얼굴인식기술의 발전 과정, 시장 동향 및 기술적 과제를 살펴보고 특허 분석을 통해 세부 기술별 동향과 R&D 방향성을 고찰한다. doc_id PCY_201908210355383911_1

1995년 첫 기사의 제목은 ‘얼굴인식 SW 개발 실용화 초읽기’였다. 전년도 대비 급격한 상승을 보인 해의 뉴스 기사를 살펴보면, 2001년에는 911테러 이후 공항 등에서 출입통제를 위한 보안기술로 얼굴인식이 각광을 받고 있다는 내용이 주를 이루고 있었으며, 2011년은 애플, 구글, 페이스북, 마이크로소프트 등 글로벌 IT 기업들의 얼굴인식기술 공개, 특허출원, 기업인수합병, 기술의 발전과 함께 우려되는 사생활침해 논란과 관련된 기사가 있었다. 한편 최근 2년 기사를 살펴보면 2017년에는 아이폰X의 잠금장치에 도입된 얼굴인식기술, 중국 정부 주도의 전 국민 대상 얼굴 DB 구축 추진, 중국의 무단횡단 적발을 위한 얼굴인식시스템 도입, 중국의 1억 개에 달하는 얼굴인식 감시카메라 설치 등에 관한 기사가 많이 보도되면서 얼굴인식기술이 실험실 연구개발 수준에서 벗어나 시장으로 성큼 들어왔음을 알 수 있었다. 또한, 2018년 뉴스 기사에서는 2017년에 이어 범죄자 적발, 대학교 및 공항 등에서의 출입관리, 온라인결재에서의 보안수단 등 얼굴인식기술의 활용범위가 점차 넓어지고 있음을 알 수 있었다. 얼굴인식기술이 실생활에서 활용될 수 있었던 이유는 인공지능기술 발전에 힘입어 오류율이 감소하고 정확도가 향상된 덕분이었다. 2015년 구글은 99.96%의 얼굴인식기술을 발표하였다. 이는 2007년에 동분야 연구에 박차를 가하고 성능향상에 기여하기 위하여 발표된 LFW(Labeled Face in the Wild) DB를 사용하여 테스트한 결과였다. 그러나 정지영상인 사진 DB로 구축된 LFW DB와 달리 조명이나 얼굴각도가 다양한 유튜브 동영상에서 구축한 얼굴DB에서 테스트한 결과는 95.12%로 정확도가 하락하였다. 애플은 페이스 ID 기술을 발표하였다. 1,000분의 1초 이내로 고속으로 인식이 이루어지고 오류율은 100만분의 1 수준이라고 발표하였으나, 아이폰X에 도입된 페이스 ID 기술은 쌍둥이 얼굴인식 오류, 조명이 어두울 때 실패 등 인식오류 및 실패 사례가 종종 보도되기도 하였다. 중국기업 알리바바는 온라인 결제수단 알리페이에 보안인증 수단으로 얼굴인식기술을 도입하였다. 얼굴인식 분야에서 중국의 성장이 두드러진다. 중국에서 얼굴인식 기술은 2015년 알리바바가 온라인결제에 얼굴인식기술을 도입하면서 대중에게 알려지기 시작하였다. 중국에서 대표적인 얼굴인식 기업은 우리에게도 잘 알려진 바이두, 알리바바, 텐센트가 있으며, 이 외에 이투, 센스타임, 메그비 등 얼굴인식 전문기업이 있다. 2018 얼굴인식대회 FVRT에서 이투가 제출한 알고리즘이 1위와 2위를 하였으며, 센스타임 알고리즘이 3위와 4위, 그리고 메그비가 제출한 알고리즘이 8위를 하여 중국이 러시아와 미국을 제치고 얼굴인식 분야의 강자임을 과시하였다. 참고로 5위는 중국과학원 SIAT가 제출한 알고리즘이 차지하였으며 6위와 7위는 러시아기업 NtechLab에서 제출한 2개의 알고리즘이 차지하였고, 9위 역시 러시아 보안기업 보코드 알고리즘이 차지하였다. 10위는 미국기업 Ever AI가 차지하였다. 중국에서는 알리바바 외에도 정부의 적극적 지원에 힘입어 2010년 초중반에 창업한 얼굴인식 전문기업들이 급성장하고 있다. 