Pitchicle

Pitchicle에서 가장 인기있는 글은 무엇일까?

Tue, 01 Aug 2023 23:58:00 +0900

3년의 역사를 돌아보며

2021년 평등한 과학의 대중화를 위해 시작된 동아리 Pitchicle의 출발 후 3년의 시간이 흘렀으며, Jekyll 웹사이트 운영 2주년을 맞이하였다.

지난 2년 동안 37명의 동아리원과 함께 50 편의 글을 웹사이트에 개제하였다.

50편의 글들 중 가장 있기있는 글은 무엇일까?

Pitchicle의 역사를 데이터를 통해 돌아보고자 한다.

Google analytics를 통해 최근 3개월 (2023.05.01 ~ 2023.07.31) 데이터를 살펴보았다.

가장 조회수가 높은 글은 1418 조회수의 <단백질 전기영동법, SDS-PAGE> 이었다.

1391 조회수를 기록한 2위 와의 차이는 크지 않았으나, 그 이후의 글은 큰 격차를 보였다.

조회수가 높다고 가장 인기있는 글이라 할 수 있을까? 평균 참여 시간이 가장 긴, 즉 독자가 가장 오래 머문 한 글은 무엇인지 알아보자.

178초의 <그래서 양자역학이 뭔데? -2편>이 1위를 차지했고, 또 2위를 차지했다.

1위가 압도적인 기록이나, 조회수가 2로 평균의 함정이라 판단해 개인적으로 을 가장 인기있는 글로 선정하려 한다.

Pitchicle에 대한 다른 데이터들도 살펴보자.

위 데이터에서 볼 수 있듯 절반 이상의 동아리원이 유령 회원이며, 대부분의 글이 소수에 의해 작성되고 있다.

대부분의 동아리원이 이미 졸업으로 떠나간 상황이지만, 많은 동아리원들의 관심과 함께 Pitchicle 웹진이 활성화되길 기원하는 바이다.

DNA도 없애는데 단백질을 왜 못 없애? - Target Protein Degradation

Sun, 23 Jul 2023 23:57:00 +0900

2020년 노벨화학상을 받으며 세상을 뒤흔든 두 과학자가 있다. 그들은 에마뉘엘 샤르팡티에와 제니퍼 다우드나로, 새로운 유전자 편집 기술인 CRISPR-Cas9을 세상에 알린 업적을 갖고 있다. 덕분에 우리는 지금 “선택적으로” 원하는 유전자를 삽입하거나 제거할 수 있다는 사실에 놀라지 않을 수 있다. 하지만 유전자 편집 기술의 최초가 CRISPR-Cas9인 것은 아니다. 이전에도 Restriction Enzyme, Zinc finger처럼 여러 세대에 걸쳐 유전자 편집 기술이 발전해 왔다. 내가 원하지 않는 유전정보를 “제거”할 수 있다는 것은 일반적인 생각보다도 더 큰 영향력을 갖는다. 단지 우월한 개체를 의도적으로 만들어 낼 수 있다는 것뿐만 아니라, Cancer라든지, 그동안 치료법이 발견되지 않은 유전 질환 등을 고칠 수도 있다는 뜻이다.

그런데 이런 오랜 역사를 가진 유전자 편집 기술도 아직은 기술의 작용이 완벽하다 할 수 없기도 하고, 윤리적인 문제가 동반되기 때문에 아직 활성화가 이루어지는 데에는 어려움이 있다. 모든 문제가 해결될 때까지 난치병 환자들은 애가 타기만 한다. 이러한 와중에, 새로운 신약 개발의 방식이 혜성처럼 등장하여 많은 이들의 주목을 받고 있다. 바로 표적 단백질 분해(Target Protein Degradation, TPD)이다.

표적 단백질 분해 이전의 기존 치료제는 단순히 단백질의 기능을 억제하는 방식이었기 때문에, 부작용은 적지만 시간이 지날수록 약효가 줄어들었다. 표적 단백질 분해는 말 그대로 우리 몸에 있는 단백질을 “선택적으로” 제거하는 기술이다. 우리가 아플 때 먹는 흔한 약물들은 특정 수용체에 결합하여 신호 전달 경로를 조절하거나 효소단백질의 활성을 저해시켜 화학 반응을 조절하는 방식 등으로 작용한다. 그러나 최근 제약·바이오 업계에서는 질병을 일으키는 단백질 자체를 제거하는 방향으로 나아가고 있다.

표적 단백질 분해 기술의 종류를 살펴보기 위해서는 표적 단백질 분해 기술의 배경이 되는 우리 몸의 시스템을 이해할 필요가 있다. 세포 밖에서는 분해 효소만 있다면 간단하게 단백질을 분해할 수 있다. 하지만 세포 안에서 축적되는 단백질을 제거하기 위해서는 세밀하게 조절되는 기전이 필요한데, 유비퀴틴-프로테아좀 시스템과 오토파지-리소좀 시스템이 바로 그 주인공이다.

프로테아좀은 세포 내에서 단백질을 아미노산으로 분해하여 재활용하는 단백질 분해 효소 복합체로, 폴리유비퀴틴 사슬과 결합하여 활성을 갖게 된다. 유비퀴틴은 E1-E2-E3 효소작용으로 단백질에 결합하면서 버릴 단백질을 마킹할 수 있다. 리소좀은 프로테아좀과 같은 단백질 분해 효소들을 품고 있는 세포 내의 작은 주머니로 생각하면 좋다. 기능을 잃은 세포소기관이나 바이러스, 박테리아 등 외부 물질을 제거하는 데에 사용된다. 오토파지는 세포 내에서 발생하는 쓰레기를 스스로 처리하는 현상을 말한다. 그러나 이러한 오토파지 조절 기능에 장애가 생기면 이상 단백질을 제거할 수 없어 축적되게 되고, 알츠하이머, 파킨슨병부터 2형 당뇨병까지 다양한 질환이 발생하게 된다.

이렇게 단백질이 한 곳 이상의 조직 혹은 장기에 지나치게 축적되어 기능 이상을 일으키는 질환들을 통틀어서 ‘아밀로이드증’이라 한다. 아밀로이드증은 여러 종류의 단백질에 의해서 침전된 부위에 따라 다양한 질병으로 나타나기 때문에, 발병 원인도 정확하지 않고 치료법 또한 모호하다. 앞서 서술했듯 특정 단백질을 아예 파괴하는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이런 상황에서 세포 내의 단백질을 선택적으로 제거한다는 것은 가히 혁신이라 할 수 있다.

그러면 이제 지금까지 공개된 표적 단백질 분해 기술의 종류를 살펴보자. 우리 몸의 두 가지 기작을 기반으로 한 두 가지 기술이 있다. 유비퀴틴-프로테아좀 시스템을 배경으로 한 기술은 PROTAC, 오토파지-리소좀 시스템을 배경으로 한 기술은 AUTOTAC이라 한다. PROTAC은 질병을 유발하는 단백질 자체를 분해하여 제거하는 원리로, 항암제에 집중되어 개발되고 있다. 반면에 AUTOTAC은 자가포식을 유도하는 형태로 단백질을 분해하는 원리로, 세포 소기관까지 분해할 수 있기 때문에 Cancer 이외에도 과발현되거나 침전된 퇴행성 뇌질환 단백질을 표적으로 삼는 등 다양한 분야에서 활용되고 있다.

입덧 방지용으로 처방되었지만, 알고 보니 기형아 출산을 유발하는 부작용을 가져 판매가 중단된 탈리도마이드(Thalidomide) 약을 대부분 들어보았을 것이다. 탈리도마이드가 부작용을 일으키게 된 메커니즘도 알고 있는가? 탈리도마이드는 이성질체 분자 구조를 갖기 때문에 입덧 진정 작용과 혈관 생성 억제 작용을 동시에 갖게 된 것이다. 그런데 이런 탈리도마이드의 부작용이 60년이 지나서 표적 단백질 분해 기술로 발전하게 되었다. 뜬금없이 이게 무슨 행보인가? 싶기도 할 것이다. 이처럼 질병의 원활한 치료에 있어 복병이 된 부작용이 도리어 다른 질환의 새로운 치료법이 되는 약물의 이중성에 대한 역사를 알기 위해서, 탈리도마이드가 혈관 생성을 억제하게 된 자세한 기전을 알 필요가 있다.

탈리도마이드가 단백질을 제거하는 원리는 세포 내의 유비퀴틴-프로테아좀 시스템을 이용한다. 우리 몸에 있는 Cereblon 단백질은 다른 단백질들과 결합하여 유비퀴틴 ligase 복합체를 형성하고 특정 단백질의 분해를 결정하는 역할을 한다. 탈리도마이드가 임산부의 체내에 들어오게 되면 Cereblon 단백질이 결합하면서 태아의 사지 생성 단백질이 억제된다. 이런 효과를 갖는 탈리도마이드에 E3 ligase ligand를 부착함으로써 원하는 독성 단백질 분해만 유도할 수 있는 것이다. 탈리도마이드의 TPD 작용에 대해 더 궁금하다면, 2014년 Nature 학술지에 투고된 Structure of the DDB1–CRBN E3 ubiquitin ligase in complex with thalidomide(탈리도마이드와 결합한 형태의 DDB-CRBN E3 유비퀴틴 리가아제 구조 분석) 논문을 살펴보면 더 자세하게 알 수 있다.

지금까지 표적 단백질 분해 기술의 종류와 유명한 약물 부작용이 TPD의 예시가 된 사례까지 살펴보았다. 유전자 편집 기술로 우월한 개체를 “만드는 것”은 현재 인류의 선망 대상으로써 SF 장르의 단골 주제로 등장하곤 한다. 어쩌면 그것이 유전자 편집 기술이 대중에게 알려지게 된 계기가 된 걸 수도 있다. 하지만 단백질을 선택적으로 제거한다고 하면 _‘그래서 그게 뭔데… 어떻게 하는 건데…’_라는 반응이 심심찮게 보일 것이다. 유전자 편집 기술이 사회에 큰 영향을 미친 것처럼, 표적 단백질 분해 기술도 어느 순간에 얼마만큼의 파장을 불러일으킬지 모른다. 차세대 신약 개발 플랫폼으로 주목받고 있는 표적 단백질 분해 기술을 다른 사람보다 조금 더 알고 있다는 것만으로도 더 깊은 생각을 할 수 있을 것이다. 당신이 기술 발전의 가운데에 서 어느 순간에 얼마만큼의 기여를 할지 누가 알겠는가?

