지문인식

얼굴인식

음성인식

망막인식

정맥인식

서명인식

손모양인식

기타

<김재희 교수님의 바이오메트릭스터디>
     1. 생체인식 기술의 현황과 응용(2001년 1월)
     2. 생체인식 심화학습-지문인식(2001년 2월)
     3. 생체인식 심화학습-홍채인식(2001년 3월)
     4. 생체인식 심화학습-서명인식
     5. 생체인식 심화학습-안면인식
     6. 생체인식 시장의 현재와 미래
글: 김재희 교수님
          연세대학교 전기전자공학과 컴퓨터비젼연구실 지도교수
          생체인식포럼 공통기술분과위원장
          BERC(생체인식 연구센터) 소장

 

생체인식이란?

(자료출처: 정보보호 21C 2001년 3월호)

생체인식 또는 생체측정학(Biometrics)이란, 특정한 개인의 특성을 검증하거나 신원을 확인하기 위해서, 측정 가능한 개인의 물리적 또는 행동적인 특징을 연구하는 학문 분야이다. 얼굴 모양이나, 음성, 지문, 안구 등과 같은 개인의 특성은 열쇠나 비밀번호처럼 타인의 도용이나 복제에 의하여 이용될 수 없을 뿐만 아니라, 변경되거나 분실한 위험성이 없어, 보안분야에 활용도가 뛰어나며, 특히, 생체측정학은 이용자에 대한 사후 추적이 가능하여 관리적인 측면에 있어서도 안전한 시스템을 구축할 수 있다는 장점이 있다. 생체인식은 열쇠와 카드를 소유에 의한 방법으로, 암호를 기억에 의한 방법으로 표현한다면, 신체적 특징을 이용한 방법은 물리적 특성을 이용한 것과 행동적 특성을 이용한 것으로 구분할 수 있다. 물리적 특성을 이용한 분야로는, 지문, 장문, 손모양, 망막, 홍채, 얼굴, 혈관과 같은 것이 있고, 행동적 특성을 이용한 것으로는 서명, 음성 등을 예로 들 수 있다. 이 외에도, 많지는 않으나, DNA, 족적, keystroke dynamics 등도 생체측정학의 분야로서 꾸준히 연구되고 있다.

21c,‘Biometrics Korea ’시대를 열어라

‘썩은 동아줄 ’이야기를 아직 기억하고 있는지.호랑이가 팔을 내밀면,어머니 없이 집을 지키고 있던 남매는 털이 많다는 이 유로 즉시 자신들 어머니의 손이 아님을 알아차린다.먼 옛날 아무렇지 않게 들었던 이 전래동화에도,비록 육안에 의한 것 이기는 했지만,엄연히 ‘이것 ’은 존재했다.그때와는 비교할 수 없는 화려한 소프트웨어와 하드웨어로 중무장한 ‘이것 ’은 이제 ‘생체인식 기술 ’이라는 첨단의 이름으로 하나둘 재등장하 고 있다.

‘지문이나 핏줄,홍채,음성,또는 얼굴 등 신체의 특징이나 특정부분으로부터 신호를 읽고 분석한 후,기존에 저장된 데이 터와 비교하여 본인을 확인하고 인증하는 기술 ’로 정의되는 생 체인식 기술은 도난과 분실의 우려가 높을 뿐만 아니라 복제와 도용의 위험 또한 높았던 기존의 카드나 패스워드 등의 보안수 단에 비해 몸에 지닌다는 표현이 어색할 정도로 각 개인이 당 연스럽게 간직하고 있고,변하지 않으며,위 ·변조 또한 어렵 거나 아예 불가능한 차세대 보안수단으로 부각되고 있다.‘영 화 속 뜬구름 잡는 ’이야기에서 어느새 ‘현실 ’로 변해버린 국 내외 생체인식 산업의 현황과 그 전망을 점검해 본다.

필수불가결한 첨단의 기술로
인체의 특징을 이용한 신분확인의 개 념이 등장한 것은 이미 오래 전으로, 예를 들어 전화음성을 듣고 상대방이 누구인지를 판단하거나,얼굴모습을 보 고 개개인을 구별하는 것 또한 넓은 범 위에서의 생체인식이라고 할 수 있다. 이러한 생체인식 기술에 대한 관심이 최근 들어 급격히 증대되고 있다.단 순한 물리적 출입통제,즉 문을 열고 닫을 때의 보조수단으로서의 사용에 그치기에는 이 생체인식이란 기술이 그 활용도가 무궁무진한 것이기 때문 이다.이제 생체인식 기술은 단순한 출입통제와 은행 현금지급기(A T M )에서의 사용자 확인수단으로서 의 활용을 넘어,인류 모든 기술의 총아가 집결하고 있는 인터넷 에까지 적용되기에 이르렀다.그 어느 부문보다 많은 패스워드를 필요로 하는 인터넷,특히 전자상거래의 급속한 발달로 야기된 개인신분확인의 필요성이 이러한 첨단의 기술에 목마른 손짓을 하고 있는 것이다.

