현재 전 세계에서 사람들의 이동이 그 어느 때보다 활발해지면서 바이오인식 기술이 신분 확인을 위한 방법으로 선호되고 있다. 이러한 상황에서 항공기 이용을 위한 국민 ID 카드와 보안 체크는 안전한 환경을 유지하는 데 필요한 일상적인 방법이 되었다. 그리고 이러한 분야에서 바이오인식 기술은 중요한 역할을 담당한다. 미국의 전자여권과 영국의 비자 프로그램들은 국경을 강화하고 시민들을 보호하기 위하여 바이오인식 ID 솔루션에 의지하고 있다.

바이오인식 기술의 딜레마

지문과 같은 바이오인식 데이터는 현대의 여권과 비자 속에 내장되어 있다. 이러한 바이오인식 지표는 여권과 비자 소지자의 신분확인에 사용된다. 그러나 개인 신변의 변화, 흉터로 인한 지문의 변형이 있을 때에 바이오인식 시스템의 성능은 전과 같지 않을 수 있다. 이러한 경우에 지문과 저장된 바이오인식 데이터를 일치시키는 방법은 그만큼 신뢰도가 떨어지게 된다.

바이오인식 기술들의 융합

이러한 딜레마를 해결하기 위하여 업체들은 여러 가지의 바이오인식 지표들을 포착하는 다른 센서들을 이용하는 바이오인식 솔루션들에 주목하고 있다. 이 과정은 바이오인식 방법들의 융합이라고 한다. 다양한 바이오인식 시스템이 이 방법을 사용하여 국가와 개인 보안 프로그램의 신분확인 기준들을 충족시키고 있다.

지문인식, 얼굴인식, 홍채인식을 통합하는 바이오인식 솔루션은 바이오인식 기술에서 새롭게 등장하는 트렌드의 핵심에 있다. 다양한 방식의 바이오인식 솔루션들은 등록과 파일 일치를 위해 서로 다른 바이오인식 데이터를 포착한다. 휴대가 가능한 소형의 솔루션은 법 집행기관, 국경관리, 응급대응팀, 미국 정부기관들이 피사체들을 식별하고 현장에서 신분을 확인할 수 있는 이상적인 선택이다.

다양한 장점

다양한 방식의 바이오인식 시스템 덕분에 여러 가지 바이오인식 지표들의 결합이 가능하다. 즉, 범죄과학수사 수준의 지문 포착, 신속한 이중 홍채 스캔 성능, 혁신적인 얼굴인식 기술의 통합이 가능해진 것이다. 동일한 신원에 대하여 다양한 근거들을 포착, 일치시키는 다중 방식의 시스템은 신분확인 프로그램의 정확도를 높인다.

예를 들면 홍채와 얼굴인식 데이터가 여권이나 신분 카드에 저장된 지문정보와 결합할 때에 신분확인의 신뢰도는 더욱 높아지는 것이다. 3가지 바이오인식 지표들을 이용하면 신분관리 프로그램의 정확도가 높아진다. 이로써 제한구역과 민감한 데이터에 대한 접근통제가 가능하다.

바이오인식 기술 융합 수준

다양한 방식의 바이오인식 시스템은 각 바이오인식 지표의 성능을 보완함으로써 단일한 바이오인식 솔루션의 한계를 극복한다. 연구에 의하면 통합된 시스템을 사용한 신분확인은 단일한 바이오인식 정보를 이용한 경우보다 훨씬 더 신뢰성이 높다. 이러한 신뢰성을 높이기 위해서라도 바이오인식 데이터간의 결합은 반드시 필요하다고 볼 수 있다. 바이오인식 데이터의 결합은 신분확인 과정에서 여러 가지 단계로 이루어진다.

신체 특징 포착 단계

신체 특징 포착 단계에서는 지문 이미지 같은 원래의 데이터 혹은 처리된 데이터가 결합되고 그 다음에는 감시 대상자와 같은 융합된 등록 데이터와 일치시키는 과정이 이어진다.  

점수 단계

점수 단계에서는 다양한 바이오인식 특징들, 예를 들면 얼굴, 홍채, 지문과 같은 특징들의 점수를 더해 총점으로 환산한다. 여기에서는 또한 제시된 바이오인식 표본들의 질적 수준 또한 고려된다.  

결정 단계

결정 단계에서는 각각의 바이오인식 양상에 대한 독립적인 매치(일치) 결정을 내리고 그 다음에는 그 결정결과를 최종 점수로 통합한다.  

점수 단계 융합의 장점들

신체 특징 포착, 점수, 결정 단계에서 정보들을 융합하는 데는 많은 장점들이 존재한다. 그러나 경험에 의하면 점수 단계의 융합이 신분확인 과정에서 정확도를 높이는데 최적의 방법이다. 예를 들면 점수 단계 융합에 근거한 교차 일치 결합 솔루션은 서로 다른 바이오인식 특징들에서 품질 점수 상의 다양한 변화를 수용할 수 있고, 또한 분실된 표본들을 효과적으로 다룰 수 있다. 

점수 단계 융합의 기본 원리

점수 중심의 융합은 단일한 점수로 융합될 수 있는 표준화된 점수를 산출하기 위해 변형되는 개별적인 생체 특징 일치 알고리즘이 생성하는 유사성 점수를 이용한다. 이러한 표준화 알고리즘은 유사성 점수와 질의 점수에 대한 통계 분포에서 산출된 정보를 사용한다.

일반적으로 점수 단계 융합 솔루션에서 생성·사용되는 점수 분포는 데이터 교환을 위한 ANSI/INCITS 439:2008 융합 정보 양식을 준수한다. 이 표준은 점수 분포와 다양한 생체지표들, 알고리즘, 업체들 간에 정보 처리 상호 운용을 지원하는 다른 융합 정보들을 위한 강하고 유연성이 있는 데이터 양식을 규정한다.

바이오인식 키워드 : 결합

오늘날 대부분의 바이오인식 시스템은 신분 확인을 위해 단일한 바이오인식 지표를 사용한다. 바이오인식 기술은 다양한 애플리케이션 적용에 있어 신뢰성이 높고 비용 효과적인 접근법이다. 그러나 일부 애플리케이션은 캡처 질에 영향을 줄 수 있는 극심한 환경에서의 바이오인식 데이터 수집을 필요로 한다. 표본들을 제공하는 확인 대상자들은 바이오인식 기술과 장치들을 잘 알지 못하거나 또는 연령, 질병, 기형 때문에 고품질의 바이오인식 표본들을 제시하는 것이 불가능하다. 다양한 바이오인식 지표들을 이용하여 표본들을 수집하고 그 데이터를 결합하는 여러 바이오인식 기술의 결합은 이러한 표본 질 문제를 해결하고 최고의 인식 결과를 얻을 수 있는 최적의 방법이다.

신분 확인을 위해 바이오인식 기술을 사용하는 것이 아주 빈번한 현상이 되면서 단일의 바이오인식 시스템의 한계를 벗어나기 위해 다중 바이오인식 정보의 융합을 사용하는 것도 크게 늘어날 전망이다.  

<글 : Dr. James Cambier CTO, Cross Match Technologies(www.crossmatch.net)>

[월간 시큐리티월드 통권 제160호(info@boannews.com)]

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