자연환경 속 동물의 움직임을 기존의 조명 조건에서보다 더욱 빠르고 정교하게 포착할 수 있는 새로운 카메라 시스템이 개발되어 주목받고 있다.

미국의 IT 전문 매체인 아르스테크니카(arstechnica)는 동물이 인식하는 색상을 실시간으로 모션 캡처하며 표현할 수 있는 이 혁신적인 기술에 대해 상세히 보도했다.

이 연구는 생물학회지 '플로스 바이올로지(PLoS Biology)'에 최근 게재됐다.

연구 논문의 공동 저자이자 조지 메이슨 대학교의 생물학자인 다니엘 핸리는 “현대 감각 생태학 기술을 활용함으로써, 우리는 동물이 정적인 장면을 어떻게 인식할 수 있는지를 유추할 수 있게 되었다”고 밝혔다.

핸리 박사는 이어 “하지만 동물들은 움직이는 대상, 예를 들어 음식을 감지하며 중요한 판단을 내리는 경우가 많다”며, 이러한 동적인 상황에서의 동물의 시각을 포착할 수 있는 새로운 하드웨어와 소프트웨어 도구의 중요성을 강조했다.

이 기술은 생태학자와 영화 제작자들에게 동물이 인식하는 색상을 동작으로 포착하고 표현할 수 있는 새로운 방법을 제공한다.

연구팀에 따르면, 다양한 동물 종들은 자신들의 특별한 생태학적 필요성에 맞추어 자외선부터 적외선에 이르기까지 다양한 파장에 민감한 고유한 광수용체를 가지고 있다. 연구팀은 일부 동물들은 편광을 인식하는 능력까지 보유하고 있어, 각 종마다 색상을 다르게 인식하는 특징을 가진다고 설명했다.

꿀벌과 새와 같은 동물은 사람의 눈에는 보이지 않는 자외선에 대해 민감한 반응을 보인다. 인간의 눈과 상업용 카메라들은 이러한 빛의 변화를 포착할 능력이 없어, 많은 시각적 정보가 아직까지도 미개척 상태로 남아 있다.

해당 연구 논문은 현존하는 가시광선 이미지 생성 기술로는 동물이 움직임 속에서 식별하는 색상을 정확히 정량화하기 어렵다고 지적한다. 이는 동물이 색상의 외관과 신호를 통해 주변 환경과 소통하며 탐색하는 과정이 복잡하기 때문이다.

예를 들어, 기존의 분광 광도법은 대상으로부터 반사된 빛을 기반으로 특정 동물의 광수용체가 빛을 어떻게 인지하는지를 유추하는 방식이지만, 이 방법은 시간이 많이 소요되며 공간적, 시간적 정보의 상당 부분을 잃게 된다.

다중 스펙트럼 촬영 기법은 자외선 및 적외선을 포함한 다양한 파장에 걸쳐 여러 장의 사진을 찍어 이를 서로 다른 색상 채널로 합치는 방식으로, 카메라에 독립적인 색상 측정 값을 제공한다. 이 기법은 공간 정보의 정확도를 향상시키기 위해 어느 정도 타협을 하며, 동물의 신호를 연구하는 데 유용하지만 정지한 대상에 대해서만 유효하여 시간에 관한 정보가 결여되어 있다.

연구진은 "동물이 복잡한 형태의 신호를 제공하고 인식하는 과정에서 그림자와 하이라이트의 생성이 한계로 작용한다"며, "이러한 신호는 변화하는 조명 조건과 유리한 관측 지점에 따라 달라지며, 배경, 조명, 그리고 동적 신호 간의 상호작용에 관한 정보는 상당히 제한적이다"라고 지적했다. 그럼에도 불구하고, 이들은 자연 환경에서 생물이 색상을 활용하고 인식하는 방법의 중요한 부분을 이룬다고 말했다.

이에 따라, 연구팀은 자연 환경에서 동물이 식별하는 시각적 신호의 복잡성을 전체적으로 포착할 수 있는 고해상도 동물 관찰 비디오를 생성하는 카메라 시스템 개발에 착수했다. 이들은 기존의 다중 스펙트럼 촬영 기법을 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 설계와 통합하여 이를 실현하고자 했다.

이 카메라는 파란색, 녹색, 빨간색, 그리고 자외선(UV)을 포함한 네 가지 색상 채널을 사용해 비디오를 동시에 촬영한다. 이 데이터가 '지각 단위'로 처리될 때, 다양한 동물이 보유한 광수용체에 대한 정보를 바탕으로 이들이 다양한 장면을 어떻게 인식하는지를 보여주는 정확한 비디오를 생성할 수 있다. 이 시스템은 인지된 색상을 92%의 정확도로 식별한다. 카메라는 시장에서 구입할 수 있으며, 관련 소프트웨어는 오픈 소스로 제공되어 누구나 자유롭게 사용하고 개발할 수 있다.

예를 들어, 연구진 중 한 명인 핸리가 자외선 차단제를 바른 상태에서의 실험에서, 그의 밝은 피부는 인간의 눈과 꿀벌의 시각에서 유사하게 보인다. 이는 피부의 반사율이 긴 파장에서 점차 증가하기 때문이다.

사람은 자외선 차단제를 흰색으로 보지만, 자외선을 흡수하는 꿀벌의 눈에는 노란색으로 보인다. 꿀벌의 자외선 광수용체는 자외선 차단제를 바른 부위에서 빛을 거의 감지하지 못하지만, 파란색과 녹색에 민감한 광수용체는 여전히 충분한 빛을 포착한다. 결과적으로 꿀벌의 시각에서는 파란색의 강도가 감소하고, 녹색 및 빨간색 픽셀 값이 증가하여 노란색이 형성된다.

핸리와 그의 연구팀은 새로 개발한 시스템의 정확도가 기존 다중 스펙트럼 사진 기법과 매우 비슷함을 강조하면서도, 특정 신호를 포착하는 데 있어서 기존 방법으로는 어려울 수 있는 부분에서 약간의 정확도 저하가 있을 수 있다는 것을 인정했다. 이는 다중 스펙트럼 사진이 여전히 특정 연구 분야에서 연구자들의 필요를 충족시킬 수 있음을 의미하며, 이 분야에서의 연구는 아직도 많은 가능성을 내포하고 있다.

이러한 정확도의 미세한 절충은 움직이는 동물에서 인식된 색상을 기록하고자 하는 연구자들에게 중요한 가치를 제공한다. 이는 연구자들이 자신들의 데이터 세트의 신뢰도와 특정 사례에 가장 적합한 방법론을 선택하는 데 있어, 정보에 기반한 결정을 내릴 수 있는 기회를 제공한다는 점에서 저자들이 기대하는 부분이다.