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마리아나 보로스: 개는 어떻게 단어 경계를 찾아내는가?

원제: Marianna Boros: How do dogs discover word boundaries?

내용 정리

본 영상에서 마리아나 보로스 연구원은 개가 연속 음성 스트림에서 단어 경계를 인지하는 인지적·신경학적 메커니즘을 설명합니다. 개는 인간 유아와 마찬가지로 음절 간 이행 확률과 공출현 빈도를 계산하는 통계적 학습을 통해 단어를 분절합니다. EEG 및 fMRI 연구 결과, 개가 음성의 통계적 규칙성을 처리할 때 청각 피질과 기저핵을 활용하며 인간과 유사한 뇌 연산 기전을 공유함이 확인되었습니다.

핵심 내용

보호자에게 주는 시사점

해석할 때 주의할 점

한국어 전문 번역

[00:00] 안녕하세요, 제 이름은 마리아나 보로스(Marianna Boros)입니다. 저는 뇌트외트반 대학교(ELTE) 동물행동학과 커뮤니케이션 신경행동학 연구실의 박사후 연구원입니다.

[00:08] 오늘 저는 개가 단어 경계를 어떻게 찾아내는지에 대해 말씀드리고자 합니다.

[00:14] 외국에 나가 잘 모르는 언어를 들을 때, 사람들이 무슨 말을 하는지 이해하지 못할 뿐만 아니라 어디서 단어가 시작하고 끝나는지조차 파악하기 힘들었던 경험이 있으실 것입니다.

[00:27] 유아들도 이 문제에 끊임없이 직면하는데, 이는 우리가 유아에게 단어를 단독으로 들려주기보다는 전체 문장이나 연속된 음성 속에 포함하여 전달하기 때문입니다. 그리고 음성에서 휴지(일시 정지)나 억양과 같은 단서들은 단어 경계를 알려주는 데 그리 신뢰할 만하지 않다는 것이 밝혀졌습니다.

[00:48] 그럼에도 불구하고 유아들은 매우 빠른 속도와 높은 효율성으로 단어를 습득하며, 생후 8개월이 되면 이른바 통계적 학습이라는 방식을 사용해 연속 음성을 분절한다는 것이 밝혀졌습니다. 그렇다면 어떻게 가능할까요?

[01:02] 우리 주변의 세상은 패턴으로 가득 차 있으며, 우리의 뇌는 이 패턴들을 이해하고 찾아내기 위해 열심히 작동합니다. 언어 음성은 매우 복잡한 패턴을 지니고 있어 이를 파악하려면 복잡한 연산을 수행해야 하므로 매우 특별합니다.

[01:17] 예를 들어 여기에 제시된 수열을 살펴보겠습니다. 어떤 알파벳이 다른 알파벳보다 더 자주 등장하는 것을 볼 수 있습니다. 예컨대 알파벳 A는 여기서 4번 등장하고, B도 4번, 반면 C는 2번만 등장합니다.

[01:34] 또한 특정 알파벳 조합이 다른 조합보다 더 자주 함께 등장하는 것을 알 수 있습니다. 예를 들어 알파벳 B와 A의 조합은 A와 C의 조합처럼 두 번 등장하지만, A와 A의 조합은 앞선 두 조합보다 덜 자주 등장합니다.

[02:01] 하지만 우리에게는 예측 가능성이라는 요소도 있습니다. 즉, 알파벳 B는 그 뒤에 무엇이 올지 예측하기에 A보다 더 신뢰할 수 있습니다. A 뒤에는 B, C 또는 또 다른 A가 올 수 있지만, B 뒤에는 오직 A만 등장하기 때문입니다. 따라서 맨 끝에 있는 B 뒤에는 A가 올 것이라고 충분히 예측할 수 있습니다.

[02:35] 따라서 단어 속 음절을 이야기할 때, 우리는 이 음절들의 공동 출현 빈도(두 음절이 얼마나 자주 함께 나타나는가)에 대해 논할 수 있으며, 두 음절 사이의 이행 확률(한 음절 뒤에 다른 음절이 이어질 확률과 예측 가능성이 얼마나 되는가)에 대해서도 이야기할 수 있습니다.

[03:02] 그렇다면 이것이 아이들이 단어 경계를 찾는 데 어떻게 도움이 될까요? 음절 간 이행 확률은 단어 경계에서보다 단어 내부에서 더 높게 나타납니다. 실제로 아이들이 단어 경계를 찾아내기 위해 사용하는 계산이 바로 이것입니다. 아이들은 수학을 꽤 잘하는 셈입니다.

