공지사항 겸 방명록.
공지사항 겸 방명록입니다. '대문'이라고나 할까요.

이전에는 공지사항과 방명록을 따로 가져갔는데, 어차피 공지사항을 방명록 용도로 사용하는 분들이 많으셔서 굳이 나눌 필요가 없을 것 같더군요 :) 이전 공지사항, 방명록은 내려놓고 요 녀석으로 통합합니다. 저에게 할 말이 있으시면 이 글에 답으로 달아주세요. 이하는 짤막한 공지사항입니다.

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* 최종 수정: 2009. 6. 9.
by 로보스 | 2018/12/31 23:59 | |소개| | 트랙백 | 핑백(1) | 덧글(97)
밀도 범함수 이론: 아직 올바른 이유로 올바른 답을 구하긴 어렵다
옆 동네 이야기. DFT계에 떨어진 폭탄에 대한 그 후의 반응을 정리한 글.

밀도 범함수 이론: 아직 올바른 이유로 올바른 답을 구하긴 어렵다
http://dx.doi.org/10.1002/anie.201701894

밀도 범함수 이론(DFT; density functional theory)을 기초로 한 계산 방법론들은 양자화학, 이론 고체물리학, 표면과학 등에서 중요한 역할을 수행한다. 최근 <사이언스>에 출판된 논문에서, Medvedev와 동료들은 새로운 DFT 범함수를 개발하는 것이 "정확한 범함수를 향한 길에서 벗어나고 있다"고 주장한다. 이 가설은 <사이언스>, <네이처 리뷰 화학>, <화학 및 공학 뉴스(Chemical & Engineering News)> 등의 학술지 지면상에서뿐만 아니라 Computational Chemistry List, Phys.org, Ars Technica 등의 온라인 토론장에서도 활발한 토론을 불러일으켰다.

이 연구는 DFT를 개선하는 방법에 관한, 현재 진행 중인 논란에서 출발했다. 전자밀도 기반 계산 방법론의 시작점을 간혹 Thomas와 Fermi의 1927년 논문으로까지 소급시키기도 하나, 보통은 1964년 Hohenberg와 Kohn이 쓴 논문을 DFT의 공식 탄생 시점으로 잡는다. 이후 중요한 사건들로는 1965년 Kohn-Sham DFT(KS-DFT)의 도입, 1988년 일반화 기울기 근사(GGA; generalized gradient approximation) 범함수의 도입, 그리고 1993년 혼합 GGA(hGGA; hybrid GGA) 범함수의 도입 등이 있다. 몇 년 뒤에 돌아 보았을 때 의미 있는 사건으로 기억될 가능성이 높은 최근의 연구로는 2004년경부터 시작된 분산력 교정 연구, 그리고 2006년부터 시작된 이중 혼합 GGA(dhGGA; double-hybrid GGA) 개발 연구가 있다. 이론화학 내에는 DFT 외에도 훨씬 많은 방법론이 존재하고, 관점을 좁혀 양자화학 내에서 원자 차원 반응들의 양자역학적 묘사에만 한정 짓는다 해도, 전자밀도 기반이 아닌 파동함수 기반의 방법론이 광범위하게 존재한다. 그 중 일부는 DFT보다 빠르고, 다수는 훨씬 정확하나, DFT가 제공하는 견고한 정확도와 계산 효율성 사이의 균형 덕분에 DFT는 양자화학 내에서 즐겨 쓰이는 방법론이 되었다. Walter Kohn은 이 성공적인 이야기에 기여한 공로를 인정 받아 1998년 노벨 화학상을 받았다.

