• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.69-78
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• 2022

IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.

• 대한수사과학회지
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• 제1권2호
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• pp.5-19
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• 2006

데이터 마이닝은 컴퓨터와 정보처리의 발전으로 각기 다른 차원에서 다량으로 수집되는 데이터 속에서 숨은 의미나 패턴을 발견하는 유용한 기법이다. 의사결정나무, 신경망 모형, 규칙 귀납, K-평균 군집화, 시각화 등의 데이터 마이닝 개별 기법들은 산재해 있는 데이터에서 연관성을 분석하고, 이를 분류함으로써 일반화된 개념을 정의하고, 새로운 지식을 추론함으로써 실제 생활에 적용 가능한 예측을 가능하게 한다. 따라서 현재 데이터 마이닝은 기업의 마케팅 분야, 금융기관의 고객 분석, 통신 회사의 고객 이탈 방지 등에서 유용하게 활용되고 있다. 우리가 접해야 하는 정보의 양이 늘어나는 것은 범죄 수사에 있어서도 마찬가지 현상이다. 범죄와 범죄자에 대한 데이터는 축적되어 가지만 정작 개별 사안에 있어서는 중요한 데이터가 접근조차 되지 않고 있으며, 많은 데이터 속에서 이것이 내포하고 있는 숨은 의미를 지나치게 되는 경우도 많다. 본 연구에서는 선행 연구와 사례 적용을 통해 데이터 마이닝의 범죄 수사 적용 가능성과 한계점을 살펴보고자 하였다. 미제 사건으로 남는 경우가 많은 절도나 사기 같은 습관적 상습 범죄의 경우 데이터 마이닝의 분류, 군집화 기능을 활용 한다면 향후 여죄 추적에 효율적으로 활용될 수 있음을 파악할 수 있었고, 특히 다양한 문제에 적용 가능하고, 잡음에 대한 견고성이 있음에도 예측의 정확성을 지니고 있는 신경망 모형의 경우 패턴 인식을 통하여 범죄자 프로파일링이나 화상 자료 대비 시스템 구축에 충분히 활용될 것으로 생각한다. 특히 보험 사기 사례 적용에서 살펴본 바와 같이 마약, 테러와 같은 조직적 범죄수사나 자금세탁과 같은 금융 추적 수사의 경우 해당 자료의 방대함과 모호성으로 인해 수사를 하는 데 많은 어려움이 있지만 이러한 데이터 마이닝 가시화 기법을 적절히 활용한다면 전체적인 윤곽을 파악하는 데 매우 유용하며, 효율적인 수사가 가능함을 확인할 수 있었다. 그러나 데이터 마이닝은 예측 모델이므로 오류를 내재하고 있다는 점에서 수사 기관의 데이터 마이닝 접근은 조심스러워야 하며, 정보 독점화 현상과 개인 사생활 보호라는 측면에서 각 수사기관은 해당 법률에 정한 범위 내에서 해당 사건별로 데이터를 수집하고 이를 통합, 재구성하여 활용하는 측면으로 적용되어야 할 것이다. 또한 각 수사기관별로는 자신의 보유하고 있는 데이터에 대해 다차원 처리가 가능하도록 데이터베이스 시스템을 구축하여 데이터 마이닝이 적용 가능한 환경을 구축하도록 하여야 할 것이다. 아직은 논의의 초기 단계이므로 효과가 크게 부각되지는 않았지만 지금까지 제시한 문제에 대한 연구가 계속 이루어진다면 인권중심, 증거중심의 수사 개념을 바탕으로 적법절차에 의한 수사 활동을 요구받는 시대에 새로운 대안으로 자리 잡을 것이며, 수사의 과학화에 기여할 것으로 전망한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권7호
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• pp.332-337
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• 2016

각 조직의 시스템관리자 또는 보안 관리자는 보안 침해사고가 발생한 경우 사고의 원인 분석과 이를 통해 감염 및 피해를 입은 시스템 분석을 위해서 조직 및 기관에서 사용되고 있는 컴퓨팅 기기의 로그 정보를 지속적으로 수집하여야 하여야 한다. 그리고 수집된 로그는 취약성이 있는 기기를 식별하여 보안사고 예방 활동에도 활용 할 수 있다. 또한, 최근 많이 발생하고 있는 내부자를 통한 정보 유출을 사전에 예방하는 데에도 활용 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 윈도우 시스템이 기본으로 제공하는 기능과 명령어를 사용 할 수 있는 오픈소스를 이용하여 로그 정보를 수집 시스템을 개발 하였다. 그리고 수집된 로그 정보를 다양한 관점에서 조회 및 분석이 가능 하도록 오픈소스 기반의 검색엔진 시스템과 연동할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.57-66
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• 2011

현재 디지털 카메라가 적외선 카메라로 예술과 법과학 분야에서 활용 되고 있다. 하지만 디지털 카메라는 촬영이나 광원과 같은 기본적인 이론에 대한 이해가 필요하다는 단점이 있기 때문에 본 논문에서는 적외선 평판 스캐너를 개발하였다. 적외선 카메라의 개발 과정은 다음과 같다. 첫 번째, 가시광선용 형광램프를 적외선 LED로 교체하였다. 두 번째, 완전한 적외선 평판 스캐너를 위하여 유리판 위해 810nm이상 투과가 가능한 롱 패스 필터를 장착하였다. 적외선 디지털 카메라는 촬영을 할 경우 매번 적외선 광원을 조사(Irradiation)해 주어야 하는 번거로움과 가시광선 과 다른 적외선의 특성으로 인하여 생기는 초점문제 그리고 직접 컴퓨터로 옮겨야 하는 작업들이 여전히 존재한다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서 개발한 적외선 평판 스캐너는 적외선 광원을 개별적으로 조사할 필요가 없으며, 최소 2mm 이상 되는 피사계 심도로 인하여 초점 문제가 없다. 또한 적외선 평판 스캐너는 일반 평판 스캐너와 마찬가지로 12800dpi의 고해상도를 만들어 낼 수 있다는 것 역시 장점으로 작용한다. 본 논문에서 개발한 적외선 평판 스캐너가 많은 분야에서 활용되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.2961-2967
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• 2014

