위키독:머피의 법칙

개요

뭔가 마음대로 되지 않는 상황이나 재수 옴 붙은 날에는 꼭 이 법칙이 생각나기 마련이다. 머피의 법칙을 정확하게 한 문장으로 표현하자면 "잘못 될 수도 있는 일은 반드시 잘못된다. (If Anything Can Go Wrong, It Will)" 라는 것이다. 조금 길게 "어떤 일을 하는 데에는 여러 가지 방법이 있는데, 그중에 한 가지 방법이 재앙을 부른다면 누군가가 꼭 그 방법을 쓴다." 라고도 말한다.

Edward A. Murphy Jr. (1918.1.11 ~ 1990.7.17) 2차대전과 6.25때도 군인으로 참전한 경력이 있다.

이 법칙은 그 이름답게 에드워드 A. 머피가 만들어냈으며 그 일화는 다음과 같다.

여담으로 머피는 이 법칙으로 2003년 이그노벨상을 수상했다. 공학상부문이었으며 당시 함께 했던 존 폴 스탭, 조지 니콜라스와 공동 수상하였다. 물론 머피는 90년에 사망했으므로 부인과 아들이 대리출석하여 수상하였다.

선택적 기억(Selective Memory)

많은 과학자들은 머피의 법칙을 설명할 때 선택적 기억을 언급한다. 이는 비교적 최신학문인 진화심리학과도 연관이 있는데 우리의 기억력은 한계가 있고 어차피 모든 것을 기억하지 못하니 우리의 뇌가 중요한 것만을 '선택'하여 기억하려는 경향으로 진화해왔다는 것이다. 그 중요한 일은 물론 '생존'인데, 머피의 법칙 중 많은 항목이 이것으로 설명이 된다. 아무런 문제 없이 일이 해결된다면 당연한 것으로 여기고 그 기억을 지워버린다. 반면 뭔가 재수 더럽게 없는 일이 벌어진다면 그 기억은 반드시 기억에 남게 된다. 이렇듯 평범한 일보다는 감정의 동요가 깊은 일들1을 잘 기억하게 되는데 이는 '생존'과 밀접한 관계가 있기 때문이다. '죽음'은 항상 강렬한 감정에 휩싸이게 마련이고 이 '죽음'을 피하기 위해 감정적이고 감성적인 일이 잘 기억에 남게 되는 것이다. 그 상황과 패턴을 잘 기억해두어야 다음에도 위험한 일을 피할 수 있기 때문이다.

저 위에 있는 글귀 "선택적 기억은 긍정적인 미래로 (우리를) 이끈다."라는 말이 괜한 말이 아닌 것이다. 부정적인 미래는 곧 죽음이다.

머피의 방정식

또라이같은 법칙에 또라이같은 공식이 등장하기도 했다. 이 황당한 공식을 만들어낸 사람은 브리티시 컬럼비아 대학교의 생물 공학 엔지니어인 Joel Pel.

이 수식은 머피의 법칙의 발생을 예측하는 공식으로써 각 요소는 다음과 같다.

P_m: 머피의 법칙이 발생할 확률

K_m: 머피 상수(...) 대략 0.01

ICU: 각각 이벤트의 중요성(Importance), 관련된 시스템의 복잡성(Complexity), 시스템이 작동해야하는 긴박성(Urgency)를 의미한다.

F: 시스템이 사용되는 빈도

F_m: 머피 인자

e: 물론 오일러가 사랑했다고 일컬어 지는 그 e다.

이 공식에 따르면 일이 긴급하고, 중요하고, 복잡할수록 머피의 법칙이 발생할 확률은 높아진다고 할 수 있다.

그야말로 머피의 법칙인 것이다!

몇가지 예들

버터바른 토스트의 낙하

머피의 법칙이 서양에서 시작된 만큼 가장 유명한 법칙 중 하나이다. 버터나 잼을 바른 토스트를 실수로 떨어뜨리면 항상 무언가 발린 쪽이 바닥을 향하여 떨어져 안그래도 바쁜 출근시간에 바닥까지 닦아야하는 수고까지 해야한다는 무시무시한 법칙이다. 이는 논문으로 적혀질만큼 대단한(?)법칙이며 그 논문은 여기에서 볼 수 있다. 한국어로 쓰여져 있으니 관심있다면 읽어볼수 있다.

심지어는 이를 실험으로 규명한 사람인 R. mattews는 1996년 이그노벨상을 수상하기도 하였다.

논문이란 단어에 알레르기가 있는 사람을 위해 빠르게 요약한다면 우리가 지구에서 사는 이상 반드시(?) 버터 바른 쪽이 바닥으로 향하게 되어있다는 것이다.

