컴퓨터단층촬영에서 영상 재구성은 가장 중요한 과정 중 하나다. 그 중에서도 빠른 주사시간과 낮은 조사량을 위하여 반복적 재구성(iterative reconstruction)은 점점 중요시 되고 있다. 그리고 이러한 반복적 재구성을 적용하기 위해서 투사 및 역투사 과정은 필수적인 과정이 된다. 그로 인하여 최근 distance-driven approach가 투사 및 역투사 방법으로 제안되었고 주목받고 있다. 본 연구에서는 이 distance-driven approach의 특성을 이해하기 위한 여러 가지 시뮬레이션을 수행하였고 다른 두 가지의 투사 및 역투사 방법과 비교하였다. 우선, 정사각형 팬텀을 이용하여 한 각도에서 투사 및 역투사를 통한 기본적인 특성을 비교 및 분석하였다. 그 후, Shepp-Logan 팬텀을 이용하여 세 가지 투사 및 역투사 방법이 최종 재구성 영상화질에 미치는 영향을 분석하였다. 영상재구성법은 여과 후 역투사와 반복적 재구성(SART)의 두 가지 방법에 대하여 각각 세 가지 투사 및 역투사를 적용하였다. 시뮬레이션 결과 distance-driven approach는 투사 및 역투사시 최소의 아티팩트가 생가는 것을 정사각형 팬텀 시뮬레이션을 통해 확인할 수 있었다. 그리고 이를 이용하여 Shepp-Logan 팬텀의 영상재구성 결과에 적용한 결과 여과 후 역투사와와 반복적 재구성 두 가지 방법 모두에서 distance-driven approach를 통한 재구성영상의 화질이 다른 방법에 비하여 가장 우수함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해서 distance-driven approach의 투사 및 역투사의 성능을 비교 분석 확인하였다.
최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.
스틱-PC(Stick-PC)는 크기가 작고 휴대가 용이하여 언제 어디서든 모니터나 TV 등의 디스플레이 장치에 연결하면 데스크탑 PC(Desktop PC)처럼 사용이 가능하다. 이에 따라 스틱-PC(Stick-PC)도 일반 PC처럼 각종 범죄로 연결될 수 있으며 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 스틱-PC(Stick-PC)는 일반 데스크탑 PC(Desktop PC)와 같은 윈도우즈(Windows) 버전의 운영체제를 사용하고 있어 분석해야 할 아티팩트들은 동일하다. 하지만 데스크탑 PC(Desktop PC)와 달리 이동성이 있어 시스템 분석 전에 주변 기기 연결 흔적을 찾아 실사용자 확인 및 사용 흔적을 파악하는 것이 이루어지면 포렌식 조사 시 상당히 의미 있는 정보로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문은 스틱-PC(Stick-PC)의 이미지 수집 방법 중 하나인 Bootable OS를 이용하여 이미지를 수집하는 방법을 제시한다. 또한 레지스트리와 이벤트로 그를 통해 디스플레이, 블루투스(Bluetooth) 등의 주변기기 연결 흔적과 네트워크 연결 흔적을 분석하는 방법을 제시하고 실험 시나리오를 통해 포렌식 관점에서 활용 방안을 제시한다.
DR 시스템에서 일반X선 검사 시 환자에 의해 물리적으로 발생되는 산란X선으로 인하여 영상의 흐림 현상으로 인해 질 저하를 초래한다. 현재 임상에서는 격자를 사용하여 물리적으로 발생한 산란X선을 제거하여 영상의 대조도를 높이지만, 이로 인해 촬영조건이 증가되기 때문에 환자의 피폭선량이 증가되고 격자에 의한 아티팩트가 생길 가능성이 있다. 따라서, 본 연구에서는 가상 격자 역할을 하는 VGR (virtual grid role) 알고리즘을 사용하여 Non-grid 수준의 촬영조건을 가지고 Real-grid를 사용했을 때와 유사한 영상을 얻어내는데 목적이 있다. Real-grid 영상의 70%의 촬영조건을 가지고 획득한 Non-grid와 VGR 알고리즘 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 Non-grid와 GLE 알고리즘은 MTF0.5는 0.265와 0.350, MTF0.1은 0.412와 0.467로 차이가 나타났으며 SNR과 CNR도 차이가 있음을 보여줬다. 또한, VGR 알고리즘과 Real-grid 영상의 MTF, SNR, CNR을 비교한 결과 VGR 알고리즘과 Real-grid는 MTF0.5는 0.350과 0.367, MTF0.1은 0.467와 0.483으로 차이가 거의 없었으며 SNR과 CNR도 차이가 거의 없음을 보여줬다.
