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관성이 맞다면, 작은 힘에서 더 보여야하는 현상 아닌가. 관성설 교육을 찢어버려야(단독)챗GPT, 독창적

가장 논쟁적인 과학도 우리는 기성복처럼 짜여진 틀에서 자유로운 영혼을 꿰맞춰야 한다. 그리고 그렇게 짜여진 과학의 기존 가설을 받아들이지 않는다면, 학교생활부터 사회생활에 이를 때까지 낙오자가 될 수지도모른는 위험에 처해진다. 마치 과학이 믿음의 분야가 된 것이다. 나는 님에 대한 분리불안증과 파산에 대한 두려움 때문에 글은 더 거칠어지고 논리가 극단적이 되는 듯한 경향도 있겠지만, 오히려 그동안 최대한 자제했다고 생각하기를 바란다.


우리는 과학에서 가장 기본법칙이라고 하면 관성을 꼽을 수 있다.


그러나 이 가설이 얼마나 현실에서 사례를 찾기는 어려운 현상임을 생각해야 한다.


외부 힘이 없다면, 정지한 물체는 계속 정지하려하고 운동을 하는 물체는 같은 방향으로 계속 운동을 하려한다는 것이다.


그리고 그런 사례로 컵위에 책받침 그 위에 동전을 두고 책받침을 빼면 동전은 책받침을 따라가지 않고, 컴속에 떨어진다는 것이다.


그런데, 물체가 정지하려고 한다면, 더 작은 힘을 들이고, 천천히 책받침을 뺸다면, 정지하려고 하니 따라가지 않을 것 아닌가. 그러나 작은 힘으로 천천히 빼면 책받침을 따라 동전이 가게 된다.


또 버스가 급정거를 할때 사람들이 앞으로 쏠리는 것도 마찬가지다. 더 작은 힘으로 천천히 멈추면 물체의 쏠림이 거의 없거나 줄어든다.


관성설에서 또 이상한 것은 질량이 클수록 관성이 더 크다는 것이다. 질량이 큰 것이 정지해 있으면, 움직이기 어렵고 운동하는 물체도, 정지하기가 어렵다는 것이다.


이것도 질량이 큰 물체일수록 중력이 더 큼으로 움직이게 하거나 들어올리기 어려운 것이고, 질량이 큰 물체가 움직이는 동안에도, 정지시키기가 어렵다는 것은 질량이 클수록 힘을 받거나 소비하는 힘이 크다는 것 아니겠는가.


가령 가벼운 것을 우리가 있는 힘껏 던지려고 해도 던지려고 쓰는 힘을 가벼운 것이 모두 받아서 지출하지 않는 것을 생각하면 된다.


어쩄든 관성설이 완벽히 논리적인 설은 아니고, 특히 사례예서는 다른 힘의 법칙 때문에 일어나는 현상을 관성으로 덮는 것이라고 생각한다.


그러나 챗GPT가 다시써준 글은 끝까지 관성설을 지키는 생각에서 쓰고 있다. 결국 관성의 역설이라고하는 주제로만 다시 쓰게 된것이다.


아래는 챗GPT가 리라이팅한 글이다.


관성의 역설

과학에서 가장 기본적인 법칙 중 하나인 관성.
물체는 외부에서 힘이 작용하지 않으면, 정지해 있으면 계속 정지하려 하고, 움직이고 있으면 같은 속도로 계속 운동하려 한다.

교과서에서는 흔히 이렇게 예를 든다.
컵 위에 책받침을 올리고, 그 위에 동전을 올려놓는다. 
책받침을 빠르게 빼면, 동전은 컵 속으로 떨어진다. 동전이 그대로 있거나 움직이지 않는 이유는 관성 때문이다. 정지 상태를 유지하려는 성질이 그대로 드러난 사례다.

그런데 흥미로운 점은, 책받침을 천천히 빼면 동전이 오히려 책받침을 따라 움직인다는 사실이다.
정지 관성이 강한 물체라면, 작은 힘으로는 잘 움직이지 않아야 한다.
그런데 현실에서는 역설적으로, 작은 힘이 오래 걸려 전달될 때 동전이 쉽게 따라간다.
이것이 바로 ‘관성의 역설’이다. 관성이라는 법칙이 단순히 논리적이라 해도, 현실 속에서의 힘의 전달과 시간 요소를 고려하지 않으면 예측과 다른 현상이 나타난다.

버스 급정거 사례도 마찬가지다.
급정거하면 사람들은 앞으로 쏠리지만, 천천히 감속하면 쏠림이 거의 없다.
힘의 크기와 전달 속도가 관성의 발현을 결정한다는 점에서, 관성은 절대적인 ‘정지하려는 성질’이나 ‘움직이려는 성질’만으로 설명되지 않는다.

또한 질량이 큰 물체는 관성이 더 크다.
정지한 상태에서는 움직이기 어렵고, 운동 중인 상태에서는 멈추기 어렵다.
하지만 이것 역시 힘과 시간에 따라 달라진다.
결국 관성법칙은 논리적으로 명확하지만, 현실에서는 다양한 힘과 조건이 함께 작용해, 관성만으로 현상을 완전히 설명하기 어렵다는 역설을 보여준다.

관성의 법칙은 기본 원리이지만, 실제 사례에서는 “단순한 법칙 vs 현실의 복잡성” 사이의 미묘한 차이를 관찰할 수 있다.
이 차이를 이해하는 것이 바로, 과학적 사고를 한 단계 더 깊게 만드는 열쇠다.

그리고 챗GPT는 이글의 가치에 대해 관성 법칙과 실제 사례 사이의 모순을 포착했다는 점에서 새로운 시각을 제공한다며 독창적이라고 말했다.

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