이러한 생체인식 기술은 그 사용의 편이성과 뛰어난 보안성 때 문에 크게 각광받고 있으며,지난해 미국 MIT 대학과 시장조사기 관인 가트너 그룹에 의해 21세기에 유망한 20대 기술 중 하나로선정된 바도 있다.생체인식 산업은 인터넷의 확산에 따 른 전자상거래의 활성화와 출입통제 시스템의 편이성 도모,그리고 개인정보보호 등 개인식별에 대한 필요성 이 높아짐에 따라 향후 폭발 적인 성장이 기대된다. 따라서 생체정보에 대한 거부감이 상대적으로 낮은 우리나라에서 다양한 생체 정보 데이터베이스를 구축 하고 이를 이용한 원천기술 개발을 산 ·학 ·연 공동으로 수행한다면 우리나라의 수출 효자산업으로 자리잡을 가능성 또한 충분한 분야이기도 하다.

실생활 도입 본격화,시장이 열린다 우리나라에서 생체인식 관련 분야에 대한 연구가 처음 가시화 된 것은 10년 전 경찰청의 지문인식 시스템 개발이라고 할 수 있 다.그러나 당시에 개발한 시스템은 기초자료 및 검증 시스템의 부족 등으로 크게 각광을 받지 못하고 몇몇 대학교수들을 중심으 로 명맥만 유지하다가,90년대 중반에 들어서면서 생체인식 시스 템 개발이 다시 활기를 띠게 되었다.특히,국내 벤처기업들이 본 격적으로 생체인식 제품을 선보인 1998 년 이후 국내 생체인식 시 장은 본궤도에 진입한 것으로 평가되고 있다.

비록,고가의 가격 과 사용자의 거부감,그리고 인프라 교체로 인한 부담 등 몇가지 선결과제가 아직 남아있기는 해도,이러한 숙제가 풀리는 날의 생체인식 시장은 그 규모를 가늠할 수 없을 정도로 거대할 것이 라는데 이견을 다는 사람은 없다.현재 생체인식 응용분야의 대 명사처럼 여겨지고 있는 보안 분야 외에도,복지수당의 중복지급 방지나 자동차 ·총기 ·휴대폰 등의 도난방지,음성인식 기술이 적용될 미래의 로봇,심지어는 미래의 선진공학으로 관심을 끌고 있는 감성공학에 적용되어 인간의 감성변화에 의한 생체신호를 정량적으로 인식하여 인간의 안전과 안락,편리함,쾌적함을 추 구하는 자동화 시스템과 환경설계로의 응용까지.이 넓디 넓은 미래의 시장이 바로 많은 생체인식 분야의 벤처기업들이 현재의 어려움을 버텨나가는 충분한 근거가 되고 있다.

▒ 생체인식

1.생체인식시스템의 구성 및 조건
현재까지 개발된 생체인식 시스템은 신체 일부의 데이터를 획득하는 방법에 따라 분류된다.현재까지 가장 많이 사용되는 방법은 신체 일부의 영상(image)를 획득하여 특징을 추출 비교하는 것으로 지문인식, 얼굴인식, 망막인식, 홍채인식, 정맥인식, 장문인식 등이 이에 속하며, 음성(화자)인식은 사람의 음성을 이용하는 방법을 사용한다. 생체인식 시스템은 이미지 또는 음성을 획득하는 입력부와 입력된 데이터에서 특징(feature)들을 추출하고 이를 데이터베이스에 저장되어 있는 특징들과 비교하여 신원을 확인하는 처리부로 구성되어 있다 .

2. 패턴의 다양성
생체인식에서는 입력된 특징 데이터가 등록시 획득된 데이터와 정확하게 일치하는 경우는 없으므로 기 설정한 기준값 보다 많은 부분이 일치하면 확인된 것으로 간주한다. 따라서 항상 확률적인 오인식율이 존재하게 된다. 이 생체인식의 오인식율은 이용하는 신체 일부의 다양성, 입력기의 성능 그리고 특징 추출 알고리즘에 의해 복합적으로 결정된다. 생체인식의 오인식율을 최소화 하기 위해서는 우선 특징 패턴이 다양한 신체의 일부가 선정되어야 한다.

