅속 생활 끝에 얻은 짧은 성충 시기를 헛되이 보내지 않으려는 본능적인 외침인 셈입니다. 매미가 작은 몸집으로 그토록 큰 소리를 낼 수 있는 비결은 독특한 신체 구조에 있습니다. 수컷 매미의 배와 가슴 사이에는 '진동막'이라는 얇고 딱딱한 막이 존재하는데, 특수한 근육인 발음근이 이 막을 빠르게 움직여 소리를 만들어냅니다. 여기에 배 속의 '공명낭'이라는 커다란 빈 공간이 소리를 증폭시키는 확성기 역할을 하여 먼 곳까지 신호를 전달합니다. 종마다 진동막의 구조와 공명 방식이 다르기에 우리가 듣는 매미 소리에도 각기 다른 리듬과 주파수가 담겨 있으며, 이는 암컷이 제 짝을 찾는 중요한 단서가 됩니다. 여름철 나무를 자세히 살펴보면 가지 끝부분의 잎들이 갈색으로 시들어 있는 모습을 종종 볼 수 있습니다. 이는 단순히 가뭄이나 병해 때문이 아니라 암컷 매미가 남긴 흔적입니다. 소리를 내는 수컷과 달리 암컷은 배 끝에 바늘처럼 날카롭고 단단한 '산란관'을 가지고 있습니다. 짝짓기를 마친 암컷은 이 산란관을 이용해 나뭇가지의 표피를 뚫고 속으로 알을 낳습니다. 이 과정에서 나무의 물관이 손상되거나 막히게 되며, 상처 부위에 식물 특유의 방어 반응이 일어나면서 수분 공급이 차단되어 결국 가지 끝이 마르게 되는 것입니다. 흥미로운 점은 이렇게 시든 나뭇가지가 매미의 다음 세대에게는 오히려 기회가 된다는 사실입니다. 약해진 가지는 결국 바람에 꺾여 땅으로 떨어지게 되는데, 이는 부화한 유충이 딱딱한 나무 위가 아닌 부드러운 흙 속으로 곧바로 파고들 수 있게 돕는 징검다리 역할을 합니다. 우리가 일상에서 흔히 지나치는 말라버린 가지 속에는 쌀알 모양의 흰색 매미 알들이 차곡차곡 쌓여 있으며, 이곳에서 부화한 유충들은 땅속에서 또 다른 수년을 기다릴 준비를 합니다. 자연의 파괴처럼 보이던 현상이 사실은 새로운 생명을 탄생시키기 위한 치밀한 설계인 셈입니다. 우리는 흔히 신비로운 자연 현상을 관찰하기 위해 깊은 숲이나 먼 곳을 찾아가야 한다고 생각합니다. 하지만 매미의 사례에서 보듯, 우리 곁의 평범한 나무 한 그루에도 놀라운 과학적 원리와 생명력이 숨 쉬고 있습니다. 소음으로만 느껴졌던 매미의 울음은 수컷의 간절한 구애였고, 병든 것처럼 보였던 나뭇가지는 다음 세대를 위한 안전한 요람이었습니다. 주변의 사소한 변화를 세심하게 관찰하고 그 속에 담긴 의미를 탐구하는 태도야말로 과학을 즐기는 가장 좋은 방법입니다. 아는 만큼 보이고 보이는 만큼 느낄 수 있는 자연의 신비를 직접 경험해보시길 바랍니다.

