ETRI, 뼈·근육·지방·혈관·체액 등 신체 내부 구조 활용
정확도 99% ↑·복제 불가능한 차세대 생채인식 기술

사람마다 신체구조가 다르다는 사실에 착안해 국내 연구진이 생체신호에 기반한 바이오인식 기술을 개발했다.
한국전자통신연구원(ETRI)은 인체의 뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액, 체액 등 사람마다 몸을 이루는 요소가 다르고 복잡성 또한 높다는 특징을 이용해 이를 신호체계로 바꿔 사람을 구별해내는 기술을 구현했다.

ETRI는 지문, 홍채, 얼굴인식 등 현재 상용화된 생채인식 인증기술이 이미지 처리에 기반하고 있어 복제가 가능하다는 문제점을 해결하고자 기술개발에 집중했다. 기존의 지문 등을 활용한 인증기술은 외형 이미지에 치중한 반면 이번에 개발된 기술은 신체 내부 구조적 특성을 활용했다.

손가락을 인증대상으로 설정할 경우 손가락 내 해부학적 조직 특성에 따라 달라지는 신호를 반영한다. 이는 건강검진 시 초음파 촬영을 하거나 체지방을 측정하는 것처럼 손가락에 진동과 같은 기계적 신호나 미세한 전류와 같은 전기적 신호를 주는 방식을 활용해 사람을 구별해 내는 것이다.

해당 시스템의 핵심은 ▲생체 조직 모델링 ▲딥러닝 생체 신호 분석 ▲진동, 전극 소자 기술 등이다.
바이오 인식 시스템은 현재 성인 손바닥 크기로 만들어져 전기 및 음향 신호를 인체에 전달하고 있으며 ▲에너지변환기 ▲센서 ▲신호처리부로 구성돼 있다. 여러 센서에서 얻어진 신호의 조합을 통해 다양한 특성을 기반으로 사용자의 특이성 및 재현성을 극대화시키는 알고리즘을 구현했다.

ETRI는 향후 손목시계형으로 만들어 전극이 손목 부위에 닿을 수 있는 시스템을 개발하고 센서나 칩 형태로 경량화할 계획이다.

또한 연구진은 임상시험심사위원회(IRB)의 승인을 얻어 총 54명을 대상으로 임상시험을 진행해 약 7,000개 이상의 임상데이터를 확보했다. 확보된 임상 데이터를 머신러닝 및 딥러닝 모델을 통해 검증한 결과 생채인식 정확도가 99%를 넘어선 것으로 확인됐다.

이번에 개발된 기술은 기존 생채인식 기술과 달리 원천적으로 복제가 불가능하면서도 연속적인 생체 인식이 가능한 장점을 지녔다. 편의성도 우수해 신체의 특정 부위에 국한되지 않고 다양한 곳에서 인증을 할 수 있다. 뿐만 아니라 부착형 또는 모바일 기기의 무자각 상태에서 개인 인증이 가능하다.

ETRI는 후속 연구를 통해 실제 스마트폰이나 웨어러블 기기에 기술을 적용함으로써 사이버 결재, 현금자동입출기(ATM) 입·출금 등 금융결재, 인터넷 자동 로그인, 출입통제, 자동차 문손잡이, 가정용 맞춤형 사물인터넷(IoT) 서비스 제공은 물론 병원에서 환자 정보 관리를 위한 스마트 시스템 등으로 적용 범위를 확대해 나갈 계획이다.



안창근 ETRI 의료정보연구실 박사는 “스마트폰을 잡았을 때나 컴퓨터 키보드 또는 마우스 등을 통해 의자 좌석에 착석 시 인증하는 방식도 가능하다”며 “이번에 개발된 기술이 미래 생체 인식 산업의 원천 기술로 활용되길 기대한다”고 밝혔다.

한편 이번 성과는 사이언티픽 리포트, IEE 트랙젝션 온 사이버네틱스 등 국제학술지에 게재돼 우수성을 인정받았다.