생체 인증: 얼굴, 지문, 동공, 그리고…정맥?

엔지니어 팀은 기존 방법보다 훨씬 적은 계산 자원을 사용하여 데이터를 자동으로 수집, 분류 및 저장할 수 있는 새로운 생체 인증 시스템을 소개했습니다. 이것이 업계에서 중요한 진보인 이유와 전자 기기에 로그인하는 방식부터 의사가 다음 보험 청구를 승인하는 방식까지 모든 것에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 살펴보겠습니다.

생체 인증

생체 인식에 대해 들으면 첨단 망막 스캐너나 얼굴 인식 시스템을 떠올릴 수 있습니다. 그러나 개인 특성을 기록하고 이를 인증 목적으로 활용하는 과학은 문명만큼이나 오래되었습니다.

고대 문화인 바빌로니아인들은 기원전 500년경에 인증된 점토판을 봉인하기 위해 지문을 사용했습니다. 1800년대에는 인도 법률 시스템에 지문 기록 시스템이 도입되었습니다. 이 시스템은 창시자인 에드워드 헨리 검사장(Inspector General Edward Henry)의 이름을 따서 명명되었으며 오늘날 전 세계적으로 여전히 사용되고 있습니다.

기술 도입으로 생체 인식은 정부와 대기업이 사용하던 보안 서비스에서 누구나 자신의 소지품, 데이터 등을 보호할 수 있는 방법으로 변모했습니다. 오늘날 생체 인식은 빠르고 비밀번호가 필요 없는 솔루션을 제공하며, 그 인기는 계속 상승하고 있습니다.

생체 인증 유형

오늘날 사용되는 생체 인식에는 외부와 내부, 두 가지 주요 유형이 있습니다: 두 유형 모두 장단점이 있어 특정 응용 분야에 더 적합할 수 있습니다.

외부 생체 인증

이 기술에 대해 이야기할 때 대부분 사람들은 외부 생체 인식을 떠올립니다. 여러분은 참여 사실을 인식하지 못했더라도 이러한 시스템을 보거나 사용한 적이 있을 것입니다. 이러한 옵션에는 오늘날 고급 스마트폰에 탑재된 지문 및 얼굴 스캐너와 같은 것이 포함됩니다.
외부 생체 인식은 원거리에서 빠른 접근 및 인증을 제공합니다. 넓은 영역을 모니터링하거나 혼잡한 도시에서 특정 인물을 식별해야 할 때 이상적입니다. 오늘날 중국에서 사용되는 얼굴 인식 시스템과 같은 생체 인식 네트워크는 시민을 자동으로 감시하고, 수배자를 체포하며, 민감한 데이터에 접근할 수 있게 합니다.

오늘날 외부 생체 인식의 문제점

외부 생체 인식 시스템이 부족한 상황이 여러 가지 있습니다. 첫째, 얼굴이나 지문과 같이 쉽게 보이는 특성에 의존합니다. 이러한 정보를 수집해 시스템을 위조하는 데 사용할 수 있습니다. 이미 사람들의 사진만으로 얼굴 인식 시스템을 해킹한 사례에 대한 연구가 많이 보고되었습니다.

내부 생체 인증

이러한 단점 때문에 많은 사람들이 내부 생체 인식과 같은 더 나은 대안을 찾게 되었습니다. 내부 생체 인식은 조직 측정, 정맥 배치 및 개인마다 고유한 기타 중요한 인간 특성과 같은 내부 정보를 기반으로 합니다.

내부 생체 인식의 장점은 관찰자에게 보이지 않는다는 것입니다. 손바닥의 정맥 네트워크를 사진으로 찍는 것보다 내부 스캔을 얻는 것이 훨씬 어렵습니다. 또한 일반적인 정보를 가지고 있더라도 이 데이터를 복제하기가 매우 어렵습니다. 따라서 내부 생체 인식은 높은 정확도와 추가적인 사기 방지 능력을 제공합니다.

