최근 생체 인식 시스템의 보급과 함께, 생체 인식 시스템의 인증 정확도 외에 생체 데이터와 생체 인식 시스템 자체의 보안성, 그리고 개인의 프라이버시 보호에 대해 요구가 증가되고 있다. 생체 데이터와 생체 인식 시스템의 보안성 증대를 위해서는 다양한 기술이 연구되고 있는데, 본 논문에서는 (과기부지정 ERC) 생체인식센터에서 중점적으로 연구하고 있는 생체 정보 보호 기술에 대하여 소개한다. 이러한 생체 정보 보호 기술에는 생체정보가 도난 되었을 경우 그 피해를 최소화하기 위해 원래의 생체정보를 그대로 저장하는 것이 아니라 이를 바꾸어 변환된 생체정보를 저장하고 사용하는 생체 정보 변환 기술이 있다. 또한, 원래의 생체정보가 유출되고 이를 이용하여 위조 생체 등을 만들어 공격할 경우를 대비할 수 있는 위조 생체 검출 기술이 있으며, 생체정보의 유출된 출처를 찾기 위해 생체정보에 소유 책임기관 등을 표시하는 데이터 은닉 기법이 연구되고 있다. 이 외에 생체정보를 이용하여 일반적인 암호화 알고리즘에 사용되는 키를 은닉하고 생체정보를 통해 인증된 사용자에 한하여 키를 사용하도록 하는 방법도 본 논문에서 소개한다. 끝으로 이러한 생체 정보 보호 기술을 이용하여 생체 인식 시스템의 보안성을 향상시키는 방법에 대하여 논의한다.
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 각각의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 여러 가지 문제점이 노출되고 있다. 따라서 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체 인식 시스템이라는 복합 시스템이 제안되었다. 본 논문에서는 웹 기반의 다중 생체 인식 시스템을 개발하여 이를 인터넷 전자입찰시스템에 적용하였다. 얼굴 및 음성 인식 정보를 이용하여 인증 시스템에 로그인 하도록 구현하여 일반적인 웹사이트에서도 다중 생체 인식 시스템을 적용할 수 있음을 보였다.
생체인식 기술은 급속도로 발전하고 있지만 개개의 생체 정보를 이용한 단일 생체인식 기술은 생체 방식에 따라 각각의 문제점이 노출되고 있는 상황이다. 이에 두 가지 이상의 생체 정보를 결합하여 단일 생체인식 기술의 문제점을 극복하고 보다 좋은 인식률을 확보하기 위해 다중 생체인식 시스템(Multi-Modal Bio-metries System)이라는 복합 시스템이 제안 되었다. 이 논문에서는 생체인식 산업의 특성 및 개인 인증 방법으로 사용중인 단일 생체인식 시스템의 문제점을 알아보고 그 해결방안으로 다중 생체인식 시스템의 확률단계(Probability Level)에서 더 좋은 성능을 보여주기 위해 각각의 시스템에 가중치(Weight)를 부여 할 경우, EER(Equal Error Rate)이 단일 생체인식 시스템에 보다 가중치를 부여 했을 때 낮아짐과 동시에 ROC 커브도 (Receiver Operating Characteristic Curve) 좋아짐을 보였다.
생체인식 기술은 전통적인 비밀번호 방식 또는 토큰 방식보다 신뢰성 면에서 더 선호되지만, 환경의 영향에 매우 민감하여 성능의 한계가 있다. 이러한 단일 생체인식 기술의 한계를 극복하기 위하여 여러 종류의 생체 정보를 결합한 다중 생체인식 (multimodal biometrics)에 관한 다양한 연구가 진행되고 있다 본 논문에서는 다중 생체인식 기술을 간략히 소개하고, Support Vector Machines(SVM)을 이용하여 얼굴 및 음성 정보를 함께 이용한 다중 생체인식 실험으로 성능이 개선될 수 있음을 확인하였다.
개인 인증 방법 중 하나인 생체인식(Biometrics)은 개인 생체정보의 수가 한정되어 있기 때문에 생체정보의 도난 시 프라이버시 침해라는 문제를 가진다. 이 문제를 해결하기 위해 등장한 개념이 가변 생체인식(Changeable biometrics)이다. 가변 생체 인식은 생체정보가 훼손당했을 경우 새로운 생체정보로 대체하기 어렵다는 생체인식의 가장 큰 단점을 보완하기 위한 방법으로 원 생체정보가 아닌 변환된 생체정보로 개인을 인증한다. 이 논문에서는 가변 생체인식 가운데 얼굴인식을 위한 가변 생체인식에 대해 제안한다. 기존에 알려진 얼굴인식의 방법 가운데 하나인 외형 기반 기법(Appearance-based method) 중 독립성분 분석(Independent Component Analysis)의 계수(coefficient)를 변형하는 방법을 제안한다. 제안된 얼굴 생체정보 생성 방법은 계수의 일부분을 가우시안 분포(Gaussian distribution)에 따른 임의의 값으로 치환한 후 계수의 순서를 임의로 변경하여 무수히 많은 가변 얼굴 정보를 생성할 수 있도록 하였고 서로 다르게 변경된 계수들을 서로 합성함으로써 비가역성(Non-invertibility)을 만족시키려고 시도했다.
생체인식산업은 인간 생체정보에 대한 연구의 결과가 사용자 인증분야에 적용되면서 본격적으로 형성되기 시작한 산업으로 아직은 초기단계에 머물고 있으나 생체인식기술이 주로 활용되고 있는 분야인 사용자 인증은 정보보호산업에서도 핵심적인 분야로서 네트워크에 접속된 경제활동의 증가에 따라 그 중요성이 더욱 커지고 있는 실정이다. 이에 본 논문에서는 생체인식산업의 현황을 살펴보고 발전전략을 제시한다.
