TED2008
Paul Rothemund: DNA folding, in detail
폴 로드먼드가 설명하는 DNA 구조형성
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폴 로드먼드는 2007년에 그의 전공이기도 한 DNA 접기에 대해 짧은 TED강연을 가졌습니다. 그는 이제 이 분야의 방대한 가능성에 대해 명확하고도 상세히 이야기합니다. 그 가능성이란 스스로 조립될 수 있는 아주 작은 기계를 만들 수도 있다는 것이죠.
Paul Rothemund - DNA origamist
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
Paul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of. Full bio
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So, people argue vigorously about the definition of life.
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생명의 정의에 관해서는 많은 논란이 있죠.
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They ask if it should have reproduction in it, or metabolism, or evolution.
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그들은 그게 번식작용이나, 신진대사, 혹은 진화같은 거냐고 묻습니다.
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And I don't know the answer to that, so I'm not going to tell you.
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저는 그것에 대한 답은 모릅니다. 그래서 그건 이야기하지 않을거에요.
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I will say that life involves computation.
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제가 말씀드릴 수 있는 것은, 생명은 어떤 연산을 한다는 것입니다.
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So this is a computer program.
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이것은 컴퓨터 프로그램인데요.
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Booted up in a cell, the program would execute,
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세포에서 부팅이 돼서 프로그램이 실행되면
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and it could result in this person;
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그것은 이런 사람을 만들 수 있고
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or with a small change, it could result in this person;
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아니면 약간의 변화로 이런 사람이 될 수도 있고
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or another small change, this person;
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또 다른 작은 변화로 이런 사람,
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or with a larger change, this dog,
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약간 많이 변하면 이런 개,
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or this tree, or this whale.
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아니면 이런 나무나 고래가 될 수도 있습니다.
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So now, if you take this metaphor
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그래서 여러분이 유전자와 프로그램에 대한 이 비유를
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[of] genome as program seriously,
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진지하게 받아들이신다면,
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you have to consider that Chris Anderson
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저기 있는 크리스 앤더슨씨도 (TED 큐레이터)
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is a computer-fabricated artifact, as is Jim Watson,
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컴퓨터가 만들어낸 하나의 가공인물이 되는 것이고,
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Craig Venter, as are all of us.
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그건 짐 왓슨이나 (DNA 구조발견자) 크레이그 벤더나 (인간 게놈관련 생물학자) 우리나 모두 마찬가지가 됩니다.
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And in convincing yourself that this metaphor is true,
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그래서 이런 비유에 대해 좀 더 설명해드리자면,
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there are lots of similarities between genetic programs
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사실 유전자 프로그램과 컴퓨터 프로그램 사이에는
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and computer programs that could help to convince you.
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굉장히 많은 유사성이 있어요.
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But one, to me, that's most compelling
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그 중에서도 저에게 특히 강한 인상을 준 하나는
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is the peculiar sensitivity to small changes
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작은 변화에 대한 특유의 민감성이었습니다.
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that can make large changes in biological development -- the output.
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그것은 생물의 발생과정에서 아주 큰 변화를 일으킬 수 있죠.
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A small mutation can take a two-wing fly
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작은 돌연변이가 평범한 파리의 날개를
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and make it a four-wing fly.
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네장으로 만들 수 있습니다.
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Or it could take a fly and put legs where its antennae should be.
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또는 다리가 더듬이에서 뻗어나오도록 할 수도 있어요.
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Or if you're familiar with "The Princess Bride,"
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혹시 영화 프린세스 브라이드를 아신다면
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it could create a six-fingered man.
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(루겐 백작처럼) 여섯손가락을 가진 인간을 만들 수 있다는 것이죠.
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Now, a hallmark of computer programs
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품질보증된 컴퓨터 프로그램이라도
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is just this kind of sensitivity to small changes.
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단지 이런 작은 변화에 민감하게 반응합니다.
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If your bank account's one dollar, and you flip a single bit,
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가령 당신의 은행 계좌의 1달러를 숫자 하나만 바꾸면
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you could end up with a thousand dollars.
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그것은 천달러가 되죠.
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So these small changes are things that I think
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그래서 제 생각에 이런 작은 변화들은
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that -- they indicate to us that a complicated computation
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발생과정의 커다란 변화들 저변에
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in development is underlying these amplified, large changes.
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복잡한 연산이 깔려있다는 것을 암시합니다.
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So now, all of this indicates that there are molecular programs underlying biology,
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결국 생명작용에는 어떤 분자 프로그램이 존재하고 있고,
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and it shows the power of molecular programs -- biology does.
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그것은 곧, 분자 프로그램의 힘을 나타냅니다.
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And what I want to do is write molecular programs,
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그래서 제가 하고자 하는 것은 분자 프로그램을 만들어
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potentially to build technology.
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잠재적인 기술을 창조하는 거에요.
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And there are a lot of people doing this,
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이 분야에는 이미 연구자들이 많이 있습니다.
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a lot of synthetic biologists doing this, like Craig Venter.
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크레이그 벤더 같은 합성 생물학자들도 많이 있는데요,
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And they concentrate on using cells.
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그들은 세포를 이용하는데 주력합니다.
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They're cell-oriented.
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세포 지향적이죠.
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So my friends, molecular programmers, and I
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분자 프로그램을 만드는 저희쪽 사람들은
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have a sort of biomolecule-centric approach.
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일종의 생체분자 중심적인 방법을 씁니다.
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We're interested in using DNA, RNA and protein,
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저희는 DNA나 RNA, 단백질의 이용에 흥미가 있고
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and building new languages for building things from the bottom up,
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그런 생체분자들로 뭔가를 만들어내기 위해
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using biomolecules,
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새로운 언어를 만들죠.
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potentially having nothing to do with biology.
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어쩌면 생물학과는 전혀 관계가 없을지도 모르지만요.
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So, these are all the machines in a cell.
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자, 이것은 세포 안에 있는 기계들입니다.
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There's a camera.
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여기 있는 건 카메라고요.
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There's the solar panels of the cell,
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태양 전지판도 있죠.
