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몸짓도 언어다… 동물 행동의 의미 읽는 AI 개발
생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. 우리 대학 연구진은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다.
우리 대학 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀이 동물의 움직임을 언어처럼 읽고 해석하는 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 1일 밝혔다.
연구팀은 생쥐의 골격 움직임을 자연어의 단어에 해당하는 ‘토큰(token)’으로 변환해 학습시키는 방식으로 행동의 의미를 이해하는 AI 모델 ‘비헤이버트'를 구현했다. 이 모델은 별도의 사전 지식 없이도 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동 결함을 스스로 발견할 수 있음을 확인했다.
이번 연구는 동물 행동을 언어처럼 분석하는 새로운 인공지능 접근법을 제시한 것으로 평가된다. 특히 AI가 단순한 행동 분류를 넘어 행동의 의미를 이해하고 생물학적으로 중요한 단서를 찾아낼 수 있음을 보여줌으로써, 향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 분야를 위한 차세대 '행동 파운데이션 모델(Behavior Foundation Model)'의 가능성을 열었다.
연구팀은 생쥐의 코, 귀, 척추, 사지, 꼬리 등 신체 부위의 골격 좌표를 토큰으로 변환한 뒤 자연어 처리에 널리 사용되는 BERT 기반 트랜스포머 모델에 입력해 학습시켰다. 그 결과 비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 데 그치지 않고, 시간의 흐름 속에서 행동의 의미를 스스로 학습하는 것으로 나타났다.
개발된 모델은 사회적 상호작용, 다개체 행동, 3차원 움직임 분석, 자폐 행동 분석 등 다양한 분야의 국제 표준 벤치마크 5종에서 기존 최고 수준의 성능을 뛰어넘었다. 비헤이버트는 자신이 어떤 행동에 주목해 판단을 내렸는지 연구자에게 알려주는 해석 가능성(interpretability)도 갖추고 있다.
실험 결과, 모델은 자폐 모델 생쥐(Shank3B 유전자 결손)와 정상 생쥐를 구분하는 과정에서 ‘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 정확히 일치한다. 즉, AI가 사전에 생물학적 지식을 학습하지 않았음에도 행동 관찰만으로 자폐 행동의 핵심 특징을 스스로 발견한 것이다.
연구팀은 AI가 행동을 단순히 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해하고 있다는 사실도 확인했다. AI 내부에서는 움직임과 주의, 사회성 같은 행동 특성이 체계적으로 정리돼 있었으며, 이는 동물 행동에도 언어와 유사한 의미 구조가 존재할 수 있음을 시사한다.
이번 연구에는 또 하나의 의미 있는 도전이 담겨 있다. 제1저자인 신승재 박사를 비롯한 연구진은 모두 생명과학을 전공한 연구자들로, 인공지능을 직접 익혀 행동 분석에 특화된 모델과 학습 전략을 설계했다. 김대수 교수 연구실은 그동안 동물 행동 데이터를 활용한 AI 연구를 수행해 왔으며, 쥐의 행동을 가상공간에 구현하는 ‘아바타(AVATAR)’ 기술을 개발해 ㈜액트노바를 창업한 바 있다.
제1저자인 신승재 박사는 “동물의 움직임에도 언어와 같은 구조가 존재할 수 있다는 질문에서 연구가 시작됐다”고 말했다. 연구팀은 사람이 정답을 알려주지 않아도 AI가 행동 데이터만으로 스스로 학습하는 방식을 도입했으며, 쥐의 행동으로 학습한 모델이 생쥐의 행동 분석에도 성공적으로 활용되는 것을 확인했다. 이는 향후 여러 동물 종에 적용 가능한 '행동 파운데이션 모델' 개발 가능성을 보여준다.
김대수 교수는 “비헤이버트는 단순히 행동을 분류하는 것을 넘어 행동의 의미까지 이해할 수 있는 새로운 인공지능 모델”이라며 “향후 신약 개발과 정신질환 연구, 행동유전학 등 다양한 생명과학 분야에서 새로운 발견을 이끄는 핵심 연구 도구가 될 것으로 기대한다”고 말했다.
