디지털 기기 사용이 일반화되면서 수사 과정에서 물적 증거 수집을 위해 디지털 포렌식 기법을 사용한다. 이 중 파일 포렌식 기법은 삭제된 파일을 복구하는 것으로, 여러 개의 파일로 구성된 데이터베이스가 삭제되어도 복구할 수 있다. 그러나 데이터베이스에서 레코드가 삭제된 경우는 파일 복구를 하여도 수정된 레코드 내용이 복원되지 않는다. 이에 삭제된 레코드를 복구하는 기법인 데이터베이스 포렌식이 필요하다. 데이터베이스 포렌식은 데이터베이스 설정 파일로부터 메타데이터를 획득하고, 데이터 파일에서 삭제된 레코드를 복구한다. 그러나 데이터베이스에서 블록 크기와 같은 데이터베이스 메타데이터를 획득하지 못하면 레코드 복구가 어렵다. 본 논문에서는 데이터베이스 메타데이터인 블록 크기를 탐지하기 위한 세 가지 방법을 제안한다. 첫 번째 기법은 블록에 존재하는 빈공간의 최대 크기를 이용하며, 두 번째 기법은 블록이 나타나는 위치를 이용한다. 세 번째 기법은 두 번째 기법보다 더 빠르게 블록 크기를 찾을 수 있도록 개선한다. 실험 결과는 세 가지 탐지 기법 모두 세 종류의 DBMS의 블록 크기를 정확하게 찾을 수 있음을 보인다.
본 연구의 목적은 디지털 도서관 환경에서 도서, 비도서자료 및 인터넷자원을 포괄적으로 기술할 수 있는 서지레코드 핵심데이터요소를 제시하는데 있다. 이를 우해 현대 편목규칙의 기반이 되는 AACR2R의 기술사항, 목록의 비용효과를 효율적으로 거둘수 있는 미국국회도서관의 핵심레코드(Core Record), 인터넷자원을 기술하기 위해 제안된 더블린코어(Dublin Core) 메타데이터, KORMARC 등의 데이터요소를 비교분석하였다. 비교결과를 토대로 핵심데이터요소를 필수요소, 적용 가능한 경우에 필수요소, 선택요소로 구분하여 제안하였다.
이 연구의 목적은 디지털자료실지원센터 종합목록데이터베이스의 품질을 평가하고 관리하기 위한 방안을 제시하는 것으로 적중률, 중복성, 완전성, 정확성을 기준으로 삼아 데이터의 품질을 분석하였다. 데이터 베이스의 적중률은 매우 높은 편이었으나 동일 저작에 대해 상이한 레코드가 다수 존재하는 중복성은 심각한 수준이었다. 또한 입력해야할 항목에 대한 인식이 매우 상식적인 수준에 그쳐 레코드의 완전성 정도는 $48.12\%$이었으며, 정확성 분석 결과 $92\%$에 해당하는 레코드에서 다양한 오류가 발견되었다. 품질관리를 위한 제언과 더불어 오류 유형 분석을 통해 오류의 원인과 방지대책을 살펴보았다.
지난 몇 년 사이에 전자문화, 전자정부, 전자학습 및 전자 비즈니스의 디지털 아카이브즈들은 세계적으로 순조롭게 성장해 왔다. 우리가 이 아카이브즈들을 구축하고 관리하기 위해 상당한 시간과 노력을 투자해온 한편, 이 처리에 의해서 생산된 디지털 레코드들을, 미래의 기술로도 접근할 수 있게 하고, 사람들로 하여금 그것이 확실하고 신뢰할 수 있는 것인지 결정할 수 있게 하면서, 정보 기술의 여러 세대 전체에서 모두 이용할 수 있게 하는 능력은 갖지 못한다. 이것은 아직 솔루션이 개발되지 않은 심각한 문제이다. 이 논문은 디지털 아카이브즈와 보존이 성공하기 위한 실용적 기술에 대하여 논하고, 이 중요한 문제를 해결하기 위해 정보의 생명주기의 일반적 구조를 기술하여, 정량적 방법과 증진되는 방식으로 분석되고 평가될 수 있는, 디지털 레코드들을 보존하기 위한 타당한 방법을 발견할 수 있도록 한다.
