화가의 붓 터치, 소설가의 문장 구조, 연주자의 미세한 화성과 리듬의 변형 등 예술가들은 작품 속에 저마다 자신만의 흔적을 남긴다. 이를 예술가들이 무의식적으로 남기는 ‘지문’이라고 부른다. 재즈는 특정 연주자에게 고유한 작곡, 즉흥 연주, 연주 기법 등이 결합되기 때문에 애호가라고 하더라도 예술적 지문을 파악하기란 쉽지 않다. 그런데 최근 과학자들이 예술의 영역으로만 알려진 창작과 즉흥 연주의 비밀을 데이터로 파악할 수 있는 기술을 내놔 눈길을 끈다. 영국 케임브리지대 음악 및 과학 연구센터, 런던 퀸메리대 디지털 음악 연구센터 공동 연구팀은 녹음된 음원으로부터 개별 연주자들을 정확히 인식할 수 있게 해주는 음악적 지문을 식별할 수 있는 인공지능을 개발했다고 밝혔다. 이 기술은 논쟁이 있는 예술 작품의 저작자를 판별하고 예술가의 스타일을 구분할 뿐만 아니라 문화유산이나 음악 교육에 있어서도 통찰력을 제시할 수 있을 것으로 기대된다. 이 연구 결과는 인공지능 분야 국제 학술지 ‘네이처 머신 러닝’ 8월 18일 자에 실렸다. 재즈 음악의 경우 작곡은 미리 쓰인 아이디어를, 즉흥 연주는 아이디어를 자발적으로 구체화하는 방식을, 연주는 다른 음악가들과 함께 물리적으로 실험하는 방식을 의미한다. 대부분의 재즈 연주가 오디오 녹음 형태로 존재하고 녹음 환경이나 장비 유형에 따라 달라지기 때문에 재즈에 대한 컴퓨터 분석은 그동안 어려움을 겪어 왔다. 이에 연구팀은 빌 에번스, 오스카 피터슨, 델로니어스 몽크, 칙 코리아, 키스 자렛, 맥코이 타이너, 아마드 자말 등 유명 재즈 피아니스트 20명이 공연한 1629회의 연주회에서 발췌한 84시간 분량의 데이터셋으로 연주자를 식별하도록 지도학습 모델을 훈련시켰다. 녹음들은 음표가 연주되는 시점과 음높이를 보여주는 디지털 표현 방식인 ‘미디 피아노 롤’ 형식으로 변환됐다. 그 결과, 가장 성능이 뛰어난 모델은 94.4%의 정확도로 연주자를 식별해 냈고 멜로디, 화성, 리듬, 완급 등을 분리해 해석 가능성을 높인 모델은 91.3%의 정확도를 보였다. 각 요소를 개별적으로 테스트했을 때 화성이 가장 정확한 예측 결과를 제공했고 그다음으로 리듬, 멜로디였으며 완급으로 구분하는 것이 가장 부정확한 것으로 나타났다. 이번에 개발된 인공지능 기술을 활용해 분석하면 빌 에번스가 하행하는 장7도 또는 단7도 아르페지오를 빈번하게 사용한다는 점과 오스카 피터슨이 선율적 인클로저를 적극적으로 활용한다는 점 등 기존 재즈 교과서의 분석과 정확히 일치하는 음악적 특징을 성공적으로 포착했다. 연구팀은 누구나 사용할 수 있도록 오픈소스 모델과 웹 애플리케이션을 공개하기도 했다. 연구를 이끈 휴 체스턴 케임브리지대 박사는 “이번 기술은 음악가들이 흔히 화성 진행, 리듬 구조, 선율적 모티브 등 연주에서 나타나는 독특한 패턴이나 지문을 쉽게 파악할 수 있도록 돕는다”고 설명했다.

