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홍채 인식

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목차

1. 개요

홍채 인식은 개인의 홍채 패턴을 분석하여 신원을 확인하는 생체 인식 기술이다. 1953년 홍채의 독특한 특징을 신원 확인 수단으로 제안한 것을 시작으로, 1990년대 존 도그먼이 알고리즘을 개발하며 상용화되었다. 홍채 인식은 공항, 국경 통과, 금융 거래, 스마트폰 잠금 해제 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 보안성이 높고 안정적인 인식률을 제공하는 장점이 있다. 그러나 고품질 이미지로 속일 수 있고, 조명 변화에 취약하며, 고가의 시스템 구축 비용이 단점으로 지적된다. 또한 개인 정보 보호 문제와 위조 시도에 대한 보안 취약점이 존재하여, 생체 조직 검증 기술 개발과 개인 정보 보호를 위한 노력이 필요하다.

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홍채 인식

2. 역사

홍채 패턴의 고유성을 이용한 개인 식별 개념은 오래전부터 존재했지만, 이를 실현하기 위한 구체적인 기술 개발은 비교적 최근에 이루어졌다. 1953년 의학 교과서에서 F.H. 애들러는 홍채의 독특함을 언급하며 지문 대신 신원 확인 수단으로 사용될 가능성을 제시했다.[75] 이는 1949년 영국의 안과의사 J.H. 도가트가 모든 사람의 홍채 구조가 다르다는 점을 지적한 연구에 기반한다. 1980년대에는 미국의 안과의사 L. 플롬과 아란 사피르(Aran Safir)가 홍채 식별 아이디어로 특허를 받았으나, 실제 구현 기술은 없었다.

홍채 인식을 위한 최초의 실용적인 알고리즘 개발과 특허는 1990년대 케임브리지 대학교의 존 더그먼(John Daugman)에 의해 이루어졌다. 그는 홍채 이미지에서 고유한 특징을 추출하고 비교하는 수학적 방법을 개발하여 현대 홍채 인식 기술의 토대를 마련했다. 더그먼의 알고리즘은 통계적 독립성 검사를 기반으로 높은 정확도를 보이며, 1994년 관련 기술에 대한 특허를 획득했다.

더그먼의 연구 이후 홍채 인식 기술은 빠르게 발전하고 상용화되었다. 그의 알고리즘은 여러 회사에 라이선스되었으며, 특히 대한민국의 LG전자는 이를 기반으로 상용 홍채 인식 시스템(en)을 개발하여 초기 상용화에 중요한 역할을 했다. 현재 홍채 인식 기술은 공항 출입국 관리, 보안 시스템, 인도의 UIDAI와 같은 대규모 신원 확인 프로젝트 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, ICAO에서 표준화된 생체 인식 기술 중 하나로 인정받고 있다. 기술은 지속적으로 개선되고 있으며 광학, 센서, 생물학, 보안 등 다양한 학문 분야에서 연구가 활발히 진행 중이다.

2. 1. 초기 개념 및 연구

홍채 인식을 통한 신원 확인 개념은 존 더그먼이 실제 알고리즘을 개발하기 훨씬 이전부터 존재했다. 홍채 패턴에 대한 관심은 고대로 거슬러 올라가는데, 고대 이집트, 바빌로니아의 칼데아, 고대 그리스에서는 홍채 패턴을 기반으로 다양한 예측을 하는 관습이 있었으며, 이는 석판 비문, 채색된 도자기 유물, 히포크라테스의 저술 등에 기록되어 있다. 이러한 관습은 현대의 홍채학으로 이어지기도 한다.

홍채에 대한 과학적 접근은 근대에 시작되었다. 1892년 프랑스의 A. 베르티옹은 인간 홍채의 미묘한 차이를 기록으로 남겼다. 1949년 영국의 안과의사 J.H. 도가트는 홍채 구조의 고유성을 강조하며 "모든 인간이 서로 다른 지문을 가지고 있는 것처럼, 홍채의 미세한 구조도 검사된 모든 피험자에서 변동을 나타낸다. [그 특징은] 상상할 수 있는 순열과 조합이 거의 무한한 일련의 변수 요소를 나타낸다."라고 언급했다.

1953년 의학 교과서에서 F.H. 애들러는 도가트의 연구를 인용하며 "실제로, 홍채의 표시는 매우 독특한데 식별의 수단으로서 지문 대신 사진을 사용하는 것으로 제안되었기 때문이다."[75]라고 기술하여, 사진을 이용한 홍채 기반 신원 확인의 가능성을 제시했다.

이후 1980년대 미국의 안과의사 L. 플롬과 아란 사피르는 이러한 초기 연구들에 기반하여 홍채가 개인 식별 수단이 될 수 있다는 아이디어로 특허를 받았으나, 이를 구현할 구체적인 알고리즘이나 기술이 없어 개념적인 단계에 머물렀다. 실질적인 홍채 인식 기술의 구현은 이후 연구자들의 노력을 통해 이루어졌다.

2. 2. 알고리즘 개발 및 상용화

홍채가 개인 식별 수단으로 사용될 수 있다는 생각은 오래전부터 존재했다. 1953년 의학 교과서에서 F.H. 애들러는 홍채 무늬의 독특함을 언급하며 지문 대신 사진을 신원 확인에 사용할 수 있다고 제안했다.[75] 그는 영국의 안과의사 J.H. 도가트가 1949년에 "모든 인간이 서로 다른 지문을 가지고 있는 것처럼, 홍채의 미세한 구조도 검사된 모든 피험자에서 변동을 나타낸다"고 언급한 것을 인용했다. 1980년대에는 미국의 안과의사 L. 플롬과 아란 사피르(Aran Safir)가 이러한 아이디어를 바탕으로 특허를 받았지만, 실제 구현을 위한 알고리즘은 개발하지 못했다.