과학플랫폼 SOAK

생명과학

K-과학기술의 현재와 미래 ✨ 예고편│선을 넘는 과학자들

우리가 흔히 접하는 공연은 단순한 유희 이상의 가치를 지닙니다. 인간은 시각적 자극과 서사가 결합된 형태에 본능적으로 매료되며, 이는 고대부터 이어져 온 문화적 본능이라 할 수 있습니다. 무대 위에서 펼쳐지는 정교한 구성은 관객의 몰입을 유도하고 감각을 자극하며, 때로는 일상에서 얻기 힘든 깊은 영감을 선사하기도 합니다. 이러한 경험은 현대 사회에서 스트레스를 해소하고 창의성을 환기하는 중요한 통로로 기능하며, 우리 삶에 풍요로운 감성을 더해주는 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 신경과학적 관점에서 볼 때, 잘 짜인 공연은 뇌의 보상 체계를 활발하게 자극합니다. 예상치 못한 반전이나 화려한 시각 효과는 도파민 분비를 촉진하여 강렬한 쾌감과 집중력을 유발하기 때문입니다. 또한 관객들이 동시에 같은 리듬에 반응하거나 감정을 공유할 때 뇌파 동조 현상이 일어나기도 합니다. 이러한 생리적 반응은 단순한 재미를 넘어 공동체 의식을 강화하고 타인과의 정서적 유대를 확인하는 과정이 됩니다. 결국 뛰어난 무대는 인간의 감각기관과 뇌가 조화롭게 상호작용하며 만들어내는 정교한 예술적 산물입니다. 훌륭한 공연은 단순한 시각적 즐거움을 넘어 철학적 성찰과 사회적 메시지를 전달하는 매개체가 되기도 합니다. 무대라는 제한된 공간에서 펼쳐지는 이야기는 때로 현실의 거울이 되어 우리가 직면한 문제들을 다른 시각에서 바라보게 합니다. 관객은 공연이 끝난 뒤에도 그 여운을 곱씹으며 자신과 세상을 향한 새로운 질문을 던지게 됩니다. 기술의 발전으로 새로운 형태의 공연이 등장하고 있지만, 그 핵심은 여전히 인간의 마음을 움직이는 진정성에 있습니다. 좋은 무대는 시간과 공간을 초월하여 우리에게 깊은 울림을 남깁니다.

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

뇌인지과학
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421명 중 단 12명! 🔍 국립과천과학관 어린이 생태 탐사대 5월 첫 탐사 시작! 🐞🌿

국립과천과학관의 어린이 생태 탐사대는 생명을 소중히 여기고 자연을 함부로 대하지 않겠다는 진지한 마음가짐으로 탐사를 시작합니다. 아이들은 단순한 관찰자를 넘어 과학자의 마음으로 자연을 탐구하겠다는 선서를 통해 생태학적 호기심을 일깨웁니다. 생동감 넘치는 자연 현장에서 생명의 가치를 배우는 과정은 아이들에게 매우 특별한 경험이 됩니다. 이러한 진지한 태도는 탐사 활동 전반의 기초가 되며, 우리 주변의 환경을 더욱 깊이 있고 따뜻한 시선으로 들여다보는 원동력이 됩니다. 자연과 하나가 되는 이 시간은 아이들이 생태계의 구성원임을 깨닫는 소중한 기회가 됩니다. 탐사를 위해 구성된 팀들은 각자 안전 수칙과 생명 보호를 위한 구체적인 약속을 정하며 본격적인 활동을 준비합니다. 곤충을 관찰한 후에는 반드시 원래 있던 곳으로 무사히 놓아주고, 생물들의 보금자리인 서식지를 파괴하지 않는다는 원칙을 세우는 것입니다. 아이들은 팀원들과 서로 배려하며 그늘진 곳의 지렁이나 이끼를 살피는 등 아주 작은 생명체의 흔적까지 세심하게 찾아 나섭니다. 이러한 과정에서 기록의 중요성과 협력의 즐거움을 동시에 경험하며, 혼자가 아닌 함께하는 과학 탐구의 가치를 몸소 깨닫게 됩니다. 본격적인 탐사가 시작되자 풀숲과 나무 사이에서 숨어 있던 다양한 생물들이 아이들의 시선에 포착되기 시작합니다. 남방부전나비의 가벼운 날갯짓부터 넓적배사마귀의 단단한 알집까지, 아이들의 눈에는 자연의 모든 것이 신비로운 연구 대상입니다. 특히 나방 애벌레가 실을 토해 자신을 보호하는 고치를 만드는 정교한 과정이나, 회양목명나방 애벌레가 서식하는 방식을 직접 확인하며 생태계의 경이로움을 배웁니다. 썩어버린 매실조차 벌레들에게는 소중한 보금자리일 수 있다는 사실은 생태계 순환의 중요성을 다시금 일깨워 줍니다. 생태 연못 주변은 수중 생물과 육상 생물이 어우러져 공존하는 풍요로운 관찰의 장을 제공합니다. 아이들은 물방개와 참개구리, 땅거미 등 다양한 종이 서식하는 것을 직접 확인하며 생물 다양성의 현장을 생생하게 체험합니다. 발견한 생물들의 개체 수를 세고 서식 환경을 꼼꼼하게 기록하는 활동을 통해, 각 생물들이 어떤 먹이사슬을 형성하며 살아가고 있는지 자연스럽게 이해하게 됩니다. 연못 가장자리를 따라 걷는 발걸음마다 마주치는 작은 생명체들은 아이들에게 그 어떤 책보다 훌륭한 살아있는 과학 교과서가 되어 줍니다. 생태 탐사 활동을 성공적으로 마친 아이들은 이제 단순한 관찰을 넘어 더 큰 미래의 꿈을 가슴에 품습니다. 직접 자연을 만지고 관찰하며 얻은 소중한 경험들은 과학과 생태를 연결하는 든든한 자산이 될 것입니다. 어린 탐사대원들이 흘린 땀방울과 호기심 어린 눈빛은 미래의 위대한 생물학자가 탄생하는 소중한 밑거름이 됩니다. 생태계의 비밀을 하나씩 알아가며 성장하는 아이들의 모습에서 우리 환경의 밝은 미래를 엿볼 수 있습니다. 자연을 사랑하는 마음으로 시작된 이 작은 걸음이 세상을 바꾸는 큰 힘이 되기를 기대해 봅니다.

