SimLife Lab

실험 배경 :

'심라이프'는 굉장히 불친절하다. 1990년대에 나온 고전게임 치고는 의외로 게임 내 튜토리얼도 준비되어 있고 정품 패키지에는 200 페이지가 넘는 매뉴얼도 함께 제공되고 있긴 하지만, 그것만으로는 '절대' 이 게임을 제대로 즐길 수가 없다. 그 이유를 몇 가지 들 수 있는데, 우선 비록 게임 수준이라고 할지라도 유전학, 생태학이라는 주제가 일반인에게 있어서는 분명 어렵고 낯설다는 사실이 그 이유중 하나이다. 그리고 무엇보다 게임을 가장 어렵게 만드는 요인은 이 많은 기능들을 사용해 대체 무엇을 해야하는지 명확하게 주어진 목적이 없다는 사실, 즉 '무한한 자유도'라고 할 수 있다.

다행히 요즘에는 심라이프와 같은 유형의 게임을 '샌드박스'라는 하나의 번듯한 장르로 정의할 수 있고,  실제로 비슷한 유형의 게임이 많이 나와 있다. 이제 사람들은 샌드박스 게임이 이런 저런 실험을 하거나 '디지털 장난감'으로서 자기 취향대로 가지고 노는 물건이라는 것을 잘 알고 있다. 물론 다른 샌드박스 게임들을 나름대로 즐길 줄 알게되었다고 해서 심라이프가 갑자기 누구나 쉽게 즐길 수 있는 게임이 되거나 하지는 않는다. 인터넷으로 게임 공략을 찾아볼 수 있고 아무리 어려운 영어라도 스마트폰을 갖다 대기만 하면 바로 한글로 번역해주는 요즘 시대라고 한들 심라이프가 여전히 한 없이 복잡하고 어려운 게임이라는 사실에는 변함이 없는 것이다.

게임이 발매된지 30년이 지나서야 매뉴얼을 접하게된 나 조차 처음 매뉴얼을 읽었을 때 드는 생각이 '그래서 이 기능을 써서 뭘 어쩌라는 건가?'하는 것이었다. '이 기능을 이용하면 동물, 식물의 수명을 조절할 수 있습니다' 라고 설명되어 있지만, 과연 수명 조절이 동물, 식물 그리고 게임내 세계에 어떤 방식으로 얼만큼 영향을 끼치는지에 대한 설명이 전혀 없다. 물론 각 옵션을 클릭하면 간단한 설명이 되어 있기도 하지만 그것만으로는 정보가 턱 없이 부족하다. 예를들어 '초식 동물들이 식물들을 주식으로 함으로 인해서 과연 어떤 장점이 있고 어떤 단점이 있는가?' 라든지, '상록수와 낙엽수 어떤 차이가 있고 생태에서 어떤 영향을 끼치는가?' 같은 정보는 매뉴얼 어디에도 적혀있지 않다. 그저 '초식동물은 식물을 먹습니다' 또는 '상록수는 사계절 내내 잎이 살아 있고, 낙엽수는 가을, 겨울에 잎이 떨어집니다'라는 간단한 정보가 적혀있을 뿐이다.

그래서 자연스럽게, 아니 '어쩔 수 없이' 일일이 기능을 테스트 해보고 직접 플레이 해보면서 각 기능들의 숨겨진 비밀이나 매뉴얼에 적혀있지 않은 정보를 알아가기로 했다. 이쯤 되니 용도 조차 불확실한 다양한 기능들을 파악하기 위해 플레이어가 직접 '실험'을 하게 만든다거나, 자연스럽게 자신만의 생태계를 구축하기 위해 여러가지 실험을 해볼 수 밖에 없도록 만들었다는데서 이미 개발자의 의도와 목적은 충분히 달성되지 않았나 하는 생각도 해본다.

분명 누군가는 '왜 배우기 쉽고 재미있는 게임들이 널려있는데 이런 불편한 게임을 하고 있습니까?' 라고 물어볼 수도 있겠다. 사실 이번 실험 목표 자체가 '고전 게임의 불편함'과 '실험정신을 통해 게임을 알아가는 묘미'의 가운데 어딘가의 절묘한 포지션에 있다보니, 이렇게 서론이 길어짐에도 불구하고 먼저 나름의 이유를 길게 적어 보았다.

심라이프에서 가장 많이 이용하게 되는 기능이 생물의 유전자 설정인데, 그 중에 가장 눈에 띄는 유전적 특성이 바로 그 생물의 '크기'이다. 또한 심라이프에서는 동물의 크기를 Height (단위-센티미터) 로 표현하는데, 이번 실험은 바로 동물의 유전자를 설정할 때 어떤 옵션(인자)들이 동물의 크기에 영향을 끼치는지를 확인하는 실험이다. '크기'라는 주제와 관련하여 세부적으로 여러가지 실험이 가능하겠지만, 특히 이번 실험은 유전자 설정을 통해 만들 수 있는 '가장 작은 동물'의 크기와 '가장 큰 동물'의 크기가 어느 정도인지 파악하는데 중점을 둘 것이다.

실험 개요 : 기능 실험 - 유전자 설정과 동물의 크기

실험 방법 : 동물의 유전자 설정에서 Height 에 영향을 주는 항목을 찾고 가능한 최소, 최대크기를 확인

실험 상세 :

1. 종 :

동물종 - '최소 개미' 1 개 ( SN : Smallest Ant )

동물종 - '최대 개미' 1 개 ( SN : Largest Ant )

2. 시간 : 실험과 무관하여 기재하지 않음

실험 기간 : 실험과 무관하여 기재하지 않음

기대 결과 : 동물의 크기 (Height) 에 영향을 주는 인자를 파악하고 최소, 최대 크기를 확인하자.

실험 결과 :

심라이프에서 구현 가능한 동물의 최소 크기(Height)는 1 cm, 그리고 최대 크기는 499 cm 였다. 또한 유전자 설정에 표시되는 'Max Size'가 개체의 사이즈에 해당하는 'Height'를 정확하게 반영하지 않는다는 사실을 확인하였다. Height 에 영향을 주는 유전자 설정값은 'Size'가 유일하며, 그 이외의 Max Size에 영향을 주었던 많은 옵션들이 Height 가 아닌 Weight 에 영향을 주었다.

결과 상세 :

1. 심라이프에서 만들 수 있는 가장 작은 사이즈 (Height) 의 동물은 '1 cm' 이다.

 - Size 파라미터값이 최소인 동물의 성체 크기는 1 cm 이다.

 - 성체가 아닌 갓 태어난 새끼의 경우 0 cm로 표시되기도 한다.

2. 심라이프에서 만들 수 있는 가장 큰 사이즈의 동물은 '499 cm' 이다.

 - Size 파라미터값이 최대인 동물의 성체 크기는 499 cm 이다.

 - Size 슬라이더를 약 50% 정도로 설정하였을 때 성체의 크기는 250 cm 였다.

3. 동물의 크기(Height)에 직접적으로 영향을 주는 인자는 'Size' 하나 뿐이다.

 - 대부분 유전자 옵션들은 Max Size에 영향을 주면서도 개체의 크기(Height)에는 영향을 주지 않았다.

 - Size 옵션만이 Max Size와 개체의 실제 크기(Height)에 영향을 주었다.

4. Max Size에 영향을 주는 인자들은 개체의 Weight 에도 영향을 주었다.

 - Size 파라미터 변경시 동물의 크기 (Height)와 무게 (Weight)가 동시에 변화하였다.

 - Max Size에 변화를 준 인자들 중 Size 이외의 인자들은 동물의 무게 (Weight)에만 영향을 주었다.

결과 분석 :

1. 심라이프에서 구현 가능한 동물의 크기

 - Size 슬라이더를 통해 최소 1cm에서 499 cm까지 자유롭게 설정할 수 있을 것이다.

 - 하지만 이는 어디까지나 일반적인 의미의 '크기' 라기보다는 길이, 키(Height)에만 국한된 개념이다.

