음, 낚시인가 진실인가.

그래서,

과학기술부 홈페이지

에 갔다. 갔더니 보도자료가 보인다.

유년에서 노후까지 전주기 인력양성 체계 강화

뭐, 좋다. 일단 1번부터 3번까지는 나랑 무관하다. 난 이미 다 컸고, 공학은 내 길이 아닌 것이다. 잘 읽어보면, 7번도 나랑 무관하다. 세부항목을 보면 기술교육에 관한 내용이지 입자물리학 최신 연구 동향같은건 아닌 것이다.

4번은 장기적으로는 중요하겠으나, 여전히 나랑 무관하다. 과학 문화를 살리는건 대단히 중요하겠지만, 그 전에 과학자들이 일단 굶어죽을 지경이면 뭐 할말 없지 -_-; 죽은 사람에게 약주는 거야?

5번, 6번, 8번이 좀 관련있어 보이는데, 일단 5번은 자금지원이 되면 날 고용할 어딘가의 연구소나 대학이 있을 것이라고 생각한다. 6번이랑 8번은 언뜻 보면 나한테 좋은 것 같긴 한데, 순수 기초 과학에 관한 고려가 있는지 어떤지 모르겠다. 설마 이공계를 기술 개발만 하는 곳으로 착각하고 잇는건 아니겠지?

대충 보면, 난 이 계획이 잘 정립되어 다른 과학자들이 지원을 받아도 그 영향을 못 받을 것 같다. 왜냐하면, 난 물건 만드는 것이나 IT와 관련이 없는 입자물리학 이론물리학자를 꿈꾸고 있으니깐. 그러고보니, 수학자들에 대한 얘기도 없네. 우리가 말하는 최첨단 과학이란 대부분 기술공학인 경우가 너무 많다. 진짜 최첨단 과학은 아직 어디에 써야할지도 모르고 심지어 대체 그 정체가 뭔지 밝혀지지도 않았다.



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허허…심히 걱정된다. 계획대로만 되면, 우리나라의 이공계는 밝다고 할 수 있다. 하지만 여전히 내 미래는 암울하다. 나야 뭐 굶어 죽어도 물리학 하다가 죽겠다는 포부로 들어오긴 했지만, 그래도 결혼해서 가족 생기고 자손 생기면 어떻게든 먹여야 살 것 아닌가.



<sup>[각주:

2

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근데, 오프토픽인데, 웹 서핑 하다가

난감한 기사

를 발견했다. 이러니 이공계가 망하지 -_-;

저 집안이 서울대 이공계 학과에 많이 간건 알겠다. 그런데, 우리나라 국민 정서상 저기서 주목받는 단어는 “이공계”가 아니라 “서울대”다. 저기서 서울대가 빠졌다면, 서울대가 아닌 다른 대학에 간 가족 구성원은 무시받나? 화목한 가정 같아보이니까 그럴리야 없겠지만, 이공계에 갔다는게 주목받지 못하고 서울대에 간 것만 주목받는게 뻔히 보이고 있으니 이것 참 난감할 따름이다.

아무튼, 이공계 문제의 해법은 일단 이과하고 공과를 나누는 것부터 시작한다고 생각한다. 기초과학이랑 응용과학이랑 기술공학의 차이를 분명히 이해하고, 제발 그 특성에 맞게 지원을 해줘야지, 이건, 이래서는 나처럼 기초과학 하겠다고 나서는 사람은 여전히 굶어 죽는 사태가 벌어지지 않겠는가.



<sup>[각주:

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굶어 죽으라고? 뭐, 죽어야지. 그치만, 내 장래희망은 아직까지도 “과학자”인걸.

기술공학의 경우, 이쪽은 산업 현장의 최전선이다. 이쪽은 실제로 회사, 공장, 기업연구소 등에 들어가서 실제 세상에서 일어나는 문제들을 해결하고 상품을 개발하는 일을 한다. 따라서 그 취직 자체가 굉장히 중요한 문제가 된다. 또한 당장 그 기술을 사용해서 물건을 제대로 만들어내는, 그리고 세상에 없던 새로운 물건을 실제로 만들어내는 곳이다. 그렇기에 경제적으로도 그 가치가 큰 분야라 할 수 있다.

응용과학의 경우, 기초과학이랑 기술공학의 중간단계에 있다. 공과대학 연구소 등에서 연구하는 첨단 기술은 앞으로 중장기적인 우리의 미래 생활을 바꾸어 나갈 핵심 기술이다. 단기적으로는 크게 가치가 없으나, 앞으로 세상을 주도하는 기술을 우리가 개발해 낸다는 점에서 크게 의미있는 분야이다. 또한, 이쪽에서 개발된 기술이 회사에 이전되면 실제로 물건으로 만들어지기 때문에 경제적으로도 상당히 중요하다.

