From agent-based dynamics to a kinetic theory of jellyfish swarms

바다는 겉보기에는 비어 있는 것처럼 보일 때가 많지만, 결코 비어 있지 않습니다. 바다의 많은 곳에서 생명체는 그저 떠다니는 것이 아니라 모여듭니다. 해파리들의 거대한 구름은 수십 킬로미터까지 뻗어 나갈 수 있으며, 수백만 마리의 개체가 하나의 움직이는 실체로서 이동합니다. 오랫동안 과학자들은 이러한 떼를 바람과 파도에 따라 흐르는 잎사귀처럼, 단순히 떠다니는 수동적인 표류자로 간주했습니다. 이러한 관점은 해류의 움직임을 알면 해파리가 어디로 가게 될지 예측할 수 있다는 것을 시사했습니다. 그러나 최근의 관측 결과들은 이 단순한 그림에 의문을 제기하고 있습니다. 지중해에서 발견되는 유목형 해파리와 같은 특정 종들은 단순히 떠다니는 것이 아니라 강력한 수영 능력을 갖추고 있습니다. 이들은 조류에 맞서 적극적으로 헤엄치며, 종종 물의 흐름과 반대 방향으로 이동하기도 합니다. '양의 유향성(positive rheotaxis)'이라고 알려진 이 조류를 거스르는 능력은 해파리가 환경의 보이지 않는 신호에 반응하며 결정을 내리고, 어쩌면 서로 소통하고 있음을 암시합니다. 이 생명체들이 어떻게 움직이는지를 이해하는 것은 단순한 생물학적 호기심을 넘어, 이 거대한 떼가 언제 어디에서 형성될지를 예측하는 데 매우 중요합니다. 이는 연안 생태계, 어업, 그리고 관광업에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.

텔아비브 대학교의 연구팀은 단일 해파리의 행동과 전체 떼의 움직임을 연결하는 새로운 수학적 프레임워크를 구축함으로써 이 수수께끼를 풀기 위한 중요한 발걸음을 내디뎠습니다. 이들의 연구는 모든 개별 동물을 추적하는 방식—수백만 마리의 생명체를 다룰 때 불가능해지는 방법—에서 벗어나, 대신 떼를 하나의 연속적인 유체로 취급합니다. 연구진은 단일 해파리가 주변 환경에 어떻게 반응하는지를 설명하는 모델로 시작했습니다. 즉, 해파리는 조류에 따라 변하는 속도로 헤엄치고, 난류나 스스로의 예측 불가능성으로 인해 무작위로 방향을 틀며, 유리한 조건들을 향해 스스로를 조종합니다. 이러한 유리한 조건에는 조류를 거슬러 헤엄치거나, 난류가 있는 구역을 피하거나, 다른 해파리가 방출한 화학적 신호를 따르는 것 등이 포함될 수 있습니다. 연구진은 이러한 개별적인 행동은 빠르게 일어나지만, 떼의 전반적인 움직임은 거대한 규모의 해류에 의해 훨씬 더 느리게 진화한다는 점을 깨달았습니다.

연구팀은 이러한 빠른 개별 반응과 집단의 느린 움직임을 분리함으로써, 모든 해파리를 시뮬레이션할 필요 없이 떼의 밀도와 방향을 설명하는 일련의 방정식들을 도출해 냈습니다. '운동론(kinetic theory)'이라고 알려진 이 접근법을 통해, 그들은 떼가 시간이 지남에 따라 어떻게 퍼지고, 집중되고, 흩어지는지를 계산할 수 있습니다. 이 연구의 핵심 발견 중 하나는 떼의 행동이 단순히 바다가 그들을 밀어내는 결과가 아니라는 점입니다. 대신, 해파리는 스스로의 분포를 능동적으로 형성합니다. 해파리가 조류를 거슬러 헤엄치거나 화학적 흔적을 따를 때, 약한 조류 속에서도 지속되는 밀집된 패치(patch)를 형성할 수 있습니다. 또한 연구진은 화학적 신호 기제를 포함시켰는데, 이는 해파리가 다른 개체들을 유인하는 물질을 물속에 방출하여 떼가 결속력을 유지하도록 돕는 피드백 루프를 만든다는 점을 시사합니다. 이 화학적 신호는 영구적인 표식이 아닙니다. 그것은 확산되고 소멸하기 때문에, 떼는 능동적인 수영과 감지를 통해 끊임없이 응집력을 갱신해야 합니다.

