교육, 이민

'보통 사람'의 과학 프로젝트 참여 유행

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집에서 시간을 보내는 동안 전세계 수백만 명의 아마추어들이 기관 연구자의 요청에 따라 식물에서 새, 그리고 Covid-19에 이르기까지 자연 현상과 과학에 이르는 모든 것에 대한 정보를 수집하고 있다. 


격리는 대부분 사람에게 악몽이지만 과학의 대중화를 위한 훌륭한 촉진제가 되었다.

코로나 대유행 초기에 과학자들이 대중에게 데이터를 온라인으로 분석하도록 요청하는 주니버스 (Zooniverse)와 사이스타터 (SciStarter)와 같은 시민 과학 (Citizen Science) 플랫폼에서 데이터가 쏟아져 나오기 시작했다. 


이는 자원 봉사자들에게 진정한 공동체 의식을 주는 추가 보너스가 있는 크라우드 소싱의 한 형태로 운영된다. 


각 프로젝트에는 참가자들이 종종 서로에게 혹은 프로젝트 뒤의 과학자들에게 궁금한 것을 질문하고 친근한 관계를 형성할 수 있는 토론 포럼이 있다.


보통 사람을 활용한 데이터 수집

하늘의 별을 관찰하거나 지구로 접근하는 행성들의 발견하기 위해 밤 하늘을 지키는 것은 대부분 평범한 사람들의 몫이다.


지난 해 11월의 추운 밤, 진지한 과제를 받고 외투와 모자 그리고 장갑을 끼고 망원경을 뒤뜰에 꽂고 상당히 오랜 시간을 보낸 이들은 처음 몇 분 동안은 재미를 느꼈다. 

망원경을 사용해 은하계, 덤벨 성운, 오리온 벨트를 관찰하는 것은 생소한 경험이었지만 놀라움을 주기에 충분했다. 


고통스럽고 불안정한 코로나가 퍼지는 겨울에 별들은 금색과 파란색과 분홍색 그리고 형용할 수 없는 광채로 빛나고 있었다.


이들의 목표인 지구 근처의 소행성을 찾을 때까지 망원경을 하늘을 가로질러 움직인다.

과학자들은 소행성이 지구와 충돌하면 지구상의 생명을 위협할 것이라는 점을 제외하고는 소행성에 대해 아는 것이 없었다. 


그래서 그들은 지나가는 소행성이 보이는 곳에 사는 평범한 아마추어들에게 그것을 관찰하고 데이터를 기록해달라고 요청한다.


대부분 새로운 스마트 망원경을 사용하는데 이 망원경은 빛 공해를 디지털 방식으로 제거해 멋진 이미지를 생성하고 뒷마당 아마추어 천문학자들이 자신의 데이터를 외계인 정보 파악 연구소 (SETI: Search for Extraterrestrial Intelligence)의 과학자들에게 보내도록 되어 있다. 


그래서 SETI가 소행성의 정보를 알려주고 보통 사람들이 지구로 오는 소행성을 가장 먼저 파악하고 본다. 처음에는 실망하는데 우주를 날아갈 때 망원경 접안 렌즈를 가로지르는 선을 따라가는 것은 점 한 방울뿐이다. 


하지만 어쨌든 데이터를 캡처해 과학자들에게 보내면 이들은 분석한다. 새벽에 방으로 들어가 잠이 드는데 실제로 과학에 도움이 될 무언가를 발견했을 가능성이 얼마나 되는지 일반 사람들은 사실 잘 알지 못한다.


시민 과학 프로젝트 인기 높아

요즘 이런 종류의 활동을 하는 사람들이 무척 늘어났다. 

전염병으로 인해 시민 과학에 대한 참여가 크게 증가했고, 전문 교육을 받지 않은 사람들이 전세계에서 데이터를 수집하거나 온라인으로 간단한 데이터 분석을 수행해 과학자를 돕고 있다.


기상 데이터를 기록하는 강수 구조 (Rainfall Rescue)라는 프로젝트가 있다. 

