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[2022 봄호] 4-컴퓨터공학과가 본 '황사 X 미세먼지'

  • 김나림
  • 2022-06-24 07:03:25

2022 SPRING 공대생이 보는 세상 4

컴퓨터공학과가 본 '황사 X 미세먼지'
Dept. of Computer Science and Engineering



아~ 진짜 이놈의 황사는 올 때마다 너무 힘든 것 같아…. 어? 저기 전광판을 보니까 미세먼지 농도가 $458 \mu g/{m^3}$으로 초미세먼지 주의보가 내려졌구나! 맞다, 너희들 그거 알아? 미세먼지 농도를 알아낼 때는 광산란법으로 농도를 측정한 뒤에, 다중 선형 회귀 모델을 사용해서 기계학습으로 보정해 준다고 해! 좀 더 자세히 알아볼까? 광산란법은 먼지의 개수와 크기를 측정하기 위해, 먼지의 부피를 측정해 무게를 추정하는 방법이야. 이 방법이 미세먼지를 측정할 때는 문제가 되지 않는데, 황사는 밀도가 굉장히 높고 초미세먼지 비율도 높아서 광산란법에서 많은 오류가 발생한다고 해. 이 오류를 바로 기계학습 방법 중 하나인 ‘선형 회귀 모델’을 이용해 해결할 수 있는 거지. 선형 회귀 모델은 이름에서도 알 수 있듯이 선형 방정식을 사용하는 방식이야. 임의의 선형 방정식을 예시로 들어 설명해 볼게.
$$ h = {a_0}{x_0} + {a_1}{x_1} + {a_2}{x_2} + {a_3}{x_3} + b $$
여기서 $h$는 우리가 구하고자 하는 종속변수인데, 광산란법에서는 우리가 구하고 싶은 보정된 초미세먼지 농도에 해당해. $x_n$꼴은 독립변수로, 광산란법에서 측정된 크기에 따른 여러 먼지의 농도가 되는 거야. 그리고 $a_n$꼴과 $b$는 독립변수에 곱해지는 상수에 해당하고, 바로 이 상수를 기계학습을 통해 알아내어 식에 적용하는 거지. 그렇다면 상수를 구하기 위한 기계학습은 어떻게 일어날까? 기계학습을 위해서는 위에서 언급한 독립변수, 즉 실시간으로 계속하여 바뀌는 먼지의 농도가 필요해. 그리고 이 독립변수를 올바르게 보정하기 위해 제대로 측정된 값인 참조데이터가 필요하지. 여기서 일어나는 기계학습은 쉽게 말해 위의 선형 방정식으로 계산한 값이 참조데이터와 근사하게 나오도록 상수를 계속하여 조정하는 과정이라고 이해하면 돼! 데이터는 황사가 있을 때와 황사가 없을 때 두 경우 모두를 데이터로 가지고 있는데, 황사가 아닌 경우에는 이 선형 회귀 모델을 실행시키면 안 되기 때문에 따로 필터링이라는 과정을 거쳐.
이렇게 보니 기계학습이라는 방법은 정말 많은 곳에서 다양하게 쓰이고 있는 것 같아. 놀라운 점은 이런 기계학습은 우리에게 친근한 파이썬과 같은 프로그래밍 언어를 사용하여 진행한다고 해.
나도 일상생활에 있는 여러 문제를 기계학습으로 해결해 봐야겠다!
지금까지 컴퓨터공학과가 본 '황사 X 미세먼지'였어. 다른 학과는 어땠는지 기억나니?
[PREVIOUS] 1- 신소재공학과가 본 '황사 X 미세먼지'

ALIMI 27기 무은재학부 김나림

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[2022 봄호] 신경 전극 장치 | 꼬리 자르는 도마뱀 | 세탁 가능한 배터리 | 텍스트 복구 기술

  • 김나림
  • 2022-04-29 07:00:16

2022 SPRING Latest Technology

신경 전극 장치 | 꼬리 자르는 도마뱀 | 세탁 가능한 배터리 | 텍스트 복구 기술

Nerve Electrode Device | Lizard Cutting Tail | Washable Battery | Text Recovery Technolgy