 - 원하는 '크기'와 '체급'을 가진 생물을 만들려면 Height, Weight의 조화가 이루어져야 할 것이다.

2. 종합적인 개념의 크기인 'Max Size'의 발견과 그 의미

 - Max Size는 사실상 동물의 키, 몸무게, 각종 기관과 능력의 유무를 반영한 'Power' 지표이다.

 - 주로 생물에게 어떤 능력이나 기관을 부여하는 것을 '사이즈'가 증가한 것으로 표현한 것으로 보인다.

 - 현실의 격투기, 스포츠 등에서 '체급'으로 비슷한 파워(능력)의 선수들끼리 분류하는 것과 유사하다.

  (이에 대해서는 차후 실험을 통해 설명할 생각이다)

 - 간혹 단순하게 [Height + Weight = Max Size] 라고 해석할 수도 있겠으나 이는 잘못된 해석이다.

 - Max Size에 영향을 주는 모든 옵션이 [설정값 변경 > Weight 변동 > Max Size 변동] 의 흐름을 가지고 있다고 보았을 때, Size 옵션 또한 Height 값을 결정 짓는 동시에 Weight에도 영향을 주는 '옵션중 하나'로 보는 것이 좀 더 자연스럽다.

차후 계획 :

1. 유전자 설정값에 따른 Weight 변동량 확인

 - 유전자 설정의 각 값이 Weight에 얼마만큼 영향을 주는지 구체적으로 확인

 - 수치 변화 확인이 용이한 Largest Ant를 사용하여 실험

2. 암컷의 임신 관련 설정값과 Weight 변동량 확인

 - 수태 사이즈 (Gestation Size)가 Weight에 미치는 영향

 - 임신 가능한 새끼의 마릿수 (1~8)와 Weight와의 상관 관계

3. 유전자 설정시 대표 지표인 Max Size와 Energy의 상관관계

 - Max Size에 따라 Energy 효율에 변화가 있는지 등을 확인

3. 관련 실험 :

실험 배경 :

다시 식물 3종과 꿀벌로 이루어진 간단한 생태계를 만들어 볼 시간이다. 앞선 실험들을 통해 한국형 사과 나무, 덩굴 장미, 인동 덩굴의 서식 환경(온도, 습도, 토양상태)을 확인하였고 꿀벌의 생태에 대해서도 충분하지는 않지만 적어도 이번 실험에 필요한 정도는 파악이 되었다고 생각된다. 현재로써는 딱히 실패할 요인이 없다고 생각되기에 이번에야말로 성공하지 않을까 싶기도 하지만, 늘 그렇듯 심라이프 게임 자체가 자연의 생태계 마냥 불안정한 요소가 많아서 과연 쉽게 성공할 수 있을지 왠지 모를 불안감이 앞서는 기분이다.

참고로 '꿀벌과 식물_1' 실험(#000-0009-01-03)은 식물들의 발아, 서식환경이 일정치 않고 실험 공간의 면적 또한 넓어 전체적으로 통제되지 않은 '야생 환경'에서 진행한 실험이라 할 수 있다. 일정하지 않은 습도와 온도 뿐만 아니라 실험의 개체수가 많거나 실험 장소의 면적이 넓을수록 아무래도 변수가 발생할 확률이 높다고 생각되어, 이번 실험은 최대한 적은 수의 실험 개체와 좁은 면적에서 실험을 진행하기로 하였다.

실험 위치는 온도, 습도의 조합에 따른 64개의 구역중 식물 3종 모두 발아하고 생존하는데 문제가 없는 구역을 선정한 것이며, 시간 단위 (틱/년 단위)는 꿀벌의 생존에 최대한 유리한 방향으로 설정하였다. (틱과 년단위 설정에 대한 추가 설명은 상세 실험 결과에 기록한다)

실험에 사용되는 개체나 환경이 동일하다 보니 지난 실험에서 사용된 개체 정보나 스크린샷 일부를 그대로 사용하여 실제 실험 정보와 약간 차이가 있을 수 있으나, 실험에 유의미한 영향을 끼칠만한 수준은 아니므로 무시하기로 한다.

실험 개요 : 꿀벌과 식물 3종의 생태 - 2

실험 방법 : 봄, 여름, 가을 각 계절에 꽃을 피우는 식물 3종과 꿀벌을 배치한 후 상태 관찰

실험 상세 :

1. 종 :

식물종 - 한국형 사과™나무 25 개 ( SN : Apple™Tree_Kor )

식물종 - 인동 덩굴 25 개 ( SN : Honeysuckle )

식물종 - 덩굴 장미 25 개 ( SN : Rambling Rose )

동물종 - 꿀벌 2 개 ( SN : Honeybee )

2. 시간 : 32틱~64틱/16일/년

실험 기간 : 25년 (또는 꿀벌의 멸종)

기대 결과 : 꿀벌이 안정적으로 생존 및 번식하며 일부 식물의 수분을 도울 것이다.

실험 결과 :

최초 2~3회의 실험에서는 암벌의 사망으로 인해 실험이 조기 종료되었으며, 이 경우 바로 재실험을 진행하였다. 이후 꿀벌 암컷(개체 번호 0번)의 최초 출산이 이루어진 경우 꿀벌들의 안정적인 번식과 함께 인동 덩굴의 수분이 집중적으로 이루어졌다.

결과 상세 :

1. 최초 배치한 암벌(개체 번호 0번)은 임신 기간 동안 자주 사망하였다.

 - 하루의 길이가 '32틱'인 초반 2~3회의 실험에서 임신중인 암벌이 '먹이 부족'으로 사망하였다.

 - 계절상 먹이가 되는 꽃은 존재하였으나 제때 (약 8일 이내) 꽃을 찾지 못 해 사망하였다.

 - 최초 암벌이 사망한 경우 더 이상 실험을 진행할 수 없으므로 재실험을 시도하였다.

 - 재실험시 꿀벌의 생존 확률을 높이기 위해 하루의 길이(=동물의 활동 기회)를 64틱으로 설정하였다.

2. 최초 출산에 성공한 이후 안정적인 생존과 지속적인 번식 상태를 유지하였다.

 - 유전자 설정에 따라 암벌은 1회 4 개체씩 출산하였다.

 - 암벌의 임신 기간은 약 160일이었다.

 - 돌연변이는 발생하지 않았으며 모든 자식 개체는 부모 개체와 동일한 유전자를 가졌다.

3. 3종의 식물중 유일하게 인동 덩굴만 지속적인 증식이 이루어졌다.

 - 22년 경과시 인동 덩굴의 개체수는 2배 이상이었다. (25개 → 59개)

4. 식물 개체에 있어 비정상적인 노화 현상을 보이는 일부 개체 이외에 특이사항이 없었다.

결과 분석 :

1. 최초 배치한 암벌의 잦은 사망

 - 1년의 길이가 16일인 실험 환경에서 꽃이 피지 않는 겨울은 이론상 '4일'이다. 하지만 계절이 바뀌었다고 하여 모든 개체가 일시적으로 꽃이 지거나 상태가 변화하는 것은 아니며, 개체에 따라서는 겨울이 시작된 이후 2~3일까지 꽃이 피어 있는 경우가 있다. 따라서 실제로는 1년 16일 중에 꽃이 단 하나도 피지 않는 (먹이가 전혀 없는) 일수는 그리 많지 않을 것이다.

 - 이 정도 환경이라면 겨울이라는 계절의 영향도 거의 없고, 실험 공간 조차 좁아서 먹이 찾기가 굉장히 수월한 환경이라 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 먹이부족으로 사망하는 일이 발생한다는 사실은, 동물종에게 있어 먹이의 유무도 중요하지만 '먹이를 찾는 능력'이 얼마나 생존에 큰 영향을 끼치는지 잘 보여준다고 할 수 있다.

 - 하루(틱)나 한 해의 길이(Days)를 늘리고 줄임으로 인해 동물의 생존률이나 생태에 큰 차이가 있는 점을 감안하여, 종을 연구하거나 새로운 종의 프로토타입을 디자인할 떄 보편적이면서 동일한 시간 단위 기준을 설정해야할 것이다.