그와 Hohenberg가 수행한 연구의 핵심은 범함수(즉, 함수의 함수)라 불리는 일반적이고 유일한 관계가 원자 혹은 분자 계의 바닥상태 에너지와 바닥상태 전자밀도를 연결한다는 것을 발견한 데에 있다. 임의의 계에 대해 에너지를 안다는 것은 일반적으로 그 계의 성질을 묘사하고 예측하는 데에 첫 걸음이 되기에, 정확한 범함수를 찾는 것이 이론화학의 가장 중요한 목표가 되었다. 하지만, 문제는, 파동함수 이론(WFT; wave function theory)에서는 정확한 결과를 얻기까지 수행할 수 있는 체계적인 (하지만 반복적이고 무식한) 방법이 알려져 있으나, DFT 방법론을 향상시키는 방법에 대한 가이드는 상대적으로 거의 존재하지 않는다는 점이다. 예를 들어 Hellmann–Feynman 정리는 방향 제시를 어느 정도 해주고, 그 적분식은 에너지를 밀도의 범함수로 쓸 수 있게 해주지만, 그 밀도를 찾는 법에 대해서는 아무 것도 말해주지 않는다. Levy는 체계적으로 찾는 방법이 존재한다는 것을 증명했지만, 그의 방법은 대개 불가능할 정도로 많은 양의 계산을 필요로 한다. 그 결과, DFT는 매우 이른 시기부터 원래의 착상에서 벗어나기 시작했다. 운동에너지 항에 대한 범함수를 만드는 것이 가공할 만한 난제임이 초기부터 알려졌기에, 1965년 KS-DFT가 만들어졌다. 이 접근법에서 운동에너지 항은 기초적인 WFT 방법론인 Hartree-Fock (HF) 방법과 유사하게 계산할 수 있다. KS-DFT는 오늘날 널리 사용되는 모든 DFT 범함수의 기저를 이룬다. 이 방법은 형식상으로는 정확한 방법이지만, 오비탈을 사용하기에 현재의 DFT는 HF의 계산 기법을 사용한다. 따라서, DFT가 자유도를 밀도의 공간 좌표 세 가지만으로 감소시킨다고 선전되는 것과 달리, 실제로 사용되는 DFT에서는 훨씬 자유도가 적게 감소한다. 정확한 KS-DFT 교환 상관성 (XC; exchange correlation) 범함수는 다른 모든 미지 변수들을 포함하고 있기에, 이 범함수를 찾는 작업이 현재 DFT 개발의 핵심에 위치한다.

2001년 Perdew는 DFT 범함수 개발의 새로운 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 "야곱의 사다리" 비유에 기반을 두고 있는데, 이 비유에 따르면 연구자들은 "Hartree의 지상"으로부터 화학적 정확도(역주: 1 kcal/mol 미만의 오차)의 "천상"에 이르기 위해 한 걸음씩 사다리를 밟아 올라갈 수 있다. 각 걸음은 물리적 정보를 추가하는 것에 대응한다. 국소 밀도 근사 (LDA; local density approximation) 단계에서는 국소 밀도 자체만을 고려한다. GGA와 메타 GGA(mGGA; meta-GGA) 단계에서는 밀도의 기울기를 고려하고, 혼합 GGA 단계에서는 교환 상호작용에 관한 비국소적인 정보가 HF를 혼합함으로써 포함된다. 마지막으로 상관성 상호작용에 관한 비국소적인 정보를 고려할 수 있는데, 예를 들어 MP2 상관성을 혼합시키면 이중 혼합 GGA가 된다. GGA는 분자 구조를 예측하는 데에는 아주 성공적임이 알려져 있었지만, 전자밀도를 지나치게 퍼뜨리는 경향이 있어 반응 장벽을 낮게 예측하는 등 많은 거짓 예측을 낳았다. 이러한 오류는 HF의 오류와 반대 경향을 보이기에 GGA와 HF를 섞은 hGGA에서는 정확도가 유의미하게 체계적으로 향상되었고, 그 결과 DFT가 화학에서도 가치 있는 도구로써 자리 잡기 시작했다. (이 섞는 작업에 대한 근거는 "단열 연결"에서 찾을 수 있다.) 이 사다리의 매 단계마다, 연구자들은 더 많은 물리적 직관을 얻고 더 나은 범함수 매개변수를 찾을 수 있는 가능성들을 탐구했다. 물리 원리에 대한 이해를 희생하여 더 많은 매개변수를 얻을 수 있는가라는 질문은 물론 이론화학의 모든 단계(순수 ab initio 방법을 제외하면)에서 등장하는 매우 일반적인 질문이지만, 기계학습 접근법이라는 맥락 속에서 다시 한 번 특별히 흥미로운 질문으로 떠오르고 있다.