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some switches that turn your genes on and off,
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유전자를 켜거나 끄는 스위치도 있고,
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the girders of the cell, motors that move your muscles.
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세포의 뼈대와, 근육을 움직이는데 필요한 모터도 있습니다.
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My little group of molecular programmers
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저희 분자 프로그래머들은
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are trying to refashion all of these parts from DNA.
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DNA를 이용해 이런 것들을 재현하려고 합니다.
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We're not DNA zealots, but DNA is the cheapest,
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저희들은 DNA 광신자가 아니지만, DNA는 저렴하고
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easiest to understand and easy to program material to do this.
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잘 알려진 물질이고 그래서 프로그램하기도 쉽습니다.
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And as other things become easier to use --
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그리고 다른 것들도 다루기 쉬워진다면
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maybe protein -- we'll work with those.
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아마 단백질같은 것도 저희가 사용할 수 있겠죠.
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If we succeed, what will molecular programming look like?
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만약 우리가 성공한다면 분자 프로그램은 어떤 걸 보여줄까요?
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You're going to sit in front of your computer.
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예를 들어 여러분이 컴퓨터 앞에 앉아서,
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You're going to design something like a cell phone,
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휴대폰을 디자인한다고 하면요,
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and in a high-level language, you'll describe that cell phone.
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157000
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이런 고급 언어로 휴대폰을 표현하게 될 겁니다.
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Then you're going to have a compiler
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그리고나서 당신이 컴파일러를 (변환장치) 실행하면
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that's going to take that description
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변환장치는 그 설명을 입력 받아
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and it's going to turn it into actual molecules
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실제 분자들로 변환시키고
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that can be sent to a synthesizer
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그것을 신시사이저로 (합성장치) 보냅니다.
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and that synthesizer will pack those molecules into a seed.
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그러면 합성장치는 분자들을 모아 하나의 씨앗으로 만들죠.
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And what happens if you water and feed that seed appropriately,
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만일 당신이 그 씨앗에 물을 주고 양분을 공급해 주면
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is it will do a developmental computation,
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그것은 발생학적인 연산을 거치게 되는데,
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a molecular computation, and it'll build an electronic computer.
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바로 그 분자 연산으로 전자식 컴퓨터가 만들어집니다.
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And if I haven't revealed my prejudices already,
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177000
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만일 제가 아직 제 편견에 대해 말씀드리지 않았다면,
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I think that life has been about molecular computers
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제 생각에 생명은 스스로의 분자 컴퓨터를 이용해서
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building electrochemical computers,
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뇌라는 전기화학적인 컴퓨터를 만들고
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building electronic computers,
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그것은 전자식 컴퓨터를 만들어서
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which together with electrochemical computers
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그 두 컴퓨터가 힘을 합하면
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will build new molecular computers,
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새로운 분자 컴퓨터를 만들 수 있을 겁니다.
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which will build new electronic computers, and so forth.
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그게 또 다시 새로운 전자식 컴퓨터가 되고 계속 그러는 거죠.
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And if you buy all of this,
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만약 여러분들께서,
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and you think life is about computation, as I do,
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194000
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생명현상이 연산 작용이라는 생각에 동의하신다면,
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then you look at big questions through the eyes of a computer scientist.
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196000
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컴퓨터 공학자들이 갖고 있는 큰 질문들을 이해하실 수 있을 겁니다.
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So one big question is, how does a baby know when to stop growing?
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199000
4000
그 중의 한가지는, 아기들은 어떻게 성장을 멈출 시점을 아는가? 인데요,
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And for molecular programming,
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2000
분자 프로그래머로서 볼때 그 질문은
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the question is how does your cell phone know when to stop growing?
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205000
2000
휴대폰이 언제 발전을 그만둘지 어떻게 아는가? 와 같죠.
03:39
(Laughter)
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207000
1000
(웃음)
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Or how does a computer program know when to stop running?
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208000
3000
혹은 컴퓨터 프로그램이 언제 멈출지를 어떻게 아는가? 라든가,
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Or more to the point, how do you know if a program will ever stop?
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211000
3000
더 정확히 말하자면, 당신은 그 프로그램이 언제 고장날지를 어떻게 아는가? 와 같은 겁니다.
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There are other questions like this, too.
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214000
2000
이와 비슷한 건 많이 있어요.
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One of them is Craig Venter's question.
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216000
2000
크레이그 벤더의 질문도 그 중 하나입니다.
03:50
Turns out I think he's actually a computer scientist.
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218000
2000
사실 제 생각에 크레이그씨는 컴퓨터 공학자인 것 같아요.
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He asked, how big is the minimal genome
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220000
3000
그가 묻는 것은 이렇거든요. 미생물이 기능하기위해 필요한
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that will give me a functioning microorganism?
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223000
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최소한의 유전체의 크기는 어느 정도이고
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How few genes can I use?
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사용할 수 있는 유전자는 몇개나 되는가?
03:59
This is exactly analogous to the question,
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227000
2000
그 질문은 이것과 매우 흡사하죠.
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what's the smallest program I can write
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1000
MS워드와 거의 동일한 기능을 수행할 수 있는
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that will act exactly like Microsoft Word?
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230000
2000
가장 작은 프로그램은 무엇일까?
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(Laughter)
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232000
1000
(웃음)
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And just as he's writing, you know, bacteria that will be smaller,
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233000
4000
그래서 그가 점점 더 작은 박테리아를 써서
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he's writing genomes that will work,
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237000
1000
제 기능을 하는 유전체를 만들듯이,
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we could write smaller programs
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238000
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저희도 더 작은 프로그램을 만들어서
04:12
that would do what Microsoft Word does.
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240000
2000
MS워드처럼 기능하게 할 수 있을 거라는 거죠
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But for molecular programming, our question is,
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242000
2000
그러나 분자 프로그램적인 문제는,
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how many molecules do we need to put in that seed to get a cell phone?
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244000
4000
휴대폰을 얻기 위해 씨앗에 얼마나 많은 분자를 넣어야 하는가?
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What's the smallest number we can get away with?
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248000
2000
얼마나 적은 수의 분자로도 같은 효과를 낼 수 있는가? 하는 겁니다.