수노·유디오·뮤레카 생성 음원 식별…음원 플랫폼·권리단체용 분류 기술 제공디지털 콘텐츠 식별 기술 기업 ㈜AIID(에이드 대표 방경식)는 생성형 인공지능(AI)으로 제작된 음원을 판별하는 솔루션 ‘AIID AIDAR(에이다)’를 5일 출시했다고 밝혔다. AIDAR는 생성형 AI 음악 서비스인 수노(Suno), 유디오(Udio), 뮤레카(Mureka) 등을 통해 생성된 음원을 식별해, 음원 차트와 스트리밍 플랫폼에서 AI 음원을 분류하는 데 활용할 수 있도록 설계된 기술이다. 최근 생성형 AI로 제작된 음원이 빠르게 늘어나면서, 음원 차트와 스트리밍 플랫폼, 저작권 정산 시스템에도 AI 생성 음원이 유입되고 있다. 이에 따라 정산 재원 분배 과정에서 AI 생성 곡이 사람 창작자의 몫을 일부 점유할 수 있다는 우려도 제기되고 있다. AIDAR는 사람 창작곡과 AI 생성곡을 기술적으로 구분해 플랫폼과 권리단체가 AI 음원을 식별할 수 있도록 지원하는 데 초점을 맞췄다. AIDAR의 핵심 기능은 주요 생성형 AI 음악 서비스에 대한 검출 기능이다. 수노, 유디오, 뮤레카 등 AI 작곡 엔진으로 제작된 음원을 판별할 수 있으며, 각 서비스의 이전 버전부터 최신 버전까지 폭넓게 대응하도록 설계됐다. 회사 측은 신규 모델이 도입되는 경우에도 검출이 가능하도록 시스템을 구성했다고 설명했다. 이에 따라 음원 플랫폼은 신곡 등록 단계에서 실시간으로 AI 생성 여부를 확인할 수 있고, 권리단체는 보유 라이브러리를 대상으로 AI 음원 여부를 판별할 수 있다. ㈜AIID는 30만 곡 이상으로 구성된 자체 테스트 데이터셋 검증 결과도 함께 공개했다. 회사에 따르면 AI 생성곡(Positive) 1만 5511곡에 대해서는 99.9%의 검출률을 기록했고, 사람 창작곡(Negative) 29만 271곡에 대해서는 0.02%(58건)의 오답률을 나타냈다. 오답 사례는 효과음이나 전자음 형태의 라이브러리 음원에서 확인됐다고 밝혔다. 테스트 데이터셋에는 AI 생성 플랫폼 게시곡, 자동 생성곡, 커뮤니티 음원, 유튜브 유통 음원 등 다양한 경로의 음원이 포함됐다. 처리 속도도 주요 지표로 제시됐다. ㈜AIID에 따르면 기존 방식이 곡당 30초에서 1분가량 소요되는 것과 달리, AIDAR는 초당 5~10곡 이상을 처리할 수 있다. 이를 기준으로 10만 곡 규모의 라이브러리를 검수할 경우 기존 솔루션은 833~1667시간이 걸리지만, AIDAR는 약 2.8시간 내 처리할 수 있다는 설명이다. 회사는 이를 통해 실시간 등록 관리와 대규모 라이브러리 검수를 병행할 수 있다고 밝혔다. 방경식 ㈜AIID 대표는 “대량의 음원을 처리하는 실제 운영 환경에서는 정확도뿐 아니라 처리 성능도 중요하다”며 “실시간 등록 단계와 라이브러리 일괄 검수를 동시에 수행할 수 있는 처리 능력이 핵심 요소”라고 강조했다. AIDAR는 표절 검사, 가사 분석, 모니터링 기능을 함께 제공하는 기존 저작권 솔루션과 달리, ‘AI 생성 곡 판별’에 특화된 솔루션이다. ㈜AIID 관계자는 “AI로 제작된 곡인지 여부를 판별하려는 시장 수요가 분명히 존재한다”며 “단일 과제에 집중해 정확도와 속도 측면의 지표를 확보할 수 있었다”고 설명했다. 이 같은 기술은 ㈜AIID가 오랜 기간 축적해 온 음악 식별 기술과 운영 경험을 기반으로 한다. 회사는 2009년 설립 이후 15년간 음악저작권 분야에서 사업을 이어왔으며, 한국음악저작권협회, 함께하는음악저작인협회, 한국음악실연자연합회, 한국음반산업협회, 한국연예제작자협회 등 권리단체의 시스템 운영에 참여해 왔다. 또한 카카오엔터테인먼트, 지니뮤직, NHN벅스 등 음원 플랫폼에 솔루션을 공급해 왔으며, 200만 건 규모의 매칭 데이터베이스와 음악 식별 기술(VMID, VARNA 등)을 보유하고 있다고 밝혔다. AIDAR는 음원 플랫폼에서 신규 음원 등록 시 API 방식으로 연동돼 활용될 수 있다. 사람 창작곡은 등록하고, AI 생성곡은 별도 표시하거나 반려하는 방식이다. 저작권 및 권리단체에서는 정산 대상 라이브러리를 정기적으로 검수해 AI 곡을 식별하고, 분쟁 발생 시 판별 리포트를 발급하는 도구로 사용할 수 있다. 