지난 몇 세기 동안 날씨가 어떻게 변했는지 이해하기 위한 기후 변화 프로젝트다. 이들은 날씨 예보에 필요한 10,000 개의 날씨 관련 로그 데이터를 하루 만에 수집하고 완료한다.


참가자에게 야생 동물 카메라의 이미지를 담게 하고 동물 사진을 분류하도록 요청하는 프로젝트도 있다. 이 프로젝트에서는 초기에 일일 분류가 25,000에서 200,000으로 증가했다. 그리고 모든 프로젝트에서 20만 명의 참가자가 1주일 만에 500만 개 이상의 이미지 분류에 기여했다. 이는 48년간의 연구 분량에 해당한다. 


봄 이후 참여가 다소 느려졌지만 여전히 유행성 전염병 이후 평소보다 4 배가 많은 분량이다.

많은 사람들이 특히 Covid-19 문제를 해결하기 위해 노력하고 있고 과학자들은 에너지를 활용했다. 


카네기 멜론 대학의 과학자는 자원 봉사자들이 인공 지능 (AI)에 대해 전혀 알지 못하더라도 인공 지능이 코로나바이러스의 확산을 예측하도록 도울 수 있는 플랫폼을 설정했다.


그리고 워싱턴 대학의 연구원들은 폴딧 (Foldit)이라는 컴퓨터 게임을 사용해 Covid-19 약물 발견에 기여하도록 사람들을 모았다. 

그들은 Covid-19를 유발하는 바이러스에 붙을 수 있는 단백질을 설계하고 그것이 세포에 들어가는 것을 막는 실험을 했다.


이처럼 많은 사람들이 시민 과학에 참여하는 것은 전혀 놀라운 것이 아니다. 

몇 년 전, 주니버스 (Zooniverse)는 참가자를 대상으로 데이터를 검색하는데 많은 시간을 소비하는데도 프로젝트에 자원해 참여한 이유를 파악했다. 


보통 사람들이 이런 프로젝트에 자발적으로 참여하는 세 가지 이유는 과학에 의미 있는 기여를 하고 싶고, 일상 생활에서 즐거운 산만함을 즐기고 싶고, 지원 커뮤니티의 일원이 되기를 원했기 때문이다.


코로나바이러스는 특히 사람들로 하여금 소속감을 갖고 불안 속에서 뭔가 집중하는 것을 원했다.

사람이 고립감을 극복하는데 가장 필수적인 것은 목적 의식을 느끼고 집중하는 것이다. 현재 정치와 경제는 말할 것도 없고 코로나바이러스에 대한 뉴스를 읽는 불안감에서 집중하는 것을 간절히 원했고, 아름다운 별이나 동물 사진을 보면 쉽게 그럴 수 있다. 


그리고 지금은 사람들과 어울리는 것이 불가능했기 때문에 더 간절해졌다.

사람들은 의미 있는 방식으로 연결하기만 하면 된다. 언제나 환영하는 온라인 커뮤니티는 이를 위한 훌륭한 출구를 제공해준다.


시민 과학이 과연 의미가 있나

그렇다면 시민 과학은 제대로 작동하고 사람들은 어떤 종류의 발견을 실제로 하는 과학에 참여하는 것인지 궁금해진다.


시민 과학을 처음 접하는 경우 아마추어가 모든 것을 잘못 이해하고 과학 프로젝트를 망칠 것이라는 두려움 없이 어떻게 데이터 분석을 시작할 수 있는지 중요하다. 

처음에 발을 담그기 시작했을 때 거의 대부분이 과학에 문외한이라 이런 두려움을 느낀다.


하지만 과학자들이 복잡한 작업을 전문 교육 없이도 할 수 있는 마이크로 작업으로 나누기 때문에 효과가 있다. 


주니버스의 경우 사람들이 일부 분류를 잘못 이해하더라도 과학자들이 많은 사람들의 분류를 집계하고 모든 이미지를 분류하는 데 25 ~ 45명의 전문가가 실제로 있다. 


정확한 결과를 얻기 위해 '군중의 지혜' 알고리즘에 의존하기 때문에 괜찮다. 2018년 분석에 따르면 자원 봉사자와 과학자가 수집한 데이터의 96%는 쓸모가 있는 것이었다.