2. 꿀벌이 최초 출산한 이후 안정적인 번식이 이루어진 결과에 대해

 - 사전에 계획한대로 봄부터 가을까지 안정적인 먹이 공급이 이루어진 것으로 보인다.

 - 특히 계절이 짧아 (계절당 4일) 가을꽃인 덩굴 장미꽃이 겨울철 꿀벌의 생존에 도움이 됐을 것이다.

 - 재해가 없는 일반적인 환경에서 꿀벌의 개체수는 한동안 안정적으로 증식할 것으로 예측된다.

3. 두드러진 인동 덩굴의 증식

 - 꿀벌을 통해 인동 덩굴이 수분에 성공하여 개체수가 증가하였을 것이다.

 - 꿀벌의 개체수, 출생률 증가와 함께 인동 덩굴의 개체수, 파종수도 더욱 증가하였을 것이다.

 - 인동 덩굴과 마찬가지로 사과 나무, 덩굴 장미 또한 수분에는 문제가 없었을 것이다.

 - 다만, 사과 나무는 '과일'을 통한 파종하고, 덩굴 장미는 동물의 털 등에 묻어서 파종되는 방식 (Sticky)이다보니 파종이 이루어지지 않은 것으로 보인다.

 - 이에 반해 인동 덩굴은 씨앗을 근처에 뿌리는 방식 (Dropping)이기에 파종에 문제가 없었을 것이다.

 - 시간이 경과하면 개체수 증식 없이 한계수명에 도달한 사과와 덩굴 장미가 멸종될 것이고, 이로 인해 여름, 가을에 먹이를 먹지 못 한 꿀벌 또한 멸종할 수 밖에 없을 것이다.

차후 계획 :

1. 심라이프내 개체의 먹이나 목표 추적 방식에 대한 연구

 - Forage, Persist (지구력) 능력이 개체에 적용되는 방식은?

 - 유전자에서 설정 가능한 행동 패턴에 따라 개체가 실제로 어떻게 행동하는가?

2. 현실적인 종 프로토타입 디자인 계획

 - 현실의 생물종을 시뮬레이션 하고자할 때 보편적으로 적용할 적절한 틱과 한해 길이는 어느 정도인가?

3. 관련 실험 :

실험 배경 :

한국형 사과 나무의 서식환경을 확인하기 위한 이전 실험 ( #000-0011-00-01 )과 동일한 방법으로 덩굴 장미와 인동 덩굴에 대해서도 발아 온도와 습도, 그리고 적정한 서식환경을 확인하는 실험을 진행하기로 했다.

이번 실험을 진행하기에 앞서 한 가지 짚고 넘어가야 하는 부분이 있다. 지난 실험에서 발견된 특이사항중 하나로 '노화가 2배 빠르게 진행되는 현상'이 있었는데, 이번에 진행하는 실험에 앞서 간단한 사전실험을 해보니 다른 식물종에게서도 동일한 현상이 발생한다는 사실을 확인할 수 있었다. 통제되지 않은 변수를 최대한 줄이기 위해 몇가지 간단한 테스트(숨겨진 방사능 수치인 SLOP 옵션을 OFF)를 통하여 원인을 파악해보려 하였으나 결국 해당 현상의 원인은 알 수 없었다. 이번 실험에서도 동일한 현상이 발생하겠지만 실험의 목적에는 직접적인 영향을 주지 않는다고 생각되기에 무시하기로 했다.

또한 지난 실험과 실험 대상 종만 다를 뿐 실험의 목적이나 실험 환경의 공통성을 감안하여 지난 실험과 차이가 있는 일부 세팅 정보와 간단한 결과만 기록한다.

실험 개요 : 덩굴 장미, 인동 덩굴의 서식 환경 조사

실험 상세 : 8단계의 온도와 습도를 조합하여 구역을 64개(8x8)로 나눈 후 씨앗을 뿌려 생태 확인

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 덩굴 장미 1600 개 ( SN : Rambling Rose ), 인동 덩굴 1600 개 ( SN : Honeysuckle )

2. 시간 : 8틱/16일/년

실험 기간 : 식물 종별 각 25년

기대 결과 : 온도, 습도 조합에 따른 구역별로 대상 식물종의 발아 상태가 명확하게 구별될 것이다.

실험 결과 :

인동 덩굴 : 64개 구역중 64개 모든 구역에서 씨앗이 발아하였고, 42개 구역에서 장기간 생존하였다.

덩굴 장미 : 64개 구역중 36개 구역에서 씨앗이 발아하였고, 발아한 개체 모두 장기간 생존하였다.

결과 상세 :

1. 인동 덩굴은 64개 모든 구역에서 성공적으로 발아가 이루어졌다.

 - 모든 단계의 습도, 온도에서 발아하였다.

 - 온도 1 단계 구역의 인동 덩굴들은 발아 이후 Food 게이지가 계속 감소하기만 하였다.

 - 약 1년 만에 온도 1 단계 구역의 모든 인동덩굴이 사망하였다. 사망원인은 양분 (Food) 부족이었다.

 - 약 6년 만에 습도 1~2단계 구역의 모든 인동덩굴이 사망하였다. 사망원인은 수분 (Warter) 부족이었다.

 - 6년내 사망한 개체를 제외한 나머지 구역의 개체들은 정해진 실험기간 25년 동안 생존하였다.

 - 25년 동안 한계 수명의 약 30%에 도달하였다.

2. 덩굴장미는 64개 구역중 36개 구역에서 성공적으로 발아가 이루어졌다.

 - 발아에 성공한 최소 습도는 3단계 이상이다.

 - 발아에 성공한 최소 온도는 3단계 이상이다.

 - 발아에 성공한 36개 구역의 모든 개체가 정해진 실험기간 25년 동안 생존하였다.

 - 25년 동안 한계 수명의 약 40%에 도달하였다.

3. 사전에 언급한 비정상적인 노화 현상 이외에 특이사항이 없었다.

결과 분석 :

1. 인동 덩굴과 덩굴 장미의 서식에 필요한 최적의 습도와 온도

 - 인동 덩굴은 습도 3단계 이상, 온도 2단계 이상의 환경에서 이상 없이 생존할 것이다.

 - 덩굴 장미는 습도 3단계 이상, 온도 3단계 이상의 환경에서 이상 없이 생존할 것이다.

 - 습도, 온도, 토양 조건이 갖춰진 인동 덩굴의 한계 수명은 약 83년 정도로 예상된다.

 - 습도, 온도, 토양 조건이 갖춰진 덩굴 장미의 한계 수명은 약 62년 정도로 예상된다.

2. 인동 덩굴의 발아 이후 특정 온도대에서 영양 부족 현상이 발생한 이유

 - 일정 온도 단계 이하에서는 Food 게이지가 유지되지 못 하고 급격하게 하락하는데, 이는 실제 식물과 비유하였을 때 햇빛이 부족하여 충분한 광합성을 하지 못 하는 현상을 반영한 것으로 보인다.

 - 게임의 기후 환경 옵션 (Climate)을 통해 계절에 따른 온도 변화를 적용하면 여름에 온도가 상승하고 겨울에 하락하는 방식으로 현실의 일조량의 변화와 광합성 정도를 시뮬레이션하는 것 같다.

 - 온도 변화가 전혀 없는 실험 환경과 달리 계절에 따라 온도가 변화하는 '일반적인' 환경이라면, 인동 덩굴의 Food 수치가 버티는 기간 만큼 일시적으로 1단계 온도에서 생존하고 기온이 상승하면 다시 Food 수치가 회복되는 방식으로 장기간 생존이 가능할 것으로 예상된다.

 - 위와 같은 논리는 특정 습도에서 발아하였으나 장기 생존은 할 수 없는 개체들에 대해서도 동일하게 적용 가능할 것이다.