이번 연구 결과는 뇌인지과학과 신승재 박사가 제1저자로 참여했으며, 컴퓨터비전 분야 최고 권위 학술지 중 하나인 International Journal of Computer Vision(IJCV)에 2026년 3월 24일 게재됐다.
※ 논문명: BehaVERT: A Transformer-Based Motion Language Model for Decoding Behavioral Semantics in Mice, DOI: 10.1007/s11263-026-02834-y
※ 관련 동영상:
● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Mount), https://youtu.be/JshCr-ZBQR0
● BehaVERT — 사회적 행동 분석 시각화 (Investigation & Attack), https://youtu.be/p9RPhZM__Js
● BehaVERT — 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회행동을 AI가 스스로 발견하다, https://youtu.be/D6zUyDu3t9I
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부가 지원하고 한국연구재단이 주관하는 중견연구자지원사업 및 뇌과학선도융합기술개발사업의 지원을 받아 수행됐다.
2026.07.01 조회수 717 -
나노 물방울 측정 성공..수소·반도체·배터리 연구에 새 돌파구
수소 생산 촉매에서는 물방울이 표면에서 잘 떨어져야 기포가 막히지 않고 수소를 더 빠르게 만들 수 있다. 반도체 제조에서도 물이나 액체가 표면에 얼마나 고르게 퍼지는지, 또는 얼마나 빨리 마르는지가 공정 품질을 좌우한다. 하지만 이런 물이나 액체가 표면 위에서 어떻게 퍼지고 움직이는지(‘젖음성’)를 나노 크기에서 직접 관찰하는 것은 지금까지 기술적으로 거의 불가능해 연구자들은 대부분 추측에 의존해야 했다.
우리 대학은 신소재공학과 홍승범 교수 연구팀이 서울대학교 임종우 교수팀과 공동으로, 원자간력 현미경(AFM)을 이용해 나노 크기의 물방울을 실시간으로 직접 관찰하고 물방울의 모양을 기반으로 접촉각을 계산하는 기술을 개발했다고 2일 밝혔다.
이번 연구로 나노 물방울의 실제 모습을 눈으로 확인할 수 있게 되면서, 물방울이 표면에 얼마나 잘 붙고 떨어지는지를 정밀하게 분석할 수 있게 됐다. 이는 수소 생산 촉매, 연료전지, 배터리, 반도체 공정처럼 액체의 움직임이 성능을 결정하는 여러 첨단 기술에 즉시 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 젖음성 분석 기술은 나노 크기에서의 정밀 측정이 중요해지고 있다. 기존 방식처럼 수 밀리미터 크기의 큰 물방울을 사용하면 표면의 물이 잘 스며드는 친수성, 물이 잘 안 퍼지는 소수성을 알 수 있었지만, 나노 스케일에서는 물방울이 너무 작아 그 형태를 직접 관찰하기 어려웠다.
연구팀은 공기 중 수증기가 얼지 않는 온도로 표면을 부드럽게 냉각해 자연스럽게 나노 물방울이 맺히도록 유도했고, AFM의 비접촉 모드로 이를 관찰해 물방울의 원래 형태를 그대로 촬영하는 데 성공했다. 나노 물방울은 민감해 탐침이 닿기만 해도 변형되기 때문에 정밀한 제어가 필수적이다.
또한 연구팀은 이 기술을 강유전 물질 리튬탄탈레이트(LiTaO₃)에 적용한 결과, 물질의 전기적 방향(분극)에 따라 나노 물방울의 접촉각이 달라지는 차이를 처음으로 확인했다. 큰 물방울에서는 보이지 않던 이 차이는, 나노 물방울이 표면의 전기적 상태에 매우 민감하다는 점을 보여준다.
연구팀은 이어 이 기술을 수소 생산을 돕는 수전해 촉매(NiFeLDH)에도 적용해 단일 나노 물방울을 관찰했다. 이 결과는 촉매 표면에서 물이 어떻게 반응하는지를 이해하는 데 도움을 주며, 특히 기포가 얼마나 잘 떨어지는지와 같은 촉매 성능 분석에도 활용될 수 있다.