라이브러리 음원 사업자에게는 효과음, BGM, 스톡뮤직 카탈로그 내 AI 생성 곡 혼재를 줄이기 위한 품질 관리 수단으로 적용 가능하다. AIID는 초기 도입 부담을 낮추기 위해 2주간 무료 PoC(개념검증)도 제공할 계획이다. 고객사가 표본 음원을 제공하면 정확도와 처리 속도를 검증한 뒤 결과 리포트를 전달하는 방식이다. 전체 도입 절차는 PoC(2주), 파일럿(4주), 본도입(2주) 등 3단계로 구성되며, 약 8주 내 운영 환경 적용이 가능하다고 회사 측은 설명했다. AIID는 앞으로 AIDAR를 국내 시장에 적용하는 한편, 해외 음원 플랫폼과 권리단체, 배급사 등으로 공급처를 확대해 관련 표준 지표 확보를 추진할 계획이다. 방경식 대표는 “한국의 음악저작권 인프라를 운영해 온 식별 기술을 바탕으로 AI 음원 관련 이슈에 대응할 수 있는 방안을 제시하겠다”고 말했다. 한편 ㈜AIID는 디지털 콘텐츠 식별 기술을 기반으로 하는 AI 솔루션 기업이다. 2009년 설립 이후 음악저작권 단체 시스템 운영과 주요 음원 플랫폼 대상 솔루션 공급을 통해 관련 기술 역량을 축적해 왔으며, AIDAR는 해당 기술의 첫 상용화 적용 사례라고 회사는 밝혔다.

생성형 인공지능(AI)은 시·소설, 시나리오 등의 글쓰기부터 음악, 미술 등 예술 창작 전반에 활용되고 있다. 세계적으로 AI를 창작 도구로는 인정하고 있지만 저작권은 인간에게만 허용된다는 게 원칙이다. 국내 대중음악 창작에는 AI가 깊숙이 침투해 있다. 지니뮤직은 지난해 AI를 활용한 편곡 서비스 ‘지니리라’를 선보였고 김형석 작곡가는 AI 편곡 프로젝트를 진행 중이다. 국내에서는 이미 AI 저작권이 취소된 사례도 나왔다. 안창욱 광주과학기술원(GIST) 교수가 개발한 AI 작곡가 ‘이봄’(EvoM)이 곡을 쓴 노래 ‘사랑은 24시간’은 가수 홍진영이 불러 2021년 2월 음원이 공개됐다. 이와 관련해 한국음악저작권협회는 AI 작곡 사실을 확인하고 이봄에 대한 저작권 취소와 함께 저작권료 지급을 중단한 바 있다. 김현숙 한국음악콘텐츠협회 정책법률연구소장은 “AI가 작곡·작사한 음악은 원천적으로 지식재산권이 인정되지 않으며 AI 가창의 경우 실연권도 허용되지 않는다”며 “창작자들이 AI를 보조 수단으로 사용한 경우에만 저작권 등록이 가능하다”고 말했다. AI가 쓴 시와 소설 역시 저작권이 인정되지 않는다. 창작물이 아닌 기존 작품들을 활용한 ‘산출물’에 불과하다는 판단 때문이다. 지난해 9월 미국 작가협회가 챗GPT 개발사 오픈AI를 상대로 제기한 기존 저작물의 무단 학습 소송 결과가 나오면 저작권 다툼의 기준이 확립될 것으로 전망된다. 이정화 민음사 편집자는 “생성형 AI를 창작에 활용하는 작가가 늘어나는 건 간과할 수 없는 시대적 흐름이지만 민감한 ‘2차 저작 인용’ 문제를 출판계도 예의 주시하고 있다”고 말했다. 국내에서도 지난해 11월 웹툰 작가를 주축으로 국회가 논의 중인 ‘AI 학습 면책권’ 도입에 반대하는 입장을 표명한 바 있다. 이들은 “‘TDM’(텍스트와 데이터 마이닝) 면책 규정이 무분별하게 도입되면 AI가 기존 웹툰들을 무단 학습해 상업적으로 무차별 이용할 것”이라고 우려했다. AI가 그린 그림과 사진 작품도 이미 법적 판단이 나오거나 피소되는 상황에 부닥쳤다. 지난해 8월 미 연방법원은 AI로 만든 미술 작품에 대한 저작권을 불허하는 첫 판결을 낸 바 있다. 정준모 미술평론가는 “최근 유명 예술비평가 제리 살츠가 로마에서 AI 작품을 구매하면서 논쟁이 붙었지만 진짜 미술품으로 판단할 수 있는지는 여전히 논쟁의 영역”이라고 지적했다. 지난해 12월 생성형 AI 저작권 안내서를 발간한 문화체육관광부는 AI의 데이터 학습과 관련한 저작권 보호 기술 개발에 나서고 있다. 유럽연합(EU) 역시 지난해 12월 AI 콘텐츠에 대한 워터마크 의무화 법안을 통과시켰고, 우리 국회에도 AI 콘텐츠의 표기를 의무화하는 콘텐츠산업진흥법 개정안이 발의된 상태다. 앞으로 AI 창작물의 경우 AI가 얼마나 관여했는지 판별하는 기술이 중요해질 전망이다. 저작권 이슈가 첨예한 창작물의 경우 표절 여부부터 해당 창작물에 대한 AI의 참여율을 수치화하는 판정 기술이 절대적으로 필요하다는 인식이 커지고 있다.