차후 계획 :

1. 특정 온도 / 습도에서 양분, 수분 수치 하락이 발생할 때 각 요인들의 상관관계 파악

 - 발아 이후의 식물에 대한 적정 온도/습도는 어떤 유전자에 의해 결정되는가?

 - 식물의 양분, 수분 수치의 최대치 (내구도)는 어떤 유전자에 의해 결정되는가?

 - 온도/습도가 맞지 않을 때 양분, 수분의 하락 정도는 어떻게 결정되는가?

2. 관련 실험 :

실험 배경 :

식물 3종을 통해 꿀벌을 키우는 지난 실험 ( #000-0009-01-03 )이 꿀벌의 전멸로 8년만에 끝나기는 했지만, 성공이냐 실패냐 구분하는 것과는 별개로 몇 가지 사실을 알아냈다는 점에서 나름 유용했던 실험이라고 생각된다.

지난 실험을 통해 느낀 것들 중 하나는 꿀벌의 생존 능력을 고려하여 투입 시기를 조절하지 못 한 이전 꿀벌 실험(참고 실험 : #000-0006-01-01)에서 했던 실수를 반복했다는 약간의 교훈과, 또 다른 하나는 아직 한국형 사과 나무에 대한 충분한 이해가 부족하다는 사실이다. 꿀벌의 투입시기는 차후 실험시 조정하면 될 것이고, 사과 나무에 대한 보다 정확한 정보 파악은 역시 추가 실험을 통해 확인하는 수 밖에 없을 것 같다.

마침 최근 틈틈히 읽고 있는 SimLife 공략집(SimLife : The Official Strategy Guide)에 식물의 발아 조건을 집중적으로 테스트할 수 있는 샘플 실험이 있는데, 이번 실험에 활용하기에 적합한 모델이라 생각되어 적극 활용해보기로 했다. 이 샘플 실험 모델은 당연하지만 다른 식물의 발아 조건을 확인할 때도 쓸 수 있기 때문에 기왕 만드는 김에 공략집에서 제시한 원형보다 좀 더 세분화되고 더 많은 개체를 한번에 실험할 수 있게 약간의 변형을 주었다. 고전 게임 특유의 불편한 인터페이스와 추가로 발견된 버그, 그리고 시행착오로 인해 세팅하는데 다소 시간이 소요되긴 했지만 공들여 만든만큼 효과는 확실할 것으로 예상되기에 많은 기대가 된다.

특히 최근 실험에서 예상치 못한 버그로 인해 생각보다 제 기능을 다 하지 못 했던 한국형 사과 나무 또한 이 실험 세트를 사용한 이번 실험을 통해 정확한 발아, 생육 조건을 확인할 수 있을 것으로 예상된다. 참고로 실험 세트를 만드는 과정은 실험 번호 ( #000-0010-00-00 )로 기록될 예정이다.

실험 개요 : 한국형 사과 나무의 서식 환경 조사

실험 상세 : 8단계의 온도와 습도를 조합하여 구역을 64개(8x8)로 나눈 후 씨앗을 뿌려 생태 확인

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 한국형 사과™나무 1600 개 ( SN : Apple™Tree_Kor )

2. 시간 : 8틱/16일/년

※ 종 이름이 Apple™ Tree로 잘못 표기되어 있으나 실제로는 Apple™Tree_Kor와 동일한 종이다.

※ 실험에는 Apple™ Tree 와 Apple™Tree_Kor (보강실험) 를 같이 사용하였다.

실험 기간 : 50년

기대 결과 : 온도, 습도 조합에 따른 구역별로 사과 나무의 발아 상태가 명확하게 구별될 것이다.

실험 결과 : 64개 구역중 21개 구역에서 사과 나무의 씨앗이 발아했고, 18개 구역에서 장기간 생존하였다.

결과 상세 :

1. 64개 구역중 21개 구역에서 성공적으로 발아가 이루어졌다.

 - 발아에 성공한 최소 습도는 2단계 이상이다.

 - 발아에 성공한 최소 온도는 6단계 이상이다.

 - 최소 온도/습도 조건을 만족하는 경우 그 이상의 조건의 만족하는 구역에서 모두 발아가 이루어졌다.

 * 예) 습도 2~8 단계, 온도 6~8 단계를 만족하는 모든 구역에서 발아에 성공함.

2. 발아에 성공한 21개 구역중 3개 구역의 개체들은 5년째에 전부 사망하였다. (1차 사망군 발생)

 - 사망한 3 구역의 개체군은 모두 습도 2단계에 속하는 그룹이었다.

 - 사망한 3 구역의 온도 단계는 6~8단계에 걸쳐 분포되어 있었다.

 - 사망의 원인은 모두 '수분 부족'이었다.

3. '수분 부족'으로 인한 사망 이외 일부 개체가 42년째에 동시에 사망 (2차 사망군 발생)

 - 사망 원인은 노화 (수명 한계)이다.

 - 수분 부족으로 인해 사망한 개체를 제외한 18개 구역 450개 개체중 약 14%가 노화로 사망하였다.

 - 이 개체들은 1년에 나이가 2씩 증가하였으며 실험 개시 후 42년차에 모두 사망하였다.

 - 해당 이상 개체들의 유전자값은 정상 개체와 차이가 없었다.

4. 수분 부족, 노화로 인한 사망한 개체들을 제외하고 다른 개체들은 특이사항이 없었다.

결과 분석 :

1. 한국형 사과 나무의 장기적 서식에 필요한 최적의 습도와 온도

 - 발아에 필요한 습도와 온도가 해당 식물의 장기적 생존까진 보장해주지 않았다.

 - 사과 나무의 최소 3 단계 이상의 습도와, 6 단계 이상의 온도에서 한계 수명까지 생존할 것이다.

 - 습도, 온도, 토양 조건까지 갖춰질 경우 사과 나무는 한계 수명인 84년 정도를 생존할 것이다.

2. 노화가 2배 빨리 진행되는 현상의 발생 원인

 - Laws of Physics와 종 프로토타입, 그리고 유전자 설정에서 돌연변이 변수는 0 이었다.

 - 일부 종이 노화가 빨리 진행되고 있음에도 불구하고 유전자풀에 특이사항이 탐지되지 않았다.

 - 현재까지 원인이 불분명하며, SimLife 가이드에서 언급된 '숨겨진 Factor'가 원인은 아닌지 의심된다.

차후 계획 :

1. 다른 식물종 (덩굴 장미, 인동 덩굴)에 대한 발아, 서식 환경 조사

 - 사과 나무와 동일한 방식으로 실험하여 최적의 발아, 서식 환경을 찾기로 한다.

2. 이상 개체 발생 현상에 대한 추가 실험 (완료)

 - 숨겨진 팩터를 제거하여 동일한 현상이 발생하는지 실험 (발생함_보고서 없음)

 - 사과 나무를 다시 파종하여 재실험하고 동일한 현상이 발생하는지 (발생함_보고서 없음)

 - 또는 다른 식물에서도 동일한 현상이 발생하는지 실험. (발생함_보고서 없음)

4. 관련 실험 :

실험 배경 :
벌과 사과 나무, 그리고 식물 3종에 대한 테스트를 몇번 거치면서 각 종들의 예상수명과 기본적인 서식 환경 등이 파악된 것 같다. 이제 꿀벌과 먹이(꿀)를 제공할 식물 3종을 같이 배치했을 때 얼마나 잘 서식하는지, 서로 상호작용을 하는지 본격적으로 확인해볼 것이다.

꿀을 먹는다고 하여 식물이 죽는 것은 아니기 때문에 식물 개체수를 그리 크게 신경쓸 필요는 없겠지만, 아무래도 먹이가 부족하지 않도록 하는 것이 제일 중요하다고 생각되기에 식물종의 개체를 좀 더 넉넉하게 배치하기로 하였다.

