세상일 은 대부분 안 좋 은 쪽 으로 일어나 는 경향 이 있 는데 이 를 ‘ 머피 의 법칙 ’( Murphys law ) 이 라고 한다 . 버터 를 바른 면 이 항상 바닥 을 향해 떨어진다거나 하필 내 가 선 줄 이 가장 늦 게 줄어든다 거나 하 는 것 이 다 . 머피 의 법칙 은 세상 을 비관 적 으로 바라본다는 부정 적 인 측면 도 가지 고 있 으나 , 다른 한편 으로 는 법칙 이 라는 말 을 통해 사람 들 은 자신 에게 만 일어나 는 현상 이 아니 라 누구 에게 나 일어나 고 있 는 보편 적 인 현상 이 라는 사실 을 깨달 음 으로써 다소 의 위안 을 얻 는다 . 머피 의 법칙 은 미공군 엔지니어 였 던 머피 가 수행 한 어느 실험 과정 에서 유래 된 이후 , 수없이 많 은 버전 으로 파생 되 고 발전 되 어 왔 다 . 머피 의 법칙 은 그냥 재수 없 는 현상 으로 치부 되 기 보 다는 심리 적 이 거나 통계 적 으로 또는 과학 적 으로 설명 될 수 있 는 것 들 이 많 으며 다음 과 같이 세 가지 경우 로 분류 하 여 논리 적 근거 를 제시 할 수 있 다 . 첫째 , 서두르 고 긴장 하 다 보 니 자신 이 실수 를 해서 실제로 일 이 잘못 될 확률 이 높 아 지 는 경우 이 다 . 긴급 한 이메일 을 보내 려 할 때 멀쩡 하 던 네트워크 가 다운 된다거나 , 중요 한 데이트 를 앞두 고 잘 차려 입 은 옷 에 음료 를 쏟 는다거나 하 는 것 이 다 . 머피 의 법칙 을 연구 하 던 소드 ( Sod ) 는 1000 명 을 대상 으로 경험 에 의존 한 여러 가지 현상 들 에 관하 여 설문 조사 를 실시 하 였 다 . 결과 적 으로 긴급 하 고 , 중요 하 고 , 복잡 할수록 일 이 잘못 될 확률 이 높 아 지 는 것 을 발견 하 고 이 를 수식 으로 표현 하 였 다 . 사람 들 은 일 이 잘못 될 수 도 있 다는 사실 을 아 는 순간 , 평소 와 다르 게 행동 하 며 실수 할 확률 이 높 아 진다 . 일 이 잘못 되 면 치명 적 일 수 있 다고 생각 하 면 더욱 긴장 하 게 되 고 정서 적 으로 불안 하 게 된다 . 따라서 이러 한 일 들 을 줄이 기 위해서 는 아무리 급 해도 자기 자신 뿐 만 아니 라 컴퓨터 에게 도 자신 이 급하 다는 사실 을 절대 눈치 채 게 해서 는 안 된다 . 그럴 때 일수록 태연 하 게 행동 하 고 평상심 을 유지 해야 한다 . 둘째 , 실제 확률 은 50 % 지만 심리 적 기대 치가 높 아서 잘못 될 확률 이 높 게 인식 되 는 경우 이 다 . 이것 은 한편 인간 의 선택 적 기억 에 기인 한다 . 일 이 잘 된 경우 에 받 은 좋 은 기억 은 금방 잊혀 지 지만 , 일 이 잘못 된 경우 에 받 은 안 좋 은 기억 은 머릿속 에 오래 남 는다 . 또한 , 다른 한편 으로 는 기대 섞인 비교 대상 의 선정 에 기인 한다 . 예 를 들 어 정체 된 도로 에서 자신 이 속한 차선 이 정체 가 심하 다고 느끼 는 것 은 앞서 가 는 옆 차선 차량 과 의 비교 에 의한 것 으로 과학 적 으로 근거 가 있 는 얘기 이 다 . 내 차 와 옆 차선 의 차 가 그림 1 과 같이 20 초 를 주 기 로 섰 다 갔 다 를 반복 하 는 경우 를 생각 해 보 자 . 두 차 의 속도 는 위상차 를 갖 고 주기 적 으로 변하 며 평균 속도 는 10 m / s 로 동일 하 다 . 이 때 주행 거리 는 속도 그래프 를 적분 한 아래 면적 에 해당 된다 . 아래 그래프 에서 보 는 바 와 같이 두 차량 은 동일 지점 에서 시작 해서 섰 다 갔 다 를 반복 하 는 동안 동일 한 거리 를 주행 하 게 된다 . 그러나 주행 과정 을 비교 해 보 면 , 옆 차 에 비하 여 내차 가 항상 뒤처져 있 는 것 을 알 수 있 다 . 내 차 가 앞서 가 는 시간 은 1 주기 20 초 중 5 초 에 불과 하 다 . 나머지 15 초 는 옆 차 가 내차 보다 앞서 서 달린다 . 그러 니 그 차 와 비교 하 면 내 가 선택 한 차선 에 불만 을 가지 게 되 는 것 이 다 . 그러나 내 가 비교 대상 으로 삼 던 옆 차 대신 그 차 와 같 은 차선 에서 약 50 m 뒤 를 따라오 고 있 는 차 를 비교 대상 으로 삼 는다면 상황 은 거꾸로 된다 . 그래프 에서 가 는 선 으로 나타난 바 와 같이 그 차 는 항상 나 보다 뒤 에서 달리 고 있 다 . 