삼성전자는 기기를 판별해 인증된 제품만 고속충전을 할 수 있도록 하는 시스템 반도체 ‘MM101’과 ‘SE8A’를 공개한다고 28일 밝혔다. 두 제품은 최신 고속충전 규격인 ‘USB-PD 3.0’을 지원하는 전력전달제어 반도체로 단말기 정보에 따라 고속 또는 일반 충전 모드를 선택해 전력을 공급한다. MM101과 SE8A는 충전기와 단말기가 연결되면 규격 인증을 받은 정품인지를 판별하고, 접합부에 수분이나 이물질이 있는 경우 충전을 차단한다. 특히 SE8A는 업계 최초로 전력전달제어 반도체와 보안칩을 하나로 통합해 보안 수준을 높였다고 회사는 설명했다. 이 제품은 인증 프로그램 ‘USB 타입C 인증’을 통해 악성코드로 인한 해킹과 데이터 손상을 막고, 인증된 충전기를 연결했을 때 특정 사용자에게만 음원이나 동영상 등 콘텐츠가 제공되도록 하는 서비스에도 활용될 수 있다. 삼성전자 시스템 LSI사업부 허국 전무는 “전력전달제어 반도체 MM101과 보안을 강화한 SE8A를 통해 새로운 시장을 열겠다”고 말했다. 이은주 기자 erin@seoul.co.kr

20여년간 범죄자를 붙잡은 공으로 차관급 자리까지 오른 한 검사를 국립과학수사연구원 컴퓨터는 ‘바바리맨’으로 지목했다. 성범죄 현장에서 찍힌 폐쇄회로(CC)TV 속 인물이 해당 검사였는지를 확률적 알고리즘(문제를 해결하기 위해 정해진 일련의 절차)을 통해 계산한 결과다. 대로변에서 젊은 여성들을 대상으로 음란 행위를 했다는 혐의를 받는 김수창(52) 전 제주지검장 이야기다. 그동안 검찰과 경찰 간 진실 공방은 결국 유력 검사의 몰락으로 종지부를 찍을 전망이다. ●눈·코·광대뼈 형태·턱선 길이 등 수치화 과거 법정에서 범죄 현장 속 용의자를 지목하는 일은 목격자나 지인들의 몫이었다. 하지만 얼굴 인식 기술이 발달한 최근에는 수학적 계산을 통해 동일인 여부를 가리는 일이 많아졌다. 그만큼 CCTV가 늘어난 데다 주관이 개입되는 인간의 인지력을 넘어서 과학적으로 객관성을 확보할 수 있기 때문이다. 그럼 컴퓨터는 사람의 얼굴을 어떤 방식으로 인식할까. 컴퓨터는 사람 얼굴의 특징적인 부분들에서 추출한 숫자 데이터를 정해진 알고리즘을 통해 비교·분석하는 과정을 진행한다. 얼굴 인식에 필요한 자료는 눈(눈동자) 사이의 거리, 코의 길이와 넓이, 볼과 광대뼈의 형태, 턱선의 길이와 윤곽, 얼굴의 색깔 등이다. 인간의 얼굴은 각자 다른 특징을 갖기 때문에 사람마다 고유의 수치들이 나타나고 이를 종합 분석하면 동일인 여부를 따질 수 있다는 원리다. 언뜻 보면 간단해 보이지만 워낙 변수도 많은 탓에 3차 함수를 기본으로 한 고등수학이 동원된다. ●안면 인식 시스템 공항·항만에 360대 설치 운영 앞서 예를 든 김 전 지검장도 마찬가지지만 대부분 CCTV 영상은 천장같이 높은 곳에서 촬영하기 때문에 화면 속 얼굴의 형태는 일반적인 눈높이에서 본 것과 달라진다. 고개를 숙이거나 돌릴 가능성도 많아 정면 사진만 비교하던 초보적인 얼굴 인식 과정만으로는 동일인 여부를 판별할 수 없다. 이런 이유로 최근 얼굴 인식 시스템은 3차원(3D) 계측 기술 등을 이용해 얼굴의 특징점을 잡아낸 후 상하좌우로 고개를 돌렸을 때 등 경우의수까지 계산해 동일인 여부를 판독해 낸다. 