.svg)
AI 솔루션 문의하기
얼굴인식 AI는 사람의 얼굴 특징을 수치화하여 인식 및 본인 확인에 활용하는 기술입니다. 예컨대 눈 사이 거리, 코의 형태, 입술 너비 등의 시각적 요소들을 AI가 분석해 N차원 벡터값으로 변환합니다. 이 벡터값은 사람마다 고유할 가능성이 높으며, 저장된 벡터값과 입력값을 비교해 본인 여부를 판단할 수 있습니다.
국내 보안 기업 알체라(Alchera) 등은 이미지에 여러 개의 합성곱계층(Convolutional Neural Networks) 등을 적용해 얼굴을 특징 벡터값으로 변환하는 기술을 개발해 왔습니다. 또한 얼굴 이미지 자체를 그대로 저장하기보다는 특징점만을 수치화해 저장하는 방식이 많아 개인정보 보호 측면에서도 상대적으로 유리한 면이 있습니다.
얼굴인식 시스템이 직면한 대표적 과제 중 하나는 위변조 공격입니다. 사진, 영상, 마스크, 디스플레이 등을 이용해 ‘본인처럼 보이게’ 하는 시도가 증가하고 있기 때문입니다. 이를 방지하기 위해 라이브니스(liveness) 검증 기술이 개발되고 있습니다.
알체라의 위변조방지 기술은 입력된 얼굴 이미지가 실제 사람으로부터 촬영된 것인지, 단순히 이미지나 영상이 아닌지 적외선(IR), 3D 깊이센서, RGB 카메라 등을 통해 검증하는 구조를 갖추고 있다고 회사 측이 설명하고 있습니다. 이처럼 기술이 정교해지면서 타인의 얼굴을 사칭하는 디스플레이·모형 위변조 시도에 대한 탐지 성능이 점차 개선되고 있습니다.
비대면 금융거래가 일상화되면서 얼굴인식 기술은 금융권에서 중요한 본인확인 수단으로 자리 잡고 있습니다. 특히 비대면 계좌 개설이나 대출 심사 과정에서 신분증 사진과 실시간 얼굴을 비교해 본인 여부를 확인하는 절차가 빠르게 확산되고 있습니다.
예를 들어 케이뱅크는 고객이 제출한 신분증과 촬영된 얼굴을 AI가 대조해 실시간으로 본인 인증을 수행하며, 이 과정에서 위·변조된 영상이나 사진을 탐지하는 기술도 함께 적용하고 있습니다. 은행권뿐 아니라 증권사·보험사 등에서도 동일한 기술이 도입되고 있어, 보이스피싱 및 명의 도용 같은 금융사기를 사전에 차단할 수 있는 효과가 기대됩니다.
현재 금융당국이 얼굴인식 도입을 전면적으로 의무화한 것은 아니지만, 비대면 금융 서비스 확대와 함께 ‘얼굴인식 기반 인증 체계’가 새로운 표준으로 자리 잡아가는 추세입니다.
▷ 토스의 페이스페이 확산 토스는 편의점 체인에서 얼굴만으로 결제할 수 있는 페이스페이 서비스를 운영하기 시작했습니다. 미리 얼굴을 등록한 고객은 상품을 선택한 후 카메라 앞에 서기만 하면 결제가 완료됩니다.
▷ 네이버의 페이스사인 기술 네이버페이는 경희대학교에서 페이스사인 결제 서비스를 시범 운영 중입니다. 네이버 사옥에서는 임직원들이 식당과 카페에서 얼굴인식만으로 출입 인증이 도입된 바 있습니다.
▷ 아직 모든 매장에 적용이 된 건 아니지만 지갑과 카드가 필요 없는 미래 얼굴 결제는 스마트폰조차 꺼낼 필요가 없습니다. 결제 과정에서 발생할 수 있는 신용카드 정보 유출 위험도 줄일 수 있어 보안성이 향상됩니다.
얼굴인식 기술은 2D에서 3D로 진화하고 있습니다. 평면적인 이미지 분석에서 벗어나 얼굴의 입체적인 구조를 파악하는 방식입니다. 3D 센서는 눈구멍과 코 그리고 턱의 윤곽 같은 얼굴 표면의 독특한 특징을 그대로 인식합니다. 조명이 부족한 환경에서도 고품질 이미지를 생성할 수 있어 인식률이 높아집니다. 마스크를 착용하거나 모자를 쓴 경우에도 얼굴의 깊이 정보를 활용하여 본인 여부를 판단할 수 있습니다. 열상 카메라는 얼굴의 열 신호를 감지하여 어두운 환경이나 불리한 조건에서도 작동합니다. LG CNS가 본사 출입게이트에 도입한 시스템은 눈과 코 주변의 생김새를 집중 분석하며 마스크 착용 여부까지 확인합니다. 3D 기술은 다양한 각도에서도 신뢰할 수 있는 인식을 제공하여 보안성을 강화합니다.
제조업 현장에서는 작업 특성상 손상된 지문 때문에 지문인식이 어려운 경우가 많습니다. 이런 환경에서 얼굴인식 기반 근태관리 시스템이 빠르게 확산되고 있습니다.
알체라는 중소벤처기업 대상 얼굴인식 근태관리 솔루션을 공급하고 있으며, 포스코 광양제철소는 방문객과 직원 출입에 실시간 얼굴인식을 도입했습니다. 출퇴근 인증, 방문 기록, 급여 연동 등이 자동화되어 인사관리 효율이 높아졌습니다.
워싱턴대학 연구진은 스마트폰 카메라를 이용해 눈의 공막 색을 분석하고 황달 여부를 판단하는 앱을 개발했습니다. 이 기술은 췌장암·간염 등 간 질환의 조기 징후를 파악하는 데 응용될 수 있습니다. 또한 의료기관에서는 환자 등록 시 얼굴인식을 활용해 신원을 확인하고, 의료 기록 접근을 제어하는 시스템을 시험 중입니다. 이는 환자 안전과 개인정보 보호를 동시에 강화할 수 있는 접근으로 평가됩니다.
얼굴인식 기술은 단순 신원확인을 넘어 건강 모니터링 도구로 발전하고 있습니다. 유니온커뮤니티가 공개한 솔루션은 얼굴을 스캔하는 것만으로 심박수와 스트레스 지수를 측정합니다. 카메라가 혈류의 미세한 변화를 감지해 생리적 상태를 분석하는 방식입니다. 비접촉식이기 때문에 병원뿐 아니라 공공장소나 개인 건강관리에서도 활용 가능성이 높습니다.
슈프리마는 로봇 배송에 얼굴인식을 결합한 시스템을 선보였습니다. 로봇이 건물 내 게이트를 통과할 때 얼굴 인증을 통해 승인받으며, 수령자 역시 얼굴인식으로 본인 확인을 거칩니다. 아이리스아이디는 홍채와 얼굴을 동시에 인식하는 복합 생체인식 솔루션을 제공하고 있으며, 데이터센터나 금융기관 등 보안이 중요한 환경에서 도입이 늘고 있습니다.
얼굴인식 기술의 확산과 함께 개인정보 보호가 핵심 과제로 부상했습니다. 대부분의 기업은 얼굴 이미지를 직접 저장하지 않고, 암호화된 특징값(벡터)만을 보관합니다. 이는 개인정보 보호법과 국제 보안 기준을 충족하는 방식입니다. 연구자들과 개발사들은 ‘프라이버시 중심 설계(Privacy by Design)’를 표준으로 채택하며, 기술 발전과 윤리적 사용이 조화를 이루는 방향을 모색하고 있습니다.
.svg)
.svg)