하반신 마비 환자도 걷게 하는 신경 전극 장치

[출처]「스위스 연구팀, 척추손상 하반신 마비환자, 척추에 전극 심어 걷고 자전거 탄다」, 『매일경제』, 2022.02.08

척추에 포함된 척수는 운동, 감각 등 다양한 신경이 있는 기관입니다. 그렇기에 심각한 교통사고를 겪은 후 척수가 심하게 손상되면 움직이지 못하는 경우가 많습니다. 그런데 이런 하반신 마비 환자들이 걸을 수 있게 도와주는 기술이 나왔다고 하는데요. 스위스 로잔공대EPFL 그레고와르 쿠르탱 교수를 포함한 연구진들이 척추에 전극을 삽입하여 하반신 마비 환자도 걷게 하는 신경 전극 장치를 개발했다고 합니다. 우리의 뇌는 근육에 명령을 내리기 위해 전기 신호를 이용하는데요. 이 전기 신호가 다니는 경로 중에 중요한 부분이 바로 척수입니다. 이 척수가 완전히 절단되는 경우 전기 신호가 이동하지 못하여 몸을 움직일 수 없게 됩니다. 그런데 연구진들은 절단된 부분 아래에 남아 있는 운동 뉴런으로 이루어진 사슬을 발견했고, 이에 힌트를 얻어 다양한 운동 뉴런을 자극하는 신경 전극 장치를 개발하게 된 것입니다. 그런데 이 운동 뉴런들은 매우 복잡하게 얽혀 있어, 운동 뉴런 간의 관계와 몸에서 운동 뉴런이 어떻게 자발적으로 발생되는지에 대한 정보가 필요했습니다. 자료 조사와 연구 끝에 자극별로 일어나는 현상과 뉴런의 반응도를 프로그래밍한 소프트웨어를 개발했다고 하는데요. 즉, 평균적인 뉴런의 크기와 배치를 파악하여 평균 척수의 예측 모델을 만들어낸 것이죠. 그리고 이 모델을 토대로 사람별로 필요한 척수 밑에 존재하는 운동 뉴런의 위치에 전극을 삽입하였다고 합니다. 예측 모델이 여러 자극별로 경우가 나누어져 있어서 뛰거나, 수영하거나, 자전거를 탈 수도 있게 해준다고 하네요. 치료받은 환자들은 일상생활을 할 수 있는 것에 매우 기뻐하고 있다고 합니다. 어서 빨리 이 기술이 더 발전되어서 이 전극을 스마트폰으로 제어하는 연구도 진행되었으면 좋겠습니다!

과학 전문잡지 "New Scientist" 유튜브 계정에, '신경 전극 장치'를 척추에 심은 후 걸을 수 있게 된 하반신 마비 환자의 사례가 소개되었다.

관련 영상 보기

도마뱀 꼬리 빨리 자르는 비결

[출처] 조홍섭, 「뉴욕대 & 페어레이디킨슨대 공동 연구팀, 도마뱀 꼬리 자르기의 비밀, 평소엔 어떻게 붙어있지?」, 『nate뉴스』, 2022.02.21

