CT 장치는 물체 내부의 단면 영상 획득이 가능하기 때문에 여러 분야에 광범위하게 사용되고 있다. 단면 영상을 획득하는 여러 단계의 에러 요인들로 인해 다양한 아티팩트가 유발되고 있다. 장치에 의해 발생하는 링 아티팩트를 조사하였다. $512{\times}512$ 크기의 수치 팬텀을 구현하고 대수적 재구성 기법으로 링 아티팩트의 특성을 연구하였다. 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 720개의 투영 및 1,280개의 검출기 픽셀을 갖는 상황에서 구현하였다. 링 아티팩트는 검출기 픽셀의 검출 효율이 서로 달라서 발생한다는 것을 확인하였다. Ring Value 값이 증가할수록 Ring Intensity의 값도 증가하였고, 영상의 원점에 가까울수록 링 아티팩트가 강하게 나타났다. 단면 영상에서 링 아티팩트가 발생하는 위치를 파악하고 역으로 검출기 픽셀의 위치를 추적해 검출효율을 보정함으로써 링 아티팩트를 제거할 수 있을 것이다.
MRI 스캔시 화상평면내에서 촬상대상물체의 회전은 MRI 신호에 위상오차와 불균일 표본화를 일으킨다. MRI 신호의 위상오차와 불균일 표본화에 대한 문제의 모델은 화상평면내 임의 중심과 원점에 관한 회전운동에 의해 열화된 MRI 신호들사이에 위상차가 존재함을 나타낸다. 이에 아티팩트가 포함된 MR 화상의 화질을 개선하기위해서 다음과 같은 방법을 제안한다. 우선, 2차원 회전운동의 회전각은 이미 알려져 있고, 회전중심의 위치가 미지인 경우에 대해 위상보정에 기초한 아티팩트를 보정하는 알고리즘과, 다음으로, 회전중심과 각도가 모두 미지인 2차원 회전운동에 대해 아티팩트를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이때, 미지 운동 파라메타를 예측하기위해 촬상대상물체의 경계바깥쪽에서 이상적인 MR 화상의 에너지는 최소가 되고, 촬상대상물체의 회전이 존재할 때 측정된 에너지는 증가한다는 성질을 이용한다. 이러한 성질을 이용해서 각 위상부호화 단계에서 미지의 회전각 크기를 추정하기위한 평가함수가 도입된다. 최종적으로 시뮬레이션 화상 및 실제화상에 적용해서 제안한 본 방법의 유효성을 확인한다.
점차 고도화되는 사이버 공격에 의한 많은 침해사고로 피해가 증가하고 있다. 많은 기관 및 기업체에서는 사고 탐지를 위한 인프라만에 많은 자원을 투자하기에 초기대응에 미흡하다. 침해사고의 초기대응은 공격의 유입경로 파악이 우선이며, 이루어지고 있는 많은 사이버 공격은 소프트웨어 취약점을 대상으로 하고 있다. 따라서, 소프트웨어 취약점을 대상으로 윈도우 시스템의 아티팩트를 분석하고, 분석한 데이터를 분류하면 신속한 초기대응에 활용할 수 있다. 그러므로 소프트웨어 별 공격 유입 시 남는 아티팩트를 분류하여 침해사고 분석 시에 활용할 수 있는 아티팩트 그룹핑을 제시한다.
