Doctor of Public Health 전상훈입니다
Q. 너클볼의 움직임을 AI로 예측할 수 있나요?
안녕하세요. 너클볼의 운동을 인공지능(AI)을 이용하여 예측하는 과정은 복잡한 데이터 분석 및 고급 모델링 기법의 적용을 요구합니다. 너클볼은 야구에서 투수가 던지는 아주 특별한 공으로, 거의 무회전에 가까운 회전으로(20회 전후) 공이 날아오기 때문에 공기 중의 작은 난류에 의해 예측 불가능한 무브먼트를 보이는 공입니다. 포수도 예측하기 어려워 포구를 잘 하지 못하는 경우가 발생하여, 너클볼 전용 투수가 존재할 정도이며, 너클볼의 경로는 전통적인 물리적 모델링만으로는 정확한 예측이 어렵습니다. Al기반 시뮬레이션을 통한 너클볼의 움직임 예측은 주로 머신러닝(ML) 기법을 활용합니다. 이 과정에서는 고속 카메라나 센서를 통해 수집된 대량의 투구 데이터를 학습 데이터로 사용하여, 깊은 신경망(deep neural networks) 또는 컨볼루션 신경망(convolutional neural networks ; CNN)과 같은 알고리즘을 훈련시키는 것이 일반적입니다. 이러한 AI모델은 각 투구의 초기 조건(ex : 투수의 손 위치, 릴리스 포인트 및 팔의 각도, 공의 방향과 속도)과 호나경적 요인(ex : 바람의 방향과 속도, 약간의 난류 또는 터뷸런스 플로우)을 고려하여 공의 궤적을 예측하려고 시도합니다. 이러한 AI 시스템의 효과는 데이터의 양과 질, 모델링 기법의 섬세한에 크게 의존됩니다. 이와 관련된 연구는 데이터 과학, 컴퓨터 과학의 교차점에서 진행되고 있습니다.
Q. 두발 자전거는 왜 넘어지지 않고 앞으로 가나요?
안녕하세요. 두발 자전거가 넘어지지 않고 주행할 수 있는 물리적 원리는 동역학적 안정성, 자이로스코픽 효과, 기하학적 조정을 포함한 복합적인 물리적 작용에 원인이 있습니다. 자이로스코픽 효과(gyroscopic effect)는 자전거 바퀴의 회전이 안전성에 기여하는 주요 요인입니다. 바퀴가 빠르게 회전할 때, 이동하는 바퀴는 움직임의 방향을 유지하려는 경향이 있습니다. 이는 각운동량의 보존 법칙에 의해 설명됩니다. 바퀴가 회전하면서 발생하는 각운동량은 자전거가 쓰러지려 할 때 바퀴의 축을 중심으로 외부 토크에 저항하여 자전거를 세워두려는 경향을 나타냅니다. 트레일(trail) 및 조향 기하학적 구조도 중요한 역할을 합니다. 자전거의 프론트 포크가 뒤쪽으로 기울어져 있는 구조는 조향 축과 지면의 접점 사이에 트레일을 생성하며, 이는 자전거가 기울어지면 자연스럽게 복원력을 발휘하여 균형을 잡으려는 효과를 제공합니다. 이 구조는 조향 안정성을 높여 주행 중에 자전거가 안정적으로 직진할 수 있도록 돕습니다. 또한, 속도 또한 중요한 변수로 작용합니다. 자전거의 속도가 빠를수록 안정성은 더욱 증가합니다. 속도가 증가함에 따라 바퀴의 자이로스코픽 효과와 동적 안정성이 강화되어, 작은 교란에도 쉽게 넘어지지 않게 됩니다.
