'전체'에 해당되는 글 11건

  1. 2010.02.12 Biometric system Laboratory
  2. 2007.06.24 Biometrics
  3. 2007.03.31 Fingerprint Synthesis
  4. 2006.12.31 Quality classification fot Fingerprint Images
  5. 2006.12.28 지문알고리즘 시작을 위한 간단한 DB
  6. 2006.12.23 Fingerprint Sensor
  7. 2006.12.22 Fingerprint Minutiae Structure 고찰
  8. 2006.12.21 Solution-Fingerprint Algorithm
  9. 2006.12.20 History
  10. 2006.12.19 생체인식기술과 또하나의 반대되는 시각

Biometric system Laboratory

Research 2010.02.12 10:23







신고
Trackback 0 : Comment 0

Biometrics

Research 2007.06.24 02:50

Welcome / Bienvenue

Well, I hope that you will find some interesting stuff for you!

J'esp?e que vous trouverez quelques ??ents dignes d'int?? sur ce site, et excusez-moi d'avance si c'est parfois uniquement en anglais.

You need to enable javascripts to properly display this website, and get access to the menu that should appear on the left.

Expand the menu to get the complete list of pages.

  • News
    Contains the history of this web site + some miscallaneous information (what is the banner? why this name "FingerChip"?).
    Contient l'historique de ce site web et quelques informations concernant les images et les noms employ?, pour les curieux.
  • Pocket PC
    This is probably the main reason why you are here. There are some freeware for Pocket PC I have done.
    C'est probablement pour cela que vous ?es ici, vous trouverez quelques programmes (gratuits) pour Pocket PC dans cette section, que j'ai r?lis?.
  • Biometrics
    Contains basic information related to the use of distinctive physiological and behavioral characteristics for automatically recognizing a person.
    Introduction ?la biom?rie, l'art de reconna?re automatiquement les personnes gr?e ?leurs caract?istiques physiologiques et comportementales.
  • Fingerprint
    Direct access to the fingerprint section of biometrics.
    Acc? direct ?la section "empreintes digitales" de la biom?rie.
  • FingerChip
    Contains information related to this fingerprint sensor.
    Vous y trouverez des info concernant ce capteur d'empreinte digitale.
  • Biography
    Contains some information concerning the author of this website.
    Un peu d'auto-promotion. Vous y trouverez quelques r??ences d'articles.

homepage visitors

신고
tags : 생체인식
Trackback 0 : Comment 0

Fingerprint Synthesis

Research 2007.03.31 01:15
fingerprint 패턴을 생성해주는 프로그램으로, 특이점과 융선밀도등, 융선잡음등을 포함하여 다양하게 생성할수 있습니다.

패턴 생성을 원하는 형태나, 특이점 숫자를 정해서 패턴 생성을 할수 있으므로 추출 알고리즘의 성능 테스트 용으로 이용하면 편합니다.

패턴 생성이라, 워낙 지문의 품질이 좋지만..^^

아래 링크 참고... 다운받아 이용해 보심이~

http://www.optel.pl/software/english/synt.htm


This program presents a method for synthesis of a wide veriety of artificial finger ridge patterns. It is based on a novel algorithm which employs a proprietary mathematical model of finger ridge patters. This consistent model is the basis for development of fingerprint identification. In order to obtain further information please contact
us.


신고
Trackback 0 : Comment 0

Quality classification fot Fingerprint Images

Research 2006.12.31 01:27

특징점 기반의 지문 추출/매칭 알고리즘에서는 지문의 품질분류가 중요한 요소입니다.

지문 퀄리티에 따른 추출 알고리즘의 성능이 좌우되기 때문이라는것은 쉽게 이해 할수 있습니다.

특징점 추출에 있어 지문 퀄리티에 대한 자료는 생체인식포럼의 자료를 참고하세요.



자료 출처: http://www.kisa.or.kr/kisa/knbtc/jsp/knbtc_data_list.jsp



지문 퀄리티 정보의 활용성:
지문 퀄리티 정보는 지문 특징점 추출, 사용자 등록[Enroll], 특징점 매칭[Verification, Identification]에 추가로 활용할수 있다.

1. 특징점 기반 추출과정의 프로세서를 잠깐 살펴보면...
Fingerprint Image->Quality Classification->Image Enhance-> Ridge Direction ->Ridge Extraction->Ridge Thinning->Ridge Restoration->Classification->Minitiae Selection 의 일반적인 과정을 따른다.

이에 Quality Classification에서 전제지문에 대한 퀄리티 분류를 얻게되면, 각 process의 세부 processing에 차이를 두게 될수 있다.

지문 퀄리티에 따른 Image Enhance가 이루어지고, Ridge Direction을 통해 전체 지문의 방향성분을 구하면서 또한, 세부적인 지문융선에 대한 블록별 퀄리티를 정의할수 있다,

Ridge Restoration 과정을 거치면서 지문 블록별 퀄리티에 따른 복원강도의 결정에도 이용될수 있습니다.

이때, 각 지문의 퀄리티와 블록별 퀄리티는 최종 특이점 선택과정 이용된다.
각 특징점마다의 신뢰성에 대한 가중치를 정의할수 있게 됩니다.