도마뱀은 스스로 꼬리를 잘라도 다시 자란다는 이야기를 많이 들어 보셨을 텐데요. 이처럼 위급 상황에 처했을 때 자신의 꼬리를 자르고 도망쳐 생존하는 방식을 흔히 자절이라고 말합니다. 도망을 칠 때 쓰는 방법인 만큼 빠르게 자르는 것이 중요할 텐데, 도마뱀은 어떻게 꼬리를 빠르게 자를 수 있을까요? 이 질문에 대한 대답을 미국 뉴욕대 의생명공학과와 미국 페어레이디킨슨대 컴퓨터과학및공학과 공동 연구진들이 학술지 Science에 발표했다고 합니다. 연구진들에 의하면, 도마뱀 꼬리의 절단면을 현미경을 이용해 자세히 들여다보면 버섯 모양의 미세한 기둥이 존재한다고 합니다. 그리고 이 기둥의 끝에는 나노 단위의 작은 구멍이 있는데, 이런 구조를 다중 스케일 계층 구조라고 합니다. 바로 이 구조를 통해 근육이 잘 갈라져 꼬리가 빠르게 떨어질 수 있게 되는 거죠. 그런데 연구를 하던 중 신기한 결과가 확인되었는데, 바로 도마뱀은 모든 충격에 꼬리를 자르는 것이 아니라 특정한 충격이 가해져야만 꼬리를 자른다는 것입니다. 좀 더 자세히 말하자면, 척추와 같은 방향으로 당기면 잘리지 않고 옆으로 잡아 휘어서 당기거나 비틀었을 경우에만 잘린다고 하는데요. 여기서 아이디어를 얻은 연구진들이 다중 스케일 계층 구조를 사용하면 생체 모방 기술에 있어 엄청난 효과를 가져올 것으로 기대되고 있습니다. 예를 들어, 스텔스 기술에서 상황에 따라 레이더파를 쏘기도, 흡수하기도 하는 능력이 필요하다고 합시다. 이때 상황에 따라 더 끈끈하게 붙기도, 바로 떨어지기도 하는 도마뱀의 다중 스케일 계층 구조를 활용한다면 더 쉽게 만들어 낼 수 있겠죠? 작은 도마뱀으로부터 이렇게 무궁무진하게 기술을 발전시킬 수 있다니! 앞으로도 많은 곳에서 활용되었으면 좋겠습니다!

세탁 가능한 최초의 배터리

[출처] Lou Corpuz-Bosshart, 「브리티시컬럼비아대 연구팀, Stretchy, washable battery brings wearable devices closer to reality」, 『UBC News』, 2021.12.09

기술이 발달하면서 다양한 웨어러블 기기가 많이 나오게 되었습니다. 그런데 이 웨어러블 기기의 단점 중 하나는 바로 세탁이 불가능 하다는 점인데요. 웨어러블 기기에 사용되는 배터리는 세탁할 수 없기 때문입니다. 그런데 세탁할 수 있는 배터리가 존재한다면, 여 러분은 믿을 수 있나요? UBC The university of British Columbia첨단 소재 및 공정 엔지니어링 연구소의 존 매든 소장이 이끄는 연구진이 최초로 신축성 있는 배터리를 개발했다고 합니다. 우리가 흔히 사용하는 배터리는 리튬 이온 배터리입니다. 이는 산화-환원 원리를 기반으로 만들어져 단단한 분리막을 통해 전자가 어디로 가는가에 따라 충전되거나 방전됩니다. 그런데 이 리튬 이온 배터리는 과충전이 되었을 경우 굉장히 불안정해져서 작은 충격에도 폭발 위험이 크고, 깨지면 독성 화합물을 만든다는 큰 단점이 있습니다. 그렇기 때문에 딱딱하게 만들어지고, 고정된 곳에서만 주로 사용할 수 있는데요. 그래서 연구진들은 건전지를 만들 때 사용되는 아연과 이산화망간을 사용하여 세탁할 수 있는 배터리를 개발했습니다. 이 두 물질은 피부에 닿더라도 독성 화합물이 아니기 때문에 전혀 문제가 되지 않고, 폭발 위험이 없어 안전하다고 합니다. 신축성 있는 배터리를 위해 연구진은 아연과 이산화망간을 분쇄하여 ‘고무 플라스틱’ 또는 ‘초박막 플라스틱 고분자’라고 불리는 물질에 넣어주었습니다. 초박막 플라스틱 고분자는 이름에서 알 수 있듯이 굉장히 얇고 늘어날 수 있는 특징을 가집니다. 또한, 굉장히 얇기 때문에 층을 쌓을 수 있어 이 특성을 활용하여 여러 개의 고분자층을 생성했고 이는 방수 효과까지 가진다고 합니다. 연구진들의 실험 결과에 의하면 이 배터리는 원래 크기의 2배까지 늘어나면서, 세탁기에 39번 돌려도 정상적으로 작동했다고 합니다. 이 연구 결과는 편리한 일상생활을 가능케 하면서도 의료용 기기에 활용될 수 있는 웨어러블 기기에 한 발짝 더 다가갈 수 있도록 하였다는 점에서 큰 가치를 지닌다고 생각합니다. 더 많은 연구가 진행되어 기능이 좋아진 신축성 배터리를 하루빨리 만나볼 수 있으면 좋겠네요!