참고문헌 |
전사 조절에서 유비퀴틴 단백질분해효소계의 역할, 강신성, 2011.
표적 단백질 분해 치료법의 개발, 지창훈, 2020.
Structure of the DDB1–CRBN E3 ubiquitin ligase in complex with thalidomide, Eric S. Fischer 외 20인, 2014.

합리적 선택과 뉴컴의 역설

Wed, 28 Sep 2022 18:39:00 +0900

합리적 선택이란?

우리는 살면서 여러 가지 선택의 기로에 놓이게 된다.

친구들과 만나 점심 메뉴를 고르거나, 방학 동안 아르바이트를 할지 안 할지 정하거나, 시험을 일주일 앞두고 자습 시간에 게임 한 판을 할지 고민하거나.

그럴 때 가장 좋은 방법은 ‘최대의 효용’을 얻을 수 있는 선택 을 하는 것이다.

정확히는 효용에서 비용을 뺀 값이 극대화되는 선택이다.

보통 경제학에서는 이를 합리적 선택이라 하며, 이 개념은 시장 내에서 각 개인의 행동을 유추하는 데에 유용하게 사용되고 있다.

물론 합리적 선택의 정의가 무엇인지 알았다고 해서 모든 문제가 해결되는 것은 아니다.

진짜 문제는 최대의 효용을 얻는 선택이 무엇인지 찾는 것이기 때문이다.

이 글에서는 합리적 선택을 어떻게 찾을 수 있는지 그 방법을 간단히 알아보고, 뉴컴의 역설에 대해 설명하려 한다.

우월전략과 지배 원리

누가 아이스크림을 살지 친구와 결정해야 하는 상황.

당신과 친구는 ‘하나빼기’를 통해 승패를 가리고자 한다.

첫 턴에 당신은 가위와 바위, 친구는 가위와 보자기를 냈다.

이때 두 번째 턴에서 당신은 무엇을 내는 것이 합리적인 선택일까?

아마 여러 번의 하나빼기 짬이 있는 사람은 직관적으로 가위를 내야 함을 알아챌 것이다.

그 이유를 풀어써보자면 다음과 같다.

만약 친구가 보자기를 냈다면 당신은 가위를 내는 것이 이득이며, 바위를 내는 경우 지게 된다.
만약 친구가 가위를 냈다면 당신은 바위를 내는 것이 이득이며, 가위를 낼 경우 비비게 된다.

친구가 무슨 선택을 하든 가위를 내면 적어도 지지는 않는다는 사실을 알 수 있다.

반대로 친구 입장에서는 뭘 내는 것이 이득일까?

똑같은 과정을 거치면 친구는 무엇을 내든 게임에서 질 수 있게 된다.

그러나 친구가

‘가위를 내면 적어도 지지는 않겠다 ’

라는 당신의 생각을 예측할 수 있다면 가위를 낼 것이다.

그것을 역으로 예측한다면 당신은 바위를 낼 것이고,

친구는 그것 또한 예측하여 보자기를 낼 것이고…

그렇다. 결국은 운인 것이다.

그러니 비록 바위보다 불리한 경우가 있더라도 속 편하게 가위를 내는 것을 추천한다.

위의 하나빼기 상황과 달리 어떤 상황에서든지 우위를 점하는 전략이 있다면, 우리는 그 선택이 합리적임을 직관적으로 알 수 있다.

이러한 전략을 우월전략이라 하며, ‘우월전략이 합리적 선택이다’ 라는 전제를 지배 원리라 한다.

지배 원리는 투자에서도 중요한 개념이다.

A전자, B자동차, C조선 등 여러 기업들 중 어디에 투자해야 할지 고를 때,

동일한 수익률이라면 위험이 적은 것, 동일한 위험도라면 수익률이 큰 것을 선택하는 것이 합리적이라는 것이다.

기대 효용 극대화의 원리

어떤 선택이 합리적 선택인가를 파악하는 데 도움을 주는 원리에는 지배 원리 말고도 기대 효용 극대화의 원리도 있다.

기대 효용 극대화의 원리를 사용하는 예에는 간단하게 복권이 있다.

여기 A 복권과 B 복권이 있다.

A 복권의 가격은 5000원이고, 0.1% 확률로 100만원이 당첨된다.

B 복권은 가격도 5000원이고, 50% 확률로 9000원을 얻는다.

두 복권을 전부 구매할 수 없다면, 무엇을 고르는 것이 합리적일까?

우리는 기대 효용이라는 개념을 사용해서 쉽게 문제를 풀 수 있다.

여기서 잠깐! 기대 효용의 공식은 다음과 같다.

$E(u) = p(x_{1})u(x_{1}) + p(x_{2})u(x_{2})+…$

여기서 p(x)는 사건 x가 일어날 확률이고, u(x)는 그때의 효용이다..

그냥 수학에서의 기댓값 공식을 그대로 사용했음을 알 수 있다.

이제 효용의 값을 단순히 구매자의 이득/손해라 하고, 각 복권을 샀을 때의 기대 효용을 구하면,

$E(u)=0.001 \times 1000000 - 5000 = -4000$
$E(u)=0.5 \times 9000 - 5000 = -500$

B를 고르는 것이 그나마 합리적임을 알 수 있다.

당연하지만 이럴 때는 그냥 복권을 안 사는 것이 좋다.

심심풀이로 우리나라 로또의 기대 효용을 계산해보자.

4, 5등을 제외한 로또의 당첨 수령금은 매번 달라지기에 1034회차인 2022년 9월 24일것을 따랐다.

$E(u)=\frac{1}{8145060} \times 2868856209 + \frac{1}{1357310} \times 65201278 + \frac{1}{35724} \times 1484916 + \frac{1}{733} \times 50000 + \frac{1}{45} \times 5000 - 1000 = -378.85928$

무려 380원 손해이다.

이제 여기에 당첨자가 여러 명일 때 당첨금이 배분되는 상황이랑 세금까지 따지자면 로또를 사는 것은 합리적이지 못한 행동으로 볼 수 있다.

이를 보고 미국의 작가인 앰브로스 비어스는 이렇게 말했다.

“로또는 수학을 못하는 사람에게서 걷는 세금이다. ”

그러나 실제로는 380원 손해는 별볼일 없을뿐더러 당첨 시의 수령금이 압도적으로 높기 때문에 사람들은 여전히 로또를 사는 것이다.

아무튼 이렇게 기대 효용이 가장 높은 선택이 합리적 선택이라는 것이 ‘기대 효용 극대화의 원리’이다.

조건적 기대 효용 극대화의 원리

기대 효용 극대화의 원리를 좀 더 재밌는 상황에 적용해보자.

여기 철수와 영희가 있다.

철수가 a1, a2 중 한 가지 전략을 선택하면, 영희가 그것을 보고 b1, b2 중 한 가지 전략을 이어서 선택한다고 해보자.

이때 철수의 효용은 u11, u12, u21, u22이며, 첨자에서 앞의 숫자는 철수의 선택, 뒤의 숫자는 영희의 선택을 의미한다.

효용 값을 임의로 정한 뒤, 이를 표로 나타내면 다음과 같다.

	b1	b2
a1	3	10
a2	8	4

이 상황에서 철수의 ‘합리적 선택’은 뭘까?

일단 지배 원리는 통하지 않는다.

u11 < u21, u12 > u21 에서 알 수 있듯 영희가 b1을 선택하면 a2가 유리하지만, 영희가 b2를 선택하면 a1이 유리하기 때문이다.

그러니 한 가지 조건을 추가하자.

영희는 철수를 괴롭히고 싶어한다.

그렇다면 영희는 철수가 a1을 선택할 때는 b1을, 철수가 a2를 선택할 때는 b2를 선택할 것이다.

결국 철수는 u11을 얻는가, u22를 얻는가 두 상황만 따지면 되므로 그나마 유리한 a2를 선택할 것이다.

이를 조건부 확률의 개념을 이용해 수식으로 쓰면 다음과 같다.

$E(u(a_{1})) = P(b_{1}|a_{1}) \times u_{11} + P(b_{2}|a_{1}) \times u_{12} = 3$
$E(u(a_{2})) = P(b_{1}|a_{2}) \times u_{21} + P(b_{2}|a_{2}) \times u_{22} = 4$

만약 영희가 70% 확률로 철수를 괴롭히는 선택을 한다면 철수의 각 선택에 대한 기대 효용은 다음과 같다.

$E(u(a_{1})) = 0.7 \times 3 + 0.3 \times 10 = 5.1$
$E(u(a_{2})) = 0.3 \times 8 + 0.7 \times 4 = 4.2$

이때는 a1을 선택하는 것이 더 좋다.

이처럼 조건부 확률에 근거하여 구한 기대 효용을 조건적 기대 효용이라 하며,

이때 합리적 선택을 구하는 원리를 조건적 기대 효용 극대화의 원리라 한다.

이 글에서는 약칭으로 조건적 기대 효용을 CEU (conditional expected utility), 조건적 기대 효용 극대화의 원리를 CEU 극대화의 원리라 하자.

뉴컴의 역설

이제 뉴컴의 역설을 다룰 때가 됐다.

여기 방 안에 상자 2개 A, B와 로봇 1개가 있다.

상자 A는 투명하여 그 안에 50000원이 있음이 명백히 보인다.

그러나 상자 B는 불투명하여 ‘500만원?’이라 적힌 메모만 보일 뿐 그 안은 보이지 않는다.