04:22
Now, these are big questions in computer science.
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250000
2000
이런 게 오늘날 컴퓨터 공학에서의 큰 질문들이에요.
04:24
These are all complexity questions,
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252000
2000
바로 복잡성에 관한 것인데요.
04:26
and computer science tells us that these are very hard questions.
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254000
2000
컴퓨터 공학에 의하면 이것들은 아주 어려운 질문입니다.
04:28
Almost -- many of them are impossible.
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256000
2000
그 중 대부분은, 답을 찾는게 불가능하죠.
04:30
But for some tasks, we can start to answer them.
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258000
3000
그치만 우리는 일부에 대해서 답을 찾기 시작했어요.
04:33
So, I'm going to start asking those questions
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261000
1000
이제 그런 질문들에 대해서
04:34
for the DNA structures I'm going to talk about next.
110
262000
3000
DNA 구조를 가지고 이야기해 보겠습니다.
04:37
So, this is normal DNA, what you think of as normal DNA.
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265000
3000
이것은 일반적인 DNA입니다. 다들 이렇게 알고 있죠.
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It's double-stranded, it's a double helix,
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268000
2000
두 가닥의 이중 나선은,
04:42
has the As, Ts, Cs and Gs that pair to hold the strands together.
113
270000
3000
아데닌(A), 티민(T), 시토신(C), 구아닌(G)이 짝을 이루어 서로를 지탱합니다.
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And I'm going to draw it like this sometimes,
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273000
2000
그 관계는 이렇게도 그릴 수 있어요.
04:47
just so I don't scare you.
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275000
2000
여러분이 쉽게 받아 들이시도록,
04:49
We want to look at individual strands and not think about the double helix.
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277000
3000
이중 나선은 생각하지 않고 각각의 가닥만 보기로 합니다.
04:52
When we synthesize it, it comes single-stranded,
117
280000
3000
DNA 합성은 단일 가닥에서부터 시작하는데요,
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so we can take the blue strand in one tube
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283000
3000
파란색 가닥을 튜브에 넣고
04:58
and make an orange strand in the other tube,
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286000
2000
오렌지 가닥을 다른 튜브에 넣으면
05:00
and they're floppy when they're single-stranded.
120
288000
2000
단일 가닥일때는 흐느적거리지만
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You mix them together and they make a rigid double helix.
121
290000
3000
두개를 섞으면 단단한 이중 나선이 되죠.
05:05
Now for the last 25 years,
122
293000
2000
지금까지 25년 동안
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Ned Seeman and a bunch of his descendants
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295000
2000
네드 지만과 그의 수많은 제자들은
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have worked very hard and made beautiful three-dimensional structures
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297000
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열심히 연구해서 아름다운 3D구조를 만들어왔습니다.
05:12
using this kind of reaction of DNA strands coming together.
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300000
3000
그들은 이런 DNA 가닥들 간의 반응을 이용했죠.
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But a lot of their approaches, though elegant, take a long time.
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303000
3000
하지만 이런 방식은 멋있을 지는 몰라도 시간이 오래 걸립니다.
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They can take a couple of years, or it can be difficult to design.
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306000
3000
만드는데만 수년이 걸리거나 아예 구상 자체가 어렵거든요.
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So I came up with a new method a couple of years ago
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309000
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그래서 제가 몇년 전에 새롭게 고안한 게
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I call DNA origami
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312000
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DNA 종이접기라는 것입니다.
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that's so easy you could do it at home in your kitchen
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313000
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이 방법은 너무 쉬워서 여러분들의 주방에서도
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and design the stuff on a laptop.
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315000
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노트북 컴퓨터로도 할 수 있어요.
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But to do it, you need a long, single strand of DNA,
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317000
3000
그러나 이걸 하려면 아주 긴 DNA 가닥 하나가 필요합니다.
05:32
which is technically very difficult to get.
133
320000
2000
그건 기술적으로는 구하기는 힘들지만
05:34
So, you can go to a natural source.
134
322000
2000
자연으로부터 얻을 수 있죠.
05:36
You can look in this computer-fabricated artifact,
135
324000
2000
여러분들도 보고계신 이 가공인물은
05:38
and he's got a double-stranded genome -- that's no good.
136
326000
2000
이중 가닥의 DNA를 갖고 있기 때문에 안돼요.
05:40
You look in his intestines. There are billions of bacteria.
137
328000
3000
그의 장에는 수억의 박테리아가 살고 있는데
05:43
They're no good either.
138
331000
2000
얘네들도 이중 가닥이라 안돼죠.
05:45
Double strand again, but inside them, they're infected with a virus
139
333000
2000
그러나 그 안에 기생하는 바이러스에는
05:47
that has a nice, long, single-stranded genome
140
335000
3000
쓸만한 긴 DNA 단일 가닥이 있습니다.
05:50
that we can fold like a piece of paper.
141
338000
2000
우리는 그걸 종이처럼 접는 거에요.
05:52
And here's how we do it.
142
340000
1000
바로 이런 식으로 말입니다.
05:53
This is part of that genome.
143
341000
1000
이게 그 유전체의 일부인데,
05:54
We add a bunch of short, synthetic DNAs that I call staples.
144
342000
3000
여기에 제가 스테이플이라 부르는 짧은 재조합 DNA 가닥들을 넣으면
05:57
Each one has a left half that binds the long strand in one place,
145
345000
4000
그것의 절반은 긴 가닥의 왼쪽에 붙고
06:01
and a right half that binds it in a different place,
146
349000
3000
다른 절반은 오른쪽에 붙어서
06:04
and brings the long strand together like this.
147
352000
2000
바이러스의 긴 가닥을 이렇게 모아주죠.
06:07
The net action of many of these on that long strand
148
355000
2000
이런 작용들이 여러번 반복되다보면
06:09
is to fold it into something like a rectangle.
149
357000
2000
그것은 직사각형처럼 접을 수도 있는겁니다.
06:11
Now, we can't actually take a movie of this process,
150
359000
2000
이 과정을 영상으로 찍을 수는 없지만,
06:13
but Shawn Douglas at Harvard
151
361000
2000
하버드의 숀 더글라스는
06:15
has made a nice visualization for us
152
363000
2000
우리를 위해 멋진 시각자료를 만들었어요.
