제주대학교 기초과학연구소 김창수 박사와 제주대학교 해양시스템공학과 팽동국 교수는 남방큰돌고래(Tursiops aduncus)의 시그니처 휘슬(signature whistle) 내부 구조를 기호로 변환해 분석하는 새로운 방법론을 개발했다. 이러한 연구는 국제학술지 'Ecological Informatics'(Elsevier 발행, SCI급, 2026년 제95권)에 발표됐다.
논문 제목은 'Symbolic encoding of bottlenose dolphin signature whistles: A lightweight method for representation and comparison'으로, 돌고래가 자신의 이름처럼 사용하는 고유한 휘슬음, 즉 '시그니처 휘슬'의 주파수 변화 패턴을 기호 체계로 변환하는 'DAS(Descent–Ascent–Static) 인코딩' 기법을 세계 최초로 제안한 것이다.
돌고래는 시그니처 휘슬을 생후 수개월 내에 발달시키며, 이를 통해 무리 안에서 서로를 인식하고 소통한다. 이러한 시그니처 휘슬은 돌고래 음향 연구의 핵심 소재로, 그동안 전 세계 연구자들은 시작 주파수, 종료 주파수, 최고·최소 주파수, 지속 시간 등 이른바 '스칼라 파라미터'에 의존해 각 지역 돌고래의 휘슬음 특성을 분석해 왔다.
그러나 이 기존 방식은 휘슬음의 전체적인 윤곽에 해당하는 특성만 표현할 뿐, 휘슬 내부의 굴곡 변화, 즉 주파수가 오르내리는 미세한 변조 패턴에 담긴 정보는 소홀히 다루어 왔다. 실제로 돌고래의 개체 정체성과 개체군 수준의 차이를 결정짓는 핵심 정보는 이러한 내부 굴곡 패턴에 더 많이 담겨 있을 것으로 추정된다. 따라서 서로 다른 지역의 돌고래 휘슬 특성을 비교할 때 기존 스칼라 파라미터만으로는 개체군 간 차이를 명확히 구분하기 어려운 한계가 있었다.
김창수 박사가 개발한 DAS 인코딩은 바로 이 문제를 해결하기 위해 제안된 방법이다. 휘슬음의 주파수 곡선을 '하강(Descent)', '상승(Ascent)', '유지(Static)' 세 가지 기호로 분절하여, 휘슬 내부의 굴곡 변화를 간결하면서도 생물학적으로 의미 있는 방식으로 표현한다. 이를 통해 기존 방법으로는 포착할 수 없었던 휘슬 내부의 미세한 구조적 차이를 체계적으로 비교·분석할 수 있게 됐다.
2017년부터 2022년까지 제주 남서부 대정 지역 연안에서 수집된 총 4,877시간의 수중음향 데이터에서 돌고래의 시그니처 휘슬을 자동 추출했다. 이때 사용한 휘슬 탐지기는 김창수 박사가2022년 국제학술지 Ecological Indicators에 발표한 CNN 기반 시맨틱 세그멘테이션(의미론적 분할) 휘슬 탐지 알고리즘 을 활용했다. 이 탐지 알고리즘으로 총 11,754개의 휘슬 스펙트로그램 이미지를 확보했고, 이중 6,048개(51.4%)가 시그니처 휘슬로 확인됐으며 최종적으로 122가지 고유한 시그니처 휘슬 유형이 분류됐다. 이는 제주도 남방큰돌고래 개체군에서 시그니처 휘슬을 체계적으로 보고한 최초의 연구이다. 각 시그니처 휘슬은 해당 논문의 보충 자료 (supplementary data)에서 받아 볼수 있다.
특히 이번 연구에서는 제주 개체군의 시그니처 휘슬을 미국 플로리다 사라소타만(270개)과 지중해(56개) 개체군의 시그니처 휘슬과 비교 분석했다. 그 결과 DAS 인코딩 기반 특성은 주성분 분석(PCA)에서 전체 분산의 약 90%를 설명하며 세 개체군을 명확하게 구분하는 데 성공한 반면, 기존 스칼라 파라미터는 약 60%의 분산만 설명해 개체군 간 분별력이 현저히 낮았다. 이를 통해 DAS 인코딩이 기존 방식보다 개체군별 휘슬 특성을 훨씬 정확하게 표현해 줄 수 있다는 것을 증명했다.