물론 한계는 있다. 영상 속 얼굴이 카메라를 기준으로 좌우 ±40도 이상 돌아가 있는 상태라면 판별이 힘들다. 얼굴이 좌우가 아닌 위아래로 움직인 상태라면 판독은 훨씬 더 어려워진다. 위아래 변화는 단지 ±15도를 넘어도 얼굴 인식 기술을 적용하기 어렵다. 이유는 눈 때문이다. 얼굴 인식 업체인 한비이노베이션 이현재 부사장은 “얼굴 인식에서 일반적인 기준점은 양쪽 눈 사이 거리인데 고개가 상하로 15도 이상 돌아가면 기준점 자체를 잡기 어려워져 통계가 뒤틀린다”며 “너무 높은 곳에서 CCTV 영상이 찍혔거나 선글라스를 썼을 때도 판독이 쉽지 않은데 역시 같은 이유”라고 말했다. 이 밖에 CCTV의 화소 수와 조명의 밝기 등도 큰 영향을 준다. 다행히 이번에 촬영된 제주 CCTV 영상은 100만 화소 이상인 것이 많아 분석이 비교적 쉬웠다는 후문이다. 단 김 전 지검장처럼 범죄자 여부를 가리는 현장 영상은 얼굴 인식 외에도 다른 방법을 동원한다. 3차원 영상에 2차원 영상을 입히는 기술 등을 이용해 사진 속 용의자의 키나 체형, 보폭의 크기, 걸음걸이 등은 따로 분석한다. ●편의점선 고객 성별·나이 인식 구매패턴 분석 생물학적으로 동일인 여부를 가려내는 얼굴 인식 기술은 이미 일상 속의 다양한 부분에서 이용되고 있다. 현재 가장 강세를 보이는 것은 범죄자 식별 같은 감시와 보안 영역이다. 안면 인식 시스템은 현재 전국 공항과 항만 등에서 360여대가 설치돼 운영 중이다. 여행자사전정보확인제도(APIS)에 따라 국제적으로 공유하는 테러리스트나 마약범 등의 사진 데이터베이스를 실제 입국자 얼굴과 비교해 범죄자의 밀입국을 식별하고 있다. 서울 강북구청 등 일부 자치단체에서는 관내 CCTV와 연계해 범죄 용의자를 검색하고 우범지대를 감시하는 치안용으로도 활용 중이다. 노원구청은 같은 원리로 실종 신고자를 찾는 데 첨단 기술을 이용한다. 최근 얼굴 인식 시스템은 보안 인증 분야에서도 상용화되는 사례가 늘고 있다. 주요 시설 출입 시스템과 컴퓨터 사용자 인증, 자동차 운전자 확인, 수험생 인증, 금융 서비스 인증까지 관련 기술 특허들이 쏟아지고 있다. 불과 몇 년 전만 해도 얼굴로 개인을 식별하는 데 2초 이상 시간이 걸렸지만, 최근에는 이 시간이 0.5초대 이하로 떨어져 지문 인식 등과 비교해도 불편함이 없다. ●작년 475억서 2017년 945억대로 2배 성장할 듯 최신 기술은 동일인 여부를 넘어 사람의 성별과 나이 등을 자동으로 알 수 있을 정도에 이르렀다. 이는 광고와 마케팅 분야에서 새로운 비즈니스를 만들어 내고 있다. 실제 편의점 브랜드인 CU는 최근 전국 1700여개 점포(전체 편의점의 약 20%)에서 흥미로운 실험을 진행하고 있다. 편의점 앞 포스단말기(계산대)에 고객의 얼굴을 자동 인식하는 장치를 장착해 나이와 성별 등에 따라 누가 어떤 시간대에 어떤 물건을 주로 사는지 구매 패턴을 정리 중이다. 예를 들어 부산 해운대 매장은 8월 30대 남성 고객이 가장 많고 맥주는 A, 안주는 B브랜드가 가장 많이 팔린다는 등의 조사가 가능하다. 