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생체정보의 정의와 특성, 활용 목적 및 생체인식기술의 발전 동향과 사회적 영향 doc_id PCY_201502121118592631_18

주제 (main_topic)
생체정보의 정의와 특성, 활용 목적 및 생체인식기술의 발전 동향과 사회적 영향
답변 불가 (is_impossible)
False
문맥 (context)
생체정보는 기본적으로 ‘정보’의 범주에 속한다. 또한 생체정보는 정보 가운데 ‘개인정보’에 속한다. 그리고 생체정보는 자체적인 특성을 가지고 있다. 그러므로 생체정보의 특성을 알아보기 위해서는 정보의 속성부터 살펴볼 필요가 있다. 우선 생체정보의 정보적인 특성을 알아보자. 우선 정보는 분배해도 줄어들지 않으며, 감가상각이 일어나지 않는다. 그리고 사본과 원본이 동일한 가치를 가지고 있기 때문에 무한히 대량생산하는 것이 가능하다. 그리고 정보는 침해되기 쉬우며, 독점하기가 쉽지 않다. 그리고 정보는 시간이 지날수록 점차로 그 가치를 상실하기도 하며, 생산자와 소비자를 구분하기도 쉽지 않다. 그런 가운데 개인정보는 정보가운데에서도 매우 중요한 정보이며, 그 나름대로의 특성을 가지고 있다. 미국의 국가과학기술위원회(National Science & Technology Council)의 바이오메트릭스 분과위원회는 국내(INCITS/M1) 및 국제(ISO/IEC JTC1 SC37) 표준기구들과 함께 바이오메트릭스와 관련된 용어정의를 하였다. 그에 따르면 바이오메트릭스란 일반적으로 “특성”과 “프로세스”의 의미를 가지고 있다. 특성으로서의 바이오메트릭스는 자동화된 식별장치에 사용될 수 있는 측정할 수 있는 생물학적(해부학 또는 생리학적) 또는 행위적 특성을 의미한다. 프로세스로서의 바이오메트릭스는 측정될 수 있는 생물학적(해부학 또는 생리학적) 또는 행위적 특성들에 근거해서 개인을 식별하는데 사용되는 자동화된 방법들을 의미한다. 과거 정보통신부와 한국인터넷진흥원(KISA)이 2005년에 만든 ‘생체정보 보호 가이드라인’에서는 생체정보를 “지문, 얼굴, 홍채, 정맥, 음성, 서명 등 개인을 식별할 수 있는 신체적 또는 행동적 특징에 관한 정보”라고 정의하였고, 생체인식시스템을 “생체정보를 이용하여 개인을 식별하는 정보시스템”이라고 정의하였다. 생체정보는 크게 개인을 식별하거나 개인의 신원을 인증하기 위해 사용된다. 하지만 그 외에도 개인의 심전도나 뇌전도, 맥박, 심박동 등과 같이 개인을 식별하지는 못하지만 사람의 신체에서 획득될 수 있는 정보 역시 생체정보에 속한다고 할 수 있다. 물론 후자의 경우 생체정보와는 구분하여 ‘생체신호’라는 개념을 사용하기도 하는데, 이는 주로 의료분야에서 사용되고 있는 개념이라고 할 수 있을 것이다. 따라서 의료분야에서는 생체정보라는 개념이 사용되기 이전부터도 심전도나 뇌전도, 근전도 등과 같은 생체신호를 인식하는 것에 대해 활발한 연구가 이루어지고 있다. 그러나 생체신호도 우리의 건강과 관련된 다양한 정보를 담고 있기 때문에 엄밀한 의미에서는 생체정보라고 할 수 있을 것이다.생체정보가 사용되는 이유는 개인식별과 신원인증이라고 할 수 있다. 개인식별이란 “내가 누구인가?”라는 질문에 대한 답으로 주로 다수 가운데 ‘나’를 찾아내거나 배제하기 위해 사용되며, 이를 위해서는 데이터베이스화된 정보가 요구된다. 이에 반해 신원인증은 “나는 내가 나라고 하는 사람과 같은 사람인가?”라는 질문에 대한 답으로 ‘나’가 접근권한이나 거래권한 등을 가지고 있는지를 위해 사용되며, 그 사람이 어떤 사람인지는 상관없고, 오직 동일인인지 여부만이 문제가 된다. 생체정보에 대해 많은 관심이 기울어지고 있는 이유는 생체정보가 다른 개인 인증 기법들보다 신뢰성과 정확성이 높기 때문이다. 기본적으로 생체정보는 복제가 불가능하며, 주민등록번호나 PIN처럼 잊어버릴 수 없을 뿐 아니라 분실이나 절도, 누출, 분실의 위험성도 없다. 물론 생체정보라고 해서 모두 동일하게 취급되는 것은 아니다. 