본 연구에서는 9.4T MRI의 FLASH 시퀀스를 이용하여 마우스의 뇌 조영증강 검사 시 적정한 echo phase를 알아보고자 하였다. 이에 따른 정량화를 위하여 가도테리돌로 제작된 MR팬텀 실험을 진행하였다, 서로 다른 몰 농도의 가돌리늄으로 구성된 각 세 개의 팬텀을 제작하여 마우스 뇌 검사에 사용하고 있는 FLASH 시퀀스의 echo phase에 변화를 주어 시행한 후, 이에 대한 분석을 진행하였다. 팬텀실험결과 SSI(Saline's Signal Intensity)는 $6{\pi}$부터 $28{\pi}$까지 33개 각각의 phase에서 25~27[a.u]를 보였고, RSP(Response Start Point)는 각각 30~100 mmol을 기록하였다. MPSI(Max Peak Signal Intensity)는 47~52 [a.u]를 보였고, MPP(Max Peak Point)는 0.8~9 mmol로 기록되었다. EPMS(Enhancement Percentage of MSI to SSI)는 80.8~108.0%로 기록되었고, ASIMP(Average of SI according to Mol concentration on each Phase)은 21.1~31.8 [a.u] 사이에서 형성되었다. 마지막으로 ORA(Occurence Rate of Artifact)는 아티팩트 발생유무에 따라 +1과 -1로 표기하였다. 본 연구를 통하여 9.4T MRI에서의 FLASH 시퀀스의 조영증강 정도를 정량화 할 수 있었고, 마우스의 뇌 조영증강 검사 시 적정 echo phase를 산출 할 수 있었다.
스마트폰은 사용자와 가장 밀착되어 있는 통신기기로 사용자에 관련된 많은 정보들이 보관되어 있으며 다른 기기들과 끊임없는 정보 통신이 이루어진다. 이런 특성으로 수사업무에 있어 스마트폰 포렌식은 가장 기본적인 수사 과정 중 하나이며, 실제로 많은 단서들을 제공함으로써 사건 해결에 기여해왔다. 하지만 최근 사용자 개인정보보호의 중요성이 사회적으로 이슈화되면서 기기 제조사들은 스마트폰 내에 저장되어 있는 데이터를 암호화 한다든지, 삭제된 데이터는 복원할 수 없거나 로그 데이터마저 함께 삭제되도록 설계하고 있어 스마트폰이 사건해결에 기여하는 정도가 점점 하락하고 있는 추세이다. 그럼 대안은 없을까? 본 논문에서는 스마트폰 사용자 계정으로 저장되어 있는 클라우드 데이터에서 그 답을 찾아보기로 한다. 클라우드 포렌식은 스마트폰 포렌식을 대체 한다는 개념보다는 보완적인 관계로 접근해야 한다. 스마트폰 사용자의 클라우드에는 스마트폰 로컬에 저장되어 데이터와 동일한 내용도 있지만, 존재하지 않거나 새로운 항목의 데이터가 존재하기 때문이다. 클라우드에 저장되어 있는 데이터에는 수사적 관점에서 의미 있게 활용할 수 있는 데이터들이 많이 있다. 인터넷 사용, 유투브 시청, 컨텐츠 구매 정보 등과 같은 사용자의 온라인 활동 정보, 이메일, 클라우드 드라이브와 같은 클라우드 서비스, 그리고 위치정보가 가장 대표적인 데이터들이다. 이 데이터들을 가치 없이 무심코 넘겨버릴 수 있으나, 수사적 측면에서 다양한 의미를 도출할 수 있으므로 범죄수사에서 중요한 단서를 얻을 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰 사용자의 구글 클라우드에 저장되어 있는 데이터가 어떤 것들이 있는지 확인하고, 그 데이터들이 수사에 활용될 수 있도록 클라우드에서 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 분석하는 방법을 제시한다. 그리고 추출한 아티팩트들이 실제 수사업무에서 어떤 역할을 할 수 있는지 사례들을 통해 그 가치를 증명하고자 한다.
