정보 통신의 발달로 네트워크를 통한 개인 신원의 확인이나 인증의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 패스워드에 의한 개인 확인방법은 비교적 구현이 용이한 반면에 타인에게 노출되어 오용될 수 있는 가능성이 높으며, 다수의 패스워드를 기억에 의존하여 관리하는 것도 쉽지 않은 형편이다. 이에 개인의 고유한 생체적 특징에 기반을 둔 생체인식 시스템이 다양한 분야에서 사용되고 있으나, 이를 둘러싼 프라이버시 침해 논의로 그 적용이 제약받고 있는 것이 현실이다. 이에 본고에서는 생체정보와 프라이버시의 관계를 살펴보기 위해 먼저 생체정보 이용에 있어서의 프라이버시 침해요인을 분석하고, 이에 대한 국제적 동향과 프라이버시 영향평가에 대해서 알아본다 다음으로 현재 우리 주변에서 생체인식시스템과 관련하여 주요 이슈로 다루어지고 있는 US-VISIT, 지문날인, 생체여권, CCTV에 의한 방범시스템과 같은 국내외의 활용 현황들을 알아보고 생체정보보호를 위한 정책동향을 살펴보고자 한다.
출입보안을 목적으로 하는 대다수의 출입관리 시스템은 중앙관제시스템과 자동 개폐기 간의 네트워크가 구축되어 있으며 RFID/지문인식과 같은 형태의 인증시스템을 통해 시스템을 구축한다. 그러나 지하공동구의 출입구와 같은 빈번한 출입이 필요 없는 환경에서의 출입관리를 위한 시스템이 없는 실정이며, 지하공동구의 환경 여건상 외부통신의 연결이 어려운 곳에 위치하고 있어 기존의 유선중심의 중앙관제시스템을 구성하기 어려운 상황이다. 따라서 본 논문에서는 지하공동구 또는 공공시설물 출입관리의 효율성과 보안성을 높이기 위해 스마트폰을 키로 사용할 수 있는 출입관리시스템을 제안한다.
기존의 생체 특징은 얼굴, 지문, 홍채등을 이용하여 출입 관리 및 제어등과 같은 인증(verification)등에 주로 적용되어 왔다. 그러나 얼굴과 같은 생체 특징들은 신체의 주요 장기 부분과 밀접한 관계가 있어 이를 이용하여 한방에서는 신체의 질병을 자동 진단하는데 사용하고 있고(망진 : 望診)도한 사상 의학에서 사상 체질 분류를 위해 사용되고 있다. 또한 향후 초고령화 사회르 맞아 UNS등의 핵심 기술이 될 것 으로 여겨진다. 이를 위해 본 논문에서는 얼굴내 특징 추출에 의해 자동으로 사상 체질을 분류할수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 특히 이는 망진에도 폭넓게 이용 가능한 기술이 될 수 있기 때문에 한방 의료 진단 기기 개발에 가장 중요한 핵심 기술이 되리라 여겨진다.
최근 사람의 생체정보를 이용하여 동일인 여부를 판별하는 생체인식에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 지금까지 인증이나 인식에 사용된 생체 정보로는 홍채, 지문, 망막, 음성, 얼굴 등이 있으며 그 중 홍채는 신뢰성이나 정확성 면에서 우수한 성능을 가진다. 홍채 인식은 다양한 환경하에서 홍채를 취득해야 하기 때문에 주변 환경에 민감할 수 밖에 없다. 특히 홍채의 회전으로 인한 홍채 무늬 패턴의 변화에 강인한 특징을 추출하는 것은 홍채 인식에 있어 매우 중요하다. 본 논문에서는 국부적 그래디언트 방향 히스토그램을 이용한 회전된 홍채의 특징 추출 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 성능면에서 기존의 방법들과 비교하여 대등한 성능을 보여주는 것을 실험을 통해 확인하였다.
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.
멀티미디어의 발전이 가속화 되어가고 실생활에서의 적용범위가 넓어 질 수록 사람의 신체에 의한 개인 식별 기술의 필요성이 높아지고 있다. 이미 상용화되어 널리 사용되는 지문인식이나 홍채인식 등의 생체 인식분야 이외에 사람의 얼굴을 이용한 인식이나 인증분야는 다른 생체 인식에 비해 더 많은 필요성과 발전 가능성을 가지고 있다. 본 연구에서는 CCD로 입력된 얼굴 영상을 특징추출이 가능한 개체단위로 분할한 후 각 개체의 비율적인 특징인 거리와 각도를 계산하고 각 개체단위의 유사도 비교를 통해 유사성을 확인함으로써 사람 얼굴을 인지하는 방법을 제안한다. 실험에 의한 분석결과 성능향상에 대한 가능성을 확인할 수 있었다.