평균적인 테이블의 높이, 사람들의 키, 토스트의 크기, 토스트를 떨어뜨리는 높이, 지구의 중력가속도 등을 모두 고려해보았을 때 토스트는 한 바퀴 돌만큼의 회전을 하지 못한다는 것이 그 원인이며 항상 반 바퀴 정도 회전하며 착지한다는 것이다. 즉 이것은 머피의 법칙이 아닌 뉴턴이 제시한 운동법칙의 지배를 받고 있는 것이다. 애초에 똑바로 떨어뜨리면 회전할 확률이 줄어들지만, 보통은 토스트가 기울어진 채 떨어지기 마련이다. 일부러 떨어뜨리지 않는 이상 굳이 토스트를 똑바로 떨어뜨리는 사람은 없다.

여담으로 서양권에선 이것에 대한 스트레스가 하도 심했는지 항상 똑바로 착지하려는 고양이와 더불어 무한동력까지 만들어내기에 이르렀다.

아래는 그 원리와 영상

잘못 건 전화가 통화 중일때는 없다.

이것은 머피의 법칙이라고 말하기도 뭣한 간단한 원리로 설명이 가능하다.

전화를 잘못 걸었을 때는 잘못 걸었다고 생각을 하지 않기 때문이다. 상대방의 목소리를 듣고서야 '아 잘못 걸었구나' 하며 인지하게 되는데 통화 중이라는 메시지가 나올 때는 자연스레 잘못 걸었다는 생각 자체를 하지 않기 때문.

그러니까 이것은 어떻게 보면 '반드시 성립한다'라고 볼 수있다. 컬러링으로 구분할 수 있는데요?

나의 계산대는 왜 항상 느릴까.

본격 발암짤.gif

구글에서 bear in line gif로 쉽게 검색가능하다.

계산대가 5개 있다고 가정해보자. 이 5개 중에 내 줄이 가장 빨리 줄어들 확률은 얼마일까? 당연히 1/5이다. 이렇게 되면 나머지 4개의 계산대가 빨리 줄어들 확률은 4/5나 된다. 내 입장에선 어떤 계산대가 빨리 줄어들든 상관이 없기 때문이다. 이는 계산대의 수가 늘어날수록 산술급수적으로 늘어나며 n개의 계산대가 있을때의 공식은 (n-1)/n이 된다. 즉, 당연한 말이지만 계산대의 수가 늘어날수록 그 확률은 당신에게 불리하게 적용된다. 여기에 선택적 기억까지 합쳐져서 더더욱 느리게 생각되는 것이다.

차선을 바꾸면 바꾸기 전 차선이 항상 빠르다.

이것도 과학적으로 규명이 가능하다.

먼저 이 상황에 한가지 가정을 하고 풀어보자.

꽉 막힌 고속도로에서 모든 차가 20초를 주기로 가다섰다를 반복하는 상황을 생각해보자. 이렇게 되면 내 차와 옆 차선은 속도는 같으나 주기가 달라지게 된다. 실제로 도로에서 이런 비슷한 상황이 많으니 그렇게 억지스러운 상황은 아닐것이다.

그래프를 보면 내 차가 앞서는 구간은 20초 중 5초에 불과하게 되고 옆 차가 앞서는 구간은 15초가 되게 된다. 재미있는 사실은 내 차를 기준으로 앞에 있는 차는 항상 이러한 주기를 가지고 달리며 내 뒤에서 따라오는 차도 항상 이런 주기를 가지게 된다는 것이다. 즉, 속도는 모두에게 같으나 이러한 효과로 인해 벌어지는 일종의 착각이다.

또한, 도로를 주행하는 시야각에 대한 심리적인 효과도 있다. 내 차선은 항상 앞면만 보이기 때문에 달린다는 인상을 주진 못하지만, 옆을 보면 그래도 움직이는 듯한 느낌을 주기 때문이다. 결국엔 눈치싸움 할 것 없이 그대로 내 차선을 고수하는 것이 모두에게 이롭다. 이런 상황에서 무리하게 끼어들기를 기도하면 뒤의 모든 차가 브레이크를 한 번씩 밟아야 되므로 더 밀리게 되는 끔찍한 상황이 올 수 있다.

샐리의 법칙

샐리의 법칙이란 것도 있다. 이는 머피의 법칙과 완전히 반대가 되는 법칙으로 자신에게 유리한 상황이 계속 벌어지는 일을 말한다. 그림에서도 나와있다시피 영화 '해리가 샐리를 만났을때'의 주인공 '샐리'에게 따왔으며 머피의 법칙처럼 계속해서 불운한 일이 벌어지지만 결국엔 해피엔딩으로 이끌어나가는 그녀의 모습때문에 이러한 이름이 붙여졌다고 한다.

물론 보통 샐리보단 머피의 법칙이 많이 벌어지는 것은 어쩔 수가 없다.

오죽하면 이에 대해 버터바른 토스트를 규명한 로버트 매슈스(Robert A. J. Matthews)는 우주가 실제로 “우리를 반대한다"(Universe really is “against us"' 라 말하며, 머피의 법칙이란 것이 일정 부분에서 실제로 존재한다 말했을까...