출입통제시스템도 비대면으로…“비접촉식이 뜬다”
[아이티데일리] 코로나19(COVID-19) 팬데믹이 1년 이상 지속되고 있는 가운데, 출입통제시스템 분야에서도 트렌드 변화가 나타나고 있다. 팬데믹으로 인해 비대면, 비접촉 트렌드가 지속되면서 이전까지 주류를 이루던 지문인식이 비접촉 방식인 얼굴인식, 모바일카드 등으로 대체되고 있다. 특히 최근에는 발열체크와 출입통제 기능을 동시에 수행하는 통합 방역 보안 솔루션이 대두되고 있다.이외에도 클라우드, DID, AI 등의 기술을 출입통제시스템, 생체인식 기술에 접목하는 트렌드도 나타나고 있다. 출입통제시스템 시장의 최근 트렌드를 살펴본다.
지문에서 얼굴·홍채 및 모바일카드로
코로나19 팬데믹으로 인해 출입통제시스템 트렌드에도 변화가 나타나고 있다. 감염병 확산 방지를 위해 비접촉 방식이 부상하면서, 얼굴인식 및 모바일카드 등이 주류로 바뀌고 있는 것이다. 이전 출입통제시스템 시장은 지문인식이 주류를 이루고 있었으며, 얼굴·홍채 등을 같이 활용하는 멀티 모달 방식이 대두됐었다. 하지만 지문인식의 경우 인식 단말기에 직접 접촉해야 하기 때문에 감염병 확산에 취약하다는 점이 단점으로 지적되면서, 비접촉 방식이 부상하고 있다. 업계 관계자들에 따르면, 실제로 지문인식 기반 출입통제 시스템의 매출은 줄고 있으며, 얼굴인식 등 비접촉 방식을 지원하는 제품의 매출이 늘어나고 있다.
특히 발열이 코로나19의 주요 증상으로 나타나면서 비접촉 방식의 출입통제시스템에 발열체크까지 결합하는 것도 트렌드로 나타나고 있다. 사용자 식별 과정에서 체온까지 측정해 고위험군의 출입자를 차단한다는 개념이다.
이러한 트렌드는 최근 출시되고 있는 출입통제 솔루션에 잘 나타나고 있다. 최근 출시된 제품의 주요 특징은 비접촉 방식의 생체인식 등을 통해 출입자를 인증하는 것은 물론, 열화상 카메라가 탑재돼 발열체크까지 한번에 할 수 있도록 지원한다.
생체인식 전문기업 유니온커뮤니티는 지난해 선보인 홍채인식 시스템 ‘유바이오 엑스 아이리스(UBio-X Iris)’는 물론, 얼굴 및 지문, 카드 인증이 가능한 멀티모달형 얼굴인식 시스템 ‘유바이오 엑스 프로2(UBio-X Pro2)’와 얼굴 및 카드만 인증이 가능한 얼굴인식 시스템 ‘유바이오-엑스 페이스’ 등이 주목받고 있다고 밝힌 바 있다.
유니온커뮤니티 얼굴인식 및 발열체크 시스템 ‘유바이오 엑스 프로2(UBio-X Pro2)’ (출처: 유니온커뮤니티)특히 유니온커뮤니티는 열화상카메라 및 열감지 센서를 결합한 생체인식 출입통제 및 비접촉 발열감지를 결합한 통합 보안 시스템을 선보이고 있다. 이 통합 보안 시스템은 출입자가 마스크를 착용하지 않은 경우 혹은 마스크를 부적절하게 착용한 경우를 인식해 경고 메세지 알림 및 출입을 제한할 수 있는 것도 특징이다.
생체인식 및 보안 전문기업 슈프리마 또한 코로나19 팬데믹 상황에 대응하기 위해 열화상카메라와 얼굴인식 시스템을 결합한 비접촉 체온측정 솔루션을 공급하고 있다. 이 솔루션은 고해상도 열화상 카메라와 적외선(IR) 카메라를 탑재해, 얼굴인식과 더불어 측정된 체온을 단말기 화면에서 확인, 감염 요소를 사전에 차단할 수 있다. 이러한 시스템들의 특징은 열화상카메라를 모듈로 연동하기 때문에, 기존에 비접촉 생체인식 시스템을 사용하고 있었다면 열화상카메라만 구입해 적용할 수 있다는 점이다.
실제로 슈프리마는 얼굴인식 제품의 판매대수가 2019년 대비 지난해 100% 이상 성장했다고 밝혔다. 총 매출에서 지문인식 솔루션이 차지하는 비중이 줄었지만, 얼굴인식 단말기와 모바일 출입카드 솔루션, RF리더의 비중이 늘어났다고 설명했다.