일단 두 상자 모두 가지고 나서려는 당신.

그때 로봇에 알람 소리가 나더니 다음과 같은 메시지가 떴다.

‘나는 이 세상의 미래를 정확히 예측하는 빅데이터.

당신이 상자 B만 가져가리라 예측한 경우에만 상자 B에 500만원을 넣어 놓았다.

만약 상자 2개를 모두 가져간다고 예측했을 경우 상자 B에 아무것도 넣어놓지 않았다.’

결국 당신은 상자 2개를 다시 바닥에 내려놓고 생각에 빠진다.

어찌하라는 말인가.

일단 현재 상황을 행렬로 나타내면 다음과 같다.

	s1	s2
a1	50000	5050000
a2	0	5000000

여기서 a1은 두 상자를 모두 가져가는 선택, a2는 상자 B만 가져가는 선택이며,

s1은 로봇이 a1을 예측하여 상자 B에 아무것도 넣지 않았을 경우,

s2는 로봇이 a2를 예측하여 상자 B에 500만원을 넣어놓은 경우이다.

당연하지만 상자 A만 가져가는 경우는 a1, a2에 비해 이득을 볼 수 없기 때문에 고려 대상에서 배제한다.

일단 지배 원리에 의해 a1이 합리적인 선택이라는 것은 명백하다.

s1이든 s2이든 간에 a1이 a2보다 더 큰 이익을 얻을 수 있기 때문이다.

그러나 CEU를 따지면 이야기는 달라진다.

이 빅데이터 로봇이 미래를 100% 확실하게 예측한다면 P(s1|a1) = 1, P(s2|a2) = 1이기 때문이다.

이때 조건적 기대 효용은 E(u(a1)) = 50000, E(u(a2)) = 5백만 이다.

그렇다면 결론은 a2가 합리적이라는 것이다.

숫자를 보면 짐작이 가겠지만 굳이 100%가 아니더라도 예측률이 충분히 높다면 a2가 합리적이라는 결론이 도출된다.

…

뭔가 이상하다.

분명 지배 원리에 따르면 a1이 합리적인 선택인데, CEU 극대화의 원리를 따르면 a2가 합리적인 선택이 되어버린다.

그래서 이 상황이 역설인 것이다.

역설의 해답?

역설을 발견한다면 그 풀이도 찾아보는 것이 인지상정.

이 역설에 대한 해답은 철학자들 사이에서도 갈린다.

노직(Nozick)은 로봇의 100% 미래 예측이 통하는 상황에 대해 지배 원리를 적용하면 안 된다고 말한다.

즉, 그에 따르면 a2가 합리적이지만, 여전히 찜찜한 느낌은 지울 수 없다.

왜 지배 원리를 적용하면 안 되는지 그 이유를 명백히 설명하지 못하기 때문이다.

반면 슐레징거(Schlesinger)는 a1이 합리적 선택이라는 더 강력한 논증이 있다고 주장한다.

이 논증을 위해 그는 ‘조언자’ 의 존재를 가정한다.

만약 상자 B의 내부까지 들여다볼 수 있는 조언자가 있어 당신의 선택을 도와주려 한다면, 당신은 무슨 조언을 듣게 될까?

조언자는 상자 B에 돈이 있든 없든 두 상자 모두 가져가는 편이 이득이라고 조언할 것이다.

그렇다면 a1이 합리적인 선택지가 됨을 알 수 있다.

이 논증에서 문제가 되는 것은 조언자의 합리적 선택이 당신의 합리적 선택과 동일할 수 있는가이다.

잠시 다른 상황을 생각해보자.

만약 A’ 상자를 열면 80% 확률로 3만원을 얻지만, 20% 확률로 아무것도 얻지 못한다.

또한, B’ 상자를 열면 확정적으로 1만원을 얻게 된다.

두 상자 중 하나만 열 수 있으며, c1은 A’ 상자를 여는 선택, c2는 B’ 상자를 여는 선택이라 하자.

기대 효용을 따져면 E(u(c1)) = 30000*0.8 = 24000, E(u(c2)) = 10000*1.0 =10000 이기 때문에 c1이 합리적 선택이다.

그러나 조언자가 c1 상자의 내부를 봤을 때 그 안이 비어있다면 당신에게 상자 c2를 열라고 조언할 것이다.

이렇게 되면 당신에게 있어 합리적 선택은 c2로 바뀐다.

조언자의 여부에 따라 합리적 선택이 바뀐 것이다.

즉, 슐레징거의 논증은 조언자의 존재를 가정했을 때부터 이미 의심스러운 논증이 되어버린다.

한편 내가 참고한 논문의 필자인 이종권에 의하면 a1이 합리적 선택이라 한다.

그에 따르면 상황이 s1이든, s2이든 간에 a2 선택을 하게 된다면 상자 B를 연 뒤 당신은 후회를 하게 된다.

만약 두 상자 모두 가져왔더라면 50000원을 더 얻었을 수 있었을텐데.

이러한 후회의 존재 때문에 a1이 합리적이라는 것이다.

철학에 대해 문외한인 내가 보기엔 왠지 지배의 원리를 다시 한 번 요약하는 것 같은 논증이다.

실제로 설문조사를 하면 어떨까?

2009년에 철학 교수 931명을 대상으로 설문조사를 한 결과 21.3%가 a1 선택을, 31.4%가 a2 선택을 지지하는 것으로 나타났다.

참고로 나머지 48.3% 인원은 결정을 하지 못했거나 문제에 대해 익숙하지 않다며 응답을 하지 않았다.

반면 2016년에 일반인들을 대상으로 31854명을 대상으로 설문조사한 결과 46.5%가 a1, 53.5%가 a2를 지지하였다.

신기한 점은 어느 한 선택지가 압도적으로 높은 비율을 보이지는 않는다는 것이다.

완벽한 예측자는 존재 가능한가?

역설을 풀어보려다 오히려 그 난해함만 더 잘 알게 되었다.

그러나 어쩌면 시야를 돌리면 이 역설의 해답은 명료할지도 모른다.

바로 100% 미래 예측이 가능한 존재는 이 세상에 없다고 놓는 것이다.

이러면 뉴컴의 역설 상황 자체를 ‘완벽한 예측자는 없다’라는 명제의 귀류 논증으로 사용할 수 있을 것이다.

실제로 고전역학에서 말하는 라플라스의 악마가 이와 유사하다.

이 세상에 존재하는 모든 입자의 위치와 운동량 상태를 S(t) 라 하자.

뉴턴의 운동 법칙만 잘 사용한다면 현재의 S를 통해 미래의 S를 계산할 수 있으며,

역으로 현재의 S를 통해 과거의 S를 유추할 수 있다.

라플라스의 악마는 현재의 S를 정확하게 알고 있는 존재로, 과거에 대한 정보 역시 계산 가능하며, 미래에 대한 정보들도 100% 정확도로 예측할 수 있는 존재이다.

이러한 존재가 있다면 뉴컴의 역설을 현실에 구현할 수 있을지 모르겠지만, 현실은 그렇게 만만하지 않다.

일단 우주의 모든 입자의 위치와 운동량을 정확히 아는 것은 불가능하다.

이는 단순히 측정상의 오차를 이야기하는 것이 아니며, 양자역학의 불확정성 정리에 의한 필연적인 한계이다.

또한, 복잡계 이론도 한몫한다.

우리가 사는 우주는 수많은 입자가 다양한 상호작용을 하는 복잡계로서,

초기에 0.00000001% 의 매우 작은 오차로 S를 측정하더라도, 이 차이는 시간이 지날수록 매우 큰 차이를 불러일으키게 된다.

참고로 주식시장이 복잡계의 대표적인 예이다.

작년 주식차트만 보더라도 미래를 예측하는 것이 얼마나 힘든 일인지 알 수 있다.

결국 완벽한 예측자는 존재할 수 없다는 것이 결론이다.

마무리

다만 여전히 뉴컴의 역설이 완전히 해결된 것은 아니다.

빅데이터 로봇의 정확도가 굳이 100%가 아니더라도 충분히 높기만 하면 지배 원리와 CEU 극대화의 원리가 여전히 상충하기 때문이다.

그러나 나는 철학에 큰 흥미가 없기 때문에 이만 이야기를 마치고자 한다.

아마 다음 글은 고전역학의 결정론이나 불확정성 원리에 대한 글이 될 것이다.

다음 글이 올라올 동안 여러분들이 철학자가 되어 이 역설을 명료하게 해결해주길 바란다.

Refference

이미지 출처

자가소화 작용과 알츠하이머의 관계

Wed, 07 Sep 2022 19:41:00 +0900

자가소화 작용은 리소좀의 소화 작용 중 하나로, 세포 내 소기관 중 손상되거나 노화된 기관을 제거하는 작용이다. 특히, 자가소화 작용은 포유류 세포에서 비정상적인 단백질 응집체를 제거하는 데 필수적인 분해 경로이며 단백질 항상성과 신경 건강을 담당한다. 많은 연구에서 알츠하이머의 초기 단계에서 자가포식 질환에 이상이 생겼다고 주장한다.

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알츠하이머성 치매는 기억 상실 및 다중 인지 장애를 특징으로 하는 진행성 신경퇴행성 질환이다. 수십 년에 걸친 연구를 통해 현재에는 미토콘드리아 손상, 시냅스 기능 장애, 아밀로이드 베타 형성 및 축적, 과인산화된 타우의 형성 및 축적, 조절되지 않은 마이크로RNA를 포함한 여러 세포 내 변화가 알츠하이머병의 발병 및 진행에 관계되어 있음이 밝혀졌다. 알츠하이머 환자에게는 시냅스 손상 및 뉴런 손실이 나타난다. 이 중 미토콘드리아 기능 장애와 시냅스 손상은 질병 과정의 초기에 주로 관찰된다. 최근 연구에서는 아밀로이드 베타 단백질 및 인산화 타우가 자가포식 작용 특히, 미토콘드리아 포식작용(미토파지)의 결함을 유발함이 관찰되었다. 고령이 됨에 따라 축적되는 아밀로이드 베타 단백질 및 인산화 타우는 여러 자가포식 작용 및 미토파지와 관련된 단백질의 양의 감소를 유발한다. 게다가, 아밀로이드 베타 단백질과 미토콘드리아 분열 단백질인 Drp1 사이의 비정상적인 상호작용 또한 관찰되었다. 이외에도 인산화된 타우 및 Drp1 단백질과의 상호작용이나 아밀로이드 베타 단백질과 PINK1 유전자와의 상호작용은 손상된 미토콘드리아 및 기타 세포소기관이 뉴런에서 제거되는 것을 억제헀다.