홍채 인식을 위한 실질적인 알고리즘 개발과 특허는 1990년대 존 더그먼(John Daugman)에 의해 이루어졌다. 그는 홍채 인식 알고리즘을 개발하고 특허를 획득했으며, 관련 논문을 발표하고 기술을 시연했다. 더그먼 알고리즘의 핵심 이론은 서로 다른 홍채 패턴 간의 통계적 독립성 검사를 통해 패턴 인식을 수행하는 것이다. 1994년 그는 이미지 처리, 특징 추출, 매칭을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘과 홍채 인식의 기초에 대한 특허를 받았다.

더그먼의 알고리즘은 상용화로 이어져 여러 회사에 라이선스되었다. 여기에는 IriScan(플롬, 사피르, 더그먼이 설립한 스타트업), Iridian, Sarnoff, Sensar, LG-Iris, Panasonic, Oki, BI2, IrisGuard, Unisys, Sagem, Enschede, Securimetrics, L-1(현재 프랑스 회사 모르포 소유) 등이 포함된다.

대한민국의 LG전자는 존 더그먼의 기본 특허와 알고리즘을 이용하여 홍채 인식 시스템 "IrisAccess"를 설계하고 개발했으며, 이는 상용화의 중요한 계기가 되었다. 더그먼의 알고리즘은 현재(2006년 기준) 상용 홍채 인식 시스템의 거의 대부분에서 사용되고 있으며, 오인율이 극히 낮아 신뢰성이 매우 높은 것으로 평가받는다. 실제로 더그먼의 알고리즘으로 다른 사람의 홍채를 동일하다고 잘못 판정한 사례는 보고된 바 없다.[66][67]

2. 3. 기술 발전 및 현재

존 도그먼은 홍채 인식을 수행하는 최초의 실제 알고리즘을 개발하고 1990년대에 특허를 냈으며, 이에 대한 최초의 논문을 발표하고 첫 번째 시연을 했다. 하지만 이 발명의 개념은 훨씬 더 오래된 역사를 가지고 있으며, 오늘날에는 많은 다른 활발한 과학적 기여자들이 혜택을 보고 있다. 1953년 임상 교과서에서 F.H. 애들러는 "사실, 홍채의 표시는 매우 독특하여 지문 대신 사진을 신원 확인 수단으로 사용할 것을 제안했다."라고 썼다. 애들러는 1949년에 "모든 인간이 서로 다른 지문을 가지고 있는 것처럼, 홍채의 미세한 구조도 검사된 모든 피험자에서 변동을 나타낸다. [그 특징은] 상상할 수 있는 순열과 조합이 거의 무한한 일련의 변수 요소를 나타낸다."라고 쓴 영국의 안과의사인 J.H. 도가트의 언급을 인용했다. 1980년대에 두 명의 미국 안과의사인 L. 플롬과 아란 사피르는 홍채가 인간 식별자 역할을 할 수 있다는 애들러와 도가트의 추측에 대한 특허를 받았지만, 이를 수행할 실제 알고리즘이나 구현이 없었기 때문에 그들의 특허는 추측으로 남았다. 이 추측의 뿌리는 훨씬 더 거슬러 올라간다. 1892년 프랑스인 A. 베르티옹은 ''인간 홍채의 도표''의 미묘한 차이를 기록했다. 홍채 패턴을 기반으로 모든 종류의 것을 예언하는 것은 고대 이집트, 바빌로니아의 칼데아, 고대 그리스까지 거슬러 올라가며, 석판 비문, 채색된 도자기 유물, 히포크라테스의 저술에 기록되어 있다. (홍채 예언은 오늘날까지 "홍채학"으로 지속된다.)

도그먼의 알고리즘의 핵심 이론은 다른 클래스의 샘플 간에 충분히 높은 엔트로피(충분한 자유도)가 있는 경우 통계적 독립성 검사의 "실패"가 패턴 인식을 위한 매우 강력한 근거가 될 수 있다는 것이다. 1994년 그는 홍채 인식의 이러한 기초와 이미지 처리, 특징 추출 및 일치를 위한 기본 컴퓨터 비전 알고리즘에 대한 특허를 받았고, 이를 논문으로 발표했다. 이 알고리즘은 IriScan(플롬, 사피르, 도그먼이 설립한 스타트업), Iridian, Sarnoff, Sensar, LG전자, Panasonic, Oki, BI2, IrisGuard, Unisys, Sagem, Enschede, Securimetrics 및 L-1(현재 프랑스 회사인 모르포 소유)을 통해 일련의 회사에 광범위하게 라이선스되었다.

수년에 걸쳐 다양한 개선을 통해 이러한 알고리즘은 오늘날 홍채 인식의 모든 주요 공공 배치의 기반으로 남아 있으며, NIST 테스트에서 일관되게 최고 성능을 발휘한다(도그먼이 홍채 인식을 위한 최고 과학자로 활동하는 L-1, MorphoTrust 및 모르포에서 제출한 구현). 그러나 이 기술의 많은 측면과 대체 방법에 대한 연구가 폭발적으로 증가했으며, 오늘날 이 기술의 광학, 광자, 센서, 생물학, 유전학, 인체공학, 인터페이스, 의사 결정 이론, 코딩, 압축, 프로토콜, 보안, 수학 및 하드웨어 측면에 대한 학술 문헌이 빠르게 증가하고 있다.