내부 생체 인식을 캡처하는 가장 일반적인 방법은 광학 코히런스 단층촬영(OCT)과 광음향 단층촬영(PAT)을 이용하는 것입니다. OCT 방식은 조직 측정의 지형 지도를 생성하고, PAT 방식은 정밀한 손가락 측정을 수행합니다.

하이퍼스펙트럼 영상

현재 내부 생체 인식을 얻는 가장 진보된 방법은 하이퍼스펙트럼 영상을 활용하는 것입니다. 이 촬영 방식은 가시광선부터 근적외선까지 5nm 해상도로 손바닥을 조사하여 이미지를 생성합니다. 그 결과 연속적인 광대역 파장에서 데이터를 드러내는 이미지가 만들어집니다.

하이퍼스펙트럼 영상은 기존 스캔 방식에 비해 다양한 장점을 제공합니다. 첫째, 각 파장은 손바닥 내부 구조의 서로 다른 측면을 드러냅니다. 따라서 단일 스캔만으로도 다수의 잠재적인 비밀번호 자료를 제공할 수 있습니다.

하이퍼스펙트럼 영상의 문제점

하이퍼스펙트럼 영상은 시장에 최고의 보안 옵션 중 일부를 제공하지만, 대규모 적용을 저해하는 몇 가지 결함이 있습니다. 첫째, 이 방식의 생체 보안을 관리하기가 훨씬 어렵습니다. 사람은 앉아서 손바닥을 직접 스캔해야 하기 때문입니다.
 
이 접근 방식은 민감한 영역에서는 작동할 수 있지만, 대규모 혹은 도시 전체 시나리오에서는 너무 시간이 많이 소요됩니다. 모든 지하철 승객이 손바닥을 스캔해야만 열차에 탑승할 수 있다고 상상해 보세요. 추가된 대기 시간과 지연은 보안 이점을 무효화시킬 것입니다.

대용량 데이터 요구사항

하이퍼스펙트럼 영상이 대규모 채택을 보지 못한 주요 이유 중 하나는 각 스캔의 방대한 크기 때문입니다. 이미지 크기는 보안의 여러 측면에 영향을 미칠 수 있습니다. 손바닥이나 지문을 저장하는 데는 별다른 공간이 필요 없으며, 종이부터 디지털 시스템까지 어디에서든 가능합니다.
반면 하이퍼스펙트럼 이미지는 다양한 파장에서 심층 데이터를 포함하고 있어 방대한 파일이 됩니다. 이 추가 데이터는 패턴을 찾거나 데이터를 비교할 때 검토해야 할 양이 많아져 분석이 어려워집니다.

생체 인증 연구

이 접근 방식의 고유한 한계와 기술의 잠재력을 인식한 일본 오사카 메트로폴리탄 대학교의 엔지니어 팀은 “Identification using a cross-sectional hyperspectral image of a hand”라는 연구를 발표했습니다.¹ 이 논문은 보안 목적을 위한 하이퍼스펙트럼 스캔에 필요한 데이터 양을 줄이는 새로운 방법을 탐구합니다.
엔지니어들은 높은 스펙트럼 해상도를 제공하고 뚜렷한 정맥 패턴과 같은 핵심 세부 정보를 식별할 수 있는 손바닥 부분의 단면 이미지를 생성하는 시스템을 시연했습니다. 또한 이 새로운 시스템이 향후 다양한 산업에서 개인 식별을 향상시킬 잠재력이 있음을 밝혔습니다.

업그레이드된 생체 인증 시스템

엔지니어들은 하이퍼스펙트럼 이미지를 정확히 촬영한 뒤 검증, 저장 및 전송에 더 적합하도록 작은 파일로 분할했습니다. 이 시스템은 특수 카메라, 조명, 스캐너 및 컴퓨터 알고리즘을 통합하여 작업을 수행합니다.

하이퍼스펙트럼 카메라

실험의 핵심은 하이퍼스펙트럼 카메라(NH-A-S, EBA, Japan, Japan)였습니다. 이 장치는 f=12mm, M118FM12 단일 초점 렌즈를 사용했으며 400~1000nm 범위에서 5nm 스펙트럼 해상도를 제공했습니다.

