그렇다면, 과학이란 무엇인가

그렇다면, 과학이란 무엇인가

그레고리 N. 데리 지음

에코리브르 / 2011년 7월 / 504쪽 / 25,000원



1부 과학의 한계 탐색 - 과학에서 새로운 발견은 어떻게 이루어지는가



조감도: 과학 발견에 이르는 수많은 길

나는 과학자들이 새로운 지식을 발견해내는 방법이 무궁무진하게 다양하다는 것을 보여주고자 과학사에 남은 사건 다섯 가지를 골랐다. 그것은 X선의 우연한 발견, 벤젠 구조를 밝혀낼 수 있게 해준 직감, 고체의 띠구조를 발견할 수 있게 한 계산식들, 생물지리학 탄생에 영감을 제시한 탐험들, 그리고 천연두 백신을 개발하게 한 관찰과 실험 같은 것들이다. 천연두 백신 사례를 소개하면 다음과 같다.

제너는 우두로 알려진 가벼운 병을 앓는 소젖 짜는 여성 환자를 돌보던 중에, 글로스터셔 일대에 전해지는 민간 전설(우두에 걸린 여성이 앞으로 자신은 천연두에 걸리지 않을 것이라는 것)을 전해 들었다. 이 말을 기억 속에 묻어두었던 제너는 때가 되자 이 사실을 더 자세히 확인해보고자 했다.

당시 천연두는 세계적으로 악명을 떨치던 질병으로서, 전염성이 매우 강하며 대개는 사망에 이르게 하는 병이었다. 치료법도 전혀 없었고, 살아남은 환자들도 대다수가 몸이 추하게 변하거나 시력을 잃지 않으면 정신병자가 되었다. 그 당시에 알려진 유일한 예방법은 천연두를 앓는 사람 몸에 생긴 물집에서 뽑아낸 물질을 접종함으로써 일부러 감염되게 하는 것이었다. 이렇게 해서 심하지 않을 정도로 발병하면, 그 사람은 다시 천연두에 걸리지 않을 수 있었다. 하지만 이 방법은 자칫 잘못되는 경우가 많아서 실제로 천연두에 심각하게 걸려 죽는 사례도 있었다.

제너는 안전하게 천연두를 예방할 수 있는 방법이 있을 수도 있다는 생각에 들떠 있었다. 하지만 일이 간단하지 않았다. 한때 우두에 걸렸던 사람들이 천연두로 쓰러지는 사례가 몇 번 있었던 것이다. 그런 이유로 글로스터셔의 의사들 대부분은 그 민간 전설을 허튼 이야기라 여기고 무시했다. 제너는 의사로서 일이 안정되자 우두에 대한 과학적 연구를 다시 시작했다. 우두가 소에게, 그리고 사람에게 어떤 증상을 나타내고 병의 경과가 어떠한지 더 정확한 정보가 필요했다.

여러 해 동안 제너는 여러 낙농장에서 일어난 우두 발병 사례를 전부 자세히 관찰했고, 과거에 우두에 걸린 적이 있는 사람들도 면담했다. 동시에 제너는 우두가 천연두에 면역을 나타낸 듯했던 사례들을 체계적으로 연구했다. 그리고 면역을 나타내지 않은 사례들도 똑같이 중요하게 다루었다. 그의 동료들은 제너가 시간을 낭비하고 있다고 생각했다. 그러나 제너는 쉽사리 포기하지 않고 이 수수께끼를 풀 만한 단서를 계속해서 찾았다.

