복잡계 네트워크 ::: Complex System Network

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지금까지의 과학이론들은 세상의 여러가지 복잡한 현상을 구성요소를 지배하는 몇 가지 단순한 법칙을 규명함으로써 이해할 수 있다고 믿었 습니다. 이 믿음은 시스템을 각각의 구성요소로 분해하고 분석하는 수 많은 과학적 방법론을 이끌어내었고, 오늘날 과학문명의 사상적 토대가 되었습니다.
하지만 세상을 이렇게 분해하여 이해하는 것만이 올바른 방향일까요? 인간을 분해하여 장기와 세포, 분자 수준으로 파헤쳤음에도 불구하고 왜 우리의 고도의 사고작용과 정신세계는 여전히 미해결의 문제로 남아 있는 것일까요?


	“복잡계는 그 특징이 구성요소들을 이해하는 것만으로는 완벽히 설명이 되지 않는 시스템이다. 복잡계는 상호작용을 하며 얽혀있는 많은 부분, 개체, 행위자들로 구성되어 있다.”

	“복잡계란 무수한 요소가 상호 간섭해서 어떤 패턴을 형성하거나, 예상외의 성질을 나타내거나, 각 패턴이 각 요소 자체에 되먹임 되는 시스템이다. 복잡계는 시간의 흐름에 따라 끊임없이 진화하고 펼쳐지는 과정에 있는 시스템이다.”

	“복잡계란 상호작용하는 수많은 행위자를 가지고 있어 그들의 행동을 종합적으로 이해해야만 하는 시스템이다. 이러한 종합적인 행동은 비선형적이어서 개별요소들의 행동을 단순히 합하여서는 유도해낼 수 없다.”

정리하자면, 복잡계(complex system)란 수많은 구성요소들의 상호작용을 통해 구성요소 하나하나의 특성과는 사뭇 다른 새로운 현상과 질서가 나타나는 시스템을 말합니다.

그렇다면 왜 하필 ‘복잡(complex)’하다는 표현을 쓸까요? 이러한 표현을 사용하는 이유 중한 가지는 시스템의 구성요소들은 단순한데 거기에서 나타나는 현상이 복잡한 경우입니다. 한때 큰 유행을 끌었던 카오스(혼돈, chaos) 현상이 이에 해당합니다. 반대로 겉보기 현상은 규칙적인데 구성요소들의 관계가 복잡한 경우도 있습니다. 최근 복잡계의 주된 관심이 바로 이에 해당하며 인간 사회와 같이 수많은 구성요소들이 복잡한 관계를 맺고 소통하는 시스템이 종종 놀랄만큼 질서가 깃든 집단현상을 나타내게 되는 경우가 있는데 이는 복잡계의 대표적인 예입니다.

기존의 기계론적 과학이 다양하고 복잡한 현실 속에서 동일성과 단순성을 찾아내는데 주력하였다면, 복잡성 과학은 단순한 것에서 출발하였고 단순한 것으로 이루어져 있는 세계가 어떻게 다양하고 복잡한 것으로 되었는가를 해명하려는 시도에서 출발했습니다.

따라서 복잡성 과학은 자연의 변화를 원자나 분자 단계까지 내려가서 철저히 분석하고 이해하려는 것이 아니라 자연과 사회를 있는 그대로의 전체로서 받아들이는 전일주의적 관점에서 문제를 풀어가고자 합니다.

복잡성 과학의 은유들은 이미 생활 속에서도 한 번쯤 들어봤을 것입니다. ‘나비효과(butterfly effect)’와 같이 미세한 초기조건의 변화가 걷잡을 수 없이 증폭되어 그 결과에 커다란 영향을 미치는 현상이 대표적입니다. 이외에도 각각의 구성요소들을 따로따로 떼어놓고 보았을 때는 전혀 일어날 법하지 않던 현상이 전체적으로 보면 나타나는 ‘창발(emergence)’이 알려지고 있습니다. 이와 같이 기존의 기계론적 과학으로는 설명하는데 한계가 있었던 현상들이 복잡계 연구의 대상입니다.

기계론적 과학은 뉴턴(I. Newton) 이래 내려져온 근대 서양과학사상을 바탕에 깔고 있지만, 복잡성 과학의 사상이 전혀 새로운 것은 아닙니다. 이미 고대 그리스의 철학자 헤라클레이토스 시절부터 수많은 이들의 의문 속에 떠돌고 있던 사상이 구체화된 것입니다. 이들의 언어적 은유를 한 번 같이 비교해봅시다.

