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- 박쥐는 초당 5~20회 초음파를 발산하는데, 이는 사람에게는 들리지 않는 소리
- 로봇은 98%의 정확도로 "먹이"를 식별. 곤충이 있다고 잘못 보고하는 경우는 극히 드물어
- 농업 분야에서 과일이나 해충을 더욱 효율적으로 식별하는 새로운 음파 탐지 시스템 개발과 같은 미래 기술 분야에 활용될 수 있다

박쥐의 야식
로봇이 밝혀낸 박쥐 사냥의 비밀

여기 니카라과 긴귀박쥐(Micronycteris microtis) 한 마리가 갓 잡은 잠자리를 맛있게 먹고 있다. 이 박쥐 종은 사냥의 달인이다. 빽빽한 숲속을 칠흑 같은 어둠 속에서도 자신감 넘치게 움직이며 작은 곤충들을 추적하고 잡아먹는다. 박쥐는 특별한 사냥 기술을 사용한다. 

▲ 날개 달린 한밤중의 간식: 니카라과 긴귀박쥐가 먹이를 즐기고 있다. © Christian Ziegler

박쥐는 밤에 날아다닐 때 사람의 귀에는 거의 들리지 않는다. 사실, 박쥐는 초당 5~20회 초음파를 발산하는데, 이는 사람에게는 들리지 않는 소리다. 물체에 반사되어 돌아오는 메아리를 통해 박쥐는 주변 환경의 거리, 모양, 질감에 대한 정보를 얻는다.

잎이 무성한 숲속 사냥

니카라과 긴귀박쥐는 어둠 속에서 먹이를 찾는 아주 독창적인 방법을 사용한다. 비스듬한 각도에서 소리를 이용해 나뭇잎을 훑어보는 것이다. 나뭇잎에 아무도 없으면 소리가 나뭇잎 표면에 반사되어 박쥐에게서 멀어지기 때문에 메아리가 돌아오지 않는다. 하지만 나뭇잎 위에 곤충이 앉아 있다면, 소리의 일부가 먹이에서 반사되어 박쥐 쪽으로 향하게 된다.

이런 식으로 날아다니는 사냥꾼 박쥐는 먹이의 존재를 알려주는 음향 신호를 받는다. 그러나 박쥐는 정확한 각도로 초음파를 사용하기 위해 각 나뭇잎의 방향을 정확히 알아야 한다. 하지만 이를 파악하는 데는 많은 시간과 에너지가 소모된다. 따라서 생물학자들은 박쥐가 나뭇잎의 위치를 ​​알 필요가 없는 사냥 전략을 사용할 것이라고 오랫동안 추측해 왔다.

▲ 반향정위 장치는 여러 잎 중 하나에 앉아 있는 곤충 먹이를 탐지하기 위해 반사 효과(SRE)를 이용한다. 위치 o는 음파탐지기 빔이 잎 표면과 교차하는 지점이다. b와 c는 각각 반향정위 장치와 곤충 먹이의 위치를 ​​나타낸다. 벡터는 잎의 법선을 나타낸다. 입사각 η(빨간색으로 표시)는 벡터와 잎의 법선 사이의 각도다. 잎의 법선과 수평면 사이의 각도는 잎의 기울기 t(파란색으로 표시)다. (출처:14 January 2026 / A robotic model of efficient prey finding in the gleaning bat Micronycteris microtis / Journal of Experimental Biology)

박쥐 연구 로봇

신시내티 대학교의 디터 반더렐스트(Dieter Vanderelst) 교수와 그의 동료들은 니카라과 긴귀박쥐가 어떻게 이러한 전략을 사용하는지 연구했다. 이를 위해 그들은 박쥐의 가능한 탐색 전략을 모방한 로봇을 개발했다. 이 로봇은 초음파 신호를 방출하고 나뭇잎 모형 사이를 무작위로 움직인다. 나뭇잎 모형 중 하나에만 인공 잠자리가 앉아 있다.