또한 각 개체군별로 고유한 휘슬 구조적 경향이 확인됐다. 제주 돌고래는 '하강–유지(DS)'와 '유지–상승(SA)' 패턴이 우세한 반면, 사라소타 돌고래는 '상승–하강(AD)'과 '하강–상승(DA)'의 교대 패턴이 빈번했고, 지중해 돌고래는 비교적 균형 잡힌 패턴 분포를 보였다. 이러한 차이는 서식 환경, 사회적 구조, 문화적 전승 등 복합적 요인이 돌고래의 음성 구조에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
이번 논문은 김창수 박사가 한국음향학회지(2025년 제44권 제6호)에 발표한 선행 연구의 후속 성과이기도 하다. 한국음향학회지 논문에서 김창수 박사는 국내 최초로 제주 남방큰돌고래 휘슬음의 음향학적 특성을 정량적으로 분석하여 발표했다. 해당 연구에서는 약 5,209시간의 수중음향 자료에서 총 5,573개의 휘슬음을 분석하여 349개의 고유 휘슬 레퍼토리를 도출했다. 또한 중복 휘슬 처리 과정이 분석 정확성에 결정적 영향을 준다는 사실을 규명했으며, 시그니처 휘슬이 일반 휘슬에 비해 주파수 범위가 넓고 지속 시간이 긴 특징을 보인다는 것을 밝혀냈다.
김창수 박사는 "한국음향학회지에서 제주 남방큰돌고래 휘슬 레퍼토리의 기초 특성을 처음으로 정량 기술했고, 이번 국제학술지 논문에서는 여기서 한 발 더 나아가 휘슬음 내부의 굴곡 패턴을 기호로 표현하는 새로운 분석 체계를 제안함으로써 세계 각지 개체군 간 비교 연구의 새로운 길을 열었다"고 설명했다.
최근 돌고래 연구는 전통적인 생물학·동물행동학의 틀을 넘어, 인공지능(AI), 생태정보학(ecological informatics), 음향공학, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야가 융합하는 형태로 빠르게 발전하고 있다. 이번 DAS 인코딩 연구 역시 음향학·생태학·정보과학의 경계를 넘나드는 융합 연구의 대표적 사례이다.
김창수 박사는 "돌고래의 '말'을 사람이 이해할 수 있는 기호로 바꿔보려는 시도를 시작한 것이다. 향후 호주, 유럽 등 해외 돌고래 연구소와의 공동연구를 통해 DAS 인코딩 방법을 더 많은 개체군에 확장 적용해 나갈 계획"이라며 "생태학, AI, 음향학, 동물행동학 등 다양한 분야의 연구자들과의 공동연구를 적극 환영한다"고 밝혔다.
남방큰돌고래는 국내에서 제주도 연안에서만 연중 서식하는 해양 포유류로, 국제자연보전연맹(IUCN) 준위협(NT)종으로 분류되어 보전이 시급한 종이다. 이번 연구를 통해 수중 음향 모니터링만으로도 돌고래 개체군 구조 파악과 장기 모니터링이 가능해질 것으로 기대된다. DAS 인코딩 방법과 시그니처 휘슬 프로파일, 분석 코드는
GitHub(https://github.com/yuschang/DAS_symbolic_encoding)를 통해 공개되어 전 세계 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있다.
한편, 김창수 박사는 이번 학기부터 제주대학교에서 팽동국 교수와 함께 교양 수업 '돌고래와 대화하기'를 강의하고 있다. 이 수업은 학생들의 동물에 대한 감수성을 키우고, 돌고래를 비롯한 여러 동물의 의사소통 방법에 대한 최신 과학적 발견들을 소개하며, 돌고래의 생태 및 행동 특성을 가볍고 재미있게 풀어 나가는 내용으로 구성되어 있다. 또한 김창수 박사는 이번 봄학기 제주대학교 대학원에서 '해양음향이론 및 실습' 수업도 강의하고 있어, 학부 교양부터 대학원 전문 과정까지 폭넓게 후학 양성에 힘쓰고 있다.
김창수 박사는 "이번 DAS 인코딩 연구도 돌고래의 소리를 사람이 읽을 수 있는 기호로 바꿔보려는 시도의 일환이다. '돌고래와 대화하기' 수업을 통해 학생들이 동물의 세계를 과학적으로 이해하면서도 생명에 대한 감수성을 함께 기를 수 있기를 바란다"며, "앞으로도 이 수업을 지속적으로 오래 강의할 수 있도록 노력하겠다"고 포부를 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(2019R1A6A1A10072987)과 해양수산부 해양수산과학기술진흥원(RS-2023-00256122)의 지원을 받아 수행되었다.
