2025.11.27 (목)

  • 흐림동두천 5.3℃
  • 구름조금강릉 10.7℃
  • 서울 5.9℃
  • 흐림대전 8.2℃
  • 박무대구 7.5℃
  • 구름조금울산 12.4℃
  • 구름조금광주 10.0℃
  • 구름조금부산 12.9℃
  • 흐림고창 8.3℃
  • 구름조금제주 16.3℃
  • 흐림강화 6.0℃
  • 구름조금보은 3.8℃
  • 맑음금산 10.6℃
  • 맑음강진군 8.2℃
  • 구름조금경주시 10.3℃
  • 구름많음거제 11.4℃
기상청 제공

빅테크

[빅테크칼럼] 퀸즐랜드大, 금융수학 활용해 100년 진화논쟁 잇다…아놀리스 도마뱀 유전 데이터로 미시·거시 진화모델 개발

 

[뉴스스페이스=김정영 기자] 2025년 10월 8일(현지시간) 공개된 최신 연구에서 퀸즐랜드대학교 환경학부의 시몬 블롬버그 박사는 금융 분야에서 사용되는 수학 공식을 도마뱀 유전학에 접목해 미시진화와 거시진화를 아우르는 최초의 통합 수학 모델을 개발했다.

 

이 연구는 《Evolution Letters》에 게재됐으며, 약 100년간 지속돼온 진화 생물학계의 핵심 논쟁인 '미시진화가 거시진화를 완전히 설명할 수 있는가' 문제에 중요한 해결책을 제시했다.

 

Bioengineer.org, Blomberg, Evolution Letters, The University of Queensland News에 따르면, 연구진은 중앙아메리카에 서식하는 다채로운 아놀리스(Anolis) 도마뱀 7종의 유전 및 형질 데이터(다리 뼈 길이, 턱 크기, 머리 너비 등 8가지 특성)를 기반으로 금융 수학에서 포트폴리오 내 여러 자산의 가격 변동을 분석하는 다변량 통계기법을 도입했다.

 

이 기법은 종 간 및 종 내 형질들 간 유전적 상관관계를 수학적·기하학적으로 해석하여, 시간에 따른 미시 및 거시적 진화 과정을 동시에 모델링할 수 있다.

 

블롬버그 박사는 "기존 진화모델이 주로 개별 형질을 독립적으로 다뤘지만, 이번 모델은 여러 형질이 상호 연관되며 진화하는 복합적인 양상을 처음으로 수학적으로 묘사했다"며 "이번 연구는 미시진화와 거시진화를 수학적으로 잇는 다리 역할을 할 것"이라고 밝혔다. 또한 이 모델은 진화생물학에서 널리 알려지지 않은 고급 기하학 영역을 활용해 유전적 다양성과 진화적 경로를 정확히 추적할 수 있음을 보여주었다.

 

이번 연구 결과는 미시진화와 거시진화 간의 '연속성' 문제에 새로운 해석을 제공하며, 자연선택과 유전자 변이가 여러 세대를 거쳐 거대한 진화 패턴으로 어떻게 확대되는지를 정량적으로 설명하는 데 신뢰할 만한 수학적 기초를 마련했다. 이는 지난 수십 년간 부분적으로 이론적·경험적으로만 접근되던 문제를 데이터와 수학적 엄밀성으로 보완하는 중요한 돌파구로 평가받는다.

 

버지니아텍 연구진이 제공한 아놀리스 유전 데이터셋과 함께 출판된 이 모델은 향후 더 다양한 종에 적용이 기대되며, 생물 종의 형질 수렴 현상과 자연선택이 진화 역사를 어떻게 형성하는지에 관한 이론 검증에 획기적인 도구가 될 전망이다. 블롬버그 박사는 "다른 연구자들이 이 모델을 활용해 추가 종들을 분석함으로써 진화 과정의 복잡성을 밝히는 데 크게 기여하길 바란다"고 강조했다.

 

경제학과 진화생물학의 경계를 넘나드는 이번 연구는 다윈 시대부터 이어진 두 학문의 상호 영감을 재확인하며, 진화생물학 분야에 새로운 정량적 모델링 패러다임을 제시했다. 이로써 자연의 다양성이 형성되는 메커니즘에 대한 이해가 한층 심화될 전망이다.

배너
배너
배너



[빅테크칼럼] 맞춤형 알고리즘, 학습 왜곡과 과도한 자신감 부추긴다…"현실 인식의 함정에 빠진 이용자들”

[뉴스스페이스=이종화 기자] 개인화 알고리즘은 학습 과정에서 정보를 제한적으로 제공하여 사용자의 학습 능력을 저해하고, 잘못된 정보에 대해 과도한 자신감을 부추기는 것으로 밝혀졌다. news.osu, sciencedaily.com, sciencedirect.com, combinatorialpress에 따르면, 이 연구결과는 오하이오 주립대학교 연구진이 2025년 11월 발표한 논문에서 밝혀졌으며, 346명의 참가자를 대상으로 한 실험에서 개인화 알고리즘이 제공하는 정보가 사용자의 인지와 학습에 미치는 영향을 분석했다.​ 연구 개요 및 방법 연구진은 '수정 같은 외계인'이라는 가상의 대상들을 여섯 가지 특징으로 나누어 참가자들이 이를 학습하도록 설계했다. 참가자들은 회색 상자로 가려진 외계인 특징을 클릭하여 확인해야 했으며, 개인화 알고리즘이 탐색할 특징을 제한하자 참가자들은 전체 정보 중 일부만 선택적으로 관찰하는 경향을 보였다. 그 결과, 테스트 시 새로운 사례를 올바르게 분류하는 데 실패했고, 오답임에도 불구하고 더 높은 자신감을 나타냈다. 연구 주도자인 Giwon Bahg는 "잘못된 선택을 할 때조차도 정답을 맞혔을 때보다 더 자신감을 보였다"며 심각성