목 차 >>> 1. 서 론
2. 바이오인식 기술의 산업동향 3. 모바일 바이오인식기술 동향 4. 원거리 바이오인식기술의 진화 5. 결 론
1. 서 론
21세기 지식정보화사회의 가장 중요한 기반이 첨단 정보통신기술이라는 점에는 이론의 여지가 없다. 이와 같은 정보통신기술을 더욱더 고도화 시키려는 각국의 노력은 날로 치열해지고 있으 며, 개인, 산업, 국가의 중요정보에 대한 보호 및 보안의 중요성이 한층 더 증대됨에 따라 정확한 신원확인 및 개인인증에 대한 요구가 매우 중요 시 되고 있다. 즉, 기존의 패스워드 또는 PIN (Personal Identification Number)을 기반으로 하는 사용자 인증방법이 가지고 있는 문제들을 해결하 기 위해 개인의 고유한 생체정보를 이용하여 신 원을 확인하고자 하는 바이오인식(Biometrics) 기 술이 대두되었다. 바이오인식은 지문, 얼굴, 홍채, 망막, 정맥, 손 모양, 귀 모양, 그리고 걸음걸이, 음성, 서명 등 개인이 가지고 있는 다양한 생물학 적(physiological) 또는 행동학적(behavioral) 특징 을 기반으로 개인을 인증하는 기술로 정의할 수
있다[6,10,12]. 지난 2001년 발생한 9.11 테러사태는
미국을 중심으로 세계 각국이 바이오인식을 출입 국 관리 및 공공의 안전강화 등 국토보안 (Homeland Security) 기술로 활용하는데 커다란 관심을 갖는 중요한 계기가 되었다[3,12]. 이와 더 불어 바이오인식 기술에 대한 수요는 2002년부터 정부와 기업을 중심으로 급속히 증가하여 성장과 진화를 거듭하고 있다.
최근의 바이오인식 기술의 성장과 진화는 전자 신분증 (전자여권, 선원신분증, 운전면허증 등), 모바일기기 응용 (노트북, 스마트폰, 스마트패드 등), 원거리 바이오인식 (출입통제, CCTV 등) 기 술 등으로 요약된다[2]. 먼저, 9.11 이후 미국을 중 심으로 선진 각국은 여권 위조방지 및 범죄자 색 출을 위하여 바이오인식 정보가 탑재된 전자여권 및 비자를 도입 하였다. 이에 따라 국제항공기구 인 ICAO와 국제표준화 기구인 ISO 규격에 따라 비접촉식 IC 카드와 PKI 보안기술을 연동하는 전 자여권의 도입이 진행되었다. 다음으로 바이오인 유장희 ․ 조현숙 (한국전자통신연구원)
바이오인식 기술의 현황 및 진화
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식 기술을 모바일기기(mobile device) 등 임베디 드 플랫폼(embedded platform) 또는 스마트 단말 에 탑재 가능하도록 알고리즘 경량화, 센서의 소 형화 및 전용 하드웨어 칩 기술의 개발이 진행되 고 있다. 그리고 얼굴, 홍채, 정맥, 손모양 등 현 재 널리 사용되고 있는 1:1 인증기술 외에 원거리 에서 얼굴, 홍채 정보 등을 획득하여 개인을 식별 하고 검색하는 기술이 개발되고 있다. 더불어 바 이오인식 기술의 보다 안정된 적용을 위하여 표 준화와 함께 제품의 성능평가를 통한 인증 제도 를 도입하고자 하는 것이 국제적인 흐름이다. 또 한 사회적으로 개인정보보호에 대한 관심이 고조 되고 있어, 개인의 중요한 자산인 바이오인식 정 보의 위변조 또는 유출방지에 대한 표준화 및 기 술개발 노력도 진행되고 있다.
