본 기사는 최동구 교수가 저자로 참여해 발간된 한국과학기술한림원 차세대리포트 ‘국가 과학기술로 바라보는 RE100의 전략적 접근(2024. Vol. 01)’의 내용을 요약한 것이다. 더 자세한 내용을 위해서는 해당 보고서를 참고하길 바란다.기업 전력 사용 100%를 재생에너지로 충당하고자 하는 RE100, 기업 경쟁력의 새로운 글로벌 기준이 되고 있어세계적으로 기후변화가 심각한 사회적 이슈로 대두되면서 최근 기업들의 사회적 책임과 환경보호 의무에 대한 인식이 높아지고 있다. 이에 기업들의 탄소중립 실천과, 친환경적이며 지속 가능한 경영 실현을 위한 움직임이 세계적으로 확대되고 있다. 이런 흐름 속에서 기업이 사용하는 전력의 100%를 △태양광 △풍력 △지열 △바이오매스 △수력 등 재생에너지로 충당하겠다는 자발적 목표를 선언하고 실천하는 RE100(Renewable Energy 100) 이니셔티브가 활성화되고 있고, 이는 세계 시장에서 기업 경쟁력을 유지하기 위한 전략적 수단이자 최소한의 자격증으로 인식된다. 재생에너지 보급률은 낮지만 높은 참여 의지를 보이는 한국 기업들, RE100 참여 의향에서 상위 국가로 평가돼전 세계 전력의 70%가 산업과 상업 부분에

기술을 지탱하는 학문, 고체역학고체역학은 물질이 외부에서 힘을 받을 때 나타나는 변형과 반응을 연구하는 학문으로, △건축 △기계 △항공 △토목 공학 등 다양한 분야에서 필수적인 기초 이론이다. 특히 기계공학에서 기계 부품이나 구조물의 안전성과 내구성을 확보하는 데 중요한 역할을 한다. 예를 들어, 엔진 부품이나 로봇 팔은 반복적인 하중으로 인해 피로와 균열이 발생할 수 있는데, 이를 예측하고 분석하는 학문이 고체역학이다. 구조물 설계에서는 주어진 목표를 만족하는 디자인을 찾고, 실제 환경에서 거동을 평가하는 과정이 필요하다. 이때 실물을 제작하고 실험하는 것이 가장 이상적이지만, 시간과 비용을 절감하기 위해 고체역학을 기반으로 한 구조 해석이 활용된다. 이런 해석 기술은 △건물의 내진 설계 △로켓과 위성의 구조 최적화 △자동차 충돌 해석 △3D 프린팅 제조의 안정성 확보 등 다양한 산업에 적용된다. 초기에는 이론과 실험을 바탕으로 구조 해석이 이뤄졌으나, 이후 컴퓨터 기반 해석 및 모델링 기술이 도입되면서 더욱 정밀한 수치 분석이 가능해졌고, 해석의 신뢰성 또한 크게 향상됐다.인공지능의 발전과 구조 설계의 진화최근 10년간 눈부시게 발전한 인공지능은 구조 해

인기리에 방영됐던 미국의 시트콤 ‘빅뱅 이론’에서는 이론물리학자 쉘든과 신경생물학자 에이미의 만남이 그려진다. 둘의 유별난 성격에서 오는 소통의 어려움, 상대 학문에 대한 경시로 인해 좌충우돌하는 에피소드들은 웃음을 자아내지만, 의외로 과학적 엄밀함에 있어서는 두 사람의 합이 잘 맞는 데가 있다. 필자와 같은 생물물리학자에게는 이 얼마나 반가운 모티브인가!생물물리학은 물리적인 기술로 생명 현상을 연구하고, 이로써 그 뒤에 숨어 있는 물리적 원리를 밝히는 분야다. 중·고등학생 때 생물이 암기 과목이라 싫고, 물리의 수식이 어려워 싫어했던 사람들에게는 이런 학문이 말만 들어도 고역일 것이다. 하지만 생명 현상의 경이로운 가능성에 감탄하고, 물리적 원리의 간결함에 매료됐던 학생들에게는 이보다 더 매혹적인 학문도 없을 것이다. 생명의 신비는 복잡성에 있다. 생체 물질 몇 종류의 조합만으로는 세포의 역동성을 설명할 수 없고, 더욱이 인간처럼 나름 창의적이고 고등한 개체의 발생은 영겁의 세월을 통한 무작위적 시행착오와 자연선택으로 설명한다. 반면 물리학자의 ‘추구미’는 단순함이다. 하나의 수식을 통해 세상을 기술하고자 하고, 물리 법칙은 예외를 허용치 않는다. 그렇다면