제주대학교 기초과학연구소 김창수 박사와 제주대학교 해양시스템공학과 팽동국 교수는 남방큰돌고래(Tursiops aduncus)의 시그니처 휘슬(signature whistle) 내부 구조를 기호로 변환해 분석하는 새로운 방법론을 개발했다. 이러한 연구는 국제학술지 'Ecological Informatics'(Elsevier 발행, SCI급, 2026년 제95권)에 발표됐다.
논문 제목은 'Symbolic encoding of bottlenose dolphin signature whistles: A lightweight method for representation and comparison'으로, 돌고래가 자신의 이름처럼 사용하는 고유한 휘슬음, 즉 '시그니처 휘슬'의 주파수 변화 패턴을 기호 체계로 변환하는 'DAS(Descent–Ascent–Static) 인코딩' 기법을 세계 최초로 제안한 것이다.
돌고래는 시그니처 휘슬을 생후 수개월 내에 발달시키며, 이를 통해 무리 안에서 서로를 인식하고 소통한다. 이러한 시그니처 휘슬은 돌고래 음향 연구의 핵심 소재로, 그동안 전 세계 연구자들은 시작 주파수, 종료 주파수, 최고·최소 주파수, 지속 시간 등 이른바 '스칼라 파라미터'에 의존해 각 지역 돌고래의 휘슬음 특성을 분석해 왔다.
그러나 이 기존 방식은 휘슬음의 전체적인 윤곽에 해당하는 특성만 표현할 뿐, 휘슬 내부의 굴곡 변화, 즉 주파수가 오르내리는 미세한 변조 패턴에 담긴 정보는 소홀히 다루어 왔다. 실제로 돌고래의 개체 정체성과 개체군 수준의 차이를 결정짓는 핵심 정보는 이러한 내부 굴곡 패턴에 더 많이 담겨 있을 것으로 추정된다. 따라서 서로 다른 지역의 돌고래 휘슬 특성을 비교할 때 기존 스칼라 파라미터만으로는 개체군 간 차이를 명확히 구분하기 어려운 한계가 있었다.
김창수 박사가 개발한 DAS 인코딩은 바로 이 문제를 해결하기 위해 제안된 방법이다. 휘슬음의 주파수 곡선을 '하강(Descent)', '상승(Ascent)', '유지(Static)' 세 가지 기호로 분절하여, 휘슬 내부의 굴곡 변화를 간결하면서도 생물학적으로 의미 있는 방식으로 표현한다. 이를 통해 기존 방법으로는 포착할 수 없었던 휘슬 내부의 미세한 구조적 차이를 체계적으로 비교·분석할 수 있게 됐다.
2017년부터 2022년까지 제주 남서부 대정 지역 연안에서 수집된 총 4,877시간의 수중음향 데이터에서 돌고래의 시그니처 휘슬을 자동 추출했다. 이때 사용한 휘슬 탐지기는 김창수 박사가2022년 국제학술지 Ecological Indicators에 발표한 CNN 기반 시맨틱 세그멘테이션(의미론적 분할) 휘슬 탐지 알고리즘 을 활용했다. 이 탐지 알고리즘으로 총 11,754개의 휘슬 스펙트로그램 이미지를 확보했고, 이중 6,048개(51.4%)가 시그니처 휘슬로 확인됐으며 최종적으로 122가지 고유한 시그니처 휘슬 유형이 분류됐다. 이는 제주도 남방큰돌고래 개체군에서 시그니처 휘슬을 체계적으로 보고한 최초의 연구이다. 각 시그니처 휘슬은 해당 논문의 보충 자료 (supplementary data)에서 받아 볼수 있다.
특히 이번 연구에서는 제주 개체군의 시그니처 휘슬을 미국 플로리다 사라소타만(270개)과 지중해(56개) 개체군의 시그니처 휘슬과 비교 분석했다. 그 결과 DAS 인코딩 기반 특성은 주성분 분석(PCA)에서 전체 분산의 약 90%를 설명하며 세 개체군을 명확하게 구분하는 데 성공한 반면, 기존 스칼라 파라미터는 약 60%의 분산만 설명해 개체군 간 분별력이 현저히 낮았다. 이를 통해 DAS 인코딩이 기존 방식보다 개체군별 휘슬 특성을 훨씬 정확하게 표현해 줄 수 있다는 것을 증명했다.
또한 각 개체군별로 고유한 휘슬 구조적 경향이 확인됐다. 제주 돌고래는 '하강–유지(DS)'와 '유지–상승(SA)' 패턴이 우세한 반면, 사라소타 돌고래는 '상승–하강(AD)'과 '하강–상승(DA)'의 교대 패턴이 빈번했고, 지중해 돌고래는 비교적 균형 잡힌 패턴 분포를 보였다. 이러한 차이는 서식 환경, 사회적 구조, 문화적 전승 등 복합적 요인이 돌고래의 음성 구조에 영향을 미칠 수 있음을 시사한다.