이러한 알고리즘의 주요 배치는 여권 제시 대신 공항에서, 그리고 감시 목록을 사용하여 보안 검색에 사용되었다. 이 세기의 초기에 암스테르담의 스키폴 공항과 10개의 영국 공항 터미널에서 주요 배치가 시작되어, 빈번한 여행객이 여권 대신 홍채를 제시할 수 있도록 하는 ''IRIS: 홍채 인식 이민 시스템''이라는 프로그램이 시작되었다. 캐나다-미국 국경과 기타 여러 곳에서도 유사한 시스템이 존재한다. 아랍에미리트에서는 비자가 필요한 모든 사람이 입국할 때 32개의 항공, 육상 및 해상 항구에서 이러한 알고리즘을 사용하여 모든 사람을 검사한다. 걸프 협력 회의(GCC) 국가 간에 컴파일된 대규모 감시 목록이 매번 철저하게 검색되기 때문에 홍채 상호 비교 횟수는 10년 만에 62조 회로 증가했다. 인도 정부는 국가 신원 확인 및 자격 분배에서 사기 방지를 위해 UIDAI(인도 고유 식별청) 프로그램에 12억 명 이상의 시민의 홍채 코드(지문 포함)를 등록했다. 다른 유형의 응용 프로그램에서 홍채는 2006년부터 ICAO에서 전자 여권에 사용하기 위해 국제적으로 표준화된 세 가지 생체 인식 식별 기술 중 하나이다(나머지 두 가지는 지문 및 얼굴 인식).

홍채의 복잡한 무늬를 이미지로 얻기 위해 각막으로부터의 정반사를 최대한 발생시키지 않도록 미세한 적외선 조명을 이용하여 카메라로 촬영한다. 그 이미지를 디지털로 변환하여 수학적 처리를 함으로써 개인에게 고유한 특징을 추출한다(이것을 디지털 템플릿이라고 부른다).

홍채 인식의 인식 능력은 안경이나 콘택트 렌즈를 착용하고 있어도 거의 떨어지지 않는다. 대부분의 개인에게 적용 가능한 생체 인증 기술이며, 한 번 디지털 템플릿을 생성하면 외상 등을 입지 않는 한 평생 동안 이용 가능하다.

홍채 인식을 실현하기 위해서는 고해상도 이미지 촬영 기술과 1대 다 매칭 기술(고속 비교 기법)이 필요하며, 존 도그먼(케임브리지 대학교 컴퓨터 연구소)이 이 분야의 기본 특허를 취득했다. 이를 이용하여 대한민국의 LG전자가 홍채 인식 시스템(IrisAccess)을 설계 개발했고, 그것이 상용화의 시초가 되었다. 도그먼의 알고리즘은 (2006년 현재) 상용 홍채 인식 시스템의 거의 전부에서 이용되고 있다. 오인율은 극히 낮아, 실제로 도그먼의 알고리즘으로 다른 사람의 홍채를 동일하다고 판정한 예는 알려져 있지 않다. 평가에서는 (비교를 위해) 매칭 임계값이 10-3에서 10-4로 설정되었다[66]. IrisCode의 상이 인식률은 손가락 하나로 하는 지문 인증과 거의 동등한 수준으로 여겨진다[67].

3. 원리

현재는 단종된, IriScan 모델 2100 홍채 인식 카메라


홍채 인식 시스템은 먼저 카메라로 촬영된 눈 이미지에서 홍채의 내부 경계(동공)와 외부 경계(각막륜)를 찾아낸다. 이 과정에서 인식에 방해가 될 수 있는 눈꺼풀, 속눈썹, 거울 반사 등을 감지하고 해당 영역을 제외하는 알고리즘이 적용된다. 이렇게 식별된 순수 홍채 영역은 고무 시트 모델과 같은 기법을 통해 정규화 과정을 거친다. 정규화는 동공 크기 변화에 따른 영향을 보상하여 일관된 분석이 가능하도록 홍채 영역의 크기와 모양을 표준화하는 작업이다.

정규화된 홍채 이미지는 고유한 패턴 정보를 추출하기 위해 분석된다. 가장 널리 사용되는 존 더그먼(케임브리지 대학교 컴퓨터 연구소 소속)의 알고리즘은 가버 필터(Gabor filter)를 이용한 웨이블릿 변환을 통해 홍채 패턴의 공간 주파수 특성을 분석한다. 이 분석 결과로 얻어지는 복소수 값들에서 진폭 정보는 대부분 버리고, 위상 정보(가버 웨이블릿 투영 결과의 복소수 부호 비트)만을 사용하여 2048비트의 디지털 코드, 즉 'IrisCode'를 생성한다. 진폭 정보를 배제함으로써 조명 변화나 카메라 설정에 영향을 받지 않는 안정적인 홍채 코드를 얻을 수 있으며, 이는 생체 인식 정보로서 장기간 사용될 수 있는 특징이다.