국립과천과학관문화행사🎆

생명과학
지구환경과학

그림 속으로 빨려들어간 디노와 싸돌이의 운명은? | 과학관이 살아있다 EP.02

조선 시대가 꿈꾸던 이상향을 그려낸 '태평성시도'는 단순한 예술 작품을 넘어 당대의 생활상과 문화를 집대성한 귀중한 기록화입니다. 이 거대한 그림 속에는 2,100여 명에 달하는 인물들이 각자의 삶을 영위하는 모습이 생생하게 묘사되어 있어 당시의 활기찬 사회 분위기를 짐작게 합니다. 정교하게 그려진 건물들과 활기찬 거리 풍경은 선조들이 바랐던 평화롭고 풍요로운 세상을 잘 보여줍니다. 하지만 이 그림이 우리에게 더욱 특별하게 다가오는 이유는 화려한 색채 뒤에 숨겨진 우리 선조들의 지혜와 과학적 원리들이 그림 곳곳에 고스란히 녹아들어 있기 때문입니다. 그림 속 백성들의 일상 속에는 기초적인 물리학 원리가 자연스럽게 스며들어 있습니다. 예를 들어 곡식을 찧는 디딜방아는 받침점, 힘점, 작용점의 조화를 이용한 지레의 원리를 충실히 따르고 있어 적은 힘으로도 효율적인 노동이 가능했음을 증명합니다. 또한 무거운 짐을 가득 실은 수레가 거리를 오가는 모습에서는 회전 운동을 통해 지면과의 마찰을 줄이고 이동의 효율을 극대화한 바퀴의 원리를 엿볼 수 있습니다. 이러한 도구들의 활용은 훗날 자전거와 자동차 같은 현대 교통수단으로 이어지는 중요한 기술적 토대가 되었으며 인류의 삶을 혁신적으로 변화시켰습니다. 전통 가옥의 건설 과정에서도 건축 공학적 정교함이 돋보입니다. 별도의 금속 못을 사용하지 않고도 목조 자재의 홈을 파서 서로 단단히 맞물리게 하는 전통 결구 방식은 외부 충격에도 강한 내구성을 자랑하는 훌륭한 공법입니다. 또한 유려한 곡선을 그리는 처마는 미적인 아름다움을 선사할 뿐만 아니라 비가 올 때 빗물을 효과적으로 배출하고 계절에 따라 채광을 조절하는 실용적인 기능을 동시에 수행합니다. 이처럼 태평성시도는 과거의 예술적 가치에 머무르지 않고, 더 나은 삶을 위해 끊임없이 발전해 온 한국 과학 문명의 발자취를 오늘날의 우리에게 생생하게 전해주고 있습니다.

