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[IT뉴스]동물 행동과 움직임 정확히 분석하는 AI 도구 개발
온카뱅크관리자
조회:
26
2024-05-22 15:34:11
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">IBS</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="32suA0P3ZT"> <figure class="figure_frm origin_fig" dmcf-pid="08hBD7RuXv" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><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"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> IBS 연구팀이 쥐 행동 데이터를 추출하고 있는 화면이다. IBS 제공 </figcaption> </figure> <p dmcf-pid="p6lbwze7GS" dmcf-ptype="general">인공지능(AI)를 이용해 동물 행동을 분류하고 분석할 수 있는 도구가 개발됐다. </p> <p dmcf-pid="Uo1MyPc6Zl" dmcf-ptype="general">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. </p> <p dmcf-pid="ugtRWQkPYh" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="7aFeYxEQ5C" dmcf-ptype="general">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. </p> <p dmcf-pid="ziXPS4Nf1I" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="qnZQv8j4tO" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="BL5xT6A8Zs" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="b4CqEuMUZm" dmcf-ptype="general">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. </p> <p dmcf-pid="K8hBD7Ru1r" dmcf-ptype="general">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. </p> <p dmcf-pid="96lbwze7Hw" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="2xT2sbiBGD" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="VMyVOKnbGE" dmcf-ptype="general">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.</p> <p dmcf-pid="fRWfI9LKtk" dmcf-ptype="general">[이채린 기자 rini113@donga.com]</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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