최근 대부분의 범죄에 디지털 매체가 사용되면서 디지털 데이터는 필수 조사 대상이 되었다. 하지만 디지털 데이터는 비교적 쉽게 삭제 및 변조가 가능하다. 따라서 디지털 증거 획득을 위해 삭제된 데이터의 복구가 필요하며, 파일 카빙은 컴퓨터 포렌식 조사에서 증거를 획득할 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 현재 사용되는 파일 카빙 도구들은 포렌식 조사를 위한 데이터의 선별을 고려하지 않고 있다. 또 기존의 파일 카빙 기법들은 파일의 일부 영역이 덮어써지거나 조각날 경우 복구가 불가능한 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 포렌식 조사시 유용한 정보를 획득할 수 있는 파일을 제안하고, 기존의 파일 카빙 기법보다 효과적으로 데이터를 복구할 수 있는 레코드 파일 카빙 기법을 제시한다.
집합 기반 POI 검색 기법은 부정확한 질의어 입력 시 검색결과의 재현율과 정확도가 현저히 떨어지는 기존 하드매칭 기법에 비해 우수한 성능을 보인다. 하지만 집합 개념을 바탕으로 했기 때문에 한 POI 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자들을 구분하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 한 POI 내에 동일 글자가 여러 개 등장해도 동작하는 개선된 집합 기반 POI 검색 기법을 제시하고 구현하였다. 또한 개선된 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과와 기존 집합 기반 POI 검색 기법의 검색결과를 비교하는 실험을 통해 레코드 내에 중복으로 포함된 동일 글자가 있는 레코드에 대한 검색 성능이 향상되었음을 확인하였다.
디지털 정보의 폭발적인 증가세와 함께 연구 데이타 또한 다양한 형태로 축적 되고 있다. 이에 다양한 정보들을 효율적으로 활용하는 것이 연구 혁신의 동력원으로 작용하고 어떠한 데이터를 어떻게 효율적으로 활용할 것인가가 정보 사회의 화두로 떠오르고 있다. 특히, 데이타 정보의 경우 전세계 약 900개 이상의 레파지토리들이 다양한 구조와 플랫폼을 토대로 축적 되고 있어 이에 대한 엄선 된 데이터 레파지토리 정보를 WoS의 단일 플랫폼에서 손쉽게 취득 할 수 있는 DCI(Data Citation Index)에 대한 관심이 증가되고 있는 추세이다. 현재 DCI에는 330여 종의 레포지토리에 수록 된 650만개 이상의 레코드를 수록 중이며 매년 50만 건 이상의 레코드가 추가 되고 있다. DCI는 레포지토리의 메타데이터를 분석하고 WoS에서 보유하고 있는 정보와 취합하여 데이터를 재구성하고 구조화하여 위계 질서를 부여하고 각 레코드가 소스 레포지토리로 연결되도록 링크를 제공하여 데이터 열람 및 다운로드가 가능하도록 하며 WoS내에 관련 논문(SCIE급)이 있는 경우 논문 과 데이터 상호 간의 링크도 제공한다. 보다 체계적인 데이터 관리를 위한 정보의 구조화와 보다 전문적인 정보 검색을 위한 Taxonomic Data와 시소러스(Thesaurus) 정보를 통한 DCI의 활용을 통해 새로운 정보의 세계를 경험해 보자.
데이터베이스는 대용량의 데이터를 효율적으로 관리할 수 있는 장점을 가지고 있기 때문에 다양한 분야에서 사용되고 있다. 관련 범죄 발생 시 PC, 스마트폰 등 다지털 기기의 정보를 수집, 복구, 분석해 활용하는 '디지털포렌식'을 이용하여 수사가 진행된다. 이 때 삭제된 데이터의 복구가 중요하며 관련 연구가 많이 진행되고 있지만 삭제 방법보다 복구 방안에 초점을 두고 진행하는 경우가 많다. 따라서 본 논문에서는 실제 수사에서 데이터 복구 실패한 사례를 통해 기존 연구된 삭제된 레코드 복구 기법 방식을 실험한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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