국립과천과학관🤖AI싸돌이

물리학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 3

MIT의 에드워드 보이든 교수는 인간의 뇌가 반도체 회로망과 완벽하게 결합할 미래를 예고했습니다. 이는 단순한 영화 속 상상을 넘어 인간의 불완전한 감각과 인지 능력을 인공지능이 보완하는 시대로의 진입을 의미합니다. 아이언맨의 자비스처럼, 수많은 센서가 우리의 생체 정보를 실시간으로 분석하고 클라우드 서버와 소통하며 적절한 조언을 건네는 시스템은 더 이상 꿈이 아닙니다. 이러한 기술은 우리의 일상에 스며들어 기억의 한계를 극복하고 삶의 질을 획기적으로 높여줄 것입니다. 우리가 착용하는 안경형 웨어러블 기기가 사용자의 눈동자 움직임과 맥박, 뇌파를 추적한다고 가정해 봅시다. 길을 걷다 마주친 지인이 누구인지 기억나지 않아 당황스러운 순간, 인공지능은 사용자의 스트레스 지수와 동공 확장을 감지해 스스로 데이터베이스를 검색합니다. 찰나의 순간, 디스플레이에 상대방의 정보가 나타나고, 우리는 마치 어제 만난 것처럼 자연스럽게 대화를 이어갈 수 있습니다. 뇌공학 기술과 인공지능의 결합은 이처럼 인간관계의 사소한 불편함부터 해결하며 우리 삶의 방식을 근본적으로 바꾸어 놓을 것입니다. 일론 머스크의 뉴럴링크는 뇌에 전극을 심어 신경 신호를 읽고 인공지능과 연결하는 구체적인 비전을 제시합니다. '링크(Link)'라 불리는 뇌-기계 인터페이스 장치는 두개골에 삽입되어 정밀한 신호를 무선으로 주고받으며, 복잡한 계산이나 외국어 학습 과정을 뇌에 직접 입력하는 가능성을 열어줍니다. 비록 뇌의 언어인 '뉴럴 코드'를 완벽히 해석하는 것이 모래사막에서 바늘을 찾는 일처럼 어려울지라도, 과거 비행의 꿈이 실현되었듯 뇌-기계 인터페이스 기술 또한 예상보다 훨씬 빠르게 현실로 다가올 수 있습니다. 기술의 발전은 언제나 윤리적 고민을 동반합니다. 뇌공학 기술이 인간의 지능을 인위적으로 강화하는 데 사용된다면, 강화된 인류와 그렇지 못한 이들 사이의 심각한 계급 격차가 발생할 수 있습니다. 개인의 노력보다 어떤 회사의 칩을 사용하느냐가 능력을 결정짓게 되고, 이는 인간의 다양성을 저해하며 자본주의의 근간을 흔드는 사회적 문제로 이어질 우려가 큽니다. 따라서 이러한 혁신적 기술이 보급되기 전에는 인간의 존엄성과 생명 윤리를 지키기 위한 충분한 사회적 합의와 제도적 장치 마련이 반드시 선행되어야 합니다. 뇌공학 기술의 진정한 가치는 인간의 능력을 초월하는 것이 아니라, 장애나 질병으로 고통받는 이들에게 평범한 삶을 되찾아주는 데 있습니다. 최근 개발 중인 '해마칩'은 단기 기억을 장기 기억으로 전환해 주는 기능을 수행하며, 알츠하이머 치매 환자들이 겪는 인지 기능 저하를 보완하는 데 핵심적인 역할을 할 것입니다. 뇌공학 기술이 지향해야 할 종착역은 인간의 정체성을 훼손하는 도구가 아닌, 아픈 이들의 삶의 질을 높이고 인간다운 삶을 지속하게 돕는 따뜻한 기술로서의 역할임을 잊지 말아야 합니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 2

