체투 운영이사 가우라브 샤르마(Gaurav Sharma) 작성

 

작성자: Gaurav Sharma

보도일자: 2025년 7월 29일

출처: Biometricupdate.com

 

생체인식 시스템은 공항과 국경 보안에서부터 은행 앱에 이르기까지 오늘날의 디지털 신원 생태계에 깊이 통합되어 있다. 편향과 데이터 윤리에 대한 우려가 커짐에 따라, 개발자들은 민감한 실제 데이터를 활용하지 않으면서도 공정성을 강화해야 하는 압박을 받고 있다. 인공지능(AI)이 생성한 합성 데이터는 이러한 문제를 해결하는 혁신적인 해법으로 떠오르고 있다.

 

생체인식에서 인공 데이터가 중요한 이유

합성 생체 데이터(Synthetic biometric data)는 알고리즘이 생성한 얼굴 이미지, 지문, 음성 녹음, 손바닥 무늬, 보행 패턴 등 인간의 생체 특성을 말하지만, 실제 개인으로부터 수집된 것은 아니다. 이러한 차이로 인해 합성 데이터는 본질적으로 프라이버시 보호 기능을 갖는다. 반면, 실제 데이터를 기반으로 구축된 기존 데이터셋은 의도치 않게 인구통계적 불균형을 반영하거나, 사용에 명시적으로 동의하지 않은 개인의 데이터를 포함할 수 있다. 합성 데이터 생성은 다양한 성별, 인종, 연령대가 균등하게 반영되도록 데이터 구성을 가능하게 하여 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 준다.

 

또한, 소프트웨어 개발자는 합성 데이터셋을 신속하게 생성할 수 있다. 얼굴 가림, 노화, 위·변조 시도와 같은 특정 문제를 시뮬레이션해야 하는 생체인식 시스템의 경우, 합성 데이터는 무제한에 가까운 유연성을 제공한다. 인공지능(AI) 엔지니어링 팀은 종종 생체인식 인프라를 체계적으로 구성하기 위해 파이프라인을 구현하며, 이를 통해 EU 인공지능법(EU AI Act) 및 기타 규제 법령을 준수할 수 있도록 한다.

 

인공 데이터와 에이전틱 AI의 최신 발전 동향

최근 몇 년간, 생성적 적대 신경만(GAN)과 확산(diffusion) 기법을 결합한 하이브리드 설계가 생체인식 데이터 품질을 크게 향상시켰다. 이러한 모델은 얼굴 특징, 조명, 각도의 세밀한 변화를 구현할 수 있어 공정하고 신뢰성 있는 시스템 구축에 핵심적인 역할을 한다.

 

프라이버시 우선 설계(Privacy-first design)는 혁신의 핵심 분야다. 새로운 아키텍처는 가짜 데이터가 역공학을 통해 실제 개인의 신원을 복원할 수 없도록 방지하는 데 중점을 둔다. 마이크로소프트는 대규모 합성 3D 얼굴 데이터셋을 활용해 상용 수준의 얼굴 인식 시스템을 훈련시키면서 이 전략의 효율성을 입증했다.

 

에이전틱 AI(Agentic AI)는 설계 목표를 달성하기 위해 독립적으로 작동할 수 있는 능력을 갖추어 합성 데이터셋 개발 방식을 혁신하고 있다. 에이전트는 인구통계 또는 특징상의 공백을 능동적으로 식별하고, 새로운 샘플을 생성하며, 모델 재훈련 주기를 조정할 수 있다. 기업들은 생체인식 개발 환경에 에이전틱 AI를 도입해 새로운 활용 사례와 위험에 동적으로 대응할 수 있는 설계를 적용하고 있다. 한편, 이 분야의 중요성은 엔비디아(Nvidia)가 AI와 대규모 언어 모델(LLM) 훈련을 위해 3억 2천만 달러 이상 가치로 그레텔(Gretel)을 인수한 사례에서도 확인된다.

 

생체인식 활용 사례: HCM부터 사이버 보안까지

합성 데이터는 이미 인적 자원 관리(HCM), 출입통제, 사이버 보안 등 다양한 실제 응용 분야를 변화시키고 있다. 예를 들어, 합성 손바닥 이미지는 편향에 강한 비접촉식 결제 시스템 훈련에 활용되고 있다. 교육 분야에서는 합성 얼굴 및 음성 데이터가 원격 시험 감독 도구를 구동하고 있지만, 학생 프라이버시 문제를 둘러싼 우려도 제기되고 있다.

 

법집행 분야에서는 합성 지문이 법적 위험을 줄이면서 자동화 생체인식 식별 시스템(ABIS) 훈련에 활용되고 있다. 방어 측면에서 사이버 보안팀은 공격을 시뮬레이션하기 위해 인공 데이터를 점점 더 많이 사용하고 있다. 일부 공격자는 방어 체계를 속이기 위해 합성 ‘리피터(repeater)’ – 가짜 생체 신원 – 를 생성하기도 한다.

 

생체인식 엔지니어링 팀은 종종 합성 실재감 감지(liveness detection) 시스템을 구축하여 금융과 헬스케어 분야 고객이 미세 움직임, 질감 불일치, 3D 깊이 신호 등을 분석해 딥페이크를 식별할 수 있도록 돕는다. 또한 허구 데이터를 기반으로 훈련된 AI 기반 대화형 음성 시스템은 이제 음성 톤, 타이핑 스타일, 내비게이션 습관과 같은 행동적 특징을 분석하여 원격의료(telehealth) 서비스 접근을 보다 안전하게 제공하고 있다.

