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[데일리포스트=김정은 기자] 천문학에서 동물학에 이르기까지 현대의 위대한 과학적 발견은 컴퓨터 기술이 필수적이라고 할 수 있다. 국제학술지 네이처(Nature)가 과학 발전에 기여한 컴퓨터 기술 10선을 발표했다. 

◆ 1: 프로그래밍 언어의 선구자 'FORTRAN'
초창기 컴퓨터는 지금처럼 유저 친화적 운영체제가 아니었다. 펀치 카드를 사용해 코드를 수동으로 입력해야 했으며, 코드 작성은 복잡한 프로그래밍 언어에 대한 지식이 필요했다. 그러나 1950년대 IBM이 개발한 포트란(FORTRAN)의 등장으로 프로그래밍 언어로 작성된 프로그램을 컴퓨터가 실제로 처리할 수 있는 언어로 쉽게 변환할 수 있게 됐다.

◆ 2: 고속 프리에 변환 
1805년 카를 프리드리히 가우스가 고안한 고속 푸리에 변환(fast Fourier transform, FFT) 알고리즘은 시간에 따라 변화하는 복잡한 신호를 고속으로 처리할 수 있도록 지원한다. 이 알고리즘은 복잡한 전자파의 성질을 이해하기 위해 주파수를 함수로 대체 시각화할 필요가 있는 전파천문학을 비롯한 과학 분야에서 디지털 신호처리 및 이미지 분석 등에 널리 사용되고 있다. 

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◆ 3: 생물학적 데이터 베이스 
현재의 대규모 게놈과 단백질 데이터 분석, 데이터 저장 시스템은 생물정보학의 선구자인 마가렛 데이호프(Margaret Dayhoff) 박사의 노력이 결실을 맺은 덕분이다. 1960년대 생물학자들이 단백질 아미노산 서열 분석에 착수했을 때, 데이호프는 데이터를 펀치 카드에 기록, 인코딩함으로써 데이터베이스 검색을 용이하게 만들었다. 현재는 1971년에 설립된 프로테인 데이터 뱅크(Protein Data Bank, PDB)와 1982년에 시작된 젠뱅크(GenBank) 등 다양한 분야에서 데이터 세트가 사용되고 있다.

◆ 4: 대기 순환 모델
제2차 세계대전 말 컴퓨터의 선구자인 존 폰 노이만(John von Neumann)은 탄도 궤도 및 무기 설계에 사용된 컴퓨터를 사용해 일기 예보 시스템을 개혁했다. 그동안 날씨는 경험과 감에 의해 예측됐지만, 노이만은 날씨 데이터를 '대기 모델', '해양 모델' 등 몇 개의 모델로 구축해 컴퓨터로 이를 분석, 예측 정확도를 높여 나갔다.

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◆ 5: BLAS
과학 기술상의 문제 등을 해결하기 위한 기술 BLAS(Basic Linear Algebra Subprograms)는 주로 수학적 연산에 사용되며, 1979년에 개발됐다. 이 기술로 표준 구성 요소가 마련되어 벡터 및 행렬 연산 수행이 덧셈 수준으로 쉬워졌다. 

◆ 6:NIH Image
1980년대에 미국 국립 보건원(NIH) 뇌 영상 검사실에서 근무하던 웨인 라스밴드는 X선 필름을 컴퓨터에서 표시·분석하는 프로그램을 고안했다. NIH Image라고 불린 이 프로그램은 당초 Mac OS에서만 작동했지만, 이후 NIH에 의해 고도 이미지 처리 시스템으로 발전을 거듭해 현재는 다른 OS에서도 사용되고 있다.

◆ 7: BLAST
1978년 마거릿 데이호프는 DNA와 단백질의 일차 구조의 유사성 및 관련성을 파악하기 위한 'PAM'(Point accepted mutation) 시스템을 고안했다. PAM은 이후 고속·고정밀 BLAST(Basic Local Alignment Search Tool)로 진화해 당시 유전자 생물학 분야에 혁신을 가져왔다.

◆ 8: arXiv
1980년대 후반, 과학계 연구 내용은 지역 사회 내에서만 공유되는 것이 일반적이었다. 그러나 1991년 로스 알 라모스 국립 연구소에서 근무하던 물리학자 폴 긴스파그(Paul Ginsparg)는 연구 내용을 널리 공유할 수 있는 새로운 시스템을 고안했다. 과학 관련 논문과 기사를 등록자들에게 전달하는 시스템으로, 물리학 커뮤니티에 한정된 정보가 전 학문을 대상으로 확대 공개되기에 이른다. 1998년 아카이브(arXiv)로 명칭을 바꾸고 발전을 거듭해 2021년 현재 약 180만건의 논문을 무료로 볼 수 있다.  

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◆ 9: IPython Notebook
물리학자인 페르난도 페레즈(Fernando Pérez)는 "프로그래밍 언어의 하나인 파이썬(Python)은 한 줄씩 실행되기 때문에 과학 연구에 필요한 모듈 탑재 및 데이터 시각화 등에 적합하지 않다"고 생각했다. 이에 IPython(Interactive Python, 인터랙티브 파이썬)을 개발했다. IPython는 복수의 프로그래밍 언어에서 상호작용적인 컴퓨팅을 하기 위한 명령 셸로 파이썬 프로그래밍 언어용으로 처음 개발되었다. 이후 IPython Notebook으로 명칭을 바꾸고 오픈소스로 공개돼, 데이터 과학 분야에 혁명을 일으켰다. 

◆ 10:AlexNet
인공지능(AI)은 '하나의 체계화된 규칙을 사용하는 것'과 '머신러닝으로 정보처리를 실시하는 것' 두 가지로 구분된다. 토론토 대학 대학원생이었던 알렉스 크리제브스키(Alex Krizhevsky)와 일리야 서츠키버(Ilya Sutskever)는 2015년 머신러닝 기반 화상 인식 프로그램 'AlexNet'을 개발했다. 당시 대량의 이미지를 프로그램으로 분류하는 ImageNe의 알고리즘 오류는 약 25% 정도였는데, AlexNet은 오류를 15% 정도로 줄이는데 성공했다.

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