“복잡계”와 “복잡계 이론”이란?
“복잡계 이론”이 무엇인지 알아보기 전, 여러분들은 “복잡계“가 무엇인지 알고 있으신가요? “복잡계”는 우선 수많은 구성요소들로 이루어져 있으며. 이들 구성요소들은 독립적으로 존재하지 않고 다양한 상호작용(interaction)을 주고 받습니다. 그 결과 구성요소를 따로따로 놓고 봤을 때의 특성과는 사뭇 다른 거시적인 새로운 현상과 질서가 나타나게 됩니다. 이 새로운 질서의 출현을 ‘창발(emergence)’이라고 합니다. 복잡한(complex) 것은 단순히 뒤엉켜 있는(complicated) 것과는 다릅니다. 이것은 창발의 여부를 가지고 명확하게 구분되는데, 많은 구성요소를 가지고 있다 해도 거시적인 새로운 질서가 나타나지 않는다면 뒤엉킨 시스템에 불과하고, 창발이 일어날 때 비로소 “복잡계(complx system)”이라고 할 수 있습니다.
[그림 1] 복잡계 그래프
즉, “복잡계”는 간단히 창발현상을 보이는 시스템이라고 할 수 있습니다. 하지만, “복잡계”의 개념과 이론은 자연과학과 사회과학의 다양한 분야에서 함께 발전해왔기 때문에 일률적으로 통일된 정의는 없습니다. 이에 오늘날 일반적으로 받아들여지고 있는 복잡계로서 갖춰야 할 특징을 정리하면 다음과 같이 다섯 가지로 나눠볼 수 있습니다.
복잡계는 상호작용 하는 많은 구성요소를 가지고 있다.
복잡계 구성요소들의 상호작용은 흔히 비선형적(nonlinear)이다.
복잡계 구성요소들의 상호작용은 흔히 되먹임 고리(feedback loop)를 형성한다.
복잡계는 열린 시스템(open system)이며 그 경계가 불분명하다.
복잡계의 구성요소는 또 다른 복잡계이며 종종 끊임없이 적응해나간다.
이와 같은 복잡계에 대한 이론을 연구하며 분석하는 이론을 "복잡계 이론" 이라고 합니다.
[그림 2] 복잡계 개론: 복잡계에 대해 알 수 있는 좋은 참고서
1997년, 한국의 IMF 위기까지 예측 가능했었다?
한국의 IMF는 기업의 도산과 굉장히 많은 연관이 있었습니다. 실제로 기업의 도산에 관련된 변수와 한국의 경제에 관련된 변수들을 함께 고려하여 복잡계에 대한 분석을 진행하면, IMF가 충분히 일어날 수 있었던 사건이라고 합니다. 이와 같이 복잡계 이론은 앞으로 일어날 경제 위기 등과 같이 주가에 대해 굉장히 높은 예측력을 가집니다. 즉, 복잡계 이론은 충분히 연구 가치가 높다는 것이지요.
[그림 3]
복잡계 이론, 왜 이슈로 떠오르는 것일까?
기존의 모델링이 복잡한 현실에서의 시스템을 정확하고 확실하게 파악하기 위한 단순화를 중점으로 진행되었다면, 복잡계 이론은 현실을 바로 보고 그 자체를 모델링에 반영하기 위한 모델링입니다. 기존의 모델링으로는 복잡하고 여러 가지 변수가 많은 사회 현상들에 대한 예측이 굉장히 힘들고, 분석하기도 매우 어렵습니다. 이는 갈수록 더욱더 복잡하고 어려워지고 있어 기술 발전의 한계에 맞닥뜨리게 됩니다. 앞으로 과학기술 발전에 빅데이터, 인공지능, 딥러닝등과 같이 현실과 최대한 같도록 하려는 노력이 많이 진행될 것입니다. 단순화한 모델이 아닌 복잡계를 통해 현실 그대로를 반영한다면 연구발전에 있어 더 큰 성과를 이루어낼 수 있게 될 것입니다. 정보 통신 기술의 발전으로 데이터 처리,가공 능력이 향상되고 복잡계 이론이 실생활에서 자유롭게 사용됨에 따라 앞으로의 복잡계 연구의 쓰임이 굉장히 기대되고 전망이 좋다고 판단됩니다.
또한, 이 기사와 같이 복잡계 이론을 이용하면 실제로 주식 예측에 있어서 큰 도움이 될 것으로 보입니다. 관심이 있는 학생들은 “복잡계개론“ 책을 참고해보는 것을 추천드립니다. 여러분들을 모두 부자로 만들어 주지는 않을까요?
<참고자료>
[1] 윤영수 – 복잡계 개론 (삼성경제연구소, 채승병, 2005)
[2] 위키피디아 - 복잡계
[3] Institute for Basic Science – ibs.re.kr/kor.do
<이미지>
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Physics 학생기자 오재욱
2019년 가을호
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