홍승범 교수는 “이번 연구는 원자간력 현미경으로 나노 크기의 물방울을 직접 시각화하고 접촉각까지 측정할 수 있음을 보여준 중요한 사례”라며 “그동안 볼 수 없던 나노 세계의 물방울 동작을 실시간으로 관찰할 수 있게 되면서, 차세대 에너지·전자 소재 개발을 위한 핵심 분석 기술로 자리 잡을 것”이라고 말했다.
KAIST 신소재공학과 정의창 박사과정 연구원이 제1 저자로 참여한 이번 연구는 미국화학학회(American Chemical Society, ACS)에서 발간하는 신소재·화학공학 분야의 권위 있는 학술지인 ‘ACS 응용소재 및 인터페이스(ACS Applied Materials and Interfaces)’에 10월 17일 자로 출판됐다.
※ 논문 제목: Nanoscale Visualization and Contact Angle Analysis of Water Droplets on Ferroelectric Materials,
DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.5c14404
한편, 이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단의 지원으로 수행됐다.
2025.12.02 조회수 2133 -
홍승범, 스티브박 교수, 에너지 수확과 인정 변형률 감지 가능한 섬유 개발
〈 스티브박 교수, 류정재 박사과정, 홍승범 교수 〉
우리 대학 신소재공학과 홍승범 교수, 스티브 박 교수 연구팀이 공동으로 에너지 수확은 물론 인장 변형률도 감지할 수 있는 섬유를 개발했다.
류정재 박사과정이 1 저자로 참여한 이번 연구는 국제 학술지 ‘나노 에너지(Nano Energy)에 게재됐다.
웨어러블 기기에 대한 관심이 커짐에 따라 인간의 움직임과 신체 신호를 포착할 수 있는 센서 및 인간의 기계적 움직임으로부터 에너지를 수확할 수 있는 기기에 대한 수요가 많아지고 있다.
웨어러블 기기는 기계적 피로에 대한 우수성, 높은 유연성 그리고 피부 호흡을 방해하지 않아야 하며 섬유는 이러한 특성을 구현하기에 유리한 구조를 지니고 있다.
이번에 개발된 섬유는 탄소나노튜브와 전도성 고분자층의 크랙 형성을 통해 기존의 섬유 형태의 인장 센서보다 높은 민감도를 구현함은 물론 뛰어난 안정성으로 반복된 인장에도 강한 특성을 나타냈다.
유기압전소재 입자를 폴리디메틸실록산에 분산시킨 방법을 활용해 개발된 이 섬유는 인간 신체에서 발생하는 다양한 기계적 에너지도 압전효과를 이용해 수확할 수 있으며, 섬유 내부에서의 압력 변화에 대해서도 에너지를 수확할 수 있다.
홍승범 교수는 “개발된 신축성이 있는 섬유는 다양한 기능을 갖춰 기기의 집적화 측면에서 유리하다”며 “인간의 신체 신호나 움직임을 감지하면서도 에너지를 수확할 수 있는 웨어러블 기기의 초석을 다진 원천기술이다”라고 말했다.
이번 연구는 과학기술정보통신부 한국연구재단 기초연구사업의 지원을 통해 수행됐다.
□ 그림 설명
그림1. 신축성 있는 섬유의 모식도 및 에너지 하베스터와 스트레인 센서로서의 성능
그림2. 다양한 기계적 변형에 대한 섬유의 모습
2019.01.24 조회수 15282 -
박정영, 정유성 교수, 합금 나노촉매 성능 향상 원리 밝혀
〈 박 정 영 교수, 정 유 성 교수〉
우리 대학 EEWS 대학원 및 화학과 박정영 교수 연구팀이 정유성 교수 연구팀과의 공동 연구를 통해 합금 나노 촉매 표면에 형성된 금속-산화물 계면이 촉매 성능을 향상시키는 중요한 요소임을 밝혔다.
이번 연구결과는 종합 과학 분야 국제 학술지 ‘네이처 커뮤니케이션즈’(Nature Communications) 6월 8일자 온라인 판에 게재됐다.
