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머피의 법칙(영어: Murphy’s law)은 어떤 일이 잘못되어 가는 상황에 대해 이야기할 때 서양에서 흔히 사용되는 말이다. 즉, 하려는 일이 항상 원하지 않는 방향으로만 진행되는 현상을 이르는 말이다.
머피의 법칙 – 위키백과, 우리 모두의 백과사전
머피의 법칙(영어: Murphy’s law)은 어떤 일이 잘못되어 가는 상황에 대해 이야기할 때 서양에서 흔히 사용되는 말이다. 즉, 하려는 일이 항상 원하지 않는 방향으로만 진행되는 현상을 이르는 말이다. 머피의 법칙에 따르면, “어떤 일을 하는 데에 둘 이상의 방법이 있고 그것들 중 하나가 나쁜 결과(disaster)를 불러온다면 누군가가 꼭 그 방법을 사용한다. 자기가 원하는 것과 반대로 꼬여가는 것이다.” 1949년 미국 공군에서, 인간이 중력에 얼마나 견딜 수 있는지에 대한 실험을 할 때 대위로 있었던 에드워드 머피(Edward A. Murphy)의 이름을 따서 지어진 이름이다.
샐리의 법칙(Sally’s law)은 계속해서 자신이 바라던 대로 일이 일어남을 뜻하는 용어이다. 머피의 법칙(Murphy’s law)과는 반대되는 경우이다. 샐리의 법칙의 샐리는 1989년에 제작된 미국영화 《해리가 샐리를 만났을 때》(When Harry Met Sally)’에서 유래하였다. 순조롭게 된다는 의미이다.
샐리의 법칙 [ 편집 ]
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위키백과, 우리 모두의 백과사전
머피의 법칙(영어: Murphy’s law)은 어떤 일이 잘못되어 가는 상황에 대해 이야기할 때 서양에서 흔히 사용되는 말이다. 즉, 하려는 일이 항상 원하지 않는 방향으로만 진행되는 현상을 이르는 말이다. 머피의 법칙에 따르면, “어떤 일을 하는 데에 둘 이상의 방법이 있고 그것들 중 하나가 나쁜 결과(disaster)를 불러온다면 누군가가 꼭 그 방법을 사용한다. 자기가 원하는 것과 반대로 꼬여가는 것이다.” 1949년 미국 공군에서, 인간이 중력에 얼마나 견딜 수 있는지에 대한 실험을 할 때 대위로 있었던 에드워드 머피(Edward A. Murphy)의 이름을 따서 지어진 이름이다.
샐리의 법칙 [ 편집 ]
샐리의 법칙(Sally’s law)은 계속해서 자신이 바라던 대로 일이 일어남을 뜻하는 용어이다. 머피의 법칙(Murphy’s law)과는 반대되는 경우이다. 샐리의 법칙의 샐리는 1989년에 제작된 미국영화 《해리가 샐리를 만났을 때》(When Harry Met Sally)’에서 유래하였다. 순조롭게 된다는 의미이다.
머피의 법칙 VS 샐리의 법칙 – 가천대신문
미국 에드워드 공군기지에 근무하던 머피(Edward A. Murphy)대위가 1949년 처음으로 사용했다. 당시 미 공군에서는 조종사들에게 전극봉을 이용해 가속된 신체가 갑자기 정지될 때의 신체 상태를 측정하는 급 감속 실험을 하였으나 모두 실패했다. 나중에 조사해 보니 조종사들에게 쓰인 전극봉의 한 쪽 끝이 모두 잘못 연결되어 있었다. 한 기술자가 배선을 제대로 연결하지 않아 생긴 사소한 실수 때문이었다. 전극봉을 설계한 머피는 이를 보고 “어떤 일을 하는 데는 여러 가지 방법이 있고, 그 가운데 한 가지 방법이 재앙을 초래할 수 있는데 누군가가 꼭 그 방법을 쓴다”고 말했다. 그 뒤 일이 좀처럼 풀리지 않고 오히려 갈수록 꼬이기만 해 되는 일이 없을 때 흔히 이 말이 사용되면서 일반화됐다. 즉 머피의 법칙은 자신이 바라는 것은 이루어지지 않고, 우연히도 나쁜 방향으로만 일이 전개될 때 쓰이는 말이다. ■ 일화
샐리의 법칙은 머피의 법칙과는 달리 기분 좋은 단어이며 기분 좋은 법칙이다. 필자가 불과 며칠 전에 겪은 일이다. 요즘 한창 영화계의 붐을 일으키고 있는 영화 ‘건축학 개론’을 보러 친구와 함께 동네 영화관에 갔다. 주말이라 그런지 영화관에는 영화를 보러온 사람들로 북적였다. 번호 대기표를 뽑고 20여 분 가량을 기다린 후에 표를 사러 갔는데 빈 자리가 딱 2곳 남아있었다. 본인과 본인의 친구는 같이 앉아서 보지 못하고 떨어져서 영화를 보게 되었지만, 본인이 영화표 2장을 끊고나서 그 시각 방영되는 ‘건축학 개론’은 매진이 되었다. 뒤의 대기자들에게는 미안했지만, 마지막 남은 영화표 2장을 얻어 승리의 쾌감을 느꼈다. 이같이 우리의 일상생활 속에는 샐리의 법칙도 곳곳에 숨어있다.