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최근 연구는 알츠하이머 환자의 뉴런에서 아밀로이드 베타 단백질 및 인산화 타우의 증가가 자가포식 작용 및 미토파지의 결함에 의해 나타남을 보이고자 한다. 또한, 이는 비정상적인 미토콘드리아의 분열, 과도한 분열 증가 및 융합 감소, 미토콘드리아 생합성 결함, ATP 생성량의 감소, 자유 라디칼 및 지질 과산화 증가, 사이토크롬 감소를 비롯한 미토콘드리아 기능 장애의 여러 측면을 보여준다. 사이토크롬 c 산화효소 (COX) 활성 및 알츠하이머 환자의 칼슘 항상성 또한 이와 관련있다. 많은 연구는 Drp1의 농도 증가 또는 아밀로이드 베타 단백질 및 인산화 타우의 감소를 통해 손상된 자가포식 작용 및 미토파지 메커니즘을 향상시킬 수 있는 방법에 대해 고민하고 있다. 해당 연구 내용을 바탕으로 알츠하이머의 치료 방법이 더욱 발전하길 소망한다.

참고 문헌

https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC6562604/

생명의 정의에 도전하다, 자이러스

Wed, 07 Sep 2022 19:05:00 +0900

생명은 그들이 가진 다양한 특성으로 정의된다. 예를 들어, 세포로 구성되고, 규칙적이며, 물질대사를 하고, 자극에 반응하고, 항상성을 유지하며, 자손을 낳아 번식하고, 성장하는 등이다. 그 과정에서 우리는 큰 의문을 가지게 되었다. 바이러스는 과연 생명인가? 바이러스는 자신만의 독자적인 유전자를 가지고 번식할 수 있으며 다양한 물질대사 반응을 수행한다. 그러나 바이러스는 오직 다른 생물에 기생한 상태에서만 자신의 유전자를 복제시킬 수 있으며 물질대사도 다른 세포의 효소나 세포소기관을 빌려 진행한다. 생물적 특징과 무생물적 특징을 모두 가진 것이다. 이에 생물학자들은 많은 논쟁을 거쳐 바이러스가 무생물적 특징을 가졌다는 이유로 생명이 아니라고 정의했다. 그러나 최근 이 생각을 뒤흔드는 발견이 나왔다. 바로 거대 바이러스이다.

바이러스는 어떤 생물의 세포 심지어 박테리아보다도 작으며 단백질 껍질과 그 안의 유전 물질로 구성된 매우 단순한 구조이다. 이들은 목적 없이 떠돌면서 숙주를 찾아다닌다. 바이러스는 너무 단순해서 생명인지조차 논란이 되며 심지어 기원조차 알기 힘들다. 바이러스는 매우 단순하여 마치 최초의 생명의 기원처럼 보이나 바이러스의 번식에는 다른 숙주가 필요하기 때문에 큰 모순이 발생한다. 애초에 어떻게 다른 생물을 이용해야 번식할 수 있는 생명체(또는 단백질 덩어리)가 생겨날 수 있었을까? 바이러스의 기원에 대한 가설에는 여러가지가 있는데, 바이러스가 생명의 탄생 중에 나온 필수적인 단계 또는 부산물이라는 것, 세포에서 띄어져 나온 작은 단백질 방울이 우연히 번식 능력을 갖게 되었다는 것, 매우 게으른 기생 생물의 후손이라는 것 등이다.

최신 이론은 바이러스가 서로 다른 기원에서 여러 번 탄생했을 가능성이 높지만 아직 정확히 알 수 없음을 말하고 있다. 확실한 것은 바이러스가 진화적으로 매우 성공한 존재라는 것이다. 바이러스를 일렬로 늘어놓으면 그 길이는 약 1억 광년 정도인데 이는 우리 은하 500개를 일렬로 늘어놓았을 때의 길이와 같다. 이런 놀라운 바이러스의 세계에서 과학자들이 발견한 거대 바이러스 즉, 자이러스는 놀라움을 한층 더 격상시켰다.

자이러스는 지금껏 발견된 바이러스들의 수많은 기록을 깨고 정립되왔던 바이러스에 대한 수많은 가정과 이론들을 깨부셨다. 2003년 최초로 자이러스를 발견하였고, 이후 전세계 곳곳에서 발견되었다. 바다나 강, 급수터, 동물의 내장 심지어 사람의 입속에도 자이러스가 존재한다. 그들은 매우 다양한데, 다면체에 수많은 선모가 난 모양 또는 용수철이나 피클, 타원형 등 다양한 형태를 가진다. 자이러스는 우리가 평소에 알고 있었던 어떤 바이러스들보다 컸고, 그 덕에 역설적으로 자신의 정체를 숨길 수 있었다. 과학자들은 현미경으로 자이러스를 발견하고도 박테리아로 착각했다. 그들은 기본 구조조차 다름에도 말이다.

발견된 자이러스들은 특별한 사냥방식을 사용했다. 그들은 대부분 아메바와 같은 단세포 원생생물들을 사냥했다. 사냥감을 찾은 자이러스는 표적의 표면에 붙어있다가 그들의 정상적인 필수 대사과정을 이용하여 자연스럽게 침입한다. 예를 들면 표적세포가 세포내 섭취과정을 진행하는 중에 세포 내로 들어가게 된다. 이후 자이러스는 대상의 소기관에 양분, 효소를 이용해 증식하는 것을 목표로 삼는다. 자이러스는 공격적인 단백질과 유전 물질을 세포 내로 퍼뜨리며 세포 안쪽을 재배열하기 시작한다. 그들은 구조를 바꾸고 물질대사 경로를 수정하며 자신의 복제에 유리한 환경을 구성한다. 이에 세포의 에너지를 생산하던 대량의 미토콘드리아가 바이로플라즘이라는 공장으로 변한다. 어떤 자이러스는 직접 새로운 세포막 생산을 유도하여 바이러스에 대한 방어기제를 무력하게 만들기도 한다. 이 과정이 끝나면 자이러스는 감염된 세포가 자이러스로 포화될 때까지 감염 세포를 희생하여 수많은 자이러스를 복제한다. 최종적으로 세포의 자살 및 사멸을 유도하여 바이러스가 멀리 퍼지도록 한다.

자이러스가 특별한 이유는 그 크기나 번식 방법보다도 복잡한 구조에 있다. 그들은 단순하다고 부르기 힘들 정도로 복잡하다. 사람에게는 보통 2만 종류의 유전자가 존재하는데, 박테리아는 평균적으로 7500종, 코로나바이러스에는 15종, HIV에는 10종 정도가 존재한다. 고등하다고 해서 많은 유전자를 가진 것은 아니다. 예를 들어 토마토는 35000종의 유전자를 갖는다. 보통 우리는 유전자 종류가 적을수록 단순하며 무생물과 더욱 비슷해진다고 생각한다. 그러나 자이러스는 수백 심지어 수천 종의 유전자를 가지는 경우도 있다. 우리가 가졌던 생물과 무생물에 관한 편견이 깨지는 순간이다. 유전자의 종류뿐만 아닌 역할도 특별하다. 이전에 바이러스의 유전자는 매우 단순한 명령 체계로만 생각되었다. 겨우 세포의 방어기제 무력화와 번식을 위한 유전자만 가졌다는 것이다. 하지만 자이러스는 유일무이한 독자적인 기능을 하는 유전자를 많이 가지고 있으며 그중 일부는 정확한 기능조차 밝혀지지 않았다. 더 놀라운 것은 이 엄청난 수의 유전자 중 일부가 생명체에 필수적인 유전자라는 것이다. 그중 일부는 영양소 흡수를 조절하는 유전자, 에너지 생성 유전자, 광 수집 유전자, 복제와 세포 분열 및 생명 유지와 관련된 유전자까지 발견된 것으로 알려져 있다. 최근 연구는 특정한 게놈을 가진 자이러스가 스스로 신진 대사할 수 있을지도 모른다는 가능성을 제기하였다. 이것이 사실이라면 바이러스에 대한 정의를 새롭게 수정해야 할지도 모른다.

자이러스는 감염된 생물의 생리와 진화를 송두리째 바꾸기도 한다. 자신의 게놈을 다른 유기체의 유전자와 융합하여 키메라 유기체를 만들기도 하고, 숙주의 유전자를 가지고 나와 자신의 유전자와 융합하거나 스스로 변화하기도 한다. 이런 자이러스는 수십억 년간 세포를 감염시키며 생명체의 진화 발달 과정에 눈에 보이지 않는 역할을 했을지 모른다. 단지 기생 생물로서가 아닌 유전자를 주고 뺏거나 전달하거나 섞으면서 진화의 방향을 다양하게 조절했다는 것이다.

