정부의 국가종합전자조달 시스템인 '나라장터'가 $\Delta$동일PC입찰 $\Delta$인증서 양도 대여 $\Delta$입찰 대리인 복수등록 등의 불법 부정 입찰을 줄이기 위해 4월부터 "지문인식 전자입찰"제도를 시행한다. 조달청은 나라장터를 개장하면서 IT강국답게 PC입찰을 결정했고, 인감을 대체할 수 있는 공인인증서를 도입해 운영단계에서 불법 전자입찰을 근절코자 노력을 기울여 왔다. 하지만 온라인상의 부정적인 방법이 날로 지능화되면서 입찰질서를 어지럽히게 되자, 실제 입찰자의 신원을 최적으로 확인할 수 있는 지문인식기술을 도입하게 됐다. 이번에 개발된 지문인식입찰시스템은 지문의 외피가 아닌 진피를 인식하기 때문에 실리콘이나 OHP필름 등을 통한 지문위조를 원천적으로 봉쇄할 수 있게 됐다. 따라서 이런 최신 지문인식 기술을 이용해 온라인상에서 입찰자의 신원을 확인한 후 사전에 등록된 입찰자의 신원과 동일한 경우에만 입찰서 제출이 가능하다. 조달업체의 입찰자(대표 또는 대리인)는 4월 이전에 국내 5개 공인인증기관을 통해 지문보안토큰을 구매하고 주민등록증과 지문보안토큰을 지참해 조달청 고객지원센터를 찾아 신원을 확인한 뒤 지문정보를 등록해야 하며, 지문 정보는 최대 3명까지 보안토큰에 등록돼야 입찰할 수 있게 됐다. "지문인식 전자입찰"제도는 단계적으로 확대돼 7월에는 나라장터뿐 아니라 모든 발주기관에 적용될 방침이다.
사람의 지문은 그 인식 성능과 종생 불변성 및 만인 부동성으로 인하여 신원 인증을 위한 생채 인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 자기 비자기구별 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상의 특징점과 방향성분을 반영한 자기 공간 (self-space)과 MHC 인식부를 이용한 1차 매칭과, 특징점의 로컬 구조(local structure)를 이용한 2차 매칭의 두 단계로 구성된다. 이러한 2단계의 매칭을 통하여 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.
본 논문에서는 지문과 얼굴정보를 이용한 다중 바이오인식 기술(Multi-modal Biometric Technology)을 이용한 운전면허학원 근태관리 시스템 구현에 대해 논한다. 지문인식은 Neurotechnology사의 Free Fingerprint Verification SDK를 사용하였으며, 얼굴인식은 얼굴검출 단계에 Adaboost, 특징추출 단계에 Gabor Wavelet Transform을 이용하였다. 마지막 단계인 인식단계는 두 특징벡터 간의 유클리디언 거리를 이용한다. 두 바이오정보를 통한 인증(Verification)의 결정여부는 AND규칙을 이용하여 두 가지의 바이오정보 인증과정을 모두 통과하여야만 최종 인증확인이 되도록 구현하였다. 성능테스트는 10명의 적은 테스트 집합을 이용하였으며 지문과 얼굴정보를 각각 이용하였을 때보다 두 정보를 결합하였을 때 더 나은 인식률을 보였다.
현재의 대부분의 웹사이트에서는 본인확인을 위한 로그인 절차를 수행하고 있다. 그러나 아이디와 패스워드와 같은 간단한 특징은 도용의 우려가 많아서 본인 확인의 신뢰를 할 수 없다. 이 때문에 청소년들은 타인의 아이디와 패스워드를 가지고 불법매체 사이트를 쉽게 접근할 수 있다. 그래서 본 논문에서는 사용자 인증 시스템을 설계할 때, 적용 가능한 특징들을 알아보고, 이를 바탕으로 인증 시스템 설계를 제안한다. 인증 시스템은 저 수준 인증 방법과 고수준 인증 방법으로 나누었다. 저 수준 인증 방법은 핸드폰을 통한 인증번호 부여 방법과 요즘 많이 쓰이고 있는 공인 인증서를 이용하는 방법이다. 고수준 인증 방법은 아이디와 패스워드를 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상 인식에서의 특징들과 결합하여 인증하는 방법이다. 이를 위해서 본 논문에서 알아본 특징은 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 문자인식, 정맥인식, 음성인식에 사용 가능한 특징들이다. 이 특징들 중, 지문 인식, 문자 인식, 음성 인식, 영상인식은 보편화된 개인용 컴퓨터에 저가의 장비만 있으면 인증 시스템을 구현할 수 있다. 이러한 다중특징을 이용하여 웹사이트를 구축하면 본인 확인에 대한 신뢰도를 한층 높일 수 있다.