학교가 끝나고 집에 가기위해 버스에 오른 A양, 카드를 찍는 순간 ‘잔액이 부족합니다’라고 외치는 카드 기계 속 여인의 목소리. 결국 A양은 버스에서 내렸다. 돈을 찾기 위해 지갑을 뒤지고 주머니를 뒤져봐도 돈 한 푼 없어 처량해진 A양. 그런데 저 멀리서 구원의 빛처럼 나타난 어머니. 친구분과 근처에서 모임을 마치고 귀가하려는 어머니와 마주쳐 위기에서 벗어난 A양의 이야기. 사고 싶었던 신발이 있었던 B군, 가격이 너무 비싸서 월급날 사려고 마음을 먹었다. B군이 열심히 알바를 해서 한 달 만에 월급을 신발 가게에 갔더니 그날이 마침 전 품목 50% 세일을 하는 날이었다는 이야기.
12 thg 4, 2012 — 일이 좀처럼 풀리지 않고 오히려 갈수록 꼬이기만 하여 되는 일이 없을 때 쓰는 ‘머피의 법칙(Murphy’s law)’과 반대되는 개념이다. 샐리의 법칙은 일이 …
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DJ DOC – ‘머피의 법칙'(1995) | DJ DOC – ‘Murphy’s Law’ 【KBS 가요톱10】
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머피의 법칙 VS 샐리의 법칙
머피의 법칙 [Murphy’s law] ■ 정의
‘잘못될 수 있는 일은 결국 잘못되게 마련이다.’ 또는 ‘잘못될 수 있는 일은 하필이면 최악의 순간에 터진다.’라는 뜻으로 일이 좀처럼 풀리지 않을 때 쓰는 말이다. 또 일이 갈수록 꼬이기만 하는 경우에도 쓴다. ■ 유래
미국 에드워드 공군기지에 근무하던 머피(Edward A. Murphy)대위가 1949년 처음으로 사용했다. 당시 미 공군에서는 조종사들에게 전극봉을 이용해 가속된 신체가 갑자기 정지될 때의 신체 상태를 측정하는 급 감속 실험을 하였으나 모두 실패했다. 나중에 조사해 보니 조종사들에게 쓰인 전극봉의 한 쪽 끝이 모두 잘못 연결되어 있었다. 한 기술자가 배선을 제대로 연결하지 않아 생긴 사소한 실수 때문이었다. 전극봉을 설계한 머피는 이를 보고 “어떤 일을 하는 데는 여러 가지 방법이 있고, 그 가운데 한 가지 방법이 재앙을 초래할 수 있는데 누군가가 꼭 그 방법을 쓴다”고 말했다. 그 뒤 일이 좀처럼 풀리지 않고 오히려 갈수록 꼬이기만 해 되는 일이 없을 때 흔히 이 말이 사용되면서 일반화됐다. 즉 머피의 법칙은 자신이 바라는 것은 이루어지지 않고, 우연히도 나쁜 방향으로만 일이 전개될 때 쓰이는 말이다. ■ 일화
‘오랜만에 꼬질꼬질한 모습으로 우리 동네 목욕탕을 찾았는데, 왜 한 달에 두 번 있는 정기휴일인 거야. 꼬질꼬질하고 지저분한 내 모습 그녀에게 들키지 말아야지 하면 벌써 저기에서 그녀가 날 왜 어이없이 바라볼까.’
이 재미있는 가사는 DJ DOC의 머피의 법칙이라는 노래의 가사이다. 꼭 내 추한 모습을 숨기고 싶을 때 좋아하는 사람을 마주치게 된다는 이 불편한 진실. 당신도 이러한 경험을 해본 적이 있지 않은가.
매일 버스를 타고 출근하는 A양, 그 날 따라 편하게 택시를 타고 싶어서 택시를 탔는데, 택시 기사 아저씨가 길을 헤매서 출근시간에 지각을 했다는 이야기, 열심히 밤을 새워서 시험공부를 한 B군, 하지만 운이 나쁘게도 자신이 보지 않은 곳에서 시험문제가 잔뜩 출제되었다는 이야기, 대학에 들어와서 첫 미팅을 하게 된 C군, 자신이 맘에 드는 여자는 친구의 파트너가 되고, 원치않는 여자가 자신의 파트너가 되었다는 이야기.
이같이 머피의 법칙의 예로 설명된 일화들은 우리 주변에서 얼마든지 쉽게 볼 수 있는 사례 들이다. 머피의 법칙은 우리 일상생활에서 보이지 않는 곳에 숨어있어 엎친데 덮친격으로 우리를 공격하는 얄미운 존재라고 정의내려도 무방할 듯 싶다.