Medvedev와 동료 연구자들은 DFT 논의에 매우 중요한 기여를 했는데, 이는 그들이 50년간 개발된 DFT 범함수 128개를 모아 14개의 원자 혹은 양이온에 대해 각 시스템의 전자밀도를 예측하는 능력을 체크하는 벤치마크 연구를 수행했기 때문이다. 이 연구의 기반이 되는 아이디어는 매우 흥미롭다. 보통 범함수 매개변수들은 미리 주어진 시스템들에서 에너지 차이를 최소화하는 방향으로 맞춰 결정한다. 하지만 이 에너지 차이를 정확히 알려면 정확한 전자밀도가 사용된 정확한 범함수가 있어야만 한다. 따라서, 에너지를 더 정확하게 맞추는 매개변수들이라고 밀도 예측을 향상시킨다는 보장이 없고, 정확한 범함수에 더 가까운 범함수를 준다는 보장도 없지만, 사람들은 흔히 무의식적으로 그렇게 가정하곤 한다. 범함수들이 에너지 예측과 밀도 예측에 대해 보이는 성능을 동시에 확인함으로써, 이 연구자들은 최초로 이 가정을 체계적으로 평가하였다. 이들은 더 적은 매개변수를 사용한 범함수들일수록 밀도 예측이 더 정확함과, 이들 범함수에 대해 야곱의 사다리를 따라 올라갈수록 정확도가 상승함을 발견했다. 흥미롭게도, 테스트한 전자밀도에 한해서는 MP2보다 더 나은 정확도를 보이는 DFT 범함수가 존재하지 않았다. 그들의 중심 결론은 2000년대 초부터 이 분야가 잘못된 방향을 향해 왔던 것처럼 보인다는 것으로, 더 많은 물리적 직관 대신 더 많은 매개변수를 넣음으로써 더 나은 에너지와 구조를 찾을 수 있었는지는 몰라도 전자밀도 예측은 더 안 좋아졌다는 것이다. 더 나쁜 것으로부터 더 좋은 것을 얻는다는 것이 꼭 나쁜 일은 아니겠지만, 이 저자들은 이와 같은 잘못된 전자밀도 예측이 결국 분자 시스템 예측에까지 영향을 줄 가능성이 높고, 모든 분자에 대해 오차 상쇄가 항상 일어나리라는 보장이 없다고 주장한다. 이 연구의 아마도 가장 흥미로운 부분은 단 며칠만에 이 연구로 인해 촉발된 활발한 논의일 것이다. 많은 사람들이 더 많은 물리적 직관 없이 더 많은 매개변수를 쓰는 것은 잘못된 방향이라는 느낌을 가지고 있지만, 저자들이 그 결론에 도달한 과정에도 동의하는 사람은 거의 없다. 비판은 여섯 가지 논점으로 정리할 수 있다.
  1. 벤치마크 집단의 크기가 작을 뿐더러 벤치마크 집단이 매우 작고 단순한 시스템에 심하게 치우쳐 있기에, 말하자면 혼합 범함수에게 더 유리하고 좀 더 일반적인 (분자) 화학에 매개변수를 맞춘 범함수들에게 더 불리하다.

  2. 기준값의 선택 기준이 모호하다. 이 연구에서 사용된 매우 작은 시스템의 경우, 예를 들어 더 높은 수준의 기준값 전자밀도를 가진 범함수들과 비교하는 식으로 정확한 포텐셜과 비교하는 것이 가능하다. 그럼에도 불구하고, 더 정확한 기준값이 정성적인 그림을 바꾸지 않을 것이라는 명확하다.

  3. 연구에 사용된 범함수들이 Perdew(이 논문의 공저자)와 그 동료들이 개발한 범함수들과 '미네소타 시리즈' 범함수들로 치우쳐 있다. 후자의 경우 이미 어느 정도의 불일치와 더 큰 분산을 가지고 있음이 증명되었다. 미네소타 시리즈를 제외하면, 새로 추가된 범함수는 거의 없다.

  4. 논문의 결론이 데이터에 의해 뒷받침되지 않는다. 저자들은 원자의 전자밀도를 예측하는 범함수의 성능과 문헌에 보고된 분자 에너지를 예측하는 능력을 연관시켰다. 같은 시스템의 밀도와 에너지를 체계적으로 비교하지 않았다. 이 논문의 첫 번째 응답으로써, Kepp은, 같은 시스템이 사용되었다면, 모든 범함수(미네소타 시리즈를 제외하면)에 대해 밀도와 에너지의 오차 사이에 강한 선형 상관관계가 있음을 발견했다.

  5. 이보다 일찍 출판된 관련 연구가 인용되지 않았다. Baerends와 동료들은 DFT 전자 밀도에 관한 체계적인 연구를 오래 전에 출판했고, 그 외에도 Schwabe 그룹과 같은 다른 연구팀도 일찍이 매개변수가 지나치게 많이 사용된 범함수들과 관련된 중요한 문제점들을 발견했다.

