디지털 온라인 시대, ‘변화하는 과학의 풍경’ 둘

※ 이 글은 한겨레 11월23일치 ‘사이언스온’ 지면에 실렸습니다. 온라인 사이언스온에도 옮겨 싣습니다. 지면 편집 과정에서 달라진 부분이 있습니다. 지면에서는 축약했던 기사 중 인터뷰의 내용을 온라인 기사에서는 충분히 담았습니다.


games.jpg » 게임을 열심히 할수록 과학 연구에도 도움을 주는 시민참여 과학 게임들이 등장하고 있다. 위는 양자역학의 문제를 푸는 비디오 게임의 실행 화면, 아래는 알츠하이머 연구자들을 대신해 뇌의 막힌 혈관을 찾아주는 게임의 안내 화면. 사이언스앳홈, 아이즈온알츠 제공


게임으로 연구 품앗이

따로 또 같이 공개-공유


  디지털온라인시대 과학 풍경  


알츠하이머질환 막힌 뇌혈관 찾기

온라인게임으로 시민 참여 유도

 

일손 돕고 새로운 직관 아이디어도

참여자 이름으로 저자 목록에도 올라

  

단백질 접힘 구조·양자역학 게임도

더 나은 해법 찾는 길 보여줘

  

뇌 비밀 밝히는 연구전략으로

데이터 공개와 공유, 협력 목소리

  

클라우드 서비스 등 기술 활용

주제 먼저 정하고 ‘분산된 협력’


 

지털 온라인 시대에 과학의 풍경도 바뀐다.

공개형 온라인 학술논문들이 점차 대세로 자리잡는가 하면 지능형 알고리즘이 예전엔 엄두도 못 내던 거대한 데이터를 처리해 새로운 발견을 이뤄낸다. 한쪽에선 과학 온라인 게임에 참여한 시민들이 연구자들이 다 풀지 못한 문제를 해결하거나 미처 생각하지 못한 해법을 제시하며 돕는다. 논문의 저자 목록엔 ‘게임 참여자’라는 이름도 오른다. 다른 쪽에선 각지에 흩어진 과학자들이 뇌의 비밀을 공략하는 연구전략으로 수평의 네트워크를 이뤄 데이터 공개과 공유, 협력 연구를 하자고 촉구한다.


10여년 전인 2005년에 각 분야의 저명한 과학자들이 모여 ‘2020년 과학’을 내다보는 보고서를 내어 과학 하는 방식을 바꿀 가장 큰 영향으로 컴퓨터와 커뮤니케이션 기술을 꼽은 적이 있다. 박종화 울산과학기술원 교수(유전체학)는 “한국인, 호랑이 등 표준 유전체를 분석할 수 있는 연구 경쟁력의 기반도 결국 컴퓨터”라며 “디지털 온라인이 과학 하는 방식을 바꾸고 있고 바꾸게 될 것”이라고 말한다.


#1.

stallcatchers2.jpg » 알츠하이머 뇌에서 흐름이 막힌 혈관을 찾는 게임의 실행 안내 화면. 아이즈온알츠 제공

빨리 많이 찾을수록 높은 점수

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“나쁜 단백질 덩어리로 막힌 뇌혈관을 찾아라.”


컴퓨터 화면엔 뇌속 핏줄들이 흐릿한 흑백의 현미경 영상에 어지럽게 나타난다. 영상 이곳저곳을 헤매다 피 흐름이 막힌 곳을 재빠르게 많이 찾아 ‘클릭’ 할수록 높은 점수를 얻는다. 알츠하이머 병에 걸린 실험용 쥐들의 뇌혈관 영상에서 피 흐름이 막힌 곳을 찾는 온라인 게임이다.


알츠하이머를 연구하는 미국 코넬대학교 등 연구진이 운영하는 이 게임 ‘스톨 캐처스’(막힌 곳 찾기, eyesonalz.com)는 그저 재미만을 위한 게 아니다. 게임은 현실의 연구실과 이어져 있다. 알츠하이머의 원인물질로 꼽히는 ‘베타 아밀로이드’라는 단백질 덩어리 탓에 흐름이 막힌 뇌혈관을 찾아내는 이 게임은 실험실의 부족한 연구 일손을 돕는 구실을 한다. 뇌혈관 막힘이 알츠하이머 뇌에서 어떻게 나타나고 어떤 영향을 끼치는지를 밝히는 질환 연구의 속도를 높인다.