미국 캘리포니아 로스앤젤레스(LA) 광역권은 건조한 기후와 적은 강수량 등의 특성상 대형 산불(Wildfire)이 종종 발생하는 지역으로 잘 알려졌지만, 지난 1월 7일 발생한 대화재는 이전에 발생했던 화재와 비교해 훨씬 큰 피해를 유발했다. 예년 겨울과 달리 강수량이 매우 적었고, 수개월째 이어진 가뭄으로 인해 바짝 마른 풀과 나무 등이 불쏘시개 역할을 했으며, 피해지역(팰리세이즈)의 국지적 강풍이 화재 범위를 확대했다.소위 기후변화(Climate Change)로 인해 증가하는 극한 기상현상(Extreme Weather Events)은 일반적으로 사회 전반에서 대규모 경제적 피해를 유발한다. 이번 LA 산불도 이미 1만 2,000채 이상의 주택 소실 및 다수의 인명 피해와 함께 약 400조에 육박하는 경제적 손실을 유발할 것으로 예상된다. 기상전문업체 Accuweather가 추정한 경제적 손실은 약 2,500억~2,750억 달러로, 이는 대략 400조에 육박한다.증가하는 자연재해로 인한 피해를 최소화하고, 사회적 대응체계를 견고하게 발전시켜 가는 것은 국가와 사회의 기본적인 책임이지만, 재해로 인한 리스크를 100% 통제하는 것은 불가능하기에 시장을 통해

인간은 끊임없이 소유하려는 욕망이 있다고들 한다. 에리히 프롬은 그의 1976년 저서 ‘To Have or to Be?’에서 인간 본성에 내재한 지나친 소유욕을 꼬집으며, “If I am what I have and if what I have is lost, what am I?”라는 질문을 던졌다. 소프트웨어의 세계에서도 유사한 맥락을 엿볼 수 있다. 직접 개발한 소프트웨어의 소스 코드를 공개하기를 꺼리는 개발자나 기업이 많은 것이다. 소스 코드란 소프트웨어의 정확한 동작 로직과 알고리즘을 인간이 이해할 수 있는 프로그래밍 언어로 작성한 것이다. 따라서 소스 코드를 공개한다는 것은 소프트웨어의 핵심 정보를 누구나 볼 수 있게 만든다는 뜻이다.그럼에도 불구하고 ‘오픈 소스 소프트웨어 문화’는 인간의 소유욕을 거스르며 성장해 현재는 주류로 자리 잡았다. 오픈 소스 소프트웨어란 소스 코드가 공개돼 누구나 자유롭게 재사용할 수 있는 소프트웨어를 의미한다. 1991년 리누스 토발즈가 리눅스 커널을 개발해 오픈 소스로 공개한 이후, 오픈 소스 커뮤니티가 폭발적으로 성장했고, 리눅스 커널은 전 세계에서 가장 널리 재사용되는 코드 기반이 됐다(그림 1). 오픈 소스 소프트

우리는 디지털 시대의 급격한 발전 속에서 매년 엄청난 양의 데이터를 생성하고 있다. 전 세계 데이터는 2024년 현재 10제타바이트(ZB)를 넘어섰으며, 그 양은 앞으로도 기하급수적으로 증가할 것으로 예측된다. 데이터의 양이 늘어남에 따라 이를 보존하고 활용하는 기술의 중요성도 크게 증가하고 있다. 하지만, 기존의 데이터 저장 매체는 여러 가지 한계에 직면하고 있다. △하드 드라이브 △서버 △클라우드 스토리지와 같은 현재의 데이터 보존 방식은 막대한 에너지를 소모하고, 물리적 공간을 많이 차지할 뿐 아니라 장기 보존 시 데이터 손실의 위험성도 있다. 특히, 마그네틱테이프와 같은 매체는 수명이 짧아 몇십 년 내에 데이터 손실이 발생할 수 있다. 따라서 더 적은 공간에 더 많은 데이터를 안정적으로 보관할 수 있는 기술이 절실히 요구되고 있으며, 이런 필요성을 충족시키기 위해 등장한 것이 바로 DNA를 이용한 데이터 저장 기술이다.최고의 정보 저장 소재 - DNADNA는 사실 이미 자연에서 수백만 년 동안 정보를 저장해 온 최적의 정보 저장 소재다(그림1). 모든 생명체는 DNA에 유전 정보를 저장하고 있으며, 이 정보는 세대를 거쳐 전달되면서도 극도로 안정적으로