그 차 운전자 입장 에서 는 내차 를 보 면서 머피 의 법칙 을 생각 하 고 있 을지 도 모를 일 이 다 . 즉 비교 대상 을 어떻게 설정 하 느냐 에 따라서 ‘ 머피 의 법칙 ’ 이 될 수 도 있 고 ‘ 샐리 의 법칙 ’ 이 될 수 도 있 는 것 이 다 . 셋째 , 실제 확률 은 50 % 가 아닌데 , 사람 들 이 50 : 50 일 것 으로 잘못 착각 하 는 경우 이 다 . 이 경우 도 과학 적 으로 나 통계학 적 으로 설명 이 가능 하 다 . 예 를 들 어 태양 이 동서남북 어디 서 든지 뜰 수 있 는데 왜 하필 동쪽 에서 만 뜨 는가 하 고 불평 하 는 사람 은 아무 도 없 다 . 그렇게 되 기 로 결정 되 어 있 기 때문 이 다 . 이러 한 문제 를 결정 론 적 문제 라고 한다 . 반면 , 바람 이 어느 방향 에서 불어올 것 인가 하 는 것 은 다소 무작위 적 이 다 . 뉴턴 은 천체 의 운동 이나 물체 의 움직임 에 관한 과학 적 법칙 을 연구 하 여 자연 현상 을 모두 결정 론 적 으로 설명 하 려고 하 였 다 . 반면 예측 이 불 가능 하 고 무작위 적 인 것 을 일명 ‘ 카오스 ’ 라고 한다 . 실제 의 자연 현상 은 결정 론 적 인 것 과 무작위 적 인 것 이 복합 되 어 나타난다 . 일상용어 로 표현 하 면 우연 과 필연 이 공존 하 고 있 는 것 이 다 . 대표 적 인 머피 의 법칙 으로 돌아가 서 버터 바른 빵 이 식탁 에서 떨어지 는 예 를 생각 해 보 자 . 축구 경기 에서 선공 을 정할 때 동전 을 던지 는 것 과 달리 이 경우 에 는 앞 뒷면 이 결정 되 는 확률 이 50 % 가 아니 다 . 여기 에 는 우리 가 제대로 인지 하 지 않 고 있 는 가정 과 조건 이 여럿 숨 어 있 기 때문 이 다 . 예 를 들 어 식탁 의 높이 가 약 75 cm 이 고 , 빵 의 크기 가 약 15 cm 라는 가정 , 지구 중력장 의 크기 가 9 . 8 m / s 2 라는 조건 , 그리고 빵 과 식탁 사이 의 마찰 계수 가 일정 범위 내 에 있 다거나 , 주위 에 공기 유동 이 거의 없 다거나 하 는 등 의 가정 들 이 주어져 있 는 것 이 다 . 게다가 초기 조건 으로 버터 바른 면 이 식탁 위 에 있 을 때 항상 위 를 향하 고 있 다는 가정 도 있 는 셈 이 다 . 버터 를 발라서 접시 에 업 어 놓 는 경우 는 거의 없 을 테 니까 . 이러 한 조건 하 에서 빵 이 식탁 에서 떨어지 도록 가해진 외력 ( 외부 에서 주어진 힘 ) 이나 떨어지 는 순간 빵 과 식탁 사이 의 마찰력 에 의하 여 회전력 즉 토크 가 발생 된다 . 이 토크 에 의하 여 빵 은 자유 낙하 하 면서 일정 회전각 속도 를 갖 고 돌 게 된다 . 결국 바닥 에 닿 을 때 까지 몇 바퀴 를 회전 할 것 인가 하 는 것 이 문제 의 핵심 이 다 . 물론 엎어져서 떨어진다는 것 이 꼭 정확 하 게 180 도 를 회전 한다는 것 은 아니 다 . 회전 각도 가 90 - 270 도 사이 로 떨어지 면 버터 바른 면 이 바닥 을 향한다 . 그림 2 는 빵 이 떨어지 는 과정 을 시뮬레이션 한 결과 이 다 . 물론 떨어지 는 과정 에서 주변 조건 에 따라서 약간 씩 교란 이 일어날 수 있 다 . 예 를 들 어 , 식탁 이 흔들린다 거나 , 손 으로 세 게 쳐서 떨어지 게 된다거나 , 바람 이 갑자기 분다 거나 하 는 등 외부 교란 변수 에 따라서 회전각 이 다소 바뀔 수 는 있 으나 270 도 를 넘 거나 90 도 에 못 미치 는 경우 는 극히 드물 다 . 즉 우리 에게 주어진 조건 ( 식탁 의 높이 , 빵 의 크기 , 중력 의 세기 등 ) 하 에서 는 버터 바른 면 이 바닥 을 향하 는 것 은 재수 없 는 우연 이 아니 라 그렇게 되 게끔 결정 되 어 있 는 필연 인 셈 이 다 . 머피 의 법칙 은 뉴턴 의 법칙 이나 케플러 의 법칙 과 같이 완전 한 과학 법칙 의 범주 에 들 지 는 않 을지라도 심리 적 , 통계 적 현상 이 복합 되 어 나타나 는 일종 의 과학 법칙 이 다 . 또 나 에게 만 일어나 는 재수 없 는 법칙 이 아니 라 누구 에게 나 일어나 는 보편 적 법칙 인 것 이 다 . 도움 말씀 : 한 화택 교수 ( 국민 대학교 기계공 학과 ) 공유 하 기 글 요소