최근 생체인식 분야는 IT 분야의 보안기술과 함께 빠르게 진전되어 왔으며, 현재 생체인식의 중요성이 인식되면서 국내외 생체인식 소프트웨어 시장이 급격히 증가하고 있는 추세이다. 이에 따라 생체인식 소프트웨어의 품질에 대한 평가가 요구되고 있으며. 생체인식 소프트웨어의 품질시험과 평가를 위한 기준으로 평가모듈(Evaluation Module)이 도출되어야 한다. 또한. XML(eXtensible Markup Language) 은 네트워크와 어플리케이션간 교환되어지는 정보를 명세하기 위한 언어로 데이터 교환과 공유에 대한 표준으로 그 응용 영역이 확장되어 적용되고 있다. 본 논문에서는 ISO/IEC 9126과 ISO/IEC 12119를 기반으로 생체인식 소프트웨어에 적합한 품질평가 체계를 위해 XML 스키마를 제안하였다. 실제 생체인식 소프트웨어의 평가모듈(EM)에서는 제안한 XML 스키마를 통해 유효성을 검사한다.
신원확인을 위하여 생체정보를 수집하거나, 이용하는 데 있어서 준수하여야 할 생체정보 보호대책에 관한 중요사항을 정함으로써 생체정보의 안전한 이용 환경을 조성하고, 개인의 권리와 이익을 보호하는 것을 목적으로 한다. 본고에서는 유무선 통신환경에서 생체정보가 수집${\cdot}$저장${\cdot}$전송${\cdot}$폐기 전 과정에서 발생 가능한 취약점과 위협을 정의하고, 이에 대한 기술적${\cdot}$관리적 보호대책에 대한 가이드라인을 제시하고자 한다. 한편, ITU-T, ISO 등 국제 표준 및 국내 TTA 단체 규격 등과 호환 가능하도록 보안대책을 제시함으로서 국가 간의 생체정보에 대한 보호조치 방안에 관하여 상호 연동성을 보장한다. 본고는 유비쿼터스 환경에서 생체인식 국가인프라가 구축되는 시점에서 발생할 수 있는 생체정보에 대한 불신감과 인권침해 등의 사회적인 논란을 최소화하고 개인의 생체정보 보호기술의 발전과 관련 응용서비스 활성화에 기여할 것이다. 또한 전자여권${\cdot}$ 선원신분증${\cdot}$ 국제운전면허증${\cdot}$ 전자주민증 등 공항${\cdot}$항만${\cdot}$육로의 출입국관리에 생체정보의 활용이 전 세계적으로 보급 확산되는 시점에서 생체정보 활용 및 생체인식시스템에 대한 신뢰성을 제공함으로서 국내 생체인식산업의 활성화에 기여할 수 있다고 기대한다.
다중 생체 인식은 둘 이상의 생체 정보를 획득하여 이를 기반으로 개인 인증 및 신원을 확인하는 방법으로, 패턴 분류 알고리즘을 이용한 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식은 입력된 생체 정보와 데이터베이스 내의 유사도를 나타내는 매칭 값을 각 단일 생체 인식 시스템으로부터 제공받아 이를 이용하여 특징 벡터를 구성하고, 특징 공간상에서 사용자와 위조자를 구분해주는 최적의 판정 경계를 탐색하여 인식을 수행하는 방법이다. 이러한 패턴 분류 알고리즘의 경우 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 동일한 신뢰도를 가지고 있다는 가정 하에 고정된 판정 경계를 구성하고 분류를 수행하게 된다. 한편, 생체 인식 시스템의 인식 결과는 입력되는 생체 정보의 품질에 영향을 받을 수 있음이 기존의 연구에서 보고되고 있는데, 이는 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템을 구성하고 있는 단일 생체 인식 시스템 중 하나의 시스템에 저품질의 생체 정보가 입력되어 신뢰할 수 없는 매칭값을 출력한 경우에는 이를 기반으로 구성된 특징 벡터의 판정이 오분류 되거나 그 결과의 신뢰도가 감소될 수 있는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로 본 논문에서는 각 단일 생체 인식 시스템에 입력되는 생체 정보의 품질을 활용하여 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식 시스템에서 품질에 따라 유동적인 판정 경계를 구성하여 특징 벡터를 구성하는 각 매칭값이 판정에 미치는 영향을 조절하고자 하였다. 이를 통해 각 생체 정보가 그 품질에 따라 판정에 미치는 영향이 달리 적용될 수 있도록 하였으며, 그 결과 단일 생체 인식과 일반적인 RBF 기반 유사도 단계 융합 다중 생체 인식에 비해 보다 개선된 인식 결과와 신뢰도를 얻을 수 있었다.
생체인식(Biometrics)이란 사용자 고유의 신체특성을 추출하여 정보화시키고 이를 활용하여 응용 서비스를 개발 및 제공하는 것 까지 의미한다. 9.11 사건 이후 생체인식을 활용한 사용자 인증기술은 매우 중요하게 인식되고 있으며 최근 스마트헬스, 원격의료서비스까지 활용범위가 증가하고 있다. 이 논문에서는 생체인식 분야 국내외 공식 표준화기구에 대해 소개하고 물리적 고유형태의 생체 정보 한계를 극복하기 위한 생체신호 연구 및 서비스에 어떤 연구가 진행되고 있는지에 대해 설명한다. 그리고 최근 주목 받고 있는 인공지능, 블록체인 등이 생체인식 기술에 어떻게 응용 될 수 있는지에 대해 논의하여 앞으로 발전할 생체인식 기술 방향과 발전에 필요한 요소들을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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