우리는 하루 동안 디스플레이를 얼마나 보고 있는가? △TV △휴대폰 △노트북 △태블릿 PC까지 다양한 종류의 디스플레이가 이미 우리의 일상에 없어서는 안될 만큼 중요한 구성이 돼있다. 그뿐만 아니라, △키오스크 △VR △AR 등 다양한 형태의 디바이스가 꾸준히 새롭게 등장하고 있고, 이에 따라 디스플레이의 역할은 앞으로도 꾸준히 늘어날 것이다. 우리가 사용하고 있는 디스플레이는 주로 LCD(Liquid Crystal Display)와 OLED(Organic Light Emitting Diodes) 둘 중 하나로 구성돼 있다. 특히 OLED는 전류가 흐를 때 각 픽셀이 자체적으로 빛을 내는 자발광 특성이 있어, 개별 픽셀의 밝기와 색상을 독립적으로 제어할 수 있고, 그로부터 우수한 Black Level과 명암비를 가질 수 있다.이는 Contents와 관계없이 항상 켜져 있는 Back Light를 사용하는 LCD와의 차별점으로, 더 깊은 Black을 통해 소비전력이 낮고 더 생생한 색상을 구현할 수 있어 스마트폰부터 대형 TV, 웨어러블 기기 등 다양한 장치에 사용되고 있다. 또한 OLED는 유연한 기판에 제조가 가능하고, Flexible, Foldable 등

세상의 모든 사물은 수많은 원자로 만들어져 있다. 그렇다면 레고 블록을 이용하여 작품을 만들듯이 원자층을 의도적으로 쌓거나 깎아낼 수도 있을까? 사실 이는 생각보다 쉬운 일은 아니다. 그러나 최근 들어 반도체 소자의 미세화 추세와 더불어 이를 가능하게 하는 공정이 개발됐으며, 점점 사람들의 관심을 끌고 있다. 원자층을 쌓거나 깎아내는 이 공정은 Atomic Layer Deposition(이하 ALD) 또는 Atomic Layer Etching(이하 ALE)이라 불린다.올해 8월 초, 핀란드 헬싱키에서 ‘ALD/ALE 2024’ 학회가 개최됐다. 본 학회에는 세계 각국의 대학과 연구소는 물론 삼성전자, Intel, 하이닉스 등 종합 반도체 업체와 ASM, Tokyo Electron(TEL) 등 반도체 장비 업체가 참가했다. 특히 올해는 ALD 기술이 소개된 지 50주년을 맞이하는 해로 이 기술을 처음 개발한 Suntola 박사의 개회사로 공식적인 학회가 시작됐다. 우리나라의 참석자는 미국, 핀란드에 이어 세 번째로 많은 것으로 알려졌다. 올해 ALD 국제학회의 참석자 수가 2000년대 중반 대비 10배 이상 증가한 사실은 해당 기술에 대한 학계 및 산업계의 관

*본 기사는 다음 연구논문을 재구성한 것이며, 한국학술지인용색인(KCI) 웹사이트에서 무료로 전문을 이용할 수 있다. 이종식, “대학교수들을 위한 연구 “왕국” 만들기: 물리학자 김호길의 연암공학원 및 포항공과대학교 구상과 건학,” 『한국과학사학회지』 제46권 제1호, 2024. 우리대학 구성원들이 철석같이 믿어 의심치 않는 명제가 하나 있다. 바로 우리대학이 한국 최초의 연구중심대학이라는 말이다. 그런데 정말 그러한가? 우리대학이 세워진 1986년 이전에 한국에는 수월성 있는 연구를 수행할 수 있는 대학이 전혀 존재하지 않았을까? 그렇지 않았다. 전문 과학사 연구자들은 보다 앞선 1950~60년대나 심지어 일제강점기에도 연구를 수행했거나 수행하기를 지향했던 여러 대학의 역사를 분석한 바 있다. 그렇다면 우리는 어떻게 우리대학이 최초의 연구중심대학이라는 이 ‘당연함’을 받아들이게 됐을까? 우리대학을 한국 최초 연구중심대학이라고 할 때, 그 ‘연구중심대학’이라는 개념은 구체적으로 무엇을 의미하며 과거의 유사한 모델들과는 어떻게 다른가? 더 나아가 1980년대 한국 과학기술사의 맥락에서 대학은 어떻게 ‘연구’, 특히 과학기술 연구개발과 연결되고 있었는가? 이 모

