지문인식

지문은 땀샘이 융기되어 일정한 흐름을 형성한 것으로, 그 모양이 개개인마다 서로 다를 뿐 아니라 태어날 때 모습 그대로 평생 불변, 만인 부동의 특징으로 인해 믿을 만한 식별도구 중의 하나로 인식되어 왔으며 오늘날의 자동 지문 인식 방법이 도입되기 전까지는 모든 지문의 분류와 인식은 지문 인식 전문가에 의한 직접 눈으로 보고 수 작업으로 처리하여 왔으나, 인구가 증가하고, 범죄수단이 지능화됨에 따라 인간의 시각에 의존하여 지문을 인식하는 방식은 그 처리량에 한계가 있으므로 이에 대한 자동화 처리가 강력히 요구되고 있다.

이런 자동화 분야 중에 한 부분인 지문 인식 분야는 범죄수사 분야뿐만 아니라 제한된 지역으로의 출입통제, 스마트 카드, 전자 주민 카드 등 개인 식별이 필요한 분야에 적용될 수 있다.

지문 인식은 입력 장치를 통하여 지문을 입력받고, 간단한 전처리를 거친 후에 지문의 패턴을 비교하여 본인 여부를 확인하는 것으로써 지문 인식에서 제일 먼저, 알아야 하는 것은 지문의 구조이다. 지문은 아래 그림과 같이 크게 융선(ridge)과 골(valley)으로 구성되어 있는데, 융선이란 땀구멍이 돌기되어 튀어나온 부분을 말하며, 골이란 융선과 융선 사이의 상대적으로 오목한 부분을 의미한다. 이때 융선이 끊어지는 점을 단점(ending point) 이라 하고 갈라지는 점은 분기점(bifurcation point) 이라한다.



융선의 구성 요소들로는 아래 그림과 같이 융선의 시작과 끝(beginning and ends of ridges), 분기점(bifurcation) 외에도 중심점(core), 삼각주(delta) 등이 있으며, 중심점은 융선 회전의 끝 부분을 말하고, 삼각주는 융선의 흐름이 세 방향으로부터 모아져 하나가 되는 점을 말한다.

이들 요소들을 좀더 세분화하여 점의 형태, 단점의 형태(dot), 분기된 형태(Right ending), 고립된 형태(Island), 연결된 형태(Bridge), 짧은 융선(short ridge) 등으로 복합적인 성격을 가지고 있으며 이러한 특징들을 총칭하여 특징점(minutiae) 이라 한다.

융선의 구성 요소
\ 지문 인식 시에 어려운 점은 일반적인 패턴 인식과 달리 지문 고유의 잡음이 항상 섞여서 나오는 특징이 있다. 원래는 융선이 끊어지지 않았지만 아래와 같은 인식 오류 발생이 지문인식을 어렵게 만드는 요인을 작용하며 이러한 오류 처리에 대한 경험과 Know-how가 중요하게 작용하고 있다.

• 입력 장치의 감도에 따라 융선 흐름이 끊기는 곳이 생기는 경우
• 땀구멍으로 인해 발생하는 작은 hole도 지문에서 특징점 추출을 어렵게 하는 변수가 되는 경우
• 아주 작은 길이의 융선이 나타나는 현상이 발생하는 경우

지문 인식 시스템은 사용자의 지문을 전자적으로 읽어 미리 입력된 데이터와 비교해 본인여부를 판별하여 사용자의 신분을 확인하는 시스템을 말하는 것으로, 지문 인식은 먼저, 입력 장치를 통하여 인식하고자 하는 사람의 지문을 입력받고, 입력된 지문에서 잡음을 제거하는 전처리과정을 거친 후에 지문 영상으로부터 특징점을 추출하고, 입력된 지문의 특징점들과 기존 데이터 베이스에 등록된 특징점을 비교하여 인증하는 과정을 거치게 되며 지문 인식 시스템의 기본 흐름도는 아래와 같다.
지문 인식에서의 중요한 것은 사용자의 지문을 인식하기 전에 미리 사용자의 지문을 지문 인식 시스템에 입력시켜 놓아야 한다는 것이며, 사용자의 지문 및 개인 정보 등을 미리 받아서 사용자의 지문에서 특징점들을 추출하고 추출된 특징점의 정보를 지문 인식 시스템에 보관하고 있다가, 사용자가 인식을 원하는 경우에 보관된 정보와 입력된 정보를 비교하여 사용자를 인증하는 것이다.

지문인식과 관련된 기술은 아래와 같이 크게 입력부문, 인식부문, 응용부문으로 분류된다.

