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비닉스구입 [이선의 인물과 식물]황후 조제핀과 장미

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작성자 가불이
댓글 댓글 0건 조회Hit 2회 작성일Date 26-05-06 15:48

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비닉스구입 이제 곧 장미 축제가 시작된다. 보통 장미의 기원을 아시아와 중동에서 찾지만, 근대 장미 정원 문화는 프랑스에서 화려하게 꽃피었다. 특히 19세기 초 장미가 원예 문화로 자리 잡는 데에는 나폴레옹의 황후 조제핀 드 보아르네를 빼놓을 수 없다.
빼어난 미모와 우아한 취향으로 이름 높았던 그는 나폴레옹과 결혼한 뒤 황후에 올라 호화로운 삶을 보냈다. 그러나 10년이 넘도록 후계자가 태어나지 않자, 나폴레옹은 조제핀과의 이혼을 선택했다. 충격에 휩싸였던 그는 파리 근교의 말메종성에 정착해 식물에 온 정성을 쏟으며 정원사로 거듭났다.
조제핀은 성에 딸린 넓은 부지에 영국식 풍경 정원을 꾸미고, 세계 각지에서 들여온 온갖 희귀 식물을 재배하기 위한 대형 온실도 조성했다. 유리 온실에는 석탄 난로까지 설치해 큰 나무도 겨울을 날 수 있었다. 특히 장미를 사랑했던 그는 당시 알려진 거의 모든 종류의 장미를 수집했다. 그 결과 약 250종에 달하는 장미 품종을 모아 세계에서 가장 방대한 장미 컬렉션을 보유하게 되었다. 말메종의 장미 컬렉션은 프랑스 정원 문화에 뚜렷한 자취를 남겼으며, 19세기 원예 산업과 장미 육종의 발전에도 큰 영향을 끼쳤다.
여기에는 나폴레옹의 적극적인 후원도 있었다. 나폴레옹은 원정지에서 장미와 여러 꽃을 모아 황후가 사는 말메종으로 보내도록 지시했다. 심지어 전쟁으로 봉쇄된 유럽의 바닷길도 조제핀의 식물을 운반하는 선박만은 예외적으로 통과했다고 하니, 조제핀에 대한 나폴레옹의 사랑을 짐작할 만하다.
말메종의 식물을 더욱 빛나게 한 인물은 식물화가 르두테였다. 조제핀은 그에게 말메종의 식물을 그리게 했고, 그 덕분에 오늘날에도 조제핀의 정원과 식물을 상상해볼 수 있다. 이국 식물 중에는 중국에서 온 모란도 있었다. 아름다움과 부귀영화를 상징하는 장미와 모란은 모두 끝내 붙잡고 싶은 인간의 꿈이다.
그러나 황제의 영광도, 황후의 사랑도 영원하지 않았다. 1814년 5월, 정원과 식물을 열정적으로 사랑했던 조제핀은 51번째 생일을 앞두고 갑자기 세상을 떴다. 그는 화려한 취향만큼이나 큰 부채를 남겼다. 엘바섬에서 유배 중 그의 사망 소식을 접한 나폴레옹은 며칠 동안 방에서 나오지 않았다고 한다.
‘세상의 영광은 이처럼 사라진다(Sic transit gloria mundi).’ 한때 교황의 대관식에 낭독되던 문구다. 나폴레옹의 황제 대관식에도 울려 퍼졌을까.
최근 데이터 과학과 의료 공학 분야에서 뜨겁게 주목받는 수학 분야를 꼽으라면 단연 ‘역문제(Inverse Problem)’일 것이다. 원인에서 결과를 도출하는 통상의 ‘정방향’ 사고 과정에 비해, 역문제는 나타난 결과로부터 보이지 않는 원인을 거꾸로 추적해가는 지적 추론 과정이다.
수학적으로는, 주어진 함수 y=f(x)에서, x라는 입력값이 주어졌을 때 y를 구하는 것은 명쾌한 정방향 문제다. 하지만 우리가 관측할 수 있는 데이터가 오직 결과물인 y뿐일 때, 보이지 않는 x를 찾아내는 과정은 훨씬 복잡하고 정교한 계산을 요구한다.