  6. 설령 (새로 발견된) 문제점들이 존재한다 해도, 이들을 어떻게 해결할 수 있을지는 이전과 마찬가지로 불확실하다. 어떻게 보면, DFT는 정확한 범함수로부터 멀어짐으로써, 즉 KS-DFT와 hGGA를 도입함으로써 가장 큰 성공을 거두었다. hGGA는 좋은 예가 된다. Medvedev와 동료들은 hGGA가 GGA를 비국소적인 포텐셜, 즉, 완전히 틀린 포텐셜과 섞었음에도 좋은 성능을 보임을 발견했다. 미네소타 시리즈는 최소한 어떤 시스템에서는 심각한 문제를 안고 있는 것처럼 보이지만, 이 연구에서는 지난 20년간 이 "더 적은 매개변수를 쓴 방법론"의 놀라운 성공을 전혀 언급하지 않는다. 이를 염두에 두면, 원자의 전자밀도 예측 능력을 희생하여 분자의 에너지처럼 좀 더 의미있는 성질들을 예측하는 능력을 향상시키는 것이 꼭 비합리적인 것만은 아니다.
그럼에도 불구하고, Medvedev et al.의 연구는 더 나은 DFT 근사를 개발하는 방법에 관한 논의에 중요한 단초와 새로운 모멘텀을 제공한 것으로 기억될 것이다. 경험적 매개변수들은, 가장 최근에 DFT-D와 dhGGA에서 보인 것과 같이, DFT에 대한 우리의 이해에 존재하는 간극들을 채우는 데 가장 효율적인 방법인 것처럼 보인다. 비록 미래의 연구들이 전자밀도의 오차와 에너지의 오차 사이의 연결 관계를 깊이 있게 이해할 필요가 분명히 있겠지만, 매개변수를 만들 때 전자밀도와 관련된 성질들 또한 포함시키는 것이 더 낫다는 것은 명백해 보인다. 그 때까지, 이론가들이 올바른 이유로 올바른 답을 찾을 때까지 쉬지 않고 일하는 동안, 계산화학자들과 실험가들은 적당히 좋은 이유로 쓸모 있는 답을 얻은 것에 만족하며 살아갈 것이다.
by 로보스 | 2017/04/20 08:02 | |과학| | 트랙백 | 덧글(3)
세포 수준의 거대 바이러스 발견
<사이언스> 이번 호에 실린 흥미로운 논문 소개글.

세포 수준의 거대 바이러스 발견
http://dx.doi.org/10.1126/science.356.6333.15

오스트리아 동부의 클로스터노이부르크(Klosterneuburg) 마을을 방문하는 관광객들은 대부분 12세기에 건축된 성당이나 프란츠 카프카 기념관을 방문한다. 하지만 바이러스학자들과 진화생물학자들은 하루를 들여 마을의 하수 처리장을 순례하는 것도 좋을 것이다. 여기서 가장 최근에 발견된 세포 유사 바이러스의 지놈이 등장했기 때문이다. 본지 82쪽에 실린 이 특이한 존재로 인해, 소위 거대 바이러스가 세포 유기체의 사라진 그룹, 즉 네 번째 역(域)에서 기인했다는 가설이 흔들리게 되었다. 대신, 이 연구는 이 거대한 바이러스들의 뿌리가 생각보다 흥미롭지 않다고 주장한다.

독일 하이델베르크에 있는 막스 플랑크 의학 연구소 소속의 환경바이러스학자 Matthias Fischer는 다음과 같이 말한다. "제가 볼 때 [이 연구는] 매우 설득력 있습니다. 현존하는 데이터에 기반해서 생각한다면, 전 네 번째 역 가설에 돈을 걸지는 않을 겁니다."

대부분의 바이러스는 세포보다 훨씬 작은 크기를 가지고 있고, 유전자를 거의 필요로 하지 않는다. 이는 그들이 숙주의 분자 장치들을 끌어다가 자신들의 복제에 쓰기 때문이다. 예를 들어, 새와 돼지에 기생하는 몇몇 바이러스는 단 두 개의 유전자만을 가지고 살아가는데, 이는 대장균 Escherichia coli의 일반적인 품종이 거의 4,400개의 유전자를 쓰는 것과 대조를 이룬다. 독립적으로 자가 복제할 수 없고 세포 유기체의 다른 전형적인 특징들을 가지고 있지 않는 바이러스의 특성상, 생물학자들은 보통 바이러스를 생명체 클럽에 넣지 않는다.

2003년 최초로 거대 바이러스에 관한 논문이 <사이언스>에 발표되자 과학자들은 충격에 빠졌다. 이들 바이러스는 크기가 대부분의 세균보다 큰 것 뿐만 아니라, 2,500개 이상의 유전자를 가지고 있는데, 이는 다수의 박테리아보다 많은 것이다. 일부 과학자들은 이 괴물들의 등장으로 생명의 진화 계통수(系統樹)가 수정되어야 한다고 주장했다. 일반적인 계통수는 세 개의 큰 그룹, 즉 역(域)으로 구성되어 있는데, 이들은 각각 세균역(bacteria), 고세균역(archaea), 진핵생물역(eukaryotes)이다. 하지만 몇몇 과학자들은 거대 바이러스가 네 번째 역의 후손일지도 모른다고 제안했다. 이 관점에 따르면, 거대 바이러스의 조상은 지금은 멸종해 버린 세포 생명체로, 시간이 흐름에 따라 많은 유전자를 버리고 기생 생활을 하게 된 것이다.

