홍채 인식, 지문 인식, 안면 인식을 뛰어넘어 내 몸이 비번이 되는 생체인식 기술이 개발됐다. 인체의 뼈와 근육, 지방, 혈관 등 사람마다 다른 신체의 특성을 인증에 도입함으로써, 신체가 잠긴 문을 여는 키(key)가 될 수 있을 것으로 보인다.

신체의 특성을 활용한 바이오인식 기술로 복제 불가능 
사람마다 다른 신체 구조 차이에 착안, 신호 전달 특성을 구별해 복제할 수 없는 바이오인식 기술이 국내 연구진에 의해 개발됐다. 

개개인에 따라 인체를 이루는 뼈와 근육, 지방, 혈관, 혈액 및 체액이 다르다. 한국전자통신연구원은 이런 특징을 신호 체계로 바꾸고 딥러닝 기술을 적용해 사람을 구분해 인증하는 기술 개발에 성공했다. 

지금까지 개발돼 상용 중인 생체인식 기술에는 지문과 홍채, 안면 인식 등이 있다. 이 기술들은 이미지 기반의 기술로, 복제할 수 있는 문제점이 남아 있었다. 기존에 지문을 활용한 인증 기술이 이미지에 중점을 두었다면, 새로 개발된 기술은 신체 내부의 구조적인 특성을 활용하는 점에 차별성이 있다.

가령 손가락으로 인증하는 경우 손가락의 모양이 아니라 손가락의 해부학적 조직 특성에 따라 달라지는 신호를 반영하는 것이다. 이는 마치 건강검진 시 초음파 촬영을 하거나 체지방을 측정하듯 손가락의 구조적 특성을 찾아 구별하는 방식이다. 
손가락뿐만 아니라 신체의 어느 부위든 등록을 미리 해두면 인증 대상의 해부학적 특성을 모델링해 식별할 수 있다.

정확도 99% 이상 달성
임상시험심사위원회 승인을 받아 54명을 대상으로 임상시험도 진행됐다. 이를 통해 확보한 7,000개가 넘는 임상 데이터를 머신러닝 및 딥러닝 모델을 통해 검증한 결과 생체인식 정확도 99% 이상 달성했다. 

신체의 신호전달 특성에 대한 기계적 모델링도 성공적으로 구현돼 인공지능 학습 모델의 최적화를 통해 정확도는 계속해서 높아질 것으로 기대를 모으고 있다. 

이번 개발의 핵심 기술에는 △ 생체 조직 모델링 기술 △ 딥러닝 생체 신호 분석 기술 △ 진동, 전극 소자 기술이 포함된다. 
인체 전달특성 기반 바이오 인식 시스템은 성인의 손바닥 크기로, 전기와 음향 신호를 인체에 전달하기 위해 에너지변환기와 센서, 신호 처리부로 구성됐다. 손목시계형으로도 제작해 전극을 손목 부위에 닿도록 구현했다. 

연구진은 앞으로 센서나 칩의 형태로 경량화한다는 계획이다. 
연구진은 또 여러 센서에서 얻은 신호를 조합해 다양한 특성을 기반으로 사용자의 특이성 및 재현성을 극대화할 수 있는 알고리즘도 구현했다. 

이번 생체 인식 기술은 손끝이나 얼굴을 센서에 대지 않고도 부착형이나 모바일 기기의 무자각 상태에서 인증이 가능하다는 특장점이 있다. 

연구진은 앞으로 스마트폰이나 웨어러블 기기에 기술을 적용, 기본적인 출입 통제와 자동차 문손잡이는 물론 사이버 결재나 현금자동입출금기의 입·출금 등 금융 결제, 인터넷 자동 로그인, 사물인터넷 서비스를 비롯해 병원에서 환자 정보 관리를 위한 스마트 시스템 등으로 적응 범위를 확대할 계획이다. 

안창근 한국전자통신연구원 박사는 “스마트폰을 잡았을 때 인증되게 하거나 PC 키보드나 마우스를 통해, 자리에 앉았을 때 인증하는 방식도 가능하며 이번 기술이 미래 생체 인식 산업의 원천 기술로 활용되기를 기대한다”고 밝혔다.