드론(Drone)의 제작기술이 발전하고 대중화되면서 주로 산업, 농업, 군사 등에 치우쳐 있던 드론 시장은 개인·상업 시장에서도 큰 성장세를 보인다. 그중에서 DJI는 개인·상업용 드론 시장에 높은 점유율을 보이고, 이에 따라 DJI 드론의 포렌식 분석이 주목받고 있다. 특히, 범죄행위에 사용된 드론을 탈취·획득하여 분석할 때, 드론의 비행경로 및 하드웨어 정보를 기록한 비행 로그를 해석하는 기술이 필요하고, 이는 DJI의 드론 모델마다 복호화 방식의 차이로 인해 드론 모델별로 다르게 적용할 수밖에 없다. 따라서, 디지털 포렌식 조사관의 관점에서 불상의 드론을 획득하였을 때, 분석할 수 있는 드론 모델에 대한 명확한 분류가 필요하다. 본 논문에서는 포렌식을 통해 DJI 드론의 아티팩트를 추출하여 분석하는 방법을 제안하고, DJI의 출시 연월이 다른 세 가지 드론 모델에 대해서 미디어 데이터의 분석 및 비행 로그 분석 결과와 복호화 방식에 대해서 분석한다. 마지막으로, 상용화된 DJI 드론 비행 로그의 복호화 여부에 따라 DJI 제품군의 드론을 분류한다.
본 연구에서는 전통적인 RGB 영상보다 데이터양이 적은 로우 센서 영상을 이용한 초해상화 네트워크를 제안하고 이에 대한 실험결과를 정리하였다. 로우 센서 영상의 초해상화는 일반적인 RGB 초해상화와 달리 카메라에서 일어나는 후처리 가공이 없는 무손실영상을 이용하기 때문에 결과물의 성능이 일반 RGB 초해상화 연구와 달리 색상 보정에 따라 많이 좌우된다. 따라서, 본 연구에서는색상 보정을 위한 모듈을 개발하여 기존 RGB 기반 네트워크에 삽입해 이를 이용해 성능 결과를 비교하였다. 연구 결과 색상 보정 모듈을 적용함으로 성능 지표의 향상이 있음을 확인하였다. 다만, 출력 영상의 의도하지 않은 아티팩트가 발생하는 현상을 확인하였고, 성능 지표 중 PSNR의 향상이 분명하나 SSIM의 성능이 일부 떨어지는 것으로 확인하였다.
디스플레이의 해상도의 증가에 따라 고해상도 텍스처 맵을 내장한 앱들도 함께 증가하는 추세에 있다. 최근 딥러닝 기반 이미지 초해상도 기법들의 발전은 이러한 고해상도 텍스처 생성 작업을 자동화할 수 있는 가능성을 만들고 있다. 하지만 이러한 적용 사례에 대해 심층적으로 분석한 연구는 아직 부족한 상태이다. 그래서 본 논문에서는 최신 초해상도 기법들 중 BSRGAN, Real-ESRGAN, SwinIR(classical 및 real-world image SR)을 택하여 텍스처 맵의 업스케일링(upscaling)에 적용한 후 그 결과를 정량적, 정성적으로 비교, 분석하였다. 실험 결과 업스케일링 후 나타나는 다양한 아티팩트(artifact)들을 발견할 수 있었으며, 이를 통해 기존 초해상도 기법들을 텍스처 맵 업스케일링에 곧바로 적용하기에는 일부 미흡한 부분이 존재한다는 점을 확인하였다.
IT 기술의 발전으로 따른 디지털 기기 사용의 보편화와 함께, 익명 통신 기술의 규모 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 상황에서 특히, 다크 웹(Dark web)과 딥웹(Deep web) 등 익명성을 보장하는 보안 메신저가 디지털 범죄의 온상지가 되고 있다. 익명 네트워크를 이용한 범죄 행위는 사용 기기에 로컬 데이터를 거의 남기지 않아 행위 추적이 어렵다. 미국 연방형사소송규칙과 영국 수사권한법에서는 온라인 수색 관련 법 및 제도 도입을 통해 대응하고 있으나, 한국은 관련 법의 부재로 인하여 수사적 대응 또한 전무한 실정이다. 종래의 (해외에서 사용되는) 온라인 수색 기법은 프로세스가 종료되면 아티팩트(Artifact) 수집을 할 수 없고, 메모리에만 데이터를 저장하는 악성코드에 대응할 수 없으며, 민감 데이터 식별이 어렵고, 무결성이 침해된다는 기술적 한계가 확인된다. 본 논문에서는 기본권 침해를 최소화하는 방향에서 물리 메모리 데이터 분석을 통한 익명 네트워크 사용자 행위 추적 기반 블록체인 범죄 수사방식의 국내 도입 방안을 제안한다. 클로링을 통해 수집한 다크 웹 사이트 사용자의 행위를 추적해 물리 메모리의 잔존율과 77.2%의 합의 성공률을 확인함으로써 제안 방안의 수사로서의 실효성을 입증하고자 하였다.