MRI 촬상내의 체동에 의해 화상위에 나타나는 아티팩트를 제거하는 알고리즘에 관해서 기술한다. 종래의 반복적인 위상탐색법에 의한 제거법과는 달리, 위상 엔코딩 방향인 Y 방향의 체동에 대하여 MRI의 원리에 근거해서 체동과 화상의 위상공간에서의 대응관계를 해석해서 체동성분을 추출함으로써 아티팩트를 제거하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 인체의 단층상에 있어서 피하지방 부위를 통과하는 Y방향의 한 라인상의 밀도분포는 대칭성을 갖고 있어 밀도분포위상의 선형성을 체동과 화상성분을 분리하기 위한 구속조건으로 사용한다. MRI 신호에 대해서 X 방향의 1차원 푸리에 변환을 행한 후의 Y 방향의 스펙트럼 위상값은 화상자신의 성분과 체동성분의 합이 되고 있다. Y 방향의 한 라인에 따른 밀도분포가 대칭인 경우에는 화상의 위상성분이 그 위치에 대해서 선형함수가 되고 있다. 이러한 구속조건에 근거한 아티팩트의 제거방법을 정식화하며, 시뮬레이션에 의해 본 방법의 유효성을 확인한다. 아울러, 체동 변동이 약간 큰 경우 및 Y 접선 영역의 대칭성이 무너진 경우에 대해서도 검토를 행한다.
방사선 임상 관련 분야에서 컴퓨터의 사용으로 인해 카세트 사용에서는 볼 수 없는 아티팩트가 만들어지고 있다. 고스팅 아티팩트는 평판형 박막 트랜지스터(Flat Panel Thin-Film Transistor) 배열 검출기를 사용할 때 발생될 수 있다. 특히 고선량의 방사선을 고대조도의 물질에 노출시킨 영상을 획득한 후, 바로 저선량의 조사가 이루어진 영상이 획득될 때 고스팅 아티팩트가 발생할 수 있다. 본 실험에서 고스팅 아티팩트가 육안 관찰시 3분에서 사라지는 것을 확인할 수 있었으며 정량적 분석으로는 대략 6분에서 없어지는 것을 확인할 수 있었다. 또한 이 아티팩트는 관전류보다는 관전압의 영향을 더 받는다는 사실과 노출에 의한 포획전하의 방출이 아닌 시간에 의해 포획전하가 소멸된다는 사실을 실험을 통해 검증할 수 있었다.
경엑스선은 물체의 내부구조 관찰에 유용하고 의료 및 산업분야에 광범위하게 사용되고 있다. 전산화단층촬영기법은 수백장의 투영영상을 이용하여 재구성함으로써 물체의 2차원 단면 영상을 얻을 수 있다. 단면 영상의 품질은 투영영상에 크게 의존한다. 투영영상을 얻는 검출기의 픽셀에 따라 링 아티팩트가 나타난다. 본 연구는 visual C++기반으로 한 원형 팬텀에서 검출기의 검출 에러에 따른 링 아티팩트 비를 조사하였다. 평행빔 및 부채살빔에서 링 아티팩트 비는 검출기의 검출 에러에 비례하여 나타났고, 회전 중심에 가까울수록 링 아티팩트는 강하게 나타났다. 전산화단층촬영의 단면 영상에서 링 아티팩트를 줄이기 위해서는 영상재구성 이전에 검출기의 보정이 필요함을 알 수 있었다.
운영체제는 해당 시스템이 운영되면서 생기는 흔적을 남길 수 있게 설계되었다. 디지털 포렌식에서 아티팩트는 보관증거 또는 데이터의 정보를 확증하는데 사용된다. 디지털 정보는 사용자의 생활방식에 따라 사용자의 습관, 사상, 감정에 영향을 받아 저장될 수 있다. 디지털 증거의 경우, 한 저장매체에 많은 데이터가 함께 저장되어 있을 뿐만 아니라 대형 서버 시스템의 경우에는 수많은 사람들의 정보도 저장되어 특정의 데이터만을 찾아내기가 쉽지 않다. 이러한 문제를 해결하기 위해 자연어 처리와 머신러닝 기술이 활용될 수 있다. 자연어 처리기술은 인간과 컴퓨터 간 인터페이스를 쉽고 편하게 하고, 자연어로 기록되어 있는 아티팩트를 머신러닝을 이용하여 빠른 분석을 가능하게 한다. 본 논문은 자연어처리와 머신러닝을 이용한 디지털 아티팩트 분석 방안을 제안한다. 자연어 처리와 머신러닝을 이용하여 아티팩트에서 사용자의 의도를 파악할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다.