〈Murphy’s Law〉
-If anything can go wrong, it will-
잘못될 가능성이 있는 일은 반드시 잘못되고 만다. 샐리의 법칙 [Sally’s law] ■ 정의
일이 좀처럼 풀리지 않고 오히려 갈수록 꼬이기만 하여 되는 일이 없을 때 쓰는 ‘머피의 법칙(Murphy’s law)’과 반대되는 개념이다. 샐리의 법칙은 일이 우연히도 자기가 바라는 대로 수월하게 진행되는 경우에 쓴다. 계속해서 자신에게 유리한 일만 일어남을 뜻하는 법칙이다. ■ 유래
1989년에 제작된 라이너(Rob Reiner) 감독의 미국영화 〈해리가 샐리를 만났을 때 (When Harry Met Sally)〉에서 여주인공 샐리는 사랑을 찾으려고 노력하지만 계속해서 사랑하는 해리와 잘 되기는 커녕 좋지 않은 일만 생긴다. 사랑하는 해리와 다시 만나게 되지만, 헤어지기도 하고, 서로의 주장을 굽히지 않고 말다툼을 하기도 한다. 하지만 결국 샐리는 자신이 사랑하는 해리와 꿈에 그리던 사랑을 쟁취하게 된다. 이로써 샐리의 법칙은 여주인공 샐리가 해리와의 사랑을 쟁취하면서 해피엔딩으로 이끌어 가는 영화의 내용에서 유래한 것이다. ■ 일화
샐리의 법칙은 머피의 법칙과는 달리 기분 좋은 단어이며 기분 좋은 법칙이다. 필자가 불과 며칠 전에 겪은 일이다. 요즘 한창 영화계의 붐을 일으키고 있는 영화 ‘건축학 개론’을 보러 친구와 함께 동네 영화관에 갔다. 주말이라 그런지 영화관에는 영화를 보러온 사람들로 북적였다. 번호 대기표를 뽑고 20여 분 가량을 기다린 후에 표를 사러 갔는데 빈 자리가 딱 2곳 남아있었다. 본인과 본인의 친구는 같이 앉아서 보지 못하고 떨어져서 영화를 보게 되었지만, 본인이 영화표 2장을 끊고나서 그 시각 방영되는 ‘건축학 개론’은 매진이 되었다. 뒤의 대기자들에게는 미안했지만, 마지막 남은 영화표 2장을 얻어 승리의 쾌감을 느꼈다. 이같이 우리의 일상생활 속에는 샐리의 법칙도 곳곳에 숨어있다.
학교가 끝나고 집에 가기위해 버스에 오른 A양, 카드를 찍는 순간 ‘잔액이 부족합니다’라고 외치는 카드 기계 속 여인의 목소리. 결국 A양은 버스에서 내렸다. 돈을 찾기 위해 지갑을 뒤지고 주머니를 뒤져봐도 돈 한 푼 없어 처량해진 A양. 그런데 저 멀리서 구원의 빛처럼 나타난 어머니. 친구분과 근처에서 모임을 마치고 귀가하려는 어머니와 마주쳐 위기에서 벗어난 A양의 이야기. 사고 싶었던 신발이 있었던 B군, 가격이 너무 비싸서 월급날 사려고 마음을 먹었다. B군이 열심히 알바를 해서 한 달 만에 월급을 신발 가게에 갔더니 그날이 마침 전 품목 50% 세일을 하는 날이었다는 이야기.
누구나 기분 좋게 만드는 샐리의 법칙을 우리 일상생활에서 보이지 않는 구원의 손길이라고 정의하고 싶다.
머피의 법칙에서 탈피하기 1. 좋은 것을 생각하면 좋은 일이 일어나고 나쁜 것을 생각하면 나쁜 일이 일어난다.
2. 잠재의식에는 받아들인 것을 모조리 실현하고 마는 성질이 있다.
잠재의식에는 농담이나 거짓말이 통하지 않는다.
3. 잠재의식은 만능기계이다. 그것을 움직이는 것은 오직 당신의 현재 의식이다.
4. 잠재의식을 배에 비유하면 의식하는 마음은 배의 선장이다.
아무리 큰 배도 선장이 “오른쪽”하면 그쪽으로 움직여간다.
5. 복숭아를 먹고 두드러기가 났던 사람은 복숭아를 보기만 해도 두드러기가 생긴다. 잠재의식은 무엇이건 잊어버리는 일이 없다.
6. 우주의 보물 창고는 당신의 마음속에 있다. 그 속에서 보물을 찾아내어 움켜쥐어라.
7. 믿음이 정말 깊어지면 기적이라고 밖에 말할 수 없는 일이 일어난다.
8. 자신이 바라는 것을 뚜렷하게 알고 긍정함으로써 기적의 효과를 얻을 수 있다.
9. 소망하는 것을 눈으로 보듯 또렷하게 떠올리고 있다가 기회가 오면 잡으라.
10. 하늘 귀퉁이에서 번쩍이는 빛과 같이 잠재의식은 노력하는 자에게 정답을 제시한다.