바이러스는 동물뿐만 아니라 식물, 균류, 원생생물 심지어 박테리아까지도 감염시킬 수 있다. 그렇다면 바이러스가 바이러스를 감염시킬 수도 있을까? 놀랍게도 자이러스의 세계에는 존재한다. 자이러스 잡는 바이러스, 바로 바이로파지이다. 이는 생물학의 개념에 새로운 도전을 한다. 애초에 생물학의 영역이 맞는지도 의문이 든다. 무생물이 무생물을 사냥하는 현상이기 때문이다. 마치 강물에 떠밀려 가던 작은 조약돌들이 커다란 바위를 깨부수는 것과 같다. 예시를 살펴보자. 스퍼트닉 이라는 바이로파지는 마마바이러스라는 자이러스를 숙주로 삼고, 마마바이러스는 아메바를 숙주로 삼는다. 스퍼트닉은 매우 작고 단순한 바이러스로 자가복제에 필요한 유전자와 도구도 없다. 대신 마마바이러스의 바이로플라즘을 장악하여 기생할 수 있다. 이에 스퍼트닉은 마마바이러스의 표면에 붙어있다가 마마바이러스가 아메바를 감염시켜 바이로플라즘을 만든 후 활동을 시작한다. 스퍼트닉에 의해 감염된 마마바이러스의 바이로플라즘은 새 자이러스를 거의 생산하지 못하고 생산하더라도 기형이거나 번식력이 없는 경우가 많다. 대신 새 스퍼트닉 바이로파지를 엄청나게 만들어낸다. 다른 바이로파지는 이보다 더 교모하다. 스퍼트닉2는 렌틸바이러스라는 자이러스를 감염시키는데, 이들은 바이로플라즘에서 만드는 자이러스들의 유전자에 자신의 유전자를 끼워넣는다. 이렇게 유전자가 삽입된 자이러스는 다른 세포를 감염시키게 되는데, 이 감염 세포는 자이러스 대신 거의 바이로파지만 생산하게 된다. 자이러스 또한 이런 바이로파지를 막기위해 방어 수단을 진화시켜오기도 하였다. 예를 들어, crispr은 박테리아의 대표적인 바이러스 방어 시스템이다. 신기하게도 몇몇 바이러스에서도 MIMVIRE등 비슷한 시스템이 발견되었다. 바이러스만의 바이로파지 면역체계이다. 반대로 생명체의 세포가 바이로파지를 바이러스의 방어기제로 사용하는 경우도 있다. CroV라는 자이러스의 숙주인 원생생물 카페테리아 로엔베르겐시스는 마바이러스라는 바이로파지의 유전정보를 게놈에 가지고 있다. 이 생물은 자이러스가 침입할 시 보관하고 있던 유전정보로 바이로파지를 만들어 자이러스의 바이로플라즘을 공격한다. 이 원생생물은 결국 자이러스에 의해 죽겠지만 위협적인 자이러스를 공격하는 바이로파지를 퍼트리며 동료 원생생물들을 지켜낼 수 있다.

이 자이러스의 이야기에서 가장 흥미로운 점은 우리는 아직 자이러스 연구의 시작단계에 있다는 것이다. 자이러스와 바이로파지는 발견된 지 20년이 채 지나지 않았다. 미시세계에는 정말 많은 일 들이 일어난다. 생명은 고립된 존재가 아닌 수 조개의 유기체와 바이러스의 상호작용으로 구성된다. 자세히 보기 전까지 안 보이는 것들, 그 안에 어쩌면 새로운 정답이 있을지 모른다.

Macro 촬영에 대한 이모저모

Wed, 24 Aug 2022 20:06:00 +0900

Macro 촬영에 대한 이모저모

서론

Macro 촬영이란 굉장히 작은 사물을 크게 확대하여 촬영하는 분야를 말하는 것으로 우리 말로는 접근 사진 촬영을 줄여 접사 촬영이라고도 하며, DSLR과 미러리스 유저들 사이에서는 소수지만 꾸준히 수요가 있는 분야이기도 하다. Macro 촬영에서 주로 촬영하는 피사체는 꽃, 작은 장신구, 반도체, 곤충, 소동물 등이 있으며 피사체들의 크기는 5~10 cm에서 1~2 mm에 이르는 등 그 크기가 천차만별이다. 특히 mm 단위의 피사체를 찍는 Macro 촬영을 초접사(Super Macro) 촬영이라고도 하며 접사 촬영과 초접사 촬영 사이에도 유의미한 차이가 존재한다. 이번 글에서는 초접사 촬영에 대해 주로 알아볼 것이다.

초접사 촬영의 특성

일반적인 카메라 촬영에 있어서는 조리개를 여는 것이 보통 좋은 사진 결과물을 남길 확률이 높다. 이는 조리개를 열수록 심도가 얕아져 아웃포커싱이 극대화되기 때문인 것으로, 아웃포커싱이 잘 될 수록 사진을 보는 사람의 시선이 피사체에 쏠리기 때문에 보통의 경우는 조리개를 열수록 사진의 결과물이 좋다. 그러나 초접사 촬영에서는 이것이 성립하지 않는데, 그 까닭은 초접사 촬영에선 이미 심도가 너무 얕기 때문이다. 카메라가 피사체와 가까이 있을수록 심도는 급격히 얕아진다. 충북과학고에서 사진을 찍는다고 생각해보자. 본관에서 사진을 찍을 때 청운학사와 클레오파트라를 동시에 초점을 맞게 하는 일은 그다지 어렵지 않다. 이는 카메라와 피사체의 거리가 멀기 때문에 심도가 깊어져서 나타나는 현상이다. 그러나 같은 위치에서 당신의 앞에 서있는 친구와 청운학사를 동시에 초점을 맞게 하려면? 조리개를 꽤나 조여도 쉽지 않을 것이다. 이는 카메라와 피사체의 거리가 가깝기 때문에 심도가 얕아져서 나타나는 현상이다. 청운학사와 당신의 친구 사이의 거리가, 청운학사와 클레오파트라 까지의 거리보다 훨씬 가까움에도 불구하고, 기준이 카메라이기 때문에 카메라에서 가까이 있는 친구와 멀리있는 청운학사는 동시에 초점을 맞게 하기 쉽지 않다.

이런 관점에서 초접사 촬영을 생각해보자. 초접사 촬영에서 피사체는, 당신의 카메라와 당신의 친구 사이의 거리보다 훨씬 가깝다. 심지어는 피사체가 렌즈에 거의 붙다싶히 하는 경우도 있다. 이런 상황에서는 1~2 cm의 거리 차이도 심각한 아웃포커싱이 일어난다. 이런 상황에서 조리개를 열어버린다면? 사진에서 초점이 맞는 부분이 아예 없는 대참사가 벌어질 수도 있다. 그래서 초접사 촬영에서는 조리개를 최대한 조여 아웃포커싱을 줄이는 것이 좋은 사진을 남기는 방법이다. 조리개를 조여야 적절한 아웃포커싱이 이루어지면서 아름다운 사진이 나올 수 있다.

그러나 여기서 또 가져야 할 의문점이 있다. 초접사 촬영은 피사체와의 거리가 상당히 가깝기 때문에 태양으로부터 제공받는 광량이 매우 제한적일 수밖에 없다. 대략 4~5 cm^2 정도의 면적에서 반사되는 빛으로만 사진을 찍는다는 것이 결코 쉬운 일은 아닐 것이다. 거기다 초접사 촬영에서는 앞서 언급한 이유 때문에 조리개를 조여야만 하는데, 안 그래도 부족한 광량에 조리개까지 조여버리면 이번에는 사진에 온통 검은색 밖에 없는 대참사가 벌어질 것이다. 그렇다면 그 해결책은 무엇이 있을까? 노출이 어두울 때 통상적으로 많이 쓰는 방식은 iso를 높이는 것이지만, 이 방법에는 한계가 있다. iso를 너무 높이면 화질에 문제가 생기고, iso를 높인다고 하더라도 노출값이 여전히 부족할 수 있다. 그다음으로 쓰는 방식은 장노출이다. 삼각대에 카메라를 고정시키고 장노출을 시키면 부족한 광량을 채울 수 있다. 그러나 피사체가 동적인 피사체라면? 장노출은 꿈도 꾸지 못할 것이다. 하물며 아주 작은 꽃같은 것도 바람이 살랑 불면 흔들려버리기 때문에 장노출로 초접사 촬영을 한다는 것은 여간 혈압 오르는 일이 아닐 것이다. 그렇다면 어떤 방법이 있을까? 답은 외장 플래시이다. 외장 플래시란, 카메라에 추가로 장착할 수 있는 플래시를 말하며 캐논, 소니와 같은 카메라 회사에서도 만들기도 하며 Godox 등의 플래시만 전문적으로 다루는 회사도 있다. 참고로 외장 플래시의 호환성은 모든 회사가 통일되어 있으므로 아무 회사의 플래시나 구매해도 상관이 없다. 다만 캐논, 소니 등의 플래시를 구매할 것이라면 가지고 있는 카메라와 같은 회사의 제품을 구매하는 것을 추천한다. 호환성이 더 상향될 가능성이 있다. 필자가 추천하는 것은 Laowa 사의 플래시로, 초접사 촬영을 위해 특별히 제작된 외장 플래시이다. 다른 회사의 플래시는 일반적인 상황에서 사용하는 것을 목적으로 만들어졌기 때문에 초접사 촬영에 사용하려면 별도의 가공이 필요할 수도 있다. 준수한 외장 플래시를 통해 초접사 촬영에서도 필요한 광량을 보충할 수 있다.

그렇다면 단순히 외장 플래시를 장착해서 사진을 찍으면 좋은 결과물을 얻을 수 있을까? 답은 ‘아니다.’이다. 이번에는 또 무엇이 문제일까. 핸드폰 카메라에서 플래시를 켜서 사진을 찍게 되면 보통 예쁜 사진을 얻기 힘들다. 강렬한 플래시의 빛 때문에 사진이 부자연스러워 보이고 빛이 반사된 곳이 하얗게 번지는 등 사진을 망치기 가장 좋은 방법이 플래시를 켜는 것이다. 그럼 이번에는 또 어떻게 해야되는 것일까. 답은 diffuser이다. 방 안에 좋은 향 내려고 놓는 diffuser가 아니라, 여기서 말하는 것은 빛을 diffusing 시키는 diffuser를 의미한다. 플래시로 빛을 쏘게 되면 빛이 너무 모여서 방출되기 때문에 부자연스러운 사진이 연출된다. 이 때문에 플래시의 빛을 최대한 산란시켜서 자연스러워 보이는 빛으로 만드는 것이 diffuser의 역할이다. diffuser로 보통 쓰이는 물건은 하얀 천, a4 용지, 도화지 등 빛을 적당히 투과하면서 산란시킬 수 있는 것들을 사용한다. 여기에 3D 프린터 등을 활용해 카메라에 장착시키거나 하는 것은 사용자의 몫이다. 참고로 앞서 언급한 Laowa 사의 플래시는 해당 플래시 전용 diffuser를 판매하기도 하나, 지인의 사용 후기는 그다지 좋지 못했다. 본인만의 개성있는 diffuser를 직접 만들어 사용하는 것도 초접사 촬영의 묘미 중 하나로, 필자는 다양한 능력을 활용해 diffuser를 직접 만들어보는 것을 권한다.

