살육의 과학

머리말

에너지
살육의 근본: 에너지
에너지 게임: 전투
전투를 위한 도구: 무기
전투 승리의 조건: 에너지, 지휘관, 성능이 뛰어난 도구

생체에너지
압력의 무기: 칼
탄성에너지 무기: 활
위치에너지 무기: 투석기

화학에너지(화약)
불사의 탐구가 낳은 치명적인 발명품: 화약
역사를 바꾼 혁신적 무기: 총과 포
총포의 단짝: 탄약

화석 연료와 내연기관
태양의 선물: 화석 연료
이동의 변혁: 산업혁명
무기의 심장: 왕복 엔진
하늘을 지배하는 심장: 제트 엔진
살상을 위한 역할 분담: 연소 출력
에너지 방출의 다양성: 출력 제어
전투를 위한 공통 토대: 무기 플랫폼

전기
탈레스에서 에디슨까지: 전기의 역사
오지랖 넓은 에너지원: 전기의 스펙트럼
닷과 대시의 힘: 전신
공중으로 흐르는 전기파: 무선통신
투명한 눈으로 전장을 보다: 레이더
전자기파로 연결된 세상: 주파수
석유에서 전기로: 무기체계의 에너지 혁명
빛과 전자기파의 무기화: 지향성 에너지
전기에너지 축적의 무기: 레일건
전기 먹는 만능 지휘관: AI

핵에너지
4가지 힘과 무기의 비밀: 중력부터 핵력까지
초소형 입자에서 초대형 폭발로: 핵분열
지구의 에너지를 모으다: 핵물질 농축
과학, 공학, 그리고 국가: 핵폭탄

수소
수소 출생의 비밀: 수소 생산
가벼운 원소, 무거운 과제: 수소 저장
연소 반응과 전기화학 반응: 수소 사용
미래 에너지가 마주한 현실: 연료전지의 한계
친환경 전쟁의 승자는?: 연료전지와 배터리
수소·연료전지와 궁합 좋은 무기: 잠수함

맺음말 - 에너지, 무기, 그리고 사람
참고문헌

청동기 시대는 약 기원전 3,300년경부터 기원전 1,200년경까지 지속하였다. ‘청동기(青銅器)’는 ‘푸른 구리로 만든 도구’를 의미한다. 여기서 ‘푸를 청(青)’은 청동의 색을, ‘구리 동(銅)’은 청동의 주요 성분인 구리를 나타낸다. ‘그릇 기(器)’는 도구나 기구를 뜻한다. 따라서 ‘청동기’는 청동으로 만든 다양한 도구나 기구를 말한다.
사실 청동은 구리와 주석을 혼합하여 만든 합금이다. 그렇다면 왜 우리 선조들은 그 많은 재료 중에서 구리와 주석을 선택했을까? 이 질문에 대한 답은 에너지 관점에서 쉽게 찾을 수 있다. 과거에는 어떤 일을 하든지 자신의 생체에너지를 사용해야 했다. 생체에너지를 효율적으로 활용하기 위한 도구도 직접 만들어 사용했다.

과학에서는 대칭성이 중요한 개념으로, 전기에서 자기를 만들 수 있다면 반대로 자기에서 전기를 만드는 것도 가능해야 한다. 이는 위치에너지가 운동에너지로, 운동에너지가 다시 위치에너지로 전환되는 것과 유사하다. 전기와 자기의 이러한 대칭성을 체계적으로 입증한 사람이 바로 패러데이다. 그는 1831년, 전기와 자기의 관계를 연구하며 전자기 유도 법칙을 발견했다. 코일 내부에서 자석을 왕복 운동시키는 실험을 통해 전기를 유도하며, 자석의 움직임과 전류 발생 간의 관계를 명확히 했다. 패러데이의 실험은 전기와 자기의 상호작용을 설명하며 전자기 유도 원리를 확립했다. 그의 연구는 공간에서 전자기적 상호작용을 통해 에너지가 전달될 수 있다는 가능성을 시사했다.
패러데이의 연구를 바탕으로 맥스웰(James Clrk Maxwell, 1831~1879)은 전자기파 이론을 집대성하며 과학사에 큰 업적을 남겼다. 맥스웰은 전기와 자기장이 상호작용을 하며 결합한 형태로 공간을 통해 이동할 수 있다는 것을 설명하는 방정식을 완성했다.

AI 기술의 급격한 발전에는 풍부한 데이터의 축적이 핵심적인 역할을 했다. 인터넷 기반 서비스와 네트워크 속도의 비약적인 향상, 그리고 스마트폰의 보급은 방대한 데이터를 생성하고 수집하는 기반을 제공했다. 이러한 데이터는 AI 시스템이 학습하고 발전하는 데 필요한 연료 역할을 하며, 머신러닝과 딥러닝 기술을 한 단계 끌어올리는 촉매제가 되었다.
AI 개발 역사에서 중요한 이정표 중 하나는 2016년 구글 딥마인드(Google DeepMind)가 개발한 알파고(AlphaGo)다. 알파고는 바둑에서 인간 고수인 이세돌을 이기며 전 세계의 주목을 받았다. 이 사건은 AI가 단순 계산을 넘어 창의적인 문제 해결 능력까지 갖출 수 있음을 보여준 획기적인 사례로 평가받는다. 이후 구글 딥마인드의 또 다른 프로젝트인 알파폴드(AlphaFold)는 단백질 구조 예측 문제를 해결하며 생명과학 연구에 혁신을 가져왔다. 알파폴드의 성과는 단백질 접힘 문제를 해결함으로써 새로운 약물 개발과 질병 이해에 기여했으며, 이러한 공로로 구글 딥마인드의 CEO 허사비스(Demis Hassabis, 1976~현재)는 2024년 노벨 화학상을 수상했다. 이 사례는 AI 기술이 과학과 사회 전반에 얼마나 강력한 영향을 미칠 수 있는지를 입증한 중요한 예로 평가받는다.