‘일상생활에서 나쁜 일이 겹쳐서 일어난다’는 설상가상의 법칙으로 인용되는 머피의 법칙, 또 ‘잘 될 가능성이 있는 일은 항상 잘된다’는 운수 좋은 법칙으로 인용되는 샐리의 법칙이 있다.
하지만 부정적이고 ‘난 역시, 그럼 그렇지’하고 생각하는 머피의 법칙 신자들보다는 항상 긍정적으로 생각하고 좋은 기운으로 생활하면서 샐리의 법칙을 믿는 사람이 더 행복한 삶을 누릴 수 있지 않을까.
우리나라 속담 가운데 머피의 법칙과 가까운 ‘개똥도 약에 쓰려면 없다’, ‘뒤로 자빠져도 코가 깨진다’는 속담 대신 항상 ‘돌다리도 무너질 수 있으니 두드려 보고 건너라’는 속담을 생각하고 조심하는 습관을 가져 보는 것이 어떨까. 정하나 기자
머피의 법칙과 샐리의 법칙 – Sciencetimes – 사이언스타임즈
실제 감염자 중 검사를 통해 감염자로 판정되는 수는 3000명의 99%인 2,970명이 되고, 1%인 30명은 잘못 판정하여 비감염자로 분류된다(false negative). 한편 실제 비감염자인 49,997,000명 중에서 99%인 49,497,030명은 비감염자로 올바르게 분류되지만, 1%인 499,970명은 감염자로 오판된다(false positive).
그런데 만일 이 바이러스에 실제로 감염된 사람이 감염되지 않은 사람에 비해 아주 극소수인 경우에는 상식적인 기대와는 다른 결과가 나올 수 있다. 예를 들어, 실제로 감염된 사람이 우리나라 전체에서 3,000명뿐이라고 하자. 우리나라 인구를 5,000만 명이라고 하고, 판정이 정확할 확률을 99%로 하여 다음과 같이 분석할 수 있다.
이를 근거로 검사는 심슨이 범인일 확률이 99.99%라고 주장했다. 하지만 심슨의 변호인은 LA 인근의 인구 300만 명 중 동일한 DNA를 공유하는 사람은 300명이고 심슨은 이 300명 중의 1명일뿐이기 때문에 심슨이 범인일 확률은 0.3%에 불과하다고 주장했다.
확률을 생각하면 머피의 법칙(Murphy’s law)과 샐리의 법칙(Sally’s law)이 떠오른다. 머피의 법칙은 미국의 항공 엔지니어 머피가 충격완화장치 실험이 실패로 끝나자 …
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DJ DOC – 머피의 법칙 [가요톱10 역대 1위곡 #190]
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머피의 법칙과 샐리의 법칙 – Sciencetimes
확률을 생각하면 머피의 법칙(Murphy’s law)과 샐리의 법칙(Sally’s law)이 떠오른다. 머피의 법칙은 미국의 항공 엔지니어 머피가 충격완화장치 실험이 실패로 끝나자 ‘잘못될 가능성이 있는 것은 항상 잘못 된다’고 언급한데서 유래했다.
이때부터 머피의 법칙은 희망하지 않는 방향으로 일이 진행될 때 사용하기 시작했으며, 우리나라에서는 DJ DOC이 히트시킨 노래 제목으로 유명해졌다. 머피의 법칙과 상반되는 것이 영화 ‘해리와 샐리가 만났을 때’의 여주인공 이름을 딴 샐리의 법칙이다.
샐리의 법칙은 잘 될 가능성이 있는 것은 항상 잘 되는 경우를 말한다. 예컨대 일어날 확률이 1% 밖에 되지 않는 나쁜 사건이 계속 벌어지면 머피의 법칙에 해당하고, 일어날 확률이 1% 밖에 되지 않는 좋은 사건이 계속되면 샐리의 법칙에 해당한다.
그런데 확률은 경우에 따라 구하는 방법이 다양할 수 있기 때문에 종종 논란이 벌어지기도 한다. 세기의 사건으로 불리는 O.J. 심슨 사건을 보면 이를 실감하게 된다.
전설적인 미식 축구 선수 O.J. 심슨의 아내가 피살되었고, 심슨은 유력한 용의자였다. 일반적으로 DNA 분석 결과가 우연히 일치할 확률은 1만분의 1밖에 안 되는데, 피살 현장에서 채취한 DNA가 심슨의 것과 일치했다.
이를 근거로 검사는 심슨이 범인일 확률이 99.99%라고 주장했다. 하지만 심슨의 변호인은 LA 인근의 인구 300만 명 중 동일한 DNA를 공유하는 사람은 300명이고 심슨은 이 300명 중의 1명일뿐이기 때문에 심슨이 범인일 확률은 0.3%에 불과하다고 주장했다.
검사와 변호인의 상이한 주장은 서로 다른 측면의 확률에 주목한 결과인데, 결국 재판부는 변호인 측의 손을 들어 주었다. 이 사건은 심슨은 흑인이고 부인은 백인이라는 점에서 사건 자체의 진실보다 인종 문제로 비화되어 미국 전역을 흑백 공방으로 몰아넣었다.