00EteRNA4.jpg » 아르엔에이(RNA)의 염기배열 규칙을 찾는 온라인 게임 ‘이터너’(EteRNA)의 실행 화면. 이터너 연구그룹 제공 시민참여 게임이 연구자의 일손을 돕거나 새로운 직관의 아이디어를 주는 성공사례는 꾸준히 늘고 있다. 게임의 분석 결과는 정식 논문으로도 여러 편 발표됐다.


2011년 미국 연구진은 너무 복잡해 풀기 어렵지만 생명·질환 연구에선 중요한 ‘단백질 구조’를 예측하는 게임 ‘폴드 잇’(Fold it)[관련기사 사이언스온] 공개한 뒤 안정적인 단백질 구조를 만들어가는 게임 참여자들의 도움을 얻어 과학 논문을 발표했다. 2014년엔 한국인 연구자들도 참여한 연구팀이 3만7000명이 참여한 게임 ‘이터너(EteRNA)’[관련기사, 사이언스온]를 통해 아르엔에이(RNA)의 염기배열 규칙을 새롭게 분석한 논문을 냈다.


양자역학 게임도 빠질 수 없다. ‘퀀텀 무브스’라는 비디오 게임의 결과물은 지난 4월 <네이처>에 실렸다. 원자의 에너지 상태를 바꾸지 않으면서 원자 위치를 빠르게 옮길수록 높은 점수를 얻도록 했는데, “양자컴퓨터 분야의 실제 문제를 시각화해 다룬 게임”(이순칠 카이스트 교수)이다.


양자컴퓨터 연구자인 이 교수는 “예컨대 탄성 물체가 중력장에서 어떻게 운동할지는 뉴턴 식만으로 추측하기 어렵지만 사람들은 튀는 공을 보며 공을 어떻게 다룰지 직관적으로 이해한다”며 “마찬가지로 양자역학 문제에서 사람들이 비디오 게임을 통해 더 나은 해법을 찾을 수 있음을 보여준 것”이라고 평했다.


  “집단지성은 문제 푸는 강한 힘 될 것”Haikka2.jpg

인터뷰/‘과학게임단체 활동’ 하이카
 



덴마크 오르후스대학의 연구원인 핀야 하이카(물리학 박사, 오른쪽 사진)는 ‘퀀텀 무브스’를 비롯해 여러 과학 게임을 개발하고 운영하는 단체인 ‘사이언스앳홈(scienceathome.org)’에서 활동한다. 그는 <한겨레>에 보낸 이메일에서 “컴퓨터 성능과 지능형 알고리즘의 발전이 앞으로 과학 연구의 지형을 아주 다르게 바꿀 것”이라고 내다봤다.


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- 시민참여 과학 게임이 많아졌다. 이런 추세는 무얼 의미할까?

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“연구자들도 이제는 전문교육의 한계(초점을 맞춘 교육은 ’상자 바깥’을 생각하는 데엔 해로울 수 있다), 그리고 순전한 컴퓨터만의 성능이 지니는 한계를 깨닫고 있다고 생각한다. 사람들은 놀랄 정도로 복잡한 과제를 잘 처리한다. 그게 바로 생존하기 위해 해야 할 일이기 때문이다. 사람들은 종종 복잡한 문제를 단순화하고 단순화한 문제의 해법을 잘 찾아나간다. 이런 단순한 해법이 과학자들에게는 그들의 과학 문제에 대해 새롭고 창의적인 해법을 찾아나가는 거대한 출발점이 될 수 있다. 사람들은 또한 집단적으로 문제를  푸는 일도 아주 잘한다. 이것이 이른바 집단지성이다. ‘폴드 잇’이나 우리 게임과 같은 시민 과학 게임 ‘앨리스(https://alice.scienceathome.org)는 게임 참가자들 간의 정보 공유를 돕는다. 이것이 매우 강력한 문제 풀이 매커니즘인 것으로 보인다.”


- 사이언스앳홈 단체는 언제부터 어떻게 활동했나?

“우리 단체는 오르후스대학의 야콥 셰르손(Jacob Sherson) 교수가 양자역학 문제를 게임으로 만들자는 아이디어를 품던 네댓 해 전에 시작했다. 그 과정은 http://www.scienceathome.org/about-us/our-story에서 읽을 수 있다. 지금은 물리학자, 심리학자, 인지과학자, 사회과학자, 경재학자, 게임 개발자, 그래픽 아티스트, 커뮤니티 관리자, 웹 개발자 등이 모여 큰 팀을 이루고 있다.”


