과학도서 - `정재승의 과학콘서트`를 읽고 과학콘서트

<과학 독후감>
`정재승의 과학콘서트`를 읽고
콘서트중 `머피의 법칙`
아뿔싸! 늦잠을 잤다. 직장에 늦을 것 같다. 마음이 급하다.
후다닥 낯을 씻고 나서 토스터에 빵을 넣는다. 아무리 급해도 아침은 먹어야지. 그런데 양말은 어디에 있담? 이리저리 뒤지다 겨우 새 양말을 찾았다. 그런데 짝짝이다. 이런… 그럼 토스트를 먹어볼까? 버터를 바르고… 이크, 놓쳤다!
설상가상이라던가? 바닥에 닿은 곳이 하필이면 버터 바른 쪽이다. 밖으로 나오니 비가 내린다. 어제 구두 닦은 일이 생각난다. 일주일만에 마음먹고 닦은 구두였는데….
전철역에서 승차권을 산다. 줄이 길다. 어느 줄에 설까? 가장 짧은 듯한 줄에 가 선다. 그런데 줄은 움직일 줄 모른다. 양옆의 줄만 쑥쑥 줄고 있다. 왜 그럴까? 고개를 내밀어 보니 맨 앞에 섰던 승객과 역무원 사이에 승강이가 한창이다. 오늘도 별수 없이 지각이군.
"…(생략)

론을 내리게 되었다 `우주만물은 우리에게 적대적이다`라는 것을.
매튜스 박사가 가장 먼저 설명한 것은 토스트와 역학의 관계다. 그에 따르면 「충분히」 높은 탁자에서 토스트를 떨어뜨릴 경우 바닥에 먼저 닿는 곳은 대부분 버터 바른 쪽이다. 그렇다면 왜 탁자는 꼭 빵을 못 먹게 될 정도의 높이를 하고 있나? 물론 사람의 편의 때문이다. 그러면 사람은 왜 꼭 그 정도 높이(키)인가? 몇 년 전 하버드대 천체물리학자인 윌리엄 프레스 교수는 "원주형에다 두발 동물인 인간은 상대적으로 불안정하다"고 지적한 바 있다. 만약 우리가 지금보다 더 컸다면 넘어질 때마다 머리에 치명적인 상처를 입었을 것이다. 그보다 좀더 근본적인 문제는 중력이다. 우리 뼈대가 지금보다 훨씬 더 강력해지지 않는 한 제대로 서있기조차 어려울 것이기 때문이다.
물론 모든 머피의 법칙이 과학적으로 설명 가능한 것은 아니다. `왜 꼭 주말에만 날씨가 나빠지는가?`라든가 `왜 자동차는 꼭 중요한 모임에 갈 때만 고장나는가?`라는 등의, 전혀 사실이 아니거나 단순히 우스개로 지어낸 것들이 뒤섞여 있기 때문이다.
하지만 `머피의 줄에 대한 법칙`은 어렵잖게 설명할 수 있다. 그것은 `보통 당신 옆의 줄이 가장 먼저 끝난다`는 내용이다. 대체로 엇비슷해 보이는 줄이었는데도 꼭 내가 선 줄이 가장 더디게 진행된다. 이것도 `선택적 기억`이 빚은 착각일까? 꼭 그렇지는 않다. 물론 평균적으로는 모든 줄이 엇비슷한 속도로 진행되며, 어느 줄이든 금전출납기가 고장나거나 고객과 종업원의 승강이가 벌어져 늦어질 가능성은 있다. 그러나 누구도 슈퍼마켓에서 `평균`을 따지지는 않는다. 오직 내가 선 줄이 가장 먼저 끝나기만을 바랄 뿐이다. 그리고 그런 경우에 우리가 가장 늦은 줄에 서게 될 확률은 N분의 1이다. 여기에서 N은 슈퍼마켓에 선 줄의 숫자다. 예컨대 네 개의 줄이 있다면 내 줄이 가장 먼저 끝나기를 아무리 빌어도 그 확률은 4분의 1, 곧 25%밖에 안 되는 것이다.
확률론과 조합론은 또 다른 머피의 법칙, `뒤섞인 양말 중에서 성한 것을 찾으면 대개 짝짝이다`는 내용에도 적용된다. 가령 당신이 제대로 짝이 맞는 양말만을 서랍에 넣어두었다고 하자. 그러다가 한 짝을 잃어버렸다고 가정하자. 그것이 어디로, 어떻게 사라졌는지는 생각할 필요가 없다. 이번에는 또 다른 양말 한 짝이 사라졌다고 가정한다. 물론 이 경우, 그 한 짝은 이미 한 짝을 잃어버린 양말이기보다 제대로 짝이 맞는 양말일 확률이 훨씬 더 높다. 이러한 사태는 짝짝이인 양말의 가능수가 최대가 될 때까지 계속된다. 예컨대 우리가 짝이 맞는 양말 10켤레로 시작했다면, 양말의 절반쯤이 사라졌을 때쯤에는 서랍 안이 짝짝이 양말로 가득찰 확률은 4배나 높아진다.
`비 온다는 예보에 우산을 들고 나가면 대개 비는 내리지 않는다`는 머피의 우산의 법칙도
확률론으로 설명할 수 있다. 요즈음 기상예보 적중률이 80%에 이른다고 하지만 이는 일반적인 계산일 뿐이다. 특정한 짧은 시간에 비가 내릴 확률을 가리키는 `기본 강우율`을 고려하면 그 정확도는 현저히 떨어진다. 예컨대 기본 강우 율이 0.1이라면 당신이 한 시간 동안 밖을 돌아다녀도 비가 올 확률보다는 그렇지 않을 확률이 10배나 더 높은 것이다. 따라서 80%의 적중률로 비를 예상했더라도 당신이 외출한 동안 그것이 들어맞을 확률은 별로 없다.
머피의 여러 법칙들이 보여주는 과학적 근거는 과학자들에게 한가지 교훈을 준다. 그것은 수백만 명의 경험이 설명하는 것을 섣불리 무시해서는 안 된다는 점이다.
나는 이 책을 읽고 일상 생활에서 당연하다고(운, 팔자) 여겼던 일들 중에서도 과학적 지식에 의해 설명되는 것들 이 있다는 것을 알게 되었다. 또한 생활에서의 과학적 지식으로 나의 몸에 도움이 되는 지혜를 얻게 되었다. 마지막으로 우리의 생활에서는 언제나 머피의 법칙이 성립된다.
왜냐하면 우주만물은 우리에게 적대적 이기 때문에.