한국인의 고성능화 → 인구 감소

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한국인의 고성능화 → 인구 감소

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자연선택에 관한 재미있는 시뮬레이션이 있길래 들고와봤다.

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일단 시뮬레이션이 벌어질 필드가 있다.

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이 필드에 생물과 먹을것이 생성된다. 먹을 것은 하루 (하나의 단위 시간) 마다 일정량이 생성되고, 생물이 랜덤으로 돌아다니다가 먹을것을 하나 먹으면 다음날에도 살고, 먹기 전에 에너지가 다하면 죽는다. 두 개를 먹을 경우 재생산 (한 마리가 두 마리가 됨) 이 이뤄진다.

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이것을 여러 사이클 시뮬레이션한다. 결과는?

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이렇게 특정 인구수에서 안정되는 모습을 볼 수 있다. 먹을 것이 정해져 있기 때문에, 일정 수 이상으로 늘지 못하고, 어느정도의 먹을 것은 있기 때문에 더 줄어들지도 않는 상태에 도달하게 마련이다.

이까지가 기초 세팅에 대한 설명이다. 자, 이제 재미있는 부분의 시작이다.

생물에게 어떤 특성을 부여하고, 세대마다 돌연한 변이를 통해 이 특정이 바뀔 수 있게 세팅해 본다.

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도입할 특성은 이동속도다.

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생물이 재생산할 때마다 랜덤하게 속도가 좀더 빠르거나 좀더 느린 개체가 생성되게끔 한다.

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속도가 빠르면 빨리 먹이를 차지할 수 있겠지만, 대신 같은 거리를 가는데 에너지가 더 빨리 소모된다. 즉, 빨빨거리고 빨리 돌아다니는 생물은 굶어 죽기 까지 걸리는 시간도 짧다. 하지만 느릿느릿 다니는 개체는 같은 시간 내에 탐색하는 구역은 더 적지만 더 오래 버틸 수 있다.

시뮬레이션 결과는 어떻게 나올까? 예상해볼 수 있는 몇 가지 결과가 있다.

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첫째로, 빠른 녀석들이 더 유리하여, 전체 생물군이 빠른 속도인 결과에 도달하는 경우.

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둘째, 기존의 느린 속도인 생물이 더 잘 살아남아서 느린 속도의 생물군이 되는 경우.

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셋째, 느린 속도도, 빠른 속도도 나름의 장점이 있어서 두 가지의 최적화된 속도 영역에 생물군이 나뉘어 분포하는 경우다.

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모든 생물이 속도 1인 상태에서 시뮬레이션을 시작하고, 여러 세대가 거듭되게 한다.

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빠른 녀석들이 더 잘 살아남는 모양이다. 서서히 빠른 녀석들로 인구가 채워져 간다.

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그런 경향이 계속 나타나고,

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최종적으로 1.8 정도의 속도 영역에 생물군이 분포하는 결과가 되었다.

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이것은 전체 시뮬레이션 기간 동안 생물군의 평균 속도 (좌측 그래프) 와 전체 인구수 (우측 그래프) 를 나타낸 것이다. 재미있게도, 전체 생물군의 평균 이동속도는 높아졌지만, 전체 인구는 감소한 것을 볼 수 있다.

속도가 느린 (1) 경우보다, 속도가 좀더 빠른 편인 (1.8) 경우가 생존에 더 유리하다. 빠른 개체가 더 잘 살아남는 것이다. 하지만 대다수가 생존에 유리한 개체가 되었다고 해서 그 종의 생물 전체가 더 많은 숫자가 되어 번성하는 건 아니다. 어떻게 보면 이렇게 말할 수 있을 것 같다. 각 개체의 경쟁력이 강한 만큼, 한정된 필드 안에서 살아갈 수 있는 개체의 숫자는 적어진 셈이라고.

나는 이걸 보고 우리나라가 생각났다. (물론 생각났다는 얘기지, 이 시뮬레이션과 실제 사회가 맞아떨어진다고 생각하는 건 아니다.) 사람들 개개인의 역량은 높은 편이다. 경쟁을 통해 개개인의 역량은 계속 강화되었다. 하지만 이는 개개인의 피로도를 높인다. (빨리 움직이는 개체는 에너지를 훨씬 많이 쓴다.) 또, 개개인의 역량은 향상된 반면 출산율은 하락해 인구수가 감소하고 있다.

자료 출처:

https://youtu.be/0ZGbIKd0XrM

출처 : https://www.dogdrip.net/476235412

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