초록 ▼

□ 연구개요
본 연구에서는 위조 생체 데이터(Fake Biometric Data) 취득의 어려움을 극복하기 위하여, GAN (Generative Adversarial Network) 기반 위조 얼굴 데이터, 위조 지정맥 데이터 및 위조홍채 데이터 생성 알고리즘을 개발하여 위조 검출 시스템 평가 및 성능을 향상시키고 XAI(eXplainable AI)를 이용하여 위조여부를 판단하는 근거를 분석하는 것을 최종 목표로 한다. 본 연구에서 다양한 framework로 3년간 개발한 알고리즘 및 자체구축한 데이터베이스들은, 인공지능 관련

□ 연구개요
본 연구에서는 위조 생체 데이터(Fake Biometric Data) 취득의 어려움을 극복하기 위하여, GAN (Generative Adversarial Network) 기반 위조 얼굴 데이터, 위조 지정맥 데이터 및 위조홍채 데이터 생성 알고리즘을 개발하여 위조 검출 시스템 평가 및 성능을 향상시키고 XAI(eXplainable AI)를 이용하여 위조여부를 판단하는 근거를 분석하는 것을 최종 목표로 한다. 본 연구에서 다양한 framework로 3년간 개발한 알고리즘 및 자체구축한 데이터베이스들은, 인공지능 관련 알고리즘 공개 사이트(GitHub 등)를 통해 공개하여, 세계 각국의 많은 연구들의 성능 평가가 가능하게 하도록 할 예정이다. 또한, 이를 통해 본 연구결과 게재된 논문들에 대한 인용을 획기적으로 높이고, 향후 국제 공동 연구가 활발히 이루어지도록 할 예정이다.

□ 연구 목표대비 연구결과
(1차년도) GAN 및 XAI 기반, 위조 얼굴 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 검출 시스템 평가 및 성능 향상 연구
- GAN기반 얼굴 데이터 생성 및 이를 이용한 얼굴 인식용 위조 얼굴 검출 시스템 평가(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- GAN기반 얼굴 데이터 생성 및 이를 이용한 나이 인식용 위조 얼굴 검출 시스템 평가(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- GAN기반 얼굴 학습 데이터 생성 및 이를 이용한 얼굴 및 나이 인식용 위조 검출 시스템 성능 향상 (연구 목표대비 달성도 : 100%)
- Feature map 및 activation map 기반 설명 가능한 (explainable) 얼굴 및 나이 인식용 위조 검출 시스템 연구 (연구 목표대비 달성도 : 100%)

(2차년도) GAN 및 XAI 기반, 위조 지정맥 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 검출 시스템 평가 및 성능 향상 연구
- GAN기반 지정맥 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 지정맥 검출 시스템 평가(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- GAN기반 지정맥 학습 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 지정맥 검출 시스템 성능 향상(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- Feature map 및 activation map 기반 설명 가능한 위조 지정맥 검출 시스템 연구(연구 목표대비 달성도 : 100%)

(3차년도) GAN 및 XAI 기반, 위조 홍채 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 검출 시스템 평가 및 성능 향상 연구
- GAN기반 홍채 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 홍채 검출 시스템 평가(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- GAN기반 홍채 학습 데이터 생성 및 이를 이용한 위조 홍채 검출 시스템 성능 향상(연구 목표대비 달성도 : 100%)
- Feature map 및 activation map 기반 설명 가능한 위조 홍채 검출 시스템 연구(연구 목표대비 달성도 : 100%)

□ 연구개발성과의 활용 계획 및 기대효과(연구개발결과의 중요성)
본 연구를 통해 개발되는 기술은 하기와 같이 다양한 분야에서 활용될 수 있다.
- 생체 인식 기술 탑재 기기의 보급 확대, 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 보급 확대, 핀테크, 헬스 케어 등 다양한 기술에 적용이 가능할 것으로 기대됨
- 본 연구 성과는 생체 인식 기술의 보안성을 획기적으로 증대시킴은 물론, 신뢰성과 편리성까지 보장하여 과거 보안 기술들의 대부분을 대체가능할 것으로 예상함
또한 본 연구를 통해 다음과 같은 기대성과를 예상할 수 있다.
1) GAN기반 위조 생체 데이터 생성 및 이를 이용한 인식 성능 향상 연구를 통해 다수의 특허출원/등록 및 SCI급 논문 게재가 가능할 것으로 기대됨
2) 영상처리 및 패턴인식 등 다양한 분야의 많은 우수인력을 배출하고, 다양한 학제 간 학술분야에서의 원천 기술 및 국제적인 경쟁력을 확보할 수 있음
3) 생체 인식 기술이 적용 가능한 기관들과의 협력을 통해 사업화 및 기술 이전이 가능할 것으로 예상됨

(출처 : 연구결과 요약문 2p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 연구결과 요약문 ... 2
• 목차 ... 3
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 4
• 1) 연구 목표 ... 4
• 2) 연구의 필요성 ... 4
• 2. 연구개발과제의 수행 과정 및 수행 내용 ... 4
• 1) 1차년도 ... 4
• 2) 2차년도 ... 6
• 3) 3차년도 ... 8
• 3. 연구개발과제의 수행 결과 및 목표 달성 수준 ... 11
• 1) 정성적 연구개발성과(연구개발결과) ... 11
• 2) 세부 정량적 연구개발성과 ... 12
• 3) 목표 달성 수준 ... 12
• 4) 목표 미달 시 원인 분석 ... 13
• 4. 연구개발성과의 관련 분야에 대한 기여 정도(연구개발결과의 중요성) ... 14
• 5. 연구개발성과의 관리 및 활용 계획 ... 14
• 6. 자체점검표 ... 14
• 7. 참고문헌 ... 15
• [붙임1] 세부 정량적 연구개발성과 ... 17
• [붙임2] 연구책임자 대표적 연구실적 및 증빙(요약문 및 사본) ... 23
• 끝페이지 ... 38