슈프리마 관계자는 “팬데믹의 영향으로 접촉기반 지문인식 솔루션보다 비접촉 얼굴인식 솔루션이 선호됐다. 특히 마스크 인식, 열화상 카메라를 통한 발열감지, 원격 사용자 등록 등 방역, 비대면 기능이 추가된 신제품 ‘페이스스테이션 F2(Facestation F2)’의 수요가 늘어났다”고 말했다.
슈프리마 ‘페이스스테이션 F2(Facestation F2)’ (출처: 슈프리마)생체인식 전문 기업 외에도 물리보안 기업인 에스원, ADT캡스 또한 비접촉 생체인식 기반의 출입통제 시스템에 주목하고 있다.
에스원은 출입통제 시스템 사업 영역을 통합보안으로 본격 확대한다고 밝히며, 발열 감지와 감염원 추적이 가능한 보안 게이트 솔루션을 선보였다. 에스원이 선보인 ‘에스원 히트스캔’은 얼굴인식을 기반으로 마스크 착용여부 식별, 신원확인, 체온 측정이 가능하다. 더불어 보안 시스템을 함께 이용할 경우, 출입자의 체온 및 마스크 착용 등 정보를 근태시스템에 저장할 수 있어, 유사 시 이력관리와 감염원 추적에도 활용할 수 있다.
ADT캡스 또한 최근 비대면 출입보안 솔루션의 상품 라인업을 강화했다. ADT캡스의 생체인식 출입통제시스템은 유니온커뮤니티가 OEM(주문자상표부착생산) 방식으로 공급하고 있는 것으로 알려져 있다.
ADT캡스(대표 박진효)는 코로나19의 장기화에 대비한 비대면 출입보안 솔루션의 상품 라인업을 강화한다고 최근 밝혔다.
ADT캡스는 ▲비접촉 인증방식을 통해 얼굴인식과 발열체크를 간편하게 할 수 있는 출입보안솔루션 ‘캡스 스마트체크’ ▲얼굴인식과 스피드게이트 결합형 ‘캡스 스마트워크인’ ▲모바일을 활용한 출입 인증 서비스 ‘캡스 모바일출입카드’ 등 다양한 종류의 비대면 출입보안 솔루션을 선보였다.
먼저 AI 얼굴인식 기반으로 신분 확인과 발열 체크, 마스크 착용 여부 감지 등이 가능한 ‘캡스 스마트체크’는 발열 체크 기능을 더욱 강화하고 사용자 편의성을 높였다. ▲일반 단독형 ▲의료기기 인증 단독형 ▲사이니지형 등 3종으로 제공된다.
비대면 출입보안 솔루션 ‘캡스 스마트체크’ (출처: ADT캡스)‘일반 단독형’은 와이파이를 탑재, 전용 앱을 통해 모바일로 간편하게 고온 발열자 경고 및 마스크 미착용 알림 기능을 제공하는 것이 특징이다. ‘의료기기 인증 단독형’은 식품의약품안전처로부터 의료기기제조 인증을 받아 정확한 체온 측정이 가능하다.
‘사이니지형’은 대형 LCD 키오스크에서 홍보 및 안내 영상표출의 디지털 사이니지 기능을 제공한다. 최대 4명까지 동시에 발열 체크가 가능하다. 관리자에게 고온 발열자 SMS 알람 기능도 선택할 수 있다. ‘사이니지형’ 제품은 4월 출시 예정이다.
별도의 실물 카드 없이 모바일 앱을 통해 간편하고 안전하게 출입이 가능한 ‘캡스 모바일출입카드’도 편의 기능을 한층 더 강화해 새롭게 출시했다. ‘캡스 모바일출입카드’는 근거리 무선 통신 기술인 BLE(Bluetooth Low Energy) 및 NFC(Near Field Communication)를 적용한 ‘자동 웨이크업(Wake-up)’ 기능을 탑재했다. 이 기능은 인식기 근처에 모바일 기기를 가까이하면 인증이 활성화돼 별도 조작 없이도 빠르게 출입할 수 있도록 지원한다.
관리자 앱에서 모바일카드의 발급 및 삭제, 권한변경도 직접 할 수 있는 점도 장점이다. 특히 임시 방문자가 많은 사업장에서는 관리자가 방문 예정자에게 QR코드나 얼굴등록 등 모바일 출입인증을 발급하면, 이를 통해 사전 등록이 가능한 임시 방문자 전용 출입인증 서비스를 지원한다.