또한 지난 실험 ( #000-0008-00-03 )에서 살짝 언급하기는 했지만 SimLife 게임 자체의 일부 버그로 인해 이번에 사용될 '한국형 사과 나무'의 유전자값이 이전 실험들에서 사용된 '사과 나무'와 다르다는 점은 살짝 마음에 걸리는 부분이다. 실컷 기대 수명과 생태를 확인했던 종을 놔두고 검증되지 않은 다른 종으로 실험을 진행하는 것이기 때문에, 혹시나 달라진 유전자가 이번 실험에서 어떤 영향을 주지는 않는지 그런 부분도 어느 정도 유념하여 실험을 진행할 생각이다.

 

실험 개요 : 꿀벌과 식물 3종의 생태 - 1
실험 방법 : 봄, 여름, 가을 각 계절에 꽃을 피우는 식물 3종과 꿀벌을 배치한 후 상태 관찰
실험 상세 :

1. 종 :

식물종 - 한국형 사과™나무 400 개 ( SN : Apple™Tree_Kor )
식물종 - 인동 덩굴 400 개 ( SN : Honeysuckle )
식물종 - 덩굴 장미 400 개 ( SN : Rambling Rose )
동물종 - 꿀벌 100 개 ( SN : Honeybee )

2. 시간 : 32틱/32일/년

실험 기간 : 25년 (또는 꿀벌의 개체수가 10% 미만으로 감소했을 경우)
기대 결과 : 꿀벌이 봄, 여름, 가을에 꿀을 먹고 겨울은 먹이 없이 버티면서 수년 이상 생존할 것
실험 결과 : 실험 시작 10일~15일 사이에 꿀벌의 70%가 사망하였고, 남은 개체중 일부가 번식활동에 성공했으나 꾸준한 개체수 감소를 막기에는 수가 부족하여 약 8년여만에 실험 종료

 

결과 상세 :

1. 실험 개시 후 10일 ~ 15일 사이 (여름)에 꿀벌 개체의 70%가 사망하였다
 - 주요 사망의 원인은 '먹이 부족'이다.

2. 사과 나무, 덩굴 장미, 인동 덩굴의 발아율에 차이가 있었다.
 - 덩굴 장미와 인동 덩굴에 비해 사과 나무의 발아율이 저조했다.
 - 덩굴 장미, 인동 덩굴은 발아율은 약 50%였으나, 사과 나무의 발아율은 겨우 10% 정도였다.

3. 다른 종과 달리 유일하게 '인동 덩굴'만이 실험 초기보다 개체수가 약간 증가하였다.
4. 발아한 식물의 생태상 양분 부족이나 수분 부족으로 인한 사망과 같은 특이 사항은 없었다.

 

결과 분석 :
1. 꿀벌의 70%가 실험 10일~15일째 사망한 이유
 - 8일 경과시점까지는 '겨울'이기 때문에 실험 처음 (0일째)부터 투입된 꿀벌 대부분이 굶은 상태였다.
 - 8일~16일 사이에 '인동 덩굴'이 꽃을 피우기 시작하였으나, 모든 개체가 그 꿀을 먹지는 못 했을 것이다.
 - '운 나쁘게도' 10일 경과 시점에 인동 덩굴 근처에 있지 않았던 개체들은 굶어죽었을 것이다.
 - 이와 같이 여름에 사과꽃, 가을에 장미꽃 서식지를 제때 찾아가지 못해 굶어 죽는 사례는 실험내내 계속 발생하였을 것이다.
 - 본 실험의 경우 만약 첫 꽃이 피는 봄 시즌 (9일째)부터 꿀벌을 배치하였으면 개체의 70%가 한번에 사망하는 일은 발생하지 않았을 것이다.

2. 한국형 사과 나무의 발아율이 저조한 이유
 - 사과 나무의 씨앗이 발아하는데 필요한 온도, 습도 조건이 실험 환경과 맞지 않았던 것으로 보인다.
 - 사과 나무의 저조한 개체수는 여름꽃(식량)부족으로 이어지므로 꿀벌의 생존에 영향이 있었을 것이다.
 - 덩굴 장미와 인동 덩굴의 발아율도 50%이므로 발아 조건을 조금 더 최적화할 여지가 아직 남아있다

3. 인동 덩굴의 개체수가 '증가'한 이유
 - 실험 후반까지 살아 남은 일부 꿀벌들이 인동 덩굴의 수정을 도운 것으로 추측된다.
 - 하지만 꿀벌이 봄 (인동 덩굴), 여름 (사과 나무), 가을 (덩굴 장미)에 걸쳐 3종의 꿀을 먹으며 생존했을텐데 덩굴 장미, 사과 나무의 개체수가 증가하지 않은 이유는 불분명하다.

차후 계획 :
1. 한국형 사과 나무 ( SN : Apple™Tree_Kor )의 최적의 발아 조건 확인하기
 - SimLife 의 버그로 인해 한국형 사과나무의 유전자가 변경되었고 발아환경에 대한 착오가 발생했다.
 - 다시 한번 한국형 사과 나무의 유전자를 검증한 후 최적의 발아 온도, 습도를 찾아야한다.

2. 식물 단일종별 수분 및 번식 성공률 조사
 - 이번 실험과 비슷한 방식이지만 꿀벌의 생존이 아닌 식물의 수분에 초점을 맞춘 실험 진행.
 - 3종의 식물이 각각 격리된 좁은 공간에 꿀벌을 배치한 후 얼마나 수분이 이루어지는지 확인.

3. 향후 본 실험과 유사한 실험을 진행할 때에는 바로 먹이를 먹고 시작할 수 있도록 봄꽃의 개화에 맞추어 꿀벌을 배치하여 실험하자.

4. 관련 실험 :

실험 배경 :

한국형 사과 나무 ( SN : Apple™Tree_Kor, 이하 '사과 나무' ) 와 벌을 이용한 두 차례의 실험을 통해 사과 나무 이외에도 꿀을 공급해 줄 수 있는 2 종의 식물을 더 찾아 보기로 결심했다. 먼저 게임에 제공되는 다양한 샘플 식물종을 살펴보았는데, 그 중에 사막, 열대, 수생 식물 카테고리를 제외한 '온대성'(Temperate) 기후에 서식하는 식물중에서 선정하기로 하였으며, 주요 선정 기준은 꿀(Nectar)의 생성 여부와 '꽃이 피는 시기가 서로 겹치지 않는지' 여부였다.

[식물종 기본 샘플 리스트]

리스트에 이미 강조되어 있지만 이번 실험에서는 한국형 사과™ 나무, 인동덩굴, 덩굴 장미 이 3종을 사용하기로 하였다. 샘플 식물들의 수는 적지 않았지만 의외로 꿀을 생성하는 종이 적었기 때문에 선택의 폭이 넓지 않았다. 개인적인 욕심으로는 봄에 꽃이 피는 한국형 사과 나무와 함께 우리에게 좀 더 익숙한 대표적인 가을꽃인 '코스모스'라도 추가해서 실험에 사용해보고 싶었지만, 아직 식물종을 만들 (게임내) 지식이 부족하다는 현실을 감안하여 당초 계획대로 주어진 샘플 식물만을 이용하여 실험을 진행하기로 하였다.

이제 선택된 3종의 식물을 동시에 파종했을 때 주어진 환경에서 얼마나 잘 생존하는지 확인할 차례이다.

실험 개요 : 벌에게 꿀을 제공하기 위한 식물 3종의 생태 확인

실험 상세 : 봄, 여름, 가을 각 계절에 꽃을 피우는 식물 3종을 파종하고 장기간에 걸쳐 생존 상태 관찰

실험 방법 :

1. 종 :

식물종 - 한국형 사과™나무 400 개 ( SN : Apple™Tree_Kor )

식물종 - 인동 덩굴 400 개 ( SN : Honeysuckle )

식물종 - 덩굴 장미 400 개 ( SN : Rambling Rose )

2. 시간 : 8틱/16일/년 (식물 실험용)

실험 기간 : 제한 없음 (실험체가 거의 남지 않을 때까지)

기대 결과 : 수명 이외의 요인으로 인한 사망 없이 식물 3종이 장기간 생존할 것

실험 결과 : 특정시기에 노화로 인한 개체감소가 대량 발생하는 현상이 있었으나 그외 특이사항 없음

결과 상세 :

1. 사과 나무를 제외한 2 종의 식물은 특정 시기에 개체수가 급감하였다.