즉, Minutiae Selection 과정중, 오추출, 미추출, 정추출이 발생하는데, 이때 추출되는 오추출, 정추출 특징점의 신뢰성 정보를 부가하게 되는것입니다.

2. 사용자 등록과정에서의 퀄리티 활용
사용자 등록이란, 특징점 추출과 특징점 매칭을 수행하여 실 이용자의 등록입니다.
이때, 지문 퀄리티의 정보는 지문 등록의 sensitive를 결정하게 되며, 이 sensitive값은 identificaton, verification 과정중에 활용할수 있습니다. 품질이 Corrupted한 지문의 경우 자동 강제등록을 시킬수도 있겠죠?

본 연구에서는 등록 특징점은 매칭 과정을 거치면서 매칭된 특징점과 신뢰성 가중치값을 통해 부가적으로 생성한 가상 특징점 조합셋을 추가로 생성해 둡니다.

즉, 원추출 특징점과 매칭을 통해 가상 특징점 세트로 2개의 특징점을 구성합니다.

3. 특징점 매칭을 통한 verification, Identification
특징점 기반의 알고리즘에서 매칭에 이용되는것은 지문이 아닌, 특징점인것은 당연한 것이겠죠..
이때, 추출된 특징점이라고 해도 지문 퀄리티에 따라 모두 같은 가중치를 가진 특징점이 아닌것입니다.
지문 특징점 추출과정에서의 퀄리티 정보는 고속매칭과 Verification indexing을 위한 부가 정보로 이용될수가 있습니다.

자세한 부분은 알고리즘 세부적 설명과정에 다시 언급할 기회가 있을것입니다.

이렇듯, 지문 퀄리티 분류는 특징점 추출의 성능과, 등록, 추출과정에 기초자료가 될수 있습니다.

지문 퀄리티에 대한 첨부문서가 퀄리티 정의의 기초적 정보가 되었으면 합니다.

각 지문 알고리즘은 그 알고리즘마다의 특성에 따른 의존성을 가지고 있습니다.
이를 어떻게 구성하느냐.. 그것이 관건이겠죠!!

순수 연구만이 아닌 상용 알고리즘 연구에 있어 속도와, 신뢰성과의  싸움은 계속되는듯 합니다.

신고
Trackback 0 : Comment 0

지문알고리즘 시작을 위한 간단한 DB

Research 2006.12.28 06:18

Fingerprint Verification Competition에서 지문 등록 및 매칭 테스트를 위한 DB set을 구할수 있습니다.

2000~2004년까지 2년 단위로 참가업체의 결과 또한 볼수 있으므로, 연구 과정에서 참가 업체와 비교도 해볼수 있습니다.

아래 링크 참고: http://bias.csr.unibo.it/fvc2006/

2006년 Competition은 진행중이며, 과거 년도에서서 필요한 DB를 다운 받으시면 됩니다.


연구에 필요한 논문이나 학술정보는 Google Scholar_Beta  http://scholar.google.com/

신고
tags : 지문DB
Trackback 0 : Comment 0

Fingerprint Sensor

Article 2006.12.23 18:29

생체인식에 이용되는 지문 취득장비중 일반분야에 이용되는 센서에 대한 이야기 입니다. [AFIS쪽 장비는 제외]

광학식과 반도체식으로 간략하게 볼수 있으며, 반도체식에는 열감지식, 축전식, 전기장식등의 다양한 제품들이 존재합니다.

여기에서 설명하지 않은 제품이외도 다양한 제품들이 연구되고 시제품이 존재합니다.


센서별 종류와 장단점

광학식 센서[Optical sensor]: 프리즘과 센서간의 초점거리에 의해 모듈의 크기가 결정됩니다. 구조도 간단 하며 제작도 용이하고, 저렴하므로 구조만 알면 간단하게 제작이 가능합니다.
간략한 구조, 상대적으로 좋은 영상 퀄리티와 프리즘에 직접 접촉을 하므로, 정전기등 전기적 특성에 강한 특성을 가지고 있읍니다.

사용자 삽입 이미지

프리즘에 의한 사다리꼴 왜곡이 있으나, 이는 센서의 한쪽 각도 조절과 알고리즘상으로도 쉽게 해결이 가능합니다. 가장 큰 단점은 크기라고 할수 있으며, 이는 프리즘의 크기를 줄이므로 사이즈크기를 조절이 가능합니다.

사용자 삽입 이미지

광학식 개발과정중 취득이미지


열감지식 센서[Thermal sensor]: 접촉부위와 비접촉 부위의 온도차이에 의해 영상을 취득하는 방식입니다. Atme's FingerChip이 대표적 제품이라 볼수 있습니다.
Atmel의 제품에서 살펴보면 Swipe Type으로 센서위에서 손가락을 긁는 스타일의 제품이죠.
초기 제품보다는 상당히 안정된 영상취득 특성을 가지며, bar type이다 보니 사이즈가 작아 사용되는 응용제품을 쉽게 볼수 있을것입니다.[휴대폰, 노트북, 주변에서 쉽게 눈에 띄죠]
단점은 Swipe 방식이므로 긇는 속도등에 따라 영상이 일정하지 않으나, 약간 연습하면 쉽게 적응이 됩니다.