바이오인식 기술은 신분확인, 범죄자검색, 출 입국 관리, 출입통제, 금융/회계, 시스템/디바이스 기기인증, 헬스 케어, 사회복지 등 다양한 목적으 로 사용되고 있으며[6,9], 향후 신원확인을 위한 궁 극적인 기술수단이 될 것으로 예측되고 있다. 본 고에서는 이러한 배경을 토대로 바이오인식 기술 의 현황과 산업동향, 모바일 및 원거리 바이오인 식 기술의 주요 이슈와 발전방향에 관하여 살펴 보고자 한다.
2. 바이오인식 기술의 산업동향
바이오인식 산업은 그 동안 지문인식을 필두로 많은 기술적 진보와 함께 상용화의 성공을 이루 었으며, 전 세계 유수 회사들이 앞 다투어 제품개 발에 매진을 하고 있다. 그러나 바이오인식 제품 은 기술의 특성상 100%의 인식성능을 실현하기 에는 매우 어려운 분야이다. 따라서 다양한 바이 오인식 기술들이 응용의 특성에 적합하게 선택되 어야 하며, 다중 바이오인식 융합 등을 통한 시너
지 효과 또한 요구된다. 미국에서는 지문인식 (Identix, Bioscrypt), 얼굴인식(Viisage, Identix), 홍채인식(Iridian), 스마트카드 분야의 대표적인 업체들이 M&A를 통하여 L1 Identity Solutions (2011년 프랑스 SAFRAN 그룹이 인수하여 MortphoTrust USN으로 사명 변경) 라는 거대 바 이오인식 기업을 탄생시키기도 하였다. 최근 바 이오인식의 응용은 지문인식 위주의 출입통제에 서 범죄자 식별, 금융보안, 출입국 관리 등 개방 형 네트워크 기반의 시스템으로 그 적용분야가 확대되고 있다[9]. 또한 바이오인식 시스템의 활용 성 측면에서도 PC 기반의 기술에서 보다 유지보 수가 용이하고, 가격 저렴화 및 다양한 응용이 가 능한 임베디드 플랫폼 기반의 모바일 제품과 원 거리 개인 식별 및 검색 기술로 발전하고 있다.
그리고 과거 각기 다른 배경과 응용 분야로 발전 해온 바이오인식과 지능형 영상감시 기술은 휴먼 인식(Human Identification) 기술을 통한 상호간 의 융합을 시도하려는 노력들이 선진 각국에서 이루어지고 있다[3,4]. (그림 1)은 이러한 바이오인 식 기술의 발전 동향을 나타낸 것이다.
IBG(International Biometric Group)[9]가 예측한 2012년 세계 바이오인식 산업의 시장규모는 65 억 8,120만 달러이며, 2013년에는 78억 4,670만 달러, 2014년에는 93억 6,890만 달러로 매년 20%
이상 성장할 것으로 예측되고 있다 ((그림 2) 참 조). 2009년을 기준으로 세계시장의 지역별 규모 는 미주(31.81%), 아시아(21.10%), 유럽(30.65%), 중동 및 아프리카(11.81%), 중남미(4.63%) 순의 분포를 나타내며, 주요 응용분야는 신분확인 (39.3%), 범죄자식별(24.6%), 출입통제(17.7%), 시스템접근제어(13.8%) 등 최근의 동향을 반영하 고 있다. 기술 분야별로 살펴보면, 범죄자식별 및 신분확인을 위하여 도입된 자동지문감식시스 템(AFIS: Automated Fingerprint Identification
(그림 1) 바이오인식 기술의 발전 동향
(그림 2) 세계 바이오인식 산업 시장규모 [9]
System)이 현재까지도 38.3%의 가장 높은 시장 비중을 유지하고 있다. AFIS는 지문채취(Live- Scan), 전처리 관련 하드웨어 및 소프트웨어 전체 를 포함하는 복잡한 대규모 신원확인 시스템이다.
AFIS 제품을 제외하고 시장비중을 다시 계산하면
지문인식(45.95%), 얼굴인식(18.45%), 미들웨어 (12.94%), 홍채인식(8.25%) 등의 순으로 얼굴인 식, 홍채인식, 미들웨어의 비중은 매년 증가세를 나타내고 있다. (그림 3)은 세계 바이오인식 제품 의 분야별 시장비중을 나타낸 것이다.