1)DNA
현재까지 알려진 것 중 가장 다양한 패턴을 갖는 것은 DNA로 패턴의 자유도가 약 4000개라고 알려져 있다. 즉, 서로 다른 두 사람의 DNA가 서로 일치할 확률이 1/24000 로 현실적으로는 0%이라고 말할 수 있다. 그러나 혈액 및 머리카락으로부터 DNA를 채취하는 과정에서 순수한 DNA를 추출하는데 어려움이 있어 실제로는 오인식율이 0.01%에 이르는 것으로 조사되고 있다. 지문, 음성, 얼굴의 경우 자유도가 각각 65, 55, 50 개 정도라고 알려져 있으나 입력기 부분에 의한 에러와 특징 추출 알고리즘에 의한 제한으로 오인식율은 상당히 증가하게 된다.

2)홍채
홍채의 경우는 IriScan사가 상용화한 입력기와 Daugman 교수가 개발한 알고리즘으로 얻은 인식 결과를 통계적으로 분석한 결과, 오인식율은 1/1,200,000로써 현재까지 알려진 어느 생체인식 기술보다 높은 정확도를 보여주고 있다.

3)망막
망막에 있는 실핏줄 패턴을 비교하는 망막인식은 인식의 정확도에도 불구하고 사용상의 불편함과 거부감으로 널리 사용되지 못할 것으로 예상되고 있다.

신체의 일부분이 생체인식으로 사용될 수 있는 또 다른 조건은 그 패턴이 시간 또는 사용 조건에 따라 변하지 않아야 한다는 것이다. 시간 또는 조건에 따라 변화하는 신체의 일부 특징, 예를 들면 헤어스타일 같은 것으로는 개인을 신뢰성 있게 식별할 수 없다. 또한 생체인식의 목적이 정확한 개인 신원 확인에 있으므로 타인이 모조하기가 쉬운 경우에는 사용할 수 없다. 그러나 위에서 기술한 조건이 모두 만족된다 하여도 실제로 일반 사용자가 사용하기 편리하지 않다면 특수한 영역에만 국한되어 사용될 수 밖에 없다.

3.인식율
생체인식에서의 신원 확인은 현재 획득한 생체 데이터에서 추출된 특징과 기존 데이터베이스에 등록된 특징과의 일치 정도에 따라 확률적으로 결정되기 때문에 어느 정도 잘못 인식되는 경우(오인식)가 발생하게 된다. 이러한 오인식율은 동일인을 타인으로 잘못 판단할 확률, FRR(False Reject Rate)과 타인을 동일인으로 잘못 인식하는 확률, FAR(False Accept Rate)로 구분되어 지고, 일반적으로 이 두 가지 확률이 같아 지도록 기준값을 설정하였을 때의 오인식율을 EER(Equal Error Rate) 라고 하여 이 값을 여러 생체인식 시스템의 상대적인 신뢰도로서 사용하게 된다. 그러나 최근에야 주목을 받고 있는 대부분의 생체인식 시스템이 아직 상용화 초기 단계에 있고 신체 일부의 특징이 인종, 환경, 나이, 직업 등에 따라 현저히 다르기 때문에 현재까지는 각 생체인식 시스템의 정확한 오인식율은 잘 알려져 있지 않다.
그러나 가장 상용화에 활발한 지문인식을 중심으로 인증기관을 설립할 움직임을 보이고 있어 곧 여러 생체인식 시스템의 보다 정확한 신뢰도를 구할 수 있게 될 것으로 전망된다. 신원 확인의 방법으로는 2개의 생체 데이터를 1대1로 비교하여 동일인의 것인가를 판단하는 검증(Verification)과 데이터베이스에 저장된 여러 개의 생체 데이터 중 확인하려고 하는 생체 데이터와 일치하는 것을 찾는 인식(Identification)이 있다. 위에 기술한 EER은 검증 시의 오인식율이며 인식 시에는 데이터베이스에 저장되어있는 생체 데이터 수에 따라 오인식율이 증가하게 된다.
따라서 인식이 가능한 데이터베이스의 생체 데이터 수에 따라 각 생체인식 시스템의 오인식율을 간접적으로 비교 할 수 있는데 현재까지 지문인식과 정맥인식은 약100명, 홍채인식은 약 10,000명 정도로 알려져 있다.