그렇다면 이제 초접사 촬영에 대한 재료적인 준비는 얼추 끝났다고 볼 수 있다. 이제는 적절한 카메라 바디와 렌즈가 필요하다고 볼 수 있다. 초접사 촬영에서는 어떤 바디와 렌즈가 적절한 것인지는, 다음 포스팅을 통해 이야기하도록 하겠다.

국가의 경제 개입은 자유 시장 경제의 효율성을 진정으로 저해시키는가

Wed, 24 Aug 2022 17:10:00 +0900

국가의 경제 개입은 자유 시장 경제의 효율성을 진정으로 저해시키는가?

-최저 임금제와 수요 독점 모델을 중심으로

최저 임금제에 대한 기존 통념

대한민국 헌법에 명시되어 있듯, 우리나라는 혼합 경제 체제를 차용하여 자유 시장을 기본으로 하되 최저임금법 등 몇 가지 국가 개입이 규정되어 있다. 그러나 우리는 이러한 계획 경제 체제 및 큰 정부의 개입이 형평성을 중시하는 행위이고 자유 시장 체제에 비해 효율성은 떨어진다고, 일반적으로 생각한다.

최저임금은 고용자가 피고용인을 저임금으로 착취하는 일을 막기 위해 국가에서 정한 최소한의 임금이다. 국가는 노동자를 포함한 모든 국민의 생활 안정과 노동력의 질적 향상을 보장해야 할 책임이 있기 때문에 최저 임금의 형태로 그것을 실현코자 하는 것이다. 이는 과거 산업혁명 시절 비인간적인 취급을 받았던 노동자들과, 우리나라에서는 비교적 최근 일인 전태일 분신 사건 등 노동권 운동의 결과라고도 볼 수 있다. 최초의 최저임금 제도는 1894년 뉴질랜드 정부에 의해 시행되었고 미국은 1938년, 프랑스는 1950년, 우리나라는 1986년에 처음 시행되었다.

이러한 최저 임금제에 대한 20세기 경제학자들의 입장은 유사했다. ‘최저 임금과 같은 국가의 개입은 비효율적 자원 배분을 불러온다’는 것이다. 1982년 노벨 경제학상을 수상한 조지 스티글러 교수는 “국가경제에 단일한 최저임금을 실시하거나 시장균형임금보다 높은 최저임금 인상은 취약노동자에게 더 많은 해고통지서를 전달하고 비효율적 자원배분을 일으킨다” 라고 주장했다. 이것이 20세기 경제학자들의 주류 주장이었으며 계획 경제 체제와 자유시장 경제 체제가 추구하는 목표로 생각할 때 이것은 타당해 보인다. 1980년대 초 활동했던 밀턴 프리드먼(그 또한 노벨 경제학상 수상자다)도 최저 임금제가 저소득 노동자의 환경을 개선하겠다는 본 목적과 달리 오히려 실업률을 높이는 실패한 국가 개입이라고 지적했다. 우리나라에서도 고용 유연화에 대한 목소리는 주로 기업인이나 자본가, 기득권층들의 목소리로 주장되어 왔다. 그런데, 그들이 주장하는 것처럼 정말로 최저 임금제는 비효율적 경제 정책이고, 저임금 노동자의 실업률을 높이는 실패한 정책일까? 그렇지 않다고 2021 노벨상은 말하고 있다. 2021 노벨경제학상을 수상한 논문이 바로 1994년에 쓰여진

형평성이라는 목적을 뛰어넘어, 최저 임금제는 경제의 효율성에도 기여하는 경제 제도라고 볼 수 있음을, 지금부터 살펴보자.

최저임금제는 고용률을 높일 수 있다

‘최저임금과 고용: 뉴저지와 펜실베니아 패스트푸드 산업 사례 연구’, 1994년 9월 데이비드 카드 교수가 발표한 논문의 제목이다. 1992년 뉴저지주는 미국에서 가장 높은 최저 임금을 시행했고, 바로 서쪽에 붙은 펜실베니아주는 기존 최저임금을 그대로 유지했다. 기존 경제학자들의 통념대로라면 뉴저지주의 고용률이 낮아지는 것이 옳았다. 그러나 데이비드 교수가 두 주의 접경 지역에 있는 패스트푸드 레스토랑 총 410곳을 대상으로 임금 인상 전후에 걸쳐 데이터를 분석한 결과, 뉴저지주의 고용률에서 유의한 감소는 나타나지 않았고, 오히려 펜실베니아에 비해 13% 증가하기까지 했다는 것이다. 이 카드 교수의 논문이 발표되자 전세계 경제학계가 달려들었다. 그의 연구 결과는 그동안의 경제학계의 통념을 뒤집는 것이었기에, 곧장 갑론을박이 이어졌다. 이 논쟁에 대한 ‘일치된 결론’은 아직 내려지지 않았으나, 로버트 교수(1987년 노벨상 수상자)는 수요 공급 경제 모델에서 “이론적으로는 최저 임금이 저임금 노동자의 고용을 위협하지만, 이런 현상을 증명하고 뒷받침할 실제적 결과는 별로 발견되지 않는다”고 언급했다. 더불어, 수요 독점 경제 모델에서는 ‘이론적으로 최저 임금제가 고용률을 높이는 것이 가능’ 하다.

여기서 수요 독점 모델이란 수요자 1명이 독점력을 행사하는 시장 구조를 말한다. 다수의 수요자와 1명의 공급자를 중심으로 설명하는 가장 간단한 형태의 경제 모델인 수요 공급 모델과는 정반대라고 보면 좋다. 수요 독점 이론은 경제학자 조안이 제시했다. 수요 독점인 노동시장이 어떻게 가능할까? 그 독점력의 원천은 근로자의 직업 선호도와 이직 비용을 예로 들 수 있다. 근로자의 수요를 만족하는 기업의 수가 적을 경우, 독점 기업이 발생하게 되고, 수요 독점 모델이 성립한다는 것이다.

여기까지 들으면 잘 이해할 수 없다. 그래서 수요 독점 모델에서, 최저임금이 어떻게 고용률을 높일 수 있다는 것일까.

어떤 기업이 근로자를 추가로 고용하고 싶다면, 임금을 인상하여 새로운 근로자를 유인해야 할 것이다. 기존의 임금이 50만원이었고, 적절히 인상한 임금이 100만원이라고 해보자. 그런데 신입 근로자에 대한 임금을 인상하면, 자연히 기존 근로자의 임금도 인상해주어야 한다. 그렇지 않으면 기존 근로자가 자신의 노동 환경 개선을 제의할 것이고, 그것은 기업 입장에서 신규 근로자를 뽑음으로써 얻을 수 있는 이익을 감소시키는 흐름이다. 따라서 기업은 신규 근로자를 뽑지 않게 된다. 그런데 이때 최저 임금이 150만원으로 정해졌다고 해보자. 이 경우 기업은 기존 근로자에 대한 임금을 인상하지 않고도 신규 근로자를 유인할 수 있게 된다. 즉, 최저 임금제가 있을 경우 신규 근로자를 뽑음으로써 얻는 이득이 최저 임금 제정 전보다 커진다는 것이다. 기업은 이윤을 위해 움직이므로, 이론적으로 고용률이 증가할 수 있다는 것이 수요 독점 모델에서의 설명이다. 실제로 데이비드 교수 등은 본인들의 연구 결과가 나온 이유로 수요 독점 모델에서의 설명을 들었다. 물론 그들도 최저 임금의 제정이 무조건적으로 고용률을 높인다고 주장하지는 않았다. 다만 기존의 통념과 달리 최저 임금은 효율성과 형평성을 동시에 추구하는 제도일 수 있다는 것이다.

이 설명을 우리나라의 상황에 대입하면 좀 더 잘 와닿는다. 우리나라의 고용 시장은 사실 수요 독점 모델에 가깝다. 학벌주의와 계급주의, 팽배한 경쟁 의식으로 근로자들의 기업 선호도가 극단적으로 편향되었기 때문이다. 당장 입사하고 싶은 기업을 묻는다면 어떤 기업들이 언급될지, 우리는 모두 잘 알고 있다. 대기업, 중소기업을 나눌 뿐 아니라 ‘전문직’과 같은 단어를 사용해 학력이 중요한 직업과 그렇지 않은 직업을 나누기도 한다. 그 결과 흔히 3D 직종이라 불리는 건설업, 농경업에 종사하는 것은 대부분 외국인 노동자들로, 대한민국의 1차 산업은 내국인이 아닌 외국인 노종자 덕분에 겨우 유지되는 실정이며, 신규 근로자를 원함에도 충원되지 못한 중소기업은 약 12%에 달한다. 그런 반면 여전히 대기업의 경쟁률은 치열하며, 생각해보면 3D 직종만큼 위험하고 힘든 일인 경찰관 시험의 경쟁률도 약 20대 1로 높았다. 환경미화공무원의 경쟁률도 17.2대 1. 심지어 응시자의 절반 이상이 2~30대라고 2018년 고용노동부는 발표했다. 이러한 상황에서 중소기업이나 3D 업종이 임금을 높이고 노동 환경을 개선한다면 근로자들의 선호도가 분산되어 전체 고용률은 증가하고, 모든 직종의 근로자가 최소 생활을 보장받을 가능성이 높아지지 않을까? 다만 이 주장은 수요 독점 모델의 주요 논지와는 약간 벗어나 있다.(수요 독점 모델은 독점 기업에서의 고용률 증가에 대해 주로 논하기 때문이다.) 그러나 중소기업에서는 미충원 인원이 발생하고, 외국인 노동자에게 1차 산업 전반을 기대는 와중에 청년의 실업률은 높은 우리나라 사회에서는 최저 임금의 인상을 통해 전반적인 직종의 선호도를 균형 있게 높이는 것이 필요할 것이다. 또한 수요 독점 모델의 관점에서도, 앞서 든 예시를 중소 기업에 동일히 대입해본다면 중소 기업은 전보다 높은 임금으로 신규 근로자를 유인하는 것이 가능해지는 것이다. 더불어 나는 최저 임금의 인상으로 인한 고용의 증가가 우리 사회에 뿌리 깊게 자리 잡힌 계급화 의식을 걷어낼 수 있는 시작 중 하나라고 생각한다.