손바닥 스캐너

민감한 손바닥 스캐너가 손바닥의 정맥 네트워크와 내부 구조를 캡처하도록 설정되었습니다. 스캐너는 240×240mm 스캔 영역을 가지고 있어 손바닥의 특정 부위를 촬영할 수 있습니다. 특히 장치는 바닥에서 900mm 높이에 위치했으며, 바닥에 대해 약 30도 각도로 기울어져 있었습니다.

조명

조명은 손바닥을 비추고 이미지에 깊이를 제공하기 위해 사용되었습니다. 구체적으로 500W 할로겐 램프가 스캔 구역 아래에 배치되어 5mm 두께의 고투명 유리판에 빛을 비추었습니다. 이 유리판은 가시광선부터 근적외선까지 최소 손실로 투과할 수 있어 선택되었습니다.

개인용 컴퓨터

특히 이 시스템은 기존 PC에서도 작동할 수 있습니다. 이번 실험에서는 엔지니어들이 Intel (INTC ) Core i7-1068NG7 및 32GB RAM을 탑재한 노트북을 사용했으며, 하이퍼스펙트럼 큐브 데이터를 저장하는 데 전혀 문제가 없었습니다.

인공지능

특수 설계된 AI 알고리즘은 시스템에서 여러 역할을 수행합니다. 첫째, 가장 적합한 관심 영역(ROI)을 결정하는 작업을 맡고 있습니다. ROI는 스캔 중 가장 선명하고 개인화된 정보를 제공하는 영역입니다.

AI는 이 데이터를 사용해 하이퍼스펙트럼 큐브 이미지를 생성합니다. 그런 다음 Google의 MediaPipe Hands 머신러닝 라이브러리를 기반으로 최적의 절단 평면을 계산합니다.

이 접근 방식은 엔지니어가 새로운 이미지 등록 라이브러리를 만들 필요성을 없애 비용과 시간을 절감했습니다. 결과물은 뚜렷한 식별 매개변수를 제공하는 2D 공간-스펙트럼 이미지입니다.

생체 인증 테스트

이론을 검증하기 위해 연구원들은 24세에서 47세 사이의 건강한 성인 10명을 선정했습니다. 각 피험자는 사전에 정해진 기간 동안 손바닥 하이퍼스펙트럼 스캔을 여러 차례 받았습니다. 특히 각 참가자는 고유한 스캔 일정에 따라 진행되어 시간 및 기타 요인에 따른 변수를 고려할 수 있었습니다.
특히 500W 할로겐 램프가 스캔 구역 아래에 배치되어 유리판 뒤쪽에서 피험자의 손바닥을 비추었습니다. 이후 스캔된 내부 데이터는 Jupyter Notebook, LabVIEW, ImageJ 등 다양한 소프트웨어 패키지를 사용해 처리되었습니다.

생체 인증 테스트 결과

테스트 결과는 큰 성공을 보여줍니다. 엔지니어들은 모든 피험자에 대해 이 데이터를 기반으로 신뢰할 수 있는 식별을 달성했습니다. 흥미롭게도 시스템은 더 작은 스캔 영역에서도 더 나은 결과를 제공했으며, 손바닥의 단면 하이퍼스펙트럼 이미지가 각 파장에서 서로 다른 특징을 제공해 다층 관찰 및 인증이 가능함을 발견했습니다.

생체 인증의 장점

이 기술이 시장에 가져올 혜택은 많습니다. 첫째, 생체 인증 시스템을 보다 안전하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 생체 인증이 시장에서 확대되려면 주요 약점을 극복해야 합니다. 최신 접근 방식은 이 분야의 공백을 메우며 최소 비용으로 높은 보안을 제공할 것을 약속합니다.

생체 인증 적용 분야

이 기술은 상업, 의료, 군사 등 다양한 분야에 적용 가능성이 있습니다. 사람을 빠르고 정확하게 인증하는 능력은 많은 산업에서 필수적이며, 앞으로의 잠재적 적용 사례 몇 가지를 소개합니다.