지문분류는 대규모 인증시스템에 사용되는 지문 데이터 베이스를 종류별로 인덱싱 하거나 인식 시스템에 다양하게 쓰이는 매우 중요한 방법이다. 지문은 일반적으로 융선의 전체모양 등 전역적인 특징을 기반으로 분류하며, 분류방법에는 규칙기반 접근, 구문론적 접근, 구조적 접근, 통계적 접근, 신경망 기반 접근 등이 있다. 본 논문에서는 지문의 구조적인 특징을 바탕으로 관찰되는 특징의 상태가 매순간 변화하는 확률론적 정보추출 방식인 마코프 모델을 적용한 지문분류 방법을 제안한다. 지문 이미지의 전처리 과정을 거친 후 각 클래스 분류를 위해 대표 융선을 찾아 방향정보를 추출하고 이를 이용하여 5가지 클래스로 분류될 수 있도록 설계하였다. 좋은품질(Good)과 나쁜품질(Poor)의 데이터를 포함한 훈련집합을 사용하여 각 클래스별로 학습된 마코프 모델은 임의의 지문이미지 분류시 높은 분류율을 보였다. 또한 기존의 구조적 접근방법에 비하여 다양한 품질의 지문이미지의 방향성 정보를 이용한 확률론적 방법이기 때문에 예외적인 지문이미지 분류시 잘 적용될 수 있다.
최근 생체 인증(Biometrics) 기술이 모바일 핀테크(Fin-TECH)와 결합하면서 '화려한 부활'을 꿈꾸고 있다. 출입 통제, 근태 관리 등 일부 특수 보안 용도에 머물던 생체 인증이 모바일 결제의 새로운 본인인증 서비스로 잇따라 채택되면서 대중화의 물꼬를 트기 시작한 것. 생체 인증은 사람마다 고유한 신체적 특징을 '암호'로 사용해 개인을 인증하는 기술이다. '생체 인식'으로 불리기도 한다. 이제 지문을 넘어 홍채, 손 모양, 혈관 구조, 얼굴, 목소리, 심박 수, 뇌파 등 다양해지고 있는 추세다.
생체정보를 이용한 보안 솔루션이 활발하게 연구되고 있는 가운데, 지문은 가장 널리 사용되고 또한 중점적으로 연구되고 있는 생체특징의 하나로 자리잡았다. 지문인식 시스템에 사용되는 지문 입력기는 광학식, 반도체식 등 다양하나 입력방식은 주로 압착날인식으로 회전식과 달리 손가락 끝을 입력창에 대어 그 순간 접촉된 면의 지문만을 입력받게 된다. 그러므로 입력된 지문영상은 전체지문과 비교했을 때 극히 일부분에 불과하여, 이러한 제한된 영역으로부터 획득된 지문영상들을 비교한다면 비록 동일 지문이라 할지라도 획득 위치의 상이함으로 인해 타인 지문으로 오인식할 소지가 있다. 또한 특징점에 기반한 지문인증 알고리즘의 경우에는 두 지문으로부터 추출된 특징점의 위치 및 상태 정보의 신뢰성에 전적으로 의존하게되므로 특징점의 오추출 및 누락이 전체 시스템 성능을 좌우하게된다. 그러므로 가능한한 넓은 영역의 지문을 사용하고 신뢰할 만한 특징 추출 결과를 얻는 것이 에러율을 개선하는데 필수적이라 하겠다. 이에, 본 논문에서는 사용자 등록시 한 지문에서 획득한 복수의 지문영상을 이용하여 정렬 및 정합 과정을 거친 후 지문영상의 영역을 확장하고 해당 지문영상에서 추출된 특징점을 비교하여 유효하지 않은 특징점을 제거하는 과정을 통하여 등록시 저장되는 특징점 템플릿의 신뢰도를 높여주는 방법을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 결과의 객관성을 확보하기 위하여 FVC 2002에서 제공하는 데이터베이스로 테스트한 결과 2.12%의 EER(Equal Error Rate)을 얻을 수 있었다.