이 배터리는 다른 신축성 있는 배터리에 비해 높은 용량과 화학적 안정성, 내구성 및 세척 가능성 등을 가지고 있다고 한다.

관련 논문 보기

모자이크한 텍스트를 복구하는 기술

[출처] 임유경, 「비숍폭스, 이렇게 쉽게 원상복구된다」, 『ZDNet Korea』, 2022.02.20

여러분은 ‘모자이크’하면 뭐가 떠오르나요? 아마 사진에서처럼 무엇인지 알아볼 수 없게 흐릿하게 되어있는 부분을 생각하실 겁니다. 이미지 말고도 글자를 모자이크 처리한 것을 ‘픽셀레이션’이라고 부르는데요. 이 픽셀레이션을 텍스트로 바꾸어 주는 기술이 나왔다고 합니다. 흔히 픽셀레이션을 만들기 위해서는 해상도를 낮추는 방법을 사용합니다. 이 방법은 우리가 많이 사용하는 이미지 편집 툴을 이용하는데요. ‘A’라는 단어를 픽셀레이션한다고 하면, 이 단어 A를 가로 16개 세로 32개의 픽셀로 나누어 줍니다. 그리고 임의로 1*1에 위치한 한 개의 블록을 잡았을 때, 그 한 개의 블록의 색을 결정하기 위해 그 블록 전체에 걸쳐 평균을 내어 주는 방식을 사용합니다. 글씨가 적힌 곳은 검정색, 아닌 곳은 흰색일테니, 블록별로 검정색이 차지하는 부분의 크기가 다르기에 조금씩 다른 회색이 생성되겠죠. 이렇게 16*32의 블록을 합쳐 보면 우리가 아는 모자이크 처리된 것처럼 보이게 됩니다. 이렇게 이미지 번짐 원리로 텍스트를 모자이크했다면, 해독은 정확히 반대의 방법을 사용합니다. 즉, 이미지 번짐 알고리즘을 역이용하는 것입니다. 모자이크된 부분을 가져와서 특정한 개수의 픽셀 블록으로 나누고, 한 블록에 해당하는 원본 이미지에서 같은 블록의 평균 색을 비교하는 방식입니다. 이때, 폰트의 크기와 종류를 안다면 훨씬 더 정확하게 단어를 확인할 수 있습니다. 지금까지는 영상이나 문서에서 특정 부분을 가리기 위해 텍스트를 모자이크 처리할 수 있었지만, 이제는 그 모자이크를 복구할 수 있는 기술이 개발되었으니 더 이상 의미가 없는 방법이 되었네요. 문서의 중요 부분을 가리고자 한다면 까만색 네모를 활용해 확실하게 없애 주는 방식이 더 안전하고 적합하다는 생각이 듭니다. 이미지 번짐 기술을 역이용해서 해독하는 것처럼, 어떤 기술을 역으로 이용한 또 다른 기술이 개발될 수도 있겠네요. 다음에는 또 어떤 기술을 역이용한 새로운 기술이 나올지 정말 기대가 됩니다!

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[2021 겨울호] 수학으로 해결된 문제들

  • 김나림
  • 2022-03-25 07:00:07

2021 WINTER SCIENCE BLACK BOX

수학으로 해결된 문제들
Problems Solved by Math
수학은 일반적으로 엄밀한 논리에 근거해 추상적인 대상을 탐구하는 학문입니다. 또한 규칙을 발견하거나, 문제를 제시하고 해결하기도 합니다. 흔히 과학과 공학이 우리 생활에 도움을 주는 학문이라고 하지만, 만일 수학이 없었더라면 지금과 같은 과학의 발전은 어려웠을 것입니다. 실제로 다양한 분야에서 수학을 이용해 문제를 해결하기도 하는데요. 이번 호에서는 수학과 동떨어져 보이는 분야의 해결되지 않은 문제를 수학으로 해결한 이야기를 들려드리도록 하겠습니다.