이 논문은 이러한 떼가 단순히 해양이 유기체를 집중시키는 '수동적 이류(passive advection)'에 의해서만 형성된다는 생각을 명시적으로 배제합니다. 저자들은 해파리가 조류를 거슬러 헤엄치고 환경적 신호에 반응하는 능동적인 능력이 없다면, 현실 세계에서 관찰되는 크고 일관된 구조물들은 불가능할 것이라고 주장합니다. 또한 해파리들이 서로 충돌하기도 하지만, 이러한 충돌은 주로 조직화에 영향을 주지 않는 수동적인 부딪힘일 뿐이며, 오히려 조직화는 각 해파리가 물과 화학적 신호에 어떻게 반응하느냐에서 온다는 점을 분명히 했습니다. 모델에 따르면, 특정 방향으로 헤엄치려는 동력과 충돌이나 난류에 의한 무작위적인 요동 사이의 균형이 떼가 얼마나 빽빽하게 모여 있는지를 결정합니다. 함께 헤엄치려는 동력이 강하면 떼는 조밀하고 방향성을 가진 집단이 되고, 무작위적인 움직임이 우세하면 떼는 흩어지게 됩니다.

이 새로운 프레임워크는 해양학자들에게 실용적인 도구를 제공합니다. 방정식이 대규모 움직임에 초점을 맞추도록 단순화되었기 때문에, 이를 해류를 시뮬레이션하는 기존 컴퓨터 모델에 적용할 수 있습니다. 이는 미래에 과학자들이 기상 예보와 유사하게 해파리 떼의 형성을 더 높은 정확도로 예측할 수 있음을 의미합니다. 연구진은 자신들의 모델이 여전히 실제 데이터로 검증되어야 할 몇 가지 가정에 의존하고 있음을 인정합니다. 예를 들어, 해파리가 사용하는 정확한 화학적 신호는 여전히 가설 단계이며, 다양한 자극에 대한 정밀한 반응 강도는 통제된 실험을 통해 측정되어야 합니다. 연구팀은 드론을 사용하여 야생의 떼를 추적하고, 탱크 실험을 통해 해파리가 특정 조류와 화학 물질에 어떻게 반응하는지 관찰하는 것을 포함한 향후 로드맵을 제시하고 있습니다. 이러한 관측 결과들을 수학적 모델과 결려함으로써, 그들은 매개변수를 정교화하고 궁극적으로 이러한 거대한 생물학적 사건을 예측할 수 있는 신뢰할 수 있는 시스템을 만들기를 희망합니다.

이 연구는 개별 동물의 미시적 세계와 해양 역학의 거시적 세계 사이의 가교 역할을 합니다. 이는 해파리에 대한 관점을 바다의 움직임에 따른 수동적인 희생자에서, 자신의 운명을 스스로 결정하는 능동적인 참여자로 전환시킵니다. 현재 이 모델은 이론적 구성물이지만, 명확한 길을 제시합니다. 이는 해파리 떼의 미스터리가 단순히 물이 어디로 가느냐의 문제가 아니라, 해파리가 어디로 갈지를 어떻게 결정하느냐의 문제라는 점을 시사합니다. 이러한 결정을 이해함으로써, 과학자들은 바다를 단순히 무언가를 이동시키는 유체가 아니라, 생명체가 거대한 규모로 능동적으로 항해하고, 소통하며, 스스로를 조직하는 복잡한 환경으로 바라보기 시작할 수 있습니다.