연구진, 박쥐 귀 설계를 활용해 새로운 음원 위치 측정 방식 개발
박쥐 귀의 작동 원리에 매료된 버지니아 공대 기계공학과 롤프 뮐러 교수는 소리의 위치를 알아내는 생체 모방 기술을 만들었습니다.
교수의 연구 결과는 인간의 귀를 본떠 모델링해 온 기존 접근법보다 더 단순하고 정확한 소리 위치 측정 모델에 기반합니다. 이 연구는 50년 만에 처음으로 나온 새로운 소리 위치 측정 아이디어입니다. 연구 결과는 Nature Machine Intelligence에 게재되었습니다.
“저는 오랫동안 박쥐가 초음파를 이용해 복잡한 자연환경에서 놀라운 방향 감각을 발휘하는 능력에 감탄해 왔고, 동물 귀의 독특한 움직임이 이와 관련이 있을 것이라고 생각해 왔습니다”
새로운 소리 위치 측정 모델
박쥐는 비행 중 반향정위를 사용해 방향을 잡습니다. 이는 계속 소리를 내고 메아리를 들으며 물체가 얼마나 가까이 있는지 판단하는 방식입니다. 초음파 신호는 박쥐의 입이나 코에서 나와 주변 환경의 요소에 반사되어 메아리로 돌아옵니다. 박쥐는 주변 소리에서도 정보를 얻습니다.
소리를 비교해 발생 원천을 파악하는 방식을 도플러 효과라고 합니다. 사람의 귀에서는 이 효과가 다르게 작동합니다. 1907년의 발견에 따르면, 사람은 두 개의 귀, 즉 소리 정보를 뇌로 보내 처리하는 수신기 덕분에 위치를 알아낼 수 있습니다. 두 개 이상의 수신기를 사용하면 하나의 주파수만 가진 소리의 방향을 알아낼 수 있으며, 이는 옆에서 자동차 경적이 울렸을 때 누구나 경험해 본 일입니다.
경적은 하나의 주파수이고, 귀는 뇌와 함께 작동해 자동차가 어디로 향하는지 지도를 그립니다. 1967년의 발견에 따르면, 수신기가 하나로 줄어들더라도 서로 다른 주파수가 섞여 있다면 사람의 한쪽 귀도 소리의 위치를 알아낼 수 있습니다. 지나가는 차의 경우, 이는 자동차 경적과 엔진 소리가 결합된 형태일 수 있습니다.
뮐러에 따르면, 사람의 귀 작동 방식은 마이크처럼 음압을 감지하는 수신기를 사용하고 여러 주파수를 수집하거나 여러 수신기를 사용하는 기존의 정밀 소리 위치 측정 기법에 영감을 주었습니다. 박쥐 연구를 바탕으로 교수는 박쥐의 귀가 사람의 귀보다 훨씬 다목적인 음향 수신기라는 것을 알고 있었습니다. 이 때문에 연구팀은 여러 수신기나 주파수 대신 하나의 주파수와 하나의 수신기라는 목표를 추구하게 되었습니다.
귀 만들기
뮐러 연구팀은 하나의 수신기와 하나의 주파수를 사용하는 모델을 기반으로 박쥐가 귀를 움직이는 능력을 재현하고자 했습니다. 이들은 말발굽박쥐와 구대륙 박쥐에서 영감을 받은 부드러운 합성 귀를 만들고, 이를 끈과 간단한 모터에 붙여 들어오는 소리와 동시에 귀가 떨리도록 했습니다.
박쥐의 귀는 소리 파동을 복합적으로 변환할 수 있어, 자연이 만든 완성된 설계를 활용하는 것이 논리적인 선택이었습니다. 이 변환은 귓바퀴라고 불리는 외이의 형태에서 시작되며, 귀가 소리를 받을 때의 움직임을 이용해 소리를 외이도로 이끄는 다양한 수신 형태를 만들어냅니다.
하나의 주파수와 하나의 수신기를 사용하는 모델에서 연구진이 직면한 가장 큰 문제는 들어오는 신호를 해석하는 것이었습니다. 들어오는 음파를 어떻게 읽고 해석할 수 있는 데이터로 바꿀 것인가?
과학자들은 마이크 위에 귀를 올려 박쥐의 메커니즘과 비슷한 장치를 만들었습니다. 떨리는 귓바퀴의 빠른 움직임은 방향과 명확히 연관된 도플러 편이 신호를 만들어냈지만, 패턴이 복잡해 해석하기 어려웠습니다. 이를 해결하기 위해 뮐러 연구팀은 뇌에서 나타나는 다층적 처리를 모방한 기계학습 접근법인 심층 신경망을 도입했습니다.
연구팀은 이 신경망을 컴퓨터에 구현하고, 수신된 각 메아리 신호와 관련된 음원 방향을 알아내도록 학습시켰습니다. 귀와 기계학습으로 구성된 시스템의 성능을 검증하기 위해, 이들은 귀를 레이저 포인터도 포함된 회전 장치에 설치했습니다. 그런 다음 귀를 기준으로 여러 방향에 위치한 스피커에서 소리를 냈습니다.
소리의 방향이 파악되면, 제어 컴퓨터가 장치를 회전시켜 레이저 포인터가 스피커에 부착된 표적을 맞히도록 했으며, 이때 위치 측정 정확도는 0.5도 이내였습니다. 사람은 두 귀로 소리를 들을 때 보통 9도 이내에서 위치를 알아내며, 최고의 기술은 7.5도 이내에서 위치를 알아낼 수 있습니다.
“이러한 가능성은 현재 기술로 가능한 범위를 완전히 넘어서지만, 훨씬 적은 노력으로 이루어집니다. 우리의 바람은 정밀 농업과 임업, 생물다양성 모니터링과 같은 환경 관찰, 그리고 국방 및 안보와 관련된 응용 분야를 포함해 복잡한 외부 환경에서도 신뢰할 수 있고 기능적인 자율성을 제공하는 것입니다”
실용화되기까지는 아직 많은 작업이 남아 있지만, 과학자들은 박쥐에서 영감을 받은 이 기술이 로봇이 '복잡한' 개방 공간을 별다른 노력 없이 이동하는 데 도움이 되는 모습을 이미 보고 있습니다. 이는 효과적인 생체 모방이 반드시 우리 자신의 생물학에 기반하는 것은 아니라는 또 하나의 사례입니다.