06:17
that begins with a long strand and has some short strands in it.
153
365000
4000
처음에는 긴 가닥 하나와 짧은 가닥 몇개로 시작합니다.
06:21
And what happens is that we mix these strands together.
154
369000
4000
그리고 이들을 서로 잘 섞어요.
06:25
We heat them up, we add a little bit of salt,
155
373000
2000
열을 가하면서 소금도 약간 넣어주고,
06:27
we heat them up to almost boiling and cool them down,
156
375000
2000
거의 끓는점까지 끓였다가 식혀주면
06:29
and as we cool them down,
157
377000
1000
그렇게 식어가는 동안에
06:30
the short strands bind the long strands
158
378000
2000
짧은 가닥들이 긴 가닥에 붙어서
06:32
and start to form structure.
159
380000
2000
점점 형태를 갖추어 갑니다.
06:34
And you can see a little bit of double helix forming there.
160
382000
3000
저기에 조금씩 이중 나선이 생겨나고 있죠.
06:38
When you look at DNA origami,
161
386000
2000
DNA 종이접기라는 것이
06:40
you can see that what it really is,
162
388000
3000
여러분들이 보시기에는
06:43
even though you think it's complicated,
163
391000
1000
조금 복잡하다고 생각될 수도 있지만
06:44
is a bunch of double helices that are parallel to each other,
164
392000
3000
그것은 이중 나선다발이 서로 평행하게
06:47
and they're held together
165
395000
2000
단결되는 것입니다.
06:49
by places where short strands go along one helix
166
397000
2000
짧은 가닥들이 긴 나선을 따라 돌고
06:51
and then jump to another one.
167
399000
2000
그것이 다시 다른 나선으로 이어지는 구조죠.
06:53
So there's a strand that goes like this, goes along one helix and binds --
168
401000
3000
그래서 어떤 가닥은 이것처럼 긴 나선을 타고가다가
06:56
it jumps to another helix and comes back.
169
404000
2000
다른 나선으로 뛰어넘어 돌아오면서
06:58
That holds the long strand like this.
170
406000
2000
이렇게 긴 가닥을 잡아주기도 합니다.
07:00
Now, to show that we could make any shape or pattern
171
408000
3000
이제, 이 방법으로 우리가 원하는 어떤 모양이나 패턴도 만들 수 있어요.
07:03
that we wanted, I tried to make this shape.
172
411000
2000
저는 시험삼아 이런 걸 만들어보았습니다.
07:06
I wanted to fold DNA into something that goes up over the eye,
173
414000
2000
DNA를 접어서 이렇게 눈 위로 올라가고
07:08
down the nose, up the nose, around the forehead,
174
416000
3000
코로 내려왔다가 다시 올라가고 이마를 둘러서
07:11
back down and end in a little loop like this.
175
419000
3000
내려와 이런 작은 고리까지요.
07:14
And so, I thought, if this could work, anything could work.
176
422000
3000
그래서 만약 이게 가능하다면 다른 어떤 모양도 되겠다 생각했습니다.
07:17
So I had the computer program design the short staples to do this.
177
425000
3000
저는 짧은 스테이플을 디자인하는 컴퓨터 프로그램을 만들었죠.
07:20
I ordered them; they came by FedEx.
178
428000
2000
DNA는 주문만하면 페덱스로 날아오거든요.
07:22
I mixed them up, heated them, cooled them down,
179
430000
2000
그것을 모두 섞어서, 가열했다 식히면
07:24
and I got 50 billion little smiley faces
180
432000
4000
작은 스마일 500억개 정도가
07:28
floating around in a single drop of water.
181
436000
2000
물 한 방울 안에 떠다니게 됩니다.
07:30
And each one of these is just
182
438000
2000
이 하나하나는 겨우
07:32
one-thousandth the width of a human hair, OK?
183
440000
4000
머리카락 굵기의 1/1000정도죠, 감이 오세요?
07:36
So, they're all floating around in solution, and to look at them,
184
444000
3000
그래서 용액 속에서 흘러다니는 이들을 관찰하려면
07:39
you have to get them on a surface where they stick.
185
447000
2000
여러분들은 우선 그들을 표면에 잘 붙여야 해요.
07:41
So, you pour them out onto a surface
186
449000
2000
그런 뒤에 스마일을 바깥으로 쏟아부으면
07:43
and they start to stick to that surface,
187
451000
2000
끈적하게 처리한 표면에 달라붙기 시작하고,
07:45
and we take a picture using an atomic-force microscope.
188
453000
2000
우리는 원자현미경을 이용해서 사진을 찍습니다.
07:47
It's got a needle, like a record needle,
189
455000
2000
원자현미경은 작은 탐침을 갖고 있는데
07:49
that goes back and forth over the surface,
190
457000
2000
탐침은 표면에서 왔다갔다 하며 부딪힘으로써
07:51
bumps up and down, and feels the height of the first surface.
191
459000
3000
위 아래의 높이를 파악하는 장치입니다.
07:54
It feels the DNA origami.
192
462000
2000
DNA 종이접기를 느끼는 거죠.
07:56
There's the atomic-force microscope working
193
464000
2000
원자현미경이 작동하면,
07:59
and you can see that the landing's a little rough.
194
467000
1000
이렇게 대략적인 모습을 볼 수 있습니다.
08:00
When you zoom in, they've got, you know,
195
468000
2000
이걸 확대하면 보시다시피
08:02
weak jaws that flip over their heads
196
470000
1000
턱이 머리 위로 올라간 것도 있고
08:03
and some of their noses get punched out, but it's pretty good.
197
471000
3000
코를 얻어맞아서 떨어져 나간 것도 있지만, 대체로 잘 되었습니다.
08:06
You can zoom in and even see the extra little loop,
198
474000
2000
좀더 확대해서 보면 저 밑에 작은 고리도 볼 수 있어요.
08:08
this little nano-goatee.
199
476000
2000
나노크기의 수염이죠.
08:10
Now, what's great about this is anybody can do this.
