'기존 비밀번호 기반 사용자 인증방식에서 개인의 독특한 걸음걸이 패턴으로 사용자 본인을 인증한다.'
한국뉴욕주립대 최봉준 교수 연구팀은 잠재의식 단계의 활동 데이터를 이용한 사용자 인증기술을 개발했다. 스마트워치·스마트 팔찌 등을 이용한 무의식적인 행동 분석 기반 인증·식별 기술을 내놓았다.
착용형 사물인터넷 디바이스 특징은 사용자가 무의식적으로 착용형 사물인터넷 디바이스와 상호작용한다는 점과 착용형 사물인터넷 디바이스가 다양한 센서를 이용해 상호 작용 데이터를 저장할 수 있다는 것이다.
연구팀은 개인의 인증·식별 방안으로 모방 또는 도용이 어려운 무의식적 행동에 초점을 뒀다. 가장 흔한 사례가 걷기다. 사람들은 무의식적으로 걸으면서 개인마다 체형·습관 등 다양한 요인에 따라 독특한 걸음걸이 패턴을 갖고 있다.
연구팀은 스마트워치 등을 통해 수집한 가속도계 데이터·자이로스코프 데이터·심박수 데이터 등 다양한 센서데이터를 분석해 개인 걸음걸이 패턴을 분석했다. 기존 걸음걸이 패턴 분석은 카메라로 촬영한 사진·동영상 등 시각적 데이터에 의존했다.
연구팀은 데이터를 서버로 전송해서 패턴을 분석하는 스마트워치 애플리케이션을 개발했다. 수집한 데이터에서 다양한 특징을 추출하고 사용자 식별을 위한 기계학습 알고리즘·딥러닝 네트워크를 디자인했다.
연구팀은 51명을 대상으로 인증 및 식별 기술을 시험한 결과 정확도가 최대 93%에 달했다. 평균 정확도는 91%였다. 기존 연구 결과와 비교했을 때 상당히 높은 인증·식별 정확도를 기록한 것으로 파악했다.
<인터뷰> 뉴욕주립대 컴퓨터과학과 최봉준 교수
“스마트워치를 손목에 차고 1초 정도 걸으면 걸음걸이 패턴을 곧바로 분석해 개인 인증이 가능합니다.”
한국뉴욕주립대 최봉준 컴퓨터학과 교수는 “기존 잠재의식을 이용한 사용자 인증 기술은 10초 이상 걸어야 패턴을 인식하는데 반해 연구팀이 개발한 기술은 조금만 걸어도 패턴 특징을 잘 잡아낸다”며 이같이 밝혔다.
최 교수는 사람이 잠재 의식에서 나오는 고유한 행동 패턴은 도용하기 쉽지 않다고 한다. 모든 연령 사용자들이 쉽게 이용할 수 있는 인증방식이다. 그는 “최근 고령화 사회 추세를 고려했을 때 비밀번호 인증방식에 불편함을 느낄수 있는 고령자들이 비밀번호를 기억하지 않아도 잠재의식 행동으로 인증할 수 있다”고 말했다.
그는 1년 반가량 연구를 진행했다. 최 교수는 연구 과정에서 데이터를 수집하는 게 가장 어려웠다고 한다. 지원자가 선뜻 나서지 않은 데다 더 많은 패턴을 추출하기 위해 나이·몸무게·키 등 개인정보 수집 동의서까지 받아야 했다.
제품 상용화는 언제든 가능하다. 기존 안드로이드 기반 스마트워치를 스마트폰과 연결하고 앱을 내려받으면 사용이 가능하다. 최 교수는 특허도 진행하고 있다. 무의식 행동 기반 인증 기술과 또 하나 인증기술 등 복수 인증방식을 활용하면 인터넷 뱅킹도 가능하다.
안수민기자 smahn@etnews.com