그러던 어느 날 기록을 들춰보다가 환자들에게서 각기 다른 증상들(물집 생김새, 겨드랑이가 부어오르는 증상, 두통, 몸살, 구토 등)이 관찰되었음을 깨달았다. 소의 경우에도 마찬가지였다(물집이 둥글 수도 있고 불규칙한 모양일 수도 있으며, 물집이 몇 주간 계속되기도 하고 며칠 만에 없어지기도 하는 등 증상이 다양했다). 제너는 우두라고 불리는 질병이 사실은 뚜렷하게 다른 여러 질병들일 것이며, 낙농업자들은 이것을 한데 묶어서 부르는 것이라고 결론을 내렸다. 그리고 이 질병들 가운데 오직 하나만이 천연두에 대한 면역을 주었다는 사실로 제너의 수수께끼는 해결되었다. 다음 목표는 어느 질병이 천연두에 대한 면역성을 주는지 알아내는 것이었다. (제너는 그 병을 '진정한 우두'라고 불렀다.) 그리고 그때까지 기록해둔 관찰 결과를 기초로 하여 '진정한 우두'에 대해 완전하고 정확하게 기술할 수 있었다. 그가 도움을 얻은 대표적인 단서는 과거에 '진정한 우두'에 걸렸던 사람들에게 천연두 물질을 접종해도 아무런 증상이 발생하지 않았다는 사실이었다. 이런 식으로 5년간 끈기 있게 연구한 끝에 제너는 관찰 결과에서 가설 한 가지를 도출해낼 수 있었다.

그 다음 그는 이 가설을 검증해보고는 아직도 수수께끼들이 몇몇 남아 있음을 깨달았다. 그 지역 낙농장 한 군데에서 '진정한 우두'가 발병했는데, 이때 '진정한 우두'에 걸린 사람들이 그 이듬해 천연두로 쓰러지는 일이 발생한 것이다. 이 일로 그의 가설과 천연두를 물리치려는 꿈은 무너져 내린 듯했다. 그리고 그 후 여러 해 동안 제너는 왜 '진정한 우두'조차 천연두로부터 사람들을 보호하는 데 가끔씩 실패하는지 알아내려 했지만, 그의 모든 노력은 수포로 돌아가고 말았다.

해답이 전혀 없는 것 같았다. 그런데 제너는 발병 단계가 다른 소 두 마리를 관찰하다가 오랫동안 놓치고 있었던 요소가 무엇인지를 깨달았다. 이 질병은, 그리고 특히 물집의 생김새는 2, 3일에 걸쳐 강해지다가 얼마 동안 절정기를 거치고, 그러다가 마침내 쇠퇴하기 시작해 2, 3일에 걸쳐 사라진다. 이 정도는 제너가 몇 년 동안 이미 잘 알고 있던 사실이었다. 하지만 이제 그는 병을 옮기는 일을 하는 물집 속 물질의 독성 역시 그 위력이 강해졌다가 약해졌다가 한다는 것, 그리고 우두는 물집 속 물질들이 가장 왕성할 때 천연두를 예방할 수 있다는 가설을 세웠다. 이로써 수수께끼는 풀렸고, 이 새로운 가설은 제너가 알고 있던 다른 사실들과도 부합했다. 예를 들어 우두에 걸렸는데도 천연두를 앓아 그를 헷갈리게 했던 소젖 짜는 사람들은 초기 단계의 우두에 감염되었던 것이다.

이제 제너는 이 최신 가설을 시험해보고자 실험을 설계했다. 마침내 1796년 5월, 제너는 사라 넴즈라는 소젖 짜는 여인의 손에 난 물집에서 물질을 약간 뽑아냈다. 사라는 소의 병세가 가장 심각한 시기에 병에 걸렸었고, 사라의 병세 역시 최고조에 달해 있었다. 그는 이 물질을 이용하여 제임스 핍스라는 어린 소년에게 의도적으로 감염되도록 했다. 이 소년이 우두에서 완쾌되자, 그해 7월에 제너는 갓 뽑은 천연두 물질을 소년에게 접종했다. 제너와 핍스 가족은 긴장 속에서 날마다 천연두의 감염 증세가 나타나는지 지켜보았다. 하지만 발병 예상 시기가 며칠이나 지났는데도 소년에게서 천연두 증상이 전혀 나타나지 않았다! 실험이 성공한 것이다.

