주요시설 출입 보안 등에 이용되고 있는 생체정보 인식기술이 지문·홍체·얼굴·인식에서 ‘손’ 형체 인식으로 확대되고 있다.



서울시립대 김희식 교수팀(전자전기컴퓨터공학부)은 지난 해 말 ‘손’ 형체를 생체정보로 인식하는 프로그램을 국내에서 처음으로 개발해 현재 기술보완을 하고 있다. 지금까지는 지문인식기술이 생체정보 분야 중 가장 보편화되어 왔다.



그런데 상해를 입어 자칫 지문이 손상될 경우 기기가 지문인식에 실패할 가능성이 있었다. 또한 손가락 지문 하나에서 뽑아낼 수 있는 정보가 상대적으로 적어 정밀하게 본인여부를 판별하기가 쉽지 않은 점도 있었다.



또한 안구 홍체 인식의 경우에는 인식센서 가까이에 눈을 대야 하기 때문에 검사대상자는 불쾌감 내지 불안감이 생길 수 있고, 홍체인식 시스템도 상대적으로 고가여서 소비자에게 부담이 됐다.




김 교수팀은 지문보다 많은 양의 정보가 담겨 있고, 상용화 시 홍체 인식시스템보다 저가로 소비층에 다가갈 수 있는 ‘손 형체 인식’에 초점을 맞춰 지난 2003년부터 알고리즘 개발에 들어갔다. 김 교수는 “손의 경우 손금부터 손의 크기, 손가락 마디 간 손금, 손마디 길이, 손 전체 길이 등 다양한 정보가 담겨 있어 설령 한두 군데를 다쳐 모양이 바뀌더라도 본인여부 판별이 가능하다”고 말했다.



더욱이 손금은 변화가능성이 거의 없고 손금의 각도, 손금 사이의 거리, 손금 모양, 손금의 곡률 등 다양한 정보가 담겨있다는 게 김 교수의 설명이다. 이런 손의 특징을 활용해 김 교수팀은 ‘손 형체 인식’ 컴퓨터 알고리즘과 실시간 분석과정을 개발했다. 우선 첫 단계로 사진기에 손을 대면 손 전체 모양 사진이 찍혀 컴퓨터에 바로 입력된다.




두 번째 단계로 컴퓨터상에서 손 전체 형체를 추출한다. 그리고 세 번째 단계로 손 모양 중 특정위치 27곳을 추출한다, 네 번 째 단계는 27곳 사이의 거리 등이 알고리즘에 의해 계산된 뒤 10여 개의 데이터 값(측정치)이 도출된다. 마지막 단계로 해당인물에 대한 사전입력 데이터 값과 이 측정치를 비교해 본인여부를 판별하게 된다.



이렇게 사진 입력부터 본인여부 판별까지 실시간에 가능하다. 다만 특정위치 27곳을 통해 얻을 수 있는 데이터가 10여개이고 아직 손금 인식 모듈이 개발되지 않아 현재 시스템의 본인 인식율은 86%선이다.




김 교수는 “앞으로 손금인식 모듈 등 세부 기술을 개발해 손 하나에서 획득할 수 있는 데이터를 현재 8개에서 향후 20개 이상으로 증가시키면 인식율이 95%이상으로 높아져 상용화가 가능하다”면서 “2년 내에 상용화를 할 수 있을 것”이라고 덧붙였다.



그는 “현재까지 ‘손 형체 인식’ 초기모델을 구축했기 때문에 손금 인식 모듈 등을 추가로 개발하고 이 모델에 부가시키면 인식율은 계속 상승할 것”이라고 말했다. 연구팀은 손 인식 시스템이 상용화되면 금융분야 및 국가 주요기간시설 등에 출입통제보안에 응용될 것으로 기대하고 있다.




특히 은행털이범 등 얼굴을 가린 경우에도 CCTV 화면에 손이 잡혔다면 그 손 영상의 정보를 분석함으로 범인도 판별할 수 있는 수준까지 기술력을 높일 계획이다.



상용화에 대해 김 교수는 “이 시스템이 상용화되면 지문인식 시스템과 가격경쟁을 할 만큼 시장성이 있을 것”이라면서 “손을 인식하는 센서부분 즉 유리판 ․ 조명 ․ 카메라 및 이들의 조합기술 등 손 형체 인식 세부기술들 모두가 국제 특허대상”이라고 밝혔다.



[과학기자협회 미디어리소스발굴자료]