자세한 사항은 Atmel 제품 페이지 참고: http://www.atmel.com/products/Biometric

사용자 삽입 이미지
Atmel's FingerChip 취득 이미지

축전식 센서[Capacitive sensor]: 접촉 지문 융선간의 대전되는 전하량의 차이로 영상취득 방식으로 UPEK TouchChip이 대표적인 제품입니다.
자세한 정보는 이곳에 : http://www.upek.com/products/sensors.asp
이제품은 소니 VAIO 지문인식 노트북에서 쉽게 볼수 있읍니다.
많이테스트 해보지 않은 제품이라.. ㅎㅎ 영상퀄리티도 좋고, 번들 알고리즘도 좋은 평입니다.
알고리즘은 cogent것으로 알고 있는데.. Cogent System에 대한 자세한 것은 http://www.cogentsystems.com/
참고 하시고요[지문에 좀 관심을 가지면 다 아는  AFIS 시스템 업체입니다]

전기장식 센서[Electric sensor]: 센서에 접촉하는 지문에 전기장을 형성하여 지문을 취득하는 방식으로 대표적인 제품은 AuthenTec 제품군들이 있으며, bar type도 있습니다.  
반도체식 제품으론 Atmel제품과 AuthenTec제품을 가장 먼저 사용해 본듯하고, 2000년 초까지만 해도 취득영상이 아주 조잡하였습니다.
현재는 광학식에 근접한 퀄리티를 가지고 있으며, 후지쯔 지문인식 노트북에서 쉽게 볼수 있습니다.

자세한 정보는: http://www.authentec.com/ 참고하시고요.

사용자 삽입 이미지
사용자 삽입 이미지

 

AuthenTec의 AES4000과 AFS-2 취득이미지







간략하게 지문인식 센서들을 살펴봤습니다. 각 제품의 특성은 링크된 제조사 페이지를 참고하시면 더 많은 정보 가능하실것입니다.




많은 제품중에 반도체식을 대표적인 3개 제품만을 살펴본 이유는 제품을 쉽게 구할수 있으며, 센서군에 있어 선두군에 있는 업체이고, 국내에서도 쉽게 기술지원을 받을수 있는 제품군입니다.

반도체식의 제품군은 소형화가 가능하여 응용제품이 개인이 사용하는 제품에 다양하게 적용되고 있으며, 광학식은 프리즘과 초점거리란 특성으로 소형화 보다는 다수의이용자가 사용하는 제품군에 많이 이용됩니다.

국내에서는 보통 광학식 제품군으로 많이 나오며, 사업분야도 출입관리, 도어락, 다수 이용자 위주의 사업이 많기 때문일것입니다. 한편으론, 반도체식보다 쉽게 개발이 가능하며 반도체식 센서의 개발력과 자본상의 문제이기도 합니다.

광학식이든 반도체식이든 알고리즘은 기본적으로 제공되고 있으며, 보편적인 성능을 나타냅니다.

왜 보편적이냐? 생체인식이란것을 알면 무슨뜻이신줄 알것이라고 생각됩니다.

신고
Trackback 0 : Comment 0

Fingerprint Minutiae Structure 고찰

Article 2006.12.22 07:42

특징점 기반의 지문인식을 위해서 지문영상에서 추출한 특징점에 대한 구조를  생성해야 한다.

특징점으로 이용되는 정보는 끝점[ending), 분기점[bifucation and divergence], 특이점[singular point, Short Ridge], 분류[Types of pattern]타입, Core, Delta, 지문 Quality, Clear Area등의 다양한 정보를 하나의 Structure로 구성을 하고, 추가 암호화를 거친다.
특징점 자체 구성의 방법 자체가 1차 암호화라고 할수 있을것이다.

생체인식 정보에 대한 표준준화 대한 여러 문서를 참고해 보면 도움이 될수 있습니다.
-ANSI/INCITS 358-2002 : The BioAPI Specification
-NISTIR 6529 : Common Biometric Exchange File Format(CBEFF)
-ANSI/X9.84-2001 : Biometric Information Management and Security
등을 참고하여 특징점 구조 생성시 Header부분을 생성하고, 표준규약에 따른 BioAPI 권고사항에 따라 작업을 권고합니다.

사용자 삽입 이미지



특징점 구조의 관심사항은 Opaque Biometric Data의 구조를 어떻게 생성할 것이냐가 관심사항이 되겠습니다.

회전지문이 아닌 평면지문에서는 특징점이 지문의 퀄리티에 따라 다르지만 평균 50개 미만이 추출됩니다.
절대적인 입력데이터 양이 적기 때문에 회전지문에 비해 특징점 숫자가 줄어드는 것은 당연하다고 볼수 있읍니다.

앞에서, 특징점으로 이용되는 정보는 끝점[ending), 분기점[bifucation and divergence], 특이점[singular point, Short Ridge], 분류[Types of pattern]타입, Core, Delta, Quality, Clear Area라고 했는데 간단하게 구성해 보겠습니다.

보통 알고리즘에서 생성된 모든 특이점을 저장할수는 없으므로, 신뢰성 테스트를 거쳐 정의된 특징점 숫자까지만 저정을 하게 되도록 설계합니다.

