사람마다 손가락을 통해 생체인증을 하게 되면 특성이 다 다르기에 인증에 적합하다는 취지다. 아울러 개인마다 혈관이나 근육의 구조 또한 복잡하다. 따라서 이번 기술은 사람의 근육 조직의 해부학적 특성을 잘 반영한 것으로 보여진다. 마치 건강검진 시 체지방을 측정하는 방식이나 초음파 촬영과 유사하다. 현재 연구진은 손바닥 틀에 손을 갖다 대고 미리 본인을 등록해 놓은 뒤 인증을 하게 되면 본인 여부를 확인할 수 있는 수준으로 개발했다. 이로써 개인마다 보유하고 있는 고유의 DNA처럼 보안성이 높은 새로운 인증수단의 길을 열게 됐다. 손가락에 미세한 전기적 신호 또는 진동과 같은 외부의 기계적 특정 신호가 입력되면 뼈, 근육, 혈관 등 인체 내부를 거쳐 신호가 바뀌게 된다. 연구진은 이를 딥러닝 기술을 활용해 사람을 구별해 인증할 수 있는 기술개발에 성공했다. 개인마다 이 신호가 서로 달라 쉽게 본인임을 알 수 있게 해주는 방식이다. 외부신호를 받게 되면 이 사람 손가락의 지방은 몇 %이고 근육량은 몇 %정도 임을 알게 되는데 이를 인증에 도입한 것이다. 외부신호를 주파수로 변환시켜 사람마다 흡수특성을 계산해 만들었다. 연구진은 임상시험심사위원회(IRB)의 승인을 얻어 54명을 대상으로 임상시험을 진행해 약 7천 개 이상의 임상 데이터를 확보했다. 획득한 임상 데이터를 머신러닝 및 딥러닝 모델을 통해 검증한 결과, 생체인식 정확도를 99% 이상으로 끌어 올렸다. 물론, 손가락은 편의상 시연한 것이고 신체 어느 부위든 가능하다.

향후 연구진은 본 기술을 이용, 다양한 분야에서 인증이 가능할 것으로 보고 있다. 본 시스템은 편의성이 강화된 모바일 웨어러블 플랫폼 형태로 개발이 진행 중이며, 이에 따른 활용 분야도 점차 확장해 나갈 계획이다. 예컨대 스마트폰의 손잡이 부분에 칩화하면 스마트폰을 잡기만 해도 인증이 되고 마우스, 키보드, 자동차 손잡이 등 손으로 쥐는(Grip) 형태에도 응용이 가능하다. 또한, 다양한 금융거래나 출입 시 인증이나 손목시계 등에도 적용이 가능할 것으로 보고 있다. 연구진은 세계적 보안기술업체와 협력해 조만간 상용화에 본격 나설 계획이다. 새롭고 창의적인 아이디어가 우리 세상을 보다 편리하고 안전하게 바꾸어 나가고 있다. 본 기술이 가까운 미래에 생체 인식 산업의 원천 기술로 활용되길 기대해 본다.

정길호 ETRI 홍보실장

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