무 설치 프로그램(이하 '포터블 프로그램'이라 한다.)은 일반적 소프트웨어와는 다르게 설치과정 없이 사용할 수 있는 프로그램이다. 별도의 설치 과정이 없기 때문에 포터블 프로그램은 높은 이동성을 가지며 다양하게 활용된다. 예를 들어, 다수의 PC의 초기 설정이 필요할 때 하나의 USB 드라이브에 다양한 포터블 프로그램을 저장하여 초기설정을 할 수 있다. 또는 PC에 문제가 발생하여 정상적인 부팅이 어려울 때 USB 드라이브에 Windows PE를 구성하고 저장된 포터블 프로그램으로 PC 복구에 사용될 수 있다. 그리고 포터블 프로그램은 레지스트리 값 변경 등 PC 설정에 직접적인 영향을 끼치지 않으며 흔적을 남기지 않는다. 이는 다시 말해, 포터블 프로그램이 높은 보안성을 가진다는 것을 의미한다. 포터블 프로그램을 사용 후 삭제하면 일반적인 방식으로의 행위분석에 어려움이 존재한다. 만약 사용자가 악성 행위에 포터블 프로그램을 사용하였다면 일반적인 방식으로의 분석으로는 증거 수집에 한계가 따른다. 따라서 포터블 프로그램은 일반적인 설치 소프트웨어와는 다른 새로운 방식의 행위분석이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 가상머신 상에서 Windows 10 운영체제를 설치한 후 Opera, Notepad++의 포터블 프로그램으로 시나리오를 진행한다. 그리고 이를 운영체제의 파일분석, 메모리 포렌식 등의 다양한 방법으로 분석하여, 프로그램 실행시간, 횟수 등의 정보를 수집하고, 사용자의 구체적 행위분석을 실시한다.
Windows 운영체제는 다양한 데이터를 타임스탬프와 함께 로깅한다. 타임스탬프 변조는 안티포렌식의 한 행위로 용의자가 범행과 관련된 데이터의 타임스탬프 조작을 통해 흔적을 숨겨 분석관이 사건의 상황 재현을 어렵게 하여 수사를 지연시키거나 중요한 디지털 증거 획득을 실패하게 만든다. 따라서 이를 대처하기 위해 타임스탬프 변조를 탐지하는 여러 기법이 개발되었다. 그러나 만일 용의자가 타임스탬프 패턴을 인지하고 정교하게 시간을 조작하거나 변조 탐지에 활용되는 시스템 아티팩트를 변경한다면 탐지가 어렵다는 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 용의자가 파일의 타임스탬프를 조작하더라도 저장장치의 속도에 비례하여 1초 미만의 단위값까지를 고려한 정교한 변경이 어려움에 착안하여, 타임스탬프 변조를 탐지할 수 있는 기법을 설계하고자 한다. 설계한 탐지 기법에서는 우선 변조가 의심스러운 파일의 타임스탬프를 확인하여 해당 파일의 쓰기시간을 확인한다. 그다음 확인된 시간을 저장장치의 성능을 고려하여 시간 내에 기록된 파일 크기와 대조한다. 마지막으로 특정 시간에 파일이 쓰인 총용량을 구하고 저장장치의 최대 입출력 성능과 비교하여 파일의 변조 여부를 탐지한다.