기초과학은 진짜 쌩 기초다. 이걸로 돈을 벌겠다는 생각은 접는게 좋다. 돈과 인력을 때려 박아서 “이건 안되더라”는 논문이라든가 “이건 되어야 한다”는 논문을 만드는 분야이다. 고전 양자역학처럼 실생활에서 너무나 많이 쓰이는 이론도 있지만, 상대성이론 처럼 어디에 쓰는건지 도저히 알 수 없는 것들도 잔뜩 있다.



<sup>[각주:

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이쪽 분야갸 돈이 안되는 이유는 단순하다. 아직 모르는 것을 밝혀내기 때문이다. 아직 모르는 것을 밝혀내는데 우리가 아는 것은 제한되어 있다. 이것은 마치 스타크래프트에서 초반 정찰가는 일꾼 유닛의 중요성을 아는 사람이라면, 동의할 것이다. 초반에 정찰을 가지 않고 무작정 테크트리 올리다보면 진다. 자원을 모으는 것도 중요하지만, 그와 더불어 아직 모르는 적의 전략을 알아내서 그에 맞는 전략을 세우는 것도 중요한 것이다.이렇듯, 기술개발의 정찰자 역할을 하는 분야가 기초과학 분야이다. 이쪽 분야에서 연구된 내용은 실제로 응용되려면 짧게는 수십년에서 길게는 수백년정도 미래에나 쓰일까 말까 한 내용들이다.



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그리고 노벨상은 주로 이쪽에서 나온다.

이러한 이공계 각 분야의 특성을 무시한채, 취직 잘되고 돈 많이 받으면 이공계로 사람들이 올거라는 계산은 너무 단순하다. 위에 보도자료를 보면 4번 빼고는 모두 그런 내용이다.



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취직 잘되고 돈 많이 받고 존경받는 위치에 있어도 여전히 우리나라의 의대 선호도는 높을 거라고 생각한다. 아마 의사가 그럼에도 불구하고 돈을 더 많이 벌게 될 것이기 때문이다.



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진짜 이공계 문제의 해결 방법에는 하나 추가되어야 하는데, 공부하겠다는 애들을 그냥 공부하게 놔둬야 한다는 것이다. 그리고 공부하기 싫다는 애들은 공부 말고 자기 적성 찾아가게 일찍부터 시켜줘야 한다는 것이다. 지금은 너무 많은 사람들이 공부를 하고 있다.

영재교육원 관련된 알바를 하면서, 많은 영재 학생들이 영재교육원에 다니고 있는데, 뭔가 불합리한 점이 있다는 걸 깨닫게 되었다. 영재교육원에는 영재인 애들과 영재가 아닌 애들이 섞여 있고, 다니고 싶어서 다니는 애들과 부모님때문에 그냥 다니는 애들이 섞여있다는 점이다. 그리고 영재교육원에 다니지 않는 애들 속에도 영재인 애들과 영재가 아닌 애들이 섞여 있고 다니고 싶어도 못다니는 애들이 있고 그냥 안다니는 애들이 섞여있다. 이걸 어떻게 제어할까? 그냥 이공계 지원책으로? 돈 많이 줄테니까 다들 과학 공부하라고? 그건 도저히 말이 안된다. 아님, 진짜로 빵빵하게 줘서, 대학 가서 이공계 관련 학과로 박사과정까지 진학할 것을 약속하고 전액장학금 주던가.

공부하고 싶은 애들이 그냥 공부하게 놔두고, 공부하기 싫은 애들은 놀게 놔둬보자. 모두가 공부하는 세상보다, 절반만 공부하고 절반은 다른걸로 돈 버는 세상이 훨씬 경쟁이 적다.



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내 전공은 물리학이다. 더불어 수학도 같이 전공했다. 앞으로도 물리학을 공부하고 싶다. 맨날 친척들은 내게 로보트태권V는 언제 만드냐고 묻는다. 물리학과 나와서 할거 지독하게 없다고 날 진심으로 아껴주는 당숙부가 말씀하신다. 서울대 가지 중앙대 왜 갔냐고 묻는 고모님도 계신다. 그 고모님은 내가 학과 수석으로 졸업했다는 소식을 들으시더니 그 머리로 의대 갔으면 얼마나 좋았을까 하는 아쉬움을 갖고 계신다.

