'탁월한 항법사' 꿀벌, 조종사처럼 지상 직선 지형지물 활용
편광·후각 등에 더해 새 항법 수단 확인…꿀벌 등에 송신기 매달아 비행경로 추적
(서울=연합뉴스) 엄남석 기자 = 전자 항법 기술이 발달하지 않았던 시절 조종사들이 도로 등과 같은 직선 지형지물을 이용해 비행한 것처럼 꿀벌도 직선 지형지물을 기억해 집을 찾아가는 것으로 밝혀졌다.
베를린 자유대학 신경생물학 교수 란돌프 멘첼 박사가 이끄는 연구팀은 꿀벌이 지상의 직선 지형지물을 항법에 이용하는 것을 밝혀낸 결과를 '행동 신경과학 프런티어스'(Frontiers in Behavioral Neuroscience)에 발표했다.
프런티어스에 따르면 꿀벌은 지난 한 세기에 걸친 연구를 통해 이미 탁월한 항법사라는 점이 밝혀져 있다.
태양 빛의 편광과 후각, 자기장 등 다양한 방법을 활용해 봉군을 찾아가는 것으로 분석됐는데, 수로와 길 등 직선 지형지물도 기억했다가 집을 찾아가는데 이용한다는 점이 새로 추가됐다.
연구팀은 2010∼2011년에 브란덴부르크의 클라인 뤼벤 마을 인근에서 50마리의 수집벌을 포획해 10.5㎎ 무게의 송신기를 등에 부착한 뒤 원래 봉군(蜂群)과 멀리 떨어져 익숙할 수 없는 새로운 환경의 시험장에 풀어줬다.
이곳에서는 최대 900ｍ 밖에서도 레이더 신호를 수신할 수 있게해 수집벌의 비행 경로를 추적할 수 있게 했다.
시험장에는 남서쪽에서 북동쪽으로 흐르는 관개(灌漑) 수로가 가장 눈에 띄는 지형지물이었으며, 꿀벌이 항법에 활용할 수 있는 수직 또는 수평 구조물은 없었다.
레이더 추적 결과, 이 꿀벌들은 방사 지점을 중심으로 서로 다른 방향과 거리로 약 20분에서 3시간에 걸쳐 탐사 비행을 했으며, 지상에서 최대 9ｍ 높이까지 비행한 것으로 나타났다.
이 수집벌들은 모두 5개 봉군에서 온 꿀벌로, 봉군 A와 B 주변 환경은 관개수로와 같은 직선 지형지물의 수와 폭, 길이, 각도 등이 시험장과 비슷했다. 반면 봉군 D와 E 주변은 시험장과 전혀 달랐으며, 봉군 C 주변은 유사도가 중간 정도였다.
연구팀은 우선 방사 지점을 중심으로 두 차례의 무작위 비행을 시뮬레이션한 결과, 꿀벌의 실제 비행과는 전혀 다른 양상을 보여 무작위 비행이 아니라는 결론을 내렸다.
연구팀은 또 시험장을 100×100ｍ로 나눈 뒤 첨단 통계기법을 활용해 비행 방향과 특정구역 비행 빈도 등을 분석했다.
그 결과, 꿀벌들이 수로를 따라 비행하는 시간이 압도적으로 많았다.
또 꿀벌이 수로를 볼 수 있는 한계인 30ｍ를 넘어서는 곳에서도 수로가 계속 탐사 비행의 안내 역할을 하는 것으로 분석돼 꿀벌의 기억에 상당기간 유지된다는 점을 드러냈다.
멘첼 교수는 "이런 자료는 직선 지형지물의 배치에서 유사성과 차이점이 봉군이 있는 장소를 탐색하는 데 이용된다는 점을 보여준다"고 했다.
기계학습 알고리즘은 시험장의 관개수로가 탐사 비행을 할 때 봉군 A와 B 수집벌에게 가장 유용한 정보가 되고, D와 E, C 봉군 수집벌에는 유용도가 떨어진다는 점을 보여줬는데, 이는 직선 지형지물을 토대로 한 봉군 주변에 대한 항법 기억이 유지돼 시험장에서도 봉군을 찾는데 활용하려고 시도했다는 점을 시사하는 것이라고 연구팀은 밝혔다.
