[테크월드=선연수 기자] 디지털 시대에서 패스워드는 필수적이다. 패스워드를 사용하는 계정이 나날이 늘어남에 따라, 패스워드를 유지하고 지속적으로 업데이트하는 것은 만만찮은 성가신 일이 됐다. 그러나 희망은 있다. 이 귀찮은 일을 고유한 생체인식으로 대체할 수 있는 것이다. 하루하루 기술이 발전하는 시대에서, 사람과 디지털이 결합된 생체인식 인증은 기술의 양 측면을 모두 가진다. 개인을 고유하게 정의하는 생체적 특징에는 여러 가지 방법이 있다. 이런 특징을 포착하고 식별자로 사용하고자 하는 기술들이 속속 도입되고 있다.

 

고유한 생체적 특징 중 가장 먼저 사용된 것은 지문이다. 지문은 수세기 전부터 문맹자들이 서명을 대신해 사용해왔으며, 나중에는 경찰 당국의 범죄자 식별에 공식적으로 사용되기 시작했다. 가장 두드러지는 생체인식 사례는 다른 국가에 입국하기 위해 입국 심사를 하는 경우일 것이다. 심사 기계는 데이터를 읽어들이고, 여권이나 신분증의 칩 상에 디지털 정보로 저장된 이미지와의 일치 여부를 확인한다.

 

얼굴 인식

기술의 진화로 데이터를 포착, 저장하는 것이 눈깜짝할 새에 이뤄지게 되면서, 주요 컨슈머 애플리케이션들에도 얼굴 인식이 본격적으로 사용되고 있다. 두 눈 사이의 거리, 귀의 위치, 코의 길이와 폭, 눈두덩이(안와) 깊이, 광대뼈 형태와 같은 것들이 우리 ‘스스로’를 만드는 고유한 특징들이다.

몇몇 스마트폰 개발사들과 모바일 결제 애플리케이션이 사용자 식별에 얼굴 인식 기능을 활용하고 있으며, 각기 다른 수준의 성공을 거두고 있다. 이외에도 SNS 상에서 사진 속 개인을 태그하는 것을 자동화하고, 스마트홈 애플리케이션으로 회사의 출입문을 여는 곳에 사용하고 있다. 이와 관련한 기술을 개발하고, 산업 표준을 확립하기 위해 오픈페이스(OpenFace)와 오픈 바이오메트릭 이니셔티브(Open Biometrics Initiative)와 같은 오픈 소스 프로젝트에 대한 관심도 고조되고 있다.

얼굴 인식은 게임에서도 사용된다. 오므론(Omron)의 B5T HVC 얼굴 인식 센서 모듈은 얼굴 인식뿐만 아니라 손 동작도 인식해낸다. 이는 640×480픽셀 해상도의 카메라를 내장했으며, 얼굴은 1.3m, 손 동작은 1.5m, 인체는 2.8m의 거리 내에서 인식할 수 있다. 모듈의 OKAO 비전 이미지 센싱 기술은 10가지 알고리즘을 결합해 초당 최대 4회라는 높은 속도로 얼굴, 연령대, 성별, 시선, 얼굴 포즈, 표정, 깜박임을 정확하게 감지·인식하고, 손 동작과 인체를 함께 감지한다.

 

홍채 인식

또 하나의 떠오르는 생체 인식 기술은 홍채 인식이다. 스마트폰 잠금 해제용으로 사용되고 있으며, 삼성전자는 갤럭시(Galaxy) S8과 노트(Note) 8에 적용했고, 애플(Apple)도 뒤이어 채용할 것으로 보인다. 삼성전자의 제품은 한 쪽 눈과 양쪽 눈 모두를 데이터로 포착해낼 수 있다.

 

홍채로부터 데이터를 포착하기 위해서는 특수한 적외선 카메라가 필요하다. 이에 오스람(Osram)의 Oslux SFH 4786S와 같은 적외선 이미터를 사용할 수 있으며, 이는 홍채에 빛을 비춰 카메라가 홍체의 고유한 패턴 사진을 찍을 수 있도록 한다. 방출되는 빛은 눈에 손상이나 자극을 일으키지 않는 수준이며, 810nm 파장의 빛을 방출해 모든 홍채 색깔로 콘트라스트가 높은 이미지를 얻을 수 있다.

이 기기의 또 다른 특징은 방출 각도를 8° 정도 약간 기울였다는 점이다. 이로 인해 빔을 기하학적으로 재정렬하기 위한 기계식 디바이스를 사용하지 않아도 되고, 방출 각도를 넓히고 이미터를 사용해 더 넓은 면적을 비춤으로써 일부 모바일 애플리케이션이 요구하는 사항을 충족할 수 있다. 디바이스의 두께는 1.6mm로 얇으며, 방사 강도는 1A로 정격 1750mW/sr다.