- 사이언스앳홈의 목표와 활동은 어떠한가?

“우리는 세계의 모든 이들이 실제 과학 문제를 풀 수 있고,, 과학이 모든 이에게 열려 있기를 바란다. 사람들이 게임을 즐기기에 우리는 게임으로 이런 일을 하고자 한다. 우리는 또한 연구 문제를 게임으로 만드는 일이 과학을 진전시키는 데 유력한 방법임을 알고 있다. 세계 각지의 시민 15만 명이 여러 게임들에 참여했으며 600만 번 넘게 게임이 실행됐다.”


quantummoves.jpg » '퀀팀 무브스 2.1판'의 실행 화면. 사이언스앳홈 제공 - 양자역학 게임이 실제로 과학 연구에 도움을 주었는가?

“그렇다. 퀀텀 무브스 게임은 아무런 과학 전문교육을 받지 않은 사람들도 양자 게임 하는 방법을 배울 수 있고, 양자 직관을 지니고, 그래서 양자컴퓨터를 연구하는 우리한테 도움을 줄 수 있음을 보여주었다.


- 실질적인 도움을 주었다면 그것은 어떠한 도움인가?
“퀀텀 무브스 게임 참여자들에서 나온 데이터는 우리가 첨신의 알고리즘을 사용하고도 풀지 못했던 문제(원자를 안정 상태로 한 곳에서 다른 곳으로 얼마나 빨리 옮길 수 있느냐)를 푸는 데 도움을 주었다. 게임 참여자들은 우리가 상상조차 하지 못한 해법을 찾아냈다. <네이처> 논문에 대한 나의 해설을 다음 글에서 읽을 수 있다.

http://www.scienceathome.org/games/quantum-moves/quantum-moves-in-nature


- 디지털 온라인 시대, 시민 참여 시대에, 과학 게임 활동(gamification)은 어디로 진화해갈 것이라고 생각하는가?

“지금은 시민 과학 프로젝트와 과학 게임 활동에서 붐을 이루고 있다. 세계 각지 사람들은 엄청나게 많은 시간을 들여 게임을 한다. 우리는 과학 게임 활동을 통해 그 시간과 에너지의 일부를 과학 문제를 푸는 곳으로 안내하고자 한다. 나는 이것이 사람들에게 매우 큰 동기를 준다고 생각한다. 사람들은 즐거움을 얻고 또한 무언가 의미 있는 일을 할 수 있다. 나는 미래에는 우리 활동과 비슷한 프로젝트들이 훨씬 더 많아지리라고 생각한다. 특히 게임 참여자들이 실제로 과학 연구에 기여할 수 있고 과학자들만이 분투해 만드는 그런 데이터를 다룰 수 있음이 입증되었으니.”


- 디지털 온라인 기술이 과학 연구 문화에 ‘게임 체인저(game changer)’ 수준의 큰 영향을 끼친다고 생각하는가?

“나는 많은 연구들이 여전히 물리적으로 실험실과 대학 안에서 수행되리라고 생각한다. 다중참여를 통해서 수행할 수 없는 과제들도 많다. 그러나 당연히 과학 연구의 풍경은 진화하고 있다. 두 가지의 게임 체인저를 꼽는다면 증대하는 컴퓨터 성능과 지능형 알고리즘(기계학습, 심화신경망)이다. 이것들은 빅데이터를 완전히 다른 방식으로 다룬다.”



#2.

12개국 60여 과학자 공동과제 제안

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자연의 비밀을 밝히는 것이 과학 연구의 중요한 활동이라면, 그 목표로 가는 길엔 여러 갈래의 연구전략이 있을 수 있다. 연구 자원을 더 효율적으로 사용하는 방법은 없을까? 디지털 온라인 시대에 개별 실험실의 값진 데이터를 공유하며 협력 연구를 하자는 목소리가 나오고 있다. 최근에는 특히 활발해진 뇌과학 연구 분야에서 지구촌 차원의 협력 연구를 강조하는 ‘대안의 연구전략’ 제안이 잇따르고 있다.


지난 8월 12개 나라 60여명 과학자들은 ‘뇌과학의 세 가지 과제’라는 보고서를 내어 △여러 생물종의 뇌 지도를 만들어 해부학적 차이를 규명하고 △작은 에너지만으로 고난도의 연산을 해내는 뇌 능력을 이해하는 데 연구를 집중하며 △뇌과학 지식을 뇌질환 치유에 적극 활용하는 것을 향후 10년의 도전과제로 제시했다. 이들은 뇌 연구의 공유와 협력을 강조했다 [관련기사 사이언스온].