반면, 메릴랜드 베세즈다에 위치한 국립 생명기술 정보 연구소(NCBI)에서 일하는 진화 생물학자 Eugene Koonin을 비롯한 다른 과학자들은 네 번째 역이 필요 없다고 생각한다. Koonin은 이렇게 말한다. "이 거대 바이러스들이 훨씬 작은 바이러스들이 속해 있는 바이러스 그룹에 함께 속한다는 것은 자명합니다." 그는 작은 바이러스들이 숙주로부터 점점 많은 DNA를 빼앗아 커짐으로써 거대 바이러스로 진화했다고 생각한다.

캘리포니아 월넛 크릭에 위치한 에너지성 지놈 연구소(DOE JGI) 소속 포스트닥 연구원 Frederik Schulz와 그의 동료들이 처음 오스트리아 과학자들과 공동 연구를 시작했을 때부터 네 번째 역 시나리오를 시험해보려 했던 것은 아니었다. 그들은 클로스터노이부르크 하수 처리장에서 나오는 하수 속에 사는 세균들을 조사하고자 했다. 그들은 메타지노믹스(metagenomics)라 불리는 연구 방법론을 사용했는데, 이는 개별 세포나 바이러스를 직접 분리하지 않고도 샘플 안에 있는 모든 DNA의 서열을 조사해 새로운 생명체의 지놈 지문을 찾아내는 방법론이다. 이 방법을 적용해 보니, 새로운 바이러스 DNA 조각들이 계속 나타났다. 연구팀이 이 조각들을 지놈으로 모으자, 이는 하나의 거대 바이러스에 속한다는 것이 밝혀졌다. 연구팀은 이 바이러스를 클로스노이바이러스(Klosneuvirus)라고 명명했다. 연구팀은 다른 지역에서 추출한 샘플에도 동일한 기법을 사용해서 이와 친척 관계인 바이러스들의 지놈을 세 개 더 짜맞출 수 있었다.

이 클로스노이바이러스들은 특이하게도, 이전의 어떤 거대 바이러스보다도 세포 생명체와 유사한 지놈을 가지고 있다. 예를 들어 세포는 20개의 아미노산으로부터 단백질을 합성해 내는데, 각 아미노산 별로 서로 다른 효소(역주: 아미노아실 tRNA 합성 효소)가 존재해 아미노산을 나르는 분자(역주: tRNA)에 아미노산을 부착시켜 단백질 합성 장소(역주: 라이보솜)까지 운반시킨다. 다른 거대 바이러스는 이 중 오직 일곱 가지 효소의 유전자만을 가지고 있는데, 클로스노이바이러스는 스무 가지 효소의 유전자를 모두 가지고 있다.

이 바이러스들이 생명체와 유사한 지놈을 가지고 있기에, 이제 이들이 정말로 세포 생명체의 네 번째 역에서 왔는지 아니면 다른 바이러스로부터 왔는지 확인해 볼 수 있게 되었다. Schulz는 이렇게 말한다. "우리는, '와, 이제 이 아이디어를 증명해 볼 수 있겠군.'이라고 생각했죠." Koonin의 연구실과 팀을 이루어, 연구진은 다양한 바이러스와 생명체에서 앞서 설명한 부착 효소(역주: 아미노아실 tRNA 합성 효소)의 유전자들을 뽑아내 그 서열을 비교했다. 분석 결과, 거대 바이러스들은 부착 효소 유전자들을 서로 다른 숙주로부터 뽑아왔음이 밝혀졌다. "네 번째 역이 존재한다는 증거는 없습니다. 그리고 이 논문은 그것을 확인해 주죠." 캐나다 밴쿠버에 위치한 브리티시 컬럼비아 대학(UBC)의 환경바이러스학자 Curtis Suttle의 말이다.