Q. 2024년 노벨 물리학 상은 받은 분의 업적은 무엇인가요?
안녕하세요. 2024년 노벨 물리학상은 존 홉필드(John J. Hopfield, Princeton University)와 제프리 힌튼(Geoffrey E. Hinton, University of Toronto)에게 수여되었습니다. 이들의 연구는 인공지능과 신경망이론의 근본적인 과정을 물리학적 원리와 결합하여 설명하는데 공헌하였습니다. 특히, 홉필드는 1982년에 발표한 '홉필드 네트워크(Hopfield Network)'로 유명하며, 이는 에너지 최소화 개념을 도입하여 신경망이 어떻게 안정된 상태로 수렴하는지를 설명합니다. 이 이론은 물리학의 스피너 시스템(spinner systems)과 유사한 접근 방식을 사용하여, 정보 저장과 검색 과정에서의 최적화 문제를 해결할 수 있는 토대를 마련하였습니다. 제프리 힌튼은 역전파 알고리즘(backpropagation algorithm)의 공동 개발자로서, 이 알고리즘은 다층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)을 효율적으로 훈련시키는 방법을 제공합니다. 힌튼의 연구는 심층 학습(deep learning)의 혁신적 발전을 촉진하였으며, 이는 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에 폭넓게 적용되고 있습니다. 이러한 과학적 성과는 물리학의 전통적인 경계를 넓히는 동시에, 계산 물리학(computational physics)과 인공지능의 교차점에서 새로운 연구 분야를 개척하였습니다. 이들의 연구는 "Physical Review Letters"와 같은 저명한 학술지에 게재되어 학계에 큰 영향을 미쳤으며, 기술 발전과 과학적 이해의 심화에 공헌하였습니다.
Q. O₂는 어떤 조건에서 O로 분해되나요?
안녕하세요. 산소 분자(O₂)가 원자 산소(O)로 분해되는 과정은 주로 자외선(UV) 빛에 의한 광분해(photodissociation)를 통해 일어납니다. 이 현상은 대기 중의 산소 분자가 자외선에 노출될 때 발생하며, 특히 태양광 중 자외선의 에너지가 파장 240 nm, 이하일 때 산소 분자는 두 개의 산소 원자로 분해됩니다. 이러한 반응은 고도가 높은 대기층, 즉 성층권에서 주로 관찰됩니다. O₂ + 광(자외선) → 2O 생성된 원자 산소는 다른 산소 분자와 반응하여 오존(O₃)을 형성할 수 있습니다. 이는 오존층 형성의 주된 메커니즘으로, 오존층은 지구를 자외선으로부터 보호하는 중요한 역할을 수행합니다. 산소의 열분해(thermal decomposition)는 매우 높은 온도에서 산소 분자가 원자로 분해되는 현상으로, 이 과정은 주로 실험적 환경에서 관찰될 수 있습니다. 일반적인 지구의 환경 조건에서는 이러한 고온이 자연적으로 발생하지 않으므로, 대기 중에서 산소의 열분해는 미미합니다. 또한, 전기분해(electrolysis)를 통해서도 산소 분자를 분해할 수 있습니다. 물(H₂O)을 전기분해할 때 산소와 수소가 생성되는데, 이 과정에서 방출되는 산소는 주로 분자 상태(O₂)로 존재하지만, 특수한 조건 하에서 원자 산소(O)가 생성될 수도 있습니다.
Q. 식물의 구조를 보고 날씨를 알 수 있다는데요?
안녕하세요. 식물의 구조적 변화를 관찰함으로써 기상 변화를 예측하는 방법은 과학과 전통 지식이 상호 작용하는 예시 중 하나입니다. 나팔꽃(lpomoea)이나 개나리(Syringa vulgaris)와 같은 식물은 기상 변화에 민감하게 반응하여, 비가 오기 전에 꽃을 닫는 행동을 보입니다. 이는 식물이 습기를 감지하고 수분 손실을 최소화하려는 자연스러운 방어 메커니즘의 일부로 해석됩니다. 또한, 소나무의 솔방울은 상대 습도에 따라 열리고 닫히는 경향이 있습니다. 습도가 높은 날에는 솔방울이 닫혀 종자가 떨어지는 것을 방지하고, 건조한 날에는 열려서 종자가 퍼질 수 있는 최적의 조건을 만듭니다. 이러한 생물학적 반응은 식물이 자신의 생존과 번식을 위해 주변 환경과 어떻게 상호 작용하는지를 보여주는 사례입니다.