디지털 카메라의 생산 비용을 낮추며 작게 만들기 위하여 부표본화된 컬러 필터 배열 영상이 사용되고, 이러한 컬러 필터 배열 영상에 비어 있는 컬러 값을 추정하는 컬러 보간 과정이 수행된다. 그러나 신호들이 부표본화 되면서 주파수 영역에서 보았을 때, 신호가 겹치는 에일리어싱이 발생한다. 이 문제가 컬러 보간 과정에서 제대로 해결되지 못하면 가색상과 지퍼 현상과 같은 에일리어싱 아티팩트가 발생한다. 본 논문에서는, 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 제거하는 알고리즘을 제안한다. 컬러 필터 배열 영상의 부표본화된 신호들을 사용하여 에일리어싱 영역 지도를 추정한다. 에일리어싱 영역 지도와 추정된 휘도 영상을 이용하여, 영상 획득 모델의 최소 자승 추정 방법으로 에일리어싱 아티팩트를 제거하여 고해상도의 컬러영상을 추정하도록 하였다. 실험에서는 제안하는 알고리즘이 컬러 영상에 존재하는 에일리어싱 아티팩트를 효과적으로 제거한 것을 보여준다.
코로나19로 인한 비대면 환경 수요 증가와 블록체인, NFT 등 기술의 발전으로 메타버스의 성장이 가속화되고 있다. 그러나 다양한 메타버스 플랫폼의 등장으로 사용자가 증가함에 따라, 메타버스 내에서 랜섬웨어 공격, 저작권 침해, 성범죄 등 범죄 사례가 발생하고 있다. 이로 인해 메타버스 시스템 내에서 디지털 증거로 활용 가능한 아티팩트의 필요성이 높아지고 있다. 그러나 메타버스 솔루션에 대한 표준화된 포렌식 절차가 부재하며, 메타버스 포렌식을 위한 아티팩트에 대해서도 알려진 정보가 없다. 또한, 보안성 평가 및 포렌식 분석 뿐만 아니라 관련 제도나 가이드라인 역시 미비하여 포렌식에 어려움이 있다. 이에 본 논문은 대표적 메타버스 게임 솔루션인 Roblox에 대한 동적 분석을 통해 사용자의 행위 분석 및 타임라인 분석에 활용 가능한 아티팩트를 제시한다. 메모리 포렌식 및 로그 분석으로 파악한 아티팩트 간 연계를 통해 메타버스 범죄 시나리오에서의 활용 가능성을 제시하고, 현행 법률 및 규정에 대한 검토를 통해 제도적 미비점을 분석하여 개선 방안을 제언한다.
화상평면내 미지호흡운동에 기인한 MRI 아티팩트를 제거하기 위한 후처리방법을 제안한다. 본 연구에서 호흡운동은 2차원의 선형확대축소운동으로 모델화 된다. 신체조직을 비압축성 유체모양의 물질로 가정할때, 화상위에서의 단위체적당 푸로톤 밀도는 일정하다고 가정한다. 사용한 모델에 따르면 호흡운동은 위상 오차와 비균일표본화 및 왜곡된 진폭변조를 MR 데이터에 부여한다. 운동 파라메타가 이미 알려져 있거나 추정 가능하다고 할 때, MRI 아티팩트를 제거하기 위하여 중첩법에 기초를 둔 재구성 알고리즘을 이용한다. 운동 파라매타가 미지인 경우 스팩트럼 이동법을 적용해서 호흡변동함수와 x 방향 확대계수 및 x 방향 확대중심을 추정한다. 다음으로 에너지 최소법을 이용해서 y 방향 확대계수 및 y 방향 확대중심을 추정한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 방법의 유효성을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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