최근 모바일 및 핀테크(fin-tech) 분야의 최신 트렌드로 지문인식, 홍채인식과 같은 생체인식을 통한 사용자 본인인증이 주목 받고 있다. 특히 지문인식을 이용한 인증 방식은 전통적인 생체인식 방식으로써 사용자들이 사용하는데 발생하는 거부감이 다른 생체인식에 비해 현저히 낮아 현재 가장 보편적으로 이용되는 방식이다. 이와 동시에 지문을 이용한 인증 시 보안에 대한 중요성이 부각되어 지문의 위조 여부 판별의 중요성 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 특징을 이용한 위조 여부 판별 방법에 있어 판별률을 향상시키기 위한 새로운 방법을 제시한다. 학습데이터에 영향을 많이 받는 CNN 특성 상 기존에는 판별률을 향상시키기 위해 아핀 변환(affine transformation) 또는 수평 반전(horizontal reflection)을 사용하여 학습데이터의 양을 증가 시키는 것이 일반적인 방법이었으나 본 논문에서는 위조지문 판별 난이도를 기반으로 한 효과적인 학습데이터 증강(data augmentation) 방법을 제시하며 실험을 통해 제안하는 방법의 타당성을 확인하였다.
바이오인식기술은 사람의 지문 얼굴 홍채 정맥 등 신체적 특징(Physiological characteristics) 또는 음성 서명 자판 걸음걸이 등 행동적 특징(Behavioral characteristics)을 자동화된 IT 기술로 추출 저장하여 다양한 IT 기기로 개인의 신원을 확인하는 사용자 인증기술이다. 2001년 미국의 911 테러사건으로 인하여 전 세계 국제공항 항만 국경에서 지문 얼굴 홍채 등 바이오정보를 이용한 출입국심사가 보편화됨과 동시에 ISO/IEC JTC1 SC37(바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 급속도로 진행되어 왔다. 최근 들어 스마트폰 테블릿 PC 등 모바일기기에 지문 얼굴 등 바이오정보를 탑재하여 다양한 모바일 응용서비스를 가능하게 해주는 모바일 바이오인식 응용기술이 전 세계적으로 개발 보급되고, 삼성전자 페이팔 중심으로 바이오인식기술을 이용한 모바일 지급결제솔루션에 대한 사실표준화협의체인 FIDO, ITU-T SG17 Q9(텔레바이오인식) 국제표준화기구를 중심으로 표준화가 진행되고 있다. 특히 이러한 모바일 바이오인식기술은 스마트폰을 통한 비대면 인증기술 수단으로서 핀테크의 중요한 요소기술로 작용될 전망이다. 한편, 위조지문 등 전통적인 바이오인식 기술의 위변조 위협으로 인한 우려도 증폭됨에 따라 스마트워치 등 웨어러블 디바이스에서 살아있는 사람의 심박수(심전도), 뇌파 등의 생체신호를 측정하여 스마트폰을 통하여 개인을 식별하는 차세대 바이오인식기술로 진화중에 있다. 본고에서는 바이오인식기술의 변천사와 함께 국내외 모바일 바이오인식기술 동향과 표준화 추진현황을 살펴보고, 지난 2015년 5월 29일 발족한 KISA "모바일 생체신호 인증기술 표준연구회"를 통하여 뇌파 심전도 등생체신호를 이용한 차세대 바이오인식 기술 및 표준화 계획을 수립하여 향후 바이오인식기반의 비대면 인증기술에 대한 추진전략을 모색하고자 한다.
앞으로 IoT가 활성화 됨에 따라 IoT 디바이스(TV, 냉장고, 차트 등)에서 결제가 가능한 시스템이 보편화 될 것이다. IoT에 핀테크 결제 시스템이 융합되어 결제 시스템이 간소화 되면서 인증 시스템 또한 간소화 되고 있다. 편리성을 추구하는 핀테크 결제 시스템은 보안에 더욱 취약해질 것으로 예상된다. 현재의 핀테크 결제 시스템을 대상으로 패스워드 인증방법의 취약점과 지문 인증방법의 취약점을 도출하여 공격 시나리오를 제안한다. 본 논문에서는 지문 패턴 인증을 통하여 편리성을 유지하면서 보안을 강화하는 대응방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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