[논문]손가락으로 그린 움직임 패턴을 이용한 보안 시스템

한주찬; 전민성; 최경주

문제 정의

이 움직임 패턴은 손가락으로 그리는데, 패턴을 그릴 때 손가락의 움직임 범위가 개인별로 다르고, 손가락으로 어떠한 모양을 그리는데 있어 움직임 방향과 크기, 속도 등이 다르기 때문에 이를 통해 인가된 사용자만을 정확히 걸러낼 수 있다. 단순하면서도 충분한 개인차를 가지는 이러한 특징이 보안에 더 효율적이기 때문에 본 논문에서는 손가락 움직임 인식을 통한 보안을 한층 강화시킨 보안 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 보안 시스템은 립모션 컨트롤러(Leap Motion Controller)를 통해 실시간으로 제공되는 손가락 좌표를 입력받고, OpenGL(Open Graphic Library)과 OpenCV(Open Computer Vision) 라이브러리를 사용하여 구현되었다.

제안 방법

등록 모듈에서는 보안 패턴으로 6가지 패턴을 등록하였는데, 등록 패턴은 난이도(복잡성)를 기준으로 상, 중, 하로 나누어 각각 2개의 패턴이 구성되도록 하였다. 난이도별 보안패턴은 ‘상’은 별과 S로, ‘중’은 삼각형과 사각형, ‘하’는 원과 직각삼각형을 사용하였다.
템플릿 매칭을 수행하기 전에, 먼저 대상 이미지에 대해 전처리를 수행하는데, 전체 화면을 대상으로 그려진 형태 이미지에서 배경을 잘라낸 실제 형태 이미지만을 따로 추출하고, 추출된 형태 이미지를 정규화 이미지로 변환한다. 먼저, 형태 이미지의 가로와 세로 길이를 비교하여 더 큰 값을 한 변의 크기로 설정하여 정사각형으로 이미지를 자른다. 이때 중간점은 패턴의 중심을 기준으로 한다.
보안으로 사용할 패턴의 형태 이미지를 저장하기 위하여 Leap Motion으로부터 받은 손가락 좌표값을 OpenGL의 좌표계로 변환하여 새로운 그림판에서 그림을 그리도록 하였다. 또한 패턴을 그릴 때 생기는 움직임 방향 데이터를 저장하기 위하여 (그림 4)와 같은 방향 매트릭스를 사용하였는데, 이때 방향 매트릭스는 사용자가 패턴을 입력시킬 때 적용받는 전체 화면을 3X3으로 9등분한 것이다.
본 논문에서는 보다 보안을 높이기 위해서 인가된 사용자의 암호를 번호로 구성하지 않고, 사용자만이 알고 있는 간단하면서도 독특한 움직임 패턴으로 구성하고, 이를 적용한 보안 시스템을 제안하였다. 사용자의 입장에서는 단순하게 손의 움직임만으로도 암호로 사용할 수 있으며 사용자의 거부감이 없고, 버튼을 누르는 방식에서 흔적(지문)이 남는 단점도 보완한 시스템이다.
또한 150도 반경에서 손가락 10개 움직임을 초당 200 프레임 속도로 감지한다. 본 시스템에서는 립모션 SDK를 설치하여 손가락의 좌표를 그대로 출력하도록 설정하였다[1].
시스템에 등록된 보안 패턴의 방향 데이터 값과 인증 모듈에서 사용되는 패턴의 방향 데이터 값을 비교하여 서로 같은지 확인한다. 만일 두 개의 패턴의 방향 데이터 값이 일치한다면 다음 단계인 이미지 유사도 측정 과정으로 넘어가고, 두 패턴의 방향 데이터의 값이 같지 않다면 인증 실패하도록 설정한다.
기존의 키패드로만 동작하는 일반 디지털 도어락은 비밀번호의 분실, 도난 가능성이 높다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 보다 보안을 높이기 위해서 인가된 사용자의 암호를 번호로 구성하지 않고, 사용자만이 알고 있는 간단하면서도 독특한 움직임 패턴으로 구성한다. 이 움직임 패턴은 손가락으로 그리는데, 패턴을 그릴 때 손가락의 움직임 범위가 개인별로 다르고, 손가락으로 어떠한 모양을 그리는데 있어 움직임 방향과 크기, 속도 등이 다르기 때문에 이를 통해 인가된 사용자만을 정확히 걸러낼 수 있다.
난이도별 보안패턴은 ‘상’은 별과 S로, ‘중’은 삼각형과 사각형, ‘하’는 원과 직각삼각형을 사용하였다. 인증 모듈에서는 등록 모듈에서 보안 패턴으로 등록된 패턴과 인증 모듈에 입력되는 패턴이 일치하는지 확인하기 위해 등록된 보안 패턴과 일치하는 패턴 30개를 시스템에 입력하여 제대로 인증하는지를 테스트하는 실험을 6개의 등록된 보안 패턴마다 진행하였고, 등록된 보안 패턴과 일치하지 않는 패턴 30개를 시스템에 입력하여 제대로 미인증하는지 테스트하는 실험을 6개의 등록된 보안 패턴마다 진행하여, 총 180회 실험을 진행하였다. 템플릿 매칭 시 사용되는 매칭 계수는 30으로 설정하여 템플릿 매칭 계수가 30을 초과하면 인증이 성공되도록 설정하였다.
단순하면서도 충분한 개인차를 가지는 이러한 특징이 보안에 더 효율적이기 때문에 본 논문에서는 손가락 움직임 인식을 통한 보안을 한층 강화시킨 보안 시스템을 제안하고자 한다. 제안하는 보안 시스템은 립모션 컨트롤러(Leap Motion Controller)를 통해 실시간으로 제공되는 손가락 좌표를 입력받고, OpenGL(Open Graphic Library)과 OpenCV(Open Computer Vision) 라이브러리를 사용하여 구현되었다.
더 구체적인 템플릿 매칭기법은 [2]를 참고하길 바란다. 템플릿 매칭 계수의 값은 30을 초과하면 같은 이미지로 판단하여 인증 성공하도록 설정하였고, 그렇지 않으면 인증 실패하도록 설정하였다.
‘인증’ 모듈은 입력되는 움직임 패턴이 인가된 사용자가 시스템에 등록된 움직임 패턴과 동일한 것인지 확인(Matching)한다. 허용되어진 움직임 패턴의 크기 범위 안에 들어온 움직임에 한하여 움직임 방향(순서)을 우선 체크한 뒤, 패턴의 모양을 확인한 후, 오차범위 안에서 사용자를 인가할 것인지를 결정한다.