200
478000
3000
이 방법의 강점은 누구든지 쉽게 할 수 있다는 겁니다.
08:13
And so, I got this in the mail about a year after I did this, unsolicited.
201
481000
4000
그래서 저는 이걸 만든 지 1년쯤 지나서 뜻밖의 이메일을 받았어요.
08:17
Anyone know what this is? What is it?
202
485000
3000
이게 무엇인지 아시는 분 계세요? 이건 뭘까요?
08:20
It's China, right?
203
488000
2000
중국입니다, 그렇죠?
08:22
So, what happened is, a graduate student in China,
204
490000
2000
그러니까 어떻게 된 일이냐면요,
08:24
Lulu Qian, did a great job.
205
492000
2000
중국의 대학원생인 루루 치엔은 대단하게도
08:26
She wrote all her own software
206
494000
2000
직접 프로그램을 짜서
08:28
to design and built this DNA origami,
207
496000
2000
이런 DNA 종이접기를 디자인해낸 겁니다.
08:30
a beautiful rendition of China, which even has Taiwan,
208
498000
3000
대만을 포함해 중국 대륙을 아주 훌륭하게 표현했죠.
08:33
and you can see it's sort of on the world's shortest leash, right?
209
501000
3000
세상에서 가장 짧은 끈으로 연결돼 있는 셈입니다, 그렇죠?
08:36
(Laughter)
210
504000
2000
(웃음)
08:39
So, this works really well
211
507000
1000
이 작업은 아주 성공률이 높아서
08:41
and you can make patterns as well as shapes, OK?
212
509000
2000
패턴 뿐 아니라 어떤 모양도 만들 수 있습니다.
08:44
And you can make a map of the Americas and spell DNA with DNA.
213
512000
3000
미국 지도도 그릴 수 있고 DNA로 DNA라고 쓸 수도 있어요.
08:47
And what's really neat about it --
214
515000
3000
그런데 정말로 끝내주는 게 뭐냐하면
08:50
well, actually, this all looks like nano-artwork,
215
518000
2000
사실상 나노 예술작품처럼 보이는 이 모든 게
08:52
but it turns out that nano-artwork
216
520000
1000
당신이 필요로하는
08:53
is just what you need to make nano-circuits.
217
521000
2000
나노회로가 될 수도 있다는 사실입니다.
08:55
So, you can put circuit components on the staples,
218
523000
2000
여러분은 스테이플에
08:57
like a light bulb and a light switch.
219
525000
2000
전구나 스위치 같은 회로부품을 장착시킵니다.
08:59
Let the thing assemble, and you'll get some kind of a circuit.
220
527000
3000
그것을 조립시키면 이런 회로가 만들어지죠.
09:02
And then you can maybe wash the DNA away and have the circuit left over.
221
530000
3000
그런 다음 DNA를 씻어내면 회로만 남게됩니다.
09:05
So, this is what some colleagues of mine at Caltech did.
222
533000
2000
그래서 이건 칼텍에 있는 동료들과 함께 한 작업이에요.
09:07
They took a DNA origami, organized some carbon nano-tubes,
223
535000
3000
DNA 종이접기를 이용해 탄소나노튜브를 조직하고
09:10
made a little switch, you see here, wired it up,
224
538000
2000
여기 보이는 것처럼 작은 스위치를 만들어 선에 연결한 뒤
09:12
tested it and showed that it is indeed a switch.
225
540000
3000
실험으로 실제 스위치가 작동한다는 것을 증명했죠.
09:15
Now, this is just a single switch
226
543000
2000
현재로서는 이같은 스위치 하나지만
09:17
and you need half a billion for a computer, so we have a long way to go.
227
545000
4000
컴퓨터를 만들기 위해서는 5억개 정도가 필요해요. 우리는 갈 길이 멀죠.
09:21
But this is very promising
228
549000
2000
그렇지만 이것의 미래는 밝습니다.
09:23
because the origami can organize parts just one-tenth the size
229
551000
5000
왜냐면 이 방법으로 만들 수 있는 부품의 크기는
09:28
of those in a normal computer.
230
556000
1000
일반적인 컴퓨터 부품의 1/10정도이기 때문이에요.
09:29
So it's very promising for making small computers.
231
557000
3000
그래서 작은 컴퓨터를 만들기에는 딱이죠.
09:32
Now, I want to get back to that compiler.
232
560000
3000
이제, 다시 변환장치 이야기로 돌아가 봅시다.
09:35
The DNA origami is a proof that that compiler actually works.
233
563000
3000
DNA 종이접기는 변환장치 작동의 증거가 되기도 하는데요.
09:39
So, you start with something in the computer.
234
567000
2000
무언가를 컴퓨터로 넣고 돌리면,
09:41
You get a high-level description of the computer program,
235
569000
3000
여러분은 컴퓨터 프로그램용 고급 언어로 바뀐
09:44
a high-level description of the origami.
236
572000
2000
종이접기 설명서를 얻으실 수 있습니다.
09:46
You can compile it to molecules, send it to a synthesizer,
237
574000
3000
그것을 분자로 변환하려면 합성장치로 보내면 되고
09:49
and it actually works.
238
577000
1000
그러면 실제로 작동하죠.
09:50
And it turns out that a company has made a nice program
239
578000
4000
한 회사는 이런 근사한 프로그램도 만들었어요.
09:54
that's much better than my code, which was kind of ugly,
240
582000
2000
그래서 우리들은 좀 보기 흉한 제 코드보다
09:56
and will allow us to do this in a nice,
241
584000
1000
훨씬 더 좋은
09:57
visual, computer-aided design way.
242
585000
2000
캐드를 (컴퓨터를 이용한 설계) 사용할 수 있게 되었습니다.
10:00
So, now you can say, all right,
243
588000
1000
이제 당신은 이렇게 말씀하시겠죠. 좋아,
10:01
why isn't DNA origami the end of the story?
244
589000
2000
그런데 어째서 이야기의 끝이 DNA 종이접기가 아닌거지?
10:03
You have your molecular compiler, you can do whatever you want.
245
591000
2000
여러분은 각자의 분자 변환장치를 가지고 있고 원하는 것은 어떤것도 할 수가 있습니다.
