환원주의 접근법과 생물복잡계 적용 2
중추 영향을 받지 않는 구성, 즉 시스템에서 작동하는 변수들의 크기와 변수에 의한 영향이 관련 없는 구성은 그 시스템에서 일어나는 과정이 예측 불가능하다는 것을 의미합니다. 동시에 그 시스템은 유연하며, 잔디에서 모래밭으로 바뀐다던지 하는 환경의 영향에 전형적인 방식으로 반응하지 않는다는 것도 의미합니다. 그래야 시스템이 의도한 결과를 이뤄낼 수 있습니다.
시스템 조직화는 유연해야 하며 의미가 있어야 합니다. 다시 말해 의미 있는 문제햐결 방식을 만들 수 있어야 합니다. 생물복잡계 구조 이론에 관한 독특한 점은 시스템이 충분하게 복잡해야 동작이 의도적으로 구성된다는 점 입니다. 예를 들어, 책을 읽는 동안 신경세포는 책이 의미하는 바를 전혀 알 수 없지만 수많은 신경세포가 충분하게 활동하면 이 책을 이해할 수 있습니다. 또한 신경세포 활동이 신체 시뮬레이션과 관련이 있으면 우리는 상황을 인지할 수 있고 할 일에 관한 결정을 다르게 내릴 수도 있습니다.
생물복잡계의 이론 독측한 특성 때문에 동작을 만들기 위해 명령 중추를 갖추어야 할 필요성이 없어지면서 이런 특성을 통해 동작이 어떻게 발생하는가에 대한 새로운 설명이 가능해집니다. 수없이 많은 히위시스템의 자기 조직화가 외부 세상에 대해 일관되고 의도적이게 보이게 하는 행동을 극적으로 만들어 냅니다. 자기조직화에 기반을 둔 이런 움직임 행동모형은 재활과 트레이닝에 폭넓은 암시를 줍니다.
트레이닝의 생리학적 측면만 복잡한 방식으로 구성된 것은 아닙니다. 생역학적 측면과 코디네이션 측면도 복잡하고 비선형 구조를 가집니다. 이 측면들이 다루는 환원주의 접근법은 움직임 패턴이 형성되는 기전을 충분하게 고려하지 않습니다. 복잡성은 다양한 각기 다른 환경적 영향이 있는 상황에서 효율적 움직임 패턴을 설계하기 위한 요구의 논리적 결과물입니다. 선수들은 모든 상황에서 적절하게 움직일 수 있을 뿐 아니라 최소한의 조절기전으로 그것을 성공해내야 합니다. 만약 중추조절기전이 계속 다른 조절 프로그램으로 바꾸어야 한다면 계속 바꾸어야한다면 환경에 맞는 조정은 이루어질 수 없습니다.
모든 환경적 영향은 움직임 패턴으로 흡수되어야 합니다. 중추신경계에 의한 조절 규칙이 유연하고 다목적이라면 가능한 일 입니다. 그리고 그 규칙이 움직임 시스템 전체에서 동시에 형성될 때만 가능항 일 입니다. 따라서 맥락적 움직임(contextual movement) 조절은 두 가지 기준을 충족해야 합니다.
- 효과적이여야 한다. 움직임의 의도를 파악해야 한다.
- 우발적으로 일어나지 않도록 해야 하며 여러 가지 움직임 문제를 해결하기에 적절해야 한다.
뇌에 저장된 운동프로그램들이 완전히 고정된 것은 아닙니다. 움직임은 일반적으로 적영할 수 있고 환경적 요구에 맞추어 의도치 않은 조정을 해나는 일련의 유연한 움직임 규칙에 기초하여 구성되어야 합니다. 경기장을 달리고, 평평하지 않은 면을 달리고, 물체를 옮기면서 심지에 방향을 바뀌어 가며 달리는 것은 모두 같은 움직임에서 변형된 것들입니다. 이런 움직임은 결국 움직이고 있는 시스템 내부와 주변의 여러 인자의 상호작용을 통해 일어납니다(그림1~2).
움직임은 선형 방식보다는 가역적 방식으로 설계해야 여러 다양한 환경에서 사용될 수 있는 조절 기전을 얻을 수 있습니다. 새로운 움직임을 학습하는 과정은 움직임이 숙달되지 않은 단계부터 그 움직임을 어느 정도 관리할 수 있는 단계를 거치고, 그런 다음 더 잘할 수 있도록 익히고 나중에는 완전하게 숙달하는 단계로 가는 과정을 거치치 않습니다. 많은 인자 간의 지속적 상호작용으로 인해 일시적 운동 기술이 나타나고 다시 사라지는 꼬불꼬불한 경로가 생깁니다. 겉으로 보기에는 혼란스러운 경로이지만, 안정되고 유연한 움직임 패턴으로 바뀝니다(그림2).
어떠한 움직임을 학습한다는 것이 이상적인 방식으로 움직임을 수행하는 방법을 학습한다는 것을 의미하지 않습니다. 이상적인 방식은 깨지기 쉬우며 한 환경에서만 유용한 방식입니다. 움직임을 학습한다는 것은 다양한 환경적 동요에도 견딜 수 있는 움직임 계획을 만들기 위해 하나의 움직임을 기반으로 여러 가지로 변하는 법을 학습한다는 것을 의미합니다. 이러한 관점에서 보면, 물리치료사나 골프 지도자 또는 동양 코치들이 좋아하는 정확한 움직임 수정을 쓸모가 없는 것 입니다. 이러한 움직임 수정은 우연한 사건입니다.
학습 시스템은 그런 사건을 전반적으로 적용 가능한 움직임이라고 인지하지 않고 우연한 사건으로 간주하고 버립니다. 즉, 학습 시스템음 그런 우연한 사건을 통해 배우길 원치 않을 것입니다. 몸통 조절을 위해 골반 위치를 정확하게 수정하는 것은 일상생활이나 스포츠에 긍정적 영향을 주지 못합니다. 몸통 안정성은 자기조직화 방식에 따라 상황마다 다르게 발달할 수 있기 때문입니다.
정확하게 학습한 유도 기술은 원하는 대로 기술을 변경하여 수행할 수 없다면 경기 상황에서 사용되지 못할 것입니다. 안정적이면서 유연한 움직임 패턴은 기술을 정확하게 학습하는 것으로 발달하지 않고 복잡성에서 나오는 자기조직화를 통해 발달 합니다.
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