AI로 밝혀낸 브라이드고래의 신비한 울음소리, ‘바이오트왕’ 콜

북태평양 중부와 서부 해역에서 수년간 수집된 음향 데이터를 AI로 분석한 결과, 브라이드고래가 ‘바이오트왕’이라 명명된 독특한 울음소리를 내는 것으로 확인되었다. 이 발견은 해양 포유류 연구에 새로운 지평을 열었다.

바이오트왕 콜은 3.5초 동안 지속되는 복잡한 구조의 소리로, 30Hz의 저주파에서 시작해 최대 8000Hz의 금속성 소리로 끝난다. 이 소리는 2014년 마리아나 해구 근처에서 처음 발견되었지만, 당시에는 어떤 동물이 내는 소리인지 확실하지 않았다.

연구팀은 2018년과 2021년에 실시한 해양 조사를 통해 바이오트왕 콜이 브라이드고래에 의해 만들어진다는 것을 확인했다. 시각적 관찰과 음향 기록을 결합한 결과, 9건의 브라이드고래 목격 사례에서 바이오트왕 콜이 동시에 녹음되었다. 이는 이 독특한 소리의 출처를 명확히 밝힌 중요한 발견이다.

연구팀은 수동 분석과 기계학습을 결합한 AI 모델을 개발해 방대한 음향 데이터를 분석했다. 이를 통해 바이오트왕 콜의 시공간적 분포를 파악할 수 있었다.

개발된 AI 모델은 EfficientNetB0 구조를 기반으로 하며, 여러 차례의 능동 학습을 통해 성능을 개선했다. 이 모델은 다양한 해역에서 수집된 음향 데이터에 대해 높은 정확도를 보였으며, 특히 웨이크, 파간, 티니안, 사이판 지역에서 각각 0.992, 0.982, 0.964, 0.959의 AUC-ROC 점수를 기록했다.

분석 결과, 바이오트왕 콜은 주로 서태평양의 마리아나 제도와 웨이크 섬 주변에서 발견되었다. 특히 8월부터 11월 사이에 가장 많이 관찰되었고, 2월부터 4월 사이에도 작은 피크를 보였다. 이는 브라이드고래의 계절적 이동 패턴을 보여주는 중요한 단서다.

연구팀은 또한 바이오트왕 콜의 시간 간격(ICI)을 분석했다. 그 결과, 대부분의 콜이 3.5-5분 간격으로 발생하는 것으로 나타났다. 이는 기존에 알려진 브라이드고래의 다른 울음소리와 유사한 패턴이다. 연구진은 이러한 일정한 간격의 울음소리가 고래들 사이의 그룹 결속력을 유지하는 데 도움을 줄 수 있다고 추측한다.

연구팀은 바이오트왕 콜의 발생 빈도가 해마다 크게 달랐다는 점에 주목했다. 이는 기후변화로 인한 해양 환경 변화가 브라이드고래의 이동 패턴에 영향을 미치고 있음을 시사한다.

북태평양 아열대 해역과 아한대 해역 사이의 전이대 엽록소 전선(TZCF)은 브라이드고래의 주요 먹이 공급원이다. 기후변화로 인해 TZCF의 위치와 생산성이 변화하면서 브라이드고래의 이동 경로와 시기도 변하고 있는 것으로 보인다.

특히 태평양 십년 진동(PDO)과 엘니뇨 현상은 TZCF의 위치와 생산성에 큰 영향을 미친다. 연구 결과, 2015-2016년과 같은 강한 양의 PDO 시기에 바이오트왕 콜의 발생 빈도가 높았다. 반면 2021년에는 발생 빈도가 매우 낮았다. 이는 해양 환경 변화와 브라이드고래의 행동 사이에 밀접한 연관성이 있음을 보여준다.

연구를 주도한 앤 앨런 박사는 “기후변화가 가속화되면서 브라이드고래의 생태에 큰 변화가 일어나고 있습니다. 더 긴 거리를 이동해야 하는 상황은 개체군에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.”라고 설명했다.

앨런 박사는 또한 “우리의 연구 결과는 브라이드고래가 복잡한 이동 패턴을 가지고 있으며, 이 패턴이 해마다 변할 수 있다는 것을 보여줍니다. 이는 해양 생태계의 변화에 대응하는 고래들의 적응 능력을 보여주는 동시에, 기후변화가 이들에게 미치는 영향의 심각성을 나타냅니다.”라고 덧붙였다.

이번 연구는 AI 기술을 활용한 해양 생태계 연구의 가능성을 보여주는 좋은 사례다. 특히 기계학습 모델을 통해 방대한 음향 데이터에서 특정 동물의 소리를 효과적으로 탐지하고 분석할 수 있음을 입증했다.

연구팀이 개발한 AI 모델은 다양한 해양 포유류의 소리를 인식할 수 있도록 설계되었다. 이 기술은 향후 다른 해양 동물 연구에도 폭넓게 활용될 것으로 기대된다. 예를 들어, 멸종 위기에 처한 해양 포유류의 분포와 이동을 추적하거나, 수중 소음이 해양 생물에 미치는 영향을 평가하는 데 사용될 수 있다.

또한 이 연구는 장기적인 음향 모니터링의 중요성을 강조한다. 연구팀은 2005년부터 수집된 데이터를 분석에 활용했는데, 이러한 장기 데이터셋은 해양 생태계의 변화를 이해하는 데 매우 중요하다. AI 기술과 결합된 장기 모니터링은 기후변화가 해양 생태계에 미치는 영향을 더욱 정확하게 평가하고 예측하는 데 도움을 줄 것이다.

앨런 박사는 “AI 기술의 발전으로 해양 생태계에 대한 이해의 폭을 크게 넓힐 수 있게 되었습니다. 앞으로 더 많은 미지의 해양 생물들의 비밀을 밝혀낼 수 있을 것”이라고 전망했다.

이번 연구는 또한 해양 보호 정책 수립에도 중요한 시사점을 제공한다. 브라이드고래의 이동 경로와 주요 서식지에 대한 이해를 바탕으로, 보다 효과적인 해양 보호 구역을 설정하고 관리할 수 있게 될 것이다. 특히 기후변화로 인한 서식지 변화에 대응하여 유동적인 보호 정책을 수립하는 데 이 연구 결과가 활용될 수 있다.

마지막으로, 이 연구는 학제 간 협력의 중요성을 보여준다. 해양 생물학, 음향학, 기계학습, 기후과학 등 다양한 분야의 전문가들이 협력하여 이룬 성과다. 앞으로도 이러한 융합 연구를 통해 해양 생태계에 대한 더 깊은 이해와 효과적인 보존 방안을 마련할 수 있을 것으로 기대된다.

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기사는 클로드 3.5 Sonnet과 챗GPT-4o를 활용해 작성되었습니다. 

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