10:05
The fact is that it does not scale.
246
593000
3000
그것은 사실이지만 우리는 규모를 고려하지 않았죠.
10:08
So if you want to build a human from DNA origami,
247
596000
3000
만약 DNA 종이접기로 인간을 구성하려 한다면
10:11
the problem is, you need a long strand
248
599000
2000
당신은 길이가 10자나 되는 (자는 0이 24개나 붙는 큰 단위)
10:13
that's 10 trillion trillion bases long.
249
601000
3000
어마어마한 가닥을 찾아야하는 문제에 부딪힙니다.
10:16
That's three light years' worth of DNA,
250
604000
2000
그 정도의 DNA길이면 빛의 속도로도 3광년은 걸리는데
10:18
so we're not going to do this.
251
606000
2000
그걸 하기란 불가능하죠.
10:20
We're going to turn to another technology,
252
608000
2000
그래서 우리는 또다른 기술인
10:22
called algorithmic self-assembly of tiles.
253
610000
2000
단계적 자가조립법으로 관심을 돌렸습니다.
10:24
It was started by Erik Winfree,
254
612000
2000
이것은 에릭 윈프리에 의해 시작됐는데요.
10:26
and what it does,
255
614000
1000
그것이 뭐냐하면
10:27
it has tiles that are a hundredth the size of a DNA origami.
256
615000
4000
DNA 종이접기의 1/100정도 되는 타일을 사용하는 방식입니다.
10:31
You zoom in, there are just four DNA strands
257
619000
2000
확대해서 보면, 이것은 단지 네 개의 DNA 가닥인데
10:34
and they have little single-stranded bits on them
258
622000
2000
그것의 말단은 단일 가닥이어서
10:36
that can bind to other tiles, if they match.
259
624000
2000
다른 타일의 상대되는 단일 가닥과 묶이기도 합니다.
10:38
And we like to draw these tiles as little squares.
260
626000
3000
그러면 우리는 이 타일로 정사각형을 그릴 수도 있겠죠.
10:42
And if you look at their sticky ends, these little DNA bits,
261
630000
2000
이들 DNA 조각들이 붙는 말단은
10:44
you can see that they actually form a checkerboard pattern.
262
632000
3000
거의 체크판 패턴처럼 보입니다.
10:47
So, these tiles would make a complicated, self-assembling checkerboard.
263
635000
3000
타일들은 이런 식으로 복잡한 자가조립 체크판을 만들죠.
10:50
And the point of this, if you didn't catch that,
264
638000
2000
만일 이 시점에서 알아차리지 못하셨다면,
10:52
is that tiles are a kind of molecular program
265
640000
3000
이 타일 하나하나가 분자 프로그램이고
10:55
and they can output patterns.
266
643000
3000
그들이 패턴을 산출했다는 것을 기억해주세요.
10:58
And a really amazing part of this is
267
646000
2000
그리고 이것의 정말 놀라운 부분은
11:00
that any computer program can be translated
268
648000
2000
어떤 컴퓨터 프로그램으로도 이런 타일 프로그램을
11:02
into one of these tile programs -- specifically, counting.
269
650000
3000
번역해낼 수 있다는 것입니다. 특히 집계에 대해서요.
11:05
So, you can come up with a set of tiles
270
653000
3000
그것은 여러분이 제안한 타일 세트가 서로 합쳐질때
11:08
that when they come together, form a little binary counter
271
656000
3000
체크판이라기보다는
11:11
rather than a checkerboard.
272
659000
2000
2진 계수기의 형태가 됩니다.
11:13
So you can read off binary numbers five, six and seven.
273
661000
3000
그래서 이진법으로 쓰여진 숫자 5, 6, 7을 읽어내야 하죠.
11:16
And in order to get these kinds of computations started right,
274
664000
3000
이런 종류의 연산을 올바르게 하기 위해서는
11:19
you need some kind of input, a kind of seed.
275
667000
2000
어떤 종류의 투입과 씨앗이 될만한 게 필요한데
11:21
You can use DNA origami for that.
276
669000
2000
바로 거기에 DNA 종이접기를 사용할 수 있어요.
11:23
You can encode the number 32
277
671000
2000
32라고 암호화된 DNA 종이접기를
11:25
in the right-hand side of a DNA origami,
278
673000
2000
오른편에 두고
11:27
and when you add those tiles that count,
279
675000
2000
그 타일들을 첨가하면,
11:29
they will start to count -- they will read that 32
280
677000
3000
집계가 시작되고 32를 읽는 순간
11:32
and they'll stop at 32.
281
680000
2000
그것은 멈추게 될 것입니다.
11:34
So, what we've done is we've figured out a way
282
682000
3000
그래요, 우리는 해냈어요.
11:37
to have a molecular program know when to stop going.
283
685000
3000
분자 프로그램을 가지고 그것이 언제 멈출지를 예상할 수 있게 된 겁니다.
11:40
It knows when to stop growing because it can count.
284
688000
2000
집계되니 않을 때가 성장을 끝난 때죠.
11:42
It knows how big it is.
285
690000
2000
이것이 얼마나 대단한 일인지 압니다.
11:44
So, that answers that sort of first question I was talking about.
286
692000
3000
이건 제가 이야기한 첫번재 질문에 대한 답이죠.
11:47
It doesn't tell us how babies do it, however.
287
695000
3000
그러나 그렇다고 아기의 경우에도 해당되는 것은 아닙니다.
11:50
So now, we can use this counting to try and get at much bigger things
288
698000
4000
아무튼 우리는 더 큰 DNA 종이접기를 가지고
11:54
than DNA origami could otherwise.
289
702000
1000
다른 방식으로 이 집계를 시도해봤어요.
11:55
Here's the DNA origami, and what we can do
290
703000
3000
여기에 있는 DNA 종이접기는
11:58
is we can write 32 on both edges of the DNA origami,
291
706000
3000
양쪽에 32라고 쓰여진 녀석이죠.
12:01
and we can now use our watering can
292
709000
2000
이제 여기에 타일이 함유된 물을 주면
12:03
and water with tiles, and we can start growing tiles off of that
293
711000
4000
그 타일은 자라서
12:07
and create a square.
