ETRI-인천대 연구팀, 신체 모든 구성요소 활용해 해킹불가능한 암호기술 개발

인터넷 뱅킹을 넘어 모바일 뱅킹이 일상화되는 등 일상 생활 모든 부분이 온라인과 연결되면서 인터넷 없이는 살 수 없는 세상이 되가고 있다. 문제는 편리함이 늘어나는 대신 개인정보 노출위험도 함께 증가한다는 점이다. 이 때문에 얼굴형태, 홍체, 지문 등 다양한 생체기관을 보안기술에 적용하려는 시도가 많아지고 있지만 복제 가능성을 완전히 배제할 수 없다.

이 같은 상황에서 국내 연구진이 몸 속 지방이나 체액, 근육, 뼈 등의 개인별 특성을 활용해 생체인식 인증수단으로 활용할 수 있는 방법을 개발해 주목받고 있다. 이 기술을 활용하면 골칫거리 뱃살이 누구도 깰 수 없는 생체암호로도 사용될 수 있다는 말이다.

한국전자통신연구원(ETRI) 의료정보연구실, 인천대 기계공학과 공동연구팀은 뼈, 근육, 지방, 혈관, 혈액, 체액 등 신체 모든 구성요소가 개인마다 다르고 복잡하다는 점에 착안해 이를 신호체계로 바꾸고 인공지능 딥러닝 기술을 적용해 개개인을 인식해 인증할 수 있는 기술을 개발했다고 30일 밝혔다. 이번 연구결과는 기초과학 및 공학분야 국제학술지 ‘사이언티픽 리포츠’와 로봇, 보안분야 국제학술지 ‘IEEE 트랜젝션 온 사이버네틱스’에 실렸다.현재 상용화돼 쓰이고 있는 지문, 홍체, 얼굴 인식 인증기술은 이미지를 확인하고 처리하기 때문에 복제가 가능하다. 연구팀은 생체 조직모델링 기술, 딥러닝 생체신호 분석기술, 진동 및 전극소자 기술을 활용해 새로운 형태의 생체인증 기술을 개발했다.

지문인식의 경우 기존에는 지문형태 같은 이미지 중심이었지만 연구팀이 이번에 개발한 기술은 손가락 내 뼈나 혈관, 혈액 같은 해부학적 조직 특성을 파악해 개인을 인식하기 대문에 복제가 불가능하다.

체지방 측정이나 초음파 촬영을 할 때처럼 손가락에 진동같은 기계적 신호나 미세전류 같은 전기적 신호를 흘려 손가락의 구조적 특성을 파악하는 식이다. 연구팀에 따르면 손가락 이외에 신체 부위 어디든 미리 등록을 해놓으면 해부학적 특성을 바탕으로 개인 식별이 가능해진다.

연구팀은 임상시험심사위원회(IRB) 승인을 받아 성인남녀 54명을 대상으로 이번 기술을 활용한 임상시험을 진행해 7000개 이상의 임상 데이터를 확보했다. 이 임상데이터를 인공지능 기계학습, 심층학습 모델로 검증한 결과 이번에 개발된 생체인식 기술의 정확도는 99% 이상인 것으로 나타났다고 연구팀은 밝혔다.안창근 ETRI 박사는 “이번 기술을 스마트폰이나 웨어러블 기기에 적용할 경우 스마트폰을 잡는 것만으로도 인증이 돼 복잡한 과정 없이 사이버 결재가 가능해지고 보안이 필요한 컴퓨터를 사용할 때는 키보드나 마우스를 잡거나 컴퓨터 앞 의자에 앉는 것만으로도 인증이 될 수 있게 해준다”고 설명했다. 안 박사는 “이 밖에도 출입 통제, 자동차 문손잡이, 가정용 맞춤형 사물인터넷 서비스는 물론 병원에서 환자정보 관리를 위한 스마트 시스템도 가능하게 해줄 것”이라고 덧붙였다.

유용하 기자 edmondy@seoul.co.kr