앞의 이야기에는 행운과 영감의 요소가 없지 않지만, 오늘날 가설연역법이라는 발견에 이르는 길을 잘 설명해준다. 그 과정은 다음과 같다. 먼저 관찰에서 출발한다. 그 다음 관찰 결과를 가설로 체계화하고, 이 가설을 추가로 관찰한 결과에 시험해보고 필요한 부분은 고친 다음, 그 수정된 가설에 따라 예측을 하고, 이 예측을 검증하기 위한 실험들을 설계한다. 상당히 성공적인 이 방법론은 때로 기초 과학 서적들에서 '과학적 방법'이라는 이름으로도 다뤄진다.

2부 정신적 책략 - 세계를 향한 특별한 과학적 접근



병 속에 든 우주: 모형, 모형화, 잇따른 어림셈

과학적 이해를 이룩하는 중요한 수단은 개념적인 모형(model)을 세우는 일이다. 모형은 말하자면 우리가 이해하고자 하는 실제 자연계에 대한 가상 시뮬레이션(모사)이다. 모형에 대한 모호하고 추상적인 묘사를 간단한 보기 하나로 설명해 보자. 기체의 여러 가지 특성은 기체 원자를 작은 당구공으로 모형화해서 이해할 수 있다. 모형에 따라 짐작해보면 원자는 충돌할 때 당구공이 서로 충돌하는 것과 비슷하게 행동한다(운동량과 에너지 같은 물리량을 교환한다는 점에서 유사성이 있다). 그러나 원자는 작은 당구공이 아니다. 원자는 이 모형으로는 전혀 설명되지 않는 특성(이를테면 화학반응 같은 것)이 많이 있다. 그렇지만 기체의 특성들 상당수(이를테면 압력, 열용량, 수축과 팽창, 확산)는 바로 이 간단한 모형을 근거로 해서 이해할 수 있다.

한편 일상생활에서 볼 수 있는 모형의 좋은 보기는 도로 지도이다. 지도 위에 그려진 선은 진짜 길이 아니다. 그렇지만 지도는 도로의 상대적 위치, 도로가 서로 교차하는 지점, 도로의 방향 등 실제 도로의 많은 특성을 모형으로 보여준다. 사실 이런 도로의 특성 대부분은 우리가 도로 지도를 이용할 때 관심을 갖는 항목들이다. 그 밖에 도로의 많은 특성, 예를 들어 보도 위를 걷는 사람이라든가, 도로 포장이 아스팔트 포장인지 콘크리트 포장인지, 상업 지역을 지나는 도로인지 주택 지역을 지나는 도로인지 등은 지도 모형에 들어 있지 않다. 우리가 찾는 어떤 정보는 빠질 수 있다 해도 지도를 펼쳐볼 때 이런 특성들은 관심 밖의 일이다.

우리가 원하는 정보는 대부분 담고 있으면서 원하지 않는 정보는 싣지 않는 지도는 실제 도로를 우리 목적에 알맞게 그린 좋은 모형이다. 어느 모형이 좋은지 아닌지는 우리가 그 모형에 무엇을 원하는지에 달렸다. 또한 모형의 가치는 그것에 바라는 정보나 이해가 어떤 종류인지에 달렸다. 지도를 예로 들면, 시내 도심 지역을 찾는 용도인지 수백 킬로미터 떨어진 도시로 가기 위한 용도인지에 따라 좋은 지도라는 기준이 달라질 것이다. 이런 점은 과학 모형에도 적용된다. 기체 원자에 대한 당구공 모형은 기체 압력을 설명하는 데는 좋은 모형이지만, 기체가 응축하여 액체로 변하는 것을 설명하는 데는 좋은 모형이 못 된다.

때로는 기존의 모형이 우리가 관심을 두는 어떤 과정이나 시스템을 이해하는 데 썩 적절하지 않을 수도 있다. 그럴 때는 새로운 모형을 만들어야 한다. 하지만 때로는 완전히 새로운 모형을 만들 필요까지는 없을 수도 있다. 모형을 약간 변형하거나 늘리거나 다듬으면, 사물을 이해할 수도 있다. 예를 들면 때때로 지도에는 고속도로 출구 모형이 지나치게 개략적이고 도식적이어서 실제 도로에서는 출구가 어떻게 놓여 있는지 세부 사항을 볼 수가 없다. 이럴 때는 기존 지도 위에 고속도로 출구에 대한 세부 사항을 추가함으로써 쉽게 고칠 수 있다.