▲ 첫 번째 실험 장치 개요. (A) 트랙에 장착된 로봇 팔을 보여주는 이미지. 세계 좌표계가 겹쳐져 있다. 수평면(Z=0)이 방 바닥과 일치하지 않고 로봇의 팔꿈치 관절과 교차하는 것을 알 수 있다. 흰색 수직 화살표는 각 잎의 아래쪽 끝이 수평면 위로 얼마나 높이 있는지를 나타낸다. (B) 잎 중 하나의 상세 모습. 네 개의 점은 잎을 고정하는 데 사용된 4개의 M2 나사 머리이다. (C) 먹이로 사용된 3D 프린팅된 잠자리의 모습. (D) 두 개의 MB1360 소나 센서와 레이저 다이오드가 있는 소나 헤드의 모습. (E) 세계 좌표계(첨자 w), 소나 좌표계(첨자 s), 잎 좌표계(첨자 l) 사이의 관계. 이 좌표계는 본 논문에 보고된 두 가지 실험 장치 모두에 적용된다. 소나 빔은 Xs 축을 따라 향하고 있다. Xl 축은 잎의 법선과 일치한다. Zl 축은 잎의 세로 방향과 일치하고, Yl 축은 잎의 가로 방향과 일치한다. 본문에서 언급된 잎의 기울기 각도는 Yl 축을 중심으로 한 피치 각도의 마이너스 값에 해당한다. 입사각 η는 소나 빔의 방향과 잎의 법선 사이의 각도를 나타낸다. (출처:14 January 2026 / A robotic model of efficient prey finding in the gleaning bat Micronycteris microtis / Journal of Experimental Biology)

결과적으로 로봇은 98%의 정확도로 "먹이"를 식별했으며, 빈 잎 위에 곤충이 있다고 잘못 보고하는 경우는 극히 드물었다. 실험 결과, 결정적인 요소는 잎의 각도나 정확한 위치가 아니라 반향음의 안정성이었다. 빈 잎은 짧고 심하게 변동하는 반향음만 발생시키는 반면, 잎 위에 곤충이 있으면 일관된 반향음 패턴이 생성된다.

안정적인 반향음이 먹이를 탐지한다.

이 실험은 박쥐가 잎의 정확한 방향을 미리 알지 못하고도 숲속에서 어떻게 먹이를 추적하는지 보여준다. "행동 실험을 통해 박쥐가 어떻게 이 문제를 해결하는지 이미 짐작할 수 있었다. 하지만 우리는 이러한 설명이 실제로 박쥐의 행동을 설명하기에 충분한지 알고 싶었다"고 반더렐스트는 말했다.

▲ SRE(음파 탐지)를 활용하는 데 필요한 기하학적 제약 조건을 보여주는 그림 (A) 박쥐가 대나무 줄기에 음파를 쏘는 모습. 대나무 줄기의 표면은 평평하다고 가정하고, 박쥐와 대나무 줄기로 이루어진 단면 평면의 법선 벡터를 평행한 검은색 화살표로 표시했다. 이 경우, 투영된 영역 내의 어떤 법선 벡터도 박쥐를 향하지 않는다. 따라서 박쥐에게 강한 반향음이 되돌아오지 않는다. 광선 음향학의 범위를 벗어나는 음향 현상은 여전히 ​​약한 반향음을 생성할 수 있다. (B) 먹이가 앉아 있는 동일한 대나무 줄기다. 먹이의 복잡한 모양으로 인해 추가적인 법선 벡터가 생성되며, 이 중 일부는 박쥐를 향한다(빨간색 화살표로 표시). 이 경우 박쥐에게 강한 반향음이 되돌아와 먹이를 탐지할 수 있다. (C) 동일한 기하학적 논리에 따라 이 상황이 대칭적이라는 것을 알 수 있다. 본 실험에서는 박쥐가 위쪽으로 기울어진 나뭇잎을 바라보는 자세를 모델링했다. 이는 Geipel(2007) 및 Geipel et al.(2013, 2019)의 실험에서 박쥐가 취한 자세이기 때문이다. 그러나 표면이 앞쪽으로 기울어진 경우(양의 기울기)에도 박쥐가 아래쪽을 바라보면 동일한 사선 입사각을 얻을 수 있다. 따라서 이 메커니즘은 본질적으로 음의 기울기에만 국한되는 것은 아니지만, 나뭇잎의 기울기와 박쥐의 시선 방향(행동)이 일치해야 필요한 사선 기하학적 구조가 생성된다.

이번 연구 결과는 니카라과 긴귀박쥐를 비롯한 다른 박쥐 종들이 표면에서 먹이를 탐지하는 방식을 이해하는 데 도움을 준다. 또한, 이러한 통찰력은 농업 분야에서 과일이나 해충을 더욱 효율적으로 식별하는 새로운 음파 탐지 시스템 개발과 같은 미래 기술 분야에 활용될 수 있다.

참고: Journal of Experimental Biology, 2026; doi: 10.1242/jeb.250818
출처: Smithsonian Tropical Research Institute

[더사이언스플러스=문광주 기자]

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