확률을 더욱 난해하게 만드는 것은 확률에 대한 여러 패러독스로, 그 중 ‘심슨의 패러독스’라는 것이 있다. 1970년대 버클리 소재 캘리포니아 대학교에서 학생의 성별에 따른 합격률을 조사하였다.
학과별로는 여학생의 합격률이 전반적으로 더 높은 편임에도 불구하고 전체적으로는 여학생의 합격률이 남학생에 비해 낮았던 실제 상황에서 비롯된 패러독스이다.
예를 들어 어느 대학교의 공학부에서 900명의 학생을, 식품영양학과에서 100명의 학생을 모집했는데, 성별 지원자 수와 합격자 수가 다음과 같다고 하자.
공학부와 식품영양학과 모두 여학생의 합격률이 남학생의 합격률보다 높다. 그런데 전체 합격률은 남학생 73%, 여학생 27%로 오히려 남학생의 합격률이 훨씬 높다.
각 모집단위에서 여학생이 남학생보다 높은 입학률을 보였으므로 전체에서도 여학생이 남학생보다 높은 입학률을 보일 것으로 기대하기 쉬운데, 확률에서는 이러한 논리가 적용되지 않는다.
어떤 질병의 검사 결과를 확률적으로 해석할 때에도 다소 의외의 상황과 만날 수 있다. 예를 들어 어떤 바이러스의 감염 여부를 판정하는 검사법이 감염된 사람을 감염된 것으로, 감염되지 않은 사람을 감염되지 않은 것으로 옳게 판정할 확률이 99%라고 하자.
그런데 만일 이 바이러스에 실제로 감염된 사람이 감염되지 않은 사람에 비해 아주 극소수인 경우에는 상식적인 기대와는 다른 결과가 나올 수 있다. 예를 들어, 실제로 감염된 사람이 우리나라 전체에서 3,000명뿐이라고 하자. 우리나라 인구를 5,000만 명이라고 하고, 판정이 정확할 확률을 99%로 하여 다음과 같이 분석할 수 있다.
실제 감염자 중 검사를 통해 감염자로 판정되는 수는 3000명의 99%인 2,970명이 되고, 1%인 30명은 잘못 판정하여 비감염자로 분류된다(false negative). 한편 실제 비감염자인 49,997,000명 중에서 99%인 49,497,030명은 비감염자로 올바르게 분류되지만, 1%인 499,970명은 감염자로 오판된다(false positive).
이렇게 확률적으로 따져 보면, 검사 결과 감염자로 판정받았을 때 실제로 감염자일 확률은 2,970/502,940이므로 0.6%에 불과하다. 이런 연유로 임상에서는 유의할 검사 결과를 얻게 되면 보다 확실한 진단을 위해 다른 검사 방법을 추가적으로 이용한다.
99%와 0.6%의 차이는 하늘과 땅만큼 크다. 만약 감염자로 판정받으면 ‘머피의 법칙’을 떠올리겠지만 진짜 감염 여부는 ‘샐리의 법칙’이 될 수도 있으니, 확률은 정말이지 희비쌍곡선인 것 같다.
(20749)
일상에서 마주하는 수 많은 ‘머피의 법칙'(Murphy’s law)에 대하여
[교육정책뉴스 이준호 기자] 여느 때와 같은 아침, 매일 버스를 타고 출근하다가 그날 따라 택시가 타고 싶어 택시를 탔더니 교통사고가 발생한다. 열심히 시험공부를 했지만 나오지 않을것 같아서 가볍게 보고 넘어간 곳에서 시험문제가 출제된다.어떤 실험에서 번번이 실패한 머피는 그 원인을 무척 사소한 곳에서 찾게 되었다. 그때 머피는 ‘어떤 일을 하는 방법에는 여러 가지가 있고, 그 중 나쁜결과(disaster)를 불러온다면 누군가는 꼭 그 방법을 사용한다’는 말을 했다.
우산을 가져오지 않은 날에는 비가 오고, 우산을 가져온 날에는 비가 오지 않거나, 버스를 한참 기다리다 못해 잠깐 가게에서 음료수를 사고 나오는 사이에 버스가 지나가는 일들 따위는 일일이 열거하기 많을 정도로 흔하게 발생한다.
4 thg 6, 2019 — 잘못될 수 있는 일은 반드시 잘못된다는 일종의 경험법칙으로, 1949년 미국의 에드워드 공군 기지에서 일하던 머피 대위가 처음 사용한 말이다. 어떤 실험 …
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일상에서 마주하는 수 많은 ‘머피의 법칙'(Murphy’s law)에 대하여
출처: pixabay
[교육정책뉴스 이준호 기자] 여느 때와 같은 아침, 매일 버스를 타고 출근하다가 그날 따라 택시가 타고 싶어 택시를 탔더니 교통사고가 발생한다. 열심히 시험공부를 했지만 나오지 않을것 같아서 가볍게 보고 넘어간 곳에서 시험문제가 출제된다.‘머피의 법칙'(Murphy’s law).
