Special Report_Special Theme 바이오인식 생체신호 인증기술 및 표준화 동향 김 재 성 TTA 바이오인식 프로젝트그룹(PG505) 의장 한국인터넷진흥원 보안기술확산팀 수석연구원 1. 머리말 전통적으로 바이오인식기술은 출입국심사 ( 전 적 특징(Physiological biometrics)과 행동적 특징 자여권, 승무원 승객 신원확인 ), 출입통제 ( 도어 (Behavioral biometrics)을 이용한 사용자 인증기 락, 출입통제 근태관리), 행정(무인민원발급, 전 술인 바이오인식기술의 유형과 함께 기술별 보안취 자조달), 사회복지(미아 찾기, 복지기금관리), 의 약점(괄호 안 글자)을 나타내고 있다. 최근 들어, 모 료 ( 원격의료, 의료진 환자 신원확인 ), 정보통신 바일 지급결제서비스 ATM 인출기 인터넷전문 ( 휴대폰 PC 인터넷 인증 ), 금융 ( 온라인 뱅킹, 은행 등과 같은 핀테크 분야에서 비대면 인증기술 ATM 현금인출) 등 다방면에서 폭넓게 보급되어 로 바이오인식기술이 각광을 받기 시작했다. 한편, 실생활에서 널리 활용되고 있다. [그림 1]은 신체 가짜지문 등 기존의 신체적 특징을 이용한 바이오 신체적 특징(Physiological Biometrics) 행동적 특징(Behavioral Biometrics) ② 얼굴 [음성] (조명) (변조) ③ 홍채 [서명] (정확성) (원거리) ① 지문 [키보딩 습관] (위조) (직업윤리) ④ 정맥 [걸음걸이] (고령자,계절) (정확성) [손가락정맥] [손등정맥] [그림 1] 바이오인식 기술유형과 취약점 18 l 2016 05/06
Electro EncephaloGram (EEG) Magneto EncephaloGram (MEG) Electro MyoGram (EMG) Electro CardioGram (EEG) Heart Sound Galvanis Skin Response (GSR) Others e.g. Electrooculography(EOG) - measurement of the resting potential of the retina. [ 그림 2] 생체신호유형 2.1 전기적생체신호 TTA Journal Vol.165 l 19
심전도 (ECG/EKG, Electrocardiogram) 심장의박동과관련되어전압의형태로측정되는전기적인신호이다. 심장각박동의세부적인순서에따라서정형적인패턴을나타내고있어, 심장의이상진단에활용되고있는대표적인생체신호이다. 뇌전도 (EEG, Electroencephalogram) 대뇌의활동상태에따라변화하는신호로, 머리표면에부착한전극에서전압의형태로측정된다. 인지기능, 감각기능, 운동기능, 감정상태, 수면상태등뇌의다양한활동상태를부위에따라선택적으로나타내는대표적인생체신호이다. 근전도 (EMG, Electromyogram) 근육의활동상태를나타내는전기적인생체신호로, 관찰하고자하는근육의부위로부터가까운위치에전극을부착하여전위차이형태로측정한다. 근육수축의여부및수축강도를나타내어준다 [3][4]. 2.2 기계적 물리적생체신호 심탄도 (BCG, Ballistocardiogram) 혈액을신체의말단부위까지전송하기위하여박출하는과정에서심장의운동및대동맥에서의집단적인혈액의움직임은외부에미약한힘을가하게된다. 힘을측정하는민감한센서를신체의표면또는힘이전달될수있는위치에장착하고이미세한힘신호를측정하면심장박동의동태를파악할수있다. 심전도와함께심장활동에관한정보를제공하면서심장박동에의한결과적인정보를제공한다 [3][4]. 2.3 광학적 화학적생체신호 광용적맥파 (PPG, Photoplethysmogram) 신체말단에서혈관의용적이변화하는것을모니터링하는생체신호이다. 심장에서혈액이박동에의하여일정한간격을두고간헐적으로박출되므로, 말단에서혈액의흐름도일정하지않고심장의박동에따라서혈액의양이변화하게된다. 혈액의양이증가하면빛을더욱많이흡수하게되므로, 투과또는반사하는광량이감소하게되는데이를통하여혈관의용적변화를측정할수있고, 심장박동의변화도평가할수있는생체신호이다 [3][4]. 3.1 생체신호센서 20 l 2016 05/06
