다윈의 진화론, 자연선택설 그리고 유전 알고리즘에 대한 세특 심화 탐구 주제 (생명과학, 통합과학, 정보, 프로그래밍 학생부)

다윈의 진화론과 자연선택설은 참 재미있는 주제입니다. 정보 과목에서 프로그래밍과 연결하여 유전 알고리즘을 탐구하기에도 좋고 실제로 고등학생이 하스스톤이란 카드 게임을 이용하여 진화론을 탐구하여 이슈가 된 적이 있습니다. 엘피의 스터디 오늘의 주제는 다윈의 진화론, 자연선택설 그리고 유전 알고리즘에 대하여 설명하고 심화 탐구 주제를 정리해 보겠습니다.

 

다윈의 진화론, 자연선택설, 유전알고리즘 탐구

1. 다윈의 진화론

찰스 다윈의 진화론은 생명체의 집단이 여러 세대를 거치면서 살아남은 집단을 연구한 결과 기존의 집단과는 다른 변화를 쌓아 집단 전체의 특성을 변화시키거나 새로운 종의 탄생을 관찰하는 현상을 진화하고 하며, 이러한 현상을 연구하는 학문이 진화론입니다. 즉, 진화는 살아남은 집단의 특성을 연구하는 것입니다. 현재 진화는 자연현상으로 유전자의 변화가 누적된 결과라고 판단하고 있습니다. 유전은 돌연변이와 생식에 의한 유전자 재조합 등을 통해 변화를 일으켜 생존에 유리해지기도 불리해지기도 합니다.  다윈의 진화론의 대표적인 예로는 갈라파고스 제도의 핀치새가 있습니다.

 

핀치새

 

핀치새는 다윈의 비글호가 항해 도중에 갈라파고스 제도에 들렸을 때 진화론에 영감을 주었다고 합니다. 갈라파고스 핀치새는 200만 년~ 300만 년 전 조상인 종의 무리가 갈라파고스 제도에 와서 환경에 맞게 적응 방산한 진화의 대표적인 예시입니다.

 

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2. 자연선택설

자연선택설(Natural selection)은 쉽게 정의하면 자연에서 살아남은 유전자가 선택받은 유전자로서 다양한 유전자 중 어떤 유전자가 더 유리한지는 어떠한 특성이 결정하지 않고 자연에서 살아남아 개체의 생존과 번식을 성공한 유전자가 유리한 유전자란 의미입니다. 자연선택설이 의미하는 유리한 유전자가 의미하는 바 중 재미있는 점은 집단 전체의 생존에 필요한지입니다. 필요에 따라 돌연변이가 나타나고, 그 또한 자연에 선택되었다는 개념입니다. 예를 들어 비록 개체에는 해를 끼치는 유전자일지라도 자손을 남기는 데 유리하다면 자연에 선택되어 유리한 유전자로서 역할을 할 수 있다는 뜻입니다. 

 

Myotonic goat - 나무위키

개체 자신에게는 해를 끼치지만 생존에 유리한 유전자의 대표적인 예시는 일명 기절 염소라 불리는 마이아토닉 염소(Myotonic goat)입니다. 이 염소는 일종의 유전 질환인 유전 형질 마이아토닉 콘제니타를 가지고 있습니다. 이 형질은 갑자기 깜짝 놀랐을 때 잠시 온몸의 근육이 경직되어 기절한 거처럼 보이게 뻗어버립니다. 단 5초에서 20초 정도의 짧은 시간 동안 근육이 딱딱해져 기절해버리지만 늑대나 맹수의 습격이 있을 때 뻗어버려 스스로 희생하게 됩니다. 이 마이아토닉 염소가 잡아먹히는 동안 다른 염소들은 모두 도망가버립니다. 이렇게 개체 자신에게는 생존에  매우 불리하지만, 집단 전체의 생존에는 유리한 이 유전 또한 자연선택에 의하여 살아남은 돌연변이입니다.

 

 

*돌연변이란?