“로보트는 제발 공대생에게 문의하세요”



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“굶어 죽을테니까 그런말씀 마세요”

“수능보기 귀찮아서 안갔어요”



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“의대가기 힘들잖아요”

지금 내가 공부하고 있는 것에 대해서, 몸은 힘들고 빨리 나가고 싶다는 생각은 항상 하고 있지만 내가 공부해서 밥벌어먹겠다고 작정한 것에 대해서는 단 한번도 후회한적이 없다. 왜냐하면 미래는 나만 불투명한게 아니기 때문이다.

이공계 위기는, 국가적인 문제이면서 나의 개인적인 문제이다. 그냥, 신경 끄고 내 공부나 열심히 하기로 했다.

1.누군가 처음으로 얘기를 한다.

2.한명, 두명, 관심을 갖기 시작한다.

3.점점 많은 사람들이 그 주제에 대해 얘기를 하고, 갑자기 폭발적인 인기가 된다.

4.언론에서는 그게 이슈인가보다 하고 뉴스도 내보낸다.

5.차츰 포털들이 그 이슈로 도배된다.

6.그런 도배에 짜증내는 사람들이 반대 이슈로 성장한다.

7.아무튼 다들 식상해지면 이제 잠잠해진다.

8.누군가 다른 얘기를 꺼낸다.

이 과정에는 정말 관심이 있어서 관심갖는 사람도 있지만, 남들이 관심가지니까 나도 관심가지는 경우도 있고, 그냥 인기에 편승해서 글 올리는 사람도 있더라.

이런건 대충 보면 화학 반응중에 연소가 일어나는 과정이랑 비슷하다.

1.처음에 한두개의 분자가 산소와 반응한다.

2.반응하면서 나온 에너지 때문에 다른 분자들이 이온화된다.

3.이온화된 분자들이 산소와 결합하고, 더 많은 에너지가 방출된다.

4.많으면 많을수록 반응은 더 많이 일어난다.

자연의 지수함수적인 특성

이다.

5.차츰 연료와 산소가 떨어지면서 반응이 느려진다.

6.남은것은 재 뿐이다.

글쎄, 올블에서 한가지 이슈 놓고서 시간에 따라서 글 올라오는 분량이 어떻게 변해가는지 그래프 그려보면 정규분포곡선에 맞춰질 거라는 추측을 해 본다. 즉, 자연에서 흔히 일어나는 일이 사람들 사이에서도 일어난다는 점이다.

시간이 없어서 글 올라오는 분량이 어떻게 변해가는지에 대한 분석은 못하겠다. 나중에 시간 나면 해봐야겠다.

이번에도 마찬가지로 시험에 들어보자. S사와 L사의 입사시험일은 항상 겹친다. 시간도 똑같다. 그리고 Y대와 K대의 편입시험일과 시험 시간도 똑같다. 이런 일들은 비일비재하게 일어나는데, 한가지 흥미로운건, 편입시험의 경우 응시료를 받는다는 점이다. 그리고 실제로 시험일이 똑같으면 어느 한쪽은 결석해야만 한다. 만약 둘 다 응시했으면 명백한 부정행위겠지. 이런 상황에서, 어느쪽을 선택하는 것이 좋을까? 나는 둘 다 시험에 응시했으며, 두 학교의 시험날짜와 시험시간은 똑같다. 둘 다 들어가는 것은 불가능하며, 하나를 선택해야 한다.

내가 알고 있는 정보는 두 학교의 경쟁률이다. 한쪽은 2:1이고 다른쪽은 3:1이라고 해 보자. 그런데, 이 정보는 나만 알고 있는게 아니라 시험 보는 사람들 모두가 다 아는 정보이다. 그럼, 이때 내가 선택할 수 있는 최적의 결론은?

일단, 경쟁률이 낮은데로 가야 합격하기 쉽다는 건 당연한 일이다. 문제는, 이걸 나만 아는게 아니라 모두가 알고 있다는 점이다. 2:1로 사람들이 몰리면, 결국 최종 경쟁률은 3:1인쪽이 더 유리하다는 거 아닌가. 그리고, 이걸 알고서 3:1을 선택하는것도 좀 겁나는 일이고. 어디를 가야 하는 것인가.

항상, 모든 수학 문제는 가장 쉬운 경우부터 골라서 푸는게 좋다. 따라서, A회사와 B회사는 각각 1명씩 뽑고, 지원자는 각각 2명과 3명이다. 그리고 그 2명과 3명중에서, 1명은 나고, 1명은 두군데 모두 지원했으며, 나머지 1명은 B회사에만 지원했다. 즉, 총 3명이 경쟁하는 게임인 것이다. 이 경우, B회사의 1명은 A회사에 지원한 사람과는 싸울일이 없으므로 내가 A회사에 갈 거라면 완전히 생각할 필요가 없다. 경우의 수는 두가지이다. 나 아닌 다른 사람이 A에 가는 경우와, 나 아닌 다른 사람이 B에 가는 경우. 나 아닌 다른 사람이 A에 가는 경우는, 내가 어디로 가더라도 각 회사의 실제 경쟁률은 2:1이 된다. 나 아닌 다른 사람이 B에 가는 경우는 A회사는 1:1이고 B회사는 3:1이 된다. 따라서, 전체적으로 종합해보면 나는 겉보기 경쟁률이 낮은 A회사에 가는 것이 더 유리하다.