잘못될 수 있는 일은 반드시 잘못된다는 일종의 경험법칙으로, 1949년 미국의 에드워드 공군 기지에서 일하던 머피 대위가 처음 사용한 말이다.
어떤 실험에서 번번이 실패한 머피는 그 원인을 무척 사소한 곳에서 찾게 되었다. 그때 머피는 ‘어떤 일을 하는 방법에는 여러 가지가 있고, 그 중 나쁜결과(disaster)를 불러온다면 누군가는 꼭 그 방법을 사용한다’는 말을 했다.
이는 안 좋은 일을 미리 대비해야 한다는 뜻으로 한 말이었지만, 사람들은 일이 잘 풀리지 않고 오히려 꼬이기만 할 때 ‘머피의 법칙’ 이란 말을 쓰게 됐다.
출처: 워너브라더스 코리아(주)
‘머피의 법칙’은 일상에서 가장 흔하게 마주하는 경험법칙 중 하나이다.
우산을 가져오지 않은 날에는 비가 오고, 우산을 가져온 날에는 비가 오지 않거나, 버스를 한참 기다리다 못해 잠깐 가게에서 음료수를 사고 나오는 사이에 버스가 지나가는 일들 따위는 일일이 열거하기 많을 정도로 흔하게 발생한다.
때문에 머피의 법칙은 대개 부정적인 의미로 쓰이며, 안좋은 일은 나에게만 닥친다는 자괴감까지 불러 일으킬 수 있다.
한편, 세계적으로 흥행한 크리스토퍼 놀란 감독의 영화 ‘인터스텔라'(Interstellar, 2014)의 주인공 쿠퍼의 하나뿐인 딸 이름 역시 ‘머피’ 이다.
당연하게도, 안 좋은 일이 연거푸 일어난다는 ‘머피의 법칙’에서 따온 이름을 딸이 좋아할리 없다.
여느때처럼 시무룩한 얼굴로 불평하는 딸에게 쿠퍼는 말한다. “머피의 법칙은 나쁜 일만을 의미하는 것이 아니야. 일어날 일은 반드시 일어난다는 거지.”
‘일어날 일은 반드시 일어난다’ 는 대사를 통해 기존에 알려져 있던 머피의 법칙을 전복시킨 감독의 빛나는 통찰력이 돋보인다.
우리는 하루에도 수 많은 선택을 하고, 그에 따른 결과를 짊어지고 살아간다. 또는 선택하지 않았지만, 그저 운이 나빠서 일어나는 결과로 인해 좌절감을 맛보기도 한다.
머피의 법칙이 유독 강하게 자신을 짓누른다 느껴지는 날이라면, 크리스토퍼 놀란 감독의 위로를 떠올려 보는 것이 어떨까.
‘언젠가 반드시 일어날 일이, 지금 일어난 것일 뿐이라고’.
머피의 법칙은 우연이 아니야 : 과학 – 한겨레
셋째, 실제 확률은 50%가 아닌데, 사람들이 50:50일 것으로 잘못 착각하는 경우이다. 이 경우도 과학적으로나 통계학적으로 설명이 가능하다. 예를 들어 태양이 동서남북 어디서든지 뜰 수 있는데 왜 하필 동쪽에서만 뜨는가 하고 불평하는 사람은 아무도 없다. 그렇게 되기로 결정되어 있기 때문이다. 이러한 문제를 결정론적 문제라고 한다. 반면, 바람이 어느 방향에서 불어올 것인가 하는 것은 다소 무작위적이다. 뉴턴은 천체의 운동이나 물체의 움직임에 관한 과학적 법칙을 연구하여 자연현상을 모두 결정론적으로 설명하려고 하였다. 반면 예측이 불가능하고 무작위적인 것을 일명 ‘카오스’라고 한다. 실제의 자연현상은 결정론적인 것과 무작위적인 것이 복합되어 나타난다. 일상용어로 표현하면 우연과 필연이 공존하고 있는 것이다.
대표적인 머피의 법칙으로 돌아가서 버터 바른 빵이 식탁에서 떨어지는 예를 생각해 보자. 축구경기에서 선공을 정할 때 동전을 던지는 것과 달리 이 경우에는 앞뒷면이 결정되는 확률이 50%가 아니다. 여기에는 우리가 제대로 인지하지 않고 있는 가정과 조건이 여럿 숨어 있기 때문이다. 예를 들어 식탁의 높이가 약 75cm이고, 빵의 크기가 약 15cm라는 가정, 지구 중력장의 크기가 9.8m/s2라는 조건, 그리고 빵과 식탁 사이의 마찰계수가 일정 범위 내에 있다거나, 주위에 공기유동이 거의 없다거나 하는 등의 가정들이 주어져 있는 것이다. 게다가 초기조건으로 버터 바른 면이 식탁위에 있을 때 항상 위를 향하고 있다는 가정도 있는 셈이다. 버터를 발라서 접시에 업어놓는 경우는 거의 없을 테니까.