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(그림 3) 세계 바이오인식 분야별 시장비중 [9]
3. 모바일 바이오인식기술 동향
최근의 바이오인식 기술은 임베디드 플랫폼 기 반의 Stand-alone 제품 및 모바일기기와의 융합 서비스를 통하여 그 응용범위를 확대하고 있다.
임베디드 플랫폼은 제품의 소형화를 통하여 스마 트폰, 스마트패드, 스마트카메라, 출입통제장치, 자동차, POS, ATM, 휴대형 개인인증기기 등 매 우 다양한 응용 시스템에 탑재 가능하다. 지문인 식의 경우는 오래전에 휴대폰에 탑재된바 있으 며, 지문인식 도어락의 경우는 이미 많은 보급이 이루어진 제품이다. 지난 2012년 7월 애플(Apple) 사는 지문인식 하드웨어에 특화된 기업인 오센텍 (AuthenTec)을 인수하며, 애플을 제외한 타 업체 에 대한 오센텍 제품의 판매를 중단시키면서 모 바일 지문인식 기술이 다시 한 번 크게 주목을 받 고 있다. 얼굴인식의 경우는 이미 스마트폰을 위 한 다양한 앱(app)이 출시되고 있으며, 휴대폰 잠
금 해제뿐만 아니라 오락(entertainment), 서버연 동 기반의 얼굴검색 서비스 등 다양한 목적의 응 용이 개발되고 있다. 또한 2012년 인텔이 국내업 체인 올라웍스를 인수하고, 페이스북(Facebook) 이 이스라엘 얼굴인식 업체인 페이스닷컴(face.
com)을 인수하면서 관심이 크게 고조되고 있는 분야이다. 한편, 홍채인식 기술은 일반적으로 적 외선 영상과 고 배율의 줌 렌즈 및 초점 렌즈를 사용하기 때문에 모바일기기에서 구현하기에는 부피와 가격 상승의 문제를 극복하여야 하는 어 려움이 있다. 그러나 NTT-도코모, 샤프 등 일본 업체들은 홍채인식 기술을 탑재한 스마트폰의 출 시를 예고하고 있다. (그림 4)는 임베디드 플랫폼 기반의 바이오인식 제품의 예를 보인 것이다.
모바일기기는 PC 등에 비하여 낮은 컴퓨팅 파 워, 작은 메모리 용량, 전원 공급의 문제, 작은 화 면 등 많은 제약을 가지고 있다. 따라서 바이오인 식 알고리즘을 모바일기기에서 구동시키기 위해
(a) 모바일기기 지문스캐너 (b) 홍채인식 로비폰 (c) 얼굴인식 스마트폰
(그림 4) 임베디드 플랫폼 기반의 바이오인식 기술
서는 알고리즘의 경량화가 필수적이다. 특히, 지 문인식의 경우는 알고리즘이 상대적으로 복잡하 여 모바일기기에서 구동하기에 많은 한계가 있었 다. 이에 비하여 얼굴 및 홍채인식은 알고리즘의 복잡도가 상대적으로 낮아 경량화가 다소 용이 하다는 장점이 있다. 과거의 임베디드 플랫폼 기 반의 바이오인식 기술은 처리속도 개선을 위하여 DSP(Digital Signal Processor) 또는 FPGA(Field- Programmable Gate Array) 등의 가속 하드웨어를 임베디드 프로세서와 함께 사용하거나 이들을 하 나의 칩으로 구현하는 SoC(System on Chip) 기술 을 사용하였다. 그러나 최근 들어 모바일기기의 컴퓨팅 파워는 크게 증가하고 있다. 또한 개발자 를 지원하기 위하여 다양한 센서를 포함하는 인 터페이스를 위한 API를 제공하고 있다. 더불어 전 세계에 40억 명 이상의 모바일 전화기 사용자 가 있으며, 이 숫자는 지속적으로 증가하고 있어, 가장 커다란 잠재적인 시장을 가지고 있는 분야 이다.
