문단 (context)
마지막으로, 손모양(hand geometry)인식은 생체인식 분야에서 가장 먼저 자동화된 기법으로, 스탠포드 대학의 한 연구팀이 개인마다 손가락의 길이가 다르다는 점에 착한하여 약 4,000명의 손가락 형태를 분석하여 이를 데이터화하여 만든 시스템이다. 이 기술은 간편하고 적은 양의 특징으로 실시간 처리가 가능하나, 정확도면에서 문제점이 있는 기술이라고 한다. 실제로 미국 Recognition Systems 사의 ‘ID3D핸드키’는 손모양을 분석하는 출입통제 시스템으로 1996년 애틀랜타 올림픽 기간 동안 선수촌의 보안용으로 사용되었으며, 공항 출입시 여권 확인용이나 산업 현장의 근태 관리용으로 상당히 보급된 상태라고 한다. 그러나 현재의 과학기술 수준에 비추어 볼 때 고도의 보안이 요구되는 분야에는 앞서 언급한 생체인식기술을 다른 인증방법들을 완전히 대체하기 위해 사용하는 것은 위험하며, 보안수준을 저하시키지 않으면서도 이용자의 편리성을 제고하기 위한 보완적 수단으로 사용하는 것이 바람직하다고 한다. 특히 고도의 시스템 공격능력을 가진 자에 의한 시스템 공격에 대해 생체인식시스템은 아직까지 완벽한 방어를 할 수 없는 것으로 평가되고 있기 때문이다.
기계독해 질의응답 4건
| question_id | 질문 | 답변 불가 | 정답 |
|---|---|---|---|
| 977065 | 생체 인식 분야에서 가장 먼저 자동화된 기법이 뭐야 | 가능 | 손모양(hand geometry)인식 |
| 977066 | 생체 인식 분야에서 무슨 기법이 최초로 자동화됐을까 | 가능 | 손모양(hand geometry)인식 |
| 977067 | 무슨 기법이 생체 인식 부문에서 처음으로 자동화됐니 | 가능 | 손모양(hand geometry)인식 |
| 977068 | 생체 인식 분야에서 무슨 기법이 처음으로 수동화됐지 | 불가 | 손모양(hand geometry)인식 |