얼마 전 <네이처>에도 비슷하게 새로운 연구전략을 제안하는 신경과학자들의 글이 실려 눈길을 끌었다 [관련기사 사이언스온]. 스위스 제네바대학 알렉상드르 푸제 교수 등 3명은 뇌과학의 여러 대형 프로젝트 덕분에 연구 인력과 자원은 늘었지만 흩어진 개별 연구들이 뇌과학의 방대한 주제를 다루기엔 한계를 지닌다고 지적했다. 이들은 클라우드 서비스 같은 저장과 소통의 디지털 온라인 기술을 적극 활용해 흩어진 연구실들이 함께 참여할 수 있는 특정 주제를 정하고 거기에 초점을 맞추어 협력하는 ‘분산된 협력’의 연구전략이 필요하다고 주장했다. ‘데이터 공유’와 ‘분산 협력’이라는 새롭게 떠오르는 연구 문화는 지구촌 연구자들 사이에서 어떻게 자리잡을까.


   “연구비 책정보다 문제에 먼저 초점”Pouget_Mainen.jpg

인터뷰/ ‘대안 연구전략’ 푸제·메이넨



‘뇌과학의 새로운 연구전략’을 강조해온 스위스 제네바대학 알렉산드르 푸제(Alexandre Pouget, 오른쪽 사진 위) 교수와 포르투갈 신경과학자 잭 메이넨(Zachary Mainen, 샴팔리마우드재단 연구소 연구책임자, 사진 아래)은 ‘공유와 협력’이 디지털 온라인 시대에 걸맞는 연구 문화임을 강조했다.


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- 지금이 뇌 연구를 위한 거대 협력이 필요한 때라고 주장했다. 왜 그런가?

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[푸제]

“뇌는 어떻게 작동하는가라는 물음은 하나 또는 몇 개 실험실에서 다룰 수 있는 게 아니다. 고작 300여개 뉴런으로 이뤄진 작은 벌레의 뇌조차 어떻게 작동하는지 우리는 잘 모른다. 인간 뇌는 차치하더라도 7000만 개 뉴런과 700억 개의 연결로 이뤄진 쥐의 뇌를 이해하는 데에는 거대 규모의 국제적 노력이 필요하다.”

[메이넨]

“우리가 협력해야 하는 이유는, 뇌 기능을 이해하는 데에 단일 실험실들이 수행하는 개개 실험들이 다루기에는 너무나도 거대한 실험들이 있어야 하기 때문이다. 우리가 말했듯이, 전형적인 실험은 뇌의 한두 개 영역을 다룬다. 그러나 행동(behavior) 연구에는 아마도 100-200개(그 이상) 영역들이 관련된다. 여러 실험실들이 수집하는 데이터는 현재 표준화가 이뤄지지 못해 결합하지 못하고 있다. 이밖에 여러 문제가 있다. 그러므로 우리에겐 거대 규모의 협력이 필요하다.”


- 새로운 연구전략이란 무엇이 달라져야 한다는 뜻인가?

[푸제]

“과학 협력을 도모하는 기존의 표준적인 방법은 특정 주제에 대한 협력 연구를 위해 연구기금을 제공하는 것이다. 불행하게도 일단 돈이 주어지면 그들은 각자 연구실로 되돌아가 동떨어진 연구를 수행하는 경향이 있다. 우리는 그런 프로세스가 역전되어야 한다고 제안하는 것이다. 과학자들이 먼저 어떤 연구주제가 거대 규모 협력을 통해 이점을 얻을 수 있는지 제안해야 하고, 그 뒤에 연구기금이 배치되어야 한다. 이것은 사실 인간게놈 프로젝트나 유럽입자물리연구소(CERN)가 성공적으로 수행했던 그런 협력을 말한다. 이들은 먼저 과학적인 물음이 무엇인지 찾아내고 나서 연구기금을 확보했다.

[메이넨]

“물리학, 유전체학, 수학 등 분야에는, 우리가 제안하는 바와 비슷한 ’거대 과학(big science)’ 프로젝트들이 존재한다. 그런 프로젝트들은 특정한 문제에 초점이 맞춰진다. 그리고 여기에는 분산되어 있는 협력 실험실들이 참여한다. 그런 협력이 신경과학에도 필요하다. 그러나 신경과학 분야에서 대부분의 거대 규모 연구 프로젝트는 연구비 제공 프로그램(미국 BRAIN)이거나 연구주제가 극도로 폭넓거나 초점이 맞춰져 있지 못하다(일본의 MIND-BRAIN, Human Brain Project).”


