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[IT뉴스][취재수첩] AI가 '자폐 생쥐'를 단번에 찾아냈다...KAIST가 연 비밀

온카뱅크관리자

2026-07-06 15:07:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">보도기사</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="qiIDkKNdz2">
          <p contents-hash="c18e6a024da0f9a81771e5495d8225bf2e662e0711a6bd5d21fb5106c5dea603" dmcf-pid="BnCwE9jJ39" dmcf-ptype="general">동물 몸짓을 '단어'로 읽는 인공지능 모델 개발 <br>'접근성·표준화·해석 가능성' 행동 분석 3대 장벽 허물었다</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="b176f62acc7f9fe801cbbea766afa68dda9f5d359a0a55c832379d21ead4a01f" dmcf-pid="bgSsrfkL0K" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="취재진(왼쪽)과 만난 김대수 KAIST 뇌인지과학과 교수" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150437706oirb.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="UArANzLx78" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150437706oirb.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            취재진(왼쪽)과 만난 김대수 KAIST 뇌인지과학과 교수
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="370b9e3fbb7e327953df84398d95cbba1acd4da2606e73daf7244cd1d73620d8" dmcf-pid="KavOm4EoFb" dmcf-ptype="general"><br>강아지 여러 마리가 뒤엉켜 있는 상황을 떠올려 볼까요. 서로 장난을 치는 것인지, 아니면 공격을 하는 것인지 눈으로 보고도 정확히 구분하기 어려운 경우가 종종 있습니다.</p>
          <div contents-hash="ae3155853af34dc2376f54f78756d105ade3d404c4ffc5fb984ac3610125721b" dmcf-pid="9NTIs8DgUB" dmcf-ptype="general">
           이처럼 모호한 동물의 움직임을 스스로 '읽고' 해석해 주는 인공지능이 등장했습니다. KAIST 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 개발한 AI 모델 '비헤이버트(BehaVERT)'가 그 주인공입니다.
           <div>
            <br>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="ee7d7acb7577054ae158ec0ad340a27b4483e7a2f44262d469a6a03bbc48744b" dmcf-pid="2jyCO6wazq" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="AI 모델 시연 장면. 생쥐의 움직임을 읽은 AI 모델이 실시간으로 'attack(공격)'이라 판단했다" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150437889qbgt.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="uK5WTdhDF4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150437889qbgt.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            AI 모델 시연 장면. 생쥐의 움직임을 읽은 AI 모델이 실시간으로 'attack(공격)'이라 판단했다
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="966d14632926c85e499815b820a656e4d10f0fdd34f6f8b7c6a9d7b3f8c7e5fe" dmcf-pid="VAWhIPrN3z" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ "동물의 몸짓을 '토큰'으로 변환"
            <br>
            <br>이 기술의 핵심은 동물의 몸짓을 인간이 사용하는 '단어' 격인 '토큰(Token)'으로 변환하는 것입니다. 연구팀은 실험용 생쥐의 골격 움직임을 토큰으로 변환해 학습시키는 방식으로 AI 모델이 행동의 의미를 이해하도록 구현했습니다.
            <br>
            <br>구체적으로는 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 토큰으로 바꾼 뒤, 자연어 처리에 널리 사용되는 'BERT' 기반의 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켰습니다.
            <br>
            <br>결과는 놀라웠습니다. 개발된 AI 모델은 '공격'이나 '탐색' 등 단순히 행동을 분류하는 수준을 넘어, 행동의 숨은 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줬습니다.
           </div>
           <div>
            <br>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="1bb4bd26809013fb05da19910f6e57b82a36af3da3a3888e3607ed2ddcf366f3" dmcf-pid="fcYlCQmjU7" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="여러 마라의 생쥐가 엉켜 있는 상황에서도 자폐 모델 생쥐 구분에 성공한 AI 모델" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150438077icji.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="7MtGWiSr0f" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150438077icji.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            여러 마라의 생쥐가 엉켜 있는 상황에서도 자폐 모델 생쥐 구분에 성공한 AI 모델