그리고, 전자신분증, 지급결제, 원격진료 서비 스 등 개인인증을 위한 바이오인식 스마트카드 기술은 단순히 바이오인식 정보를 카드에 저장하
여 사용하는 SoC(Store on Card)에서 사용자 바 이오인식 정보의 보다 강력한 보호를 위하여 카 드로 바이오인식 정보를 전송하여 스마트카드 내 에서 인증을 수행하는 MoC(Match on Card) 기술 로 발전하였으며, 스마트카드에 지문인식 센서까 지 탑재하는 또 다른 SoC(Sensor on Card) 기술로 발전하였다. 현재 MoC 제품은 Precise Biometrics, Cogent System 등에서 지문인식 기술을 상용화한 바 있으나 제품의 활용은 다소 미비한 실정이다.
또한 MoC의 구현이 상대적으로 용이할 것으로 기대되는 얼굴인식이나 홍채인식 분야는 활용성 문제로 제품의 개발이 활발히 이루어지고 있지는 않다. 향후 바이오인식 센서 및 알고리즘에 대한 저 전력 설계, 인식성능 향상, 보안문제 해결 등 은 바이오인식의 확산 및 보다 다양한 모바일기 기 적용을 위하여 지속적인 연구개발 및 투자가 필요할 것이다. 현재 온라인상에서 패스워드에 의존하고 있는 각종 서비스를 위한 기존 개인인 증의 대안적 방법의 개발을 목적으로 Lenovo, Paypal, Google 등이 합류한 FIDO(Fast IDentity Online)[8] 연합의 활동도 모바일 바이오인식 기술 의 진화를 위하여 주시하여야 할 부분이다.
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4. 원거리 바이오인식 기술의 진화
대부분의 바이오인식 시스템은 사용자와의 협 력을 통하여 상호인지하고 있는 가운데 비교적 근거리에서 사용자가 원하는 권한을 획득하기 위 하여 이루어지는 기술들이 일반적이다. 그리고 개인인증에 사용되는 바이오인식 정보는 악의적 으로 모방되거나 숨길 수 있는 단점을 가지고 있 다. 이러한 단점을 극복하기 위하여, 원거리에서 사용자와의 협력 없이 얼굴, 홍채, 걸음걸이, 귀 모양 등을 추출하여 개인을 식별하고자 하는 기 술이 HID(Human Identification at a Distance) 기 술이다. 미국 DARPA(Defence Advanced Research Projects Agency)의 지원 하에 시작된 HID 과제 에서는 원거리에서 얼굴, 홍채 및 걸음걸이를 이 용하여 개인을 식별하기 위한 많은 연구들이 진행 되었다 [11]. 특히, 걸음걸이 인식의 개인 식별성능 시험을 위하여 실내외 다양한 환경의 배경영상을 기반으로 하는 대용량 데이터베이스가 구축되었 다. 또한, 조명, 눈, 비 등 일기상태 및 그림자 등 으로 인한 인식성능의 한계극복을 위하여 적외선, 다중 및 하이퍼 스펙트럼 영상을 이용한 인식기 술, 얼굴과 걸음걸이를 동시에 이용하는 다중 바 이오인식 기술 등에 관한 연구가 이루어졌다.
먼저 홍채인식은 바이오인식 기술 중 가장 높 은 인식성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으 나 기존의 상용화된 제품들(보통 인식거리 40cm 이내)은 바이오인식 제품들 중 사용자의 가장 적 극적인 협조를 필요로 하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위하여 스피드 게이트, 공항/항만 시설 등과 같이 많은 사람이 지나는 출입문(100cm~
300cm)을 통과할 때 홍채영상을 획득하는 기술 이 개발되고 있으며, 이는 전자여권 기반 출입국 관리의 편리성 증대를 주요 목적으로 하고 있다.
