• 美 MIT, 머신러닝으로 '향유고래 음성 알파벳' 발견

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미국 MIT 과학자들이 머신러닝 기술을 이용해 향유고래의 의사소통 과정의 일부를 밝혔냈다. 출처=MIT CSAIL 영상 캡처

 

과학자들이 인공지능(AI)에 사용되는 머신러닝 기술을 통해 향유고래(sperm whale)의 의사소통 과정을 일부 밝혀냈다. 

 

미국 매사추세츠공대(MIT) 컴퓨터 과학 및 인공지능 연구소(CSAIL)와 국제 향유고래 언어 연구 덴체인 프로젝트 CETI(Cetacean Translation Initiative)의 연구원들은 최근 알고리즘을 사용해 '향유고래 음성 알파벳'을 해독함으로써 인간의 음성학 및 다른 동물 종의 의사소통 시스템과 유사한 향유고래 의사소통의 정교한 구조를 밝혀냈다고 MIT뉴스와 테크크런치 등 다수 외신이 7일(이하 현지시간) 보도했다.

 

향유고래는 이빨고래 중에서 가장 큰 종으로 몸길이는 수컷 17~21m, 암컷 18m에 달하며 몸무게는 수컷 35~74t, 암컷 20~36t이다. 머리에 밀랍으로 가득찬 경랍기관이 있으며 거대한 사각형 머리가 특징이다. 

 

제이컵 앤드리아 교수팀은 7일 과학 저널 '네이처 커뮤니케이션(Nature Communications)'에서 카리브해에 서식하는 향유고래의 소리를 분석, 짧은 클릭 소리인 코다(coda, 악곡 종결부)가 대화와 맥락에 따라 구조가 크게 달라지는 것을 발견했다고 밝혔다.

 

이 연구는 다양한 언어적 기능을 수행하는 일련의 클릭음인 코다에 대해 다룬다.

 

도미니카 향유고래 프로젝트를 통해 관찰된 동부 카리브해 향유고래과에서 수집된 약 9000개의 코다는 이 생물의 복잡한 의사소통 시스템을 밝혀내는 데 중요한 출발점이었다.

 

연구팀은 지난해 6월 세상을 떠난 선구적인 해양 생물학자 로저 페인의 연구를 참고했다. 페인의 가장 영향력 있는 연구는 혹등고래의 노래에 관한 것이었다.

 

페인은 1971년 과학 기사인 '혹등고래의 노래'에서 고래가 노래하는 방법을 기록했다. 그의 작업은 나중에 '고래 구하기' 운동을 촉진했다.

 

연구팀은 카리브해 동부의 작은 섬 도미니카 해안에서 연구원 셰인 게로가 수집한 8719개의 향유고래 코다 데이터 세트를 분석하기 위해 머신러닝 솔루션을 배포했다.

 

이들은 연구자들이 '리듬', '템포', '루바토', '장식'이라고 부르는 다양한 요소가 상호 작용하여 구별 가능한 방대한 코다를 형성하는 '향유고래 음성 알파벳'이라는 것을 발견했다.

 

연구팀은" 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있다"며 "이를 활용한 의사소통 체계가 이전에 생각했던 것보다 더 복잡하고 정보전달 능력도 뛰어난 것으로 나타났다"고 말했다.

 

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향유고래 음성 알파벳을 이해하기 쉽도록 그린 이미지. 출처= MIT CSAil 영상 캡처

 

이 실험은 동부 카리브해의 고래류에 부착된 음향 바이오 로깅 태그(특히 'D-태그'라고 불리는)를 사용하여 수행됐다. 이 태그는 고래의 발성 패턴의 복잡한 세부 사항을 포착했다. 새로운 시각화 및 데이터 분석 기술을 개발함으로써 CSAIL 연구진은 향유고래 개체가 같은 코다를 반복하는 것뿐만 아니라 오랫동안 다양한 코다 패턴을 낼 수 있다는 사실을 발견했다.

 

연구팀은 향유고래는 클릭 소리 중 코다로 불리는 부분을 통해 자기 신원을 알리는 것으로 밝혀졌지만 의사소통 시스템에 대해서는 밝혀진 게 거의 없다고 말했다.

 

이들은 이 연구에서 향유고래 자료가 가장 많은 도미니카 향유고래 프로젝트(Dominica Sperm Whale Project) 데이터 가운데 카리브해 동부에 서식하는 향유고래 60여 마리가 다른 개체와 사이에서 내는 소리를 녹음한 데이터를 분석했다.

 

이 과정에서 향유고래가 다양한 클릭 소리와 리듬을 만들고 이를 조합, 변조할 수 있으며, 클릭 소리 순서의 구조와 조합이 개체 간 대화 맥락에 따라 달라진다는 사실을 발견했다.

 

다니엘라 루스(Daniela Rus) CSAIL의 책임자이자 MIT의 전기공학 및 컴퓨터과학(EECS) 교수는 "우리는 기존의 실측 데이터 없이 향유고래 통신의 신비를 해독하기 위해 미지의 세계로 모험을 떠난다"라고 말했다.

   

루스 교수는 "머신러닝을 사용하는 것은 고래의 통신 특징을 파악하고 다음에 무엇을 말할지 예측하는 데 중요하다. 우리의 연구 결과는 구조화된 정보 콘텐츠가 존재한다는 것을 나타내며, 복잡한 의사소통은 인간에게만 있다는 많은 언어학자들의 통념에 도전하는 것이다. 이는 다른 종들도 지금까지 밝혀지지 않은 수준의 의사소통 복잡성을 가지고 있으며, 행동과 깊은 관련이 있음을 보여주는 한 걸음이다라고 말했다. 

 

그는 이어 "우리의 다음 단계는 이러한 커뮤니케이션의 의미를 해독하고 말하는 내용과 집단 행동 사이의 사회적 수준의 상관관계를 탐구하는 것"이라고 덧붙였다.

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향유고래, 음성 알파벳 발견⋯인간 언어와 유사한 신호로 의사소통
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