Feature restoration is that restore feature to 3D solid model using the feature information in STEP AP224. Feature is very important in CAPP, but feature information is defined very complicated in STEP AP224. This paper recommends the algorithm of extraction the feature information in physical STEP AP224file. This program import STEP AP224 file, parse the geometric and topological information, the tolerance data, and feature information line-by-line. After importation and parsing, store data into database. Feature restoration module analyze database including feature information, extract feature information, e.g. feature type, feature's parameter, etc., analyze the relationship and then restore feature to 3D solid model.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.118-123
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2021
Recently, digital crime is becoming more intelligent, and efficient digital forensic techniques are required to collect evidence for this. In the case of important files related to crime, a specific person may intentionally delete the file. In such a situation, data recovery is a very important procedure that can prove criminal charges. Although there are various methods to recover deleted files, we focuses on the recovery technique using HxD editor. When recovering a deleted file using the HxD editor, check the file structure and access the file data area through calculation. However, there is a possibility that errors such as arithmetic errors may occur when a file approach through calculation is used. Therefore, in this paper, we propose an algorithm that automatically calculates the header and footer of a file after checking the file signature in the root directory for efficient file recovery. If the algorithm proposed in this paper is used, it is expected that the error rate of arithmetic errors in the file recovery process can be reduced.
본 논문에서는 심층 신경망을 이용하여 손상된 음성파일을 복원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 다루는 음성파일 복원은 기존의 파일 카빙(file carving) 기반의 복원과는 다른 개념으로, 기존 기법으로는 복원할 수 없었던 손실된 정보를 복원하는 것이 목적이다. 새로운 복원 기법을 수행하는 과정에서 필요한 작업이지만 사람이 직접 수행할 수 없거나 너무 많은 시간이 소요되는 작업을 심층 신경망을 활용해 자동화할 수 있는 방안을 제안하였으며 관련한 실험을 진행하였다. 실험 결과, 심층 신경망을 활용해 음성, 비음성 분류나 음성파일 부호화 방식의 식별이 가능해 기존 파일 카빙 기반 방법이 복원하지 못하는 파일을 복원할 수 있었다.
비정상적인 시스템 종료로 인해 파일 시스템이 손상되었을 경우 시스템은 fsch을 이용하여 일관성 검사를 수행하며 이는 오랜 시간이 소요된다. 특히 대용량의 파일 시스템인 경우에는 상당한 시간이 걸린다. 저널링 기법을 이용한 저널링 파일 시스템은 메타 데이터를 이용하기 때문에 복구 시간을 상당히 단축시킬 수 있으며, 복구시 복구 확률도 높일 수 있다. 본 논문의 목적은 현재 리눅스에서 사용되고 있는 저널링 파일 시스템을 커널 기반의 벤치 마킹 도구인 Iozone을 사용하여 파일의 read, write 중심으로 성능을 비교평가하는 것이다. 본 논문에서는 현재 리눅스의 기본 파일 시스템인 Ext4 파일 시스템이 파일 읽기 성능이 경우 XFS 파일 시스템보다 1.28배, 파일의 쓰기 성능의 경우 Ext3 보다 1.22배 빠르게 전송되었다.
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.
Purpose: The purpose of this paper was to evaluate the occurrence of errors regarding adaptation by conducting a three-dimensional assessment comparing the bridge type dental restoration after the cutting process, which has multiple abutments, with a single type dental restoration. Methods: By using ten identical files obtained by scanning the master model, thirty designs were created consisting of ten maxillary right first premolars and ten maxillary right first molars with single crown abutments, along with ten bridge designs with the identical abutment. A 5-axis milling machine was used to produce the design file. The produced denture prostheses were scanned using a silicone replica for a STL file. An evaluation was conducted using 3D analysis software on the master model and each of the thirty data files. Results: The RMS value of the pre-molar (14) was $38.4{\pm}4{\mu}m$ for single and $54.7{\pm}6{\mu}m$ for bridge abutment; therefore, a statistically significant difference was observed for single and bridge designs although both shared the same abutment form (P<.05). Also, the RMS value of the molar (16) was $47.6{\pm}2{\mu}m$ and $56.6{\pm}5{\mu}m$ for the single and bridge designs, respectively, thereby presenting a statistically significant difference (P<.05). Conclusion: As a result, dental prosthesis fabricated using the single method presented better internal adaptation outcomes.
중복 제거는 데이터를 효과적으로 관리하여 저장 공간의 효율성을 높이기 위한 기능이다. 중복 제거 기능이 시스템에 적용되면 저장되어 있는 파일을 청크 단위로 분할하고 중복되는 부분은 하나의 청크로만 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 하지만 중복 제거된 데이터에 대해 상용 디지털 포렌식 도구에서 파일시스템 해석을 지원하지 않으며, 도구로 추출된 원본 파일을 실행하거나 열람할 수 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 중복 제거 기능을 적용할 수 있는 윈도우 서버 2012 시스템을 대상으로 청크 단위의 데이터를 생성하는 과정과 그 결과로 생성되는 파일의 구조를 분석하고, 기존 연구에서 다뤄지지 않은 청크가 압축되는 경우에 대해서도 분석결과를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 포렌식 조사에서 적용할 수 있는 수집 절차와 원본 파일로 재조합하기 위한 방법을 제시한다.
In recent crime scene, there is the captured crime scene video at least one. So video files recorded on storage media often provide important evidence. Criminals often attempt to destroy storage saved crime scene video. For this reason recovery of a damaged or deleted video file is important to resolve criminal cases in aspects of digital forensic. In the recent, there is a study to recover video file based on video frames, but it is very poor time efficiency when the connecting video frames. This paper proposed advanced frame-based recovery technique of a damaged video files using time information. We suggest a new connecting algorithm to connect video frames using recorded time information in front of video frame. We also evaluate performance in aspects of time and experiment result shows that proposed method improves performance.
본 논문에서는 리눅스 커널 백도어 침입자에 대한 추적과 커널 백도어의 공격에 대한 대응방법을 다룬다. 해커는 일반적으로 시스템에 침입하여 접속로그파일을 지우거나 위조된 주소정보를 사용하기 때문에 현재 로그기반의 침해사고 분석방법으로는 침입자를 추적하는데 한계가 있다. 이에 대한 해결책으로 DeFor 시스템을 제안한다. 이 시스템은 삭제된 로그복구와 전체 하드디스크 이미지 증거 분석을 통하여 침입자 위치를 추적하고, 신속하게 대응함으로써 해킹 피해를 최소화할 수 있다.
With the advances of CAD-CAM (computer-aided design and computer-aided manufacturing) technology, the field of modern clinical dentistry has been dramatically changed. The first step in the digital workflow for tooth-supported dental prosthesis is a data acquisition with intraoral digital or conventional impression techniques. For the accuracy of intraoral digital impression data, the basic principles of conventional impression should be applied. It is necessary to obtain a good visibility with properly-dried field and well-exposed margin of the prepared abutment. Currently, the equi- or supra-gingival finish line can be recommended as an indication for intraoral digital impression. The scan data are generally exported to '.stl' file format, which has only morphological information of black and whitem while '.obj' file format can store data on color and texture.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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