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그런데 일부 연구자는 더 나아가 쥐가 내는 울음소리를 이해하기 위해 애쓴다. 쥐의 감정 상태 등을 파악하면 실험의 정확도가 더 높아지기 때문이다. 하지만 이런 과정은 오랜 시간이 걸릴 뿐만 아니라 인간 연구원이 실수하거나 오류를 범하는 등 결과에 영향을 줄 수도 있다.
최근 미국 워싱턴대 연구팀이 인간 연구원의 실수나 오류를 줄일 수 있을 뿐만 아니라 훨씬 빨리 쥐의 울음소리를 해석하는 인공지능(AI) 프로그램 ‘딥스퀵’을 개발했다고 네이처 자매지 ‘신경정신약리학지’(Neuropsychopharmacology)에 발표해 관심이 쏠리고 있다.
기즈모도 등 외신 보도에 따르면, 연구팀은 딥스퀵에 딥러닝(심층기계학습) 기술을 적용해 지금보다 신속하고 정확하게 설치류의 울음소리를 분석해 자세히 해독할 수 있다고 말한다.
딥스퀵은 쥐 울음을 분류하기 위해 딥러닝뿐만 아니라 머신비전(기계시각) 방식을 도입했다. 마치 자율주행차가 전방 시각 정보를 포착해 분석하는 것처럼 딥스쿽은 설치류의 울음소리를 음파 분석도로 변환, 머신비전으로 분석한다.
이에 대해 딥스퀵의 공동개발자이자 연구논문의 주저자인 케빈 코피 박사는 “인간이 배우는 방식과 매우 비슷한 방식으로 딥스퀵을 가르쳐 울음을 분석하게 했다. 울음소리는 뭔가를 수학적으로 설명한 것이 아니라 단순히 그림과 예시로 나타낸다”고 설명했다.
또 연구팀은 딥스퀵이 울음소리 파형을 다른 음절이나 배경잡음 패턴과 분류하도록 가르치고 있다. 이는 쥐와 같은 동물은 수시로 돌아다니며 잡음을 일으켜 음성 신호를 따로 추출해야만 하기 때문이다.
연구팀에 따르면, 설치류는 선천적으로 울음소리를 내는 동물로 지금까지 연구에서는 특정 발성과 감정 상태가 관계가 있다고 나타났다. 예를 들어 쥐의 고음 소리는 어떤 보상이 있을 때처럼 긍정적인 반응과 연관성이 있지만, 저음 소리는 부정적인 반응과 관계한다는 것이다. 하지만 이는 과학적으로 정확하다고 말할 수 없다.
하지만 딥스퀵을 이용하면 이런 울음소리를 지금보다 더욱 정확하게 이해할 수 있다. 심지어 인구 연구원의 수동 분석에서 일어날 수 있는 오류의 수를 줄이고 최대 40배 더 빨리 분석할 수 있다는 것이다.
이뿐만 아니라 딥스퀵은 식별된 음절을 수동으로 쉽게 확인할 수 있게 해주며 설치류 종류와 음절 분류를 지정하는 등 각 실험에 맞게 매개변수를 조정할 수 있게 해준다. 스스로 정보를 변환하고 분석하며 출력할 수도 있다.
물론 이를 사용하는 연구자들의 요구에 적응할 수 있도록 딥스퀵을 설계하는 것이 무엇보다 중요하다고 연구팀은 말한다. 예를 들어 수동으로 쥐의 발성을 분석하는 경험이 풍부한 연구자들은 딥스퀵을 이용해 자신의 연구 정확도를 더 높이기 위한 도구로 사용할 수 있지만, 이 분야에 처음으로 임한 연구자는 이런 연구에 쉽게 접근하도록 하는 것이다.
2017년 설계된 뮤펫(MUPET·Mouse Ultrasonic Profile ExTraction)이라는 이름의 소프트웨어와 울트라복스(UltraVox)로 불리는 시판 제품이 있는데, 이들 두 소프트웨어는 딥스쿽과 마찬가지로 설치류의 음성 파일을 이미지로 변환함으로써 음절 분석과 발성의 분류를 수행할 수 있다. 하지만 딥스퀵의 딥러닝 접근방식은 이들 소프트웨어와 달리 배경잡음을 걸러내고 다양한 주파수의 울음소리 검출에 있어 개선이 돼 있어 차별화를 둔다.
뮤펫의 공동개발자인 앨리슨 크놀 박사(남캘리포니아대 조교수)는 딥스퀵은 이런 문제의 해결을 추구함으로써 지금까지의 연구를 보완해주는 큰 성과라고 평가했다.
현재 연구팀은 딥스퀵 소프트웨어에 인간 대화를 도입할 계획은 없다. 그렇지만 딥스퀵에 의해 설치류의 행동이나 동기에 대한 이해가 깊어지는 것으로, 각각의 연구에 있어 인간에 대한 다양한 치료법 연구에 도움이 되기를 바란다고 개발자들은 말했다.
한편 딥스퀵은 코피 박사의 깃허브(GitHub·오픈소스 저장소) 계정에서 무료로 내려받을 수 있다.
사진=123rf
윤태희 기자 th20022@seoul.co.kr
