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지문, 홍채대신 뼈, 근육으로 개인 식별한다

ETRI '인체 전달특성 기반 바이오인식'기술 개발해

복제 힘든 신체 내부정보로 AI가 개인 신원확인

스마트폰 잠금해제, 출입문개폐, 모바일결제 등 활용

손 내부의 근골격 정보로 개인 신원을 확인하는 신기술 개념도/이미지제공=ETRI




개인별 생체정보를 활용한 보안인증기술이 새로운 차원으로 진화하고 있다. 기존의 지문· 홍체 인식기술을 넘어서서 타인이 대체할 수 없는 개인의 뼈, 근육, 지방 등 신체내부 정보를 활용해 신원정보를 확인할 수 있는 생체보안인증기술을 국내 연구진이 개발했다.

한국전자통신연구원(ETRI)은 타인이 복제할 수 없는 생체인식기술인 ‘인체 전달특성 기반 바이오 인식시스템’을 개발했다고 30일 밝혔다. 기계적 진통이나 전극소자를 통해 개인별로 다른 뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액 및 체액 등과 같은 복잡한 인체조직 구조를 데이터화한 뒤 이를 인공지능(AI)이 학습해 각 개인들을 구분하도록 하는 기술이다.

이번 기술은 기존에 신원확인에 사용됐던 지문·홍채·얼굴인식 정보가 복제 가능하다는 한계점을 극복하기 위해 개발됐다. 예를 들어 손가락을 기준으로 할 경우 지문이 아니라 기계를 통해 전달한 진통이나 전기적 신호를 통해 손가락의 해부학적 구조를 파악해 개인인증을 한다. 마치 건강검진시 초음파 촬영 등으로 체지방 측정을 하듯 신체 내부 구조를 데이터화하는 것에 견주어볼 수 있다.

손가락의 뼈, 근육, 혈관 정보 등을 전기적 신호 등으로 데이터화한 스마트폰 잠금해제, 쇼핑, 출입보안 등에 적용하는 개념도/이미지제공=ETRI




ETRI연구진은 임상시험심사위원회(IRB) 승인을 얻어 54명을 대상으로 임상시험을 진행한 결과 약 7,000개 이상의 임상데이터를 확보했다. 이를 바탕으로 AI에게 딥러닝 기법의 학습을 진행한 결과 AI는 99%이상의 생체인식 정확도를 달성했다. 연구진은 김남근 인천대 교수 연구팀의 도움을 받아 신체의 신호전달특성에 대한 기계적 모델링도 성공적으로 구현할 수 있었다.

이번 시스템 장치는 성인 손바닥 크기로 개발됐다. 여기에는 생체조직 모델링 기술과 딥러닝 생체신호분석 기술, 진동 및 전극소자 기술 등이 적용됐다. 해당 시스템은 에너지변환기(transducer), 센서, 신호 처리부로 구성됐다. 이번 장치는 손목시계형으로도 개발됐으며 착용성과 편의성이 높은 이동식 착용형 제품(모바일 웨어러블 플랫폼)형태로도 개발이 진행되고 있다.

ETRI가 사람 손바닥 크기로 개발한 신개념 생체인식시스템 모습과 관련 설계도, 생체인식 데이터 시연이미지. /이미지제공=ETRI


앞으로 보다 작고, 가벼운 센서나 칩 형태로도 개발할 계획이라고 ETRI는 설명했다. 기존의 홍체 및 지문 인증을 하려면 이용자가 의식적으로 감지장치에 해당 신체부위를 갖다 대야 했으나 이번 개발 기술이 모바일 웨어러블 플랫폼, 센서 등으로 완성되면 일부러 신체부위를 감지장치에 가져다 대는 번거로움 없이 개인이 무자각 상태에서 인증을 할 수 있게 된다. 특히 스마트폰의 모바일결재서비스나 인터넷서비스 자동 로그인, 출입 통제, 자동차 문 잠금·해제, 가정용 사물인터넷(IoT), 현금자동입출금기(ATM) 등에 적용되면 편의성이 크게 높아질 것으로 전망된다. ETRI는 해당 기술을 앞으로 전문업체에 이전해 상용화하도록 도울 계획이다. /민병권기자 newsroom@sedaily.com
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