입력은 지문화상을 획득하는 센싱에 관한 부분으로 지문식별에 있어서 가장 중요한 기술이며, 입력방법에는 광학을 이용한 센싱 방법과 비광학을 이용한 센싱 방법으로 크게 나누어 질 수 있는데, 현재는 광학을 이용한 센싱 장치보다는 C-MOS를 이용한 방법, 즉 반도체 기판위에 설치된 커패시터의 전하량의 변화에 따른 지문 센싱 방법에 대한 기술연구가 활발히 진행되어지고 있다.

이 입력 방법은 전통적으로 이용해오던 방식으로 지문 원지에 잉크를 이용하여 지문 입력을 받은 다음 이를 스캐너 등으로 입력하는 방법으로 주민등록증 등을 만들 때 볼 수 있음. 실시간으로 지문을 획득할 수 없으므로 자동화된 지문 인식 시스템에서는 쓰이지 않으며, 일반적으로 원지에 의한 입력을 받을 때는 입력영상을 최대한 크게 하기 위해 지문을 회전하면서 채취하게 되는데 이를 회전지문이라고도 한다.

비교적 최근에 개발된 기술로써, 소형화 및 구조의 간편화로 지문 인식 기술의 적용분야가 획기적으로 넓어지게 되는 계기가 되는 방식이며, 반도체의 특성인 대량생산의 용이성 및 생산원가의 절감 등을 이룰 수 있게 되었다.

실리콘 칩(반도체)을 이용한 방식은 피부의 전기 전도 특성을 이용하여 실리콘 칩 표면에 직접적으로 손끝을 접촉시키면 칩 표면에 접촉된 지문의 특수한 모양을 전기적 신호로 읽어 들이는 것으로써, 칩 표면에 놓여지는 손가락의 압력과 열상에 따른 센서 어레이에 전하량의 변화를 읽어서 지문정보를 얻는 방법과 전기장 또는 초음파를 사용하여 얻은 지문이미지를 전기적신호로 변환하여 지문을 획득하는 방법이 있다. 그러나 이 방식은 인체가 직접적으로 실리콘 칩에 접촉하게 됨으로써 정전기를 발생시킬 수 있으며 이는 칩의 기능을 정지시킬 수 있으며 지문을 인식하기 위해서는 일정 정도의 누르는 힘이 필요한데 사람의 손끝이 직접적으로 칩에다 힘을 가하게 됨으로써 칩의 손상을 유발할 수 있으며 아주 정밀하고 민감한 칩이 외부환경에 직접적으로 노출되기 때문에 화학적 또는 물리적 접촉으로 인한 파손의 가능성이 존재한다. 이것은 칩의 잦은 교체를 불러 올 수도 있을 뿐 만 아니라 습도에 매우 민감하며 먼지나 인체 지방으로 인한 반도체 표면의 오염이 인식률을 현저히 떨어뜨리므로 이 또한 큰 단점이다.

아래 그림과 같이 광학기를 이용한 방식은 가장 보편적으로 널리 사용되고 있는 방식이다. 광원에서 발생된 입력광이 프리즘을 통해 지문영상을 맺게 되고, 이를 렌즈를 통하여 영상획득장치로 입력받게 된다. 광학식 지문 입력기는 그림에서 보듯이 렌즈의 위치와 각도 등이 정밀하게 일치하여야 한다.



일반적으로 아래 그림과 같이 프리즘을 이용한 광학식 지문 입력기에서는 프리즘에 맺힌 상을 카메라와 같은 구조로 촬영하듯이 영상을 입력받음으로써 실제 사람의 손이 입력부에 닫았는지 확인하기 위한 별도의 장치를 필요로 한다. 일반적으로 적외선 센서, 인체저항 센서등을 이용하여 생체 여부를 판단한다. 강한 빛을 프리즘에 쏘아 프리즘에 얹혀진 손끝의 지문 형태를 반사하게 되고 이 반사된 지문 이미지는 고굴절 렌즈를 통과하여 CCD에 입력된다.



또한, 아래 그림과 같이 프리즘에 놓인 손가락의 지문에서 반사되어 나온 이미지를 홀로그램 막에 투영하여 이미지를 획득하는 방법도 있다. 그리고 이 입력된 지문 이미지는 특수한 알고리즘에 의하여 디지털화 된다. 지문의 모양을 보다 정밀하게 이미지화 함에 있어서도 특수한 방식이 따로 있는 것이 아니라 지문 자체에 있는 수분이나 기름성분이 굴절률을 변화시켜 지문 이미지를 정밀하게 CCD에 맺히게 하는 원리를 이용한다. 한마디로 생체학적 특성(Biometrics)을 그대로 이용한 것이라 할 수 있다. 이 광학방식은, 알고리즘이 제조회사 마다 상이하지만 기본 구조는 단순하기 때문에 가장 안정적이라 하겠다.