주로 고해상도 카메라를 이용하여 원거리에서 얼
굴검출 후 눈 영역을 추출하여 홍채인식을 시도 하는 기술이다. AOptix 사는 150cm~250cm 이내 에서 홍채영상을 획득하여 인식을 수행하며, 사 용자의 키는 90cm~190cm까지 허용하고 있다[1]. SRI의 IOM PassPort는 4메가 픽셀의 고해상도 카메라를 사용하여 3m 거리에서 홍채영상을 획 득하여, 사용자의 불편함을 덜어주는 환경을 제
공한다[1,10]. 다른 시스템들과 달리 홍채영상을 획
득할 때 멈춰 서야 할 필요 없이 걸어오는 과정에 서 자연스럽게 홍채영상을 획득할 수 있다. 한국 전자통신연구원(ETRI)은 단일 카메라 시스템에 서 얼굴 및 홍채 영상의 동시 획득이 가능한 다중 센서 기반의 얼굴 및 홍채 영상획득 시스템을 개 발하였다. 즉, 가시 대역의 영상을 사용하는 얼굴 인식과 적외선 대역의 영상을 사용하는 홍채인식 을 위하여, 광 분리기(Beam Splitter)를 이용하여 동일 경로를 입력되는 광을 홍채영상과 얼굴영상 센서에서 각각 획득하도록 하였다. 홍채영상 획 득 거리를 최대 100cm까지 개선하여 비교적 원 거리에서 편리하게 홍채인식 시스템을 사용할 수 있도록 하였다. (그림 5)는 원거리 홍채인식 시스 템의 예를 보인 것이다.
그리고 얼굴인식은 3 차원, 근적외선(Near- Infrared), 고해상도(High-Resolution) 및 원거리 인식기술로 진화하고 있다. 3차원이나 고해상도 기술의 사용은 인식성능을 높이기 위하여 요구되 는 기술들이나 근적외선 및 원거리 인식기술은 CCTV 영상감시(Video Surveillance) 시스템에서 얼굴인식 기술을 사용하기 위한 노력으로 볼 수 있으며, 이는 향후 얼굴인식 기술의 가장 뚜렷한 진화의 방향일 것이다. 출입통제 등 기존의 근거 리 얼굴인식과 달리 CCTV 영상에는 하나 이상 의 얼굴이 존재 할 수 있으며, 배경도 다양하고 복잡하다. 검출된 얼굴의 해상도 또한 인식 가능 한 품질을 보장받지 못할 수 있다. 더불어 근거리
(a) AOptix (b) SRI IOM PassPort (c) ETRI
(그림 5) 원거리 홍채인식 시스템
(a) FBI CCTV 얼굴검색 시나리오 (b) ETRI 비대면 얼굴검색 시스템
(그림 6) 얼굴검색 기술 얼굴인식은 조명 문제가 가장 중요한 기술적 이
슈이나 CCTV 얼굴인식의 경우는 조명 문제와 더불어 다양한 각도의 포즈 및 표정, 저장된 얼굴 데이터베이스의 취득시점과 입력되는 얼굴의 나 이차 등 쉽게 해결하기 어려운 보다 복잡한 이슈 들이 존재하고 있다[10,12]. 따라서 영화 또는 드라 마에서와 같이 CCTV 환경에서 완전 자동화된 얼굴 검출 및 추적을 통한 범죄자 검색 기술은 아 직까지는 초기단계로 보다 많은 투자와 시간이 필요하다. 향후, 이러한 기술들은 CCTV 영상감 시 시스템 등과의 결합을 통하여 지능형 영상보 안으로의 진화를 위한 핵심기술이 될 것이다.
(그림 6)은 얼굴검색 기술의 예를 보인 것이다.