내차와 옆 차선의 차가 그림 1과 같이 20초를 주기로 섰다 갔다를 반복하는 경우를 생각해 보자. 두 차의 속도는 위상차를 갖고 주기적으로 변하며 평균속도는 10m/s로 동일하다. 이 때 주행거리는 속도그래프를 적분한 아래 면적에 해당된다. 아래 그래프에서 보는 바와 같이 두 차량은 동일 지점에서 시작해서 섰다 갔다를 반복하는 동안 동일한 거리를 주행하게 된다. 그러나 주행 과정을 비교해 보면, 옆차에 비하여 내차가 항상 뒤처져 있는 것을 알 수 있다. 내차가 앞서가는 시간은 1주기 20초 중 5초에 불과하다. 나머지 15초는 옆차가 내차 보다 앞서서 달린다. 그러니 그 차와 비교하면 내가 선택한 차선에 불만을 가지게 되는 것이다.
28 thg 7, 2008 — 세상일은 대부분 안 좋은 쪽으로 일어나는 경향이 있는데 이를 ‘머피의 법칙'(Murphys law)이라고 한다. 버터를 바른 면이 항상 바닥을 향해 떨어진다 …
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머피의 법칙은 우연이 아니야
과학향기
세상일은 대부분 안 좋은 쪽으로 일어나는 경향이 있는데 이를 ‘머피의 법칙’(Murphys law)이라고 한다. 버터를 바른 면이 항상 바닥을 향해 떨어진다거나 하필 내가 선 줄이 가장 늦게 줄어든다거나 하는 것이다. 머피의 법칙은 세상을 비관적으로 바라본다는 부정적인 측면도 가지고 있으나, 다른 한편으로는 법칙이라는 말을 통해 사람들은 자신에게만 일어나는 현상이 아니라 누구에게나 일어나고 있는 보편적인 현상이라는 사실을 깨달음으로써 다소의 위안을 얻는다.
머피의 법칙은 미공군 엔지니어였던 머피가 수행한 어느 실험 과정에서 유래된 이후, 수없이 많은 버전으로 파생되고 발전되어 왔다. 머피의 법칙은 그냥 재수 없는 현상으로 치부되기 보다는 심리적이거나 통계적으로 또는 과학적으로 설명될 수 있는 것들이 많으며 다음과 같이 세 가지 경우로 분류하여 논리적 근거를 제시할 수 있다.
첫째, 서두르고 긴장하다 보니 자신이 실수를 해서 실제로 일이 잘못될 확률이 높아지는 경우이다. 긴급한 이메일을 보내려 할 때 멀쩡하던 네트워크가 다운된다거나, 중요한 데이트를 앞두고 잘 차려 입은 옷에 음료를 쏟는다거나 하는 것이다. 머피의 법칙을 연구하던 소드(Sod)는 1000명을 대상으로 경험에 의존한 여러 가지 현상들에 관하여 설문조사를 실시하였다.
결과적으로 긴급하고, 중요하고, 복잡할수록 일이 잘못될 확률이 높아지는 것을 발견하고 이를 수식으로 표현하였다. 사람들은 일이 잘못 될 수도 있다는 사실을 아는 순간, 평소와 다르게 행동하며 실수할 확률이 높아진다. 일이 잘못 되면 치명적일 수 있다고 생각하면 더욱 긴장하게 되고 정서적으로 불안하게 된다. 따라서 이러한 일들을 줄이기 위해서는 아무리 급해도 자기 자신뿐만 아니라 컴퓨터에게도 자신이 급하다는 사실을 절대 눈치 채게 해서는 안된다. 그럴 때일수록 태연하게 행동하고 평상심을 유지해야 한다.
둘째, 실제 확률은 50%지만 심리적 기대치가 높아서 잘못될 확률이 높게 인식되는 경우이다. 이것은 한편 인간의 선택적 기억에 기인한다. 일이 잘된 경우에 받은 좋은 기억은 금방 잊혀 지지만, 일이 잘못된 경우에 받은 안 좋은 기억은 머릿속에 오래 남는다. 또한, 다른 한편으로는 기대 섞인 비교대상의 선정에 기인한다. 예를 들어 정체된 도로에서 자신이 속한 차선이 정체가 심하다고 느끼는 것은 앞서가는 옆 차선 차량과의 비교에 의한 것으로 과학적으로 근거가 있는 얘기이다.
내차와 옆 차선의 차가 그림 1과 같이 20초를 주기로 섰다 갔다를 반복하는 경우를 생각해 보자. 두 차의 속도는 위상차를 갖고 주기적으로 변하며 평균속도는 10m/s로 동일하다. 이 때 주행거리는 속도그래프를 적분한 아래 면적에 해당된다. 아래 그래프에서 보는 바와 같이 두 차량은 동일 지점에서 시작해서 섰다 갔다를 반복하는 동안 동일한 거리를 주행하게 된다. 그러나 주행 과정을 비교해 보면, 옆차에 비하여 내차가 항상 뒤처져 있는 것을 알 수 있다. 내차가 앞서가는 시간은 1주기 20초 중 5초에 불과하다. 나머지 15초는 옆차가 내차 보다 앞서서 달린다. 그러니 그 차와 비교하면 내가 선택한 차선에 불만을 가지게 되는 것이다.
