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과학과 놀자

인공지능은 인공신경그물망을 쌓은 복잡계처럼 작동케 해

'스타워즈: 더 만달로리안'을 직접 보지 않더라도 우리는 이 TV 드라마 시리즈가 얼마나 재미있는지를 소문을 통해 안다. 사전을 찾아보면 '사람들 입에 오르내려 전하여 들리는 말'을 일컬어 소문이라고 한다. 그렇다, 사람들 사이에 전달되는 일이 없다면 우리는 알 길이 없다. 사람들이 말로 전달하는 것은 무엇일까? 바로, 정보(information)다. 사람들을 개개의 '생각하는 입자'로 본다면 이들이 상호작용하면서 정보를 퍼뜨리는 셈이다. 정보가 퍼지느 과정은 이들 사이에 사회 관계망(그물)에 따라 다르게 보여진다.친구가 무척 많은 사람이 정보를 퍼뜨리는 것과 여러 이유로 주변에 친구가 별로 없는 사람이 정보를 퍼뜨리는 것은, 소문의 초기에 아주 다르게 나타난다. 친구가 적거나 소통을 적게 하는 사람으로부터 소문이 시작됐지만, 어느 시점에 친구가 많은 사람에게 소문이 도달해야만 그때부터 소문이 퍼지는 속도는 걷잡을 수 없게 된다. 소문은 어떻게 퍼지는가물론 각각의 사람이 다른 사람들과 어떻게 관계를 맺고 영향을 미치는지를 이해한다고 해도 사람들이 모여서 이루는 사회현상 전체를 바로 이해하기는 어렵다. 한 가지 물질을 이해하기 위해 아주 작은 단위(원자)로 쪼개어 그들 사이의 상호작용을 이해한다고 할지라도 물질의 특징 전부를 알 수는 없는 것과 같은 이치다. 그러나 개별 입자를 바라보는 시각에서 몇 발자국 물러나 이들이 어떻게 전체를 조직하는가(짜임)를 그려내면 비로소 전체의 거동을 이해할 수 있다. 나무를 알고 나무들이 어떻게 심어져 있는지를 안다면, 이들이 이루는 숲의 형상을 이해할 수 있는 것과 마찬가지다.개개 입자의 거동과 이들

과학과 놀자

'나비효과' 활용한 코로나19 확산 시뮬레이션 모델…사회적 거리두기 등 방역정책의 효과 과학적으로 증명

신종 코로나바이러스 감염증(코로나19)이 세계를 강타했다. 감염자 수는 한 해가 지난 지금도 줄어들지 않고 여전하다. 감염성 질병은 어떻게 전파되는가? 질병이 감염되고 확산되어 가는 것은 사람들 사이에 소문이 전파되는 것이나 뉴런 사이에서 정보가 퍼져나가는 것과 본질적으로 같은 현상이다. 이들 현상을 하나의 모형으로 만드는 데는 2020년 현재 (1)미분방정식 방법을 사용하거나 (2)복잡계에 기반해서 대용량 슈퍼컴퓨터를 이용하는 방법이 있다. 둘 다 응용수학의 한 갈래인데, 시뮬레이션(시늉내기, 전산모사)을 진행할 때 어디에 초점을 두는가 하는 점이 다르다.  미분방정식을 활용한 질병전파 모델미분방정식 방법을 이용하는 경우는 사회 구성원을 하나의 큰 떼(무리, 덩어리)로 본다. 주로 ‘S-(E)-I-R 모형’을 활용하는데, SEIR는 (정상인)감염 대상군(Suspectible), 질병 노출(Exposed), 감염(Infectious), 회복(Removed)의 영어 단어 앞 글자를 따온 말이다. 미분방정식을 쓴다는 것은 욕조에 물을 채우는 상황에 비유될 수 있다. 감염인구 무리를 하나의 욕조라고 한다면, 여기에 물을 채우는 수도꼭지는 감염률이 된다. 이들 수도꼭지를 열고 닫는 것은 질병의 특징으로서 전염 강도 및 감염인구와 비감염인구의 접촉 수에 의해 결정된다. 그리고 물을 빼는 배수꼭지는 회복률로 비유된다. 이 S-I-R 모형은 1927년 영국 생화학자 W O 커맥과 병리학자 A G 매켄드릭이 질병 유행의 초기 조건과 확산 정도를 예측하기 위해 사용하면서 처음 제안됐다.S-E-I-R 모형은 S와 I 사이에 접촉군 단계 (E)를 추가한 모형이다. 즉 잠복기가 고려되어 있다. 인구 떼(무리)의 상태를 늘림으로써 다양한 모형을 만들거나