밝은 태양 아래 서 있는 물체가 있다면, 그 물체의 모양에 따라 지면에 그림자가 생기는 것은 자연스러운 정방향 문제다. 반대로 바닥에 비친 일그러진 그림자의 모양만을 보고, 그 그림자를 만들어낸 원래 물체의 입체적인 형상을 완벽하게 복원해내는 것이 바로 역문제다.
어두운 밤길에서 들려오는 발소리만으로 상대방의 체격이나 신발 종류를 짐작하는 것, 혹은 굳게 닫힌 상자를 흔들었을 때 들리는 소리로 내용물을 추측하는 행위가 모두 역문제의 범주에 속한다.
역문제의 중요성을 가장 피부로 느낄 수 있는 분야는 의료 현장이다. 1979년 노벨 생리의학상을 안겨준 컴퓨터 단층촬영(CT)은 역문제 해결의 정점이라 할 수 있다. CT의 원리는 명쾌하다. 신체에 X선을 쏘면 뼈처럼 밀도가 높은 곳은 강도가 많이 줄어들고, 근육처럼 밀도가 낮은 곳은 적게 줄어든다. 이 ‘감쇠율’ 데이터가 바로 우리가 얻는 ‘결과’다. 그 원인, 즉 인체의 내부 모양을 추정하는 것은 전형적인 역문제다.
1917년 오스트리아의 수학자 요한 라돈은 ‘라돈 변환’을 통해 단면의 넓이들로부터 입체의 모양을 복원하는 수학적 기틀을 마련했다. 당시에는 구현할 기술이 없었으나, 수십년 뒤 공학자들의 손을 거쳐 수많은 생명을 구하는 의료장비로 거듭났다.
우주의 끝에서 암세포의 위치까지
역문제는 인간의 시선이 닿지 않는 곳에서도 빛을 발한다. 1846년 발견된 해왕성이 대표적이다. 당시 천문학자들은 천왕성의 궤도가 계산과 다르게 움직이는 현상(결과)을 관찰하고, 보이지 않는 거대 행성의 중력(원인)을 역으로 계산해 해왕성의 위치를 정확히 맞혔다.
현대에 들어서는 아르헨티나의 수학자 알베르토 칼데론이 제기한 ‘칼데론 문제’가 역문제의 새로운 지평을 열었다. 물체 표면에서 측정한 전압 데이터를 통해 내부의 전기 전도율을 알아내는 이 이론은 ‘전기 임피던스 단층촬영(EIT)’으로 이어졌다. 암세포는 정상 조직보다 전기 전도율이 4~5배 높기 때문에, 몸에 전극을 붙여 전압 분포의 왜곡을 측정하면 칼을 대지 않고도 암의 크기와 위치를 파악할 수 있다.
물론 역문제 해결이 늘 순탄한 것은 아니다. 곱해서 12가 되는 숫자 조합이 여러 개이듯, 하나의 결과에 대해 원인이 여러 개이거나 정보가 부족한 문제(ill-posed problem)가 발생하기도 한다.
1966년 수학자 마크 카츠는 “드럼 소리만 듣고 드럼의 모양을 알 수 있는가?”라는 질문을 던졌다. 결론은 ‘알 수 없다’였다. 서로 다른 모양의 드럼이 같은 주파수를 낼 수 있기 때문이다.
이러한 모호성은 때로 ‘스텔스기’처럼 적의 탐지(역문제 해결)를 방해하는 기술로 응용되기도 한다.
정보가 부족해 답이 명확하지 않은 역문제를 해결하기 위해 현대 수학은 ‘최적화 기법’과 ‘인공지능(AI)’을 사용한다.
인류의 한계 돌파하는 지적 열쇠
수많은 데이터 속에서 가장 개연성 있는 원인을 찾아내는 AI의 학습 방식은 본질적으로 거대한 역문제를 푸는 과정과 닮아 있다. 강아지와 고양이의 사진을 보고 특징을 추출해 분류하는 AI는, 사실 ‘이미지’라는 결과로부터 ‘객체의 정체’라는 원인을 찾아내고 있는 셈이다.
보이지 않는 것을 보게 하고, 현상 너머의 본질을 탐구하는 역문제는 단순한 수학의 한 분야를 넘어 인류의 한계를 돌파하는 지적 열쇠가 되었다.
심해의 지형을 탐사하고, 인체 내부의 비밀을 밝히며, 인과관계의 실타래를 거꾸로 풀어가는 이 끈기 있는 수학적 여정은, 앞으로도 인류의 시야를 우리가 상상하지 못한 영역까지 확장해 나갈 것이다.

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