ADT캡스 관계자는 “코로나19의 영향으로 비대면 출입 보안서비스에 대한 수요가 증가하고 사업장별 원하는 서비스도 다양해짐에 따라 사용 범위와 기능을 강화했다”며, “앞으로도 뉴ICT 기반의 다양한 비대면 보안 상품과 서비스를 제공할 방침”이라고 말했다.
AI 기술 활용해 얼굴인식률 높인다
코로나19 팬데믹으로 인해 얼굴인식이 생체인식 시장에서 주류로 자리잡아가고 있다. 생체인식 전문 기업들은 얼굴인식률을 높이기 위해 AI 기술을 활용하고 있다. AI 기술을 활용해 오수락률(FAR, False Acceptance Rate)/오거부율(FRR, False Rejection Rate)을 최소화시킨다는 것이다. 오수락률은 등록되지 않은 사용자가 인증에 성공할 수 있는 확률이며, 오거부율은 등록된 사용자가 인증에 실패할 수 있는 확률을 의미한다.
얼굴인식의 경우 다른 생체인식 방식에 비해 FAR/FRR에 대한 이슈가 많은 편이다. 초기 얼굴인식 기술은 사진으로 인증이 성공하는 등 이슈가 있었다. 이에 생체인식 전문기업들은 사진, 3D 마스크 등으로 위조하는 것을 막기 위해 스푸핑 방지 기술을 적용하고 있다.
얼굴인식에 사용되는 AI 기술은 머신러닝과 딥러닝이다. 최근에는 딥러닝을 활용해 인식률을 높이기 위한 연구가 활발해지고 있다. 머신러닝과 딥러닝에 차이는 얼굴인식을 위한 기준에 있다. 머신러닝을 통해 얼굴인식률을 높이기 위해서는 사람이 인식 기준을 정해야 한다. 머신러닝은 특정 기준에 맞춰 학습을 거치는 과정을 통해 인식률을 높이게 되는 것이다.
이에 반해 딥러닝은 사람이 인식 기준을 지정하지 않는다. 학습 과정에서 얼굴을 인식할 수 있는 기준을 시스템이 직접 설정함으로써 더욱 정교한 인식 기준을 마련할 수 있다.
최성빈 슈프리마 R&D 총괄 전무는 “최근 얼굴인식 분야에서는 인식률을 높이기 위해 머신러닝과 딥러닝을 활용하고 있다. 특히 딥러닝을 많이 활용하고 있는데, 이 이유는 시스템이 스스로 인식 기준을 마련하기 때문이다. 머신러닝은 사람이 인식 기준을 설정해야 되지만, 딥러닝은 그렇지 않다. 딥러닝은 시스템이 이미지의 레이어를 구분해 스스로 인식 기준을 만든다. 이를 통해 더욱 정교한 인식이 가능하다”라고 설명했다.
마스크 착용 상태에서도 얼굴인식 가능
코로나19 팬데믹 이후 얼굴인식과 관련해 문제점이 노출됐다. 마스크를 착용한 상태에서 얼굴인식이 안된다는 것이었다. 가장 먼저 애플 아이폰의 ‘페이스 ID’에 문제가 나타났다. 애플은 ‘아이폰X’부터 지문인식 대신 얼굴인식 기술인 ‘페이스ID(Face ID)’를 적용하고 있다. ‘페이스ID’는 얼굴에 적외선 파장을 쏴, 얼굴 굴곡에 따라 변하는 패턴을 카메라가 찍어서 얼굴의 특징을 분석하는 방식이다. 하지만 마스크를 쓰면 코와 입이 가려지기 때문에 ‘페이스ID’ 기능을 이용할 수 없다. 애플은 iOS 업데이트를 통해 애플워치를 착용한 사용자를 대상으로 잠금을 해제하는 방식을 지원한다.
마스크 착용은 애플뿐만 아니라 생체인식 전문기업에게도 해결해야 할 과제가 됐다. 기업들은 마스크를 착용한 상태에서도 얼굴인식이 가능하도록 인식 기준을 개량했다.
최성빈 슈프리마 전무는 “마스크를 쓴 상태에서 얼굴을 인식하는 방법은 눈 주변에 더욱 많은 레이어를 생성하는 것이다. 코와 입 주변을 인식할 수 없기 때문에 눈 주변을 집중적으로 학습시켜 다양한 인식 기준을 만들고, 이를 통해 인식 성능을 높일 수 있다”고 설명했다. 최성빈 전무에 따르면, 현재 마스크를 쓴 상태에서의 얼굴인식의 경우 FRR이 약 1% 수준이다. 마스크를 벗고 얼굴을 인식한다면 FRR은 더욱 낮아지게 된다.