 

구매, 구축, 맞춤화: 향후 전략 선택

조직이 합성 생체 데이터를 통합하는 접근 방식은 일반적으로 구매(Buy), 구축(Build), 맞춤화(Customize)의 세 가지로 나뉜다. 구매 옵션은 신뢰할 수 있는 공급자가 적절한 법적·윤리적 보호를 준수하며 사전에 생성한 합성 데이터셋을 제공하는 경우 간단히 적용할 수 있다. 특히 규제가 심한 환경에서 빠른 배포가 이 접근 방식의 주요 장점이다. 다만, 공급자의 신뢰성을 넘어, 고정된 데이터셋은 변동성을 포함해 특화된 생체 특징을 충족하거나 특정 산업 요구나 규정 준수를 만족하는 데이터셋을 개발할 때보다 보장 수준이 낮고, 잠재적인 법적 책임 문제도 존재한다.

 

반면, 맞춤형 합성 데이터셋을 직접 구축하는 방식은 조직이 전체 프로세스를 완벽하게 설계·감독·통제할 수 있지만, AI 기술·역량·인프라에 대한 더 많은 자원과 투자가 필요하다. 이 때문에 기업들은 종종 해당 산업과 AI, 그리고 모든 법적·규제 요건을 충족하는 합성 데이터셋 제작 경험을 보유한 디지털 인텔리전스 및 소프트웨어 솔루션 제공업체와 협력한다.

 

그러나 많은 중견 규모 기업들은 제3자가 제공하는 합성 데이터셋을 맞춤화(Customize)하는 하이브리드 방식을 더 신중한 경로로 본다. 소프트웨어 솔루션 구축과 마찬가지로, 기업은 기존 모델 훈련에 맞춤형 데이터셋을 통합할 수 있도록 지원하는 전문성을 갖춘 검증된 파트너를 찾아야 한다.

 

윤리적·기술적 과제

합성 생체 데이터는 잠재력이 크지만, 새로운 유형의 윤리적·기술적 문제를 동반한다. 생성 모델이 잘못된 정보로 학습될 경우, 부실하게 준비된 데이터셋은 여전히 실제 세계의 편향을 재현할 수 있다. 특정 상황에서는 합성 결과물이 실제 개인과 지나치게 유사해 식별 위험을 초래할 수 있으며, 특히 실제 데이터와 가짜 데이터가 혼합된 하이브리드 데이터셋에서 이러한 문제가 두드러진다.

 

또한, 가짜 데이터는 규제에서 면제될 것처럼 보이지만, 많은 관할권에서는 생성 방식이나 활용 방식에 따라 여전히 이를 생체 데이터로 분류한다. 이는 조직이 데이터 시스템과 감사 추적(audit trail)에 대한 강력한 관리 체계를 유지해야 함을 의미한다. 신뢰할 수 있는 소프트웨어 개발자는 익명화된 실제 데이터와 AI로 생성된 보강 데이터를 결합한 하이브리드 합성 파이프라인을 설계하고, 자동화된 공정성 검증 도구를 함께 적용한다.

 

AI와 합성 생체 데이터의 미래: 다음 단계는?

앞으로 에이전틱 AI와 합성 생체 데이터는 분리할 수 없는 관계가 될 것이다. 지능형 에이전트는 모델의 약점을 식별하고, 새로운 합성 샘플을 생성하며, 재훈련 루틴을 트리거하는 방식으로 데이터셋을 지속적으로 큐레이션하게 된다. 사용자 행동을 시뮬레이션하는 AI 아바타인 합성 ‘바이오매트릭 트윈(biometric twins)’은 생체인식 시스템의 스트레스 테스트에서 핵심적 역할을 하게 될 것이다.

 

이러한 기능은 MLOps 환경에도 통합되어 지속적인 모델 학습과 자동 배포를 지원할 것이다. 새로운 규제 체계는 인공 데이터의 출처 추적, 공정성 인증, 버전 관리 등을 요구한다. AI 개발팀은 이미 이러한 통합을 모색하며, 에이전틱 감독(agentic oversight)과 라이프 사이클 거버넌스를 통해 고객이 생체인식 모델을 미래 지향적으로 준비할 수 있도록 돕고 있다.

 

합성 데이터는 이제 틈새 기술이 아니라 도덕적으로 건전하고 법적으로 준수하는 생체인식 시스템의 핵심 구성 요소다. 얼굴 인식, 지문 스캔, 행동 기반 인증이 디지털 보안을 계속 변화시키는 가운데, 기업은 데이터 형평성과 프라이버시를 프로세스에 설계 단계부터 반영해야 한다. 합성 데이터는 이러한 목표를 달성할 수 있는 도구를 제공하며, 이를 통해 기업은 더 공정한 모델을 학습시키고, 드문 시나리오를 시뮬레이션하며, 법규를 준수할 수 있다.

 

조직은 기존의 생체인식 데이터셋을 평가해 프라이버시의 취약 지점을 파악하고, 인공 데이터 계획의 최적 접근 방식을 결정해야 한다. AI와 생체인식 통합에 숙련된 기업은 비즈니스와 규제 요구사항 변화에 대응할 수 있는 견고한 합성 데이터 파이프라인을 구축하도록 지원할 수 있다.

 

저자 소개

가우라브 샤르마(Gaurav Sharma)는 글로벌 소프트웨어 솔루션 및 지원 서비스 제공업체인 체투(Chetu)의 운영이사로, 체투의 인공지능(AI), 사이버보안, 생체인증 프로젝트를 총괄하고 있다. 가우라브는 10년이 넘는 기간 동안 여러 산업에서 혁신을 주도해 왔으며, 기술 산업의 저명한 리더이자 AI 개발 및 구현 전문가로 자리매김했다.