최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권9호
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• pp.373-378
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• 2019

현재 프로그래밍 소스들이 온라인에서 공개되어 있기 때문에 무분별한 표절이나 저작권에 대한 문제가 일어나고 있다. 그 중 반복된 저자가 작성한 소스코드는 프로그래밍 특성상 고유의 지문이 있을 수 있다. 본 논문은 구글 코드 잼 프로그램 소스를 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각각의 저자를 분별하는 것이다. 이 때 원작자의 소스를 예측 기반 벡터나, 주파수 기반 접근법인 TF-IDF등의 전처리기를 사용하여 입력값들을 벡터화해주고, 심층신경망을 이용한 학습을 통해 각 프로그램 소스 원작자를 식별하고자 한다. 전처리기를 이용하여 언어에 독립적인 학습시스템을 구성하고, 기존의 다른 학습 방법들과 비교하였다. 그 중 TF-IDF와 심층신경망을 사용한 모델은 다른 전처리기나 다른 학습방식을 사용한 것보다 좋은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.11-19
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• 2019

영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1662-1669
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• 2020

구글 클라우드는 사용자가 업로드 및 동기화한 파일과 데이터뿐만 아니라 모든 클라우드 서비스들의 동기화 내역과 사용자의 스마트폰 사용 내역, 위치 정보 등도 포함하기 때문에 사용자 행위 분석 관점에서 디지털 포렌식 조사에 유용하게 사용할 수 있다. 우리는 본 논문을 통해 구글의 Takeout 서비스를 사용하여 수집 가능한 클라우드 데이터의 종류를 확인했고, 사용자 행위 분석에 필요한 데이터를 선별 및 분석하여 디지털 포렌식 연구와 조사에서 유용하게 활용할 수 있는 도구를 개발했다. 구글 클라우드 데이터는 컴퓨팅 기기의 종류와 상관없이 구글 계정을 통해 동기화 되기 때문에 PC, 스마트폰, 태블릿 PC 등 다양한 기기에서 사용한 구글 서비스 데이터를 해당 기기가 없어도 구글 계정을 통해 수집할 수 있다. 따라서 본 논문의 연구 결과는 모바일 기기의 정보보호 기술의 발전으로 인해 데이터 수집이 어려워지고 있는 상황에서 디지털 포렌식 연구 및 조사에 매우 유용하게 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.67-75
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• 2015

모바일 환경의 변화에 따라 안드로이드 앱의 사용이 증가하면서 앱에 대한 관심도 증가하였다. 하지만 불법으로 복제된 앱의 사용도 증가하여 앱 마켓의 투명성과 신뢰성이 저하되고 앱 개발자의 저작권을 침해하는 피해 사례가 발생하고 있다. 불법으로 복제된 앱의 사용을 방지하는 다양한 기술이 연구되었지만, 이를 우회하는 방법이 있기도 하고 또한 최초 유포자에 대한 정보를 알아낼 수 없어서 법적으로 제재하기도 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 불법 복제 앱을 탐지하는 방법을 제안한다. 불법 복제 앱 탐지기는 앱 설치 과정에서 생성되는 odex 파일을 사용함으로 불법 복제 앱을 탐지하고, 포렌식 워터마크 기술을 사용함으로써 최초 유포자의 정보를 알아낼 수 있다. 제안하는 불법 복제 앱 탐지기는 시스템 서버에서 서비스 형태로 실행되어 사용자에게 노출되지 않는다. 실험 결과, 불법 복제 앱 탐지기는 평균 0.2초 이내로 불법 복제 앱을 탐지하고 삭제하는 것이 가능하다.

• Imaging Science in Dentistry
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• 제36권1호
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• pp.49-54
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• 2006

Purpose : To evaluate accuracy and reliability of program to measure facial soft tissue thickness using 3D computed tomographic images by comparing with direct measurement. Materials and Methods : One cadaver was scanned with a Helical CT with 3 mm slice thickness and 3 mm/sec table speed. The acquired data was reconstructed with 1.5 mm reconstruction interval and the images were transferred to a personal computer. The facial soft tissue thickness were measured using a program developed newly in 3D image. For direct measurement, the cadaver was cut with a bone cutter and then a ruler was placed above the cut side. The procedure was followed by taking pictures of the facial soft tissues with a high-resolution digital camera. Then the measurements were done in the photographic images and repeated for ten times. A repeated measure analysis of variance was adopted to compare and analyze the measurements resulting from the two different methods. Comparison according to the areas was analyzed by Mann-Whitney test. Results : There were no statistically significant differences between the direct measurements and those using the 3D images (p>0.05). There were statistical differences in the measurements on 17 points but all the points except 2 points showed a mean difference of 0.5 mm or less. Conclusion : The developed software program to measure the facial soft tissue thickness using 3D images was so accurate that it allows to measure facial soft tissues thickness more easily in forensic science and anthropology.