KAIST 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 AI 모델 '비헤이버트(BehaVERT)'를 개발했다고밝혔다.
연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 자연어의 단어에 해당하는 '토큰(token)'으로 변환해 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력하는 방식으로 비헤이버트를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다.
비헤이버트는 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 넘어섰다. 자폐 모델 생쥐와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 AI는 '입과 입을 맞대는 접촉(oral-oral contact)'에 집중하는 것으로 나타났다. 이는 자폐 모델 생쥐가 접근 행동은 정상적으로 수행하지만 실제 사회적 상호작용에는 결함을 보인다는 기존 연구 결과와 일치한다. AI 내부에서는 움직임과 주의, 사회성 같은 행동 특성이 체계적으로 정리돼 있었으며 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 시사한다.
이번 연구의 제1저자 신승재 박사를 비롯한 연구진은 모두 생명과학 전공자로 AI를 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다. 쥐로 학습한 모델이 생쥐의 행동 분석에도 성공적으로 활용되면서 향후 여러 동물 종에 적용 가능한 행동 파운데이션 모델 개발 가능성도 확인됐다.
이번 연구 결과는 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술지 International Journal of Computer Vision(IJCV)에 2026년 3월 24일 게재됐다.
헬로티 구서경 기자 |