생성된 IrisCode는 개인 식별(일대다(1:N) 매칭) 또는 본인 인증(일대일(1:1) 매칭)에 사용된다.[21] 시스템에 등록된 사용자의 IrisCode 데이터베이스와 현재 촬영된 홍채의 IrisCode를 비교하여, 두 코드 간의 해밍 거리(Hamming distance)를 계산한다. 해밍 거리는 두 비트열 간의 차이를 나타내는 척도로, 이 값이 미리 설정된 임계값보다 낮으면 동일인의 홍채로 판단한다. 홍채 패턴은 매우 복잡하고 개인마다 고유하여 높은 엔트로피를 가지므로, 우연히 다른 사람의 IrisCode가 일치할 확률은 통계적으로 극히 낮다. 실제로 더그먼 알고리즘으로 다른 사람의 홍채를 동일하다고 잘못 판정한 사례는 보고된 바 없다. 평가에서는 비교 매칭 임계값을 10-3에서 10-4 수준으로 설정하기도 한다.[66] IrisCode의 개인 식별 능력은 단일 지문 인증과 거의 동등한 수준으로 평가받는다.[67]

홍채 인식 기술은 안경이나 콘택트 렌즈를 착용한 상태에서도 인식률 저하가 거의 없다는 장점이 있다. 대부분의 사람에게 적용 가능하며, 한번 등록된 홍채 정보는 심각한 외상이나 질병이 없는 한 평생 변하지 않아 반영구적으로 사용할 수 있다.

홍채 인식을 상용화하기 위해서는 고해상도 이미지 촬영 기술과 다수의 데이터베이스와 빠르게 비교할 수 있는 고속 매칭 기술이 필수적이다. 이 분야의 핵심 기술은 존 더그먼이 개발하고 기본 특허를 취득했으며, 이를 기반으로 대한민국의 LG전자가 IrisAccess|아이리스액세스eng라는 상용 홍채 인식 시스템을 개발하여 상용화의 길을 열었다. 현재(2006년 기준) 상용화된 대부분의 홍채 인식 시스템은 더그먼의 알고리즘을 기반으로 하고 있다.

실제 사용 환경에서는 사용자가 의식적으로 눈을 크게 뜨지 않으면 눈꺼풀이나 속눈썹이 홍채 일부를 가리는 경우가 많다. 이러한 가려진 영역은 잘못된 불일치(오인식)의 원인이 될 수 있으므로, 이를 정확히 식별하고 제외한 후 나머지 영역만으로 IrisCode를 생성하고 비교하는 추가적인 알고리즘이 필요하다. 홍채의 복잡한 무늬를 선명하게 얻기 위해, 각막 표면에서의 정반사를 최소화하도록 미세한 적외선 조명을 사용하여 촬영하는 경우가 많다.

3. 1. 가시광선 vs. 근적외선 영상

홍채의 멜라닌은 착색단위체라고도 하며, 주로 유멜라닌(갈색-검정색)과 페오멜라닌(노란색-붉은색)이라는 두 가지 뚜렷한 이종 거대 분자로 구성되어 있다.[18][19] 멜라닌은 근적외선(NIR) 스펙트럼의 더 긴 파장에서의 흡수율은 미미하지만, 가시광선(VW) 스펙트럼 내의 더 짧은 파장에서는 여기되어 풍부한 패턴을 생성할 수 있다. Hosseini 등은[20] 이 두 가지 영상 기법을 비교하여 제시하였다. VW 홍채 영상을 인코딩하는 대안적인 특징 추출 방법도 도입되었으며, 이는 다중 생체 인식 시스템에 대한 대안적인 접근 방식을 제공할 수 있다.

가시광선 홍채 영상근적외선(NIR) 버전NIR 영상은 구조를 추출한다
가시광선 홍채 영상
근적외선(NIR) 홍채 영상
근적외선(NIR)으로 촬영된 홍채 구조
가시광선은 홍채의 주요 착색 성분인 멜라닌을 여기시켜 홍채의 풍부한 색소 침착 세부 사항을 드러낸다.NIR 스펙트럼의 더 긴 파장에서는 홍채의 색소 침착이 보이지 않는다."짙은 갈색" 눈에서도 NIR 대역에서 풍부한 홍채 질감이 드러나며, 대부분의 각막 정반사를 차단할 수 있다.



홍채의 복잡한 무늬를 이미지로 얻기 위해 각막으로부터의 정반사를 최대한 발생시키지 않도록 미세한 적외선 조명을 이용하여 카메라로 촬영한다.

4. 장점

홍채는 여러 가지 이유로 생체 인식 식별에 이상적인 신체 부위로 묘사되어 왔다.


  • 보호 및 내구성: 홍채는 각막과 눈꺼풀에 의해 보호받는 내부 기관으로, 외부 환경에 의한 손상이나 마모의 위험이 적다. 이는 특정 수작업을 오래 할 경우 마모되어 인식률이 떨어질 수 있는 지문과 구별되는 장점이다.[22]
  • 형태 안정성: 홍채는 대부분 평평하며, 그 형태 변화는 주로 동공 크기 조절 근육(동공 괄약근, 동공 산대근)에 의해서만 제어된다. 이는 표정 등에 따라 형태 변화가 큰 얼굴보다 훨씬 예측 가능하고 안정적인 형태를 유지하게 한다.
  • 고유성: 홍채의 미세한 패턴(무늬)은 배아 발생 과정에서 무작위적으로 형성된다. 이 때문에 유전적으로 동일한 일란성 쌍둥이조차 서로 다른 홍채 패턴을 가지며, 개인 간의 패턴이 동일할 확률은 극히 낮다. 이는 홍채가 매우 신뢰도 높은 고유 식별자임을 의미한다.
  • 비접촉 및 편의성: 홍채 인식은 사진 촬영과 유사하게 약 10cm에서 수 미터 떨어진 거리에서도 비접촉식으로 이루어진다. 사용자가 기기에 직접 손가락 등을 댈 필요가 없어 위생적이며, 지문 인식이나 망막 스캔처럼 신체 접촉이나 근접 촬영에 대한 거부감이 있는 경우에도 수용성이 높다.[22]
  • 높은 정확도: 상용화된 존 도그먼의 IrisCode 알고리즘은 10-11 이하의 극히 낮은 오인식률(False Match Rate)을 보여준다.[23] 실제로 아랍에미리트의 출입국 관리 시스템에서는 수많은 비교(약 62조 회 이상)가 이루어졌음에도, 다른 사람을 동일인으로 잘못 인식한 사례가 보고되지 않았다.
  • 영구성: 홍채의 미세 패턴은 외상이나 특정 질병 등 극히 예외적인 경우를 제외하고는 평생 동안 거의 변하지 않는다. 수십 년이 지나도 안정적으로 유지되며, 약 30년 전의 데이터와 성공적으로 일치시킨 사례도 존재한다. 한번 등록하면 평생 사용 가능한 생체 정보인 셈이다.
  • 안경 및 렌즈 착용 시 인식: 투명한 콘택트 렌즈나 일반적인 안경, 어둡지 않은 선글라스 등을 착용하고 있어도 인식 성능에 거의 영향을 받지 않는다.