294
715000
2000
정사각형이 됩니다.
12:09
The counter serves as a template
295
717000
3000
카운터는 암호화된 숫자만큼의 템플릿을 제공해서
12:12
to fill in a square in the middle of this thing.
296
720000
2000
중앙을 채우게 되죠.
12:14
So, what we've done is we've succeeded
297
722000
1000
그렇게 우리가 한 일은 성공했습니다.
12:15
in making something much bigger than a DNA origami
298
723000
3000
DNA 종이접기와 타일의 조합을 가지고
12:18
by combining DNA origami with tiles.
299
726000
3000
더 큰 DNA 종이접기를 만들어 냈어요.
12:21
And the neat thing about it is, is that it's also reprogrammable.
300
729000
3000
그러나 더 중요한 것은, 그것이 재프로그램하기 쉽다는 사실이었습니다.
12:24
You can just change a couple of the DNA strands in this binary representation
301
732000
4000
여러분은 단지 DNA 가닥의 2진수 표현을
12:28
and you'll get 96 rather than 32.
302
736000
3000
32에서 96으로 바꾸는 것으로 그것을 얻을 수 있어요.
12:31
And if you do that, the origami's the same size,
303
739000
3000
32때와 같은 크기의 종이접기로 시작하지만
12:34
but the resulting square that you get is three times bigger.
304
742000
4000
결과는 세배 크죠.
12:39
So, this sort of recapitulates
305
747000
1000
자, 저는 지금까지
12:40
what I was telling you about development.
306
748000
2000
이 개요의 발전에 대해서 말씀드렸습니다.
12:42
You have a very sensitive computer program
307
750000
3000
당신은 매우 섬세한 컴퓨터 프로그램을 가지고 있어서
12:45
where small changes -- single, tiny, little mutations --
308
753000
3000
그것은 작은 변화에도, 예를 들면 하나의 매우 약한 변이에도
12:48
can take something that made one size square
309
756000
2000
어떤 1크기의 정사각형이라든가
12:50
and make something very much bigger.
310
758000
3000
더 큰 무언가를 만들어내죠.
12:54
Now, this -- using counting to compute
311
762000
3000
이제, 이런 발전적인 과정에 의해서
12:57
and build these kinds of things
312
765000
2000
연산에 집계방식을 사용하고
12:59
by this kind of developmental process
313
767000
2000
그것을 구축하는 것은
13:01
is something that also has bearing on Craig Venter's question.
314
769000
4000
크레이그 벤더의 질문과도 관계됩니다.
13:05
So, you can ask, how many DNA strands are required
315
773000
2000
그래서 질문은, 주어진 정사각형을 만들려면
13:07
to build a square of a given size?
316
775000
2000
DNA 가닥이 몇개나 필요한가? 가 되겠죠.
13:09
If we wanted to make a square of size 10, 100 or 1,000,
317
777000
5000
만일 우리가 원하는 정사각형의 크기가 10, 100 또는 1000정도고
13:14
if we used DNA origami alone,
318
782000
2000
DNA 종이접기만을 사용한다고 했을 때
13:16
we would require a number of DNA strands that's the square
319
784000
3000
그 정사각형을 만들려면
13:19
of the size of that square;
320
787000
2000
그 크기만큼의 DNA 가닥이 들게 되고,
13:21
so we'd need 100, 10,000 or a million DNA strands.
321
789000
2000
따라서 100, 1000 또는 1000000의 DNA 가닥이 필요하게 됩니다.
13:23
That's really not affordable.
322
791000
2000
그것은 실제로 감당할 수 없는 수준이죠.
13:25
But if we use a little computation --
323
793000
2000
그러나 약간의 연산을 사용한다면,
13:27
we use origami, plus some tiles that count --
324
795000
4000
종이접기에 타일을 더해 집계하는 법을 쓴다면
13:31
then we can get away with using 100, 200 or 300 DNA strands.
325
799000
3000
우리는 100, 200, 300개의 DNA 가닥으로도 해낼 수 있어요.
13:34
And so we can exponentially reduce the number of DNA strands we use,
326
802000
5000
그렇게 집계방식을 이용해 연산을 하면
13:39
if we use counting, if we use a little bit of computation.
327
807000
3000
DNA 가닥을 기하급수적으로 절약할 수 있죠.
13:42
And so computation is some very powerful way
328
810000
3000
연산은 매우 강력한 방법입니다.
13:45
to reduce the number of molecules you need to build something,
329
813000
3000
무언가를 만들때 필요한 분자의 수를 줄여주고,
13:48
to reduce the size of the genome that you're building.
330
816000
3000
당신이 만들 유전체의 크기도 줄여주죠.
13:51
And finally, I'm going to get back to that sort of crazy idea
331
819000
3000
결과적으로 저는
13:54
about computers building computers.
332
822000
2000
컴퓨터를 설계하는 컴퓨터라는 독창적인 아이디어로 돌아갑니다.
13:56
If you look at the square that you build with the origami
333
824000
3000
만약 여러분이 그 종이접기와 카운터에 의해
13:59
and some counters growing off it,
334
827000
2000
자란 정사각형을 본다면,
14:01
the pattern that it has is exactly the pattern that you need
335
829000
3000
그 패턴이 거의 당신이 생각했던 패턴과 같다는 것을
14:04
to make a memory.
336
832000
1000
알 수 있을 거에요.
14:05
So if you affix some wires and switches to those tiles --
337
833000
3000
그래서 이 타일들에 스테이플 가닥들이 아닌
14:08
rather than to the staple strands, you affix them to the tiles --
338
836000
3000
어떤 철사나 스위치를 장착하고 나면
14:11
then they'll self-assemble the somewhat complicated circuits,
339
839000
3000
그들은 자가조립하여 다소 복잡한 회로가 될 것입니다.
14:14
the demultiplexer circuits, that you need to address this memory.
340
842000
3000
그것은 역다중화 회로인데, 이 메모리는 연구할 가치가 있죠.