[ 그림 3] 신체부착형뇌파인식웨어러블디바이스 [ 그림 4] 심전도인식웨어러블디바이스 ( 액세서리, 의류, 부착형 ) 3.2 생체신호인증기술동향 3.3 생체신호인증기술표준화동향 TTA Journal Vol.165 l 21
뇌전도 (EEG) EER=18.3% 심전도 (ECG) 심탄도 (BCG) 광용적맥파 (PPG) EER=15.6% 사무실환경실험환경구축 양손지문 [ 그림 5] KISA 생체신호개인식별기술연구사례 연구수행기관연구개발내용연구개발성과활용현황 Orebro university, Sweden 12 리드심전도측정후모양을다변량분석하여바이오인식 20 명실험결과 1-lead 로도생체인식이가능하다는결과를제시 심전도측정스마트워치 패치형심전도모니터링장치 용량성전극이용한심전도모니터링 Chang Gung University, Taiwan Carleton University, Canada 위상공간에서심전도의특징을바탕으로한자율학습방법을이용하여바이오인식 웨이블렛변환을양손가락에서측정한심전도에적용하여바이오인식 100 명 1-lead 로실험결과 93% 정확도, 93% 민감도, 93% 특이성을가짐 50 명실험결과 89% 의정확도 입력심전도, yu A( l, yu) Physikalisch-Technische Bundesanstalt, Germany 심전도벡터와간단한거리측정방법으로바이오인식 74 명실험결과오인식률 2.5%, 오거부율 3% 개인정보분석방법 1 해당심전도데이터호출 등록된심전도데이터베이스 분석방법 2 일치도계산 0-100 분석방법 3 종합평가 심전도기반생체인증구조 인증 / 불인증 Royal Melbourne Institute of Technology, Australia 서울대학교 카톨릭대학교 연세대학교 심전도의특징적인모양들을다항식의계수로수치화하여바이오인증 무구속적으로측정된심전도데이터를이용하여사용자인식. 심전도의모양을특징으로추출후오류역전신경회로망을적용하여바이오인증 SVM 분류기를이용하여심전도바이오인식알고리즘개발 15 명대상으로실험한결과 100% 의정확도, 오인식률, 오거부율 0%, 2.6 초측정으로인식가능함. 댁내거주자 10 명에대하여 100% 의인식률확보 14 명실험결과 99.92% 정확도, 100% 민감도, 88.16% 특이성 MIT-BIH 데이터에서 13 명실험결과 93.89% 정확도를가짐 256 채널복합시스템 등록화면 Continue 1차사용자인증 32 채널이동형시스템 뇌전도측정시스템 에러메세지 특정파라메터추출및저장된본인의데이터와비교 신호일치? 사용자 Username 확인 노트북 PC 기반휴대형시스템 뇌파기록동안본인사진제시 인증성공! 인증실패모바일환경에서의뇌전도신호를이용한인증시스템의구조 측정된뇌전도신호서버로전송 카메라앞에얼굴이있습니까? 메세지 똑바로서주세요 똑바로서있습니까? 스마트폰진동스마트폰내장가속도계이용 연구팀뇌전도신호종류목적특정지표및처리방법분류방법 Paranjape etal. 휴식상태인식 AR Model Miyamoto etal. 휴식상태인증주파수특성지표 Zhao etal. 휴식상태인식 AR Model k-nn Marcel etal. 운동상상인증 Gaussian mixture model MAP model adaptation Hu 운동상상인증 / 인식 ARMA Model ANN Xiao etal. 운동상상인식 Palaniappan etal. Das etal. Ferreire etal. 시자극유발전위 시자극유발전위 시자극유발전위 Fisher distance, ANN 인식 Gamma band ANN 인식 Spatio-temporal filter SVM, LDA 인식 Periodogram SVM [ 그림 6] 국내외생체신호개인식별기술연구사례 22 l 2016 05/06