우리가 일상에서 흔히 사용하는 인공지능 기술 중 하나는 음성 인식입니다. 최근에는 인공지능의 비약적인 발전으로 인해 단순히 소리를 듣는 단계를 넘어, 소리 없이 입 모양만으로도 언어를 파악하는 '무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)' 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 소음이 심한 장소나 정숙함이 요구되는 도서관, 혹은 성대 질환으로 목소리를 내기 어려운 사람들에게 혁신적인 소통 수단이 될 수 있습니다. 딥러닝 기술을 적용한 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition) 시스템은 소리 없이 입을 뻥긋거리는 동작만으로도 사용자의 의도를 정확하게 파악해 낼 수 있는 수준에 도달했습니다. 무성 언어 인식(Silent Speech Recognition)에서 한 걸음 더 나아가면, 생각만으로 언어를 만들어내는 '상상 언어 인식(Imagined Speech Recognition)'의 영역에 도달합니다. 이는 뇌공학자들의 오랜 꿈으로, 두피에 부착하는 일반적인 뇌파 측정으로는 한계가 있어 두개골 내부에 전극을 삽입하는 정밀한 방식이 필요합니다. 현재는 수술이 필요한 뇌전증 환자들을 대상으로 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 뇌의 브로카 영역이나 베르니케 영역처럼 언어와 관련된 부위에서 발생하는 신호를 정밀하게 분석함으로써, 사람이 실제로 말을 내뱉지 않아도 뇌 속의 의중을 음성으로 합성해 내려는 노력이 계속되고 있습니다. 최근 뇌공학자들은 언어의 내용을 직접 읽어내는 대신, 발성을 담당하는 조음 기관의 운동 영역에 집중하는 새로운 전략을 택했습니다. 캘리포니아 대학교 샌프란시스코(UCSF) 연구팀은 조음 기관 운동 영역에서 측정된 뇌 신호를 이용해 음성을 합성하는 데 성공하며 큰 반향을 일으켰습니다. 뇌 신호로부터 조음 기관의 움직임을 추정한 뒤, 이를 다시 음성으로 변환하는 2단계 딥러닝 구조를 활용한 것입니다. 이러한 기술적 진보는 최신 인공지능 기술의 뒷받침 덕분에 가능해졌으며, 상상만으로도 타인과 대화를 나눌 수 있는 미래를 현실로 앞당기고 있습니다. 뇌와 컴퓨터를 연결하는 '뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)' 기술은 인간의 신경 신호를 해독해 외부 기기를 제어하거나 의사소통을 돕는 일종의 번역기 역할을 합니다. 이 과정에서도 인공지능의 역할은 절대적입니다. 최근 연구에서는 적대적 생성 신경망(GAN) 기술을 적용하여 뇌파 분류의 정확도를 획기적으로 높이고 인식 속도를 단축하는 데 성공했습니다. 증강현실(AR) 장비를 착용한 채 주변 가전 기기를 단 2초 만에 제어할 정도로 발전한 뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI) 시스템은, 인공지능이 인간의 뇌 활동을 얼마나 정교하게 해석할 수 있는지를 보여주는 대표적인 사례라 할 수 있습니다. 뇌의 원리를 모방하여 인공지능 자체의 성능을 개선하려는 시도 역시 활발합니다. 노벨 생리의학상을 통해 밝혀진 뇌의 '격자 세포' 원리를 인공지능 에이전트에 적용한 결과, 인간과 유사한 전략으로 지름길을 찾는 최적의 경로 탐색 능력이 확인되었습니다. 또한 과거에는 보조적인 역할로만 치부되었던 '교세포'가 신경세포의 활동에 깊이 관여한다는 사실이 밝혀지면서, 이를 모방한 '신경세포-교세포 회로망'이라는 새로운 인공지능 구조가 제안되기도 했습니다. 이처럼 뇌과학의 발견은 더 지능적이고 효율적인 인공지능을 만드는 밑거름이 되고 있습니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
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[카오스 짧강] 2026 카오스콘서트 예습하기: 뇌와 하나된 AI, BRAIN 3.0_PART 1

