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지난 이야기

지난 호에서 화재경보기의 원리에 대해서 알게 된 김공대, 무사히 한 학기를 잘 끝마친 듯하네요.
시험이 끝나고 방학이 시작되자, 김공대는 잔뜩 설레서 짐을 챙기기 시작합니다. 혹시 어디론가 떠나는 걸까요?

아하! 김공대는 방학 맞이 해외여행을 가려나 봅니다! 짐을 챙기던 도중 여권을 꺼낸 김공대. 그 모습을 본 룸메이트가 말합니다

호기심이 발동한 김공대는 여권의 원리에 대해서 알아보려고 합니다.

여권에도 기술이?! - RFID 여권의 원리

현대사회에서는 눈에 보이지 않는 전파로 수많은 정보를 주고받습니다. 무선통신은 그 방식과 용도에 따라 여러 종류로 나뉘는데, 대표적으로 아래와 같은 기술들이 있습니다.

여권의 인식은 RFID 기술을 이용하여 이루어집니다. RFID (Radio Frequency Identification) 기술이란, ‘무선 주파수 인식’ 기술로 무선 전파를 이용해 정보를 주고받는 방식을 말합니다. 전자여권에는 이 RFID 칩이 내장되어 있어 여권 속 정보를 무선으로 빠르게 읽을 수 있게 해 줍니다. 칩에는 이름, 생년월일, 국적, 얼굴 사진, 지문, 홍채 정보 등이 암호화 저장되어 있으며, 공항 출입국 심사대에서는 RFID 리더기로 이 정보를 읽어 자동으로 신원을 확인합니다.

또한, 전자여권의 RFID에는 단순히 정보를 저장하는 것을 넘어, 위조나 변조를 막는 보안 기술도 함께 적용됩니다. 디지털 서명 등의 방식이 사용되어, 개인 정보가 유출되는 것을 방지합니다.

게이트도 척척, 얼굴로 통과? - 스마트 패스의 얼굴 인식

공항에 도착한 김공대는 자동 출입국 게이트 앞에 섰습니다.
여권을 스캔하고 얼굴을 카메라에 비추자, 곧장 문이 열리네요!

얼굴 인식 기술은 카메라를 통해 대상을 인식하는 컴퓨터 비전 기술을 기반으로 합니다. 2000년대까지 사용되던 얼굴 인식 기술은 얼굴에서 눈, 코, 입 같은 특징을 찾아내어 기존 데이터와 비교하는 방식을 사용하였는데요. 최근에는 딥러닝 기술이 적용되기도 합니다. 이미지를 분석하기 위한 대표적인 딥러닝 기법으로는 합성곱 신경망(CNN)이 있습니다.

CNN은 영상 분석에 널리 사용되는 인공신경망의 한 종류로, 입력 이미지에 합성곱(Convolution)을 적용하여 특징을 추출하고 다음 단계로 넘겨주는 구조를 가지고 있습니다. 합성곱은 간단히 말해, 입력 값과 필터(또는 가중치)를 겹쳐 놓고 각각의 위치에 있는 값들을 곱한 뒤 모두 더하는 연산입니다. 이 과정을 수식으로 나타내면 아래의 식과 같습니다.

다음 예시는 주어진 데이터와 합성곱 필터를 이용하여 결과 값을 계산하는 과정을 보여줍니다. 이 예시에서는 이해를 돕기 위하여 임의로 필터 값을 지정했지만, 실제로는 머신 러닝을 이용하여 적절한 필터 값을 학습합니다. 이 과정을 통해 주어진 영상에서 경계를 파악하고 더 나아가 사람의 얼굴을 구별할 수 있는 것입니다.

내 캐리어는 지금 어디쯤? - 수하물 처리 시스템

짐을 맡기고 출국장으로 향하던 김공대는 문득 궁금해졌습니다.

공항의 수하물 시스템은 고도로 자동화되어 있습니다. 바코드 기반 시스템이 수하물을 읽고, 컨베이어 벨트로 자동 분류되죠. 최근에는 RFID 태그가 붙은 캐리어를 통해 실시간으로 위치를 추적할 수도 있습니다. 이런 과정을 통해 목적지에 따라서 수하물이 분류되고, 운반됩니다!

기술을 알고 떠나는 여행, 더 재밌다!

이번 여행을 통해 김공대는 여권, 얼굴 인식, 수하물까지 모두 기술로 움직인다는 사실을 알게 되었습니다. 눈에 잘 보이진 않지만, 뒤편에서 RFID 기술, 컴퓨터 비전 기술, 자동화 시스템이 여행을 더 편리하게 해주고 있었던 것이죠.

오늘도 김공대는 공학의 꿈을 꾸며 여행을 떠납니다. 다음에는 또 어떤 공학 이야기가 기다리고 있을까요?