[03:26] 다른 동물 종들도 음성을 분절할 수 있다는 사실이 밝혀졌습니다. 하지만 이 능력을 발휘하기 위해 동물들이 어떤 계산을 수행하는지는 아직 알려지지 않았습니다. 적어도 쥐는 복잡한 이행 확률 연산을 사용해 연속 음성을 분절하지는 못한다는 점이 알려져 있습니다.

[03:49] 반면 개는 자연스럽게 인간 환경에서 살아가며 항상 사람의 언어 음성에 둘러싸여 있습니다. 우리는 음성 신호로 개에게 말을 건네고, 개는 우리가 말하는 것을 계속 듣습니다. 따라서 언어 음성은 개에게 매우 중요하다고 볼 수 있습니다.

[04:06] 선행 연구에 따르면 인간과 개의 언어 음성 신경 처리 방식 사이에 여러 유사점이 존재함이 확인되었으며, 저희 연구실에서 개발한 독자적인 방법론을 통해 이를 발견했습니다.

[04:21] 저희 연구실은 비침습적 개 신경과학 기법을 적용할 수 있는 전 세계 몇 안 되는 연구소 중 하나입니다.

[04:30] 저희는 개의 뇌 활동을 측정하기 위해 뇌파검사(EEG)를 사용합니다. 이는 개에게 별도의 훈련이 필요 없는 비침습적 기술입니다. 반려견이 연구실에 방문해 편안함을 느끼며 매트리스에 누우면, 나중에 씻어낼 수 있는 특수 반죽을 사용해 전극을 부착한 뒤 스피커로 자극을 제시하고 뇌 활동을 기록합니다.

[04:57] 기능적 자기공명영상, 즉 fMRI는 조금 더 복잡합니다. 매우 큰 소음 속에서 뇌 활동을 기록하는 동안 대상이 스캐너 안에서 움직이지 않고 가만히 유지해야 하므로, MRI 호환 헤드폰을 통해 자극을 제시합니다.

[05:19] 개가 신체적으로 구속되어 있지 않아 언제든 스캐너 밖으로 나올 수 있음에도 불구하고, 보통은 나오지 않습니다. 개들은 저희 연구에 매우 기쁘게 참여합니다.

[05:38] 따라서 이 두 가지 기법을 활용해, 저희는 개가 연속된 음성 스트림을 분절할 수 있는지, 가능하다면 어떤 연산을 사용하는지, 그리고 어떤 뇌 영역이 이 능력을 뒷받침하는지 질문을 던졌습니다.

[05:53] 먼저 저희는 총 51마리의 개를 대상으로 EEG 연구를 진행하였으며, 기술적인 이유로 그중 19마리의 데이터를 분석했습니다. 이 실험에서 저희는 4개의 인공 단어로 구성된 인공 연속 음성을 개들에게 들려주었습니다.

[06:14] 이 연속 음성은 음성 자체의 내부 통계 정보 외에는 개가 단어 경계를 결정하고 단어를 찾아내는 데 도움을 줄 수 있는 다른 단어가 전혀 없도록 제작되었습니다. 즉, 억양 단서나 휴지가 전혀 없었으며, 들리는 소리는 대략 이러했습니다.

[06:44] 저희는 개가 단어 빈도 정보를 이용하는지, 아니면 이행 확률을 연산하여 연속 음성을 분절하는지 구별하기 위해 이 연속 음성을 구성했습니다.

[06:58] 음성 스트림에 포함된 단어 중 절반은 다른 단어보다 두 배 더 자주 등장하도록 설정했는데, 이는 고빈도 단어와 저빈도 단어를 비교함으로써 개가 빈도 정보를 파악하는지 확인하기 위함이었습니다.

[07:18] 또한 고빈도 단어가 연이어 등장할 때 중앙의 음절들이 결합하여 이른바 '부분 단어(partwords)'를 형성하도록 했는데, 이 부분 단어들은 저빈도 단어와 동일한 빈도로 나타나지만 음절 간 이행 확률이라는 내부 통계 수치는 저빈도 단어보다 낮았습니다.

[07:47] 따라서 이 두 종류의 단어를 비교함으로써 개가 이행 확률 정보를 연산할 수 있는지에 대한 정보를 얻을 수 있었습니다.

[07:59] 8분 30초 동안의 친숙화 음성을 들려준 후, 각 단어를 단독으로 들려주었습니다. 각 단어는 40회씩 제시되었으며, 이러한 단어 제시로 인해 유발되는 뇌파에 차이가 있는지 확인했습니다.

[08:24] 결과는 어땠을까요? 개들이 공동 출현 빈도 정보와 이행 확률 정보라는 두 가지 유형의 정보를 모두 활용할 수 있음을 확인했습니다.

