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스마트폰 잠금해제부터 은행업무까지 AI 안면검증 알고리즘이 우리 생활 깊숙이 자리잡았습니다. 얼굴 인식은 지문이나 망막 스캔과 같은 다른 생체 인식 기술에 비해 빠르고 편리하며 암호나 PIN을 입력하는 것에 비해 접점도 적습니다. 현재 이 기술은 편의성을 넘어 보안의 중요한 축으로 발전했습니다. 얼굴검출과 랜드마크 검출 그리고 얼굴정렬까지의 세 단계로 구성되는 얼굴 인식의 첫 과정을 통해 이미지가 입력되면 AI는 먼저 얼굴의 영역을 찾고 얼굴이 검출되면 랜드마크 포인트를 추출해 매칭이 가능한 형태로 변형시킵니다.
AI 안면검증의 기술적 구조는 크게 두 단계로 나뉩니다. 얼굴검출 이후 특징추출과 특징 대조로 구성되는 과정에서 정렬된 얼굴 이미지를 받은 AI는 이미지에 여러 개의 컨볼루션 레이어를 적용시켜 얼굴을 다차원의 벡터값으로 변환시킵니다. 얼굴의 특징점을 추출하는 방법으로는 동맥과 정맥을 통한 피의 흐름에 의해 생기는 열점을 인식하는 적외선 카메라를 사용한 열상 인식과 3차원 측정기를 이용하여 눈과 입 콧구멍과 턱 간의 각도와 거리 뼈 돌출 정도 등 얼굴의 특징점을 파악하는 방법 등이 있습니다. 이러한 다층적 접근을 통해 높은 정확도의 인식이 가능해집니다.
위변조 방지를 위한 라이브니스 기술은 AI 안면검증의 보안성을 결정하는 요소입니다.
▲ 얼굴 위변조 방지 기능은 입력되는 얼굴 이미지가 촬영 당시 실제로 해당 장소에 있던 실제 사람으로부터 촬영된 것인지 확인합니다
▲ 적외선과 3D 깊이 RGB 카메라에서 모두 구동 가능한 기술로 다양한 환경에서 활용됩니다
▲ 셀피와 신분증 얼굴 이미지를 비교할 때 얼굴 위조 여부를 판별하여 사진이나 동영상을 이용한 스푸핑 공격을 차단합니다
이 기술을 통해 단순한 이미지나 영상을 이용한 부정 접근 시도를 효과적으로 막을 수 있어 보안성이 크게 향상됩니다.
금융권에서의 AI 안면검증 도입이 활발해지고 있습니다. 알체라는 금융결제원이 주관한 신분증 안면인식 공동시스템 구축 사업의 품질성능평가시험에서 얼굴인식 매칭과 얼굴 라이브니스 두 부문 모두 1위를 기록했습니다. 여러 금융사가 알체라의 안면인식 서비스를 활용하고 있으며 신분증 도용으로 인한 금융 피해가 빈번히 발생함에 따라 금융위원회는 본인인증 절차를 강화하는 방안으로 비대면 실명확인 시 얼굴 인식을 통한 인증 절차를 추가 도입할 것을 권고했습니다. 각 금융회사가 개별적으로 시스템을 구축하기에는 비용과 시간이 많이 소요되어 공동시스템을 통한 효율적 활용이 이루어지고 있습니다.
현재 AI 안면검증 기술의 정확도는 상당한 수준에 도달했습니다.
▲ 위변조방지 기술은 높은 정확률을 보여 신분 도용 등 사기 방지에 효과적입니다
▲ 조명 방향과 표정 변화 포즈와 액세서리 착용 여부 등 다양한 조건에서도 안정적인 성능을 보입니다
▲ 국제 표준 데이터셋에서 검증된 성능으로 상용화에 충분한 수준입니다
이러한 수치는 실제 상용 환경에서 사용하기에 충분한 신뢰도를 제공하며 지속적인 기술 개선을 통해 더욱 향상되고 있습니다.
AI 안면검증 기술의 활용 범위가 확대되고 있습니다. 스마트폰에서 본인 인증용으로 사용되거나 회사 입구에 설치되는 키오스크에 신분 확인용으로 사용됩니다. 일부 기업은 카드를 없애고 안면 인식 기술로 직원들의 근태를 기록하고 있습니다. 안면 인식 시스템은 신원 파악뿐 아니라 다양한 마케팅과 인구 통계에 활용되고 있으며 상점에서 광고나 디스플레이를 보는 사람 수를 세거나 성별과 연령대를 구분하고 광고를 본 시간 등 다양한 데이터를 창출할 수 있습니다. 공항과 출입국 관리소에서도 이 기술이 널리 사용되어 보안 검색과 출입국 심사 과정의 효율성을 높이고 있습니다.
기술 발전과 함께 개인정보보호 문제도 중요해졌습니다.
▲ 금융결제원은 고객의 바이오 정보를 분할하여 거래 금융기관과 분산 관리 센터에 각각 보관합니다
▲ 거래 시 분할된 정보를 합쳐서 인증하도록 하는 분산관리 표준이 제정되었습니다
▲ 얼굴 정보유출 방지를 위한 바이오 정보 분산 관리 AI 솔루션이 함께 제공됩니다
이러한 보안 체계를 통해 중앙집중형 관리의 위험을 줄이고 해킹이나 정보 유출 위험을 방지할 수 있어 사용자의 개인정보가 안전하게 보호됩니다.
AI 안면검증 기술에도 한계가 존재합니다. 안면인식은 사람이 타인의 얼굴을 보고 신원을 확인하는 방식과 유사하고 직접적인 신체 접촉이 발생하지 않아 사용성 측면에서는 우수하나 타 생체인식 기술보다 오인식률이 높아 독립적인 신원 확인 수단보다는 보조 수단으로 활용되어 왔습니다. 안경과 화장 마스크와 모자 노화 등 다양한 얼굴변화에도 높은 인식률과 정확도를 제공하기 위한 지속적인 개선이 이루어지고 있습니다. 조명 조건이나 카메라 품질에 따른 성능 차이도 극복해야 할 과제로 남아 있어 관련 연구가 활발히 진행되고 있습니다.
AI 안면검증 기술은 단순한 신원 확인을 넘어 다양한 부가 기능을 제공합니다. 촬영된 인물의 나이와 성별 그리고 감정을 추측하는 기능이 개발되어 오프라인 매장에서 고객군의 특징을 나이와 성별에 따라 구분하여 제품 추천을 하는 등의 서비스 구현이 가능합니다. 감정 인식 기술을 통해 고객의 반응을 실시간으로 분석하여 맞춤형 서비스를 제공할 수 있게 되었습니다. 이러한 기능들은 마케팅과 고객 서비스 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있으며 더욱 정교한 개인화 서비스의 기반이 되고 있습니다.
AI 안면검증 기술의 미래는 밝습니다. 현재는 기업들이 관련 규제와 가이드라인 준비를 해야 할 시기이며 딥페이크와 안면 인식 등의 사용에 대한 규정과 함께 유럽연합의 AI 법도 내년 중반부터 기업들이 준수해야 합니다. 법적 프레임워크의 정비와 함께 기술의 신뢰성과 사용성이 더욱 향상될 것으로 전망됩니다. 다양한 생체 정보를 이용한 통합 솔루션 개발이 이루어진다면 산업발전이 더욱 빨라질 것이며 특히 모바일 기기에서의 성장이 기대됩니다. 앞으로는 보안성과 편의성을 모두 만족시키는 방향으로 기술이 발전해 나갈 것입니다.
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