그러나 내가 비교 대상으로 삼던 옆차 대신 그 차와 같은 차선에서 약 50m 뒤를 따라오고 있는 차를 비교 대상으로 삼는다면 상황은 거꾸로 된다. 그래프에서 가는 선으로 나타난 바와 같이 그 차는 항상 나보다 뒤에서 달리고 있다. 그 차 운전자 입장에서는 내차를 보면서 머피의 법칙을 생각하고 있을지도 모를 일이다. 즉 비교대상을 어떻게 설정하느냐에 따라서 ‘머피의 법칙’이 될 수도 있고 ‘샐리의 법칙’이 될 수도 있는 것이다.
셋째, 실제 확률은 50%가 아닌데, 사람들이 50:50일 것으로 잘못 착각하는 경우이다. 이 경우도 과학적으로나 통계학적으로 설명이 가능하다. 예를 들어 태양이 동서남북 어디서든지 뜰 수 있는데 왜 하필 동쪽에서만 뜨는가 하고 불평하는 사람은 아무도 없다. 그렇게 되기로 결정되어 있기 때문이다. 이러한 문제를 결정론적 문제라고 한다. 반면, 바람이 어느 방향에서 불어올 것인가 하는 것은 다소 무작위적이다. 뉴턴은 천체의 운동이나 물체의 움직임에 관한 과학적 법칙을 연구하여 자연현상을 모두 결정론적으로 설명하려고 하였다. 반면 예측이 불가능하고 무작위적인 것을 일명 ‘카오스’라고 한다. 실제의 자연현상은 결정론적인 것과 무작위적인 것이 복합되어 나타난다. 일상용어로 표현하면 우연과 필연이 공존하고 있는 것이다.
대표적인 머피의 법칙으로 돌아가서 버터 바른 빵이 식탁에서 떨어지는 예를 생각해 보자. 축구경기에서 선공을 정할 때 동전을 던지는 것과 달리 이 경우에는 앞뒷면이 결정되는 확률이 50%가 아니다. 여기에는 우리가 제대로 인지하지 않고 있는 가정과 조건이 여럿 숨어 있기 때문이다. 예를 들어 식탁의 높이가 약 75cm이고, 빵의 크기가 약 15cm라는 가정, 지구 중력장의 크기가 9.8m/s2라는 조건, 그리고 빵과 식탁 사이의 마찰계수가 일정 범위 내에 있다거나, 주위에 공기유동이 거의 없다거나 하는 등의 가정들이 주어져 있는 것이다. 게다가 초기조건으로 버터 바른 면이 식탁위에 있을 때 항상 위를 향하고 있다는 가정도 있는 셈이다. 버터를 발라서 접시에 업어놓는 경우는 거의 없을 테니까.
이러한 조건하에서 빵이 식탁에서 떨어지도록 가해진 외력(외부에서 주어진 힘)이나 떨어지는 순간 빵과 식탁사이의 마찰력에 의하여 회전력 즉 토크가 발생된다. 이 토크에 의하여 빵은 자유낙하하면서 일정 회전각속도를 갖고 돌게 된다. 결국 바닥에 닿을 때까지 몇 바퀴를 회전할 것인가 하는 것이 문제의 핵심이다. 물론 엎어져서 떨어진다는 것이 꼭 정확하게 180도를 회전한다는 것은 아니다. 회전각도가 90-270도 사이로 떨어지면 버터 바른 면이 바닥을 향한다.
그림 2는 빵이 떨어지는 과정을 시뮬레이션 한 결과이다. 물론 떨어지는 과정에서 주변 조건에 따라서 약간씩 교란이 일어날 수 있다. 예를 들어, 식탁이 흔들린다거나, 손으로 세게 쳐서 떨어지게 된다거나, 바람이 갑자기 분다거나 하는 등 외부 교란 변수에 따라서 회전각이 다소 바뀔 수는 있으나 270도를 넘거나 90도에 못 미치는 경우는 극히 드물다. 즉 우리에게 주어진 조건 (식탁의 높이, 빵의 크기, 중력의 세기 등) 하에서는 버터 바른 면이 바닥을 향하는 것은 재수 없는 우연이 아니라 그렇게 되게끔 결정되어 있는 필연인 셈이다.
머피의 법칙은 뉴턴의 법칙이나 케플러의 법칙과 같이 완전한 과학법칙의 범주에 들지는 않을지라도 심리적, 통계적 현상이 복합되어 나타나는 일종의 과학 법칙이다. 또 나에게만 일어나는 재수 없는 법칙이 아니라 누구에게나 일어나는 보편적 법칙인 것이다.
글 : 한화택 교수(국민대학교 기계공학과)
과학향기 출처 : KISTI의 과학향기
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