입력장치로부터 받은 지문정보에 대한 전처리, 매칭 등을 통하여 인식하는 부문의 기술이다.

입력 장치를 통한 지문을 인식하기 위해서는 지문의 특징점을 추출해야 한다. 지문의 특징점을 정확하고 확실하게 추출하기 위해서는 크게 4 단계로 나누어 이루어진다.

• 전처리 과정: 원시 입력 지문 화상의 감도를 향상시키는 과정
• 각 융선의 방향성분을 찾아내는 작업
• 융선과 골을 구분하여 이를 이진화 하는 단계
• 각 융선의 굵기를 판단하여 이를 1 포인트의 선으로 세선화 하는 과정

아래 그림은 전처리과정을 거친 이미지이며 입력 받은 지문은 많은 잡음을 포함하고 있다.



따라서, 전처리 과정에서는 명암의 구분을 높이고 잡음들을 제거하는 과정이 전처리 과정이며 전처리 과정을 거친 영상은 다시 방향성분을 추출하는 단계를 거치는데, 아래 그림은 추출된 방향성분을 영상으로 나타낸 것이다.



방향 성분을 추출하고 나면 아래 그림과 같이 입력 지문 영상을 융선과 배경으로 구분하는 이진화를 수행하며 이진화는 여러 가지 필터를 통하여 수행한다. 이진화를 거친 영상은 지문영상의 굵기를 판단하여, 이를 1 포인트의 선으로 세선화하는 과정을 거친다. (세선화과정을 거친 이미지에 해당하는 아래 그림 참조) 세선화된 영상은 다시 한번 잡음제거 과정을 거치며 이후 지문에서의 방향과 좌표 등으로 그 특징점들이 추출된다.

세선화까지의 모든 전처리 과정이 완료되면 특징점들을 추출하여야 한다. 먼저, 융선의 추적과 융선 사이의 거리산출 등의 방법을 사용하여 융선을 추출하고, 위중심점(upper core), 아래중심점(lower core), 왼쪽삼각주(left delta), 오른쪽삼각주(right delta)등의 특징점을 추출하며, 분기점간의 거리, 단점간의 거리 또는 분기점과 단점의 개수 등을 추출한다. 추출된 특징점들은 차후의 인증을 위하여 데이터베이스 등으로 저장되며, 특징점의 크기는 각 알고리즘마다 다르다. 일대다 시스템일 경우 지문분류 작업도 이루어지나, 일대일 및 일대소수의 시스템에서는 지문의 분류작업은 생략된다.

특징점 추출 후에 추출된 특징점들을 비교하여 지문을 인식하는 과정으로 아래 그림과 같이 추출된 특징점을 비교한다. 파란색으로 표시된 부분들이 서로 일치함을 나타내는 부분이다.



지문 인식을 위한 마지막 단계는 입력 지문과 보관된 지문사이의 유사도(similarity)를 측정하는 것이다. 유사도는 각 지문 특징들의 일치여부에 따라 점수로 계산되며, 이 점수가 미리 선정된 임계값을 만족할 경우 동일인으로 판정한다. 유사도를 측정하는 방법은 단순 패턴 매칭 방법, 통계적 식별 방법, 그리고 구조적 식별 방법 등이 있다. 단순 패턴 매칭 방법은 입력 지문과 저장된 지문의 특징점 추출 패턴이 동일한지 비교하는 방법이다. 통계적 식별 방법은 조합되는 2개의 지문 특징점들이 단순한 평행이동 관계가 아닌 경우, 즉 직접 조합이 불가능한 경우 입력 지문의 특징벡터와 다른 카테고리와의 동시발생확률을 계산하여 최대가 되는 카테고리를 입력 지문이 속한 카테고리로 결정하고 선택하는 방법이다. 그리고 구조적 식별 방법은 입력되는 지문의 구조에서 성립되는 특징점들을 구조적으로 해석하고, 그래프화하여 이 그래프의 유사도에서 식별을 행하는 방법이다.

인증 수단으로서의 지문은 출입통제 분야에서 모든 생체인증 기술 중에서 가장 문제가 적게 발생하는 것으로 밝혀졌다. 또한 장비의 크기에 있어서도 타 인식기술을 이용할 때보다도 매우 적은 공간을 차지하는 장점을 가지고 있으나, 지문 스캐너 유리에 보이지 않지만 남아있는 지문 흔적을 복사할 수 있어 지문 도용이라는 단점을 가지고 있기도 하다.