합금 나노입자는 높은 효율의 촉매 활성도를 가져 석유화학 공정뿐만 아니라 수소 연료 전지, 물 분해 등 친환경 촉매로 주목받고 있다. 합금 나노입자는 화학적 조성에 따라 촉매 표면의 전자 구조 및 결합 에너지를 제어할 수 있어 활용성이 크다.
이런 우수한 특성에도 불구하고 실제 촉매 환경에서는 반응물과 조건에 따라 나노 입자 표면 구조가 쉽게 달라져 합금 나노 촉매의 반응 원리 규명에 어려움이 있었다.
촉매 반응의 원리를 결정하는 핵심 요소는 핫전자이다. 화학반응이 일어날 때 촉매 표면에 순간적으로(펨토초, 1천조분의 1초) 발생하고 사라지지만 촉매 반응의 활성도를 파악할 수 있는 척도와 같다. 촉매 활성도가 증가하면 핫전자 양도 늘어나기 때문이다. 실시간으로 핫전자를 직접 검출할 수 있는 방법이 마땅히 없던 중 2015년 박정영 부연구단장 연구진이 핫전자를 관찰할 수 있는 핫전자 촉매센서를 개발했다. 이후 박 부연구단장은 핫전자 촉매센서를 중심으로 활발한 연구를 통해 다양한 결과를 내고 있다.
이번 연구에서는 백금과 코발트가 합금된 나노입자를 핫전자 촉매센서에 접목하는 방식으로 연구를 설계했다. 백금-코발트 합금 나노입자는 화학산업 및 에너지·환경 분야에 중요한 촉매 구성요소다. 백금-코발트 합금 나노입자처럼 복잡한 구조를 가진 나노 촉매 구조에 핫전자 촉매센서를 적용해 실시간으로 핫전자를 관찰하는 것이 이번 실험의 큰 관건이었다.
먼저 연구진은 여러 비율로 백금과 코발트를 합성해 합금 나노 촉매들을 제작하고 핫전자 촉매센서를 적용했다. 그 결과 75% 백금과 25% 코발트 비율로 합금 나노입자를 합성할 경우, 가장 많은 핫전자가 발생하고 촉매 성능이 높다는 것을 확인했다. 이후 핫전자 발생량과 촉매 성능의 상관관계를 보다 명확히 밝히고자 실시간 투과전자현미경(TEM, Transmission Electron Microscopy)으로 실험 과정을 관찰했다.
수소산화 반응에 합금 나노촉매를 적용하자 한 층의 코발트 산화물이 백금-코발트 합금 나노 입자 표면 위에 형성되면서 금속-산화물(백금-코발트 산화물)계면이 만들어졌다. 금속-산화물 계면에서 전하 이동이 늘어나면서 핫전자 검출 효율이 증가한 것이다. 다시 말해 금속-산화물 계면이 합금 나노 촉매의 활성을 높이는 데 결정적임을 실제로 입증한 것이다.
이번 연구는 실험 뿐 아니라 이론적으로도 계면과 촉매 성능 간 상관관계를 입증했다. 정유성 교수 연구진은 밀도범함수이론(Density Functional Theory) 기반의 양자계산을 통해 백금-코발트 산화물 계면에서 낮은 활성화 에너지로 일어나는 반응 원리를 이론적으로 뒷받침해 핫전자 발생 및 촉매 성능에 대한 근원적인 해석을 제안했다.
정 교수는 “이번 결과는 촉매 연구자들이 금속-산화물 계면의 중요성을 다시 주목하게 되는 계기가 될 것이다”고 말했다.
박 교수는 “이번 연구로 합금 나노촉매의 반응 중 자연스럽게 형성되는 두 물질 사이의 계면이 촉매 반응성과 핫전자의 생성을 증폭시킨다는 점을 규명했다”며 “실제 촉매반응이 일어나는 상압과 고온 환경에서 얻어진 결과를 토대로 향후 고효율의 차세대 촉매물질을 개발하는데 연구 결과를 응용할 수 있다”고 전망했다.
□ 그림 설명
그림1. 나노 촉매계면에서의 핫전자 움직임 실시간 관찰
그림2. 핫전자 촉매센서를 이용한 합금 나노입자에서의 핫전자 움직임 관찰
2018.07.06 조회수 16864