이 신뢰성 검증은 다음에 기회가 되면 설명하겠습니다. 추출되었다고 다 특징점이 아니겠죠...


320Byte 정보의 특징점 구조를 설계한다면 다음과 같이 설계 해볼수 있을것입니다.

헤더정보: 16Byte

특징점 데이터 숫자: 70개

1.특징점 기술

X, Y           : x 절대값       8 bit

                 : y 절대값     8 bit

                 : x 부호           1 bit

                  : y 부호         1 bit

특징점의 특성 (분기점, 끝점)       1 bit

융선 정보                                           5 bit

특징점 신뢰도  data 표시                  1 bit

특징점의 방향 f                                7 bit

       -----------------------------------------------
4Byte 정도로 구성( 70x4 = 280Byte 할당)

2.추가 정보

       지문기울기                                                                                 1Byte
                 
중심측 길이                                                                               1Byte

왼쪽 Delta  거리                                                                       1Byte

오른쪽 Delta 거리                                                                   1Byte

지문의 양호 상태                                      1Byte

분류번호                                                                                     1Byte

수정 횟수, 기타                                                                     2Byte

Checksum                                                                                   1Byte

----------------------------------------------------------------------
9Byte

3.매칭 부가 정보

매칭 등록 정보 (score)                                                           1Byte            
                 매칭 등록 정보(hit type)                                                        1Byte    
                부가정보                                                                                      5Byte
                여분영역                                                                                       8byte
         -----------------------------------------------------------------------15Byte      
       
식으로 데이터를 구성해 볼수 있습니다.

신뢰성있는 알고리즘 구성을 위해서는 취득 지문에서 최대한의 다양한 정보를 구성하여야,  매칭과정에서 보다 다양한 검증 과정을 거칠수 있습니다.

위 특징점 구성방식이 절대적인것은 아니므로, 본인의 연구에 따라 특징점을 구성하면 될듯 합니다.


첨부화일은 Bio_API 간략문서입니다.

신고
Trackback 0 : Comment 0

Solution-Fingerprint Algorithm

About 2006.12.21 01:04
Solution-Fingerprint Algorithm

지문인식 알고리즘을 연구하면서 컨설팅을 진행하고 있습니다. 2003년 Atmel Research part를 통해 알고리즘 평가 과정을 수행하였습니다.

현재 알고리즘 공개 릴리즈 작업을 위한 작업이 진행중에 있습니다.

알고리즘:
현재 릴리즈 과정중의 알고리즘은 특징점[Minutiae] 기반으로 하고 있습니다. 전체적인 연구방향은 보다 세밀한 결과를 얻기위해 진행되지만, 간략하면서 실용적인 방법인 특징점을 기반으로 진행되었습니다.

지문에서 특징점은 FBI가 정의한 규약에 따라 진행하였으며, 회전지문과 평면지문에 따라 특이점의 구성에 대한 차이가 존재하며, 연구의 중점은 회전지문을 기반으로 합니다.

회전지문에서 끝점[ending), 분기점[bifucation and divergence], 특이점[singular point, Short Ridge], 분류[Types of pattern]등의 부가정보를 기반으로 특이점을 구성하고 있습니다.

상업적으로 이용되는 분야에서는 취득 지문이 보통 평면지문으로 취득하게 되다보니, 회전지문에 비해 상재적으로 정보량이 부족하며, 일부 정보만을 이용하게 됩니다.

특이점 기반의 알고리즘은 특징추출[Feature Extraction], 매칭[Minutiae Matching]으로 구분됩니다.

특징추출[Feature Extraction]

센서를 통해 취득되는 평면지문은 각 센서의 특징적 차이와, 이용자의 다양한 지문의 형태로 인해 갈라짐, 뭉개짐, 손실등과 함께 복합작용하여 상대적으로 열화되어 있는 상태입니다.

입력 영상을 통해 다양한 영상처리 기반을 통해 최적 처리 과정을 위한 pre-processing과정을 거치게 됩니다.
pre-processing 과정이 추출의 핵심이라 할수 있으며, 의사특이점 제거, 복원, 특이점 추출이 이루어 집니다.

사용자 삽입 이미지

Pre-Processing 과정과 특이점의구성 대략정보



매칭[Minutiae Matching]
특이점 기반 매칭은 처리속도가 빠르며, Identification, Verification 방식에 따라 전체적인 알고리즘 큰 구성은 같으나, 결과의 도출 과정에 차이가 존재합니다.

매칭의 강인성과 호환성을 위해 현재 진행된 매칭방식은 이기종간의센서를 통해 취득된 특이점간의 호환 매칭이 이루어집니다.