#1. 수학자의 노벨 물리학상 수상, 펜로즈의 특이점 정리

2020년 노벨물리학상은 블랙홀의 예측 및 관측에 성공한 과학자들에게 돌아갔습니다. 특이한 점은 일생을 수학자로 살아왔던 로저 펜로즈 Roger Penrose가 블랙홀의 이론적 가능성을 입증하여 현대 이론물리학에 공을 세웠다는 것입니다. 이전까지는 많은 사람들이 블랙홀에 대해 들어본 적은 있어도 그 본질까지 정확하게 이해하지는 못했지만, 이제 블랙홀은 확실한 과학적 탐구 대상이 되었습니다. 이러한 블랙홀의 존재를 예측할 수 있는 핵심적인 이론이 바로 ‘특이점 정리 Singularity Theorem’입니다.
그림 1. 로저 펜로즈
블랙홀은 중력이 너무 강해 어떤 물질도 빠져나올 수 없는 시공간 영역입니다. 그리고 블랙홀의 밖에서는 안쪽에서 일어나는 일을 알 수 없어, 이를 ‘사건의 지평선 Event Horizon’이라고 부르곤 하죠. 펜로즈의 ‘특이점 정리’에서 특이점은 바로 블랙홀의 중심을 의미합니다. 좀 더 자세하게는, 시공간 경로를 따라가는 물질의 시간이 끊기는 현상을 마주하는 이상한 점을 말합니다. 그리고 ‘특이점 정리’는 일반 상대성 이론의 해로 제시되었던 슈바르츠실트 Schwarzschild 시공간에서 예측할 수 있는 특이점이 단지 수학적 허상이 아니고, 실제 천체 붕괴에서 발생할 수 있음을 수학적으로 증명한 것입니다. 펜로즈의 논증보다 훨씬 전인 1917년에도, 완벽한 구형 물체의 중력장에서 아인슈타인의 상대성 이론을 이용하면 블랙홀과 같은 시스템이 가능하다는 가정은 존재하였습니다. 이 가정에 지나지 않던 개념을 펜로즈가 증명해 낸 것입니다. 그는 중력 붕괴에 의한 복잡한 수축 과정을 직접 다루지 않고도, 미래에 특이점이 없다고 할 때 생기는 위상수학적 모순을 발견하는 방식으로 증명했다고 합니다. 그의 논문은 특이점이 생길 수밖에 없는 전제 조건이 명료하고, 증명 과정이 깔끔해 많은 이들에게 놀라움을 주었다고 하네요. 이후에도 이런 위상수학적 방법론은 일반상대성이론 및 우주 구조의 연구에 중요한 역할을 하고 있다고 합니다.

#2. 수학 모델로 해결된 생명과학 난제

생명 현상을 세포 내 화학 반응의 차원에서 이해하려는 시스템 생물학에서는 파울리 Wolfgang Pauli가 개발한 확률 방정식을 주로 사용했습니다. 그러나 이 방법의 경우 플라스크에서처럼 균일하게 일어나는 화학 반응은 정확하게 설명해 주지만 세포처럼 불균일한 환경에서는 그러지 못했습니다. 이와 같이 세포는 영양 상태, 분열 주기, 크기에 따라 반응이 계속해서 바뀌기 때문에 정확한 모델이나 수학적 이론을 확립하는 것은 어렵다고 인식되어 왔습니다. 특히나 마이크로 RNA가 단백질 생성을 통제하는 방식이 조건에 따라 다른 조절 메커니즘 Regulation Mechanism을 보인다는 것에 생물학자들은 매우 혼란스러워했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 수학자들로 구성된 국제 연구팀이 수학적 모델을 제시하였습니다. 이 모델에 의한 결과는, 마이크로 RNA의 진행 조건이 무엇이든 간에 단백질 생성의 조절이 안정적이고 효과적인 방향으로 일어난다는 것입니다. 이 연구 결과는 생명 현상에 수학적으로 접근하여 정량적으로 이해하는 새로운 패러다임을 제시하였습니다. 이 외에도 수학적 모델로 문제를 해결한 또다른 경우가 있습니다. 바로 초당 약 1.9m의 빠른 속도로 점프를 하는 벼룩의 운동 메커니즘인데요. 처음에 한 과학자는 벼룩이 점프를 할 때 체내의 탄성과 관련된 단백질인 레실린 Resilin으로 구성된 패드 Pad에 에너지를 저장한다고 생각하였습니다. 그러나 그렇게 큰 에너지를 어떻게 저장하는지가 의문이었습니다. 그렇게 44년이 지난 뒤 케임브리지 대학의 맬컴 버로우 Malcolm Burrows 교수와 그레고리 서튼 Gregory Sutton 박사가 벼룩의 이동 궤적을 재현하는 수학적 모델을 통해 이 문제를 해결하였습니다. 그들은 수학적 모델을 얻기 위해 10마리의 벼룩으로 51번의 점프 영상을 찍었다고 합니다. 이런 여러 번의 도전 끝에 벼룩이 무릎으로 점프하는 것이 아니라 발가락으로부터 힘을 전달받아 점프하는 것임을 확인할 수 있었습니다. 벼룩의 경이로운 점프가 수학적 모델링으로 설명되다니, 놀랍지 않나요?