배경 : 리스크 환경 변화와 리스크 관리 체계 고도화의 필요성2022년 9월 태풍 힌남노는 기존 태풍들과는 다른 양상으로 한반도에 상륙했다. 북위 25도보다 북부 해상에서 발생해 대만 방향으로 서진하다가 한반도 방향으로 급격히 북상한 것이다. 이는 특이하게도, 통상 북상하면서 수온이 낮아지는 중위도 즈음 태풍 규모가 약화하는 양상과는 달리 초속 54m 이상 규모의 초강력 태풍으로 발달해 한반도를 강타했다.힌남노의 상륙과 함께 국내에서는 크고 작은 피해가 발생했다. 단연 가장 심각한 사례는 포항 냉천의 범람과 함께 일어난 포스코 포항제철소의 침수 피해였다. 여의도 3배 면적의 포항제철소로 범람한 물이 집중적으로 유입되면서 포스코는 △압연지역·수전설비 침수 △생산·제조 시설 마비 △정전 △화재 등 각종 피해로 인해 제철소 가동 이래로 50년 만에 처음 셧다운을 겪었다.포항제철소의 셧다운과 장기간 복구 작업으로 인한 영업 중단, 사업 휴지(Business Interruption)는 약 2조 원의 피해 비용과 전년 대비 46.7%의 영업이익 감소로 이어졌다. 포스코가 국가 경제에서 차지하는 비중과 영향력을 생각하면 이는 대한민국 사회 전반의 큰 손실이라고도 평가할

그림1은 세포 속에 신호가 전달되는 현상을 그림으로 도식화한 것이다. 그림1의 오른쪽 그래프로 표현된 시뮬레이션에서는 F라는 단백질이 15초경부터 5초간 많이 공급되는 방해를 받았음에도, F와 상호작용하는 다른 단백질 그림1(a)의 양은 방해를 받기 전 농도로 다시 돌아오는 현상을 보인다. 이처럼 그림1(a)의 농도가 방해에도 변하지 않는 ‘안정성’은 이 생명현상에 부착한 컨트롤러가 가지는 구조적인 특성에서 야기된다. 이번 글에서는 안정성을 보장하는 자연현상의 구조적 특성을 수학적으로 찾는 연구, 반응네트워크 이론(Reaction Network Theory)의 한 방향에 대해 간략히 이야기하고자 한다.시간에 따라 개체들의 수가 변하는 많은 자연현상은 상미분방정식과 같은 동역학 시스템으로 표현할 수 있다. 이때 개체수나 농도를 의미하는 변수가 시간에 따라 고정된 값, 즉 평형 상태에 수렴한다면 우리는 그 ‘시스템이 안정하다’라고 이야기한다. 자연현상의 안정성과 같은 동역학적 특성을 찾는 데 있어 우리가 주로 관심을 가지는 부분은 그 현상에 관여한 화학반응이나 개체들 상호작용의 속도를 나타내는 온도, 입력 등의 매개변수다. 또한 이런 매개변수들을 높은 정확도로