2. 개체수 급감의 원인은 수명(노화)으로 인한 사망이다.

3. 동일한 수명을 가진 개체군들이 특정 년도에 동시에 사망하며, 이런 현상은 수년에 한번씩 발생한다.

4. 73년까지 덩굴 장미의 개체수가 가장 많았으나, 수명으로 인한 대량 사망 후 인동 덩굴보다 적어졌다.

5. 인동 덩굴 또한 마찬가지로 93년에 개체 대부분이 동시 사망하였다.

6. 사과 나무는 수명이 아닌 질병으로 인해 지속적으로 개체수가 감소되는 양상을 보였다.

7. 사과 나무 보다 관목류인 덩굴 장미, 인동 덩굴의 성장이 빨랐다.

8. 전반적으로 봤을 때 양분 부족이나 수분 부족으로 인한 사망과 같은 특이 사항은 없었다.

결과 분석 :

1. 온도, 수분, 양분 공급이 전반적으로 양호하며 차후 실험시 사용해도 큰 문제가 없을 것으로 보인다.

 - 실험에 사용된 덩굴 장미의 예상 수명은 73년, 인동 덩굴의 예상 수명은 93년이다.

 - 벌을 투입하면 벌에게 꿀을 제공하고, 수분을 통해 번식할 수 있을 것이다.

2. 사과 나무에 대한 생태 경향이 이전 실험들과 차이가 발생한 이유 (짧은 수명)

 - 버그로 인해 이전 까지 사용된 한국형 사과 나무 ( SN : Apple™Tree_Kor )와 일부 유전자값이 달랐다.

 - 하지만 이번 사과 나무의 다른 생존 양상이 본 실험에 큰 영향을 준 것은 아니므로 무시하기로 한다.

차후 계획 :

1. 한국형 사과 나무, 덩굴 장미, 인동 덩굴 3종의 식물과 '벌'을 투입한 후 생태 관찰

 - 계획한대로 봄, 여름, 가을에 걸쳐 꿀을 공급받고 식물들의 수분을 돕는지 확인

 - 꿀 공급에 공백이 발생하는 겨울 시기에 얼마나 생존하는지 확인

2. 유전자값 수정시 발생하는 버그 관련 테스트 (번외 테스트)

 - 동물, 식물의 유전자값 변경시 일부 버그가 있어 이에 대한 테스트와 오차를 확인할 필요가 있음

3. 관련 실험 :

실험 배경 :

한국형 사과 나무 (SN : Apple™Tree_Kor, 이하 '사과 나무')의 꿀을 먹이 삼아 생존하고 동시에 사과 나무의 수분을 돕는 '꿀벌'로 가는 두번째 실험이다. 첫 번째 실험 (#000-0006-01-01, 이하 '1차 실험')은 사과 나무가 꽃이 피는 여름이 오기 전, 게임내 시간 약 15일만에 대다수의 벌이 먹이 부족으로 죽어버리면서 아쉽게도 관찰다운 관찰을 하기도 전에 실제 시간 10분도 되지 않아 금방 끝나버렸다.

실험을 통해 알아낸 사실은 크게 세 가지로, 첫 번째는 현재 실험에 사용되고 있는 벌이 먹이 없이 생존할 수 있는 기간은 약 10 ~ 15일 이라는 것과, 두 번째는 사과 나무의 개화시기가 다소 늦은 감이 있다는 것, 그리고 마지막은 꿀을 먹이로 하는 동물을 사용한 실험할 때에는 식물의 개화시기에 맞춰 동물을 투입해야한다는 사실이다.

이번 실험에서는 먼저 사과 나무의 유전자를 조절하여 현실의 사과 나무와 유사하게 '봄'에 꽃이 피도록 할 것이다. 그리고 게임내 시간 1년 중 봄에 해당하는 '9일' 째에 시뮬레이터를 멈추고 벌을 투입한 후 경과를 지켜볼 생각이다. 물론 현재 15일도 채 버티지 못 하는 벌의 먹이 저장능력을 고려하여, 벌의 유전자값 변경을 통해 다음 해 봄이 올 때까지 버틸 수 있는 벌을 만들어 보고 싶은 마음도 있지만, 이와 같은 해결법은 편범에 가까운 해결책이면서 '식물과 동물의 먹이사슬이 구축된 생태계 조성'이라는 장기적인 실험의 목표에 약간 맞지 않다고 생각하기 때문에 지양하기로 했다.

실험 개요 : 한국형 사과 나무와 벌의 기본적인 생태 관찰 - 두 번째

실험 상세 : 한국형 사과 나무 서식지에 벌을 풀었을 때의 사과나무의 수분, 벌의 생존 상황을 확인

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 한국형 사과™나무 800 개( SN : Apple™Tree_Kor ), 동물종 - 벌 ( SN : Bee ) 200 마리

2. 시간 : 16틱/32일/년 (임시)

실험 기간 : 제한 없음 ('벌' 멸종시 종료)

기대 결과 : '벌'이 '한국형 사과 나무'의 꿀(Nectar)을 먹이로 장기간 번식, 생존할 것

실험 결과 : 벌 투입 후 약 30일 이내 '벌' 개체의 90% 이상 사망.

결과 상세 :

1. 계절은 겨울 → 봄 → 여름 → 가을 순으로 변화하였다. (1차 실험과 동일)

2. 한 해의 길이가 '32일'인 경우 각 계절당 8일이 경과하였다. (1차 실험과 동일)

3. 한국형 사과 나무는 봄이 시작되는 '9 일'부터 꽃을 피우기 시작했다.

4. 9 일 째에 투입된 벌 개체의 90% 이상이 약 30일에 걸쳐 사망하였다.

5. 주요 사망원인은 먹이 부족, 수분 부족이었다.

결과 분석 :

1. '사과 나무'는 봄에 꽃을 피워도 생태에 큰 변화나 이상이 없는 것으로 보인다.

2. 사과 나무의 개화시기에 맞춰 투입한 벌은 좀 더 장기간 생존하였다.

 - 약 10~20 일 사이에 80% 이상이 사망한 1차 실험 보다 개체수 감소 곡선이 완만했다.

 - 벌 투입 후 10일부터 개체수 감소세가 시작되는 양상은 1차 실험과 유사한데, 이는 꽃이 핀다고 해서 모든 벌이 먹이를 먹은 것이 아니기 때문일 것이다.

 - 하지만 봄이 끝나기 전까지 꿀을 먹은 (먹이 저장 상태를 Max로 채운) 개체들이 여름, 가을 이후까지 최대한 생존하면서 개체수 감소 곡선을 완만하게 만들었을 것이다.

3. 여전히 1 년중 봄 한 시즌에 제공되는 꿀로는 다음 해까지 충분히 버틸 수 없다는 사실을 확인하였다.

 - 벌의 먹이 저장 능력은 약 10~14일 정도 버티는 수준이다.

 - 현재 실험 기준 시즌당 '8일'이 경과되며, 꽃이 피는 봄을 제외하면 24일 동안 '꽃'이 피지 않는다.

 - 다음 해 봄이 오기 전 24일 동안 먹이 부족 (또는 물 부족)으로 인해 사망한다.

4. 먹이 뿐만 아니라 물 공급 또한 벌 개체의 생존에 중요한 요소이다.

 - 1차 실험과 달리 수분 부족으로 인한 사망 비중이 크게 늘었다.

 - 즉, 일부 벌들은 먹이는 먹었으나 물을 찾지 못 해서 사망한 것으로 해석 가능하다.

 - 수분 공급이 원활했을 경우 개체수 감소세 시작일이 좀 더 늦춰질 수 있었을 것으로 추측

 - 물론 투입 후 약 30일만에 개체가 멸종한다는 최종적인 결과에는 변함이 없을 것이다.

