이 연구가 성공하면 반려견과의 소통을 넘어 인간과 동물 간의 새로운 소통 방식을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
연구팀은 74마리의 다양한 품종, 연령, 성별의 개들이 내는 짖는 소리를 수집해 AI 모델 학습에 활용했다. 특히, 이번 연구는 인간의 음성 인식을 위해 개발된 AI 모델을 응용했다는 점에서 주목할 만하다. 연구팀은 인간의 음성 처리 모델이 동물의 음성 패턴 분석에도 유용하게 활용될 수 있음을 확인했으며, 이는 AI 연구 분야에 새로운 가능성을 제시하는 중요한 발견으로 평가된다.
연구팀은 AI 모델 학습 과정에서 동물의 음성 데이터 부족 문제에 직면했다고 밝혔다. 아르템 압잘리예프 연구원은 "동물의 음성 데이터는 수집 및 기록이 쉽지 않다"며 "야생 동물의 경우 물리적인 제약이 따르고, 반려동물의 경우 주인의 동의를 얻어야 하는 등 어려움이 많다"고 설명했다.
하지만 연구팀은 인간의 음성 분석 모델을 재활용함으로써 이러한 문제를 극복하는 데 성공했다. 압잘리예프 연구원은 "인간의 음성 분석 모델은 복잡한 언어 패턴을 학습하고 해석하는 데 탁월한 능력을 갖추고 있다"며 "이러한 능력을 동물의 음성 분석에 적용함으로써 데이터 부족 문제를 해결하고 연구 효율성을 높일 수 있었다"고 말했다.
이번 연구는 동물 복지에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 예상된다. 개 짖는 소리에 담긴 의미를 정확하게 파악함으로써 반려견의 감정과 요구를 더욱 잘 이해하고, 적절한 방식으로 대응할 수 있게 될 것이다. 이는 반려견의 스트레스를 줄이고 행복감을 높이는 데 기여할 뿐만 아니라, 유기견 문제 해결에도 도움이 될 것으로 기대된다.
이번 연구는 아직 초기 단계이지만, AI 기술을 활용한 동물 의사소통 연구의 가능성을 보여주는 중요한 사례로 평가된다. 연구팀은 앞으로 더 많은 동물의 음성 데이터를 수집하고 AI 모델을 고도화해, 인간과 동물 간의 소통을 돕는 혁신적인 도구를 개발하는 데 주력할 계획이다.
이태준 글로벌이코노믹 기자 tjlee@g-enews.com