직종 계급화 타파에 대한 기대

앞서 근로자의 선호도가 극단적으로 편향되어 있다고 주장한 바가 있다. 학벌주의에 의해, 특정 대학을 졸업하면 그만큼 보상받을 수 있다는 ‘현혹’은 사회로 나온 신규 근로자로 하여금 선호도를 편향적으로 만들 수 밖에 없다. 그동안의 경쟁에 대한 보상 심리가 취업에서 나타나는 것이다-당연하게도, 그렇게 배워왔기 때문에 어쩔 수 없는 현상이다. 따라서 대부분의 청년은 자신이 복지도 별로 없고 일은 많은데 임금은 적은 중소기업이나 3D 직종에서 일할 수는 없다고 생각하고, 공무원이나 대기업의 취업을 바라볼 수 밖에 없다. 그 결과 다시 경쟁이 시작된다. 보상을 바랬던 행동이 되려 새로운 경쟁을 부추기게 된 것이다.

그런 경쟁을 통해 선호도가 높은, 이를테면 대기업 등에 취직하게 될 경우, 근로자는 ‘새로운 보상 심리’를 가지게 된다. 내가 이렇게 고생하여 여기까지 왔으므로, 임금 외의 사회적 위치까지 보장받기를 원하게 되는 것이다. 이러한 보상 심리가 사회 계급화를 촉진하고, 또 실현시키고 있는 실정이다. 흔히들 의사는 전문직이라 부르고 편의점 알바 등은 비숙련직이라 부른다. 두 직종의 임금 차이가 불평등하다는 이야기가 아니다. 나는 두 직종에 대한 사람들의 계급화 된 사고를 지적하고자 하는 것이다. 우리는 무심코 전문직은 사회적으로 위치가 높은 사람, 비숙련직은 낮은 사람이라고 생각하게 된다는 것이다. 단적인 예를 들자면, 경제 문제에 대해 의사 A 씨와 편의점 알바 B 씨가 각각 의견을 내었다. 대부분의 사람들은 의사 A 씨의 말에 보다 신뢰를 느낄 것이다. 실제로 의사 A 씨는 전혀 경제 문제의 전문가가 아님에도 불구하고 말이다. 이러한 현상은 상품 홍보용 티비 프로에서 익히 사용되는 수법 중 하나이다. 그러나 최저임금의 인상과 노동 환경의 대대적인 개선이 이루어진다면 나는 이러한 직종에 대한 계급화도 흐려질 수 있을 것이라 기대한다. 물론 비합리적인 보상 심리의 발생은 교육 제도의 문제에서 발생한 것으로, 근본적으로 교육에서의 해결도 시급하지만, 여기서는 교육을 마치고 사회로 나온 청년 근로자를 중심으로 논해보자. 중소기업 및 3D 기업의 환경이 개선되면 근로자의 보상 심리는 충족될 가능성이 높아진다. 오히려 대기업 근로자가 왜 내가 중소기업 근로자와 별 차이가 없는 임금을 받냐며 불평할 것이다. 대기업도 무한정 임금을 인상해줄 수는 없으므로, 결과적으로 노동 환경의 개선과 중소기업의 성장까지도 기대해 볼 수 있다는, 상당히 희망적인 기대이다. 물론 이러한 기대가 이루어질 가능성은 낮다. 실제 노동 현장에 대해 나는 잘 알지 못하고, 경제에 대해서도 무지하다. 그러나 한 가지는 확신한다.

결론

최저 임금제는 형평성만을 추구하여 경제 효율을 저해시키는 제도가 아니라는 점이다. 근 몇 년, 나는 뉴스에서 최저 임금의 인상으로 못 살겠다는 자영업자의 인터뷰나 중소기업의 고충에 들어왔다. 물론 그들의 고충을 없는 것 취급하자는 이야기가 아니다. 다만 기존의 경제학자들이 이야기하던 것처럼 최저 임금은 자영업자 및 중소 기업의 피해나 저소득 노동자의 실업률을 높이는 것이 아니라, 오히려 고용률을 높여줄 수 있다는 것이다.

피치클 가이드

Wed, 01 Jun 2022 11:28:00 +0900

제목입니다.

문단입니다.

소제목입니다.

~문단입니다.~

$x+y=1$

젠장!

Wed, 23 Mar 2022 17:26:00 +0900

이런걸 본문이라 쓰고 쓰레기 글이라고 부른다.

이런것도 제목이라고 쓴단다

이런 내용을 넣는다고 누군가가 보는 것이 아니다. 그런데 우리는 왜 이런 것을 쓰고 있을까?

이런 아무 의미 없지만 있어보이는 ㄱ건물이라도 넣어 주면 약간의 정도는 있어보인다. 눈치빠른 사람은 눈치챘겠지만 이 글은 computer-science 관련 글이다. 과연 관리자는 이 글을 삭제할까?

본다. 과연 나는 진짜를 보고 있는가.

Wed, 19 Jan 2022 13:40:00 +0900

생명과학 연구를 진행하다 보면 빠질 수 없는 한 실험기기가 있다. 바로 현미경이다. 현미경은 미시적인 것을 볼 수 있게 해주는 실험기기이다. 우리 눈에 보이지 않던 것을 보이게 해주는 것이다. 과거의 현미경은 빛의 굴절과 반사 등을 이용하여 상을 크게 만들어서 이를 보는 아날로그적 방법을 사용했다면, 현대의 그것은 이미지를 디지털 신호로 바꿔 모니터에 비춰준다. 그렇다면 나는 모니터를 보는 것 인가 그 미시적인 물체를 보고 있는 것인가.

시각이라는 감각은 인간이 매 순간 받아들이는 정보 중 가장 밀도 높고, 다채로운 감각이다. 대부분의 사람들은 일평생 무엇인가를 보며 생활한다. 꿈을 꾸며 무언가를 보았는가. 꿈에서 소리를 들은 적이 있는가, 또는 꿈에서 맛이나 향을 느껴 보았는가. 아마 대부분의 사람들은 전자의 경험이 월등하게 많을 것이고 이는 시각이 가장 밀도 높은 기관임을 방증한다.

심지어 ‘보다’라는 말은 경험을 나타내기도 한다. “너 이 책 읽어 ‘본’적 있니?”, “~을 먹어 보았다”와 같은 문장들에서는 ‘보다’라는 용언은 보조 용언으로써 앞 동사를 수식하며, 어떤 행동을 시험 삼아 함을 나타내는 말로써 즉 경험을 나타내는 말로 쓰인다. 유추해 보건대, 이는 기억 중 가장 많이 남아있는 정보가 시각이기에 경험을 나타낼 때 자연스레 ‘보다’라는 용언을 사용하게 되었을 것이다.

앞선 문장들로써 ‘보다’라는 행위를 단순 정보를 입력받는 행위보단 정보를 입력받고 저장하는 행위로 인식했으면 한다. 지금부터는 이 ‘보다’라는 행위를 후자의 관점에서 과학적으로 탐구해 본 사람들의 이야기를 통해 이 ‘본다’라는 행위를 탐구해 보고자 한다.

가장 먼저 색각에 대한 접근을 달리 한 사람은 뉴턴이라고 할 수 있다. 뉴턴 이전까지 사람들은 태양 빛이 하얀 것은 하얀색이기 때문이고, 어떠한 색깔로 물체가 보이는 까닭은 그냥 그 색으로 존재하기 때문이라고 생각했다. 1704년 뉴턴은 광학이라는 책에서 그 생각을 완전히 뒤집어엎었다. 그는 광학에서 오늘날 우리에겐 잘 알려진, 프리즘을 이용해 빛을 분리하고, 합치는 실험을 소개함으로써 사람들의 생각이 갇혀있던 사고의 틀을 깨 주었다. 즉 ‘색’이라는 것이 물체에 의한 것이라 생각하던 기존 사고를 색은 빛 때문이라 정정해 준 것이다. 다만 그는 아직 왜 450nm이라는 파장을 가지는 전자기파가 파란색으로 보이는지에 대해서는 대답하지 못했다.

시간이 흘러 1866년에 이르러서야 프리시오프 홀름그렌 교수가 빛에 대한 눈의 전기적 반응을 관찰하고, 기록했다. 일종의 활동전류를 관찰했던 것이다. 다만 그는 어떤 빛에 대해 우리 눈에서 어떤 전위가 생성되는지는 아직 알지 못했다. 1932년 에이드리언 박사는 감각기관에서 받아들인 정보가 전기신호로 변환되고 어떤 신경을 통해 중추로 전달되는지에 관한 연구로 노벨 생리·의학상을 수상했다.