차후 계획 :

1. 봄 뿐만 아니라 여름, 가을에 꿀을 제공하는 식물 2종 정도 추가하여 벌의 생존상태를 확인하자.

 - 유전자 개량을 할 경우 변수 관리가 어려울 수 있으므로 게임에서 기본으로 제공하는 종 위주로 선택

 - 실험의 리얼리티와 재미를 위해 가급적 한국에서 흔한 식물종으로 선정

2. 수분 부족으로 인한 사망은 당초 실험 목적에 불필요한 변수요소이므로 최대한 배제한다.

 - 최대한 수분 부족으로 인한 사망이 발생하지 않도록 맵에 물 지형을 골고루 추가

3. 관련 실험 :

실험 배경 :

지난 실험 (#000-0003-00-01)들과 이어지는 이야기이지만, 코끼리의 생존을 위해 식물을 연구하고 그 식물 연구의 일환으로 사과나무를 키워보니 사과나무의 지속적인 번식과 생존을 위해 수분(受粉)이 필요하다는 결론에 이르렀기에, 이번 실험에서는 사과나무의 수분을 도울 '꿀벌'을 연구해보려 한다.

또한 정확한 실험을 위해서는 SimLife의 게임적 '시스템'에 대한 이해와 함께 '일정한 생태환경'과 '정확한 개체의 설정'이 무엇보다 중요하다는 것을 앞선 몇 번의 실험들을 통해 깨달았기에, 이번 실험부터는 직접적인 실험 이전에 이런 측면(실험계획)에서 조금 더 신중을 기해 접근하기로 했다.

물론 아무렇게나 즐겨도 상관 없는 게임이다 보니 '풀을 뜯어 먹는 초식성 꿀벌'이나, '수분 없이 자가 생식하는 사과나무' 같은 걸 만들어서 놀 수도 있을 것이다. 하지만 그런 비현실적인 실험이야말로 기본적인 생태환경에 대한 이해나 실험 경험이 뒷받침되었을 때 오히려 더 제대로 즐길 수 있는 영역이라는 생각이 들었다. 또한 실존하는 '꿀벌'이나 '사과나무'야말로 게임내에 구축하려는 생태환경에 훌륭한 참고가 될 수 있음은 물론, 아마추어인 내 입장에서는 실험적 난이도를 낮추는데 적지 않은 도움이 될 것이므로 이러한 자료들을 적극적으로 실험에 활용하기로 했다.

먼저 이번 실험의 주인공중 하나인 꿀벌에 대한 자료를 검색해보았다. 세상 모든 생물이 그렇듯이 꿀벌도 신기하고 복잡한 생태방식을 가지고 있었는데, 시뮬레이션의 목적과 한계를 감안해서 다른 부분 보다 먹이 공급과 번식이 시기적으로 어떻게 이루어지는지를 중점적으로 찾아 보았다. 그리고 꿀벌 특유의 사회적 생태 즉, 여왕벌의 개념이나 일벌, 숫벌 등의 세세한 역할 차이는 구현할 수 없으므로, 간단하게 꿀벌이 사과꽃의 꿀을 먹이 삼아 생존하면서 최대한 암수가 교미하여 번식할 수 있는 환경을 구축하는데만 집중하기로 했다.

SimLife 에는 '꿀벌'이라는 종이 따로 준비되어 있지 않기 때문에 꿀벌 대신 게임내 기본으로 제공되는 벌의 프로토타입 (SN : Bee)을 대신 사용하기로 했다. 실험 환경은 지난 번 한국형 사과 나무 (SN : Apple™Tree_Kor)의 수명 실험을 했던 환경을 그대로 사용하여 벌이 과연 어떻게, 얼마나 생존하는지, 그리고 이때 사과 나무의 번식에 도움이 되는지 등을 확인해볼 것이다.

실험 개요 : 한국형 사과 나무와 벌의 기본적인 생태 관찰

실험 상세 : 한국형 사과 나무 서식지에 벌을 풀었을 때의 사과나무의 수분, 벌의 생존 상황을 확인

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 한국형 사과™나무 ( SN : Apple™Tree_Kor ), 동물종 - 벌 ( SN : Bee )

2. 시간 : 16틱/32일/년 (임시)

실험 기간 : 제한 없음 ('벌' 멸종시 종료)

기대 결과 : '벌'이 '한국형 사과 나무'의 꿀(Nectar)을 먹이로 장기간 번식, 생존할 것

실험 결과 : 15일 이내 '벌' 개체의 80%가 사망. 30일 이내 일부 돌연변이 개체 이외 거의 멸종

결과 상세 :

1. 계절은 겨울 → 봄 → 여름 → 가을 순으로 변화하였다.

2. 한 해의 길이가 '32일'인 경우 각 계절당 8일이 경과하였다.

3. 한국형 사과 나무는 여름이 시작되는 '16'일경부터 꽃을 피우기 시작했다.

4. 벌 개체의 80%가 15일 이전에 이미 먹이 부족으로 사망하였다.

5. 마지막까지 유일하게 생존한 개체는 'Filter '를 먹을 수 있는 유전자를 보유한 돌연변이 개체다.

결과 분석 :

1. 벌의 먹이인 꿀(Nectar)을 제공하는 한국형 사과가 꽃을 피우는 시기가 너무 늦었다.

2. 약 15일간 먹이를 먹지 못 하면 벌의 80%가 사망할 것이다.

 - 실험에 사용된 벌의 에너지 저장 능력 (유전자 상 Food 게이지)은 약 10~14일 정도일 것이다.

3. Filter(food)를 먹을 수 있는 개체는 쉽게 먹이를 구할 수 있어 생존에 굉장히 유리하다.

 - Filter는 SimLife 게임내 먹이 사슬 최하위의 생물들로써 박테리아, 플랑크톤, 해조, 녹조류 등에 해당

 - 전지역에 걸쳐 고루 분포되어 있으며 자연적, 지속적으로 생성된다고 한다.

4. 수분(受粉)이 이루어졌을 가능성도 있으나, 개체가 부족하여 그래프상 눈에 띄는 변화는 확인하기 어려웠다.

5. 동물 개체 사망시 일부 지역의 토양의 양분 밀도가 올라가는 것으로 추정된다. (실험 목적 외 데이터)

차후 계획 :

1. 여름에 꽃이 피는 한국형 사과 나무를 현실의 사과 나무와 유사하게 '봄'(4월~5월)에 꽃이 피도록 설정을 변경하여 재실험을 하기로 한다.

 - 실험시작과 동시에 벌이 먹이를 먹을 수 있도록 한국형 사과나무가 꽃을 피우는 봄에 '벌'을 배치한다.

 - '봄' 시즌 동안 꿀(Nectar)를 공급 받은 이후 공백기인 3/4 시즌 동안 벌이 얼마나 버티는지 다시 확인

 - 이후 벌의 생존률 등을 증가시킬 수 있는 방안(유전자 조작 등)은 이후에 구상하기로 한다.

2. 동물의 사망과 토양 상태의 변화 관계는 향후 별도 실험을 통해 상세하게 확인한다.

3. 먹이사슬 최하위이면서 동물 생존에 유리한 Fliter 요소에 대한 다양한 실험도 진행

4. 관련 실험 :

실험 배경 :

심라이프(SimLife)에는 게임내 세계의 물리법칙 같은 것을 조절할 수 있는 'The Laws of Physics'라는 옵션이 있다. 게임내 인공생명체들의 생체에너지 소모율이라든지 전체적인 수명, 돌연변이의 발생확률, 시뮬레이션의 시간 단위 등을 설정할 수 있는 일종의 월드 옵션이다.

실험을 위해 각 옵션들의 역할이 무엇인지 파악하는 것이 당연히 중요하다보니 게임내 도움말(항목을 클릭하기만 해도 해당 옵션에 대한 설명이 나온다)을 읽어봤는데, 그 중 'Day Length'와 'Year Length'라는 옵션에 대한 도움말은 다음과 같다.

