5GㆍAIㆍ모바일 엣지 컴퓨팅 기반 고도화 추세
생체인식은 인체의 생체정보를 이용, 개인을 식별·인증하는 정보 보안 기술이다. 이는 AI기술과 접목되며, 정보 보안은 물론 사회관계망과 인간 네트워크를 식별 내지 규율하는 최첨단 미래기술로 주목받고 있다. 최근 열린 ‘국제보안엑스포’에서도 특히 이 분야 기술이 두드러진 발전을 보이며 눈에 띈 바 있다. 그런 가운데 한국과학기술기획평가원(이하 ‘평가원’)이 ‘생체인식의 정의아 대두 배경’을 골자로 한 장문의 분석 보고서를 공개해 관심을 끌고 있다. 그 중 발췌한 주요 내용을 통해 생체인식 기술의 알파와 오메가를 섭렵해본다. <편집자 주>
‘코로나19’를 계기로 특히 보안 분야에서 생체인식기술에 대한 수요가 폭증하고 있다. 빅데이터 기술의 발전과 함께 생체 데이터의 수집이나 처리 속도도 매우 광범위하고 빨라지고 있다.
한국과학기술평가원(이하 ‘평가원’) 분석 보고서에서도 “로컬 혹은 클라우드 기반의 생체 데이터베이스를 구축하는 등 보안시스템의 발달로 인해 2D, 3D 이미지와 같은 대용량의 생체정보 처리가 가능해지고 있다.”고 최근의 근황을 전하고 있다.
예컨대 로컬 기반 인증방식의 경우 대표적으로 스마트폰 등에 활용되고 있다. 자체적으로 설치된 하드웨어 보안 모듈이 사용자로부터 획득한 생체정보를 따로 서버로 전송하지 않고, 자체 모듈에 저장되어있는 원본과 일치하는지 확인해주는 방식이다.
클라우드 기반 인증방식은 로컬 기반 인증방식과 반대로 사용자에게 얻은 생체정보를 암호화하여 메인 서버 혹은 클라우드로 전송하고 이를 저장되어있는 원본과 일치하는지 확인해주는 방식이다.
생체 데이터베이스의 연산 처리 속도도 크게 증가했다. 약 20년 전에는 정면 얼굴을 기준으로 0.5초당 1명의 인식이 가능한 수준이었으나, 최근엔 불과 0.001초만에 1명의 안면인식이 가능하다.
팬데믹으로 인해 비접촉 문화가 보편화되면서 역시 비접촉 생체인식 보안솔루션이 특히 발달하고 있다. 이는 방역과 결합하여 포스트 코로나 시대의 핵심 기술로 주목받고 있다.
평가원은 “비접촉방식의 생체인식 보안솔루션은 편의성 측면에서의 이점뿐만 아니라 운영 면에서도 물리적·시간적 제약 없이 관리할 수 있어 업무효율과 비용 측면에서도 많은 이점이 있다”면서 “스마트폰의 확산이나 모바일 신분증 시대의 개막은, 얼굴인식과 같은 비접촉방식의 생체인식 분야의 새로운 패러다임을 여는 주역이 될 것”이라고 전망했다.
특히 ‘코로나19’ 발생 초기엔, 안면인식 발열감지 솔루션이 기존의 열화상 카메라에 비해 정확하고 신속한 발열감지를 할 수 있어서, K-방역의 큰 몫을 차지했다. “앞으로도 발열 체크와 출입·통제 기능을 앞세워 방역용 통합 보안플랫폼으로 확대되는 추세”라는게 평가원의 예측이다.
평가원 보고서에 따르면 5G 기반의 초고속·초저지연 네트워크가 활성화되면서 생체인식 속도나 활용도 역시 빠르거나 증대될 전망이다. 특히 엣지 시대를 맞아 ‘MEC(Mobile Edge Computing)’ 기반 5G를 활용한 생체인식 기술이 확대되면서 안면인식 속도도 더욱 빨라지고 있다.
다만 안면인식이나 홍채인식 등과 같은 2D, 3D, IR 이미지를 활용하는 생체인식기술의 경우, 데이터 연산이나 데이터베이스 접근에 오랜 시간이 소요되고 있다. 이에 MEC 기반 5G를 활용, 초저지연 실시간 처리로 생체인식기술의 감응도를 높이고, 인식 속도를 개선하고 있는 추세다.