사용자 삽입 이미지


Minutiae Matching의 기본개념


보다 자세한 부분은 세부적인 연구과정부분에서 설명예정입니다.
신고
Trackback 0 : Comment 0

History

About 2006.12.20 18:16

History

2001 : R&D part  설립

~현재: 다수 업체에 프로젝트별 알고리즘 컨설팅 및 지원

신고
tags : 연혁
Trackback 0 : Comment 0

생체인식기술과 또하나의 반대되는 시각

etc.. 2006.12.19 05:45

생체인식 기술

1. 개요

Biometrics, 즉 생체인식 기술은 살아 있는 사람의 신원을 생리학적 특징 또는 행동적 특징을 기반으로 인증하거나 인식하는 자동화된 방법을 말한다. , 인간의 특성을 디지털화하여 그것을 보안용 패스워드로 활용하는 것이다. 따라서, 생체인식 기술의 기술적 기초가 되는 신체정보는 생리학적 정보와 행동적 정보로 분류된다. 생리학적 특징을 기반으로 하는 신체정보는 지문, 홍채, 망막, 손 모양, 정맥의 모양, DNA 등이 있으며, 행동적 특징을 기반으로 하는 정보에는 음성이나 서명, Key stroke, 걸음걸이 등이 있다.

생리학적 특징에 기반을 둔 기술은 행동적 특징에 기반을 둔 기술보다 상대적으로 안정적이며, 개인 내에서의 변화가 적은 것이 장점이나 활용 장치의 부피가 크고 비싸며, 사용자에게 거부감을 줄 수 있다는 것이 단점이다. 반대로 행동적 특징에 기반을 둔 기술은 활용장치가 단순하고 저렴하며, 사용자에게 자연스러운 느낌을 줄 수 있다는 장점이 있으나 심리 상태에 따라 변화하고 신체적 특징에 영향을 받으며 개인 내의 변화가 크다는 것이 단점이다.

더불어 생체인식 기술은 인간의 독자적인 특징을 보안의 기초로 하고 있기 때문에 기존 시스템의 단점을 일소할 수 있으나, 대상이 사람이라 사람의 정보를 수집한다는 점에서 법률적, 윤리적 문제를 안고 있다. 더욱이 아직은 기술이 발전단계에 있기 때문에 기술면에서의 부정확성 문제도 해결해야 할 시급한 과제이다.

2. 생체인식 기술의 종류

현재 다양한 생체인식 기술이 적용되거나 연구되고 있으며, 그중 하나가 홍채나 망막을 이용한 인식 기술이다. 홍채나 망막의 무늬는 일란성 쌍둥이라도 서로 다른 것으로 알려져 있으며, 특별한 외상이나 심각한 질병에 걸리지 않는 한 평생 변하지 않는다. 망막인식은 안구 배면에 있는 모세혈관의 구성이 지문과 같이 평생 변하지 않는다는 특성을 이용한 기술이다. 망막인식의 장점은 지문보다 더 많은 속성을 가지고 있다는 점이다. 그러나 사용자가 자신의 눈을 망막 스캐너에 아주 근접하게 갖다 놓아야 하므로 사용자들의 호응을 얻지 못하고 있다. 홍채인식은 사람의 눈에서 중앙의 검은 동공과 공막(흰자위) 사이에 존재하는 도넛모양의 홍채무늬 패턴을 이용하여 사용자를 인증하는 기술이다. 홍채인식 시스템의 장점은 약 1미터 떨어진 곳에서도 카메라로 포착이 가능하다는 것이다. 이때 개인마다 홍채의 모양이 다르기 때문에 저장된 코드 정보의 3분의 1만 대조해도 신원확인이 가능하다. 이런 점에서 홍채인식은 지문을 포함한 모든 생체인식 시스템 중에서 보안성이 가장 뛰어나다. 하지만, 홍채인식 시스템의 경우 기기가 소형화되기 힘들어 상용화, 보편화가 힘들고 다른 인식 시스템보다 고가라는 단점이 있다.

손모양 인식은 생체인식 기술 중 가장 먼저 자동화된 기법으로 개인마다 손가락의 길이가 다르다는 점에서 착안, 손가락 형태를 분석하여 이를 디지털화한 시스템으로 영상인식 기술의 발전으로 단순한 길이를 측정하는 것에서 벗어나 다양한 특징을 추출하여 사람을 인식하는데 사용되고 있다. 손모양 인식은 간편하고 처리량이 적어 실시간 처리가 가능하나 정확도면에서 문제점을 안고 있다. 손모양 인식은 지문을 남기지 않고 장문만을 남길 때 그 문양으로 범인을 잡아내는데 사용되고 있으며, 다른 분야에 대한 응용은 연구단계에 머무르고 있다.

정맥인식 기술은 손등이나 손목의 정맥 패턴도 지문처럼 사람마다 다르다는 점에 착안한 보안 기술이다. 간단한 상처나 일반적인 광 투과성 물질에 의한 오염 등에도 양호한 영상을 획득 할 수 있다는 장점이 있으며, 복제가 거의 불가능해서 가장 높은 보안성을 가지고 있다. 하지만 혈관분포 영상을 얻는 방법으로 보통 적외선 조명과 광학 필터를 사용하는 방법을 취하는데, 손등의 피부배경으로부터 정맥이 분포한 부분을 추출하기가 쉽지 않으며 하드웨어 구성이 복잡하고 가격이 높아 상용화의 걸림돌로 작용하고 있다.

DNA 패턴 인식은 현재 연구가 진행되고 있는 분야로서 실시간 측정 기술이 개발되지 않아 생체인식 분야에 포함하기 어렵지만 위조 및 해독이 원천적으로 불가능하기 때문에 위조 변조 등으로부터 저작권을 보호할 목적으로 사용할 수 있다. 현재의 기술 방식은 개인의 혈액이나 타액에서 DNA를 추출해 얻은 자료를 마이크로 캡슐화해 잉크와 혼합한 DNA 잉크 방식을 사용하고 있으며, 향후 생체인식 분야의 유망 기술로 기대를 모으고 있는 분야이다.

