[첨단 헬로티]

국내 연구진이 사람마다 몸을 이루는 신체구조가 다름에 착안, 신호의 전달특성을 구별해 복제가 불가능한 바이오인식 기술을 개발했다. 이로써 차세대 보안기술에 큰 전환점이 될 전망이다.

한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 인체의 뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액 및 체액 등 구성요소가 개인마다 구조적으로 차별화되고 복잡성이 높다는 특징을 이용해 신호체계로 바꿔 딥러닝 기술을 적용, 사람을 구별할 수 있는 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.

 

▲ETRI 연구진이 개발한 사용자 인증 시스템에 손을 얹은 모습

연구진은 지문, 홍채, 얼굴 인식 등 현재 상용화된 생체인식 인증기술들이 이미지 처리 기반 기술로 복제가 가능하다는 문제점을 해결하고자 했다. 즉, 기존의 지문 등을 활용한 인증기술은 외형 이미지에 치중했으나 이번 개발한 신기술은 신체 내부 구조적 특성을 활용한다는 차별성이 있다.

손가락을 인증대상으로 설정할 경우, 손가락 내 해부학적 조직 특성에 따라 달라진 신호를 반영한다. 마치 건강검진 시 초음파 촬영을 하거나 체지방을 측정하듯 손가락에 진동과 같은 기계적 신호나 미세한 전류와 같은 전기적 신호를 주어 손가락의 구조적 특성을 획득, 사람을 구별해 인증하는 방식이다.

연구진은 이번 개발의 핵심기술로 ▲생체 조직 모델링 기술 ▲딥러닝 생체 신호 분석 기술 ▲진동, 전극 소자 기술 등을 들었다.

ETRI의 ‘인체 전달특성 기반 바이오 인식 시스템’은 현재 성인의 손바닥 크기로 만들어 전기 및 음향 신호를 인체에 전달하기 위해 ▲에너지변환기 ▲센서 ▲신호 처리부로 구성되었다. 또한, 손목시계형으로도 만들어 전극을 손목 부위에 닿도록 구현했고 향후, 본 시스템은 센서나 칩 형태로 경량화할 계획이다.

연구진은 여러 센서에서 얻어진 신호의 조합을 통해 다양한 특성을 기반으로 사용자의 특이성 및 재현성을 극대화시킬 수 있는 알고리즘을 구현했다.

또 임상시험심사위원회(IRB)의 승인을 얻어 54명을 대상으로 임상시험을 진행하여 약 7000개 이상의 임상 데이터도 확보했다. 확보된 임상 데이터를 머신러닝 및 딥러닝 모델을 통해 검증한 결과, 생체인식 정확도는 99% 이상을 달성했다.

▲(왼쪽)ETRI 연구진이 개발한 시스템을 활용해 ATM, 도어락, 스마트폰/PC 등 보안 인증 분야에 다양한 활용이 가능함을 알리는 가상 모습과 (오른쪽)인증방식 예시를 나타낸 모습

본 시스템은 편의성이 강화된 모바일 웨어러블 플랫폼 형태로 개발이 진행 중이며, 이에 따른 활용 분야도 확장해 나갈 계획이다.

ETRI의 기술은 기존 생체인식 기술에 비해 원천적으로 복제가 불가능하고 연속적 생체 인증이 가능하다. 편의성도 우수해 우리 몸의 특정 위치에 구속되지 않고 다양한 신체 부위에서 인증이 가능하다. 또한 의식적으로 손끝이나 얼굴을 센서에 가져갈 필요 없이 부착형 또는 모바일 기기의 무자각 상태에서 개인 인증이 가능하다는 장점을 가지고 있다.

▲이번 바이오인증 기술은 손을 올리는 등 간단한 방식으로 결과값을 AI로 분석해 사용자를 인증한다.

연구진은 후속 연구를 통해 실제 스마트폰이나 웨어러블 기기에 기술을 적용해 사이버 결재, 현금자동입출기(ATM) 입·출금 등 금융 결재, 인터넷 자동 로그인, 출입 통제, 자동차 문손잡이, 가정용 맞춤형 사물인터넷(IoT) 서비스 제공을 비롯, 병원에서 환자 정보 관리를 위한 스마트 시스템 등으로 적응 범위를 확대할 계획이다.

ETRI 의료정보연구실 안창근 박사는 “스마트폰을 잡았을 때 인증이 되게 하거나 컴퓨터 키보드나 마우스를 통해, 의자 좌석에 착석 시 인증하는 방식도 가능하다. 본 기술이 미래 생체 인식 산업의 원천 기술로 활용되길 기대한다”고 말했다.