달리 말하면, 개략적인 지도는 실제 세상을 너무 조악하게 어림셈한 모형인 셈이다. 그리고 고친 지도는 개선된 어림셈인 것이다. 이 어림 모형과 (그 모형이 우리가 원하는 대로 기능할 때까지) 잇따라 개선되는 어림셈에 관한 아이디어는 과학에서 아주 유용하다. 예를 들면, 우리는 기체의 당구공 모형이 지닌 결점(그 모형으로는 왜 기체가 응축하여 액체가 되는지를 설명하지 못한다)을 알아냈다. 이제 우리는 그 모형이 어디에서 잘못되었는지 알고 있으며 그 문제를 해결하기 위해 모형을 개선할 수도 있다(즉 당구공에 상호 인력 같은 새로운 특성을 부여할 수 있다).

과학 모형의 일반적인 양상을 한 가지 더 생각해볼 필요가 있다. 그것은 수학 모형의 가치이다. 지금까지 우리는 현실을 회화적으로 표현한 모형에 대한 생각을 이야기해왔고, 때로는 이것이 새롭게 이해하고 진전을 이룰 만한 적절한 방법이기도 하다. 그러나 때때로 개념 모형은 단지 첫 번째 단계일 뿐이고, 두 번째 단계는 개념 모형의 수학적 표현이다. 아주 간단한 수학적 모형에 대한 보기를 들어보자. 교차로에서 교통 신호에 따라 움직이는 차량 흐름에 관한 것이다. 예를 들어 메인스트리트와 오크스트리트가 만나는 교차로의 교통량에 주목한다고 가정해보자. 메인스트리트는 평상시에 오크스트리트보다 교통량이 많은 편인데, 혼잡시간에는 훨씬 더 많아진다. 교차로에는 신호등이 걸려 있고, 우리는 파란 신호등과 빨간 신호등이 켜진 시간을 조정하여 양쪽 거리에서 정지 신호에 걸려 불편을 겪는 사람들의 수를 대략 비슷하게 만들어보자.

이렇게 하려면 차량이 많은 거리에 있는 사람들이 빨간 신호등에 걸리는 시간이 확실히 짧아야 한다. 혼잡시간과 그렇지 않은 때 사이의 교통량 차이 때문에 이 문제를 해결하기가 더욱 복잡해진다. 우리는 교통량에 따라 신호등 시간을 이상적으로 조절하는 컴퓨터 조정 교통신호 체계를 원하는 것이다.

그러나 그 교차로가 있는 동네 주민들이 가난해서 컴퓨터 조정 신호 체계를 구입할 수 없다고 한다면, 우리는 목적을 달성하기 위해서 어떻게 시간 조정을 해야 할까? 하루 전체를 기준으로 할 때 양쪽 거리에서 불편을 겪는 사람 수를 동일하게 만들어야 한다. 이 문제에 대한 해결책은 어느 정도 타협이 필요하다. 즉 메인 스트리트에 있는 사람들은 혼잡시간 동안에 얼마간 더 불편을 겪어야 하는 한편, 혼잡시간이 아닌 나머지 시간 동안에는 오크스트리트에 있는 사람들이 더 불편을 겪어야 한다.

좀 더 발전하자면 우리는 이 상황에 맞는 이상적인 수학 모형을 만들 것이다. 수학 모형을 만들려면 거리가 얼마나 붐비는지(그리고 그것을 측정하는 것)에 대한 수학 개념이 있어야 한다. 교통 흐름의 속도, 즉 단위 시간당 지나가는 차량 수는 이것을 측정하는 데 알맞은 후보이다. 하루 종일 교통 흐름의 속도를 변화시키는 복잡한 요인은 모두 4개 숫자로 대중 삼을 수 있다. 2개는 메인 스트리트에, 나머지 2개는 오크스트리트에(각각 혼잡시간과 그렇지 않은 시간) 설정한다.