세포는 리보솜이라는 거대한 공장에서 단백질을 생산한다. 원핵세포든 진핵세포든 살아있는 세포라면 모두 이 공장에서 DNA로부터 전사된 mRNA의 유전 정보를 읽어 해당 아미노산을 하나씩 연결하는 공정을 거쳐 단백질을 생산한다. 리보솜은 평균적으로 1초에 약 20개의 아미노산을 빠르게 연결할 뿐만 아니라 10만 번의 반복적인 연결 공정 중 한 번 정도의 실수만 일으키는 거의 완벽한 소기관이다. 그렇다면 생명현상의 가장 중요한 단백질 생산을 빠르고 정확하게 수행하는 완벽주의 리보솜은 우주에 생명체가 탄생한 이래로 현재까지 진화를 완료했을까? 이 글에서는 이토록 완벽한 리보솜이 사실은 오븐에서 갓 나온 구름빵처럼 아직 말랑말랑해서 이를 수정하고 다듬어 새로운 기능을 부여할 수 있다는 이야기를 해볼 것이다.리보솜의 구조와 기능단백질의 기능은 그 구조에서 유래하고, 구조는 다시 기능을 나타낸다. 예를 들어 우리의 다섯 손가락이 세 개의 마디로 이뤄진 이유는 구부러지는 기능을 하기 위해서고, 달리 말하자면 구부러지는 기능을 하기 위해서는 여러 개의 마디로 이뤄진 구조가 필요하다는 뜻이다. 그렇다면 리보솜이 어떤 형태로 생겼길래 단백질 공장의 역할을 하고 있는지, 혹은 단

바야흐로 기계 학습(Machine Learning)의 시대다. 현시점에서 기계 학습의 대표적인 성공 사례를 뽑으라면 대부분 OpenAI의 ChatGPT를 떠올릴 것이다. ChatGPT는 2022년 11월 30일에 처음으로 소개된 대화형 거대 생성 모델이다. 1년도 채 안 된 모델이 이렇게 인기를 끌고 있는 이유를 뽑으라 하면 일반인뿐만 아니라 연구자들도 놀랄만한 ChatGPT의 대화 생성 능력이라 하겠다. 이런 획기적인 생성 능력에 힘입어 ChatGPT는 매주 1억 명의 사용자가 꾸준히 사용하고 있다고 한다. 하지만 이렇게 영향력 있는 생성 모델이 과연 인간이 올바르다고 생각하는 가치에 부응하는 행동을 할 것인가(AI Alignment)에 대한 생각을 이제 해야 할 시기이다. OpenAI에서도 생성 모델의 부정적인 파급력을 우려해 2027년까지 AI Alignment 문제를 해결하기 위해 회사 내 계산 자원의 20% 투자를 계획하고 있다. 과연 우리는 생성 모델, 더 나아가 기계 학습 모델을 신뢰할 수 있을 것인가? 기계 학습대답하기에 앞서 기계 학습에 대한 간략한 소개가 필요하겠다. 기계 학습을 한 줄로 요약하자면 ‘주어진 목적에 따라 데이터를 모델로 요약

수학자와 물리학자들이 자연 현상의 ‘우아한 단순성(Simplicity)’에서 아름다움(Beauty)을 찾는 경향이 있다면 생물학자들은 생명의 ‘압도적인 다양성과 복잡성’에서 아름다움을 찾곤 한다. 물론 생물학자들도 물리학자 에르빈 슈뢰딩거가 자신의 책 ‘생명이란 무엇인가?(1944)’를 통해 궁금해했던 생물들이 갖는 놀라운 질서와 통일성(Unity)을 멋지게 찾아냈다. 당시 슈뢰딩거는 식물학자 멘델이 완두 연구(1865)를 통해 제시한 유전 원소(Element)인 유전자 자체를 찾고 세대 간 유전 원리를 밝히는 것이 생명에서 통일성의 아름다움을 이해하는 핵심이라 생각했다. 20세기 중반에서 후반은 수많은 위대한 과학자들이 생명과학에서 통일성의 아름다움을 찾은 황금시대라 할 수 있다. 1953년 DNA 구조가 밝혀진 후 △유전 부호(Genetic Code) △유전자 발현 조절 △DNA-RNA-단백질의 중심 원리(Central Dogma) △트랜스포존(Transposable Element) 등 생명의 통일성에 대한 비밀이 풀렸다. 우리는 이제 모든 생물이 스스로를 △유지 △조직 △성장 △분화 △번식한다는 것을 분자 수준에서 상당히 이해하고 있다. 생명 다양성의