생체인식 기술하면 가장 먼저 지문인식을 떠올릴 만큼, 지문인식은 오늘날 가장 널리 또 오랫동안 사용되고 있는 생체인식 기술이다. 지문은 땀샘이 융기하여 일정한 흐름을 형성한 것으로 그 모양이 개인마다 서로 다를 뿐 아니라, 태어날 때의 모습 그대로 평생 변하지 않는 특성이 있다. 이러한 고유 특성 때문에 식별 성능에 대한 신뢰도, 안정도 및 인식 속도가 다른 생체인식보다 높은 것으로 평가되고 있고, 가장 효율적인 개인인증 방법으로 이용되고 있다. 특히, 지문인식은 지문을 저장하고 식별하는 센서와 반도체 칩이 소형이고 저렴하기 때문에 그 어느 생체인식 기술보다 응용범위가 넓다. 지문인식의 장점은 0.5% 이내의 에러율이라는 비교적 높은 인식률과 1초 이내에 이루어지는 빠른 검증속도 면에서 우수하고, 타 생체인식 기술에 비해 사용이 편리하고 경제성이 높다. 지문인식의 단점은 지문이 손상되거나 아예 없어진 경우에는 적용이 불가능하다는 점인데 우리나라는 전체 인구의 약 5% 정도가 이 경우에 속한다. 남아있는 지문 흔적을 복사해 사용하거나, 지문을 위해 손가락을 잘라가는 등의 범죄 가능성도 존재하나 지문인식 장비의 기술발달로 복사된 지문정보와 죽어 있는 신체 일부는 인식되지 않게 함으로써 문제를 해결해 가고 있다.

얼굴인식 기술은 인간이 다른 사람을 인지할 때 가장 많이 사용하는 것이 얼굴이기 때문에 가장 자연스러운 생체인식 기술이라고 할 수 있다. 하지만, 얼굴을 인식하기 위해서는 영상에서 얼굴 부분만 따로 분리해 내는 작업이 필수적인데 인간의 얼굴이 고정되어 있는 것이 아니기 때문에 분리 작업은 매우 어려운 과정이 된다. 얼굴인식 방식으로는 얼굴 혈관에서 발생하는 열상을 적외선 카메라로 촬영하는 특징점 기반 방식과 3차원 얼굴 영상을 이용한 영상기반 방식(Principal Component Analysis: PCA)이 사용되고 있다. 향후 얼굴인식 기술이 가장 널리 적용될 것으로 예견되는 분야는 로봇 기술 기반의 에이전트 서비스이다. 로봇은 얼굴인식을 통해 누구인지 인식하고 그에 따른 적절한 행동을 취할 수 있으며, 뉴스 프로그램에서 특정인의 얼굴이 나오는 장면만 선택해 검색하는 등의 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다.

음성인식은 음의 강약과 높낮음 등 음성의 진동이 갖는 특징을 디지털 신호로 바꾼 뒤 분석하여 데이터베이스에 저장된 음성자료와 비교하여 본인임을 확인하거나 그 언어적 의미를 분석해 내는 기술이다. 현재 음성인식 기술은 상대방의 이름이나 관련 단어를 말하면 자동으로 통화를 연결해 주는 핸드폰, 컴퓨터 명령어를 말로 실행시킬 수 있는 보이스 액세스 프로그램, 기본적인 메모, 인터넷 접속까지 음성인식이 가능한 IBM OS/2 워프 등에 활용되고 있다. 하지만, 사용자가 감기나 후두염 등 건강상태에 따라 후천적으로 목소리가 변할 수 있고, 주변 소음과 잡음도 시스템에 영향을 미치며 일부러 목소리를 변화시키거나, 다른 사람이 목소리를 흉내낼 수도 있기 때문에 인식률이 떨어지는 문제점이 아직 해결해야 할 과제로 남아 있다.

인간이 문자 생활을 한 이후 서명은 아주 오랫동안 자연스럽게 적용되어 온 생체인식 방법으로 직접 작성한 문서나 악보, 그림, 조각품, 악기, 공예품에 이름을 써넣는 것은 오늘날에도 매우 일반적인 방법이다. 서명인식 방법은 작성된 서명을 스캐너, 카메라 등으로 광학적으로 인식한 다음 모양을 분석하여 인식 대조하는 오프라인 방식과 전자 패드에 직접 서명하면서 그 움직임, 속도, 압력 등을 동적으로 파악하는 오프라인 방식이 있다. 서명인식 방법은 위조전문가에 의한 모조가 쉽다는 것이 서명인식의 가장 큰 단점이며, 높은 보안을 요구하는 부분에서는 지문이나 홍채인식 등 다른 생체인식 특징을 병행해 사용하는 것이 일반적이다.

< 1>에 앞에서 언급한 주요 생체인식 기술들 간의 장단점을 비교하였다.

