안면 인식 AI 기술 알아보기: 편리함과 인권 침해 사이
안면 인식 (Face Recognition)
Face recognition(안면 인식)은 인물의 얼굴을 감지하고, 얼굴의 고유한 특징과 패턴을 분석하여 개인을 식별하는 기술입니다. 안면 인식 기술은 주로 두 사진 속 인물 간의 동일인 여부를 검증하거나, 이미지 속에 있는 인물이 내부 데이터베이스에서 식별되는 사람인지를 확인하는 데 사용됩니다. 우리에겐 스마트폰의 잠금을 해제할 때 사용하는 기술(아이폰의 FACE ID)로 알려져 있죠.
이러한 안면 인식 시스템을 구축하기 위해서는 얼굴의 고유한 특징을 표현하는 AI 모델과 인물 간 특징의 유사도를 판별하는 알고리즘이 필요합니다. 안면 인식 기술은 보안과 직결되는 기술이기 때문에 단순히 데이터베이스에서 가장 비슷한 얼굴을 찾는 것이 아니라 실제로 동일 인물인지 판별해야 합니다. 또한 실제 사람의 얼굴인지 디스플레이 속 사람인지 종이나 실리콘으로 만들어진 얼굴인지 판별하는 anti-spoofing 기술도 안면인식 시스템에 포함되어야 합니다.
인간의 얼굴은 매우 복잡하고 다양한 특징을 가지고 있습니다. 또한 머리카락, 화장, 액세서리 등에 따라 시각적 모습이 다를 수 있고 감정 변화에 따른 표정의 변화가 다양하기 때문에 안면 인식 기술은 여러 AI 기술 중에서도 굉장히 까다로운 편입니다.
이러한 안면 인식 기술은 스마트폰에서 본인 인증용으로 사용되거나 회사 입구에 설치되는 키오스크에 신분 확인용으로 사용됩니다. 이미 일부 기업은 ID 카드를 없애고 안면 인식 기술로 직원들의 근태를 기록하고 있습니다. 또는 스포츠 선수의 얼굴을 인식하여 트래킹을 하거나 비디오 속에서 특정 인물이 나오는 구간을 탐색하는 용도로도 사용하거나 범죄 수사에도 활용할 수 있습니다. 이외에도 안면인식 기술은 페이, 공항/기차역 보안 검색, 출입 통제, 수업 출석 체크 등 다양한 곳에서 활용되고 있습니다.
또한, 딥러닝을 활용한 얼굴 인식 기술에서는 다양한 분야와의 융합도 이루어지고 있습니다. 예를 들어 연령/성별 예측, 감정 분석, 어린 시절 얼굴과 현재 얼굴 매칭, 안티 스푸핑 등 다양한 프로젝트가 존재합니다.
안면 인식 기술의 양면성
특히 중국의 안면 기술 인식은 세계 최고 수준입니다. 개인 보안, 금융 서비스, 범죄 수사 등에 안면인식 기술을 사용하고 있는 우리나라에 비해, 중국은 감시 카메라로 법규 위반자의 신분까지 확인합니다. 감시 카메라가 있는 곳에서 무심코 무단횡단을 하게 되면 범칙금이 부과된다는 문자 메시지를 받을 수 있는 것이죠. 중국의 푸젠성 샤먼시에서는 얼굴인식 시스템을 도입하고 소매치기 사건이 30% 줄어드는 등의 효과도 있었다고 합니다.
물론 국내에서는 안면 인식 기술이 가져다주는 여러 편리함이 기술의 혜택인지 인권 침해인지에 대한 의견이 분분합니다. 공공장소에서의 실시간 안면 인식은 사생활의 비밀과 자유, 집회/결사 등의 자유를 침해할 위험이 있기 때문입니다.
안면 인식 기술을 적극 활용하면 범죄율을 줄이거나 출입 통제 등의 시간이 줄어 편리함이 증대됩니다. 특히 정부나 기업 입장에서는 인건비를 크게 줄일 수 있는 기회이기도 합니다. 하지만, 이 과정에서 개인의 안면 이미지가 수집되기 때문에 사생활 침해가 동반됩니다. 글을 보시는 여러분들의 생각은 어떤가요?