옛날 사람들이 새의 날갯짓을 보며 비행기를 꿈꿨듯, 인간은 자신의 뇌를 모방하여 인공지능을 탄생시켰습니다. 그러나 비행기가 새의 모습을 그대로 따르지 않고 독자적인 비행술을 발전시켜 온 것처럼, 인공지능 역시 뇌과학의 개념을 빌려온 이래로 자신만의 영역을 구축하며 성장해 왔습니다. 최근에는 이러한 인공지능과 뇌가 대립하는 구조를 넘어, 서로의 비밀을 풀기 위해 협력하는 '브레인 3.0' 시대가 열리고 있습니다. 인공지능은 이제 복잡한 뇌의 작동 원리를 규명하는 강력한 도구가 되었으며, 뇌는 다시 차세대 인공지능 설계를 위한 영감을 제공하며 인류의 미래를 바꾸고 있습니다. 인간의 뇌는 이해하기에는 너무나 복잡하고 미지의 영역이 많습니다. 특히 시각 정보 처리 과정은 수십 년 전부터 연구되어 왔는데, 우리 뇌가 선과 형태를 거쳐 사물을 인식하는 계층적 구조를 가진다는 점은 잘 알려져 있습니다. 흥미롭게도 인공지능의 합성곱 신경망(CNN) 역시 이와 유사하게 낮은 단계에서 높은 단계로 정보를 처리하며 사물을 인식합니다. 이러한 공통점은 인공지능이 단순한 계산 도구를 넘어 인간의 감각 체계를 이해하는 데 최적화된 파트너임을 시사합니다. 실험의 통제가 어렵고 비용이 많이 드는 기존 뇌과학 연구의 한계를 극복하는 데 인공지능은 놀라운 가능성을 보여주고 있습니다. 시각에 비해 상대적으로 베일에 싸여 있던 청각 정보 처리 과정의 비밀도 인공지능을 통해 밝혀지고 있습니다. 최근 연구에 따르면, 인공지능에게 단어 인식과 음악 장르 분류 과제를 학습시킨 결과, 인간의 뇌와 매우 유사한 계층적 구조를 가진 신경망이 가장 높은 효율을 보였다는 사실이 확인되었습니다. 놀라운 점은 인공지능 학습 과정에 인간의 뇌 정보를 전혀 입력하지 않았음에도 불구하고, 오류를 범하는 패턴조차 인간과 흡사하게 나타났다는 것입니다. 이는 인간의 뇌가 이미 가장 효율적인 정보 처리 구조를 갖추고 있으며, 인공지능이 그 최적화된 경로를 스스로 찾아내고 있음을 증명하는 흥미로운 사례입니다. 뇌 연구의 진정한 목적은 단순한 호기심 충족을 넘어 뇌질환의 정복과 인간을 닮은 지능형 시스템 구축에 있습니다. 유럽 연합에서 진행 중인 '휴먼 브레인 프로젝트'는 인간의 뇌를 모방한 거대 컴퓨터를 구축하여 질병의 원인을 파악하고 치료 실마리를 찾으려 노력하고 있습니다. 실제 사람의 뇌에 질병을 유발해 실험할 수는 없기에, 인공지능 기술이 집약된 가상 뇌 모델은 의료계에 혁신적인 돌파구를 제공할 것입니다. 이처럼 뇌공학 기술과 결합한 인공지능은 현대 의학이 마주한 한계를 극복하고 인간의 건강한 삶을 연장하는 핵심적인 동력이 되어가고 있습니다. 뇌공학의 가장 도전적인 과제 중 하나인 '꿈 읽기' 역시 인공지능의 도움으로 현실이 되고 있습니다. 과거에는 신경 세포의 활동을 일일이 측정해야 했지만, 이제는 딥러닝 기술을 통해 fMRI 신호만으로도 사람이 보고 있는 영상을 복원하는 단계에 이르렀습니다. 비록 꿈의 내용을 완벽하게 동영상으로 저장하는 것은 아직 먼 미래의 일처럼 보일 수 있지만, 인공지능은 뇌가 사물을 인식하는 패턴을 정밀하게 분석하여 형태를 재구성해 내고 있습니다. 이러한 기술적 진보는 인간의 의식과 무의식의 경계를 탐구하는 새로운 지평을 열어줄 것이며, 인간의 뇌와 인공지능이 결합하는 미래를 더욱 앞당길 것입니다.

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

뇌인지과학
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노벨상을 이끈 마이크로RNA의 비밀은 무엇일까?

