Short Introduction
이기적 유전자’의 저자 리처드 도킨스에 따르면, 현시대를 살아가는 종은 모두 뛰어난 생존 전략을 가지고 있어 생존 경쟁에서 성공한 생물체들이다. 본 연구는 이런 생존 전략에 대해 수학적, 전산학적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 기존에 널리 알려진 매파와 비둘기파 전략에 대해 분석해보고, 여기서 여러가지 변수를 조절해가며 시뮬레이션을 진행하여 각각의 생존전략에 어떤 요소들이 개체 수에 얼마나 영향을 미치는지 분석해 볼 것이다. 이런 통계학적 데이터를 바탕으로, 매파와 비둘기파에 대한 수학적 모델을 만들어 보는 것을 일차적인 목표로 한다. 또, 상황을 일부 변경하여 여러가지의 생존 전략을 가지고 있는 개체들이 상호작용하는 경우에서도 비슷한 논의를 진행해보는 것을 이차적인 목표로 한다.
Content
- 프로젝트 진행 동기
위 영상을 보면 한결 이해가 쉬워질 것이다. 처음 ‘이기적 유전자’라는 책에서 이 개념을 소개한 후, 생존 전략에 대해 흥미가 생겼다. 하지만, 기존의 모델은 현실 세계에서 일어나는 일들을 충분히 반영하고 있지 못하다는 생각이 들었고, 조금 더 실제 생태계를 반영한 모델을 만들고 싶어서 본 연구를 진행하게 되었다. 삶을 영위하거나, 자손을 만드는데 에너지를 소모한다는 점을 위주로 모델을 개선하고 싶었다. 또, 개체 수에 영향을 미치는 여러가지 요인들을 효과적으로 분석할 수 있게 하기 위하여 각각의 요인들을 직접 변화시키며 개체 수가 어떤 비율로 수렴할지 계산해 보고 싶었다.
- 프로젝트의 진행 과정
첨부 파일 중 워드파일 ‘Hawk_Dove_01’에 써진 바와 같이, 매파와 비둘기파의 생존 과정을 모델링하였다. 이것을 바탕으로 시뮬레이션을 구현하여 각각의 개체수의 변화를 관찰해 보았다. 특히, 매파끼리 경쟁했을 때 한 쪽이 얻는 피해의 정도를 조정해가며 개체수의 비율 변화를 관측해 보았다.
(여기부턴 계획한 절차지만, 실제로 이루지 못한 것들입니다.) 이를 바탕으로 수학적인 모델을 세워 각각의 변수가 개체 수에 어떤 영향을 미치는지 탐구해 볼 것이다. 조금 더 복잡한 네트워크를 모델링하기 위해, 조금 더 다양한 종류의 생존 전략을 가지는 개체들을 추가하여 시뮬레이션을 진행할 것이다. 시뮬레이션 결과를 바탕으로 더 복잡한 수학적 모델을 세워 분석할 것이다.
- 프로젝트의 결과
우선, python을 이용하여 시뮬레이션을 구현하는데 성공하였다. 사용자가 직접 여러 변수를 조작하여 개체수의 변화를 관측할 수 있다. 또한, 주요하게 다룬 내용중 하나인 매파끼리 경쟁했을 때 한 쪽이 얻는 피해의 정도를 조정해가며 개체수의 비율 변화를 관측하였다. 그 결과, 일종의 반비례 관계가 있음을 밝혔다. 연구 결과를 첨부 파일 중 엑셀파일 ‘ data_hawk_dove_withgraph_v.03’에 정리해 두었다.
- 프로젝트 진행 소감
안녕하세요! 20-012 김동인입니다.
사정이 생겨 본 연구를 끝까지 수행하지 못하게 되었습니다.
혹시나 진화적으로 안정된 생존 전략이라는 주제에 대해 관심이 생겨 이와 관련된 연구를 하고 싶으시다면, 이 연구를 끝까지 이어가 주시면 감사하겠습니다!
물론 그 과정에서 제가 써놨던 자료(많지는 않지만)들 전부 그대로 사용하셔도 됩니다.
제가 고심해서 정한 ‘괜찮은 주제’라고 생각하지만, 끝을 보지 못해 아쉬워 후배님들에게 이 연구가 이어졌으면 좋겠다는 마음에서 이 글을 씁니다.
감사합니다!
2022.06.19. 김동인 올림
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About
본 글은 2022년도 1학기에 20 김동인 연구회원이 진행한 프로젝트입니다.