이번 논문은 김창수 박사가 한국음향학회지(2025년 제44권 제6호)에 발표한 선행 연구의 후속 성과이기도 하다. 한국음향학회지 논문에서 김창수 박사는 국내 최초로 제주 남방큰돌고래 휘슬음의 음향학적 특성을 정량적으로 분석하여 발표했다. 해당 연구에서는 약 5,209시간의 수중음향 자료에서 총 5,573개의 휘슬음을 분석하여 349개의 고유 휘슬 레퍼토리를 도출했다. 또한 중복 휘슬 처리 과정이 분석 정확성에 결정적 영향을 준다는 사실을 규명했으며, 시그니처 휘슬이 일반 휘슬에 비해 주파수 범위가 넓고 지속 시간이 긴 특징을 보인다는 것을 밝혀냈다.
김창수 박사는 "한국음향학회지에서 제주 남방큰돌고래 휘슬 레퍼토리의 기초 특성을 처음으로 정량 기술했고, 이번 국제학술지 논문에서는 여기서 한 발 더 나아가 휘슬음 내부의 굴곡 패턴을 기호로 표현하는 새로운 분석 체계를 제안함으로써 세계 각지 개체군 간 비교 연구의 새로운 길을 열었다"고 설명했다.
최근 돌고래 연구는 전통적인 생물학·동물행동학의 틀을 넘어, 인공지능(AI), 생태정보학(ecological informatics), 음향공학, 컴퓨터 비전 등 다양한 분야가 융합하는 형태로 빠르게 발전하고 있다. 이번 DAS 인코딩 연구 역시 음향학·생태학·정보과학의 경계를 넘나드는 융합 연구의 대표적 사례이다.
김창수 박사는 "돌고래의 '말'을 사람이 이해할 수 있는 기호로 바꿔보려는 시도를 시작한 것이다. 향후 호주, 유럽 등 해외 돌고래 연구소와의 공동연구를 통해 DAS 인코딩 방법을 더 많은 개체군에 확장 적용해 나갈 계획"이라며 "생태학, AI, 음향학, 동물행동학 등 다양한 분야의 연구자들과의 공동연구를 적극 환영한다"고 밝혔다.
남방큰돌고래는 국내에서 제주도 연안에서만 연중 서식하는 해양 포유류로, 국제자연보전연맹(IUCN) 준위협(NT)종으로 분류되어 보전이 시급한 종이다. 이번 연구를 통해 수중 음향 모니터링만으로도 돌고래 개체군 구조 파악과 장기 모니터링이 가능해질 것으로 기대된다. DAS 인코딩 방법과 시그니처 휘슬 프로파일, 분석 코드는
GitHub(https://github.com/yuschang/DAS_symbolic_encoding)를 통해 공개되어 전 세계 연구자들이 자유롭게 활용할 수 있다.
한편, 김창수 박사는 이번 학기부터 제주대학교에서 팽동국 교수와 함께 교양 수업 '돌고래와 대화하기'를 강의하고 있다. 이 수업은 학생들의 동물에 대한 감수성을 키우고, 돌고래를 비롯한 여러 동물의 의사소통 방법에 대한 최신 과학적 발견들을 소개하며, 돌고래의 생태 및 행동 특성을 가볍고 재미있게 풀어 나가는 내용으로 구성되어 있다. 또한 김창수 박사는 이번 봄학기 제주대학교 대학원에서 '해양음향이론 및 실습' 수업도 강의하고 있어, 학부 교양부터 대학원 전문 과정까지 폭넓게 후학 양성에 힘쓰고 있다.
김창수 박사는 "이번 DAS 인코딩 연구도 돌고래의 소리를 사람이 읽을 수 있는 기호로 바꿔보려는 시도의 일환이다. '돌고래와 대화하기' 수업을 통해 학생들이 동물의 세계를 과학적으로 이해하면서도 생명에 대한 감수성을 함께 기를 수 있기를 바란다"며, "앞으로도 이 수업을 지속적으로 오래 강의할 수 있도록 노력하겠다"고 포부를 밝혔다.
이번 연구는 한국연구재단 기초연구사업(2019R1A6A1A10072987)과 해양수산부 해양수산과학기술진흥원(RS-2023-00256122)의 지원을 받아 수행되었다.