자동지문감식시스템(AFIS)과 같이 범죄자 또는 미아 사진을 입력하면 해당 데이터베이스에 저장 된 얼굴영상을 유사도 순으로 검색하는 비대면 얼굴검색 시스템은 일부 개발 및 상용화 되어 있 다. 즉, 오프라인(off-line) 환경에서 CCTV로 촬 영된 범죄자의 얼굴 사진을 입력하여 해당 범죄 자 데이터베이스에서 얼굴을 검색할 수 있다. 이 경우 저장된 얼굴 데이터베이스의 품질 등이 문 제가 되지만 비교적 높은 검색 성능(정면 얼굴, 일 정 수준 이상의 해상도 등 제한적 환경에서 상위 10순의 내 검색 정확도 90% 전후)이 보고되고 있 다. 미국 FBI는 NGI(Next Generation Identification) 프로그램[7]에서 스피드 게이트, 계단, 통로 등 비
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(그림 7) ETRI 원거리 얼굴검색 기술 교적 얼굴검출이 용이한 구역에 설치된 CCTV
카메라로부터 촬영되는 불특정 다수의 얼굴영상 을 검출하여, 테러 및 범죄 예방을 위한 얼굴인식 시스템 개발을 진행할 계획이다. 또한 사용자가 카메라를 수동 제어하여 얼굴을 정확히 촬영하 고, 검색 시스템에 전송하여 범죄 용의자를 식별 하는 방법은 현재에도 적용 가능한 기술이다. (그 림 7)은 CCTV, 모바일기기, 웹 브라우저 등 다양 한 클라이언트와 연동하여 얼굴검색이 가능한 통 합자동얼굴검색시스템(IAFIS: Integrated Automated Face Identification System)의 예를 나타낸 것이다.
한편, 최근 CCTV의 보급이 확산됨에 따라 CCTV에서 획득된 영상을 분석하여 지능형 영상 보안뿐만 아니라 마케팅, 엔터테인먼트 분야에서 활용하고자 하는 요구가 증대하고 있다. 특히, 얼
굴 정보의 활용도가 높아 영상감시, 유통 및 광고 업체에서 얼굴 정보 기반의 출입자 성향을 파악 하고자 하는 기술들이 개발되고 있다. 즉, 자동으 로 검출된 얼굴영상을 기반으로 성별, 나이, 사람 수 등의 출입자 통계정보를 실시간으로 분석하는 얼굴기반 CCTV 출입자 분석 솔루션들이 출현하 고 있다. 일본의 NEC[4]는 얼굴분석 기술의 선두 업체로서 성별/나이 추정 데이터의 수집이 어려 운 현실을 반영하여 나이 데이터가 없는 얼굴 영 상을 활용하는 방법을 연구하고 있다. 한국전자 통신연구원은 고해상도 IP 카메라를 이용하여 특 정 영역을 통과하는 다수 사람의 얼굴을 검출/추 적 및 분석하여, 성별 및 나이 추정, 사람 수 카운 팅 기능을 수행하는 출입자 분석 기술을 개발하 였다. (그림 8)은 CCTV 얼굴검출 기반의 출입자
(그림 8) CCTV 얼굴검출 기반의 출입자 분석기술
분석 기술의 예를 나타낸 것이다. 현재 원거리 바 이오인식 분야는 지문인식 위주의 단일 바이오인 식에서 얼굴, 귀 모양, 걸음걸이 등 CCTV 환경에 서 사람식별 및 검색을 위한 원거리 휴먼인식 또 는 소프트 바이오인식(Soft-Biometrics) 기술로 진 화하고 있다. 그리고 바이오인식과 지능형 영상 감시 분야에서 모두 최고 수준의 기술을 가지고 있는 기업은 세계적으로도 많지 않으므로, 객체 검출/추적 위주의 지능형 영상보안과 개인 식별 및 검색을 목표로 하는 원거리 바이오인식 기술 의 융합과 진화는 글로벌 경쟁력을 확보할 수 있 는 핵심기술이 될 것으로 예상되고 있다.