사용자 삽입 이미지

3. 시장 및 국가별 동향

. 세계 생체인식산업 시장 규모

IBG가 예측한 2006년 세계 생체인식산업 시장 규모는 26 8,400만 달러이며, 2008년에는 46 3,900만 달러에 이를 것으로 전망하고 있다. 기술별로 보면 지문인식 관련 기술 및 시스템의 매출 비중이 약 60%로 가장 높고, 그 다음은 얼굴인식 분야로 약 17% 정도의 시장 점유율을 기록할 것으로 보이며, 서명인식 기술은 약 5% 미만의 점유율로 가장 낮은 시장 규모를 형성할 것으로 전망되고 있다.

사용자 삽입 이미지

적용 분야별로 보면, 정부, 공공 분야와 법집행 분야가 도합 약 60%의 점유율을 보이고 있어 생체인식 산업은 국가 주도로 발전하고 있음을 알 수 있다. 지역별로는 모든 지역이 2008년까지 연평균 성장률 40% 이상의 고성장을 이룰 것으로 전망되며, 시장 규모로 보면 미국 중심의 북미 지역과 일본, 중국 중심의 아시아/태평양 지역이 시장 점유율이 각각 약 32%, 22%로 시장을 주도하고 있다.

사용자 삽입 이미지

사용자 삽입 이미지

. 국내 생체인식산업 시장 규모

국내 생체인식산업은 아직까지 시장 규모 산정을 위한 정확한 기준이 마련되어 있지 않은 상태이나, 생체인식포럼과 한국정보보호협회가 발표한 자료에 따르면 2005까지 매년 100% 이상의 연평균 성장률을 기록한 것으로 나타났다. 그러나 시장 규모는 SI를 포함해도 약 600~700억 원 규모로 아직은 세계 시장에 비해 극히 미미한 실정이다. 국내 생체인식산업은 2006년 이후 활성화되어 2008년 경에는 최대 약 3,000억 원에 이르는 시장을 형성할 것으로 전망되고 있다. 기술 분야별로는 지문인식 기술이 약 85%에 이르는 점유율로 대부분을 차지할 것으로 보인다.

사용자 삽입 이미지

. 세계 주요국가 사업 추진 현황

생체인식산업은 적용 분야의 특성상, 또 개인 신체정보의 집적과 활용이라는 측면에서 신뢰할 수 있는 기관이 정보를 관리해야 한다는 필요성에 따라 국가 주도로 진행되는 경우가 많다. 또한 생체인식산업이 향후 가져올 산업적 영향력이 지대함을 고려하여, 각국은 시장 선점을 위해 국가 주도로 기술발전과 상용화에 지원을 하고 있다. <6>은 현재 세계 각국에서 진행되고 있는 대표적인 생체인식 프로젝트를 정리한 것이다. 미국이 주도하고 17개국이 참여하고 있는 US-VISIT 프로젝트는 생체여권 도입을 목적으로 하고 있다. 전자주민증 프로젝트는 영국과 중국에서 중점적으로 추진하고 있으며, 특히 영국은 2007년까지 시스템 구축을 완료하고 2013년까지 전인구의 80%를 대상으로 전자주민증을 발급한다는 계획을 갖고 있다. 국제노동기구(ILO)는 선원들에게 항만 출입국시 생체정보를 담은 선원수첩을 의무적으로 소지하도록 하는 내용의 선원 신분증명서 협약 2005 6월 채택하였으며, 국제표준화기구(ISO)가 생체인식 기술 표준 초안으로 연구 중인 지문 패턴 데이터 저장 포맷을 채택하고 있다. 독일 정부는 국내 최대 국제공항인 프랑크프루트 공항에 7대의 홍채인식 시스템을 설치하고 시범 적용에 돌입하였다. 이 프로젝트는 18개 유럽국가 관련 프로젝트 일환으로 추진되고 있으며 EU 차원에서 외국인에게 발급되는 비자와 체류 허가증에 생체인식 정보를 수록한다는 법령 초안이 마련되어 있다.

사용자 삽입 이미지

. 국내 주요 사업 추진 현황

정부는 생체인식의 정부업무 도입에 따른 효용성 외에도 생체인식산업이 가지는 산업적 파장이 큰 점을 감안하여, 생체인식산업 발전을 위한 로드맵을 설정하고, 단계별 추진 전략에 따라 사업을 진행중에 있다.

사용자 삽입 이미지

국내 생체인식사업 역시 생체여권 등 정부 기관 주도로 이루어지고 있으며, 현재 추진되고 있는 생체인식 관련 시범사업 현황은 <8>과 같다. 민간 부분에서는 세계 최고 수준의 정보통신 인프라를 바탕으로 금융 부문에서의 생체인식 애플리케이션 서비스의 적용 움직임이 활발하다.