랑나르 그라니트 박사는 빛에 민감한 반응을 보이는 망막에 존재하는 세포들을 발견했고, 전기 생리학적인 방법을 이용해 각각의 분광 민감도를 측정하였다. 그는 이 연구에서 세 가지 파장에 특징적으로 반응하는 여러 형태의 세포가 존재함을 알게 되었다. 이후 월드 박사와 그의 연구팀에 의해 실험 결과가 생화학적으로 검증되었다. 더불어 월드 박사는 빛을 만난 눈의 일차적 분자 반응, 즉 간상세포의 존재와 이의 특징을 규명하기도 했다. 간상세포는 타 광수용세포인 원추세포보다는 반응이 느리지만, 이 때문에 더 민감한 빛을 감지 할 수 있다는 장점을 가지게 되었다. 월드 박사는 간상세포가 498nm 즉 초록, 파란색에 대해 가장 민감하고, 640nm 이상 파장의 빛, 즉 붉은색 빛에 대해 낮은 감도를 가짐을 알리기도 했다. 이 연구는 새벽이나 저녁과 같이 빛이 약할 때 붉은빛보다는 푸른 빛에 더 민감하게 반응하는 퍼킨제 효과(Purkinje effect)를 설명해주기도 한다. 잠시 현대로 돌아와 이제 우리는 이가 빨강, 초록, 파랑을 각각 감지하는 세 종류의 광수용체, 즉 원추세포와 옵신 단백질에 의한 것임을 안다. 그라니트 박사에 이어 케퍼 하틀라인 박사는 다양한 강도, 시간에 대한 조명을 감각세포에 쬐어주며 이때 발생하는 전류를 분석해 우리 눈이 빛에 대한 자극을 어떠한 방식으로 수용하는지를 알게 해 주었다. 그들은 시각과 관련된 연구를 진행하면서 척추동물뿐만 아닌 참게나 바다거미의 눈을 연구했는데, 그 눈들에서 공통적으로 측부 억제 현상이 관찰되었다. 여기서 측부 억제 현상이란 특정 광수용체가 자극을 받아 흥분할 경우 그 광수용체 근처 광수용체들의 활동이 억제됨을 말한다. 그라니트와 하틀라인은 이 현상이 특정 물체가 그 물체가 아닌 배경과 구분하는데 기여함을 밝혀내는 데 성공했다. 이 공로들을 인정받아 그라니트, 월드, 하틀라인은 1967년에 노벨 생리·의학상을 수상했다.

뉴턴부터 조지 월드까지, 위에서 거론한 과학자들 외에도 수많은 과학자의 도움으로 이제 우리는 물체가 특정 파장의 빛은 흡수, 특정 파장의 빛들은 반사한다는 사실, 세 가지 파장의 빛들을 받아들이는 광수용체 세포들의 조합으로 물체가 반사해낸 빛들을 감지하고, 이를 전기신호로 변환하여 중추 신경계로 전달한다는 사실을 알게 되었다. 이 시점에서 의문을 제기함이 마땅하다고 생각한다. 왜 사람의 광수용체는 3종류뿐인가? 여러 종류의 광수용체를 가지고 있다면 더 많은 색에 대해 민감하게 반응 할 수 있을 텐데. 하지만 오늘날 자칭 지구의 주인이자 가장 진화된 종이라 주장하는 인류의 광수용체는 3종류로 많지 않다. 뭔가 이상하지 않은가?

파충류는 3가지의 광수용체를, 대다수의 조류 또한 4종류의 광수용체를, 하지만 인간을 비롯한 영장류는 3개의 광수용체를, 기타 포유류는 두 가지 색을 기본으로 사물을 본다. 분명히 우리 영장류와 조류나 파충류보다 더 가까운 친척인 포유류가 왜 2가지 광수용체를 가지는지에 대한 의문이 생김이 당연하다. 해답은 위 문장 중 ‘오늘날’ 자칭 지구의 주인이 인류라는데 있다. 오늘날 지구가 아닌 까마득한 과거, 약 2억4000만 년 전을 생각해보자. 포유류가 막 등장해 공룡과 공존하던 트라이아스기, 지구의 주인은 누구였을까? 그때에도 포유류였을까? 아마 대부분의 사람들은 당시 지구의 주인이 공룡 즉 대형 파충류였다고 답할 것이다. 당시 지구의 주인이라 칭할 수 있는 존재들은 대형 파충류였고, 햇빛이 많은 낮에 활동을 주로 하는 존재들 또한 이들이었을 것이다. 즉 그들은 밝은 장소에서 활동했다는 것이다. 밝은 장소에서 주로 활동한 그들은 포유류에 비해 많은 빛을 볼 일이 많았을 것이다. 그에 반해 대개 지하에서 생활하고 야행성을 띤 초기 포유류는 시각 자체가 그리 의존할 만한 감각이 아니기 때문에 청각이나 촉각 등을 발달시켜나갔을 것이다. 당시 군림하던 대형 파충류가 현재 조류, 파충류로 진화된 것이고, 상대적으로 시각의 발달이 필요 없었던 초기 포유류의 후손이 우리라면. 그렇기 때문에 우리의 광수용체가 파충류에 비해 적은 것이라면, 필자는 이만한 설명이 더 없을 것이라 생각한다.

색각 하면 빠질 수 없는 이야기에는 색맹이 있다. 흔히 적록색맹은 남자에게 주로 일어난다고 한다. 왜 적록색맹은 남자에게 주로 발생할까에 대한 답변 또한 이 글에서 얻은 지식으로 가능하다. 이전에 말했던 광수용체 단백질인 옵신, 이 옵신은 R, G, B 별로 호출하는 유전자가 각기 다른 염색체에 기록되어 있다. 파란색을 감지하는 DNA는 7번 상염색체에, 나머지는 X염색체, 즉 성염색체에 기록되어 있다. 이때 만약 어떤 남성에게 빨강, 또는 초록을 감지하는 단백질을 호출하는 유전자 돌연변이가 일어나 정상적인 전사 번역 과정으로 단백질이 만들어지지 않는다고 하자. 이 남자는 소위 색맹으로 살아가야 할 것이다. 하지만 여자에게 빨강, 초록을 호출하는 단백질에 염색체의 돌연변이에 의해 생성되지 못한다면? 추가 X염색체에서 이를 생성함으로써 사실상 본인은 문제를 느끼지 못할 것이다. 여기서 운이 조금 좋은 경우라 할 수 있는 경우도 생긴다. 만약 돌연변이에 의해 여자가 초록을 감지하는 옵신 단백질이 조금 다른 파장의 빛을 잘 수용하도록 바뀐다면? 그녀의 다른 X염색체는 그녀가 초록을 수용하는 옵신을 만들지 못했다고 판단하고 이를 전사, 번역해 나갈 것이다. 그렇게 되면 그녀는 총 4개의 광수용체를 가지게 된다. 즉 일반인에 비해 훨씬 더 많은 색을 구분해 낼 수 있는 능력을 갖추게 되는 것이다.

지금까지 “보다”라는 용언에 대한 인류의 생각을 진화론 및 유전자적 관점에서 살펴보았다. 과거 군림했던 대형 파충류는 4개의 광수용체를 가지게 되었지만 현재 자칭 지구의 주인인 우리는 일반적으로 3개의 광수용체를 가지게 되었다. 현대에 와서 우리는 이 3개의 광 수용체로 무엇을 보고 있는가.

대부분의 사람들이, 대부분의 시간을 고작 모니터를 들여다보며 보낸다. 필자도 지금 노트북 화면을 바라보며 글을 쓰고 있고, 출력해서 읽지 않는 한 대부분의 독자 또한 모니터로 이 글을 보게 될 것이다. 우리는 고작 이 모니터로 세상을 바라보게 되었다. 이는 수많은 과학자, 공학자가 노력한 결과이고 인류의 삶을 윤택하게 해주었다. 하지만 모니터로 보이는 모든 것을 믿어서는 안 된다. 보이는 것이 모두 진짜가 아니다.

착시의 사전적 정의는 다음과 같다. 시각(視覺)에 관해서 생기는 착각. 착시는 외계 사물의 크기·형태·빛깔 등의 객관적인 성질과 눈으로 본 성질 사이에 차이가 있는 경우의 시각을 가리키는데 이와 같은 차이는 항상 존재하므로 보통은 양자의 차이가 특히 큰 경우를 말한다.

“객관적인 사실과 눈으로 본 사실의 차이가 큰 경우” 나는 이가 인터넷 상에서 크게 발생한다고 생각한다. 가짜뉴스, 허위 및 과대광고 등 말이다. 많은 사람들이 피해를 봐 왔지만 이들은 사라지지 않는다. 아마 대부분의 사람들이 보이는 대로 믿으려 하기 때문일 것이다. 초반에 언급했듯 인간이 가장 의존하는 감각이 시각이다. 그렇다 보니 자연스레 시각적으로 얻은 모든 정보를 즉각적으로 받아들이게 되는 것 같다.

즉 일상생활에서, 특히 인터넷상에서 모든 것들을 객관적이고, 비판적으로 받아드려야 한다. 사실 한 번쯤은 다들 들었을 법한 고리타분한 말이다. 그럼에도 불구하고 다시 언급하여 강조하는 이유는, 특히 우리 과학을 하고자 하는, 또는 과학을 하는 사람들의 경우에는 더욱더 이런 시각을 가져야 하기 때문이다. 기존 정형화된 이론이라도 한 번쯤 비판적으로 사고해보는 것, 그것이 과학자의 자세라고 생각한다. 물론 피곤한 과정이다. 하지만 자신의 두 눈으로 본 것이 아니라면 의심해 보는 것, 이 피곤한 과정을 즐기는 과학자가 되는 것, 그것이 내 바람이다.

참고문헌

DOUGLAS C. GIANCOLI (대표역자 : 이춘우), [대학물리학 제 4판], 822-827, 탐구당, 1995년
Sherwood, Klandorf, Yancey (강봉균 외 6인), [동물생리학], 210-213, 라이프사이언스, 2009년
Cindy L. Stanfield (문자영 외 6인) , [인체생리학 6판], 269-281, 바이오사이언스, 2018
Campbell 외 6인 (대표역자 : 전상학), [캠벨 생명과학 10판], 1150-1151, 바이오사이언스, 2016