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[IT뉴스]동물 행동과 움직임 정확히 분석하는 AI 도구 개발

온카뱅크관리자

2024-05-22 15:34:11

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 <img alt="IBS 연구팀이 쥐 행동 데이터를 추출하고 있는 화면이다. IBS 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202405/22/dongascience/20240522153417436dywl.png" data-org-width="680" dmcf-mid="FmrpNF8tXy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202405/22/dongascience/20240522153417436dywl.png" width="658">
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 IBS 연구팀이 쥐 행동 데이터를 추출하고 있는 화면이다. IBS 제공
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 인공지능(AI)를 이용해 동물 행동을 분류하고 분석할 수 있는 도구가 개발됐다. 
 기초과학연구원(IBS)은 이창준 인지 및 사회성 연구단 단장과 차미영 수리 및 계산 과학 연구단 데이터 사이언스 그룹 CI 단장 공동 연구팀이 AI 학습을 통해 동물의 3차원 움직임 정보를 바탕으로 동물 행동을 분류하고 분석할 수 있는 새로운 분석 도구인 ‘섭틀(Spectrogram-UMAP-Based Temporal-Link Embedding·SUBTLE)’을 개발했다고 22일 밝혔다. 
 동물 행동 분석은 기초 신경과학 연구에서부터 로보틱스 등 다양한 연구에 활용된다. 일반적인 동물 행동 연구에서는 주로 1대의 카메라로 동물을 촬영해 특정 움직임의 시간, 빈도 등 저차원 데이터만을 분석한다.
 이때 학습데이터 하나하나에 대응되는 결괏값을 AI에 제공해 데이터를 연구한다. 마치 질문과 해답이 함께 있는 학습데이터를 가지고 반복적으로 학습시키는 형태다. 이 방법은 데이터 구축에 많은 시간과 노력이 필요하며 분석결과가 실험자의 주관적 판단에 의해 왜곡될 수 있다는 문제가 있었다. 
 3차원 모션캡처 장비를 통해 추출한 3차원 움직임 정보를 분석한 연구팀은 최근 AI 훈련법으로 각광받고 있는 '비지도학습'을 이용해 AI에 제공해 동물 행동을 정확히 분류할 수 있는 분석 프레임을 구현하는 데에 성공했다. 비지도학습은 정답 데이터 없이 입력되는 정보에 따라 AI가 확률적으로 판단하도록 해 방대한 양의 정보를 처리하는 데 적합하다.
 비지도학습을 통해 AI는 명시적인 결괏값(해답)이 없는 동물 행동 데이터로부터 스스로 데이터의 패턴과 구조, 특성을 찾아 유사성에 따라 클러스터로 묶어 분석했다. 인간의 개입을 최소화 해 편향 없이 동물 행동을 분석할 수 있는 장점이 있다.
 앞서 연구팀은 여러 대의 카메라로 생쥐의 움직임을 촬영해 생쥐의 머리, 다리, 엉덩이 등 9개의 키포인트 좌표를 추출해 시간에 따른 3차원 움직임 데이터를 얻었다. 움직임의 시계열 데이터를 2차원으로 축소해 변환했다. 시계열 데이터는 시간에 따라 주기를 가지고 연속적으로 수집된 데이터를 가리킨다.
 이때 고차원 공간의 단어나 이미지와 같은 데표이터를 수학적으로 현하여 각 데이터에 대응하는 벡터의 모음으로 두는 임베딩 변환을 이용했다. 임베딩 데이터는 고차원 공간의 이미지 등 데이터를 수학적으로 표현해 각 데이터에 대응하는 벡터의 모음으로 바꾼 데이터다. 복잡한 데이터를 보다 간결하게 표현하고 인간이 지각하는 이미지나 자연어를 컴퓨터에 입력해 인식하게 한다. 
 또 개발 과정에서 행동 데이터를 평가하는 지표인 TPI(Temporal Proximity Index)를 활용했다. 이 지표는 각각의 클러스터가 동일한 행동 상태를 포함하고 효과적으로 시간적 움직임을 나타내는지를 측정할 수 있다. 연구팀은 이 지표를 적용해 동물 행동을 분류하는 데 최적화된 알고리즘을 만들었고 이를 조합해 섭틀을 개발했다. 
 섭틀을 이용해 생쥐의 움직임을 분석한 결과 뒷발로 서기, 네발로 걷기, 멈추기, 털 고르기 등 다양한 행동 패턴들을 정확하게 구분하는 데 성공했다. 기존 행동 분석 방법 대비 약 2배 이상의 정확도를 보였으며 인간이 직접 분류한 정밀도와 유사한 정도로 정확도가 향상됐다. 그룹 비교 등 다양한 분석이 가능해 새끼 생쥐와 성체 생쥐 그룹 간 행동 데이터의 미묘한 차이까지 식별할 수 있었다. 심지어 팔굽혀펴기, 들어올리기, 밀기 등 인간의 운동 동작도 정확히 구분하하면서 인간, 원숭이 등의 데이터에도 적용할 수 있음을 확인했다.
 차 단장은 “향후 섭틀이 동물의 움직임을 모방하는 로보틱스 산업을 비롯해 행동 패턴 인식이 필요한 산업 전반에 유용하게 활용될 것으로 기대한다”라고 말했다. 이 단장은 “인간의 행동 패턴 인식 메커니즘을 적용해 인간의 개입을 최소화하면서도 동물의 복잡한 행동을 이해할 수 있는 효과적인 행동 분석 프레임워크를 개발했다”라며 “산업적 응용 가능성이 클 뿐만 아니라 행동을 인지하는 뇌의 원리를 더 깊게 이해하는 도구로도 활용할 수 있을 것”이라고 전했다.
 연구진은 섭틀의 코드를 오픈소스로 공개하고 프로그래밍에 친숙하지 않은 연구자들도 편리하게 동물 행동 분석이 가능하도록 사용자 친화적 그래픽 인터페이스(GUI)를 갖춘 섭틀 웹서비스를 제공하고 있다.
 [이채린 기자 rini113@donga.com]
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