보안

이 시스템의 가장 명백한 활용은 보안을 강화하는 것입니다. 앞으로 손바닥 프린트가 오프라인 결제, 집 접근, 차량 시동 등 다양한 용도로 사용될 수 있습니다. 따라서 시스템은 가능한 한 정확하고 접근성이 높아야 합니다.

의료

의료 분야는 환자 신원을 확인하기 위해 이 기술을 활용할 수 있습니다. 의료 과실, 사기 및 단순한 인간 오류를 방지하기 위해 환자에게 치료를 제공하기 전에 신원을 효율적으로 검증할 방법이 필요합니다. 이 시스템은 오진 및 기타 오류를 방지하여 손실과 불필요한 고통을 줄이는 저렴한 대안을 제공할 수 있습니다.

생체 인증 연구자들

타카시 스즈키가 하이퍼스펙트럼 연구를 이끌었습니다. 그는 일본 오사카 메트로폴리탄 대학교의 엔지니어 및 과학자 팀과 협력했습니다. 현재 팀은 기술의 활용 사례를 확대하고 대규모로 기술을 획득 및 통합할 수 있는 보다 저렴하고 접근 가능한 방법을 만들기 위해 노력하고 있습니다.

생체 인식 시장을 선도하는 혁신 기업들

현재 생체 인식을 중심으로 다양한 형태의 연구·개발(R&D)을 진행하는 기업이 많이 있습니다. 눈을 이용해 암호화폐 계좌에 접근하려는 기업부터 눈 스캐너를 사용해 귀중한 포지션을 보호하는 기업까지, 시장에 참여하는 제조업체는 부족함이 없습니다. 여기서는 ROI와 사용자 경험을 향상시키기 위해 신뢰할 수 있는 생체 인식 시스템을 구축하는 데 상당한 노력을 기울인 한 기업을 소개합니다.

Alibaba Group Holding Limited

Alibaba Group Holding Limited (BABA )는 1999년에 디지털 마켓플레이스를 통해 상인과 소비자를 연결하기 위해 시장에 진입했습니다. 이후 이 회사는 거래량 기준으로 세계 최대의 온라인 전자상거래 제공업체 중 하나로 성장했으며, 현재 수억 명의 활성 사용자를 보유하고 매일 수천 명의 상인을 고객과 연결하고 있습니다.
Alibaba는 2004년부터 조용히 생체 결제 시스템을 개발해 왔습니다. ‘Smile to Pay’라는 이름의 이 시스템은 얼굴 인식을 사용해 사용자가 결제할 수 있게 합니다. 아직 베타 테스트 단계이지만, 회사 임원들은 얼굴 스캔만으로 AliPay 지갑에서 결제를 승인하는 데 이 기술을 활용하길 기대한다고 밝혔습니다.

Alibaba는 거대한 전자상거래 사이트로, 세계 최대 기술 기업들과 고객 및 파트너 관계를 맺고 있습니다. 방대한 고객 및 상인 네트워크를 보유하고 있어, Alibaba는 어떤 생체 솔루션도 성공적으로 통합할 수 있는 적합한 위치에 있습니다. 따라서 BABA는 추가 연구 가치가 있습니다.

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키를 다시는 잊어버리지 마세요 – 생체 인증

전 세계적으로 생체 인식을 활용하려는 움직임이 증가하고 있습니다. 기업, 소비자, 정부 모두가 이 기술을 추진하고 있습니다. 특히 이번 최신 개발은 결과를 개선하고 저장 및 계산 비용을 낮추며 신뢰할 수 있는 보안을 제공하는 신뢰성 높고 효과적인 방법을 제시합니다. 따라서 이 연구는 앞으로 시장에 큰 변화를 일으킬 가능성이 있습니다.
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참고 연구:

^{1. Suzuki, T. (2025). Personal identification using a cross-sectional hyperspectral image of a hand. Journal of Biomedical Optics, 30(2), 023514. https://doi.org/10.1117/1.JBO.30.2.023514}