[08:36] 파란색으로 표시된 고빈도 단어와 저빈도 단어를 비교했을 때, 단어 제시 후 약 560밀리초 시점에서 개들의 뇌 반응에 차이가 나타났습니다.

[08:54] 추가로 보라색으로 표시된 부분 단어와 초록색으로 표시된 저빈도 단어처럼 이행 확률이 다른 단어들을 비교했을 때, 단어 제시 후 약 200밀리초라는 조금 더 이른 시간 대역에서 뇌 반응 처리에 차이가 나타났습니다.

[09:21] 결국 개들도 유아 못지않게 이행 확률에 대한 복잡한 연산을 수행하여 연속 음성을 분절할 수 있는 훌륭한 '수학자'임이 밝혀졌습니다.

[09:34] 다음으로 저희는 어떤 뇌 영역이 이러한 능력을 뒷받침하는지 살펴보았습니다. 이를 위해 단어가 포함된 연속 음성 외에도 내부 패턴 없이 음절들이 무작위로 배열된 연속 음성을 추가로 제시하는 fMRI 실험을 진행했습니다.

화면 설명 (00:00-10:00): 화면에 마리아나 보로스 연구원의 발표와 함께 EEG/fMRI 개 신경과학 연구 자료, 슬라이드가 제시됩니다. 슬라이드에는 유아 및 개 대상의 통계적 학습(Statistical learning), 공출현 빈도(frequency of co-occurrence) 및 이행 확률(transitional probability, P(A|B) > P(C|A)) 공식, 단어 경계 구분 그래프, 깨어있는 상태에서 뇌파(EEG) 및 fMRI를 진행하는 개들의 촬영 영상 등이 제시되어 있습니다.

[10:00] 이 실험에서 저희는 21마리의 개를 대상으로 실험을 진행했고, 그 중 18마리의 데이터를 분석했습니다.

[10:07] 먼저, 개들이 두 종류의 음성 스트림을 처음 들었기 때문에 처리 과정에서 차이가 없을 것으로 예상되는 이른바 기저선(baseline) 측정을 실시했습니다. 개들에게 내부 통계 구조를 학습할 시간이 없었기 때문입니다.

[10:26] 그 후 스캐너 밖의 다른 방에서 확성기를 통해 이 두 가지 음성 스트림을 16분 동안 들려주었고, 학습으로 인한 차이가 나타날 것으로 기대되는 4분 반 동안의 fMRI 검사를 다시 진행했습니다.

[10:44] 결과는 어땠을까요? 무작위 음성 스트림과 단어가 포함된 음성 스트림을 구분하여 반응하는 두 개의 뇌 영역을 발견했습니다.

[10:53] 첫 번째 뇌 영역은 피질하 영역인 이른바 기저핵(basal ganglia)으로, 개들이 단어로 구성된 음성 스트림을 들었을 때보다 무작위 음성 스트림을 들었을 때 더 활성화되었습니다.

[11:14] 기저핵은 순서 학습(sequence learning)에 중요한 역할을 한다고 알려져 있으며, 예를 들어 쥐의 경우 운동 순서 학습에 관여합니다. 즉, 일반적인 순서 처리 영역입니다.

[11:27] 하지만 인간을 대상으로 유사한 실험을 진행했을 때, 청각 피질 내에서 특히 음성을 전담 처리하는 대뇌 피질 영역이 무작위 음성 스트림과 단어 간의 차이를 보여준다는 사실도 알고 있습니다.

[11:46] 그래서 개의 청각 피질에서 어떤 일이 일어나는지도 확인했습니다. 그 결과, 개들이 무작위 음성 스트림을 들을 때는 시간에 따른 활성도 변화가 없었던 반면, 단어가 포함된 음성 스트림을 들려주었을 때는 청각 피질의 활성도가 시간이 지남에 따라 증가했습니다. 이는 학습 과정이 개입했음을 보여줍니다.

[12:15] 그렇다면 이 두 연구를 통해 무엇을 알 수 있을까요? 인간과 개가 단어 경계를 찾아내기 위해 사용하는 복잡한 연산 능력과 이를 지원하는 뇌 영역 사이에 놀라운 유사성이 존재한다고 말할 수 있습니다.

[12:33] 이 연구 결과는 'Current Biology' 저널에 게재되었으며, 이 사진에 있는 동료들의 노고에 감사를 표하고 싶습니다. 경청해 주셔서 감사합니다.

화면 설명 (10:00-12:55): fMRI 실험 구조(기저선 4.5분, 친숙화 16분, 테스트 4.5분), 뇌 활성화 지도(기저핵 및 청각 피질 활동량 그래프), 연구 논문 제목('Current Biology' 게재), 연구진 및 관련 기관 로고가 화면에 제시됨.

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