돌연변이란 유전자가 바뀌는 현상입니다. 마블 만화의 단골 소재인 방사선, 화학물질 등에 의해서도 유전자가 바뀔 수 있습니다. 마치 스파이더맨이나 헐크처럼 만화같이 변화한 케이스는 없지만 불가능은 아니라 생각합니다. 하지만 단순한 유전자의 복사 과정에서도 유전자가 바뀔 수 있으며 외부에서 제거하지 않는 이상 유전자는 집단 안에서 계속 쌓이게 됩니다. 돌연변이는 꼭 해롭다고는 할 수 없으며 돌연변이 또한 자연에 살아남게 되면 핵심적인 유전자로 남기도 합니다. 

3. 유전 알고리즘 

유전 알고리즘(Genetic Algorithm) 앞에서 공부한 다윈의 진화론과 자연선택설, 그리고 돌연변이를 이용한 자연의 진화과정을 모방하여 만든 자연 모방 기술이기도 한 알고리즘입니다. 유전 알고리즘은 자연선택설의 생존과 돌연변이의 난수를 통한 세대의 진화를 기반으로 프로그래밍한 알고리즘으로 다양한 연구에서 많이 쓰입니다. 우선 아래 유튜브 영상을 통해 유전 알고리즘이 무엇인지 알아보겠습니다.

 

*참고 영상 - KM.Yukk의 유전적 알고리즘으로 그네 타는 법을 학습시켰다.

유전알고리즘을 가장 잘 설명해주는 영상

유전 알고리즘은 게임 개발에서도 많이 사용됩니다. 특히 오픈소스를 이용하여 간단한 유전 알고리즘을 개발하여 연구할 수 있습니다. 뿐만 아니라 유전 알고리즘 하면 가장 재미있는 심화 탐구 주제 보고서는 하스스톤 게임에 유전 알고리즘과 자연선택설을 접목하여 분석한 탐구 보고서입니다.

 

 

한국 고등학교 2학년이 분석한 하스스톤 자연선택설 인공지능 연구

 

정말 멋지다고 생각합니다. 연구 목표, 연구 방법, 연구 결과, 결론 및 제언까지 무엇 하나 빠지지 않는 진짜 게이미피케이션을 적용한 사례라고 생각됩니다. 좋아하는 게임과 관심 있는 분야를 접목한 이 연구는 유전 알고리즘과 자연선택설을 이용한 인공지능 연구 개발에 기본을 잡고 있습니다. 강화 학습을 적용한 모델을 완성한다면 더 재미있는 주제가 되었을 것이라 생각됩니다.

4. 진화론, 자연선택설, 유전 알고리즘과 관련된 심화 탐구 주제

생명과학분야는 고등학생이 실험 탐구 주제로 사용하기에 어렵지만 앞서 게임과 같은 시뮬레이션을 이용한다면 고등학생도 충분히 할 수 있는 영역으로 생각됩니다.

1. 유전 알고리즘을 접목한 게임 연구 - 생명과학, 정보, 프로그래밍, 컴퓨터공학, 소프트웨어공학, 게임 등등 학과 추천
   플렛피 버드, Rider와 같은 게임을 활용하면 더 쉽게 접근할 수 있습니다. 특히 게임 개발 툴 유니티를 이용하면 유전 알고리즘과 인공지능이 오픈소스로 공개되어있는 자료가 많기 때문에 쉽게 개발할 수 있습니다.
   
   
2. 유전자 풀의 변화를 프로그래밍하여 계산적 확률과 실제적 확률의 비교와 오차 - 수학, 확률과 통계, 생명과학 
   하디-바인베르크 법칙을 기반으로 계산적 확률을 정리하고 프로그래밍을 통한 유전자 풀의 데이터셋을 실제적 확률로 시뮬레이션하여 두 계산을 비교하는 탐구 주제입니다. 
   
   
3. 갈라파고스 제도의 지형, 기후적 특징이 다윈의 진화론에 영향일 미친 이유 - 세계지리, 생명 과학
   갈라파고스 제도의 지형과 기후, 해수의 온도 등 서식적 환경과 제도별 특징, 핀치새의 부리 모양에 대한 분석과 이유를 정리하고 다윈의 진화론이 어떻게 영감을 받았는지 정리해볼 수 있는 문이과 통합 주제입니다.

 

이상! 다양한 주제와 분야를 공부하고 심화 탐구 주제를 고민해보는 엘피 스터디입니다.

진화론과 관련된 대멸종 가설에 대한 포스팅이 궁금하다면 아래 포스팅을 확인해주세요.

대멸종가설 5대 대멸종 정리 및 세특 주제 탐구