#3. 게임이론으로 노벨 경제학상을 수상한 수학자, 존 내쉬

마지막은 영화 ‘뷰티풀 마인드’의 실제 주인공으로 알려져 있는 수학자 존 내쉬 John Nash 입니다. 존 내쉬는 조현병을 앓으며 대단한 업적을 쌓은 것으로 유명한데, 그중에서도 ‘게임 이론 Game Theory내쉬 균형 Nash Equilibrium’이 가장 잘 알려져 있습니다. 그는 게임 이론의 창안자인 폰 노이만의 한계를 뛰어넘은 논문 ‘n명 게임에서 평형점’으로, 그는 1994년 노벨경제학상을 수상하였습니다. 그런데 주목할 점은, 이 논문이 세상에 나오고 44년이 지나서야 노벨상을 수상했다는 점입니다. 그 이유는 무엇이었을까요?
그림 2. 존 내쉬
게임 이론이란, 한 사람의 행위가 다른 사람의 행위에 영향을 미치는 상황에서 의사 결정이 어떻게 이루어지는지를 연구한 이론입니다. 이런 게임 이론의 핵심은 ‘합리적 공통지식’인데요. 이를 풀어 말하자면 모든 경기자가 게임의 보수와 규칙을 인지하고 있을 때, 경기자는 각각 자신에게 가장 이득이 되는 선택을 한다는 것입니다. 이 게임이론의 핵심이 바로 ‘내쉬 균형’입니다. 이는 각자가 상대방의 대응에 따라 제일 나은 선택을 하고, 자신의 선택을 바꾸지 않는 균형 상태를 말합니다. 여기서 존 내쉬는 기존의 경제학 틀에서 벗어나 인간의 행동을 수학적으로 분석했습니다. 이 내쉬 균형을 설명할 때 가장 많이 사용하는 사례가 '죄수의 딜레마 Prisoner’s Dilemma'입니다. 내쉬의 연구인 ‘죄수의 딜레마’는 경쟁보다 협력을 택할 때 참가자 모두가 이익을 얻는다는 사실을 밝혀냈습니다. 논문을 냈던 당시에 폰 노이만은 내쉬의 결과를 별것 아니라고 생각하고 넘겼지만, 시간이 지날수록 경제학, 사회과학, 진화생물학에까지 적용되며 엄청난 영향을 가지게 되었습니다. 그래서 44년이 지나고서야 그 연구의 가치를 인정받아 노벨상까지 수상하게 된 것이었죠. 요즘에는 세계 무역 협상, 국가 노동관계와 같은 경제 분야에서 많이 사용되고 있다고 하네요! 이렇게 수학으로 해결된 문제들에 대해 알아보았습니다. 글에서 다룬 내용 말고도 정말 다양한 분야에서 수학이 쓰이는데요. 이처럼 현대에는 수학을 비롯한 여러 학문 분야 간의 경계가 허물어지고 융합되면서 정말 예상치 못한 시너지를 내기도 한답니다. 여러분들도 각자가 원하는 분야에서 공부하며 다른 학문에도 도움이 되는 연구를 하는 멋진 과학자가 되길 바랄게요!