- 디지털 온라인 기술이 과학 연구의 방식을 바꾸는 큰 요인이라고 생각하나?

[푸제]

“협력은 다양한 파트너들이 일상적으로 상호작용할 수 있을 때 최상이 된다. 최근까지도 이것은 참여 연구진이 같은 공간에 있어야 함을 의미했다. 당연히 그게 가장 좋은 방법이다. 그러나 최근에 인터넷 기반 커뮤니케이션 기술의 거대한 진보 덕분에 이제 우리는 서로 떨어져 일할 수 있게 됐다. 우리 대부분은 매주 여러 건의 온라인 회의에 참여하고 비디오 컨퍼린싱 기술, 버추얼 디지털 보드를 사용한다. 이에 더해 클라우드 컴퓨팅과 거대 데이터 서버들을 세계 곳곳에서 사용할 수 있다. 그러므로 거대한 공유에 필요한 하드웨어 기반은 이미 존재한다.”

[메이넨]

“그렇다. 아직은 거대한 충격이 아니지만 앞으로 그 충격은 거대할 것이라고 생각한다. (기업과 비교할 때) 그 오랜 제도의 역사와 테뉴어 등으로 인해, 아카데미(특히 대학)은 본래 매우 보수적이다(변화에 느리다). 특히나 매우 낡은 논문출판 시스템은 심각하게 개조돼야 한다. 전반적으로 지적재산 제도는 과학연구에 장애가 되고 있다. 이 분야는 빠르게 변하고 있고 그 충격은 혁명적일 것이다.”


- 뇌과학이 풀려는 중요한 물음은 무엇인가? 주장한 대안의 연구전략이 이런 물음을 푸는 데 더욱 효율적인가?

[푸제]

“우리가 어떻게든 해나간다면 10년 단위로 그 답을 얻을 수 있는 그런 몇 가지 기본적인 문제들이 있다. 예를 들어, 우리는 동물들이 흔히 사냥이라고 물리는 먹이 찾기를 어떻게 최적화하는지 아직 알지 못한다. 이 문제는 복잡한 감각처리, 의사결정, 이동(navigation), 학습 등 과정과 관련된다. 우리는 사냥의 본질을 담을 수 있는 실험실 환경에서 ‘행동’ 연구과제를 설계하고서 뇌 전체 뉴런들의 10만 개 기록을 얻을 수 있다. 그런 데이터 세트를 가지고서(그것은 거대 규모 협력을 통해서만 얻을 수 있겠지만), 우리는 특정 행동에 관한 최초의 뇌 전체 이론(whole brain theory)을 발전시켜나갈 수 있다.”

[메이넨]

“물음은 아주 많다. 한 분야만을 들면, 우리는 기계의 작동과 뇌의 작동을 비교할 수 있다. 기계학습 분야에서 최근에 거대한 진전이 있지만 여전히 인간 뇌와 동등해지기에는 갈 길이 멀다. 예컨대 우리는 다음과 같은 물음을 풀기를 바란다. 뇌는 몇몇 개별 사례를 통해 어떻게 빠르게 일반화에 도달할 수 있나? 개별 뇌들은 어떻게 서로 가르치고 훈련시킬 수 있나? 신경세포는 어떻게 그리 적은 에너지를 쓰면서 정보를 처리할 수 있나? 이런 문제를 풀려면 신경 연산(neural computation)의 이론들을 세우고 검증해야 한다. 이를 가능하게 하려면 협력이 필요하다. 그렇지만 그 협력은 일반적인 의미의 문제를 다루기보다는 매우 구체적인 신경망 연산과 특정 행동 연구에 초점을 맞출 필요가 있다.”


오철우 기자 cheolwoo@hani.co.kr  

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오철우 한겨레신문사 과학담당 기자, 사이언스온 운영
1990년 한겨레신문사에 입사해 편집부, 사회부, 문화부, 생활과학부 등을 거쳤으며 주로 과학담당 기자로 일했다. <과학의 수사학>, <과학의 언어>, <온도계의 철학> 등을 번역했으며, <갈릴레오의 두 우주체제에 관한 대화>를 썼다.
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