14:17
So you can actually make a complicated circuit
341
845000
2000
약간의 연산으로
14:19
using a little bit of computation.
342
847000
2000
복잡한 회로를 만드는 게 가능합니다.
14:21
It's a molecular computer building an electronic computer.
343
849000
3000
분자 컴퓨터는 전자식 컴퓨터를 만들죠.
14:24
Now, you ask me, how far have we gotten down this path?
344
852000
3000
지금 묻고싶은 게 우리가 그렇게 그 길에 정통하려면 얼마나 멀었죠? 인가요?
14:27
Experimentally, this is what we've done in the last year.
345
855000
3000
실험상으로는, 이것이 작년에 (2007년) 우리가 해낸 것인데요
14:30
Here is a DNA origami rectangle,
346
858000
2000
여기의 DNA 종이접기는 직사각형이고,
14:33
and here are some tiles growing from it.
347
861000
2000
그 외는 그것이 자란 타일들입니다.
14:35
And you can see how they count.
348
863000
2000
여러분들을 그걸 세어 볼 수도 있어요.
14:37
One, two, three, four, five, six, nine, 10, 11, 12, 17.
349
865000
12000
1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 12, 17.
14:49
So it's got some errors, but at least it counts up.
350
877000
4000
에러가 좀 있지만 어쨌거나 다 헤아렸네요.
14:53
(Laughter)
351
881000
1000
(웃음)
14:54
So, it turns out we actually had this idea nine years ago,
352
882000
3000
우리는 이 아이디어를 9년 전부터 갖고 있었는데요,
14:57
and that's about the time constant for how long it takes
353
885000
3000
지나 온 시간에 비례하게
15:00
to do these kinds of things, so I think we made a lot of progress.
354
888000
2000
우리는 많은 진보를 했습니다.
15:02
We've got ideas about how to fix these errors.
355
890000
2000
이런 에러를 고치기 위한 묘안도 생각해냈고요.
15:04
And I think in the next five or 10 years,
356
892000
2000
그래서 제 생각에 향후 5에서 10년이면
15:06
we'll make the kind of squares that I described
357
894000
2000
우리는 그런 사각형에서
15:08
and maybe even get to some of those self-assembled circuits.
358
896000
3000
자가조립하는 회로를 얻을 수 있을 겁니다.
15:11
So now, what do I want you to take away from this talk?
359
899000
4000
그래서 지금, 제가 이 강연으로 말씀드리려 하는 건 뭘까요?
15:15
I want you to remember that
360
903000
2000
저는 여러분들이 기억해주시기를 원합니다.
15:17
to create life's very diverse and complex forms,
361
905000
4000
다양하고 복잡한 형태의 삶을 창조하기 위해서
15:21
life uses computation to do that.
362
909000
2000
연산이 사용되고 있고
15:23
And the computations that it uses, they're molecular computations,
363
911000
4000
그 연산은 그들의 분자 컴퓨터를 이용한다는 것을요.
15:27
and in order to understand this and get a better handle on it,
364
915000
2000
그리고 그것을 더 잘 이해하기 위해서는
15:29
as Feynman said, you know,
365
917000
2000
파인만 (물리학을 쉽게 이해시키기로 유명한 물리학자) 처럼,
15:31
we need to build something to understand it.
366
919000
2000
이해시키기 위한 무언가를 보여야 하겠죠.
15:33
And so we are going to use molecules and refashion this thing,
367
921000
4000
그래서 우리는 분자를 개조한 뒤 재탄생 시켰습니다.
15:37
rebuild everything from the bottom up,
368
925000
2000
모든것을 거꾸로 재설계했어요.
15:39
using DNA in ways that nature never intended,
369
927000
3000
자연에서는 결코 의도될 수 없는 DNA인
15:42
using DNA origami,
370
930000
2000
DNA 종이접기나
15:44
and DNA origami to seed this algorithmic self-assembly.
371
932000
3000
DNA 종이접기를 씨앗으로 하는 단계적 자가조립법 같은 걸로요.
15:47
You know, so this is all very cool,
372
935000
2000
이것도 꽤 근사한 일입니다만
15:50
but what I'd like you to take from the talk,
373
938000
1000
저는 당신이 이 강연에서 가져가는 것이
15:51
hopefully from some of those big questions,
374
939000
2000
그러한 큰 질문들로부터 깨달은 것이
15:53
is that this molecular programming isn't just about making gadgets.
375
941000
3000
그저 가젯을 만드는 분자 프로그램이 아니길 바랍니다.
15:56
It's not just making about --
376
944000
2000
이것은 단지
15:58
it's making self-assembled cell phones and circuits.
377
946000
2000
자가조립하는 휴대폰이나 회로를 만드는 것이 아니에요.
16:00
What it's really about is taking computer science
378
948000
2000
진실로 컴퓨터 과학이 앞으로 나아가려면
16:02
and looking at big questions in a new light,
379
950000
3000
새로운 시각으로 큰 질문들을 바라봐야하고,
16:05
asking new versions of those big questions
380
953000
2000
그러한 질문들의 새로운 요구는
16:07
and trying to understand how biology
381
955000
2000
생물학의 놀라운 일들을 이해하려고 노력함으로써
16:09
can make such amazing things. Thank you.
382
957000
2000
구할 수 있을 겁니다. 감사합니다.
16:12
(Applause)
383
960000
7000
(박수)
ABOUT THE SPEAKER
Paul Rothemund - DNA origamistPaul Rothemund folds DNA into shapes and patterns. Which is a simple enough thing to say, but the process he has developed has vast implications for computing and manufacturing -- allowing us to create things we can now only dream of.
Why you should listen
Paul Rothemund won a MacArthur grant this year for a fairly mystifying study area: "folding DNA." It brings up the question: Why fold DNA? The answer is -- because the power to manipulate DNA in this way could change the way we make things at a very basic level.
Rothemund's work combines the study of self-assembly (watch the TEDTalks from Neil Gershenfeld and Saul Griffith for more on this) with the research being done in DNA nanotechnology -- and points the way toward self-assembling devices at microscale, making computer memory, for instance, smaller, faster and maybe even cheaper.
Paul Rothemund | Speaker | TED.com