안면 인식과 AI
개인의 얼굴 이미지를 미리 확보하고 학습하지 못한다는 점 등의 제한사항 때문에 안면인식 AI 모델 학습에는 몇 가지 개념이 필수적입니다.
첫 번째는 One-Shot Learning입니다. One-Shot Learning은 매우 적은 양의 데이터로도 얼굴 인식 모델을 학습할 수 있는 기술입니다. 기존의 딥러닝 얼굴 인식 기술은 대부분 많은 양의 데이터셋을 필요로 했지만, One-Shot Learning을 활용하면 적은 양의 데이터로도 높은 인식 정확도를 보장할 수 있습니다. 이를 위해 딥러닝 모델에서는 다양한 기법들이 적용되고 있습니다. 예를 들면, siamese network, triplet network, GAN 등이 있습니다.
두 번째는 Cross-Domain Face Recognition입니다. Cross-Domain Face Recognition은 서로 다른 도메인에서의 얼굴 인식을 가능하게 하는 기술입니다. 도메인 간 차이로 인해 발생하는 문제점을 해결하기 위해 Transfer Learning, Domain Adaptation 등의 기법이 활용되고 있습니다. 이를 통해, 동일한 얼굴이더라도 다른 도메인에서 촬영된 경우에도 정확한 인식이 가능해집니다.
지금부터는 안면 인식 기술이 활용되는 몇 가지 예시들을 알아보도록 하겠습니다.
- 본인 인증
스마트폰은 얼굴의 3D 형상 정보를 저장하여 본인 인증에 사용합니다. 얼굴 이미지의 2D 정보뿐만 아니라 3D 형상 정보까지 활용하기 때문에 더욱 정확한 본인 인증이 가능한 방법입니다.
- 신분 인식
카카오엔터프라이즈에서는 안면 인식만으로 사용자를 식별하여 출입 허가를 내어주는 ‘워크스루'라는 기술을 선보였습니다. ID 카드를 이용할 땐 카드를 빌리기만 해도 외부인이 출입할 수 있지만, 안면 인식 기술로 출입을 허가해 주는 경우에는 더욱 확실한 출입 관리가 가능합니다.
또한 안면 인식을 통한 개인 식별 정보와 금융 정보를 연결하면 얼굴만으로 결제가 가능합니다. 공공장소에서의 감시 카메라에 적용하면 범죄 수사에 활용할 수도 있습니다.
- 얼굴 인식을 통한 타겟 광고
알체라에서 개발한 안면 인식 솔루션은 개인을 식별할 뿐만 아니라 감정, 성별, 나이까지 예측합니다. 때문에 이러한 솔루션을 활용하면 사람의 나이, 성별, 관심사, 감정 등에 따라 다른 광고를 보여주는 타겟 광고가 가능해집니다. 또한 사람의 감정을 예측할 수 있기 때문에 특정 서비스의 만족도를 예측하는 데에도 활용할 수 있습니다.
- 사진앱에서 동일한 인물 모으기
안면 인식 기술을 인물 사진들의 유사도를 측정할 수 있기 때문에 스마트폰의 사집 앱에서 동일한 인물로 보이는 사진들끼리 묶어주는 서비스에도 활용되고 있습니다. 일일이 사진을 분류하고 다른 폴더에 옮겨 담지 않아도 인물별 사진을 모아 볼 수 있는 것이죠.
안면 인식 기술이 편리한 건 사실이지만 편리함과 인권 침해 사이 어디에서 타협해야 할지는 여전히 의견이 분분합니다. 개인 보안과 인권 및 사생활 침해 문제를 해결하는 방향으로 기술이 발전되어 국내에서 안전하고 편리한 안면 인식 기술을 접하길 기대해 봅니다.
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이야기와 글쓰기를 좋아하는 컴퓨터비전 엔지니어 콤파스입니다. |
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