5. 단점


  • 많은 상업용 홍채 스캐너는 실제 홍채나 얼굴 대신 고품질 이미지로 쉽게 속일 수 있다.[24]
  • 스캐너는 조정하기 어려울 때가 많으며, 키가 다른 여러 사람이 연속으로 사용하기에 불편할 수 있다.
  • 스캐너의 정확도는 조명 변화에 의해 영향을 받을 수 있다.
  • 홍채 스캐너는 다른 형태의 생체 인식, 비밀번호, 근접 카드 보안 시스템보다 비용이 더 많이 든다.
  • 홍채 인식은 비교적 새로운 기술이므로, 이미 지문 등을 생체 인증에 사용하고 있는 경우 새로운 투자가 필요하며, 경우에 따라 법률 개정(예: 출입국 절차)이 필요할 수도 있다.
  • 홍채 인식은 몇 미터 이상 떨어진 거리에서는 수행하기 어렵고, 대상자가 머리를 고정하고 카메라를 응시하는 협조가 필요하다.
  • 다른 사진 생체 인식 기술처럼 이미지 품질 저하에 취약하여 등록 실패율이 발생할 수 있다.
  • 백내장 수술 등은 홍채 질감을 변경시켜 홍채 패턴 인식을 불가능하게 만들거나, 잘못 거부될 확률을 높일 수 있다.[27]
  • 시민권 운동가들은 홍채 인식 기술이 정부에 의해 개인의 의사에 반하여 추적하는 데 사용될 수 있다는 우려를 표명하기도 한다.
  • 저장된 홍채의 디지털 코드로 생성된 이미지를 사용하여 홍채 스캐너를 속이는 것이 가능하며, 이는 신원 도용으로 이어질 수 있다.[26]
  • 눈에 직접 빛을 쏘는 방식에 대한 안전성 우려가 있으며, 악의적인 기기 조작의 위험성도 제기된다.

6. 보안 고려 사항

다른 생체 인식 기술과 마찬가지로 홍채 인식에서도 생체 조직 검증, 즉 획득한 정보가 위조된 것이 아니라 실제 살아있는 사람의 신체 일부에서 나온 것인지를 확인하는 것이 중요한 고려 사항이다. 모든 생체 인식 기술의 신뢰성은 시스템에 제시된 샘플이 위조품이 아닌 실제 생체 정보라는 것을 보장하는 데 달려있다.[28]

그러나 많은 상업용 홍채 인식 시스템은 실제 눈 대신 고품질 사진을 제시하거나, 홍채 패턴을 인쇄한 콘택트 렌즈를 사용하는 등의 방법으로 비교적 쉽게 속일 수 있다는 문제점이 지적되었다.[29][30] 이러한 취약점 때문에 관리자의 감독 없이 사용되는 문 출입 통제 시스템과 같은 환경에서는 홍채 인식 기술을 단독으로 사용하기 부적합할 수 있다. 반면, 출입국 관리 심사처럼 사람이 직접 과정을 감독하는 경우에는 이러한 위조 시도에 대한 우려가 상대적으로 적다.

이러한 위조 시도를 막기 위해 다음과 같은 다양한 위조 방지 기술들이 제안되었다.

제안된 위조 방지 기술
기술설명
조명 변경 및 동공 반사 확인인증 과정에서 주변 조명 밝기를 변화시켜 이에 따른 동공 크기 변화(동공 반사)를 확인함. 여러 다른 동공 크기에서 홍채 이미지를 기록하여 살아있는 눈의 반응인지 확인함.
2D 공간 주파수 스펙트럼 분석홍채 이미지의 2차원 공간 주파수 스펙트럼을 분석함. 인쇄된 가짜 홍채에서 나타날 수 있는 프린터 고유의 디더링 패턴으로 인한 특정 주파수 피크를 감지하여 위조 여부를 판단함.
시간 주파수 스펙트럼 분석이미지의 시간적 변화에 따른 주파수 스펙트럼을 분석함. 컴퓨터 디스플레이 등으로 홍채 이미지를 보여주는 경우 발생할 수 있는 특정 주파수 피크를 감지함.
분광 분석단순한 흑백 카메라 대신 분광계를 사용하여 홍채 조직의 고유한 분광학적 특성을 분석함. 이를 통해 실제 홍채 조직과 인공 물질(사진, 렌즈 등)을 구별함.
자연스러운 눈 움직임 관찰사람 눈의 특징적인 미세한 움직임(안진)을 측정하거나, 특정 텍스트를 읽게 하여 시선의 움직임을 추적하는 등 자연스러운 눈의 움직임 패턴을 확인함.
역반사 및 표면 반사 확인눈 뒤쪽 망막에서 빛이 반사되는 역반사(적목 현상) 현상이나, 각막 및 수정체의 앞뒤 표면에서 빛이 반사되는 패턴을 확인함. 이러한 반사의 존재 유무, 위치, 모양 등을 분석하여 실제 눈인지 확인함.[31]
3D 이미징스테레오 카메라와 같은 기술을 사용하여 홍채의 3차원적인 형태와 위치 정보를 얻음. 이를 눈의 다른 특징들과의 공간적 관계와 비교하여 위조 여부를 판단함.