오프라인에서 사진을 촬영하는 포토부스는 자신이 원하는 포즈와 소품 등을 통해 자연스럽게 나다운 모습을 촬영할 수 있으며, 함께한 사람들과 추억을 공유하는 특별한 경험을 선사한다. 최근 다양한 표현을 가능하게 하고자 생성형 AI를 활용한 포토부스 사례들이 등장했다. 그러나 기존 AI 포토부스는 단체 사진 촬영이 불가능하고, 대부분 사용자의 포즈를 반영하지 못하며, 개별 인물마다 다른 컨셉을 적용하기 어려운 한계가 존재한다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하여 사용자가 자유롭게 포즈와 위치, 컨셉을 선택하여 촬영할 수 있는 AI 포토부스 시네마픽을 제안한다. 인물별 개별 컨셉 적용을 위해 개별 생성 워크플로우를 전처리, 생성, 후처리 세 단계로 설계하고, 이를 실제 프로토타입으로 구현했다. 이 과정에서 인물별 투명 이미지 생성, 배경 생성 후 합성시 발생하는 아티팩트를 줄이는 재생성 테크닉, 최적화 모델 적용 및 GPU 병렬화 등 다양한 방식을 워크플로우에 통합하여 한계점을 극복하였다. 사용자 품질 평가와 약 400명의 사용자를 대상으로 대규모 시범 운영을 통해 시스템의 효과성을 검증했다. 그 결과, 사용자들은 기존 방식에 비해 높은 선호도를 보였으며, 이를 통해 실제 포토부스로의 도입 가능성을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 AI 포토부스 시네마픽은 더욱 창의적이고 차별화된 시장을 개척할 수 있을 것으로 기대하며, 앞으로 다양한 응용 분야에서 널리 활용될 것으로 기대된다.
목 적 : 국제수면장애분류(1990) 진단기준, 야간수면다원검사 및 입면잠복기반복검사로 진단된 기면병 환자군에서 각성시 정량화뇌파 소견을 측정하여 그 특성을 연구하고자 하였다. 방 법 : 약물을 복용하지 않은 8명의 기면병 환자군과 성별과 연령이 짝지어진 8명의 정상 대조군의 각성시 뇌파를 측정하여 비교분석하였다. 뇌파는 국제 10/20 체계에 근거하여 측정하였으며, 측정된 뇌파 중 아티팩트(artifact)가 없는 2.5초간의 이포크(epoch)를 24개 선정하여 푸리에 변환(Fourier transformation, FFT)을 한 후 스펙트럼 분석을 시행하였다. 정량화 뇌파의 각주파수 영역(delta, theta, alpha, beta)에서 측정한 절대력(absolute power), 상대력(relative power), 비대칭도(asymmetry), 동시성(coherence) 및 평균 주파수(mean frequency)를 기면병 환자군과 정상대조군 간에 비교분석하였다. 결 과 : 정상 대조군과 비교하여 기면병 환자군에서 나타난 특징적 소견은 다음과 같았다. 1) 알파 주파수 영역의 후두엽 부위($O_1/O_2$), 두정엽 부위($P_3/P_4$), 측두엽 부위($T_5/T_6$)와 베타 주파수 영역의 후두엽 부위($O_1/O_2$)에서 단극성 양반구간 동시성이 감소하였다. 알파 주파수 영역의 좌반구 부위($T_3/T_5$, $C_3/P_3$, $F_3/O_1$)에서 단극성 반구내 동시성이 감소하였다. 2) 델타 주파수 영역의 후두엽 부위($O_1/O_2$)에서 단극성 양반구간 비대칭도가 감소하였다. 3) 베타 주파수 영역의 후두엽 부위($O_2,\;O_z$)에서 단극성 절대력이 감소하였다. 결 론 : 기면병 환자군에서 나타난 동시성의 변화는 각성 상태에서 정상 대조군에 비해 후반 부위의 양반구간 기능적 신경연결과 좌측 반구내 기능적 신경연결이 감소되어 있을 가능성을 시사한다. 따라서, 본 연구 결과는 기면병의 병태생리는 렘수면 유발/정지 세포(REM-on/off cells)가 있는 뇌교와 같은 뇌의 일정 부위만 단순하게 관계하는 것이 아니라 대뇌피질, 피질하 부위 및 뇌간 등 뇌의 여러 부위가 복잡하게 관계할 가능성이 있다는 것을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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