본 연구에서는 호흡에 의한 표적의 움직임 모사가 가능한 팬톰을 이용, 나선형 4DCT 영상에서 발생되는 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 경향을 분석했으며, 그 특성 및 원인 분석을 위한 이론적 모델을 제시하였다. 표적의 움직임은 SI 방향의 1차원 사인파형을 적용하였으며, 주기는 4s로 고정, 진폭은 10, 20, 30 mm로 변화를 주었다. 표적의 움직임과 동조를 이루는 호흡신호를 얻은 후 이를 기반으로 최대흡기(Inhale peak, 0%)로부터 10% 위상간격(phase bin)으로 재분류하여 총 10개의 4DCT 영상을 재구성하였다. 각각의 진폭(10, 20, 30 mm)별로 획득된 총 30 사례의 영상은 RTP 시스템(CorePLAN, SC&J)에서 분석을 수행하였으며, 경계설정 시 오류를 줄이기 위해 contour window를 고정 값으로 설정한 후 SI 방향의 표적 지름변화를 측정하여 왜곡 정도를 평가 하였다. 각 위상 별 표적의 지름 변화를 측정한 결과 일정한 변화 경향을 확인할 수 있었다. 3 사례(10, 20, 30 mm) 모두 50% 위상(phase) 영상에서 비교적 작은 지름 변화가 관찰 되었는데 10 mm 진폭에서는 정지 영상 대비 변화가 없었고, 20 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 0.1 cm (5%) 변화를 확인할 수 있었다. 반면 30% 위상(phase) 또는 80% 위상 영상에서는 다른 위상 영상에 비해 표적 지름의 변화가 비교적 크게 나타남을 확인할 수 있었다. 10 mm 진폭에서는 정지 영상대비 최대 0.2 cm (10%) 지름 변화가 나타났고 20 mm 진폭에서는 최대 0.7 cm (35%)의 변화, 30 mm 진폭에서는 최대 0.9 cm (45%)의 지름 변화가 나타났다. 이상의 실측결과를 이론모델의 시뮬레이션 결과와 비교해 봤을 때 변화의 양적인 측면에서는 다소 차이가 발생되었지만 변화의 경향성을 확인하는 측면에서는 의미 있는 결과를 얻을 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 규칙적인 1차원 표적 움직임(sine motion)이 적용된 나선형 4DCT 영상에서도 위상 내 움직임에 의한 표적 지름변화가 발생될 수 있음을 확인했고 각 위상(phase)에서의 영상왜곡 정도가 위상 내 움직임의 속도에 비례함을 증명할 수 있었다. 또한 이상의 실측 결과를 이론모델에 적용하여 분석함으로써 위상 내 모션 아티팩트(residual motion artifact)의 발생원인 및 경향성 분석에 직관적 이해를 도울 수 있었고 이론모델에 기초한 분석 프로그램을 개발하여 특정 CT 파라미터(parameter) 상에서 영상왜곡을 줄이기 위한 최적의 위상(phase) 선택에 도움을 줄 수 있었다.