페로브스카이트 태양전지, 미래의 에너지원이 될까?햇빛을 전기 에너지로 변환하는 태양광 발전의 확대는 거스를 수 없는 세계적 추세로 자리 잡았다. 태양광 발전의 경제성이 이미 화력발전 등 기존의 에너지원들을 따라잡은 가운데, 전 세계 전기 생산에서 태양광 발전이 차지하는 비중은 10년 전만 해도 거의 0%에 가까웠으나, 이후 가파른 확장세를 나타내며 2030년에 10%, 2050년에 20%를 상회할 것으로 전망되고 있다.(DNV GL’s Energy Transition Outlook)우리가 일상에서 접할 수 있는 태양광 패널은 거의 모두 결정질 실리콘 반도체에 기반한다. 반면 연구개발에 있어서 지난 10년간 가장 뜨거웠던 태양전지 소재는 단연 페로브스카이트(Perovskite)라 할 수 있다. 페로브스카이트는 ABX3 결정구조를 가진 물질들을 일컫는 용어로, 결정의 각 부분에 다양한 이온들을 도입해 광 특성 및 전기적 특성들을 손쉽게 제어할 수 있다. 태양 에너지 변환 소재로써 페로브스카이트의 응용 가능성은 2009년에 처음 실증된 이래 2010년대 들어 집중적인 관심을 받기 시작했다. 그 결과 불과 십수 년 만에 26%대의 높은 에너지 변환 효율을 기록했으며

다양한 분야에서 사용되는 광학현미경광학현미경은 이공계 학생들에게는 매우 익숙한 과학 장비다. 렌즈로 광학적 이미지를 확대하는 간단한 원리이기에 니콘이나 올림푸스 같은 유명 카메라 회사가 아니더라도 여러 중소기업에서 일반인을 위해 간단한 형태의 광학현미경을 판매한다. 따라서 고등학교는 물론 초등학교와 중학교 과학실에서도 광학현미경을 쉽게 접할 수 있고, 작은 대상을 관찰하는 데 흥미가 있는 사람들은 약 10만 원 대의 광학현미경을 구매해 사용하기도 한다. 일반인의 호기심을 해소하기 위한 목적 외에도 광학현미경은 많은 과학자가 필수로 사용하는 장비다. △물리학 △화학 △신소재 과학 등 작은 물질이나 분자를 연구하는 대부분 분야에서 현미경을 사용한다. 특히 생명과학 분야처럼 작은 세포나 생체분자를 연구하는 과학자들에게는 마치 안경처럼 필수 불가결한 장비로 사용된다.광학현미경은 빛이 가지는 고유한 성질 중 하나인 회절 현상에 의해 공간분해능이 결정된다. 성능이 매우 좋은 대물렌즈를 이용할 때 사용하는 빛의 파장 혹은 반 파장 정도의 길이가 공간분해능이 된다. 가시광선 영역의 빛을 사용할 때 대략 500nm 정도라고 생각하면 된다. 그러면 여기서 한가지 궁금증이 생긴

1948년 클로드 섀넌(Claude E. Shannon, 이하 Shannon)은 ‘A Mathematical Theory of Communication‘이라는 기념비적인 논문을 통해 정보를 비트 단위로 정량화하기 위한 엔트로피라는 개념을 도입했다. 또한 그는 정보를 압축하고 전송하는 문제에 대한 근본적인 이론들을 정립했고, 이를 통해 정보 이론이라는 학문 분야를 창시했다.Shannon은 정보를 손실 없이 최대한 압축할 수 있는 이론적 한계가 그가 정의한 엔트로피와 동일하다는 것을 증명했다. 이후 다른 연구자들에 의해 효율적인 압축 알고리즘이 제안됐고, 이러한 연구는 현재 우리가 사용하는 △ZIP △JPEG △MPEG 등의 압축 파일의 핵심 요소 기술로 활용되고 있다. 또한 Shannon은 통신 시스템의 기본 개념을 정립했다(그림 1). 특별히, Shannon은 채널 용량 이론(Channel Capacity Theory)을 통해 주어진 채널에서 전송할 수 있는 최대 정보량의 이론적 한계를 규명했다. 정보 이론의 틀(Framework) 안에서, 정보를 효율적으로 전송하기 위한 통신 기술에 관한 연구가 활발히 이뤄졌다. 그리고, 이러한 통신 기술의 발전은 현재 우