우리가 복잡계에 주목하는 이유는 현실세계가 복잡계와 매우 유사한 특징을 가지고 있기 때문입니다. 현실세계는 시간의 흐름에 따라 빠르게 변화하며, 개별 주체의 각각의 행동이 단순히 합쳐진 것이 아니라 그 주체들의 관계와 소통이 어우러진 세상입니다. 따라서 이러한 현실세계를 보다 폭넓게 이해하기 위해서는 미시적인 분석에 치중하는 전통적인 이론들만으로는 한계가 있습니다.

예를 들어, 경제나 조직을 기계와 같은 것으로 간주하고 의도나 계획에 맞추어 조작할 수 있는 것처럼 보는 관점은 여러 가지 부작용을 초래할 수 있습니다. 경제나 조직은 설계하여 제작하며 조작할 수 있는 기계가 아닌 전형적인 복잡계이기 때문에 이러한 복잡계에 대한 정책이나 전략은 스스로 질서를 창출하고, 스스로 바람직한 상태를 찾아갈 수 있도록 조건을 마련하는 것이 되어야 합니다. 즉, 정책과 전략이 요소와 결과에 초점을 맞추기 보다는 관계와 과정에 초점을 맞추어야 한다는 것을 의미합니다.

복잡성 과학은 현재 전세계적으로 사회-경제-경영-정치-행정-물리 등 다양한 분야에서 연구되고 있으며, 그 응용의 폭이 점점 확대되고 있습니다. 국내의 복잡성 과학의 연구와 복잡계에 대한 이해는 아직 초기단계에 있습니다만, 이러한 국제적인 조류에 힘입어 역시 저변이 확대되고 있습니다. 학문 사이의 시너지를 창출할 수 있는 학제간 연구를 통해 현실의 이해를 넓혀나가는 것은 더 이상 선택이 아닌 21세기의 필연적인 방향이며, 복잡성 과학은 이러한 움직임을 선도하고 있습니다.


	창발이란 시스템의 각 부분들의 성질만을 이해해서는 예측하기 어려운 성질이 시스템 전체의 수준에서 나타나는 현상을 말합니다. 예를 들어, 개미나 꿀벌의 집단이 보여주는 놀라운 사회적인 질서는 이들을 한 마리씩 떼어놓고 관찰할 때에는 유추해내기 어렵습니다. 마찬가지로 금융시장의 복잡한 메커니즘이나 인터넷 상의 사이버공간에서 벌어지는 놀라운 현상들은 거래인 한 사람, 네티즌 한 사람씩을 따로 떼어놓고 본다면 이해하기 어려운 현상이며 이를 ‘창발’이라고 합니다.


	자기조직화는 불균형 상태에 있는 시스템이 구성요소들 사이의 집합적인 상호작용을 통해 조직화된 질서를 스스로 만들어내는 현상을 말합니다. 실리콘밸리는 끊임없이 자본이 들고나가기를 반복하여 수많은 기업들이 생겼다 사라지는 불균형한 시스템이지만, 그 안에서는 관련기업들 사이의 다양한 경쟁과 협력구조가 맺어지면서 전체적으로는 새로운 산업변화를 선도해 나가는 것을 볼 수 있는데 이러한 현상은 ‘자기조직화’의 대표적인 예입니다.


	사발 안에서 구슬을 굴린다고 생각 해 보면, 이 구슬은 바닥을 중심으로 왔다갔다하다가 맨 밑바닥에서 정지할 것입니다. 이 운동을 가로축이 위치, 세로축이 속도인 위상공간에 그려보면 한 점으로 빨려 들어가는 모습으로 그려집니다. 이처럼 어떤 운동을 빨아들이는 점이나 선, 면을 끌개라고 합니다. 또 다른 예로 괘종시계의 흔들리는 추가 보여주는 반복적인 운동은 타원 모양의 끌개를 보입니다. 반면에 카오스(혼돈)적인 운동은 구체적이고 깨끗한 형상이 아닌 모호한 모습의 끌개를 보입니다. 이러한 끌개를 기이한 끌개(strange attractor)라고 하며, 이는 카오스적 운동의 대표적인 특징으로 꼽힙니다.


	변화하는 환경에 적응하며 진화해가는 생명체들의 원리를 탐구해보니 이들은 안정된 균형상태도 아니고 무질서한 혼돈상태도 아닌 중간상태에 있을 때 보다 잘 적응한다는 사실이 밝혀졌습니다. 이것은 균형상태에서의 작은 변화는 균형으로 다시 되돌아가려는 성질을 갖고, 혼돈상태에서의 작은 변화는 차별화되지 못하고 묻혀버리기 때문입니다. 이에 반해, 균형과 혼돈의 중간상태에서 일어난 변화들은 풍부한 형태를 갖게 되는데, 이러한 중간상태를 은유적으로 ‘혼돈의 가장자리’라고 부릅니다.