본 연구는 표적이 규칙적으로 움직일 때 생기는 4DCT 영상의 모션 아티팩트(motion artifact) 관련된 원인들인 partial volume effect (PVE), partial projection effect (PPE), 각각의 프레임의 시작점 사이에 불일치(MMimph)의 원인들은 조사 및 분석을 목적으로 했다. 본 기관에서 제작된 흉부팬텀과 아크릴의 두개의 원기둥팬텀(반지름: 2 cm, 길이: 0.5 cm/ 반지름: 2 cm, 길이: 10 cm)이 규칙적인 움직이는 동안 CT을 이용하여 4D 영상을 획득했다. 촬영은 자동시작과 각각의 프레임의 시작점을 일치시키기 위해 매뉴얼로 두 가지 방법으로 시작하였다. 첫번째 실험에서는 CT 캔트리 rotation time은 5초와 8초가 이용되었다. 각 프레임은 다른 위상으로 시작되었다. 두번째 실험에서는 각 프레임에서 같은 위상으로 시작되게 하기 위해 매뉴얼로 시작했다. 세번째 실험에서는 원기둥팬텀을 2초와 6초를 주기로 움직였다. 각각의 4DCT의 영상에서 표적의 부피를 구했다. 영상으로부터 구한 표적의 부피와 표적의 실제 부피와 비교를 통해 관계를 분석했다. 흉부팬텀 실험에서는 CT의 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 PVE와 PPE의 영향이 적어짐에 따라 영상에서 얻은 표적부피는 실제에 근접했다. 각각의 프레임의 시작점이 일치할수록 움직임의 속도와 표적의 부피와 상관관계가 높았다. 원기둥팬텀에서는 흉부팬텀의 경우와 같이 갠트리 속도가 팬텀의 움직임보다 빠를수록 영상으로부터 구한 표적부피는 실제 표적부피에 근접했다. 특히 한 slice의 두께가 2.5 mm을 고려 할 때 axial방향의 PVE, PPE, 각각의 프레임의 시작점이 일치가 되는 상태를 시뮬레이션한 길이 10 cm의 원기둥팬텀 실험에서는 영상에서 얻은 표적부피는 표적이 정지되었을 때 영상에서 얻은 부피와 거의 일치했다. 팬텀이 느리게 움직일수록, CT 갠트리의 rotation 시간이 짧을수록 영상에서 얻은 표적부피는 실제 부피에 근접했다. CT 촬영 시 각각의 프레임의 시작점이 같을수록 표적의 속도와 영상에서 의한 표적의 부피는 상관관계가 높게 나타났다. CT 갠트리의 rotation 속도를 팬텀의 움직임보다 빠르게 하고, CT 촬영시 각의 프레임의 시작점을 일치시킬수록 실제의 팬텀부피에 근접하리라고 예상된다.
영 유아는 사건, 사고 및 교통사고 또는 질병으로 인해 머리에 골절 및 혈관파열, 피부에 상처를 받아 병원에 내원하여 영상의학과에서 머리 검사인 전 후(Skull AP) 및 측면(Skull LAT) 촬영을 받게 된다. 머리검사에서 성인 머리(Skull) 촬영은 격자를 이용하여 촬영에 적용하면 방사선 2차선을 제거하여 영상의 대조도를 높인다. 그러나 방사선 노출조건 중 관전압을 8~10 kVp 높게 주어야 하며 환자피폭이 증가한다. 본 연구는 영 유아 머리촬영시 격자(grid)를 이용하지 않고 동등한 영상을 얻을 수 있다면 피폭선량 감소 및 Grid Cut off에 의한 아티팩트를 방지할 수 있어 연구해 보았다. 연구자는 방사선계측기 이용 방사선선량을 측정 하고 의료영상평가 방법 중에서 주관적 평가(ROC,receiver operationg characteristic)을 해 보았다. 결과에서 격자를 이용하지 않고 촬영하면 환자 피폭선량 감소와 영상 평가에서도 영 유아의 머리 촬영시 격자를 이용하지 않고 촬영을 하게 되면 머리 전 후촬영에서 0.019 mGy 와 측면촬영 0.02 mGy 피폭선량 감소가 있었고 영상평가에서도 4점을 높게 받았다. 결론으로 병원에 내원한 영 유아 머리촬영은 격자를 이용하지 않고 촬영하면 피폭 선량 감소 및 영상 아티팩트인 Grid Cut off을 방지 할 수 있고 엑스선관 수명이 연장되리라 사료된다.
본 논문은 컬러 필터 어레이 (CFA) 영상에 대한 공동의 컬러보간(Demosaicking)과 임의 배율의 다운샘플링(arbitrary-ratio down sampling)알고리즘을 제시한다. 컬러보간은 단일 센서를 사용하는 다양한 영상 저장 시스템에서 영상 신호 처리 파이프 라인의 필수적인 부분이다. 또한, 스마트폰과 같은 소구경 카메라 시스템에서는 영상 센서에서 획득되는 고해상도 영상이 보다 작은 해상도의 영상으로 스크린에 다운샘플링되어 디스플레이 된다. 기존 방법에서는 이러한 과정들을 거치기 위해 "컬러보간 후 다운샘플링" 모듈의 순서대로 영상을 처리하게 된다. 하지만 이러한 독립적이고 순차적인 방법은 많은 메모리 소모와 계산량을 필요로 하게 되고, 또한 영상 처리 과정에서 아티팩트(artifact)가 발생하여 영상 디테일의 손상을 가져오게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 컬러보간과 다운샘플링을 동시에 동작하도록 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법에서는 입력되는 컬러 필터 영상으로부터 고주파 및 저주파 성분으로 신호를 분해하는 방법에 기초하여 임의의 배율에서 컬러 필터 영상으로 역 사상(inverse mapping)을 하고 컬러보간 및 다운샘플링을 동시에 수행하게 된다. 제안하는 알고리즘은 종래의 기술보다 더 나은 영상 품질 성능을 나타내면서 동시에 보다 적은 계산량이 필요로 하는 것을 보여준다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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