안면 인식, 아직은 확실한 미래가 아닌 이유

안면 인식(facial recognition)은 미래의 확실한 기술이 아닐까? 수많은 선량한 사람 가운데서 악당들을 찾아내기위해 사람들은 안면 인식 기술이 탑재된 카메라를 설치하고 환경을 스캔하기 시작할 필요가 있다. 그 직후부터 범죄 데이터베이스 기록과 사람들의 얼굴을 대조해서 바로 잡아내면 된다.

SF 미래가 이미 현실화됐다. 그러나 완전히는 아니다.
아직 완전한 상태가 아님에도 불구하고 안면 인식의 잠재성은 막대하다. 정확도의 수준이 앞서 거론한 시나리오를 충족시킬만큼 아직 기술력이 높지는 않은데 성공율도 그렇다.

하지만 상업 부문, 마케팅, 의료 보건, 고객 환대 등 다양한 업종에 적용되기엔 충분한 수준이다. 그리고 파나소닉의 수석 비디오 전문가 밥 로젠즈는 "많은 경우에 있어서 안면 인식이 기존 시스템상에서 '효과 증대자이자 도우미' 역할을 한다"고 말했다.

로렌즈는 "예를 들어 소매에서, 상점들은 이미 도둑을 감시하기 위해 기존의 보안 카메라를 갖추고 있지만, 이제는 그들의 안면까지 인식하고 있다"며, "물건을 훔치는 사람을 실제로 잡으면 그들의 얼굴을 데이터베이스에 저장하고 다시 그 얼굴이 카메라에 보이면 매장 직원이나 경비에게 알림을 보내줄 수 있다. 기존에 배치된 인프라에 추가되는 부수적인 요소"라고 설명했다.

타이코 인테그레이티드 시큐리티(Tyco Integrated Security) 부회장이자 CTO인 제이 하운은 안면 인식의 활용처를 협조적 환경과 비협조적 환경 두가지 상황으로 분류했다.

앞서 설명한 상황에서는 얼굴이 스캔되는 사람이 그 사실을 알고있고, 그게 그들의 신원 인증에 쓰인다. 이런 사람들은 얼굴을 가릴 의도 없이 카메라를 똑바로 쳐다본다. 하지만 비협조적 환경에서는 사람들이 자신의 얼굴이 스캔되고 있다는 사실을 모르고, 카메라를 직접 쳐다보지도 않는다.

하운은 "협조적 환경에서는 상당히 안면 인식이 잘 작동한다. 다른 생체 인식 기능처럼 정확하지만 그렇다고 해서 안면 인식이 '희망적'이진 않다. 사진으로 안면 인식을 속이는 것도 어렵지 않기 때문"이라고 말했다.

가장 간단한 형태의 안면 인식인 보안-기반의 협조적 환경에서 안면 인식을 속이는게 어렵지 않긴 하지만 가능성이 있다. 상세한 사실을 설명하진 않았지만 하운은 타이코가 안면 인식의 다른 요소 통합을 개발 중인 회사와 밀접하게 협조적 환경에서의 다중 인증 형태를 개발중에 있다고 언급했다.

예를 들어 단지 얼굴만 인식하는게 아니라 눈 깜빡임, 입술 움직임, 얼굴 근육 움직임, 홍채 움직임, 심지어 걸음걸이 분석까지도 가능하다.

하운은 비협조적 환경은 안면 인식 기술이 비효율성 때문에 널리, 성공적으로는 사용되지 않는 분야라고 말했다.

하운은 "안면 인식은 이 분야에서 여러 사람들 가운데 한명을 가려내기 같은 것을 약속하는데, 결과만 보면 그 부분에서 효과가 낮다"고 말했다.

하운은 안면 인식 기술을 활용해 카지노 사기꾼들을 감별하는 사례를 예로 들었다. 카지노 보안 기술에 대해서는 자세히 알지 못한다고 전제했지만, 하운은 수많은 사기꾼 오인식들을 걸러내고 제대로 사기꾼을 잡아내기위해 필요한 자원을 투입할 수 있다고 말했다.

하지만 안면 인식의 '궁극적 목표'는 보안팀이 카메라가 잡아내는 어느 각도의 얼굴도 분석해서 사기꾼들을 잡아내는 단계다.