2004년 독일 연방 정보 보안청(BSI)의 보고서에 따르면, 당시 상업적으로 이용 가능한 홍채 인식 시스템 중에는 이러한 생체 조직 검증 기술을 효과적으로 구현한 시스템이 없었다고 지적되었다. 또한, 생체 조직 검증 기술 자체도 완벽하지 않아, 때로는 실제 사용자를 위조로 잘못 판단하는 오류(거부 오류)가 발생할 수 있다. 이는 합법적인 사용자가 인증에 성공할 전체적인 확률을 낮출 수 있는 또 다른 고려 사항이다.

7. 개인 정보 보호 문제

생체 인식 기술의 하나인 홍채 인식은 개인 정보 보호에 대한 중요한 문제를 제기한다. 홍채 인식 시스템은 사용자의 홍채 정보를 수집하고 저장해야 하는데, 이는 민감한 개인 정보의 수집 및 사용에 해당하기 때문이다. 이러한 정보가 무단으로 접근되거나 오용, 유출될 경우 심각한 피해를 일으킬 수 있다.

홍채 인식과 관련된 개인 정보 보호 문제는 다음과 같은 측면에서 살펴볼 수 있다.


  • 데이터 수집 및 보관: 홍채 정보는 데이터베이스에 저장되는데, 이는 해킹이나 데이터 유출 사고의 잠재적 대상이 될 수 있다. 개인 정보 노출 위험이 있으며, 데이터 보관 기간 및 접근 권한 관리 역시 중요한 고려 사항이다.
  • 데이터 사용 목적: 수집된 홍채 정보는 명확하고 합법적인 목적을 위해서만 사용되어야 한다. 원래 수집 목적과 다른 용도로 사용되거나, 사용자의 동의 없이 제3자에게 제공될 경우 개인 정보 침해로 이어질 수 있다.
  • 데이터 정확성 및 보안: 홍채 인식 시스템은 정확한 정보를 포착하고 안전하게 보호해야 한다. 잘못된 인식(오인식)이나 위조된 홍채 정보 사용은 심각한 보안 문제를 일으키고 시스템의 신뢰도를 떨어뜨릴 수 있다.
  • 동의 및 투명성: 홍채 인식을 사용하기 전에 사용자로부터 명시적인 동의를 받아야 하며, 데이터 수집 및 사용 방식에 대해 투명하게 정보를 제공해야 한다. 사용자는 자신의 정보가 어떻게 처리되는지 알 권리가 있다.
  • 규제 및 법률: 홍채 인식 기술 사용과 관련된 개인 정보 보호 규제 및 법률을 반드시 준수해야 한다. 관련 법규를 지키고, 위반 시 적절한 조치를 취하는 것이 필요하다.
  • 차별 및 감시: 홍채 인식 기술이 특정 집단을 차별하거나 과도한 감시를 초래하는 데 사용될 수 있다는 우려가 있다. 개인의 자유를 침해하는 방식으로 악용되지 않도록 주의해야 한다.
  • 생체 인식 데이터의 특수성: 홍채 정보는 한번 유출되면 비밀번호처럼 변경하거나 재발급할 수 없다. 따라서 데이터 유출 사고가 발생했을 때 피해를 복구하기 매우 어렵다는 특징을 지닌다.
  • 국제적 조화: 홍채 인식 기술은 국경을 넘어 사용될 수 있으므로, 국제적인 개인 정보 보호 기준을 준수하고 국가 간 정보 공유에 대한 명확한 규정을 마련하는 것이 중요하다.


홍채 인식 기술이 발전함에 따라 개인 정보 보호 문제는 더욱 중요해질 것이다. 기술 개발과 함께 개인 정보 보호를 위한 법적, 기술적, 사회적 노력이 지속적으로 이루어져야 한다. 더불어민주당 등 정치권에서도 이러한 개인 정보 보호 문제를 인지하고 있으며, 생체 정보 활용에 있어 개인 정보 보호를 최우선으로 고려해야 한다는 입장을 보이고 있다.

8. 활용 사례

홍채 인식 기술은 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 주요 사례는 다음과 같다.

