2020년, 아쉬웠던 과학적 사건은? (KISTI)

2020년은 코로나19의 세계적 유행으로 말도 많고 탈도 많았던 일 년이었다. 그래도 과학자들은 열심히 연구에 매진했고 새로운 발견도 많았다. 특히 코로나19 연구가 많아 바이러스에 대한 우리의 지식이 확장된 시기이기도 했다. 하지만 연구가 많으면 안타까운 사건도 많은 법. 한 해를 마무리하며 과학계에서 있었던 안타까웠던 사건을 정리해보자.

 

코로나19 관련 가짜 뉴스와 황당 연구들

 

아무래도 2020년은 코로나19 연구가 폭발적으로 증가한 시기였다. 그런 만큼 오해와 가짜뉴스, 황당한 연구가 많았다. 특히 이런 오해를 과학자 자신이 촉발한 경우도 있었다. 뭐가 있을까?

 

하나, 코로나19 바이러스는 실험실에서 유출됐다?

중국의 과학자들이 코로나19 바이러스가 실험실에서 만들어진 것이라는 주장을 오픈액세스 논문 사이트에 올리면서 큰 논란을 일으켰다. 해당 논문에는 중국 우한시 질병예방통제센터에서 연구 중이던 신종 코로나 바이러스가 박쥐로부터 연구자에게 옮겨왔거나 실험실의 페기물을 통해 전파되었을 가능성이 있다고 썼다.

 

이 논문이 기사화되면서 우리나라에도 보고돼 큰 화제를 모았다. 하지만 이 같은 주장은 검증을 받지 않은 채 그대로 펴졌다. 실제로는 과학적 근거가 없었다. 저자들이 올린 논문은 연구자라면 누구나 논문을 올릴 수 있는 오픈액세스여서 동료 과학자들의 평가를 받지 않은 것이었다. 게다가 그 논문은 화제가 되자 삭제되었고 저자들은 인터뷰 연락에도 응하지 않았다.

 

둘, 코로나19 여름에는 주춤할 것이다?

이 주장은 가짜뉴스는 아니지만 빗나간 예측이 됐다. 미국의 메릴랜드 의과대학 연구팀은 코로나19가 인플루엔자처럼 계절성을 띤다는 연구 결과를 발표했다. 따라서 여름에는 확진자의 숫자가 감소할 것이라고 예측했다. 이런 연구 결과는 코로나19가 발생한 중국 우한, 일본 도쿄, 한국 대구, 이탈리아 밀라노, 프랑스 파리, 러시아 모스크바 등 평균 온도가 차이가 나는 다양한 국가의 도시를 조사해서 나온 것이다.

 

그러나 여름도 코로나19 확산세를 꺾지는 못했다. 보통 바이러스는 온도와 습도가 높을수록 증식 속도가 떨어지지만 코로나19 바이러스는 그전까지의 호흡기계 바이러스와는 완전히 달랐던 것이다. 호주와 이란과 같이 여름에 온도가 높은 것도 코로나19가 빠르게 확산됐다. 연구 결과가 빗나간 것은 변수를 통제할 수 없는 제한된 데이터 때문이었다. 온도, 습도 뿐만 아니라 지리적 조건, 공중보건 시스템의 수준, 인간의 행동 패턴 등이 다 코로나19 확산에 기여한다는 사실을 놓치고 말았다.

 

셋, 인간을 이용해 코로나19 실험을 한다?

일본은 올림픽을 앞두고 관중을 얼마나 허용할 것인지에 대해 고민이 많았다. 이에 요코하마 야구장과 도쿄돔에서 관중을 전체 좌석의 80% 이상 모아 놓고 경기장에서 비말의 영향, 마스크의 효과, 혼잡도 등을 검증했다. 고해상도 카메라를 이용해 관중의 일거수일투족을 촬영했고, 이산화탄소 측정기, 풍향계도 동원했다. 그러나 인간을 대상으로 실증 실험을 진행하는 것은 상당한 윤리적 고민이 필요하다. 위험도가 높아 불안해 하는 관중도 있었다. 이에 일본 내에서도 국민의 생명을 담보로 실험한다는 비판의 목소리가 터져 나왔다.

 

올 여름 다섯 손가락 안에 드는 더위 올 것

 

2020년 여름은 기상청에 대한 불신이 커진 해였다. 기상청은 이른 더위에 2020년 여름은 따뜻한 공기를 머금은 북태평양고기압과 티베트 고기압이 양쪽에서 이불처럼 한반도를 덮으면서 여름철 기온을 높일 것이라고 예측했다. 하지만 이런 예측은 빗나갔다. 중국과 일본에 많은 비를 쏟아냈던 동아시아 거대 장마전선이 2020년 6월 10일부터 한반도로 이동해 오면서 9월 12일까지 장마가 계속된 것이다.

 

문제는 이상기후로 시베리아쪽에서 발생한 폭염 탓에 북부의 한기가 남쪽으로 내려와 북태평양 고기압과 충돌하여 중국에서 머무르던 비구름이 한반도로 이동한 탓이다. 즉 기후변화로 북극과 시베리아 지역이 고온으로 유지돼 예년과 다른 긴 장마가 발생했다.

 

물론 날씨 예측이라는 것은 매우 어려운 일이다. 변수가 많고 수치 예보 모델에 따라 결과값에 큰 차이가 나기 때문이다. 대한민국은 땅이 좁고 지형이 복잡해서 정밀한 일기예보가 힘들다는 것도 한몫했다. 앞으로 분석 장비가 개선되고 빅데이터를 활용한 더 정확한 수치 예보 모델이 나온다면 한층 나아질 것이다.

 

글: 과학향기 편집부/일러스트: 이명헌 작가