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[IT뉴스]국내서 개발한, 동물 언어 이해하는 인공지능… “읽고 의미까지 해석”

온카뱅크관리자

2026-07-01 15:17:31

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">카이스트 연구팀의 ‘비헤이버트’</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="KaX0PfkLEv">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="703d8a9ac1c12f481cae70c0833f6bf2268f110f98e34cd1f4c16167317a0b16" dmcf-pid="9NZpQ4EoDS" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="게티이미지뱅크" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/hani/20260701151208927zptj.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="BE4RwcZvOy" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/hani/20260701151208927zptj.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            게티이미지뱅크
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="d49ced317447900f1ff7bdb813794367f7f10bc2090240fd648ca317d881124e" dmcf-pid="2j5Ux8DgIl" dmcf-ptype="general"> 국내 연구진이 동물의 몸짓을 단어처럼 읽어서 풀이하는 인공지능(AI)을 개발했다. 인간의 언어를 이해하는 챗지피티(GPT)처럼, 동물의 행동 언어를 이해하는 인공지능이 이제 막 시작된 것이다.</p>
          <p contents-hash="f69572ea202c0ecfeff64356fb3ba9e87b1cf18ed82758c76b71a3429a1c92ed" dmcf-pid="VA1uM6waIh" dmcf-ptype="general">한국과학기술원(KAIST, 카이스트)은 1일 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 생쥐의 골격 움직임을 언어처럼 학습하는 인공지능 ‘비헤이버트’(BehaVERT)를 개발했다고 밝혔다. 또 이 인공지능이 “단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줬다”며 차세대 ‘행동 기본 모델’의 가능성을 열었다고 전했다. 행동 기본 모델은, 언어 모델이 단어를 기본 단위로 삼듯 인간·비인간의 행동을 기본 단위로 삼는 추론 모델이다.</p>
          <p contents-hash="20a92b2c1b06ccf8991f79ac9c49cadc7bb143d58990d201de2e093021ec2447" dmcf-pid="fct7RPrNrC" dmcf-ptype="general">연구팀은 비디오에서 추출한 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 인공지능 모델의 기본 단위인 ‘토큰’(token)으로 변환하고, 이를 자연어 처리에 널리 사용되는 ‘버트’(BIRT) 기반 트랜스포머 인공지능 모델에 입력해 학습시켰다. 행동을 분석하는 기존 도구들은 이 행동을 ‘공격’으로 볼지 ‘탐색’으로 볼지 등 대부분 분류하는 데 머물렀지만, “시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 학습하도록” 모델을 설계한 것이 이번 연구가 주력한 지점이다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="9008e63060872f32b1afaf2dbde8120beb8d719d3492ef52f2cb21b8fb10e3c8" dmcf-pid="4kFzeQmjmI" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="연구팀 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/hani/20260701151210579cukg.jpg" data-org-width="800" dmcf-mid="bs72oJlwDT" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/01/hani/20260701151210579cukg.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            연구팀 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="ac5f7dc13e86f8b69c6fca4ce3a01de68d98c1bb96537025553f9da53b47ad90" dmcf-pid="8E3qdxsAOO" dmcf-ptype="general"> 그 결과 비헤이버트 모델은 생쥐의 행동을 마치 언어처럼 풀이할 뿐 아니라, 그 뜻을 설명할 수도 있는 것으로 나타났다. 비헤이버트 모델은 별다른 사전 학습 없이도 ‘입과 입을 맞대는 접촉’ 행위에 집중함으로써 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)와 그렇지 않은 생쥐를 구분해낼 수 있었다고 연구팀은 밝혔다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만, 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 정확히 일치하는 것이다. 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이다. 또 내부에 움직임과 주의, 사회성 같은 행동 특성들이 체계적으로 정리되어 있는 등 행동을 단순히 분류할 뿐 아니라, 그 의미를 이해하고 설명할 수 있는 것으로도 나타났다.</p>
          <p contents-hash="f33235178b22be2847a94aae45920fe4a9d3c8df69821a586831be5346b4fb55" dmcf-pid="6D0BJMOcIs" dmcf-ptype="general">이번 연구는 신약 후보 물질이 동물의 사회행동, 불안 행동, 운동 행동 등에 어떤 변화를 가져오는지 정량화하거나, 자폐, 우울증, 조현병, 파킨슨병 등의 질환이 어떻게 행동으로 나타나는지 분석하는 등 다양한 분야에 응용될 수 있다고 연구팀은 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="e4aecdfc98fb9b6a0d7c3f862b63fcc763a403fb23570361c7d596eb9301afeb" dmcf-pid="PwpbiRIkEm" dmcf-ptype="general">연구팀은 “행동 기반 모델의 가능성을 처음으로 보였다는 점”을 이번 연구의 가장 큰 의의로 꼽았다. “자연어 분야에 챗지피티(GPT)가 있다면, 행동 분야에는 비헤이버트의 후속 모델에 있을 수 있다는 가능성을 열었다”는 것이다. 또 앞으로는 “더 다양한 동물 종의 대규모 행동 데이터로 사전학습된 거대 모델을 만들겠다”고 밝혔다.</p>
          <p contents-hash="412cf8acaf8a6bf081ae10db2c38400ae34d2019436c4d9c0550c7a50033ca84" dmcf-pid="QrUKneCEDr" dmcf-ptype="general">최원형 기자 circle@hani.co.kr</p>
         </section> 
        </div> 
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