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="6a14512cf59f8bb159a27b80a9f70c3167f493397f411c13ac3305a942c8a30b" dmcf-pid="4kGShxsAUu" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ 사전 학습 없이 '자폐 모델 생쥐' 구분
            <br>
            <br>대표적인 사례가 바로 '자폐 모델 생쥐'를 찾아낸 것입니다. AI 모델은 여러 마리의 쥐가 뒤엉켜 있는 복잡한 상황 속에서 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)를 정확히 구분해 내는 데 성공했습니다.
            <br>
            <br>어떻게 이것이 가능했을까요? AI 모델은 자폐 생쥐와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 '입과 입을 맞대는 접촉(oral-oral contact)' 행동에 집중했습니다.
            <br>
            <br>이는 자폐 모델 생쥐가 다른 쥐에게 접근하는 행동은 정상적으로 수행하지만, 실제 사회적 상호작용에서는 결함을 보인다는 행동신경과학계의 기존 연구 결과와 정확히 일치합니다. AI가 아무런 사전 학습 없이도, 오직 행동을 관찰하는 것만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견해 낸 것입니다.
           </div>
           <div>
            <br>
           </div>
          </div>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0e4ead34401ad2deb881d768cdfb6b0376cc04fb1560e51a42cb82bc8bd52b41" dmcf-pid="8EHvlMOcpU" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이번 AI 모델은 동물 행동 분석의 여러 장벽을 허물 수 있는 실마리가 될 것으로 기대된다" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150438215hiwv.jpg" data-org-width="600" dmcf-mid="zWBp3k5TUV" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/06/551724-22lyJQR/20260706150438215hiwv.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이번 AI 모델은 동물 행동 분석의 여러 장벽을 허물 수 있는 실마리가 될 것으로 기대된다
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="be8b1f7cc887ab3b82e6b951b20ffdc84f5e25eec02597deaac8b3c882035e50" dmcf-pid="6X2zur3Gup" dmcf-ptype="general">
           <div>
            <br>◆ 행동 분석의 '3대 장벽' 허문다
            <br>
            <br>동물의 행동은 뇌가 만들어내는 가장 직접적이고 풍부한 신호입니다. 이에 따라 행동신경과학, 행동유전학, 신약 개발 분야에서는 정상 동물과 질환 모델 동물의 미세한 행동 차이를 정량화하는 것이 매우 중요합니다. 그 미세한 차이가 곧 뇌 기능과 유전자 변이의 영향을 추적할 수 있는 결정적 단서가 되기 때문입니다.
            <br>
            <br>최근 딥러닝 기반의 자세 추정 기술이 발전하면서, 영상에서 동물의 골격 좌표를 자동으로 추출하는 일은 가능해졌습니다. 그러나 그렇게 얻은 '좌표의 시계열 데이터'가 실제로 어떤 의미를 갖는 행동인지, 즉 '움직임을 행동의 의미로 번역하는 일'은 여전히 전문가의 수작업에 크게 의존해 왔습니다.
            <br>
            <br>이번 연구 성과는 자동 행동 분석의 발전을 가로막아 온 세 가지 장벽인 ▲접근성(누구나 쓸 수 있는가), ▲표준화(연구 간 비교가 가능한가), ▲해석 가능성(왜 그렇게 판단했는지 알 수 있는가)을 동시에 허물 수 있는 실마리를 제공했다는 점에서 의의가 큽니다.
            <br>
            <br>연구팀은 앞으로 보다 복잡한 움직임을 보이는 다양한 동물의 행동과 언어까지 읽어낼 수 있는 AI 모델을 지속해서 개발해 나갈 예정입니다.
            <br>
            <br>말하지 못하는 생명의 작은 움직임 하나를 '언어'처럼 해석하려는 AI 연구가 행동신경과학과 신약 개발의 새로운 단서를 어떻게 넓혀갈지 기대됩니다.
           </div>
          </div>
          <p contents-hash="c467b89b5a4f878f05a72b879e1501228f9b5ec1b85e5e17c99f4249e3540ee2" dmcf-pid="PZVq7m0Hu0" dmcf-ptype="general">(사진=TJBNEWS 유튜브) </p>
          <p contents-hash="4e1b56b1a04bf06f40f4d0ab3779b2b9fca0313f81154ed1a3adf2629d7be06c" dmcf-pid="Q5fBzspXF3" dmcf-ptype="general">조형준 취재 기자 | brotherjun@tjb.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © TJB </p>

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