따라서 망막이나 홍채, 지문 등은 고유하고 불변하기 때문에 신뢰성과 정확성이 높아 High Biometrics라고 일컬어지기도 하지만, 손금이나 얼굴, 목소리, 글씨체 등은 Lesser Biometrics로, 손의 정맥이나 몸 냄새 등은 Esoteric Biometrics라고 구분된다. 이는 생체인식기술의 발달 정도에 따라서 구분되는 것으로 기술이 충분히 발달하게 되면 신뢰성과 정확성은 당연히 높아지게 되는 것이다. 생체인식기술의 동향을 알기 위해서는 생체인식기술이 활발하게 논의되고 있던 2000년대 초중반에 진행되고 있었던 동향을 살펴보고, 최근 새로운 기술들이 발달하면서 새롭게 떠오르고 있는 기술들을 살펴보면 보다 잘 이해가 될 것이다. 먼저 생체인식기술은 2000년대 초중반 많은 각광을 받았다. 이는 9.11테러 이후 보안이 매우 강화되었으며, 그로 인해 기존의 보안시스템을 대체하기 위해 생체정보를 활용하는 방법이 주로 모색되었기 때문이다. 따라서 2000년대 초중반에는 주로 입국자의 신원학인에 대한 수요가 많았다. 따라서 미국의 경우 외국인의 얼굴, 지문 및 홍채를 이용한 생체여권을 통한 출입국 심사프로그램인 US-VISIT 프로그램, 캐나다의 지문인식 신원시스템인 CANPASS(Canadian Passenger Accelerated Service System), 유럽연합의 망명신청자 중복을 막기 위해 지문을 이용한 검색시스템 EuroDAC, 호주 시드니국제공항에서 얼굴인식방식을 이용한 스마트 게이트(SmartGate) 등이 운영되었다. 생체정보와 생체인식기술이 세계적이고 보다 적극적으로 사용되기 시작한 분야는 출입국과 관련된 분야라고 할 수 있다. 이는 미국에서 있었던 9.11테러가 그 시작점이 되었다고 해도 과언은 아니다. 9.11테러는 2001년 9월 11일 오전 9시경 미국 뉴욕에서 발생한 테러 사건으로 테러범들이 항공기들을 납치하여 자살테러를 감행하여 뉴욕의 110층짜리 세계무역센터(WTC) 쌍둥이 빌딩과 워싱턴의 국방부 청사가 공격을 받은 사건이다. 그 결과 자살테러에 사용되었던 4대의 항공기 탑승객 266명 전원이 사망하였고, 국방부 청사에서는 125명이 사망 또는 실종되었으며, 세계무역센터 쌍둥이 빌딩의 붕괴로 인해 2,500~3,000명이 사망 및 실종되는 등 인명 피해만도 2,800~3,500명에 달하였던 것으로 전해지며, 미국은 측정하기 어려울 정도로 막대한 경제적 피해를 입게 되었다. 이처럼 9.11테러에 비행기가 사용되면서 9.11테러 이후 미국은 비자면제국에 대해 생체여권을 요구하게 되었다. 기본적으로 여권은 민감한 정보들을 포함하기 때문에 발급국에서 수록하는 정보와 입국국에서 접근하는 방식의 안전성이 담보되어야 한다. 셋째, 국민 ID 프로젝트는 국민을 식별하고(identify), 국민임을 확인할 수 있는(verify) 데이터베이스 시스템을 구축하여, 국민에게 공정하고 공평한 행정 서비스(교육, 건강보험 수급, 고용 서비스, 여권 및 비자 발급, 연금 수급, 선거인 등록 등)를 제공하여 국민의 생활수준을 향상시키는 것을 궁극적인 목표로 추진하는 것이다. 또한 신원사기나 테러방지 등과 같은 범죄예방 목적도 동시에 추구한다. 프랑스, 인도네시아, 인도 등 현재 많은 국가들이 국민을 식별하는 - 정보의 기밀성, 보안성, 내구성 등의 장점을 갖는 - 국민 생체인식 ID 카드를 도입하여 사용하고 있고, 그 밖에 미국, 영국 등도 도입 시도를 하고 있다. 그러나 국민 생체인식 ID 카드를 부분적으로 도입하고 있는 프랑스나 영국에서는 국민의 프라이버시 침해 우려가 있는 중앙 데이터베이스로의 개인정보의 집중화에 대한 반발이 있었으며, 또한 이러한 데이터베이스의 목적 외 이용에 대한 우려와 함께 충분한 데이터 보호조치에 대한 요구도 함께 나오고 있다. 우리나라에서도 신분증의 위 ․ 변조 방지 및 개인정보보호 강화를 위해 전자주민등록증 도입을 시도하고 있는 상황이다.
지시문 (instruction)
다음 문맥을 읽고 질문에 답하시오.
질문 (question)
생체인식기술의 발달 정도에 따라 구분되는 High Biometrics, Lesser Biometrics, Esoteric Biometrics의 구체적인 예시를 각각 나열하시오.
추론 과정 (compact_reasoning)
  1. 1과제 해석task_interpretation