연구팀은 "박쥐와 새가 직선 구조물을 비행에 이용한다는 점은 놀라운 것이 아니다"면서 "이번 연구결과를 토대로 직선형 지상 구조물은 꿀벌의 비행 기억에 핵심적 요소라는 결론을 내렸다"고 했다.
eomns@yna.co.kr
(끝)
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편광·후각 등에 더해 새 항법 수단 확인…꿀벌 등에 송신기 매달아 비행경로 추적
(서울=연합뉴스) 엄남석 기자 = 전자 항법 기술이 발달하지 않았던 시절 조종사들이 도로 등과 같은 직선 지형지물을 이용해 비행한 것처럼 꿀벌도 직선 지형지물을 기억해 집을 찾아가는 것으로 밝혀졌다.
베를린 자유대학 신경생물학 교수 란돌프 멘첼 박사가 이끄는 연구팀은 꿀벌이 지상의 직선 지형지물을 항법에 이용하는 것을 밝혀낸 결과를 '행동 신경과학 프런티어스'(Frontiers in Behavioral Neuroscience)에 발표했다.
프런티어스에 따르면 꿀벌은 지난 한 세기에 걸친 연구를 통해 이미 탁월한 항법사라는 점이 밝혀져 있다.
태양 빛의 편광과 후각, 자기장 등 다양한 방법을 활용해 봉군을 찾아가는 것으로 분석됐는데, 수로와 길 등 직선 지형지물도 기억했다가 집을 찾아가는데 이용한다는 점이 새로 추가됐다.
연구팀은 2010∼2011년에 브란덴부르크의 클라인 뤼벤 마을 인근에서 50마리의 수집벌을 포획해 10.5㎎ 무게의 송신기를 등에 부착한 뒤 원래 봉군(蜂群)과 멀리 떨어져 익숙할 수 없는 새로운 환경의 시험장에 풀어줬다.
이곳에서는 최대 900ｍ 밖에서도 레이더 신호를 수신할 수 있게해 수집벌의 비행 경로를 추적할 수 있게 했다.
시험장에는 남서쪽에서 북동쪽으로 흐르는 관개(灌漑) 수로가 가장 눈에 띄는 지형지물이었으며, 꿀벌이 항법에 활용할 수 있는 수직 또는 수평 구조물은 없었다.
레이더 추적 결과, 이 꿀벌들은 방사 지점을 중심으로 서로 다른 방향과 거리로 약 20분에서 3시간에 걸쳐 탐사 비행을 했으며, 지상에서 최대 9ｍ 높이까지 비행한 것으로 나타났다.
이 수집벌들은 모두 5개 봉군에서 온 꿀벌로, 봉군 A와 B 주변 환경은 관개수로와 같은 직선 지형지물의 수와 폭, 길이, 각도 등이 시험장과 비슷했다. 반면 봉군 D와 E 주변은 시험장과 전혀 달랐으며, 봉군 C 주변은 유사도가 중간 정도였다.
연구팀은 우선 방사 지점을 중심으로 두 차례의 무작위 비행을 시뮬레이션한 결과, 꿀벌의 실제 비행과는 전혀 다른 양상을 보여 무작위 비행이 아니라는 결론을 내렸다.
연구팀은 또 시험장을 100×100ｍ로 나눈 뒤 첨단 통계기법을 활용해 비행 방향과 특정구역 비행 빈도 등을 분석했다.
그 결과, 꿀벌들이 수로를 따라 비행하는 시간이 압도적으로 많았다.
또 꿀벌이 수로를 볼 수 있는 한계인 30ｍ를 넘어서는 곳에서도 수로가 계속 탐사 비행의 안내 역할을 하는 것으로 분석돼 꿀벌의 기억에 상당기간 유지된다는 점을 드러냈다.
멘첼 교수는 "이런 자료는 직선 지형지물의 배치에서 유사성과 차이점이 봉군이 있는 장소를 탐색하는 데 이용된다는 점을 보여준다"고 했다.
기계학습 알고리즘은 시험장의 관개수로가 탐사 비행을 할 때 봉군 A와 B 수집벌에게 가장 유용한 정보가 되고, D와 E, C 봉군 수집벌에는 유용도가 떨어진다는 점을 보여줬는데, 이는 직선 지형지물을 토대로 한 봉군 주변에 대한 항법 기억이 유지돼 시험장에서도 봉군을 찾는데 활용하려고 시도했다는 점을 시사하는 것이라고 연구팀은 밝혔다.
연구팀은 "박쥐와 새가 직선 구조물을 비행에 이용한다는 점은 놀라운 것이 아니다"면서 "이번 연구결과를 토대로 직선형 지상 구조물은 꿀벌의 비행 기억에 핵심적 요소라는 결론을 내렸다"고 했다.
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