어려운 문제 풀다가 언제 ‘유레카’ 순간 만나나 보니… [사이언스 브런치]

작성일 08-22

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        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
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          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="a2707cb960f58bf9837768663d6b2c96ca470ce49a69472f82853282f76bcaa2" dmcf-pid="81lf1o2XvD" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="뇌과학자와 인지과학자들이 ‘유레카’ 또는 ‘아하’의 순간을 맞기 직전을 예측할 수 있는 방법을 찾아내 눈길을 끈다. 이번 연구에는 OTT 업체 넷플릭스의 연구자들도 참여했다.  인공지능으로 생성한 이미지" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/22/seoul/20250822103240197nnky.png" data-org-width="660" dmcf-mid="VVYxUcP3Cm" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/22/seoul/20250822103240197nnky.png" width="658"></p>
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            뇌과학자와 인지과학자들이 ‘유레카’ 또는 ‘아하’의 순간을 맞기 직전을 예측할 수 있는 방법을 찾아내 눈길을 끈다. 이번 연구에는 OTT 업체 넷플릭스의 연구자들도 참여했다. 인공지능으로 생성한 이미지
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          <p contents-hash="38767c43af24196aea7fbd01663cb2e52fbcb13e08c7e216858290e9d59223e7" dmcf-pid="6tS4tgVZSE" dmcf-ptype="general">기원전 3세기 시라쿠사 출신 철학자이자 수학자, 과학자이자 공학자였던 아르키메데스에 관한 에피소드 중 가장 유명한 것은 불규칙한 형태를 가진 물체의 부피를 재는 방법을 찾는 이야기다. 왕에게서 왕관에 불순물이 섞여 있는지 왕관을 부수지 말고 알아낼 것으로 요청받은 뒤, 며칠 동안 고민에 빠져있다가 목욕탕에 가서 욕조를 넘치는 물을 보면서 아이디어를 떠올리는 순간 아르키메데스는 벌거벗은 채 “유레카”를 외치며 뛰쳐나왔다는 이야기. 이처럼 사람들은 작업하던 문제에 관해 갑작스러운 통찰력이나 돌파구를 체험하는 ‘유레카’ 또는 ‘아하’의 순간을 맞는다.</p>
          <p contents-hash="bcbfcedb2e20039b1d4e6e6f8e952c7de529132d51e013f1f3745ba39cf3dab1" dmcf-pid="PFv8Faf5Ck" dmcf-ptype="general">과학자들은 번개처럼 스쳐 지나가는 ‘유레카’와 ‘아하’ 순간이 어떻게 찾아오는지 명확히 밝혀내지 못했지만, 통찰의 순간이 오기 전 감지할 수 있는 방법을 찾아냈다.</p>
          <p contents-hash="84e078b2ded4c52d8198823f6ba6f4136f2d134d4cc70182da39ab05eeb21ee4" dmcf-pid="Q7HR7ExpCc" dmcf-ptype="general">미국 캘리포니아 머서드대(UC 머서드) 인지·정보 과학과, 인디애나대 심리학·뇌과학과, 넷플릭스 데이터·인사이트 부 공동 연구팀은 유레카의 순간을 맞기 몇 분 전에 일어나는 행동 변화를 식별하는 방법을 개발했다고 22일 밝혔다. 이 연구 결과는 미국 국립과학원에서 발행하는 국제 학술지 ‘PNAS’ 8월 19일 자에 실렸다.</p>
          <p contents-hash="76e6b7c0ec6e8d8f5911415ee4f446360805d3f6d9760df82923fd23ca2dc842" dmcf-pid="xzXezDMUlA" dmcf-ptype="general">연구팀은 ‘윌리엄 로웰 퍼트넘 수학 경시대회’에서 출제된 악명 높은 어려운 문제들과 씨름하는 박사급 수학자 6명의 풀이 과정을 동영상 촬영했다. 윌리엄 로웰 퍼트넘 수학 경시대회는 미국과 캐나다의 대학 학부생을 대상으로 한 수학 대회로 문제가 난해하기로 유명하다. 수학자들의 사무실과 세미나실에서 촬영됐으며, 칠판에 쓰고, 주목하고, 지우고, 주의를 옮기는 등 4600개 이상의 순간을 모두 기록했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0ae9812a97a556e76191f8409bd49bd653cf05fa62067471af087e0b0b0975b7" dmcf-pid="yEJGEqWATj" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="아르키메데스가 왕이 낸 문제를 풀 수 있는 아이디어를 떠올리는 순간 ‘유레카’를 외치며 옷도 입지 않은 채 흥분해 목욕탕을 뛰쳐나와 거리에서 나체로 뛰어다니고 있는 모습. 피에트로 스칼비니 그림·카를로 오르솔리니 판화(1737)  위키피디아 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202508/22/seoul/20250822103241525xytp.jpg" data-org-width="660" dmcf-mid="fnEuvQphCr" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202508/22/seoul/20250822103241525xytp.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            아르키메데스가 왕이 낸 문제를 풀 수 있는 아이디어를 떠올리는 순간 ‘유레카’를 외치며 옷도 입지 않은 채 흥분해 목욕탕을 뛰쳐나와 거리에서 나체로 뛰어다니고 있는 모습. 피에트로 스칼비니 그림·카를로 오르솔리니 판화(1737) 위키피디아 제공
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          <p contents-hash="19ac85fb1ed4eea1ac246a953cce091928ddf6d768fddd7811861eddb5c36ae6" dmcf-pid="WDiHDBYcyN" dmcf-ptype="general">그 결과, 수학자들이 ‘아하’ 또는 ‘알았어’라고 외치기 몇 분 전, 행동이 눈에 띄게 예측 불가능해진다는 사실을 확인했다. 문제 풀이 과정에서 나타난 쓰고 지우고 칠판을 쳐다보고 주의를 돌리는 과정이 완전히 달라진다는 것이다. 연구팀은 통계물리학과 생태학 이론을 바탕으로 유레카 순간이 다가오면서 나타나는 예측 불가능성을 정량화했다. 실험에 참여한 모든 수학자에게서 ‘아하’의 순간 몇 분 전부터 미세한 행동의 변화가 꾸준히 증가하는 것으로 나타났다.</p>
          <p contents-hash="8db1f255a98018726cc2a40d9a2e2b456cd4b8834f8d3411ce83bbabe1108af8" dmcf-pid="YwnXwbGkTa" dmcf-ptype="general">연구팀에 따르면 이런 행동은 수학뿐만 아니라 사고 과정이 관찰할 수 있는 단계로 펼쳐지는 모든 분야에서 적용된다. 화학자가 알려지지 않았던 분자 결합을 알아내는 순간이나 디자이너가 프로토타입을 개발하고, 예술가가 새로운 형태를 탐구하는 경우 등 다양하다.</p>
          <p contents-hash="d938b2add19f7df7a2f56fde33720cbc1874ae0f82573164f9a5cbbcca57e574" dmcf-pid="GrLZrKHECg" dmcf-ptype="general">연구를 이끈 타일러 매게티스 UC 머서드 교수(인지과학)는 “이번 연구는 창의성의 미시적 메커니즘을 더 잘 이해하게 하고, 어느 순간 어떻게 돌파구를 찾는지 예측하고, 그 순간을 끌어낼 수 있게 도울 수 있을 것”이라고 말했다.</p>
          <p contents-hash="058bbe8e2917604b4332b526ebd86678f3668ae54f5ce8bd0eac9bbad9ae5bd0" dmcf-pid="Hmo5m9XDCo" dmcf-ptype="general">유용하 과학전문기자</p>
         </section> 
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