얼굴인식은 이미지의 많은 변동(표정, 조명, 얼굴의 방향 등)으로 인해 한가지 인식 방법으로는 높은 인식률을 얻기 어렵다. 이러한 어려움을 해결하기 위해, 여러 가지 정보를 융합시키는 데이터 퓨전 방법이 연구되었다. 기존의 데이터 퓨전 방법은 보조적인 생체 정보(지문, 음성 등)를 융합하여 얼굴인식기를 보조하는 방식을 취하였다. 이 논문에서는 보조적인 생체 정보를 사용하지 않고, 기존의 얼굴인식방법을 통해 얻어지는 상호보완적인 정보를 융합하여 사용하였다. 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합하기 위해, 전체적으로는 Dempster-Shafer의 퓨전이론에 근거하면서, 핵심이 되는 질량함수를 새로운 방식으로 재정의한 퓨전모델을 제안하였다. 제안된 퓨전모델을 사용하여 개별적인 얼굴인식기의 정보를 융합한 결과, 생체정보 없이, 개별적인 얼굴인식기보다 나은 인식률을 얻을 수 있었다.
클라우드가 대중화되어 많은 모바일 유저들이 자동 백업 기능을 사용하면서 민감한 개인정보가 포함된 사진들이 무분별하게 클라우드에 업로드 되고 있다. 개인정보를 포함한 클라우드가 악의적으로 해킹 될 시, 사진에 포함된 지문, 자동차 번호판, 카드 번호 등이 유출됨에 따라 대량의 개인정보가 유출될 가능성이 크다. 이에 따라 적절한 기준에 맞게 사진 속 개인 정보 유출을 막을 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다. 현재의 클라우드 시스템의 문제를 해결하고자 본 연구는 모바일 기기에서 클라우드 서버로 사진을 백업하는 과정에서 영역 검출과 블러링의 과정을 제안하고 있다. 클라우드 업로드 과정에서 사진 속의 개인 정보를 검출한 뒤 이를 블러링하여 클라우드에 저장함으로써 악의적인 접근이 행해지더라도 개인정보의 유출을 방지할 수 있다. 머신러닝과 computer vision library등을 이용하여 이미지 내에 민감한 정보를 포함하고 있는 영역을 학습된 모델을 통해 검출한 뒤, OpenCV를 이용하여 블러링처리를 진행한다 사진 속에 포함될 수 있는 생체정보인 지문은 손 영역을 검출한 뒤, 해당 영역을 블러링을 하여 업로드하고 카드번호나 자동차 번호판이 포함된 사진은 영역을 블러링한 뒤, 암호화하여 업로드 된다. 후에 필요에 따라 본인인증을 거친 후 일정기간 열람을 허용하지만 사용되지 않을 경우 삭제되도록 한다. 개인정보 유출로 인한 피해가 꾸준히 증가하고 있는 지금, 사진 속의 개인 정보를 보호하는 기술은 안전한 통신과 더불어 클라우드의 사용을 더 편리하게 할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 NFC 내장 단말기(스마트 폰) 사용자의 증가와 더불어 NFC 기반 모바일 환경에서 모바일 상거래 프로세스를 개선하기 위한 연구가 이루어지고 있다. 모바일 전자결제시 인증이 중요하므로 FIDO(Fast IDentity Online) 및 2 Factor 전자결제 시스템을 적용하는 방안이 연구되었다. 또한 최근 4차산업의 대표적 기술로 분산원장을 이용하는 블록체인이 등장하였다. 본 연구에서는 불특정 소수가 참여하는 소규모의 갤러리 경매에서 NFC 내장 단말기(스마트 폰)를 사용하는 거래자들의 모바일 갤러리 경매를 위해서, 경매 참여자들의 전자 결제시 거래 내역과 소유권 이전 등을 기록하기 위해 2 Factor 인증방식으로 패스워드 기반의 인증과 생체인증 기술(지문)을 적용하였다. 그리고, 갤러리 경매 관련 비용 절감과 데이터 무결성을 위해 허가형 분산원장 블록체인을 구성하여 이용하는 방안을 제안하였다. 또한 경매 분야에서 블록체인을 적용한 국내외 사례를 조사하고 제안 방안과 비교, 평가하였다. 향후 연구에서는 제안 방안을 적용하기 위해 블록체인 네트워크와 스마트 계약의 구현 및 블록체인과 인공지능(Artificlal Intelligence)을 접목하는 방안에 대해 연구하고자 한다.
한국에서 흔히 사용하는 공인인증서 기술에서 사용자들은 그 비밀번호를 기억하지 못했을때 항상 다시 설정해야하는 번거로운 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 이 문제점에 대한 해결책으로 분산저장을 위한 블록체인과 PKI, DID를 활용하여 안전한 공인인증서 암호 복구 프로토콜을 제안한다. DID는 블록체인 시스템에서 블록 ID를 보호하기 위한 스키마이다. PKI에서 사용되는 개인키를 사용자의 생체인식, 예를 들어 지문으로 하여 복잡한 개인키를 기억하는 것을 완벽히 대체할 수 있도록 구성한다. 이를 위해, 현재 대부분의 사용자들이 이용하는 스마트폰에 탑재된 FIDO 인증 기술을 기반으로 블록 내부 데이터에 접근하기 위해 사용자를 인증하는 과정을 거쳐 공격자가 데이터를 탈취하는 위험성을 최소화 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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