대상 데이터

시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 대상으로 실험하였다. 실험환경으로는 Intel Core i5-5200과 RAM 8G와 64비트 운영체제의 사양인 PC를 사용하였다.
시스템의 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 대상으로 실험하였다. 실험환경으로는 Intel Core i5-5200과 RAM 8G와 64비트 운영체제의 사양인 PC를 사용하였다.

이론/모형

시스템에 등록된 보안 패턴의 형태 이미지와 인증 모듈에 입력한 패턴의 형태 이미지를 비교하기 위하여 템플릿 매칭 (Template Matching) 기법을 사용하였다. 템플릿 매칭을 수행하기 전에, 먼저 대상 이미지에 대해 전처리를 수행하는데, 전체 화면을 대상으로 그려진 형태 이미지에서 배경을 잘라낸 실제 형태 이미지만을 따로 추출하고, 추출된 형태 이미지를 정규화 이미지로 변환한다.

성능/효과

따라서 개발된 시스템에서 향후 발전을 위해서는 방향 매트릭스를 전체 화면에 적용시키는 것이 아닌 그려진 패턴을 적응적으로 정사각형으로 자른 이미지를 기반으로 9등분한 방향 매트릭스를 적용한다면 오류율을 충분히 줄일 수 있을 것이다. 또한 사용자의 선택에 따라 방향 매트릭스의 크기를 조정함으로써 보안성의 효과도 충분할 것으로 고려된다.
제안하는 시스템은 참긍정 즉 정인식률(맞는 패턴을 맞다고 판단)이 91.4%로 나와 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다. 또한 거짓부정(잘못된 패턴을 다른 패턴으로 판단)의 결과값이 100%의 수치를 보인 것은 등록된 패턴과 다르게 그린 잘못된 패턴의 경우 방향 데이터 비교와 형태 이미지 유사도 측정 단계에서 완벽하게 탈락시키기 때문이며, 잘못된 패턴은 인증에 성공하지 못한다는 것을 확인할 수 있다.
실험 결과는 <표 1>과 같다. 참긍정(True Positive; 정인식률) 91.4%, 거짓부정(False Negative) 100%, 참부정(True Negative) 0%, 거짓긍정(False Positive; 오류율) 8.6%로 만족할 만한 성과를 얻었다. 특히 거짓부정은 100%로 잘못된 패턴을 인증하는 경우는 한 건도 없었다.

후속연구

특히 현재 사용되고 있는 방향 매트릭스는 전체 화면을 대상으로 9등분한 것이기 때문에 방향 매트릭스의 경계선에 걸친 패턴을 인증할 경우 인증 실패하는 약한 모습을 보인다. 따라서 개발된 시스템에서 향후 발전을 위해서는 방향 매트릭스를 전체 화면에 적용시키는 것이 아닌 그려진 패턴을 적응적으로 정사각형으로 자른 이미지를 기반으로 9등분한 방향 매트릭스를 적용한다면 오류율을 충분히 줄일 수 있을 것이다. 또한 사용자의 선택에 따라 방향 매트릭스의 크기를 조정함으로써 보안성의 효과도 충분할 것으로 고려된다.

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