그런데, 이것을 나만 아는 것이 아니므로 모두들 A회사를 고를 것이고, 실제로 A회사의 경쟁률은 겉보기 경쟁률과 비슷할 것이다. 여기서 가장 엽기적으로 성공한 사람은 혼자서 B에 지원한 사람인데, 그의 실제 경쟁률은 1:1이므로 그는 확실하게 입사할 수 있다.



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적당히 얘기를 바꿔보자. A회사와 B회사는 이번에도 각 1명씩만 뽑는다. n명의 사람이 A회사에 지원했다고 하고, 그중 k명이 B회사에도 지원했다. 물론 n>k로 가정하자. 따라서 A회사의 겉보기 경쟁률은 n:1이고 B회사의 겉보기 경쟁률은 k:1이다.



<sup>[각주:

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이 경우, n-k명은 확실하게 A회사에만 지원했을 것이므로, 시험 당일날 어느쪽을 갈지 선택할 수 있는 사람은 k명뿐이다. 이런 경우에, 균형은 어디서 이뤄질까?

물론 내가 A회사에만 지원했으면 당연히 A회사에만 갈테니 제외하고, 내가 A회사와 B회사 둘 다 지원한 경우를 생각해 보자. 그런 경우에는 어떤 일이 일어날까? 일단, 이 사실은 모두가 아는 사실이며, 그러한 사실을 모두가 알고 있다는 사실 또한 모두가 알고 있으므로 선택에 영향을 미칠 것이다. B회사에 시험을 보러 가는 사람이 p명이라고 하자. 그럼, 실제 시험 당일날의 경쟁률은 A회사는 n-p:1이고 B회사의 경쟁률은 p:1이 된다. 우리의 관심사는 이제 p가 대체 얼마나 클 것이냐는 점이다. p가 k보다 크다는 것은 불가능한 일이다. 따라서 B회사의 시험 당일 경쟁률은 겉보기 경쟁률보다 같거나 작다. 같은 이유로 A회사의 시험 당일 경쟁률은 n:1보다는 작겠지만 n-k:1보다는 크다. 이제, 그렇다면 n-p와 p중에서 어떤 것이 더 작으냐가 문제의 요점이 될 것이다. 이걸 결정하는데에는 아마 k가 영향을 줄 텐데, n-k가 k보다 작다면, 즉 k가 n의 절반을 넘는다면 A회사에서 시험을 보는게 더 낫다. 따라서 많은 사람들이 A로 몰려간다.

대체 평형은 어디서 이루어질까? 아무래도 모르겠다. 누구 아는 사람 있으면 댓글 부탁한다.

!은 factorial이라고 부르는데, “계승”이라고 하기도 한다.



<sup>[각주:

1

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앞에 있는 숫자가 가령 n이라면, n!은 n부터 1까지, 1씩 빼가면서 모두 곱한 함수를 뜻한다. 이 함수는 n가지 서로 다른 물건을 늘어놓을 때 가능한 경우의 수를 계산할 때 사용한다. 가령 4명이 한줄로 서는 방법은 4*3*2*1=24가지이다. 즉 4!=24이다.

1!은 1이다. 1개의 물건을 늘어놓는 방법은 오직 1가지 뿐이기 때문이다. 그럼, 0!은 어떻게 될까?

0!이 1인 이유는 다음과 같이 생각해볼 수 있다. n개의 서로 다른 물건을 한줄로 늘어놓는 방법의 가짓수를 n!이라고 할 때, 1!은
1인것이 확실하다. 사실, n개의 물건을 늘어놓는 방법에서 n-1개의 물건을 늘어놓는 방법은 실제로 물건을 한개 빼보면 되는데, 이걸 계산할때는 n!을 n으로 나누면 된다. 만약 1개의 물건을 늘어놓는 방법이 1가지라면, 0개의 물건을 늘어놓을 수 있는 방법은 1을 1로 나누면 되므로 0!=1이 된다.



<sup>[각주:

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따라서 음수인 경우는, 0으로 나누는 과정이 필연적으로 개입되므로 무한대가 나온다. 하지만 Gamma함수를 이용하면 모든 양의 실수와 정수가 아닌 음의 실수에 대해서 항상 계산할 수 있게 된다.