ALIMI 27기 무은재학부 김나림

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[2021 가을호] 2 - 기계공학과가 본 올림픽

  • 김나림
  • 2021-12-24 07:01:31

2021 AUTUMN 공대생이 보는 세상 2

기계공학과가 본 올림픽
Dept. of Mechanical Engineering





자전거의 변속기! 그 원리가 뭘까?

2020 도쿄 올림픽! 혹시 트라이애슬론 경기 본 사람 있어? 흔히 철인삼종경기라고 하는데, 나는 여기 나오는 자전거 경기를 정말 재밌게 봤어. 그런데 이 경기는 실제 도로에서 진행되다 보니 변속기가 필요하다고 해. 자전거를 탈 때 언덕을 더 쉽게 오르고, 평지에서 더 빠르게 달릴 수 있으려면 변속기가 정말 중요한데, 어떻게 작동되는지 알아볼까?
흔히 자전거의 변속은 자동차와 달리 ‘앞기어 변속’과 ‘뒷기어 변속’으로 얘기해. 두 기어 모두 톱니들로 구성되어 있는데 앞, 뒤 기어에 있는 톱니들을 각각 체인링 Chainring스프라켓 Sprocket이라고 불러. 우리가 흔히 페달을 밟을 때 전달되는 힘은 먼저 체인링으로 전달이 돼. 그리고 체인링이 돌면서 스프라켓이 돌아가는 거지! 그렇게 스프라켓이 돌며 뒷바퀴가 함께 움직이게 되는 거야.
그림 1. 체인링과 스프라켓

기어비에 따른 힘과 거리 사이의 관계

이 원리를 이용하면 힘과 거리 사이에 관계가 생겨. 만약, 톱니의 개수를 T라고 하자. 체인링을 24T, 스프라켓을 24T에 놓고 페달링을 한 번 하면 자전거가 한 바퀴 회전하게 되겠지? 비율을 바꾸어 체인링을 36T, 스프라켓이 12T라면 페달링 한 번에 3바퀴를 회전하게 되는 거야. 힘은 체인링과 스프라켓 T수 비율, 즉 기어비를 따르기 때문에 3바퀴 회전하는 경우가 한 바퀴 회전하는 경우에 비해 3배의 힘이 들어가게 돼. 반대로 스프라켓의 T수가 체인링 T수보다 높아 기어비가 낮다면 더 적은 힘이 들어가게 되는 거겠지? 바로 이 기어비에 따라 저단 기어, 고단 기어가 분류돼. 기어에 따라 가해야 하는 힘과 거리가 달라지기 때문에 자전거에서 저단 기어는 주로 오르막을 오를 때 사용하고, 고단 기어는 강한 힘으로 가속할 때 사용할 수 있다고 해.

이처럼 기어 변속을 알맞은 상황에서 잘해주어야지 체력을 유지하면서 좋은 성과를 낼 수 있겠지? 사이클에서 중요한 기어변속! 나도 다음에 자전거를 탈 때 한번 연습해 봐야지~

ALIMI 27기 무은재학부 김나림

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[2021 여름호] 선택을 후회 없게 만드는 방법

  • 김나림
  • 2021-10-08 07:00:58

2021 SUMMER 알스토리①

선택을 후회 없게 만드는 방법
Make the best choice, and do not regret about that choice


후회 없는 선택을 하는 것은 너무나도 중요하지만, 만족스럽지 못한 선택을 후회 없게 만드는 것이 무엇보다 중요하다고 생각해요.
선택 자체에 너무 큰 부담감을 가지지 말고, 그 선택 뒤의 행동에 무게를 두고 실천해 나간다면
조금 더 마음 편하게 선택하고 열심히 살아가게 하는 원동력을 얻을 수 있으리라 믿어요.

무은재학부 21학번 김나림
2020년 여름, 저의 입시가 시작되었어요. 대학 지원으로 예민해진 친구들과 서로의 눈치도 보고 어느 대학에 지원해야 하나 정말 고민이 많았던 시기였던 것 같아요. 상담 기간에 선생님, 부모님과 함께 다양한 진로와 학과를 알아보기도 하고, 방학에는 대학교 홈페이지에 들어가서 자료도 찾아보았죠. 그렇게 고민에 고민을 거듭해서 대학을 지원했던 것 같아요. 이렇듯 대학과 진로를 자신이 선택해서 살아가는 것처럼 우리의 인생에는 크고 작은 선택들이 많이 있어요. 이 글에서는 선택을 후회 없게 만드는 방법에 대해 알아보려 합니다!