하지만, 첫 번째 거대 바이러스의 공동 발견자들은 이 주장에 동의하지 않는다. 프랑스 엑스 마르세유 대학(Aix-Marseille University)의 미생물학자 Didier Raoult는 이 부착 효소 유전자들만으로 진화학적 결론을 내리는 것은 위험하다고 주장한다. 이는 이 유전자들은 종종 서열을 교환하기도 하는 등 변할 수 있기 때문에 그 뿌리를 찾아내기가 쉽지 않기 때문이다. 역시 엑스 마르세유 대학 소속인 유전학자 Jean-Michel Claverie는 이 연구의 연구자들이 하수 샘플 속에서 보통 크기보다 큰 바이러스들을 발견한 것은 사실이지만, 자신들이 조합해낸 지놈이 이 바이러스의 것인지 증명하지 않았음을 지적한다. "시험관 속에서 숙주와 분리된 진짜 바이러스를 보기 전까지는 그들의 어떤 진화학적 해석도 받아들일 수 없습니다."
by 로보스 | 2017/04/07 05:41 | |과학| | 트랙백 | 덧글(2)
"you"의 의미
이번 주 <사이언스>에는 흥미롭게도 영문법에 관한 연구 논문이 실렸습니다. 제가 한 때는 언어학을 진지하게 공부해 볼까 고민도 했던 사람인지라 --; 이걸 그냥 넘기기는 좀 아쉬워서 적당히 정리해볼까 합니다.

우리 모두가 알고 있듯이 "you"는 2인칭 대명사입니다만, 한편으로 일반인을 가리키는 대명사로 사용할 수도 있죠. 이 논문 서두에서 예로 든 도널드 트럼프의 발언을 한 번 보겠습니다.

"I fight like hell to pay as little [in taxes] as possible ... I’m a businessman. And that’s the way you're supposed to do it. (난 [세금을] 최대한 피하려고 겁나 싸울 겁니다. ... 난 사업가고, 이게 바로 사업가라면 누구나 해야 할 일이죠.)"

여기서 you는 그 앞의 "businessman"을 받아 "사업가로 일하는 사람이라면 누구나"라는 의미로 사용되었습니다. 이런 식으로, you는 시간과 공간을 초월해 "사람이라면 응당"이라는 매우 일반적인 의미를 가질 수 있습니다.

생각해 보면 신기한 일입니다. You가 2인칭 대명사로 사용될 때는 매우 구체적인 지시 대상이 존재하는데, 또 다른 용법 속에서는 그 지시 대상이 추상적이니까요. 그래서 이 논문을 쓴 연구진은 이런 질문을 던집니다. "심리학적으로 이 you는 어떤 의미를 가지고 있는가?" 그리고 이들은 다음과 같은 가설을 세웁니다.

일반적 용법의 you는 사람들이 인간 경험으로부터 (자신을 넘어서까지 적용되는 통찰을 유도하여) 의미를 만들 때 사용되는 언어학적 메커니즘으로, 규범을 표현할 때 사용된다. (Generic-you is a linguistic mechanism that people use to make meaning from human experience—to derive insights that extend beyond the self—and that it does so by expressing norms.)

언어학적으로 볼 때, 일반 진술(generic statement)은 그 자체로 규범적 의미를 갖습니다. 무슨 말인고 하니, "개는 다리가 네 개다."라고 말한다면, 개는 다리가 네 개여야만 한다는 의미를 (약하게나마) 함의하고 있다는 것이지요. 게다가, 일반 명사 역시 규범적 의미를 가질 수 있죠. (좋은 예는 아닙니다만 논문에 사용된 예를 그대로 따오자면) "사나이는 울지 않는다."라는 말은 단순히 사실을 말하는 것이 아니라 사나이라면 울지 말라는 의미를 주지 않습니까? 가치나 규범은 근본적으로 추상적이고, 사람에 따라 다르게 적용되는 것이 아니라 일반적입니다. 따라서 일반적 용법의 you는 가치나 규범과 연결될 가능성이 더 높습니다.

어떻게 하면 이걸 확인해 볼 수 있을까요? 규범을 말하는 표현과 규범이 아닌 단순 선호를 말하는 표현 속에서, 일반적 용법의 you가 어느 쪽에 더 많이 나오는지 확인해 보면 되지 않을까요? 이 연구진은 이 실험을 해보았습니다. 100명 정도의 사람으로 구성된 두 그룹에 대해, 일상 용품들을 주제로 미묘하게 다른 질문을 던집니다. 예를 들어 그룹 A에는 "망치는 무엇에 씁니까?"라는 질문(규범 질문)을, 그룹 B에는 "망치로 무슨 일을 즐겨 하십니까?"라는 질문(선호 질문)을 던지는 거죠. 그러면 답의 주어로 I가 나오느냐 you가 나오느냐에 따라 답을 분류할 수 있고, 통계 처리를 통해 일반적 용법의 you가 어느 쪽에 더 많이 분포하는지 알 수 있습니다. 결과는 예상대로였습니다. 선호 질문에 대해서는 1인칭 단수 주어 I가 많이 사용되었지만, 규범 질문에 대해서는 일반 주어 you가 사용되었습니다.