하운은 "우리는 그런 단계는 아직 아니다. 기술이 현재는 그리 좋지 못하다. 모자를 깊이 눌러쓰고 카메라를 정확한 각도에서 쳐다보지 않으면 정확한 데이터를 얻을 수 없다. 시스템이 2D이기 때문에 정확도를 위해 카메라를 정확히 쳐다봐야 한다"고 설명했다.

하지만 3D 환경에서 작동하는 안면 인식을 개발중인 업체들이 있다. 다양한 표시점을 활용하는 입체 카메라를 활용하면 대상이 카메라를 정확히 쳐다보지 않더라도 제대로 식별할 가능성이 커질 수 있다.

여전히 갈 길이 멀다
안면 인식 기술은 여전히 초기 단계에 불과하다. 로렌즈는 카메라 기술이 안면 인식에 적합하고 성공적으로 적용되도록 발달한지 겨우 3,4년에 불과하다고 말했다.

로렌즈는 "수많은 경우, 안면 인식은 얼굴을 잘 읽어내는게 전부"라고 평가했다. "하지만 새로운 HD 카메라, 확대된 해상도, 백엔드로 스트림 가능한 데이터의 양을 통해 우리는 진정한 분기점에 도달했다. 이제 더 선명한 사진, 더 정확한 얼굴을 얻을 수 있어 이런 시나리오상에서 안면 인식 효율이 더 늘어나고 있다"고 말했다.

하운은 향상된 기술이 더 높은 정확도를 제공하지만, 안면 인식이 자신이 말한 비협조적 환경에서도 입증이 됐다고 생각하지 않았다. 만약 사람들이 자신들에게 안면 인식이 적용되고 있다는 사실을 알지 못한다면 비협조적 환경인데, 안타깝게도 많은 경우가 보안 목적으로 활용되는 것이다.

예를 들어, 알려져 있거나 의심받는 테러리스트를 공항에서 스캔하는 것과 같은 상황처럼 말이다.

하운은 "9.11 사건 이후 안면 인식과 비디오는 우리의 보안 문제를 해결할 것으로 기대했지만 사실 그렇게 되지 못했다"고 토로했다. "7, 8년전 고위급 테스트가 있었는데 여기에서 안면 인식 기술의 정확도가 그리 향상되지 못한 모습을 보였다"고 말했다.

하지만 경찰서에서 혐의자를 조사하는 것과 같은 협조적 환경에서 안면 인식을 아주 잘 작동한다고 말했다.

하운은 "누군가의 얼굴을 전체 인물 데이터베이스를 통해 스캔하는 작업은 상당히 잘 이뤄진다. 만약 지문을 채취하더라도 이보다 빠르지 않다. 그러나 다시 말하지만 이런 상황은 강요된 협조"라고 말했다.

그럼에도 불구하고 하운은 안면 인식이 비협조적 환경에서도 제대로 작동할 수 있음을 지적했다. 다만 이를 위해서는 가야할 길이 아직 많이 남았다는 것이 하운과 로렌즈의 생각이다.

로렌즈는 "안면 인식을 생체 인식 정확도의 기준에서 본다면 거의 99%에 가까운 정확한 지문 인식과 비교하면 정확도가 떨어지는 축에 속한다"며, "이런 점에서 안면 인식은 정확도가 약간 낮다. 또한 광량이 낮은 상황에서도 제대로 얼굴을 잡아내거나 카메라를 똑바로 얼굴이 쳐다보는 등의 부수적인 필요 조건도 들어간다"고 설명했다.

로렌즈는 안면 인식의 효력이 백엔드상의 매칭 엔진의 유형같은 배후 기술의 영향도 받는다고 덧붙였다. 하운의 주장과 같이 로렌즈도 전형적인 2D 안면 인식이 제한적이면서 속이기도 쉽기 때문에 정확도와 각도의 제약을 극복하기 위해서라도 3D 시스템이 매력적이라고 했다.

궁극적으로 안면 인식은 성장의 여지가 상당히 많다. 하지만 안면 인식이 더욱 발전되고 정확도가 늘어갈수록 우리는 여러가지 목적을 위해 더 많은 시나리오상에 안면 인식이 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

하운은 "협조적 환경에서 안면 인식의 성장 여지가 엄청날 것이다. 문 가까이 가면 당신을 인식하고 문을 열어주는 핸즈프리 카드 접속과 누군가 문에서 자신 뒤를 쫓아오는 사실까지 알려줄 수 있게 될 것이다. 은행 거래도 그렇다. ATM기기에서 자신의 계좌 정보를 열어볼 때 다른 사람이 접근할 수 없도록 자신의 얼굴로 인증하는 방식을 원할 것"이라고 말했다.

