쾰른 대학교 제공

쾰른 대학교 연구진은 특별히 개발한 시뮬레이션 모델을 사용하여 구석기 시대 이베리아 반도에서 네안데르탈인과 현생 인류의 만남 가능성을 추적하고 분석했다.
이는 이번 연구 첫 번째 성과다.
약 5만 년에서 3만 8천 년 전 사이에 최초의 현생 인류가 유럽에 도착하여 네안데르탈인과 마주쳤다.
연구팀은 각 집단 정착지와 이동 패턴을 분석했다.
두 집단 사이에 상호 작용이 있었는지, 그리고 서로 섞였는지 조사했다.
기후 변화는 인구 변동에 어떤 영향을 미쳤을까?
야핑 샤오Yaping Shao 지구물리·기상연구소Institute of Geophysics and Meteorology 교수가 주도한 연구, "이베리아 교차로의 길: 중기-후기 구석기 시대 전환기의 동적 모델링Pathways at the Iberian crossroads: Dynamic modeling of the Middle-Upper Paleolithic Transition"이 PLOS One 저널에 게재되었다.
본 연구는 쾰른대학교 HESCOR 연구 프로젝트 일환으로, 선사고고학과 게르트-크리스티안 베니거Gerd-Christian Weniger 명예교수와의 공동 연구로 진행되었다.
시뮬레이션 모델 및 연구 접근 방식
연구진은 수치 모델을 활용하여 두 집단이 이베리아 반도에서 만났을 가능성을 탐색적으로 시뮬레이션했다.
이 모델은 당시의 기후 변동을 고려하고, 두 집단의 인구 규모와 연결성 및 상호작용을 시뮬레이션한다.
기존의 고고학적 및 유전학적 방법과는 달리, 이 모델은 다양한 시나리오를 동적으로 시뮬레이션할 수 있다. 이를 통해 여러 이론을 검증하고 새로운 관점을 제시할 수 있다.
선사고고학과 베니거 교수는 "기후, 인구 통계, 문화를 연계한 우리의 동적 모델은 고고학적 및 유전체학적 데이터를 더 잘 해석할 수 있는 폭넓은 설명 틀을 제공한다"고 말했다.
인구 감소와 기후의 영향
중기 구석기 시대에서 후기 구석기 시대로 넘어가는 시기에 유럽, 특히 이베리아 반도 네안데르탈인 인구는 꾸준히 감소하다 결국 멸종에 이르렀다.
같은 시기에 해부학적으로 현생 인류는 유럽 전역으로 퍼져 나갔다. 이 시기는 또한 강한 기후 변동으로 특징지어지는데, 한랭기와 온난기가 번갈아 나타났다.
불과 몇 세기 만에 급격한 온난기가 발생했고, 그보다 점진적인 냉각기gradual cooling periods (소위 단스가르드-외슈거 사건Dansgaard–Oeschger events)가 이어졌으며, 북대서양으로 대규모 빙산이 방출되면서 극심한 한랭기가 발생했다(하인리히 사건Heinrich events).
네안데르탈인 멸종과 현생 인류 도래 시기는 정확히 밝혀지지 않았기 때문에 두 종 접촉 가능성을 배제할 수 없다.
고고학 발굴에서 나온 뼈의 유전자를 오늘날 인구와 비교 분석한 결과, 현생 인류의 초기 이주 단계에서 동유럽에서 혼혈이 일어났음을 시사한다.
연대 측정의 불확실성 때문에 이베리아 반도에서 두 인구 집단이 나중에 섞였을 가능성이 있지만, 아직 입증되지는 않았다.
모델 시나리오와 유전자 혼합
"다양한 매개변수를 사용하여 모델을 반복적으로 실행함으로써 네안데르탈인의 조기 멸종, 멸종 위험이 높은 소규모 개체군, 또는 혼합이 가능할 정도의 장기간 생존 등 여러 시나리오의 타당성을 평가할 수 있다"고 연구 책임자인 샤오 교수는 설명한다. 그러나 대부분의 실행에서 두 집단은 만나지 않았다.
세 가지 시나리오 모두에서 개체군은 기후 변동에 매우 민감했다. 개체군이 충분히 오랫동안 안정적으로 유지될 수 있었던 경우에는 두 종 혼합이 가능했다.
시뮬레이션 결과, 낮은 확률(1%)로 전체 개체군 2~6%가 두 집단 유전자를 모두 지닌 것으로 나타났다.
이러한 혼합은 이베리아 반도 북서부 지역에서 가장 가능성이 높았는데, 이 지역은 네안데르탈인 개체군이 완전히 붕괴되기 전에 현대 인류가 충분히 일찍 도착했을 가능성이 있는 곳이다.
향후 연구 및 모델 개선
연구진은 향후 연구에서 수치 모델과 모델에 필요한 포텐셜 필드를 모두 개선할 계획이다.
모델에는 인간 개체군뿐만 아니라 잠재적 먹이가 될 수 있는 동물도 포함되어야 한다.
이를 위해 필요한 식생 데이터는 다양한 기후 및 지리적 데이터를 기반으로 인간과 동물에 대해 각각 계산되는 포텐셜 필드에 입력된다.
연구진은 또한 특수 머신러닝 알고리즘machine learning algorithm이 이러한 작업에 도움이 될 수 있는지 여부를 현재 조사하고 있다.
More information: Yaping Shao et al, Pathways at the Iberian crossroads: Dynamic modeling of the middle–upper paleolithic transition, PLOS One (2025). DOI: 10.1371/journal.pone.0339184
Journal information: PLoS ONE
Provided by University of Cologne
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