'''출입국 관리 및 국경 통제'''


  • 국제 민간 항공 기구(ICAO)는 전자 여권에 사용될 국제 표준 생체 인식 기술 중 하나로 홍채 인식을 지정했다. 다른 두 기술은 지문 인식과 얼굴 인식이다.[66]
  • 네덜란드 암스테르담 스키폴 공항에서는 2001년부터 Privium 프로그램을 통해 홍채 인식을 이용한 신속 국경 통과 서비스를 제공하고 있다.[42] 이를 통해 이용객은 여권 없이 출입국 심사를 받을 수 있다.
  • 아랍에미리트(UAE)는 2001년부터 모든 육상, 해상, 항공 국경 지점에서 IrisGuard 기술을 이용한 출입국 심사 시스템을 운영 중이다.[70] 비자가 필요한 모든 외국인은 입국 시 홍채 스캔을 거치며, 이 시스템은 위조 신분이나 다른 이름으로 재입국하려는 사람들을 식별하는 데 활용된다. 10년간 약 62조 건의 홍채 비교가 이루어졌으며, 33만 명 이상이 적발되었다.[32][33]

IrisGuard Inc.의 UAE 등록소

  • 영국에서는 2004년부터 홍채 인식 이민 시스템(IRIS: Iris Recognition Immigration System)을 운영했으나, 2011년 신규 등록을 중단하고 2012년과 2013년에 걸쳐 단계적으로 폐지했다.[47][48][49]
  • 캐나다 항공 교통 보안청(CATSA)은 주요 공항에서 제한 구역 신분증(RAIC) 프로그램에 홍채 인식과 지문 인식을 함께 사용하는 이중 생체 인식 시스템을 도입했다. 이는 공항 직원 및 승무원의 신속한 보안 구역 접근을 돕는다.[43][44]
  • 미국과 캐나다 국경에서는 사전 승인된 저위험 여행객을 위한 NEXUS 프로그램과 CANPASS Air 프로그램의 일환으로 일부 공항에서 홍채 인식을 이용한 신속 입국 심사를 제공한다.[45][46]


'''금융 서비스'''

  • 1999년 미국 텍사스의 Bank United는 세계 최초로 홍채 인식 현금 자동 입출금기(ATM)를 도입했다.[34] Diebold가 제조하고 Sensar의 기술을 사용한 이 ATM은 상당한 언론의 주목을 받았다.

IrisGuard Inc.의 홍채 인식 ATM에서 첫 현금 인출

  • 2009년 요르단의 카이로 암만 은행은 IrisGuard 기술을 이용하여 고객이 카드나 PIN 없이 홍채 인식만으로 현금을 인출할 수 있는 ATM을 설치했다.[35]


'''난민 지원 및 신원 확인'''

  • 유엔 난민 기구(UNHCR)는 여러 국가에서 난민 지원 및 관리에 홍채 인식 기술을 활용하고 있다.
  • 파키스탄에서는 아프가니스탄 난민의 송환 지원금 중복 지급을 방지하기 위해 BioID Technologies SA의 홍채 인식 시스템을 사용한다. 데이터베이스에는 130만 개 이상의 홍채 정보가 등록되어 있다.
  • 요르단에서는 2012년부터 IrisGuard 기술을 통해 시리아 난민에게 ATM을 이용한 현금 지원을 제공하고 있다.[36][37] 2017년에는 아즈라크 난민 캠프에서 IrisGuard와 세계 식량 계획(WFP)이 협력하여 세계 최초의 홍채 인식 기반 인도적 지원 블록체인 시스템을 구축, 난민들이 눈 스캔만으로 식료품을 구매할 수 있도록 했다. 이 시스템은 2018년 10만 명 규모로 확대되었다.
  • 말라위 난민 캠프에서는 2013년 IriTech Inc.의 생체 인식 신원 관리 시스템(BIMS)을 도입하여 1만 7천 명 이상의 난민을 등록하고 신원을 확인했다.[41]
  • 태국 국경 캠프에서는 2015년 UNHCR이 IriTech 시스템을 이용하여 5개월 만에 약 11만 명의 미얀마 난민 등록을 완료했다.[41]
  • 우간다에서는 2018년부터 WFP가 식량 배급 시스템에 IriTech의 홍채 스캐너를 도입하여 정당한 수혜자에게 정확한 지원이 이루어지도록 하고 있다.[61]
  • 이라크 쿠르디스탄에서는 2019년부터 ZainCash가 UNHCR, IrisGuard와 협력하여 IrisGuard EyePay 휴대폰을 이용한 홍채 인식 기반 모바일 현금 배분 시스템을 난민 및 국내 실향민(IDP)에게 제공하고 있다.[62]


'''국가 신원 확인 및 공공 서비스'''

  • 인도 정부는 2011년부터 인도 고유 식별청(UIDAI) 주관 하에 국가 신원 확인 및 복지 혜택 제공을 위한 Aadhaar 프로그램을 운영하고 있다. 이 프로그램은 12억 명 이상의 시민의 홍채 정보(지문 포함)를 등록했으며,[5] 중복 등록 방지 및 사회적 포용 강화를 목표로 한다. IriTech Inc., Cogent, Iris ID, Iris Guard 등 여러 기업이 STQC 인증을 받아 홍채 스캐너를 공급했다.[39]
  • 인도 안드라프라데시주는 2015년 연금 수급자 확인 및 직접 혜택 이전(DBT) 시스템에 IriTech의 홍채 인식 솔루션을 도입했다.[56]


'''보안 및 접근 통제'''

미 해병대 병장이 "PIER 2.3" 홍채 스캐너를 사용하여 이라크 바그다드 시의회 의원을 식별하는 모습.