 

목소리 인식

목소리도 고유한 식별자가 될 수 있다. 몇몇 스마트폰 제조사들은 이 기술을 사용하고 있으며, 스마트홈 시스템 업체들도 가전기기 제어에 목소리 인식을 사용하는 중이다. 모바일 결제 업체, 뱅킹 애플리케이션에도 활용되고, 사용자 계정에 접근하는 것을 확인하기 위해 한 곳 이상의 유명 통신사가 목소리 인식 기술을 이용하고 있다.

 

 

NXP반도체의 목소리 인식 개발보드

목소리 인식 기술에는 고수준 알고리즘을 실행해야 하고, 이를 위해 서버가 필요하다. 그러나 칩과 컴퓨팅 기술이 계속 발전하고 있어, 향후에는 스마트폰의 마이크로프로세서(MPU)로 기술을 임베딩할 수 있을 것이다. NXP반도체(NXP Semiconductors)의 LPC54110 MCU 제품을 채택한 LPCXpresso 개발 플랫폼과 같은 형태의 기술도 등장하고 있다. 이는 평가 작업부터 최종 제품화 단계에 이르기까지 목소리와 오디오 인식 애플리케이션 개발에 필요한 모든 것을 제공한다.

 

여전히 유용한 지문 인식

지문 인식은 오래 전부터 가치를 인정 받아 사용돼 왔고, 지금도 여전히 활발히 사용되고 있다. 지문은 개인마다 소용돌이 무늬 고리 무늬, 아치 무늬가 모두 다른 고유성을 띄지만, 기술 발전으로 광학적 CMOS 센서를 활용해 비교적 저렴하게 지문 정보를 포착·비교할 수 있게 됐다.

 

시드 스튜디오의 지문 인식 모듈

시드 스튜디오(Seeed Studio)의 그로브 시스템(Grove System) 모듈 제품군은 사용이 편리한 빌딩 블록 접근법을 제공해 빠른 개발을 지원한다. 센서는 시놉칩(Synopchip)의 Cordis 5+ 제품군에 속하는 AS601 임베디드 디지털 신호 프로세서(DSP, Digital Signal Processor)를 채택했다. 이는 지문 식별용으로 개발된 제품이다.

아두이노(Arduino) 호환 그로브 베이스 쉴드나 여타 오픈 소스 플랫폼과 연동한 뒤, 윈도우 기반 PC로 연결해 센서의 직렬 포트를 제어할 수 있다. 웹 기반 소프트웨어 개발 플랫폼 깃허브(GitHub)에 저장된 라이브러리와 데이터를 비교할 수도 있다.

낮은 가격대의 지문 인식과 스캐닝 센서 모듈들도 등장하고 있다. 스파크펀(SparkFun)의 GT115C3은 ARM Cortex-M3 프로세서 코어에 기반한 광학 센서 내장형 제품이다. 이 모듈은 센서를 사용해 450dpi 해상도로 202×258픽셀의 이미지를 포착해내, 최대 200개의 지문을 저장할 수 있다. 이미지 포착 정확도가 높고, 오거부율(FRR, False Rejection Rate)이 0.1%보다 낮으며, 오수락율(FAR, False Acceptance Rate)은 0.001% 미만이다. TTL(트랜지스터-트랜지스터 로직) 시리얼을 사용해 데이터를 통신해 원하는 프로젝트로 모듈을 손쉽게 임베딩할 수 있다.

 

보안의 중요성

다양한 생체적 특징을 고유 식별자로 사용할 수 있으나, 애플리케이션에 따라 적합한 기술이 달라질 것이다. 그리고 항상 고려해야 할 중요한 부분은 데이터 보안이다. 두 가지나 그 이상의 기법들을 결합하면 한 가지만 사용하는 것보다는 훨씬 높은 보안 수준을 달성할 수 있다. 익숙한 얼굴도 조명이 다른 곳에서는 낯설어 보이는 상황을 생각해보라. 예를 들어, 비밀번호와 얼굴 인식 기술을 함께 사용한다면, 나와 닮은 사람이 우연의 일치로 나의 데이터를 보는 일은 막을 수 있을 것이다.

대량의 데이터를 저장하고 처리하는 능력은 계속 향상되고 있기 때문에 여러 기법을 결합한 결과를 컴퓨터가 관리하는 것은 점점 쉬워지겠지만, 무단으로 조작하는 능력 또한 고도화될 것이므로 이에 대비해야 한다.

글: 마크 패트릭(Mark Patrick)

자료제공: 마우저 일렉트로닉스

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