사용자 삽입 이미지

4. 결론

생체인식 기술은 BT(Bio Technology)의 한 분야로 IT에 이어 국가 산업의 발전을 선도할 산업 영역으로 손꼽히고 있어, 미국, 일본 등 세계 주요 국가들은 국가 차원에서 생체인식산업의 활성화를 위한 로드맵을 작성하고 각종 지원책을 마련하고 있다. 국내생체인식산업은 세계 시장에 비해 아직 기술적 완성도와 시장 규모 측면에서 미성숙한 단계이다. 하지만, 기술력의 측면에서 본다면, 2002~2004년 생체인식 관련 논문의 숫자는 한국이 미국, 중국, 영국, 일본에 이어 세계 5위이며, 2004 8월까지 미국에 등록된 생체인식관련 특허 현황에서 미국, 일본, 캐나다, 영국, 대만에 이어 세계 6위를 차지하고 있어 낮은 수준이 아니라고 할 수 있지만 특허 등록 수가 1위인 미국에 비해 1%에 불과한 실정이라 여전히 많은 연구가 필요한 분야이기도 하다.

따라서 앞으로 성장성이 높을 것으로 예상되는 생체인식 시장에서 성공하기 위해서는 업계와 더불어 정부가 협력하여 핵심 기반 기술 확보를 위해 노력을 기울여야 할 것이다.

사용자 삽입 이미지

http://kidbs.itfind.or.kr/new-bin/WZIN/WebzineRead.cgi?recno=0901014546&mcode=jugidong


RFID를 이용한 생체인식, 편리함 뒤에 숨은 사생활 침해


최근 로스엔젤레스의 연구자들은 새로운 형태의 DVD 복제 방지 방법을 개발 중에 있다. DVD를 재생할 때에 생체인식 DVD 복제방지 시스템이 그것이다. DVD를 구매할 때에 지문이나 암호 등을 통해서 구매자의 개인정보를 DVD에 기록하고 DVD 재생 시에 인증된 사용자가 아니면 재생할 수 없도록 한다. 또한, 2004년 7월에 멕시코 정부는 법무부 장관과 법무부 직원을 포함한 160명에게 길이120mm, 2.1mm의 RFID를 피부 밑에 이식하는 수술을 했다고 발표했다. 이미 미국에서는 2004년 이전부터 RFID를 동물에 이식해왔으며, RFID 전문 제조업체인 베리칩은 병원 환자들의 3두근 밑에 있는 지방에 이식할 수 있는 11mm RFID를 판매하고 있다. RFID는 비접촉 무선주파수 인식기술을 이용한 센서로 시간이 흐를수록 개선되면서 저장 가능한 메모리의 용량이 커지고 있다. 또한, 읽기와 쓰기가 자유롭기 때문에 센서에 데이터 저장도 가능하다.


RFID는 유비쿼터스를 대표하는 기술로 우리 삶을 더욱 편리하게 해줄 것은 자명하다. 환자의 병력을 모두 기록함으로써 처방 시에 부주의로 인한 의료사고를 예방할 수 있다. 또한, 금융권이나 보안 관련 기관 등에서는 철저한 통제와 감시 시스템을 구축하는데 큰 도움이 될 것으로 기대된다. 물론 기존에도 생체 인식 시스템은 존재했다. 홍채나 지문 등을 이용한 생체 인식은 RFID와 달리 접촉식이라는 불편함과 인식속도의 한계, 데이터의 저장과 기록이 불가능하다는 점만 다를 뿐 RFID를 이용한 생체인식과 크게 다를 점은 없다.


하지만, RFID를 이용한 생체인식에 유념해야 할 점은 비접촉식이라는 점이다. 홍채, 지문인식은 사용자가 인지한 상태에서 인증절차를 거치지만 RFID는 비접촉식으로 사용자의 의지와 상관없이 자동으로 시스템에서 인증을 하게 된다. 또한, 유비쿼터스 환경의 인증 시스템은 네트워크를 통해서 모든 히스토리가 기록되며 이 기록은 절대권자(Administrator의 권한을 가질 수 있는 자)에게 고스란히 노출될 수 있다. 게다가 RFID가 단지 센서의 역할만 하라는 법이 어디있겠는가. 차후 기술의 발전과 정책의 변화로 인하여 RFID가 단지 인식 센서의 용도에서 벗어나 Action을 취할 수 있는 모터와 기계적 장치가 내장된다면 어떨까. 즉, 인증되지 않은 자에게 신체에 인식된 RFID가 경고 조치로 직접적인 조치를 취할 수 있을 물리적인 시스템이 구비된다면 생각만 해도 끔직한 일이다.


이미 과학자들은 생체칩(bionic microchip)을 연구 중에 있다. 생체칩은 신경에서 나오는 생체신호를 수단으로 인체와 상호작용을 수행하는 칩을 말한다. RFID가 생체칩으로 진화한다면 앞서 상상한 것이 충분히 현실화될 수 있다. 미국 정보기관의 연구 결과에 따르면 피부의 온도변화에 따라 채중전되는 배터리를 내장한 반도체를 이식하기 적당한 피부 위치는 이마와 손등이라고 한다. 성경 계시록 13/15~18에서 말하길 “그들의 오른손이나 이마에 표를 받게 하고... 그의 숫자는 육백육십육이니라.”라는 내용의 666이 생체 인식칩을 말하고, 오른손이나 이마를 생체인식 칩을 이식하는 위치를 말한다고 떠들석하다. 과연 생체인식 칩은 편리함 대신 우리 삶의 족쇄가 될 것인가?



김지현 기자   http://www.betanews.net/article/348417
신고
Trackback 0 : Comment 0

티스토리 툴바