  • 미국 전역의 경찰은 2012년부터 BI2 Technologies의 모바일 단말기 MORIS(Mobile Offender Recognition and Information System)를 사용하여 현장에서 용의자 신원을 확인하기 시작했다. 뉴욕시 경찰국은 2010년에 이 시스템을 도입했다.[40]
  • 미 해병대는 이라크 등지에서 홍채 스캐너를 사용하여 현지 인물의 신원을 확인하는 데 활용했다.
  • 구글은 2011년부터 데이터 센터 접근 통제에 홍채 스캐너를 사용하고 있다.[51]
  • 멕시코 레온 시는 2010년 공공 장소에 최대 50명을 동시에 식별할 수 있는 홍채 스캐너를 설치했다.[52]
  • Princeton Identity는 주로 미국 정부를 대상으로 분당 30명을 식별할 수 있는 "Iris on the Move" 시스템을 개발했으며, 차량 탑승 상태에서 운전자를 식별하는 기술도 개발했다.[25][54]


'''의료 정보 관리'''

  • 미국의 Novant Health는 11개 병원에 M2SYS Technology의 RightPatient 시스템을 도입하여 환자 식별에 홍채 인식을 활용한다. 이 시스템은 환자의 얼굴과 홍채 정보를 전자 의료 기록과 연결하여 오인 사고를 방지한다.[55]


'''기타 활용'''

  • 내셔널 지오그래픽 사진작가 스티브 매커리는 2002년, 유명한 사진 "아프간 소녀"의 주인공인 샤르바트 굴라를 찾아 홍채 인식을 통해 본인임을 확인했다.[50][72][73]
  • Hoyos Group은 2011년 EyeLock이라는 장치를 시연했는데, 이는 페이스북이나 이베이 같은 웹사이트 로그인 시 암호 대신 홍채 인식을 사용하는 기술이다.[53]
  • 스마트폰에도 홍채 인식 기능이 탑재되기 시작했다.
  • 2015년 후지쯔는 ARROWS NX F-04G를 출시하며 세계 최초로 홍채 스캐너 탑재 스마트폰을 선보였다.[57]
  • 2015년 말 마이크로소프트는 Lumia 950 및 950 XL 모델에 홍채 인식 기능을 탑재했다.
  • 2016년 삼성전자는 삼성 갤럭시 노트 7에 홍채 인식 기술을 탑재하여 스마트폰 잠금 해제, Knox 보안 기능, 삼성 계정 복구 등에 활용했다.[58][59][60]
  • 케냐 교육 과학 기술부는 2015년 학교 출결 관리 및 스쿨버스 승하차 추적에 IriTech의 홍채 인식 시스템을 도입했다.
  • 2023년 애플은 Apple Vision Pro 혼합 현실 헤드셋에 Optic ID라는 홍채 기반 생체 인증 기술을 탑재했다. 이 기술은 LED 조명을 이용해 사용자의 홍채를 분석하며, 일란성 쌍둥이도 구별할 수 있다고 알려졌다.[63]

9. 영화 및 TV에서의 홍채 인식

홍채 인식 기술은 다양한 영화와 텔레비전 드라마에서 주요 소재 또는 장치로 활용되었다.


  • 마이크 케이힐이 각본과 감독을 맡은 2014년 영화 ''아이 오리진스''는 홍채 인식을 핵심 줄거리로 다루며, 기술을 심도 있게 다룬 점을 인정받아 선댄스 영화제에서 알프레드 슬론 상을 수상했다. 영화는 10억 명 이상의 인도 거주자 홍채 패턴을 등록하는 UIDAI 프로젝트를 배경으로, 과학과 영성, 환생이라는 주제를 결합하여 탐구한다.
  • 스티븐 스필버그 감독의 2002년 공상 과학 영화 ''마이너리티 리포트''는 홍채 인식이 보편화된 미래 사회를 그린다. 주인공은 자신의 신원을 숨기기 위해 안구 이식 수술을 받지만, 특정 구역에 접근하기 위해 원래의 눈을 사용하는 장면이 등장한다.[64]
  • 2005년 영화 ''아일랜드''에서는 이완 맥그리거가 연기한 복제 인간 캐릭터가 자신을 만든 원본 인간(DNA 기증자)의 집에 들어가기 위해 그의 눈을 이용하여 보안 시스템을 통과한다.
  • 2007년 애니메이션 영화 ''심슨 가족: 더 무비''에서는 홍채 인식을 위한 이미지 획득 과정의 어려움을 코믹하게 묘사하는 장면이 나온다.[65]
  • 미국 TV 드라마 ''넘버스''의 한 에피소드에서는 범죄자가 특정 인물의 홍채 정보를 해킹하여 보안 시설에 침입하는 내용이 다뤄진다.
  • 미국 TV 드라마 ''NCIS''에서는 법의학 증거 분석 및 보관 장소인 차고와 MTAC(Multiple Threat Alert Center) 입구 등에서 홍채 스캐너를 보안 장치로 사용한다. 드라마 오프닝 시퀀스에는 주인공 리 로이 제스로 깁스가 홍채 인식을 통해 신원을 확인하는 장면이 포함되어 있는데, 이는 특수 효과로 연출된 것이다. 실제 홍채 인식 시스템은 드라마에서 보이는 레이저 빔 대신 눈에 거의 보이지 않는 근적외선을 사용한다.
  • 2010년 영화 ''레드''에서는 브루스 윌리스가 연기한 전직 CIA 요원이 특수 콘택트 렌즈를 사용하여 홍채 스캔을 통과하고 CIA 본부에 잠입하는 장면이 나온다.
  • 영화 ''천사와 악마''와 동명의 원작 소설에서는 주인공이 CERN의 보안 시스템을 뚫고 반물질을 훔치기 위해 홍채 스캐너를 이용하는 설정이 등장한다.
  • 1993년 영화 ''데몰리션 맨''에서는 떼어낸 눈알을 사용하여 무기고의 홍채 인식 보안 장치를 통과하는 장면이 묘사된다.

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