로렌즈도 비슷한 의견을 밝혔다. 이 기술이 성장할수록 이미 대도시에 배치된 카메라들도 더욱 업그레이드되고 안면 인식 기술과도 점차 통합될 것이라고 예상했다. 하운 또한 이에 동의하면서 현재의 협조적 안면 인식 기술 배치는 비용 문제 때문이라고 덧붙였다.

빅브라더가 우리를 지켜보고 있다
안면 인식에 있어서 정확도 이외에도 프라이버시는 중대한 문제다. 안면 인식 기술의 효과를 높이기 위해서는 백엔드 데이터베이스에 스캔된 얼굴들을 저장하거나 이미 존재하는 데이터베이스상에 얼굴을 대조하는 과정이 일반적으로 필요하다.

하운은 "끊임없이 얼굴을 캡처하고 누구의 얼굴인지를 식별하는 카메라들을 상상해보자. 프라이버시 문제가 없을 수가 없다"며, "이런 상황은 어느 정도가 적절한 프라이버시에 대한 기대치가 될 것이냐는 프라이버시 문제에 대한 지금까지의 논란이 계속 연장시킬 것"이라고 설명했다.

하운이 지적한 대로 이미 대도시에는 많은 카메라들이 배치되어 일상적으로 사람들의 얼굴을 캡처하고 있는데, 여기에 대해 보통 사람들은 그리 신경쓰지 않는다. 하운은 "그러나 안면 인식 기술이 여기에 합쳐져 카메라에 나오는게 누구인지, 어느 시점에 누가 어디에 있는지까지 알 수 있게 된다면, 이런 카메라들에 대한 사람들의 생각은 달라질 것이다. 어쨌든 이런 상황에 대한 사람들의 반대 목소리의 강도는 사람마다 다를 것"이라고 말했다.

하운은 프라이버시 우려는 결국 빅 브라더(Big Brother)에 대한 사람들의 의견과 일치한다"며, "빅 브라더에 대해 사람들이 다양한 의견을 가지고 있기 때문"이라고 말했다.

그리고 이런 안면 스캔이 백엔드에 얼마나 오랫동안 저장되는가의 문제도 있다. 하운은 경찰서에서는 조사 대상이 특정 날짜에 어디 있었는 지를 조사하기 위해 보통 최장 30일까지 이런 자료를 보관할 필요가 있다고 주장하는데 "이런 부문이 바로 프라이버시 우려를 자아내는 지점"이라고 지적했다.

하지만 로젠즈는 "이런 사적인 데이터가 얼마나 오래 저장되는지를 규제하는 조치들이 점진적으로 이행되고 있다"고 말했다.

로렌즈는 "그렇다. 프라이버시 우려들이 있다. 하지만 현재 생체 정보 프라이버시에 대한 수많은 법안들이 제정되어 있다"며, "이런 법안들은 사적인 생체 데이터를 어떻게 보호하고, 활용하고, 처리하고, 저장할지에 대한 수많은 문제들에 대한 해답을 제시한다. 데이터 보유 기간, 보유 기간이 만료되면 데이터 폐기 방법 문제도 다룬다. 또한 암호화도 들어간다. 백엔드상 이런 데이터의 암호화. 데이터에 대한 무단 열람과 보호 조치들 역시 포함된다."고 설명했다.

미국에는 많은 프라이버시 보호 법률들이 존재하는데, 주마다 각기 다르지만 보통 전체적으로 생체 프라이버시를 중심으로 수렴된다. 전국적인 안면 인식에 대한 표준화된 규제가 나오기까지는 시간이 조금 걸릴 수 있을 것이다. 로렌즈는 결국 안면 인식은 여전히 성장 초기 단계에 있다"고 말했다.

로렌즈는 "이런 데이터와 그를 대상으로 한 분석 수집은 현재 크게 대두되고 있다"며, "현재 카메라를 통해 수많은 분석이 행해지고 있으며, 안면 인식 기술은 그런 요소들에 하나가 추가된 것에 불과한 셈"이라고 말했다. editor@itworld.co.kr