이 네 가지 속도를 나타내는 기호는 다음과 같이 정한다. 'Rm,r, Rm,n, Ro,r, 그리고 Ro,n' 여기서 R은 교통 흐름의 속도를, 아래첨자 m은 메인스트리트를, 아래첨자 o는 오크스트리트를 나타낸다. 또한 아래첨자 r은 혼잡시간(러시아워)을, 아래첨자 n은 혼잡시간이 아닌 시간을 나타낸다.

이제 우리의 모형을 풀 때가 되었다. 아시다시피 우리에게는 교통 흐름의 속도를 통제할 방법이 없다. 우리가 통제할 수 있는 변수는 양쪽 길에서 빨간 신호등이 켜지는 시간뿐이다. 이제는 무엇을 할 것인가? 우리는 양쪽 길에서 신호등에 걸려 불편을 겪는 사람의 수를 동일하게 하려고 한다. 빨간 신호등이 메인스트리트에서 켜져 있는 시간을 tm, 오크스트리트에서 켜진 시간을 to라고 나타내자.

조금만 생각해 보면, 우리는 빨간 신호등으로 멈춰 선 자동차 수를 나타내는 네 개의 서로 다른 값을 알고 있음을 확실히 알 수 있다. 그 값은 다음과 같다. 'Nm,r = Rm,r tm No,r = Ro,r to Nm,n = Rm,n tm No,n = Ro,n to' 여기서 Nm,r은 혼잡시간 동안에 메인스트리트에 서 있는 자동차 수를 나타내며, 나머지 세 개는 다른 시간, 다른 길에 서 있는 자동차 수를 같은 방식으로 나타낸 것이다.

우리는 두 길에서 정지 신호 때문에 불편을 겪는 사람 수가 동일하도록 만들고자 한다. 혼잡시간 동안에 메인스트리트나 오크스트리트에서 정지한 사람들의 총합은 빨간 신호등이 켜질 때마다 정지한 사람 수에 빨간 신호등이 켜진 횟수를 곱한 것과 같다. 혼잡시간이 아닌 때에 정지한 사람의 총합은 같은 방법으로 계산할 수 있다. 혼잡시간을 아침 7시부터 9시까지, 그리고 오후 4시부터 6시까지, 총 4시간이라고 가정해보자. 그리고 오전 9시부터 오후 4시까지, 오후 6시부터 9시까지 총 10시간은 혼잡시간이 아니라고 하자(이 동네 사람들은 밤에 잘 돌아다니지 않아서 밤 9시 이후 교통량은 무시해도 된다고 가정하자). 10시간을 4시간으로 나누면, 10/4 = 2.5이므로 우리는 다음과 같은 등식을 쓸 수 있다. 'Nm,r + 2.5Nm,n = No,r + 2.5No,n' 이것은 우리가 메인스트리트나 오크스트리트 양쪽 길에서 하루 종일 불편을 겪는 사람의 수를 동일하게 만들고자 하는 의도를 수학적으로 나타낸 것이다.

이 등식을 다시 쓰면 다음과 같이 나타낼 수 있다. 'Rm,r tm + 2.5Rm,n tm = Ro,r to + 2.5Ro,n to' 그리고 대수를 이용하여 tm을 to의 함수로 나타내면 다음 식과 같이 된다. ' tm = {(Ro,r + 2.5Ro,n)/(Rm,r + 2.5Rm,n)} to' 이제 우리의 목표가 달성되었다. 네 개의 매개변수 R의 값을 알고 있으면, 우리는 이 식을 이용하여 신호등의 시간을 설정할 수 있다.

이 보기는 모형에 대한 몇 가지 흥미로운 점을 보여준다. 실생활의 상황에 맞는 수학 모형을 만들려면 이상화와 어림셈이 꽤 많아야 하며, 모형을 이용하면 구하기 어려웠던 특정한 정보를 뽑아낼 수 있다는 것이다. 또 우리가 만든 어림셈이 목적에 맞게 현실에 충분히 근접했는지 알아보기 위해 모형을 경험적으로 검사해볼 수 있다. 즉 이 동네에 불만 사항이 나도는지를 알아볼 수 있는 것이다.