다음으로, 질문 자체의 문자적 의미가 아니라 맥락이 중요함을 보이기 위해, 이번에는 동일한 질문을 두고 서로 다른 맥락을 제공했습니다. 역시 100명 가량으로 구성된 두 그룹을 모은 후, 동일한 질문, 예를 들어 "칠면조는 어떻게 요리합니까?"와 같은 질문을 던집니다. 차이점은 첫 번째 그룹에게는 "대답하실 때 무엇을 해야 하고 무엇을 해선 안 되는지 고려해 주세요."라고 요청하고, 두 번째 그룹에게는 "대답하실 때 무엇을 좋아하시고 무엇을 싫어하시는지 고려해 주세요."라고 요청한다는 것이죠. 역시 전자에서는 일반 주어 you가, 후자에서는 1인칭 단수 I가 유의미하게 많이 사용되었습니다.

이로써 가치나 규범을 이야기할 때 사람들이 you를 일반적 용법으로 많이 사용한다는 것을 알았습니다. 연구진은 여기서 한 걸음 더 나아갑니다. 영어권 화자들의 언어 습관을 관찰해 보니 일반 주어 you는 자주 개인적이고 부정적인 경험들과 결부가 된다는 것을 알았고, 다음과 같은 두 번째 가설을 세웁니다.

일반적 용법의 you를 매우 개인적이고 부정적인 경험들을 반추할 때 사용하는 것은, 사람들이 자신의 상황을 "규범화"할 수 있도록 의미를 만들어준다. 즉, 이로써 자신의 경험을 자신을 넘는 범위까지 위치시켜 더 넓고 더 규범적인 현상의 한 가지 예로 만드는 것이다. (Using generic-you to reflect on deeply personal, negative experiences should promote meaning-making by allowing people to “normalize” their situation—that is, by situating their experience beyond the self and considering it as an exemplar of a broader, more normative phenomenon.)

먼저 정말로 사람들이 부정적인 경험을 이야기할 때 일반 주어 you를 많이 쓰는지 알아보아야겠죠. 40-50명 가량의 그룹을 두 개 만든 후, 한 그룹에는 부정적인 경험을 중심으로 자기 이야기를 쓰라고 요청하고, 다른 그룹에는 중립적인 경험을 중심으로 쓰라고 요청했습니다. 전자의 경우에 일반 주어 you가 훨씬 많이 등장했습니다. 전자에서는 56.1%가 한 번 이상 일반 주어 you를 사용했고, 후자에서는 6.3%만이 사용했습니다.

자, 그런데 "부정적인 경험"에 대해 쓰는 상황을 생각해 봅시다. 어쩌면 규범 같은 건 상관 없고, 부정적인 경험에서 온 쓰라린 감정이 되살아나서 일반 주어 you를 쓰는 것인지도 모릅니다. 그래서 이 감정 부분을 통제하기 위해, 또 다른 실험을 합니다. 200명 가량의 그룹을 세 개 모아서, 첫 번째 그룹에게는 "부정적인 경험을 생각해 보시고, 그로부터 무엇을 배웠는지 써주세요."라고, 두 번째 그룹에게는 "부정적인 경험을 생각해 보시고, 그 경험 가운데 무슨 느낌을 받았는지 써주세요."라고, 그리고 마지막 그룹에게는 "중립적인 경험에 대해 써주세요."라고 요청했습니다. 그리고 (연구진에게는 다행스럽게도 ㅋㅋ) 첫 번째 그룹에서 일반 주어 you를 쓰는 빈도가 월등히 높았습니다.

이 실험 참가자들이 쓴 예를 몇 가지 소개하자면 다음과 같습니다. (번역하면서 한 가지 깨달은 것이, 어떤 문장은 명령문이고 어떤 문장은 평서문이네요. 명령문의 경우 번역 시 2인칭 주어를 쓰는 것이 더 낫고 평서문은 1인칭 주어를 쓰는 게 더 나은 듯 합니다.)

- 나를 자신과 다른 관점에서 보는 사람들로부터 많은 것을 배울 수 있다(You can actually learn a lot from others who see things differently than you).
- 땅에 발을 단단히 붙이고, 큰 변화에 준비되지 않았다면 삶을 바꾸지 말라(Stand your ground firmly, and don’t alter your life if you’re not ready for a big change).
- 사람들은 보통 변하지 않기에, 내가 그들을 구할 수 없다는 것을 깨달아야 한다(Sometimes people don’t change, and you have to recognize that you cannot save them).
- 자존감은 행복을 추구하는 과정 중에 얻을 수 있는 것이다(Pride is something that can get in the way of your happiness).

