<시리즈> 첨단 컴퓨터의세계 (165)

우주의 변화를 비롯해 인간이 접해왔던 자연계의 상황은 오랫동안의 탐구에 도 불구하고 아직까지 피상적인 수준에 머물러 있다. 운동법칙의 경우에도극히 단순한 형태인 선형 미분방정식을 이용한 운동의 법칙을 적용하는 수준 이다. 카오스에 대한 연구는 복잡하고 변화무쌍한 현상가운데 일정한 법칙들을 추출해 내는 것인데 카오스의 발견은 라플라스의 결정론을 붕괴시켰으며 새로운 학문으로써의 카오스를 연구하는 시발점이 되었다.

카오스의 특성은 예측이 거의 불가능하고 통제 또한 극히 어렵다는 것이다.

자연계에있는 일반적인 현상들에 대해 예측이 거의 불가능하다. 그 이유로 는 첫째, 셀 수 없이 많은 변수들이 고려되어야 한다는 점이다. 일기예보의 경우 수시로 변하는 기압골의 이동, 바람의 속도, 바람의 방향, 습도의 양, 그리고 태풍의 영향 등 이루 셀 수 없이 많은 요소들이 있다.

둘째, 시스템을 구성하는 함수가 선형이어야 한다는 점이다. 비선형인 경우에는 계산량이 폭발적으로 증가하여 현재까지 인간이 개발한 최고 성능의 컴퓨터를 사용하더라도 제대로 처리할 수 없는 경우가 대부분이기 때문이다.

그리고 설령 슈퍼컴퓨터의 처리속도가 1백배 또는 1천배 가량 증가하더라도 비선형인 변수가 몇개만 증가하면 속도증가에 따른 효과가 거의 상쇄된다는 점이다. 셋째 지금까지 인간이 주로 다루어 왔던 정보처리에서는 공간적인 변수들을 주로 다루었으며, 시간적인 정보는 포함시키지 않는 경우가 많았다. 이 점에는 예측에 있어서 시계열방식을 적용한 경우를 제외하고는 시간축에 대해 변화하는 상황에 관한 연구가 부족했다는 점도 포함된다. 지금까지는 시간정보 를 제외한 순간에 있어서의 지능도 제대로 처리하지 못하는 상황이었으나 보다 높은 차원의 지능적인 시스템을 구축하기 위해서는 시간적인 정보도 반드시 포함시켜야 할 것이다.

여기선 카오스이론에서의 몇가지 개념들을 간단히 살펴보자. 먼저 나비효과 인데 나비효과란 홍콩에서 나비가 날개짓을 하면 며칠 후 뉴욕에서는 폭풍이 발생한다는 현상이다. 즉 역학계에서 초기조건의 값이 약간만 차이가 나도 시간이 경과함에 따라 그 결과가 증폭되어서 원래의 형상과는 크게 달라진다는 뜻을 내포하고 있다.

이러한 현상은 카오스를 본격적으로 연구한 로렌츠에 의해 발견되었는데 컴퓨터 프로그램을 작동시켜 놓고 커피를 마시고 돌아와 보니 컴퓨터 화면상에통상의 결과와는 전혀 다른 결과가 나타나 있었던 점에 기인한다. 평소에 쓰던 데이터는 소수점이하 여섯자리의 데이터를 사용하였으나 이 날은 소수점 이하 세자리까지만을 입력시켰던 것이다. 이 점은 극히 미미한 차이일지라도 카오스의 관점에서는 시간이 경과함에 따라 예기치 못한 상당한 변화를 만들어낸다는 사실을 보여준다. 이러한 점에 착안한 로렌츠의 세심한 관찰력과 예리한 분석력은 카오스 이론을 본격적으로 연구하는 계기를 마련하였다.

카오스에 있어서 또다른 주요 개념으로는 로렌츠의 "이상한 인력자(Strange Attractor)"이다. 카오스계의 변화는 특정한 위치나 상태에서 끌어당기는현상을 가지고 있으며, 이상한 인력자는 서로 교차되거나 반복되지 않는 일정한 고리모양의 경로이다.

예를 들면 진동자가 처음에는 둥근원을 그리다가 공기의 마찰로 인해 진동자 의 진폭이 서서히 줄어 들면서 한 점으로 고정되는 현상이다. 변화하는 역학 계는 물리적 상태로 기술되는데 날아가는 비행기의 경우에는 비행기의 고도.위치.속도에 의해 기술된다.

어느 순간의 물리적 상태는 다차원의 이상공간에서 하나의 점으로 표현되는 데, 이 계의 상태가 변하게 되면 점도 변하게 된다. 이 점이 바로 인력자이다. 이 이상한 인력자는 프랙탈이란 기하학적 구조를 가질 수 있는 특성을 가지고 있으며 불규칙한 것 가운데서 규칙을 찾아낼 수 있는 해결의 열쇠인 셈이다.