AI가 자폐 모델 생쥐의 핵심 사회적 행동 결함을 스스로 발견...해석 가능한 뇌과학의 새 지평
생쥐의 몸짓을 단어처럼 읽고 의미를 이해하는 인공지능이 등장했다. KAIST(총장 이광형) 뇌인지과학과 김대수 교수 연구팀은 행동 데이터를 언어처럼 학습해 자폐 모델 생쥐의 사회적 행동 결함을 스스로 찾아내는 AI 모델 ‘비헤이버트(BehaVERT)’를 개발하며 해석 가능한 뇌과학의 새로운 패러다임을 제시했다고 7월 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 확인했다고 KAIST 측은 전했다.
KAIST 측에 따르면, 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 열었다는 설명이다.
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 확인했다는 것이다. 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.
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