마지막으로, 연구진은 부정적인 경험에 대한 심리적 거리가 어느 주어를 쓰느냐에 따라 달라질 수 있는지를 확인했습니다. 또 두 그룹의 사람들을 100명 이상씩 모으고, 한 그룹에게는 1인칭 단수인 I/my/me만 사용해서 부정적 경험에 대해 써달라고 요청했고, 다른 그룹에게는 일반적 용법의 you/your/you만 사용해서 부정적 경험에 대해 써달라고 요청했습니다. 글쓰기가 끝난 후, 각 그룹에게 해당 사건에 대해 심리적으로 느끼는 거리가 어느 정도가 되는지 1-5의 척도로 표시해 달라고 했지요. 전자는 평균 3.00, 후자는 평균 3.53을 기록했습니다.

결론부에서 이 논문의 저자들은 일반적 용법의 you의 특징 두 가지를 지목합니다. 첫 번째는 일반적 용법의 you는 화자 자신과 깊이 관련되어 있는 일반화를 가리킬 때 많이 사용된다는 것입니다. 앞서 말한 바와 같이, 이로써 개인의 경험이 좀 더 일반적인 규범으로 확장되어 더 큰 의미를 지니게 됩니다. 두 번째는 you는 원래 2인칭 대명사로서 매우 구체적이고 맥락에 종속되어 있는 의미로 사용된다는 점입니다. 즉 you는 서로 상반되어 보이는 구체적인 용법과 일반적인 용법을 동시에 지니고 있습니다. 저자들은 이것이 영어만의 특징이 아님을 지적합니다. Kitagawa and Lehrer (1990)에 따르면 중국어, 영어, 독일어, 이탈리아어, 히브리어, 힌디어에서 2인칭 대명사를 일반 주어로 사용할 수 있다고 합니다. 저자들은 이를 설명하기 위해 2인칭 대명사는 심리적으로 1인칭 대명사의 반댓말로 작용하여 "자기"가 아닌 일반적인 "타자"의 의미를 획득하는 것이 아닐까 제안합니다.

정리하겠습니다. 이 논문은 전통적인 언어학 실험 기법(= 설문조사)을 사용해서 영어의 you가 일반적 용법으로 사용될 때 화자의 마음에 어떠한 일이 일어나는지를 알아내고자 했습니다. 그리고 찾아낸 것은 you가 일반적 용법으로 쓰일 때는 규범이나 가치를 이야기하는 경우가 많다는 것과, 자신의 부정적 경험을 일반적인 규범으로 일반화하는 경우가 많다는 것입니다. 사실 저는 언알못이라 왜 이게 <사이언스> 급의 연구인지는 모르겠습니다만 --; 여튼 정리하면서 공부가 많이 되었네요.
by 로보스 | 2017/03/24 05:36 | |과학| | 트랙백 | 덧글(4)
언어의 장벽
http://dx.doi.org/10.7554/eLife.25408

간단히 말해 대중이 이해할 수 있는 언어로 말해야 한다는 이야기. (그리고 eLife가 그걸 선도하고 있다는 광고) 그런데 흥미롭게 읽은 부분은 다음 단락이다.

우리는 연구 공동체 밖의 독자들과 의사소통하려는 노력을 기울여야 한다. 우리는 학생들과 교사들에게 말해야 하고, 의료 전문가들과 환자들(과 가족들)에게 말해야 하며, 과학과 연구에 관심 있는 그 누구에게라도 말해야 한다. 그리고 우리는 그들에게 말할 때 그들의 언어로 해야 한다. 즉 뉴스 미디어와 위키피디어의 언어 말이다.

We have to make an effort to communicate with readers outside the research community; we have to speak to pupils and teachers, to healthcare professionals and patients (and their families), to anyone and everyone who is interested in science and research. And we have to speak to them in their language, in the language of the news media and Wikipedia.

한국어 일반 독자들에게는 이 "언어의 장벽"이 넘나 높은 것... 일단 영어의 장벽이 있고, 그걸 넘으면 전문 용어의 장벽이 있다. 내가 하라는 연구는 안 하고 최신 과학글들을 번역하는 건 일단 첫 번째 장벽이라도 좀 넘겨볼까 하는 소박한 바람에서인데, 두 번째 장벽 때문에 어차피 과학자가 아닌 사람들은 거의 안 읽는 느낌적인 느낌... 애초에 긴 글을 안 읽는 시대라는데, 나 혼자 의미 없는 몸부림을 치고 있는 것은 아닌가 싶어 슬프다.
by 로보스 | 2017/03/17 00:15 | |과학| | 트랙백 | 덧글(12)
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