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[IT뉴스]자폐 생쥐 몸짓 읽고 행동 의미 해석하는 AI

온카뱅크관리자

2026-07-01 11:07:33

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> KAIST 
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 <img alt="생쥐의 행동을 단어처럼 분석해 의미를 해석하는 인공지능이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110519316cops.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="zHO7R1Q9M5" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110519316cops.jpg" width="658">
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 생쥐의 행동을 단어처럼 분석해 의미를 해석하는 인공지능이 개발됐다. 게티이미지뱅크 제공
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 생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 행동의 의미를 해석하는 인공지능(AI)이 개발됐다. 동물의 움직임을 단순히 분류하는 데서 나아가 자폐 모델 생쥐의 행동 특징까지 사전 지식 없이 찾아내는 데 성공했다.
 KAIST는 김대수 뇌인지과학과 교수팀이 동물의 움직임 데이터를 언어처럼 읽고 해석하는 AI 모델 '비헤이버트(BehaVERT)'를 개발했다고 1일 밝혔다. 연구결과는 국제학술지 '컴퓨터 비전 국제 저널(IJCV)'에 지난 3월 24일 게재됐다.
 동물 행동은 뇌 기능과 유전자 변이·질환 영향을 확인할 수 있는 중요한 단서다. 최근 딥러닝 기반 자세 추정 기술이 발전해 영상에서 동물의 코·귀·척추·사지·꼬리 등 신체 부위 좌표를 추출할 수 있다.
 하지만 확보한 좌표의 흐름이 실제 어떤 의미를 지닌 행동인지 해석하는 과정은 여전히 전문가의 수작업에 의존한다. 기존 자동 행동 분석 도구도 행동을 분류하는 데 초점이 맞춰져 있어 모델이 분류 판단을 내린 이유는 설명하기 어렵다.
 연구팀은 생쥐의 골격 좌표를 AI가 단어처럼 읽을 수 있는 '토큰'으로 변환한 뒤 구글의 자연어 처리 AI 모델 'BERT' 기반 트랜스포머 모델에 입력했다. 트랜스포머는 문장 속 단어들 사이 관계를 따져 전체 맥락을 이해하도록 만든 AI 구조다. 문장이 단어들의 순서와 관계 속에서 의미를 갖듯 생쥐의 움직임도 시간의 흐름 속에서 의미를 갖는 행동 단위로 학습하도록 설계했다.
 연구팀이 개발한 '비헤이버트'는 사회적 상호작용·3차원 움직임 분석 등 5개 국제 표준 인공지능 성능 시험인 벤치마크에서 기존 최고 성능을 넘어섰다.
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 <img alt="비헤이버트는 자폐 모델의 핵심 사회적 행동 결함을 스스로 발견했다. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110520574lyhk.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="6LXPcKNdel" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110520574lyhk.jpg" width="658">
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 비헤이버트는 자폐 모델의 핵심 사회적 행동 결함을 스스로 발견했다. KAIST 제공
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 비헤이버트는 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 '해석 가능성'을 갖췄다. 비헤이버트가 자폐 모델 생쥐와 정상 생쥐를 구분할 때 주목한 지점을 분석한 결과 두 마리가 가까이 있는 '근접 상태'를 탐색한 뒤 '입과 입을 맞대는 접촉'에 집중한 것으로 나타났다.
 비헤이버트의 판단 근거는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 보이지만 실제 상호적 사회행동에 결함을 보인다는 기존 행동신경과학 연구 결과와 일치한다. 비헤이버트가 사전에 학습하지 않은 자폐 관련 생물학적 특징을 행동 데이터만으로 찾아낸 셈이다.
 연구팀은 AI가 행동 분류 뿐만 아니라 행동의 의미까지 이해하고 있다는 사실을 확인했다. 향후 다양한 동물 종에 적용 가능한 '행동 파운데이션 모델'로 확장될 가능성이 있다는 설명이다. 행동 파운데이션 모델은 신약 후보 물질이 사회행동이나 불안·운동 행동에 미치는 영향을 정량화하는 행동 약리 실험이나 자폐·우울증·조현병·파킨슨병 등 질환 동물 모델의 행동 표현형 분석에 활용될 수 있다.
 김대수 교수는 "비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해하는 새로운 인공지능 모델"이라며 "향후 신약 개발과 정신질환 연구·행동유전학 등 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것"이라고 말했다.
 &lt;참고 자료&gt; doi.org/10.1007/s11263-026-02834-y  
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 <img alt="김대수 교수. KAIST 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110521828dzbm.jpg" data-org-width="473" dmcf-mid="PWglpwFYJh" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/dongascience/20260701110521828dzbm.jpg" width="658">
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 김대수 교수. KAIST 제공
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 [문혜원 기자 moony@donga.com]
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