이들 기업은 2018년 미국국가표준기술연구소(NIST)가 주관한 얼굴인식대회 FRVT(Face Recognition Vendor Test)에서 1천만 명 대상 인식 기준 99.9% 이상의 정확도를 보이며 상위권을 휩쓸었다. 이에 따라 이제 얼굴인식 분야에서 중국이 미국보다 앞서가고 있는 것으로 평가되고 있다. 하지만 여전히 실제 적용되는 환경에서 100% 정확도를 달성하기 위해서는 극복해야 할 여러 장애요소가 있다. 밝기, 명암, 기울기, 회전 등 얼굴영상 획득과정에서 환경이 미치는 영향과 모자, 선글라스, 화장 등 사람들의 외모 치장에 따른 변형, 그리고 무엇보다도 일란성 쌍둥이 얼굴 오류율 극복 등 해결해야 할 문제들이 여전히 남아 있다. 사회적 관심의 증가와 얼굴인식기술의 성숙으로 주요기관에서도 최근 2년 다수의 동향 보고서들을 발표하였다. 먼저 한국저작권위원회는 불법유통 동영상 및 이미지 검출에 활용될 수 있는 얼굴인식 솔루션 및 채택된 기술을 분석하였다[7]. 정보통신산업진흥원(NIPA)은 생체인식기술의 세부기술로 안면인식기술을 소개하고, 시장동향, 주요 서비스 현황, 글로벌 기업의 M&A 현황을 분석하였다. 한국인터넷진흥원(KISA)은 미국, 중국, 일본의 안면인식 관련 법규 및 가이드라인, 기술활용 현황을 분석하였다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)은 국내외 얼굴인식 시장동향을 분석하였다. 한국전자통신연구원(ETRI)은 응용 및 시장 동향을 벗어나 얼굴인식에 활용되는 기술 동향을 분석하였다. 얼굴인식기술의 세부기술인 감정인식 기술에 대한 분석도 있었다. 송병철 등은 감정인식을 위한 여러 접근 방법으로 영상인식, 음성인식, 생체정보인식 등을 제시하면서, 얼굴영상기술을 설명하였으며, 이윤희는 감정인식기술의 응용 분야 및 국내외 시장을 분석하였다. 이들 기존 보고서에서는 기술의 제품 및 서비스 현황과 시장동향을 주로 분석하고 있었다. 본 고에서는 특허분석을 수행하여 얼굴인식기술 동향을 살펴보고자 하였다. 특허분석 결과 얼굴인식 분야는 2000년대 성장기를 지나 현재는 정체기로 진입한 기술로 판단된다. 이는 얼굴탐색 분야에서의 특허 감소가 주원인이다. 그럼에도 불구하고 세부기술로 살펴보면 얼굴분류 분야는 특허가 계속 증가하고 있고 최근 가장 많은 특허가 출원되고 있는 분야이기도 하다. 특허 인용관계 네트워크 분석에서도 영향력 있는 상위 특허 리스트에 얼굴분류 분야에 속한 특허가 다수 포진하고 있어 얼굴인식 분야에서 중심 역할을 하고 있는 분야임을 재확인할 수 있었다. 세부기술 중 감정인식기술은 태동기에 있는 기술로 보인다. 아직은 특허 건수도 매우 적으며 상위 출원인도 글로벌 기업과 인공지능 또는 얼굴인식 전문기업이 경쟁하면서 입지를 다지고 있는 분야로 확인되고 있다. 감정인식은 얼굴영상에서 인식하는 방법도 있지만 음성 및 생체정보로부터 인식하는 방법도 존재하고 이들을 결합하여 인식성능을 높이고자 하는 방법도 있다. 하지만 멀티센싱이나 차별화되는 특징을 입력으로 받아 결합하여 처리하는 딥러닝기술의 발전도 필요하여 해결해야 할 과제가 많은 분야이다. 기술동향 분석에서는 연도별 특허건수 증가추세, 세부기술 비중 변화, 특허포기율 변화, 그리고 주요 CPC 분석에서 얼굴인식 분야와 타 기술과의 연관성을 살펴보았다. 기술동향 분석에서는 지금까지 등록된 전체 특허를 분석하여 기술의 변화를 파악하고자 하였다. 그러나 주요 출원국 및 출원인 분석, 주요 특허분석의 경우, 권리 포기된 특허보유는 의미가 없고 주요 특허일 수 없으므로 유효 특허만을 선별하여 분석하였다. 