최근에는 특히 ‘코로나-19’ 방역을 위해 생체인식이 탑재된 5G 기반 비대면 방역 로봇이 상용화되고 있다. 이는 비대면으로 다수의 얼굴을 인식하고 온도를 체크하여 관제 센터에서 실시간 모니터링하거나 제어할 수 있다.
생체인식기술은 5G 기반 IoT 기술과도 연동되며, 고도의 검증 수준에 이를 것으로 내다보고 있다. “5G 보급 확대로 인한 IoT 기술의 고도화를 위해 다양한 스마트 디바이스, 센서 등의 보급도 폭발적으로 증가할 것으로 예상되는데, 여기에 생체인식 기술은 필수적인 요소”라는게 평가원의 진단이다.
평가원은 “이로 인해 생체정보에 관한 수요는 점차 늘어날 것이며, 이를 처리하기 위해 복호화, 처리, 전송 등 관련 기술을 구현하기 위한 네트워크 인프라가 구축될 것”이라며 “이미 기존의 패스워드나 PIN 번호만으로는 외부의 해킹을 막기 어려운 만큼, 네트워크상의 보안을 강화하고 인증 요구사항을 충족시키기 위해 생체인식을 IoT 시대 보안 검증의 최종 단계로 인식하게 될 것”이라고 예상했다.
한편 그 과정에서 인공지능이 큰 역할을 할 것으로 평가된다. 이미 AI 기반 생체인식 보안솔루션의 고도화와 관련된 신기술이 속속 등장하고 있다. AI와 결합된 생체인식기술은 과거 시스템보다 더욱 고도화된 성능을 보이고 있다.
“기존의 신체적·행동학적 특성을 사용하였던 생체인식 기술과 달리, AI는 더욱 복잡한 생체정보를 탐색하거나 추출하고 수많은 생체 데이터베이스를 학습, 판단함으로써 시스템의 성능을 획기적으로 향상시키고 있다”고 평가원은 내다봤다.
AI는 지문인식, 안면인식, 음성인식, 보행인식 등에 두루 적용되고 있다. 그 동안 지문을 활용한 기술은 편의성은 좋지만, 보안에선 취약하다는 평가다. 그러나 최근 지문 데이터의 AI 학습이 가능해지면서 알고리즘이 스스로 가짜 지문과 실제 지문과의 차이를 인식하는 기술이 선보이기 시작했다.
안면인식 역시 기존에는 2D 이미지만을 활용하면서 촬영된 각도 및 화질에 따라 오인식되는 경우가 종종 발생했다. 그러나 최근 등장한 AI 기반 안면인식기술은 3D 이미지로 수백 만장 이상을 학습하여 다양한 각도의 이미지나, 저화질 이미지 등도 인식할 만큼 정교하고 정확해졌다.
음성인식기술도 마찬가지다. AI는 수많은 사용자의 음성샘플을 사용하여 속도, 엑센트, 톤, 피치 등의 음성패턴을 학습하고 분석함으로써, 개개인의 고유한 음성정보를 식별할 수 있다.
보행자의 자세나 습관으로 식별하는 기술도 AI로 크게 수준이 높아지고 있다. 즉, 가속도나 자이로스코프, 지자기 등과 같은 관성측정센서에서 추출된 데이터를 기반으로 AI 학습을 통해 개개인의 보행 패턴을 인식할 수 있게 된 것이다.
앞으로 이처럼 새로운 생체정보를 활용한 새로운 생체인식 기술이 더욱 발전해갈 전망이다. AI는 기존방식의 보안솔루션의 시스템성능을 향상시킬 뿐만 아니라, 새로운 생체정보를 활용한 생체인식 기술 개발환경을 조성할 것이란 기대다.
“즉, 스마트 디바이스를 통해 측정할 수 있는 뇌파, 심전도, 뼈, 근육, 혈액처럼 보안성과 안정성이 높은 생체정보를 활용하거나 혼합하는 차세대 생체인식 기술로 발전하는 추세”라는게 평가원의 전망이다. 이미 심전도를 이용하여 생체인식이 가능한 밴드형태의 제품을 출시한 ‘Nymi’나 손가락의 뼈와 근육, 지방, 혈관, 혈액, 체액 등을 종합하여 인증하는 생체인식 기술을 개발한 ETRI(전자통신연구원) 등이 대표적인 사례로 꼽히고 있다.
<자료 : 한국과학기술평가원>