    생체인식기술의 발달 정도에 따른 세 가지 분류(High, Lesser, Esoteric Biometrics)와 각 분류에 해당하는 구체적인 예시를 추출해야 한다.

  2. 2정보 추출information_extraction

    문맥에서 각 생체인식 분류 명칭과 그에 따른 예시가 언급된 부분을 찾는다.

    • 망막이나 홍채, 지문 등은 고유하고 불변하기 때문에 신뢰성과 정확성이 높아 High Biometrics라고 일컬어지기도 하지만
    • 손금이나 얼굴, 목소리, 글씨체 등은 Lesser Biometrics로
    • 손의 정맥이나 몸 냄새 등은 Esoteric Biometrics라고 구분된다.
  3. 3근거 선택evidence_selection

    질문에서 요구하는 세 가지 범주에 대한 근거 문장을 모두 선택한다.

    • 망막이나 홍채, 지문 등은 고유하고 불변하기 때문에 신뢰성과 정확성이 높아 High Biometrics라고 일컬어지기도 하지만
    • 손금이나 얼굴, 목소리, 글씨체 등은 Lesser Biometrics로
    • 손의 정맥이나 몸 냄새 등은 Esoteric Biometrics라고 구분된다.
  4. 4논리 통합logical_integration

    추출된 정보를 분류별로 매칭하여 정리한다. High Biometrics는 망막, 홍채, 지문이며, Lesser Biometrics는 손금, 얼굴, 목소리, 글씨체이고, Esoteric Biometrics는 손의 정맥, 몸 냄새이다.

  5. 5결론 도출conclusion_formulation

    각 분류에 해당하는 예시를 명확하게 구분하여 답변 형식을 구성한다.

  6. 6답변 생성answer_generation

    최종 답변을 생성한다.

최종 답변 (final_answer)
- High Biometrics: 망막, 홍채, 지문 - Lesser Biometrics: 손금, 얼굴, 목소리, 글씨체 - Esoteric Biometrics: 손의 정맥, 몸 냄새
핵심 해석 (core_interpretation)
문맥에 명시된 생체인식기술의 분류 체계와 각 범주에 속하는 생체 정보의 예시를 찾아 분류별로 정리한다.