코코타임즈
“비문(卑紋)은 사실 알려진 것처럼 정확하지는 않습니다. 제대로 된 개체 인식방법이라 하기엔 조금 무리가 있죠. 가까운 거리에서도 정밀 촬영이 어렵고, 작은 개를 대상으로는 변별력이 더 낮거든요.”
정부가 지난 2014년부터 반려동물 등록제를 전면 실시한 이후, 법으로 규정된 3가지 등록 방법엔 늘 논란이 따랐다. 외장형 칩이나 목걸이 방식은 언제든 떨어져 나갈 수 있어 거의 무용지물에 가깝다는 평을 들어왔다. 정작 필요할 땐 제 기능을 못하기 일쑤.
반면 내장칩은 피부 조직에 주사로 심어야 하는데, 반려인들이 꺼린다는 게 가장 큰 걸림돌. MRI나 X-Ray 검사의 정확도를 떨어뜨리고, 종양이 생길 가능성이 높아진다는 이유도 있다. 생체 거부반응 가능성도 있고… 전세계 어디에서도 통하는 국제표준으로 자리는 잡았으나, 현장에선 그래서 기피 대상이라는 것.
그래서 나온 것이 코 모양, 즉 비문 인식 방식. 코에 새겨진 주름이 동물마다 다르다는 특징을 활용한 것으로 사람 지문(指紋)처럼 반려견 개체를 완전히 식별할 수 있을 것이란 기대 때문.
하지만 전문가들 사이에선 이전부터 그 정확도에 의문을 표시해왔다. 나이가 들며 비문이 변하기도 하고, 사진 찍는 각도와 구도에 따라 오차가 발생할 가능성도 크다는 것.
반려동물 생체인식 전문기업 (주)아이트(AIET) 우광제 대표도 “비문은 정밀한 비문인식기에 갖다대고도 평균 1천분의 3 정도 오류가 발생하는 것으로 알려져 있다”고 했다. 1천마리를 찍으면 3마리 정도는 틀린다는 것.
그런데 지금 일각에서 상용화하려는 방법은 스마트폰 카메라로 이를 인식하겠다는 것. 오류가 날 가능성이 훨씬 더 커진다. 간편하고 즉시 알 수 있다는 장점은 있지만, 정작 개체 식별의 가장 중요한 핵심이라 할 정확성 문제는 여전히 남는다는 얘기다.
비문의 한계 극복한 홍채 인식으로 개체식별 분명해져
그래서 나오는 방식이 바로 눈의 홍채(虹彩) 인식. 사람에서도 가장 첨단의 개체 식별방식으로 쓰이고 있는데, 한쪽 눈 인식 오차가 약 1.5억분의 1 정도에 불과하다. 양쪽 눈을 다 한다면 3억분의 1 정도. 현실에선 오류가 거의 제로(0)라는 말이다.
“사람 눈엔 동공 주위로 6겹 근육이 독특한 모양으로 자리잡고 있습니다. 각각의 근육 모양이 다 불규칙적이어서 복제는 불가능에 가깝죠. 그래서 ‘개체 식별’이란 목적에 가장 부합하는 방식이 되는 겁니다.”
하지만 여기에도 문제는 있다. 스마트폰 카메라로는 홍채 인식이 가능하지 않다는 점. 홍채 인식을 하기 위해선 원적외선 카메라가 필요하다. 거기다 빛의 교란 현상을 제거할 필터링 기능도 있어야 한다.
(주)아이트는 여기에 초점을 맞췄다. 20~30cm 떨어진 곳에서도 순간적으로 홍채를 인식할 수 있는 기술이다. 정밀 CCTV기술과 결합시켜 반려동물이 2m 이내(capture volume)로 들어오면 안면 스캐닝(scanning)에다 눈동자 홍채까지 감지(detecting)해낼 수 있다는 것. 홍채를 인식해내는 전용 카메라가 작동하기 때문이다.
“2m 이내 일정 공간 안으로 반려동물이 들어오면 몸과 머리를 스캐닝하고, 이렇게 스캐닝된 반려동물 머리의 얼굴 깊이에 따른 특징을 도출하게 됩니다. 몸체–> 머리–>눈–> 홍채 순서로 그 대상을 좁혀가는 거죠. 그래서 빠르고 간편하게 홍채를 인식할 수 있다는 게 저희 기술의 특징입니다.”
세계시장을 선도할 기술을 보유한 스타트업을 발굴해 육성하는 정부 TIPS(민주투자주도형 기술창업 지원) 프로그램은 물론 신용보증기금 ‘4.0 스타트업’ 사업에도 선정된 아이템. 홍채 인식 분야에선 현재 가장 주목받고 있는 기술 스타트업인 셈이다.
홍채 인식기술 응용해 빅데이터로 나아간다
이 기술은 최소 2가지 이상의 큰 잠재력을 갖고 있다. 펫보험 등 개체 식별이 필요한 사업 분야에서 두루 적용할 ‘복합인식’의 핵심적인 기술을 제공하는 것, 이를 위해 아이트는 최근 휴대용 디바이스도 만들었다.
또 하나는 이를 응용해 반려동물 빅데이터 산업으로 나아갈 수 있다는 것. 특히 빅데이터는 향후 다양한 AI 기술로 발전할 토대가 된다는 점에서 주목된다.
최근들어 기술제휴나 업무제휴를 희망하는 곳이 늘어나고 있는 것도 아이트의 이런 잠재력 때문. 특히 질환과 연결되는 반려동물의 이상행동들을 잡아내는 빅데이터 작업은 향후 아주 유용한 헬스케어 기술로 연결된 가능성이 크다.
“다양한 산업과의 협업과 융합도 가능할 것”
“최근 전북대학교와는 소와 같은 축산동물 빅데이터 사업에 대한 MOU도 체결했습니다. 암컷 젖소의 발정기 이상행동들을 감지해냄으로써 교배기를 놓치지 않게 하는 기술로 연결시키는 게 관건이죠. 출산 직후에 나오는 최우량 우유를 만들어내는 기술로도 연결되고요.”
우리나라에서 빅데이터를 이용해 AI 기술로 나아가는 것은 아직 초기 단계다. 특히 반려동물 산업에선 더 늦다. 우 대표는 아이트의 독특한 원거리 홍채인식 기술을 바탕으로 우리나라 헬스케어 빅데이터 산업에 이바지하겠다는 포부를 분명히 했다.
“AI에 관한 한 미국은 우리보다 30년 정도 앞서있습니다. 구글에선 눈에서 나는 눈물로 혈당을 체크하는 기술로까지 벌써 나아가고 있죠. 중국도 우리보단 10년 정도 앞서있고요. 이미 본격화된 홍채 인식기술을 토대로 다양한 헬스케어 빅데이터를 모아 우리나라 반려동물 AI 기술을 한단계 업그레이드시킬 수만 있다면 그 또한 큰 보람이 될 거라 믿습니다.”
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