이 같은 빅데이터를 재가공하면 상품 재고 관리, 신상품 출시, 매장 전시 등 마케팅과 유통의 새로운 전환점이 될 것으로 기대하고 있다. CU 관계자는 “과거 계산원이 포스단말기 버튼을 눌러 남녀와 연령대별 매출을 정리하기도 했지만 일일이 고객 나이를 물어볼 수 없어 오류가 너무 많았고 계산도 번거로웠다”며 “현재는 얼굴 인식 기술을 응용한 덕에 유의미한 통계를 쉽게 정리하는 중”이라고 밝혔다. 실제 컴퓨터가 읽어 낸 사람의 나이는 사람이 눈대중으로 판단하는 것보다 정확도가 훨씬 높은 것으로 알려졌다. 응용 분야도 다양하다. 예를 들어 TV나 PC 등에 적용하면 별도의 비밀번호 등을 걸어 놓지 않아도 자녀들이 성인 콘텐츠에 노출되는 것을 막을 수 있다. 얼굴 인식 기술을 이용한 맞춤형 광고도 도입 단계다. 전자 광고판 앞에 서면 얼굴 인식 기계가 나이와 성별을 자동 인식해 적당한 광고를 틀어 주는 식이다. 10대 학생에게는 여드름약이나 음원 광고를, 40대에겐 아파트 분양이나 대출 광고를 보여 준다. 또 남자에겐 면도기 광고를, 여자에겐 화장품 광고를 노출할 수 있다. 반대로 이런 광고는 누가 언제 몇 초 동안 집중해 보는지 등도 자동으로 조사할 수 있다. 실제 LG유플러스는 이러한 방식을 도입한 타깃 광고를 지난 2월 스페인에서 열린 모바일월드콩그레스(MWC)에서 선보였다. 글로벌 경쟁도 치열하다. 선도 업체로 일본의 모르포와 NEC, 미국 3M 코젠트, 구글, 모토로라솔루션 등이 각축을 벌이고 있다. 국내 대기업도 최근 하나둘 시장 진출을 하고 있지만 정작 주요 기술은 꾸준히 사업을 진행한 중소업체가 쥐고 있는 것으로 알려졌다. 한국인터넷진흥원 등에 따르면 2012년을 기준으로 58억 달러 규모인 세계 생체 인식 시스템(지문, 홍채, 정맥, 음성 등 포함) 시장에서 얼굴 인식이 차지하는 비중은 13%가량(8억 달러)이다. 하지만 최근 연평균 성장률이 20%를 넘어서는 등 성장세도 빨라 오는 2017년에는 전체 시장에서 얼굴 인식 시스템의 비중은 19%까지 늘어날 전망이다. 지난해 475억원 정도인 국내 시장도 2017년까지 945억원대로 2배가량 증가할 것으로 보인다. ●사생활 침해 논란 커 제도적 개선 시급 하지만 사생활 침해 논란 등 산적한 문제도 적지 않다. 얼굴 인식 시스템은 지문 등과 달리 비접촉식으로 정보를 습득하기 때문에 비교적 거부감이 덜한 편이지만 여전히 인간의 생체 정보를 기반으로 운영된다. 이를 범죄 예방이나 상업적 활동에 이용하기 위해선 불특정 다수의 일반인 얼굴을 촬영하고 저장하는 일이 불가피하다. 하지만 정작 이런 사생활 침해를 견제할 법적인 제도는 없다. 실제 대부분 업체는 물론 공공기관까지 촬영자료를 고스란히 보관하는 경우가 많다. 한 생체 인식 업체 관계자는 “외국의 경우 불특정 다수의 얼굴 정보를 얻더라도 자동으로 모자이크 처리해 외부로 노출되는 일을 막고 있지만 국내에선 공공기관조차 비용 문제 등을 이유로 도입을 꺼리는 상황”이라며 “더 늦기 전에 사생활 침해를 막는 제도적 개선이 필요한 시기”라고 말했다. 유영규 기자 whoami@seoul.co.kr