ECG (Heart-bits) Wearable ECG Sensors Mobile/medical biometrics based on ECG 국내외연구기관과협업체계 Fingerprints Fingerprint Sensor Comm. module Telebiometric Algorithm Using ECG & Fingerprint Telebiometric Authentication Platform [ 그림 7] KISA 생체신호를이용한텔레바이오인식기술개념도 개인식별을위한생체신호정보시험용 DB 구축방법 ( 과제번호 : 2015-804, 2015.12월 ~ 개발중 ) 모바일생체신호센서인터페이스표준규격 ( 과제번호 : 2015-805, 2015.12월 ~ 개발중 ) 모바일생체신호특징점데이터포맷표준규격 ( 개발예정, 2016년 ) 모바일생체신호정보프라이버시보호지침기술보고서 ( 개발예정, 2016년 ) 생체신호인증알고리즘성능시험기준 ( 개발예정, 2017년 ) TTA Journal Vol.165 l 23
이논문은 2016 년도미래창조과학부의재원으로정보통신기술진흥센터의지원을받아수행된연구임 (R0127-15-1056, 스마트융합보안서비스를위한텔레바이오인식기술표준개발 ) [ 참고문헌 ] [1] 김재성, 텔레바이오인식기반비대면인증기술표준화동향, 정보보호학회지, 제 25 권, 제 4 호, August, 2015. [2] 김재성, 생체인식시스템보안성평가및표준적합성시험기술, 인하대학교공학박사학위논문, August, 2005. [3] 박광석, 생체신호와개인인증, KISA 표준연구회연구보고서, December, 2014. [4] 박광석, 국내외생체신호개인식별기술분석및연구용 DB 구축, KISA 용역과제연구보고서, January, 2016. [5] 김재성, 모바일생체신호인증기술특허현황분석보고서, KISA 표준연구회연구보고서, December, 2015. [6] 미래부정보통신기술진흥센터, 스마트융합보안서비스를위한텔레바이오인식기술표준개발 2015 년도연차보고서, 한국인터넷진흥원, March, 2016. [7] Jason Kim, Recommendation of X.tif, Integrated framework for telebiometric data protection in e-health and worldwide telemedicine, ITU-T SG17 Q.9, Aug., 2013. [8] Jason Kim, 7th revised text for Draft Recommendation of ITU-T SG17 X.tam: A guideline to technical and operational countermeasures for telebiometric applications using mobile devices, March. 2016. [9] Jason Kim, ISO/IEC DIS 17922 & 5th revised text for Draft Recommendation of ITU-T SG17 X.bhsm: Telebiometric authentication framework using biometric hardware security module, March. 2016. [10] ISO/IEC FDIS 30107-1, Biometricss presentation attack detection-part1: Framework, January. 2016. 정보통신용어해설 : http://terms.tta.or.kr : http://terms.tta.or.kr/mobile/main.do : http://www.tta.or.kr 지능형가상비서 Intelligent Personal Assistant, IPA 개인비서처럼사용자가요구하는작업을처리하고사용자에게특화된서비스를제공하는소프트웨어에이전트. 인공지능 (AI) 엔진과음성인식을기반으로사용자에게맞춤정보를수집하여제공하고, 사용자의음성명령에따라일정관리, 이메일전송, 식당예약등여러기능을수행한다. 애플 (Apple) 시리 (siri), 구글 (Google) 의구글나우 (Google w), 마이크로소프트의코타나 (cortana), 삼성의 S 보이스등이있다. 24 l 2016 05/06