5. 결 론
바이오인식 산업은 지난 10년 동안 기술적인 진화뿐만 아니라 시장 및 응용분야에 있어서도 많은 발전을 거듭하여 왔다. 전자여권 등 공공분 야에서의 바이오인식 기술이 도입되고 있으며, 모바일 응용 및 원거리 바이오인식 기술로의 진
화가 진행되고 있다. 또한 출입통제 및 전자신분 증 분야에 있어서는 바이오인식 기술이 절대적인 대안이 될 수 있을 것이다. 그러나 이러한 상황에 도 불구하고 국내 바이오인식 산업의 전망은 낙 관적이지만은 않다. 사실 전 세계 바이오인식 시 장의 상당부분은 공공분야이나 국내의 경우는 상 대적으로 공공의 수요가 취약한 실정이며, 업체 간의 과다경쟁, 고급인력의 부족, 원천특허의 미 비 등 많은 현안들을 안고 있다. 그리고 전 세계 바이오인식 업계는 분야별 대표업체들의 M&A 를 통하여 거대 바이오인식 기업을 탄생시키고 있으나 국내업체는 이에 무방비한 상태이다. 더 불어 국내 바이오인식 산업은 지문인식 분야가 90% 이상의 시장비중을 차지하고 있어, 새로운 시장의 창출이나 원천기술 개발에 있어 다소 취 약한 실정이다. 향후, 국내 바이오인식 기술의 발 전을 위해서는 다양한 기술 분야에 대한 필요성 과 취약점에 대한 인식의 제고가 필요할 것이다.
또한 공공시장의 확대뿐만 아니라 영상감시분야 등 관련 산업분야와의 융합을 통한 새로운 시장
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창출의 노력이 필요할 것이다. 더불어, 이러한 바 이오인식 산업의 문제들을 단계적으로 보완해 나 간다면 국내 바이오인식 산업의 발전 잠재력은 매우 클 것으로 전망된다.
참 고 문 헌
[ 1 ] 고종국, 유장희, “원거리 홍채인식 기술 동향”, 전자 통신동향분석, 28권 3호, pp.67-75, 2013년 6월.
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[ 3 ] 유장희, 문기영, 조현숙, “지능형 영상보안 기술 현황 및 동향”, 전자통신동향분석, 23권 4호, pp.80-88, 2008년 8월.
[ 4 ] 한국전자통신연구원, 사이버융합보안연구단 글로벌 경쟁력 분석 및 대응 전략, 2012년9월.
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[ 6 ] J. Ashbourn, Guide to Biometrics for Large-Scale Systems, Springer, 2011.
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[ 8 ] FIDO, FIDO Alliance (http://www.fidoalliance.
org/), 2013년.
[ 9 ] IBG, Biometrics Market and Industry Report:
2009-2014, International Biometric Group, 2008.
[10] M. Tistarelli, S. Z, Li, and R. Chellappa, Handbook of Remote Biometrics for Surveillance and Security, Springer, 2009.
[11] U.S. Government, Human ID at a Distance, DARPA Project, 2004.
[12] J. Wayman, N. Orlans, Q, Hu, F. Goodman, A. Ulrich, and V. Valencia, Technology Assessment for the State of the Art Biometrics Excellence Roadmap, Vol.2, March 2009.
저 자 약 력
유 장 희
․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․
이메일 :[email protected]
∙ 1984년 한국외국어대학교 물리학과 (학사)
∙ 1988년 한국외국어대학교 전산학과 (석사)
∙ 2004년 University of Southampton 전자 및 컴퓨터과학 (박사)
∙ 1989년~현재 한국전자통신연구원 영상보안연구실 실장
∙ 2007년~현재 과학기술연합대학원대학교(UST) 정보보 호공학전공 책임교수 (겸임)
∙ 관심분야 : 임베디드 컴퓨터비젼, 바이오인식, 지능형 영상보안, HCI 및 지능형 로봇 등
조 현 숙
․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․․
이메일 :[email protected]
∙ 1979년 전남대학교 수학교육과 (학사)
∙ 1989년 충북대학교 컴퓨터과학과 (석사)
∙ 2001년 충북대학교 컴퓨터과학과 (박사)
∙ 1982년~현재 한국전자통신연구원 사이버보안연구단 단장
∙ 관심분야 : 암호학, 보안프로토콜, 네트워크 보안, 융합 보안 등
