링크(21세기를지배하는네트워크과학)
카테고리 과학 > 교양과학
지은이 A. L. 바라바시 (동아시아, 2002년)
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1. 소개

현재 사회과학영역부터 자연과학의 영역까지 광범위하게 큰 관심을 끄는 학문이 있다. 바로 복잡계 과학Complex System Science)이다. 이 새로이 주목 받는 복잡계는 복잡한 사회 현상 및 자연현상을 이해하는데 중요한 도구로서 자리 굳힘 하고 있다. ‘링크는 복잡계 이론의 대중 교양서로서 이 이론의 학문의 영역에서의 가능한 역할과, 우리 삶과 어떻게 연관되어 있는지 소개하고 있다.

복잡계 이론의 창시자이자 권위자인 책의 저자 바리바시는 척도 없는 모델(scale-free model)라는 개념을 도입하여 복잡한 네트워크의 역학을 설명한다. 이 척도 없는 모델에서 중요한 가정이 두 가지가 있는데, 그 중 첫 째는 노드(nod) 간의 연결이 무작위적으로 연결 되는 것이 아니라, 선호적 연결이 반영되어 네트워크가 만들어진다는 것이다. 두 번째는, 네트워크가 성장한다는 것이다. 그리고 종형 그래프가 아닌 멱함수 법칙을 따르는 현상들은 대부분 이 모델로 설명될 수 있다.


  척도 없는 네트워크는 장점이자 약점이 되는 특징이 하나 있다. 바로 수많은 노드들과 링크들로 이루어진 네트워크에서, 극히 일부의 노드가 수많은 링크를 소유하고 있다는 것이다. 이는 다른 노드들이 제거되었을 때, 네트워크의 기능이 큰 영향을 받지 않은 채 작동을 할 수 있도록 한다. 또 노드 간의 거리를 좁혀주므로 네트워크의 효율을 높여준다. 하지만 수많은 링크들을 가진 허브역할의 노드들이 하나 이상 제거되면 네트워크의 기능이 축소되거나, 붕괴된다는 큰 문제가 있다. 네트워크의 붕괴를 노리는 입장에서 보면 공격의 대상은 어렵지 않게 찾을 수 있다.

그렇다면 이러한 개념과 특징들을 가진 복잡계 네트워크 이론은 어떻게 분자생물학과 연관이 될 수 있을까?

 

2. 적용

오랫동안 생물관련 전공에서 주로 진행되어 왔던 연구는, 생물을 구성하는 크고 작은 요소들을발견하는 데 있었다. 하지만 미시적인 단위에서의 발견이 크게 진척된 것에 비해서, 발견된 것들의 기능을 알아가는 것은 점차 어려워졌다. 왜냐 하면 그들이 우리 몸에서 1:1 혹은 일 대 소수의 관계로써 기능을 발휘하기 보다는, 여러 다른 단백질 등의 분자들과 복잡한 상호관계 속에서 기능을 가지기 때문이었다. 그래서 과거 학자들은 서로 다른 생물학적 현상에서 같은 분자가 관여된 것을 발견하곤 자주 당혹해 했다. 하나의 대상에 관심을 가지고 연구를 하는 방법으로는, 그 것의 역할을 더 이상 알 수 없게 된 것이다.


  그런 상황에서 새로운 연구 도구가 되어준 것이, 복잡계 네트워크 이론이다. 이제 생물을 연구하는 사람들은 나무뿐만 아니라 나무가 속한 숲의 모습을 조망할 수 있어야 한다. 복잡계 네트워크 이론은 그런 시야를 가질 수 있도록 도와준다. 수 많은 대사물들의 연쇄 반응 들은 선형적이거나 일방적인 흐름을 가지는 것이 아니다. 그것은 모든 대사물들이 이루는 하나의 네트워크 안에서 나타나는 흐름의 일부분일 뿐이다.


 이렇게 생물현상을 발현하는 네트워크 역시 멱함수 법칙을 따른다. 즉 척도 없는 모델로 설명 할 수 있는 네트워크이며, 우리는 그 안에서 허브역할을 하는 물질을 찾을 수 있다. 그것은 유전자가 될 수도 있고, 단백질이 될 수 도 있다. 그 허브 물질은 여러 생명현상에서 각각의 역할을 담당하고 있다. 이러한 허브 물질을 중심으로, 혹은 특정 물질이 허브와 가지는 관계를 중심으로 연구하는 것이 대사 네트워크의 전체적인 모습에 다가가는 길이라 생각한다.

 

3.소감

이러한 생물 대사 네트워크를 규명하려면 생물학적 지식 뿐만 아니라 통계학과 컴퓨터에도 능통해야 할 것으로 보인다. ‘링크에서 저자가 광활한 웹공간을 대상으로 척도없는 네트워크 모델을 연구하였듯이, 우리가 상대하는 네트워크 역시 만만치 않게 복잡하고, 규모도 거대하다. 즉 각각의 노드를 하나의 대사물질로 생각을 한다면 수없이 많은 노드들이 이루는 광대한 네트워크를 상상할 수 있다. 이런 네트워크를 파악하는 것은 인터넷 공간에 여러 대의 로봇을 굴리듯이 할 수 없다. 수많은 사람들의 연구결과들을 종합하여 컴퓨터와 통계 지식으로 체계화 할 수 있는 전문화된 인력이 필요한 일인 것이다.

 

 

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