도쿄대학, 규슈대학, 나고야대학, 파나소닉 인더스트리 주식회사 등의 공동연구그룹은 인공 후각센서에 의해 호기가스를 센싱함으로써 고정밀도로 개인인증을 실시하는 데 성공했다.
생체가스를 통한 생체인증기술은 기존의 물리정보를 통한 방법에 비해 외상에 의한 변화나 정보위조가 되기 어렵고, 한번 사용하면 소비되기 때문에 절취에 의한 장기적인 스푸핑이 어려운 것 등 장점이 있지만, 지금까지 주로 연구되어 온 피부 가스는 센서의 검출 한계에 대해 함유되는 분자군의 농도가 너무 낮다는 것이 과제이다.
이 그룹은 피부 가스보다 구성 분자군의 농도가 XNUMX 자리 정도 높은 호기 가스에 주목했다.호기 가스에도 피부 가스와 공통되는 성분이 다수 포함되어, 개인마다 다른 호기 성분의 패턴이 존재하는 것을 알 수 있었다고 한다.
그래서, 16종류의 고분자 재료와 도전성 카본 나노 입자로 구성되는 인공 후각 센서를 구축했다.또한 인공 후각 센서를 통해 얻은 호기 감지 데이터에 대해 인공 지능에 의한 기계 학습을 적용하여 분석한 결과, 개인마다 다른 패턴의 센서 응답을 활용하여 20명을 대상으로 하는 개인 인증 를 97% 이상의 고정밀도로 달성했다고 한다.
이것은 생체 호기로부터 얻은 화학 정보에 기초한 개인 인증의 원리 실증에 성공했지만, 실용화를 위해서는 더 많은 인원의 식별을 향한 센서 개발이 필요하다.본 연구에서는 사용 센서 수의 증가에 따라 식별 정밀도가 향상되는 경향도 관측되었기 때문에, 이 지견에 기초하여 인공 후각 센서의 퍼포먼스 향상을 도모할 수 있으면, 높은 보안의 생체 인증 기술의 실현으로 이어진다 것으로 예상된다.