주요 출원국 및 출원인 분석에서는 양적 측면에서 특허수 기준의 주요 출원국 및 출원인을 살펴보았으며, 질적 측면에서는 출원인 간 인용 네트워크 분석을 통해 영향력 있는 출원인을 분석하였다. 미국 특허청은 출원인과 심사관에게 선행기술의 출처를 명시하도록 지침서에 제시하고 있기 때문에 인용관계는 기술의 연결관계를 파악할 수 있는 중요한 정보로 활용될 수 있다. 인용관계 네트워크에 서 출원인의 구조적 위치는 출원인의 영향력을 나타낸다. 네트워크분석에서 노드의 파워를 측정하는 지표로는 중심성 지표가 있다. 본 연구에서는 출원인 인용관계 네트워크에서 연결중심성, 아이겐벡터중심성, 매개중심성 지표를 측정하여 주요출원인을 분석하였다. 특허데이터는 얼굴인식과 관련된 CPC(Cooperative Patent Code)를 기반으로 검색식을 작성하였고, 특허검색사이트인 위즈도메인에서 수집하였다. 우리나라에서 선진특허분류라고 불리는 CPC는 미국과 유럽 특허청이 2년여간 공동으로 개발한 특허분류체계로 62개국 회원국이 공동으로 사용하고 있던 IPC(International Patent Classification) 코드체계를 확장하여 개발되었다. IPC에 비해 4배 이상 그 수가 증가하고 최신기술을 반영할 수 있는 섹션을 추가함으로써 기술분류의 효율성 및 매칭 적합성을 향상시킨 코드이다. 요약설명은 CPC 정의서에서 발췌하여 요약하였다. G06K는 데이터 인 식 및 표현과 관련된 기술코드이고 그 하위코드인 G06K9는 인쇄 또는 필기 문자 또는 패턴을 인식하는 방법 및 장치와 관련된 기술코드이다. G06K9의 하위코드 중 얼굴인식기술 코드는 G06K9/00221와 그 하위코드이다. 상기 코드는 얼굴인식의 일반적인 과정과 대응되는 코드와 얼굴인식의 세부분야인 감정인식기술과 관련된 코드로 구성되어 있다. 분석목적에 따라 특허 DB에서 필요한 속성정보 수집이 필요하다. 본 고에서는 출원일, 등록번호, 명칭, 출원인, 출원인 국가, CPC, 피인용수, 피인용특허리스트, 인용특허수, 인용특허리스트, 권리상태 속성정보를 수집하였다. 특허 속성정보는 비교적 정형화된 데이터이기 때문에 데이터정제 과정이 거의 필요 없어 손쉽게 분석에 사용되기도 한다. 그러나 출원인 분석을 위해서는 경우에 따라 노동집약적인 데이터정제 과정이 필요하다. 본 고에서는 출원인 데이터에 대하여 대소문자 통일, 기업명과 자주 등장하는 구두점 제거 등 사소한 데이터정제 작업을 실시하였고, 동일한 기업을 지칭하는 다양한 표기를 대표명칭으로 변경하는 작업을 수행하였다. 후자의 작업은 분석대상 특허 건수에 따라 복잡도가 증가하고 시간이 많이 소요되며 모회사, 자회사, 지사, 인수합병 등의 관련 정보도 함께 필요한 작업이다. 본 고에서는 얼굴인식 분야 특허 전체를 분석함으로써 R&D 기획 및 방향설정을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 얼굴인식 분야는 전체적으로는 정체기에 들어선 것으로 판단되지만 세부기술 중 얼굴분류 분야는 성장기에 있으며 감정인식 분야는 기술의 태동기에 있는 것으로 판단되었다. 응용기술 개발 관점에서는 얼굴분류 분야가 적합할 수 있지만 기초기술 개발을 위해서는 감정인식 분야에 관심을 추천한다. 최근 뉴스에서 중국의 얼굴인식시스템 도입 현황 및 관련 이슈 보도가 증가하고 미국국가표준기술연구소에서 주관한 얼굴인식대회에서 중국기업 및 연구기관이 제출한 알고리즘이 상위 5위를 석권했음에도 불구하고 주요 출원인 분석에서 파악되지 못함은 본 연구의 부족함으로 남는다. 이는 미국특허청 특허로 제한하여 분석한 한계로 향후 보완할 필요가 있다.