# 과학고등학교로의 진학

과학고등학교로의 진학은 당시에 선택을 잘못한 건가 싶은 생각이 들기도 했지만, 지금은 제 인생에서 최고의 선택이었다고 자부할 수 있어요. 인생에 대한 태도와 방향이 달라질 정도로 중요했던 선택이었죠. 고등학교를 진학하기 전까지 저는 수동적으로만 공부했던 학생이었어요. 누군가가 시켜야만 공부를 하고 그 공부마저 어떻게든 하지 않으려는 궁리만 했던 것 같아요. 이때 제 인생의 모토는 ‘후회 없는 선택을 하자’이었기 때문에, 초등학교 중학교 시절에는 후회 없이, 하고 싶은 일만 하려 했던 것 같아요. 그래서인지 부모님께서는 모든 것을 자율적으로 해야 하는 기숙사 학교 진학에 대해 굉장히 걱정을 많이 하셨죠.

고등학교에서의 첫 자습 시간은 저에게 큰 충격으로 다가왔어요. 처음이라 책도 준비하지 않았던 저와는 달리, 옆자리에 앉은 친구는 ‘시키지 않은 공부’를 하고 있었기 때문이죠. 그 순간 저는 과학고등학교를 선택한 것에 대해 다시 고민해 보게 되었고, 모든 선택이 후회 없이 좋을 수만은 없다는 것을 깨달았어요. 그렇지만, 이미 한 선택이고 되돌릴 수 없었기에, 저는 제 선택을 후회하고 싶지 않았고, 오히려 이 선택에 후회가 남지 않게 열심히 노력하고 싶다는 생각이 들었어요. 그날을 계기로 대단한 친구들이 많았던 학교에서 뒤처지지 않고 나의 선택을 후회 없이 만들기 위해, 다시 돌아간다면 해내지 못할 정도로 정말 이를 악물고 공부를 했던 것 같아요. 이전의 모습은 상상도 못 할 정도로 저에게 엄격했고, 능동적인 삶을 살게 되었죠. 그렇게 고등학교 시절은 제 인생을 바꿀 정도로 최고의 선택이 되었고, 부모님마저 지금의 저를 신기하게 생각하시기도 해요.

# 선택을 후회 없게 만들기

후회 없는 선택을 하는 것은 너무나도 중요하지만, 만족스럽지 못한 선택을 후회 없게 만드는 것이 무엇보다 중요하다고 생각해요. 선택 자체에 너무 큰 부담감을 가지지 말고, 그 선택 뒤의 행동에 무게를 두고 실천해 나간다면 조금 더 마음 편하게 선택하고 열심히 살아가게 하는 원동력을 얻을 수 있으리라 믿어요. ‘최선을 선택하고, 그 선택을 후회 없게 만들며 살자!’가 이제는 제 인생의 모토가 되었답니다.

그럼에도 불구하고 ‘대학 입시’라는 큰 파도는 너무나도 어려울 거예요. 학창 시절의 정점을 찍을 결과이기도 하고, 대학이나 학과를 선택함으로써 나의 남은 인생을 좌우하기도 하겠죠. 저 또한 제 모토를 두고도 ‘이 학교를 가는 것이 맞을까’, ‘이 대학을 가면 후회하지 않을까’ 끊임없이 생각했어요. 입시를 끝낸 지금으로 말씀을 드리자면, 중요한 것은 어떤 선택이든, 자신이 고른 선택이라면 그 후에 절대 후회 없게 열심히 사는 것이 더 중요하다는 것이에요. 저도 제 인생의 모든 선택을 최고의 선택으로 만들기 위해 열심히 살고 있는 것처럼, 포스테키안 구독자 여러분들도 앞으로 선택을 했다면 후회 없게 열심히, 긍정적으로 살아가길 바라요!! 늘 응원할게요! :)

ALIMI 27기 무은재학부 김나림

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