우리대학에는 개교와 더불어 설립된 인문사회학부가 있다. 사정이 이래도 많은 사람들이 인문사회학부의 존재를 잘 모른다. 교양 과정에 해당하는 강의를 하는 교수들이 있다는 것을 알려 주면 인문사회학부에서도 연구를 하느냐고 묻기도 한다. 이런 황당한 질문을 받아 본 경험이 있는 터라, 내 주요 연구 성과를 소개해 달라는 이 기회에 인문학자의 연구가 갖는 특징도 함께 말해 보고자 한다.문학, 역사, 철학을 망라하는 인문학 분야 연구자들은 기본적으로 ‘혼자’ 연구한다. 실험 장비를 쓰지 않으니 실험실도, 실험실을 운영할 보조 인력도 필요 없다. 물론 연구실은 있어야 한다. 컴퓨터를 쓸 책상을 놓아야 하고, 가장 중요하게는 연구 자료에 해당하는 온갖 책들을 손 닿는 곳에 두어야 하기 때문이다. 인문학자의 연구실은 작은 도서관이다. 내 연구실에도 7천여 권의 책들이 분야별로 나뉘어 사방 벽면의 천장까지 닿은 책장들에 가득히 꽂혀 있다. 컴퓨터에도 전자책과 논문들이 여러 폴더에 가득하다. 인터넷을 통해 볼 수 있는 수많은 학술지 논문들과 옛날의 신문 자료들 또한 인문학자의 연구 자료이다. 이런 자료들, 텍스트들을 대상으로 해서 인문학자는 혼자 연구한다.한국 현대문학 연구자

“저 친구는 제어가 안 되는군”이라는 말과 같이 제어라는 용어는 일상적인 대화에서도 흔히 사용되는 단어이다. 또한, 고대 그리스(약 BC 270년경)의 한 문헌에 물시계의 유량 제어기법을 도입한 기록이 남아 있을 정도로 제어의 역사는 오래됐다. 이후 19세기에 이르러 제어장치 설계를 위해 수학적 기법이 도입되면서 제어공학의 학문적 체계화가 이뤄졌으며, 근대 산업화와 자동화에 크게 공헌했다. 또한, 제어공학은 현대 산업에서도 여러 분야의 기반 기술로 큰 역할을 하고 있다. 즉, 제어공학은 종합 학문적인 성격이 아주 강하다. 특히 최근에는 학문이 융복합하는 추세로, 제어공학은 여러 분야가 톱니바퀴처럼 잘 맞아 돌아갈 수 있도록 하는데 아주 큰 역할을 하고 있다. 서로 이질적인 복잡계를 효율적으로 제어하기 위해 제어공학은 오래전부터 많은 방법론을 제시해왔다. △회로 이론 △동역학 △전자회로 △전자기학 등에 등장하는 다양한 시스템에 피드백을 사용해 그 성능을 높이는 것이 제어공학의 가장 큰 목표다. 막연하게 일컬어지던 시스템과 성능이라는 것이 제어공학에서는 수학적으로 표현되며, 시스템의 설계 과정도 어떤 과목보다 수학에 많이 의존한다. 이 때문에 많은 학생이 어려워

우리는 눈을 통해 사물을 본다. 3차원 사물은 하나의 상, 즉 사진으로 맺히는 과정을 거친다. 바늘구멍 카메라를 떠올려보자. 안이 검은 상자에 빛이 들어오도록 작은 구멍을 뚫어두면, 신기하게도 박스 안에 있는 구멍의 반대 면에 예쁜 상이 맺힌다. 이것은 우리가 있는 빛의 공간에서 바늘구멍만 관통하는 특정한 빛다발만을 모아 보면서 생기는 현상이고, 3차원 물체의 공간 좌표계가 2차원 사진의 좌표계로 바뀌는 과정이다. 이 과정은 흥미롭게도 수학적으로 표현할 수 있다.3차원에서 2차원으로 사물에서 사진이 되는 관계를 역으로 계산할 수 있다면 어떨까? 사진만으로 3차원 사물의 모양을 알 수 있지 않을까? 답은 다시점 사진을 이용한 방법에 있다. 같은 물체를 다시점, 즉 서로 다른 각도에서 보면 거리를 파악할 수 있는 것이다. 이런 기법은 우리가 보는 물체의 복원뿐만 아니라, 다중 인공위성 기반의 GPS 기술이나 천체의 거리를 파악하는 데도 쓰이고, 로봇이 어느 방향으로 얼마만큼 움직였는지도 알 수 있게 해준다. 수많은 동물의 눈이 두 개인 것도 거리를 파악하고, 시야를 넓히기 위한 연유다.그럼 어떻게 사진으로 3차원 모양을 복원할까? 길을 가다 본 멋진 꽃을 카메라