예를 들어 휴대폰에서 주니버스 (Zooniverse) 앱을 열고 "Disk Detectives"라는 프로젝트를 클릭하면 주변에 특정 종류의 디스크가 있는 별을 식별하는 방법에 대한 2분짜리 교육 영상을 보여준다. 

이 별들은 행성을 가질 가능성이 더 높은 것으로 다음 여러 이미지를 훑어 보면서 디스크를 보았는지 여부를 기록하는 것인데 그게 전부다.


너무 간단해서 과학자들이 컴퓨터를 사용해 이 작업을 직접 수행하지 않는 이유이 무엇인지 그리고 인공 지능 (AI)이 할 수 있는 것이 아닌지 의문이 생긴다.


사람들이 예, 아니오로 구성된 단순한 플랫폼에서 데이터를 분류할 때 수행하는 작업의 일부는 인공 지능 (AI)를 위한 교육 세트를 만드는 게 목적이다. 


컴퓨터가 인간이 볼 수 있는 패턴을 인식하도록 가르친다. 그러나 인간이 하는 일 가운데 인공 지능 (AI)이 결코 할 수 없는 일은 특이하거나 이상한 것을 식별하는 것이다.

이에 대한 예는 천문학 프로젝트 중 하나인 갤럭시 주 (Galaxy Zoo)에서 볼 수 있다. 


한 참가자가 특이해 보이는 밝은 녹색 물체를 발견하고 포럼에 게시해 비슷한 것을 본 적이 있는지 질문했다. 참가자들에게 ‘완두콩 군단’이라고 부르는 작은 토론 주제가 만들어졌다. 그들은 이 천체에 관한 정보를 100 개 이상 수집했다.


과학자들은 결국 이것이 이전에는 발견되지 않은 특별한 유형의 은하라는 것을 깨달았다.

그것은 은하 진화의 중요한 단계를 나타낸다. 2009년에 과학자들은 월간 왕립 천문 학회지 (Monthly Notices of the Royal Astronomical Society)에 논문을 발표해 Galaxy Zoo의 시민 과학자 10 명이 연구에 기여한 공로를 인정했다.


연구팀은 은하의 종류가 존재하는지 몰랐기 때문에 컴퓨터가 그것을 찾도록 훈련시킬 이유가 없었다. 따라서 수십만 명의 사람들이 모든 데이터를 보고 특이 사항에 플래그를 지정하고 토론 포럼에 가져올 수 있는 경우가 아니라면 결코 발견하지 못했을 것이다.


과학자들은 AI가 점점 더 시민 과학 플랫폼에 통합되겠지만 인간의 능력은 항상 이를 보완하는 가치가 있을 것이라고 보고 있다.


그럼에도 과학 프로그램은 커뮤니티를 지향하는 주제에 더 많은 잠재력이 있을 것으로 예상한다.

살아있는 경험은 인공 지능 (AI)를 통해 프로그래밍할 수 없기 때문이다.


자원 봉사자들에게 뒷마당에 있는 새의 수를 세거나, 이웃의 공기질을 테스트하거나, 도시를 통해 이동하는 나비 무리에 태그를 지정하거나, 하늘을 가로지르는 소행성을 관찰하는 등 자원 봉사자들에게 현장으로 나가도록 요청하는 시민 과학 프로젝트가 이에 해당한다.  .


나사 (NASA)가 소행성을 탐지하는데 몇 개의 망원경에만 의존하는 대신 여러 눈이 하늘을 스캔하는 것이 중요하다. 


하와이에만 망원경이 있고 그곳이 흐리다면 소행성을 제대로 관측할 수 없다. 실제로 그런 일은 무수히 일어났다. 


지구에 거의 근접한 마지막 순간에 발견한 소행성이 있었는데, 하와이는 일주일 동안 흐렸고 아무도 관찰하지 못했기 때문이다. 


따라서 시민 과학 프로젝트는 조정된 전세계 네트워크를 갖는 것이 중요하다. 

연중무휴 하늘과 땅을 관찰할 수 있는 네트워크는 지구를 더욱 소중하고 안전하게 만들 수 있다.



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