영국 캠브릿지 대학의 컴퓨터비전 및 패턴인식 교수인 존 더그먼(John Daugman)씨는 홍채인식의 창시자로, 그의 알고리즘은 세계 전반에서 널리 사용되는 생체기술의 근간이 되었다.

 

처음으로 홍채인증 알고리즘을 개발하고 특허를 받았을 때, 오늘날과 같이 성장할 것이라는 예측을 했었는가?

가장 놀라웠던 부분은 사용자 인구통계였는데, 상대적으로 뚜렷하고 두드러진 홍채패턴을 보이는 푸른 눈의 북유럽 국가 사람들이 제일 먼저 적용하여 사용 할 것이라고 생각했었다. 하지만 의외로 첫 라이선스를 획득한 곳은 스칸디나비아 쪽이 아닌, 암갈색 눈을 가진 일본, 한국, 말레이시아 및 걸프 국가 등이었다. 사용인가를 받은 일본의 한 업체는, “홍채가 이런 방식으로도 사용될 수 있다는 점에 놀랐다”면서, “가시광선 파장으로 확인되는 사람의 홍채는 그냥 똑같은 검은 색으로만 보일 뿐 어떠한 패턴도 찾을 수 없었는데, 마치 숨겨진 비밀 같아 놀라웠다”고 말했다.

보통 사람들은 본인 눈의 패턴에 대해 알지 못하지만, 홍채 카메라에서는 근적외선 빛을 사용하여 마치 달 표면의 분화구 같이 풍부한 질감을 추출해낼 수 있었다.

예기치 못했던 사용인구 통계로 다가왔던 홍채 기술은 오늘날 세계 약 10억명 이상의 사람들이 사용 중이며, 이중 약 95%의 사람들이 암갈색 눈을 가진 사용자들이다.

 

홍채에 입각해 볼 때, 인도 Aadhaar프로젝트에서의 엔트로피와 병렬식 비트논리가 왜 중요한 역할을 했다고 보는가?

엔트로피는 정보화 이론에서 근본적으로 사용되는 개념이지만, 신기하게도 생체 분야에서는 거의 사용되지 않는다. 엔트로피는 충돌회피(인식 실패에 대한 대응)를 결정하는 것으로, 암호화 키 값이 길어질 수록 보안이 높아지는 것과 같은 원리로 이해할 수 있다.

홍채 패턴 및 인코딩 된 홍채코드는 다른 취약한 생체정보들 보다 훨씬 많은 엔트로피를 가지고 있는데, 이것이 바로 홍채인식이 인식 실패율로부터 자유로울 수 있는 가장 큰 이유이다.

NIST(美 국립표준기술연구소)가 약 1조 2천억개의 방대한 홍채를 비교한 내용을 예로 들면, 비트가 서로 28%정도 일치하지 않는 두 개의 홍채 코드로부터 받은 정보라고 할지라도, 인식 실패율은 400억분의 1밖에 되지 않는다.

이것이 바로 생체 엔트로피의 엄청난 매력이다.

병렬 비트논리에서는 극도로 빠른 매칭을 위해 이 엔트로피를 사용하는데, 그 이유는 병렬구조로 이루어진 홍채 코드의 커다란 비트조각에서 동시에 일어나는 단순, 논리적 동작으로 유사성의 정도를 측정하고 일치 여부를 결정하게 되기 때문이다. 대규모의 데이터베이스에서도 고속 홍채 매칭이 가능한 것은, 바로 그 단순 논리동작의 비트 레벨 유사성의 결과이다.

 

자동 홍채인식 시스템이 공항의 다양한 이용객들을 추적하는 등의 대규모, 고속 어플리케이션에 적합하다고 생각하는가?

만약 그 어플리케이션이 인식 실패를 피하는 것에 초점이 맞춰져 있다면, 확실히 적합한 개념이라고 생각한다. 나는 여러 공항들에 설치되어 있는 얼굴인식 제품의 활용도를 보고 놀라지 않을 수 없었다. 얼굴인식은 낙관적으로 측정한다 하더라도 1/1,000에 가까운 인식 실패율을 가지고 있다. 이 숫자는 정말로 소름 끼치도록 형편없는 값인데, 해당 실패율로 가정하면, 무작위로 모아놓은 38명의 사람 중 최소 한 쌍의 얼굴이 서로 혼동되는 확률이기 때문이다.

다음에 출입국 수속 줄에 설 기회가 된다면, 그 실패율에 입각해서 뒤에 서있는 38명을 한번 쳐다보고 혼동되는 한 쌍의 얼굴이 누구인지 맞춰보길 바란다. 수학적 계산은 단순하다. 이미 널리 알려진 “생일 문제”의 계산법으로 보더라도, 23명 이상 무작위로 모인 사람들의 집단에서 최소 한 쌍의 같은 생일이 나올 가능성이 있다.

 

홍채 인증의 대중적 적용 측면으로 볼 때, 국경 출입국관리 시설과 같은 산업 분야에 잘 적용되고 있다고 생각하는가?

눈과 홍채에 대한 언론 및 대중의 무지(여전히 망막과 혼동되는 등)로 인해 홍채 인증의 대중화는 늦어지고 있다.

한가지 예를 들면, 임산부는 홍채인증이 되지 않는다 주장이 있다. 이러한 기묘한 민간신앙적 발상이 반복적인 전달을 통해 사실로 둔갑하기도 한다.

언론도 예외는 아니다. 영국의 한 교수는 BBC 방송에서 “난시가 있으면 홍채 인증이 되지 않는다”라는 말을 했었다.

그녀는 각막, 수정체, 홍채, 망막과 같은 눈의 여러 부위를 혼동하여 그녀만의 가정으로 “홍채 인증은 임신만큼이나 난시에도 영향을 받는다”고 주장했다.

그러나 대대적으로 공론화된 그녀의 BBC 인터뷰 내용은 그것을 “사실”로 바꿔버렸다.

 

홍채 노화에 관련한 논쟁에 대해 어떻게 생각하는가?

NIST는 6년동안 622,464개의 주제와 관련된 350만개의 홍채 이미지를 획득했다. 또한 NIST는 9년 이상 약 백만 건 이상의 홍채 사용 건 수를 기록중인 국제공항의 국경 운영 데이터를 분석했다. NIST는 체계적인 효과는 없다라고 결론지었다.

반면, 연구기관들은 다양한 획득 변수가 존재함에도 단지 몇 백 개 주제의 연구결과로 노화를 주장하고 있다. 외과적 손상이나 동공 팽창 등 알고리즘에 부합하지 못하는 경우를 제외하고, 지금껏 아무도 홍채 패턴의 변화에 대한 확실한 증거를 제출하지도 못했다.

어찌 보면 홍채 노화를 주장하는 사람들은 다수의 보도자료와 언론 인터뷰를 이용해 이 논쟁에서 이기려고 하는 것처럼 보이기도 한다. 그리고 그들의 최근 연구 논문에서 사용했다는 주요 계산법 중 하나인 14개 요인에는 명백한 오류가 있다. 하지만 인기 있는 대중매체들은 이러한 내용을 홍채인식에 대한 임신의 부정적인 상황관계로 떠벌리기에 여념이 없다

 

원문 인터뷰