대충 요약하자면 심라이프의 시간 단위는 '틱(Ticks)'이 모여 '일(Days)'이 되고, '일'이 모여 '해(Years)'가 된다고 하며, 또한 동물은 '틱'마다 행동을 하고 식물은 '일' 단위로 변화가 발생한다는 것이다. 쉽게 말하자면 틱을 통해 하루의 길이와 동물의 턴 횟수를 결정할 수 있고, 일을 통해 한해의 길이와 식물의 턴 횟수를 결정한다고 해석하면 될 듯 하다.

문제는 "'해'의 길이는 동물에게 직접적인 영향을 주지 않는다"는 내용인데, 처음에는 이게 무슨 뜻인지 이해가 되지 않았다. 똑같이 10년을 사는 동물과 식물을 시뮬레이션 했을 경우 한 해에 '몇 일'인지 설정을 변경한다고 해서 동물에게 직접적인 영향을 주지는 않고, 단지 초식 동물에 한해서만 계절의 길이 변화에 따른 식물의 생태와 미생물(Filter food) 변화 때문에 약간의 영향을 받는다고 하는 것 같다.

대충 이해가 될 듯 하면서도 확 와 닿지 않는 저 내용에 대해 직접 실험을 통해 확인 해보기로 했다.

실험 개요 : Physics 옵션에서 해(Years)의 길이 - 일(Days) 설정이 동물과 식물에 끼치는 영향

실험 상세 : 한 해의 길이를 다르게 (Days) 설정하였을 때 동물 식물의 수명에 변화가 있는지 관찰

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 한국형 사과™나무 ( SN : Apple™Tree_Kor ) 동물종 - 벌 ( SN : Bee )

2. 시간 : 8틱/16일/년 (1차 실험),  8틱/32일/년 (2차 실험)

실험 기간 : 제한 없음 (기준 성장도 달성시 종료)

기대 결과 : 일수(Days) 옵션 설정에 따라 동물 식물의 수명(기대수명 대비 %)에 차이가 발생

실험 결과 :

결과 상세 :

1. 한 해의 길이 - 일수(Days)의 설정과 상관없이 사과나무는 일정한 속도로 자랐다.

2. 실험 1,2차 모두 사과 나무는 25년차에 수명의 30%, 50년차에 수명의 60%을 경과하였다.

3. 일(Days) 설정에 따라 벌이 기대 수명의 30% (799일)에 이르는데까지 걸린 시간(해)이 각각 달랐다.

 - 한 해(Years)가 16일인 1차 실험에서는 50년, 한 해가 32일인 2차 실험에서는 25년

결과 분석 :

1. 식물의 성장과 수명은 '해'단위로 적용되고, 동물의 성장과 수명은 '일'단위로 적용된다.

2. 한 해의 길이를 변경하였다고 해서 각 개체들의 실질적인 수명(절대치)이 줄거나 늘지는 않는다.

 - 본 실험에서 일(Days)을 어떻게 설정하여도 한국형 사과 나무는 25'년'에 수명의 30%를 살 것이다.

 - 본 실험에서 일(Days)를 어떻게 설정하여도 벌은 799'일'에 수명의 30%를 살 것이다.

3. 물론 동물이 '몇 년'을 살았는지로 따진다면 한 해를 '몇 일'로 설정했느냐에 따라 '수명이 달라진다'고 해석할 수도 있겠지만, 실질적인 수명의 차이가 아닌 '동물의 나이'를 '해'로 환산하는데 따른 '단순 수치상의 차이'라는 점을 유의해야할 것이다.

4. 동물과 식물이 각각 다른 시간을 기준으로 나이를 먹기는 하지만, 한편으로는 실험이라는 것이 결국 동물과 식물을 혼합하여 진행하는 경우가 많기 때문에, 수명 관련 유전자 설정시 실험하려는 식물과 동물의 수명과 함께 한 해의 길이도 밸런스를 맞출 필요가 있을 것으로 보인다.

예) 만약 꿀을 주식으로 하는 벌이 있을 경우 , 한 해의 길이(Days)를 짧게 설정할 수록 꿀을 제공하는 식물이 꽃을 자주 피울 것이고, 그 만큼 벌은 한정된 수명 동안 꿀을 더욱 자주 먹을 수 있기 때문에 그 만큼 생존에 유리할 것이다.

차후 계획 :

1. 실제 존재하는 사과 나무, 벌꿀의 수명을 게임상에 구현하기 위해 적정 수명, 틱/일 설정 찾기

2. 관련 실험 :

 - 공란

실험 배경 :

지난 실험 (#000-0003-00-01)에서 컨트롤이 가능한 재해(Disaster)와는 다른 병해(Disease)라는 개념을 처음 발견하였는데, 어차피 앞으로 여러가지 실험을 하다보면 병해의 원인이나 회피법을 자연스럽게 발견할 수 있을 것 같아 당장은 신경 쓰지 않기로 했다. 그렇게 다른 실험을 준비하기 위해 월드 옵션 (Physics Laws)을 만지던 차에 다음과 같은 옵션을 우연히 발견하게 되었다.

도움말에 따르면 개체들간에 서로 밀집해 있을 경우 스트레스를 받게 되어 별도의 체력적인 비용(Health Costs)이 발생하는데, 이에 대한 정도를 조절해주는 옵션이라고 한다. 이 옵션을 발견한 순간 문득 지난 실험에서 사과나무들을 빽빽하게 모아서 심었던 사실이 떠올랐고, 자연스럽게 '설마 이게 병해의 원인은 아닐까?'하는 의문이 들기 시작했다.

물론 가능성이 그리 높지 않다는 생각이 막연히 들기는 했지만, 어차피 지난 실험의 기본 세팅 상태를 불러와 개체간 간격만 조절해 주면 바로 시작해볼 수 있는 실험이기에 망설이지 않고 바로 확인해보기로 했다.

실험 개요 : 식물 사과 기르기_개체간 거리와 밀도가 병해발생에 미치는 영향

실험 상세 : 사과 나무를 적당히 넓은 간격으로 배치하여 병해가 얼마나 발생하는지 확인

실험 방법 :

1. 종 : 식물종 - 한국형 사과™나무 ( SN : Apple™Tree_Kor )

2. 시간 : 8틱/16일/년 (임시)

실험 기간 : 제한 없음 (식물 사과 멸종시 종료)

기대 결과 : 병해로 인한 사망 비율의 증감이 있거나 변화가 없을 것

실험 결과 : 파종 후 수명이 늘어남에 따라 병해로 개체 감소. 80년 정도에 노화로 사망

결과 상세 :

1. 한국형 사과 나무는 처음부터 끝까지 개체수가 감소하기만 했다.

2. 10년차 경과 시점부터 해마다 약 2~3% (시작시 개체 기준)가 병해로 사망.

3. 50년차 경과 시점에서 전체 개체의 80%가 병해로 사망

4. 돌연변이가 일부 발생하였으나 눈에 띄는 생태적 특이사항 없음

5. 지난 실험과 비교하여 실험 개체수, 분포가 달랐으나, 토질 분포에 변화가 거의 동일한 양상을 띔

 결과 분석 :

1. 결론 : 개체간 거리나 밀도는 병해의 발생원인과 직접적인 연관이 없는 것으로 추정된다.

3. '한국형 사과 나무'의 기대 수명은 85년 전후로 추정된다.

3. '한국형 사과 나무'는 기대 수명의 10% 경과 시점부터 병해가 발생하는 것으로 보인다.

4. 생물의 사체가 토질, 즉 토양의 양분 상태, 총량에 끼치는 영향은 좀 더 실험이 필요할 것으로 보임.

 →

차후 계획 :

1. 한국형 사과 나무의 수명을 단축 조정할 경우 병해의 발생 시점에 영향을 끼치는지 여부

2. 개체의 종류 (식물/동물)와 개체수를 다양하게 투입한 후 개체 사망시 토양의 양분 상태 변화 관찰

3. 관련 실험 :