ETRI, 복제 불가능한 '바이오인식 기술' 개발... "차세대 보안기술로 활용 기대"

국내 연구진이 사람마다 몸을 이루는 신체구조가 다르다는 것에 착안, 신호의 전달특성을 구별해 복제가 불가능한 바이오인식 기술을 개발했다. 이로써 차세대 보안기술에 큰 기여를 할 것으로 기대된다.

뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액, 체액 등 인체의 구성요소는 개인마다 차이가 있고 복잡하다는 특징이 있다. 한국전자통신연구원(이하 ETRI)은 이를 이용해 신호체계로 바꿔 딥러닝 기술을 적용, 사람을 구별해 인증할 수 있는 기술 개발에 성공했다고 밝혔다.

이번 연구 결과는 국제 학술지인 '사이언티픽 리포트(Scientific Reports)', 'IEEE 트랜젝션 온 사이버네틱스(Transactions on Cybernetics)' 등에 게재됐다.

기존 생체인식 인증기술은 이미지 처리 기반으로 진행돼 복제가 가능하다는 문제점이 있었다. 이번에 개발한 신기술은 신체 내부의 구조적 특성을 활용한다는 점에서 차별성을 갖는다. 신체 부위에 진동, 미세한 전류 같은 기계적·전기적 신호를 주면 해당 부위의 구조적 특성을 획득할 수 있다. 이렇게 얻은 생체 정보를 통해 사람을 구별해 인식하는 방법이다.

'인체 전달특성 기반 바이오 인식 시스템'은 에너지 변환기와 센서, 신호 처리부로 구성됐다. 성인의 손바닥 정도 되는 크기다. 연구진은 손목시계형 인식 시스템도 함께 개발했다. 전극을 손목 부위에 닿도록 구현해 향후, 센서·칩 형태로 경량화할 수 있도록 만들었다.

더불어 신호 조합을 통해 사용자의 특이성·재현성을 극대화할 수 있는 알고리즘 구현도 성공했다. 임상시험심사위원회(IRB) 승인 하에 약 7천 개 이상의 임상 데이터를 확보해, 다양하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다. 54명을 대상으로 얻은 임상 정보로 검증한 결과 99% 이상의 정확도를 보여줬다. 신체 신호전달 특성에 대한 기계적 모델링 또한 가능해 인증 정확도는 더 높아질 것으로 분석된다.

ETRI는 이번 개발에 생체 조직 모델링 기술, 딥러닝 생체 신호 분석 기술, 진동·전극 소자 기술이 이용됐다고 밝혔다.

안창근 ETRI 의료정보연구실 박사는 "스마트폰을 잡았을 때 인증이 되게 하거나 컴퓨터 키보드나 마우스를 통해, 의자 좌석에 착석 시 인증하는 방식도 가능하다"며, "이번 기술이 미래 생체 인식 산업의 원천 기술로 활용되길 기대한다"고 말했다.

차진희 기자 postmoneynews@gmail.com

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