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북극에 있는 이 망원경은 우주가 아니라 지구를 잽니다

과학쿠키과학쿠키 - 다큐쿠키

왜 멀리 있는 배가 마치 유령선처럼 떠다니는 걸까?

과학플랫폼 SOAK

과학자들이 수컷을 암컷으로 태어나게 만들었다

지식인미나니미나니의 스낵교양

달로 날아간 디노와 싸돌이의 운명은...?🌕

국립과천과학관🤖AI싸돌이

[KIMM TV] 주변 먼지는 잡고 배출 먼지는 줄이고, 자동차로 만드는 깨끗한 도심

한국기계연구원[KIMM TV]

「2026 글로벌 기계기술 포럼」기계연 휴머노이드 카이로스(KAIROS) 시연

한국기계연구원

장 건강이 뇌 건강까지? '목단피'가 주목받는 이유_요즘 한의LAB

한국한의학연구원

딩동~🔔 한국한의학연구원 연구성과 첫 배송이 도착했습니다! 📦[한의직송]

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한국이 '세계 5위 국방력'을 찍을 수 있었던 숨은 핵심 기술, 전투기 엔진의 비밀

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주사 없이 살을 뺀다? 뇌를 자극하는 새로운 비만 치료 기술 with SOD

한국전기연구원KERI 연구·시험성과

[대담] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 기계의 시대, 인간은 무엇으로 빛나는가?

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 두 번째 프로메테우스: 인공지능, 과학의 경계를 허물다_석차옥 교수(화학)

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 이카로스의 날개: 인간, 낯선 지능과 공존하다_이상욱 교수(철학)

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 꿈꾸는 인간, 진화하는 지능_윤성로 교수(공학)

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[강연] 2026 카오스 콘서트 '인긴-인간-인갼' | 낙관적인 알고리즘을 만나다_오민환 교수(데이터)

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우울증 환자는 왜 덜 웃을까? [한꼬집] 😢🔍

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생각에서 움직임까지│선을 넘는 과학자들

국립과천과학관선을 넘는 과학자들🔬

오무아무아는 정말 외계에서 왔을까?

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세상은 왜 녹색인가?

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2026 을지연습 | 함께해요 을지연습, 든든한 대한민국 🇰🇷

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자연모사연구단 Ep.2 | 인간의 뇌를 흉내 낸 인공지능은 인간을 뛰어넘을 수 있을까?

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자연모사연구단 Ep.4 | 공기를 쥐어짜면 정말 물이 나올까?

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자연모사연구단 Ep.3 | 쌀 한 톨도 놓치지 않는 촉각센서의 비밀

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자연모사연구단 Ep.1 | 인공근육 웨어러블 로봇 슈트, 입기만 하면 힘이 세진다?

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공룡은 무슨 색이었을까?

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기존 생물학의 상식을 파괴한 초파리의 정자

지식인미나니미나니의 스낵교양

🎬 [댓글이벤트] 100만원으로 100억을 박살?! 미래에는 전쟁을 이렇게 한다고? | 심심할 땐 과학 시즌7 EP.03

국립과천과학관과학예능😆

피임약은 어떻게 뇌를 속이는가?

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2026 Korea Institute of Machinery & Materials PR Film

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[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 3

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 1

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 2

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

[카오스 짧강] 2026 카오스 콘서트 예습하기: 음악과 인공지능의 만남_PART 4

카오스재단카오스 짧강(짧은 강연)

눈 움직임으로 확인하는 경도인지장애 초기 신호_요즘 한의LAB

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이딴게...분화구? 세계 최대급 화산의 진실을 직접 확인했습니다.

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지구 안에 왜 또 다른 천체가 있을까?

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옐로우스톤의 이 분화구.. 모두 속았다. 잘못 알려진 옐로우스톤

지식인미나니체험 (과학)삶의 현장

콘센트 없는 우주에서 전기는 어떻게 만들까? with SOD

한국전기연구원KERI 연구·시험성과

스튜디오가 뒤집혔다?! 무기가 강해질 수밖에 없는 뜻밖의 이유 | 심심할 땐 과학 시즌7 EP.02

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